استبيان سيناريوهات القيادة الغامضة

1. الملخص / Abstract

يُمثّل استبيان سيناريوهات القيادة الغامضة (Ambiguous Driving Scenarios Survey – ADSS) أداة سيكومترية متقدمة طوّرها تيجو بيبي وزملاؤه (Baby et al., 2024) لتصنيف وتقييم المواقف المرورية الحرجة والملتبسة التي تواجهها المركبات ذاتية القيادة (Autonomous Vehicles – AVs)، استناداً إلى الإدراك البشري وتوقعات المستخدمين للقرارات والسلوكيات المؤتمتة. تُعرَّف سيناريوهات القيادة الغامضة (ADS) بأنها مواقف بيئية معقدة تعجز فيها الخوارزميات الحاسوبية وأجهزة الاستشعار عن استقراء وتفسير نوايا مستخدمي الطريق الآخرين (مثل المشاة، وقائدي الدراجات، والمركبات المجاورة) بدقة نتيجة ارتفاع منسوب عدم اليقين أو التداخل الدلالي في الإشارات المرورية والسلوكية. اعتمد بناء الأداة على استراتيجية منهجية متعددة المراحل بدأت بمراجعة منهجية شاملة للأدبيات ومقابلات متعمقة مع الخبراء أسفرت عن حصر أكثر من 10,000 سيناريو قيادة أولي، تم تقليصها عبر الفحص الهيكلي الصارم إلى 6,590 سيناريو، ثم إخضاعها لتقنيات بحث تجربة المستخدم (UX) وتحديداً أسلوب تصنيف البطاقات (Card Sorting) للوصول إلى 28 سيناريو بصري ونمطي مُمثِّل.

يقيس المقياس الاستجابات الإدراكية للأفراد عبر خمسة أبعاد بنيوية رئيسية هي: الإدراك الأخلاقي المعياري (Moral Perception)، الإدراك الأخلاقي القيمي (Ethical Perception)، إدراك المنفعة والجدوى (Utility Perception)، الإدراك القانوني والتشريعي (Legal Perception)، وإدراك الأمان والسلامة (Safety Perception). يتألف الاستبيان في قالبه النهائي من 28 سيناريو مصور وموصوف بدقة، يُقيَّم كل منها بواسطة 5 أسئلة استقصائية متكررة ترصد أوزان الأهمية النسبية لردود أفعال المركبة المستقلة باستخدام مقياس ليكرت الخماسي المتدرج (من 1 = مهم جداً إلى 5 = غير مهم على الإطلاق). تم جمع البيانات المعيارية وتطبيق الأداة في كوريا الجنوبية على عينات من السائقين البالغين. وأكدت التحليلات العاملية التوكيدية (CFA) مطابقة نموذج العوامل الخمسة، حيث أظهر المقياس اتساقاً داخلياً مرتفعاً، إذ تراوحت الموثوقية المركبة (Composite Reliability – CR) بين 0.800 و0.851، وتجاوز ثبات التجزئة النصفية (Split-Half Reliability) عتبة 0.812 لكافة الأبعاد. كما تحققت مؤشرات الصدق التقاربي بمتوسط تباين مستخلص (AVE) فاق 0.5 وتشبعات عاملية تخطت 0.6، بجانب إثبات الصدق التمايزي الصارم وفق محك فورنيل-لاركر. توفر هذه الأداة ركيزة إمبريقية قياسية لتوجيه المبرمجين وواضعي السياسات ومصممي التفاعل بين الإنسان والآلة نحو مواءمة أنظمة القيادة الذاتية مع الأطر الأخلاقية والتفضيلات النفسية والاجتماعية للبشر.

2. الكلمات المفتاحية / Keywords

سيناريوهات القيادة الغامضة، المركبات ذاتية القيادة، علم العوامل البشرية، التفاعل بين الإنسان والحاسوب، الإدراك الأخلاقي، الإدراك القانوني، إدراك الأمان، اتخاذ القرار الأخلاقي، الخصائص السيكومترية، نمذجة المعادلات البنائية، ثقافة السلامة المرورية.

