警报响应任务在航空、驾驶、核电站控制和空中交通控制等领域至关重要，对时间和错误的预防要求非常高[1]、[2]、[3]、[4]。即使几秒钟的延迟或任何错误的响应都可能导致安全事故。这使得警报显示的设计和评估对于提高警报系统的安全性、可靠性和效率变得极为重要[5]、[2]。随着警报系统中信息传输的日益复杂，目前主要由视觉和听觉通道主导的警报显示方式越来越难以应对各种警报[6]、[7]、[8]、[9]。这种不足可能导致操作员感知和处理信息的能力下降，从而导致听觉和视觉警报的延迟或遗漏[10]，甚至可能引发严重或灾难性的事故。
集成视觉、听觉和触觉感官通道的多模态警报被认为是支持多任务处理和减少信息过载的有效方法[11]、[12]。根据多资源理论[13]，当操作员执行涉及视觉和听觉通道的常规任务时，突然的视觉和/或听觉警报可能会引起双重任务干扰。相比之下，触觉警报通过利用一个独立且未充分利用的通道提供了一个有前景的替代方案[14]。然而，一些研究表明，多模态警报可能会对性能产生负面影响。例如，Stanley[15]报告称，音频-触觉车道偏离警报会降低驾驶性能，这可能是由于处理多通道信息所需的额外时间[16]和/或警报显示中不同通道信息的异步时间[17]。正如Oskarsson等人[18]所指出的，集成多个感官通道的有效性需要在实际任务中进一步验证。因此，优化警报配置需要探索各种通道组合，以确定每种情境下的最佳显示方式。
最近在警报显示方面的研究进展表明，最佳警报显示方式具有很强的情境依赖性，取决于特定任务特征和操作员的认知负荷（Stanton等人，2013年）[19]。正如Gruden等人[20]所展示的，在人机交互领域，设计一个“普遍最佳”的警报显示方式是不可能的。鉴于操作员面临任务数量和类型的动态变化，这种情境敏感性构成了一个关键的安全工程问题[21]、[22]。然而，当前的实用警报系统仍然使用固定的警报显示方式（例如，波音787驾驶舱中的风切变警报和核电站冷却系统故障的视觉-听觉警报），而不考虑操作环境。因此，选择在不同任务条件下仍能保持稳定效果的最稳健警报显示方式是一种实际方法[23]。尽管现有研究广泛比较了多种警报显示方式的有效性，但对各种警报显示方式的稳健性评估尚未得到解决。
跨不同感官通道评估警报显示方式需要通过帕累托前沿分析[24]、[25]、[3]、[4]来平衡多个相互冲突的目标。在时间敏感和错误敏感的任务中，警报显示方式应协调竞争目标。例如，一个高度显著的警报可能会提高响应速度，但会增加认知负荷和误报率。然而，最佳警报显示方式可能会根据所选的评估指标而有所不同。例如，听觉警报可能在反应时间方面表现优异，而视觉-听觉警报则具有更高的准确性。本研究的动机在于需要一种能够全面评估和优化时间敏感和错误敏感任务中警报显示方式的稳健方法。现有的评估方法，如统计测试，无法解决警报显示评估中固有的多维度权衡问题。正如Wasserstein和Lazar[26]指出的，统计显著性并不等同于决策价值，p值也不反映效应大小或决策权衡。此外，像速度-准确性这样的目标之间的冲突需要在多个指标上共同优化，而不能孤立地测试[27]。具体来说，现有方法无法解决多目标冲突，解决不同评估标准下最佳警报显示方式的一致性问题，或在动态变化的任务类型下确定一个全面的最佳警报显示方式。这留下了关于如何在时间敏感和错误敏感任务中选择最佳警报显示方式的知识空白，特别是缺乏方法论支持：（1）全面整合相互冲突的评估指标以实现帕累托最优权衡；（2）解决各种指标识别出的不同最佳警报显示方式；（3）在动态变化的任务负荷和类型下选择一个全面的最佳警报显示方式，这些都是当前统计显著性方法通过其单一指标分析范式无法解决的挑战。为了应对这些空白，需要多标准决策分析（MCDA）Belton和Stewart[28]。本研究提出了一种分层网络合成多标准决策分析（HNS-MCDA）框架，该框架采用基于参考的、以偏差为导向的决策架构。通过将技术相似性排序到理想解（TOPSIS）和目标规划的基本建模原理重构到基于网络的结构中，所提出的框架将评估固定在外部理论目标参考上，从而实现异构标准的稳定聚合，并支持在动态任务情境下的跨任务可比性。本研究的主要目标是开发和验证HNS-MCDA框架，用于评估和优化时间敏感和错误敏感任务中的警报显示方式。本研究对该领域的贡献如下：
（1）开发了一种基于参考的、以偏差为导向的MCDA方法，用于全面评估和选择警报显示方式，平衡相互冲突的评估标准并解决选择最佳警报显示方式时的一致性问题。
（2）提出的MCDA方法能够选择在不同任务类型中最稳健的警报显示方式。
（3）引入了一种用于警报显示评估和优化的分层决策框架，提高了决策过程的可追溯性和可解释性。
本研究的结果为警报显示设计提供了新的见解，并可以促进多模态警报在现实世界环境中的实际应用，最终提高警报显示系统的安全性、可靠性和效率。
