謝蘇含 姜霖 李學(xué)超

摘要：分析老年共享接駁車的界面設(shè)計要素，提升用戶界面易用性及用戶體驗?；诔鞘兄腔劢煌ǔ鲂邢到y(tǒng)及老年人出行特征及需求，以心智模型為理論指導(dǎo)，通過gephi軟件，繪制心智模型下各行為節(jié)點復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，并計算分析得到各節(jié)點的特征向量中心性指標(biāo)，以此得出相應(yīng)的設(shè)計指標(biāo)之間的相互影響關(guān)系。得到了關(guān)于老年人出行心智模型下各行為節(jié)點的特征向量中心性數(shù)值。通過分析老年人短途出行過程中的心智模型，并結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析軟件，可以很好地將交互設(shè)計過程中的設(shè)計指標(biāo)的重要性分析評估量化，以得到更加科學(xué)的設(shè)計策略。

關(guān)鍵詞：心智模型 特征向量中心性 交互設(shè)計 老年人出行

中圖分類號：TS664

文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1003-0069 （2020） 07-0011-03

引言

隨著社會人口老齡化的逐漸加劇，老年人出行的問題在當(dāng)今社會也逐漸突顯出來。如何將智慧出行轉(zhuǎn)化為適用于老年人的服務(wù)或產(chǎn)品則顯得尤為重要。老年人由于生理機能的退化，出行活動范圍大大縮小[1]。然而在目前的公共交通體系中，為老年人設(shè)計的社區(qū)公共交通工具尚未出現(xiàn)較完善的模式，筆者將基于心智模型理論和特征向量中心性理論，提出并構(gòu)建老年人在共享出行時的心智模型，結(jié)合交互設(shè)計原則，設(shè)計用于老年人共享出行時的軟件交互界面原型。

一、心智模型及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論概述

（一）界面設(shè)計中用戶心智模型的構(gòu)建

心智模型是由蘇格蘭心理學(xué)家Kenneth Craik于1940年代提出的用于研究某個特定用戶行為的一種理論依據(jù)，它能夠反映出人們心中對于周遭世界如何運轉(zhuǎn)的看法和行為[2]。在交互設(shè)計領(lǐng)域，心智模型常被應(yīng)用于對于用戶需求的挖掘，它能夠幫設(shè)計師了解用戶的思維過程及相應(yīng)的行為習(xí)慣，從而真正做到以用戶為中心的設(shè)計[3]。Alan Cooper曾提出將心智模型根據(jù)用戶與系統(tǒng)之間的交互分為三個部分，即實現(xiàn)模型、用戶心智模型和呈現(xiàn)模型[4]。當(dāng)最終產(chǎn)品的呈現(xiàn)模型越接近用戶心智模型時，產(chǎn)品的易用性和用戶體驗就會越好。

在對某一用戶構(gòu)建心智模型的過程中，可采用用戶訪談法，為用戶設(shè)定相應(yīng)的行為場景和行為目的，從而獲得用戶為完成該任務(wù)時的行為節(jié)點。獲得行為節(jié)點后，構(gòu)建出用戶在該行為場景下的心智模型，并通過親和圖法對用戶的行為節(jié)點進行聚類劃分，從而對各行為節(jié)點進行較為準(zhǔn)確的心智空間劃分。

（二）復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)算法與心智模型的互補性應(yīng)用

由于心智模型具有不完全性、局限性、易變性、邊界模糊性、非科學(xué)性和極簡性六個特征[5]，而其中的不完全性和邊界模糊性導(dǎo)致了心智模型具有一定的主觀性。在心智模型的構(gòu)建過程中，用戶的每一個行為節(jié)點之間通過其行為邏輯、心理認知構(gòu)成了一個復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)鏈接。在這個復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)鏈接中，研究者需要對行為節(jié)點的重要性進行評估，這對于最終設(shè)計實踐中呈現(xiàn)模型與用戶心智模型是否符合至關(guān)重要。為了能夠合理地對用戶心智模型的行為節(jié)點進行量化分析，本文引入復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點中心性的概念，并采用特征向量的EC（Eigenvector Centrality，特征向量）中心性算法來對老年人出行心智模型中的行為節(jié)點進行評估計算。

