考虑认知特征的移动端App用户体验过程模型及多模式测量研究

User experience determines the user’s acceptance of a product or service, and effective measurement methods of user experience is the premise of user experience design and innovation. Considering the bias in the results and single-dimension measurement of mobile App user experience, this project takes the multi-aspect and dynamic as the breakthrough point. Considering the special features of usage scenario and device install of mobile APP, a process model of mobile App user experience will be constructed from the aspect of user cognition. Moreover, multi-modal methods will be explored to investigate the user experience measurement of mobile App from the perspective of neuroergonomics. First, a cognition model of user experience for mobile APP is constructed to analyze the stage division and differences as well as the influence factors, contents and features of each stage. Second, according to above cognition model and the features of each stage, corresponding multi-modal measurements of each stage are promoted based on neuroergonomics methods, then the indexes, the relations between them and the effectiveness of the multi-modal measurement are analyzed. Third, a predictive model of intention for future user experience is constructed by using support vector machine based on the multi-modal measurements of each stage and the process model of user experience. Relevant results will be helpful to provide technical and methodological support for enterprises as well as supplement of user experience theory.

用户体验决定用户对产品或服务的认可度，有效的测量是用户体验设计和创新的前提。针对以往移动端App用户体验测量角度单一、结果不准确等问题，以用户体验的多元性和动态性为切入点，综合考虑移动端App的特征、使用环境等，从用户认知的视角研究移动端App用户体验的过程模型，并基于神经人因学方法探索用户体验的测量。首先，结合移动端App自身特征，从用户认知的角度构建用户体验的认知过程模型，进行用户体验阶段划分和差异分析，确定不同阶段用户体验的影响因素和内容；在此基础上，从神经人因学视角探索用户体验各个阶段的多模式测量方法，解析测量指标的含义及测量指标之间的关系，并验证测量模式的有效性；在移动端App用户体验过程模型及阶段差异分析的基础上，结合多模式测量数据运用支持向量机构建未来用户体验的预测模型并分析模型的精确度。研究成果不仅是对用户体验理论的补充，而且也为企业衡量产品用户体验水平提供重要的方法支持。

用户体验决定用户对产品或服务的认可度，有效的测量是用户体验设计和创新的前提。针对以往移动端App用户体验测量角度单一、结果不准确等问题，以用户体验的多元性和动态性为切入点，综合考虑移动端App的特征、使用环境等，从用户认知的视角研究移动端App用户体验的过程模型，并基于神经人因学方法探索用户体验的测量。. 首先，基于用户认知的角度将用户体验过程进行了阶段划分，并给出了用户体验的构成要素，为后续用户体验各个阶段的测量提供理论指导。在感性体验阶段（情感体验）的测量，主要是利用眼动追踪技术探索用户的第一印象和美学等感知，通过注视、眼跳、瞳孔大小等数据评估用户体验水平。主要是以移动网站和app图标设计为例进行了相关实验研究，并通过oddball实验收集和分析了用户对产品短期认知的脑电信号/ERPs，给出了不同的用户体验测量方式。. 第二，研究了交互过程中的用户体验测量。分别以移动app和网址搜索等产品交互过程为研究对象，采用生理测量（皮电、肌电）、眼动追踪技术、脑电EEG、PAD情感量表、SAM情感量表等多模式的测量方法对用户交互过程的用户体验进行测量和数据分析，研究发现主观评价量表、生理测量、眼动指标和脑电指标均可以反映交互过程的用户体验，并且在研究中探索了不同测量模式之间的相关性，一定程度上验证了方法的有效性。. 第三，研究了基于多模式测量数据的用户体验意愿预测。首先构建了一个深度神经网络模型，将采集的眼动数据作为输入指标，将用户使用意愿和刺激材料作为输出指标对模型进行了验证。结果发现35项眼动指标作为输入数据时，对用户使用意愿预测的最高精确度可以达到85%，对刺激材料的识别精确度可以达到96.7%，深度神经网络算法与传统的机器学习算法（SVM、KNN、BT）相比预测性能显著提升。. 相关研究成果是对人因工程有关产品测评理论和方法的有益补充和完善。此外，能够帮助企业了解 App 用户体验的动态变化过程，为应用系统开发决策提供依据和实践指导。