深度解讀 | “超寬一體屏”體驗設計八大原則(四)

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在上一篇《深度解讀 | “超寬一體屏”體驗設計八大原則(三)》的文章中,MOMOUX探討了在超寬一體屏應用后的視覺設計原則和交互方式設計原則,針對超寬一體屏視覺設計時重點關注的視覺顯示、品牌化設計等維度,以及交互上布局、架構等維度進行研究和深度探討。今天我們繼續圍繞八大原則中的第五、六和七條原則——用戶行為設計原則,情感化設計原則和內容呈現設計原則進行分析。

MOMOUX駕艙體驗研究團隊針對駕駛者在駕駛中的行為習慣作為研究維度,基于超寬一體屏優化用戶體驗的情感化設計維度,與后排娛樂系統、移動端等智能設備的內容共享呈現的研究維度,展開深度分析和探討,通過MOMOUX團隊的分析結果啟發大家的思考,或有助于大家在體驗設計過程的多維度分析。

一、用戶行為設計原則

在交通事故中,有90%-95%的事故與駕駛者因素相關。

據資料顯示,車輛研究專家Koppa和Kim等人發現:交通事故中,駕駛失誤已經被認為是最常見的車輛碰撞事故的主要影響因素,但這一因素卻很少被人們意識到,被記錄得也不夠充分。因此,在制定交通事故對策的努力中,往往對這些交通信息使用不當。

由于駕駛者處理信息所固有的可變性,以及“駕駛者-車輛-道路”環境系統運行的復雜性,導致了駕駛要求和駕駛者能力之間的不協調,使得駕駛失誤成為誘發大部分交通事故的主要原因。因此,在探究用于防止交通事故發生的有效方法中,其關鍵在于對駕駛者信息處理過程及其局限性的一個全面的系統認識。

為此,分析駕駛認知行為對交通安全發展來說至關重要,也是超寬一體屏設計的安全基石。

1. 駕駛認知行為

駕駛認知行為的認知主要涉及的范圍包括:感知、注意、記憶、意圖決策、動作以及感情動機等在內的各個層面的認知活動。

駕駛者認知過程中有兩個方面的信息是必要的:一個是外部的,另一個是內部的。

  1. 外部信息主要包括道路狀況和車輛狀況,這方面的信息從儀表、測量和觀察評估得到。
  2. 內部信息主要指駕駛者的自身方面,包括感受、感知、言語表現、思考、判斷、情感和感覺等。從交通工效學的角度來說,駕駛認知行為主要包括感知、意圖決策和控制。

作為道路交通系統的信息處理者、決策者、調節者和控制者,駕駛者是“駕駛者——車輛——道路”環境系統中最核心、最復雜的組成部分。

在行車過程中,駕駛者需要連續不斷的從道路環境和車輛運行狀況中獲取道路交通信息和車輛運行信息,并對其進行加工處理,然后做出決策。因此,駕駛者認知行為的形成實質上是一個多源信息融合過程,即駕駛者對感知、注意、記憶、思維等相關的信息進行收集、篩選、儲存、編碼,經過這一系列心理活動的不斷反復,最后才能達到決策的目的。

明確駕駛認知行為后,我們還需對駕駛者的駕駛意圖進行深入分析,了解其特點。

2. 駕駛意圖

在“駕駛者——車輛——道路環境”系統中,駕駛者可以看做一個自適應智能傳感器,而駕駛意圖就是將該傳感器的信號加以處理得到相應的信息。

駕駛意圖和駕駛環境的識別很難用數學模型來表達,只能根據車輛行駛狀態和駕駛者操作,再結合行車經驗做出判斷。

目前的研究多是利用預測車輛軌跡來確定駕駛意圖的,例如:如果分析結果顯示在未來幾分鐘內,車倆很有可能穿過車道線,那么就可以假設駕駛者打算換道。Kuge等人通過觀測車輛參數和車道位置,利用隱性馬爾可夫模型建立了車輛軌跡模型;而Salvucci等人利用認知理論構建了策略層面上的“行為軌跡”。

盡管這些方法都比直接預測駕駛者意圖容易很多,想要區分軌跡預測與一個駕駛者真正的意圖是很復雜的,仍需要深入研究。

隱馬爾可夫模型

隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model;縮寫:HMM)或稱作隱性馬爾可夫模型,是統計模型,它用來描述一個含有隱含未知參數的馬爾可夫過程。

