張科,吳曉莉,2,王小妍
(1.河海大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院,人因與信息系統(tǒng)交互實(shí)驗(yàn)室,江蘇常州 213022;2.南京理工大學(xué)設(shè)計(jì)藝術(shù)與傳媒學(xué)院,南京 210094)
隨著工業(yè)化信息系統(tǒng)的巨大化與復(fù)雜化,操作員需要從界面的巨量信息中快速分辨出目標(biāo)信息,工業(yè)系統(tǒng)圖標(biāo)信息呈現(xiàn)的優(yōu)劣,決定著操作員的視覺搜索效率。本文從工業(yè)圖標(biāo)的信息特征層面出發(fā),以視覺標(biāo)記為理論基礎(chǔ),展開以信息特征為因素的工業(yè)系統(tǒng)圖標(biāo)視覺搜索實(shí)驗(yàn),探究最優(yōu)的圖標(biāo)呈現(xiàn)形式,提高操作員視覺搜索效率。
國內(nèi)外現(xiàn)有研究中,對圖標(biāo)的研究提供了一些方法。Isherwood[1]發(fā)現(xiàn)用戶對圖標(biāo)的理解、設(shè)計(jì)師打算傳達(dá)的意義以及圖標(biāo)功能之間的關(guān)系對于確定圖標(biāo)的可用性至關(guān)重要。Lim等[2]對圖標(biāo)設(shè)計(jì)的顏色選擇進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),以探索更好的圖標(biāo)色彩組合。孫陽等[3]通過分析警示標(biāo)識中的圖形、色彩等元素及其語義,探討視覺語義在警示標(biāo)識設(shè)計(jì)中的運(yùn)用。彭寧玥等[4]采用視覺搜索實(shí)驗(yàn)范式,比較不同特征推理?xiàng)l件對各測量指標(biāo)的影響,得出語義詞引導(dǎo)下的目標(biāo)搜索正確率最高。薛澄岐[5]提出數(shù)字界面圖標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)的指導(dǎo)準(zhǔn)則。黃雅梅[6]發(fā)現(xiàn)線框粗細(xì)變化對用戶搜索績效有影響,用戶始終依據(jù)色彩特征進(jìn)行信息搜索。金濤等[7]研究了警示性圖標(biāo)在不同工作載荷下的認(rèn)知機(jī)理,證明警示性圖標(biāo)在有語義圖標(biāo)實(shí)驗(yàn)中的注意捕獲效應(yīng)歸因于其本身攜帶的語義信息。張偉偉[8]等基于圖標(biāo)語義及設(shè)計(jì)原則對天合光能生產(chǎn)線系統(tǒng)界面中的8個站點(diǎn)圖標(biāo)進(jìn)行設(shè)計(jì),從顏色、形狀、背景3種圖標(biāo)特征形式出發(fā),對圖標(biāo)設(shè)計(jì)時的形式選擇進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。嚴(yán)寒[9]等針對國內(nèi)外工業(yè)系統(tǒng)圖標(biāo)進(jìn)行指示性、安全性、色彩性等語義研究,分析了工業(yè)系統(tǒng)圖標(biāo)符號語義與實(shí)體的具體關(guān)聯(lián)性。吳曉莉[10]等以信息特征及呈現(xiàn)方式作為變量,展開視覺搜索實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,圖標(biāo)形態(tài)和信息呈現(xiàn)方式對視覺搜索均具有顯著性影響,凝視/掃視時間及路徑能夠反映圖標(biāo)形態(tài)的復(fù)雜程度及信息呈現(xiàn)的難易程度。牛亞峰[11]等研究在不同時間壓力(4000 ms,2000 ms)、不同圖標(biāo)數(shù)量(3個圖標(biāo),5個圖標(biāo),10個圖標(biāo))下的圖標(biāo)記憶。李長春[12]等指出標(biāo)志設(shè)計(jì)的圖形、色彩、形式等元素中需要注入心理情感的表達(dá)。
