基于情感識別的信息傳播設(shè)計方法

文／席 濤，潘長學(xué)（.上海交通大學(xué) 媒體與傳播學(xué)院；.武漢理工大學(xué) 藝術(shù)與設(shè)計學(xué)院）

為什么要情感識別？情感是藝術(shù)之美,設(shè)計之美。唐納德·諾曼在《設(shè)計心理學(xué)》提到:“所有偉大的設(shè)計都是在藝術(shù)美、可靠性、安全性、易用性、成本和功能之間尋找平衡與和諧”。蘇格拉底在 《真理的追求者》提到:“理性的智慧牢牢地控制著情感，危險的情感沖動被安全地抑制、疏導(dǎo)，或者情感與理性和諧”。

這是人類生態(tài)、生命狀態(tài)的直覺表達。美國符號論美學(xué)家蘇珊·朗格認為藝術(shù)是象征著人類情感的形式的創(chuàng)造[1]；從亞里士多德到康德、黑格爾的精神體系，情感性都是最高的目標；托爾斯泰的藝術(shù)情感學(xué)說認為情感具有道德性，是人性最本真的體現(xiàn)，推動情感是藝術(shù)的獨特功能[2]；黑格爾認為藝術(shù)要通過創(chuàng)造，把人類情感變成直覺審美形式。

情感是難以解決的、難以控制的情緒[3]；情感的合理性問題，引起深切關(guān)注，如何準確判斷情感的真實性和理性認知情感？在信息傳播設(shè)計研究中，核心問題是研究人與環(huán)境的復(fù)雜性關(guān)系問題，造成原因是復(fù)雜的情感問題。

人工智能技術(shù)的發(fā)展，對傳播設(shè)計方法的有效性提出了挑戰(zhàn)，是驅(qū)動創(chuàng)新的路徑；信息膨脹、商業(yè)行為模糊、文化傳播遲緩及高密度的經(jīng)濟化服務(wù)問題，急需建設(shè)高品質(zhì)的公共信息服務(wù)傳播系統(tǒng)，應(yīng)對問題、賦能未來；研究情感哲學(xué)可以建立科學(xué)理性的研究情感識別方法。

什么是情感識別？情感在用戶的溝通和決策中起著重要作用。雖然在日常生活中情緒化對我們來說是很自然的，但對大腦情感功能的機制和人們情感的建模卻知之甚少。近年來，腦電圖中的情緒識別研究引起了從心理學(xué)到工程學(xué)等眾多跨學(xué)科領(lǐng)域的廣泛關(guān)注，其中包括情感理論基礎(chǔ)研究和情感腦—計算機交互 （affective Brain-Computer Interaction，aBCI）的應(yīng)用[4]，這一研究增強了腦電圖中的情緒識別能力。BCI系統(tǒng)能夠使用生理信號檢測、處理和響應(yīng)用戶的情感狀態(tài)。

情感識別，也被稱為情感計算。從生理學(xué)實驗研究角度，主要對心率、腦電、肌電、心電皮電及自主神經(jīng)系統(tǒng)等生理信號與游客情感表現(xiàn)的相關(guān)性研究。通過傳感檢測系統(tǒng)采集人的情感所引起的表情、語氣和生理反應(yīng)等信號，加以識別和分析。

一、情感識別與信息傳播設(shè)計的相關(guān)性

信息傳播設(shè)計，即信息設(shè)計。信息 （Information）指從調(diào)查、學(xué)習(xí)或指導(dǎo)中獲得的知識，包括：情報，新聞，事實，數(shù)據(jù)，信號，字符，數(shù)值；知識或智力的交流或接受。信息的功能包括自然功能和社會功能。信息功能工作程序包括信息加工、信息儲存、信息傳播（Merriam Webster韋氏詞典，Since 1828,https://www.merriamwebster.com/dictionary/kansei）。據(jù)知識圖譜了研究，揭示了信息設(shè)計學(xué)科主題的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系及演進趨勢、信息資源數(shù)據(jù)管理、信息設(shè)計研究領(lǐng)域各概念之間的關(guān)聯(lián)性[5]?！霸O(shè)計”是對一個問題的識別和創(chuàng)始者的智力創(chuàng)造，表現(xiàn)在繪圖或計劃中，包括方案和規(guī)范①Definition approved/confirmed by the 10.ID General Assemblies 1993 and 2000，partly amended by using a phrase coined by Rune Pettersson in“It Depends：ID-Principlesand Guidelines”.2006，21：10.?！靶畔⒃O(shè)計”是對信息內(nèi)容及其呈現(xiàn)環(huán)境的定義、規(guī)劃和塑造，旨在滿足預(yù)期接收者的情感信息需求[4]，如圖1所示。

