眼動分析技術(shù)在國內(nèi)景觀領(lǐng)域的應(yīng)用研究進展

李祥 金荷仙

視覺感知指視覺刺激被眼睛接收后傳輸?shù)酱竽X識別的過程，有研究發(fā)現(xiàn)人們從外部獲得的信息中超過90%來自視覺[1]。隨著視覺感知領(lǐng)域的發(fā)展，眼動分析技術(shù)應(yīng)運而生。目前已有學(xué)者利用眼動分析技術(shù)進行景觀領(lǐng)域的研究，但缺乏系統(tǒng)的梳理總結(jié)。因此，依托CNKI數(shù)據(jù)庫并利用CiteSpace可視化軟件清晰地展現(xiàn)眼動分析技術(shù)在景觀研究中的應(yīng)用現(xiàn)狀與特征，期望為今后相關(guān)領(lǐng)域的研究和發(fā)展提供一定的參考價值。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

在中國知網(wǎng)（CNKI）中以“主題TS=景觀AND(眼動OR眼動實驗OR眼動研究OR眼動特征OR眼動儀OR眼動追蹤OR眼動跟蹤OR眼動分析OR眼動技術(shù)OR眼動追蹤技術(shù)OR眼動數(shù)據(jù))”開展檢索，數(shù)據(jù)采集時間為2022年2月，檢索時間跨度和檢索類別不限，手動除去無關(guān)文獻后共檢索到137篇相關(guān)中文文獻。采用Excel繪制分析文獻發(fā)表趨勢圖，同時利用軟件CiteSpace 5.7.R2建立數(shù)據(jù)庫并得到研究作者、研究機構(gòu)、關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖和時區(qū)分布圖，以展現(xiàn)眼動分析技術(shù)在國內(nèi)景觀研究中的發(fā)展狀況。

2 眼動分析技術(shù)概況

2.1 概念解析

眼動分析技術(shù)又稱眼動追蹤技術(shù)，其原理是利用高頻采樣的紅外攝像裝置實時拍攝用戶眼球圖像，并進一步通過圖像處理來獲取眼動跟蹤數(shù)據(jù)[2]，以探究人眼運動規(guī)律。眼跟蹤的概念最早于20世紀30年代提出，由于當時傳感器技術(shù)和計算機技術(shù)水平的限制，眼動分析技術(shù)發(fā)展得較為緩慢[3]1；直到1960年后，隨著攝影、紅外線、微電子及計算機技術(shù)的快速發(fā)展，研究者們能夠利用傳感器感應(yīng)眼珠的轉(zhuǎn)動跟蹤目標，促進了高速度、高精密度的眼動儀問世[4]。

2.2 歷史發(fā)展進程

國外于20世紀初就開始研制眼動儀，美國、加拿大、法國、德國等國家的眼動技術(shù)現(xiàn)發(fā)展得較為完善[3]3。國內(nèi)在20世紀70年代末開始研究視覺測量，主要是引進國外先進設(shè)備進行實驗研究[3]3；80年代末，中國科學(xué)院研制出紅外光電反射眼動測量技術(shù)，并成功使用該儀器對若干閱讀進行研究[5～6]；90年代西安電子科技大學(xué)研制出頭盔式眼動儀[3]3。

2.3 應(yīng)用領(lǐng)域

隨著眼動分析技術(shù)的發(fā)展，眼動儀如今已廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域，其中在閱讀[7]、廣告[8]等領(lǐng)域最多。此外，在人機交互領(lǐng)域[9]中利用眼動儀可直觀感受客戶的體驗感知[10]80；在交通行駛[11]中通過采集駕駛員的眼動信息判斷其精神狀態(tài)并作出警示[10]81；在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域[12～13]，通過采集患者的視線位置分析其心理活動，為醫(yī)生的治療方案提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支持[10]82；在教育領(lǐng)域[13～14]，眼動追蹤技術(shù)可以更真實地檢測被試者在學(xué)習(xí)等過程中的注意力、學(xué)習(xí)效果甚至是心理變化等的具體表現(xiàn)[10]82。

