產(chǎn)品信息界面的用戶感性預(yù)測模型

周 蕾，薛澄岐，湯文成，李 晶，牛亞峰

（東南大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，江蘇 南京 211189）

0 引言

在產(chǎn)品信息界面的設(shè)計(jì)過程中，界面元素空間位置的細(xì)微調(diào)整往往可以營造非常明顯的視覺差異感，從而影響用戶的美感體驗(yàn)。平衡、簡潔、統(tǒng)一和呼應(yīng)等感性描述常被用于具體方案的評價(jià)之中。然而，這類描述大多停留在抽象化的主觀感知層面上。本文嘗試從總體構(gòu)圖出發(fā)，量化定義界面布局的抽象特征，建立布局與感性間的內(nèi)隱關(guān)聯(lián)機(jī)制，從而為設(shè)計(jì)評價(jià)提供有效的輔助手段。

1 界面布局特征的量化指標(biāo)體系

隨著感性工學(xué)的誕生與發(fā)展，研究用戶直觀感受的工學(xué)技術(shù)開始受到設(shè)計(jì)界的普遍關(guān)注，其基本理念在于將用戶的感性體驗(yàn)映射成相應(yīng)的設(shè)計(jì)特征，從而有效地輔助設(shè)計(jì)實(shí)踐［1］。綜觀近年來的相關(guān)研究，基于語意差分法的用戶感性分析是較為成熟的內(nèi)省分析方法之一［2］，目前使用較為廣泛。在工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，“設(shè)計(jì)特征”研究主要針對產(chǎn)品的三維造型單元或功能單元［3－4］和關(guān)鍵性的外形一維曲線及其關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)［5－6］展開。在平面設(shè)計(jì)領(lǐng)域，“設(shè)計(jì)特征”則大多面向與網(wǎng)頁可用性相關(guān)的色彩、圖像、按鈕、圖案、文字、字體、超級鏈接和動(dòng)態(tài)效果等界面造型元素［7－12］。此外，模糊集、層次分析法、數(shù)量化一類、遺傳算法、支持向量機(jī)、粗糙集理論和灰度理論［13－19］等數(shù)學(xué)方法都曾被用于定量分析和模型構(gòu)建中。

產(chǎn)品信息界面設(shè)計(jì)處于產(chǎn)品設(shè)計(jì)與平面設(shè)計(jì)的交叉領(lǐng)域，功能組件在整體空間中的布局規(guī)劃是影響設(shè)計(jì)效果的核心要素之一，展現(xiàn)出明顯的二維屬性。針對整體界面與界面元素間的二維空間聯(lián)系，Ngo［20］、Bauerly［21］等都曾嘗試從界面元素的數(shù)字化特征出發(fā)，尋找視覺美感的數(shù)學(xué)解釋。其中，Ngo將視覺美感定義為由平衡度、均衡度、對稱度、連續(xù)度、凝聚度、整體度、比例、簡單度、密集度、規(guī)律度、經(jīng)濟(jì)性、同質(zhì)性和節(jié)奏度等13個(gè)布局特征所決定的線性模型［22］，實(shí)現(xiàn)了布局特征的量化。但他尚未對布局指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行分析，在一定程度上影響了指標(biāo)體系的可靠性。

為研究用戶對產(chǎn)品信息界面的感知規(guī)律，結(jié)合感性工學(xué)的研究方法，建立感性測評的指標(biāo)體系。研究邀請了6位資深人機(jī)界面設(shè)計(jì)師、31名設(shè)計(jì)初學(xué)者和非設(shè)計(jì)專業(yè)學(xué)生，將他們分為專業(yè)組和非專業(yè)組兩類。選擇具有代表性的交互界面設(shè)計(jì)樣本20個(gè)，由6位界面設(shè)計(jì)師首先對樣本進(jìn)行意象分析，非專業(yè)組成員進(jìn)行判斷和補(bǔ)充，重復(fù)多次，直到?jīng)]有新的意象詞匯出現(xiàn)為止。對意象詞匯進(jìn)行初步篩選，確定27個(gè)區(qū)分度明顯的界面設(shè)計(jì)意象特征。本文有意回避了較為抽象的感性描述，譬如穩(wěn)重的、流行的等，保證評價(jià)結(jié)果不會(huì)因個(gè)人理解造成較大分歧。請非專業(yè)組對界面樣本進(jìn)行李氏量表分析，運(yùn)用因子分析法，提取影響用戶感性的潛在因子，因子分析的結(jié)果如表1所示。