圖1 信息設(shè)計本體知識地圖模型構(gòu)建

用戶的情感、情緒反應(yīng)是影響用戶行為的決定性因素。經(jīng)文獻綜述分析，信息傳播設(shè)計研究的核心問題是用戶信息體驗的質(zhì)量，用戶接受信息的效率關(guān)鍵是用戶體驗，影響體驗的主要問題是用戶行為。

情感識別的客觀本質(zhì)和動機是用戶為了解和掌握對方的價值關(guān)系[6]，因此具有哲學(xué)本質(zhì)，涉及事物本質(zhì)和定義，因為情感是基于知覺、信念、欲望，以及個人情況的；情感的合理性也轉(zhuǎn)移到了貫穿哲學(xué)的情感和倫理問題的中心，以及情緒的理性可以與體驗性、清晰的活動評價相比較[7]。笛卡爾（1649）在對情感主題的介紹中說： “每個人都有自己的情感體驗，沒有必要借用別人的觀察來發(fā)現(xiàn)它們的本質(zhì)?！毖芯壳楦姓軐W(xué)，可以建立科學(xué)理性研究情感的識別方法。

生理信號的情感識別技術(shù)可以改變情感狀態(tài)。許多用來描述情緒的隱喻都涉及身體狀態(tài)。這些隱喻大多特別涉及一般生理過程。心理現(xiàn)象的直覺往往是不精確的，但心理生理學(xué)已經(jīng)證明，以自主（即內(nèi)臟）和軀體（如運動、表達）形式出現(xiàn)的外周過程，確實與情緒過程有關(guān)[8]。

二、情感識別算法與認知心理的相關(guān)性

在情感認知存在非理性問題。一個經(jīng)常引起哲學(xué)家深切關(guān)注的問題：情感的合理性問題。把情感描述為單純的感覺或生理過程會使它們變得非理性。另一方面，亞里士多德假設(shè)一種情感可以是適當(dāng)?shù)幕虿磺‘?dāng)?shù)腫9]，愚蠢的或謹慎的，不僅僅是基于它在所討論的環(huán)境中是否可以被接受（盡管社會維度當(dāng)然是必要的），而是基于知覺、信念、欲望，以及個人的情況而變化。事實上，情感至少包含在認知的一部分，這意味著可以用來評估信念和意圖的認知、社會甚至倫理標準來評估。探討用戶情感對信息傳播設(shè)計具有重要的相關(guān)性。

2.1 腦電波測試

腦電波（EEG）圖可以高精度地測定情緒，但由于其耗時的設(shè)置過程和噪聲敏感特性，因此最好用于臨床環(huán)境?？梢詫ΧS（效價和喚醒）進行測量。根據(jù)研究，高價態(tài)與額葉和右頂葉的高功率有關(guān)。喚醒與頂葉的能量一致。消極情緒如恐懼會導(dǎo)致右額葉的激活，而積極情緒則會導(dǎo)致左額葉的激活。根據(jù)不同皮質(zhì)區(qū)域的腦電波頻譜來表達效價和喚醒之間的關(guān)系,使用支持向量分類器（SVM），準確度可達58%[10]。

2.2 眼動跟蹤識別

視覺跟蹤[11]為設(shè)計和營銷提供了更好地了解客戶及其興趣所在的機會。可以利用收集的目標數(shù)據(jù)來簡化工作流并提高可用性，分析哪些特性吸引了用戶的注意以及它們避免了什么？關(guān)鍵設(shè)備是眼球跟蹤器，它可以安裝在電腦顯示器或筆記本電腦上，或者在某些情況下，安裝在用戶的頭上。該系統(tǒng)使用一個光源——通常是精確的紅外線——它指向用戶的眼睛。照相機跟蹤光線的反射和眼睛可見特征的運動，如瞳孔。眼球跟蹤器可以記錄很多數(shù)據(jù)，包括用戶查找的位置、用戶查看某些設(shè)計元素的時間、用戶注視力在圖像上移動的軌跡、用戶處理信息的方式，通過眼睛跟蹤收集的數(shù)據(jù)可以提供對從身體健康到情緒反應(yīng)的所有方面的洞察。主要可測試眼睛注視的方向、固定件數(shù)的量、第一次固定的時間、眨眼率、眨眼持續(xù)的時間、瞳孔直徑。眼睛跟蹤已為虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）帶來潛在的研究能力[12]。