3. المؤلفون / Authors

تم تطوير هذا المقياس من قِبل فريق بحثي متعدد التخصصات يضم نخبة من الباحثين الدوليين في هندسة العوامل البشرية، وعلم النفس الإدراكي، وتصميم التفاعل، وهندسة السلامة والتكنولوجيا الرقمية:

• تيجو بيبي (Tiju Baby): قسم الإعلام والثقافة وتكنولوجيا التصميم، جامعة هانيانغ (Hanyang University ERICA)، جمهورية كوريا. (معرّف الباحث ORCID مسجل).
• هاتيس شاهين إيبوليتي (Hatice Şahin Ippoliti): قسم علوم الحوسبة، جامعة أولدنبورغ (University of Oldenburg)، ألمانيا.
• فيليب وينترسبيرغر (Philipp Wintersberger): قسم الوسائط الرقمية، جامعة العلوم التطبيقية في النمسا العليا (University of Applied Sciences Upper Austria)، النمسا. (معرّف الباحث ORCID مسجل).
• ييتشي تشانغ (Yiqi Zhang): قسم الهندسة الصناعية وهندسة التصنيع، جامعة ولاية بنسلفانيا (Pennsylvania State University)، الولايات المتحدة الأمريكية.
• سول هي يون (Sol Hee Yoon): قسم هندسة السلامة، جامعة سيول الوطنية للعلوم والتكنولوجيا (Seoul National University of Science and Technology)، جمهورية كوريا.
• جيون لي (Jieun Lee): قسم هندسة السلامة، جامعة بوكيونغ الوطنية (Pukyong National University)، جمهورية كوريا.
• سيول تشان لي (Seul Chan Lee) – [المؤلف المراسل]: قسم الإعلام والثقافة وتكنولوجيا التصميم، جامعة هانيانغ (Hanyang University ERICA)، جمهورية كوريا. العنوان البريدي: Lion’s Hall 202, 55, Hanyangdaehak-ro, Sangnok-gu, Gyeonggi-do, Ansan-si, Republic of Korea. البريد الإلكتروني الأكاديمي: [email protected].

4. الغرض / Purpose

يتمحور الغرض الجوهري من بناء استبيان سيناريوهات القيادة الغامضة (ADSS) حول سد الفجوة النظرية والإمبريقية القائمة في مجال استجابات المركبات ذاتية القيادة عند مجابهة مواقف مرورية محيرة؛ حيث تكون البيانات الاستشعارية غير كافية أو متناقضة للتنبؤ بسلوكيات الفاعلين البشريين على الطريق. تاريخياً، ركزت أبحاث الذكاء الاصطناعي في قطاع النقل على الأبعاد التقنية الخالصة (مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة الإشارات وخوارزميات تجنب الاصطدام الهندسية)، متجاهلة أن اتخاذ القرار في السياقات الحرجة يخضع لحسابات سيكولوجية، واجتماعية، وأخلاقية شديدة التعقيد تتطلب فهماً معمقاً لكيفية إدراك الركاب والمشاة لتلك القرارات وتوقعاتهم المعيارية حيالها.

يهدف المقياس إلى تحقيق جملة من الغايات المترابطة التي تخدم التطبيقات الإكلينيكية، والبحثية، والصناعية، والتشريعية:

• التصنيف الإمبريقي للسياقات الغامضة: فرز وتصنيف السيناريوهات الواقعية المعقدة بناءً على الثقل الإدراكي الذي يوليه المستخدمون لمعايير معينة (مثل ترجيح الأمان المطلق على الامتثال الحرفي لقواعد المرور، أو تقديم المنفعة الجماعية على حساب التفضيل الفردي).
• تغذية خوارزميات الذكاء الاصطناعي بنماذج الإدراك البشري: تزويد مهندسي البرمجيات في صناعة المركبات ذاتية القيادة بالقيم والأوزان الإحصائية التي تشير إلى الأولويات السيكولوجية للمجتمع، مما يتيح برمجة أنماط قيادة (Driving Styles) تحاكي التوقعات الإنسانية وتحد من الصدمات المعرفية أو الرفض الشعبي للتكنولوجيا المؤتمتة.
• دعم القرارات التشريعية والسياساتية: مساعدة الجهات التنظيمية وواضعي السياسات في قطاع النقل على صياغة مبادئ توجيهية وقوانين مرورية تأخذ بعين الاعتبار المواقف التي يتصادم فيها القانون الإجرائي مع متطلبات السلامة الميدانية الحتمية (مثل تجاوز خط متصل لتفادي أحد المشاة المتوقفين في مسار غامض).
• أبحاث العوامل البشرية وعلم النفس المروري: تمكين الباحثين من قياس مستويات التقبل النفسي، والثقة في النظم الذكية (Trust in Automation)، والقلق التقني الناتج عن تصرفات المركبة في الظروف الحافة (Edge Cases).