國內(nèi)外現(xiàn)有研究中,視覺標(biāo)記的研究成果為圖標(biāo)視覺搜索提供了理論依據(jù)。Waston[13]等提出視覺標(biāo)記是對先出現(xiàn)項(xiàng)目的位置做標(biāo)記,這些位置受到抑制,從而使后出現(xiàn)的項(xiàng)目獲得優(yōu)先選擇。郝芳[14]等從基于舊干擾物位置的抑制和基于舊干擾物的屬性特征的抑制兩方面系統(tǒng)地檢驗(yàn)了基于抑制的視覺標(biāo)記的解釋。Agter[15]等控制顏色變量,發(fā)現(xiàn)當(dāng)新舊項(xiàng)目顏色相同時,探測位置效應(yīng)沒有出現(xiàn);當(dāng)新舊項(xiàng)目顏色不同時,才出現(xiàn)探測位置效應(yīng),說明可能存在基于顏色的抑制。崔翔宇[16]等將預(yù)覽搜索任務(wù)和探測任務(wù)相結(jié)合,通過兩個實(shí)驗(yàn)證明了預(yù)覽搜索中存在基于顏色的自上而下加工,一種是主要基于舊項(xiàng)目顏色的抑制定勢,另一種是基于靶子顏色的預(yù)期定勢。Atchley[17]等認(rèn)為對后出現(xiàn)項(xiàng)目的優(yōu)先選擇是通過標(biāo)記先出現(xiàn)項(xiàng)目的位置、顏色、形狀和運(yùn)動來實(shí)現(xiàn)的。崔菊麗[18]等以正五、六邊形為實(shí)驗(yàn)材料,采用預(yù)覽搜索范式,發(fā)現(xiàn)圖形識別中存在預(yù)覽效應(yīng),且它是基于舊客體位置和顏色抑制共同作用的。Hodsoll[19]等在預(yù)覽搜索范式下考察背景線索效應(yīng),發(fā)現(xiàn)當(dāng)舊項(xiàng)目和靶子存在某種特定的空間關(guān)系時,重復(fù)舊項(xiàng)目,出現(xiàn)預(yù)覽效應(yīng),說明抑制是基于舊項(xiàng)目的某種特性(如空間結(jié)構(gòu)),可能這種特性便于我們把所有的舊項(xiàng)目作為一個整體來處理。雷學(xué)軍[20]等以字母和數(shù)字為材料,考察了等亮度條件下新、舊項(xiàng)目的范疇關(guān)系對預(yù)覽搜索的影響,發(fā)現(xiàn)當(dāng)舊項(xiàng)目為數(shù)字而靶子為字母時,產(chǎn)生了完整的預(yù)覽搜索效應(yīng);當(dāng)舊項(xiàng)目為字母而靶子為數(shù)字時,也產(chǎn)生了部分預(yù)覽效應(yīng),證明預(yù)覽中產(chǎn)生了基于范疇的抑制。
國內(nèi)外學(xué)者對圖標(biāo)可視化以及視覺標(biāo)記理論有了一定的研究基礎(chǔ),但對于工業(yè)系統(tǒng)圖標(biāo)的研究較少,視覺標(biāo)記的研究也主要集中在實(shí)驗(yàn)心理學(xué)領(lǐng)域,而在應(yīng)用領(lǐng)域較少,尤其是在工業(yè)系統(tǒng)圖標(biāo)上研究較少。本實(shí)驗(yàn)為了解決工業(yè)系統(tǒng)圖標(biāo)辨識度低的問題,探究工業(yè)圖標(biāo)的不同特征對視覺搜索效率的影響,將預(yù)搜索實(shí)驗(yàn)范式應(yīng)用到工業(yè)系統(tǒng)圖標(biāo)的分析上,以信息特征作為實(shí)驗(yàn)變量,設(shè)計(jì)目標(biāo)搜索任務(wù),開展心理學(xué)行為反應(yīng)實(shí)驗(yàn),探究最優(yōu)的圖標(biāo)呈現(xiàn)形式,提高操作員視覺搜索效率。
