| 标题 | 眼动技术在信息检索优化中的应用研究 |
| 范文 | 倪华 王秀红
摘要：随着信息社会的发展，信息检索面临着冗余的问题，大量无序的检索结果加大了用户获得有效信息的难度，降低了效率。文章通过将基于眼动技术的阅读实验指标加入到研究信息检索的优化过程，构建了基于眼动指标的检索结果排序赋分方法，增加了现有信息检索的用户数据来源维度，优化了检索结果排序的算法体系，能够更好的促进信息检索系统的发展。 关键词：眼动；信息检索；优化；应用 一、引言 随着现代信息网络的迅猛发展，信息的检索在人们获取信息的途径中占到了主要的地位。同时，随着信息的日益增多，用户在进行检索时往往遇到检索结果内存在大量没有用或者不关联的信息。例如实用百度搜索引擎搜索关键词“苹果”，其相关结果约100，000，000个，在首界面中包含苹果公司的股票信息，计算机公司苹果的官方网站，苹果的制作方法，苹果的营养成分以及电影等许多杂乱信息，影响了用户体验和信息获取的效率。为了改善用户对搜索的体验，提高用户获得所需要检索结果的效率，并设计出具有更好交互性能的检索系统是目前十分重要的研究方向。 国内外目前研究用户信息搜寻行为最常用的方法是基于点击日志分析法，通过分析大量的历史点击数据记录或查询日志，从而发现用户在搜索过程中的一般行为特征及其规律特性。但是，虽然能有助于了解用户的某些行为习惯，但是很难进行用户的特征识别，同时日志文件的更新频率不是即时的，不能准确的反映用户的真实意图以及内在的心理特征和行为特征。眼动技术的出现，为信息检索研究提供了新的途径，它提供了实施更新的数据集以及直观的可视化工具，使研究方法得到有效的补充。 二、眼动数据的产生与记录 眼动记录的实现主要借助于实验的方法，原理上，通过眼动设备加工来自红外线眼球摄像机所记录的视频信息，从而识别和确定瞳孔中心和眼角膜反射点之间的距离变化。通过测量这些点的x轴和y轴方向的向量距离，得到各个注视点的坐标，从而获得眼动的精确值，从而得到实现追踪的完整过程。目前的实验设备主要是非侵入式眼动仪，采用外部显示的模式，不干扰读者的阅读，从而数据的获取更加易用和准确。由于是非侵入式的眼动设备进行实验，受测者无需佩戴头盔，配戴眼镜，这样可以允许较大的头动范围。 同时，基于瞳孔漂移补偿算法能保证容许较大的光线差别，同时适合明亮时瞳空和黑暗时瞳孔追踪。设备高效的双眼追踪可研究受测者的单只眼动情况，在不同的环境光条件和较大的头部运动条件下仍然可保证稳定追踪性能。 实验的一般步骤如下： 1. 实验前，完成实验设备的架设工作，邀请受测者填写测前问卷，用来了解受测者的阅读和检索习惯等，为后期实验结果的处理做准备。 2. 实验为受测者逐一进行实验，每一位受测者单个进行实验。实验时的坐姿注意保持，适当注意身体与屏幕的距离。妥善安放受测者的手机等个人物品，既不打扰试验运行也保障受测者的个人物品不会丢失。 3. 调整受测者的坐姿使受测者达到舒适的程度，调整椅子距离屏幕的距离，使得受测者与屏幕的距离为一个设备可以接纳的固定值，采用九点定标法，对受测者的视线进行校准，保证定标结果显示良好。 4. 在实验准备工作进行结束后，在经过受试者同意并确认实验的有关要求了解的情况下正式开展实验。实验中，被测者逐一阅览实验材料，实验将持续进行，直到试验结束后，测试界面跳回到初始界面。 5. 试验完成后，进行数据保存，被试者的身份信息将会被匿去，发放实验津贴给参与实验的被测人员，后期开展实验数据的分析。 三、通过分析眼动数据得到检索优化指标 兴趣区（Area of Interest，AOI）是对实验材料画出的特定区域，用来表达被测者在某一区域内的眼动表现。 眼动实验记录的主要指标主要由关注度指标和操作性指标两种指标构成。 关注度是指界面上兴趣区（AOI）对于用户的吸引力的大小。 操作性是指界面上的兴趣区对用户使用绩效的影响。 通过将阅读领域中眼动研究指标选择的相关文献，结合实验的实际数据表现，信息检索分析过程中采用的基于眼动的行为数据有平均访问时间、平均注视次数和瞳孔直径比作为衡量某条检索结果的用户兴趣度值是十分合理的。 （一）用户访问时间（T） 人类视觉的主要信息都是从注视的场景中获得的，访问是指一段从首个注视点出现在兴趣区到下一个注视点移出兴趣区的这段总时间。 （二）用户注视次数（C） 注视是指眼睛相对同步在相对稳定的状態下一段时间内（通常是80～200毫秒），个体眼球停留在某一个点。当眼球对注视的内容加工结束时，则出现眼跳，开始下一次注视。注视的次数反映了被测试者的信息加工熟练程度、加工策略以及阅读材料对受测者的难易程度，该参数是估计用户兴趣度的最好的行为指标之一。 （三）瞳孔直径比（E） 有研究表明，瞳孔直径与情绪、动机和态度有关。