基于老年用戶心智模型的日常健康管理APP設計研究

關鍵詞：心智模型；用戶體驗；健康管理App；親和圖法；眼動實驗

中圖分類號：TP391.9 文獻標識碼：A

文章編號：1003-0069（2024）18-0113-05

引言

隨著我國第七次人口普查數據公布，深度老齡化社會的特征愈發顯著，老齡化問題也日益成為社會關注的焦點。同時，數字鴻溝與數字普及的雙重影響對老年人的日常造成了顯著影響。為解決老年人在數字化社會中面臨的困境，我國出臺多項相關政策，推動互聯網產品向適老化與無障礙化方向發展。目前，關于老年用戶的信息設計研究主要集中于色彩、字體、圖標等顯性因素上，以滿足老年用戶本能需求[1]。該方法已成為增強用戶與界面間的契合度，提升互聯網應用適老化與包容性的重要途徑之一。然而要進一步滿足用戶的深層次需求，則需從用戶生理、心理、行為等多角度展開分析與研究。將心智模型理論應用于App 設計中，有助于洞察、提取用戶的需求[2]，從而優化日常健康管理App 的適老化與包容性設計。

一、老年用戶常用健康管理平臺包容性與適老化分析

（一）老年用戶常用健康管理平臺調研。《中國老齡事業發展“十二五”規劃》著重指出老年基本醫療保障與健康管理服務的強化需求。隨著數字化浪潮的推進，健康信息搜尋與管理成為老年網民核心訴求之一[3]。本研究聚焦于用戶體驗，深入剖析現有老年健康管理平臺的適老化與包容性設計現狀。

通過問卷調研（n=1190，有效回收率92.4%）與養老院等老年密集區域的深度訪談（n=74，性別均衡），系統收集了老年用戶對健康管理平臺的使用反饋。調研結果顯示，如“糖護士”“妙健康”將老年用戶作為主要目標，因此針對其包容性進行分析。而“智云健康”“健康云”“薄荷健康”等則更傾向中青年用戶群體，對其進行適老化分析。

（二）用戶體驗要素視角下的現有健康管理App 包容性設計分析。包容性設計核心理念在于全面考量各類用戶，特別是弱勢群體的體驗，依據ISO9241-21 標準[4]，用戶體驗涵蓋從戰略層至表現層的5 個遞進維度。本研究以此為框架，深入剖析現有健康管理App 在包容性設計上的不足，聚焦于老年用戶群體的特殊需求。戰略層上，當前平臺多聚焦于中青年用戶，忽視老年群體，未充分響應其日益增長的健 康管理需求，反映出用戶定位的戰略局限。范圍層上，平臺功能單一且冗余，缺乏綜合性和個性化服務，適老化設計僅停留于表面（如字體放大、語音輔助），難以滿足老年用戶多元化需求。結構層上，現有交互設計復雜，引導機制不足，特別是在連接外部設備時，適老化流程設計欠缺，增加了老年用戶的使用難度和挫敗感。框架層上，界面布局雜亂，信息過載，導致老年用戶難以快速定位所需內容，降低了平臺的易用性和吸引力。表現層上，視覺設計未充分考慮老年用戶的色彩感知能力下降及眩光問題，采用冷色調及高亮度色彩，加劇了視覺障礙，影響用戶體驗（見圖1）。

綜上，現有主流健康管理App 在包容性設計上對老年用戶的關懷顯著不足，需從戰略定位、功能拓展、交互優化、界面簡化和視覺調整等多方面進行綜合改進，以提升對老年用戶的友好度和支持度。

（三）心智模型視角下的現有健康管理App 適老化設計分析。用戶在面對新事物時，心智模型不僅影響個體的思維及行為模式[5]，同時具有引領與判斷作用。近年來，以“糖護士”“妙健康”等為代表的健康管理應用逐漸以中老年用戶為主要目標。從思維及行為的視角分析，這兩款軟件在圖標設計上均采用象形法，通過強化視覺感知來簡化信息層級，使其更為扁平化。然而，兩款軟件在設計上亦存在不足。例如，“糖護士”將連接操作置于用戶幫助層級，導致老年用戶需多次嘗試才能正確點擊。盡管“糖護士”的主要服務對象是老年用戶，但設計中未充分融入適老化元素。因此，中老年用戶的健康管理App 設計仍需結合用戶心智模型進一步完善。