ينبثق المبرر النظري للمقياس من إدراك حقيقة أن القيادة ليست مجرد مهارة ميكانيكية، بل هي نشاط اجتماعي تفاوضي يرتكز على قراءة النوايا ولغة الجسد وتبادل الإشارات غير اللفظية. وفي غياب هذا التواصل الضمني بين البشر وخوارزميات الذكاء الاصطناعي، يبرز الغموض كعامل مهدد للسلامة النفسية والجسدية، مما يجعل من أداة القياس هذه متطلباً حاسماً لضمان التوافق الإدراكي بين الإنسان والآلة.

5. البناء النفسي / Construct

يستند المقياس إلى نموذج متعدد الأبعاد يقيس خمسة أبنية نفسية إدراكية توجه أحكام المستخدمين حول التصرف المقبول لـ السيارة ذاتية القيادة. يُعرَّف البناء النفسي العام بأنه “منظومة التقييمات الإدراكية التي يتبناها الأفراد لوزن البدائل السلوكية للمركبة المؤتمتة عند وقوعها في مناطق الغموض التفسيري”. وتتوزع هذه المنظومة على الأبعاد الخمسة التالية:

أولاً: الإدراك الأخلاقي (Moral Perception)

يركز هذا البعد على التقديرات القيمية المطلقة المرتبطة بالعدالة الجوهرية، والحق في الحياة، وتقليل الأذى الوجودي، وحماية الفئات الأكثر هشاشة. يتجلى الإدراك الأخلاقي في المواقف التي تتضمن موازنة احتمالات الضرر بين أطراف متعددة لا ذنب لها في الموقف الغامض (كما في المعضلات الفلسفية المشابهة لمسألة العربة الفلسفية Trolley Problem). يرصد هذا المقياس الفرعي مدى إصرار الفرد على أن تتخذ المركبة قراراً يحفظ الكرامة الإنسانية ويتجنب التضحية بالأبرياء، حتى لو تطلب ذلك تعريض ركاب المركبة أنفسهم لبعض المخاطر الخاضعة للسيطرة. تبرز السيناريوهات المصنفة تحت هذا البعد (مثل السيناريوهات 5، 11، 20، 22) في الحالات التي يكون فيها الخطر البشري حتمياً والتصرف الآلي يعكس موقفاً قيمياً عميقاً.

ثانياً: الإدراك الأخلاقي القيمي (Ethical Perception)

يختص هذا البعد بالقواعد الأخلاقية المهنية والواجبات التعاقدية العامة التي تحكم مسؤولية صانعي الأنظمة والمشغلين تجاه المجتمع. يختلف الإدراك الإيثيقي عن الإدراك المورالي بارتباطه بالأعراف الاجتماعية المتفق عليها ومبدأ المسؤولية والمحاسبة والنزاهة الإجرائية. يعالج هذا البعد كيفية توقع المستخدمين لتصرف المركبة عندما يتعلق الأمر بحقوق الطريق غير المتكافئة، وتجنب السلوكيات العدوانية أو غير المتوقعة التي تسبب الذعر النفسي لمستخدمي الطريق، والالتزام بمبدأ المعاملة بالمثل وحسن النية المرورية (مثل السيناريوهات 1، 4، 17، 23).

ثالثاً: إدراك المنفعة والجدوى (Utility Perception)

يستند هذا البناء إلى النظرية النفعية في علم النفس الأخلاقي، حيث يُحكم على جودة قرار المركبة بناءً على مبدأ “تحقيق أكبر قدر من المنفعة لأكبر عدد ممكن من الأفراد”، أو تقليل الخسائر المادية والإجرائية الإجمالية إلى الحد الأدنى الممكن. يقيس هذا البعد تفضيل المستخدم لكفاءة تدفق الحركة المرورية، وتفادي الازدحامات العبثية، واتخاذ قرارات مرنة وحسابية برجماتية لا تعيق السيولة المرورية لمجرد التحوط المفرط غير المبرر. يبرز هذا البعد بقوة في السيناريوهات 4، 7، 13، 17، و26، حيث تتنافس السلامة المتحفظة جداً مع كفاءة وسرعة التنقل.