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中重要節(jié)點的挖掘?qū)τ谠擃I(lǐng)域研究的發(fā)展具有重要意義，任曉龍，呂琳媛[6]曾提出約三十種關(guān)于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中重要節(jié)點的挖掘的算法;周弦，梁霄，黃廷磊[7]等人提出一種方法，其可以在保存用戶意向圖（即用戶認知心智模型）和美學(xué)標(biāo)準(zhǔn)之間達到平衡;Anand Bihari[8]討論了關(guān)于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點中心性的各種度量指標(biāo)，如度、特征向量中心眭等，并提出作為最具代表性的度量指標(biāo)——特征向量中心性的更優(yōu)迭代算法。

本文嘗試以用戶為中心，構(gòu)建用戶乘坐共享接駁車時的心智模型，采用EC（Eigenvector Centrality，特征向量）中心性算法來計算出心智模型網(wǎng)絡(luò)中行為節(jié)點的中心度，探究各心智空間下關(guān)鍵行為節(jié)點之間的相互影響關(guān)系，確定關(guān)鍵設(shè)計指標(biāo)，為構(gòu)建出符合用戶行為和易用性較高的共享接駁車APP提供設(shè)計參考。

二、老年人公共交通出行心智模型構(gòu)建

本文選取的研究對象為居住于二線城市以上，且具有獨立出行能力的活力老人。該老年群體生活方式與行為需求相對穩(wěn)定，外出環(huán)境基本圍繞以室內(nèi)家庭與室外即社區(qū)、醫(yī)院、公園、超市等[9]，出行軌跡較固定。近年來我國的智慧交通服務(wù)系統(tǒng)在—二線等城市等已日漸完善，在老齡化社會的背景下，短途出行的共享接駁車的推廣是一種必然趨勢[10]。

為了更好地了解老年人短途出行時的心理活動、行為特征，需求特點等，筆者通過訪談法對四名活力老人進行了用戶訪談。選取訪談對象均具有部分智能手機使用經(jīng)驗，以此來探究老年用戶對于共享接駁車APP的認知水平，并獲得短途出行時應(yīng)發(fā)生的行為節(jié)點，基于此建立心智模型。受調(diào)研用戶的特征如表1所示。

訪談時對用戶的基本信息、出行習(xí)慣等做出大致了解，并圍繞用戶對于產(chǎn)品的功能需求、操作習(xí)慣等做出大致了解，得到用戶關(guān)于該行為的口語化敘述信息。采用親和圖法將用戶訪談所得信息按照其相互之間的親和關(guān)系進行聚類和邏輯層級的排列，整理成為用戶心智模型的A型圖[11]。隨后根據(jù)用戶心智模型和用戶體驗要素之間的聯(lián)系，獲得用戶的最終心智模型以及相應(yīng)行為節(jié)點應(yīng)當(dāng)對應(yīng)的界面設(shè)計要素。其關(guān)鍵步驟如下：

1.整理訪談錄音，將用戶的口語信息轉(zhuǎn)化為抽象的心智信息。例如口語報告中記錄到用戶所描述：“這個東西蠻好的，就是老年人還不太會用手機，像我這樣的還算會一點的，用著也麻煩。手機上面字太小了，這要是點錯了都不知道?！笨珊喕蔀閮蓚€抽象心智信息：“不會使用手機輸入法”和“按鍵太多怕點錯”。以此類推，將所有口語信息轉(zhuǎn)化后編碼為1，2，3……

2.根據(jù)心智模型理論，用戶內(nèi)心的知識和經(jīng)驗會在一定程度上引導(dǎo)其認知與感知、行為與決策。在表2統(tǒng)計的抽象心智信息中，部分信息代表了用戶在乘坐共享接駁車出行時可能會做出的決策和發(fā)生的行為，這些決策或行為的產(chǎn)生均來源于用戶既有的認知與感知，是用戶心智模型在不同具體行為下的客觀體現(xiàn)。基于此，歸納出用戶在借助手機軟件乘坐共享接駁車出行時的行為節(jié)點共42個，并采用親和圖法將他們按照類別進行內(nèi)容聚類。根據(jù)用戶行為過程中不同的階段劃分為出行準(zhǔn)備、車輛篩選、乘車規(guī)劃、用車過程、行程反饋和子女監(jiān)護六個心智空間，如表2。