二、 基于心智模型的老年用戶健康管理App設計方法研究

（一）心智模型。心智模型源自心理學，設計視角下，心智模型表現為用戶執行任務過程中的心理活動、思維過程與行為方式[6]。本研究基于Donald Norman 所提出的交互四層級邏輯模型概念，強調心智模型與設計模型的高度匹配對提升系統可用性的關鍵作用。深入剖析老年用戶的心智模型，進而增強應用包容性與適老化設計。

（二）用戶行為與老年用戶心智活動層級。心智模型影響用戶的思維認知及行為模式，是用戶決策與認知理解的基礎性系統性知識。用戶行為是心智模型的外部表達與直接體現，而心智活動層級結構則是其內在的表現與運作機制。

1. 用戶行為：用戶行為被分為“目標”“執行”和“評估”3部分，分別對應使用目標的確立、行動方案的規劃與實施及操作效果的評估[7]。在分析老年用戶使用App獲取健康數據的用戶行為時可進一步細分：“目標”對應用戶最終目的，“執行”則分為“使用動機與需求”“使用習慣”“操作方式”3 個維度。“評估”則分為“使用App 的主觀感受”“使用感受對比”兩個維度。

2. 老年用戶心智活動層級：心智活動的形成常受先天因素與后天環境影響，先天因素較難改變，因此后天環境成為影響用戶心智活動的重要因素。心智活動的構成被劃分為3 個并列層級，分別為本能認知層、決策行為層及情感反思層。結合用戶的實際情況，對其心智活動層級進行分析（見圖2）。

（三）基于用戶心智模型的移動健康管理App訪談提綱構建。在心智模型構建初期，鑒于心智信息的隱晦性，本研究運用用戶觀察與深度訪談策略，以洞悉用戶行為模式與內在思維機制。為增強訪談的針對性與有效性，融合6個行為維度與3層心智活動結構，制訂訪談提綱。實際訪談中，根據用戶反饋靈活調整提綱內容（見表1），以確保設計創新點精準對接用戶需求，促進心智模型構建的深度與廣度。

三、基于問卷調研與用戶訪談的老年用戶心智模型構建

本次調研分為問卷調研與用戶訪談，根據訪談提綱制定問卷，并邀請60 歲以上用戶進行填寫。同時，邀請14 名（男女1：1）有健康管理需求的老年用戶進行深度開放式訪談。訪談數據提煉轉化為任務點，運用親和圖法依據自相似性聚合任務點，構建“任務塔”。進而，基于任務塔內的邏輯關聯再聚合，形成用戶心智空間，最終據此空間內的復雜關系構建用戶心智模型。

（一）訪談信息提取。從用戶的訪談中抽象提取出系列心理活動，并進行分類整合，形成任務點。例如根據用戶回答問題“您是否經常關注自己的身體數據”時，用戶提到“我除了體重變化，其他的不怎么變化，也沒什么需要關注的了”，可以提取出“其他健康數據測試推送”“測試數據聚類與準時推送”兩個任務點（見表2），本研究共提取任務點67個。

（三）心智空間構建。再次聚類相似任務塔，進而構建老年用戶健康管理App 的心智空間，并根據任務塔的特性為心智空間命名。例如任務塔“強調用戶獲取信息的真實性與準確性”“展現內容表達形式的多樣性和簡潔性”及“數據推送與存儲”，因三者都關注用戶選擇的原因，將3 個任務塔進行聚類，命名為“使用動機”（見表4）。本次共聚類6 個心智空間，分別為“使用動機”“健康信息獲取”“健康數據獲取方式”“數據集成與對比”“健康管理”“自動報警功能”等心智六空間（見圖3）。

（四）老年用戶心智模型構建。通過對上述心智空間邏輯分析，其中“使用動機”“健康信息獲取”“健康數據獲取方式”會影響用戶獲取健康信息及數據的方式。而“數據集成與對比”“健康管理”表示了用戶獲取信息及數據行為后的行為。此外“自動報警功能”則反映了用戶的特殊要求。由此，以“使用App 進行日常健康管理與健康信息獲取”為行為目標，構建老年用戶使用日常健康管理App 的心智模型，如圖4。

四、老年用戶心智模型的健康管理App需求分析

基于上述老年用戶健康管理心智模型，本研究從獲取信息途徑、健康數據獲取后行為及緊急報警等方面進行剖析，分析老年用戶在健康管理App 中的使用需求。

（一）老年用戶健康信息及數據獲取需求分析 。老年用戶在健康信息獲取上，關注信息的多樣性、真實性、易得性及精準性，主要關注點在于身體預警信號和維持健康的方法。由于視覺感知能力較弱，他們更傾向于視頻與圖片相結合的方式。健康信息的獲取途徑包括數據推送和主動搜索，老年用戶多為主動接受型。大數據推送基于瀏覽歷史，使推送信息更精準，而主動搜索功能應避免誤觸，字體放大，并擴大語音識別觸碰點。分享功能既是信息獲取途徑，也是社交功能，促進健康信息交流和情感互動。健康數據獲取方式包括可穿戴設備和侵入設備，老年用戶在連接設備時常遇到藍牙界面復雜、提示信息時間短等問題。