3 應(yīng)用情況分析

3.1 發(fā)文量與研究進度

依托數(shù)據(jù)繪制國內(nèi)景觀研究中應(yīng)用眼動分析技術(shù)的文獻發(fā)表趨勢圖，發(fā)現(xiàn)2009年國內(nèi)第一次將眼動分析技術(shù)應(yīng)用于景觀研究中，年發(fā)文量由2009年的1篇至2021年的20篇，除個別年份發(fā)文量有所回落外，整體發(fā)文量呈上升趨勢（圖1）。根據(jù)趨勢圖中的線性分析，將文獻發(fā)表歷程分為2個階段：

圖1 文獻發(fā)表趨勢

1）初步探索階段（2009—2016年），部分學(xué)者開始嘗試將眼動分析技術(shù)應(yīng)用于景觀研究中，主要為城市綠化、自然地貌、校園景觀、道路景觀等方面。但整體上研究成果微乎其微，年發(fā)文量均不足10篇，受關(guān)注度較低，主要受早期科學(xué)技術(shù)水平的限制，眼動分析技術(shù)的質(zhì)量水平不高。

2）波動增長階段（2017—2021年），除2020年發(fā)文量有較為顯著的增長外，其余年份呈現(xiàn)穩(wěn)定波動的狀態(tài)，整體較前一階段的年發(fā)文量有所增長，一方面受景觀視覺研究熱點的影響，另一方面電子、計算機等方面技術(shù)的快速提升，使得國內(nèi)景觀研究展開對眼動分析技術(shù)的應(yīng)用。該階段應(yīng)用主要為道路景觀、鄉(xiāng)村景觀、城市空間、旅游景點等方面。

3.2 研究機構(gòu)

在CiteSpace中選擇時間（time slicing）從2009（出現(xiàn)相關(guān)文章第1年）—2021年（檢索時間截止）、時間切片（years per slice）1年、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點（node types）“institution”，得到研究機構(gòu)共現(xiàn)圖（圖2），共產(chǎn)生43個節(jié)點，21條連線?？梢钥闯觯瑑?nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)、福建農(nóng)林大學(xué)、沈陽建筑大學(xué)、重慶交通大學(xué)等作出的貢獻較多，但節(jié)點之間的連接性較弱，合作網(wǎng)絡(luò)較稀疏，說明彼此間缺乏交流合作。

圖2 研究機構(gòu)共現(xiàn)圖

按發(fā)文數(shù)量進行排名得到前8位的研究機構(gòu)（表1）。其中，發(fā)文量最多的重慶交通大學(xué)主要對道路景觀安全性進行研究；哈爾濱工業(yè)大學(xué)、內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)、合肥工業(yè)大學(xué)和沈陽建筑大學(xué)則集中于研究景觀恢復(fù)性、鄉(xiāng)村景觀、道路景觀安全性、校園景觀等。此外，國內(nèi)高校對研究貢獻較多，其中農(nóng)林類院校如內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)、福建農(nóng)林大學(xué)等的研究較多。

表1 研究機構(gòu)發(fā)文數(shù)量整理

3.3 研究作者

在Cite Space中選擇網(wǎng)絡(luò)節(jié)點“author”，時間選擇2009—2021年，時間切片為1年，裁剪方式選擇“pathfinder”，得到研究作者共現(xiàn)圖（圖3），其中出現(xiàn)的節(jié)點即研究作者名稱，其大小代表作者發(fā)文量的多少，節(jié)點間的連線即作者之間的合作關(guān)系。

在此基礎(chǔ)上對研究作者的發(fā)文量進行整理（表2），結(jié)合圖3分析發(fā)現(xiàn)，內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)的朱守林、戚春華等主要研究道路景觀環(huán)境對人視覺的影響作用；中國林業(yè)科學(xué)院林業(yè)研究所的張昶、王成等主要研究視覺景觀質(zhì)量評價；朱玉潔、翁羽西等同屬于福建農(nóng)林大學(xué)，主要研究多感官體驗的景觀營造；同時廈門大學(xué)的李淵和高小涵與武漢大學(xué)的任亞鵬具有一定的合作關(guān)系。