本文以視覺標(biāo)記理論為依據(jù),根據(jù)預(yù)搜索實(shí)驗(yàn)范式,在復(fù)雜信息界面進(jìn)行目標(biāo)搜索任務(wù)時,以圖標(biāo)風(fēng)格、復(fù)雜程度、任務(wù)難度作為變量,研究反應(yīng)時間的變化。提出如下假設(shè):
(1)在圖標(biāo)風(fēng)格上,2.5D圖標(biāo)搜索效率優(yōu)于扁平圖標(biāo);在復(fù)雜程度上,簡單圖標(biāo)搜索效率優(yōu)于復(fù)雜圖標(biāo);
(2)扁平特征受到的抑制強(qiáng)于2.5D特征,復(fù)雜特征受到的抑制強(qiáng)于簡單特征;
(3)在對不同數(shù)量級的圖標(biāo)進(jìn)行視覺搜索時,呈現(xiàn)的圖標(biāo)越多,視覺搜索效率越低。
本實(shí)驗(yàn)中,將提取具有代表性的工業(yè)信息特征,如圖1所示,選取天合光能產(chǎn)線控制系統(tǒng)的24個站點(diǎn)圖標(biāo),將圖標(biāo)按照風(fēng)格分為扁平圖標(biāo)和2.5D圖標(biāo),按照復(fù)雜程度分為簡單圖標(biāo)和復(fù)雜圖標(biāo)。顏色是刺激材料設(shè)計(jì)的重要元素之一,選取當(dāng)前系統(tǒng)所用圖標(biāo)配色,白色為背景色,藍(lán)(RBG 29/44/101)、橙(RGB 212/94/23)2色作為圖標(biāo)符號的常用色。
圖1 天合光能產(chǎn)線控制系統(tǒng)圖標(biāo)分類
本實(shí)驗(yàn)的自變量(刺激變量)分為3組,分別為圖標(biāo)風(fēng)格(扁平、2.5D),復(fù)雜程度(簡單、復(fù)雜),任務(wù)難度(6級、9級、12級)。按照風(fēng)格分為扁平圖標(biāo)和2.5D圖標(biāo),扁平圖標(biāo)具有簡潔的特點(diǎn),分為線性圖標(biāo)、面性圖標(biāo)和線面結(jié)合圖標(biāo);2.5D圖標(biāo)是介于扁平圖標(biāo)與3D圖標(biāo)之間的一種風(fēng)格,具有扁平圖標(biāo)的簡潔感和3D圖標(biāo)的空間感。簡單圖標(biāo)由較少的元素構(gòu)成,表示簡單的設(shè)備及加工流程;復(fù)雜圖標(biāo)由較多的元素構(gòu)成,表示復(fù)雜的設(shè)備及加工流程。任務(wù)難度由搜索界面中出現(xiàn)的圖標(biāo)總量決定,本實(shí)驗(yàn)中設(shè)定了3種不同難度層級的搜索界面,圖標(biāo)放置的數(shù)量分別為6個、9個、12個。
實(shí)驗(yàn)因變量(反應(yīng)變量)為被試的反應(yīng)時間,實(shí)驗(yàn)任務(wù)為規(guī)定時間內(nèi),在給定界面區(qū)域內(nèi)尋找目標(biāo)圖標(biāo),找到按“1”,未找到按“0”。本實(shí)驗(yàn)采用2x2x3混合實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),為保證實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的可靠性,另外設(shè)置重復(fù)組,共24組實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)安排如表1所示。
表1 實(shí)驗(yàn)安排
