驾如其人:为什么我们会不友善驾驶?

当个体做出不友善驾驶行为时,常归因于环境或者他人,很少意识到自身的问题.针对这一现象,通过问卷测量和行为决策实验,从两个方面为人格在不友善驾驶行为中的根本作用提供了证据.两个实验的结果分别表明:在控制了情境因素的影响后,人格对行为的预测力依然显著;当情境特征相似时,个体行为出现跨情境的一致性.实验结论为“驾如其人”的观...     

利他情境对驾驶个体跟驰行为的影响

地震灾害情景下的个体跟驰行为会受到利他情境的影响。基于驾驶模拟器,设置利他情境和中性情境两组驾驶任务,在相同的道路驾驶场景中,采集被试个体的跟驰行为数据。选择Gipps模型用于表示个体跟驰行为,采用遗传算法对不同个体的Gipps跟驰模型参数进行标定。对比不同驾驶任务组的标定结果表明:利他情境与中性情境驾驶任务组的组间差异显著;个体执行利他情境驾驶任务时,相比中性情境驾驶任务,驾驶的最大减速度上升、预估前车最大减速度上升、安全距离下降、最大加速度上升;利他情境下个体有意识紧跟前车以达到尽快完成驾驶任务的目的,同时在行驶过程中表现出个体对驾驶安全性有更高的期望。该研究表明:在应急交通疏散过程中,给予个体一定程度的利他情境,可能有助于提高交通疏散整体的安全性能与疏散效率。     

驾驶模拟器运动系统对自由驾驶行为的影响分析

通过构建晴、雾天气下自由驾驶两个实验场景,对比分析了8自由度和零自由度驾驶模拟器对自由驾驶加减速行为、期望速度等变量的影响.结果发现,当能见度相同时,驾驶模拟器运动系统自由度对加速行为和期望速度影响不显著,但对减速行为影响显著,特别是对浓雾天气下的减速行为影响显著;当驾驶模拟器运动系统自由度相同时,能见度对驾驶员的加减速行为和期望速度有显著影响.     

快速城镇化背景下的驾驶风格多样性分析

快速城镇化造成的交通拥堵、交通安全、交通环境等问题日益突出,从交通参与者个体的特性出发,分析驾驶风格多样性,从而建立"以人为本"的智能交通系统,是充分开发利用现有道路交通资源的有效途径。然而,驾驶风格难以检测和量化,这导致个体特征与系统性的计算难以进一步融合。该文通过实验车采集了16位驾驶员在实际道路上的驾驶行为数据,利用主题模型挖掘驾驶行为中的隐含主题,将数据结构由"驾驶风格—驾驶行为数据"转化为"驾驶风格—驾驶状态—驾驶行为数据"结构,发现了驾驶风格结构化信息,能够为建立更为有效的智能交通系统提供科学依据与理论支持。通过分析相关性,证实了模型重构数据与原数据有较好的一致性,验证了模型进行驾驶风格多样性分析的可行性。     

个性化驾驶人驾驶行为操纵模式建模方法

根据个体驾驶人完成一个具体驾驶行为的驾驶操纵动作具有一定内聚性、时序性和个性化的机理,构建了基于有向图的驾驶人驾驶行为操纵模式的建模方法。根据获取的个体驾驶人在不同驾驶行为下的驾驶操作动作数据,并利用MATLAB仿真软件设计驾驶人驾驶行为操纵模式建模与仿真系统,对启动和超车2种典型驾驶行为下的驾驶操作动作数据进行测试。测试结果表明：基于有向图的建模方法可以实现驾驶人个性化驾驶行为的有序驾驶操纵动作建模。研究为驾驶安全辅助系统驾驶人驾驶行为的驾驶操纵底层上预防和干预危险驾驶行为提供支撑。     

小事件、大影响:公平感知觉与规则驾驶行为

从公平感知觉这个新的角度探讨驾驶员规则驾驶行为。运用情境问卷和量表测量的方法明确区分事件公平感和社会实体公平感,分别探讨它们对于驾驶员规则驾驶行为的效应。研究发现,驾驶员对单一情境的事件公平感知觉以及对整体交通环境的社会实体公平感知觉都与规则驾驶行为存在显著关系,知觉到的公平感越高,规则驾驶行为得分越高;同时,个体的事件公平感知觉通过社会实体公平感知觉的中介作用对规则驾驶行为产生影响。     

