東南大學機械工程學院的薛澄岐教授團隊于2024年4月在INTERNATIONAL JOURNAL OF HUMAN COMPUTER INTERACTION（5-Years IF =4.5）發(fā)表名為Understanding Relations Between Product Icon Type, Feature Type, and Abstraction: Evidence From ERPs and Eye-Tracking Studys 的研究。

研究背景

在人機交互中，圖標的樣式和識別對界面交互效率和用戶體驗起著至關重要的作用。但是，在認知語境中，產品圖標類型、特征類型和抽象程度之間的復雜關系還有待厘清。探討產品圖標的抽象程度對認知效能的影響具有至關重要的意義，因為它不僅有助于提高圖標設計效率，而且對產品圖標設計具有重要的指導意義。

在產品分類領域，主流研究將產品分為娛樂類和實用類，以往的研究已經發(fā)現了產品類型和消費者購買傾向之間的相關性，但這些研究很少與圖標設計領域交叉。事件相關電位（ERPs）由于具有較高的時間分辨率，適用于揭示個體對刺激的注意和感知的神經過程。本研究旨在通過腦電圖分析，探討實用和娛樂產品圖標在不同抽象層次上的認知機制。

研究方法

1、從IoT（物聯網）領域中選取了60個產品，通過問卷調查讓受試者將每個產品圖像歸類為實用產品或娛樂產品，并對其形式的復雜性進行評分。同時，使用Adobe Illustrator 2021軟件的混合工具設置圖標抽象程度（如圖1所示），并生成了刺激圖標示例（表1）。

圖1 產品種類說明及復雜度問卷調查

表1 刺激圖標示例

2、使用E-Prime 2.0軟件編寫任務，并在實驗室的電腦上向受試者呈現刺激。

采用S1-S2范式。每次試驗開始時，受試者注視屏幕中央500毫秒。隨后，在屏幕中央呈現一段文本S1（產品中文名稱），持續(xù)1000 ms。然后，出現灰色屏幕，持續(xù)500 ms，然后是一個目標S2（包括與S1匹配和不匹配的條件），持續(xù)時間1200-1600 ms（見圖2）。受試者被要求盡快用左手或右手食指按下相應的鍵（文本與圖片一致按“Q”，不一致按“P”）。按鍵之后，出現隨機持續(xù)500 - 800ms的灰色屏幕，然后開始新的試驗。本實驗為2（產品類型：實用產品vs.娛樂產品）×3（抽象層次：低、中、高）實驗設計，共6個條件。

目前的研究有225個試次，80%（180個試驗）的產品詞-圖配對是一致的，剩下的20%（45個試驗）的產品詞-圖配對是不一致的。

圖2 實驗步驟

3、使用64通道的 actiCHamp腦電放大器（德國Brain Products公司生產，深圳瀚翔腦科學技術股份有限公司全國總代理）記錄EEG數據（帶通設置為0.05 - 100 Hz，采樣率為1000 Hz）。本研究采用FCz電極作為參考電極，FPz作為接地電極。在整個實驗過程中，電極阻抗均保持在5kΩ以下。

在MATLAB 2013b中使用EEGLAB工具箱（Swartz Center for Computational）對EEG數據進行離線預處理。

本研究主要分析圖標神經工效學ERP研究中的兩個相關的ERP成分：N400和LPP。N400，又稱N4，是刺激后約300-500 ms產生的晚期ERP負成分，N400成分對語義一致性非常敏感。晚期正電位（LPP）是刺激后600-800 ms左右達到峰值的ERP成分，主要反映了后期的認知過程，包括語義檢索、語義違規(guī)、持續(xù)語義整合再分析和分類對象索引。

選取12個電極進行分析，并將其分為四個感興趣區(qū)域（roi）：額葉區(qū)域（F1, Fz, F2），額中央區(qū)域（FC1, FCz, FC2），中央-頂葉區(qū)域（CP3, CPz, CP4）和頂葉區(qū)域（P1, Pz, P2）。各ERP成分的平均振幅使用2（產品類型：實用產品與娛樂產品）× 3（抽象層次：低、中、高）× 4（位置：額葉、額中央、中央頂葉、頂葉分別為F、FC、CP、P）× 3（側化：左、中、右分別為L、M、R）的單因素方差分析（ANOVA）。

研究結果

1、對于實用產品圖標，P-HA的平均反應時間大于P-LA（p< 0.001）和P-MA （p< 0.015），表明隨著抽象程度的增加，識別速度降低。對于娛樂產品圖標，H-HA組的平均反應時也大于H-MA組（p< 0.001）和H-LA組（p< 0.001）。且無論圖標的抽象程度如何，娛樂產品圖標的反應時都比實用產品的反應時要長。

