心智模型在界面设计中的研究综述

王妍

关键词：心智模型 界面设计 研究趋势 计量可视化分析 CiteSpace

中图分类号：TP391.9 文献标识码：A

文章编号：1003-0069（2022）07-0089-04

引言

心智模型（Mental Model）最早由苏格兰心理学家KennethCraik在1943年提出[1]“指那些在人们心中根深蒂固存在的，影响人们认识世界、解释世界、面对世界，以及如何采取行动的许多假设、陈见和印象[2]。随后，认知心理学领域专家Philip Johnson Laird将心智模型描述为人们怎样通过推理处理问题;1984年，著名设计师Donald Norman教授在其代表作《设计心理学》中将人机交互系统中涉及的心智模型分为三类：设计师模型，用户模型，表象模型[3]。总结来说，心智模型是人们根据以往的生活经验，对真实或假想世界的经验总结，影响人们对周围世界的认知及其行为决策[4]。近年来心智模型理论的应用领域广泛，成为涉及多领域的跨学科研究，其中包括心理学、人工智能、神经科学、认知科学、设计学、哲学等[5]。相关研究处于发展趋势，且上升态势迅猛。因此，通过对心智模型理论研究相关文献数据进行可视化分析，绘制科学知识图谱，阐述国际范围内该领域的研究现状，研究热点及发展趋势，可以为后续研究提供参考借鉴。

一、数据来源与研究方法

（一）数据来源

从WOS核心合集（SCI-EXPANDED、SSCI、CPCI-S）中，设定检索：（TS= mental model AND TS=interface design），文献类型：（ARTICLE、PROCEEDING、REVIEW），时间区间：（2010年-2020年）。经过整理和筛选，共检索有效外文文献348篇作为本次研究数据，数据下载时间为2021年01月01日。

（二）研究方法与工具

CiteSpace是目前最为流行的科学知识图谱绘制工具之一[6]，适用于分时、多元、动态的复杂网络分析[7]。通过信息可视化的手段来呈现科学知识的结构、规律和分布情況，预测研究领域内新热点的新趋势[6]。

本文采用文献分析法、计量分析法，借助CiteSpace 软件，对我国近10年有关心智模型在界面设计中的研究相关文献，绘制国家及机构知识图谱，作者合作关系及共被引知识图谱，文献共被引及关键词共现知识图谱，展示目前在设计领域的研究整体概况，并探测心智模型在界面设计中的研究热点和未来趋势。

二、研究文献可视化分析

（一）合作网络分析

1.研究文献量分析

将心智模型在界面设计中每年的研究文献数量绘制成折线图，见图1。从2010年至2012年开始小幅度增长，随后2013年至2015年进入快速增长的阶段，2016年到2018年发文量持续上升，虽然2019年到2020年发表相关文献较少，但总体上看，自2010年至2020年研究文献数量有呈波动上升趋势，预期未来研究成果数量还会有进一步提升，通过研究文献量分析，能够更为直观地获悉心智模型理论的发展历程。

2.国家合作分析

借助CiteSpace软件对国家/地区进行区域合作分析，见图2。每一个节点代表一个国家或地区，节点的大小与发文量成正比，可以看出，研究主要集中在美国、中国、英国等国家。美国正处于心智模型研究的重要位置，说明其较早开展了心智模型在界面设计的研究，并且积累了不少的研究成果。两点之间连线代表国家或地区在研究领域内有合作关系，连线越粗联系越密切，如英国，澳大利亚国家间合作关系也更为突出。通过国家发文量与国家合作分析，能够初步了解理论研究的现状，知道国家间合作关系是否紧密。

