數(shù)據(jù)與知識(shí)聯(lián)合驅(qū)動(dòng)的移動(dòng)應(yīng)用交互界面設(shè)計(jì)

尹浩，姜澤勛，趙冰

（1.清華大學(xué)北京信息科學(xué)與技術(shù)研究中心，北京 100084；2.中國(guó)傳媒大學(xué)動(dòng)畫(huà)學(xué)院，北京 100024）

1 引言

人類(lèi)歷史與社會(huì)的變革和進(jìn)步往往伴隨著新技術(shù)的發(fā)明與應(yīng)用。20世紀(jì)以來(lái)，數(shù)字技術(shù)與數(shù)字媒介的迅速發(fā)展構(gòu)建出了一個(gè)全新的數(shù)字時(shí)代，人們感知世界與相互交流的方法比之前任何時(shí)代都更加豐富，藝術(shù)、社會(huì)、政治、經(jīng)濟(jì)、文化等諸多方面與數(shù)字世界不斷相互滲透與融合［1］。人與計(jì)算機(jī)的交互在這個(gè)時(shí)代變得尤為重要，其中，智能手機(jī)與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展極大拓展人機(jī)交互技術(shù)可觸及的用戶(hù)群體和市場(chǎng)規(guī)模。美國(guó)移動(dòng)應(yīng)用報(bào)告［2］中的數(shù)據(jù)顯示，目前移動(dòng)應(yīng)用已經(jīng)以52%的比例牢牢占領(lǐng)著人們使用媒體設(shè)備的時(shí)間。根據(jù)統(tǒng)計(jì)［3］，每個(gè)智能手機(jī)用戶(hù)平均每天花費(fèi)3小時(shí)在各個(gè)移動(dòng)應(yīng)用上，每月平均要使用40個(gè)移動(dòng)應(yīng)用。在2019年，消費(fèi)者在全球各大應(yīng)用商店上消費(fèi)已經(jīng)超過(guò)1540億美元［4］，并仍然在快速發(fā)展。用戶(hù)與市場(chǎng)的發(fā)展為人機(jī)交互技術(shù)的應(yīng)用提供了更加豐富的場(chǎng)景，也推動(dòng)了相關(guān)技術(shù)研究。

隨著移動(dòng)應(yīng)用市場(chǎng)的迅速發(fā)展，用戶(hù)和市場(chǎng)對(duì)于移動(dòng)應(yīng)用質(zhì)量的要求也在不斷提高。因?yàn)橹悄苁謾C(jī)受限的用戶(hù)交互途徑和屏幕尺寸，結(jié)合移動(dòng)應(yīng)用用戶(hù)快節(jié)奏的應(yīng)用場(chǎng)景，移動(dòng)應(yīng)用的交互界面設(shè)計(jì)變得尤為重要［5］，其重要性甚至超過(guò)了移動(dòng)應(yīng)用的功能與內(nèi)容，能很大程度上影響應(yīng)用設(shè)計(jì)質(zhì)量和用戶(hù)留存度，所以研究和理解交互界面設(shè)計(jì)與用戶(hù)反饋（feedback）之間的關(guān)系就顯得十分重要，能幫助設(shè)計(jì)師與開(kāi)發(fā)者更有針對(duì)性的優(yōu)化移動(dòng)應(yīng)用的交互界面，提高用戶(hù)體驗(yàn)。許多相關(guān)研究嘗試總結(jié)出具有共性的移動(dòng)應(yīng)用交互界面設(shè)計(jì)方法與標(biāo)準(zhǔn)［6-10］。一方面，交互界面設(shè)計(jì)涉及主觀審美評(píng)判，有研究表明，文化背景和年齡等因素都會(huì)影響受眾的主觀審美傾向，不存在統(tǒng)一的美學(xué)度量衡。另一方面，移動(dòng)應(yīng)用是面向海量用戶(hù)的人機(jī)交互場(chǎng)景，需要具有共性的設(shè)計(jì)方法與標(biāo)準(zhǔn)來(lái)指導(dǎo)移動(dòng)應(yīng)用交互界面的設(shè)計(jì)，使得交互界面設(shè)計(jì)特征之間的關(guān)系復(fù)雜，影響用戶(hù)反饋的形式也更加多變，所以基于有限樣本的定性研究難以系統(tǒng)性的在交互界面設(shè)計(jì)與用戶(hù)反饋之間建立關(guān)系，同時(shí)經(jīng)驗(yàn)性研究時(shí)間上的滯后性也無(wú)法適應(yīng)當(dāng)前快速變化的大眾審美，因此定性研究難以支撐移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的交互界面設(shè)計(jì)研究。

針對(duì)交互界面設(shè)計(jì)的復(fù)雜性，為了系統(tǒng)性的研究移動(dòng)應(yīng)用交互界面設(shè)計(jì)與用戶(hù)反饋之間的關(guān)系，本文嘗試回答以下理論問(wèn)題：

①交互界面視覺(jué)特征是否會(huì)影響用戶(hù)的反饋和體驗(yàn)？

②不同的視覺(jué)特征對(duì)用戶(hù)體驗(yàn)的影響程度是否不同？

③如何利用數(shù)據(jù)與計(jì)算能力優(yōu)化移動(dòng)應(yīng)用交互界面設(shè)計(jì)？

為了回答以上問(wèn)題，本文提出了數(shù)據(jù)與知識(shí)聯(lián)合驅(qū)動(dòng)的移動(dòng)應(yīng)用交互界面設(shè)計(jì)方法，通過(guò)數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法厘清交互界面設(shè)計(jì)視覺(jué)特征與用戶(hù)反饋之間的關(guān)系，主要包含以下步驟：

