候車視覺搜索與公交車體外觀特征的眼動跳視研究

劉 淼, 熊 韜, 郭建詠, 肖夢真, 貝典徽

(華東理工大學 藝術設計與傳媒學院,上海 200237)

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候車視覺搜索與公交車體外觀特征的眼動跳視研究

劉 淼, 熊 韜, 郭建詠, 肖夢真, 貝典徽

(華東理工大學 藝術設計與傳媒學院,上海 200237)

通過模擬乘客等候公交車時的真實場景,運用眼球運動追蹤設備對城市公交車車體外觀的設計布局進行眼動實驗與研究.收集被試者觀察公交車進站時的視覺參數數據,對數據進行歸納整理,比較被試者在辨認出目標公交車前后眼動跳視數據上的差異,分析數據差異存在的原因,從而得出候車者視覺搜索特征與公交車車體外觀關系的相關結論.并對現有公交車車體外觀進行優化改良設計,減少不必要的視覺干擾,提升候車乘客在候車過程中的視覺搜索體驗,從而引導乘客無障礙地搭乘上目標公交車輛.

工業設計; 眼動實驗; 視覺搜索; 公交車車體

視覺搜索(visual search)是人們從外界獲取加工信息的一種重要認知方式[1].其主要有兩個作用:一是確定環境場景中物體表面的空間布局;二是識別物體[2].在候車過程中,能否正確識別公交個體屬性信息是市民順利搭乘目標公交車的關鍵,即候車乘客視覺搜索行為和信息讀取的快速匹配性.隨著城市公共交通系統的逐漸完善,國內公交車使用起步較早的城市逐步完成了對公交車外觀制式(即公交車外觀造型的樣式)的統一.城市公共交通汽車的大部分信息主要分布在車體的外部,尤其是車體正面區域,是站臺候車乘客獲取到站車輛信息的首要來源.因此,公交車車體外觀設計的合理與否極大地影響著候車者在候車過程中的視覺搜索體驗.通過實地調研可知,有近70%的市民反映在等候公交車的過程中不能及時準確地獲取目標公交車輛的信息,無法順利完成選乘判斷.

目前,國內外針對公交車的研究主要集中于公交車內部,如車內的整體布局、扶手的高低、座椅的舒適度等,而基于視覺搜索特征的公交車車體外部研究則相對較少.因此,對該領域進行量化分析,從最終用戶反饋角度出發,優化與改良現有公交車車體的外觀設計,明晰車體造型設計的合理性,將極大地提升候車乘客的等候體驗.

本文以上海現有公交車的外觀制式為例,以被試者觀察公交車進站過程中的視覺搜索軌跡為切入點,使用被試者觀察公交車進站時的視覺數據對上海市公交車外觀制式進行分析研究,從而獲得候車者視覺搜索特征與公交車車體外觀特征的相關聯系,并以此對現有公交車車體外觀進行優化改良設計.

1 研究方法

本文通過模擬乘客候車場景,運用眼動追蹤設備對被試者在等車過程中的視覺搜索軌跡和其他視覺參數(眼跳速率、眼跳幅度、眼跳次數、眼跳時間、眼跳頻率、跳入次數、回視率、關注順序)進行記錄[3-4],通過對被試者視認前后的眼動數據進行整體分析和車體局部區域對比,獲得公交車外觀設計與乘客視覺搜索信息的基本關系,進而改善城市公交車體的造型設計[5].

1.1 實驗場景設計

由于室外實驗的條件限制,采取室內模擬真實場景實驗的方式進行室內實驗.根據男性和女性平均眼高,分別選取市區內3個不同公共交通汽車停靠站點,根據候車者的站位、朝向和視角范圍,錄制實景視頻,并將其作為原始實驗素材.

1.2 實驗被試者

被試者為在校本科學生,其中男性8名,女性8名,共計16人,年齡20～24歲,校正視力均在0.8以上.

1.3 實驗工具

運用影像記錄設備,隨機對進入停靠站點的公交車進行實驗素材采集,獲得的視頻影像經后期處理,作為室內模擬實驗的觀察對象.運用視頻同步播放軟件向被試者進行放映,并使用眼球運動追蹤設備對被試者進行數據采集.實驗結束后,使用BeGaze與SPSS數據分析軟件進行被試者眼跳數據的整體統計和分區統計.

