指控舱显控界面字符显示对认知负荷的影响

杨 景，李培林，王 崴，瞿 珏，刘晓卫

（空军工程大学 防空反导学院，陕西 西安710051）

0 引 言

指控舱人机界面中字符显示是指挥员获取视觉信息的主要来源，其显示方式直接影响指挥员对信息的感知和判断，尤其在舱内信息高度密集的作业环境下，更容易造成作业人员的认知困难，导致指挥员无法做出正确判断，影响武器系统作战效能的发挥甚至战争的胜负。因此，在指控舱显控界面字符显示方式的设计与评价中，如何考虑人的认知负荷问题便显得十分必要。

国内外对显控界面中字符显示方式设计已有一些研究，文献 ［1－3］通过对显控界面阅读绩效从字符行间距、字号、信息密度等方面进行了丰富的研究；文献 ［4－6］探讨了不同字体对识别效率的影响，得到了更易被识别的字体特征；文献 ［7，8］也通过不同的色彩组合研究了字符的颜色匹配对识别绩效的影响。这些研究主要从字符的显示密度、字符类型、颜色匹配等方面进行了分析，为显控界面中的字符显示方式设计提供了有价值的参考，但仍存在几点不足：

（1）上述对显控界面中字符显示的设计评价主要集中在以简单反应时和误判率为基础的操作绩效研究，认为绩效与用户的认知负荷成直接负相关，然而已有研究发现［9］，操作绩效与认知负荷水平并非直接相关，还需提出一种对认知负荷的测量方法；

（2）在防空反导装备指控舱作战过程中，操挥员在认知显控界面中大量复杂的字符信息时精神高度紧张集中，所处的交互环境与已有研究存在较大差异，因此上述研究结果的代表性和适用性还存在局限性；

（3）以上研究均围绕字符显示设计中的单一因素来展开，缺乏对显控界面中字符显示各因素之间交互作用的考虑，因此还需进一步考察交互作用对认知负荷的影响。

基于上述认识，本文结合认知负荷基本理论，模拟指控舱真实交互环境，设计了正交脑电生理实验，提出了一种客观直接的认知负荷综合测量方法，采用统计学方法对指控舱显控界面中字符显示方式对认知负荷影响性问题进行研究，以期提出一种基于脑力认知负荷的装备指控舱显控界面字符显示设计与评价标准。

1 认知负荷综合测量系统的建立

1.1 认知负荷基本模型

认知负荷理论是John Sweller等［10］在20世纪80年代提出的，该理论以认知资源的有限性为基础，其基本观点为：人的认知资源是有限的，只能同时处理有限的信息，而同时处理的信息过多将带来认知资源的分配不均，必然存在 “此多彼少”的问题，如果在各种认知过程中需要的认知资源超过了个体所具有的资源总量，则会造成认知资源的分配不足，即认知超载。其模型如图1所示。

图1 认知负荷模型

指挥员在指控舱完成作业任务时，其对显控界面的信息感知需要占用一定的认知资源，而其它任务也要占用部分资源，这样便存在对认知资源的竞争，造成认知超载，导致指挥员对作业过程中的重要信息不能及时进行加工和反馈，影响作业效率和可靠性。

1.2 测量指标的确定

由于认知负荷的内隐性和复杂性，其测量方法一直是一个难点问题。随着神经工效学的迅速发展，以EEG、ERPs和FMRI等神经成像技术的出现和完善为认知负荷的测量问题提供了有力的解决途径，其中EEG 以其客观直接、分辨率和准确率高等优点被广泛应用［11－13］。因此，本文采用EEG 中θ波功率值和近似熵值来定量表征人体认知负荷的大小。

θ波是由EEG 技术采集到的人体脑电信号，是中枢神经系统抑制状态的表现，在人体困倦、低警觉时其能量值增多，操作任务的难度愈大，θ波能量值就愈高。对θ波进行频谱分析和积分运算可得其功率值，计算公式如下

