世代视角下智能手机界面美学设计对用户绩效的影响①

刘丽群（武汉大学 国家文化发展研究院，湖北 武汉 430072）

吴柯达（武汉大学 新闻与传播学院，湖北 武汉 430072）

一、超越情感：界面美学设计实用性探索

“美学”一词源自希腊语“aesthesis”，最初的含义为：“感官感受”。意大利文艺复兴时期著名建筑师阿尔伯蒂（Alberti）认为，美是实体之所以完整的必要属性，具有伟大而神圣的意义。美学设计是人机界面可视化的一项重要设计指标。界面美学设计通过字体、色彩、图形等视觉元素的组织达到视觉审美效果。在人机界面设计中，过往研究者通过可靠的实验证据证实了界面美学设计激发了用户积极情绪，彰显了美学设计在人机交互中的情感价值。但如果从实用主义角度出发，界面美学的情感价值并不能非常切实地证明界面之“美”是有用之“美”。因此，学者将目光转向界面美学设计实用性的探索。

1.界面美学设计与用户绩效的弱关系

卡茨（Katz）的研究发现，搜索引擎界面的美学设计对用户搜索正确率、完成时间等内在可用性指标都没有很显著的影响。中田-科尔迪奇和罗博（Nakarada-Kordic&Lobb）的研究发现，网站的美学设计引起的审美感知提高了用户心理韧性，即他们在放弃困难的搜索任务之前坚持更长的时间，但在搜索正确率、搜索效率等与任务绩效相关的核心指标上，审美并没有扮演重要角色。莫沙根（Moshagen）等人的研究发现，只有在可用性水平较低的界面中，美学设计才能够起到提高用户完成任务的效率。以上述结论为代表的前人研究均暗示了界面美学设计与用户绩效并不存在明显关联性，只能属于弱关系。然而这些研究也存在一定不足，即笼统地将用户视为了没有差别的群体，忽略了界面美学设计对某些特定人群的用户绩效产生较强作用效果的可能性。

2.人群差异：探究界面美学设计绩效作用的新视角

为了总结前人对于界面美学设计绩效作用的研究结果，泰尔施（Thielsch）等人采取荟萃分析方法，通过系统性的文献检索，梳理了前人25项研究，得到101项观测指标，总计3025名参与者的对应数据。数据分析结果显示，虽然界面美学设计总体上对用户绩效的影响作用很微弱，但却显示出高度的人群异质性，说明界面美学设计极有可能对某些特定人群的用户绩效产生较强作用。因此，有必要对用户的人群属性加以区分，比较美学设计在不同用户群组间的绩效作用差异。

二、用户界面信息加工的世代差异

世代是指以出生年代作为人群划分的方式。不同世代的数字技术用户由于社会经历、技术经验、生理功能等方面存在差异，表现出不同的数字技术使用能力。当前时代背景下，伴随互联网而成长的青年人、未接触过互联网的老年人是数字技术使用能力差异最明显的两个世代。本文根据王蕾的研究，将青年用户界定为80、90后伴随数字技术发展的Y世代用户。根据陈（Chan）等人对亚洲智能手机老年用户的划分，将老年用户界定为50岁以上，且50岁以前无互联网使用经验的数字技术使用者。

相对于青年用户，老年用户对界面信息的认知加工存在多方面的劣势：第一，他们在认知层面处理界面信息能力较差，可能会需要花费更多时间来获取、理解人机交互语言；第二，他们视觉感官功能衰退，经常看错、看漏界面信息；第三，他们知识结构单一，数字技术的使用经验有限，难以借助经验来增加对界面信息的理解；第四，老年用户多对技术抱有恐惧心理，对自己技术能力缺乏信心，因而在界面使用中过于保守、不愿意尝试，更容易被界面中复杂的信息吓倒，以至于出现使用障碍。

三、世代视角下界面美学设计对用户绩效的影响作用

1.秩序性、复杂性：界面美学设计的两因素

卡普兰和卡普兰（Kaplan&Kaplan）的环境偏好理论（Landscape preference theory）指出，自然环境、建筑环境等环境场域中，人们会受到直觉驱使对具有秩序性和复杂性的环境信息产生接触的兴趣。其中秩序性代表了环境信息的规则度和清晰度，复杂性则代表了环境信息的丰富度和翔实度。邓和普尔（Deng&Poole）建议可将可视化人机界面也视为一种人造环境，界面内容可视为环境信息；美学设计可通过提升界面秩序性、复杂性对人们产生审美吸引，故可将秩序性因素、复杂性因素作为界面美学设计的两项评价指标。复杂性因素指向两方面的界面特征：第一，视觉多样性，可以通过界面元素的类型丰富性（如文本、图形、链接）来衡量；第二，视觉丰富度，可以由文本数量、图形数量、界面链接数量来衡量。秩序性因素指向另外的界面特征：第一，界面中不同元素之间关系的规律性程度；第二，界面信息组织的逻辑性、清晰度和连贯性。

