信息类产品的交互设计原型研究

发布时间：2017-09-02 01:37

  本文关键词：信息类产品的交互设计原型研究

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【摘要】：随着信息类产品在人们生活中的使用越来越多,人们更加重视与产品的交互体验过程,交互设计也成为了企业开发信息产品竞争与创新的关键。交互设计最重要的部分是交互原型构建,交互设计是原型不断设计—测试—再设计的迭代过程。由于交互设计现处于初步发展阶段,关于交互设计的基本要素和设计方法都还在研究探讨中,许多企业依旧延续传统的设计方法,基于经验进行设计。需求与设计实现之间存在断层,方案的评价和决策依赖主观判断,影响交互原型后续迭代设计方向,造成设计周期成本增加,产品不一定符合用户需求,用户体验难以得到保证。基于以上问题,本文针对信息产品的交互原型构建、设计、评价的全过程进行研究。提出P-ACES模型。用于用户需求分析。结合参与企业项目的经验,从用户体验层次角度出发,分析对交互原型构建影响较大的要素,对比国内外交互原型的基础上,提出以“人”(People)为中心,以行为(Action)、认知(Cognition)、情绪(Emotion)和情景(Scene)为基本要素的P-ACES模型。基于独立公理提出科学的交互原型构建方法。结合公理设计方法,将功能需求与设计参数进行“之”字映射分解,建立每一层分解结果的设计矩阵,通过独立公理进行设计分解判断,耦合设计需要进行解耦设计,分解后的层级结构将抽象的设计目标变成具体的设计内容,将设计域分解的设计框架,作为信息产品设计的信息架构参考,展开交互原型设计,设计相应的结构图和流程图,制作高保真原型。基于信息公理提出交互原型评价方法。选择与P-ACES一致的评价体系,根据各类评价指标的属性值不同,分别选择了传统信息评价方法、模糊信息评价方法、混合信息评价三种方法计算所有指标的信息量,计算每个方案的总信息量,根据信息公理,对比选择信息量最小的设计方案进行优化迭代设计。采用脑电技术重点研究情绪对交互原型的影响。设计具有特定任务的脑电实验,招募目标用户进行脑电测试,将情绪的脑电原始信号经过一系列处理,获取愉悦度和觉醒度指标的脑电功率值。对比被试当时情绪的主观评价值,验证脑电功率值可以作为用户情绪的评价依据,为交互原型情绪评价指标的信息量计算提客观的评价数据。最后结合案例分别从需求建立、原型设计,原型评价三个过程,验证本论文提出的P-ACES模型和公理化设计流程的有效性和科学性。公理化的交互设计流程为交互设计提供了科学理性、逻辑的设计方法,减少了方案设计时的随意性和经验性,提高了设计效率和设计质量,缩短了设计时间,减少方案迭代次数。
【关键词】：信息产品 交互设计 交互原型 公理设计 情绪 脑电
【学位授予单位】：西南石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TB472
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第1章 绪论9-20
• 1.1 研究目的及意义9-11
• 1.1.1 问题的提出背景9-10
• 1.1.2 研究的目的及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-16
• 1.2.1 交互要素模型11-13
• 1.2.2 原型评价理论13-14
• 1.2.3 原型评价方法14-16
• 1.3 主要研究内容、技术路线和创新点16-20
• 1.3.1 研究内容16-17
• 1.3.2 技术路线17-18
• 1.3.3 创新点18-20
• 第2章 交互设计相关理论和方法20-32
• 2.1 交互设计20-22
• 2.1.1 交互设计概述20-21
• 2.1.2 交互设计原型21-22
• 2.2 公理设计理论22-28
• 2.2.1 公理设计概述22-23
• 2.2.2 域23
• 2.2.3 域中层次分解和Z字映射23
• 2.2.4 设计公理23-28
• 2.3 模糊集合与隶属度函数28
• 2.3.1 模糊集合的概念28
• 2.3.2 隶属度函数28
• 2.4 脑电理论28-32
• 2.4.1 大脑的结构与功能29
• 2.4.2 脑电的概念29-30
• 2.4.3 脑电的分类30-32
• 第3章 基于P-ACES的交互原型构建研究32-49
• 3.1 交互原型构建简介32
• 3.2 交互设计要素P-ACES模型32-35
• 3.2.1 交互设计要素32-33
• 3.2.2 提出P-ACES模型33-35
• 3.3 基于独立公理的交互原型设计过程35-44
• 3.3.1 需求分析36-38
• 3.3.2 功能域与设计域的“之”字映射38-41
• 3.3.3 设计矩阵41-44
• 3.4 交互原型设计44-48
• 3.4.1 信息架构44-45
• 3.4.2 流程图45-46
• 3.4.3 原型制作46-48
• 3.5 本章小结48-49
• 第4章 基于EEG的情绪研究49-61
• 4.1 基于EEG的情绪研究概述49
• 4.2 情绪研究49-52
• 4.2.1 情绪分类50
• 4.2.2 情绪指标50-51
• 4.2.3 情绪测量方法51-52
• 4.2.4 脑电采集系统52
• 4.3 情绪实验设计52-54
• 4.3.1 情绪刺激文件设计52-53
• 4.3.2 实验准备53-54
• 4.3.3 实验流程54
• 4.4 基于EEG的数据处理54-60
• 4.4.1 脑电数据预处理55-56
• 4.4.2 特征提取56
• 4.4.3 实验结果56-60
• 4.5 本章小结60-61
• 第5章 基于信息公理的交互原型评价61-78
• 5.1 基于信息公理的交互原型评价方法概述61-62
• 5.2 交互原型信息评价62-65
• 5.2.1 评价体系的建立62-64
• 5.2.2 信息公理评价方法64
• 5.2.3 确定评价指标类型64-65
• 5.3 传统信息公理65-67
• 5.3.1 评价方法65-66
• 5.3.2 行为指标的信息量66-67
• 5.4 模糊信息公理67-70
• 5.4.1 隶属函数的确定67-68
• 5.4.2 模糊信息公理的评价方法68-69
• 5.4.3 认知指标的信息量69
• 5.4.4 情景指标的信息量69-70
• 5.5 混合信息公理70-72
• 5.5.1 隶属度函数的确定70-71
• 5.5.2 评价方法71-72
• 5.5.3 情绪指标信息量72
• 5.6 案例分析72-77
• 5.7 本章小结77-78
• 第6章 总结与展望78-80
• 6.1 本文总结78
• 6.2 进一步研究的展望78-80
• 致谢80-81
• 参考文献81-85
• 附录85-91
• 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果91

【参考文献】

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本文编号：775634