0 引 言

调查数据表明，2017年中国网络购物市场继续保持快速发展的态势，电子商务逐渐成为商贸的主要方式之一。2017年11月11天猫当天交易额为1 682亿，其中移动客户端占总交易量的90%。电商购物手机APP作为电子商务重要的载体之一，并发挥巨大的作用。

近年来，众多研究开始关注手机APP导航界面的设计效果。谢涛从用户体验的角度对界面图形的微观质感进行研究，说明界面色彩丰富、图片质感高的用户界面能够促进其搜索效率[1]。代悦从认知加工的角度对图形用户界面的图标进行分析，结果发现用户的经验、记忆等活动会影响他们理解图标的效率[2]。章玉宛对苹果手机界面进行分析，结果发现具有高清晰度、高理解性、易于掌控的界面更易于被用户接受[3]。由此可以看出，在界面图标的复杂程度对个体搜索效率影响方面还存在一定的争论，需要进一步探讨。

一些研究也探讨了界面图标呈现密度对个体搜索效率的影响。赵乃迪研究发现，在网页信息搜索中，消费者更喜欢在高密度页面中进行搜索[4]。但是吴晓莉等人对个体进行复杂系统人机交互界面操作时的行为进行分析发现，当页面呈现内容过多时，个体由于认知资源所限，容易造成注意失效以及记忆错误等问题[5]。资源限制模型认为，个体的认知资源具有一定限度，因此要求个体根据活动内容的不同方面进行资源分配[6]。当个体面对简单活动时，对认知资源的要求相对较低，而当个体面对复杂活动时，所需的认知资源相对较高，因此，当个体进行的任务中所受的干扰并不局限在某个感觉通道范围之内时，个体能够顺利完成该任务，而当个体所受的干扰与任务所需的感觉通道相一致时，个体的任务完成效率会下降。

基于上述研究中的不一致，本研究从认知加工角度出发，利用眼动追踪技术，对不同复杂程度、不同呈现密度导航图片对用户的搜索效率的影响进行探究，探求何种设计更利于消费者的搜索。在前人研究基础上，本研究提出如下假设。

1)个体在简单图片导航的界面上搜索效率高于复杂图片；

大型商业银行由于其实力雄厚，根基稳固，在面对客户时有较强的议价能力，金融创新的难度也相对小，而对于中小型商业银行有限的金融开发创新能力，调整资产负债结构的难度相对大银行来说会更大，可能会出现部分小银行倒闭或被并购的情况。

各条件下被试对目标商品注视百分比的平均数和标准差见表3.

1 方法

1.1 被试

实验仪器为SMI RED250型桌面式眼动仪，显示器为19寸液晶显示器，分辨率为1 360×1 024像素，眼动仪采样频率为250 Hz.刺激材料的呈现、数据记录和数据处理均由眼动自带软件完成。

1.2 实验设计

女人对秦川说，我相信她是充气娃娃了……她敢当着我的面与你做爱，这绝非一个女孩子可以做出来的。秦川说，这是她的工作，她存在的唯一价值。女人说，我可有可无了？秦川说，哪里话？有洗衣机就不用佣人了？有电视机就不用读书了？一样的道理。女人撇撇嘴，说，可是我感觉，我真的可有可无了。

1.3 仪器设备

被试为随机招募的52人(年龄在19～28岁之间)，29名女性，23名男性。所有被试均无色盲、色弱等眼疾，视力或矫正视力均为正常水平，且都有使用智能手机进行网络购物的经验，网购经验在2年以上。

1.4 实验材料及程序

实验材料是模拟的电商手机APP导航原型界面，基于不同自变量，模拟界面设计分别为复杂程度(简单、复杂)、呈现密度(每行2图、每行4图)，且同一商品分类导航界面上的图片数量不变。

实验在眼动实验室进行，每个被试单独进行实验。实验中，要求被试坐在刺激屏幕正前方并将下颌放在下颌托上，眼睛与屏幕中心的距离保持60 cm左右。正式实验前进行练习实验，以便被试熟悉实验流程和要求，整个实验大约持续15分钟。

实验为2(图片复杂程度：简单、复杂)×2(呈现密度：每行4图、每行2图)完全被试内设计。

1.5 数据处理

眼动数据首先使用SMI BeGaze 2.5进行处理，然后通过SPSS 21.0进行处理分析。本研究的因变量指标包括搜索时间、目标商品区域的到达时间、目标商品注视百分比3个指标。搜索时间是指自界面开始呈现倒被试找到目标商品为止的时间，搜索时间越短，表明被试的搜索效率越高；目标商品区域的到达时间是指图片呈现开始，个体注视第一进入目标区域以前的时间，该指标值越小，表明个体的搜索效率越高；第三个是目标商品注视百分比，指被试对目标商品的注视时间除以总注视时间的比率，此值越高，表明被试的搜索效率越高。

2 结果分析

2.1 目标商品区域的到达时间

各实验条件下不同目标商品区域到达时间的均值和标准差见表1.