式中：i——任务序号。

近似熵是Pincus提出的一种描述EEG 脑电信号规律性和复杂性的一种算法，可以对确定性和随机性信号进行处理，主要用来分析非线性时间序列脑电信号的复杂程度。操作任务的难度越大，脑电信号越复杂，近似熵值也就越大。对于有限长为N 的一维时域脑电信号序列｛x（n）｝＝x（1），x（2），x（3），…，x（N），近似熵定义为［14］

2 实验方法

2.1 实验设计

实验所用脑电采集设备为Compumedics公司的Neuroscan，型号为SCAN－40，采样频率为1000Hz，以液晶触控屏作为主显示屏用来呈现测试材料，普通显示屏作为辅显示屏用来记录脑电信号，实验中应保证测试材料处于被试的最佳视域内以避免眼动干扰。实验基于指控舱真实显控界面，共设计了3个显示因素，分别是字符显示密度、字符类型和颜色匹配，每个显示因素设计了3个水平，见表1。

考虑到各个显示因素之间的交互作用，本实验采用L27（313）正交实验方案，共进行了27组实验，表头设计见表2。表中A、B、C 分别代表显示因素，A×B、A×C、B×C分别代表两因素之间的交互作用，第9、10、12、13列为空列，表中并未列出。

表1 因素水平

通过E－Prime软件编制实验程序，实验靶材为不同显示因素水平组合的3行3列字符矩阵，每个字符矩阵由 “甲”、“由”、“申”3个字符随机排列组成，且只有一个“申”字。

在实验过程中，以事先录制好的指控舱作业过程中的环境音以及计时器的滴答声作为实验交互场景的背景音，各阶段实验任务会有一定的时间限制，以保证被试处于紧张激烈的氛围中。实验呈现方式如图2所示。

表2 正交实验方案设计

图2 实验呈现方式

2.2 实验步骤

（1）选取实验对象

选择5名18 至22 岁男性大学生作为此次实验被试，要求他们身体良好，无色弱、色盲且均为右手利，整个实验过程都是在封闭的室内环境中进行，如图3所示。

图3 脑电诱发实验

（2）实验步骤

步骤1 正式测试前，被试应经过充分休息，具备良好的精神状态，首先在测试屏幕上随机呈现20组测试场景，使被试熟悉实验过程与实验方式，进入测试状态。

步骤2 测试正式开始后，被试首先注视屏幕中央的十字星图标，然后进行实验1，按照实验1中3种显示因素组合的字符矩阵进行脑电刺激，要求被试从这些字符矩阵刺激中，找出唯一的 “申”字，同时点击屏幕，系统自动记录时间后更换字符矩阵。每种刺激矩阵显示3s，伴随着系统提示音，被试必须在3s之内完成识别任务。

步骤3 3s之后系统更换字符矩阵，每组实验共随机更换6种字符矩阵，测试完成后，系统转入实验2开始测试，循环进行步骤2的过程直至27组实验完成为止。

步骤4 对5名被试分别进行步骤1至步骤3的测试过程，直至实验测试结束。

3 实验结果与分析

3.1 实验数据处理

EEG 脑电信号采集后，通过MATLAB和EEGLAB对原始信号进行降采样、去伪迹、滤波、删除自发脑电信号等预处理，如图4 所示，然后依据式 （1）和式 （2）在MATLAB算法程序中进行计算，得到θ波功率平均值和近似熵平均值。

图4 预处理后的脑电信号

3.2 显示方式对认知负荷的影响分析

（1）极差分析

通过极差分析，可以分清各因素及其交互作用对实验指标影响的主次顺序，实验极差分析结果如图5，图6 所示，图中K1、K2、K3为各因素水平 “1”、“2”、“3”的均值。极差越大，即各水平之间的差值越大，说明该因素水平变化时对实验指标的影响越大。由图可知，在实验设计范围内，各因素对θ波功率指标的影响主次为：A＞C＞A×C＞A×B＞B×C＞B，对近似熵指标的影响主次为：A＞C＞A×C＞A×B＞B＞B×C。