3.研究机构分析

利用CiteSpace软件绘制心智模型在界面设计中的研究机构共现知识图谱，并将其中主要的研究机构汇总排序，见图3。通过机构发文与机构间共现分析能够深入了解理论研究现状，可以发现研究机构以高校和研究中心为主，排名前10的机构中，多伦多大学、南安普顿大学和亚琛工业大学占据发文量前三的位置。通过研究发现各国与他国研究机构的合作较为松散，基本只在本国高校间交流，缺乏多领域跨学科的合作研究，是目前研究的不足之处。

4.研究作者分析

作者共被引分析可以揭示不同作者在同一领域内的核心程度和贡献大小，反应该作者在该研究领域中的影响力[8]。借助CiteSpace软件生成作者共被引分析知识图谱，见图4。依据共被引的频次，频次越高在图谱中显示的节点越大，表示该作者在研究领域内受到的关注程度越高，处于研究领域中的中心位置，推动了心智模型理论的发展历程。其中高频次共被引的作者，需要重点关注其研究成果和发表文献，深入分析为结论的汇总带来重要依据。

美国的Donald Norman教授，将交互设计领域中的心智模型定义为以下三类：用户模型，设计师模型，表象模型[3]。用户模型是存在于用户内心对该产品的概念和认知;设计师模型是设计师对目标用户预期的产品使用方式的理解;表象模型反应了产品的技术，是呈现给用户的最终形式;而中间进行联系的就是设计师[9]。三者的关系：通过用户感知表象模型的行为，即体验的过程中的反馈，不断去调整表象模型，验证表象模型是否匹配用户心智模型。如果用户不接受，即表象模型是错误，反推设计师模型也是错误的;当用户接受时，表象模型和用户心智模型匹配，表象模型被用户接受后也会转化成新的用户心智模型，甚至反哺用户心智模型。形成一个闭环，所以三个模型之间是既有联系也有转化的，形成一个循环过程。

（二）研究趋势及热点分析

1.共被引文献分析

通过对共被引文献的分析和聚类，在Citespace软件中选择Timeliness绘制基于心智模型在界面设计中的研究经典文献时区图谱，见图5。检索出的文献数据对应在时间轴上的节点，该文献在研究领域中影响力越大对应的节点就越大，节点之间的连线表示共现或共引关系。通过对重要节点的分析，能够更直观地认识理论发展的重点及趋势。

通过绘制时区图谱中可以掌握某些重要的时间节点，获悉研究发展的的重点及趋势，并为展望打下基础：

1984年，Donald Norman教授，将心智模型引入人机交互设计领域，定义为以下三类：用户模型，设计师模型，表象模型[3]，总结归纳出六大特性：不完整性（Incomplete）、局限性（Limited）、不稳定（Unstable）、没有明确的边界（Unscientif ic）、不科学（Unscientific）和简约性（Parsimonious）[10]。此项研究也较多的应用在界面设计和交互设计领域中，并以广泛应用于用户与界面互动过程的操作行为及可用性的研究中。

2003年，Alan cooper在《About Face2.0》中把用户与系统的交互分为以下三种：实现模型、用户心智模型和表现模型。书中写“设计者的最重要目的之一就是，不断地将表现模型與用户的心智模型尽可能地接近”[11]。

2008年，Indi Young在其著作中，提出将心智模型应用在用户研究的方法策略中，详细介绍了心智模型的优势，特征，构建方法。依据从目标人群代表中收集到的人群统计数据从而提炼出的行为“亲和图” [12]。如今，亲和图的研究方法被广泛应用于多个领域，尤其在产品设计和界面设计中。

2010年，可用性大师Jakob Nielsen教授将心智模型归纳成用户对于使用的产品设计或者服务的理解方式[13]。将心智模型细分为六大纬度，设计模型更加外在化、结构化、普遍化、细节化、静态化，而用户模型更加内在化、分布化、示例化、动态化，而两者都有细节化与描述化的特点[14]。

2012年，Yongwook Chae，Jaeseung Jeong等学者将心智模型应用在日常生活应用研究中，通过实验证明可以将人类的心智模型意图转化为机器人系统的自主运动指令，并应用于界面操作上[15]。

