吳曉莉,鄒義瑤,李琦桉

(1.南京理工大學設計藝術與傳媒學院，江蘇 南京 210094) (2.河海大學機電工程學院人因與信息系統(tǒng)交互實驗室，江蘇 常州 213022) (3.馬鞍山學院藝術設計學院，安徽 馬鞍山 243100)

隨著計算機技術的發(fā)展，人機交互界面數(shù)字化趨勢已從互聯(lián)網(wǎng)科技行業(yè)進入傳統(tǒng)行業(yè)，數(shù)字交互界面信息承載量迅速擴大帶來了視覺認知負荷。為此，在保證界面可用的基礎上，應盡可能提高控制系統(tǒng)交互界面的認知績效水平。

Hess等[1]最先證實了眼動數(shù)據(jù)對分析認知負荷具有重要作用。Just等[2]探究了瞳孔直徑變化量與閱讀材料難易程度的相關性。Koufaris[3]記錄了被試瀏覽網(wǎng)頁圖片時的注視路徑等眼動數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)用戶習慣采用固定模式搜索目標信息。Gerald等[4]通過記錄的眼動數(shù)據(jù)，對比分析了不同尺寸和顏色的廣告投放效果。Lo等[5]采用搜索關鍵詞布局位置分析用戶搜索行為。Anuar等[6]利用視覺分析工具包，總結出用戶在地圖中搜索信息時的搜索策略；Hollender等[7]通過調查學生使用學習管理系統(tǒng)時眼動軌跡模式和體驗，對用戶界面設計作出評估；Scott 等[8]基于眼動追蹤技術，研究了SNS(social networking services，社交網(wǎng)站)中不同視覺元素對于被試的吸引力程度。劉青[9]、陳曉皎[10]、朱偉[11]等通過構建眼動指標評估模型，對界面可用性水平進行了評價；汪海波等[12]從視覺搜索質量和信息加工水平入手，用凝視次數(shù)、凝視路徑長度、興趣區(qū)域內凝視次數(shù)和時間占比、平均凝視時間4個眼動指標搭建了人機交互數(shù)字界面評價體系。綜上研究基礎，本文對數(shù)字控制系統(tǒng)交互界面綜合認知績效水平評價方法進行了探索，提出了AHP-VAGUE-TOPSIS組合模型評價體系。

1 數(shù)字化控制系統(tǒng)交互界面評價指標

1.1 評價指標選取

認知績效水平評價標準與視覺生理評測指標的映射關系需要從視覺認知活動的信息獲取和信息加工兩個方面進行分析。在視覺信息的搜索過程中，會大量調用操作員的注意資源[13]，操作員的搜索模式可以通過凝視點的數(shù)目和凝視路徑長度來判定，同時引入一個任務績效指標用于衡量操作員的搜索效率，如圖1所示。

圖1 視覺搜索質量維度映射模型

操作員在視覺認知活動中的有效認知負荷占比可以通過目標興趣區(qū)內凝視次數(shù)和凝視時間的占比來衡量。張光強等[14]在研究中發(fā)現(xiàn)，凝視點的時間越長，與操作員解釋視覺信息表征的耗時越長，代表信息加工難度也就越大。Ahern等[15]發(fā)現(xiàn)瞳孔直徑與認知能力呈負相關。因此，本文從操作員的認知資源分配角度衡量交互界面視覺認知活動中信息加工的認知績效水平，如圖2所示。

圖2 信息加工水平維度映射模型

1.2 確定指標權重

采用AHP層次分析法，得出每個指標相較于其他指標的重要程度及權重系數(shù)[16-17]。

一級指標A、B分別代表視覺搜索質量和信息加工水平，本組實驗對5位專家發(fā)放了調查問卷，通過平均處理，得出表1所示的一級指標標度值。

表1 一級指標標度值

根據(jù)式(1)構建AHP判別矩陣A：

(1)

式中：aij表示第i項視覺搜索質量指標與第j項信息加工水平指標重要度比較結果；n為視覺搜索質量指標數(shù)量；m為信息加工水平指標數(shù)量。aij與aji有如下關系：

aij=1/aji

(2)

對比較矩陣A的每一列向量分別進行歸一化處理，得到歸一化后的判別矩陣Wij：

(3)

(4)

(5)

將式(4)代入式(5)計算可得指標權重值矩陣W′：

通過AHP計算公式，得出認知績效評估一級指標權重值見表2。

表2 一級指標權重值

在得出權重值后，對得到的權重值進行一致性檢驗，確認權重系數(shù)的邏輯合理性，防止出現(xiàn)A比B重要，B比C重要，結果C比A重要的矛盾情況。

經(jīng)計算可得綜合認知績效水平生理評測一級指標一致性比率CR=0<0.1，滿足一致性檢驗要求。用同樣方法對所有指標進行計算整理，得到的指標權重值見表3。

表3 導航欄設計-綜合認知績效評價指標權重值

2 VAGUE集-TOPSIS綜合優(yōu)選排序組合模型

2.1 VAGUE集函數(shù)計算

本文選取模糊信息集處理任務中常用的拓展隸屬概念與VAGUE集理論[18]，采用構建目標優(yōu)屬矩陣的方式，得到用于評估工業(yè)制造系統(tǒng)信息交互界面的量化評價方案滿足評價者理想值的VAGUE數(shù)值。

根據(jù)實驗得出的視覺生理評測指標數(shù)據(jù)，構建目標優(yōu)屬矩陣γ=[γij]h×l，得到相對優(yōu)屬度γij(即理想值接近水平)，其中h為方案數(shù)，l為評價指標個數(shù)。

