08.05.2026 09:12
Цифровой геноцид: анализ человеческой ошибки по Ризону
Цифровой геноцид
«Читая Ризона и его "Человеческую ошибку": экспертиза и предсказуемость типов ошибок
Джеймс Ризон (James Reason) - важный для нас автор, британский психолог, автор фундаментальной теории «человеческого фактора» . В своей фундаментальной книге «Человеческая ошибка» (1990) он доказал, что ошибки — это не только причина, но и следствие несовершенства систем: авария происходит, когда «дырки» (слабые места) во всех слоях выстраиваются в одну линию и возникает «траектория возможности аварии». Немного отрывка из книжки
Существует значительное количество данных , свидетельствующих о том, что на уровнях навыка и правил ошибки с высокой вероятностью принимают форму «сильного, но неверного» поведения. На уровне навыка управление действием обычно перехватывается наиболее активной моторной схемой в окрестности узла, где проверка внимания была пропущена или выполнена не вовремя. Аналогично, наиболее вероятная ошибка на уровне правил связана с неадекватным соотнесением признаков среды с ситуационной составляющей хорошо отработанных диагностических («troubleshooting») правил. В обоих случаях формы ошибок уже присутствуют в хранимом репертуаре структур знаний индивида.
Для ошибок на уровне знаний это не так. Когда проблемное пространство представляет собой в значительной степени неизведанную территорию, гораздо труднее заранее предсказать, какие именно сокращения или упрощения могут быть ошибочно применены. Поскольку ошибки на уровне знаний возникают из сложного взаимодействия «ограниченной рациональности» и неполных или неточных ментальных моделей, их конкретные формы гораздо менее предсказуемы. В лучшем случае можно прогнозировать лишь общие когнитивные и ситуационные факторы, которые совместно порождают ошибки на уровне знаний.
Ошибки на уровне знаний обладают качеством «попаданий и промахов», сходным с ошибками новичков. Как бы ни был экспертен человек в решении знакомых задач, его выполнение начинает приближаться к уровню новичка, как только запас применимых правил исчерпан требованиями новой ситуации. Важнейшие различия между новичком и экспертом лежат именно на уровнях навыка и правил. Экспертиза заключается в наличии большого запаса адекватных рутин для широкого спектра возможных обстоятельств.
Существуют убедительные данные (Adelson, 1984), показывающие, что в искусном решении задач ключевые различия между экспертами и новичками заключаются в уровне абстракции и сложности репрезентации знаний и правил. В целом эксперты представляют проблемное пространство на более абстрактном уровне, чем неэксперты. Последние больше сосредотачиваются на поверхностных признаках задачи. Классический результат об абстрактных репрезентациях экспертов получен Чейзом и Саймоном (Chase & Simon, 1973), которые продемонстрировали выраженное превосходство шахматных мастеров в реконструкции осмысленных шахматных позиций середины партии после 5-секундной презентации. Оказалось, что кластеры запоминания мастеров часто состояли из фигур, образующих атакующие или оборонительные конфигурации. Таким образом, отдельные фигуры «сворачивались» в составные части более крупных осмысленных единиц. Сходные результаты получены для мастеров игры го (Reitman, 1976), физиков (Chi, Glaser & Rees, 1981), математиков (Lewis, 1981) и программистов (Adelson, 1981, 1984).
Таким образом, эксперты обладают гораздо большим набором правил решения задач, причём эти правила сформулированы на более высоком уровне абстракции. В предельном (хотя и маловероятном) случае это означало бы, что экспертиза исключает необходимость прибегать к режиму решения задач на основе знаний. Более реалистично, однако, говорить о тесной связи между предсказуемостью ошибок и степенью экспертизы: чем выше уровень мастерства индивида в выполнении конкретной задачи, тем выше вероятность того, что его ошибки примут форму «сильного, но неверного» поведения именно на уровнях навыка и правил».
«Читая Ризона и его "Человеческую ошибку": экспертиза и предсказуемость типов ошибок
Джеймс Ризон (James Reason) - важный для нас автор, британский психолог, автор фундаментальной теории «человеческого фактора» . В своей фундаментальной книге «Человеческая ошибка» (1990) он доказал, что ошибки — это не только причина, но и следствие несовершенства систем: авария происходит, когда «дырки» (слабые места) во всех слоях выстраиваются в одну линию и возникает «траектория возможности аварии». Немного отрывка из книжки
Существует значительное количество данных , свидетельствующих о том, что на уровнях навыка и правил ошибки с высокой вероятностью принимают форму «сильного, но неверного» поведения. На уровне навыка управление действием обычно перехватывается наиболее активной моторной схемой в окрестности узла, где проверка внимания была пропущена или выполнена не вовремя. Аналогично, наиболее вероятная ошибка на уровне правил связана с неадекватным соотнесением признаков среды с ситуационной составляющей хорошо отработанных диагностических («troubleshooting») правил. В обоих случаях формы ошибок уже присутствуют в хранимом репертуаре структур знаний индивида.
Для ошибок на уровне знаний это не так. Когда проблемное пространство представляет собой в значительной степени неизведанную территорию, гораздо труднее заранее предсказать, какие именно сокращения или упрощения могут быть ошибочно применены. Поскольку ошибки на уровне знаний возникают из сложного взаимодействия «ограниченной рациональности» и неполных или неточных ментальных моделей, их конкретные формы гораздо менее предсказуемы. В лучшем случае можно прогнозировать лишь общие когнитивные и ситуационные факторы, которые совместно порождают ошибки на уровне знаний.
Ошибки на уровне знаний обладают качеством «попаданий и промахов», сходным с ошибками новичков. Как бы ни был экспертен человек в решении знакомых задач, его выполнение начинает приближаться к уровню новичка, как только запас применимых правил исчерпан требованиями новой ситуации. Важнейшие различия между новичком и экспертом лежат именно на уровнях навыка и правил. Экспертиза заключается в наличии большого запаса адекватных рутин для широкого спектра возможных обстоятельств.
Существуют убедительные данные (Adelson, 1984), показывающие, что в искусном решении задач ключевые различия между экспертами и новичками заключаются в уровне абстракции и сложности репрезентации знаний и правил. В целом эксперты представляют проблемное пространство на более абстрактном уровне, чем неэксперты. Последние больше сосредотачиваются на поверхностных признаках задачи. Классический результат об абстрактных репрезентациях экспертов получен Чейзом и Саймоном (Chase & Simon, 1973), которые продемонстрировали выраженное превосходство шахматных мастеров в реконструкции осмысленных шахматных позиций середины партии после 5-секундной презентации. Оказалось, что кластеры запоминания мастеров часто состояли из фигур, образующих атакующие или оборонительные конфигурации. Таким образом, отдельные фигуры «сворачивались» в составные части более крупных осмысленных единиц. Сходные результаты получены для мастеров игры го (Reitman, 1976), физиков (Chi, Glaser & Rees, 1981), математиков (Lewis, 1981) и программистов (Adelson, 1981, 1984).
Таким образом, эксперты обладают гораздо большим набором правил решения задач, причём эти правила сформулированы на более высоком уровне абстракции. В предельном (хотя и маловероятном) случае это означало бы, что экспертиза исключает необходимость прибегать к режиму решения задач на основе знаний. Более реалистично, однако, говорить о тесной связи между предсказуемостью ошибок и степенью экспертизы: чем выше уровень мастерства индивида в выполнении конкретной задачи, тем выше вероятность того, что его ошибки примут форму «сильного, но неверного» поведения именно на уровнях навыка и правил».