桌面式虛擬環境與真實環境中個體特征影響空間認知能力的差異分析

黃麗娜，張定嬈，應 申，艾廷華

1. 武漢大學資源與環境科學學院，湖北 武漢 430079； 2. 武漢大學地理信息系統教育部重點實驗室，湖北 武漢 430079； 3. 武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室，湖北 武漢 430079； 4. 廣西壯族自治區地圖院，廣西 南寧 530023

虛擬地理環境與現實地理環境相對應，利用虛擬現實技術對復雜地理信息系統進行模擬、重構和全息表達，有助于實現對地理環境的感知、認知、理解與探索[1]。在虛擬環境中可以開展控制試驗，尤其是在針對人地關系耦合的空間研究中，為研究個體/群體對環境的感知、認知及行為提供了有效的方法和途經[2-4]。隨著數字技術的發展，建立虛擬地理環境開展模擬試驗已成為ICT大地圖時代的一種重要科學研究范式[5-6]。

基于虛擬地理環境的空間認知研究以虛擬與真實“有無相生、虛實共濟”的設定為前提[1]，通過虛擬環境的模擬試驗探究真實環境中人與環境的相互作用。例如，使用三維迷宮分析人們利用全局或局部地標進行空間認知的群組差異[7]；通過搭建規則環境和不規則環境分析不同年齡人群對空間信息組織和存儲的行為偏好[8]；模擬突發危機情景，分析個體在恐懼和警覺等高喚起情緒中的認知水平及從眾行為[9]。這些研究的理想情況是在真實環境中開展試驗。但由于難以在真實環境中控制試驗材料、將被試者從一個環境移動到另一個環境的過程會產生學習效應等。相比之下，虛擬環境靈活性高、試驗材料易于組織和控制，因此多數試驗都采用虛擬環境來代替真實環境。也有不少認知心理學者認為，虛擬環境存在著難以維持被試本體感受、缺少真實環境的動態性和復雜性、試驗過程易受被試者的個體偏好和虛擬現實技術影響等問題[7,10-12]，因此，不能將虛擬環境的空間認知簡單等同于真實環境的空間認知。得益于嵌入式跟蹤設備的發展，在真實環境中開展空間認知試驗正受到越來越多的關注[13-14]。如利用眼動儀記錄行人借助地圖導航的注視行為，發現抽象地圖相比詳細平面圖更有利于用戶集中視覺注意，進而幫助用戶在室內空間中更快到達目的地[15]；空間定位、地圖閱讀和地圖導航不受性別影響，但受到性別與年齡的交互作用[16]。此外，還可利用谷歌眼鏡和智能手機獲取人們的動作行為，通過狀態模型識別運動中的熟悉、陌生、迷路等認知狀態[17-18]。

縱觀現有研究，往往關注選擇虛擬環境或真實環境之一作為試驗場景，但對兩種環境是否導致認知行為差異卻不夠重視。虛擬環境中影響人們空間認知的因素在真實環境中是否具有同等作用？反之，在真實環境中表現出的人地關系特征在虛擬環境中是否仍然存在？不同類型的空間環境對人們的行為表現有怎樣的影響？這些問題都有待深入探討?；诖?，本文設計對照試驗，分別以虛擬環境和真實環境為試驗場景，分析兩種環境中個體特征對空間認知能力的影響，進而探討不同環境下空間認知效果的一致性問題。研究結果可以為虛擬地理環境的建立提供理論依據。了解空間認知的個體差異及其環境效應，還可為設計基于虛擬地理環境的認知研究提供先驗支持。

虛擬地理環境的建立，有桌面式、墻體式、全景沉浸式和增強現實等多種技術方法[1]。其中，桌面式虛擬環境利用個人計算機屏幕呈現地理場景，設備成本低且操作方便，在導航仿真、駕駛訓練等領域研究中廣泛應用[19]。結合軟硬件條件，本文搭建桌面式虛擬地理環境進行與真實環境的對照試驗。

