譚 浩，孫家豪

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)下視頻時(shí)延的用戶體驗(yàn)質(zhì)量研究

譚 浩1，孫家豪2

(1. 湖南大學(xué)汽車車身先進(jìn)設(shè)計(jì)制造國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖南 長(zhǎng)沙 410082； 2. 湖南大學(xué)設(shè)計(jì)藝術(shù)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410082)

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，移動(dòng)視頻業(yè)務(wù)的迅速爆發(fā)，良好的用戶體驗(yàn)質(zhì)量(QoE)成為運(yùn)營(yíng)商挽留用戶的關(guān)鍵因素。從用戶體驗(yàn)角度，建立不同時(shí)延下移動(dòng)視頻業(yè)務(wù)的評(píng)價(jià)量化標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)情景實(shí)驗(yàn)?zāi)M的方法，以平均主觀意見(jiàn)分(mean opinion score，MOS)量表建立用戶視頻體驗(yàn)質(zhì)量的實(shí)數(shù)映射關(guān)系。針對(duì)用戶對(duì)視頻觀看時(shí)延的有效反應(yīng)進(jìn)行分級(jí)研究，得到以下結(jié)果：?jiǎn)未魏投啻蔚某跏季彌_時(shí)延和卡頓時(shí)延對(duì)用戶觀看移動(dòng)視頻的影響并建立用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)價(jià)等級(jí)。在短視頻中出現(xiàn)單次時(shí)延在4 s以上，用戶會(huì)出現(xiàn)負(fù)面情緒；在相同延遲時(shí)長(zhǎng)下，單次的初始緩沖時(shí)延的用戶體驗(yàn)質(zhì)量略優(yōu)于卡頓時(shí)延；對(duì)于在一定播放時(shí)長(zhǎng)的移動(dòng)視頻業(yè)務(wù)中出現(xiàn)多次卡頓，卡頓時(shí)延短但是間隔頻繁的體驗(yàn)質(zhì)量比卡頓時(shí)延長(zhǎng)但是間隔時(shí)間長(zhǎng)的體驗(yàn)質(zhì)量要更差。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)；體驗(yàn)質(zhì)量；緩沖時(shí)延；卡頓時(shí)延；平均主觀意見(jiàn)分量表

等待對(duì)于用戶來(lái)說(shuō)是一種經(jīng)常不可避免的體驗(yàn)，并且是對(duì)服務(wù)滿意度和客戶忠誠(chéng)度的決定因素[1]。移動(dòng)視頻業(yè)務(wù)出現(xiàn)的時(shí)間延遲則是影響用戶體驗(yàn)最重要的因素之一[2]，其通常被定義為系統(tǒng)延遲[3]或系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間[4]。不同時(shí)延會(huì)直接影響用戶對(duì)移動(dòng)視頻服務(wù)提供商的選擇。隨著基于IP的語(yǔ)音傳輸(voice over internet protocol，VoIP)以及支持視頻顯示的移動(dòng)設(shè)備和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)(WLANS和3G/4G)的廣泛應(yīng)用，導(dǎo)致視頻流量的使用有了迅速增加的趨勢(shì)，不久，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)囊曨l內(nèi)容將達(dá)到90%[5-6]。但是移動(dòng)視頻飛速發(fā)展的同時(shí)也遇到問(wèn)題，相對(duì)于桌面端的視頻業(yè)務(wù)擁有穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，移動(dòng)端的視頻業(yè)務(wù)面臨更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和應(yīng)用場(chǎng)景，用戶對(duì)時(shí)延的體驗(yàn)要求更高。然而業(yè)界關(guān)于移動(dòng)視頻時(shí)延體驗(yàn)質(zhì)量的好壞并無(wú)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)；傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)以容量和覆蓋為核心的建設(shè)模式也遭遇挑戰(zhàn)，出現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵性能指標(biāo)(key performance indication，KPI)很好但用戶體驗(yàn)不佳的問(wèn)題。因此，確定統(tǒng)一的用戶移動(dòng)視頻業(yè)務(wù)體驗(yàn)質(zhì)量指標(biāo)(quality of experience，QoE)，從而為網(wǎng)絡(luò)故障定位和網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量?jī)?yōu)化提供基礎(chǔ)和依據(jù)成為一個(gè)迫切解決的問(wèn)題，本文提煉出導(dǎo)致視頻時(shí)延中的關(guān)鍵因素，通過(guò)實(shí)證實(shí)驗(yàn)的量化方法，分析用戶視頻體驗(yàn)質(zhì)量，提出體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

