基于老年用户心智模型的共享接驳车软件架构研究

2020-07-28 04:46谢苏含姜霖李学超
设计 2020年13期
关键词:交互设计

谢苏含 姜霖 李学超

摘要:分析老年共享接驳车的界面设计要素,提升用户界面易用性及用户体验。基于城市智慧交通出行系统及老年人出行特征及需求,以心智模型为理论指导,通过gephi软件,绘制心智模型下各行为节点复杂网络,并计算分析得到各节点的特征向量中心性指标,以此得出相应的设计指标之间的相互影响关系。得到了关于老年人出行心智模型下各行为节点的特征向量中心性数值。通过分析老年人短途出行过程中的心智模型,并结合复杂网络分析软件,可以很好地将交互设计过程中的设计指标的重要性分析评估量化,以得到更加科学的设计策略。

关键词:心智模型 特征向量中心性 交互设计 老年人出行

中图分类号:TS664

文献标识码:A

文章编号:1003-0069 (2020) 07-0011-03

引言

随着社会人口老龄化的逐渐加剧,老年人出行的问题在当今社会也逐渐突显出来。如何将智慧出行转化为适用于老年人的服务或产品则显得尤为重要。老年人由于生理机能的退化,出行活动范围大大缩小[1]。然而在目前的公共交通体系中,为老年人设计的社区公共交通工具尚未出现较完善的模式,笔者将基于心智模型理论和特征向量中心性理论,提出并构建老年人在共享出行时的心智模型,结合交互设计原则,设计用于老年人共享出行时的软件交互界面原型。

一、心智模型及复杂网络理论概述

(一)界面设计中用户心智模型的构建

心智模型是由苏格兰心理学家Kenneth Craik于1940年代提出的用于研究某个特定用户行为的一种理论依据,它能够反映出人们心中对于周遭世界如何运转的看法和行为[2]。在交互设计领域,心智模型常被应用于对于用户需求的挖掘,它能够帮设计师了解用户的思维过程及相应的行为习惯,从而真正做到以用户为中心的设计[3]。Alan Cooper曾提出将心智模型根据用户与系统之间的交互分为三个部分,即实现模型、用户心智模型和呈现模型[4]。当最终产品的呈现模型越接近用户心智模型时,产品的易用性和用户体验就会越好。

在对某一用户构建心智模型的过程中,可采用用户访谈法,为用户设定相应的行为场景和行为目的,从而获得用户为完成该任务时的行为节点。获得行为节点后,构建出用户在该行为场景下的心智模型,并通过亲和图法对用户的行为节点进行聚类划分,从而对各行为节点进行较为准确的心智空间划分。

(二)复杂网络算法与心智模型的互补性应用

由于心智模型具有不完全性、局限性、易变性、边界模糊性、非科学性和极简性六个特征[5],而其中的不完全性和边界模糊性导致了心智模型具有一定的主观性。在心智模型的构建过程中,用户的每一个行为节点之间通过其行为逻辑、心理认知构成了一个复杂网络链接。在这个复杂网络链接中,研究者需要对行为节点的重要性进行评估,这对于最终设计实践中呈现模型与用户心智模型是否符合至关重要。为了能够合理地对用户心智模型的行为节点进行量化分析,本文引入复杂网络中节点中心性的概念,并采用特征向量的EC(Eigenvector Centrality,特征向量)中心性算法来对老年人出行心智模型中的行为节点进行评估计算。

复杂网络中重要节点的挖掘对于该领域研究的发展具有重要意义,任晓龙,吕琳媛[6]曾提出约三十种关于复杂网络中重要节点的挖掘的算法;周弦,梁霄,黄廷磊[7]等人提出一种方法,其可以在保存用户意向图(即用户认知心智模型)和美学标准之间达到平衡;Anand Bihari[8]讨论了关于复杂网络中节点中心性的各种度量指标,如度、特征向量中心眭等,并提出作为最具代表性的度量指标——特征向量中心性的更优迭代算法。

本文尝试以用户为中心,构建用户乘坐共享接驳车时的心智模型,采用EC(Eigenvector Centrality,特征向量)中心性算法来计算出心智模型网络中行为节点的中心度,探究各心智空间下关键行为节点之间的相互影响关系,确定关键设计指标,为构建出符合用户行为和易用性较高的共享接驳车APP提供设计参考。