1 三維環境的空間認知試驗

1.1 試驗設計

本文主要探討在虛擬環境和現實環境中，個體特征對空間認知能力的影響。通過對比人們在兩種三維環境中的空間認知效果和行為響應差異，分析不同場景的環境效應。認知科學領域將認知空間的能力分離為基于對象的空間能力(object-based spatial abilities)和基于環境的空間能力(environmental spatial abilities)兩類[20-21]。前者主要通過視覺觀察獲取空間目標的形態及變換特征(如旋轉、組合、分解等)，認知空間是物體對象的小尺度空間[22]。后者與大尺度場景和自身運動知覺(self-motion cue)有關，通過在場景中執行搜索、移動等空間任務，不斷更新和完善對環境布局及場景要素的認識。認知空間同時也是個體的活動空間。本文將基于對象的空間能力，即通過視覺感知物體形態特征的能力劃入個體的基本空間能力范疇，三維環境的空間認知能力則特指在大尺度場景中學習活動空間進而指導執行空間任務的能力。

本文圍繞兩個問題設計試驗研究。

(1) 在三維環境中，個體特征，包括性別、專業背景、基礎空間能力等，對空間認知有怎樣的影響?性別、專業背景等基本個體特征可從調查問卷中提取。根據心理行為研究[23]，當人們在三維環境中尋路時，會激發心理旋轉和抽象推理兩種認知過程。其中，空間定向與心理旋轉有關，空間定位與抽象推理有關[24]。因此，選取心理旋轉能力和抽象推理能力來量化表征基礎空間能力，作為認知分析的自變量。

空間認知表現通過控制試驗來觀測。結合文獻[25—26]的認知模型，將空間認知分解為對象認知、格局認知、空間響應3個維度，設計如表1所示的相應的空間任務，記錄參與者完成空間任務的時間和正確率，作為認知分析的因變量。

表1 空間任務及評價方法

(2) 人們在虛擬三維環境中的認知表現是否與在真實環境中的一致？若不考慮暈眩、視角差異等生理條件對虛擬現實技術的約束，理想情況下可將虛擬三維環境看作是現實環境的數字孿生[27]。選擇試驗區域并建立與之相應的虛擬場景，招募對試驗區域不熟悉的參與者在兩種環境中分別完成空間任務，分析他們在兩種環境中的表現。采用多因素混合模型進行差異分析：三維環境類型(真實環境、虛擬環境)、個體特征(性別、專業背景等)和空間認知效果(對象認知、格局認知、空間響應)。根據前人的空間認知試驗研究[12,16,28]，對照分析的樣本規模不少于12人，且各因素分組規模均衡。

1.2 試驗材料

(1) 研究區域。本文設計對照試驗，主要關注在相似場景的不同類型環境(虛擬和真實)中人們的空間認知表現，試驗者需要先后在兩種環境中完成空間任務。大學校園是一種布局相對簡單且完整的活動空間，從真實環境可達性和虛擬環境配對的可操作性考慮，選擇武漢大學信息學部校園作為試驗區域。利用SketchUp建立兩個虛擬三維場景：一為普通城市場景(圖1(b))，用于練習試驗，指導參與者熟悉試驗環境和相關操作；二為信息學部校園對應的虛擬場景(圖1(c))，用于正式試驗，與真實場景構成配對環境。

(2) 問卷。獲取參與者的基本信息，并基于普通能力傾向測驗量表(general aptitude test battery，GATB)測評其基礎空間能力[29]。包括心理旋轉能力測試(mental rotation test，MRT)和抽象推理能力測試(abstract reasoning test，ART)，分別由5道樣題和10道評測題組成，具體如圖2所示。

圖1 試驗區域與試驗材料Fig.1 Experimental area and materials

圖2 基礎空間能力測試例題Fig.2 Samples of basic spatial ability test

1.3 參與者選擇和試驗流程

為了保證對試驗環境的熟悉程度相當，要求參與者均未到過試驗區域或使用試驗區域的三維場景模型。根據《2018上半年中國VR市場調查》(http:∥www.sohu.com/a/235255974_310972)，目前中國的VR用戶主要為年輕高知人群，因此，最終招募了武漢地區67名大學生參加試驗。