瞳孔大小变化在一定程度上反映了人的心理活动情况，如心负荷、语言加工。瞳孔扩大是心理努力的敏感指标。读书入迷的人和对某些事物感到浓厚兴趣的人，他们的瞳孔都会不同程度地放大。将用户在某一检索结果内所有注视的瞳孔直径的平均值作为平均瞳孔直径。 四、眼动研究数据在检索结果优化中的应用 眼动数据是用户在实验的过程中记录的大量信息，为了便于宏观计量，一般眼动仪提供了两种数据的表现形式：直观的数据热点图和实时记录的数值记录。 数据热点图是系统经过计算的本次实验所记录的信息的直观表达，如图1和图2所示。该图可以直观反映被测者凝视时间最长的部分，深颜色的红色则表示被测者在阅读过程中关注的部分，浅色的绿色代表注视时间较短的部分，两种颜色之间过渡的颜色表示被测者关注点以外的其他视觉停留点。 实时记录的数据在实验结束后，由研究者从系统后台进行数据导出，经过数据的整理和计算，最后得出的数据，通过预先设定程序，系统也可以通过自身进行实时运算。 五、结论与启示 根据数据集，可以得出眼动在信息检索排序过程中的排序得分算法： Rankscore（eye）=T×WeightT+C×WeightC+E×WeightE（公式1） 其中weight为相关指标的权重值。 从科研角度分析，瞳孔直径比（E）是无量纲数，而平均访问时间（T）、平均注视次数（C）是有量纲量，在进行统一的权重计算时，不能直接进入公式1的计算。进而，要对平均访问时间（T）、平均注视次数（C）进行归一化处理，将其统一转化为无量纲量。将平均访问时间（T）转化为该检索结果中用户平均访问时间与该用户被记录的所有检索结果平均访问时间之比T；将平均注视次数（C）转化为该检索结果中用户平均注视次数与该用户被记录的所有检索结果平均注视次数之比C。 Rankscore′×WeightT+C′×WeightC+E×WeightE（公式2） 总体而言，在创新性方面，本指标体系的构建是基于实验得出的量化的，实时的反馈数据，相较于传统的基于对用户的半结构化访谈，观察记录或问卷等形式得出的检索排序指标，基于实验的检索结果兴趣度表征指标体系能够有效的补充其存在的不足，在如今信息日益膨胀的整体信息环境下，基于用户的个性化检索定制有着重要的意义。 可行性方面，随着科技的不断进步，用户生理信息的采集愈发方便和高效，尤其是对眼球的识别以及虹膜识别技术已经十分成熟。针对移动设备的眼动实验设备也愈发小型化和轻型化。用户在非实验条件下信息检索过程中的信息也能被捕捉和采集从而进行汇总分析并加以优化和完善，信息技术的进步为信息获得者带来的效率改善将得到极大的提升，故而本研究有着一定的前瞻性。 参考文献： [1]许鑫，曹阳.基于眼动追踪实验的高校图书馆门户网站网页设计研究[J].大学图书馆学报，2017（03）. [2]王婷婷.大学生对招聘网页注意偏好的眼动研究[D].鲁东大学，2017. [3]王秀红，袁银池.阅读行为眼动研究知识图谱分析[J].图书情报研究，2016（02）. [4]周健.信息界面视觉刺激的用户行为模式研究[D].东南大学，2016. [5]袁银池.用户专利文献阅读兴趣拓扑研究及在主动推送微服务中的应用[D].江苏大学，2016. [6]张文雅.基于可读性的信息检索模型研究[D].天津大学，2016. [7]陈永强.基于眼动和主题模型的个性化实时查询扩展模型的研究[D].天津大学，2016. [8]卢万譞.基于眼动跟踪的网络搜索行为分析与预测[D].北京理工大学，2015. [9]花妍.具有语义一致性的跨模态关联学习与信息检索[D].北京邮电大学，2015. [10]李娜.中学生多媒体浏览行为的眼动实验研究[D].宁波大學，2015. [11]胡伟.大学生多媒体阅读中检索行为的眼动实验研究[D].宁波大学，2015. [12]王宇，张云秋.探索式搜索行为的眼动研究[J].图书情报工作，2014（11）. [13]郭一超.基于眼动追踪技术的区域显著性评估方法研究[D].北京交通大学，2014. [14]徐贲.CNKI文献关联推荐用户选择行为的实验研究[D].浙江师范大学，2011. [15]蒋波，章菁华.1980～2009年国内眼动研究的文献计量分析[J].心理科学，2011（01）. [16]李晓丽，黄敏，莫冰.视线跟踪法——网络用户信息行为研究的新方法[J].图书馆理论与实践，2009（08）. （作者单位：江苏大学科技信息研究所） |
| 随便看 |
|
科学优质学术资源、百科知识分享平台，免费提供知识科普、生活经验分享、中外学术论文、各类范文、学术文献、教学资料、学术期刊、会议、报纸、杂志、工具书等各类资源检索、在线阅读和软件app下载服务。