رابعاً: الإدراك القانوني والتشريعي (Legal Perception)

يقيس هذا البعد مدى تمسك الأفراد بسيادة القانون الحرفية والامتثال للتشريعات المرورية الوضعية (مثل التقيد بالسرعة القصوى، إشارات المرور، الخطوط الإلزامية، أولوية المرور المسطرة قانوناً) بصرف النظر عن ملاءمة الموقف التلقائي. يتناول هذا البعد الصراع المعرفي بين “روح القانون” و”نص القانون”؛ ففي سيناريوهات معينة (مثل السيناريوهات 5، 11، 12، 26)، يتعين على المركبة الاختيار بين انتهاك قاعدة قانونية واضحة لتجنب حادث محتمل، أو البقاء ضمن الحدود القانونية الصارمة مع تحمل تبعات تصادم متوقع.

خامساً: إدراك الأمان والسلامة (Safety Perception)

يمثل هذا البناء حجر الزاوية والقاعدة العريضة في الهرم الإدراكي لمستخدمي الطرق؛ وهو يقيس الحاجة الغريزية إلى الحماية الجسدية المباشرة ومنع وقوع أي شكل من أشكال التصادم أو المخاطرة بالسلامة الجسدية للمشاة والركاب على حد سواء. أظهر التحليل العاملي أن هذا البعد يطغى على الغالبية الساحقة من سيناريوهات القيادة، إذ اعتُبر الأمان المعيار الحاكم في كافة السيناريوهات باستثناء تلك التي تتصاعد فيها المعضلات القانونية أو الأخلاقية الحادة لتسحب الاهتمام نحو التبرير القيمي (أي جميع السيناريوهات عدا: 1، 4، 5، 7، 13، 20، 22، 23).

6. الإطار النظري / Theoretical Framework

يتأسس استبيان سيناريوهات القيادة الغامضة على تقاطع معرفي خصب يجمع بين ثلاث مدارس فكرية متقدمة: علم النفس المعرفي والإدراكي، فلسفة الأخلاق التجريبية وعلم النفس الأخلاقي، وهندسة العوامل البشرية والتفاعل بين الإنسان والتكنولوجيا (HCI/HFE).

1. نظرية المعالجة المزدوجة لاتخاذ القرار (Dual-Process Theory)

يستلهم المقياس أسسه الإدراكية من نموذج دانيال كانمان (Daniel Kahneman) للعمليات المعرفية (System 1 vs. System 2). في سياقات القيادة اليومية الروتينية، يعمل العقل البشري وفق النظام التلقائي والحدسي السريع (System 1) القائم على ردود الأفعال المعتادة والتعرف الفوري على الأنماط. بيد أن مواجهة “السيناريوهات الغامضة” (ADS) تجبر النظام الإدراكي على تعليق الاستجابة الآلية والانتقال إلى النظام التحليلي البطيء (System 2)، حيث يبدأ الفرد في تفكيك عناصر الموقف، وتقييم النوايا، والمفاضلة بين بدائل الفعل. وعليه، تم تصميم فقرات الاستبيان لتحفيز التفكير التأملي الاستبطاني لدى المستجيبين لقياس الأوزان الترجيحية التي يخصصها النظام المعرفي الواعي للأبعاد الخمسة المذكورة.

2. نظريات علم النفس الأخلاقي: التنازع بين الواجب والنفعية

ينهل المقياس بعمق من الجدل التاريخي بين المدرسة الديونتولوجية أو الأخلاق الواجبية المستندة لأطروحات إيمانويل كانط (Immanuel Kant)، والتي ترى أن بعض الأفعال خاطئة أو صائبة بذاتها بغض النظر عن النتائج، وبين المدرسة النفعية لجيريمي بنثام وجون ستيوارت ميل (Utilitarianism)، التي تحكم على الفعل بمقدار ما يجلبه من خير كلي أو تقليل للضرر الشامل. عندما تصمم خوارزميات المركبات المؤتمتة، فإنها تواجه لحظات تصادم حتمي بين مبدأ الواجب (مثل عدم خرق القانون مطلقاً) ومبدأ النفعية (مثل التعدي على الرصيف الشاغر لإنقاذ حياة سائق دراجة متهور). تمنح الأداة الباحثين إطاراً كمياً لرصد الانزياح الفكري للمجتمع بين المبدأين في ظل ظروف التشويش وانعدام اليقين.