1 用戶體驗(yàn)質(zhì)量與時(shí)延

1.1 用戶體驗(yàn)質(zhì)量(QoE)

QoE的研究，在各種移動(dòng)視頻服務(wù)中發(fā)揮重要的作用，其通常是描述用戶整體滿意度，反映用戶使用(多媒體)系統(tǒng)、服務(wù)或應(yīng)用程序的滿意或厭煩的程度[7]。還有其他解釋，如QoE是評(píng)估用戶對(duì)不同設(shè)備上顯示內(nèi)容的滿意度[8]；國(guó)際電信聯(lián)盟定義QoE為：終端用戶對(duì)整個(gè)應(yīng)用或者服務(wù)整體的主觀可接受程度[9]；在文獻(xiàn)[10]中，QoE被定義為：用戶體驗(yàn)一個(gè)系統(tǒng)的整體性能。QoE測(cè)量系統(tǒng)涉及不同類型的技術(shù)和非技術(shù)的因素，與服務(wù)準(zhǔn)備、交付和呈現(xiàn)有關(guān)，面對(duì)移動(dòng)視頻業(yè)務(wù)日益增加的需求，QoE維持在可接受的水平上具有巨大的挑戰(zhàn)。分析上述幾個(gè)定義，可以總結(jié)出QoE是用戶和服務(wù)或者應(yīng)用交互的過(guò)程中產(chǎn)生的一種主觀感受。因此，確定時(shí)間延遲的維度，建立移動(dòng)視頻業(yè)務(wù)的時(shí)延體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，具有重要的理論和實(shí)踐意義。

1.2 時(shí)延

由于系統(tǒng)延遲是由系統(tǒng)本身和瞬態(tài)因素造成的[3]，用戶受其影響，導(dǎo)致體驗(yàn)不佳[11-12]。近些年來(lái)，許多研究發(fā)現(xiàn)有2個(gè)因素可以影響用戶在延遲期間的體驗(yàn)和表現(xiàn)：①是延遲長(zhǎng)度；②是延遲變化[13-14]。漫長(zhǎng)的等待時(shí)間對(duì)用戶的性能和體驗(yàn)是有害的，對(duì)用戶的整體滿意度產(chǎn)生不良影響[15-16]。視頻加載時(shí)間和卡頓次數(shù)是影響用戶視頻業(yè)務(wù)體驗(yàn)質(zhì)量的2個(gè)關(guān)鍵因素[17]，二者的用戶體驗(yàn)往往來(lái)源于用戶感知到的時(shí)間長(zhǎng)短。用戶所感知的時(shí)間即為時(shí)間知覺(jué)，是人們對(duì)時(shí)長(zhǎng)的主觀感受和心理體驗(yàn)[18]，而移動(dòng)視頻播放中出現(xiàn)的時(shí)延就是用戶時(shí)間知覺(jué)中時(shí)距的一種體現(xiàn)。方浩等[18]研究發(fā)現(xiàn)，移動(dòng)端加載動(dòng)效均對(duì)降低等待焦躁感產(chǎn)生正向影響并且加速條件下用戶時(shí)距知覺(jué)最短；劉江波和袁徐慶[19]提出AR的APP加載頁(yè)面提前進(jìn)入互動(dòng)體驗(yàn)，能夠很好地掩護(hù)加載狀態(tài)，減少用戶對(duì)時(shí)間的感知。譚浩等[20]基于用戶電生理信號(hào)變化對(duì)不同卡頓占視頻時(shí)間比進(jìn)行用戶體驗(yàn)研究，發(fā)現(xiàn)15%的卡頓占比體驗(yàn)較好，到達(dá)23%以上用戶不能忍受。但是，上述研究中多數(shù)只考慮了單次時(shí)延或短時(shí)間時(shí)延對(duì)用戶的影響及相關(guān)設(shè)計(jì)策略，并沒(méi)有考慮多次時(shí)延的對(duì)用戶影響并用戶體驗(yàn)質(zhì)量質(zhì)模型。因此，在移動(dòng)視頻業(yè)務(wù)構(gòu)建各種延遲的體驗(yàn)質(zhì)量模型，對(duì)于用戶體驗(yàn)至關(guān)重要。本文將移動(dòng)視頻業(yè)務(wù)中時(shí)延的因素分為初始緩沖時(shí)延(用戶點(diǎn)擊播放按鈕到視頻開(kāi)始播放前的一段時(shí)間)和卡頓時(shí)延(在視頻播放中出現(xiàn)的停滯的次數(shù)與時(shí)長(zhǎng))，并針對(duì)2個(gè)指標(biāo)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)配比設(shè)計(jì)。