2.界面导航：反映用户绩效的关键指标

界面导航指的是通过在不同界面之间进行切换来寻找目标信息的过程。在数字技术的各种任务情境中，界面导航是人机交互最基础的操作，决定了用户是否能顺利完成技术任务。因此，界面导航绩效是最能反映用户绩效的关键指标之一。

基于ISO所提供的可用性测试标准(ENISO9241-11,1998)，过往研究主要采用了导航效用（Effectiveness）和导航效率（Efficiency）来测量导航绩效。效用指标代表了用户完成导航任务的成败；效率指标代表了完成导航任务的过程是否利落。效用指标采信于任务正确率变量的做法最为普遍；效率指标则较多地采信于完成时间、界面跳转次数。

3.美学设计对导航绩效影响的世代差异

老年用户、青年用户的界面信息加工行为存在巨大差异。因此，老年用户、青年用户受到界面美学设计影响的程度也可能具有差异。例如：复杂性可能会使老年用户产生认知负担，进而使导航受阻。但青年用户则能凭借更强的信息处理能力较好地应对这种认知负担。

本研究以智能手机这种人们使用频率最高的设备作为技术平台，提出四个研究问题如下：

Q1：智能手机人机交互中，界面美学设计的秩序性、复杂性如何影响老年用户的任务正确率？影响差异如何？

Q2：智能手机人机交互中，界面美学设计的秩序性、复杂性如何影响老年用户的任务完成时间？影响差异如何？

Q3：智能手机人机交互中，界面美学设计的秩序性、复杂性如何影响老年用户的界面跳转次数？影响差异如何？

Q4：智能手机人机交互中，界面美学设计的秩序性、复杂性对青年用户的影响如何？是否与老年用户有明显差异？

四、研究方法

1.总体设计

本研究采用因素型实验作为研究方法，具体采取了组内两因素、组间单因素（2x2x2）重复测量的设计。三个因素分别是：第一，秩序性因素，按照美学设计的秩序性程度分为高、低两水平；第二，复杂性因素，按照美学设计的复杂性程度分为高、低两水平。第三，世代因素，实验对象被划分为两个世代群组：老年组、青年组。该实验通过开展具有任务要求的智能手机任务测试来解答研究问题，两个组别接受的测试任务相同。

2.任务设计

实验中每位被试需完成4项界面任务测试，每位被试的任务要求一致（图1），但每项任务对应的界面美学设计有所不同。导航任务要求是按照指令通过界面导航查找关键词。每一项任务都设定了一个特殊的任务情境。例如：网上买火车票、网上订购书籍等。具体任务要求如下：被试需要在首页阅读并记忆一段导语，这段导语提供了与所办理事项相关的关键信息。例如：“火车票数量5张”“书籍数量2本”等。被试需要点击“开始”按钮进入页面1；页面1的内容是一道多项选择题，被试首先会读到一段做题指令，例如：“请选择您需要购买火车票的数量”。被试需要回忆首页提供的关键信息才能做出正确选择；页面2与页面1内容和做题要求相同；页面3的内容是两道单选题，做题要求类似。被试按照要求找到正确选项后点击“提交”即可结束一个任务。针对被试在完成任务过程中忘记关键信息的情况，每一页均设置了“返回”按钮，以便返回首页重新查看导语。实验开始前，收集了30名50岁以上老年用户，以及30名18-30岁青年人对任务设计的评价，确认了4项任务中的关键信息在记忆难度上没有差异。

图1 实验任务流程示意图

3.实验材料

导航绩效测试的实验材料是可交互电子原型，该原型采用AxureRP9软件进行设计，并输出为html格式文件。最终通过红米K40手机自带浏览器运行html文件进行呈现。电子原型由6项测试题组成，分别对应6项界面导航任务。其中前2道题属于预测试任务，后4项为正式任务。

4项正式任务所对应的原型界面的视觉外观美学设计，按照秩序性、复杂性指标的差异分为4种类型。1号任务原型界面为“低秩序低复杂型”（图2）；2号任务原型界面为“低秩序高复杂型”（图3）；3号任务原型界面为“高秩序低复杂型”（图4）；4号任务原型界面为“高秩序高复杂型”（图5）。界面美学设计参考了邓和普尔（Deng&Poole）对网站设计的秩序性、复杂性的美学设计指标的说明。四种美学设计风格的界面经由5名交互设计专家评议，确认了它们在秩序性、复杂性两个指标上与设计意图相符。

