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基于面部識別和PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用戶滿意度評估
更新時間:2024-08-28   點擊次數(shù):314次

在數(shù)字時代,資訊的傳播和互動主要是通過各種軟件的用戶界面進行。用戶滿意度是迭代優(yōu)化軟件界面設(shè)計的重要參考。

 

如何更好地測量用戶滿意度?

越來越多的用戶體驗研究開始探索從傳統(tǒng)主觀評價到更加全面客觀的評估方法的轉(zhuǎn)變。

 

本文介紹來自南京理工大學(xué)和深圳科技大學(xué)的研究團隊的最新研究成果,了解他們?nèi)绾螌⒚娌孔R別技術(shù)與PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,構(gòu)建出一個綜合的用戶滿意度測量模型,從而擴大用戶界面滿意度評估方法的范圍,增強測量的客觀性及傳統(tǒng)評估技術(shù)的效率(Li et al., 2024)。

 

如何評估用戶滿意度?

用戶滿意度的概念最早是由美國學(xué)者R.N. Cardozo1965年提出的,指客戶在獲得商品和服務(wù)時達到或超過預(yù)期的心理狀態(tài)。增強的用戶滿意度與改善的用戶體驗相關(guān)。在數(shù)字時代,資訊的傳播和互動主要是通過各種軟件的用戶界面進行,因此,用戶從界面中獲得的滿意度在信息交互過程中起著至關(guān)重要的作用,是優(yōu)化和完善軟件及相關(guān)產(chǎn)品的關(guān)鍵因素。

 

用戶界面滿意度的評估方法多種多樣,多以主觀評價為主,包括德爾菲法、問卷調(diào)查、訪談?wù){(diào)查和有聲思維法等。這些收集用戶主觀和經(jīng)驗數(shù)據(jù)的方法是用戶滿意度評估的基礎(chǔ)。然而,依賴主觀評價可能會產(chǎn)生準(zhǔn)確性與客觀性不足的問題。

 

一些研究開始通過結(jié)合客觀的行為分析、生理測量以及計算機算法的方法來輔助主觀評價。利用可用性測試的基礎(chǔ),客觀行為分析已經(jīng)成為評估軟件界面滿意度的流行方法。腦電測量、眼動追蹤面部識別技術(shù)也廣泛用于評估界面滿意度。而隨著計算機算法的快速發(fā)展,基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用戶滿意度的預(yù)測模型開始逐漸被應(yīng)用于用戶界面研究。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法能夠很好地處理用戶滿意度中涉及的多種因素(如用戶行為、情感反應(yīng)和操作效率)之間復(fù)雜的非線性關(guān)系,獲得準(zhǔn)確和穩(wěn)定的預(yù)測模型。

 

利用面部識別技術(shù)評估用戶滿意度

過往研究中,用戶滿意度的實驗研究中獲取的生理數(shù)據(jù)主要以腦電和眼動為主,這往往需要專業(yè)的人員來設(shè)計并實施實驗。例如對于腦電采集來說,實驗過程復(fù)雜耗時,對被試選擇標(biāo)準(zhǔn)也很嚴(yán)格,這就降低了研究效率;對于眼動追蹤來說,其數(shù)據(jù)主要反映視覺特征和審美偏好,無法直接反應(yīng)情緒與感受,所以相關(guān)研究通常以眼動數(shù)據(jù)來證實軟件界面的可用性,后探究可用性和滿意度之間關(guān)系,從而得出界面滿意度評估,而這也導(dǎo)致研究重點偏離了界面滿意度評估。此外,采集這些數(shù)據(jù)時一般需要使用專業(yè)的、昂貴的設(shè)備如腦電設(shè)備和眼動儀,這大大增加了實驗成本。

 

相比之下,面部表情識別技術(shù)作為一種非接觸式的測量方法用于用戶滿意度研究,能更加簡潔、快捷地獲得同樣客觀的數(shù)據(jù)。面部表情直接反映了用戶的情緒狀態(tài),且與滿意度密切相關(guān),這使得面部表情識別和分析技術(shù)在評估滿意度方面具有實用性和價值。此外,收集面部表情數(shù)據(jù)更直接,成本更低,通常只需要一個標(biāo)準(zhǔn)的相機來捕捉面部表情,即可完成數(shù)據(jù)采集。這將大大降低實驗成本,提高實驗效率。

 