3. نموذج قبول التكنولوجيا ونظرية الثقة في الأتمتة (Trust in Automation)

يعتمد المقياس كذلك على أطروحات راسموسن وبراسر وجي لي في العوامل البشرية؛ حيث تفترض نظرية الثقة في النظم المؤتمتة أن التقبل البشري للآلة الذكية لا يتوقف على كفاءتها التقنية فحسب، بل على “الاتساق المعياري والقيمي” بين مخرجات الآلة والضمير الجمعي للمستخدمين. إن أي انحراف في سلوك السيارة الذكية عن النمط الذي يراه البشر آمناً، عادلاً، وقانونياً يؤدي إلى تآكل الثقة الإدراكية وحدوث نفور تكنولوجي حاد. ومن هنا جاء المقياس ليجسد هذه الأطر النظرية في فقرات محددة تقيس حساسية المستخدمين إزاء استجابات المركبة في 28 بيئة حرجة تم اشتقاقها بعناية تمثيلية فائقة.

7. الصدق / Validity

خضعت أداة دراسة سيناريوهات القيادة الغامضة لسلسلة معقدة ومتتالية من اختبارات الصدق السيكومتري لضمان كفاءة القياس وقدرة الأداة على تمثيل المفهوم النظري بدقة مطلقة:

أولاً: صدق المحتوى والصدق الظاهري (Content & Face Validity)

بدأت عملية التحقق بمراجعة مكتبية مكثفة لأدبيات السلامة المرورية والذكاء الاصطناعي أسفرت عن تجميع قاعدة بيانات ضخمة تضم أكثر من 10,000 سيناريو قيادة مروري. خضعت هذه القاعدة لتحكيم نخبوي عبر مقابلات متعمقة مع خبراء في هندسة النقل، وعلماء النفس المعرفي، وخبراء تجربة المستخدم (UX)، مما أدى لاختزالها بنيوياً إلى 6,590 سيناريو. ولضمان الصدق البيئي والتمثيلي، طُبقت منهجية تصنيف البطاقات المغلق والمفتوح (Card Sorting) بمشاركة مستخدمين ومختصين، مما قلص القائمة نهائياً إلى 28 سيناريو فريداً تغطي مختلف درجات التفاعل والغموض الحركي للمشاة والمركبات، مما أكد الصدق الظاهري التام لأدوات التقييم البصري والوصفي.

ثانياً: الصدق التقاربي (Convergent Validity)

تم تقييم الصدق التقاربي للأبعاد الخمسة المستخرجة بالاعتماد على معايير كريشنان وراماسامي (Krishnan & Ramasamy, 2011) وهير وزملائه. أظهرت النتائج الإحصائية تحقق كافة المعايير الصارمة:

• تجاوزت جميع التشبعات العاملية (Factor Loadings) للفقرات المعيارية عتبة 0.60، مما يدل على أن نسبة كبيرة من التباين في البنود تعود للمتغيرات الكامنة المشتركة.
• بلغ متوسط التباين المستخلص (Average Variance Extracted – AVE) لكافة العوامل الخمسة مستويات أعلى من 0.50، وهو ما يؤكد إحصائياً أن البعد يفسر أكثر من نصف تباين مؤشراته بدلاً من أن يُعزى التباين إلى أخطاء القياس العشوائية.

ثالثاً: الصدق التمايزي (Discriminant Validity)

لإثبات تمايز واستقلالية كل بعد من الأبعاد الخمسة عن الأبعاد الأخرى، طُبق معيار فورنيل-لاركر (Fornell-Larcker Criterion). أثبتت التحليلات أن الجذر التربيعي لمتوسط التباين المستخلص (Square Root of AVE) لكل بُعد بنيوي كان أكبر بصورة قاطعة من معاملات الارتباط التبادلي (Cross-Correlations) التي تربطه بأي بناء نفسي آخر ضمن النموذج المقترح. يبرهن هذا الإنجاز السيكومتري على أن “الإدراك الأخلاقي” مثلاً يقيس جانباً متمايزاً جوهرياً عن “الإدراك القانوني” أو “إدراك الأمان”، مما ينفي وجود أي تداخل مفاهيمي أو تضخم في البيانات ناتج عن الترابط الزائف.