對于實用產品圖標，P-LA圖標的平均ACC（正確率）高于P-HA圖標（p < 0.001），P-MA圖標的平均ACC也高于P-HA圖標（p< 0.001）。對于娛樂產品圖標，H-LA圖標的平均ACC 高于P-HA圖標（p< 0.001）， P-MA圖標的ACC也高于P-HA圖標（p < 0.002）。

圖3 (A)表示受試者對低、中、高3種抽象層次的娛樂型和實用型產品圖標的反應時間；(B)分別表示受試者對低、中、高3種抽象層次的娛樂型和實用型產品圖標的正確率。

2、N400 (380–480 ms)

如圖4和5所示，高抽象程度（M = 2.415, SE = 0.892）的N400幅值比中抽象程度（M = 2.834, SE = 0.572）和低抽象程度（M = 3.234, SE = 0.423）的N400幅值更低。

產品類型簡單效應在頂葉區(qū)顯著（p < 0.001），實用型產品圖標誘發(fā)的振幅高于娛樂型產品圖標（△= 0.755,SE = 0.355, p = 0.046）。

在除前額葉以外的所有位置，實用產品圖標的N400振幅都大于娛樂產品圖標。

低抽象程度（M = 7.219, SE = 0.817）的LPP幅值高于中抽象水平（M = 6.461, SE = 0.829）和高抽象水平（M = 6.241, SE = 0.767）的LPP幅值。

在額、額-中央和中央-頂葉位置，低、中抽象程度存在顯著差異（F < FC < CP, PF-FC = 0.001, PFC-CP = 0.019），而在高抽象程度上，各位置存在顯著差異（F < FC < P < CP, p < 0.001, p = 0.009）。

LPP (600–800 ms)

產品類型與位置的交互作用[F (3,63) = 6.679, p= 0.007, η2 p= 0.241]顯示，在中央頂葉和頂葉位置，娛樂型的LPP振幅與實用型的LPP振幅存在顯著差異（p < 0.001），且娛樂型的LPP振幅大于實用型的LPP振幅（△= 1.367，SE= 0.446, p= 0.006）。

抽象程度和位置的交互作用也顯著[F (6,126)= 6.849, p= 0.002, η2= 0.246]，表明不同抽象程度的頂葉和頂葉中央區(qū)域存在顯著差異(L-A：△CP-P= 2.112， SE= 0.453, p< 0.001；△CP-P = 1.286, SE= 2.034, SE= 0.433, p < 0.001；H-A：△CP-P= 1.761， SE= 0.403, p= 0.002)。低抽象程度下的LPP振幅大于高抽象程度下的LPP振幅（F：△L-H= 1.539， SE= 0.427, p= 0.005）。

圖4 在380 ~ 480 ms （N400）和600 ~ 800 ms （LPP）的時間窗，6種條件下的腦電地形圖

圖5 12個電極（F1, Fz, F2, FC1, FCz, FC2, CP3, CPz, CP4, P1, Pz, P2）的平均ERP波形，描述了6種實驗條件，分別用6種顏色表示。P-LA（抽象程度較低的實用產品圖標）、P-MA（抽象程度中等的實用產品圖標）、P-HA（抽象程度較高的實用產品圖標）、H-LA（抽象程度較低的娛樂產品圖標）、H-MA（抽象程度中等的娛樂產品圖標）、H-HA（抽象程度較高的娛樂產品圖標）

結論與展望

基于原型匹配理論，圖標識別是長時記憶中產品圖標與原型匹配的結果。因此，圖標的設計越接近原型，識別效率越高。N400和LPP成分的波形揭示了實用和娛樂產品對不同抽象程度的圖標的識別效率存在顯著差異。在實用的產品圖標中，當圖標的抽象程度處于中等水平時，識別效率最高，而對于娛樂的產品，中等的抽象程度的圖標識別率比實用的產品要高。

實用型和娛樂型產品的圖標在設計的抽象要求上存在著顯著的差異，這可以歸因于實用產品通常具有單一的形式和固定的形象。因此，在為實用產品設計圖標時，要避免過度抽象，以免引起用戶的認知偏差。另一方面，娛樂產品往往具有多種形式，僅憑外觀不足以傳達特定類別的產品。因此，在為娛樂產品設計圖標時，有必要提取它們的共性，增加整體性。