2012同年，罗马尼亚斯特凡赛尔马大学（University of StefaniaSelma，Rome），将心智模型应用于电视界面中手势交互的设计，通过对用户在控制电视机时的手势指令偏好研究，提出一套用于基本电视控制任务的手势指令，并总结出一套完整针对用户心智模型及行为发生的研究指令[16]。

2015年，Matthias Beggiato、Marta Pereira等学者探讨心智模型在自适应巡航控制（ACC）的学习过程中的应用研究。通过统计15名测试驾驶员学习过程的相关数据，保持驾驶过程稳定的时刻和条件，验证了经验可以改变用户的心理模型[17]。

就目前所知的研究成果来看，自心智模型引入设计领域以来，各位学者的研究大多集中在人机工程领域[18]。

2.关键词共现分析

关键词共现分析是对文献数据计量分析常用的一种量化研究的方法，关键词的频次可以反映学科发展的趋势动态和研究热度。借助Citespace软件绘制2010年—2020年心智模型在界面设计中的研究关键词共现知识图谱，并对其中高频关键词统计排名，见表1，可以帮助学者分析相关研究中的热点及趋势，对研究展望提供参考。

对高频关键词进行聚类分析，见图6，可以归纳出心智模型在界面设计中的研究热点在界面设计（interface design）、认知（cognitive），用户体验（user experience），可用性研究（Usabilitystudy）等领域。重点关注界面设计研究的系统性和服务性，界面设计的可视化研究，用户研究，及其实验验证等领域，对未来心智模型的研究热点领域和趋势展望的提供了理论依据。

三、研究总结与展望

（一）研究总结

1发展历程

通过前文对文献量、国家、机构进行分析可以看出：2010年以来的研究发展经历了三个时期：（1）探索时期：2012年以前处于探索时期，主要体现在以Donald Norman，Indi Young，Jakob Nielsen为首的学者对心智模型理论的概念，要素，分类及延伸领域进行的不断补充与完善。（2）发展时期：2012年至2016年，相关研究文献量迅速上升，处于发展时期。美国与中国的学者逐渐开始将心智模型的概念引入到具体产品设计过程中，研究更为精准地构建用户心智模型的方法，提出相应的设计策略并进行实例应用（3）沉淀时期：2016年至2020年处于沉淀时期，研究逐渐更加多元化，越来越重视应用实践的发展以及更为科学的测量方法和评价体系的建立。研究热点聚焦在界面设计、认知、用户体验、可用性研究等领域。重点关注界面设计研究的系统性和服务性，界面设计的可视化研究，用户研究，以及实验验证等领域。

2.研究重点

通过分析共被引文献可知，自2010年至今，心智模型在界面设计中的研究呈现波动增长的态势，研究机构主要集中在美国、中国、英国等地区，各国在多学科领域做出深入研究和探索。美国、英国相关机构的研究侧重于理论基础和试验研究，热点聚焦在认知、界面设计、用户体验等方面，保证了强调了研究的客观性，中国学者则是侧重在实际应用上，广泛应用在交互设计、信息检索、产品设计等相关领域，拓展了理论的应用领域，强调了应用价值。联合高频关键词以及聚类分析，归纳出以下三个研究重点：

（1）对心智模型理论的概念，要素，分类及延伸领域进行不断补充与完善，使理论更加全面且多元化;（2）通过实验证明在界面设计中心智模型研究应用的重要性，并且提出匹配用户心智模型的的设计策略，提升用户的使用体验;（3）推陈出新，针对界面设计领域，构建有效的用户心智模型的测量方法，不断研究新的评价方法，完善评价体系，通过科学严谨的分析，对相应优化前后的界面设计进行用户心智模型的测评，使用结论数据对比验证，从而证实优化有效。