①構(gòu)建數(shù)據(jù)集：本文通過(guò)自動(dòng)化移動(dòng)應(yīng)用交互界面獲取工具（AMACS，Automated Mobile Application Content Sensing）收集移動(dòng)應(yīng)用交互界面數(shù)據(jù)，并進(jìn)一步結(jié)合應(yīng)用市場(chǎng)數(shù)據(jù)與用戶(hù)評(píng)分，構(gòu)建移動(dòng)應(yīng)用交互數(shù)據(jù)集，解決傳統(tǒng)理論研究樣本集小的問(wèn)題；

②量化視覺(jué)特征：基于現(xiàn)有定性移動(dòng)應(yīng)用交互界面設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)集，定義移動(dòng)應(yīng)用交互界面設(shè)計(jì)視覺(jué)特征，包括界面對(duì)比度、一致性等；

③分析特征關(guān)系：利用決策樹(shù)和支持向量回歸等機(jī)器學(xué)習(xí)方法，分析交互界面設(shè)計(jì)視覺(jué)特征與用戶(hù)反饋之間關(guān)系；

④形成知識(shí)：利用決策樹(shù)模型反推特征范圍，產(chǎn)生定量移動(dòng)應(yīng)用交互界面設(shè)計(jì)原則。

通過(guò)以上步驟，本文充分利用現(xiàn)有的交互設(shè)計(jì)理論知識(shí)與海量移動(dòng)應(yīng)用交互數(shù)據(jù)來(lái)產(chǎn)生新的移動(dòng)應(yīng)用交互設(shè)計(jì)原則、方法與標(biāo)準(zhǔn)。全文結(jié)構(gòu)如下，第2章綜述相關(guān)工作，第3章描述構(gòu)建數(shù)據(jù)集的方法和過(guò)程，第4章描述了識(shí)別移動(dòng)應(yīng)用交互界面設(shè)計(jì)視覺(jué)特征的方法，第5章分析了視覺(jué)特征與用戶(hù)反饋之間的關(guān)系，第6章通過(guò)模型歸納交互界面設(shè)計(jì)原則，第7章對(duì)文章進(jìn)行總結(jié)，并展望未來(lái)工作。

2 相關(guān)工作

近年來(lái)，人與計(jì)算機(jī)的關(guān)系正在從“人機(jī)交互”向“人機(jī)共生”發(fā)展［11］，研究者在不斷探索人機(jī)自然融合、深度協(xié)作的技術(shù)發(fā)展方向，新型信息技術(shù)的不斷涌現(xiàn)和消費(fèi)電子市場(chǎng)的快速發(fā)展都為人機(jī)交互技術(shù)的發(fā)展帶了全新的機(jī)遇。

現(xiàn)有的移動(dòng)應(yīng)用交互界面設(shè)計(jì)研究主要基于定性設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，比如文章［6］總結(jié)了5個(gè)被討論和引用最多的交互界面設(shè)計(jì)原則，包括一致性、層級(jí)關(guān)系、對(duì)比度、平衡感與和諧感。研究工作［7］通過(guò)比較不同的購(gòu)物應(yīng)用的界面設(shè)計(jì)，分析用戶(hù)對(duì)不同設(shè)計(jì)特性的偏愛(ài)程度。文章［8］分析了老齡用戶(hù)使用移動(dòng)醫(yī)療應(yīng)用的行為，提出了針對(duì)老齡用戶(hù)的應(yīng)用界面設(shè)計(jì)要充分考慮用戶(hù)的文化背景。這類(lèi)定性研究能為相關(guān)的交互設(shè)計(jì)工作提供思路與依據(jù)，但樣本數(shù)有限的定性研究難以充分客觀的感知用戶(hù)的交互審美傾向，用戶(hù)的審美主觀性和交互行為本身的復(fù)雜性使得基于經(jīng)驗(yàn)總結(jié)和定性分析難以在交互界面設(shè)計(jì)的復(fù)雜要素之間建立因果關(guān)系，所以現(xiàn)有方法無(wú)法解決當(dāng)前交互設(shè)計(jì)中面臨的挑戰(zhàn)。

為了解決以上挑戰(zhàn)，基于人工智能的人機(jī)交互界面設(shè)計(jì)是重要發(fā)展方向之一，目標(biāo)是通過(guò)人工智能研究具有基礎(chǔ)指導(dǎo)意義的人機(jī)交互與界面設(shè)計(jì)規(guī)則。Swire［12］通過(guò)深度學(xué)習(xí)的方法提取交互界面特征，并支持通過(guò)草圖進(jìn)行快速搜索和輔助設(shè)計(jì)。文章［13］在［14］收集的數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究移動(dòng)應(yīng)用界面設(shè)計(jì)模型和交互模式，并把相關(guān)成果和研究思路成果推廣到服裝設(shè)計(jì)［15］等相關(guān)領(lǐng)域。