图5 θ波功率值极差分析

图6 近似熵值极差分析

（2）方差分析

通过方差分析法，可以定量判断各因素对实验结果影响的重要程度，对各因素进行组间差异性分析并计算其统计参量F值，F 值越大则该因素的影响越显著。分别取显著性水平α为0.01、0.05、0.1，具体分析结果见表3，表4。可以看出，显示密度对认知负荷的影响高度显著，其次是颜色匹配以及显示密度与其它两因素之间交互作用的影响，字符类型以及它与颜色匹配之间的交互作用并不会对认知负荷产生显著影响。

3.3 显示方式对认知负荷的影响机理分析

通过对上述统计学分析的观察与对比，显示密度对认知负荷的影响高度显著，随着显示密度的减小，认知负荷迅速减小，尤其是当显示密度从水平2 减小为水平3 时，认知负荷大幅度减小。显示密度与字符类型、颜色匹配之间的交互作用也对认知负荷产生了显著影响，当字符类型与颜色匹配水平固定时，认知负荷的大小随着显示密度的减小而减小。这可能是由于显示密度减小时，字与字的负空间变大，因为负空间与个体的视线密切相关，其变化可对字符的可读性产生极大的影响，负空间越大，字符排列越松散，被试越容易在视觉搜索过程中发现目标字符，降低了被试的视觉认知负担，从而造成大脑中负责工作记忆和视觉注意力调节的区域认知负荷降低。

表3 θ波功率值方差分析

表4 近似熵值方差分析

颜色匹配产生的认知负荷由大到小排列为黑－白、黑－红、黑－黄，这是因为在基于自底向上的数据驱动视觉注意过程中，大脑根据视觉刺激信号的显著性来分配注意力，这种显著性包括刺激本身的显著性 （如颜色匹配）以及待搜索目标的敏感性，相比于黑－白、黑－红搭配，人眼对黑－黄搭配界面的辨识能力更强，被试更容易完成视觉搜索任务，因而所产生的认知负荷也就更低。

而字符类型以及该因素与颜色匹配之间的交互作用对认知负荷没有产生显著影响，这是因为人眼对于字体形状的轻微变异并不敏感，而由于汉字不同字体间的相似性，由视觉刺激材料本身差异的不显著导致自顶向下的基于任务驱动的视觉感知过程的差异不显著，从而造成了对认知负荷的影响不显著。

4 结束语

本研究以θ波功率和近似熵作为人体认知负荷综合测评指标，采用正交实验法，模拟指控舱作业环境，针对舱内显控界面中字符显示方式对指挥员认知负荷的影响性问题进行实验研究，主要结论如下：

（1）字符显示密度、字符类型、颜色匹配以及三因素之间的交互作用对认知负荷均产生一定的影响。其中显示密度对认知负荷的影响高度显著，且字符类型与显示密度之间、颜色匹配与显示密度之间交互作用对认知负荷的影响取决于显示密度的大小，随显示密度的减小而减小。颜色匹配虽然对认知负荷也产生显著影响，但它与字符类型之间的交互作用对认知负荷的影响并不明显。字符类型则不会对认知负荷产生显著影响。

（2）在对认知负荷的影响因素分析中发现，显控界面字符显示方式对认知负荷的影响主要取决于其显示方式是否符合人体的视觉特征。认知负荷理论认为，视觉认知过程需要多个脑区的参与控制，视觉识别本质上就是一个认知资源的分配过程，不同显示方式的视觉刺激影响必然使大脑产生相应的脑电信号，从而引起认知负荷的变化。因此，符合人眼视觉特征的字符显示方式设计必然会带来认知负荷的降低。

本研究结果可为基于认知负荷的指控舱显控界面优化设计与评价提供依据，今后可针对外部环境 （如光照、震动等）因素对实验结果的影响性予以进一步研究。

［1］Lee D S，Ko Y H.Effect of light source，ambient illumination，character size and interline spacing on visual performance and visual fatigue with electronic paper display ［J］.Displays，2011，32 （1）：1－7.

