大众的目光:与用户和专家协同设计和优化眼动手势

荣誉提名
眼动追踪与注视交互手部手势识别原型设计与用户测试UI/UX 设计师AI/ML 研究员与工程师HCI 研究员

文献标题

The People's Gaze: Co-Designing and Refining Gaze Gestures with Users and Experts

出版信息

  • 主题领域: 移动设备中用于免手操作的注视手势设计。
  • 关键词: 注视手势、眼动追踪、共创设计、移动交互、参与式设计、专家评估、手势词汇、以用户为中心的设计、Midas Touch问题、免手界面。

背景与问题

  • 问题/挑战: 现有的注视手势词汇主要由专家设计,通常与自然用户行为不一致,并且在移动环境中缺乏生态有效性。此外,还面临诸如Midas Touch问题和有限的人体工学可行性等挑战。
  • 意义: 随着眼动追踪技术在移动设备中的日益普及,直观且可靠的注视手势对于免手交互至关重要,尤其是针对运动障碍用户以及移动或多任务场景中的用户。
  • 动机与相关工作: 先前的研究主要集中于注视追踪和手势识别的技术进步,但在手势设计中很少采用参与式方法。现有的手势词汇往往未能反映用户的心理模型,也未能解决诸如移动性和社会可接受性等现实约束。

解决方案

  • 提出的方法: 提出一种两阶段方法,结合非专家用户的参与式共创工作坊和结构化的专家同行评审,以开发基于用户的、经专家验证的注视手势词汇。
  • 创新点:
    1. 引入注视手势的参与式共创过程,邀请非专家用户生成直观的设计。
    2. 开发一种组合式注视语法(激活-然后确认),以缓解Midas Touch问题。
    3. 对用户生成的手势进行专家验证,确保人体工学、语义和技术的可行性。
    4. 提供可操作的设计原则,用于创建直观且稳健的注视手势。
  • 流程与关键技术:
    1. 第一阶段: 组织了四场共创工作坊,20名非专家参与者使用9点空间网格生成了102个初始手势概念,最终精炼为59个独特手势。
    2. 第二阶段: 由四位注视交互专家进行结构化同行评审,将59个手势精炼为32个稳健的设计。
    3. 对用户和专家反馈进行主题分析,以识别设计模式、人机工学约束和技术需求。

结果

  • 具体发现:
    • 最终确定了32个经专家验证的注视手势,包括针对移动使用优化的设计。
    • 确立了一种组合式注视语法(停留-确认,眨眼-提交),作为注视交互的基础语法。
    • 定量分析结果:专家对手势的可用性、新颖性和可学习性进行了评分,评分一致性(IRR)范围为0.042至0.300。
  • 相较基线的优势:
    • 用户定义的手势基于熟悉的隐喻和移动场景限制,提高了直观性和可学习性。
    • 专家筛选确保了人体工学和技术可行性,解决了误触和疲劳等问题。
  • 实验/评估:
    • 第一阶段: 20名参与者通过9点网格生成并评估手势。
    • 第二阶段: 专家对59个手势进行评审,基于可用性、独特性和稳健性精炼为32个设计。
    • 评价指标: 使用Likert量表对记忆性、执行难度、稳健性和整体印象进行评分。
  • 局限性与未来工作:
    • 参与者多为大学相关人员,缺乏多样性。
    • 专家组仅由学术研究人员组成,缺乏实践者视角。
    • 未进行实时系统测试或性能指标评估(如错误率、吞吐量)。
    • 未来工作应包括多样化的用户群体、真实场景部署,以及长期可学习性和社会可接受性的评估。

总结

本研究提出了一种两阶段方法,用于为移动设备设计直观且稳健的注视手势。第一阶段邀请20名非专家用户参与共创工作坊,生成了59个独特手势;第二阶段通过专家评估将其精炼为32个最终手势。主要贡献包括开发了一种组合式注视语法(停留-确认,眨眼-提交)以及优先考虑人体工学和认知可行性的可操作设计原则。这些发现弥合了用户直觉与技术实现之间的差距,为创建注视交互界面提供了实用框架。未来工作应聚焦于真实场景测试和更广泛的用户群体参与。

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https://hci.top/zh/papers/chi/222179/2026

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DOI: https://doi.org/10.1145/3772318.3791270
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来源
CHI
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年份
2026
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奖项
荣誉提名
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作者
6 位作者
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研究子方向
眼动追踪与注视交互、手部手势识别、原型设计与用户测试
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职业/产业
UI/UX 设计师、AI/ML 研究员与工程师、HCI 研究员
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