基于馬田系統(tǒng)的人機(jī)界面審美偏好智能定位方法

儲 程，董占勛

(上海交通大學(xué) 設(shè)計(jì)學(xué)院，上海 200240)

0 引言

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，用戶對人機(jī)界面(User Interface, UI)的設(shè)計(jì)提出了更高的要求，人機(jī)界面設(shè)計(jì)不僅需要給用戶帶來良好的使用體驗(yàn)，更需要帶來審美意義上的體驗(yàn)提升[1]。提升人機(jī)界面的審美體驗(yàn)，有利于優(yōu)化產(chǎn)品，增強(qiáng)用戶粘性。為了設(shè)計(jì)出更符合審美偏好的人機(jī)界面，需要快速定位產(chǎn)品服務(wù)對象群體的審美特征。但目前尚無科學(xué)化、系統(tǒng)化地針對人機(jī)界面審美偏好的定位方法。設(shè)計(jì)師通常采用訪談法、觀察法等調(diào)研的方法對用戶的審美偏好進(jìn)行研究[2]，調(diào)研結(jié)果多為定性研究結(jié)論，依賴于設(shè)計(jì)師的經(jīng)驗(yàn)，受主觀影響較大，會產(chǎn)生較大的偏差。因此，需要合適的方法快速定位特定對象的人機(jī)界面審美偏好?！榜R田系統(tǒng)”是一種新興的模式識別工具，可以簡化數(shù)據(jù)指標(biāo)，方便快速準(zhǔn)確地定位目標(biāo)數(shù)據(jù)，適用于復(fù)雜變量的快速優(yōu)化問題研究[3]。人機(jī)界面是典型的具有特征變量多、復(fù)雜性大等特點(diǎn)的目標(biāo)求解對象。使用馬田系統(tǒng)智能確定用戶審美偏好，對人機(jī)界面設(shè)計(jì)優(yōu)化具有顯著的實(shí)踐意義和應(yīng)用價(jià)值[4]。本文研究了針對人機(jī)界面的用戶審美偏好，提出一種基于馬田系統(tǒng)的智能快速研究個(gè)體審美偏好的方法?；诮缑鎸徝赖挠绊懸蛩卮_定粗特征，通過用戶偏好實(shí)驗(yàn)采集數(shù)據(jù)，利用馬氏距離與信噪比對粗特征進(jìn)行篩選，建立審美基準(zhǔn)空間，對用戶審美偏好進(jìn)行預(yù)測。以軟件即服務(wù)(Software as a Service, SaaS)類人機(jī)界面設(shè)計(jì)為例，驗(yàn)證了基于馬田系統(tǒng)以小樣本智能定位用戶人機(jī)界面審美偏好的方法的可行性與有效性，并通過對基準(zhǔn)空間的優(yōu)化，提出對人機(jī)界面設(shè)計(jì)的實(shí)際指導(dǎo)方案。

1 基于馬田系統(tǒng)的人機(jī)界面審美偏好研究方法

馬田系統(tǒng)(Mahalanobis-Taguchi System, MTS)是由日本質(zhì)量學(xué)家田口玄一(Genichi Taguchi)等[5]提出的一種模式識別技術(shù)，廣泛應(yīng)用于質(zhì)量工程學(xué)領(lǐng)域，支持在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中用信噪比及正交表來篩選特征變量，達(dá)到降維效果。Jobi-Taiwo等[6]借鑒距離判別思想，構(gòu)建了MTS多類判別規(guī)則，并成功應(yīng)用在鋼板故障檢測中;生志榮等[7]用MTS構(gòu)建了多類測量尺度，對數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類篩選，快速檢測異常數(shù)據(jù);顧玉萍[8]將MTS用于不平衡數(shù)據(jù)的分類取得顯著效果;詹君等[9]將其用于醫(yī)療智能診斷中，簡化診斷模型，加速診斷過程，提升診斷效率。以上案例證明了馬田系統(tǒng)用于快速優(yōu)化復(fù)雜變量的可行性，使其在處理人機(jī)界面審美這類復(fù)雜問題時(shí)成為可能。

