【原】图文：NGA发布新的研究课题——GEOCOG

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2021年10月22日，美国国家地理空间情报局（NGA）发布了大机构公告——促进创新的地理空间情报研究（BIG-R BAA）第5主题：绘制地理空间情报（GEOINT）的人类元素——通过评估行为和认知状态优化分析工作流程。简称GEOCOG，即地理空间情报认知架构。

GEOCOG——绘制地理空间情报的人类元素

新课题的题目是“GEOCOG--绘制地理空间情报的人类元素--通过评估行为和认知状态优化分析工作流程”，并寻求对任何新技术的核心问题的答案。它真的有帮助吗？

NGA的GEOCOG项目经理乔安娜·阿瑟说：现在有很多以技术为中心的能力指标，我们可以用来衡量一个新的数据集或算法的插入在技术上是如何改善分析的。但我们需要一种更好的、可扩展的方法来衡量这些进展对执行分析的人的实际可用性和效用。

GEOCOG的目标是利用行为和认知神经科学的进展，开发低成本、无干扰的方法来测量、估计和模拟分析员在人机合作期间的行为和认知状态。

结合这一主题，NGA于2021年11月8日举办“GEOCOG行业日会议”，概述这一新技术领域的挑战、关切和对潜在提案人的期望。

地理空间情报（GEOINT）是对图像和地理空间信息的利用和分析，以描述、评估和直观地描述地球上的物理特征和地理参考的活动。GEOINT包括涉及数据和图像的收集、感知和分析的任务，以调查物理特征，评估人类活动，并做出空间决策。近年来，GEOINT数据和工具急剧增加，为完成不同的GEOINT任务提供了许多选择。

因此，NGA正经历着人与系统互动和整合模式的转变。随着新的自动化算法和工具的出现，再加上计算能力的提高，曾经完全由人类完成的任务现在完全属于机器系统领域；而其他任务可以部分由计算机器完成，只需要人类在任务的特定方面进行监督和输入。

通过将卸载大量常规任务并分配给自动化计算系统，这种新的分析团队格局有望在巨大任务速度和规模上进行信息处理和决策，其数量级超过人类的能力。要在任务分配中找到正确的平衡点，使人和机器的价值最大化，需要采取严格的、系统的方法来衡量和跟踪多种规模的性能，其结果是有效的功能分配和人机协作，增强分析人员的认知能力（即视觉-空间关注力、意义建构和决策能力），用适当的工具充分执行任务。

本课题旨在评估在分析员的工作流程中引入新的分析工具、互动或可视化方法和/或数据集的潜在认知效益和/或成本，通过多方法绘制GEOINT传统技术的人类要素——GEOINT认知架构（GEOINT cognitive architecture，GEOCOG）。

GEOCOG计划的主要目标是利用行为和认知神经科学的进步来提高GEOINT工作流程的有效性，增强感性认识，并优化快速发展的技术环境下的人类表现。GEOCOG的目的是研究和开发低成本、无干扰的方法，以客观地测量、估计和模拟分析员在人机合作期间的认知状态，从而实现最佳性能。具体而言，GEOCOG寻求开发人类性能指标，以量化新工具、数据集和/或传统技术对GEOINT工作流程和分析人员能力的影响。

承包商应开发并提供一个革命性的平台原型，以获取关于用户行为、任务表现和认知状态的定量数据，并以比目前通常的定性方法更精细的尺度分析各种自动化技术对人类能力的影响。

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