近十年認知負荷在界面設計中的應用研究綜述

袁義凡

摘要：歸納近十年認知負荷在界面設計中應用研究的熱點領域、研究重點和研究趨勢。利用CiteSpace計量可視化分析法和文獻分析法對文獻進行國家及機構分析和文獻共被引分析。1認知負荷在界面設計中的應用研究熱點領域為調節策略及測評研究。2界面認知負荷成因分為信息量超過工作記憶容量、信息難度超過認知加工水平、注意資源分配不均三種，并提出相對應的調節策略。3認知負荷綜合評價方法通常結合其他領域的模型和技術，對認知負荷進行綜合評價。最后從三方面探討了研究發展趨勢。

關鍵詞：認知負荷 界面設計 CiteSpace 計量可視化分析

中圖分類號：TB472

文獻標識碼：A

文章編號：1003-0069 （2020） 09-0116-03

引言

認知負荷理論發展到今天，已廣泛應用于心理學、教育學、設計學等眾多領域。近年來，一些學者對人機交互界面研究發現，認知負荷存在于界面信息的獲取、加工和反饋過程中，界面設計中的信息量越大，用戶在操作界面過程中的認知負荷越高，容易造成信息誤讀和操作失誤等情況，因此認知負荷是影響界面設計可用性和用戶體驗的重要因素之一。調節界面設計中的認知負荷能夠增強用戶對界面信息的理解能力，從而降低用戶操作的錯誤率，進而提高用戶滿意度，所以基于認知負荷的界面優化設計是一個重要的應用研究課題。對當下認知負荷在界面設計中的應用研究現狀進行分析，可以了解國際研究力量的分布情況和現階段的研究熱點，探索研究前沿和研究方向，為后續的理論及應用研究提供有效的參考。

一、認知負荷在界面設計中的應用研究可視化分析

（一）數據來源及研究方法

外文文獻來源于Web of Science核心合集，包括三個子數據庫：SCI-EXPANDED、SSCI、CPCI-S，檢索式為：TS=cognitive loadAND TS=interface design，文獻類型：（ARTICLE，PROCEEDING，REVIEW），時間跨度為2009年-2018年，經過整理和篩選，共檢索有效文獻265篇，數據下載時間為2019年1月10日。統計上述文獻年發文量，得到圖1。

運用文獻計量分析方法，借助信息可視化工具CiteSpace軟件，通過信息可視化的方法以呈現科學知識架構及分布情況，可窺探出某個研究領域內的動態與趨勢[1]。本文綜合運用了計量統計法、文獻分析法和信息可視化方法，借助信息可視化工具CiteSpace軟件，對文獻進行年代分布統計、國家及機構分析和文獻共被引分析，并繪制相應的科學知識圖譜，歸納總結出近十年來界面設計中的認知負荷研究的熱點領域、重點和趨勢。

（二）國家及機構研究分析

從Web of Science里將全部有效文獻數據按照國家和地區進行分類統計，得到發文量由高到低的國家分布樹狀圖，見圖2。可以發現，認知負荷在界面設計中的應用研究主要集中在美國、中國、加拿大、澳大利亞等國家。使用CiteSpace進行國家合作分析，得到圖3。圖中節點代表國家或區域，節點越大表示研究力量越大，年輪顏色從藍到黃標示著研究文獻。由圖3可知，美國仍然處于研究的中心位置，發文量較多的國家之間合作關系也相對更多。

（三）認知負荷研究的關鍵節點文獻分析

共被引是指被一篇文獻同時引用的兩篇文獻之間的關系，文獻共被引分析最早是由Small提出的一種研究方法[2]，從文獻之間的相互引用中可以看出研究之間參考、交流、借鑒以及繼承科學成果的關系，因此共被引分析能反映領域內相關研究的內在聯系和研究主題的知識基礎。對文獻數據進行共被引分析，從CiteSpace中導出10篇共被引頻次最多的文獻，見圖4。

2003年Paas F_和Sweller J.對認知負荷理論的發展進行梳理，總結出三種認知負荷可加性的特點[3]。內在認知負荷是元素間的相互作用施加于個體工作記憶能力的驅動因素，外在認知負荷是不必要的信息獲取及自動化加工，相關認知負荷是個體進行學習活動中的圖式習得過程。目前大家公認采用Sweller關于認知負荷的分類方法，但隨著認知負荷理論的不斷發展，一些學者對無法準確度量單一類型認知負荷而提出不同分類方法。今后認知負荷的基礎理論研究部分，也會側重歸納出可量化的認知負荷分類方法。