1.3 QoE量化方法

為了更好地研究QoE與時(shí)間延遲因素之間的關(guān)系，需要將其量化，建立QoE到實(shí)數(shù)的映射關(guān)系，更準(zhǔn)確地反映QoE與時(shí)間延遲因素的關(guān)系。STEVENS和VOLKMANN[21]將測(cè)量(或者量化)的水平分為４個(gè)等級(jí)，即類別量表、順序量表、等比量表及等距量表，而前三者測(cè)量方法更加適合QoE的特征。文獻(xiàn)[22]采用類型量表的方法，將QoE分為可接受和不可接受2個(gè)級(jí)別；文獻(xiàn)[23]提出了成對(duì)比較法，對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行兩兩比對(duì)后再對(duì)QoE進(jìn)行量化，屬于等距量表法，二者皆有一些缺陷。本文量化方法采用的是基于是國(guó)際電信聯(lián)盟(International Telecommunication Union，ITU)建議的平均主觀意見(jiàn)分(mean opinion score，MOS)[24]，將QoE的主觀感受分為5個(gè)層次，細(xì)致地描述了用戶的主觀感受，是一種順序量表法，是評(píng)估視頻體驗(yàn)質(zhì)量最常用的方法。MOS方法使用包括“壞”、“差”、“中”、“好”和“優(yōu)”的評(píng)價(jià)質(zhì)量等級(jí)，并將其轉(zhuǎn)換為數(shù)值1，2，3，4和5來(lái)進(jìn)行實(shí)數(shù)的映射(表1)，不僅相比兩類法對(duì)用戶的主觀感受描述的更加細(xì)致，而且相較于成對(duì)比較法所準(zhǔn)備的實(shí)驗(yàn)素材更加適中。

表1 平均主觀意見(jiàn)分量表

2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

2.1 實(shí)驗(yàn)素材與被試

本文實(shí)驗(yàn)中2兩個(gè)任務(wù)研究視頻QoE和時(shí)延之間的關(guān)系：任務(wù)1是比較不同時(shí)間長(zhǎng)度下，在視頻播放中出現(xiàn)單次初始緩沖時(shí)延和卡頓時(shí)延對(duì)用戶體驗(yàn)質(zhì)量的影響；任務(wù)2是比較在單次卡頓時(shí)長(zhǎng)、卡頓次數(shù)和卡頓后視頻流暢播放時(shí)長(zhǎng)三者不同配比的情況下，多次卡頓時(shí)延對(duì)用戶體驗(yàn)質(zhì)量的影響。

影響視頻QoE的因素有很多，有研究劃分為技術(shù)性能、可用性、主觀評(píng)估、期望和背景5個(gè)類別。文獻(xiàn)[25]指出，影響用戶感知的因素還包括主觀質(zhì)量指標(biāo)和客觀質(zhì)量指標(biāo)，主觀質(zhì)量指標(biāo)包括移動(dòng)設(shè)備的屬性(網(wǎng)絡(luò)連接質(zhì)量、屏幕尺寸、設(shè)備性能)、用戶的目的與興趣、視頻播放的內(nèi)容、時(shí)長(zhǎng)以及環(huán)境的影響(照度、溫度、觀看距離)。因此本文實(shí)驗(yàn)在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中進(jìn)行，保證光線柔和(100 LUX左右)溫度舒適(18~25℃)，噪聲恒定為50 Hz左右，實(shí)驗(yàn)設(shè)備選取iPhone 6 Plus手機(jī)(5.5 in，400 ppi)用于播放實(shí)驗(yàn)視頻片段；視頻素材利用視頻編輯軟件模擬在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中的緩沖時(shí)延和卡頓時(shí)延。采用1080 P分辨率并覆蓋新聞、綜藝與娛樂(lè)、原創(chuàng)、動(dòng)畫、體育和紀(jì)錄片6種視頻類型供用戶自主選擇，視頻時(shí)長(zhǎng)在單次時(shí)延體驗(yàn)中為20 s，多次時(shí)延體驗(yàn)為6 min，綜上設(shè)置主要為減少主觀質(zhì)量指標(biāo)對(duì)用戶體驗(yàn)的影響?？陀^質(zhì)量指標(biāo)包括初始緩沖時(shí)延、卡頓時(shí)延和卡頓次數(shù)。用戶在完成實(shí)驗(yàn)后，利用MOS主觀測(cè)評(píng)表對(duì)每段實(shí)驗(yàn)視頻片段進(jìn)行評(píng)分。