2.3 肢體動作識別

在人體姿態(tài)識別領(lǐng)域中,主要通過視頻圖像的序列進行視覺識別和運動捕捉識別。主要包括人體輪廓、多視角等特征信息構(gòu)建三維骨架模型捕獲肢體節(jié)點的數(shù)據(jù)來對肢體動作進行識別。肢體捕捉的運動數(shù)據(jù)能很好反應(yīng)人的姿態(tài)信息，并對運動的細節(jié)做很好記錄而不受人體其他因素的影響；可以克服視頻圖像的缺點，利用肢體動作識別可以改變?nèi)藱C交互的方式，分析出豐富的語義特征，了解用戶的目的意圖，可應(yīng)用于人機交互、影視制作、運動分析、娛樂等領(lǐng)域。海洋之歌郵輪的公共空間應(yīng)用肢體動作識別，主要應(yīng)用于產(chǎn)生不同變化的LED娛樂效果。視覺跟蹤可以為設(shè)計和營銷提供更好地了解用戶及其情感興趣所在的機會；可以應(yīng)用視覺跟蹤與肢體動作識別收集的目標數(shù)據(jù)，簡化工作流并提高可用性測試。

三、情感體驗與信息傳播設(shè)計方法

3.1 基于光流法的用戶行為動線體驗?zāi)Ｐ徒?gòu)

情感識別是模型建構(gòu)的算法依據(jù)，模型建構(gòu)是對復(fù)雜信息系統(tǒng)化設(shè)計研究的前提和手段 （參見：https://baike.baidu.com/item/建 模/814831?fr=aladdin）。信息的體驗問題與空間體驗的質(zhì)量呈正相關(guān)性[13]。本文主要研究如何解決信息系統(tǒng)設(shè)計服務(wù)體驗問題。用戶的行為動線影響空間布局，針對信息結(jié)構(gòu)的無序性、視覺層次功能混亂，通過模型構(gòu)建和設(shè)計，確定系統(tǒng)邊界和功能[14]，開發(fā)團隊溝通系統(tǒng)設(shè)計的思想，解決系統(tǒng)性信息設(shè)計問題；基于公共空間信息設(shè)計的理論界定、譜系研究、認知映射、情感識別，構(gòu)建設(shè)計方法假設(shè)模型，為信息系統(tǒng)設(shè)計的科學(xué)性、實驗性、相關(guān)性研究提供方法依據(jù)。

用戶行為動線模型的建構(gòu)。利用傳感器捕捉游客自然步行數(shù)據(jù)，識別描述導(dǎo)航行為的行人向量場，獲得流線向量場數(shù)據(jù)；應(yīng)用角點檢測算法獲得用戶行為的追蹤特征，建立算法代碼，提取、獲得數(shù)據(jù)。通過連續(xù)使用LK算法即可求得從第一幀圖像到最后一幀圖像關(guān)鍵角點的位置變化，從而實現(xiàn)光流的跟蹤。

用戶行為動線圖直接反映空間布置關(guān)系，提高空間流線與用戶動線的契合度和真實性；用戶傾向于在靠近信息標記點時步行并調(diào)整運動方向，用戶的行為與其動機存在相關(guān)性；個人行為習(xí)慣在決定意圖中的顯著作用；用戶的情緒反應(yīng)與行為流線存在強烈相關(guān)性，如圖2所示。

圖2 人流軌跡線的選擇

3.2 信息傳播的用戶體驗?zāi)Ｐ徒?gòu)