總的來說,目前評價用戶滿意度的方法主要依靠主觀評價,偶爾有客觀指標(biāo)支持,但這些方法缺乏效率和準(zhǔn)確性。因此,本研究團隊旨在提出并驗證一種測量用戶滿意度的新方法,即利用面部識別技術(shù)與PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測用戶滿意度。

 

構(gòu)建預(yù)測模型并驗證

研究采用實驗觀察的方法,選擇國內(nèi)教育領(lǐng)域流行的兩款筆記軟件:NotabilityGoodnotes,觀察被試操作時的行為并評估其滿意度。參與實驗被試共42名,隨機分為A、B兩組,分別進行兩組實驗(圖1):

 

1

 

(1) A組被試使用Notability根據(jù)提示完成四項任務(wù)(圖2):用橙色的圓點筆畫一個心、插入一張圖片并等比調(diào)整大小放入框中、使用橡皮擦工具擦除紫線、將手寫筆記改為黑色并調(diào)整大小放入框中。過程中測量其面部表情強度、任務(wù)完成時間、任務(wù)成功率和操作流程。任務(wù)完成后,被試進行從1-10的主觀滿意度評分。利用客觀數(shù)據(jù)作為輸入,主觀評分作為輸出,構(gòu)建基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用戶滿意度預(yù)測模型;

(2) B組被試使用Goodnotes完成與A組同樣的四項任務(wù)并采集數(shù)據(jù)。使用相關(guān)數(shù)據(jù)驗證模型的有效性和準(zhǔn)確性。

 

 

2

 

本研究使用諾達思的面部表情分析系統(tǒng)(FaceReader)進行面部表情追蹤與分析。FaceReader的面部表情識別平均準(zhǔn)確率為 99%,在消費者行為和心理學(xué)研究等領(lǐng)域被廣泛使用。研究中使用攝像頭捕捉用戶在軟件交互過程中的面部反應(yīng),后在FaceReader中進行分析(圖3)。軟件采用保羅·艾克曼的面部動作編碼系統(tǒng)(FACS),將表情分為六種基本類型:喜悅、悲傷、憤怒、驚訝、恐懼和厭惡以及中性狀態(tài),并根據(jù)即時觀捕捉到的面部特征為每種情緒分配相應(yīng)的強度值。

 

3

 

在模型構(gòu)建階段,將用戶的主觀滿意度得分與預(yù)測結(jié)果進行比較,對模型進行調(diào)整。隨后,在模型驗證階段,將這些分?jǐn)?shù)與模型的預(yù)測結(jié)果進行比較,以評估模型的準(zhǔn)確性。

 

評估用戶界面滿意度的新方向

結(jié)果顯示(圖4),預(yù)測Goodnotes中四個功能任務(wù)的滿意度時,平均預(yù)測誤差為13.74%,預(yù)測準(zhǔn)確率高達86.26%。這表明利用面部表情識別技術(shù)與PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的用戶滿意度預(yù)測模型具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性,是預(yù)測用戶滿意度的有效方法。

 

4 四項任務(wù)中預(yù)測模型與實際用戶滿意度的比較

 

長期以來,界面滿意度的評估和測量一直是軟件優(yōu)化和升級的關(guān)鍵指標(biāo)。目前,滿意度評估主要依靠主觀評價,有時輔以客觀方法。然而,主觀方法往往缺乏客觀性,而客觀方法則面臨效率問題。本研究提出并驗證了一種評估用戶界面滿意度的預(yù)測模型,這有助于拓展用戶界面滿意度評估方法的范圍,對軟件界面可用性評估和優(yōu)化設(shè)計具有實際意義。

 

將面部識別技術(shù)與PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的測量方法既客觀又精確,且相較于其他客觀測量方法,具有更高的效率,可以很容易地應(yīng)用于一般的軟件滿意度評估,為軟件接口設(shè)計、優(yōu)化和升級提供有價值的數(shù)據(jù)和指導(dǎo),繼續(xù)推動該領(lǐng)域的可用性研究。未來研究可以考慮將更多的軟件類型作為實驗材料,以及增加樣本的多樣性,以進行更廣泛的用戶滿意度分析,進一步增強模型的預(yù)測能力,最終建立適用性更廣、精度更高的滿意度預(yù)測模型。

 

參考文獻

Li, Q., Zheng, B., Wu, T., Li, Y., & Hao, P. (2024). A Method for Evaluating User Interface Satisfaction Using Facial Recognition Technology and a PSO-BP Neural Network. Applied Sciences, 14(13), 5649.

 

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