廣告牌空間位置對駕駛人視覺的影響分析

沈 琳

[1.同濟大學建筑設計研究院（集團）有限公司，上海市 200092；2.上海智慧交通安全駕駛工程技術研究中心，上海市 200092]

0 引 言

隨著我國社會經濟的迅猛發展，人對道路交通的需求量節節攀升，高速公路的大力建設極大地縮短了省際、鄰近重要城市之間的時空距離，高速公路沿線的視覺景觀帶成了重要的資源帶。高速公路廣告，作為高速公路的衍生資源，以其成本低、視覺沖擊力強、接觸面廣等優勢，吸引了無數的投資商，成為塑造企業形象或某一產品的重要途徑。

由于國內對高速公路廣告的設置并沒有統一的標準，導致某些路段廣告牌泛濫，干擾駕駛人對道路信息的正確認知，導致各類程度不一的駕駛分心[1-2]，存在交通安全隱患。目前國內外已廣泛開展針對駕駛人視覺特性的研究，取得良好的研究成果[3-5]。以廣告牌作為研究對象方面，國內研究多著眼于廣告牌本身尺寸、內容對駕駛人心理的影響[6-7]，國外研究則主要基于駕駛模擬器試驗，缺少實車試驗數據的支撐[8-9]。

1 研究方案

本文研究選擇滬寧高速公路上海江橋至昆山花橋段開展實車試驗，借助同濟大學接觸式眼動追蹤系統獲得駕駛人注視點信息數據。

考慮到高立柱塔架式廣告牌數量最多，分布不均，將所有被注視的高立柱塔架式廣告牌作為研究對象，以路段交通量、照明條件和廣告空間位置等作為分類變量，利用Logistic回歸模型[10-11]，討論分類變量是否對駕駛人捕捉廣告牌有顯著性影響。

對注視廣告牌位置的分類變量是二值或多值定性變量，而非正態分布的連續型隨機變量，因此，可以利用Logistic回歸對大量被注視廣告牌位置樣本的學習得到不同分類變量對注視點分布位置的影響。基于試驗條件及試驗過程道路交通狀態，按照第3章內容確定注視廣告牌視點分類變量，通過兩組分類變量：以照明條件為分類變量，0為白天，1為夜間；以交通流為分類變量，0為自由流，1為穩定流，利用相適應Logistic統計回歸模型對駕駛人廣告牌視點空間位置的可能影響因子進行分析，即可得到在不同行駛條件下，廣告牌的空間位置對駕駛人注視行為的影響，具體從以下兩方面展開：

（1）利用二元Logistic回歸模型對注視廣告牌橫向分布進行統計分析，判斷在不同自變量條件下，注視廣告牌位于道路左右兩側是否對駕駛人視點吸引有影響；

（2）利用多元Logistic回歸模型對注視廣告牌縱向分布進行統計分析，判斷三組分類變量下，注視廣告牌距離觀測者遠近是否對駕駛人視點吸引的影響程度。

2 廣告牌橫向分布影響分析

2.1 橫向分類變量1（左右側分類）

數據因變量定義為注視廣告牌位于道路左側和右側（ADTRAN編號0和1），即ADTRAN變量為0，表示當前狀態駕駛人視點落在道路左側，變量為1，表示當前狀態駕駛人視點落在道路右側。

利用SPSS軟件對各因子組合進行多次回歸對比后，篩選得到因子LIGHT和TRAFFIC對模型有統計學意義，并得到結果分析表1。表中給出了各自變量全部放入模型后的得分檢驗結果，得到Score χ2=11.200，自由度df=2，相應p值接近于0，說明模型全部性檢驗有統計學意義。Hosmer和Lemeshow檢驗結果0.370＞0.05，說明模型中的自變量有意義，且模型擬合性良好。

表1 橫向分類變量1影響二項Logis tic回歸結果表

從模型的優勢比可以看出，相比于自由流條件，穩定流條件下的車輛駕駛人對右側廣告牌注視可能性更大，而在照明條件為白天情況向夜間轉移過程中，注視廣告牌自右側向左側方向轉移。即認為在一定復雜駕駛任務下，駕駛人更多得習慣于關注自己的右側，一方面原因是試驗過程以行駛在最左邊兩根車道居多，一旦駕駛任務復雜，駕駛者對車輛自身右側的交通條件更為關心，另一方面原因可能是左側駕駛艙前提下，對左側（尤其是后方）交通狀態的直覺度更高，而將更多的注意力轉移在車輛右側區域，兩方面原因共同作用導致駕駛任務復雜程度提高后，對廣告牌的直接注視從道路右側區域轉移。

2.2 橫向分類變量2（距道路側邊遠近分類）

利用SPSS軟件對各因子組合進行多次回歸對比后，篩選得到因子LIGHT和TRAFFIC對模型有統計學意義，并得到結果分析表2。表中給出了各自變量全部放入模型后的得分檢驗結果，可見自變量LIGHT的p值偏大，認為對模型貢獻沒有統計學意義，自變量TRAFFIC具有統計學意義，可以作為因子討論。Hosmer和Lemeshow檢驗結果0.453＞0.05，說明模型擬合良好。