本文研究中有38名參與者(21名男性、17名女性)，年齡介于18~55歲(男=21，SD=10)均是有經(jīng)驗(yàn)的移動(dòng)設(shè)備用戶，平均每人使用網(wǎng)絡(luò)6年。所有參與者接受視覺(jué)疲勞測(cè)試并填寫個(gè)人基本信息表之后，其中30名(15名男性、15名女性)有資格參加本文研究，80%的參與者經(jīng)常使用移動(dòng)設(shè)備觀看視頻。

2.2 實(shí)驗(yàn)流程

任務(wù)1.單次初始緩沖時(shí)延和卡頓時(shí)延實(shí)驗(yàn)。

首先請(qǐng)用戶調(diào)整最舒適的位置并將手機(jī)擺放到最合適用戶的距離，用戶被告知實(shí)驗(yàn)測(cè)試過(guò)程和實(shí)驗(yàn)的目的；如圖1(a)所示，用戶選擇一個(gè)長(zhǎng)度為20 s最感興趣類型的視頻并點(diǎn)擊播放按鈕開(kāi)始觀看。每個(gè)視頻素材最開(kāi)始都有一個(gè)秒的初始緩沖時(shí)間(時(shí)延配比見(jiàn)表2)。參與者需要根據(jù)對(duì)不同素材的體驗(yàn)對(duì)其進(jìn)行5分到1分的MOS評(píng)估。當(dāng)MOS得分達(dá)到1分時(shí)，實(shí)驗(yàn)結(jié)束。

圖1 任務(wù)1流程圖

表2 任務(wù)1時(shí)延配比(s)

同樣如圖1(b)所示，用戶選擇一個(gè)長(zhǎng)度為20 s最感興趣內(nèi)容的視頻并點(diǎn)擊屏幕播放按鈕。視頻開(kāi)始播放5 s流暢的畫面后出現(xiàn)秒的卡頓時(shí)延(時(shí)延配比見(jiàn)表2)，最后直到視頻繼續(xù)播放完成。參與者根據(jù)對(duì)不同素材的體驗(yàn)進(jìn)行5分到1分的MOS評(píng)估。

任務(wù)2.多次卡頓時(shí)延實(shí)驗(yàn)

如圖2所示，用戶首先調(diào)整最舒適的位置并將手機(jī)擺放到最合適的距離，告知用戶實(shí)驗(yàn)測(cè)試過(guò)程和實(shí)驗(yàn)的目的。用戶選擇一個(gè)長(zhǎng)度為6 min的最感興趣類型的視頻并點(diǎn)擊播放按鈕觀看視頻。視頻播放秒后，出現(xiàn)秒的卡頓時(shí)延。視頻繼續(xù)播放秒直到發(fā)生下一次卡頓時(shí)延，以此循環(huán)。參與者需要根據(jù)自身體驗(yàn)對(duì)時(shí)延進(jìn)行5分到1分的MOS評(píng)估，當(dāng)被試MOS評(píng)分為1分時(shí)，實(shí)驗(yàn)結(jié)束。的時(shí)長(zhǎng)為任務(wù)1的單次卡頓時(shí)延的MOS分?jǐn)?shù)為5，4和3所對(duì)應(yīng)的時(shí)間；的時(shí)長(zhǎng)為2 s，4 s，8 s，16 s，32 s，64 s和128 s，卡頓次數(shù)為1~20次。