不同驾驶倾向驾驶员的酒后驾驶行为研究

为了探究不同驾驶倾向驾驶员的酒后驾驶行为,提高酒后驾驶行为识别模型的准确性,组织60名不同驾驶倾向驾驶员饮酒后进行驾驶模拟实验,获得12个驾驶行为指标的实验数据;采用距离分析和方差分析,对各驾驶倾向驾驶员的酒后驾驶行为数据进行了研究。结果表明：饮酒后,相同驾驶倾向驾驶员在速度标准差等9个驾驶行为指标上有相似性,其中,激进型驾驶员的速度均值的相关比例最高为85%;不同驾驶倾向驾驶员在油门踏板深度均值等7个的驾驶行为指标上差异显著。本研究可为基于驾驶行为的酒驾辨识研究提供理论支持。     

基于模拟驾驶实验的不同驾驶倾向驾驶员的酒后驾驶行为

为了探究不同驾驶倾向驾驶员的酒后驾驶行为,提高酒后驾驶行为识别模型的准确性,组织60名不同驾驶倾向驾驶员饮酒后进行驾驶模拟实验,获得12个驾驶行为指标的实验数据。采用距离分析和方差分析,对各驾驶倾向驾驶员的酒后驾驶行为数据进行了研究。结果表明:饮酒后,相同驾驶倾向驾驶员在速度标准差等9个驾驶行为指标上有相似性;其中,激进型驾驶员的速度均值的相关比例最高为85%。不同驾驶倾向驾驶员在油门踏板深度均值等7个的驾驶行为指标上差异显著。本研究可为基于驾驶行为的酒驾辨识研究提供理论支持。     

驾驶人员风险驾驶行为分析及相关因素研究

对驾驶人员风险驾驶行为的结构进行分析,同时研究影响风险驾驶行为的因素以及驾驶行为和交通事故的关系。用探索性因素分析对驾驶行为问卷进行分析,得到4个因素：一般性违规、攻击性违规、无害性失误和危险性失误。还研究了驾驶经验、人格、驾驶态度、以及驾驶技术与驾驶行为的关系。     

驾驶人员风险驾驶行为分析及相关因素研究

对驾驶人员风险驾驶行为的结构进行分析,同时研究影响风险驾驶行为的因素以及驾驶行为和交通事故的关系。用探索性因素分析对驾驶行为问卷进行分析,得到4个因素:一般性违规、攻击性违规、无害性失误和危险性失误。还研究了驾驶经验、人格、驾驶态度、以及驾驶技术与驾驶行为的关系。     

车联网环境下信息交互形式对驾驶行为的影响

为研究车联网环境下不同信息提供方式对驾驶行为的影响,设计了车联网环境下的模拟驾驶实验,采集了4个场景下车辆运行数据。对比不同分心任务的驾驶行为特征和正常驾驶行为的差异,从转向角、车辆侧向偏移、速度、跟车距离等特征参数描述了车联网信息导致分心的驾驶行为规律,并构建了基于模糊综合评价方法的驾驶人分心等级评判模型,横向对比了不同信息提供方式对驾驶行为的影响程度。     

陌生和熟悉他人对显性自恋个体道德伪善的影响

道德伪善是一种道德印象管理行为,显性自恋的个体需要通过道德伪善提高自己的道德评价。因此,本研究结合个体内显性自恋的人格倾向和个体间人际因素进行研究,采用实验的方法探讨显性自恋个体在虚拟和真实道德情境中是否会产生道德伪善以及高低显性自恋水平上是否存在差异,同时实验设置了陌生他人和熟悉他人2个在场情况,讨论不同在场情况对显性自恋个体道德伪善的影响。结果发现:显性自恋个体存在道德伪善且不同水平存在显著差异,道德伪善随着自恋分数提高而增加;在不同他人在场时均会有明显表现道德伪善,且2种条件下存在差异。     

大数据视角下数字社区用户群体人格画像

人格特征是人类行为的关键驱动因素，时刻影响人们的日常生活。尤其在突发公共事件情境下，这种影响机制可能更具有个体差异性。数字社区的出现使得基于用户信息行为大数据自动有效地进行用户群体人格画像成为可能，但相关研究还相对较少。以Twitter用户在COVID-19疫情期间发布的相关信息和其相关信息行为记录为样本，进行用户群体人格画像。首先，邀请专业心理咨询师基于自恋人格的定义和量表设定了数据标注规则并对数据集进行标注；其次，设计了13个潜在的用户行为指标，构建了Logit回归模型，并评估了模型的分类性能(分类准确率达到70.34%);再次，确定了一组与用户群体自恋人格特征密切相关的信息行为指标。这组指标共有5项，具体包括：用户近三年发表的推文总数、负面情感倾向推文所占比例、推文中动词平均数、推文中话题标签平均数、推文中感叹号平均数。从而，提出了一种针对特定情境(突发公共事件)基于用户信息行为大数据分析的群体人格画像的方法，为维护民众心理健康和数字社区清朗空间提供了新的思路。     