基于數(shù)據(jù)的移動(dòng)應(yīng)用交互界面設(shè)計(jì)分析需要數(shù)據(jù)集的支撐，但移動(dòng)應(yīng)用交互界面數(shù)據(jù)獲取是具有挑戰(zhàn)性的。交互數(shù)據(jù)獲取的方式主要分為兩種：白盒測(cè)量和用戶(hù)側(cè)黑盒采集。白盒測(cè)量的方式簡(jiǎn)單直接，能獲取到相對(duì)準(zhǔn)確的交互數(shù)據(jù)，但需要交互目標(biāo)和用戶(hù)的配合，適用的應(yīng)用場(chǎng)景較少，大部分場(chǎng)景還是需要使用黑盒的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取，如［16-17］采用類(lèi)似自動(dòng)化測(cè)試的方式實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的交互數(shù)據(jù)獲取，但無(wú)法很好的保證效率與隱私。文章［14］采用眾籌的方式采集移動(dòng)應(yīng)用交互數(shù)據(jù)，這類(lèi)方法依賴(lài)于人工，成本高，可拓展性差。

3 構(gòu)建數(shù)據(jù)集

海量的數(shù)據(jù)是在用戶(hù)主觀審美與大眾公共審美要素之間建立關(guān)聯(lián)的“橋梁”，但目前缺乏大規(guī)模移動(dòng)應(yīng)用交互界面數(shù)據(jù)集和獲取工具，面臨的主要技術(shù)挑戰(zhàn)包括：1）移動(dòng)應(yīng)用大部分是閉源程序，無(wú)法獲得到源代碼并進(jìn)行分析，在不使用源碼分析的情況下，能獲取到的應(yīng)用內(nèi)容和系統(tǒng)信息都十分有限；2）受限跳轉(zhuǎn)和動(dòng)態(tài)內(nèi)容也使得探索移動(dòng)應(yīng)用變得具有挑戰(zhàn)性，移動(dòng)內(nèi)容經(jīng)常是與相關(guān)移動(dòng)應(yīng)用強(qiáng)耦合的，在不安裝和使用相關(guān)移動(dòng)應(yīng)用的情況下無(wú)法直接獲取移動(dòng)應(yīng)用內(nèi)容。

為了應(yīng)對(duì)移動(dòng)應(yīng)用交互界面難獲取的挑戰(zhàn)，作者提出了一種自動(dòng)移動(dòng)應(yīng)用交互界面獲取工具AMACS（Automated MobileApplication Content Sensing）［18］，其主要工作原理如圖1所示，AMACS主要由4個(gè)部分構(gòu)成：1）Android設(shè)備，由于成本和隱私保護(hù)的考慮，AMACS使用了Android虛擬設(shè)備（AVD），以虛擬機(jī)的形式運(yùn)行在服務(wù)器上，能像正常智能手機(jī)一樣安裝和運(yùn)行移動(dòng)應(yīng)用；2）設(shè)備控制器，AMACS利用開(kāi)源的移動(dòng)應(yīng)用測(cè)試工具Appium［19］控制Android設(shè)備和移動(dòng)應(yīng)用。設(shè)備控制器作為遠(yuǎn)程調(diào)試工具與Android設(shè)備通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接，能將邏輯單元的指令翻譯成交互命令，發(fā)送給Android設(shè)備，實(shí)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)設(shè)備探索和提取內(nèi)容的目的；3）邏輯單元，通過(guò)運(yùn)行動(dòng)態(tài)內(nèi)容兼容的探索算法來(lái)為設(shè)備控制器生成指令，實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)應(yīng)用的探索和內(nèi)容獲??；4）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元，負(fù)責(zé)存儲(chǔ)所有從移動(dòng)應(yīng)用獲取的交互界面內(nèi)容和所有的中間結(jié)果，比如應(yīng)用狀態(tài)標(biāo)識(shí)符等。

圖1 移動(dòng)應(yīng)用交互界面獲取工具

AMACS基于交互界面布局樹(shù)（如圖2）對(duì)交互界面進(jìn)行建模識(shí)別，設(shè)計(jì)應(yīng)用狀態(tài)標(biāo)識(shí)符模型，AMACS基于應(yīng)用狀態(tài)標(biāo)識(shí)符，確定移動(dòng)應(yīng)用的狀態(tài)，并追蹤探索路徑，檢索已經(jīng)獲取到的內(nèi)容，支持高效的移動(dòng)應(yīng)用探索和交互界面獲取。

圖2 移動(dòng)應(yīng)用交互界面布局樹(shù)

在應(yīng)用標(biāo)識(shí)狀態(tài)標(biāo)識(shí)符模型的基礎(chǔ)上，如圖3所示，AMACS進(jìn)一步利用有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)模型對(duì)移動(dòng)應(yīng)用進(jìn)行建模。

圖3 移動(dòng)應(yīng)用有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)模型

定義1（移動(dòng)應(yīng)用模型）:

其中∑是輸入集合，包括系統(tǒng)事件和用戶(hù)交互。S是由所有應(yīng)用狀態(tài)標(biāo)識(shí)符組成的狀態(tài)集合，S0是應(yīng)用初始狀態(tài)，一般為應(yīng)用主頁(yè)或者歡迎頁(yè)面。S0為狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程，δ為結(jié)束狀態(tài)，應(yīng)用退出。