（二）老年用戶健康管理 App 獲取健康數據后的行為需求分析 。在獲取健康數據后的行為需求方面，老年用戶有數據比對和健康數據集成的需求。現有App 在數據比對過程中忽略了個性化數據，應通過個性化數據檔案形成個性數據健康體。老年用戶需要長期建立個性健康數據集成體，以便可視化數據監測，幫助規避并發癥。此外，老年用戶希望與子女共享健康信息，通過數據健康集成降低疾病風險。健康管理需求還包括數據預警，通過數據比對發現健康問題，提供健康管理方案和建議，尤其在飲食和運動方面，如健康數據超出正常值，則建議就醫。

（三）老年用戶健康管理 App 的特殊需求點分析。老年用戶還提出了輔助報警需求，特別是在獨居狀態下，慢性病引發的突發性疾病往往無法及時呼救。老年用戶希望在生理機能消失或明顯削弱時，能觸發一鍵報警功能，通知子女、周圍相關用戶及急救中心。綜合以上分析，總結出老年用戶使用健康管理App 時的需求，見表5。

五、基于老年用戶心智模型的健康管理App需求層面分析

根據Norman 的交互層級模型概念，設計師應讓系統概念模型盡可能接近用戶心智模型[8]。基于此，提煉出交互行為、功能、情感及視覺表現4 個需求層面，并提出針對老年用戶的健康管理App 的包容性和適老化設計策略，以更好地滿足老年用戶的需求和使用體驗。

（一）功能需求層面。隨著老年用戶生理機能減弱，視覺等感知力逐漸下降。因此，優化健康管理App 的可用性時，應采用多感官協同策略減輕使用負擔。例如，使用語音輸入減少對單一輸入法的依賴，提供語音識別功能。通過分析老年用戶行為路徑，構建興趣分區，優化內容篩選策略，提高推薦信息的準確性。

（二）交互行為需求層面。老年用戶的反應力和學習能力逐漸下降，信息層級扁平化的交互設計可以提升便捷性和易學性。在交互界面中給予用戶指導和操作反饋，幫助其快速適應和學習健康管理App。例如，在初次使用時，指引用戶連接藍牙、設置字體并觀看健康信息。

（三）視覺表現層面。視覺設計應讓老年用戶輕松識別內容。從顏色、字體、排版等方面進行設計研究。例如，由于老年用戶角質層堆積，視覺上會過濾掉短光波（冷色），且易產生眩光，因此應避免熒光色的應用。14 pt～16 pt 的字級和1.5 倍行間距更易識別[9]。

（四）情感需求層面。老年用戶對突發疾病和慢性病并發癥問題較為重視，希望在突發疾病時子女和鄰居能及時獲知，快速救援。因此，在健康管理功能中設置無生命體征報警系統，提高老年用戶情感體驗的滿意度。

六、基于老年用戶心智模型的“老有所依”健康管理App設計

基于上述心智模型分析，提出健康管理設計優化策略，將功能、視覺表現、交互行為及情感四大需求層面作為“老有所依”App 的核心功能點（見表6）。將用戶需求功能點與用戶心智空間對應關系進行匹配，排序功能點并構建一級頁面。據此，設計出“老有所依”App原型圖（圖5）。

七、“老有所依”App可用性測試與滿意度評估

（一）“老有所依”App 可用性測試。可用性測試評估用戶使用產品的體驗，以優化設計提升用戶滿意度。本次測試通過對比實驗法與眼動實驗法，選取“薄荷健康”“妙健康”與本App 分別為樣本a、b、c（樣本a 整體用戶使用率最高、樣本b 老年用戶使用率最高、樣本c 為本App），收集和分析用戶眼動數據，對比3 款App 在界面設計和信息呈現上的差異。

眼動實驗選用Tobii Pro Fusion 眼動儀和ErgoLAB 3.0 軟件，記錄用戶在不同界面位置的注意情況及變化過程，評估界面設計質量。每位測試者與顯示器屏幕保持60cm距離，觀察不同樣本界面的興趣區（AOI），記錄總注視時間、首次注視時間、注視次數等數據變化。