表2 研究作者發(fā)文量整理

圖3 研究作者共現(xiàn)圖

3.4 發(fā)文刊物

將137篇中文文獻按照來源分類，其中碩博論文72篇，核心期刊31篇，一般期刊32篇，會議論文 2篇，可見碩博論文的研究成果較多，說明基礎(chǔ)性研究較多且研究成果具有一定的可信度。對載文期刊進行統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，63篇期刊論文共發(fā)表在46種期刊上，期刊主題涵蓋了園林、建筑、科技、旅游、地理等多方面，呈現(xiàn)多學(xué)科交叉融合的特點。此外在刊文數(shù)量較多的前8名期刊中核心期刊有6個，其中綜合影響因子最高的為《旅游學(xué)刊》2.579（表3）。

表3 載文期刊名稱和載文數(shù)量整理

3.5 被引頻次

對被引頻次前10位的文章進行整理（表4），發(fā)現(xiàn)毛科俊[15]、丁光明[16]、解松芳[17]主要研究道路景觀安全性；郭素玲[18]、王明[19]利用眼動分析技術(shù)進行視覺質(zhì)量評價的 研究；李學(xué)芹[20]148、周心怡[21]、王敏[22]、任欣欣[23]則分別在校園景觀、公園、旅游景觀和鄉(xiāng)村景觀中應(yīng)用眼動儀以探究人們景觀視覺的偏好?？梢娋坝^視覺質(zhì)量評價、道路景觀安全性等方面的研究受到較多的關(guān)注，同時被引頻次前10位的文章發(fā)表年份集中于2014—2017年，且高校的研究影響較大。

表4 被引頻次排名整理

4 應(yīng)用研究熱點分析

4.1 研究熱點演進

在關(guān)鍵詞時區(qū)分布圖中顯示時間發(fā)展軸（圖4），每一條橫軸線代表一個聚類，軸線端點代表聚類開始時間，連線代表詞之間的關(guān)聯(lián)，展現(xiàn)主要的研究熱點及其發(fā)展歷程?？梢钥闯?，除去“眼動”等不能表達熱點的詞語外，聚類結(jié)果聚焦于景觀視覺質(zhì)量評價和交通安全兩方面。將研究熱點演進歷程分為2個階段：2009—2016年為前期的探索階段，研究熱點集中于道路景觀研究；2017—2021年聚焦于景觀視覺質(zhì)量評價和交通安全的研究，前者涵蓋了多景觀場景的研究，后者集中于道路景觀特殊性的研究。

圖4 關(guān)鍵詞時區(qū)分布圖

4.2 研究主題內(nèi)容

在CiteSpace中繪制關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖（圖5），圖中字體與圓圈大小代表出現(xiàn)的頻次高低，詞之間的連線表示彼此之間的關(guān)系。除去“眼動實驗”等不能反映研究熱點的詞，“景觀評價”“交通安全”“草原公路”等詞語出現(xiàn)較為頻繁，且各關(guān)鍵詞之間聯(lián)系緊密，研究范圍較為廣泛。

圖5 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖

基于以上關(guān)鍵詞和聚類結(jié)果分析，深入閱讀137篇中文文獻，總結(jié)出眼動分析技術(shù)在國內(nèi)景觀研究中應(yīng)用的2個熱點：視覺景觀質(zhì)量評價和道路景觀安全分析。

4.2.1 視覺景觀質(zhì)量評價

近年來，國內(nèi)政府及專家學(xué)者們相繼提出保護景觀環(huán)境質(zhì)量與資源，其中就包括視覺景觀資源保護，而其中心問題就是對視覺景觀環(huán)境質(zhì)量的評價[24]。利用眼動分析技術(shù)能夠?qū)G地空間評估視覺質(zhì)量，把握人們在觀賞景觀時的視覺規(guī)律，識別空間中的視覺焦點要素[25]。