2003年Mayer R.E.展開了多媒體學習過程中降低認知負荷的方法研究，針對五種認知負荷過載的情景提出相應九種調節策略[4]。目前關于認知負荷調節策略的研究均圍繞著Mayer所提出的九種調節策略，但在界面設計中的認知負荷調節策略因其成因與學習有所差異，會有一定的不同。但目前針對于界面設計中的認知負荷成因尚未有系統并被學者公認的研究結論，在提出相應界面調節策略的時候，需要提取該界面認知負荷點并加以歸類。

2003年Paas F.等人對認知負荷的度量技術展開研究[5]，認知負荷的度量通常采用了評定量表、心理生理學和輔助任務技術。自我評定量表能夠使人們回憶自己的認知過程，給出相對感性的暗示。生理技術是間接由生理物理變量來反映認知負荷的變化，但需要對多種度量指標進行綜合分析。然而，研究人員雖然已經測量了總認知負荷，卻還沒有使用其中一種測量技術來區分這三種認知負荷的構成，未來認知負荷度量方法研究發展趨勢是探索具有實用性的新心理學生理度量法，并能對認知負荷的構成分別加以度量。

通過共被引文獻可以看出，認知負荷在界面設計中的應用研究除了論述認知負荷理論基礎之外，研究更關注界面設計中認知負荷的調節策略及測評。認知負荷的調節策略研究圍繞著Mayer所提出的九種調節策略，測評研究則對主觀測評方法和客觀測評方法兩方面進行探究。

二、認知負荷在界面設計中的應用研究重點分析

（一）界面認知負荷成因及調節策略研究

1.國外研究現狀

俄羅斯羅蒙諾索夫國立大學Burmistrov 1.在研究網頁視覺搜索任務發現搜索平面圖標的時間是搜索現實圖標的兩倍，具有較高的認知負荷，他認為界面圖形數量和密度越高，界面會越清晰，會提高界面的注視時間，并減少掃視次數，從而降低認知負荷[6]。瑞士巴塞爾大學Leuthold S.在比較網頁不同導航設計（垂直和動態菜單）和任務復雜度（簡單和復雜導航任務）對用戶性能、導航策略和主觀偏好的影響，得出垂直菜單在性能和主觀偏好方面優于動態菜單和簡單菜單，用戶需要更少的注視，處理復雜任務時，材料的呈現方式使用分組鏈接更符合用戶認知[7]。

2.國內研究現狀

汪海波在老年智能電飯煲交互原型研究中，通過減少智能電飯煲的信息量以及需要處理的信息量和操作任務的數量，來降低內在認知負荷[8]。孟鈺婧從認知負荷、容錯性、情感化設計、通用性四個交互設計影響因子角度提出信息簡化處理、信息合理突出或弱化、符合用戶習慣、簡化操作流程四個調節外在認知負荷的策略[9]。張凱和劉舒楊從認知負荷角度提出交互規則構建的四個策略[10]。羅曉云利用目標導向設計減輕三種認知負荷，使用戶快速完成目標任務[11]。

目前關于認知負荷的調節策略研究基本上以Mayer在多媒體學習過程中降低認知負荷的方法研究中所提出的九種調節策略為基準，根據應用研究領域不同略有調整。根據認知負荷的生成機制，界面認知負荷的成因共有三種：1.信息量超過工作記憶容量;2.信息難度超過認知加工水平;3.注意資源分配不均。相對應的界面認知負荷調節策略見表3。信息加工量降低到工作記憶容量以內，包括7+2原則，即將界面信息分割成若干7±2個信息單元;信息可視化，即將界面相關語言信息轉換為圖形、符號等用戶所易認知的信息;感官通道轉換，即將界面信息由文本閱讀由視覺通道轉換為聽覺通道。信息難度調節到認知均線以下，包括提示，即任務完成引導;預操作，即預先操作界面以獲得更好的知識遷移。合理分配注意資源，包括空間連續，即界面中相關聯信息需保持在同一界面或區域內;信息一致性，即刪除多余信息。見圖5。

