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医疗产品界面优化设计研究综述

时间:2024-05-07

周洁琼

【摘 要】 随着科技的发展,医疗设备进入了数字化、信息化的时代,医疗设备的用户除了要学习如何为患者提供好的治疗方案,不得不花费大量的时间和精力去学习医疗设备本身的使用方法。医疗设备科技含量的提高,帶来的不仅仅是医疗水平的飞速前进,同时也带了用户学习使用它的沉重负担。其本文旨在借用视觉搜索的研究方法对医疗设备的交互设计进行考察和分析。主要分析了优化医疗设备界面的设计方法,指出了当前该领域研究中的不足和问题,展望了今后进一步的研究方向。

【关键词】 视觉搜索 交互设计 界面优化

1 引言

视觉搜索是使用眼睛来完成一系列短暂的定位并在此期间收集信息,通过眼睛的快速移

动,定位点散布到目标体各处。应用视觉搜索的工业检验任务的范围可以从电子行业中的芯片检测、一直到飞机的裂缝、腐蚀的检查,这类作业在航空器所有的检测工作中要占到差不多 90%的比例。在印刷电路版的检查中,检查人员通常需要对于超过 100 种缺陷进行识别。另外,在军事领域进行视觉搜索作业也是非常普遍的,例如在雷达屏幕上去发现目标以及在不同的背景中去寻找目标,行李 X 光安检工作非常相关的视觉搜索作业的人因学研究也越来越受到人们的重视。

2 视觉搜索策略的应用领域

针对视觉搜索的研究,目前在工业检查任务、工业检测、军事雷达目标检测以及公共场所的人员行李安全检查中应用较广;在网页设计中的研究还鲜少。视觉搜索在网页中的研究,主要集中在两个方面:即网页信息布局及视觉刺激相应。一些研究表明,网页链接密度对于用户执行视觉搜索任务有很大的影响。Halverson和Hornof在调查了局部密度对于结构化的二维菜单视觉搜索的影响后发现相对于稠密布局,用户会首先搜索稀疏布局的单词且所花费的时间更少。Weller评估了由文字密度测量的空白空间对于搜索时间的影响,结果表明搜索时间随着总体密度的增加而增加。

研究表明,用户通常“本能”地忽略呈现在网站上的图片。由PoynterInstitute等组织的第三次视线追踪研究(EyetrackIII)发现,大多数用户首先注视文字而不是图像。此一现象对横幅式图像的有效性产生很大影响。同时,动态图像对于用户执行视觉搜索任务的帮助并不大。有证据表明动态图像可以通过分散用户对环绕在其周围文字的注意力而降低文字的记忆力。

3 视觉搜索过程

视觉搜索的策略是指搜索者在视觉搜索过程中所采用的方式或战略。Drury将视觉搜索过程分为两个阶段,分别叫做搜索阶段(searchstage)和决策阶段(decision stage)。Megaw 等人的视觉搜索过程模型将“搜索-决策两阶段”模型进行了细化,将视觉搜索过程分为了搜索(search)、发现(detect)、判断(Judgment)和决策输出(Output decision)四个阶段。

搜索阶段是指通过头、眼睛以及其他身体相关部分的摆动对视觉搜索区域进行搜索的阶段;发现阶段是指视觉搜索中发现并锁定某一目标(例如特性与众不同)的阶段;判断阶段是指判断并确认发现过程中所发现的目标是否为视觉搜索任务所要求找出的目标的阶段;决策输出阶段是经过判断以后输出决策的阶段。这样,两阶段模型中的“搜索阶段”细化为了四阶段搜索模型中的“搜索阶段”和“发现阶段”;同时两阶段模型中的“决策阶段”细化为了四阶段搜索模型中的“判断阶段”和“决策输出阶段”。

3 视觉搜索策略

视觉搜索区域可以分为结构性(structuredfield)与非结构性视觉搜索区域(unstructured

field)。结构性区域里的内容按照一定结构排列,搜索者搜索区域内容时会严格按照排列的结构。一般来说,在结构性视觉搜索区域上进行搜索作业时,搜索者会严格采用系统搜索策略。非结构性视觉搜索区域又称为自由区域(freefield),这个区域内的内容没有呈现一定的排列结构所以搜索者也没有相关的搜索约束。Chan 和Yu通过研究,总结出当搜索目标在搜索区域所占空间比例很小且目标搜索时间小于30秒时,搜索者基本都采取随机搜索策略。无论是简单还是复杂的视觉搜索任务,都涉及视觉注意的分配。在分配注意力的时候,人会与记忆中已有的关于目标的信息进行交互,再决定对注意力的分配。Peterson 和Kramer,Boot 等人认为,观察者会基于任务本身的特性,结合记忆中关于目标的特性和已经搜索过的区域,不断调整对注意力方向的控制,以更有效地将注意力集中到目标上去。除了在搜索过程中对位置和搜索项特性的记忆之外,Gibson等人的研究表明,人们会对每一次目标出现的位置产生记忆 。

无论是简单还是复杂的视觉搜索任务,都涉及视觉注意的分配。除了在搜索过程中对位置和搜索项特性的记忆之外,Gibson 等人的研究表明,人们会对每一次目标出现的位置产生记忆 ;Chun 和Jiang认为,人会根据先前发现目标的位置猜测下一次目标将会在哪里出现,从而给下一次搜索过程带来影响。

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