視覺注意在界面設(shè)計領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)分析

葉镠勤 吳群

關(guān)鍵詞：視覺注意 界面設(shè)計 知識圖譜 可視化分析 CiteSpace

引言

視覺注意是人類視覺系統(tǒng)最基本的處理機(jī)制，人的視覺系統(tǒng)在面對大量外界信息的過程中，會對信息進(jìn)行快速處理和選擇。通過視覺注意對大量外界信息進(jìn)行處理，排除相對不重要的信息來將海量信息進(jìn)行簡化和分解，從而篩選出少許重要信息[1]。正是如此，人的視覺系統(tǒng)才能在有限的的時間內(nèi)，集中處理最關(guān)鍵和最顯著的信息。

自20世紀(jì)50年代興起以信息加工理論為基礎(chǔ)的認(rèn)知心理學(xué)，出現(xiàn)大量關(guān)于注意理論方面的研究文獻(xiàn)，推動了有關(guān)注意理論方面的研究。在Webofscience核心數(shù)據(jù)庫中以“visualattention”為關(guān)鍵詞，檢索1985年至2010年的文獻(xiàn)，共檢索出14100篇文獻(xiàn)，可以發(fā)現(xiàn)尤其是進(jìn)入20世紀(jì)90年代后涌現(xiàn)出了大量的相關(guān)研究文獻(xiàn)。在上述文獻(xiàn)中以“Attention+design”組合分別為關(guān)鍵詞共檢索出85143篇文獻(xiàn)。通過對文獻(xiàn)篩選、查閱，發(fā)現(xiàn)將注意理論引入到界面設(shè)計領(lǐng)域中的應(yīng)用研究越來越多。

尤其是隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和智能終端的普及，界面設(shè)計的研究也越來越受到社會重視，一個優(yōu)秀的界面設(shè)計可以帶給用戶高效、愉悅的體驗感。界面設(shè)計作為人與機(jī)器之間傳遞和交換信息的媒介，主要通過視覺這一認(rèn)知渠道來完成，因此將視覺注意理論引入界面設(shè)計中可以幫助我們更好地提高設(shè)計。視覺注意不僅是我們了解設(shè)計的重要途徑，同時也是設(shè)計師和消費(fèi)者之間的溝通渠道。

一、設(shè)計研究

本研究采用科學(xué)計量學(xué)方法梳理了國內(nèi)外學(xué)者對視覺注意在界面設(shè)計領(lǐng)域中的應(yīng)用研究脈絡(luò)，希望可以為該領(lǐng)域研究發(fā)展提供方向性參考。通過采用視覺可視化的形式，基于CiteSpace軟件對2010至2020年期間Webofscience核心合集數(shù)據(jù)庫的文獻(xiàn)進(jìn)行初步的數(shù)據(jù)分析，然后對其進(jìn)行信息處理和圖形繪制。

本研究以“visualattention”“interaction”和“design”為關(guān)鍵詞進(jìn)行主題檢索，檢索時間至2020年12月31日，去除部分重復(fù)文獻(xiàn)后，共檢索到1364篇有效文獻(xiàn)。將其導(dǎo)入CiteSpace軟件中作進(jìn)一步分析，通過繪制知識圖譜來詳細(xì)闡述視覺注意在界面設(shè)計領(lǐng)域中的研究前沿、熱點(diǎn)及趨勢等方面。

二、視覺注意研究現(xiàn)狀

（一）視覺注意研究歷程

作為衡量研究領(lǐng)域發(fā)展的重要指標(biāo)，文獻(xiàn)數(shù)量的分布變化對評價該領(lǐng)域所處發(fā)展階段、預(yù)測發(fā)展趨勢和動態(tài)具有重要意義[2]。因此，本研究繪制了2010-2020年視覺注意在界面設(shè)計領(lǐng)域中相關(guān)研究的年度文獻(xiàn)發(fā)表量變化趨勢圖。雖然在2011-2012年這個時間段中發(fā)文量有所下降，但從總體而言，該領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)數(shù)量還是呈較為明顯的增長態(tài)勢。尤其是2012-2014年和2016-2018年這兩個時間段發(fā)文量呈激增狀態(tài)，截至2020年，該領(lǐng)域文獻(xiàn)發(fā)文量達(dá)到峰值，為196篇（見圖1）。從這近十年的文獻(xiàn)數(shù)量可以看出，有關(guān)視覺注意在界面設(shè)計領(lǐng)域中的應(yīng)用正在逐漸受到重視，可以預(yù)見該領(lǐng)域未來將會產(chǎn)生更多的科研成果。