圖2 任務(wù)2流程圖

3 結(jié)果與分析

如圖3所示，將任務(wù)1中的初始緩沖時(shí)延和卡頓時(shí)延在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的用戶體驗(yàn)MOS分進(jìn)行了平均處理后，發(fā)現(xiàn)緩沖時(shí)延和卡頓時(shí)延的總體趨勢(shì)幾乎相同，但是在時(shí)延時(shí)間相同的情況下，緩沖時(shí)延的MOS分普遍高于卡頓時(shí)延，表明用戶在模擬移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中觀看視頻時(shí)，緩沖時(shí)延的容忍度比卡頓時(shí)延的更高。在對(duì)緩沖時(shí)延和卡頓時(shí)延進(jìn)行了單因素方差分析，并將12個(gè)等待時(shí)間長(zhǎng)度作為因子水平后，發(fā)現(xiàn)其對(duì)用戶體驗(yàn)質(zhì)量有顯著的主要影響((2, 30)=11.105；=0.001；partial2=0.425)。當(dāng)延遲時(shí)間1=0.1 s時(shí)用戶有最好的體驗(yàn)，被試的MOS評(píng)分最高。當(dāng)初始延遲時(shí)間不超過(guò)0.5 s時(shí)，用戶擁有較好的用戶體驗(yàn)，所有評(píng)分均高于4.5；當(dāng)卡頓時(shí)延2=1 s時(shí)，MOS分?jǐn)?shù)降至4；當(dāng)卡頓時(shí)延3=3 s時(shí)，MOS分?jǐn)?shù)降至3。當(dāng)平均時(shí)延時(shí)間超過(guò)4 s時(shí)，MOS分?jǐn)?shù)用戶大多數(shù)反映為負(fù)面情緒。如果時(shí)延超過(guò)10 s，實(shí)驗(yàn)中用戶都表現(xiàn)出對(duì)視頻播放情況的零容忍并擁有了糟糕的用戶體驗(yàn)。

針對(duì)任務(wù)2中多次卡頓時(shí)延對(duì)用戶體驗(yàn)質(zhì)量的影響，單次卡頓時(shí)延為任務(wù)1對(duì)應(yīng)的MOS分?jǐn)?shù)(1=0.1 s，2=1 s和3=3 s)，為了測(cè)試在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下多次卡頓時(shí)延對(duì)觀看體驗(yàn)產(chǎn)生影響，對(duì)7種不同的視頻流暢播放的時(shí)長(zhǎng)(2 s，4 s， 8 s，16 s，32 s，64 s和128 s)和卡頓次數(shù)(1~20次)進(jìn)行了雙因素的方差分析，當(dāng)單次卡頓時(shí)延為0.1 s時(shí)，視頻流暢播放時(shí)長(zhǎng)和卡頓次數(shù)對(duì)MOS分?jǐn)?shù)有顯著的影響且其間有相互作用[(1,29)=8.114，<0.001，2=0.727]。當(dāng)單次卡頓時(shí)延為1 s時(shí)，視頻播放時(shí)長(zhǎng)(<0.001)和卡頓次數(shù)(<0.001)之間對(duì)MOS分?jǐn)?shù)有顯著的影響[(1,29)=7.145，=0.000，2=0.684]。從3 s單次卡頓時(shí)延數(shù)據(jù)分析[(1,29)=8.024，=0.000，2=0.519]也具有顯著的影響。

圖3 任務(wù)1實(shí)驗(yàn)結(jié)果

如圖4所示，在卡頓次數(shù)和視頻流暢播放時(shí)長(zhǎng)相同的情況下，單次卡頓時(shí)延越長(zhǎng)，用戶MOS評(píng)分就越快到達(dá)1分并且對(duì)卡頓忍耐的次數(shù)會(huì)降低，對(duì)用戶體驗(yàn)質(zhì)量影響就越大。例如，當(dāng)視頻流暢播放時(shí)長(zhǎng)都為32 s時(shí)，圖4(a)中單次卡頓時(shí)延為0.1 s，用戶忍耐卡頓次數(shù)的數(shù)量為10次并且MOS分為2.87分；圖4(b)中單次卡頓時(shí)延為1 s，用戶忍耐卡頓次數(shù)的數(shù)量為10次并且MOS分為2.1分；圖4(c)中單次卡頓時(shí)延為3 s，用戶忍耐的卡頓次數(shù)的數(shù)量為8次，用戶的MOS評(píng)價(jià)到達(dá)了1分。

