心智模型在界面設計中的研究綜述

王妍

關鍵詞：心智模型 界面設計 研究趨勢 計量可視化分析 CiteSpace

中圖分類號：TP391.9 文獻標識碼：A

文章編號：1003-0069（2022）07-0089-04

引言

心智模型（Mental Model）最早由蘇格蘭心理學家KennethCraik在1943年提出[1]“指那些在人們心中根深蒂固存在的，影響人們認識世界、解釋世界、面對世界，以及如何采取行動的許多假設、陳見和印象[2]。隨后，認知心理學領域專家Philip Johnson Laird將心智模型描述為人們怎樣通過推理處理問題;1984年，著名設計師Donald Norman教授在其代表作《設計心理學》中將人機交互系統中涉及的心智模型分為三類：設計師模型，用戶模型，表象模型[3]。總結來說，心智模型是人們根據以往的生活經驗，對真實或假想世界的經驗總結，影響人們對周圍世界的認知及其行為決策[4]。近年來心智模型理論的應用領域廣泛，成為涉及多領域的跨學科研究，其中包括心理學、人工智能、神經科學、認知科學、設計學、哲學等[5]。相關研究處于發展趨勢，且上升態勢迅猛。因此，通過對心智模型理論研究相關文獻數據進行可視化分析，繪制科學知識圖譜，闡述國際范圍內該領域的研究現狀，研究熱點及發展趨勢，可以為后續研究提供參考借鑒。

一、數據來源與研究方法

（一）數據來源

從WOS核心合集（SCI-EXPANDED、SSCI、CPCI-S）中，設定檢索：（TS= mental model AND TS=interface design），文獻類型：（ARTICLE、PROCEEDING、REVIEW），時間區間：（2010年-2020年）。經過整理和篩選，共檢索有效外文文獻348篇作為本次研究數據，數據下載時間為2021年01月01日。

（二）研究方法與工具

CiteSpace是目前最為流行的科學知識圖譜繪制工具之一[6]，適用于分時、多元、動態的復雜網絡分析[7]。通過信息可視化的手段來呈現科學知識的結構、規律和分布情況，預測研究領域內新熱點的新趨勢[6]。

本文采用文獻分析法、計量分析法，借助CiteSpace 軟件，對我國近10年有關心智模型在界面設計中的研究相關文獻，繪制國家及機構知識圖譜，作者合作關系及共被引知識圖譜，文獻共被引及關鍵詞共現知識圖譜，展示目前在設計領域的研究整體概況，并探測心智模型在界面設計中的研究熱點和未來趨勢。

二、研究文獻可視化分析

（一）合作網絡分析

1.研究文獻量分析

將心智模型在界面設計中每年的研究文獻數量繪制成折線圖，見圖1。從2010年至2012年開始小幅度增長，隨后2013年至2015年進入快速增長的階段，2016年到2018年發文量持續上升，雖然2019年到2020年發表相關文獻較少，但總體上看，自2010年至2020年研究文獻數量有呈波動上升趨勢，預期未來研究成果數量還會有進一步提升，通過研究文獻量分析，能夠更為直觀地獲悉心智模型理論的發展歷程。

2.國家合作分析

借助CiteSpace軟件對國家/地區進行區域合作分析，見圖2。每一個節點代表一個國家或地區，節點的大小與發文量成正比，可以看出，研究主要集中在美國、中國、英國等國家。美國正處于心智模型研究的重要位置，說明其較早開展了心智模型在界面設計的研究，并且積累了不少的研究成果。兩點之間連線代表國家或地區在研究領域內有合作關系，連線越粗聯系越密切，如英國，澳大利亞國家間合作關系也更為突出。通過國家發文量與國家合作分析，能夠初步了解理論研究的現狀，知道國家間合作關系是否緊密。

3.研究機構分析

利用CiteSpace軟件繪制心智模型在界面設計中的研究機構共現知識圖譜，并將其中主要的研究機構匯總排序，見圖3。通過機構發文與機構間共現分析能夠深入了解理論研究現狀，可以發現研究機構以高校和研究中心為主，排名前10的機構中，多倫多大學、南安普頓大學和亞琛工業大學占據發文量前三的位置。通過研究發現各國與他國研究機構的合作較為松散，基本只在本國高校間交流，缺乏多領域跨學科的合作研究，是目前研究的不足之處。