（二）國家/地區(qū)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析

在CiteSpace中將有效文獻(xiàn)按“國家/地區(qū)”進(jìn)行分類統(tǒng)計，圖中圓圈的大小反映國家/地區(qū)的發(fā)文數(shù)量，兩者成正比關(guān)系;圓圈的最外側(cè)一圈表示中心性，外圈越寬則表明中心性越大。由此可見在這十年間該領(lǐng)域以美國、中國、德國、英國這幾個國家為主導(dǎo)形成一些研究團(tuán)隊來進(jìn)行資源共享與研究創(chuàng)新，如圖2。

將上圖數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為表2后可見，參與發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)量較多的大多數(shù)集中在美國、德國、中國和英國，其中美國的發(fā)文量最多，總計232篇（占31.7%）遙遙領(lǐng)先于其他國家，其次是德國（182篇）、中國（171篇）、英國（159篇）。另外，從中介中心性方面來看，英國（0.28）持最高值，其次是美國（0.26）、德國（0.26），體現(xiàn)出這三個國家在該領(lǐng)域上實力強(qiáng)勁，并且輻射帶動作用突出。此外值得注意的是，雖然中國在該領(lǐng)域中發(fā)文量排名第3，但其中介中心性的排名卻降到了第5，這表明盡管針對視覺注意在界面設(shè)計領(lǐng)域中的應(yīng)用研究于國內(nèi)已獲得一定程度的重視，但在與其他國家的合作研究方面還有所欠缺，需要加強(qiáng)。

（三）機(jī)構(gòu)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析

圖3為2010-2020年該領(lǐng)域的機(jī)構(gòu)共現(xiàn)知識圖譜，如圖所示，各研究機(jī)構(gòu)之間盡管有連線關(guān)系，但整體分布松散，網(wǎng)絡(luò)密度較低，多數(shù)機(jī)構(gòu)間鮮少有合作關(guān)系（連線）。合作關(guān)系較為緊密的機(jī)構(gòu)大多都集中于英國的機(jī)構(gòu)，中國雖然發(fā)文量較高（見表3），但尚未形成高影響力來帶動視覺注意在界面設(shè)計領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展和研究。綜合表3和圖3可知，研究該領(lǐng)域的主要研究機(jī)構(gòu)多集中于各個高校，且分布較散，各機(jī)構(gòu)間的合作較少，說明各研究機(jī)構(gòu)關(guān)于該領(lǐng)域的探索還有待深入。

（三）關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析

關(guān)鍵詞作為文章核心內(nèi)容的總結(jié)及提煉，對其進(jìn)行共現(xiàn)分析可以幫助研究者了解該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。為獲取歷年來視覺注意在界面設(shè)計上應(yīng)用的研究主題以及未來研究方向，選擇“關(guān)鍵詞”作為節(jié)點(diǎn)類型在CiteSpace中進(jìn)行可視化分析，設(shè)置時間切片為1年，閥值選擇TOP30。如圖4所示，每一個十字型節(jié)點(diǎn)都代表著一個關(guān)鍵詞，每個節(jié)點(diǎn)的大小于關(guān)鍵詞的共現(xiàn)頻率成正比，對應(yīng)著每一年時間里切片中關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻率。

表4 列出了前1 0 個高頻的關(guān)鍵詞，除與檢索相關(guān)的關(guān)鍵詞v i s u a l a t t e n t i o n外，文獻(xiàn)中關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次較高且中心性較高的關(guān)鍵詞有注意力（at tention）、洞察（perception）、模型（model）、眼動（eyemovement）、表現(xiàn)（performance）。其中注意力（attention）出現(xiàn)的頻率最高為256次，然后依次是洞察力（perception）167次、模型（model）141次、眼動（eyemovement）130次。中介中間心性方面，自頂向下（topdown）最高為0.10，其次是自閉癥（autism）0.09，在一定程度上這些關(guān)鍵詞代表了視覺注意在界面設(shè)計領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)。

從上表中可以發(fā)現(xiàn)視覺注意在界面設(shè)計中的研究人群多集中于一些特殊人群，如自閉癥、兒童等。因為隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展與成熟，交互界面的使用群體不僅僅只局限于普通用戶，還有一些特殊群體更需要被社會關(guān)注。

而這些特殊用戶對交互界面的體驗要求往往更高，比如有的用戶可能在視覺方面有欠缺（如色盲），分辨不清顏色;有的用戶計算機(jī)使用經(jīng)驗很初級，對于復(fù)雜一點(diǎn)的操作會感到費(fèi)力。因此界面設(shè)計要考慮到不同用戶之間的差別，針對他們的需求、目標(biāo)和偏好等進(jìn)行設(shè)計。而目前關(guān)于界面設(shè)計較多的研究還是從最基礎(chǔ)的問卷調(diào)查、語義匹配及觀察訪談等方面展開，但這些研究方法往往不適用于一些特殊群體，因此以視覺注意的角度切入，從客觀層面上進(jìn)行研究，可以在滿足界面功能需求的基礎(chǔ)上，提高特殊群體對界面的可操作性，從而増強(qiáng)他們與交互界面的互動性。

