Los sistemas de teleoperación espacial, como sistemas gigantes complejos, presentan factores interrelacionados que influyen en el rendimiento. Describir con precisión la dependencia entre estos factores es crucial para construir un modelo de evaluación de la fiabilidad de los factores humanos (HRA). Además, la escasez de datos ha sido un desafío constante en el HRA espacial. En este ámbito, hay principalmente dos tipos de datos: datos de juicio de expertos y datos empíricos (datos de simulación, informes reales), cada uno con efectos complementarios. Los datos de juicio de expertos, aunque subjetivos, son fácilmente accesibles, mientras que los datos empíricos proporcionan una objetividad robusta pero son difíciles de obtener. Abordando estos desafíos, este documento construye un modelo de HRA para la teleoperación espacial que combina el Modelado Estructural Interpretativo (ISM) con un método de actualización bayesiana en dos etapas. Este modelo refleja las dependencias entre factores y acomoda datos de múltiples fuentes (juicio de expertos y datos experimentales). Con más datos empíricos, el modelo puede ser continuamente actualizado y refinado para ofrecer evaluaciones cada vez más precisas de la probabilidad de error humano (HEP). La validez del modelo fue verificada a través del análisis de 52 incidentes espaciales utilizando el modelo N-K. El estudio proporciona una base metodológica para el HRA en otras misiones espaciales.