图2 低秩序低复杂界面原型

图3 低秩序高复杂界面原型

图4 高秩序低复杂界面原型

图5 高秩序高复杂界面原型

4.实验被试

实验被试在具有智能手机经验的人群中展开招募。其中老年组招募到42名志愿者参与测试，2人在参与实验过程中放弃，最终有效被试为40人。有效被试均具有较好的参与意愿。人群结构方面，男性16人，女性24人，年龄上50-59岁7人，60-64岁15人，65-69岁15人，70岁以上3人。文化程度上，初等教育及以下10人，中等教育18人，高等教育12人。参与者招募过程中注意了性别、年龄、文化程度属性的分配，最终参与实验的被试结构与社科院关于老年用户手机使用调查的抽样结构基本相符。青年组招募到45名志愿者参与实验，实验过程中有1人因个人原因放弃。最终获得有效被试44人。其中男性23人，女性21人，教育程度方面，高中1人，本科生30人，硕士研究生7人，博士研究生6人，年龄方面18-24岁33人，25-34岁9人，35-44岁2人。被试的抽样结构考虑到了性别、学历、年龄的多样性。

5.实验过程

实验选择在相对安静、不受干扰的环境中展开。首先，实验员对被试知会以下信息：实验意图、实验过程、实验材料的基本操作方式。接着，实验员记录被试基本信息。然后，被试首先完成2项预测试任务，这2项任务的绩效数据不予记录，目的是让被试熟悉任务过程。最后实验员引导被试完成4项正式任务。这4项任务都采用录屏方式记录操作过程。

由于被试会从先完成的任务中积攒任务经验，这种经验会提高他们后续任务的完成绩效，这种“学习”效果带来的绩效提升影响了测量结果的真实性。因此为了应对学习效果，实验一共设计了6种任务完成顺序（图6），任务完成顺序由实验员通过随机原则进行指定，尽量降低学习效果对实验结果造成的误差。

图6 任务完成顺序示意图（圆圈内为任务编号）

6.数据提取与分析

数据提取借助Windows10操作系统的自带播放软件来完成。通过该工具分析屏幕录像后，任务完成时间的秒数TI（Time）、界面跳转次数TC（Turning-Count）、操作失误数量EC（ErrorCount）3项数据被提取。

数据分析中，所获数据按照老年被试数据、青年被试数据分为两组。对两种数据都开展两因素重复测量多元方差分析（Doublyrepeated-measurement-MANOVA）及两因素重复测量方差分析（Doublyrepeated-measurementANOVA）。首先，确认秩序性OR（Order）与复杂性CO（Complexity）的交互效应在导航绩效3个指标的测量值TI、TC、EC是否存在影响差异；然后，确认OR与CO在这三项测量值是否存在交互作用。以上统计分析过程均在SPSS21软件中实现。

五、研究结果

1.老年组数据分析结果

老年组被试在四种不同界面美学设计类型中，完成导航任务的三项绩效指标测量数据（表1）。

表1 老年组不同界面美学设计类型的导航绩效数据（N=40）

经过两因素重复测量多元方差分析发现（表2），在三项绩效指标因变量上，至少有一项存在OR与CO的交互具有显著性（Wilk’sλ=0.675, F（1,39）=5.941, p=0.002＜0.05, 偏 η2=0.325）。至少有一项OR存在主效应（Wilk’sλ=0.777, F（1,39）=3.54，p=0.024＜0.05, 偏 η2=0.223）、至少有一项 CO 存在 主 效 应（Wilk’sλ=0.336, F（1,39）=24.423,p=0.000＜0.05, 偏 η2=0.664）。

表2 两因素重复测量多元方差分析的多变数检定

因此，进一步分别检验三项因变量指标中，OR与CO的交互作用显著性如何。这一分析过程采用了Bonferroni 矫正，达到p＜0.016的项目才被认为具有显著性。分析结果显示，在TI这项指标上OR与CO的交互具有显著性（F（1,39）=7.519，p=0.009＜0.016,偏η2=0.162）；在TC这项指标上，OR与CO的交互也具有显著性（F（1,39）=14.249，p=0.001＜0.016,偏 η2=0.268）； 在 EC 这 项 指 标上，OR与CO的交互不显著（F（1,39）=0.276，p=0.603＞0.016,偏 η2=0.007）。