（二）界面認知負荷評價體系構建研究

1.國外研究現狀

澳大利亞新南威爾士大學Khawaja M.A提出基于語言特征的認知負荷測量系統的高級功能模型，由環境、用戶演講和其他形態數據的輸入，經過認知負荷處理器，并結合用戶及任務的屬性，可得出認知負荷的評價結果[12]。韓國大學Park S.提出了一種基于ACT-R理論的定量計算多源工作負荷的數學模型來反映時間壓力的影響，將NASA-TLX主觀評價量表的每個子指標以及時間壓力對信息處理速度的影響通過數學方程進行量化，定量評估復雜系統或界面設計領域操作人員的工作負荷[13]。

2.國內研究現狀

李金波認為認知負荷具有時變性、非線性和不確定性的特點，因此構建了BP神經網絡認知負荷綜合評估模型”[14][15]。蓋曉琳基于模糊算法以及組合賦權法，構建了界面認知負荷模糊綜合評價模型，對改良前后的界面進行模糊綜合評分，證明界面改良設計的可行性[16]。

目前關于認知負荷評價研究已由認知負荷評價指標的可靠性研究轉向評價體系構建研究，主觀評價方法有自我評定量表和NASA-TLX量表等對任務過程中投入的心理努力、任務難度等指標，具有操作簡便、無干擾的優點，但容易出現評定偏差和個體差異。任務績效評價方法對任務準確性、反應時等指標對用戶或整個系統的任務績效做出評價，優點是直接可觀，缺點是任務不同，方法不同。生理評價方法有心電分析、腦電分析、眼動分析等，具有客觀性和實時性的特點，但易受干擾，脫離實際情景。因此，在認知負荷評價體系構建研究中多為選取多個評價指標，對認知負荷進行綜合評價。隨著多學科交叉研究的深入，認知負荷綜合評價方法通常結合其他領域的模型和技術，對評價體系進行量化，對界面設計做出評分及對比。

（三）界面認知負荷度量方法研究

1.國外研究現狀

國外更多注重對腦電、眼動、前額葉皮層等神經心理學的方法進行研究。Giraudet L.等人使用egg和erp方法對人機界面設計作出神經工效學的評價，結果表明P300振幅可以作為界面設計效率和界面認知負荷的有效評估指標[17]。Durantin G.等人使用近紅外光譜和心率變異性來檢測心理負荷，發現近紅外（fNIR）和高分辨紅外（HRV）對不同程度的心理負荷均有敏感性，在難度最高的情況下，前額葉激活較低[18]。

2.國內研究現狀

國內對界面認知負荷度量方法的研究主要在主觀度量方法對比研究、眼動實驗度量與分析研究以及腦電實驗度量指標研究。孫崇勇對認知負荷主觀評價量表進行對比，研究發現WP量表在敏感度和效度上優于NASA-TLX量表，在中低任務難度下，是較為理想的主觀度量認知負荷的方法[19]。劉鑫對眼動數據度量認知負荷水平的研究發現，相同任務下眨眼頻率差異主要受到個體眨眼習慣的影響，可利用T檢驗篩選出可用的眼動指標，并利用數學公式對眨眼頻率特征進行處理[20]。

如圖6梳理，雖然認知負荷主觀度量方法研究對比發現WP量表更優，但目前國內外主流主觀度量方法還是NASA-TLX量表。而生理度量方法研究百家爭鳴，心電分析以測量心率及心率變異性為主;腦電分析有相關事件電位（ERP）、近紅外光譜（fNIR）等;眼動分析主要分析眨眼頻率、注視次數、凝視時間、回視次數、瞳孔直徑等。總結與研究趨勢展望

本文使用CiteSpace分析軟件，對近十年來Web of Science核心合集有關于認知負荷在界面設計中應用研究的文獻進行共被引，追溯出認知負荷在界面設計中應用研究的理論基礎，并找到其理論應用范圍以及研究價值，以此追蹤到其研究熱點領域。然后通過文獻分析法對相關文獻進行分析，從認知負荷成因及調節策略研究、認知負荷評價體系構建研究和認知負荷度量方法研究三個方面，對國內外認知負荷在界面設計中應用的研究重點進行歸納與總結。

關于研究趨勢的展望：在調節策略研究上，還是以降低內外在認知負荷并提高相關認知負荷為目標，從工作記憶容量、注意資源和認知圖式三種認知負荷生成機制出發，對如何使信息難度降到認知均線以下、信息量控制在工作記憶容量以內以及合理分配注意資源作以策略性研究。隨著研究的深入，學者們注意到用戶情緒、喜好、動機等個體因素對學習以及操作績效有一定的影響，因此相關界面的具身策略及勸導策略會是今后認知負荷調節策略的研究方向重點之一。由于認知負荷定量研究是評判界面設計優良的有力證據，因此在構建認知負荷評價體系時，多與其他學科及理論進行結合，構建多學科交叉認知負荷綜合評價模型。在認知負荷度量方法上，隨著神經心理學的發展，將越來越重視認知負荷的腦機制研究，對實時任務的認知負荷水平進行精準度量，并尋找能夠度量出每種認知負荷構成的方法。.