3 完成用戶心智空間劃分后，需要對用戶各心智空間中的行為節(jié)點進行關(guān)聯(lián)性分析，找出各節(jié)點之間的相互關(guān)系。例如節(jié)點c7“不知道在哪里等車”會對節(jié)點d3‘（上錯車了”產(chǎn)生影響，則表示這兩個節(jié)點之間具有關(guān)聯(lián)性。為直觀地表達出各節(jié)點之間的關(guān)聯(lián)性關(guān)系，借助復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析軟件“gephi”繪制出關(guān)聯(lián)度圖像，如圖1所示。

三、心智模型下設(shè)計指標(biāo)的評估

完成用戶行為節(jié)點關(guān)聯(lián)度模型的繪制之后，下一步就可以恨據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的EC算法計算各節(jié)點的特征向量中心性了。在特征向量中心性理論中，一個節(jié)點的重要程度的影響因素既取決于其關(guān)聯(lián)節(jié)點的數(shù)量（即該節(jié)點的度）[12]，也取決于其每個關(guān)聯(lián)節(jié)點的重要性。記XI為節(jié)點vi自j重要性度量值，則：

特征向量中心性更加強調(diào)節(jié)點所處的周圍環(huán)境，即與其關(guān)聯(lián)的其他節(jié)點的質(zhì)量，而非單純的數(shù)量。該算法本質(zhì)上可以被認為是在對一個節(jié)點進行分值評估時，需要對其關(guān)聯(lián)的節(jié)點分值求和[13]。由于該評估方式更具有描述該節(jié)點在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的長期影響力，所以在交互設(shè)計中可以被用來評估每一設(shè)計指標(biāo)相對應(yīng)的行為節(jié)點的重要性。在本文中將通過心智模型計算出每一行為節(jié)點的特征向量中心性值，隨后用于設(shè)計指標(biāo)的評估和界面設(shè)計的等級劃分。

（一）用戶重要行為節(jié)點的挖掘：根據(jù)用戶抽象心智信息的節(jié)點網(wǎng)絡(luò)圖，采用二進制計數(shù)法建立節(jié)點的量化矩陣，其中相關(guān)聯(lián)記為1，無關(guān)聯(lián)記為0，如下所示：

由圖2中的用戶抽象心智信息的節(jié)點模型可得，在42個主要行為節(jié)點中，共計51條邊，即在該矩陣中共有51個為1的值。按照特征向量中心性的計算方法，根據(jù)上述計算公式，計算得到每個行為節(jié)點的中心性指標(biāo)，并繪制出以節(jié)點名稱為橫坐標(biāo)，EC值為縱坐標(biāo)的折線圖，如圖2所示。

分析折線圖可知，在老年用戶的出行過程中，數(shù)量和質(zhì)量較高的行為節(jié)點大多數(shù)分布于乘車規(guī)劃和用車過程兩個階段。在這兩個階段中，用戶開始與軟件發(fā)生大量的交互行為，并通過這些交互行為完成主要的用車任務(wù)。這兩個階段的交互行為能直接主導(dǎo)并決定用戶的后續(xù)用車體驗，所以在這兩階段中的節(jié)點中心性較高，這也能直接指導(dǎo)在老年人共享接駁車軟件的設(shè)計中主要功能模塊的分布。

（二）行為節(jié)點與設(shè)計指標(biāo)的映射關(guān)系：在得到用戶行為節(jié)點的EC值后，計算出每一心智空間下行為節(jié)點的平均值，以此來評估每一心智空間的重要程度。通過心智空間與設(shè)計指標(biāo)的對應(yīng)關(guān)系，得到設(shè)計指標(biāo)的重要程度。表6為筆者根據(jù)用戶訪談、專家指導(dǎo)以及交互設(shè)計原則歸納出的各心智空間下行為節(jié)點應(yīng)當(dāng)對應(yīng)的設(shè)計指標(biāo)，即需要匹配這些行為節(jié)點的設(shè)計要求，如表3。

從圖2的數(shù)據(jù)分析折線圖中能夠看出，主要行為節(jié)點分布處于乘車規(guī)劃及用車過程中，而由于這兩階段行為節(jié)點較多，所對應(yīng)的設(shè)計指標(biāo)也較多，所以可得出結(jié)論，在老年人共享接駁車軟件架構(gòu)中，主要完善的功能模塊應(yīng)為乘車及出行路線的規(guī)劃，以及用車過程中用戶的位置更新、緊急情況處理，到站提醒等。