8. الثبات / Reliability

أُخضع الاستبيان لتقييمات إحصائية دقيقة لفحص مدى الاستقرار والاتساق الداخلي لفقراته عبر استراتيجيات متعددة، مجسدة في التحليلات التالية المعتمدة على عينات الدراسة الأساسية:

الاتساق الداخلي والموثوقية المركبة (Composite Reliability – CR)

نظراً للقيود المنهجية المعروفة لمعامل ألفا كرونباخ التقليدي وافتراضه غير الواقعي لتساوي أوزان الفقرات (Tau-equivalence)، اعتمد الباحثون على حساب الموثوقية المركبة (Composite Reliability) التي تستند إلى أوزان التشبع الفعلي لكل بند. تراوحت قيم الموثوقية المركبة للعوامل الخمسة بين 0.800 و0.851، وهي قيم تقع في النطاق الممتاز إحصائياً (إذ تتجاوز العتبة المعيارية الصارمة المقدرة بـ 0.70)، مما يدل على تماسك بنيوي هائل في صياغة الأسئلة وقوة تمثيلها لأبعادها التحتية.

ثبات التجزئة النصفية (Split-Half Reliability)

للتحقق من استقرار الأداة وتحصينها ضد أخطاء التوزيع، تم فحص ثبات التجزئة النصفية لجميع الأبعاد العاملية. أظهرت مخرجات التحليل الإحصائي أن معاملات التجزئة النصفية تجاوزت جميعها عتبة 0.812 لكافة الأبعاد دون استثناء، مما يؤكد أن نصفي الاختبار يعطيان نتائج متطابقة ومتسقة للغاية، وينفي تأثير طول الاختبار أو إجهاد المفحوصين على مصداقية الإجابات أثناء التنقل بين السيناريوهات الثمانية والعشرين المعروضة.

9. التحليل العاملي / Factor Analysis

مرت النمذجة الإحصائية للبنية الكامنة للأداة برحلة تحليلية استكشافية وتوكيدية متقدمة للتحقق من كفاءة القياس ومطابقة البيانات الواقعية للنموذج المفترض:

التحليل العاملي الاستكشافي (EFA) والتنقيح الأولي

أُجري التحليل العاملي الاستكشافي لاختبار البنية التكوينية المبدئية، وتحديد تجمعات المتغيرات. كشفت النتائج الأولية عن وجود بعض الاضطرابات البنيوية في بنود قليلة، حيث وُجدت مؤشرات تعديل عالية (Modification Indices) وارتباطات متبادلة غير منضبطة لعدد من الفقرات التي سجلت تشبعات متدنية للغاية (Factor Loadings أقل من 0.30). اتخذ الباحثون قراراً منهجياً صائباً بحذف خمس فقرات متأرجحة وغير منضبطة سيكومترياً، مما أتاح الحصول على نموذج مبسط وأكثر اتساقاً ونقاءً إحصائياً.

التحليل العاملي التوكيدي (CFA) ومؤشرات حسن المطابقة

تم تطبيق التحليل العاملي التوكيدي لاختبار ثبات نموذج العوامل الخمسة المنقح عبر حزم النمذجة بالمعادلات البنائية (Structural Equation Modeling – SEM). أسفرت المؤشرات المعدلة عن مطابقة ممتازة للبيانات الميدانية؛ حيث انخفضت قيمة خي مربع إلى درجات الحرية (CMIN/DF) إلى المستويات المقبولة عالمياً، وتجاوزت مؤشرات المطابقة المقارنة (CFI – Comparative Fit Index) ومؤشر توكر-لويس (TLI) عتبة 0.90، في حين سجل جذر متوسط مربع خطأ الاقتراب (RMSEA – Root Mean Square Error of Approximation) قيماً منخفضة تقع ضمن النطاق المقبول إحصائياً (أقل من 0.06)، مما برهن على الصلابة الاستثنائية للنموذج المقترح.

