陳翰林

本次研究對之前的研究歷程進(jìn)行分析總結(jié)并從學(xué)科交叉、通過前沿技術(shù)完善評價(jià)方法、拓寬研究范圍三個角度對未來發(fā)展方向提出參考意見，對未來從事該方向研究的學(xué)者與機(jī)構(gòu)有一定的啟發(fā)。

關(guān)鍵詞：研究趨勢 界面設(shè)計(jì) CiteSpace 認(rèn)知負(fù)荷 研究理論

中圖分類號：TP391.9 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1003-0069（2022）01-0044-04

引言

通過學(xué)者的不斷努力，認(rèn)知負(fù)荷理論日漸完善并被廣泛運(yùn)用。在應(yīng)用于界面設(shè)計(jì)的過程中，有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，用戶在對界面進(jìn)行學(xué)習(xí)和理解的過程中會產(chǎn)生認(rèn)知負(fù)荷，元素組織、呈現(xiàn)方式、操作流程等設(shè)計(jì)不合理會導(dǎo)致認(rèn)知負(fù)荷提升，影響用戶體驗(yàn)，可以通過調(diào)節(jié)認(rèn)知負(fù)荷程度從而提高界面設(shè)計(jì)可用性、用戶滿意度和降低操作錯誤率，從分析中可以發(fā)現(xiàn)相關(guān)研究長期處于發(fā)展態(tài)勢，自2014年以來發(fā)展態(tài)勢迅猛，上升勢頭高漲，因此，以認(rèn)知負(fù)荷為指導(dǎo)理論的界面設(shè)計(jì)改良方法值得深究。將認(rèn)知負(fù)荷在界面設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究進(jìn)展、熱點(diǎn)以及趨勢進(jìn)行總結(jié)與分析，以此了解目前該理論的研究趨勢、重點(diǎn)并進(jìn)一步摸索總結(jié)出未來的方向和重點(diǎn)，對日后從事該方向研究的學(xué)者與機(jī)構(gòu)有一定的啟發(fā)。

一、數(shù)據(jù)來源及研究方法

（一）數(shù)據(jù)來源：從Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫（SCI-EXPANDED、SSCI、CPCI-S）中導(dǎo)出本次研究所需要的數(shù)據(jù)，檢索式為：TS=cognitive load AND TS=interface design，年限設(shè)定：2000年—2019年（首篇文獻(xiàn)于2000年發(fā)表），限定文獻(xiàn)類型（ARTICLE、PROCEEDING、REVIEW）進(jìn)行精煉，在整理和篩選后，有效文獻(xiàn)為356篇，該數(shù)據(jù)于2020年7月22日下載。

（二）研究方法：美國德雷塞爾大學(xué)陳超美博士的團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一款引文可視化分析軟件-CiteSpace?；谟?jì)量統(tǒng)計(jì)法與內(nèi)容分析法確定相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)后，可以運(yùn)用CiteSpace對文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，軟件可以用信息可視化的方式直觀呈現(xiàn)相關(guān)知識結(jié)構(gòu)及分布等情況、便于學(xué)者了解該領(lǐng)域內(nèi)的動態(tài)、重點(diǎn)與趨勢。

本次研究將通過對文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的年發(fā)文量、國家機(jī)構(gòu)發(fā)文量及合作、作者合作關(guān)系和共被引、文獻(xiàn)共被引、關(guān)鍵詞頻次等方面著手分析，以此了解領(lǐng)域內(nèi)的趨勢與重點(diǎn)。

二、文獻(xiàn)的可視化分析

（一）文獻(xiàn)分布及文獻(xiàn)、作者影響力分析

1.文獻(xiàn)量分析：將認(rèn)知負(fù)荷理論在界面設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究的文獻(xiàn)量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成年度分布折線圖。見圖1，由圖可知，自2000年出現(xiàn)第一篇文獻(xiàn)到2019年為止，總體研究趨勢呈現(xiàn)上升態(tài)勢，其中：2000年到2006年相關(guān)文獻(xiàn)較少，文獻(xiàn)數(shù)量從2006年至2008年增長較快，2008年至2014年趨勢起伏波動較大，2014年至2019年發(fā)文量明顯增長，并于2019年達(dá)到頂峰?？梢灶A(yù)見今后將會有更多的研究成果。

