車載資訊系統介面設計與研究 UF 2015 文集心得 HPX77 蔡明哲 悠識 首席體驗架構師 2015/11/27
Text Mining + 人工判讀
來源: – 64 個來源:5 個學術+59 個業界
– 企業設計部門官網:汎亞技術中心、三星、Google、微軟等
– Donews、36Kr、cnBeta、極客公園 (媒體)
– 萬方數據中心 (學術)
– Elsevier 學術資訊檢索系統 (學術)
作法 – 收集最近5年內發表的可穿戴設計研究資訊
– 關鍵詞編碼,加權(穿戴式) ,計算頻率,萃取關鍵
– 獲取 1842 個條目
分析結果:汽車可穿戴研究 8 個熱點
1. 活動追踪和監測 向駕駛、品牌、授權、控制、支付等應用
2. 與大數據、物聯網及人體學科結合 向人格化、趣味化、自然互動等方向發展。
3. 模仿其他領域(如手機) 發展獨立功能及特色互動
4. 兩種方式: – 基於人體可穿戴的思路, 將汽車視作“穿戴”的主體,打造各
種追踪和監測功能應用
– 將人體可穿戴與汽車系統整合。覆蓋所有可能媒介,如視覺顯示(眼鏡、頭盔,前檔等)、服裝、手環、腳剎、手錶、腳環、鞋、項鍊、戒指等等
5. 獨特的場景特性 – 主任務(駕駛)與次任務(娛樂,溝通等)之間的平衡
– 密閉空間內,變化性小群體的溝通問題
6. 可穿戴設計在醫療和健康領域具有優勢。可能影響駕駛情境中的人機工程學變革
7. 尖端材料技術 (如記憶材料、智能纖維) 會影響設計範疇的延展
8. 與機器人設計交集,例如:人體數據採集,外骨骼機器人、無人駕駛、車載機器人等
分析結果:汽車可穿戴研究 8 個熱點
研究規劃
語意分析:分成 內容、傾向和程度
1. 內容:專家評估,分類用戶描述的問題
2. 傾向:漢語語法著作《馬氏文通》中漢語口語研究的成果 (10 名語言學專家對研究材料進行 正向負向評價)
3. 程度:基於程度副詞研究,並結合心理學研究中語言心理度量的相關研究,建立漢語程度副詞分級表(心理感受強弱程度)。
稍,稍稍,稍微 最,最為,太
研究規劃
• 在駕駛模擬器上構建自主駕駛 和無人駕駛兩個情境
• 30 名用户(男女各 15 人,已經具備合格駕駛經驗)
• 駕駛任務:基本駕駛及娛樂/訊息等方面的任務
主要任務:加減速、避撞、轉向
次級任務:使用音樂播放器和接聽電話
• Think Aloud:用戶一邊操作,一邊報告心理感受
• 駕駛完成後,給用戶 3-5 分鐘自由陳述的時間
• 蒐集紀錄所有用戶語言描述,作為口語分析基礎
研究發現
主要任務:
1. 轉向/避撞:自主駕駛的體驗優於無人駕駛 (不信任無人駕駛)
2. 加減速:自主駕駛跟無人駕駛的信任沒有差別
次級任務:
打電話、聽音樂或操控導航,無人駕駛的正向評價是自主駕駛的16 倍,明顯優於自主駕駛
研究及設計流程
研究設計
背景知識整理
類比分析 (以手機設計為例)
招募與訪談 (8位高級車車主) – 訪談結構:1. 購車資訊與生活狀況;2. 談車內車載系統的使用情
況與材質和色彩;3. 詢問內飾與車載系統協調性的核心問題。
– 訪談時間 20-30 分鐘
設計歸納: – 全皮料環境
– 延伸連接螢幕的實體按鍵