互联网+环境下虚拟现实产品用户感知评价研究

2022-08-18杨柳

苏州工艺美术职业技术学院学报 2022年2期

杨柳

虚拟空间相对于实体是存在于另一个世界中的空间，其是由一系列的数字代码为支撑存在于网络世界之中。空间在中国传统文化中早有提及，空间就像一个承载水的杯子，空间也可以是户外草坪中的一块地毯，空间的存在以界面为依托。而虚拟空间则以虚幻出的视觉要素为依托存在，在虚拟空间中，一切皆可由代码组成。虚拟空间不存在于现实世界之中，但可以模仿现实世界或者与现实世界形成交互关系。2015 年以来，虚拟现实技术逐渐发展成熟，目前，已经开发研究出多种产品，不仅应用于教育领域而且在游戏娱乐等商业领域快速发展。国内虚拟现实研究的热点主要在实验研究和教学研究两大领域；国外主要集中于学科教学领域、医学教育领域、计算机教学管理领域。总的来看，国内外的研究都局限于技术层面，针对用户对虚拟现实产品体验的大众评价与使用效果如何，尚有待深入研究。因此，本文深入挖掘网络文本，通过内容分析法研究大众群体对虚拟现实体验的感知评价以及情绪分析结果，探讨虚拟现实产品体验的优势与不足，并结合研究结果提出虚拟现实产品开发应关注城乡平衡发展、多层级情节内容设定以及注重服务质量提升等方面内容。

一、研究设计

（一）研究资料选取

微博是一个用户实现信息分享、交互传播的社交媒体平台，平台中的用户常以照片、文字、视频等形式记录并向外传递信息。微博成为大众获取信息，并进行发布信息、记录生活、信息互动的大型网络平台，平台中发布的内容具有评论真实，数量多，涵盖面广泛的特点与优势。根据2020 微博用户发展报告显示，2020 年9 月微博活跃用户规模达5.11 亿，用户群体加速年轻化，90 后、00 后占比近80%。根据HTC VIVE虚拟现实官博发布的《2019年上半年中国VR 市场调查》可知，虚拟现实的用户群体主要集中于1985 年以后出生的群体，这一用户群体特征和微博使用人群相一致。因此，研究选取微博文本资料为本次研究的样本。通过爬虫软件以“虚拟现实”“虚拟现实产品”“VR”等关键词进行采集，共得到近一千条微博。在对样本的初步筛选中，删除重复微博内容，删除字数在10 字以下的微博内容，删除用户昵称等无效内容后，优选文字较多的微博内容。经过对样本的筛选后，最终共得到567 条有效的微博内容。

（二）研究过程与方法

研究前期采用爬虫软件采集数据，后期综合应用ROST Content Mining 以及Nvivo 文本分析工具，对采集到的数据进行词云分析、高频词分析、情感分析以及语义分析等分析方法，得到大众群体对虚拟现实产品的感知评价结果，并根据分析结果，提出未来发展建议。

二、文本分析

（一）整体感知评价

1.词云分析

研究通过对筛选出的567 个文本材料进行词频统计，得出词频最多的虚拟现实教育体验的关键词，经过词频汇总，形成可视化的词云分析结果。（图1）

图1 虚拟现实体验词云

从图1 可以看出，“有趣”和“体验”是整个文本信息的重点，说明在虚拟现实产品中趣味性成为大众消费与关注的焦点，产品能否给用户带来趣味体验是当前关注的焦点。另一个焦点的关键词为“游戏”和“VR 游戏”，这体现出目前虚拟现实产品主要集中在游戏领域，这和我国当今VR 使用用户群体普遍年轻化有关。除此之外，“VR 眼镜”一词也备受关注，这也体现出在虚拟现实诸多装备产品中，VR 眼镜给用户带来了直接的认知冲击，VR眼镜的舒适度与评价极大地影响着消费者的体验。

2.高频词分析

为进一步深入了解大众对虚拟现实产品的感知评价，研究使用ROST Content Mining 6 对采集的数据进行高词频分析，共提取出151 个高频词汇。通过合并重复词，如“眼镜”“VR 眼镜”等词汇，最终得到147 个高频词汇。（表1）

表1 虚拟现实体验网络文本高频词汇

其中有17 个形容词排名靠前，如“有趣”“新奇”“好玩”“神秘”等，这些形容词是用户用来描述使用虚拟现实产品所带来的情感体验。由此可以看出，当下虚拟现实产品在情节开发时，注重情节拟定的新奇有趣，以此增强虚拟现实产品的娱乐性和沉浸体验。

另外，高频词汇中共有12 个名词表达了使用环境，如“电影院”“体验馆”“密室”“博物馆”“学校”“科技馆”等词语，表明当前虚拟现实产品体验主要应用于电影院、虚拟现实体验馆、博物馆、科技馆、学校等场所。大众从这些场馆中接触到虚拟现实产品，从词频统计看，娱乐休闲场所占据首位，其次的教育科普知识基地。排名最为靠前的是具有娱乐休闲功能的电影院以及虚拟现实体验馆，其次是寓教于乐的博物馆、科技馆等社会公共场所。由此可以看出，虚拟现实产品不仅仅只是应用于学校教学与科研中，因其能给大众带来“有趣新奇”的娱乐体验，已经逐渐为年轻群体所接受，愿意付费进行娱乐体验。这也成了推动虚拟现实产品走向市场的动力。

