曹強(qiáng) 許穎媚

DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2106-5042-4598

摘 ?要：信息系統(tǒng)易用性是評(píng)價(jià)軟件質(zhì)量的一項(xiàng)重要指標(biāo)，針對(duì)信息系統(tǒng)易用性評(píng)估用戶情境缺失的問(wèn)題，該文從特征融合視角進(jìn)行用戶的特征提取和分析，依據(jù)訓(xùn)練集進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，通過(guò)特征融合進(jìn)行用戶特征數(shù)據(jù)處理分析，結(jié)合信息系統(tǒng)的特點(diǎn)和最小錯(cuò)誤率貝葉斯決策理論，實(shí)現(xiàn)信息系統(tǒng)用戶分類。用戶特征融合分類能夠解決信息系統(tǒng)易用性評(píng)估中的情境缺失問(wèn)題，通過(guò)結(jié)合提取的特征提升易用性評(píng)估的準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：易用性評(píng)估 ?特征融合 ?貝葉斯決策 ?用戶分類 ?情境分析

中圖分類號(hào)：TP31? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ????文章編號(hào)：1672-3791（2021）06（b）-0001-03

Usability of Information System： A Feature Fusion Perspective

CAO Qiang ??XU Yingmei

（Guangdong Science & Technology Infrastructure Center， Guangzhou，Guangdong Province，?510000 ?China）

Abstract：Information system usability is an important index to evaluate software quality. In view of the lack of user context for information system usability evaluation， user feature was extracted and analyzed from the feature fusion perspective， parameter estimation was done based on training set， user feature data was processed and analyzed， combined with the feature of information system and Bayesian decision theory of minimum error rate， information system user classification was achieved. User feature fusion classification can solve the problem of lack of context in the usability evaluation of information system and imporove the accuracy of the usability evaluation.

Key Words：?Usability evaluation; Feature fusion; Bayesian Desion;?User classification;?Context analysis

易用性（Usability）是在指定的使用周境中，產(chǎn)品或系統(tǒng)在有效性、效率和滿意度特性方面為了指定的目標(biāo)可為指定用戶使用的程度^[1]。盡管近年來(lái)信息系統(tǒng)已經(jīng)穩(wěn)步增長(zhǎng)，易用性仍然是影響用戶參與的重要因素之一^[2]。

已有研究表明，用戶年齡因素對(duì)易用性評(píng)估結(jié)果存在影響，同時(shí)還需要更多地關(guān)注用戶和情境信息，以便于選擇和定制許多不同的度量和更高級(jí)別的標(biāo)準(zhǔn)^[3]。在大多數(shù)易用性評(píng)估中，評(píng)估者確定的用戶易用性問(wèn)題構(gòu)成了分析的一部分，比如計(jì)算、匹配或分類^[4]。近年來(lái)，特征融合得到了迅速發(fā)展并廣泛應(yīng)用于許多領(lǐng)域，在實(shí)際的分類應(yīng)用中，根據(jù)給出的用于模式樣本的類和多個(gè)特征集的數(shù)量，特征融合能關(guān)聯(lián)集成特征，得到更加準(zhǔn)確的識(shí)別結(jié)果^[5]。

信息系統(tǒng)具有多元化、協(xié)同化、移動(dòng)化等特點(diǎn)，從特征融合視角對(duì)信息系統(tǒng)考慮易用性評(píng)估問(wèn)題，可以結(jié)合用戶情境信息，使用貝葉斯決策理論（Bayesian Decision Theory）進(jìn)行分類識(shí)別，有針對(duì)性地給出信息系統(tǒng)易用性知識(shí)，引導(dǎo)用戶完成易用性評(píng)估過(guò)程。

1?特征融合

特征融合是信息融合的中間維度，信息融合理論是特征融合的基礎(chǔ)理論，信息融合是多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的綜合處理，達(dá)到聯(lián)合決策的目的^[6]。特征級(jí)融合比其他融合級(jí)別更有效，相比匹配分?jǐn)?shù)或分類器的輸出決策，特征集包含關(guān)于輸入特征數(shù)據(jù)的更豐富的信息，如原始數(shù)據(jù)層融合信息的充分表示量或統(tǒng)計(jì)量。因此，特征層的融合可以提供更好的識(shí)別結(jié)果。特征融合在數(shù)據(jù)識(shí)別中得到了廣泛的應(yīng)用，充分利用了各種不同的信息，通過(guò)對(duì)這些信息的合理控制和利用，將時(shí)間或空間上的冗余或互補(bǔ)信息按照一定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行組合，得到被測(cè)對(duì)象的一致解釋或描述，從而使信息系統(tǒng)比其子集組成的系統(tǒng)獲得更好的性能^[7]。特征融合的目標(biāo)是將來(lái)自兩個(gè)或多個(gè)特征向量的相關(guān)信息組合成單個(gè)特征向量，其預(yù)期比任何輸入特征向量更具辨別力。特征層融合是在數(shù)據(jù)層融合和決策層融合之間進(jìn)行的，它具有實(shí)現(xiàn)一定的信息壓縮和實(shí)時(shí)處理的優(yōu)點(diǎn)，且由于提取的特征與決策分析直接相關(guān)，因此可以最大化決策分析所需的特征信息^[8]。特征融合模型如圖1所示，其基本流程包含了數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)源特征提取、特征關(guān)聯(lián)、特征融合及最后的模式分類識(shí)別結(jié)果。