4.研究作者分析

作者共被引分析可以揭示不同作者在同一領域內的核心程度和貢獻大小，反應該作者在該研究領域中的影響力[8]。借助CiteSpace軟件生成作者共被引分析知識圖譜，見圖4。依據共被引的頻次，頻次越高在圖譜中顯示的節點越大，表示該作者在研究領域內受到的關注程度越高，處于研究領域中的中心位置，推動了心智模型理論的發展歷程。其中高頻次共被引的作者，需要重點關注其研究成果和發表文獻，深入分析為結論的匯總帶來重要依據。

美國的Donald Norman教授，將交互設計領域中的心智模型定義為以下三類：用戶模型，設計師模型，表象模型[3]。用戶模型是存在于用戶內心對該產品的概念和認知;設計師模型是設計師對目標用戶預期的產品使用方式的理解;表象模型反應了產品的技術，是呈現給用戶的最終形式;而中間進行聯系的就是設計師[9]。三者的關系：通過用戶感知表象模型的行為，即體驗的過程中的反饋，不斷去調整表象模型，驗證表象模型是否匹配用戶心智模型。如果用戶不接受，即表象模型是錯誤，反推設計師模型也是錯誤的;當用戶接受時，表象模型和用戶心智模型匹配，表象模型被用戶接受后也會轉化成新的用戶心智模型，甚至反哺用戶心智模型。形成一個閉環，所以三個模型之間是既有聯系也有轉化的，形成一個循環過程。

（二）研究趨勢及熱點分析

1.共被引文獻分析

通過對共被引文獻的分析和聚類，在Citespace軟件中選擇Timeliness繪制基于心智模型在界面設計中的研究經典文獻時區圖譜，見圖5。檢索出的文獻數據對應在時間軸上的節點，該文獻在研究領域中影響力越大對應的節點就越大，節點之間的連線表示共現或共引關系。通過對重要節點的分析，能夠更直觀地認識理論發展的重點及趨勢。

通過繪制時區圖譜中可以掌握某些重要的時間節點，獲悉研究發展的的重點及趨勢，并為展望打下基礎：

1984年，Donald Norman教授，將心智模型引入人機交互設計領域，定義為以下三類：用戶模型，設計師模型，表象模型[3]，總結歸納出六大特性：不完整性（Incomplete）、局限性（Limited）、不穩定（Unstable）、沒有明確的邊界（Unscientif ic）、不科學（Unscientific）和簡約性（Parsimonious）[10]。此項研究也較多的應用在界面設計和交互設計領域中，并以廣泛應用于用戶與界面互動過程的操作行為及可用性的研究中。

2003年，Alan cooper在《About Face2.0》中把用戶與系統的交互分為以下三種：實現模型、用戶心智模型和表現模型。書中寫“設計者的最重要目的之一就是，不斷地將表現模型與用戶的心智模型盡可能地接近”[11]。

2008年，Indi Young在其著作中，提出將心智模型應用在用戶研究的方法策略中，詳細介紹了心智模型的優勢，特征，構建方法。依據從目標人群代表中收集到的人群統計數據從而提煉出的行為“親和圖” [12]。如今，親和圖的研究方法被廣泛應用于多個領域，尤其在產品設計和界面設計中。

2010年，可用性大師Jakob Nielsen教授將心智模型歸納成用戶對于使用的產品設計或者服務的理解方式[13]。將心智模型細分為六大緯度，設計模型更加外在化、結構化、普遍化、細節化、靜態化，而用戶模型更加內在化、分布化、示例化、動態化，而兩者都有細節化與描述化的特點[14]。

2012年，Yongwook Chae，Jaeseung Jeong等學者將心智模型應用在日常生活應用研究中，通過實驗證明可以將人類的心智模型意圖轉化為機器人系統的自主運動指令，并應用于界面操作上[15]。

