Traffic Load Index (TLI)

O Traffic Load Index (TLI), ou, em português, Índice de Carga de Tráfego, é um instrumento que combina medidas objetivas e medidas subjetivas para avaliar a carga de trabalho mental.

Os primeiros estudos que utilizaram esse indicador foram os de Athènes et al. (2002) e os de Averty et al. (2002, 2004), todos realizados na França, porém a melhor descrição está contida no trabalho de Averty et al. (2004).

Como o trabalho dos controladores de tráfego aéreo exige certo esforço cognitivo, muitos estudos foram realizados com esses trabalhadores, porém a avaliação da carga de trabalho mental acontecia somente por aspectos objetivos, como pelo número e distribuição de aeronaves controladas por cada ATC por meio de variáveis do tráfego, ou somente por fatores subjetivos, como avaliação do desempenho por terceiros ou métodos já validados, como o NASA-TLX e o SWAT.

Assim, Averty et al. (2004) desenvolveram um método que abrangesse tanto medidas objetivas quanto medidas subjetivas, utilizando variáveis objetivas do tráfego e uma carga adicional imposta por efeitos subjetivos, incluindo gravidade dos conflitos e pressão do tempo para a sua resolução, o qual foi denominado TLI.

A justificativa para desenvolver um novo método foi devido ao fato de o indicador número de aeronaves (N), segundo Averty et al. (2004), apesar de facilmente gravado, não ser suficiente, pois se deve levar em consideração a situação do tráfego, ou seja, a maneira como as aeronaves se espalham pelo espaço e pelo tempo.

Assim, além do índice N, é importante a forma como as aeronaves se comportam e as decisões que devem ser tomadas em situações “fora do normal”, as quais envolvem o tempo de resposta (MT) a um diagnóstico de conflito e o momento em que a decisão é tomada e a incerteza da decisão, pois acredita-se que quanto maior o MT, apesar da solução ser mais precisa, maior será o estado de estresse do ATC. Dessa forma, os autores acreditam que além do número de aeronaves, deve-se levar em consideração a carga adicional resultante da ameaça de excitação excessiva, a qual é utilizada no cálculo do TLI.

Esse índice foi desenvolvido a partir da análise de 25 horas de gravações de sessões de controle, envolvendo 25 ATCs qualificados que trabalhavam de

maneira habitual. Para posterior validação e justificativa do instrumento, o TLI foi comparado com o índice objetivo simples do número de aeronaves e avaliações subjetivas da carga de trabalho, pelo NASA-TLX, por meio de cinco fatores: demanda mental, demanda temporal, desempenho, esforço e frustração (AVERTY et al., 2004). A Figura 23 mostra um esquema de como é calculado o Índice de Carga de Tráfego, o qual é descrito por Averty et al. (2004).

Figura 23 - Diagrama esquemático para cálculo do TLI

Fonte: Adaptado de Averty et al. (2014).

A primeira etapa consiste em categorizar as aeronaves em duas classes: monitoramento simples ou envolvidas em algum problema de controle. As aeronaves envolvidas em algum problema são categorizadas de duas formas: vetorização, quando as aeronaves convergem para um mesmo aeroporto e precisam de instruções sobre vetorização para fornecer o espaçamento correto, e conflito, quando duas aeronaves estão separadas por uma distância menor do que os intervalos mínimos de segurança (AVERTY et al., 2004).

Durante o MT, intervalo de tempo durante o qual o problema de controle é diagnosticado e solucionado, acontece a carga de trabalho adicional, resultante da vetorização ou do conflito, a qual é definida pela pressão do tempo e a incerteza, as

Monitoramento simples Vetorização Conflito Número de aeronaves Carga adicional Limites de tempo Incerteza (Gravidade) Pressão do tempo (Urgência) TRÁFEGO MT TLI

quais são transformadas em dados numéricos para serem adicionadas ao N (AVERTY et al., 2004).

Para isso, Averty et al. (2014) calculam um índice de carga adicional para cada aeronave que está sob controle do ATC. Convencionalmente, o valor correspondendo a cada aeronave monitorada é igual a 1. Assim, quando a aeronave apresenta algum problema, ela receberá um valor maior que 1, dentro do intervalo dos limites de tempo.