1)對于“搜索廣度”“界面發(fā)散度”“心理努力程度”成本型(越小越好)的評價指標，它們的相對優(yōu)屬度γij可以表示為：

(6)

式中：bij表示第i種方案下第j種評價指標的量化數(shù)值；bjmin，bjmax分別為所有方案下第j種評價指標的最小、最大值。

2)對于“搜索深度”“搜索效率”“界面收斂度”效益型(越大越好)的評價指標，它們的相對優(yōu)屬度γij表示為：

(7)

由評價者定義可以接受的數(shù)據(jù)滿意度下限λU和可以允許的不滿意度上限λL，通過矩陣γ得到的矩陣值，篩選出設計方案的支持指標集S、反對指標集O和中立指標集N[19]。

第i個評價方案的支持指標集

Si={bij|γij≥λU}

(i=1,2,…,h;j=1,2,…,l)

式中：γij≥λU表示評價方案中的第j個數(shù)據(jù)是支持評價方案i的。

第i個評價方案的反對指標集

Oi={bij|γij≤λL}

(i=1,2,…,h;j=1,2,…,l)

式中：γij≤λL表示評價方案中的第j個數(shù)據(jù)是反對評價方案i的。

第i個評價方案的中立指標集為

Ni={bij|λL<γij<λU}

(i=1,2,…,h;j=1,2,…,l)

式中：λL<γij<λU表示評價方案中的第j個數(shù)據(jù)對評價方案i既不支持也不反對。

代入層次分析法得到的指標權重值w={w1,w2,…,wl}，構建VAGUE集評價矩陣D：

(8)

式中：ti為該評價方案滿足評價指標的程度；fi為該評價方案不滿足評價指標的程度。

方案i符合評價者要求的程度vi可通過式(9)用VAGUE數(shù)表示。

(9)

式中：wj為第j個數(shù)據(jù)指標權重值；η1={j|bij∈Si,i=1,2,…,h;j=1,2,…,l}，η2={j|bij∈Oi,i=1,2,…,h;j=1,2,…,l} ，Si為支持指標集，Qi為反對指標集。

2.2 TOPSIS優(yōu)選度排序

TOPSIS優(yōu)選度排序思路是首先選定1個正理想值和1個負理想值，然后計算每個設計方案到理想方案的接近度[20]。接近度值越大，對應的設計方案越好。

對一組VAGUE數(shù)X，確定導航欄設計方案VAGUE值的正負理想值X+和X-：

(10)

設計方案的VAGUE值與正負理想值之間的距離可以通過VAGUE距離公式計算，每個設計方案Xi和X+的距離d+、Xi與X-的距離d-計算公式為：

(11)

(12)

計算每個設計方案定量指標值到理想值的相對貼近指數(shù)μi：

(13)

根據(jù)優(yōu)劣法的思想，各設計方案的Xi越接近X+并遠離X-，則說明數(shù)據(jù)對評價方案的支持隸屬度越大，即μi值越大，說明設計方案越接近理想認知績效水平，可對導航欄設計方案進行優(yōu)選度排序。

3 工業(yè)控制系統(tǒng)焊接界面評估

3.1 實驗設計

以工業(yè)系統(tǒng)-焊接界面導航欄為例，劃分相應的興趣區(qū)，展開視覺認識實驗。導航欄設計視覺生理測評實驗材料分為原界面、方案一、方案二，如圖3、圖4所示。其中，方案一優(yōu)化了導航欄顯示大小、背景、字體等信息，方案二是在方案一的基礎上增加了圖標顯示。實驗結果見表4。

圖3 信息顯示區(qū)域原界面

圖4 方案一、二信息表量對比圖

表4 導航欄綜合認知績效生理評測指標數(shù)據(jù)

3.2 數(shù)據(jù)處理與分析

根據(jù)式(6)、(7)將“搜索深度”“搜索廣度”“搜索效率”“界面收斂度”“界面發(fā)散度”“心理努力程度”6項指標轉化為目標矩陣γ:

確定滿意度下界λU=0.85和能夠接受的不滿意度的上界λL=0.7，找出各設計方案的支持指標集Si、反對指標集Oi和中立指標集Ni：S1=[a5,a6]，O1=?，N1={a1,a2,a3,a4}。S2={a2,a3,a4,a5,a6}，O2=?，N2={a1}。S3={a1,a3,a5,a6}，O3=?，N3={a2,a4}。

代入得出的指標權重值Wi={0.231，0.095，0.448，0.101，0.033，0.093}，運用式(10)計算出3個設計方案的VAGUE值：

v1=[0.191,0.191]

v2=[0.802,1.000]

v3=[0.878,0.878]

構建VAGUE集評價矩陣D：

確定方案集的正理想值X+和負理想值X-：

X+=[0.878,1.000]

X-=[0.191,0.191]

根據(jù)式(13)計算每個界面導航欄設計方案中Xi到理想值的接近度μi:μ1=0，μ2=0.930，μ3=0.889。

貼近度值大小排序為：X2>X3>X1，表明綜合6項評價指標，方案二認知績效綜合水平最接近理想認知績效水平，為最優(yōu)導航欄設計方案。

4 結束語

本文通過選用視覺生理評測指標，從信息搜索質量-信息加工水平維度構建了數(shù)字化控制系統(tǒng)交互界面綜合認知績效評價指標。通過AHP層次分析法為指標賦權，結合VAGUE集和TOPSIS優(yōu)選度排序計算模型，獲得設計方案的綜合評價值，為系統(tǒng)界面評價提供了客觀的量化數(shù)據(jù)支撐。