1.4 實驗過程

實驗準備:由兩名工作人員指導被試者按照實際候車的高度、角度進行站位固定,雙眼距顯示器確保在60±2 cm誤差范圍內.隨后,由其中一名工作人員為被試者佩戴眼動儀器,另一名負責儀器角度的調整以及完成之后的人機校準工作.

2007年，為提高服務業整體發展水平和國際競爭力，更好發揮標準化對服務業發展的促進作用，國家標準委積極探索服務業標準有效實施的途徑，創新服務業標準化工作的機制和模式，與國家發展和改革委員會等六部委聯合下發《關于推進服務標準化試點工作的意見》[1]，在全國范圍內，全面啟動了服務標準化試點建設工作，涉及旅游、物流、金融、運輸、社區、餐飲、商貿及家政等領域。

實驗進行:注視點校準后,由一名工作人員下達實驗指令,并通過眼動追蹤功能對實驗過程進行全程記錄,另一名負責對先前采集的實驗對象(即公交車視頻影像)進行隨機播放.實驗結束后分別對不同被試者的實驗樣本(即被試者的實驗數據)進行保存,供本研究后期數據分析使用.

2 實驗數據及其分析

2.1 實測數據整體分析

以辨認出目標公交車信息的時間點為基準,對時間軸進行劃分.從車體出現至完成辨認的這一時間段稱之為“視認前”,而從完成辨認至車體進站的這一時間段稱之為“視認后”.對被試者辨認出目標公交車前后的視覺搜索軌跡分別進行眼動參數數據記錄,統計結果如表1和表2(見下頁)所示.

表1 視認前后跳視速率與跳視幅度

從整體來看,視認后跳視速率的平均數和標準差數值下降明顯,下降百分率分別為20.69%和16.82%.視認后跳視幅度的平均數和標準差數值下降百分率為20.92%與29.83%.由此可知,視認后的穩定性較視認前有所提高.根據認知負荷理論,認知負荷越大,眼跳速度和幅度越小;反之,認知負荷越小,眼跳速度和幅度越大.如何減少任務或學習材料的認知負荷是有效認知過程或學習的關鍵性問題[6-7].表1中跳視速率和跳視幅度都可以反映候車者在候車過程中認知負荷的大小[8].可知視認前候車者認知負荷較小,其主要因為該時間段注意力集中于確認公交車車次,目標信息較為單一.而視認后候車者認知負荷變大,究其原因為在確認目標車輛后,候車者所要關注的信息量增加,如公交車車內的擁擠程度、公交車車體外部的其他信息等[9].

表2 視認前后跳視次數、時間與頻率

采用配對樣本T檢驗的方法來進行分析(表2).由SPSS數據分析軟件可知,視認前跳視次數的標準差為7.91,標準誤是2.80.視認后跳視次數的標準差為8.61,標準誤是3.04.此外,相關系數值為0.819,P值為0.013<0.05,可知視認前后的跳視次數存在顯著差異.視認后跳視次數增加明顯,離散程度提高,更加不穩定.

通過對跳視時間的統計(圖1),可以發現視認前的跳視時間較小,視認后的跳視時間明顯高于視認前的跳視時間,且波動幅度增加.原因在于視認前目標車輛距離較遠,候車者的觀察范圍面積小,跳視范圍主要集中于車體前部.隨著車輛距離的縮短,車體側面角度變大,可視面積增加,候車者觀察范圍相應擴大,可獲取信息量增加,所以跳視時間相應上升[10].

有關跳視頻率的平均值,視認后較視認前有所下降,具體降低了3.32個百分點.8名被試者中,視認前超過跳視頻率均值的為4人,視認后超過均值的為3人.整個視認過程中,低于均值的被試者占大多數,且視認后超過均值的人數有所下降.這主要因為視認前候車者處于目標車輛信息的尋找階段,視覺搜索狀態較為活躍,跳視頻率較高[11].視認后候車者已經確認公交車車次的相關信息,失去視覺搜索的目標,注意力下降,故跳視頻率有所下降[12].