二、老年人公共交通出行心智模型构建

本文选取的研究对象为居住于二线城市以上,且具有独立出行能力的活力老人。该老年群体生活方式与行为需求相对稳定,外出环境基本围绕以室内家庭与室外即社区、医院、公园、超市等[9],出行轨迹较固定。近年来我国的智慧交通服务系统在—二线等城市等已日渐完善,在老龄化社会的背景下,短途出行的共享接驳车的推广是一种必然趋势[10]。

为了更好地了解老年人短途出行时的心理活动、行为特征,需求特点等,笔者通过访谈法对四名活力老人进行了用户访谈。选取访谈对象均具有部分智能手机使用经验,以此来探究老年用户对于共享接驳车APP的认知水平,并获得短途出行时应发生的行为节点,基于此建立心智模型。受调研用户的特征如表1所示。

访谈时对用户的基本信息、出行习惯等做出大致了解,并围绕用户对于产品的功能需求、操作习惯等做出大致了解,得到用户关于该行为的口语化叙述信息。采用亲和图法将用户访谈所得信息按照其相互之间的亲和关系进行聚类和逻辑层级的排列,整理成为用户心智模型的A型图[11]。随后根据用户心智模型和用户体验要素之间的联系,获得用户的最终心智模型以及相应行为节点应当对应的界面设计要素。其关键步骤如下:

1.整理访谈录音,将用户的口语信息转化为抽象的心智信息。例如口语报告中记录到用户所描述:“这个东西蛮好的,就是老年人还不太会用手机,像我这样的还算会一点的,用着也麻烦。手機上面字太小了,这要是点错了都不知道。”可简化成为两个抽象心智信息:“不会使用手机输入法”和“按键太多怕点错”。以此类推,将所有口语信息转化后编码为1,2,3……

2.根据心智模型理论,用户内心的知识和经验会在一定程度上引导其认知与感知、行为与决策。在表2统计的抽象心智信息中,部分信息代表了用户在乘坐共享接驳车出行时可能会做出的决策和发生的行为,这些决策或行为的产生均来源于用户既有的认知与感知,是用户心智模型在不同具体行为下的客观体现。基于此,归纳出用户在借助手机软件乘坐共享接驳车出行时的行为节点共42个,并采用亲和图法将他们按照类别进行内容聚类。根据用户行为过程中不同的阶段划分为出行准备、车辆筛选、乘车规划、用车过程、行程反馈和子女监护六个心智空间,如表2。

3 完成用户心智空间划分后,需要对用户各心智空间中的行为节点进行关联性分析,找出各节点之间的相互关系。例如节点c7“不知道在哪里等车”会对节点d3‘(上错车了”产生影响,则表示这两个节点之间具有关联性。为直观地表达出各节点之间的关联性关系,借助复杂网络分析软件“gephi”绘制出关联度图像,如图1所示。

三、心智模型下设计指标的评估

完成用户行为节点关联度模型的绘制之后,下一步就可以恨据复杂网络中的EC算法计算各节点的特征向量中心性了。在特征向量中心性理论中,一个节点的重要程度的影响因素既取决于其关联节点的数量(即该节点的度)[12],也取决于其每个关联节点的重要性。记XI为节点vi自j重要性度量值,则:

特征向量中心性更加强调节点所处的周围环境,即与其关联的其他节点的质量,而非单纯的数量。该算法本质上可以被认为是在对一个节点进行分值评估时,需要对其关联的节点分值求和[13]。由于该评估方式更具有描述该节点在复杂网络中的长期影响力,所以在交互设计中可以被用来评估每一设计指标相对应的行为节点的重要性。在本文中将通过心智模型计算出每一行为节点的特征向量中心性值,随后用于设计指标的评估和界面设计的等级划分。

(一)用户重要行为节点的挖掘:根据用户抽象心智信息的节点网络图,采用二进制计数法建立节点的量化矩陣,其中相关联记为1,无关联记为0,如下所示:

由图2中的用户抽象心智信息的节点模型可得,在42个主要行为节点中,共计51条边,即在该矩阵中共有51个为1的值。按照特征向量中心性的计算方法,根据上述计算公式,计算得到每个行为节点的中心性指标,并绘制出以节点名称为横坐标,EC值为纵坐标的折线图,如图2所示。

分析折线图可知,在老年用户的出行过程中,数量和质量较高的行为节点大多数分布于乘车规划和用车过程两个阶段。在这两个阶段中,用户开始与软件发生大量的交互行为,并通过这些交互行为完成主要的用车任务。这两个阶段的交互行为能直接主导并决定用户的后续用车体验,所以在这两阶段中的节点中心性较高,这也能直接指导在老年人共享接驳车软件的设计中主要功能模块的分布。