通過對文獻(xiàn)量的分析可以幫助對理論發(fā)展歷程有一個直觀的了解，也可以更為清晰地分析每一段發(fā)展歷程，為結(jié)論更加具有條理性提供幫助。

2.國家分析：根據(jù)國家、地區(qū)發(fā)文數(shù)量相關(guān)數(shù)據(jù)，通過CiteSpace軟件運(yùn)算進(jìn)行國家合作分析，獲取國家發(fā)文量從高到低分布圖，圖2為發(fā)文量前10的國家。見圖3，通過節(jié)點(diǎn)與連線可直觀比對與了解國家發(fā)文多少與合作是否緊密，節(jié)點(diǎn)越大則該國家發(fā)文量多，連線越粗則連線國家合作越頻繁。

由圖表美國發(fā)文量較多，為112篇。

通過國家發(fā)文量與國家合作分析可以對理論研究現(xiàn)狀進(jìn)行初步了解，結(jié)合接下來的共被引分析對研究重點(diǎn)的梳理提供幫助，同時(shí)也可以看出國家間合作是否積極頻繁。

3.機(jī)構(gòu)分析：基于數(shù)據(jù)分析獲取科研機(jī)構(gòu)發(fā)文量柱形圖，前15機(jī)構(gòu)見圖4，通過CiteSpace運(yùn)算獲取機(jī)構(gòu)合作圖譜，見圖5，由圖可知機(jī)構(gòu)多為高校，前15名中發(fā)文國家分別有美國、中國、澳大利亞、德國，美國高校較多。

通過機(jī)構(gòu)發(fā)文與機(jī)構(gòu)間合作可以完善對理論研究現(xiàn)狀的了解，結(jié)合后續(xù)研究，為結(jié)論提供佐證，并可以從中分析是否有不足之處。

4.作者影響力分析：從作者合作關(guān)系與共被引可體現(xiàn)作者影響力，運(yùn)用CiteSpace運(yùn)算獲取相關(guān)圖譜，作者合作關(guān)系圖譜見圖6，通過字體大小與連線粗細(xì)可知作者發(fā)文多少與合作是否頻繁。作者共被引圖譜見圖7，由節(jié)點(diǎn)大小可知被引頻次高低，節(jié)點(diǎn)越大則被引頻次越高，則證明其在認(rèn)知負(fù)荷理論在界面設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究領(lǐng)域中有著突出貢獻(xiàn)，影響力較高。其中共被引頻次前10名的作者見表1。

通過作者合作關(guān)系、作者共被引與頻次排序表可以有助于找出影響力較高的作者，他們在理論發(fā)展歷程中充當(dāng)節(jié)點(diǎn)作用，為推動理論發(fā)展起到重要作用，對核心作者文獻(xiàn)多加研讀有助于對發(fā)展歷程、細(xì)節(jié)、脈絡(luò)等進(jìn)行詳細(xì)了解，結(jié)合前文佐證可以對結(jié)論提供重要依據(jù)。

（二）研究趨勢及熱點(diǎn)分析

1.文獻(xiàn)共被引分析：基于citisapace軟件對文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行共被引分析并導(dǎo)出文獻(xiàn)共被引聚類時(shí)間線圖。見表2，整理出共被引頻次最多的6篇重要文獻(xiàn)。見圖8，通過文獻(xiàn)共被引聚類時(shí)間線圖使發(fā)展脈絡(luò)與重要節(jié)點(diǎn)更為直觀，易于理解。圖中節(jié)點(diǎn)為共被引文獻(xiàn)，節(jié)點(diǎn)越大表示該文獻(xiàn)共被引頻次越高，在認(rèn)知負(fù)荷理論在界面設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究中有著更重要的地位，節(jié)點(diǎn)間連線代表引用關(guān)系。