在移動(dòng)應(yīng)用模型的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計(jì)了動(dòng)態(tài)內(nèi)容魯棒的移動(dòng)應(yīng)用交互界面探索算法，能夠在沒(méi)有任何先驗(yàn)知識(shí)的情況下自動(dòng)探索移動(dòng)應(yīng)用，并自動(dòng)提取相關(guān)交互數(shù)據(jù)。AMACS 能夠自動(dòng)安裝移動(dòng)應(yīng)用、自動(dòng)生成用戶(hù)交互、提取交互界面和保存截圖，具體采集的交互數(shù)據(jù)包括：

1）交互界面截圖，AMACS 通過(guò)自動(dòng)探索移動(dòng)應(yīng)用，并同時(shí)對(duì)移動(dòng)應(yīng)用交互界面進(jìn)行截圖；

2）原始內(nèi)容布局文件，與交互界面截圖一一對(duì)應(yīng)，以XML 文件的形式輸出，與網(wǎng)頁(yè)源代碼HTML類(lèi)似，包含所有顯示的元素和相關(guān)的屬性，如圖2 所示，能解析成樹(shù)狀結(jié)構(gòu)，從中可以獲得所有元素的位置和大小。

新聞咨詢(xún)類(lèi)的移動(dòng)應(yīng)用具有界面內(nèi)容豐富和交互操作相對(duì)簡(jiǎn)單的特點(diǎn)，適合AMACS 提取豐富的交互界面內(nèi)容，能很好的支撐移動(dòng)應(yīng)用交互界面視覺(jué)特征的分析。本文通過(guò)AMACS 對(duì)109個(gè)該類(lèi)別的移動(dòng)應(yīng)用進(jìn)行了數(shù)據(jù)收集（如表1），主要分為三類(lèi)：國(guó)內(nèi)新聞、國(guó)際新聞和旅游咨詢(xún)。

表1 數(shù)據(jù)集

圖4 是數(shù)據(jù)集中交互界面截圖的示例圖片，紅框標(biāo)記的部分是工具識(shí)別出的頁(yè)面上的關(guān)鍵控件與內(nèi)容，以原始內(nèi)容布局文件的形式輸出。圖4 顯示AMACS 能有效的獲取移動(dòng)應(yīng)用交互界面的截圖，識(shí)別交互界面布局與元素，支撐面向移動(dòng)應(yīng)用的交互界面設(shè)計(jì)定量分析。

圖4 移動(dòng)應(yīng)用交互界面截圖

為了評(píng)估移動(dòng)應(yīng)用的交互界面設(shè)計(jì)質(zhì)量，本文利用網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)和被試實(shí)驗(yàn)收集了兩方面的移動(dòng)應(yīng)用用戶(hù)反饋質(zhì)量指標(biāo)：

①移動(dòng)應(yīng)用下載量，來(lái)自移動(dòng)應(yīng)用榜單網(wǎng)站App Annies［20］的移動(dòng)應(yīng)用的下載量數(shù)據(jù)，可以從一定程度上代表用戶(hù)市場(chǎng)對(duì)應(yīng)用質(zhì)量的評(píng)價(jià)；

②人工評(píng)分，通過(guò)被試人員對(duì)移動(dòng)應(yīng)用交互界面進(jìn)行主觀比較打分，整理后形成移動(dòng)應(yīng)用交互界面設(shè)計(jì)的人工評(píng)分

4 量化視覺(jué)特征

通過(guò)相關(guān)文獻(xiàn)調(diào)研［6］，本文總結(jié)了5個(gè)被討論和引用最多的交互界面設(shè)計(jì)原則，如表2 所示。結(jié)合AMACS 構(gòu)建的數(shù)據(jù)集和定性原則，進(jìn)一步構(gòu)建了相應(yīng)的量化視覺(jué)特征［21-22］。

表2 交互界面設(shè)計(jì)原則

4.1 一致性

一致性是被討論最多的界面設(shè)計(jì)原則之一，文字、顏色、圖片、動(dòng)畫(huà)和導(dǎo)航等設(shè)計(jì)元素應(yīng)該在移動(dòng)應(yīng)用中保持相對(duì)一致［23］，類(lèi)似的屬性和布局能幫助用戶(hù)更快的適應(yīng)和上手［24］?；谝陨隙ㄐ缘拿枋觯恢滦远x為移動(dòng)應(yīng)用所包含的不同的交互界面布局或模式的數(shù)量。頁(yè)面一致性的計(jì)算過(guò)程可以分為以下兩步：

步驟1：計(jì)算界面之間的相似度。本文使用離散余弦變換函數(shù)作為感知哈希函數(shù)［25-26］，計(jì)算交互界面截圖之間相似度，這種方法經(jīng)常用于圖片檢索，感知哈希函數(shù)能針對(duì)每張截圖生成一個(gè)數(shù)字指紋，并基于指紋計(jì)算圖片之間的相似程度。

步驟2：聚類(lèi)。在相似度的基礎(chǔ)上，本文對(duì)圖片進(jìn)行DBSCAN［27］聚類(lèi)，該聚類(lèi)方法的好處是不需要提前設(shè)置聚類(lèi)的類(lèi)別數(shù)量，并且對(duì)噪音具有較強(qiáng)的魯棒性。聚類(lèi)結(jié)果中的類(lèi)別代表移動(dòng)應(yīng)用中存在的不同交互界面模式，類(lèi)別的數(shù)量代表移動(dòng)應(yīng)用的頁(yè)面一致性。