由于在EC上OR与CO的交互作用不显著，因此进行主效应检验。分析结果发现，OR对EC的主效应具有显著性（F（1,39）=0.276，p=0.044＜0.05,偏η2=0.100）。低OR的EC（M1=1.513）比高OR的EC（M2=1.088）多出0.425次；CO对EC的主效应具有显著性（F（1,39）=18.749，p=0.000＜0.05,偏η2=0.325）。高CO的EC（M2=1.688）比低CO的EC（M1=0.913）多出0.775次。

由于在TI上，OR与CO的交互作用具有显著性（图7），因此分析OR和CO在TI上的简单效应。OR的简单效应为：当CO较低时，高OR（M2=58.075）比低OR（M1=76.150）的TI少18.075秒，这种差异具有显著性（F（1,39）=13.588，p=0.001＜0.05,偏η2=0.001）。当CO较高时，高OR（M2=95.100）比低OR（M1=91.325）的TI少3.775秒，这种差异不具有显著性（F（1,39）=0.324，p=0.572＞0.05,偏η2=0.008）。CO的简单效应：当OR较低时，低CO（M1=76.150）比高 CO（M2=91.325）的TI少15.175秒，这种差异具有显著性（F（1,39）=7.587，p=0.009＜0.05,偏 η2=0.163）；当OR 较 高 时， 低CO（M1=58.075） 比 高 CO（M2=95.100） 的 TI少37.025秒。这种差异也具有显著性（F（1,39）=46.003，p=0.000＜0.05,偏 η2=0.541）。

图7 秩序性和复杂性在完成时间（TI）上的交互效应

由于在TC上，OR与CO的交互具有显著性（图8）。因此分析OR和CO在TC上的简单效应。OR的简单效应检验发现，当CO较低时，低OR（M1=6.900）比高OR（M2=5.000）的TC多1.900次，这种差异具有显著性（F（1,39）=7.414，p=0.010＜0.05,偏 η2=0.160）。 当 CO 较 高 时， 低OR（M1=6.450）比高OR（M2=7.950）的TC多1.500次，但是这种差异不显著（F（1,39）=3.790，p=0.059＜0.05,偏η2=0.089）。CO的简单效应检验发现，当OR较低时, 低CO（M1=6.900）比高CO（M2=6.450）的TC少0.450次，但这种差异不显著（F（1,39）=0.389，p=0.536＞0.05,偏η2=0.010）；当OR较高时，低CO（M1=5.000）比高CO（M2=7.950）的TC少2.95次，这项差异具有显著性（F（1,39）=26.113，p=0.000＞0.05,偏 η2=0.401）。

图8 秩序性和复杂性在跳转次数（TC）上的交互效应

综合以上结果可得知，老年组的失误数量上，秩序性与复杂性不存在交互效应。秩序性会使失误数量明显下降、复杂性会使失误数量明显提升。研究问题Q1得到解答。

在完成时间上，秩序性与复杂性存在交互效应。复杂性较低时，秩序性能够显著降低完成时间，提高了导航效率；但复杂性较高时，秩序性无法显著降低完成时间。秩序性较低时，复杂性使完成时间显著增加，降低了导航效率；秩序性较高时，复杂性也会使完成时间显著增加，但是增加幅度更小。研究问题Q2得到解答。

在跳转次数上，秩序性与复杂性存在交互效应。这种效应表现为：复杂性较低时，秩序性能够显著降低跳转次数，提高了导航效率；但复杂性较高时，秩序性无法显著降低跳转次数。秩序性较低时，复杂性会增加跳转次数，但是效果不显著；秩序性较高时，复杂性会显著增加跳转次数。研究问题Q3得到解答。

2.青年组数据分析结果

青年组在四种不同界面美学设计类型中，导航绩效指标数据的描述性统计见表3。

表3 青年组不同界面美学设计类型的导航绩效数据（N=44）

两因素重复测量多元方差分析发现（表4），在三个导航绩效指标上，OR与CO均不存在交互效应（Wilk’sλ=0.857, F（1,43）=2.284, p=0.093＞0.05,偏η2=0.143）。在三个导航绩效指标上，OR的主效 应 不 显 著（Wilk’sλ=0.902, F（1,43）=1.481，p=0.234＞0.05, 偏 η2=0.098）、CO 的 主 效 应 具有 显 著 性（Wilk’sλ=0.315, F（1,43）=29.687,p=0.000＜0.05, 偏 η2=0.685）。