在城市公園的研究方面，周航[26]建立并應(yīng)用景觀視覺質(zhì)量綜合評價模型評價濕地公園；梁萍[24]展開城市山地公園的景觀視覺質(zhì)量評價研究，探索人們潛意識下的景觀視覺審美偏好規(guī)律；楊陽[27]以森林公園風(fēng)景林為研究對象，結(jié)合眼動分析圖和特征指數(shù)分析影響風(fēng)景林視覺質(zhì)量的核心因素；張喆[28～29]從客觀的視覺注視數(shù)據(jù)來評價森林的視覺吸引力，探討視覺追蹤技術(shù)輔助森林景觀評價的應(yīng)用前景；張昶[30～32]針對森林公園展開研究，利用客觀的眼動分析方法分析景觀視覺質(zhì)量及其植物的影響。

此外，還有部分研究針對景觀旅游勝地展開。首先在鄉(xiāng)村景觀旅游研究中，洪長興[33]將眼動儀作為景觀研究工具引入村落公共空間景觀研究中；劉俊[34]以徽州傳統(tǒng)村落公共空間為研究對象，從視覺特征與行為特征兩方面分析空間與游客行為的關(guān)聯(lián)性；趙瑩[35]提出旅游地景觀類型、色彩豐富程度及新舊程度對游客感知產(chǎn)生的影響并進一步影響游客眼動行為的研究假設(shè)；薛婷[36]通過眼動追蹤儀記錄被試者在觀看鄉(xiāng)村景觀圖片時的眼動數(shù)據(jù)并通過問卷調(diào)查探討被試者對鄉(xiāng)村景觀的主觀評價；任欣欣[23]在聲景概念下對鄉(xiāng)村聲源、使用者、視覺景觀環(huán)境的交互關(guān)系進行研究，基于研究結(jié)果提出鄉(xiāng)村聲景設(shè)計策略。其次，在校園景觀方面，李淵[37]歸納了旅游者游覽廈門大學(xué)后構(gòu)建的目的地形象特征及視覺偏好，并結(jié)合問卷調(diào)查闡釋體驗過程；李學(xué)芹[20]觀測記錄被試者觀看北大樓景觀時的眼動數(shù)據(jù)，揭示了旅游者對北大樓景觀欣賞的心理活動規(guī)律；魯苗[38]選取清華大學(xué)校園景觀照片進行實驗研究，通過分析實驗數(shù)據(jù)探究受測者的視覺認知過程與視覺偏好。

總體來看，景觀視覺質(zhì)量評價方面，在城市景觀空間和景觀旅游勝地的研究中應(yīng)用眼動分析技術(shù)較多且可行性較高。但空間類型涉獵范圍還不夠廣泛，今后應(yīng)根據(jù)不同的景觀空間類型進行對應(yīng)的視覺特征研究，使得每種景觀空間的特征更加鮮明。

4.2.2 道路景觀安全分析

在道路上行駛時間過久駕駛員就會產(chǎn)生不同程度的視覺疲勞和心理壓力，而路側(cè)景觀能夠在一定程度上緩解駕駛疲勞，因此有必要針對駕駛員的視覺特征展開研究并在此基礎(chǔ)上設(shè)計出合理的路側(cè)植物景觀。

草原道路環(huán)境較空曠，路線單調(diào)且視覺刺激較少，長時間行駛會使駕駛員陷入疲勞狀態(tài)。商艷[39～40]選擇3種景觀構(gòu)成要素耦合條件下的草原景觀開展試驗并采集分析駕駛員行車過程中的眼動指標數(shù)據(jù)，為駕駛員心生理狀態(tài)研究及改善草原公路景觀環(huán)境質(zhì)量研究提供理論依據(jù)；解松芳[17]利用眼動儀采集駕駛員行駛過程中的眼動指標以研究差異性較大的兩種景觀環(huán)境對駕駛員眼動特性影響的差異性；張貴滿[41]基于色彩心理學(xué)理論，比較駕駛員在兩條路側(cè)景觀色彩不同的草原公路上眼動指標均值變化規(guī)律。