4.2 層級(jí)關(guān)系

層級(jí)關(guān)系用于衡量頁(yè)面或屏幕上的內(nèi)容組織形式是否滿(mǎn)足用戶(hù)的閱讀習(xí)慣。用戶(hù)傾向于通過(guò)層級(jí)關(guān)系判斷內(nèi)容之間的重要程度和關(guān)系［6］，“相似內(nèi)容、相近排列”的原則經(jīng)常用于良好的層級(jí)關(guān)系設(shè)計(jì)，能減少界面的復(fù)雜程度。

本文根據(jù)用戶(hù)使用移動(dòng)設(shè)備的習(xí)慣將層級(jí)關(guān)系分類(lèi)為：

①橫貫?zāi)Ｊ剑喝鐖D5(a)所示，移動(dòng)設(shè)備屏幕被橫向貫穿的線條分割成多塊，主要的元素沿著屏幕自上而下分布；

②非橫貫?zāi)Ｊ剑喝鐖D5(b)所示，屏幕上有縱向的線條對(duì)功能區(qū)域進(jìn)行切分。

圖5 層級(jí)關(guān)系

移動(dòng)應(yīng)用交互界面的原始內(nèi)容布局XML 文件中包含界面顯示的所有元素和相應(yīng)的元素屬性，比如位置和包含文字等。因?yàn)閄ML 文件通?？梢赞D(zhuǎn)化成樹(shù)狀數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其中的點(diǎn)代表頁(yè)面元素，文章［21］中提出了一種自底向上的啟發(fā)式算法通過(guò)界面的樹(shù)狀結(jié)構(gòu)來(lái)判斷頁(yè)面的層級(jí)關(guān)系類(lèi)型，如算法1 所示。

算法1 確定層級(jí)關(guān)系輸入：界面元素樹(shù)T，層級(jí)閾值l，屏幕大小(W,H)1. 目標(biāo)節(jié)點(diǎn)集合：Atar ←{}2. 橫貫節(jié)點(diǎn)數(shù)量：numk ←0 3. 總節(jié)點(diǎn)數(shù)：tot ←0 4. for T 上的每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)n do 5. tot ←tot + 1 6. 找到n之上l的節(jié)點(diǎn)n'7. n'元素的大小為(w',h')8. if w' ≈W then 9. numk ←numk + 1 10. end if 11. end for 12. if numk ≈tot then 13. 界面為橫貫?zāi)Ｊ?4. else 15. 界面為非橫貫?zāi)Ｊ?6. end if

基于數(shù)據(jù)集的分析表明，76%的移動(dòng)應(yīng)用主要的交互界面是橫貫?zāi)Ｊ?，說(shuō)明了移動(dòng)應(yīng)用更傾向于這種層級(jí)關(guān)系模式，這樣也許更加符合用戶(hù)的閱讀習(xí)慣。

4.3 對(duì)比度

對(duì)比度是影響交互界面可讀性和層級(jí)關(guān)系的重要指標(biāo)之一，交互界面通過(guò)顏色、大小和形狀等要素建立對(duì)比度，改善界面的可視度和可讀性［28］。移動(dòng)應(yīng)用中的交互界面不僅要傳遞視覺(jué)信息，還要支持方便高效的交互行為，界面的對(duì)比度能有效影響界面的可用性。因?yàn)槿鄙僖苿?dòng)應(yīng)用對(duì)比度的具體標(biāo)準(zhǔn)與計(jì)算方法，所以本文參考了網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)規(guī)范［29］中的相關(guān)定義。

定義2（移動(dòng)應(yīng)用交互界面對(duì)比度）

其中Lwhite是交互界面上亮色的相對(duì)明度，因?yàn)榇蟛糠纸缑娴哪J(rèn)背景顏色是白色的，所以就選取白色為默認(rèn)的亮色；Ld是界面上主導(dǎo)顏色的相對(duì)明度，文章［21］中提出了一個(gè)啟發(fā)式算法來(lái)確定界面的主導(dǎo)顏色。相對(duì)明度定義如下。

定義3（相對(duì)明度）對(duì)于sRGB 顏色，

L= 0.2126R + 0.7152G + 0.0722B

因?yàn)橐苿?dòng)應(yīng)用界面在某種程度上與網(wǎng)頁(yè)的用處是類(lèi)似的，所以使用以上公式來(lái)確定移動(dòng)應(yīng)用界面的對(duì)比度也是在合理范圍之內(nèi)的。

4.4 平衡感

交互界面設(shè)計(jì)中的平衡感指的是合理布置元素與空間，使頁(yè)面上的任何一部分都不壓過(guò)其他部分。由于文字是大部分移動(dòng)應(yīng)用的用戶(hù)關(guān)注點(diǎn)，本文提出了通過(guò)計(jì)算應(yīng)用界面文字密度分布的方式來(lái)評(píng)價(jià)界面的平衡感。

定義4（文字密度）界面上特定點(diǎn)pos 的密度可以定義為

其中e為交互界面元素集合E 中的元素，Te為元素e中的字符數(shù)量，we,he為元素e的長(zhǎng)和寬。

圖6 是移動(dòng)應(yīng)用界面文字密度分布的熱力圖例子，從圖上可以顯著看出屏幕上的文字密度的頂點(diǎn)在屏幕的右上角，并且向四周以遞減的趨勢(shì)分布。為了方便表示，本文使用文字密度最大處在交互界面上的位置來(lái)代表交互界面的平衡感特征，本文將交互界面按照4x4 分成16 份，并按照1-16 進(jìn)行編號(hào)，文字密度頂點(diǎn)所在的區(qū)域即為平衡感特征。