三、視覺注意發(fā)展趨勢

（一）文獻(xiàn)共被引聚類分析

為獲取該領(lǐng)域的研究前沿，通過對文獻(xiàn)引用軌跡的挖掘，分析出當(dāng)前研究領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識參考來源[3]。借助citespace軟件將近十年檢索到的文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析，如圖5所示，關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)聚成了一個個不規(guī)則區(qū)域，每一個區(qū)域都對應(yīng)著一個標(biāo)簽。標(biāo)簽前面的數(shù)字根據(jù)聚類中包含的關(guān)鍵詞多少進(jìn)行排序，值越小則關(guān)鍵詞越多，多個緊密相關(guān)的詞組成一個大的聚類。

通過citespace里的LLR算法對共被引文獻(xiàn)進(jìn)行聚類，得到七大研究熱點(diǎn)及每個熱點(diǎn)中頻率最高的5個關(guān)鍵詞。對相關(guān)代表文獻(xiàn)分析歸類，發(fā)現(xiàn)關(guān)于該領(lǐng)域的幾個子主題，從可視化（0#、1#、3#、）、視覺搜索（5#、8#）、顯著性檢測（2#、7#）這三方面對該領(lǐng)域研究熱點(diǎn)進(jìn)行解讀。

（1）可視化：為了提高用戶獲取消息的效率，界面設(shè)計的視覺語言要求盡可能可視化，以一目了然地表達(dá)形式來促進(jìn)與用戶的交流，避免因信息傳達(dá)不直觀、視覺表現(xiàn)不清晰及視覺流向不明確等問題增加用戶的閱讀理解負(fù)擔(dān)[4]。利用視覺注意自下而上和自上而下的特點(diǎn)與界面設(shè)計相結(jié)合，對界面進(jìn)行合理的設(shè)計以傳達(dá)信息。

GiovannaCastellano[5]等為了在有限的屏幕空間上，呈現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的可視化信息，提出層次信息可視化方法。HsuanLin[6]從視覺注意的角度出發(fā)比較了6種圖標(biāo)呈現(xiàn)形式對手機(jī)用戶的影響，發(fā)現(xiàn)面性圖標(biāo)比線性的圖標(biāo)更具有吸引力。

（2）視覺搜索：在視覺搜索中，具有視覺吸引力的目標(biāo)通常受到更多的注視，相對應(yīng)的眼動行為指標(biāo)包括注視點(diǎn)位置、注視潛伏時間和首次注視時間[7]。

通過視覺搜索對界面設(shè)計進(jìn)行研究可以進(jìn)一步優(yōu)化界面結(jié)構(gòu)，在用戶的意圖和操作之間建立自然的匹配以達(dá)到良好的人機(jī)交互體驗，保證用戶對界面信息有高效的視覺認(rèn)讀效率。通過眼動研究，Pettersson[8]證實人們的注意力可以被圖像元素所吸引，不同類型的圖像導(dǎo)致不同形式的注視時間、智力和視覺學(xué)習(xí)。D.Weller[9]發(fā)現(xiàn)在數(shù)字界面中文本的整體信息密度越大，搜索時間越長，但局部密度大小對搜索效率沒有影響。

（3）顯著性檢測：人類對視覺系統(tǒng)信息處理的能力是有限的，無法同時處理所有的視覺信息，因此在界面設(shè)計中引入視覺注意機(jī)制可以幫助用戶有效地篩選信息，使用戶主動注意到某些顯著的、重要的信息，從而提高界面的使用效率。Luo和Zhou[10]通過主客觀角度對人的視覺注意力進(jìn)行探究，發(fā)現(xiàn)智能手機(jī)圖標(biāo)的背景形狀能夠顯著地影響用戶的主觀偏好。王寧[11]等人依據(jù)形狀特性對視覺顯著性影響程度進(jìn)行分析，對于人機(jī)交互界面內(nèi)典型形狀進(jìn)行視覺顯著程度的計算與評估。

（二）文獻(xiàn)共被引引文突發(fā)分析引文突發(fā)（Citationburst）是通過檢測引文在某一段時間內(nèi)引用頻率的突發(fā)強(qiáng)度來找出該領(lǐng)域研究熱點(diǎn)的新興趨勢[12]。在citespace軟件中點(diǎn)擊Burstness，在562個節(jié)點(diǎn)中有20篇文獻(xiàn)出現(xiàn)引文突發(fā)現(xiàn)象，其中被引頻次激增的年份通過較高的色塊表現(xiàn)（見表6）。