試驗分為3個階段，流程如圖3所示。第1階段任務，即用戶畫像和MRT、ART測試問卷。參與者進入問卷系統答題，作答完畢時交卷確認。第2階段，參與者通過練習場景熟悉軟件操作后開始正式試驗。首先，以自由視角瀏覽校園場景1 min以初步了解校園格局，繪制場景地圖展現其空間格局認知水平；然后，以第一視角進入虛擬校園，根據指示逐步完成對象認知和尋路任務，并繪制尋路地圖。第3階段，參與者進入真實校園環境完成空間任務，再次繪制尋路地圖。試驗過程中，為避免試驗場景相似而形成記憶干擾，兩個場景的對象認知和尋路任務均使用不同的空間目標。參與者全程佩戴TobiiGlass 2眼鏡，監測其注視對象的眼動軌跡和執行空間任務時的運動路線。試驗后輔以訪談，了解參與者的試驗體驗和任務策略。整個過程遵循試驗倫理規范，所有參與者都同意試驗程序并自愿參加，且在試驗過程中也可隨時退出。

圖3 試驗流程Fig.3 The experimental procedures

1.4 因子計算

1.4.1 基礎空間能力指數

采用單位時間內MRT和ART答題正確率來衡量參與者的基礎空間能力。為便于差異分析，需對計算結果進行歸一化處理，如式(1)所示。

(1)

式中，Si表示參與者i的單位時間答題正確率，Smax和Smin分別表示所有參與者單位時間答題正確率的最大值和最小值。MRT指數與ART指數的計算方法相同。

1.4.2 格局認知指數

將心象地圖作為參與者環境認知的具象化表征，從場景地圖中提取地物和道路結構，評估其環境格局認知的能力。其中，心象地圖的有效地物包括有形地物(如建筑、設施或路段等)和無形對象(如方向、交通的描述)。道路結構指對道路交叉口模式的識別，分為正交、斜交和折彎3種，如圖4所示。考慮到垂直交叉口對認知能力的要求最低，基于垂直關系表示路徑結構時，容易忽略折彎結構而導致拓撲錯誤，而折彎是指一條路段中發生方向的變化，對折彎結構的記憶需要更高的認知能力，將正交交叉口、斜交交叉口和折彎交叉口的數量賦權分別為w1、w2、w3，有w1

圖4 道路結構認知因子提取示例Fig.4 The example of extracting road structure cognitive factors

因此，格局認知指數的計算公式為

(2)

Li=Count(Landmarksi)

(3)

Ci=Count(Cross 1i)×w1+Count(Cross 2i)×

w2+Count(Cross 3i)×w3

(4)

式中，CIi為參與者i的格局認知指數；Li表示心象地圖中地物的數量；Ci為心象地圖中道路結構認知得分；Count(Cross 1i)；指正交交叉口數量；Count(Cross 2i)指斜交交叉口數量；Count(Cross 3i)為表達正確的折彎點數量。

根據試驗設計，虛擬場景與真實場景的格局相似，并且只在第2任務階段要求參與者繪制場景地圖，之后繪制的認知地圖是參與者完成空間任務的尋路地圖。因此，格局認知指數的計算主要從場景地圖中提取認知要素，若兩次尋路地圖中有新增或變化要素，則按時間先后順序修正統計數量。本文未對交叉口賦權開展專門研究，取w1=1、w2=2、w3=3。

1.4.3 對象認知指數

高度和距離的認知任務是開放性問題，考慮到人的視覺感受有一定模糊性，使用自然裂點法對場景內建筑物的高度及與參考點的距離進行分級打分。若參與者的回答屬于某一分級范圍內則獲得對應分值。然后將距離認知得分與高度認知得分并轉化為百分數，作為對象認知指數。

1.4.4 空間響應指數

空間響應指數采用完成尋路任務的移動路徑總長度和累計轉角來量化。參與者需要憑借記憶在無提示條件下從指定地點出發，到達特定目標地，最后回到起點，完成路徑閉合。完成空間任務后，回放參與者佩戴的眼動儀的監測記錄，將參與者的運動軌跡沿道路中心線展繪到路網上，提取移動路徑長度和轉角。最佳的空間響應行為應是完成尋路任務的路徑最短、轉向最小。路徑和轉角的空間響應能力也需進行歸一化，路徑響應指數(DI)i和轉角響應指數AIi的計算公式與基礎空間能力指數的相似

DIi=(Di-Dmin)/(Dmax-Dmin)

(5)

AIi=(Ai-Amin)/(Amax-Amin)

(6)