圖1 視認前后跳視時間的折線對比

視認后跳視速率、跳視幅度的數據值有了明顯下降,視認后被試者由于信息量的增加,認知負荷有所上升;跳視次數、跳視時間和跳視頻率的數據在視認后的波動幅度增加,穩定性下降,充分體現了視認前后信息量的變化對被試者所造成的影響.

AOI區域(area of interest),是指由研究者在導出眼動數據之前為了對問題發現的內部認知過程進行更精準的考察而劃分的區域.它可以幫助研究者獲取被試對刺激信息的關注和感興趣情況的信息.根據公交車現有信息區域分布,對公交車正面和側面外觀特征進行AOI區域劃分,共劃分為6個區域,見圖2.并在此基礎上,針對各區的跳入次數、回視率、關注順序、跳視時間等4項眼動指標進行統計分析[13].

圖2 公交車AOI示意圖

跳入次數主要集中在AOI-A,AOI-B,AOI-C 3個區域,而AOI-D、AOI-E、AOI-F 3個區域的數據相對較少;在視認后數據中,各信息區的數值都出現了明顯的增長,尤其以AOI-B和AOI-E最為顯著.在整個視認過程中各興趣區域的增幅由大到小依次為:AOI-E,AOI-F(271.43%),AOI-D(233.33%),AOI-B(164.15%),AOI-A(29.21%),C(9.52%),增幅超過平均值的有AOI-E,AOI-F,AOI-D,AOI-B 4個區域,未超過的為AOI-A和AOI-C兩個區域.根據人們對實物關注的視覺習慣的研究表明,人們對畫面中的雙色交界處或者拐角處、不規則處、閃動處等視覺要素會格外關注[14](比如本文中的公交車正面輪廓、側面輪廓等區域).而由表3也可知,涉及公交車形狀輪廓的區域比較容易受到被試者的關注,眼跳數據也相對較為豐富[15].同時有研究表明,語境預測性低的信息有更多的回視入次數[16](即跳入次數),所以在視認后已經被辨認清楚的AOI-A區域數據增長仍非常明顯;此外受透視原理的影響,信息區面積在視認后明顯增大,相對應的各信息區的數據也出現了顯著增長,其中AOI-B 和AOI-E兩個區域數值增長明顯,由此可以推斷在公交車整體區域面積不斷增大、視覺信息逐漸變得清晰的情況下,被試者更為關注這兩個區域內的信息(即公交車前擋風玻璃處和車內狀況).

表3 視認前后各區域的跳入次數

視認前后各信息區域的回視率見圖3.視認前回視率由大到小依次為:AOI-A(45.88%),AOI-B(27.32%),AOI-C(21.65%),AOI-F(3.61%),AOI-D(1.55%),AOI-E(0.00%);視認后回視率由大到小依次為:AOI-B(33.90%),AOI-A(27.85%),AOI-E(18.40%),AOI-C(11.14%),AOI-F(6.30%),AOI-D(2.42%).由此可知,無論視認前后AOI-A和 AOI-B回視率都占較大比重,而AOI-C在視認后所占比重有所下降,AOI-E所占比重有所上升.根據視認前后各信息區域可視面積的對比,以及人在視覺搜索過程中眼跳趨向于指向新目標,而不是指向已檢查目標的視覺搜索特征[17]可知,在眼跳過程中候車者對AOI-D,AOI-E,AOI-F這3個區域信息的搜索和選擇逐漸增加,相應的回視次數和回視率也隨之增加.在眼動心理學理論中,回視次數有助于了解被試在加工后期信息時,對早期的信息進行重新關注和提取,這種回視可以促進對材料更清晰的理解和更深入的整合性加工,往往也有助于發現更高質量的問題.回視次數越多,則說明該AOI區域對解答問題的貢獻越大[18].同時,人們一般需要通過持續的瀏覽才能重新獲得自己需要的相關信息[19].而在本文視認前后的AOI-A,AOI-B,AOI-C,AOI-E這4區內的信息對乘客在認知目標公交車上的貢獻更大,所以也更容易被快速搜索和選擇,形成眼跳和回視.