通過對文獻(xiàn)被引頻次排序與時(shí)間線圖可以有助于對理論發(fā)展歷程中的重要節(jié)點(diǎn)有更直觀的認(rèn)知，在對理論有初步了解的基礎(chǔ)上再通過對以下重要文獻(xiàn)的了解，便可以詳細(xì)獲悉理論發(fā)展，加以分析總結(jié)，了解重點(diǎn)及趨勢，可據(jù)此提出部分結(jié)論，并為展望打下基礎(chǔ)。

2003年Fred Paas和John Sweller將認(rèn)知負(fù)荷理論分成三類 。

1.內(nèi)在認(rèn)知負(fù)荷，由認(rèn)知過程中對信息元素的交互性理解困難所形成;外在認(rèn)知負(fù)荷，從對于形成圖式記憶及長時(shí)記憶無關(guān)的認(rèn)知活動中所形成;相關(guān)認(rèn)知負(fù)荷，從任務(wù)認(rèn)知負(fù)荷過低從而自動化連續(xù)的認(rèn)知行為中形成。2005年Jeroen J.G. Merri?nboer，John Sweller等人將認(rèn)知過程與生物進(jìn)化所使用的過程聯(lián)系起來。針對一些復(fù)雜且內(nèi)在認(rèn)知負(fù)荷很高的任務(wù)將需要更先進(jìn)的方法來界定專業(yè)知識和認(rèn)知負(fù)荷評價(jià)指標(biāo)。2005年JohanEngstr?m，Emma Johansson等人將人工或替代的車內(nèi)信息系統(tǒng)（S-IVIS）對視覺、認(rèn)知需求、駕駛性能和駕駛員狀態(tài)的影響進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。模擬真實(shí)高速公路駕駛的結(jié)果。通過收集的數(shù)據(jù)（速度、車道保持性能、方向盤運(yùn)動、眼睛運(yùn)動、生理信號）和自我報(bào)告的駕駛性能來研究認(rèn)知負(fù)荷在高速公路駕駛中的作用。2010年John Sweller等學(xué)者認(rèn)為在認(rèn)知負(fù)荷理論中，元素之間的交互作用已被認(rèn)為是內(nèi)在認(rèn)知負(fù)荷的基本定義機(jī)制。通過分析元素之間的交互性對于當(dāng)前學(xué)習(xí)任務(wù)是否必不可少，來建立內(nèi)在的與無關(guān)的認(rèn)知負(fù)荷之間的明顯關(guān)系。2010年Ton Jong等學(xué)者認(rèn)為認(rèn)知負(fù)荷理論的基本思想是，工作記憶中的認(rèn)知能力受到限制，因此，如果學(xué)習(xí)任務(wù)要求的能力過多，則會阻礙學(xué)習(xí)。推薦的補(bǔ)救措施是設(shè)計(jì)教學(xué)系統(tǒng)，以優(yōu)化工作記憶容量的使用并避免認(rèn)知超負(fù)荷。通過確定一些有問題的概念，方法論和與應(yīng)用程序相關(guān)的問題，探索開放性問題和認(rèn)知負(fù)荷理論的邊界。最后提出了關(guān)于未來認(rèn)知負(fù)荷研究的研究議程。2011年John Sweller.Paul Ayres等學(xué)者通過將生物進(jìn)化概念化為信息處理系統(tǒng)并將其與人類認(rèn)知過程聯(lián)系起來，利用認(rèn)知負(fù)荷理論加強(qiáng)了認(rèn)知學(xué)習(xí)的效率，避開了傳統(tǒng)學(xué)習(xí)理論的部分影響[8] 。它著重于與學(xué)習(xí)和教學(xué)有關(guān)的人類認(rèn)知體系結(jié)構(gòu)方面（特別是關(guān)于長期記憶和工作記憶的功能），從而重點(diǎn)放在特定領(lǐng)域而非一般學(xué)習(xí)上，繼而使人們對認(rèn)知過程有了更清晰的理解。2012年Hasan Ayaz.PatriciaA.Shewokis等學(xué)者通過功能性近紅外（fNIR）光譜技術(shù)對前額葉皮層內(nèi)響應(yīng)于感覺，運(yùn)動或認(rèn)知激活的大腦血液動力學(xué)進(jìn)行測量從而能夠監(jiān)測與操作員操作過程中認(rèn)知負(fù)荷變化相關(guān)的血液動力學(xué)變化。為評價(jià)認(rèn)知負(fù)荷提供了新的方法，有助于更加準(zhǔn)確、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)卦u估用戶的績效標(biāo)準(zhǔn)。2014年Jimmie Leppink，F(xiàn)red Paas等學(xué)者通過實(shí)驗(yàn)測試了一種新的心理測量儀器用于區(qū)分內(nèi)在，外在和密切的認(rèn)知負(fù)荷。通過儀器和實(shí)驗(yàn)流程的設(shè)計(jì)可以幫助研究人員區(qū)分內(nèi)在和外在的認(rèn)知負(fù)荷。這些研究為以后對認(rèn)知負(fù)荷的概念補(bǔ)充提供了支持。2016年Jérémy Frey，MaximeDaniel等人基于腦電圖構(gòu)建了一套完整的評估框架，提供了方法來連續(xù)估算用戶在不同交互任務(wù)期間的心理工作量，注意力和對交互錯誤的識別來對界面簡易度進(jìn)行測量。