圖4 任務(wù)2實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在其他條件相同的情況下，視頻流暢播放時(shí)長(zhǎng)變短或卡頓次數(shù)的增多都會(huì)對(duì)用戶的行為和心理產(chǎn)生不利的影響；并且卡頓時(shí)延的一定的情況下，視頻播放中卡頓時(shí)延短，且間隔頻繁的體驗(yàn)質(zhì)量比卡頓時(shí)延長(zhǎng)但是間隔時(shí)間也長(zhǎng)的視頻體驗(yàn)質(zhì)量要更差。如圖4所示，在視頻播放流暢的時(shí)長(zhǎng)從2 s到16 s的范圍內(nèi)，隨著時(shí)間長(zhǎng)度變短，卡頓的次數(shù)的增多，用戶的MOS分評(píng)價(jià)會(huì)迅速降低。例如，在圖4(a)中，當(dāng)視頻播放流暢時(shí)間為4 s、單次卡頓時(shí)延為0. 1 s、用戶的MOS分為1分的時(shí)候，卡頓的次數(shù)為10次；但是當(dāng)視頻播放流暢得時(shí)間延長(zhǎng)至16 s時(shí)，用戶的卡頓的忍耐次數(shù)增加到15個(gè)。在圖4(b)中，當(dāng)視頻播放流暢時(shí)間為4 s、單次卡頓時(shí)延為1 s、用戶的MOS分為1分的時(shí)候，卡頓的次數(shù)為8次，當(dāng)視頻播放流暢得時(shí)間延長(zhǎng)至16 s時(shí)，用戶的卡頓的忍耐次數(shù)僅為11個(gè)；圖4(c)中也是相同趨勢(shì)變化。但是當(dāng)視頻流暢播放時(shí)間超過(guò)16 s，延長(zhǎng)到32 s以上時(shí)，用戶的MOS分?jǐn)?shù)不會(huì)隨著卡頓次數(shù)的增加而迅速下降；如圖4(a)所示，當(dāng)視頻流暢播放時(shí)間為2 s時(shí)，卡頓次數(shù)從1次增加到3次，MOS分?jǐn)?shù)下降0.64分，而在128 s的視頻流暢播放的素材中，分?jǐn)?shù)僅下降0.1分，MOS分?jǐn)?shù)相差不大。如圖4(b)所示，當(dāng)視頻流暢播放時(shí)間為2 s時(shí)，卡頓次數(shù)從1次增加到3次，MOS分?jǐn)?shù)下降0.87分，而在128 s的視頻流暢播放的素材中，分?jǐn)?shù)也僅下降0.1分。如圖4(c)所示，當(dāng)視頻流暢播放時(shí)間為2 s時(shí)，卡頓次數(shù)從1次增加到3次，MOS分?jǐn)?shù)下降1.07分，而在128 s的視頻流暢播放的素材中，分?jǐn)?shù)僅下降0.43分。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文研究分析了在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下影響觀看視頻體驗(yàn)的最重要的兩個(gè)因素：初始緩沖時(shí)延和卡頓時(shí)延。通過(guò)對(duì)視頻播放中出現(xiàn)的單次和多次的時(shí)延實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，得到了移動(dòng)視頻業(yè)務(wù)下，時(shí)延的單次和多次的用戶體驗(yàn)質(zhì)量的MOS分評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，單次時(shí)延在4 s以上，用戶會(huì)體驗(yàn)質(zhì)量變差；在相同延遲下，單次的初始緩沖時(shí)延的用戶體驗(yàn)質(zhì)量略優(yōu)于卡頓時(shí)延；在一定播放時(shí)長(zhǎng)的移動(dòng)視頻業(yè)務(wù)中出現(xiàn)多次卡頓，卡頓時(shí)延短但是間隔頻繁的體驗(yàn)質(zhì)量比卡頓時(shí)延長(zhǎng)但是間隔時(shí)間長(zhǎng)的體驗(yàn)質(zhì)量要更差。移動(dòng)視頻業(yè)務(wù)的用戶體驗(yàn)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)使運(yùn)營(yíng)商直觀的對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，為優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、合理分配網(wǎng)絡(luò)資源，定向輸出網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化套餐的服務(wù)與優(yōu)化提供了數(shù)據(jù)支持，并且提升用戶業(yè)務(wù)體驗(yàn)質(zhì)量并增加用戶忠誠(chéng)度。