［2］LI Jing，XIONG Junhao，HE Dan，et al.Recognition effi－ciency and reliability of web character display density ［J］.Industrial Engineering and Managemen，2010，15 （5）：82－86（in Chinese）.［李静，熊俊浩，何丹，等.网页字符显示密度的识别效率与可靠性 ［J］.工业工程与管理，2010，15 （5）：82－86.］

［3］GUO Zizheng，LI Yongjian，SHENG Jingen，et al.Influence of line spacing of characters on emu display and control interface on recognition efficiency ［J］.Journal of The China Railway Society，2012，34 （12）：31－34 （in Chinese）. ［郭孜政，李永建，盛金根，等.动车组显控界面字符行距对司机识别效率的影响性研究 ［J］.铁道学报，2012，34 （12）：31－34.］

［4］WANG You，SHAO Zhifang.Stroke frequency and font effects on Chinese character recognition threshold ［J］.Psychological Science，2009，32 （1）：134－136 （in Chinese）.［王优，邵志芳.笔划频率和字体对汉字大小辨认阈限的影响 ［J］.心理科学，2009，32 （1）：134－136.］

［5］ZHANG Lina，ZHANG Xuemin，CHEN Xiaoyu.The legibility research of Chinese font and font structure ［J］.Chinese Journal of Ergonomics，2014，20 （3）：32－36 （in Chinese）.［张丽娜，张学民，陈笑宇.汉字字体类型与字体结构的易读性研究 ［J］.人类工效学，2014，20 （3）：32－36.］

［6］LI Huike，LI Fei.Research on highway－oriented system fonts based on rapid identification ［J］.Packaging Engineering，2010，31 （22）：100－103 （in Chinese）.［李会科，李飞.高速公路导向系统字体快速识别研究 ［J］.包装工程，2010，31（22）：100－103.］

［7］ZHOU Yingwei，ZHUANG Damin，WU Xu，et al.Ergonomic design and analysis of character coding on display interface［J］.Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics，2013，39 （6）：761－765 （in Chinese）. ［周颖伟，庄达民，吴旭，等.显示界面字符编码工效设计与分析 ［J］.北京航空航天大学学报，2013，39 （6）：761－765.］

［8］GUO Zizheng，LI Yongjian，ZHONG Yongxiang，et al.Effect of the background color in EMU man－machine control interface on recognition efficiency ［J］.China Railway Science，2011，32 （5）：104－107 （in Chinese）. ［郭孜政，李永健，钟永祥，等.动车组人机控制界面背景色对识别效率的影响［J］.中国铁道科学，2011，32 （5）：104－107.］

［9］Mendel J，Pak R.The effects of interface consistency and cognitive load on user performance in an information search task［C］／／Proceedings of the 53rd Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting.San－Antonio，USA：Human Factors an Ergonomics Society Press，2009：1684－1688.

［10］Sweller J，Ayres P，Kalyuga S.Cognitive load theory：Explorations in the learning sciences，instructional systems and performance technologies ［M］.USA：Springer－Verlag New York Inc，2011.

［11］Ahirwal M K，Kumar A，Singh G K.EEG／ERP adaptive noise canceller design with controlled search space（CSS）approach in cuckoo and other optimization algorithms ［J］.IEEE／ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics，2013，10 （6）：1491－1504.

［12］Mustafa M，Guthe S，Magnor M.Single－trial EEG classification of artifacts in videos［J］.ACM Transactions on Applied Perception，2012，9 （3）：196－207.

［13］Bi Luzheng，Fan Xinan，Liu Yili.EEG－based brain－controlled mobile robots：A survey ［J］.IEEE Transactions on Human－Machine Systems，2013，43 （2）：161－176.

［14］Yentes JM，Hunt N，Schmid KK，et al.The appropriate use of approximate entropy and sample entropy with short data sets［J］.Annals of biomedical engineering，2013，41 （2）：349－365.