表1 界面美度意象的因子分析

表1提取了平衡感、引導(dǎo)感、簡潔感和統(tǒng)一感作為影響用戶感知的四個(gè)較為獨(dú)立的潛在要素。四類因子中：界面布局的平衡感是對用戶感性影響最大的因素，強(qiáng)調(diào)界面元素的面積與定位的合理性；元素排布的視覺引導(dǎo)感強(qiáng)調(diào)依據(jù)人類視/知覺的規(guī)律展開界面元素的差異化布局；簡潔感強(qiáng)調(diào)界面設(shè)計(jì)簡潔明了；統(tǒng)一感強(qiáng)調(diào)界面設(shè)計(jì)的整體化風(fēng)格，其關(guān)鍵性程度逐次遞減。結(jié)合因子分析的結(jié)論，本文在Ngo理論的基礎(chǔ)上提出了12個(gè)用于描述信息界面布局特征的衡量指標(biāo)，如表2所示。

表2 產(chǎn)品信息界面布局特征的量化指標(biāo)

續(xù)表2

續(xù)表2

2 界面布局指標(biāo)體系的可靠性分析

在構(gòu)建界面布局與用戶感性的映射模型之前，首先必須解決這樣的疑問：12個(gè)量化指標(biāo)能否作為界面布局的評估依據(jù)，以及界面布局與用戶感性之間是否存在可以度量的映射規(guī)律？因此，運(yùn)用驗(yàn)證性因子分析檢驗(yàn)預(yù)想模型的可靠性。

考慮到待測因子（布局指標(biāo)）的數(shù)量較大，將RMSEA和ECVI指標(biāo)作為驗(yàn)證性因子分析的主要檢驗(yàn)指標(biāo)。其中：RMSEA指標(biāo)的最大優(yōu)勢在于不受樣本數(shù)大小與模型復(fù)雜度的影響，其值越?。ǖ陀?．06時(shí)），模型的擬合程度越好；ECVI指標(biāo)反映了同一總體多次抽樣所得擬合度的期望值，其值越小模型擬合度的波動(dòng)性越小，該假設(shè)模型的擬合度也越好，尤其適合作為樣本數(shù)很小但自由度很大的模型的合理性依據(jù)。

2．1 測試樣本和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

選定機(jī)柜插箱界面作為測試對象，搜集國內(nèi)外不同廠家不同型號的插箱界面樣本，篩選后選擇49個(gè)具有代表性的插箱界面（如圖1）并隨機(jī)編號。為避免其他因素對實(shí)驗(yàn)結(jié)果可能造成的影響，事先采用黑、白、灰、藍(lán)作為整體色系對插箱界面進(jìn)行統(tǒng)一處理，并抽象出每個(gè)樣本的布局圖。采用5點(diǎn)量表法進(jìn)行用戶感性調(diào)研，對界面的平衡感、引導(dǎo)感、簡潔感和統(tǒng)一感進(jìn)行評估（如圖2），結(jié)果取均值。