本文研究也存在一定的局限性：①本次實(shí)驗(yàn)用戶均選擇有多年移動(dòng)視頻使用大學(xué)以上的青年，沒(méi)有考慮個(gè)體的認(rèn)知因素和人格因素，而是用移動(dòng)視頻的用戶非單一群體；②本次實(shí)驗(yàn)研究并未考慮視頻播放的總時(shí)長(zhǎng)對(duì)用戶體驗(yàn)質(zhì)量的影響，不同時(shí)間長(zhǎng)短的視頻可能對(duì)用戶時(shí)延體驗(yàn)有影響，將在后續(xù)的研究中進(jìn)一步討論。

[1] PRUYN A, SMIDTS A. Effects of waiting on the satisfaction with the service: Beyond objective time measures[J]. International Journal of Research in Marketing, 1998, 15(4): 321-334.

[2] LEE D, MOON J, KIM Y J, et al. Antecedents and consequences of mobile phone usability: linking simplicity and interactivity to satisfaction, trust, and brand loyalty[J]. Information & Management, 2015, 52(3): 295-304.

[3] SZAMEITAT A J, RUMMEL J, SZAMEITAT D P, et al. Behavioral and emotional consequences of brief delays in human–computer interaction[J]. International Journal of Human-Computer Studies, 2009, 67(7): 561-570.

[4] DABROWSKI J, MUNSON E V. 40 years of searching for the best computer system response time[J]. Interacting with Computers, 2011, 23(5): 555-564.

[5] BEGEN A, AKGUL T, BAUGHER M. Watching video over the web: part 1: streaming protocols[J]. IEEE Internet Computing, 2011, 15(2): 54-63.

[6] Index C V N. Forecast and methodology[EB/OL]. (2013-10-08) [2019-07-15]. https://d2sr9p9v571tfz. cloudfront.net/upload/images/10_2013/131028130134.pdf.

[7] BRUNNSTR?M K, BEKER S A, DE MOOR K, et al. Qualinet white paper on definitions of quality of experience output from the fifth qualinet meeting[EB/OL]. (2013-03-12) [2019-07-15]. http://www.qualinet.eu/images/stories/QoE_whitepaper_v1.2.pdf.

[8] M?LLER S, EDITORS R A. Quality of experience: advanced concepts, applications and methods[M]. Berlin: Springer, 2014: 11-12.

[9] International Telecommunication Union. Definition of quality of experience (QoE)[EB/OL]. (2007-02-06) [2019-11-01]. https://www.itu.int/md/T05-FG.IPTV-IL- 0050/en.

[10] GARCIA M, CANOVAS A, EDO M, et al. A QoE management system for ubiquitous IPTV devices[C]// 2009 3rd International Conference on Mobile Ubiquitous Computing, Systems, Services and Technologies. New York: IEEE Press, 2009: 147-152.

[11] CEAPARU I, LAZAR J, BESSIERE K, et al. Determining causes and severity of end-user frustration[J]. International Journal of Human-Computer in Studies, 2004, 17(3): 333-356.

[12] NAH F F H. A study on tolerable waiting time: how long are web users willing to wait?[J]. Behaviour & Information Technology, 2004, 23(3): 153-163.

[13] KUHMANN W. Experimental investigation of stress-inducing properties of system response times[J]. Ergonomics, 1989, 32(3): 271-280.

[14] KUHMANN W, BOUCSEIN W, SCHAEFER F, et al. Experimental investigation of psychophysiological stress-reactions induced by different system response times in human-computer interaction[J]. Ergonomics, 1987, 30(6): 933-943.

[15] SEOW S C. Designing and engineering time: the psychology of time perception in software (adobe reader)[M]. Hoboken: Addison-Wesley Professional, 2008: 16-20.

[16] SIMOENS P, VANKEIRSBILCK B, DEBOOSERE L, et al. Upstream bandwidth optimization of thin client protocols through latency‐aware adaptive user event buffering [J]. International Journal of Communication Systems, 2011, 24(5): 666-690.

[17] KHAN A, SUN L, JAMMEH E, et al. Quality of experience-driven adaptation scheme for video applications over wireless networks[J]. IET Communications, 2010, 4(11): 1337-1347.