2012同年，羅馬尼亞斯特凡賽爾馬大學（University of StefaniaSelma，Rome），將心智模型應用于電視界面中手勢交互的設計，通過對用戶在控制電視機時的手勢指令偏好研究，提出一套用于基本電視控制任務的手勢指令，并總結出一套完整針對用戶心智模型及行為發生的研究指令[16]。

2015年，Matthias Beggiato、Marta Pereira等學者探討心智模型在自適應巡航控制（ACC）的學習過程中的應用研究。通過統計15名測試駕駛員學習過程的相關數據，保持駕駛過程穩定的時刻和條件，驗證了經驗可以改變用戶的心理模型[17]。

就目前所知的研究成果來看，自心智模型引入設計領域以來，各位學者的研究大多集中在人機工程領域[18]。

2.關鍵詞共現分析

關鍵詞共現分析是對文獻數據計量分析常用的一種量化研究的方法，關鍵詞的頻次可以反映學科發展的趨勢動態和研究熱度。借助Citespace軟件繪制2010年—2020年心智模型在界面設計中的研究關鍵詞共現知識圖譜，并對其中高頻關鍵詞統計排名，見表1，可以幫助學者分析相關研究中的熱點及趨勢，對研究展望提供參考。

對高頻關鍵詞進行聚類分析，見圖6，可以歸納出心智模型在界面設計中的研究熱點在界面設計（interface design）、認知（cognitive），用戶體驗（user experience），可用性研究（Usabilitystudy）等領域。重點關注界面設計研究的系統性和服務性，界面設計的可視化研究，用戶研究，及其實驗驗證等領域，對未來心智模型的研究熱點領域和趨勢展望的提供了理論依據。

三、研究總結與展望

（一）研究總結

1發展歷程

通過前文對文獻量、國家、機構進行分析可以看出：2010年以來的研究發展經歷了三個時期：（1）探索時期：2012年以前處于探索時期，主要體現在以Donald Norman，Indi Young，Jakob Nielsen為首的學者對心智模型理論的概念，要素，分類及延伸領域進行的不斷補充與完善。（2）發展時期：2012年至2016年，相關研究文獻量迅速上升，處于發展時期。美國與中國的學者逐漸開始將心智模型的概念引入到具體產品設計過程中，研究更為精準地構建用戶心智模型的方法，提出相應的設計策略并進行實例應用（3）沉淀時期：2016年至2020年處于沉淀時期，研究逐漸更加多元化，越來越重視應用實踐的發展以及更為科學的測量方法和評價體系的建立。研究熱點聚焦在界面設計、認知、用戶體驗、可用性研究等領域。重點關注界面設計研究的系統性和服務性，界面設計的可視化研究，用戶研究，以及實驗驗證等領域。

2.研究重點

通過分析共被引文獻可知，自2010年至今，心智模型在界面設計中的研究呈現波動增長的態勢，研究機構主要集中在美國、中國、英國等地區，各國在多學科領域做出深入研究和探索。美國、英國相關機構的研究側重于理論基礎和試驗研究，熱點聚焦在認知、界面設計、用戶體驗等方面，保證了強調了研究的客觀性，中國學者則是側重在實際應用上，廣泛應用在交互設計、信息檢索、產品設計等相關領域，拓展了理論的應用領域，強調了應用價值。聯合高頻關鍵詞以及聚類分析，歸納出以下三個研究重點：

（1）對心智模型理論的概念，要素，分類及延伸領域進行不斷補充與完善，使理論更加全面且多元化;（2）通過實驗證明在界面設計中心智模型研究應用的重要性，并且提出匹配用戶心智模型的的設計策略，提升用戶的使用體驗;（3）推陳出新，針對界面設計領域，構建有效的用戶心智模型的測量方法，不斷研究新的評價方法，完善評價體系，通過科學嚴謹的分析，對相應優化前后的界面設計進行用戶心智模型的測評，使用結論數據對比驗證，從而證實優化有效。

