Workers’ eye movements, which are indicators of attention and working memory, can be used to create a reliable, algorithmic model for predicting human error and preventing injuries on construction sites. The live view, provided by Tobii Pro’s wearable eye tracker, helps both researchers and practitioners to detect at-risk workers in real time in order to curb the frequency and severity of occupational injuries.Behzad Esmaeili, Ph.D., Assistant Professor, University of Nebraska-Lincoln
事例
アイトラッキングは建設現場の安全性向上に貢献します
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執筆者
Tobii
読了時間
4分
アイトラッキング技術は、ネブラスカ大学リンカーン校の研究者によって、建設現場でのヒューマンエラーの原因を調査するために使用されました。得られた知見は、作業員の危険識別能力の向上やトレーニングの効果測定に活用されます。
背景
ヒューマンエラーは、労働災害の最大80％の主な要因の1つである。これらのエラーの性質とその根本的な原因を理解することは、職場の安全性を向上させ、人間の操作者と機器の相互作用を最適化するのに役立ちます。本研究では、スクリーンベースとウェアラブルアイトラッキングの両方を用いて、建設業界とそれ以外の業界におけるヒューマンエラーの発生確率を予測する重要な指標を特定しました。
調査方法
この実験には14名の参加者が集められ、様々なつまずきの危険性がある通路を歩くように指示されました。被験者の自然な行動を捉え、リアルタイムで注意の焦点を追うために、研究者は研究期間中、被験者にトビー・プロTobii Proグラスを装着してもらいました。アイトラッキングデータは、主観的な状況認識（SA）測定アンケートと組み合わされました。
主観的な状況認識スコアによって決定される状況認識のレベルに基づいて、参加者は2つのグループ（状況認識が高いグループと低いグループ）に分けられました。両群について、すべての関心領域（AOI）にわたって眼球運動メトリクスを算出した。場面全体への注意の配分と危険の識別という点で、被験者のパフォーマンスが有意に異なるかどうかを判断するために、各AOIについて並べ替えシミュレーション分析を用いてアイトラッキングデータを分析した。
結果
このプロジェクトでは、作業員の経験や性格に関する情報と、注意、記憶、知覚に関するリアルタイムデータを融合させることで、建設現場でのヒューマンエラーを予測し、その後の怪我を防ぐための信頼できるモデルを産出する。このような予測モデルは、安全管理者がリスクのある作業員を特定し、ヒューマンエラーを防止するために使用できる指標を示すことになります。
また、短期的には、作業員の危険識別スキルを向上させるためのトレーニング介入策の設計や、トレーニングの有効性の測定を通じて、この知見を実践に移すことができます。長期的には、将来の個人用保護具の改善や、建設作業員のSAをリアルタイムで測定するための基礎となるものである。
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Tobii
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