馬田系統(tǒng)與傳統(tǒng)因子分析、主成分分析、多元逐步回歸等多元統(tǒng)計(jì)方法不同，不是基于變量概率分布的方法，而是基于數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與模式識別。因子分析法[10]尋找具有代表性的隱藏因子，將有相同本質(zhì)的變量歸入同一個(gè)因子，減少變量數(shù)，但有時(shí)不易解釋公共因子，不能完整反映原始指標(biāo)特點(diǎn)，且需要完整的樣本數(shù)據(jù);主成分分析法[11]通過找出重復(fù)反映信息的變量，刪除多余變量;多元逐步回歸法[12]主要是將其中一個(gè)變量視為因變量，其余為自變量，由此建立多個(gè)變量之間的線性關(guān)系，但通常自變量會影響因變量。MTS是一種新的模式識別技術(shù)，借助信噪比與正交表來篩選有效變量，根據(jù)質(zhì)量損失函數(shù)來確定數(shù)據(jù)分類的閾值，最終實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分類[13]。經(jīng)過訓(xùn)練的MTS可以根據(jù)馬氏距離正交表及信噪比快速篩選出有效特征變量，實(shí)現(xiàn)特征變量的精簡。因此，本文選擇MTS作為研究方法行之有效。

利用MTS對特定對象進(jìn)行審美偏好快速智能定位研究包括構(gòu)建基準(zhǔn)空間、優(yōu)化基準(zhǔn)空間與審美特征分析、確定臨界值3個(gè)步驟。

1.1 構(gòu)建基準(zhǔn)空間

為研究特定對象的審美偏好，需建立被試的基準(zhǔn)審美空間?；鶞?zhǔn)空間是MTS判定事件是否發(fā)生的基礎(chǔ)，是被認(rèn)定事件發(fā)生的樣本數(shù)據(jù)集合[14]。在研究人機(jī)界面審美偏好時(shí)，“發(fā)生事件”可定義為一個(gè)界面受被試喜愛或者不喜愛，基準(zhǔn)空間由特定對象喜愛或不喜愛的樣本構(gòu)成。在本次研究中，以用戶喜愛的界面樣本組成基準(zhǔn)空間。

1.1.1 設(shè)置樣本庫

為構(gòu)建基準(zhǔn)空間，首先需設(shè)定樣本庫，確定測量特征，并初步提取人機(jī)界面的審美特征。初步提取特征的數(shù)量一般較大，且其有效性未經(jīng)MTS驗(yàn)證，因此被稱為粗特征[15]。

MTS可以從粗特征中篩選出對事件發(fā)生存在真實(shí)影響的特征，即精特征。

1.1.2 審美粗特征提取

粗特征是否合理是MTS能否準(zhǔn)確定位人機(jī)界面的審美偏好的關(guān)鍵步驟。所提取的特征應(yīng)較為全面地包含人機(jī)界面的審美影響因素，同時(shí)能夠明確地加以區(qū)分，并且能描述出不同界面審美偏好的差異性。

人機(jī)界面設(shè)計(jì)是將計(jì)算機(jī)等作為載體，將信息要素與交互要素作為呈現(xiàn)內(nèi)容的信息傳達(dá)形式[16]。人機(jī)界面設(shè)計(jì)脫胎于傳統(tǒng)的版式設(shè)計(jì)，在設(shè)計(jì)原則、設(shè)計(jì)形式尤其是審美特點(diǎn)等方面與傳統(tǒng)設(shè)計(jì)關(guān)系密切。因而，可以基于平面設(shè)計(jì)的審美角度，吸取傳統(tǒng)版式設(shè)計(jì)的核心理論與評價(jià)方法，結(jié)合人機(jī)界面設(shè)計(jì)虛擬化、交互化、動(dòng)態(tài)化等特點(diǎn)，從版式、色彩、文字排印及設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)等4個(gè)維度進(jìn)行審美粗特征提取。