此模型基于行為動線和感性語義的研究，對情感術(shù)語，開發(fā)更多數(shù)據(jù)集，建立術(shù)語庫，豐富情緒元素的測量，使信息傳播設(shè)計能準確地捕捉到用戶的情感反應(yīng)，及時報告用戶經(jīng)歷的情緒類型。通過8種基本的用戶的不同情緒，以循環(huán)的方式排列，如圖3所示?？蚣茏韵露希宰笙蛴业那榫w由負能量（消極情緒）到正能量（積極情緒）的變化，反應(yīng)用戶積極情緒的變化，反之相反。8個維度分別是：有序舒適安全—混亂苦悶危險，激情四射—疲乏淡然，快樂幸?！^失望，休閑寧靜—群情激憤，將 “有序的”感性語義設(shè)定為積極情緒、正能量體驗維度。循環(huán)狀態(tài)呈現(xiàn)用戶的情緒變化過程；本模型結(jié)合視覺眼動儀測試特點，可以捕捉用戶的視覺行為軌跡，也可檢測用戶攝影攝像圖片素材的質(zhì)量，記錄眼動跟蹤分析的節(jié)點，鎖定位置測試情緒粒子，反應(yīng)情緒類型。

圖3 情緒體驗?zāi)Ｐ?/p>

3.3 移動媒體的信息服務(wù)系統(tǒng)建立

在行為動線和體驗?zāi)Ｐ偷幕A(chǔ)上建立一個合適的信息框架。從設(shè)計的角度對用戶體驗的要素進行模塊化處理，主要應(yīng)用于信息服務(wù)語境中的智能平臺設(shè)計。該模型分為5個層次：即界面、框架、結(jié)構(gòu)、范圍和策略。在另一個軸上，可以與功能、信息元素 相 關(guān) （參 見： Garrett.2006：36，37）。

建立移動媒體服務(wù)平臺的用戶任務(wù)模型。該模型框架優(yōu)化了傳統(tǒng)信息服務(wù)結(jié)構(gòu)的不完善，增加和強化了系統(tǒng)性組織結(jié)構(gòu)，增加游客的互動環(huán)節(jié)、咨詢服務(wù)與配送流程，在各個接觸點強調(diào)信息反饋和評價，體現(xiàn)用戶的參與性體驗，增強了視覺效果[15]。紅色區(qū)域為核心內(nèi)容體驗的環(huán)節(jié)。根據(jù)用戶對移動端APP設(shè)計個性的需求、用戶對移動信息服務(wù)平臺的目標和服務(wù)藍圖，制定移動服務(wù)平臺的功能、交互流程，并依據(jù)用戶行為和認知的研究成果調(diào)整具體的功能架構(gòu)。如圖4所示，主要包括用戶信息整合服務(wù)，服務(wù)特征及服務(wù)共建，個人服務(wù)線索（個人中心），將空間的有序性應(yīng)用于時間布局、空間布局、信息設(shè)計、尋路系統(tǒng)（社區(qū)動態(tài)）和感官設(shè)計（幫助中心）5個功能板塊。

圖4 移動空間信息服務(wù)系統(tǒng)模型

3.4 信息傳播系統(tǒng)設(shè)計方法

信息傳播設(shè)計研究內(nèi)容，如圖5所示。 （參見：Definition of the idX group，2007）所示。記錄信息，傳達意義，增加工作記憶力，方便查詢，方便發(fā)現(xiàn)，支持感知推理，加強檢測和識別，提供實際和理論世界的模式，提供數(shù)據(jù)操縱。為了使所有涉及到的用戶滿意，需要對給定系統(tǒng)的信息進行設(shè)想、規(guī)劃、創(chuàng)建、實施、服務(wù)、使用、更新以及最終修改或回收。

圖5 信息設(shè)計項目流程圖

3.4.1 移動終端服務(wù)平臺信息傳播設(shè)計針對現(xiàn)階段服務(wù)平臺所存在的一系列問題，參照2010年國際標準化組織認定的以人為本的交互設(shè)計準則，結(jié)合情感記憶的研究，建立移動終端個性化主題標識設(shè)計模式是十分必要的。通過以人為中心的評估方法，不斷完善與迭代設(shè)計方案，綜合交叉多學(xué)科知識背景，作為理論技術(shù)的支撐：

(1)原型設(shè)計：在任務(wù)模型基礎(chǔ)上，開發(fā)原型圖設(shè)計，為界面設(shè)計建立框架和結(jié)構(gòu)，如圖6所示。