實(shí)驗(yàn)流程:進(jìn)入實(shí)驗(yàn),出現(xiàn)第一張實(shí)驗(yàn)介紹界面,按任意鍵進(jìn)入任務(wù)流程,首先出現(xiàn)目標(biāo)圖標(biāo)界面,3000 ms后出現(xiàn)遮蔽界面,1000 ms后出現(xiàn)干擾物界面,3000 ms后出現(xiàn)的任務(wù)搜索界面,任務(wù)搜索時間為5000 ms,找到按“1”,未找到按“0”, 至此一個任務(wù)流程結(jié)束,共有24個任務(wù)流程,實(shí)驗(yàn)流程如圖2所示。
圖2 實(shí)驗(yàn)流程
該實(shí)驗(yàn)在河海大學(xué)人因與信息系統(tǒng)交互實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行,實(shí)驗(yàn)設(shè)備為一臺像素顯示為1366(px)×768(px),顏色質(zhì)量為64位的計(jì)算機(jī),實(shí)驗(yàn)程序采用E-Prime編寫,將刺激材料導(dǎo)入計(jì)算機(jī),設(shè)定目標(biāo)靶子和任務(wù)材料,以及間隔時間。選取20名工科背景大學(xué)生作為被試,年齡在20~26周歲之間,平均年齡22周歲,無色盲、色弱等現(xiàn)象。矯正視力在1.0以上。
首先刪除了被試中反應(yīng)時超過5000ms的數(shù)據(jù)和未找到目標(biāo)物的數(shù)據(jù),刪除每個被試反應(yīng)時平均數(shù)上下 3個標(biāo)準(zhǔn)差之外的數(shù)據(jù),最后一共刪除了1.2%的數(shù)據(jù)。平均反應(yīng)時間Levene檢驗(yàn)中,平均反應(yīng)時間方差無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(P=0.593,P>0.05),可認(rèn)為各組因變量誤差方差相等這一原假設(shè)成立,滿足方差齊性,可以進(jìn)行下一步的方差分析,如表2所示。
表2 平均反應(yīng)時間方差分析表
對圖標(biāo)設(shè)計(jì)的三種不同變量因素進(jìn)行反應(yīng)時間的主體間效應(yīng)檢驗(yàn)可以看出,見表3所示,圖標(biāo)風(fēng)格的顯著性(P=0.003,P<0.05)表明圖標(biāo)風(fēng)格變化對反應(yīng)時間具有顯著影響;復(fù)雜程度的顯著性(P=0.001,P<0.05)說明復(fù)雜程度變化對反應(yīng)時間具有極顯著影響;任務(wù)難度的顯著性為(P=0.000,P<0.05)說明任務(wù)難度對反應(yīng)時間具有顯著影響;三種變量因素兩兩交互(圖標(biāo)風(fēng)格與復(fù)雜程度交互:P=0.125,P>0.05;圖標(biāo)風(fēng)格與任務(wù)難度交互:P=0.616,P>0.05;復(fù)雜程度與任務(wù)難度交互:P=0.036,P>0.05)及三者交互(圖標(biāo)風(fēng)格、復(fù)雜程度、任務(wù)難度三者交互:P=0.161,P>0.05)時對反應(yīng)時間的影響均不顯著。
表3 平均反應(yīng)時間主體間效應(yīng)檢驗(yàn)分析表
通過控制變量分別對圖標(biāo)風(fēng)格、復(fù)雜程度、任務(wù)難度的反應(yīng)時間進(jìn)行比較。如圖3所示,通過控制變量對圖標(biāo)風(fēng)格的反應(yīng)時間進(jìn)行比較,在其它因素相同的情況下,2.5D風(fēng)格圖標(biāo)的反應(yīng)時間均少于扁平圖標(biāo),說明在視覺任務(wù)搜索中,扁平圖標(biāo)受到的抑制強(qiáng)于2.5D圖標(biāo);對復(fù)雜程度的反應(yīng)時間進(jìn)行比較,在其它因素相同的情況下,復(fù)雜圖標(biāo)的反應(yīng)時間均少于簡單圖標(biāo),說明在視覺任務(wù)搜索中,簡單圖標(biāo)受到的抑制強(qiáng)于復(fù)雜圖標(biāo)。如圖3所示,對不同圖標(biāo)任務(wù)難度的反應(yīng)時間進(jìn)行比較,在其它因素相同的情況下,數(shù)量等級越高,任務(wù)難度越高,反應(yīng)時間越長,說明視覺標(biāo)記數(shù)量存在上限,新舊項(xiàng)目的比例越大,視覺搜索效率越低。