四、老年人共享出行交互界面設(shè)計實踐

對于交互界面設(shè)計來說，產(chǎn)品的功能結(jié)構(gòu)建立于對用戶真實需求的提取和邏輯排列之上。根據(jù)前文研究結(jié)果，可得到老年用戶在使用共享接駁車出行時的關(guān)鍵心智信息和重要行為節(jié)點，以此為依據(jù)構(gòu)建產(chǎn)品邏輯信息架構(gòu).如圖3。APP根據(jù)使用者家庭身份可分為兩種類型，分別是使用者端與監(jiān)護人端。兩種端口APP通過社會保障系統(tǒng)完成信息共享。其中用戶端的主要功能分為對乘客的提醒及顯示接駁車的狀態(tài)兩類功能，用戶提醒分為車上提醒和候車提醒，主要提醒用戶及時上下車;而接駁車狀態(tài)展示則主要為用戶提供常用路線及陌生路線規(guī)劃，避免為老年用戶帶來多余繁雜的二次操作。監(jiān)護人端在使用車開始用車時會收到提醒，進APP后可查看用戶的實時軌跡，并能在緊急情況下聯(lián)系用戶和后臺工作人員，如圖4。

（1）注冊與登錄：由于老年人對于智能手機的操作認知度較低，所以注冊采用老年人與監(jiān)護人攜帶社?？ɑ虻饶茏C明個人信息與社會關(guān)系的證件在后臺注冊登記。由于注冊后后臺擁有用戶個人信息如照片等，在登錄時便可簡化操作方式，采用刷臉登錄。（2）出行規(guī)劃：乘車規(guī)劃采用常用地址與陌生地址。老年用戶選擇或自行輸入地址后，系統(tǒng)將識別為常用地址與陌生地址。選擇常用地址時，軟件則直接跳轉(zhuǎn)至下一級界面，即車輛呼叫界面;若遇到用戶選擇陌生地址時，軟件將采取語音提示是否前往該地址，得到用戶二次確認后為用戶規(guī)劃出不同的出行路線。（3）主要服務(wù)：用車過程功能模塊則分為用戶行程路徑實時展示、緊急呼叫、變更目的地等子功能。在用車過程中，由于老年人對于電子設(shè)備信任度較低，在主界面上展示其當(dāng)前位置與行經(jīng)路線顯得尤為重要。其次，由于老年人生理特點導(dǎo)致其突發(fā)意外概率較為年輕人更大，所以設(shè)置一鍵緊急呼叫等功能。（4）支付方式：上下車的界面設(shè)計采用了借助手機NFC功能的設(shè)計，通過手機NFC功能實現(xiàn)將手機操作簡化成為類似刷公交卡的簡單操作，為老年人減少與界面的交互，從而簡化操作過程。通過刷卡打開其當(dāng)前預(yù)約車輛上車，到達目的地時刷卡打開車門并完成支付。（5）個人沖心與監(jiān)護人客戶端：個人中心主要提供歷史訂單查詢、乘車軌跡查詢、當(dāng)前賬戶余額查詢等功能。監(jiān)護人客戶端主要面向老年用戶子女或伴侶等親屬監(jiān)護人，可實現(xiàn)在老年用戶上車時及時推送乘車情況與車輛信息，確保老年用戶獨自出行時的安全。監(jiān)護人端與用戶端的個人中心信息共享，即在監(jiān)護人端也可查看用戶的行程、余額，并及時為錢包充值。研究結(jié)論

本研究以老年人短途共享出行過程心智模型為理論指導(dǎo)，借鑒了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析的gephi軟件繪制了用戶心智模型下的關(guān)鍵行為節(jié)點關(guān)聯(lián)鏈接模型，并通過特征向量中心性算法計算出各關(guān)鍵節(jié)點的EC值，以此為依據(jù)得出相對應(yīng)設(shè)計指標(biāo)之間的重要性。結(jié)果表明產(chǎn)品易操作性、用戶位置信息、界面布局對于老年共享接駁車App界面設(shè)計最為重要。

通過本文的研究方法及研究思路，可以為心智模型的研究提供一種新的量化研究方式，從而更加科學(xué)、客觀的探究用戶心智空間下行為節(jié)點的重要程度，為交互設(shè)計提供更具指向性的設(shè)計策略。.

基金項目：教育部人文社科青年基金資助項目：智慧城市老年人出行主動服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計研究（項目編號17YJCZH072）中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金項目：智慧城市老年人出行公共設(shè)施創(chuàng)新研究（項目編號30917013109）。

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