版式設(shè)計(jì)是指在有限的范圍內(nèi)根據(jù)客戶的需求將設(shè)計(jì)元素有組織、有目的地排列，以增強(qiáng)讀者的關(guān)注度和理解性，從而達(dá)到有效、直接、快速的信息傳遞[17]。版式設(shè)計(jì)通常遵循“格式塔”準(zhǔn)則，包括：閉合性、相似性、連續(xù)性、接近性、對稱性等[18]。版式設(shè)計(jì)同時(shí)強(qiáng)調(diào)秩序性、節(jié)奏與韻律，講究虛實(shí)結(jié)合，確保設(shè)計(jì)的人機(jī)界面具有較高的條理性，增強(qiáng)用戶信息獲取質(zhì)量。從版式設(shè)計(jì)的角度提取的人機(jī)界面審美粗特征包括秩序性、密集度、版式留白與主題元素；對文字信息的排版設(shè)計(jì)包括：字體、字重、字號以及行間距等。特征變量之間須解耦，以減少變量之間的關(guān)聯(lián)性。

色彩是人機(jī)界面給用戶的第一印象，在人機(jī)界面設(shè)計(jì)中具有突出視覺重點(diǎn)、渲染與引導(dǎo)用戶情感的功能。在人機(jī)界面設(shè)計(jì)中，除遵循一般的色彩原則，基于人機(jī)界面的特性，設(shè)計(jì)界引入了“色彩工效學(xué)”與“色彩界面”的概念[19]。色彩工效學(xué)關(guān)注視覺疲勞度和持續(xù)性，探索視覺產(chǎn)品的目的性、有效性、安全性以及審美性，以期達(dá)到設(shè)計(jì)人性化的目的。從色彩審美偏好角度，提取人機(jī)界面設(shè)計(jì)的色彩粗特征包括界面整體的明度、飽和度、色彩的豐富程度以及對比度等。

此外，設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)也會對界面的審美偏好產(chǎn)生影響，設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)包括元素倒角、陰影、邊框等特征。綜上所述，對人機(jī)界面審美基準(zhǔn)空間的粗特征如表1所示。

表1 審美粗特征表

在確定審美粗特征集后，收集各類審美風(fēng)格的人機(jī)界面樣本，并對樣本的提取特征進(jìn)行標(biāo)注打分，即完成樣本庫的建立。

1.1.3 基準(zhǔn)數(shù)據(jù)采集與基準(zhǔn)空間有效性檢測

實(shí)驗(yàn)過程首先由被試從樣本庫中選擇其喜愛的人機(jī)界面樣本，被選中的偏好樣本集合即為該個(gè)體的審美偏好基準(zhǔn)空間。

本文選擇“馬氏距離”[8]作為描述不同被試對樣本喜愛程度的指標(biāo)。相比于傳統(tǒng)的歐氏距離，“馬氏距離”考慮了各種特性之間的聯(lián)系，獨(dú)立于測量尺度，并且每兩個(gè)點(diǎn)之間的馬氏距離都與原始數(shù)據(jù)的測量單位無關(guān)，可以有效地計(jì)算兩個(gè)樣本集之間的相似度。對被試喜愛與不喜愛的人機(jī)界面樣本，分別利用Gram-Schmidt正交化方法[20]來計(jì)算它們到基準(zhǔn)空間的馬氏距離。正交化可以準(zhǔn)確定位相關(guān)性比較大的特征變量，減少實(shí)驗(yàn)次數(shù)并優(yōu)化實(shí)驗(yàn)質(zhì)量。計(jì)算公式為：

(1)