(2)交互設(shè)計：交互設(shè)計關(guān)注的是信息服務(wù)系統(tǒng)的可用性，特別是關(guān)注它們?nèi)绾蜗蛴脩舫尸F(xiàn)信息以及如何響應(yīng)來自用戶的命令和輸入。

將用戶體驗添加到交互式服務(wù)設(shè)計循環(huán)中：基于角色的方法。服務(wù)可以定義為通過為另一實體或?qū)嶓w本身的利益而采取的行動、流程和績效，應(yīng)用專門知識和技能（Vargo和Lusch,2004）。服務(wù)業(yè)作為一個重要的經(jīng)濟體已經(jīng)存在了數(shù)百年?，F(xiàn)代服務(wù)業(yè)是在現(xiàn)代科學(xué)、信息技術(shù)和現(xiàn)代管理的最新成果的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。

(3)應(yīng)用平臺：可以采用微信小程序的形式。主要給企業(yè)、政府、媒體、其他組織或個人的開發(fā)者在微信平臺上提供服務(wù)。用戶可以在微信程序內(nèi)使用“掃一掃”即可打開便捷應(yīng)用程序，方便快捷，該特性與此次項目的需求十分貼合。

開發(fā)環(huán)境。此次開發(fā)的主要環(huán)境是Mac平臺的微信開發(fā)者工具，通過該開發(fā)者工具可以使用公眾號網(wǎng)頁調(diào)試，開發(fā)者可以調(diào)試微信網(wǎng)頁授權(quán)和微信JS-SDK；使用小程序調(diào)試，開發(fā)者可以完成小程序的API和頁面的開發(fā)調(diào)試、 代碼查看和編輯、小程序預(yù)覽和發(fā)布等功能，開發(fā)環(huán)境如圖6所示。

圖6 微信空間小程序開發(fā)環(huán)境

(4)編程語言：整個小程序框架系統(tǒng)分為兩部分:邏輯層(App Service)和視圖層 (View)。

(5)設(shè)計元素：視圖層使用微信自己的描述語言WXML和WXSS，邏輯層使用JavaScript。接口元素包括：輸入控件為復(fù)選框、單選按鈕、下拉列表、列表框、按鈕、切換、文本字段、日期字段；導(dǎo)航組件為滑塊、搜索字段、分頁、滑塊、標簽、標識；信息組件為：工具提示、圖標、進度條、通知、消息框、模式窗口。移動框架使用的工具包，如表1所示。

表1 移動框架使用的界面設(shè)計工具包

3.4.2 移動終端服務(wù)平臺的信息可視化設(shè)計信息可視化設(shè)計如下：

（1）色彩系統(tǒng)：各種顏色的特征和象征性會引起人們情緒反應(yīng)及影響旅游行為。在不同的文化中，不同的顏色象征意義不同，如圖7所示。

圖7 郵輪信息服務(wù)平臺色彩設(shè)計系統(tǒng)

（2）字體系統(tǒng)：平臺界面的字體系統(tǒng)應(yīng)注意編排的邏輯性和清晰度，信息才能更加易讀易懂。字體編排應(yīng)遵循幾項原則:字距與行距保持合理的間隔比例，上下文對齊，字體清晰，盡可能用等線體；字體統(tǒng)一，不要羅列太多字體，可以用粗體強調(diào)作用；注意字距間隔勻稱，不要出現(xiàn)斷字斷句；字距永遠小于行距。標題統(tǒng)一采用12~18 px宋體 （粗），英文采用12~18 px Times New Roman；圖片格式標題文本統(tǒng)一采用宋體，字號不做絕對限制；文案如類目、正文、備注等，統(tǒng)一采用宋體，需醒目時可加粗，正文排版為宋體，采用8~10.5 px。文本格式如圖8所示。

圖8 信息服務(wù)平臺字體設(shè)計系統(tǒng)

（3）圖形設(shè)計：平臺界面中的圖形圖標是用戶行為情感化設(shè)計的重要內(nèi)容元素，最終的設(shè)計元素是圖形，或者是用來建立或輔助視覺體驗的圖像。圖形可以用來補充外觀和感覺，或者作為與文本內(nèi)聯(lián)顯示的內(nèi)容。移動設(shè)計中最常見的圖形形式是圖標。圖像學(xué)有助于在有限的視覺空間中向用戶傳達想法和行動，這樣做是為了確保用戶清楚地看到圖標的含義。