如表6所示，根據(jù)引文突發(fā)的起始時間對文獻(xiàn)進(jìn)行排序，這些具有代表性的文獻(xiàn)，從不同的年份開始突發(fā)，反映了那一時期的研究傾向，代表了不同時期中視覺注意在界面設(shè)計領(lǐng)域應(yīng)用的新興趨勢。FrischenAlexandra（2010）[13]發(fā)表的文獻(xiàn)，突發(fā)時間最早且突發(fā)強(qiáng)度較高，就注視行為的感知及其對觀察者的影響提供過去和當(dāng)前研究的全面概述，促進(jìn)了視覺注意機(jī)制在界面設(shè)計領(lǐng)域的發(fā)展。

MarisaCarrasco（2013）[14]發(fā)表的這篇文獻(xiàn)，突發(fā)強(qiáng)度最大且突發(fā)時間也最長，該文獻(xiàn)重點(diǎn)介紹了過去25年有關(guān)視覺注意的研究，為當(dāng)前視覺注意在界面設(shè)計中的應(yīng)用提供方向。而近期突發(fā)頻次較高的則是NoarSethM（2018）[15]發(fā)表的文獻(xiàn)，該文獻(xiàn)從視覺顯著性方面進(jìn)行探究，發(fā)現(xiàn)相比于純文字而言圖形更能引起人們的關(guān)注與注意。

綜合分析這些研究文獻(xiàn)可以看出，注意理論在界面設(shè)計領(lǐng)域逐漸得到廣泛關(guān)注和研究。結(jié)合視覺注意的自下而上和自上而下的特點(diǎn)，界面設(shè)計需要遵循以下幾個原則：一是可識別性：在整體風(fēng)格保持一致的情況下，設(shè)計師需要對文字、色塊、方向和距離等方面進(jìn)行差異化設(shè)計，突出重要信息，弱化次要信息，使信息得以清晰、準(zhǔn)確、有力地傳達(dá);二是易搜索性：人的視覺注意軌跡路徑為F形，因此設(shè)計師需要順應(yīng)用戶的自然視覺習(xí)慣，創(chuàng)建具有良好視覺層級結(jié)構(gòu)的設(shè)計來引導(dǎo)用戶。清晰的層次結(jié)構(gòu)不僅可以帶給用戶舒適感，而且可以幫助其關(guān)注到重要內(nèi)容;三是易理解性：由于不同用戶間的知識水平和文化背景等各方面都具有差異，因此界面設(shè)計應(yīng)客觀化的體現(xiàn)信息，使用元素要盡量簡潔明了，使用戶可以快速理解其含義與功能，不會引起誤解。整個交互流程要有層次，避免由于信息量過剩的導(dǎo)致用戶注意疲勞和分散的問題。

結(jié)論

本研究借助Citespace軟件對SCI核心數(shù)據(jù)庫的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行研究，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：（1）隨著計算機(jī)的發(fā)展，“注意力”“模型”“眼動”等逐漸成為當(dāng)下視覺注意在界面設(shè)計領(lǐng)域中的主要熱點(diǎn)，并且研究人群開始更多地聚焦于一些特殊群體。由此可見該研究領(lǐng)域開始更加注重人的心理需求與體驗，以用戶為中心。（2）國內(nèi)外目前對于視覺注意在界面設(shè)計領(lǐng)域方面的應(yīng)用已取得一定的成果，研究主要集中于可視化、視覺搜索、顯著性檢測這三個方面上。在界面設(shè)計中要利用有限的視覺空間和設(shè)計元素，遵循用戶視覺注意和視覺搜索的一般規(guī)律，引導(dǎo)用戶對界面信息的視覺認(rèn)讀習(xí)慣，有效提高人機(jī)交互的效率。（3）綜合分析研究文獻(xiàn)，結(jié)合視覺注意的特點(diǎn)總結(jié)出界面設(shè)計需要遵循可識別性、易搜索性、易理解性這三個設(shè)計原則，才能達(dá)到簡潔、易理解、高效傳達(dá)信息的要求，值得注意的是，本研究在數(shù)據(jù)選擇樣本與選用主題詞語表達(dá)上可能還不夠全面，其結(jié)果或存一定偏差，會影響研究的準(zhǔn)確度和全面性。因此希望在后續(xù)研究中可以進(jìn)一步擴(kuò)展數(shù)據(jù)集，從更全面、更系統(tǒng)的角度為該領(lǐng)域的后續(xù)研究帶來更多啟示。