2.關(guān)鍵詞頻次分析：根據(jù)Citespace軟件得出關(guān)鍵詞頻次表，通過篩選、分析可以清楚認(rèn)知負(fù)荷理論在界面設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究中的研究熱點(diǎn)，從而幫助學(xué)者分析其熱點(diǎn)、演變、趨勢。

共現(xiàn)頻次5次以上的關(guān)鍵詞見表3。

對關(guān)鍵詞頻次表進(jìn)行分析，可以得出認(rèn)知負(fù)荷在界面設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域有：人機(jī)界面（inter face design）、教學(xué)設(shè)計(jì)（instructional design）、交互式學(xué)習(xí)環(huán)境（interactive learningenvironment）、用戶體驗(yàn)（user experience）等;著重關(guān)注界面設(shè)計(jì)的有：性能（performance）、設(shè)計(jì)（design）、界面（interface）、干擾（interference）等;理論研究主要有：認(rèn)知負(fù)荷（cognitive load）、心里工作負(fù)荷（mental workload）、工作記憶（working memory）、模型（model）、策略（strategy）、工作負(fù)載（workload）等;與其他相關(guān)理論有關(guān)的主要有：心智模型（mental model）等;涉及到評價(jià)方法的有：任務(wù)（task）、指令（instruction）、可用性（usability）、影響（impact）、注意力（attention）等;與用戶研究相關(guān)的有年齡（age）、個體差異（individual difference）等。

據(jù)此發(fā)現(xiàn)，結(jié)合前文可以對研究重點(diǎn)、領(lǐng)域及趨勢有更為詳細(xì)的了解，為結(jié)論與展望的提出起到參考作用。

3 . 關(guān)鍵詞聚類分析：從關(guān)鍵詞分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行進(jìn)一步運(yùn)算，獲取關(guān)鍵詞聚類視圖，見圖9 ?？芍J(rèn)知負(fù)荷理論在界面設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究領(lǐng)域中主要包括以下幾個子群：超媒體系統(tǒng)（multimedia/hypermedia systems）、有形交互設(shè)計(jì)（tangbleinterac tion）、信息管理（information management）、腦電圖學(xué)（ele c troencephalogr aphy）、人機(jī)交互（Human computerinteraction）、生理測試（brain monitoring）、認(rèn)知負(fù)荷（cognitiveload）、時(shí)間壓力影響（time pressure effec）