圖3 視認前后各信息區域回視率

視認前后各信息區域被關注順序見下頁圖4.圖中數值為總樣中前五次跳視至各區域的樣本值.視認前最先被關注的是AOI-A,AOI-B,AOI-C這3個區域,該區域在大部分被試者的前三次跳視關注區域中占有較大比重.在眼動心理學理論中,有研究指出人們在眼跳過程中可以獲得刺激的時空信息,但幾乎不能形成刺激的清晰像[20],即在視認前,被試者通過眼跳活動可以獲取視認前展示在其眼前的公交車信息(即AOI-A,AOI-B,AOI-C),以形成對公交車輪廓的視覺認知.也有研究指出,人對視覺信息的認知具有系列加工的特點,即在時間序列上有先后之別,在空間序列上有上下左右的區別[21],所以在視認順序上,該3個區域的被關注順序是正向排列的.在視認后各興趣區的眼跳順序中,最早被關注的仍然是這3個區域,但這3個區域在大部分被試者前三次跳視關注區域中所占的比重有所下降,且受視覺畫面面積增大的影響,AOI-D,AOI-E,AOI-F這3個區域的被關注順序逐漸上升.在視覺關注的先后順序上,有新信息優先于舊信息的特征[22].所以在視認后,逐漸清晰可視的AOI-D,AOI-E,AOI-F這3個興趣區域中的信息在視野中被選擇的可能性會明顯大于視認前的舊興趣區(即AOI-A,AOI-B,AOI-C),視認前后的被關注順序也因此出現了一定程度的變化.

圖4 視認前后各信息區域被關注順序

在候車過程中隨著公交車在候車者視覺畫面中面積比例的逐漸增大,各區域視認后的跳視時間都有了相應的變化,見表4.各興趣區的數據差異較大,且各興趣區的平均眼跳時間較視認前增加了60.77%.根據人的視覺搜索特征,人在視覺搜索過程中眼跳更趨向于指向新目標,而不是指向已經檢查過的目標[23].視覺信息內容的獨特性會促進跳視活動的發生和變化[24].在視認前后圖像對比中,公交車的AOI-D,AOI-E,AOI-F這3個區域因可視面積的增大,信息內容變得清晰,逐漸成為了視認過程中的新目標,更容易在眼跳的快速搜索中被選擇,所以這3個區域的眼動時間數據出現了明顯的增長.而受距離和角度的影響,視認前3個區域的數據都為0,故以視認前跳視時間為基準的增幅無法計算,結果均為N/A.在表4中,AOI-B和AOI-E兩個區域的眼跳時間數值在視認前后具有非常顯著的增長,由此得知被試者在眼跳過程中對視認后B區、E區內的信息有較強的選擇性,即司機位置、車內擁擠程度等信息.

表4 視認前后各信息區域的跳視時間

隨著被試與公交車的視覺距離的縮短,公交車信息逐漸清晰,視認后各信息區的跳入次數、回視率以及跳視時間3項數據較視認前均有較大增長,被試在這一過程中也對各信息區信息進行了更深層次的加工;視認后區域被關注順序這一數據較視認前也變得更加多元,充分體現在視認前后被試對各信息區內信息的感興趣程度[25].

3 結論與展望

本文利用眼動設備及其相關數據解析軟件對候車者視認前和視認后的視覺搜索軌跡進行數據收集和整理,通過對視認前后跳視速率、幅度、次數、時間和頻率進行統計分析,獲得候車者在候車時視覺搜索的一般性特征.同時對劃分的各AOI區域數據進行了分項對比,總結出候車者在候車時觀察公交車輛的一般視覺搜索規律.

a. 由于信息量的變化,候車者在辨認出目標車輛前后的認知負荷會相應發生變化.

b. 視認后由于目標車輛靠近,車體觀察范圍擴大,可獲取的信息量增加,跳視時間與跳視次數會相應增加.

c. 視認后候車者由于失去了部分視覺搜索的目標,跳視頻率會有所下降.

d. 被試者在觀察遠處物體時,多采用跳視的方式對物體的輪廓進行確認,其主要為了解對象基本信息以便之后的加工.

f. 被試者會在視認后對已看清的信息進行選擇性確認,這部分信息即為被試者認可的重要信息(即AOI-A的公交車車次信息、AOI-B的車內信息),對被試者能否準確快速獲取目標車輛信息的貢獻更大.

g. 視認后被試者對AOI-D,AOI-E,AOI-F這3個新區域的信息尤為關注,跳入次數、回視率、跳視時間等數據明顯增加.

h. 在區域被關注順序上,視認前關注順序有明顯的空間順序,視認后由于新區域的信息更加吸引被試者而成為了優先被關注的區域.