圖6 平衡感分布

4.5 和諧感

和諧感指的是通過(guò)交互界面設(shè)計(jì)為用戶(hù)提供一個(gè)舒服和具有美感的交互環(huán)境，來(lái)幫助用戶(hù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)［30］。其中，顏色和諧指的是在設(shè)計(jì)中通過(guò)顏色的布置來(lái)提升用戶(hù)感受。顏色和諧［31］包含兩種基本模式：互補(bǔ)和諧，指相反的色調(diào)之間的互補(bǔ)關(guān)系；同色和諧，指類(lèi)似的色調(diào)之間的和諧。

在HSV 顏色模型（色調(diào)、飽和度和明度）中，色調(diào)通常是以角度（［0°,360°］）的方式來(lái)表示的。本方法中將色調(diào)盤(pán)等分成6 等份，每個(gè)部分為60°代表一組相似的顏色。根據(jù)［31］，對(duì)于兩個(gè)不同顏色，如果它們的色相屬于同一部分或相鄰部分，被認(rèn)為是同色和諧；如果兩個(gè)顏色所屬的色相部分相差180°，則認(rèn)為是互補(bǔ)和諧。

定義5（交互界面和諧度）對(duì)于交互界面p，

其中，Ni是屬于(i°,(i+60)°］和((i+180)°,(i+240)°］的像素?cái)?shù)量，Ntot是像素總量。

5 分析特征關(guān)系

分析和理解交互界面設(shè)計(jì)視覺(jué)特征與用戶(hù)反饋之間的關(guān)系，能幫助設(shè)計(jì)師與開(kāi)發(fā)者更有針對(duì)性的優(yōu)化移動(dòng)應(yīng)用的交互界面，提高用戶(hù)體驗(yàn)。但視覺(jué)特征之間的關(guān)系相對(duì)復(fù)雜，比如交互界面的層級(jí)關(guān)系、平衡感和和諧感都會(huì)影響交互界面的一致性；另一方面，視覺(jué)特征影響用戶(hù)反饋的方式也比較復(fù)雜，比如相對(duì)簡(jiǎn)單的交互界面設(shè)計(jì)會(huì)提高交互界面的一致性和簡(jiǎn)化層級(jí)關(guān)系，也許能提高用戶(hù)對(duì)移動(dòng)應(yīng)用的審美評(píng)價(jià)，但簡(jiǎn)化的界面也可能會(huì)使得應(yīng)用無(wú)法快速滿(mǎn)足部分用戶(hù)的交互需求，降低移動(dòng)應(yīng)用的易用性。

為了厘清視覺(jué)特征和用戶(hù)反饋之間的關(guān)系，本章節(jié)定義了兩個(gè)不同用戶(hù)反饋指標(biāo)［21］，如下所示：定義6（下載量指標(biāo)）：對(duì)于移動(dòng)應(yīng)用a，

其中Down(a)為移動(dòng)應(yīng)用a的下載量，d的取值范圍為2到10。

定義7（人工評(píng)分指標(biāo)）：對(duì)于移動(dòng)應(yīng)用a，

其中t(p)為頁(yè)面p的人工評(píng)分，P(a)為移動(dòng)應(yīng)用a的頁(yè)面集合，Norm為歸一化函數(shù)。

下載量指標(biāo)相對(duì)綜合，表示用戶(hù)對(duì)于移動(dòng)應(yīng)用質(zhì)量的總體評(píng)價(jià)，而人工評(píng)分指標(biāo)代表用戶(hù)對(duì)于交互界面設(shè)計(jì)的評(píng)價(jià)。

基于以上用戶(hù)反饋指標(biāo)，本文首先計(jì)算了特征與指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)，結(jié)果展示在表格3 中。從結(jié)果中可以看出，下載量和人工評(píng)分之間的相關(guān)度比較低，只有0.078，說(shuō)明影響下載量的不只是交互界面設(shè)計(jì)，可能還有其他的因素發(fā)生作用。單個(gè)視覺(jué)特征和用戶(hù)反饋指標(biāo)之間并沒(méi)有特別強(qiáng)的直接線性相關(guān)性，說(shuō)明特征與指標(biāo)之間的關(guān)系更加復(fù)雜。

表3 相關(guān)系數(shù)

為了進(jìn)一步挖掘多個(gè)視覺(jué)特征與用戶(hù)反饋之間的深層次關(guān)系，本文使用的是相對(duì)簡(jiǎn)單和直接的支持向量回歸（SVR）［32］的方法。支持向量回歸與支持向量機(jī)（SVM）［33］的分類(lèi)方法類(lèi)似，使用的核函數(shù)是徑向基函數(shù)［34］，主要思路是在變化過(guò)的特種空間內(nèi)調(diào)整超平面來(lái)最大化間距和最小化誤差，從而發(fā)現(xiàn)特征和質(zhì)量指標(biāo)之間的關(guān)系。利用第4 章中提出的5個(gè)量化特征對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練與交叉驗(yàn)證，在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，隨機(jī)的將數(shù)據(jù)集分成70%的訓(xùn)練集和30%的測(cè)試集，并經(jīng)過(guò)20次的重復(fù)交叉驗(yàn)證來(lái)獲得更加穩(wěn)定的結(jié)果。