在高速公路和山區(qū)道路上行駛時駕駛員須持續(xù)保持高度集中的注意力，因此駕駛時間過久也會造成一定的駕駛疲勞。張詠富[42]在高速公路的不同景觀路段分析駕駛員的心理狀態(tài)及視點分布特征，得到路側(cè)景觀對駕駛員眼動行為的影響規(guī)律；喬建剛[43]對駕駛員在駕駛過程中的心生理數(shù)據(jù)進行采集，通過對比分析選擇有助于改善駕駛員心生理狀態(tài)的植物。楊運興[44]通過對駕駛員眼動行為的分析得到3種典型空間環(huán)境和4種特殊路段的駕駛員視點分布特征，總結(jié)了山區(qū)高速公路景觀營造對策；葉建光[45]分析駕駛員在山區(qū)高速公路各試驗路段的眼動行為規(guī)律與心理狀態(tài)，探討山區(qū)高速公路的景觀營造對策；王發(fā)[46]結(jié)合山區(qū)公路景觀環(huán)境的特點，研究駕駛員視覺敏感區(qū)與公路景觀環(huán)境的相關(guān)性；陳炳陽[47]構(gòu)建了基于駕駛員視覺負荷的山區(qū)公路景觀評價模型，并結(jié)合具體實例對評價模型進行驗證。

綜上，現(xiàn)有研究主要根據(jù)不同的道路類型對駕駛員的視覺特征進行總結(jié)歸納，根據(jù)道路行駛需求和駕駛員視覺特征進行道路景觀視覺偏好的研究與設(shè)計，但總體多集中于草原道路等特殊的道路類型，對于城市或鄉(xiāng)村等大眾經(jīng)常涉足的道路景觀研究還較少。

5 結(jié)論與展望

借助于CiteSpace軟件，對我國景觀研究中眼動分析技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀進行分析，最終得出以下結(jié)論：1）國內(nèi)在2009年第一次將眼動分析技術(shù)應(yīng)用于景觀研究中，并且經(jīng)歷了初步探索-波動增長兩個階段，發(fā)文量整體呈上升趨勢；2）碩博論文和核心期刊的占比較大，但研究作者與研究機構(gòu)呈現(xiàn)分散的狀態(tài)，彼此之間的合作較欠缺；3）研究熱點演進歷程經(jīng)歷了兩個階段，集中于視覺景觀質(zhì)量評價和道路景觀安全分析兩個主題。

在過去的13年間，眼動分析技術(shù)主要應(yīng)用于景觀視覺質(zhì)量分析、道路景觀安全性2個研究領(lǐng)域，此外還涉及古典園林要素和造景手法[48～51]、多感官體驗[52～54]、景觀興趣點[55]、環(huán)境評估與優(yōu)化設(shè)計[56]等方面的研究，且已有學(xué)者針對眼動追蹤在景觀領(lǐng)域的應(yīng)用特點、局限和趨勢展開論述[57]。在國外的研究中，除去與國內(nèi)相似的研究以外，在景觀恢復(fù)性[58]、夜景空間感知[59～60]、不同人群視覺差異[61]等方面也有利用眼動分析技術(shù)進行深入的研究。

未來該領(lǐng)域的研究應(yīng)注意以下幾點：

1）目前國內(nèi)景觀研究中應(yīng)用眼動分析技術(shù)還不深入，未來應(yīng)廣泛探索眼動分析技術(shù)在景觀研究中的可行性，例如空間感知、植物選擇偏好等方面，使研究內(nèi)容更加廣泛；

2）國內(nèi)現(xiàn)有研究內(nèi)容多集中于特殊的景觀空間或類型，且與景觀領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點聯(lián)系不夠緊密，未來的研究應(yīng)向大眾化、焦點化轉(zhuǎn)變，提高認可度；

3）現(xiàn)雖已有一定的研究成果，但研究點較多且零散，未來隨著研究成果的增多應(yīng)認識到彼此之間的聯(lián)系，最終形成科學(xué)的研究體系，使已有研究成果更加系統(tǒng)全面；

4）未來研究人員需進一步擴大多機構(gòu)、多人員、多學(xué)科的合作，將風(fēng)景園林、計算機、攝影等多方面的學(xué)科理論與技術(shù)融合滲透，以新角度、多角度進行研究，提升研究成果的科學(xué)性和完善性。