圖3 不同信息特征在各任務(wù)難度間反應(yīng)時間
圖標(biāo)風(fēng)格、復(fù)雜程度及任務(wù)難度對工業(yè)圖標(biāo)視覺搜索的影響。
結(jié)合表1與圖3,通過對比組01和組04的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),在控制圖標(biāo)復(fù)雜程度一定的情況下,2.5D圖標(biāo)比扁平圖標(biāo)視覺搜索效率高,表明目標(biāo)物與干擾物在圖標(biāo)風(fēng)格的對比中,扁平圖標(biāo)受到的抑制強(qiáng)于2.5D圖標(biāo)。通過對比組03和組02的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),在控制圖標(biāo)風(fēng)格一定的情況下,復(fù)雜圖標(biāo)比簡單圖標(biāo)視覺搜索效率高。表明目標(biāo)物與干擾物在圖標(biāo)復(fù)雜程度的對比中,簡單圖標(biāo)受到的抑制強(qiáng)于復(fù)雜圖標(biāo)。
在任務(wù)界面空間中,扁平圖標(biāo)具有抽象的特點(diǎn),平面特征明顯,2.5D圖標(biāo)具有具象的特點(diǎn),立體特征明顯,操作員在進(jìn)行視覺搜索時,空間感強(qiáng)的特征會抑制空間感弱的特征,在同一任務(wù)界面中,2.5D圖標(biāo)空間感強(qiáng),視覺搜索效率高。簡單圖標(biāo)由較少的圖符構(gòu)成,具有簡潔的特點(diǎn),記憶點(diǎn)較少,復(fù)雜圖標(biāo)由較多的圖符構(gòu)成,具有復(fù)雜的特點(diǎn),記憶點(diǎn)較多,操作員在進(jìn)行視覺搜索時,記憶點(diǎn)多的特征會抑制記憶點(diǎn)少的特征,在同一任務(wù)界面中,復(fù)雜圖標(biāo)記憶點(diǎn)多,視覺搜索效率高。
任務(wù)難度由目標(biāo)界面的圖標(biāo)總量決定,數(shù)量等級越高,新舊項(xiàng)目的比例越大,任務(wù)難度越高,圖標(biāo)特征及圖標(biāo)位置的抑制機(jī)制越不明顯,操作員在進(jìn)行視覺搜索的反應(yīng)時間越長,效率越低。
(1)天合光能產(chǎn)線控制系統(tǒng)信息交互界面中,圖標(biāo)風(fēng)格、復(fù)雜程度及任務(wù)難度均對反應(yīng)時間具有顯著影響,當(dāng)圖標(biāo)的圖標(biāo)風(fēng)格表現(xiàn)為“2.5D”、復(fù)雜程度表現(xiàn)為“復(fù)雜”時,反應(yīng)時間最短,認(rèn)知效率最高。
(2)視覺標(biāo)記理論還存在基于特征的抑制機(jī)制,且扁平特征受到的抑制強(qiáng)于2.5D特征,簡單特征受到的抑制強(qiáng)于復(fù)雜特征。
(3)視覺對舊項(xiàng)目的位置及特征進(jìn)行標(biāo)記后,新項(xiàng)目的數(shù)量等級越高,新舊項(xiàng)目的比例越大,任務(wù)難度越高,特征及位置的抑制機(jī)制越不明顯,視覺搜索效率越低。
該實(shí)驗(yàn)結(jié)論可以用于工業(yè)系統(tǒng)信息界面中,能夠?yàn)楣I(yè)系統(tǒng)信息界面圖標(biāo)優(yōu)化提供依據(jù),有利于提高操作員視覺搜索效率。