東南大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院的薛澄岐教授團(tuán)隊于2024年4月在INTERNATIONAL JOURNAL OF HUMAN COMPUTER INTERACTION(5-Years IF =4.5)發(fā)表名為Understanding Relations Between Product Icon Type, Feature Type, and Abstraction: Evidence From ERPs and Eye-Tracking Studys 的研究。
研究背景
在人機(jī)交互中,圖標(biāo)的樣式和識別對界面交互效率和用戶體驗起著至關(guān)重要的作用。但是,在認(rèn)知語境中,產(chǎn)品圖標(biāo)類型、特征類型和抽象程度之間的復(fù)雜關(guān)系還有待厘清。探討產(chǎn)品圖標(biāo)的抽象程度對認(rèn)知效能的影響具有至關(guān)重要的意義,因為它不僅有助于提高圖標(biāo)設(shè)計效率,而且對產(chǎn)品圖標(biāo)設(shè)計具有重要的指導(dǎo)意義。
在產(chǎn)品分類領(lǐng)域,主流研究將產(chǎn)品分為娛樂類和實用類,以往的研究已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了產(chǎn)品類型和消費者購買傾向之間的相關(guān)性,但這些研究很少與圖標(biāo)設(shè)計領(lǐng)域交叉。事件相關(guān)電位(ERPs)由于具有較高的時間分辨率,適用于揭示個體對刺激的注意和感知的神經(jīng)過程。本研究旨在通過腦電圖分析,探討實用和娛樂產(chǎn)品圖標(biāo)在不同抽象層次上的認(rèn)知機(jī)制。
研究方法
1、從IoT(物聯(lián)網(wǎng))領(lǐng)域中選取了60個產(chǎn)品,通過問卷調(diào)查讓受試者將每個產(chǎn)品圖像歸類為實用產(chǎn)品或娛樂產(chǎn)品,并對其形式的復(fù)雜性進(jìn)行評分。同時,使用Adobe Illustrator 2021軟件的混合工具設(shè)置圖標(biāo)抽象程度(如圖1所示),并生成了刺激圖標(biāo)示例(表1)。
圖1 產(chǎn)品種類說明及復(fù)雜度問卷調(diào)查
表1 刺激圖標(biāo)示例
2、使用E-Prime 2.0軟件編寫任務(wù),并在實驗室的電腦上向受試者呈現(xiàn)刺激。
采用S1-S2范式。每次試驗開始時,受試者注視屏幕中央500毫秒。隨后,在屏幕中央呈現(xiàn)一段文本S1(產(chǎn)品中文名稱),持續(xù)1000 ms。然后,出現(xiàn)灰色屏幕,持續(xù)500 ms,然后是一個目標(biāo)S2(包括與S1匹配和不匹配的條件),持續(xù)時間1200-1600 ms(見圖2)。受試者被要求盡快用左手或右手食指按下相應(yīng)的鍵(文本與圖片一致按“Q”,不一致按“P”)。按鍵之后,出現(xiàn)隨機(jī)持續(xù)500 - 800ms的灰色屏幕,然后開始新的試驗。本實驗為2(產(chǎn)品類型:實用產(chǎn)品vs.娛樂產(chǎn)品)×3(抽象層次:低、中、高)實驗設(shè)計,共6個條件。
目前的研究有225個試次,80%(180個試驗)的產(chǎn)品詞-圖配對是一致的,剩下的20%(45個試驗)的產(chǎn)品詞-圖配對是不一致的。
圖2 實驗步驟
3、使用64通道的 actiCHamp腦電放大器(德國Brain Products公司生產(chǎn),深圳瀚翔腦科學(xué)技術(shù)股份有限公司全國總代理)記錄EEG數(shù)據(jù)(帶通設(shè)置為0.05 - 100 Hz,采樣率為1000 Hz)。本研究采用FCz電極作為參考電極,F(xiàn)Pz作為接地電極。在整個實驗過程中,電極阻抗均保持在5kΩ以下。
在MATLAB 2013b中使用EEGLAB工具箱(Swartz Center for Computational)對EEG數(shù)據(jù)進(jìn)行離線預(yù)處理。
本研究主要分析圖標(biāo)神經(jīng)工效學(xué)ERP研究中的兩個相關(guān)的ERP成分:N400和LPP。N400,又稱N4,是刺激后約300-500 ms產(chǎn)生的晚期ERP負(fù)成分,N400成分對語義一致性非常敏感。晚期正電位(LPP)是刺激后600-800 ms左右達(dá)到峰值的ERP成分,主要反映了后期的認(rèn)知過程,包括語義檢索、語義違規(guī)、持續(xù)語義整合再分析和分類對象索引。
選取12個電極進(jìn)行分析,并將其分為四個感興趣區(qū)域(roi):額葉區(qū)域(F1, Fz, F2),額中央?yún)^(qū)域(FC1, FCz, FC2),中央-頂葉區(qū)域(CP3, CPz, CP4)和頂葉區(qū)域(P1, Pz, P2)。各ERP成分的平均振幅使用2(產(chǎn)品類型:實用產(chǎn)品與娛樂產(chǎn)品)× 3(抽象層次:低、中、高)× 4(位置:額葉、額中央、中央頂葉、頂葉分別為F、FC、CP、P)× 3(側(cè)化:左、中、右分別為L、M、R)的單因素方差分析(ANOVA)。
研究結(jié)果