后續研究將在本次研究成果的基礎上對公交車車體設計進行優化改良,以此來提升乘客在候車過程中的視覺搜索體驗,從而引導乘客無障礙地搭乘上目標車輛.基于前文分析,在優化設計公交車車體外觀時,大致可以遵循以下幾點:

a. 在觀察遠處物體時被試者多采用跳視方式來對物體的輪廓進行確認,借此了解目標的基本信息.因此在公交車外觀優化設計時,車體的輪廓應具有較高的辨識度,區域間的劃分應清晰明了.例如對公交車車體的造型進行改良,加入一些獨特的設計元素,加大其與其他類型車體的差異性;提高相鄰區域的顏色區分度,區域邊界可用醒目的顏色來進行劃分.如由重慶恒通客車有限公司設計的EB12系列客車嘗試運用浮雕線性車身,以增加立體感,以便在人車距離較遠時,候車乘客可以在最短的時間內辨認出公交車.

b. 被試者認可的重要信息區域應簡潔明了,為候車乘客反復確認所需信息提供方便,減少視認過程中的認知難度.例如對AOI-A區域內車次信息的布局及字體等要素進行優化改良,降低其認知難度;而AOI-B區域則應盡可能減少視覺干擾因素,以便候車乘客能清楚地觀察到車內信息.

c. 由于視認后被試者對AOI-D,AOI-E,AOI-F這3個新區域的信息尤為關注,所以在設計時可以考慮在該3個區域向候車乘客提供一些重要的附加信息(如車內的載客密度、車內溫度、有無人工售票、票價信息等),同時設計相關的符號來引導候車者的視覺搜索路線.

d. 視認前各信息區域的被關注順序有明顯的空間順序,因此在優化設計各信息區域時,可以在重要信息區域加入一定的設計元素,使其在視認前更加突出,縮短候車乘客的搜索認知時間.例如對重要信息區域(如AOI-A,AOI-B)的位置、尺寸、顏色等進行再設計,降低其認知難度.如大多數公交車AOI-A區域的車次信息大多位于該區域的上部正中間,但當幾輛公交車同時進出公交站時,往往會出現后一輛公交車車次信息被遮擋的情況,因此可以考慮將上部中間的車次信息移至靠近車站處的一側,或者在靠近車站側的車體后視鏡上添加相應的線路信息,使其更易被候車乘客觀察到.

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(編輯:董 偉)

Eye Saccade Research for Waiting Visual Search and the Characteristic of Bus Body Appearance

LIU Miao, XIONG Tao, GUO Jianyong, XIAO Mengzhen, BEI Dianhui

(School of Art Design and Media,East China University of Science and Technology,Shanghai 200237,China)

Through simulating the scene when passengers are waiting for the bus,an eye tracking equipment was used to estimate the layout of bus body appearance.An experiment was designed to compare the difference between the saccade data before and after subjects’ visual cognition.By analyzing the reason of data difference,the relationship between the visual search features and appearance of bus body was achieved.The conclusion can be used to optimize the appearance design of bus body and reduce unnecessary visual interferences,which can enhance the waiting passengers’ visual search experience and let them get on the bus without hindrance.

industrial design; eye tracking test; visual search; bus body

1007-6735(2016)05-0472-07

10.13255/j.cnki.jusst.2016.05.010

2016-04-17

上海市浦江人才計劃資助項目(14PJC024);國家級大學生創新創業訓練計劃(201410251073)

劉 淼(1984-),男,副教授.研究方向:工業設計、計算機輔助設計、感性工學等.E-mail:183787975@qq.com

U 469.13

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