2 試驗結果分析

2.1 一般描述性統計分析

經過初步整理，本次研究的有效參與者為51人，年齡在18～26歲，專業涵蓋化學、醫學、珠寶、地理等。其中，男生23人，女生28人；地理學專業27人，非地理學專業24人，且均有三維地圖使用經驗。

對參與者的空間能力值進行統計分析，結果如表2所示。參與者在虛擬環境中的高度認知指數、距離認知指數、路徑響應指數和轉角響應指數均優于真實環境。虛擬環境中的能力指數標準差比真實環境小，表明空間認知表現可能更向平均水平收斂。虛擬環境的路徑響應指數和轉角響應指數較小，表明參與者在虛擬環境中執行尋路任務時定向和移動更有效。

表2 各空間能力因子描述性統計

試驗過程中，要求參與者先后以自由視角和第一人稱視角完成空間任務再繪制尋路地圖，結果得到了有心理旋轉和無心理旋轉兩種類型的認知地圖，如圖5所示。有心理旋轉的認知地圖，即執行空間任務后繪制的尋路地圖與自由瀏覽后繪制的尋路地圖朝向相同，均采用自由瀏覽時初始俯視圖的視角朝向，這說明參與者在記憶和認知場景時進行了心理旋轉和匹配。無心理旋轉的認知地圖則反之，表現為前后繪制的地圖隨空間任務的起始視角不同而地圖朝向不同。

圖5 虛擬環境試驗中尋路任務的起始視角及參與者繪制的尋路地圖Fig.5 The initial view of way-finding task in virtual scene experiment and the mental road-finding map drawn by participants

與文獻[30—31]的研究一致，可按認知要素的繪制順序將參與者的尋路地圖進一步分為自我參考框架、固定參考框架和協調參考框架3種類型，如圖6所示。自我參考框架以參與者自身為中心，沿移動方向同步繪制或者先繪制路徑再繪制途經地標，關注地標與路徑的拓撲關系。固定參考框架則以地標群格局分布建立地圖參照系統，參與者在繪制地圖時首先繪制足夠的場景地物，再在其中勾繪移動路徑。相比之下，協調參考框架首先繪制路網作為骨架，然后對地標進行整體布局，再依次標繪經過的路段。

圖6 使用不同空間參考框架的尋路地圖Fig.6 Mental way-finding maps using diffenrent spatial reference frames

2.2 空間認知能力在個體特征上的差異

按個體特征因子對空間認知指數進行Kolmogorov-Smirnov檢驗，除格局認知指數外，其他指數均不具備正態分布特征，故主要采用非參數模型進行個體特征影響空間認知表現的差異顯著性計算。根據自然裂點法，可將MRT水平指數分為較高組(≥0.8)、中等(0.8>且≥0.4)、較低組(<0.4)共3組，采用Kruskal Wallis檢驗模型；可將ART水平指數分為較高組(≥0.8)、較低組(<0.8)兩組，采用Mann-Whitney U檢驗模型。

分析結果表明，專業背景對場景的格局認知、室外路徑響應和轉角響應均具有顯著影響(Sig=0.043,0.017,0.001)，如表3所示。對比可知，地理相關專業參與者的格局認知(V=0.458 1)較非地理專業的高(0.322 0)。在真實環境中，地理專業的參與者能夠以更短的移動(V=26.227 7)和更少的轉向(V=45.833 3)完成尋路任務，具有更高效的空間行為響應。心象地圖旋轉因子對場景格局認知也有一定的影響(Sig=0.094)，無心象地圖旋轉的參與者具有較高的格局認知指數(V=0.426 9)，表明對環境的記憶更準確和詳細。

表3 空間認知因子在個體特征上的差異分析

此外，MRT因子對虛擬環境和真實環境的轉角響應(Sig=0.037,0.074)、空間參考框架因子對格局認知(Sig=0.000)和真實環境的高度認知(Sig=0.074)也具有統計意義上的影響。對MRT水平因子和空間參考框架因子作事后檢驗。結果表明，較高MRT組與較低MRT組在真實環境中的轉角響應具有一定差異(Sig=0.078，ΔV=-17.500)，且較高MRT組的轉角響應能力優于較低MRT組。在格局認知方面，自我參考框架組與協調參考框架組(Sig=0.000,ΔV=-0.386 5)、固定參考框架組與協調參考框架組(Sig=0.000,ΔV=-0.280 6)之間具有顯著差異，自我參考框架組與固定參考框架組之間有一定差異(Sig=0.056,ΔV=-0.105 7)。格局認知水平表現為：協調參考框架>固定參考框架>自我參考框架。