圖7(a)展示了針對(duì)下載量指標(biāo)的預(yù)測(cè)誤差分布，圖7(b)是針對(duì)人工評(píng)分指標(biāo)的預(yù)測(cè)誤差分布。對(duì)于下載量指標(biāo)而言，結(jié)果顯示平均預(yù)測(cè)誤差1.40，80%的測(cè)試點(diǎn)誤差小于2.0。對(duì)于人工評(píng)分指標(biāo)而言，平均預(yù)測(cè)誤差是0.217，80%的測(cè)試點(diǎn)誤差小于0.3?？傮w而言，只使用簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和默認(rèn)參數(shù)的情況下，SVR就能有效的感知移動(dòng)應(yīng)用界面視覺(jué)特征和用戶(hù)反饋指標(biāo)之間的關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果也證明了提出的定量特征和非線性的估計(jì)方法能用于進(jìn)行用戶(hù)反饋的估計(jì)。

圖7 誤差累計(jì)分布圖

在此基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步拓展分析模型，基于以下三種機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)分析界面視覺(jué)特征與下載量質(zhì)量指標(biāo)之間的非線性關(guān)系：

①樸素貝葉斯是應(yīng)用最為廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)算法之一，使用概率統(tǒng)計(jì)的方法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類(lèi)；

②支持向量機(jī)是一類(lèi)監(jiān)督學(xué)習(xí)分類(lèi)方法，其原理是在樣本空間內(nèi)求解滿(mǎn)足條件的超平面；

③決策樹(shù)能夠表示分類(lèi)結(jié)果與參數(shù)概率之間的樹(shù)狀映射關(guān)系，樹(shù)中每個(gè)分叉路徑則代表的某個(gè)參數(shù)判斷條件，而每個(gè)葉結(jié)點(diǎn)代表分類(lèi)結(jié)果，對(duì)應(yīng)從根節(jié)點(diǎn)到該葉節(jié)點(diǎn)的路徑即特征分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)。

模型訓(xùn)練與驗(yàn)證的結(jié)果展示在圖8和表4中。

表4 模型估計(jì)準(zhǔn)確度

從圖8 和表4 可以看出決策樹(shù)在分類(lèi)準(zhǔn)確度上在三種方法中表現(xiàn)最好，能達(dá)到83.5%的準(zhǔn)確度，平均誤差只有0.362，表示決策樹(shù)模型能相對(duì)準(zhǔn)確的表示視覺(jué)特征與下載量指標(biāo)之間的關(guān)系。

圖8 下載量估計(jì)誤差

在決策樹(shù)模型的基礎(chǔ)上，可以計(jì)算出不同特征之間的不同權(quán)重，表5 表示決策樹(shù)模型中的特征權(quán)重，可以看出一致性、對(duì)比度和和諧感與下載量之間的關(guān)系更加密切，在交互界面設(shè)計(jì)中應(yīng)該更加關(guān)注。

表5 決策樹(shù)模型特征權(quán)重

6 形成知識(shí)

第5 章通過(guò)非線性的支持向量回歸模型在交互設(shè)計(jì)視覺(jué)特征與用戶(hù)反饋指標(biāo)之間建立了關(guān)系，但設(shè)計(jì)師與開(kāi)發(fā)者無(wú)法直接通過(guò)抽象的機(jī)器學(xué)習(xí)模型指導(dǎo)和優(yōu)化移動(dòng)應(yīng)用的交互界面設(shè)計(jì)。為了產(chǎn)生具有可讀性和可操作性的交互界面設(shè)計(jì)原則，本文通過(guò)對(duì)支持向量回歸模型離散化，設(shè)置質(zhì)量指標(biāo)的特征閾值點(diǎn)，將支持向量回歸模型轉(zhuǎn)化為決策樹(shù)，從而分析出關(guān)鍵的視覺(jué)設(shè)計(jì)特征邊界［21］。

優(yōu)質(zhì)移動(dòng)應(yīng)用的質(zhì)量指標(biāo)閾值特征點(diǎn)設(shè)置為：

1）移動(dòng)應(yīng)用下載量指標(biāo)da> 8；

2）移動(dòng)應(yīng)用交互設(shè)計(jì)人工評(píng)分Sa處于數(shù)據(jù)集整體前10%。

通過(guò)對(duì)支持向量回歸模型離散化，結(jié)合以上特征點(diǎn)，對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行可視化，可以得到圖9 為滿(mǎn)足下載量指標(biāo)閾值的樣本點(diǎn)決策樹(shù)，圖10 為滿(mǎn)足人工評(píng)分指標(biāo)閾值的樣本點(diǎn)決策樹(shù)。

圖10 人工評(píng)分指標(biāo)決策樹(shù)

進(jìn)一步，對(duì)圖9 中的下載量指標(biāo)決策樹(shù)進(jìn)行分析，存在4種滿(mǎn)足閾值的情況如表6。

圖9 下載量指標(biāo)決策樹(shù)

表6 下載量指標(biāo)閾值條件

對(duì)所有情況的條件取交集后，可以得出在滿(mǎn)足下載量指標(biāo)閾值的情況下，交互界面設(shè)計(jì)應(yīng)該滿(mǎn)足以下條件：