基于驾驶模拟器的车联网环境搭建及对驾驶行为的影响

为研究网联环境下车载设备对驾驶行为的影响,设计了车载终端人机交互界面,搭建了基于驾驶模拟仓的车、车通信环境,并开展模拟驾驶实验,采集了4个场景下车辆运行数据。通过对速度、加速度、跟车间距、超速驾驶员比例等驾驶行为数据以及人口学的统计分析,研究不同交通状态下,是否配备车载终端对驾驶行为影响的差异性。实验数据表明,实时提供前车运行状态的车载终端能够提高车辆运行效率和安全性。     

跟驰行驶状态下的驾驶模拟有效性研究

为验证驾驶模拟技术在跟驰行为研究中的有效性,设计了实车实验与驾驶模拟实验。选取了跟驰距离、跟驰距离标准差、车头时距及驾驶员反应延迟时间作为分析指标,并采用Wilcox检验、生存分析方法分别验证了非时间数据、时间数据的有效性。结果表明跟驰距离、车头时距、驾驶员反应延迟时间具备绝对有效性,两种不同实验环境下跟驰距离标准差随跟驰速度变化趋势相同,具备相对有效性。实车实验中,前车加速度、前后车相对距离、前车加速度变化状态显著影响驾驶员反应延迟时间。有效性分析结果为基于驾驶模拟实验的跟驰行为研究提供前提条件,生存分析结果可用于驾驶员反应延迟时间建模及跟驰模型优化。     

性别比偏高背景下的个体经济行为

已有研究表明，人口性别比会影响人类的经济行为，但研究结果间并不一致。该研究通过三个实验，考察中国性别比偏高如何影响个体的经济决策与行为。结果发现，当个体所感知的性别比偏高时，更倾向于选择当前奖励，女性的借贷意愿提高，人们对男性在择偶活动中的消费预期也更高。文章讨论了与前人研究结果不完全一致的原因。     

基于改进群智能k-means优化算法的侵犯性驾驶行为异常点检测

如何有效地检测侵犯性驾驶行为异常数据,避免它们对后续建模分析产生不利影响是研究的焦点。在综述侵犯性驾驶行为研究现状基础上,借助驾驶模拟仿真实验系统和Ergo LAB人因系统进行侵犯性驾驶实验;并通过不同传感器获取了驾驶行为人车环境高维数据,最后采用优化的K-means聚类算法对该高维数据进行聚类和异常值检测。结果表明,最佳聚类数为2;并有效输出了异常点检测结果,为下一步的侵犯性驾驶行为定量分析提供了优质的数据保证。     

出租车燃气行为的博弈模型分析

以出租车燃气行为选择为背景，通过建立博弈模型，将这个多人博弈问题转化为两人博弈问题．分析了出租车个体针时其余所有个体的最佳反应行为，讨论了不同条件下整个群体的博弈结果．当政府时出租车的激励及运行成本差额之和还不足以抵消加气的等待成本时，在一次博弈中出租车选择加油就构成一个纳什均衡，反之选择加气．为政府结合实际情况有效制定政策提供了一定的参考依据．     

对青少年品德内涵的探索

以往的品德定义忽视了品德的主体性和品德的核心内容,品德首先从属与个体,它的核心是善。要以善为核心重新界定品德的内涵。品德是个体以遗传素质为生理基础,在社会生活中受环境和教育因素影响,经过系列道德情境中系统心理活动和行为表现形成的以善为核心的稳定人格倾向和行为特征。     

基于双车驾驶模拟的城市快速路驾驶人换道交互行为特征

为研究换道情境下换道车辆与目标车道后方车辆驾驶人间的交互行为,设计了城市快速路换道场景,搭建出双车驾驶模拟实验平台,招募40名驾驶人,开展了8种换道场景下的双车实验并进行驾驶风格问卷调查.基于换道阶段实验数据,分析对比了单、双车实验中两车驾驶人的交互行为特征和差异.利用多元Logistic回归模型,分析不同因素对换道交互决策的影响.结果表明：单、双车实验中,换道车辆和目标车道后方车辆的行为特征具有明显差异,从而验证了开展双车实验的必要性;不同的道路限速、换道方向、驾驶风格等因素下,两车驾驶人关键行为变量呈现差异性;道路限速、车辆初始速度、两车纵向位置差、横/纵速度差、纵向速度乘积等均对两车换道交互决策产生显著影响.