2?最小錯(cuò)誤率貝葉斯決策理論

基于貝葉斯理論的特征融合算法是在分類器融合算法基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，貝葉斯決策理論是一種經(jīng)典的模式識(shí)別方法^[5]。根據(jù)最小錯(cuò)誤率的貝葉斯決策理論，若對(duì)樣本x進(jìn)行分類，則該類就是在已知樣本x條件下后驗(yàn)概率最大的模式類，目標(biāo)是讓出現(xiàn)錯(cuò)誤的概率盡可能低。

3?信息系統(tǒng)用戶分類

信息系統(tǒng)的成功需要信息技術(shù)、組織管理、合法監(jiān)管和制度環(huán)境等因素支撐，信息系統(tǒng)的易用性是需要考慮的重要因素，用戶作為最終使用者對(duì)系統(tǒng)的評(píng)估是易用性評(píng)估的重點(diǎn)。信息系統(tǒng)的易用性評(píng)估通過(guò)直觀的數(shù)據(jù)收集方式，引導(dǎo)用戶進(jìn)行易用性測(cè)試評(píng)估，收集用戶的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行特征融合，形成用戶特征數(shù)據(jù)集，針對(duì)特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，依據(jù)所屬類別生成匹配用戶的調(diào)查問(wèn)卷，從而達(dá)到個(gè)性化的易用性評(píng)估效果。從特征融合視角來(lái)看，這樣的評(píng)估方式能夠針對(duì)用戶特征進(jìn)行分類，個(gè)性化地提供易用性評(píng)估服務(wù)，提升評(píng)估的準(zhǔn)確度，用戶分類流程如圖2所示。

3.1?訓(xùn)練樣本

樣本是有監(jiān)督的訓(xùn)練樣本集合，具備典型分類用戶的特征，樣本整體近似服從正態(tài)分布，根據(jù)樣本特征集和類別數(shù)通過(guò)已知訓(xùn)練樣本的最大似然估計(jì)確定類條件概率密度。

3.2?確定模式類

模式類的確定需要結(jié)合分類規(guī)則和樣本情況，基于最小錯(cuò)誤率貝葉斯決策的信息系統(tǒng)易用性評(píng)估，依據(jù)用戶信息系統(tǒng)熟練度特征進(jìn)行分類?？紤]到信息系統(tǒng)用戶的廣泛性，各類的先驗(yàn)概率相等且類條件概率密度服從正態(tài)分布，結(jié)合訓(xùn)練集數(shù)據(jù)通過(guò)最大似然估計(jì)確定類條件概率密度，最后應(yīng)用最小錯(cuò)誤率貝葉斯決策確定所屬模式類。

在獲取用戶特征信息后，進(jìn)行貝葉斯決策后確定用戶所屬類別，結(jié)合系統(tǒng)易用性量表（System Usability Scale， SUS）^[9]、尼爾森易用性問(wèn)卷（Nielsen's Attributes of Usability Questionnaire ， NAU）^[10]和用戶所屬類的個(gè)性化問(wèn)卷等易用性測(cè)試方法給出針對(duì)性的調(diào)查問(wèn)卷，從用戶角度評(píng)估信息系統(tǒng)的易用性。個(gè)性化評(píng)估一方面考慮到了用戶情境信息，另一方面也結(jié)合了易用性量表評(píng)估的方法。

4??結(jié)語(yǔ)

特征融合應(yīng)用于信息系統(tǒng)的易用性評(píng)估，重點(diǎn)關(guān)注用戶特征的提取，針對(duì)分類用戶進(jìn)行易用性信息收集，達(dá)到系統(tǒng)易用性評(píng)估的目的。每個(gè)模式類對(duì)應(yīng)匹配的問(wèn)卷，按照設(shè)定的模式類性質(zhì)設(shè)置問(wèn)卷，針對(duì)不同熟練程度的被調(diào)查者匹配結(jié)果，從而提升問(wèn)卷調(diào)查的針對(duì)性和結(jié)果的有效性。下一步的主要工作將是設(shè)計(jì)開發(fā)信息系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一管理，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化可用性評(píng)估，同時(shí)對(duì)參與者需要從性別、年齡、教育情況、專業(yè)經(jīng)驗(yàn)、計(jì)算機(jī)經(jīng)驗(yàn)和產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)等多維度進(jìn)行考量。

參 考 文 獻(xiàn)

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基金項(xiàng)目：廣州市科技計(jì)劃項(xiàng)目支持《面向政務(wù)信息系統(tǒng)易用性的指標(biāo)體系及評(píng)估模型構(gòu)建》（項(xiàng)目編號(hào)：202102080356）。

作者簡(jiǎn)介：曹強(qiáng)（1990—），男，碩士，高級(jí)工程師，研究方向?yàn)檐浖y(cè)評(píng)。

通信作者：許穎媚（1978—），女，碩士，高級(jí)工程師，研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)融合，E-mail：xuym@gdcc.com.cn。