通過關(guān)鍵詞聚類分析可以對理論研究熱點(diǎn)領(lǐng)域有進(jìn)一步了解，結(jié)合前文分析結(jié)果，既可對研究重點(diǎn)、熱點(diǎn)領(lǐng)域的提出提供理論依據(jù)，也可對未來的趨勢判斷與展望起到一定幫助。

三、研究總結(jié)與展望

（一）研究總結(jié)

1.發(fā)展歷程。通過前文對文獻(xiàn)量、國家、機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析可以看出：2000年以來的研究發(fā)展經(jīng)歷了三個時(shí)期：

（1）探索期：2006年以前處于探索期，主要體現(xiàn)在以John Sweller和Fred Paas為首的學(xué)者對認(rèn)知負(fù)荷理論的擴(kuò)充、完善、分類等方面進(jìn)行研究。（2）沉淀期：2006年至2014年處于沉淀期，其中，2006年至2008年發(fā)文量增長較快，研究相對較多，澳大利亞與美國的學(xué)者逐漸開始研究較完善的評價(jià)體系，測量方法，相關(guān)文獻(xiàn)增多，2008年至2014年，是一段低谷期，研究趨勢波動起伏較大。（3）發(fā)展期：2014年至2019年上升態(tài)勢高昂，處于發(fā)展期，文獻(xiàn)量迅速上升，研究也開始更加系統(tǒng)、具體，越來越重視實(shí)踐的發(fā)展。研究熱點(diǎn)方向主要體現(xiàn)在理論研究、用戶研究、界面設(shè)計(jì)和認(rèn)知負(fù)荷的評價(jià)體系、方法等方面。

2.研究重點(diǎn)。通過文獻(xiàn)共被引可以看出美國、澳大利亞、中國等國家相關(guān)研究較多，美國總體發(fā)文量較多、應(yīng)用于界面設(shè)計(jì)方面的實(shí)踐較多，澳大利亞學(xué)者與機(jī)構(gòu)發(fā)表文獻(xiàn)被引用得較多、多體現(xiàn)在理論研究與測量方面，再結(jié)合關(guān)鍵詞頻次、聚類分析可總結(jié)其研究重點(diǎn)為：

（1）完善理論：起初學(xué)者基于認(rèn)知資源、工作記憶容量與圖式記憶建立認(rèn)知負(fù)荷理論，結(jié)合個體差異、認(rèn)知過程將其分為內(nèi)外在與相關(guān)認(rèn)知負(fù)荷，并逐漸意識到需要研究方法與技術(shù)來對負(fù)荷程度進(jìn)行量化。（2）初級應(yīng)用：基于生成機(jī)制并通過對認(rèn)知資源的有效使用、單個任務(wù)內(nèi)容不超出工作記憶總量、任務(wù)內(nèi)元素合理分配等手段提出優(yōu)化策略并具體到每一類。再通過評價(jià)方法得出結(jié)論進(jìn)行比較。（3）評價(jià)體系：隨著研究的深入，尤其在界面設(shè)計(jì)中，逐漸重視評價(jià)方法的客觀性，與評價(jià)體系的完善，通過對科學(xué)技術(shù)的發(fā)現(xiàn)與研究，結(jié)合生理評價(jià)得出客觀結(jié)論，并對結(jié)論數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，以證實(shí)優(yōu)化有效。

3.探討不足。（1）通過國家分析、機(jī)構(gòu)分析、作者分析可以看出：研究機(jī)構(gòu)間缺乏交流，合作基本只在本國機(jī)構(gòu)中交流。（2）通過文獻(xiàn)共被引、關(guān)鍵詞頻次與聚類可以看出：對于有明確載體的針對性實(shí)踐與研究的文獻(xiàn)較少，應(yīng)多從實(shí)踐中檢驗(yàn)理論與方法，可更有助于未來發(fā)展，學(xué)科交叉有待提高，實(shí)踐應(yīng)用應(yīng)加強(qiáng)。（3）用戶研究不夠全面，目前研究基本沒有考慮到特殊人群，比如：視障人群，老年人，兒童等，他們在使用界面的過程中因其區(qū)別于常人的認(rèn)知特征將會有較高的認(rèn)知負(fù)荷，因此，應(yīng)多考慮特殊人群。