2.3 空間認知能力在環境類型上的差異

按環境類型分析參與者的空間認知表現，結果如表4所示。除轉角響應外，空間認知能力在虛擬環境和真實環境中均未有明顯差異。表明虛擬試驗場景建立有效，為使用虛擬場景來代替真實場景提供了實證支持。

表4 空間認知因子在環境類型上的差異分析

需注意的是，轉角響應具有顯著的環境效應(Sig=0.004)。結合表2可知，虛擬環境的平均轉角響應指數(V=23.862 78)小于真實環境(V=30.263 79)，說明在虛擬環境中可以更有效的識別正確方向。根據對參與者的訪談，推測原因在于虛擬環境的試驗場景較安靜，試驗者能夠專注于執行空間任務，而真實環境中干擾因素較多，如周圍行人、行駛車輛、噪音等，一定程度分散了參與者的注意力，導致決策失誤。

參與者按先虛擬環境后真實環境的順序執行尋路任務，但真實環境中的路徑響應和轉角響應均未表現出優于虛擬環境。計算兩種環境空間響應的能力值相關系數(表5)，可知均不具有統計意義上的相關性。因此，可認為本次試驗中參與者從虛擬環境階段到真實環境階段轉換的學習遷移效應較小。原因可能是，一方面不同環境的尋路任務出發點不同，并使用了不同的目的地；另一方面，參與者因對試驗場景陌生而具有一定的空間焦慮[32]，導致不能有效利用在虛擬環境獲得的空間格局知識指導在真實環境中執行尋路任務。

2.4 環境類型與個體特征對空間認知的聯合效應

以環境類型、專業、MRT水平為自變量，轉角響應指數為因變量，進一步分析環境類型、專業背景、MRT水平對尋路任務轉角響應的交叉作用。結果表明：專業背景主效應顯著(Sig=0.014)，MRT水平主效應明顯(Sig=0.056)，環境與專業類型對轉角響應指數的交互作用明顯(Sig=0.063)。

表5 兩種環境的空間響應因子的相關性系數

相比之下，地理專業組的轉角響應(V=40.084 6)明顯優于非地理專業組的轉角響應(V=62.386 6)。地理組的環境類型主效應不顯著(Sig=0.672)，但MRT水平主效應顯著(Sig=0.04)；MRT水平與環境類型之間存在顯著的交互作用(Sig=0.005)。如圖7(a)所示，MRT水平對轉角響應的影響受環境類型的交叉作用：MRT水平中等時，轉角響應在虛擬環境中顯著優于真實環境(Sig=0.024)；但MRT水平較低時，轉角響應在真實環境中顯著優于虛擬環境(Sig=0.007)。

對非地理組而言，環境類型主效應也不顯著(F=0.508，Sig=0.479)，而MRT水平主效應顯著(F=3.742，Sig=0.029)，MRT與環境類型之間也存在明顯的交互作用(F=3.251，Sig=0.046)。MRT水平與環境類型交互作用的簡單效應檢驗如圖7(b)所示：當MRT水平為中等時，在虛擬環境中的轉角響應表現優于真實環境中的轉角響應表現(Sig=0.001)。

圖7 MRT水平與環境類型交互作用對轉角響應表現的簡單效應檢驗Fig.7 Simple effect test on the corner response under the between-subject effect of MRT level and environment type

3 討 論

3.1 環境類型與個體特征對空間認知的影響

本文通過實證分析環境類型及個體特征對人們空間認知的影響，將空間認知分為格局認知、對象認知和行為響應3個維度，探討虛擬環境與真實環境中個體特征的影響及其交互作用。為直觀表達，將分析過程和結果梳理如圖8所示。