式中：Xj=(XjA,XjB,…,XjO)，XjA為樣本j對應(yīng)的特征A的特征值，R為特征的相關(guān)矩陣。如果是被試喜愛的人機(jī)界面，即樣本屬于基準(zhǔn)空間時(shí)，其馬氏距離值會小于臨界值；如果是不喜歡的界面，其馬氏距離值會大于臨界值。當(dāng)兩類樣本的馬氏距離明確分布在臨界值兩側(cè)時(shí)，可以認(rèn)定基準(zhǔn)空間為有效。

與普通的模式識別不同，由于審美偏好存在主觀性，可能出現(xiàn)部分不被喜歡的樣本的馬氏距離小于受喜愛樣本的情況。但據(jù)學(xué)者們的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)[21]，此類摻雜主觀意識的臨界值確定問題，只要兩類樣本出現(xiàn)明顯區(qū)分，就可以認(rèn)為基準(zhǔn)空間有效，忽略小部分異常樣本。

1.2 優(yōu)化基準(zhǔn)空間與審美特征分析

為從各特征中選擇與審美評價(jià)結(jié)果最相關(guān)的審美特征，需要從粗特征中篩選出有效檢測項(xiàng)目。篩選有效項(xiàng)目有利于減少計(jì)算馬氏距離的檢測項(xiàng)目數(shù)量，降低計(jì)算維度，從而加快MTS的運(yùn)算速度，提高檢測效率[22]。

根據(jù)審美特征的數(shù)量選擇“兩水平正交表”[23]，審美特征被計(jì)入基準(zhǔn)空間，計(jì)為水平1，表明該特征對審美偏好有效；不計(jì)入基準(zhǔn)空間的審美特征，則計(jì)為水平2，表明該特征對審美偏好無影響。正交表中的每一行用1、2標(biāo)記該審美特征是否計(jì)入，不同的審美特征計(jì)入方式構(gòu)成不同的基準(zhǔn)空間。選擇部分用戶不喜歡的樣本，計(jì)算其在不同基準(zhǔn)空間的馬氏距離，從而得出正交表各行的信噪比。

基于審美粗特征表(如表1)15個(gè)審美特征，兩水平正交表共構(gòu)成了12個(gè)不同的基準(zhǔn)空間。根據(jù)被選中的樣本到基準(zhǔn)空間的馬氏距離，計(jì)算正交表各行的信噪比η[23]，

(2)

式中：MDj為馬氏距離值;d為被選中的樣本數(shù)量。

檢測項(xiàng)目特征在水平1和水平2下的信噪比之和分別以T1和T2表示：

ΔT=T1-T2。

(3)

若ΔT<0，審美特征在水平2下信噪比更大，表明該特征指標(biāo)具有負(fù)作用；若ΔT≈0，表明審美特征對審美偏好沒有明顯影響。舍棄對審美偏好起負(fù)作用或無明顯影響的特征，僅留下對審美偏好實(shí)際產(chǎn)生影響的特征，由這些特征組成新的基準(zhǔn)空間，即優(yōu)化基準(zhǔn)空間。

在優(yōu)化基準(zhǔn)空間中，可以顯示哪些審美特征會對被試的審美偏好產(chǎn)生實(shí)際影響。結(jié)合基準(zhǔn)空間中的樣本，可以進(jìn)一步了解這些特征是如何影響用戶審美偏好的，并據(jù)此指導(dǎo)設(shè)計(jì)。

1.3 確定臨界值

臨界值的確定方法一般有損失函數(shù)法、F分布臨界值表和按經(jīng)驗(yàn)人為確定3種[22]。前兩種臨界值確定方法的精度較高，但數(shù)據(jù)量要求也高，且計(jì)算過程復(fù)雜。而根據(jù)經(jīng)驗(yàn)人為確定法的精確度較低但簡易可行，且更適宜對主觀性較強(qiáng)的審美偏好的確定。因此，本文選擇按經(jīng)驗(yàn)人為確定的經(jīng)驗(yàn)法來確定馬氏距離的臨界值，一旦兩類樣本在“臨界值”兩側(cè)出現(xiàn)比較明顯的區(qū)分，即判定該基準(zhǔn)空間有效。