(二)行为节点与设计指标的映射关系:在得到用户行为节点的EC值后,计算出每一心智空间下行为节点的平均值,以此来评估每一心智空间的重要程度。通过心智空间与设计指标的对应关系,得到设计指标的重要程度。表6为笔者根据用户访谈、专家指导以及交互设计原则归纳出的各心智空间下行为节点应当对应的设计指标,即需要匹配这些行为节点的设计要求,如表3。

从图2的数据分析折线图中能够看出,主要行为节点分布处于乘车规划及用车过程中,而由于这两阶段行为节点较多,所对应的设计指标也较多,所以可得出结论,在老年人共享接驳车软件架构中,主要完善的功能模块应为乘车及出行路线的规划,以及用车过程中用户的位置更新、紧急情况处理,到站提醒等。

四、老年人共享出行交互界面设计实践

对于交互界面设计来说,产品的功能结构建立于对用户真实需求的提取和逻辑排列之上。根据前文研究结果,可得到老年用户在使用共享接驳车出行时的关键心智信息和重要行为节点,以此为依据构建产品逻辑信息架构.如图3。APP根据使用者家庭身份可分为两种类型,分别是使用者端与监护人端。两种端口APP通过社会保障系统完成信息共享。其中用户端的主要功能分为对乘客的提醒及显示接驳车的状态两类功能,用户提醒分为车上提醒和候车提醒,主要提醒用户及时上下车;而接驳车状态展示则主要为用户提供常用路线及陌生路线规划,避免为老年用户带来多余繁杂的二次操作。监护人端在使用车开始用车时会收到提醒,进APP后可查看用户的实时轨迹,并能在紧急情况下联系用户和后台工作人员,如图4。

(1)注册与登录:由于老年人对于智能手机的操作认知度较低,所以注册采用老年人与监护人携带社保卡或等能证明个人信息与社会关系的证件在后台注册登记。由于注册后后台拥有用户个人信息如照片等,在登录时便可简化操作方式,采用刷脸登录。(2)出行规划:乘车规划采用常用地址与陌生地址。老年用户选择或自行输入地址后,系统将识别为常用地址与陌生地址。选择常用地址时,软件则直接跳转至下一级界面,即车辆呼叫界面;若遇到用户选择陌生地址时,软件将采取语音提示是否前往该地址,得到用户二次确认后为用户规划出不同的出行路线。(3)主要服务:用车过程功能模块则分为用户行程路径实时展示、紧急呼叫、变更目的地等子功能。在用车过程中,由于老年人对于电子设备信任度较低,在主界面上展示其当前位置与行经路线显得尤为重要。其次,由于老年人生理特点导致其突发意外概率较为年轻人更大,所以设置一键紧急呼叫等功能。(4)支付方式:上下车的界面设计采用了借助手机NFC功能的设计,通过手机NFC功能实现将手机操作简化成为类似刷公交卡的简单操作,为老年人减少与界面的交互,从而简化操作过程。通过刷卡打开其当前预约车辆上车,到达目的地时刷卡打开车门并完成支付。(5)个人冲心与监护人客户端:个人中心主要提供历史订单查询、乘车轨迹查询、当前账户余额查询等功能。监护人客户端主要面向老年用户子女或伴侣等亲属监护人,可实现在老年用户上车时及时推送乘车情况与车辆信息,确保老年用户独自出行时的安全。监护人端与用户端的个人中心信息共享,即在监护人端也可查看用户的行程、余额,并及时为钱包充值。研究结论

本研究以老年人短途共享出行过程心智模型为理论指导,借鉴了复杂网络分析的gephi软件绘制了用户心智模型下的关键行为节点关联链接模型,并通过特征向量中心性算法计算出各关键节点的EC值,以此为依据得出相对应设计指标之间的重要性。结果表明产品易操作性、用户位置信息、界面布局对于老年共享接驳车App界面设计最为重要。

通过本文的研究方法及研究思路,可以为心智模型的研究提供一种新的量化研究方式,从而更加科学、客观的探究用户心智空间下行为节点的重要程度,为交互设计提供更具指向性的设计策略。.

基金项目:教育部人文社科青年基金资助项目:智慧城市老年人出行主动服务系统设计研究(项目编号17YJCZH072)中央高校基本科研业务费专项资金项目:智慧城市老年人出行公共设施创新研究(项目编号30917013109)。

参考文献

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