التصنيف العاملي النهائي للسيناريوهات الثمانية والعشرين

بناءً على نتائج التحليل العاملي والتشبعات الأساسية للأولويات الإدراكية للمشاركين، تم فرز السيناريوهات وتصنيفها ضمن الفئات الإدراكية التالية:

• فئة السيناريوهات الأخلاقية المعيارية (Moral Dominant): تشمل السيناريوهات (5، 11، 20، 22). تمثل هذه المواقف أزمات تقتضي تضحيات تصادمية أو تفادياً لحوادث كارثية تتطلب قرارات تفاضلية معقدة بين أرواح متعددة.
• فئة السيناريوهات الأخلاقية القيمية (Ethical Dominant): تشمل السيناريوهات (1، 4، 17، 23). تتمحور حول عدالة التعامل مع المشاة المتشككين، واستخدام المنبهات التحذيرية، والتعامل الأخلاقي مع الإشارات المضللة.
• فئة السيناريوهات القانونية والتشريعية (Legal Dominant): تشمل السيناريوهات (5، 11، 12، 26). حيث تكون مخالفة اللائحة المرورية خياراً مطروحاً على الطاولة، مما يختبر تفضيل المستخدم للحرفية القانونية مقابل المرونة الميدانية.
• فئة سيناريوهات المنفعة والجدوى (Utility Dominant): تشمل السيناريوهات (4، 7، 13، 17، 26). تركز على تجنب الشلل المروري، واستغلال الثغرات الزمنية الآمنة لتحقيق السيولة دون تعريض النظام للخطر.
• فئة سيناريوهات الأمان والسلامة (Safety Dominant): تشمل كافة السيناريوهات المتبقية ضمن الـ 28 سيناريو (أي جميع السيناريوهات باستثناء: 1، 4، 5، 7، 13، 20، 22، 23)، مما يثبت تجريبياً أن الهاجس التلقائي والأول للإنسان في مواجهة الغموض هو نزع فتيل الخطر الجسدي عبر إبطاء السرعة أو التوقف التام، ما لم يستدعِ الموقف معضلة أخرى بارزة.

10. أداة القياس / Instrument

فيما يلي التفاصيل الفنية والإجرائية الخاصة بتركيبة أداة القياس وتطبيقها الميداني:

• نوع الاختبار: استبيان كمي وقائعي مبني على السيناريوهات المصورة (Pictorial Vignette-based Questionnaire) ومقاييس التقدير الذاتي.
• تنسيق الأداة وهيكليتها: يتكون الاستبيان من ثلاثة أقسام رئيسية متتابعة:
  • القسم الأول: معلومات تمهيدية وتوعوية حول تكنولوجيا المركبات ذاتية القيادة، مع تعريف دقيق ومبسط للمفاهيم الإدراكية الخمسة (الأخلاقية، القيمية، القانونية، النفعية، والسلامة) لتوحيد القاعدة الاصطلاحية لدى المستجيبين.
  • القسم الثاني: البيانات الديموغرافية العامة (العمر، الجنس، سنوات حيازة رخصة القيادة، نمط القيادة المعتاد، والخبرة السابقة مع أنظمة القيادة المساعدة ADAS).
  • القسم الثالث (الصلب التجريبي): عرض 28 سيناريو بصري ووصفي لحالات القيادة الغامضة، يرافقه في كل سيناريو خمسة أسئلة موحدة تقيس الأهمية النسبية للاستجابات الموجهة نحو كل بعد من الأبعاد الخمسة.
• عدد الفقرات الإجمالي: 28 سيناريو مرئي؛ يشتمل كل سيناريو على 5 أسئلة استقصائية منتظمة، مما يجعل الإجمالي 140 مفردة تفاعلية تقيس البنية الخماسية عبر كامل مصفوفة السيناريوهات.
• مقياس الاستجابة: مقياس ليكرت الخماسي المتدرج لتقييم درجة الأهمية:
  • 1 = مهم جداً (Very Important)
  • 2 = مهم (Important)
  • 3 = ذو أهمية محايدة / متوسطة (Moderately Important)
  • 4 = قليل الأهمية (Slightly Important)
  • 5 = غير مهم على الإطلاق (Not at all Important)
• طريقة التطبيق: إدارة إلكترونية بالكامل (Computer-based / Web-based Administration) عبر منصات مسحية متخصصة تضمن عرض الرسوم التخطيطية والسيناريوهات التفاعلية بدقة بصرية عالية.
• نظام التصحيح وتفسير الدرجات: تُحسب الدرجات لكل بعد من خلال حساب المتوسط الحسابي لاستجابات الفرد للأسئلة المرتبطة بكل بُعد عبر السيناريوهات المصنفة تحته. تشير الدرجات المنخفضة (نحو 1 و2) إلى الإيلاء المرتفع للأهمية المعيارية لهذا البعد في توجيه سلوك المركبة، في حين تعكس الدرجات المرتفعة (نحو 4 و5) تهميش هذا المعيار لصالح اعتبارات أخرى.
• الفقرات المعكوسة: لا يحتوي الاستبيان على فقرات مصاغة بصورة عكسية بالمعنى التقليدي (Reverse-coded items)، حيث يتم توحيد اتجاه مقياس الأهمية لجميع الأبعاد عبر كافة السيناريوهات لمنع التشتت الإدراكي للمفحوصين في ظل كثافة المهام البصرية.
• المدة الزمنية المقدرة: يستغرق استكمال المقياس كاملاً ما بين 25 إلى 40 دقيقة تبعاً لسرعة المفحوص في تفحص الرسوم البيانية وقراءة التوصيفات الإجرائية.