表4 两因素重复测量多元方差分析的多变数检定

由于OR与CO在3个因变量上的交互效应不显著，同时OR在3个因变量指标上的主效应也不显著，所以仅针对CO进行3个因变量指标上的主效应分析。分析结果发现，CO对EC的主效应具有显著性（F（1,43）=5.166，p=0.028＜0.05,偏 η2=0.107）。其中CO较高时EC（M1=0.909）比CO较低时的 EC（M2=0.477）多0.432；CO对TI的主效应具有显著性（F（1,43）=58.039，p=0.000＜0.05,偏η2=0.574）。CO较高时的TI（M2=44.068）比CO较低时的TI（M1=31.648）高12.42。CO对TC的主效应不显著（F（1,43）=1.684，p=0.201＞0.05,偏η2=0.038）。

以上分析的结果说明，对于青年用户而言，秩序性与复杂性在导航绩效的三项指标上均不存在交互作用。界面秩序性不影响导航绩效，但是复杂性对导航绩效存在影响。复杂性会增加导航失误、延长任务完成时间，但不会影响界面跳转数量。研究问题Q4得到解答。

六、研究发现与讨论

老年用户群组中，美学设计对导航绩效存在两个方面影响：第一，复杂性会使导航绩效显著降低，而秩序性能够有效提升导航绩效；第二，复杂性调节了秩序性的作用。老年用户和青年人群组的差异表现在以下三个方面。第一，美学设计的秩序性能够提升老年用户的界面导航绩效，但是对青年用户的界面导航帮助不大。第二，相比青年用户，美学设计的复杂性对老年用户导航绩效的冲击更大。

莱文斯和菲尔普斯（Levens & Phelps）的研究发现界面秩序性使人们感到愉悦，能够促使人们提高认知层面处理信息的效率，解释了为什么界面秩序性提高了老年人导航绩效。范谢克和凌（Van Schaik &Ling）的研究证实，条理化越高的界面中，用户对界面目标信息视觉搜索的速度越快。秩序性与界面元素的安排条理化高度相关，因此他们的研究从另一个角度解释了为什么秩序性提高了老年用户的导航绩效。班杜拉和亚当斯（Bandura & Adams）的研究证实信息过多会增加人们的认知成本，产生“信息超载”现象，降低了认知水平。这解释了为什么复杂性会使老年用户的导航绩效下降；同时也解释了在复杂性较高的情况下，为什么秩序性无法有效提高老年用户的导航绩效。

发生意外情况时，人们必须能够适应情境的变化，灵活地转换认知加工策略，才能做出正确决策。这种认知能力被称为“认知灵活性”。克雷和埃平格（Kray& Eppinger）的研究发现，老年人的认知灵活性显著低于青年人。他们会倾向于采取相对陈旧的惯性思维去理解界面信息，更适应常规性的界面元素安排，难以应对创意性的信息组织形式，以至于对界面秩序性有较高依赖。这解释了为什么秩序性能够显著提高老年用户的导航绩效，但对青年用户的作用却不明显。

本研究给智能手机应用程序界面的美学设计带来了三项启示。第一，面向老年用户的界面美学设计需使界面外观尽量简洁、保持秩序感。且保持界面视觉简洁性比秩序性更重要。第二，相比青年人，老年用户的用户绩效更容易受到界面美学设计的影响。美学设计应作为一种老年用户的信息无障碍指标受到行业关注。第三，任务绩效在功能型应用中是比视觉吸引力更重要的评价指标，因此相对于娱乐型应用而言，功能型应用的界面美学设计应更加警惕复杂性对各年龄段用户绩效的负面影响，尽量保持界面信息安排的简洁性。

七、结语

通过对不同世代用户的群组实验，本研究证实了美学设计对老年用户的用户绩效产生了更为明显的影响效果，并且秩序性的“美”与复杂性的“美”影响作用是相反的。秩序性的“美”提升了老年用户的用户绩效，证实了“美”不仅具有情感价值，也具有实用价值。复杂性的“美”降低了老年用户的用户绩效，说明人机交互中“美”的作用不一定是积极的，即“美”的作用存在着两面性。秩序性的“美”与复杂性的“美”彼此之间在绩效作用上又存在相互制约，说明界面之“美”的作用机制具有内在的结构复杂性。本研究尚存一定不足，用户的元动机状态与他们受到界面美学设计影响的程度有关。本实验未对参与者的元动机状态这项因素加以控制，使结论具有一定偏差。心理学家威特金（Witkin）等人提出人群中存在两种认知风格，即“场独立型”风格（Field-independency）、“场依存型”风格（Field-dependency）。认知风格决定了人们如何获取信息。未来的研究可以进一步探索两种认知风格的老年用户，在技术使用绩效上如何不同地受到美学设计的影响。