サイバー・フィジカル・ソーシャル研究に人間を再導入する：公共メンタルモデルフレームワーク

科学分野:

• 認知科学
• サイバー・フィジカル・ソーシャルシステム（CPSS）
• 人間とAIのインタラクション

背景:

• クリティカルな状況における公共の行動を理解することは、効果的な介入のために重要です。
• 既存の状況認識モデルは、意思決定の解釈メカニズムに焦点を欠いています。
• 複雑なサイバー・フィジカル・ソーシャルシステム（CPSS）は、行動分析のための統合されたアプローチを必要とします。

研究 の 目的:

• 公共の行動を分析および予測するための公共メンタルモデルフレームワーク（PMMF）を導入します。
• メンタルモデル、行動、状況認識、ストレス管理の間の関連を確立します。
• クリティカルなシナリオにおける適応的意思決定と人間とAIのコラボレーションを強化します。

主な方法:

• 公共メンタルモデルフレームワーク（PMMF）を開発しました。
• 複数のレベルにわたる知覚と行動を形成する内部および外部の指標を分析しました。
• 行動評価のために、PMMFをモチベーション・機会・能力（MOA）理論と統合しました。

主要な成果:

• PMMFは、クリティカルな状況における公共の行動を予測および影響を与えるための体系的なアプローチを提供します。
• ストレス下での行動偏差および安定化のためのトリガーおよびマーカーを特定しました。
• CPSS内での行動の可能性とパフォーマンスを評価する上でのPMMFの有用性を実証しました。

結論:

• PMMFは、CPSSにおける意味構築と意思決定を理解するための新しいアプローチを提供します。
• このフレームワークは、複雑な社会技術環境のためのターゲットを絞った介入とレジリエンス指向の設計をサポートします。
• MOA理論との統合は、神経人間工学的評価と倫理的行動設計を強化します。