2．2 布局特征的潛在因子分析

構(gòu)建驗(yàn)證性模型1（Chi－square＝126．7，df＝40）（如圖3a），檢驗(yàn)界面的布局指標(biāo)是否符合最初的預(yù)想設(shè)定——布局特征存在與用戶感性一致的潛在共性。其RMSEA和ECVI的指標(biāo)值分別為0．006和0．003，說明該模型擬合度理想。12個(gè)布局指標(biāo)存在明顯的表征側(cè)重，證明最初的指標(biāo)設(shè)定基本達(dá)到了預(yù)期。建立如圖4所示的感性映射測試模型，并進(jìn)一步運(yùn)用驗(yàn)證性因子分析檢驗(yàn)該測度模型的擬合性。

2．3 感性映射測試模型的驗(yàn)證性因子分析

檢驗(yàn)用戶感知到的界面布局特征（a：界面元素分布的均衡、和諧的程度，b：界面四象限元素分布是否有視覺引導(dǎo)的效果，c：設(shè)計(jì)元素簡單明了的程度，d：界面元素的整體性和一致性）與布局指標(biāo)的有效匹配程度，構(gòu)建測試模型的驗(yàn)證性因子模型如圖3b所示（Chi－square＝335．5，df＝85），RMSEA和ECVI指標(biāo)均為0．007，模型較穩(wěn)定。但布局特征間的相關(guān)性非常明顯，表明每一種主觀體驗(yàn)與布局特征間可能存在較為復(fù)雜的多元相關(guān)關(guān)系。由此，修改預(yù)測模型中完全獨(dú)立的感性意象假設(shè)，構(gòu)建最終的感性映射模型（如圖5）。

3 界面布局與用戶感性的量化映射關(guān)系

針對上文中所構(gòu)建的感性映射模型AM＝g｛f（M）｝（其中：M表示布局特征集，f表示感性因子與布局特征間的函數(shù)關(guān)系，g表示感性因子間的函數(shù)關(guān)系），研究函數(shù)f的量化映射關(guān)系。為達(dá)到更好的數(shù)據(jù)擬合效果，本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和線性回歸兩類方法比較用戶感性的預(yù)測效果。

3．1 用戶感性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型

（1）網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

運(yùn)用MATLAB R2010a中的BP（back propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱輔助計(jì)算，設(shè)定輸入向量p為12個(gè)界面布局指標(biāo)值，輸出向量t為4個(gè)用戶感性意象的主觀評估值，初步確定網(wǎng)絡(luò)為3層，輸入層和輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為12和4，隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)采用經(jīng)驗(yàn)式（1）計(jì)算。經(jīng)過多次試驗(yàn)，取中間值15作為隱層的節(jié)點(diǎn)數(shù)。其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖6所示。

界面布局指標(biāo)為0～1之間的連續(xù)值，感性評估值為1～5之間的連續(xù)值，運(yùn)用式（2）對主觀評估值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

隱層分別采用tansig（）、logsig（）和purelin（）傳遞函數(shù)，輸出層采用logsig（）傳遞函數(shù)構(gòu)建模型，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臄M合程度。

（2）網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

設(shè)置網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)次數(shù)為200，誤差目標(biāo)值為0．000 1，采用trainlm（）函數(shù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。將49個(gè)樣本數(shù)據(jù)導(dǎo)入建立好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。三類傳遞函數(shù)組合的擬合結(jié)果如圖7所示。

由BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果可知，隱層采用tansig（）和logsig（）傳遞函數(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)，數(shù)據(jù)擬合度非常高，分別達(dá)到99．63%和99．648%，而采用purelin（）傳遞函數(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)擬合度僅為71．854%。單從擬合度判斷，前兩種訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)較優(yōu)，后一種相對擬合度較低（但也在可接受范圍內(nèi)）。除此以外，采用purelin（）傳遞函數(shù)在200次迭代內(nèi)無法達(dá)到預(yù)定的目標(biāo)值0．000 1，大致收斂于0．01的目標(biāo)精度。僅從擬合度來看，隱層采用tansig（）和logsig（）傳遞函數(shù)較優(yōu)。為了避免可能出現(xiàn)的過擬合問題，采用外來樣本進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)測試。