3.1.1 空間格局認知

根據試驗分析結果，格局認知能力在性別、MRT水平、ART水平上無顯著差異，結合40.58%的案例研究也支持空間能力無性別差異[33]，因此認為：對于參與本次試驗的大學生群組，性別、心理旋轉和抽象推理能力不是空間格局認知的影響因素。然而，專業背景、心象地圖旋轉和空間參考框架對空間格局認知均有明顯影響。地理專業背景組、心象地圖不旋轉組、協調參考框架組相比于非地理專業組、心象地圖旋轉組、自我參考框架組對場景格局的記憶明顯更詳細和準確。這與文獻[34]的研究一致。由于地理知識和空間參考框架可以借助后天學習來強化，因此推論通過相關訓練可提升人們對陌生環境的空間格局認知能力。本次試驗中兩種環境的空間認知能力無顯著性別差異也可由此解釋：參與者的學歷水平較高，都有使用三維地圖的經驗，并掌握了桌面式虛擬環境的應用技能，后天學習經驗抑制了性別差異的影響。

圖8 試驗分析框架Fig.8 Experimental analysis framework

此外，從心象地圖還可發現，圖上標注的地物數量明顯多于道路交叉口數量，表明人們主要通過地標建立與環境空間的關聯。這對導航服務具有一定啟示：可以在地圖上盡可能豐富的標注地標，以幫助人們高效建立地圖空間與尋路空間的映射，有助于減輕用戶的認知負擔和心理壓力[35]；同時，提供導航服務時需重視關鍵路口的表達，可考慮突出表達重要認知元素，輔助人們快速進行場景匹配和尋路決策。

3.1.2 對象認知

試驗分析表明，個體特征，包括性別、MRT水平、ART水平和專業背景，對對象認知均沒有明顯影響，人們在虛擬環境和真實環境中的對象認知也沒有顯著差別。這與影響空間格局認知的分析結果稍有不同?？赡艿脑蚴潜敬卧囼灲⒌奶摂M環境以提供真實感為目標；并且本次研究的參與者雖然沒有到過試驗區域和使用過試驗區域的三維場景，但對虛擬三維技術環境并不陌生。這也間接證明了虛擬三維環境在一定條件下可以替代現實環境的假設成立，為建設虛擬地理環境的有效性提供了實證支持。

3.1.3 行為響應

參與者通過自由瀏覽學習空間環境，然后在試驗中“憑感覺”尋找指定的系列地點。結果表明，不同環境類型對路徑響應沒有明顯影響，但對轉角響應影響顯著。人們在虛擬環境中完成尋路任務的累計轉角明顯小于在真實環境中。結合訪談和分析參與者的眼動數據分析，可能因為虛擬場景試驗是在理想的實驗室條件進行，周圍環境干擾較小，執行空間任務時能夠集中注意力；但在真實環境中，環境噪聲較多，視域范圍更大，并且在尋路過程中除了觀察周圍環境還需要配合轉身、快走等較大幅度動作，注意力容易被分散。提取參與者在試驗中佩戴眼動儀獲取的眼動數據也佐證了這一論點。參與者在虛擬環境中注視點數量較多且總注視時長更長，表明人們在虛擬環境執行尋路任務時處理了更多的視覺信息[36]。

3.2 試驗研究的局限性

本文屬于驗證性試驗研究，可以為虛擬地理環境的設計與建立，以及基于桌面式虛擬環境的認知心理與行為研究提供實證支持。需要注意的是，由于技術條件的限制，也存在著一定的局限性：

(1) 試驗結論的普適性。試驗中虛擬環境雖然允許參與者以第一人稱視角進入，但仍屬于呈現在顯示屏幕上的窗口視圖，而非完全浸入式的三維空間。桌面式虛擬環境的視域范圍明顯小于全景視域，尚缺少證據表明本次試驗結論也適用于沉浸式VR環境。因此需要改造虛擬場景模型以適應沉浸式虛擬設備，并組建更多對照試驗場景，如對稱型、放射型場景等，以驗證試驗結果的有效性。

為降低試驗復雜性、聚焦到環境的虛擬和真實二元變量，本文設計對照場景進行配對分析。人們進行空間認知活動的環境類型很多，大學校園僅是其中一類包含建筑和植被的社區尺度活動區域，還可能涉及更復雜的地理環境，如建筑密集的商業和住宅小區，或者視覺線索稀缺(景致相似甚至沒有明確的道路結構，或需要借助駕駛設備)的山區和林區。后續研究可以場景配對的思想為基礎，設計精細分解和控制各類環境因子的認知試驗，增加諸如地標顯著性、空間尺度、人文與自然景觀屬性等新變量。由于環境變量較多，試驗研究的關鍵在于選擇合適的真實場景和構建相應虛擬環境，并且擴大樣本以滿足多因素分析需要。