（二）研究展望

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下層出不窮的應(yīng)用軟件、操作系統(tǒng)影響到了人們生活中的方方面面，生活更加便利的同時(shí)也帶來了許多問題，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的蓬勃發(fā)展所帶來用戶體驗(yàn)稍顯不足，老齡化程度的加深，弱勢群體的存在都給界面設(shè)計(jì)帶來了各種各樣的挑戰(zhàn)，而通過降低內(nèi)外在認(rèn)知負(fù)荷并同時(shí)提升相關(guān)認(rèn)知負(fù)荷的方式則可以讓界面更加為用戶所容易接受，容易操作。同時(shí)我們可以基于內(nèi)容分析與趨勢判斷對未來的趨勢、重點(diǎn)、范圍進(jìn)行展望：

1.基于內(nèi)容分析與趨勢判斷可以看出，未來認(rèn)知負(fù)荷的發(fā)展道路上，學(xué)科交叉將會是一種必然趨勢。John Sweller也曾提出基于生物進(jìn)化論來理解人類認(rèn)知系統(tǒng)，繼而引申到認(rèn)知負(fù)荷。學(xué)科交叉也是促進(jìn)理論發(fā)展的重要幫助。通過關(guān)鍵詞頻次與聚類分析可以看出，學(xué)者逐漸發(fā)現(xiàn)交互式學(xué)習(xí)環(huán)境、身體感受、個體差異等也是造成用戶認(rèn)知負(fù)荷的一些很重要的原因，因此未來對于如何通過環(huán)境、感受等角度去解決用戶認(rèn)知負(fù)荷是一個重要趨勢，例如體感交互技術(shù)未來將很有可能會是熱點(diǎn)趨勢。2.如何更加客觀、精確地對認(rèn)知負(fù)荷程度進(jìn)行測量是很重要的。因此，未來對于生理測量方面的研究與拓展將會是重點(diǎn)，利用前沿技術(shù)對用戶操作過程中的大腦血液動力學(xué)變化和腦電圖變化等腦機(jī)制變化進(jìn)行精確測量將會是未來在測量方面的研究重點(diǎn)，同樣也是認(rèn)知負(fù)荷在界面設(shè)計(jì)中的應(yīng)用中的研究重點(diǎn)。3.目前的認(rèn)知負(fù)荷理論在界面設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究對用戶研究范圍較窄，忽略了因生理、心理原因造成界面使用障礙的弱勢群體。例如，認(rèn)知能力較弱的老年人、視障人群、聾啞人，基于人口老齡化的加劇，體現(xiàn)人文關(guān)懷等原因，多對他們的需求進(jìn)行關(guān)注也是非常值得的。因此拓寬視角與研究范圍也將是未來的研究重點(diǎn)之一。

結(jié)語

新時(shí)代會帶來許多新機(jī)遇、新想法，認(rèn)知負(fù)荷理論在界面設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究將會穩(wěn)步前進(jìn)。本次研究基于Citespace運(yùn)算對認(rèn)知負(fù)荷理論在界面設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行詳細(xì)分析，從發(fā)文量、作者與國家合作、作者被引、文獻(xiàn)被引、關(guān)鍵詞等分析結(jié)果中厘清研究的脈絡(luò)與重點(diǎn)。并對未來發(fā)展方向提出參考意見，將對未來從事該方向研究的學(xué)者與機(jī)構(gòu)有一定的啟發(fā)。與此同時(shí)，因?yàn)楸敬窝芯克x取數(shù)據(jù)僅從單一數(shù)據(jù)庫中獲得，所以相關(guān)數(shù)據(jù)分析結(jié)果可能不夠全面，期望以后學(xué)者能研究出更為系統(tǒng)且精確的研究方法。

3430501908230