3.探讨不足

（1）通过国家分析、机构分析、作者合作分析可以看出：各国与他国研究机构的合作较为松散，基本只在本国高校间交流，缺乏多领域跨学科的合作研究。（2）通过对共被引文献的研读可以看出：现有研究大都基于用户认知特征开展的宏观层面的心智信息研究，细化到界面信息架构，信息布局，信息表现等要素开展的用户微观心智模型的深入研究成果不多，未来的研究需进一步完善。（3）基于用户心智模型的界面设计评价方法还有待进一步研究。因为用户心智模型具有不稳定性，如新手用户和专家用户的心智模型就有显著差异，且随着学习使用理解，用户心智模型也发生了动态变化。目前评价体系的研究虽然是基于用户心智模型角度出发，但如何从动态视角进行精准评价还未找到合适的解决方式。

（二）研究展望

基于前文研究对心智模型在界面设计中的研究趋势进行展望：

1.拓展心智模型理论研究，促进学科交叉融合创新将是未来心智模型理论研究的重点趋势之一。从关键词分析中可以看出，“性能”“可视化”“运动图像”等对心智模型的匹配程度有一定影响，随着技术的不断突破，近年来逐渐有学者开始尝试将心智模型与AI、增强现实、虚拟现实等技術结合应用研究，例如北京理工大学的林一博士，通过心智模型的指导，逐步掌握用户行为逻辑和操作习惯，不断调整设计师模型，提出一套基于心智模型的虚拟现实与增强现实混合式移动导览系统[19]。且相关应用文献有增长趋势，可认为人工智能领域将会是未来心智模型应用研究中的重点领域之一。未来，设计师还需要潜心在不同领域中探索，结合心理学，计算机科学，工程学等，成为多学科融合型人才，进一步发展并完善心智模型理论的研究。

2.拓宽心智模型在界面设计中的应用策略，明确未来的研究重点，是从技术研究向创新设计应用研究的过渡。科学技术的创新刺激了心智模型的变异，从而产生出新的产品。例如触控交互、手势交互、语音交互等操作方式的创新对人机界面的设计产生明显的影响。界面设计创新，需从用户的心智模型角度出发设计，突破传统的概念形式，契合用户全新的认知特征、行为方式、情感需求进行迭代优化。例如全自动无人驾驶技术在智能汽车中的应用，驾驶方式的改变必然会带来人车关系的改变[20]。除技术研究外，还需着重考虑“人机共驾”时的用户体验，例如车载交互系统和人机界面设计的研究，提升界面的可用性和易用性，可以帮助用户更好地接受和适应无人驾驶汽车，增强驾驶者的接受度和信任感，从而正确引导用户依照系统提供的功能及服务，顺利完成目标。

3.构建有效的用户心智模型测量方法及评价体系是心智模型在界面设计中非常重要的一部分，其中将情感计算能力融入到评价体系中，应是未来心智模型研究重点趋势之一，为了满足用户多样化、智能化、个性化的需求，要上升到用户认知和情感层次进行探索。制订基于用户心智模型的指标体系，测量内容可细化到用户的价值标准，用户期望，认知结构，操作习惯，风格喜好，人脸表情等。构建情感意向和设计要素之间的映射关系，指导产品通过调整自身的反馈来适应人们的不同需求，帮助打破沟通屏障，形成类似人与人自然的交流交互体验。

结语

如今，心智模型在界面设计中的研究迎来了新的机遇。本文主要对国际范围内心智模型在界面设计中的研究文献进行了计量可视化分析，厘清现阶段的研究热点，探究未来的发展趋势，为后续研究起到一定的参考作用。但本研究还存在不足：（一）是研究仅选择了WOS核心数据库以及CNKI中收集的文献数据，研究结果有一定的局限性。（二）是CiteSpace无法对相同涵义的关键词智能合并，需要研究者自行整理归纳，可能会导致分析结果与实际有一些的偏差。期待后续的学者，能在现有研究的基础上实现更加全面精准的分析研究。