(2) 樣本數據的不確定性。雖然試驗參與者的年齡、文化程度和數量符合試驗設計要求，但分析數據呈非正態分布。究其原因，可能是由于參與者主要為大學生、隨機性較低，參與者數量偏少所致，將試驗結果泛化為一般性結論尚需要開展更大樣本規模和更多場景的驗證。在當前大數據背景下，可考慮設計相應的數據密集型試驗[6]，從不同尺度和視角進行驗證。此外，本文屬于被試內設計試驗，雖然從試驗數據的差異分析和相關性分析都表明虛擬環境試驗階段未對真實環境試驗階段產生影響，但試驗設計理論上仍然存在兩種試驗環境的學習遷移效應和疲勞效應。后續研究可通過平衡試驗順序、增加試驗階段時間間隔等方法進行完善[37]，如參與者隨機選擇先執行虛擬環境任務或真實環境任務，完成第1階段環境任務后間隔72 h再進入下一階段。

(3) 深度挖掘視覺認知機理。本次研究參照實驗心理學方法設計空間認知試驗，并使用眼動技術記錄參與者的行為狀態和眼動信息。受到眼動儀硬件的束縛，真實環境中因紫外線干擾而無法有效采集注視點和眼動軌跡等指標，故未能充分利用眼動數據作深入分析?；谘蹌痈櫡椒ㄍ诰蛉藗兊囊曈X搜索過程和認知機理為空間認知研究提供了一條新的途徑[36]。后續研究需要充分利用多種監測數據深層次解析空間認知規律。這也是空間認知研究的核心內容。

就虛擬環境而言，場景內容裝載的視域范圍、空間信息表達的呈現模式、虛擬環境中的人機交互方式等均具有靈活性和多樣性，極大提升了人們的空間認知能力[1]，同時也增加了探究其視覺認知機理(進而指導虛擬環境構建)的難度[38]?？舍槍Σ煌J知情景(如信息導覽、應急疏散、汽車駕駛等)和不同空間任務(如定位、尋路、視覺搜索等)，引入多種生理監測指標(如眼動、心跳、腦電波等)設計精細認知試驗，結合數理統計和可視分析等方法，定量和定性分析個體在虛擬環境中進行視覺信息獲取、處理和決策的動態過程，深入挖掘人們在虛擬環境的空間認知規律。

4 結 語

本文從虛擬環境與真實環境的共生關系出發，設計兩種環境的對照試驗，論證了空間認知的個體差異存在環境效應。研究表明：

(1) 人們的空間對象認知不受環境類型和個體特征的影響，一定程度上也證明了使用虛擬地理環境模擬現實地理環境開展認知研究的有效性。

(2) 對于空間尋路任務，環境類型對路徑響應無影響，但對轉角響應影響顯著。人們在虛擬環境中可以更有效地識別正確方向；專業背景主效應顯著，地理專業組的轉角響應指數優于非地理專業組的轉角響應指數。MRT水平與環境類型具有顯著的聯合效應，MRT水平中等時，虛擬環境的轉角響應顯著優于真實環境；MRT水平較低時，真實環境的轉角響應優于虛擬環境。

(3) 空間格局認知受專業背景、心象地圖定向風格和空間參考框架的影響顯著，具有地理知識背景、心象地圖不旋轉、使用協調空間參考框架對場景格局的記憶更詳細和準確。本文結果為基于虛擬環境進行空間對象認知的模擬試驗有效性提供了依據，也可用于指導根據用戶特征建立個性化虛擬環境。

由于技術限制，研究也存在著局限性。在未來的研究中，可進一步將桌面式虛擬環境擴展至視域范圍更大的沉浸式VR環境，擴充試驗場景類型，擴大樣本范圍和規模。同時，可提升技術方法，如利用虛擬現實設備建立沉浸式三維環境或混合現實場景，增加虛擬環境的多樣性、動態性和交互性設計控制試驗，并充分利用眼動儀等傳感器采集高精度監測數據，深層次探究空間認知個體差異和環境效應的形成過程和機理。