其難點是從可觀察的參數中確定該過程的隱含參數。然后利用這些參數來作進一步的分析,例如:模式識別。在正常的馬爾可夫模型中,狀態對于觀察者來說是直接可見的,這樣狀態的轉換概率便是全部的參數。而在隱馬爾可夫模型中,狀態并不是直接可見的,但受狀態影響的某些變量則是可見的;每一個狀態在可能輸出的符號上都有一概率分布,因此輸出符號的序列能夠透露出狀態序列的一些信息。

為了解決這一問題,很多研究人員在駕駛意圖建模過程中,都考慮到駕駛者頭部運動這一因素。

他們把更多的駕駛者特殊狀態信息輸入到駕駛者意圖推測系統中,使推測結果更貼近于駕駛者的真正意圖——這樣可以更好地避免因只考慮軌跡預測,把車道保持狀態中正常的車輛擺動誤認為是駕駛者企圖換道。

不僅如此,除了要了解用戶的駕駛認知行為,清楚地把握用戶的駕駛意圖,還有注意把控駕駛樂趣的界線,讓駕駛者可以充分體會駕駛樂趣。

3. 駕駛行為與樂趣

每一個駕駛行為都存在著一定的危險,然而在實際駕駛過程中,駕駛者只能通過主觀判斷來確定危險的程度,而難以意識到客觀危險。

當駕駛者對危險的主觀評估比客觀存在的危險更高時,就會謹慎駕駛,反之則會隨意駕駛。

謹慎駕駛的行為稱之為“安全”。

以主觀危險為軸,定義一條基準線,稱之為“個別的可接受危險”:

當對于一個行為的判斷比這個邊界低時,表明主觀上認為是安全可接受的,就執行這個行為;當比這個邊界高時,就不采取行動。

因此,在這種情況下的駕駛行為是在安全區域內的。人們喜歡把行為的危險性提高到接近個別的可接受危險,因為這會使他們感到刺激、有樂趣。當在危險區域時,會感到有刺激,有駕駛樂趣;當在錯誤的主觀判斷危險區域時,即為客觀危險行為,這是駕駛者處于危險狀況。

主、客危險和駕駛樂趣之間的關系

有許多例子顯示:人類的樂趣是來源于成功的征服一個具有挑戰性的任務,這就意味著觸及危險邊界的行為會讓駕駛者感覺到愉快。而車輛主動安全系統的介入可能會導致駕駛時樂趣的減少。

一般地,駕駛者希望在無聊和在瓶頸路段行駛時能夠得到輔助系統的支持,但在其他情況下能夠自由駕駛。因此如果想要提高交通安全,必須保證駕駛者在安全區域內行駛時,也能夠感到駕駛樂趣。

針對駕駛者的駕駛行為習慣研究,我們了解到基于安全角度,在超寬一體屏的體驗設計維度中,充分了解駕駛者的駕駛意圖構建更適合用戶的駕艙數字交互情景。

在設計中除了要了解駕駛意圖之外,還要注重駕駛者的駕駛行為研究,平衡駕駛安全和駕駛樂趣的綜合訴求。

二、情感化設計原則

汽車的情感化設計作為用戶體驗和需求金字塔的最高層級,越來越多的受到設計師們的關注和重視。

在希臘哲學中關于愉悅感的產生有兩種不同的哲學觀點:快樂來自于感官刺激;而另一個觀點則是當你消除痛苦時,快樂就會到來。

為此,我們帶來關于情感化設計的思考:

  • 借助感官方面的正向刺激引發愉悅,其中通過視覺元素來提升在駕駛過程中的刺激感是情感化設計中的重點;
  • 避免駕駛者在操作過程中可能出現的不適感,優化駕駛交互來提升駕駛體驗以帶來愉悅感。

1. 視覺元素的情感化設計

Donald Arthur Norman,作為享譽全球的認知心理學家和尼爾森·諾曼集團的聯合創辦人之一,在其著作中論述了大家熟知的三個層次:本能、行為、反思。其實可以反映到設計的三個層面:視覺、行為、價值。這三者是承前啟后,而又相互影響的。其中,本能層所對應的視覺設計是與超寬一體屏關聯最大的因素。