3.探討不足

（1）通過國家分析、機構分析、作者合作分析可以看出：各國與他國研究機構的合作較為松散，基本只在本國高校間交流，缺乏多領域跨學科的合作研究。（2）通過對共被引文獻的研讀可以看出：現有研究大都基于用戶認知特征開展的宏觀層面的心智信息研究，細化到界面信息架構，信息布局，信息表現等要素開展的用戶微觀心智模型的深入研究成果不多，未來的研究需進一步完善。（3）基于用戶心智模型的界面設計評價方法還有待進一步研究。因為用戶心智模型具有不穩定性，如新手用戶和專家用戶的心智模型就有顯著差異，且隨著學習使用理解，用戶心智模型也發生了動態變化。目前評價體系的研究雖然是基于用戶心智模型角度出發，但如何從動態視角進行精準評價還未找到合適的解決方式。

（二）研究展望

基于前文研究對心智模型在界面設計中的研究趨勢進行展望：

1.拓展心智模型理論研究，促進學科交叉融合創新將是未來心智模型理論研究的重點趨勢之一。從關鍵詞分析中可以看出，“性能”“可視化”“運動圖像”等對心智模型的匹配程度有一定影響，隨著技術的不斷突破，近年來逐漸有學者開始嘗試將心智模型與AI、增強現實、虛擬現實等技術結合應用研究，例如北京理工大學的林一博士，通過心智模型的指導，逐步掌握用戶行為邏輯和操作習慣，不斷調整設計師模型，提出一套基于心智模型的虛擬現實與增強現實混合式移動導覽系統[19]。且相關應用文獻有增長趨勢，可認為人工智能領域將會是未來心智模型應用研究中的重點領域之一。未來，設計師還需要潛心在不同領域中探索，結合心理學，計算機科學，工程學等，成為多學科融合型人才，進一步發展并完善心智模型理論的研究。

2.拓寬心智模型在界面設計中的應用策略，明確未來的研究重點，是從技術研究向創新設計應用研究的過渡。科學技術的創新刺激了心智模型的變異，從而產生出新的產品。例如觸控交互、手勢交互、語音交互等操作方式的創新對人機界面的設計產生明顯的影響。界面設計創新，需從用戶的心智模型角度出發設計，突破傳統的概念形式，契合用戶全新的認知特征、行為方式、情感需求進行迭代優化。例如全自動無人駕駛技術在智能汽車中的應用，駕駛方式的改變必然會帶來人車關系的改變[20]。除技術研究外，還需著重考慮“人機共駕”時的用戶體驗，例如車載交互系統和人機界面設計的研究，提升界面的可用性和易用性，可以幫助用戶更好地接受和適應無人駕駛汽車，增強駕駛者的接受度和信任感，從而正確引導用戶依照系統提供的功能及服務，順利完成目標。

3.構建有效的用戶心智模型測量方法及評價體系是心智模型在界面設計中非常重要的一部分，其中將情感計算能力融入到評價體系中，應是未來心智模型研究重點趨勢之一，為了滿足用戶多樣化、智能化、個性化的需求，要上升到用戶認知和情感層次進行探索。制訂基于用戶心智模型的指標體系，測量內容可細化到用戶的價值標準，用戶期望，認知結構，操作習慣，風格喜好，人臉表情等。構建情感意向和設計要素之間的映射關系，指導產品通過調整自身的反饋來適應人們的不同需求，幫助打破溝通屏障，形成類似人與人自然的交流交互體驗。

結語

如今，心智模型在界面設計中的研究迎來了新的機遇。本文主要對國際范圍內心智模型在界面設計中的研究文獻進行了計量可視化分析，厘清現階段的研究熱點，探究未來的發展趨勢，為后續研究起到一定的參考作用。但本研究還存在不足：（一）是研究僅選擇了WOS核心數據庫以及CNKI中收集的文獻數據，研究結果有一定的局限性。（二）是CiteSpace無法對相同涵義的關鍵詞智能合并，需要研究者自行整理歸納，可能會導致分析結果與實際有一些的偏差。期待后續的學者，能在現有研究的基礎上實現更加全面精準的分析研究。