①一致性為9，即移動(dòng)應(yīng)用內(nèi)部有9種交互界面模式；

②層級(jí)關(guān)系為橫貫?zāi)Ｊ剑?/p>

③平衡感為13 或14，交互界面的元素和文字應(yīng)該圍繞著屏幕左下角進(jìn)行布局；

④和諧感在0.7～0.8之間。

對(duì)圖10 的人工評(píng)分指標(biāo)決策樹(shù)模型進(jìn)行分析，存在3種滿(mǎn)足閾值的情況如表7。

表7 人工評(píng)分指標(biāo)閾值條件

條件取交集后對(duì)應(yīng)的交互界面設(shè)計(jì)應(yīng)該滿(mǎn)足以下條件：

①層次關(guān)系為橫貫?zāi)Ｊ剑?/p>

②一致性為2或3；

③和諧感至少要超過(guò)0.7。

通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，在兩種用戶(hù)反饋指標(biāo)下，優(yōu)質(zhì)移動(dòng)應(yīng)用具有的共性交互界面視覺(jué)特征為1）層級(jí)關(guān)系為橫貫?zāi)Ｊ剑?）和諧感在0.7 以上。以上分析結(jié)果說(shuō)明這兩點(diǎn)可以作為移動(dòng)應(yīng)用交互界面設(shè)計(jì)的共性原則。

兩種用戶(hù)反饋指標(biāo)對(duì)應(yīng)的一致性的范圍不同，因?yàn)橄螺d量大的移動(dòng)應(yīng)用通常需要提供更豐富的內(nèi)容，界面設(shè)計(jì)也就需要相對(duì)復(fù)雜，而使用更加簡(jiǎn)潔與和諧的設(shè)計(jì)語(yǔ)言能提升用戶(hù)對(duì)交互界面本身的評(píng)價(jià)。根據(jù)移動(dòng)應(yīng)用的設(shè)計(jì)目的的不同，設(shè)計(jì)者可以相對(duì)應(yīng)的調(diào)整交互界面的一致性，使得設(shè)計(jì)更加貼合用戶(hù)需求。

以上的移動(dòng)應(yīng)用交互界面設(shè)計(jì)原則由設(shè)計(jì)理論知識(shí)和數(shù)據(jù)挖掘兩方面驅(qū)動(dòng)產(chǎn)生，既包含了現(xiàn)有工作的經(jīng)驗(yàn)，又包含了海量用戶(hù)的共性審美傾向。通過(guò)數(shù)據(jù)與知識(shí)聯(lián)合驅(qū)動(dòng)的方法產(chǎn)生的交互界面設(shè)計(jì)建議是量化且具體的，更適應(yīng)于指導(dǎo)實(shí)際場(chǎng)景下移動(dòng)應(yīng)用人機(jī)交互界面設(shè)計(jì)工作。

7 結(jié)論與未來(lái)工作

本文總結(jié)了面向移動(dòng)應(yīng)用人機(jī)交互面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，說(shuō)明了交叉領(lǐng)域研究的必要性。在數(shù)據(jù)層面，本文提出的AMACS 解決了移動(dòng)應(yīng)用交互數(shù)據(jù)獲取難的挑戰(zhàn)，高效建立了交互界面數(shù)據(jù)集；在模型層面，基于5個(gè)相關(guān)文獻(xiàn)中提及最多的定性設(shè)計(jì)原則，本文提出了對(duì)應(yīng)的交互界面設(shè)計(jì)視覺(jué)特征，并通過(guò)決策樹(shù)等模型在將用戶(hù)反饋和交互設(shè)計(jì)之間建立量化關(guān)系；在知識(shí)層面，本文基于量化模型，針對(duì)不同的交互設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，產(chǎn)生了實(shí)際可操作的交互界面設(shè)計(jì)原則。數(shù)據(jù)與知識(shí)驅(qū)動(dòng)的移動(dòng)應(yīng)用交互界面設(shè)計(jì)能夠有效解決交互設(shè)計(jì)理論研究復(fù)雜性的挑戰(zhàn)，完善交互設(shè)計(jì)理論，提高設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)的可操作性，充分融合了理論與技術(shù)兩方面的研究成果。

基于現(xiàn)有的工作基礎(chǔ)，下一步的研究工作可以分為以下幾個(gè)方向：

①在構(gòu)建數(shù)據(jù)集上面，進(jìn)一步完善AMACS 工具，提高移動(dòng)應(yīng)用內(nèi)容獲取能力，拓展和豐富現(xiàn)有數(shù)據(jù)集，細(xì)化移動(dòng)應(yīng)用類(lèi)別和應(yīng)用場(chǎng)景；

②在量化視覺(jué)特征方面，基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)與知識(shí)聯(lián)合驅(qū)動(dòng)的方法，拓展量化視覺(jué)特征的范圍，進(jìn)一步完善移動(dòng)應(yīng)用交互界面設(shè)計(jì)知識(shí)體系；

③在分析特征關(guān)系方面，拓展交互界面設(shè)計(jì)相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，基于用戶(hù)反饋和交互設(shè)計(jì)之間的關(guān)系，研究和設(shè)計(jì)交互界面設(shè)計(jì)輔助工具，比如自動(dòng)化界面布局與配色等；

④在形成知識(shí)方面，研究人工智能輔助的移動(dòng)應(yīng)用交互界面設(shè)計(jì)，將交互設(shè)計(jì)理論與人工智能進(jìn)行融合，優(yōu)化和探索全新的交互設(shè)計(jì)流程。