A gravidade, ou seriedade, é definida pela distância entre duas aeronaves e a interseção das trajetórias de voo, a qual é classificada em quatro categorias, de A (espaçamento esperado é inadequado para garantir segurança total) a D (risco máximo de conflito). Ainda, deve-se avaliar a pressão do tempo por meio da variável urgência. Assim, utilizando-se da avaliação de um especialista, a aeronave recebe um valor entre 1 e 3.5, sendo que cada categoria possui um valor máximo (Amáx = 2.0, Bmáx = 2.5, Cmáx = 3.0, Dmáx = 3.5), o qual é determinado com base na gravidade e urgência de cada aeronave (ATHÈNES et al., 2002; AVERTY et al., 2004).

Como a carga adicional é um fator de cada aeronave individualmente, Averty et al. (2014) adicionam o valor de carga adicional obtido para cada aeronave, em um dado momento, ao número de aeronaves, para chegar ao TLI, o qual é calculado a cada 10 segundos, visto que a carga adicional muda conforme o MT.

Assim, após cálculo do TLI, Averty et al. (2014) compararam o índice com as avaliações subjetivas do NASA-TLX e do índice objetivo N, buscando analisar a confiabilidade e a validade do TLI, utilizando condições reais de trabalho em campo.

Com os resultados, Averty et al. (2014) mostraram uma melhor correlação do TLI com o NASA-TLX do que entre o N e o NASA-TLX, mostrando que é melhor utilizar um índice que possui medidas objetivas e subjetivas, caso do TLI, em vez de apenas um índice objetivo simples.

Athènes et al. (2002) correlacionaram medidas objetivas, o TLI, o NASA- TLX e avaliações fisiológicas da carga de trabalho em situações reais de trabalho do ATC, pois acreditavam que a pressão do tempo e a incerteza, utilizadas no cálculo do TLI, influenciam no estado emocional dos controladores, agindo no nível de excitação fisiológica do organismo.

De acordo com os resultados de Athènes et al. (2002), o TLI se mostrou mais correlacionado com o NASA-TLX e com os parâmetros fisiológicas do que o

índice objetivo simples do número de aeronaves monitoradas, mostrando a vantagem de acrescentar estimativas de incerteza e pressão do tempo ao índice N.

Da mesma forma, Averty et al. (2002) utilizaram parâmetros cardíacos e a atividade eletrodérmica para avaliar o comportamento emocional do trabalho em condições reais dos ATCs, em comparação com o N, o TLI e o NASA-TLX.

Novamente os resultados mostraram uma melhor correlação do NASA-TLX com o TLI em comparação com o N. Ainda, o TLI mostrou-se mais correlacionado com a atividade fisiológica dos controladores do que o N e o NASA-TLX, independente do parâmetro fisiológico considerado (AVERTY et al., 2002).

Uma classificação interessante feita por Averty et al. (2002) foi a separação do TLI em cinco classes, correspondendo a cinco níveis diferentes de carga de trabalho global, conforme Quadro 17.

Quadro 17 - Classes da carga de trabalho de acordo com o TLI Nível de carga de trabalho Avaliação global da carga de tráfego TLI

Nível 1 Subcarga (risco de hipovigilância). TLI < 2.5

Nível 2 Carga baixa. 2.5 < TLI < 5.5

Nível 3 Carga padrão. 5.5 < TLI < 9.5

Nível 4 Carga elevada. 9.5 < TLI < 14

Nível 5 Sobrecarga (risco de estresse). TLI > 14

Fonte: Adaptado de Averty et al. (2002).

Para Averty et al. (2002), o TLI é computável a partir de dados de voo de tráfego e usa uma escala de tempo de alta resolução idêntica à da tela do radar, permitindo uma conexão contínua entre aspectos subjetivos da carga de trabalho e dados objetivos. Porém, conforme mostrado em seu estudo, é vantajoso o uso juntamente com parâmetros fisiológicos.

De forma geral, Averty et al. (2004) acreditam que a principal vantagem de utilizar o TLI é que ele possui dados objetivos, por meio do número de aeronaves controladas, e dados subjetivos, definidos pela carga adicional associada a cada situação. Ainda, esse índice é baseado em regras simples, as quais, apesar das particularidades dos procedimentos, podem ser bastante similares, sendo possível generalizações.

Porém, Averty et al. (2004) acreditam que ainda precisa ser construído um modelo de trabalho geral, por meio de um algoritmo capaz de integrar os recursos de

tráfego relevantes, além de investigar dados do tráfego aéreo considerando a reatividade emocional dos conflitos, permitindo calcular o TLI em tempo real.