設(shè)計實驗及高保真效果圖。將各系統(tǒng)設(shè)計元素整合，提取界面設(shè)計風(fēng)格的整體調(diào)性有序、精致、安全及多元化，如圖9所示。

圖9 郵輪信息服務(wù)平臺界面設(shè)計的高保真效果圖

用戶在公共空間的感知，通過情緒體驗維度來識別，讓研究者了解游客的真實情感反應(yīng)；空間是影響游客認知情感的重要因素[16]，不同環(huán)境、氣候、人文因素等對情緒體驗有重要影響，因此，影響情感識別的精準性。公共空間的體驗?zāi)Ｐ褪遣煌瑢哟慰臻g的感知影響游客的行為研究，對社交媒體的信息設(shè)計提供認知方法。

四、可用性評價方法

基于情感識別及情緒反應(yīng)模型構(gòu)建，應(yīng)用FAHP模糊層次法評價研究成果的有序性、安全性、有效性、可達性；測量分析情緒反應(yīng)誘發(fā)腦電能力的變化，評價用戶滿意度。

4.1 生理指標測量是滿意度選取的方法

可用性測量過程中，被試者需要完成預(yù)先設(shè)定好的測量任務(wù)、調(diào)研問卷，還會表現(xiàn)出多種情緒反應(yīng)，捕捉和記錄被試者的反應(yīng)，如喜悅、驚訝、厭煩、緊張、鎖眉、瞪眼、握拳等;可以用同步視頻記錄快速行為，如臉部表情識別；眼睛無法判斷的生理狀態(tài)可以用儀器測量指標方法，如心率、血壓、呼吸、眼跳、眨眼、體溫等，在可用性測試中這些指標是很重要的分析數(shù)據(jù)。

用戶眼動所關(guān)注的數(shù)據(jù)表明：

（1）掃視路徑(Scan Path)是呈現(xiàn)眼球活動的軌跡與在節(jié)點位置停留的時長。掃視路徑長度(Scanpath Length)解釋為各關(guān)注點(Point of Regard，POR)間的總長度；掃視路徑時間(Scanpath Duration)是用戶在掃視過程中所持續(xù)的時間。運用視覺眼動儀等儀器設(shè)備捕捉用戶的眼球掃視軌跡，最小化掃視路徑，增強捕捉信息的效度；也可以獲得掃描路徑總長度的數(shù)據(jù)，來比較不同用戶界面的搜索效度。研究表明，掃視路徑的長度與用戶的搜索效度成反相關(guān)性，掃視路徑越長搜索效度越低；掃視時間與路徑長度成正比，掃視時間越短，搜索效度越高[17]。

（2）注視時間(Fixation Duration)是目光聚焦在某個點持續(xù)的時長。與用戶搜索信息難度成正相關(guān)性，當(dāng)認知的內(nèi)部表征匹配時間較長，說明認知信息特征搜索的難度較大，注視時間會較長，反之相反。因此，界面設(shè)計的視覺元素表達，直接影響認知行為，圖式化意象語義表達與注視時間成顯著的負相關(guān)性，圖式化語義表達越充分，學(xué)習(xí)效率越高，注視時長越短；文字表達效果要低于圖式化語義，因此，注視時長較長；注視時間越短，說明視覺元素的清晰度越高。

（3）注視次數(shù)(Post Target Fixation)是用戶在關(guān)注目標后需要反復(fù)求證的，呈現(xiàn)的注視次數(shù)過多，表明目標信息的界面設(shè)計可能存在一定問題，造成傳播路徑不暢。比如，標識隱喻不明確，過于抽象容易造成認知的歧義，識別度降低，造成反復(fù)注視。因此，注視次數(shù)的統(tǒng)計和計算可以對滿意度的可用性指標作出客觀評價。

4.2 用戶滿意度關(guān)系的實驗驗證眼動生理指標的準確性

4.2.1 實驗設(shè)計通過觀察眨眼間隔獲得眼動生理指標，分析相關(guān)性以及相關(guān)性的大小，求證眨眼間隔與用戶主觀滿意度之間的可用性關(guān)系。