2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為驗(yàn)證MTS對人機(jī)界面審美偏好快速智能定位方法的有效性，選取SaaS類產(chǎn)品作為研究對象，對控制面板(Dashboard)類的人機(jī)界面進(jìn)行審美偏好定位實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證該方法的可行性。

2.1 樣本庫預(yù)處理

選取30張SaaS類產(chǎn)品的界面構(gòu)成樣本庫，并標(biāo)注樣本的審美特征。本實(shí)驗(yàn)只選用少量的樣本數(shù)據(jù)，來驗(yàn)證人機(jī)界面審美偏好智能定位方法的有效性及可行性。對于海量數(shù)據(jù)的處理，馬氏距離公式同樣適用，本算法依然有效。如圖1[24]所示為本次實(shí)驗(yàn)的部分樣本。

由3名5年以上工作經(jīng)驗(yàn)的設(shè)計(jì)師對樣本庫中的樣本進(jìn)行審美特征的評分標(biāo)注，統(tǒng)計(jì)樣本的評分情況，其中15個(gè)審美特征的樣本粗特征評分如表2所示。

表2 樣本粗特征評分表

2.2 審美偏好選擇實(shí)驗(yàn)

審美偏好選擇實(shí)驗(yàn)步驟如下：被試在30張樣本中選擇至少5張較為喜歡的人機(jī)界面，組成被試審美基準(zhǔn)空間，部分被選中的樣本如圖2[24]所示；計(jì)算選中與未選中的樣本的馬氏距離，檢測基準(zhǔn)空間的有效性；篩選審美特征；通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證預(yù)測的結(jié)果。

2.2.1 基準(zhǔn)空間有效性檢測

被試從30張SaaS人機(jī)界面中選擇偏好樣本，構(gòu)成審美基準(zhǔn)空間，分別計(jì)算選中與未被選中樣本的馬氏距離，得到的樣本馬氏距離表如表3所示。

表3 樣本馬氏距離表

圖3所示為樣本馬氏距離的可視化結(jié)果，其中三角形的點(diǎn)表示被選中的樣本，圓形的點(diǎn)表示未被選中的樣本。由圖3可以看出，選中與未被選中兩類樣本的馬氏距離明顯分布在約為0.5的臨界值兩側(cè)，因此判定基準(zhǔn)空間有效。

2.2.2 審美特征篩選

選取10個(gè)非基準(zhǔn)空間內(nèi)的樣本，計(jì)算其在12個(gè)審美粗特征基準(zhǔn)空間的信噪比η。計(jì)算結(jié)果如表4所示。

根據(jù)得到的信噪比，計(jì)算各審美粗特征在水平1和水平2下的信噪比之和，結(jié)果如表5所示。

表4 非基準(zhǔn)空間樣本馬氏距離與信噪比

表5 各特征兩水平正交表

由表5計(jì)算結(jié)果可知，本次審美偏好實(shí)驗(yàn)中，色彩明度A、版式留白G、襯線字體I、字重J、字號K、邊框N、陰影大小O等特征的ΔT<0，說明這些特征項(xiàng)目在水平2下信噪比更大，對本次統(tǒng)計(jì)結(jié)果起負(fù)作用，舍棄此類特征;色彩飽和度B、豐富度C、對比度D，版式的秩序性E、信息的密集度F、主題元素H、文字排印的行間距L及元素倒角M對審美偏好實(shí)際產(chǎn)生影響，其中色彩的飽和度B、豐富度C以及主題元素H等對統(tǒng)計(jì)結(jié)果的權(quán)重較大。

2.2.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

再次選取10個(gè)新的樣本，計(jì)算其到基準(zhǔn)空間的馬氏距離，并利用剛剛構(gòu)建的MTS模型預(yù)測是否會被用戶喜愛。同時(shí)由相同的被試從10個(gè)樣本中選擇出其喜愛的樣本，并與預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比對，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表6所示。