2. 設計的三個層次

視覺方面的情感化設計具體包括:利用色彩搭配激發用戶的情感——或高興,或溫暖,或寧靜祥和;利用匹配用戶心理的動效,增強用戶理解并引導其操作;以及利用暖心體貼的界面文本設計打動用戶。

其中,那些通過視覺、外觀表現出來的別出心裁的汽車小彩蛋也是情感化設計的一部分。

例如:隱藏在Tesla自動駕駛系統里的彩虹之路小彩蛋,快速的連續開關autopilot四次就可以調出彩虹之路,與魂斗羅里調命的秘笈頗為相似,意外的彩蛋與用戶的游戲情懷相吻合。當兒童時期的游戲記憶再次被喚起,這種意外的情感體驗顯得尤為巧妙。

隱藏在Tesla自動駕駛系統里的彩虹之路

總之,視覺上的情感化設計給用戶帶來恰到好處的情感共鳴,通過在駕艙數字化的色彩、質感、動態等等因素的綜合創新,以此帶給用戶心理上最直接的情感反饋,適合的設計能夠讓用戶有情景代入感。讓用戶擁有更加舒心、愉悅的駕艙心理感知體驗。

視覺上的情感引導能夠對用戶的操作提供正確的鼓勵、友善的提示與及時的幫助,用這些情感化的細節設計與用戶之間架起情感的橋梁,這也是駕艙品牌體驗差異化創新的角逐場。

3. 駕艙五感交互,提供愉悅的用戶體驗

將人車交互和用戶預期產生一種生動的映射,或超出車內用戶的心理預期,就是情感化設計的良好體現。

駕艙交互的范疇其實可以更廣泛,通過五感(視、聽、觸、嗅、知)可創造出更豐富的全局體驗。

在自然狀態中人與物、人與人的信息傳遞、觀念傳遞、情感傳遞都可以通過不同維度的感知進行,而且人類的感官系統彼此之間還有交互作用。

例如:視覺對嗅覺、味覺有影響,嗅覺對味覺、觸覺有影響,所有的感官交互作用之下,便能夠創造出全新的感受。

其中,人車之間的交互相比于其他產品有著更多的感官交互體驗。

例如:氛圍燈(視覺)、香氛(嗅覺)、座椅調節(觸覺)、語音系統(聽覺)等以不同的感官形式帶來更個性化的情感體驗。

駕艙交互中的五感

三、內容呈現設計原則

隨著駕艙的智能化發展,在屏幕內容呈現上不僅要考慮屏幕本身,還要考慮屏幕與其他設備的聯動,如:手機與超寬一體屏、后排娛樂系統等設備的聯動,構建了駕艙內部聯網系統,使得用戶在跨設備使用時無障礙,有更流暢的體驗。

而以下四點將從多設備設計的角度,介紹三種多設備系統設計的理論框架,同時也探討了如何讓設備內容更加符合用戶期望,以及未來新技術在駕艙當中的應用的前瞻性思考。

1. 一致性(Consistent)

視覺一致性視覺一致性是強調品牌視覺形象與傳遞用戶對產品的認同感重要訴求,本段內容是強調基于駕艙的超寬一體屏和其他硬件設備之間的視覺一致性而展開的。

  1. ?色彩:保持整體色彩感覺一致,配色風格一致,不同顏色之間搭配協調。
  2. ?視覺元素:圖標、圖像的視覺風格以及尺寸一致,和整體風格保持一致。按鈕的風格要統一。
  3. ?字體:標題文字的大小和內容文字的編排與整體風格相符。文字需要有主次層級之分。
  4. ?尺寸布局 :類似或相同模塊的圖標位置相同,行間距、文字與圖像的間距一致,保持整體布局的相似。

功能一致性(行為一致性)核心功能在儀表和中控以及后排娛樂屏等不同硬件設備上保持一致性,比如:不同的硬件設備均可支持如音樂等功能,但在不同設備之間操作權限等級應該是不一樣的,存在主導控制者,一般是駕駛者作為主導控制者。同時,每個功能在配置、觸發和交互方面也應該是等同的,在設計時,可以考慮在用戶熟悉的行為模式下進行操作。