[18] 方浩, 李夢(mèng)凡, 王中, 等. 移動(dòng)端加載動(dòng)效時(shí)距知覺(jué)影響機(jī)制研究[J]. 圖學(xué)學(xué)報(bào), 2019, 40(4): 746-750. FANG H, LI M F, WANG Z, et al. Study on effect mechanism of time-distance perception on motion loading of mobile terminal[J]. Journal of Graphics, 2019, 40(4): 746-750 (in Chinese).

[19] 劉江波, 袁徐慶. 移動(dòng)端增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品的加載設(shè)計(jì)研究[J]. 工業(yè)設(shè)計(jì), 2019, 150(1): 131-133. LIU J B, YUAN X Q. Study on loading design strategy for mobile augmented reality products[J]. Industrial Design, 2019, 150(1): 131-133 (in Chinese).

[20] 譚浩, 梁晨曦, 孫家豪, 等. 基于生理電的移動(dòng)視頻卡頓占比體驗(yàn)的研究[J]. 包裝工程, 2017, 38(2): 120-126.TAN H, LIANG C X, SUN J H, et al. Mobile video lag-time proportion experience based on physiological signal[J]. Packaging Engineering, 2017, 38(2): 120-126 (in Chinese).

[21] STEVENS S S, VOLKMANN J. The relation of pitch to frequency: a revised scale[J]. The American Journal of Psychology, 1940, 53(3): 329-353.

[22] MENKOVSKI V, OREDOPE A, LIOTTA A, et al. Predicting quality of experience in multimedia streaming[C]//Proceedings of the 7th International Conference on Advances in Mobile Computing and Multimedia. New York: ACM Press, 2009: 52-59.

[23] CHEN K T, WU C C, CHANG Y C, et al. A crowdsourceable QoE evaluation framework for multimedia content[C]//Proceedings of the 17th ACM International Conference on Multimedia. New York: ACM Press, 2009: 491-500.

[24] ITU-T. P.800: Methods for subjective determination of transmission quality[EB/OL]. (1996-03-12) [2019-07-15]. https://www.itu.int/rec/dologin_pub.asp?lang =e&id=T- REC-P.800-199608-I!!PDF-E&type=items.

[25] 王澤朋. 面向網(wǎng)絡(luò)視頻的體驗(yàn)質(zhì)量測(cè)量方法研究與應(yīng)用[D]. 長(zhǎng)沙: 湖南大學(xué), 2018. WANG Z P. Research and application of quality of experience measurement method for network video [D]. Hunan: Hunan University, 2018 (in Chinese).

Research on user experience quality about the time delay of videos on mobile internet

TAN Hao1, SUN Jia-hao2

(1. State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacture for Vehicle Body, Hunan University ,Changsha Hunan 410082, China; 2. School of Design, Hunan University, Changsha Hunan 410082, China)

With the development of mobile Internet and the rapid growth of mobile video services, satisfactory quality of experience (QoE) has become a key factor for operators to retain users. Quantitative evaluation criteria was established for mobile video services with different kinds of time delay from the perspective of user experience. According to the method of scenario simulation, a real mapping relationship of the user experience quality was proposed in the subjective scale form of the mean opinion score (MOS). Then a hierarchical study was taken on users’ effective response to delayed videos. The effect of single and multiple initial buffer time and stalling time on user experience quality was obtained. Besides, the evaluation level system of user experience quality was created. In a short video, negative user experience occurs when there is a single delay longer than four seconds. Under the circumstance of the same delay duration, the user experience quality of the initial buffer time is slightly better than that of the stalling time. If many delays occur in a certain mobile video service, compared with a lower frequency of long delays, the short but frequent delays will bring more negative experience to users.

mobile internet; user quality of experience; initial buffer time; stalling time; mean opinion score subjective scale form

TP 391

10.11996/JG.j.2095-302X.2020030350

A

2095-302X(2020)03-0350-06

2019-11-04；

2019-12-02

湖南省社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(2010YBA054)；湖南省研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目(CX2016B111)；湖南大學(xué)青年教師成長(zhǎng)計(jì)劃項(xiàng)目資助

譚 浩(1977-)，男，四川宜賓人，教授，博士，博士生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)槠囋O(shè)計(jì)、人機(jī)交互等。E-mail：htan@hnu.edu.cn