表2 橫向分類變量2影響二項Logis tic回歸結果表

這里只討論交通流條件的影響，從模型的優勢比可以看出，相對于自由流條件，穩定流條件下的車輛駕駛人對緊鄰側邊設置的廣告牌注視概率更大，即認為在復雜駕駛任務下，駕駛人視野焦距更短，關注近處的事物更多，從而導致注視點落到近處廣告牌的概率增大。

2.3 橫向分布影響分析

綜合以上兩類廣告牌空間位置橫向分布的分類，利用MATLAB軟件對視點進行整合,試驗駕駛人對右側緊貼高速公路布設的廣告牌注視比例最大，約占所有被注視廣告牌的56.6%。通過該試驗結果分析，廣告牌設置距離對高速公路車輛駕駛人的吸引程度具有顯著性影響，廣告牌緊鄰道路兩側布設的編號1、3分類被注視廣告牌個數大于非緊鄰道路布設的編號2、4類廣告牌；鑒于我國車輛均處于前進方向上的道路右幅行駛，右側布設的廣告牌距離車輛駕駛人更近，更易獲得駕駛人的注意。當然，由于沒有獲得廣告牌位置坐標信息，本文僅僅對廣告牌的布設位置做主觀性分類，分類標準存在一定的局限，但仍然能從一定層面反應出廣告牌設置橫向位置的不同對駕駛人視點捕捉的影響。

3 廣告牌縱向分布影響分析

數據因變量定義為注視廣告牌距離觀測者遠近（ADFORW編號0、1和2），即ADLONG變量為0，代表所注視廣告牌距離觀測者小于30 m；變量為1，代表所注視廣告牌距離觀測者30~60 m；變量為2，代表所注視廣告牌距離觀測者大于60 m。

由SPSS軟件運行Logistic回歸后同樣發現，行駛車道LANE分類變量與因變量之間的聯系無統計學意義。剔除LANE分類變量后重新進行運算得到結果表3。

表3 縱向分類變量影響多項Logis tic回歸結果

由結果表可見，擬合優度檢驗所得卡方分布P值大于0.05，模型擬合良好。對似然比檢驗LIGHT變量P=0.596，說明光照自變量對模型的貢獻無統計學意義，而TRAFFIC變量P接近于0，說明該自變量對模型的貢獻有統計學意義f。

模型以ADFORW值2為參考類別，從TRAFFIC變量優勢比可以看出，TRAFFIC值1對比于0條件下，ADFORW取小值的概率更大，即表示當交通流狀態從自由流轉移為穩定流后，駕駛人表現出對近處廣告牌更多的關注，這與上文對ADNEAR即廣告牌距離道路側邊遠近的分析結果是一致的。可見，隨著當前道路交通狀況復雜程度的增加，駕駛人的視點從遠方道路消失點回到較近的位置區域，區域與亟需獲取的道路周邊及車輛相關信息區域相吻合。

4 高速公路廣告牌設置建議

（1）緊鄰道路主線右側若設置廣告牌應得到必要的論證。研究證明駕駛人對緊鄰道路右側布置的廣告牌注視比重最大。

（2）對匝道出入口前后路段區域建議合理規范廣告牌設置的數量。匝道出入口是進出主要城市的標志，此區域是宣傳對應城市十分重要的戰略要地，是城市的名片，擁有能夠使先入為主的強烈效果。因此，廣告牌在這些區域往往設置泛濫，對駕駛人有效視認標志牌造成干擾，對車輛穩定性的操控能力也產生顯著的影響。

（3）由道路彎道線形造成的正前方區域不建議設置廣告牌。大半徑曲線段路側廣告牌出現在駕駛人視野正前方，廣告牌對駕駛人視點的吸引概率增大，這類區域應合理規范廣告牌的設置。

（4）重新設計并布置廣告牌照明源。夜間廣告牌照明源對駕駛人造成眩光影響嚴重，其根源在于照明源設置方式的不合理，產生“逆向漏光”現象。對照明源漏光的有效控制將大大降低夜間廣告牌對駕駛人視認知能力的影響。

5 結語

本文在對試驗路段所有被注視廣告牌空間位置進行分類篩選后，利用Logistic回歸模型分別分析相應廣告牌橫向與縱向空間位置的不同給駕駛人視覺行為帶來的影響，數據對比具有顯著性，得出以下結論：

（1）當道路上車輛增多導致駕駛復雜度增大后，駕駛人表現出對車輛右側方向區域更多的關注，對右側廣告牌的注視比率明顯增大；

（2）駕駛人對廣告牌的注視是無意識的、被動的，在一定駕駛復雜程度下，駕駛人不存在主動搜尋周邊無關信息的感知行為。