2. 連續性(Continuous)

連續性設計是指用戶的體驗可以從一個設備延續到另一個設備上,延續可以指延續同一項活動(如閱讀、看電影),也可指在不同活動中銜接連續,雖然在不同情景中完成,但最后都累積達成一個共同任務。連續的操作給用戶帶來更優質的體驗,在進行駕艙設計時,要打通手機和車載中不同載體的屏障,實現信息時時更新同步與共享,給予用戶更具連貫性的操作。

3. 互補性(Complementary)

互補性設計是指通過設備間都互相補充(信息和功能設置),從而使系統形成一個聯合整體,創造出新的體驗。這一體驗可以實現設備間的兩種關系:合作和控制。

實現互補性設計方法的兩種設備關系:

  • 合作關系:每個設備都有自己的角色,共同合作創造整體體驗。例如游戲的第二屏體驗/多玩家體驗等。這種設計適應了社交活動,讓用戶擺脫了游戲空間和時間的限制。
  • 控制關系:主要活動在特定的設備上進行,其他設備可以控制其中的某些方面。例如主副駕都可以操作音樂,但是主駕仍舊是最主要的控制者,能在重要時刻把握設備的控制權。

在對未來數字化駕艙設計的猜想上,有一種設想是手機可以和車載系統連接,手機可以同步信息到車載系統,實現內容互補。并且這種連接并不是單一的,而是包容性的,車載系統可以連接并接收多部手機的內容。例如:駕駛者可以從手機中同步行程到車載系統,系統優化最佳出行路線;同時,乘客也可以將手機中瀏覽到一半的娛樂內容同步到車載娛樂系統當中,流暢的跨設備使用過程,給予用戶更連貫的操作感受。

4. 情景化(Context)

MOMOUX在思考超寬一體屏的內容呈現原則,應該是基于場景上下文的關系給用戶提供最適當的內容,這需要應用到大數據深度學習技術智能判斷用戶的個性化情景需求,為用戶呈現最符合當前情景下的交互內容或功能服務,而不是讓用戶停留在以往APP多層級的搜索模式,全依賴用戶的操控才能完整整個任務。當然,在智能推薦的整個交互過程中,用戶的主動打斷和參與也是精細化控制的場景訴求,即用戶依然是產品的主導者,智能推薦是在特定的情況下減少用戶的重復選擇和思考焦慮。

比如:在中午11點多時路經飯店,系統感知到位置、時間等多方信息后,通過超寬一體屏主動地向用戶推送附近美味的飯店。這種交互過程已經不再局限于通過APP一層層點按才可實現目標,而是在不打擾用戶的基礎上主動的為用戶推送其需要的內容。

內容呈現不僅需要考慮用戶駕駛狀態的內容聚焦和易識別性,也需要兼顧主動駕駛狀態的內容沉浸式體驗,如:在主動駕駛過程用戶的注意力轉移到娛樂、生活等內容的時候,讓用戶感知到整個駕艙的數字內容交互依然是在用戶直觀可控的狀態,如:用戶已經快速結束某項任務進展,而非完全封閉式的交互邏輯。

整體而言,在移動出行過程給予用戶的安全和信任感知是最關鍵。在完全自動化時代來臨前,我們處于最復雜的交互設計階段,如在主動駕駛和非主動駕駛互相切換的過程需要考慮到呈現提示的準確性和及時性等等。

研究參考:

Michal Levin. Designing Multi-Device Experiences: An Ecosystems Approach to User Exoerience across Device[M]. California: O’Reilly Media, 2014.

王宏武. 車輛人機交互安全與輔助駕駛[M]. 廣州:人民交通出版社,2012.

張倩文,李璟璐,孫效華. 基于車聯網的汽車大數據創新應用路徑研究[J]. 包裝工程,2017, (38): 67-73.

譚浩,許詩卉. 基于車聯網的汽車導航多屏交互體驗[J]. 包裝工程,2017,(38): 17-22.

Manfred Tscheligi. User Experience Design for Vehicles[DB/OL].

維基百科. 隱馬爾科夫模型[EB/OL]. https://zh.wikipedia.org/wiki/隱馬爾可夫模型

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  1. 真是優秀的作者

    來自廣東 回復