11. الأذونات والرسوم وسنة الاختبار / Permissions & Fee and Test Year

• سنة الصدور والتطوير: 2024.
• حقوق الملكية الفكرية: المقياس ومنهجيته وتصميماته السيناريوهاتية محمية بموجب حقوق النشر الدولية التابعة للناشر الأكاديمي (Elsevier B.V.) والمؤلفين لصالح مجلة Accident Analysis & Prevention.
• شروط ورسوم الاستخدام:
  • الأغراض البحثية والأكاديمية غير الربحية: متاحة للاستخدام المقيد شريطة الحصول على إذن كتابي رسمي من المؤلف المراسل (د. سيول تشان لي) أو عبر قنوات ترخيص حقوق النشر التابعة للناشر (RightsLink / Elsevier)، مع الالتزام التام بالاستشهاد المعياري بالدراسة الأصلية المرجعية.
  • الأغراض التجارية والصناعية: يحظر تماماً استخدام السيناريوهات، أو تضمينها في برمجيات المحاكاة التجارية للقيادة الذاتية، أو إعادة إنتاجها في بيئات الاختبار التجاري دون الحصول على ترخيص تجاري تعاقدي مدفوع من الناشر وأصحاب الملكية الفكرية.
• إتاحة عناصر الاختبار: بنود الاختبار الكاملة والرسوم التخطيطية التفصيلية للسيناريوهات الثمانية والعشرين غير منشورة بالكامل في النطاق العام المجاني؛ وللحصول على الحزمة الكاملة من الاستبيان والرسوم التوضيحية، يتعين على الباحثين التواصل مباشرة مع المؤلف المراسل عبر البريد الإلكتروني الأكاديمي المذكور.

12. المراجع / References

• Baby, T., Ippoliti, H. Ş., Wintersberger, P., Zhang, Y., Yoon, S. H., Lee, J., & Lee, S. C. (2024). Development and classification of autonomous vehicle’s ambiguous driving scenario. Accident Analysis & Prevention, 200, 107501. https://doi.org/10.1016/j.aap.2024.107501
• Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50. https://doi.org/10.1177/002224378101800104
• Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. Farrar, Straus and Giroux.
• Krishnan, J., & Ramasamy, M. (2011). A study on the factors influencing consumer buying behavior of passenger cars in Tirunelveli district. International Journal of Multidisciplinary Research, 1(4), 45–66.
• Lee, J. D., & See, K. A. (2004). Trust in automation: Designing for appropriate reliance. Human Factors, 46(1), 50–80. https://doi.org/10.1518/hfctr.46.1.50.30392
• Parasuraman, R., Sheridan, T. B., & Wickens, C. D. (2000). A model for types and levels of human interaction with automation. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics – Part A: Systems and Humans, 30(3), 286–297. https://doi.org/10.1109/3468.844354

13. فقرات المقياس / Items of the Scale

إن الفقرات التفصيلية التفاعلية، والرسوم التخطيطية الهندسية، والسيناريوهات الموصوفة الـ 28 الخاصة بـ استبيان سيناريوهات القيادة الغامضة (Baby et al., 2024) محمية بحقوق النشر والملكية الفكرية الدولية لصالح المؤلفين والناشر الأكاديمي، وليست منشورة كنص مفتوح للاقتباس العام الحرفي في النطاق العام. بناءً على السياسات المنهجية والأخلاقية، نورد أدناه تنبيهاً رسمياً يليه استعراض للهيكل النمطي لأسئلة المقياس وسلم الاستجابة، والتصنيف التوزيعي للسيناريوهات المعتمدة.