（3）網(wǎng)絡(luò)測試

從互聯(lián)網(wǎng)上收集4個(gè)產(chǎn)品信息界面，構(gòu)成測試樣本（如圖8），進(jìn)行布局特征計(jì)算和用戶感性評估。運(yùn)用式（3）比較3個(gè)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測誤差，tansig－log模型、logsig－log模型和 purelin－log模型的偏差值分別為1．236 757 9，1．9425 698 9和0．095 702 22。由此可知tansig－log模型和logsig－log模型確實(shí)存在比較嚴(yán)重的過擬合問題，預(yù)測值與目標(biāo)值間存在較大差異，而purelin－log模型的預(yù)測值與目標(biāo)值間的匹配性較好，因此采用purelin－log函數(shù)組合作為最終的非線性預(yù)測模型。

3．2 用戶感性的線性回歸預(yù)測模型

將49個(gè)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS13．0軟件進(jìn)行線性回歸分析，研究4個(gè)感性評估值與12個(gè)界面布局指標(biāo)間的線性回歸關(guān)系。測試樣本的關(guān)鍵性擬合指標(biāo)值如表3所示。4個(gè)模型的復(fù)相關(guān)系數(shù)R均接近或大于0．7，顯著性水平均低于0．01，因此可以舍棄假設(shè)H0，即所求出的復(fù)回歸式對預(yù)測沒有幫助，模型可以被接受。

表3 多元回歸模型的基本指標(biāo)

運(yùn)用式（3）求得多元回歸線性模型的偏差值為0．093 061 905 2，相比而言，線性模型的預(yù)測效果似乎更加精確，而界面布局與用戶感性的量化映射關(guān)系f也可表示為：

1）平衡感＝－9．796＋Db，a×（－3．763）＋Df，l×15．946＋Ds，y×（－0．369）＋Ds，q×0．145＋Du，n×（－0．048）＋Dd，o×（－1．558）＋Ds，i×1．116＋Dd，e×0．621＋De，c×0．542＋Dc，o×0．612＋Dr，h×2．462＋Dp，r×（－0．199）；

2）引導(dǎo)感＝－6．577＋Db，a×（－2．573）＋Df，l×11．655＋Ds，y×3．592＋Ds，q×（－0．44）＋Du，n×（－1．021）＋Dd，o×（－0．764）＋Ds，i×2．177＋Dd，e×1．05＋De，c×（－0．162）＋Dc，o×（－1．982）＋Dr，h×1．823＋Dp，r×（－0．371）；

3）簡潔感＝0．295＋Db，a×0．964＋Df，l×1．929＋Ds，y×2．107＋Ds，q× （－0．272）＋Du，n× （－0．075）＋Dd，o×（－0．577）＋Ds，i×0．558＋Dd，e×（－0．568）＋De，c×1．256＋Dc，o×（－1．947）＋Dr，h×3．366＋Dp，r×（－0．948）；

4）統(tǒng)一感＝－3．971＋Db，a×（－1．346）＋Df，l×8．391＋Ds，y×0．306＋Ds，q×（－0．291）＋Du，n×0．204＋Dd，o×（－0．646）＋Ds，i×1．468＋Dd，e×0．176＋De，c×（－0．035）＋Dc，o×（－1．134）＋Dr，h×3．351＋Dp，r×（－0．937）。

結(jié)合探索性因子分析的因子貢獻(xiàn)率值確定函數(shù)g為：

5）綜合美度＝平衡感×0．487 4＋引導(dǎo)感×0．281 4＋簡潔感×0．140 5＋統(tǒng)一感×0．096 5。

3．3 實(shí)例分析

以某插箱面板的5個(gè)設(shè)計(jì)方案為例進(jìn)行美度評價(jià)（如圖9），通過對界面元素進(jìn)行抽象表征，計(jì)算5個(gè)方案的12個(gè)美度指標(biāo)值（如表4）。依據(jù)3．2節(jié)所提“用戶感性的線性回歸預(yù)測模型”，各方案的平衡感、引導(dǎo)感、簡潔感、統(tǒng)一感和綜合美度的預(yù)測值如表5所示。

