红色警报:一项认知对策以减轻注意力隧道效应

抬头显示(HUD)与驾驶辅助系统(ADAS)通知与中断管理公共交通运营者

注意力隧道,即无法检测到环境中意外变化的能力,已被证明在空中交通管制中具有关键后果。本研究的动机是评估一种专门用于减轻这种注意力失败的认知对策的设计。红警报认知对策依赖于一个短暂的橙红色闪光(300毫秒),该闪光以15%的不透明度遮盖整个屏幕。22名空中交通管制员面对两种要求高的场景,有或没有认知对策。志愿者没有被告知红警报,以便在没有先验知识的情况下评估设计的直观性。行为结果表明,与经典的操作设计相比,认知对策减少了反应时间并提高了通知的检测率。进一步的分析表明,对于一半的参与者(91.7%的检测率)来说,这种效果更强,他们直觉上理解该设计的目的。

快捷操作

分享

分享当前页面

ios_share

https://hci.top/zh/papers/chi/31916/2020

广告推荐

学习 AI 编程到 CodeNow

open_in_new打开DOI链接
DOI: https://doi.org/10.1145/3313831.3376709
一眼看懂

论文快照

fact_check
dataset
来源
CHI
calendar_month
年份
2020
emoji_events
奖项
未标记奖项
group
作者
3 位作者
sell
研究子方向
抬头显示(HUD)与驾驶辅助系统(ADAS)、通知与中断管理
work
职业/产业
公共交通运营者
article
内容状态
仅摘要
hub
相关论文
0 篇相关论文