副中央和近周边可视化:在面对面社交互动中使用OHMDs维持注意力的次要信息展示
荣誉提名作者
混合现实工作空间环境感知与上下文计算
文献标题
Paracentral and near-peripheral visualizations: Towards attention-maintaining secondary information presentation on OHMDs during in-person social interactions
文献信息
- 主题领域: 人机交互,光学透视头戴显示设备 (OHMD) 的信息可视化设计
- 关键词: Paracentral, Near-peripheral, 社交交互, 面对面交流, 圆形进度条, 提醒通知, 中断, HMD, 智能眼镜
研究背景与问题
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问题与挑战:
- 光学透视头戴显示设备 (OHMD) 在提供即时信息支持的同时,可能会分散用户对主要任务(如面对面交互)的注意力。
- 当前的通知可能降低社交交互的质量,例如减少眼神接触。
- 如何在社交情境中显示次要信息而不干扰用户的主要任务(如面部视觉注意)是一个未解决的问题。
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重要性:
- 在越来越多的社会和工作场景中,用户需要同时处理多个信息源,但不希望对主要任务产生干扰。
- 利用人类视觉中"旁中心"和"近外围"视觉区域的特性,可能提供一种创新的解决方案,可减轻对核心注意力区域的影响。
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研究动机与相关工作:
- 以往的研究提出了利用周边视觉来分配次要信息,减轻核心视觉区域压力的可能性。
- 然而,虽然中远周边视觉擅长运动检测,但辨别细节的能力有限,因此需要探索"旁中心(paracentral)"和"近外围(near-peripheral)"区域的潜力。
- 本文设计了一种基于OHMD的“圆形进度条”界面,用于在这两个未充分研究的视觉区域显示信息。
解决方案
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提出的方法:
- 设计并比较了三种进度通知显示方式,包括“圆形进度条(circular bar)”、“线性进度条(linear bar)”和“文本标签(text label)”,以研究其对用户注意力和次要信息接受能力的影响。
- 设想这三种信息表示形式在旁中心和近外围视觉区域的使用效果。
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创新之处:
- 提出利用人类旁中心和近外围视觉区域显示次要信息,从而在保持与他人眼神接触的同时获取通知。
- “圆形进度条”的提出及其与自然视觉特性的吻合。
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实施步骤与关键技术:
- 实验分为两部分:
- 模拟性实验:在数字人物对话的假想场景中测试三种显示方式对用户的进度信息识别能力、眼神接触质量的影响。
- 现实性实验:在真实对话情境(由佩戴者和对话者组成的对话)中进一步验证设计结果。
- 使用微软HoloLens2作为OHMD设备,并结合Unity制作进度条显示。
- 测试了两种进度条呈现方式(持续性显示和间歇性显示),最终选择间歇显示以减少对话中断。
- 实验分为两部分:
研究成果
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具体成果:
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实验1(模拟场景):
- 圆形进度条相比线性进度条和文本标签,显示更高的信息识别准确度(96.32%),且带来的视线转移最少。
- 文本标签在视觉周边区域难以辨识,尤其对于弯曲数字(如3、8)表现较差。
- 大部分(83%)参与者偏好圆形进度条,认为其最少干扰对话。
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实验2(现实场景):
- 圆形进度条被参与者认为最有效,提供更高的通知显著性和舒适性,且多数用户觉得更放松。
- 虽文本标签对部分用户提供了快速查看的优势,但显示数字的精确度带来了更高的心理压力。
- 观察者对OHMD佩戴者的眼神表现并未感到不自然,说明通知设计对社交互动影响较小。
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与现有解决方案的优势:
- 圆形进度条通过与旁中心和近外围视觉区域匹配,大幅降低了通知对主要任务(如对话)的干扰。
- 提供了一种创新的人机交互设计,既保护了用户的注意力,又能有效传递次要信息。
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实验或评估结果:
- 从主观和客观角度,圆形进度条在信息传递效率和用户满意度方面优于其他两种模式。
- 数据显示,线性进度条虽不如圆形进度条直观,但在预定位置信息上仍有一定的适用场景。
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局限性与未来方向:
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局限性:
- 实验对视觉区域(旁中心/近外围)的具体使用缺乏精准记录。
- 测试仅限于技术接受度较高的年轻用户,尚未涵盖清晰的年龄或使用场景多样性。
- 所用设备(HoloLens2)体积较大,可能影响现实中的社交自然性。
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未来方向:
- 开展针对更广泛人群(如老年用户)的测试,验证设计适用性。
- 探索在其他多任务场景(如公开演讲、多人会议)中的应用与适应性。
- 优化圆形进度条的显示方式,比如对时间紧迫性进行可视化调整。
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研究问题 / 现实痛点
这篇论文在当前问题库中对应的问题线索。
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研究问题
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现实痛点
1- 佩戴智能眼镜时,用户在社交中容易因通知分心,减少眼神交流。分类: 可食用信息编码与食品交互设计同类问题arrow_forward
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DOI: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3491102.3502127
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来源
CHI
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年份
2022
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奖项
荣誉提名
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作者
5 位作者
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研究子方向
混合现实工作空间、环境感知与上下文计算
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职业/产业
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