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基于生理信号数据的产品设计与用户体验研究

作者2019-03-27 10:21未知
近年来,随着互联网技术、情感计算、智能识别技术、无线网络、微型传感器和生理信号记录设备的发展,基于人体生理信号的产品或系统设计已经从传统的科学研究走向了人们的日常生活,拥有广阔的市场前景。目前,生理信号传感器已经可以内置于衣服、帽子、鞋子、手套、床、游戏手柄等终端中进行长时间的用户情感感知和反馈。如MIT媒体实验室的情感计算小组有很多商业应用案例,如情感教学、情感饰物、情感玩具、情感眼镜、情感地毯、情感CD、情感鼠标等。基于生理信号的产品或系统还可以实时监测用户的精神状态(如压力等),从而给予合理的建议或反馈;在线学习中,可以监测学生的情感状态,老师可以调节课程的难易或趣味性;或者可以在机场或海关监测可疑对象的情感状态,进而避免恐怖袭击等。可以预见,基于生理信号的智能化产品设计有着重要的应用价值和现实意义。此外,人与产品的交互过程中,情感是必不可少的因素,从某种程度上说,人们对于产品情感的需求甚至超过了对产品的基本功能和易用性方面的需求。近年来,由于生理信号直接受人类自主神经系统和内分泌系统控制,基本不受用户的主观影响,可以更客观真实地反映出人们的情感状态,甚至推测出连用户自己都没有意识到的隐性需求,因此,国内外学者开始采用生理信号测量的方式来收集用户与产品交互过程中的情感反应来改进用户体验。基于生理信号的产品设计与用户体验评估的核心问题在于寻找用户的情感与生理信号变化之间的关系模式,即如何从原始生理信号中获取情感相关的特征集,并基于这些特征进行数据挖掘,建立相应的生理心理模型,从而用于产品设计或用户体验评估。本文基于中国工程院知识服务中心创新设计知识服务系统和国家自然科学基金(NO.61303137,61402141)的工作,以发现基于生理信号的情感特征及其组合,并建立情感计算模型为研究目的,应用于产品设计及用户体验评估中。本文在总结最新的心理学、神经科学、情感计算、设计学、信号处理和人工智能等领域成果的基础上,研究了以下内容:(1)本文对国内外学术界和产业界有关生理信号情感识别的理论方法和设计应用进行了深入的研究,归纳了产品设计及评价理论模型、与情感相关的生理信号特点、情感诱发方式、特征提取方式和常用的模式识别的方法,为后续采用统计分析和机器学习方法对情感进行识别打下了坚实的基础。(2)通过对比分析现有产品设计和评价的理论,引入情感计算的方法,提出了基于生理信号的产品设计及用户体验评估模型,为今后基于生理信号的产品设计、用户体验和服务奠定了理论基础和框架。(3)从基于生理信号的产品或系统设计方面,我们以个性化音乐推荐为场景,建立了相对完善、客观的音乐情感数据库,并采集了皮电、脉搏、呼吸、皮温、瞳孔直径等生理信号,然后通过特征提取、选择和降维技术获得了生理信号特征集,并进行了多种机器学习算法的模式识别,提出了基于NuSVR算法的音乐情感认知模型,并将其应用于个性化音乐情感推荐系统中。为基于生理信号的产品或系统设计的研究人员提供了案例参考。(4)从基于生理信号的产品或系统设计方面,我们以远程MOOC学习为场景,用音乐情感片段作为情感刺激,对被试的瞳孔反应信息分别使用多层感知器(Multilayer perceptron)、Kstar和SVM等算法进行建模,并作了对比分析。提出了 SVM算法的情感认知模型,并基于此模型开发了一款可以提升MOOCs学习效率的应用,这款应用可以实时监测学习者的瞳孔直径,并将此特征转换为情感状态反馈给MOOC的老师,老师可以根据学生的情感状态作出课程的调整或提醒学生,从而改善了网上交流不便的障碍。为基于生理信号的产品或系统设计的研究人员提供了案例参考。(5)从基于生理信号的用户体验方面,我们根据用户对两款茶产品的5个交互阶段,应用主观测量方法和客观测量方法分析了用户对两款茶产品的感官和情感体验,表明产品的体验包括感官和情感是动态变化的。另外,生理信号如皮电可以作为用户情感体验的客观评价指标。该研究不仅从理论上理解产品体验中感官和情感的反馈有重要意义,而且对于使用生理信号测量用户体验也很有参考价值。本文提出的基于生理数据的产品设计和用户体验评估模型既可以让设计师通过分析生理信号的特征等方法来开发基于生理信号的智能产品或系统,又可以让用户体验师对现有的产品或系统进行基于生理信号的用户体验测量。本文的研究工作对于信号处理、模式识别、人机交互、多媒体技术、人工智能、智能产品设计、用户体验等领域的理论完善和技术发展具有重要的发表指导意义。此外,由于创意与设计领域普遍存在情感因素,因此,本项研究对于服装设计、音乐编曲、动漫设计、展示设计、游戏设计、舞蹈编排等领域的研究也具有借鉴作用。

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