將數(shù)據(jù)作以下分類： （A）用戶滿意度評價； （B）眨眼間隔最大值；（C）眨眼間隔最小值； （D）眨眼間隔平均值； （E）眨眼間隔標準差。

在實驗開始前，首先對眼動儀進行檢查與校正；其次，準備一張風(fēng)景照片和背景音樂，讓被試者關(guān)注1 min，來放松他們的心情；第三，讓被試者了解測試的主要目標和過程，回答被試的問題，并進行快速完成測試任務(wù)。依次觀察圖片，每張觀察時間為30 s，順序隨機；第四，測試完成后，繼續(xù)完成李克特五點調(diào)研量表的滿意度評價。

4.2.2 腦電生理指標的用戶滿意度驗證該實驗采用機器學(xué)習(xí)的方法，評估情緒識別過程中腦電圖（EEG）隨時間的穩(wěn)定模式，以研究情緒識別中腦電穩(wěn)定性的識別。為了驗證本研究使用的機器學(xué)習(xí)算法的效率，使用DEAP數(shù)據(jù)集和一個新開發(fā)的數(shù)據(jù)集，系統(tǒng)地評估各種常用的特征提取、特征選擇、特征平滑和模式分類方法的性能。運用由上海交通大學(xué)開發(fā)的情緒腦電圖數(shù)據(jù)集SEED（SJTU Emotion EEG Dataset，“交大”情緒腦電圖數(shù)據(jù)集），以評估跨學(xué)科和課程的穩(wěn)定模式和圖像。研究表明，利用腦電圖建立情緒識別計算模型是具有有效性和可行性的。

4.2.3 數(shù)據(jù)依據(jù)已有相關(guān)研究表明，腦電對情緒的表達具有穩(wěn)定的模式[18]。實驗發(fā)現(xiàn)6種不同的特征和電極組合對于基于腦電圖的情緒識別是有效的：功率譜密度（PSD）、差分熵（DE）、差分不對稱（DASM）、理性不對稱（RASM）、不對稱（ASM），以及腦電圖的不同尾狀特征。根據(jù)5個頻段：Delta:δ（1~3 Hz）、Theta:θ（4~7 Hz）、Alpha:α（8~13 Hz）、Beta:β（14~30 Hz）和Gamma:γ（31~50 Hz），計算PSD特征。對于不同的腦電頻段，高頻段對于情緒具有清晰的表達模式。圖10[11]描述了積極、中立和消極情緒的平均神經(jīng)模型。

圖10 不同情緒狀態(tài)下的大腦能量分布圖

五、結(jié) 語

腦電測試生理指標驗證眼動跟蹤實驗，首先主觀分析喜歡、效價、喚醒、支配和熟悉度評分的客觀性、科學(xué)性，驗證了主觀評價方法的真實有效性、可行性在界面設(shè)計作品的刺激背景下，它們可以作為情感狀態(tài)的有效指標。然后，將評分與腦電圖的相關(guān)性分析，運用不同情緒狀態(tài)下的大腦能量分布圖測試設(shè)計結(jié)果。實驗結(jié)果表明，與積極、中立和消極情緒相關(guān)的神經(jīng)信號確實存在，正向情緒誘發(fā)類別中高頻段顳葉能量普遍較高，非正向情緒誘發(fā)類別中高頻段顳葉能量普遍較低，從而客觀判斷、評價界面設(shè)計素材的優(yōu)劣性，驗證了設(shè)計方法的正確性。

通過對眼動技術(shù)評價方法和腦電技術(shù)評價方法的界面設(shè)計滿意度排序比較，證實了眼動技術(shù)和腦電技術(shù)運用在主觀評價界面設(shè)計的真實性、精準性，從而驗證了智能傳播信息服務(wù)平臺建立的有序性。正向情緒誘發(fā)的設(shè)計素材是信息圖形符號、圖片、3D動畫圖形；非正向情緒誘發(fā)的設(shè)計素材是混亂的排列次序、大篇幅文字、暗淡的色彩、過大的空間排列。

情感識別是判斷用戶行為的標準，用戶行為動線研究與空間信息傳播設(shè)計存在很強相關(guān)性，情緒反應(yīng)對用戶的滿意度具有強烈影響。基于認知心理學(xué)理論和生理信號的實驗方法來測量用戶情感的信息傳播設(shè)計更具有效性。