1、對于實用產(chǎn)品圖標(biāo),P-HA的平均反應(yīng)時間大于P-LA(p< 0.001)和P-MA (p< 0.015),表明隨著抽象程度的增加,識別速度降低。對于娛樂產(chǎn)品圖標(biāo),H-HA組的平均反應(yīng)時也大于H-MA組(p< 0.001)和H-LA組(p< 0.001)。且無論圖標(biāo)的抽象程度如何,娛樂產(chǎn)品圖標(biāo)的反應(yīng)時都比實用產(chǎn)品的反應(yīng)時要長。
對于實用產(chǎn)品圖標(biāo),P-LA圖標(biāo)的平均ACC(正確率)高于P-HA圖標(biāo)(p < 0.001),P-MA圖標(biāo)的平均ACC也高于P-HA圖標(biāo)(p< 0.001)。對于娛樂產(chǎn)品圖標(biāo),H-LA圖標(biāo)的平均ACC 高于P-HA圖標(biāo)(p< 0.001), P-MA圖標(biāo)的ACC也高于P-HA圖標(biāo)(p < 0.002)。
圖3 (A)表示受試者對低、中、高3種抽象層次的娛樂型和實用型產(chǎn)品圖標(biāo)的反應(yīng)時間;(B)分別表示受試者對低、中、高3種抽象層次的娛樂型和實用型產(chǎn)品圖標(biāo)的正確率。
2、N400 (380–480 ms)
如圖4和5所示,高抽象程度(M = 2.415, SE = 0.892)的N400幅值比中抽象程度(M = 2.834, SE = 0.572)和低抽象程度(M = 3.234, SE = 0.423)的N400幅值更低。
產(chǎn)品類型簡單效應(yīng)在頂葉區(qū)顯著(p < 0.001),實用型產(chǎn)品圖標(biāo)誘發(fā)的振幅高于娛樂型產(chǎn)品圖標(biāo)(△= 0.755,SE = 0.355, p = 0.046)。
在除前額葉以外的所有位置,實用產(chǎn)品圖標(biāo)的N400振幅都大于娛樂產(chǎn)品圖標(biāo)。
低抽象程度(M = 7.219, SE = 0.817)的LPP幅值高于中抽象水平(M = 6.461, SE = 0.829)和高抽象水平(M = 6.241, SE = 0.767)的LPP幅值。
在額、額-中央和中央-頂葉位置,低、中抽象程度存在顯著差異(F < FC < CP, PF-FC = 0.001, PFC-CP = 0.019),而在高抽象程度上,各位置存在顯著差異(F < FC < P < CP, p < 0.001, p = 0.009)。
LPP (600–800 ms)
產(chǎn)品類型與位置的交互作用[F (3,63) = 6.679, p= 0.007, η2 p= 0.241]顯示,在中央頂葉和頂葉位置,娛樂型的LPP振幅與實用型的LPP振幅存在顯著差異(p < 0.001),且娛樂型的LPP振幅大于實用型的LPP振幅(△= 1.367,SE= 0.446, p= 0.006)。
抽象程度和位置的交互作用也顯著[F (6,126)= 6.849, p= 0.002, η2= 0.246],表明不同抽象程度的頂葉和頂葉中央?yún)^(qū)域存在顯著差異(L-A:△CP-P= 2.112, SE= 0.453, p< 0.001;△CP-P = 1.286, SE= 2.034, SE= 0.433, p < 0.001;H-A:△CP-P= 1.761, SE= 0.403, p= 0.002)。低抽象程度下的LPP振幅大于高抽象程度下的LPP振幅(F:△L-H= 1.539, SE= 0.427, p= 0.005)。
圖4 在380 ~ 480 ms (N400)和600 ~ 800 ms (LPP)的時間窗,6種條件下的腦電地形圖
圖5 12個電極(F1, Fz, F2, FC1, FCz, FC2, CP3, CPz, CP4, P1, Pz, P2)的平均ERP波形,描述了6種實驗條件,分別用6種顏色表示。P-LA(抽象程度較低的實用產(chǎn)品圖標(biāo))、P-MA(抽象程度中等的實用產(chǎn)品圖標(biāo))、P-HA(抽象程度較高的實用產(chǎn)品圖標(biāo))、H-LA(抽象程度較低的娛樂產(chǎn)品圖標(biāo))、H-MA(抽象程度中等的娛樂產(chǎn)品圖標(biāo))、H-HA(抽象程度較高的娛樂產(chǎn)品圖標(biāo))
結(jié)論與展望
基于原型匹配理論,圖標(biāo)識別是長時記憶中產(chǎn)品圖標(biāo)與原型匹配的結(jié)果。因此,圖標(biāo)的設(shè)計越接近原型,識別效率越高。N400和LPP成分的波形揭示了實用和娛樂產(chǎn)品對不同抽象程度的圖標(biāo)的識別效率存在顯著差異。在實用的產(chǎn)品圖標(biāo)中,當(dāng)圖標(biāo)的抽象程度處于中等水平時,識別效率最高,而對于娛樂的產(chǎn)品,中等的抽象程度的圖標(biāo)識別率比實用的產(chǎn)品要高。
實用型和娛樂型產(chǎn)品的圖標(biāo)在設(shè)計的抽象要求上存在著顯著的差異,這可以歸因于實用產(chǎn)品通常具有單一的形式和固定的形象。因此,在為實用產(chǎn)品設(shè)計圖標(biāo)時,要避免過度抽象,以免引起用戶的認(rèn)知偏差。另一方面,娛樂產(chǎn)品往往具有多種形式,僅憑外觀不足以傳達(dá)特定類別的產(chǎn)品。因此,在為娛樂產(chǎn)品設(shè)計圖標(biāo)時,有必要提取它們的共性,增加整體性。