表6 樣本預(yù)測與實(shí)驗(yàn)結(jié)果對照表

經(jīng)過實(shí)驗(yàn)對比，10個(gè)樣本中共有8個(gè)樣本的預(yù)測與實(shí)際實(shí)驗(yàn)結(jié)果一致，可以初步認(rèn)定方法基本有效。

在預(yù)測失敗的樣本中，其中一個(gè)樣本的馬氏距離接近臨界值(馬氏距離為0.501 2，臨界值為0.5)，可能與臨界值為經(jīng)驗(yàn)選定有關(guān)，臨界值的選定可以進(jìn)一步優(yōu)化；另一預(yù)測失敗的樣本的馬氏距離較大，這可能與審美本身帶有極強(qiáng)的主觀性或樣本庫的完整度有關(guān)。

2.3 特征優(yōu)化的設(shè)計(jì)應(yīng)用

根據(jù)基準(zhǔn)空間的優(yōu)化結(jié)果，可以進(jìn)一步分析審美特征，并根據(jù)被試審美偏好來進(jìn)行設(shè)計(jì)指導(dǎo)。

根據(jù)審美粗特征的計(jì)算結(jié)果，得到有效審美特征表如表7所示。再結(jié)合審美空間樣本的對應(yīng)特征評分情況，可以得出如下結(jié)論：

(1)被試傾向于色彩飽和度與對比度均較高的人機(jī)界面設(shè)計(jì)。

(2)被試不喜歡色彩過于單調(diào)的界面，需維持界面色彩的豐富度在一個(gè)適中的范圍，約3～4個(gè)主要色彩為宜，不宜過少或過多。

(3)被試對主題元素有明顯的審美偏好，更傾向于有插畫的人機(jī)界面。

(4)被試對版式的秩序性有一定的審美傾向，對布局規(guī)則的界面評價(jià)更高；但版式極其嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕缑嬉嗖皇鼙辉囅矏?，在界面設(shè)計(jì)中需要在規(guī)則的版式基礎(chǔ)上加入有限的節(jié)奏變化。版式對被試審美評價(jià)的權(quán)重較低。

(5)被試不希望信息過于密集的呈現(xiàn)；行間距在中等水平偏上，即1.7-2倍左右行距更符合被試的審美偏好。

(6)在設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)中被試偏好較大的元素倒角。

表7 有效審美特征表

3 結(jié)束語

針對當(dāng)前界面設(shè)計(jì)中存在的對設(shè)計(jì)對象審美偏好研究不足的問題，本文提出了利用MTS對人機(jī)界面審美偏好進(jìn)行智能定位的方法并指導(dǎo)設(shè)計(jì)。在基準(zhǔn)空間有效性檢測中，選中與未被選中的樣本產(chǎn)生了較為明顯的區(qū)分，馬氏距離明顯分布在約0.5兩側(cè)，因此判定基準(zhǔn)空間為有效。偏好選擇實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證中，80%的樣本的預(yù)測與實(shí)際實(shí)驗(yàn)結(jié)果一致，可以初步判定方法有效，在一定程度上能對用戶個(gè)體審美偏好進(jìn)行智能預(yù)測，并可以以此對人機(jī)界面的設(shè)計(jì)提供指導(dǎo)。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了基于MTS以小樣本確定人機(jī)界面審美偏好的系統(tǒng)方法的可行性與有效性。

針對不同類型的人機(jī)界面豐富完善審美粗特征集；利用圖像識別與機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對樣本進(jìn)行更精準(zhǔn)、客觀的特征評分；提供完整的樣本庫；量化審美特征等，這都將是未來基于MTS對人機(jī)界面的設(shè)計(jì)審美進(jìn)行決策與優(yōu)化的發(fā)展方向。