在147 个高频词汇中占据最多的是关于虚拟现实产品内容的描述，共计23 个。如“游戏”“VR游”“消防”“禁毒”“滑雪”“逃生”等词。体验的内容主要涵盖太空、党史、逃生技巧、驾驶体验、购物、安全、健康教育等方面。可以看出，虚拟现实产品内容的开发主要集中于现实生活中不易体验到的产品内容，比如环游太空、滑雪、逃生等内容，在现实生活中为时空所限不易体验到，而虚拟现实技术则可以通过跨时空的技术，使人体验到其中的乐趣。另外，虚拟现实产品开发的内容不仅只有娱乐，一些寓教于乐的产品内容也为大众所接受，比如“消防”“禁毒”“驾驶”“购物”等内容的高频词也排名较为靠前。这也从侧面反映出虚拟现实产品内容正在从娱乐向寓教于乐的方向转变。

在地理位置方面，对于虚拟现实的教育体验主要集中于上海、北京、武汉、苏州等城市。由此可以看出，虚拟现实产品的普及率还不是很高，当前主要集中在经济较为发达的城市，中小城市以及美丽乡村建设中的虚拟现实产品还有待发展。

在受众人群方面，除了用户大多是接受力与适应能力较强的年轻人外，用户人群还呈现出团队性，高频词中多次出现“朋友”“同学”“伙伴”等词，由此可见，虚拟现实产品中多人协作项目为用户所喜爱，团队合作完成项目更能够增强趣味性。

在时间阶段方面，高频词出现“疫情”“假期”等词语，由此可以看出虚拟现实产品不受地域限制的跨时空体验优势，在疫情等特殊时期是大众宅家娱乐运动的首选产品。假期是虚拟现实产品体验的热销时期，与虚拟现实产品消费人群年轻化相呼应。

（二）整体情感倾向分析

为更好地掌握受众群体对虚拟现实产品体验的评价情况，研究运用ROST（ROST Content Mining 6.0）软件对微博内容进行情感分析，通过文本分析所获的总体情绪分析结果如表2 所示。

表2 虚拟现实体验情感分析结果报表

本次共分析567 条文本内容，其中积极情绪内容440 条，占比77.6%；中性情绪35 条，占比6.17%；消极情绪占比92 条，占比16.32%。由此可以看出，受众群体对虚拟现实产品体验具有积极的心理情绪，其中得分占20 分以上的高度积极情绪占整体的32.63%，共计185 条。积极情绪中0-10分的共计140 条，占比24.69%。0-10 分的积极情绪共140 条，占比24.69%。

消极情绪中，得分-10-0 之间的消极情绪内容共计51 条，得分-20 以下的占14 条，占整体的2.47%。

为进一步分析受众群体对虚拟现实产品体验的具体感知评价，研究结合Nvivo 编码软件，对567条文本内容结合情绪分析结果分别对积极情绪、中性情绪和消极情绪三类情绪进行一级与二级编码，并对每个编码抽取若干原始评论语句，编码结果如表3 所示。

由表3 可以看出，对用户积极情绪影响较大的方面在于情节内容的设定上是大众平时不易接触到的内容，而现在则可以很便捷、可视化地展现出来。地域文化内容，游览、运动、购房等内容为大众所喜爱。另外，在虚拟现实世界中互动，多人协作的情节设定加强了现实中人际互动关系，这点可后期通过实验研究观测详细的数据结果。除了情节内容给用户带来的较高的积极影响外，VR 设备新奇的控制运动方式也给用户带来有趣的情感体验。

表3 虚拟现实产品体验编码表

在中性情绪方面，有用户感觉情节设计的较难，容易因情节设定不合理产生挫败感，无法完成最终的体验。此外，情节设计以第一人称的视角进行设计的沉浸感比第二人称更强。从用户的评价来看，目前情节内容虽然能够给用户带来较多的有趣体验，但情节开发并没有关注用户不同的接受程度，单一的设定并不能满足多种用户的体验需求。

在设备方面，用户希望能够在家就可以随时随地的体验VR，尤其是在疫情时期，使用VR 头戴设备、宅家运动成为用户的首选，但目前VR 头戴设备价格较高，不够亲民，这也从侧面凸显了目前虚拟现实产品还未普及，市场今后也将向普及化发展。在设备的使用方面，除了常见的VR 眼镜引起眩晕的问题之外，有用户感觉到眼睛与身体节奏的不协调，这一问题是目前设备开发中有待解决的问题。如何使虚拟现实设备与身体运动更好地融合将是未来设备研发的重要方向。

对消极情绪的研究更能够体现出目前虚拟现实产品体验中的缺点。在积极情绪的分析中，情节设定可以带给用户积极的情绪体验，但在消极情绪中，情节设定因为过于追求惊险刺激，反而给用户带来了消极的体验。另外，单一的情节设定也会导致用户感到无趣。可以看出，在诸多因素中，情节的设定如何是关系到用户情绪体验的关键。

除此之外，体验的消极情绪还来自线下商家提供的服务体验方面，主要来自商家提供的设备，使用说明指导过于复杂，提示过多，场地安全性不足等问题，线下服务环境的营造成为除情节设定之外影响用户体验的重要一环。