增强现实可用性评估：一项神经信息系统研究

摘要

本研究提出了一种实验范式 a 结合主观与客观评估的可用性测试。客观评估采用神经信息系统（NeuroIS）方法，主观评估采用可用性问卷和美国国家航空航天局任务负荷指数（NASA-TLX）量表。

摘要

本研究提出了一种针对管理信息系统（MIS）中新兴技术可用性测试的实验范式。该可用性测试包含主观评价与客观评价两部分。在主观评价方面，采用了可用性问卷和NASA-TLX量表；在客观评价方面，应用了神经信息系统（NeuroIS）的方法。从NeuroIS的视角出发，本研究采用便携式功能性近红外光谱技术（fNIRS）与眼动追踪眼镜进行多模态测量，解决了认知神经科学技术在真实行为实验中生态效度不足的问题。本研究以物联网（IoT）集成的增强现实（AR）技术作为实验对象。通过比较两种信息搜索模式（AR与网站）在神经影像数据、生理数据、可用性问卷以及NASA-TLX量表数据上的差异，发现消费者在决策过程中使用AR进行信息搜索时，效率更高且认知负荷更低。可用性实验结果表明，AR作为零售领域的一种新兴技术，能够有效提升消费者体验并增强其购买意愿。本研究结合主观与客观评价的实验范式，可广泛应用于增强现实、虚拟现实、人工智能、可穿戴技术、机器人技术及大数据等新兴技术的可用性测试，为采用新兴技术的人机交互用户体验提供了切实可行的实验解决方案。

引言

以增强现实、虚拟现实、人工智能、可穿戴技术、机器人技术和大数据这六种与消费者密切互动的前沿技术，正在重塑许多消费者行为的理论模型¹。增强现实（AR）是一种能够提升消费者体验并提高消费者满意度的新兴技术。它将文本信息、图像、视频及其他虚拟元素叠加到真实场景中，实现虚实融合，从而通过解释、引导、评估和预测等方式增强现实世界中的信息²。AR 提供了一种全新的人机交互方式，为消费者创造了沉浸式的购物体验，并推动了多种应用的发展^3,4。然而，消费者对 AR 服务的接受程度仍然较低，因此许多企业在采用 AR 技术方面持谨慎态度^5,6。技术接受模型（TAM）被广泛用于解释和预测新技术的采纳行为^7,8。根据 TAM 模型，消费者对新技术的采纳意愿在很大程度上取决于其可用性⁹。因此，从 TAM 的视角来看，消费者对 AR 服务接受缓慢的一个可能解释是新技术的可用性问题，这凸显了在购物过程中评估 AR 可用性的必要性¹⁰

方案

本研究遵循赫尔辛基宣言的原则进行。所有参与者均被告知实验的目的和安全性，并在参与前签署了知情同意书。本研究已获得江苏科技大学机构审查委员会的批准。

1. 实验步骤

1. 实验准备
   1. 向参与者说明知情同意书内容，并请其签署同意书。
   2. 对参与者进行色觉测试，确认其具有正常的颜色辨别能力。
   3. 向参与者展示30个矿泉水品牌，请其选出熟悉的品牌，以确保其对实验中使用的矿泉水品牌不熟悉。
   4. 向参与者介绍实验流程。
   5. 使用与本研究不同的矿泉水品牌对参与者进行预实验，确保其熟悉增强现实（AR）和网站操作。
   6. 指导A组每位参与者先进行AR实验，再进行网站实验；指导B组每位参与者先进行网站实验，再进行AR实验。
2. 佩戴仪器
   1. fNIRS探头
      1. 使用皮肤准备凝胶清洁参与者前额皮肤（参见材料表）。
      2. 在出汗较多的情况下，用塑料薄膜包裹探头（参见材料表），并使用黑色头带根据国际10-20系统将探头固定在FP1和FP2位置⁴⁵。使用黑色头巾覆盖探头，以避免环境光干扰并提高信号质量。

结果

本研究的代表性结果包括可用性问卷结果、眼动追踪数据分析、NASA-TLX量表数据、fNIRS数据分析以及动态认知负荷变化。对于可用性问卷结果、眼动追踪数据分析、NASA-TLX量表数据和fNIRS数据分析，均进行了正态性检验和差异性检验。针对动态认知负荷变化，本研究选取了一名受试者的fNIRS和眼动追踪数据，以展示多模态测量方法的有效性。

可用性问卷结果
可用性问卷中的各项指标均未遵循正态分布（表 2）。对可用性问卷中增强现实（AR）和网站的可靠性进行了检验，Cronbach's alpha 系数被认为可接受（Cronbach's alpha = 0.974）。

表2：可用性问卷的正态性检验。 可用性问卷中的各项均不服从正态分布。数据采用Wilcoxon符号秩检验进行分析。

讨论

实验方案中的关键步骤
在实验过程中，为确保结果的可靠性，采取了多个关键步骤。首先，排除了对实验所用矿泉水品牌熟悉的受试者，因为这些受试者可能会基于其品牌知识进行任务判断。其次，受试者在正式实验前完成了一次使用其他品牌矿泉水的预实验，以确保其熟悉增强现实（AR）系统和网站操作。第三，在佩戴功能性近红外光谱（fNIRS）探头时，使用黑色头巾覆盖探头，以避免环境光干扰并提高信号质量。第四，佩戴隐形眼镜的受试者不得使用彩色或其他可能改变瞳孔或虹膜外观的镜片。第五，在正式实验开始前，要求受试者在椅子上保持舒适坐姿，静息 2 分钟以采集基线数据，该数据将用于fNIRS数据的基线校正⁴⁷。

修改与故障排除
本研究提出的实验范式可拓展至实际的商业应用。将认知神经科学方法应用于商业问题时，最大的挑战在于生态效度^48,49。采用移动脑/体成像技术的.......

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
AR 引擎	Unity Technologies	2020.3.1	AR 开发平台
AR 软件开发工具包	PTC	Vuforia Engine 9.8.5	AR 开发工具包
眼动仪（眼动追踪眼镜）	SMI, Germany	SMI ETG	头戴式眼动追踪 系统
眼动仪记录软件	SMI, Germany	iViewETG 软件	眼动仪记录软件
fNIRS 探头	Artinis Medical Systems BV, Netherlands	Artinis PortaLite	光源：发光二极管 波长：标准标称值 760 和 850 nm
fNIRS 软件	Artinis Medical Systems BV, Netherlands	OxySoft 3.2.70	fNIRS 数据记录与分析软件
矿泉水	Groupe Danone	Badoit	AR 条件下的实验材料   容量：330 ml 价格：6
矿泉水	Nestlé	Acqua Panna	网站条件下的实验材料 容量：250 ml 价格：5.4
皮肤准备凝胶	Weaver and Company	Nuprep	清洁受试者前额皮肤
智能手机	Xiaomi	Redmi K30 Ultra	基于智能手机的 AR 应用程序和网站