表4 方案1～5的用戶感性預(yù)測

以某插箱面板的5個(gè)設(shè)計(jì)方案（如圖9）為研究對象，進(jìn)行主觀評估和感性預(yù)測。首先運(yùn)用心理物理學(xué)常用的對偶比較法對方案美度進(jìn)行主觀評價(jià)。將方案1～5分別編號A，B，C，D，E，對5個(gè)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行配對，然后采用E－prime軟件進(jìn)行樣本呈現(xiàn)。由于每一個(gè)方案都要分別與其他方案進(jìn)行比較，配對樣本數(shù)為10。為消除前后順序的誤差，進(jìn)行兩輪比較，配對樣本改變左右順序消除其他因素對人類心理感知的影響。因此，每個(gè)方案都要與其他方案比較4次，兩輪共需比較8次，總體樣本量為20。對17位受試的測試結(jié)果求平均值，求得5個(gè)設(shè)計(jì)方案的 評 估 值 分 別 為 0．590 7，0．624 5，0．518 2，0．453 3，0．526 7，優(yōu)勢次序?yàn)锽＞A＞E＞C＞D。

結(jié)合上文提出的元素抽象法和感性預(yù)測模型對設(shè)計(jì)方案進(jìn)行量化評估，建立界面美度計(jì)算的原型系統(tǒng)如圖10所示。分別求出5個(gè)方案的12個(gè)美度指標(biāo)值以及各個(gè)方案相應(yīng)的平衡感、引導(dǎo)感、簡潔感、統(tǒng)一感和綜合美度的預(yù)測值如表4所示，結(jié)果表明主觀評估和感性預(yù)測的結(jié)論基本一致。

分析表4數(shù)據(jù)可知，由于各方案的元素體量幾乎未作調(diào)整，且位置空間變化不大，因此界面的比例分配幾乎沒有太大差異，1、2號方案較優(yōu)，4號方案的各方面效果均不占優(yōu)勢。因此在方案決策時(shí)，設(shè)計(jì)師應(yīng)優(yōu)先選擇方案1或2，而首先淘汰方案4。結(jié)合界面美度的細(xì)節(jié)分析，展開有針對性的設(shè)計(jì)優(yōu)化，這樣既可以避免盲目的修改和創(chuàng)新，也有利于保持設(shè)計(jì)風(fēng)格的一致性。本文提出的美度評價(jià)方法可以有效模擬用戶的心理評估機(jī)制，對界面設(shè)計(jì)具有切實(shí)的指導(dǎo)作用。

4 結(jié)束語

本文針對產(chǎn)品信息界面的布局設(shè)計(jì)研究了界面布局特征的量化指標(biāo)體系、界面布局指標(biāo)體系的可靠性分析及界面布局與用戶感性的量化映射關(guān)系A(chǔ)M＝g｛f（M）｝，提出了產(chǎn)品信息界面的感性預(yù)測與評估方法，對界面設(shè)計(jì)研究和設(shè)計(jì)工作的開展具有非?，F(xiàn)實(shí)的指導(dǎo)意義。

未來會(huì)將布局設(shè)計(jì)的理念進(jìn)一步導(dǎo)入相關(guān)設(shè)計(jì)領(lǐng)域中進(jìn)行拓展性研究，探索基于界面布局的感性預(yù)測方法的有效性和普適性，完善原型系統(tǒng)中的設(shè)計(jì)建議和設(shè)計(jì)推理的功能模塊，為設(shè)計(jì)師的設(shè)計(jì)創(chuàng)新工作提供理論依據(jù)和技術(shù)支持。

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