實驗邀請4 組共12 位55 歲及以上的老年用戶（每組3 人，男性6 人，女性6 人，年齡分別為55-65 歲、66-75 歲、76-85 歲）。被試者均有健康管理App 使用經驗。實驗前安裝3 款App，并給予30 分鐘熟悉時間。測試設計了5 個任務（連接藍牙手表、數據測試、查看數據集成、共享身體狀況、一鍵報警），記錄用戶求助次數、任務完成情況及所需時間。測試開始前，調整被試者坐姿、頭部位置及視距，確保眼動數據準確性。實驗過程中，被試者按預設任務時間軸觀察3 個樣本App 界面圖片，記錄眼球運動數據，最終通過用戶訪談和問卷調研記錄用戶反饋，測試流程見圖6。

（二）眼動實驗數據整合。本次測試選取的界面設計評價指標包括總注視時間、首次注視時間、平均注視時間和注視次數。總注視時間反映用戶對興趣區的關注程度，完成任務時間越短表明界面可讀性和可識別性越強，用戶能快速搜索和認知，反之則表明頁面可讀性較弱。首次注視時間反映人眼在界面內捕捉各元素的難易程度，時間越短則表明該區域認知難度較低，反之則較高。平均注視時間指用戶在觀察界面時單個注視點駐留的平均時間，時間越長表示該區域信息搜索難度越大。注視次數表示視線在特定興趣區停留的次數，次數越多表示信息搜索效率越高。

測試結果見表7，結果顯示：

·總注視時間：樣本a（922.6ms）與樣本b（917ms）接近，樣本c（784.7ms）小于樣本a 和b，樣本a 和b 的注視點較為分散，注視軌跡較為凌亂（見圖7）。表明樣本c 的可讀性和可識別性優于樣本a 和b。

·首次注視時間：樣本c（333.53ms）低于樣本a（362.47ms）和樣本b（367.51ms），表明樣本c 的界面認知難度小于樣本a 和b。

·平均注視時間：樣本c（108.33ms）小于樣本a（172.53ms）和樣本b（187.18ms），表明樣本c 的搜索難度較低。

·平均注視次數：樣本c（2.03）大于樣本a（1.21）和樣本b（1.51），表明樣本c 的整體搜索效率更高。

綜上所述，樣本c（本設計）的可用性優于樣本a 和b。

（三）主觀滿意度評價。眼動實驗結束后，邀請被試者填寫主觀調查問卷，對3 款樣本App 進行主觀滿意度評價。問卷內容包含界面元素準確程度、交互界面美觀程度、界面操作流暢程度、用戶反饋合理程度及用戶體驗滿意程度。評分量表采用LINK7 級量表，其中1 分表示非常不認同，7 分表示非常認同，評分結果（見表8），同時收集用戶的意見反饋。

根據LINK7 級量表的得分均值大小，測試用戶對于樣本c（6.46）的主觀滿意度高于樣本a（5.62）與樣本b（6.13）。

綜上，可用性眼動測試與主觀滿意度調查等數據證明，本方案較好地滿足了老年用戶在日常健康管理的需求，用戶體驗得到了有效提升，也驗證了本研究的可行性。同時，用戶在測試過程中針對本方案的反饋意見，為本方案的進一步優化迭代提供了依據。

結語

隨著移動通信在老年群體中的不斷普及，基礎生活服務不斷更新，因此，基于老年用戶的健康管理需求進行開發一款App 十分重要。本研究將心智模型與親和圖法相結合，分析現有健康管理平臺適老化與包容性設計的痛點為出發點，結合用戶體驗要素，提取弱勢因素。以日常健康管理為目標，“執行”“評估”行為與“本能”“決策”“情感”層級作為維度獲取老年用戶心智信息，并對該維度進行向性發散進而擬定用戶訪談提綱。運用親和圖法聚類訪談內容，建立老年用戶移動健康管理心智模型，進一步提出“老有所依”App 設計理念與設計實踐。

基于設計策略，實踐出“老有所依”的日常健康管理App，并選取了兩款使用率較高的樣本與本實踐進行樣本測試，經過眼動實驗測試，實驗結果分析、用戶主觀意見調查與評分。測試與調查結果表示，“老有所依”App 的可用性與滿意度較高。心智模型視角下的日常健康管理App 在老齡群體中獲得積極成果，為后期相關的研究提供了參考。針對老年用戶的App 設計關系到老年用戶的生活品質，本研究方法可進一步運用于其他老年用戶的App 設計之中，為當前社會縮小數字鴻溝貢獻了一份力量。