參考文獻

[1]陳悅，陳超美，劉則淵等.CieSpace知識圖譜的方法論功能[J]科學學研究2015，33 （2）：242-253

[2]李杰，陳超美.CiteSpace.科技文本挖掘及可視化[M]北京：首都經濟貿易大學出版社，2016： 142-143

[3] PaasF， RenkIA，Sweller J Cogpitive Load Theory andinstrLrchonal Design： Recent Developments[J]EducationalPsychologist， 2003， 38（1）：1-4

[4] Mayt：rRE，MorenoR Nine Ways to Reduce Cogpifwe Loadin Multimedia Leaming[J]Educational Psychologjst，2003，38（1）：43—52

[5]PaasE TuovinenJE，TabbersH，etal. Cognitive Load Measrrrement越a Means to Advance Cognifwe Load Taeory[J]Educational Psychologjst，2003，38（1）：63-71

[6]BurmistrovI，ZlokazovaT、IzmalkovaA，etal. FJat Desigp vs TraditionalDesigp： Comparahve Experimental Study [C]Human-Comixtelnteraction-Interact 2015 PT II Bamberg Springer-Vedag Balin Press，2015，9297： 106-114

[7] LeutholdS，SchmutzP，Barps-AvilaJA，etal. Vertical Versus Dynamic Menus on The Worid WideWeb： Eye T iackingStudy Measuring thelntluenced Menu DesiW and TaskCompka：ity on UserPerf ormance and Subjectwe Pefence[J]Computers in Hurnan Bebavior， 2011， 27 （1）： 459472

[8]汪海波，胡芮瑞，郭會娟等.基于認知負荷的老年智能電飯煲交互原型研究[J]包裝工程2018，39 （22）：213-217

[9]孟鈺婧，尚利.關于減少交互產品外在認知負荷的研究[J]設計2019，32 （09）：25-28

[10]張凱，劉舒楊.基于認知負荷調節的交互規則構建策略研究[J]設計2016 （01）：57-59.

[11]羅曉云，謝慶森.基于目標導向設計理論減輕產品認知負荷的探究[J]設計2015 （16）：119-120

[12] KhawajaMA，ChenF，MarcusN Measrrring Cogpitwe Load Using Linguistic Features： ImplicationsforUsabilityEvatuabon and AdaphInteractionDesign[J]InkmahonalkumalofHuman-Conyrhefachori，2014，30 （5）：343_368

[13] ParkS，JeongS，MyungR Modeling ofiVIriibpje Sources of Workload and Time Pressure Effect with ACr-R[J]Intemational Joumal of Industnal Ergonon]ics，2018，63： 37-48

[14]李金波，許百華.人機交互過程中認知負荷的綜臺測評方法[J]心理學報，2009，4l （01）：35-43

[15]李金波，許百華，田學紅.人機交互中認知負荷變化預測模型的構建[J]心理學報，2010，42 （05）：559-568

[6]蓋曉琳.基于認知負荷的船舶導航顯控系統軟件界面設計與評價[D]哈爾濱工程大學，2015： 49-64

[17] GiraudetL，ImbatJ P' BerengerM，etal. The Neuroergonomic EvaluahonofHuman Macbine bterface DesigjIin AiiTraffic Control Using Behavioraland EGG/ERP Measures[J]Behavioural Brain Research，2015，294： 246-253

[18] DuraniinG，Gagj）onJ FTrembayS，etal. Using nearinfrared Spectroscopy and Heart RateVariabiliy to Detect Mental（hedoad[J]Behavioural Brain Research，2014， 259： 1623

[19]孫崇勇.認知負荷的測量及其在多媒體學習中的應用[D]蘇州大學，2012： 47-67

[20]劉鑫.基于眼動數據測量認知負荷水平[D]西南大學，2017： 16-22