通过计算合理性重新定义可供性

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可供性是人机交互与设计的基础性概念，传统上由直接感知理论解释，认为个体可直接从环境中感知行动可能性。然而，这些理论无法解释可供性如何被感知、学习、提炼或误认，以及用户如何在动态情境中选择多个可供性。本文提出基于计算合理性的新型可供性理论，假设人类基于有限感官输入构建世界内部表征。在这些内部模型中，可供性通过两个核心机制推断：特征识别和假设运动轨迹。我们的理论将可供性感知重新定义为决策过程，由两个因素驱动：置信度（感知到的成功执行行动的可能性）和预测效用（结果的期望值）。通过平衡这些因素，个体做出关于采取哪些行动的最佳决策。我们的理论将可供性感知框架为动态的、持续通过强化和反馈学习和提炼的过程。我们通过思想实验验证理论，并展示其在不同类型可供性（如物理、数字、社会）中的适用性。除了澄清和推广跨情境的可供性理解外，我们的理论还可作为改进设计沟通和指导开发更具适应性和直观系统的基石。