 

表1 被试在不同条件下目标商品区域到达时间/ms

  

简单MSD复杂MSD每行4图11743551409361每行2图12913131254324

经重复测量方差分析发现

图片复杂程度主效应显著，F(1，51)=8.517，p<0.01，η2=0.143，说明被试在不同复杂程度图片的导航界面上的对目标商品区域的到达时间存在显著差异。进一步分析发现，被试在简单图片导航界面中的目标商品区域到达时间显著短于复杂图片条件，说明简单图片导航更易于使被试寻找到既定目标。

呈现密度主效应不显著，F(1，51)=0.181，p>0.05，说明被试在不同密度的图片导航界面上对目标商品区域的到达时间不存在显著差异。

图片复杂程度和呈现密度的交互作用显著，F(1，51)=10.254，p<0.01，η2=0.167，说明被试在不同复杂程度、不同密度的图片导航界面上对目标商品区域的到达时间存在显著差异。简单效应分析发现：①简单图片条件下，呈现密度主效应不显著：F(1，51)=3.839，p>0.05，说明当图片为简单图片时，被试在不同密度的图片导航界面上对目标商品区域的到达时间不存在显著差异；②复杂图片条件下，呈现密度主效应显著，F(1，51)=5.951，p<0.05，η2=0.104，说明当图片为复杂图片时，被试在不同密度的图片导航界面上对目标商品区域的到达时间存在显著差异。进一步分析发现，被试在每行呈现2图的导航界面中对目标商品区域的到达时间显著低于每行呈现4图的导航界面，即被试在每行呈现2图导航界面上比于每行呈现4图的图片导航界面上更容易注意到搜索目标；③每行呈现4图条件下，图片复杂程度主效应显著，F(1，51)=16.985，p<0.001，η2=0.250，说明当导航界面每行呈现4图时，被试在不同复杂程度的图片导航界面上对目标商品区域的到达时间存在显著差异。进一步分析发现，被试在简单图片导航界面上对目标商品区域的到达时间显著低于复杂图片导航界面，即被试在简单图片导航界面上比复杂图片导航界面上更容易注意到搜索目标，因而搜索效率更高；④每行呈现2图条件下，图片复杂程度主效应不显著，F(1，51)=0.514，p >0.05，说明当导航界面每行呈现2图时，被试在不同复杂程度的图片导航界面上的对目标商品区域的到达时间不存在显著差异。

2.2 搜索时间

图片复杂程度和呈现密度的交互作用显著，F(1，51)=4.360，p<0.05，η2=0.079，说明被试在不同复杂程度、不同呈现密度的导航界面上对目标商品的注视百分比存在显著差异。简单效应分析发现：①在简单图片条件下，呈现密度主效应显著，F(1，51)=28.892，p<0.001，η2=0.361，说明当图片为简单图片时，被试在不同呈现密度条件下的目标商品注视百分比存在显著差异。进一步分析发现，被试在每行呈现2图条件下的目标商品注视百分比显著低于每行呈现4图条件；②在复杂图片条件下，呈现密度主效应显著，F(1，51)=15.174，p<0.001，η2=0.229，说明当图片为复杂图片时，被试在不同呈现密度条件下的目标商品注视百分比存在显著差异。进一步分析发现，被试在每行呈现2图条件下的目标商品注视百分比显著低于每行呈现4图条件；③在每行呈现4图时，图片复杂程度主效应显著，F(1，51)=11.802，p<0.01，η2=0.188，说明当导航界面每行呈现4图时，被试在不同复杂程度的图片导航界面上的搜索效率存在显著差异。进一步分析发现，被试在简单图片条件下的目标商品注视百分比显著低于复杂图片条件；④在每行呈现2图时，图片复杂程度主效应显著，F(1，51)=1.548，p>0.05，说明当导航界面每行呈现2图时，被试在不同复杂程度的图片导航界面下的目标商品注视百分比无显著差异。

 

表2 被试在不同因素水平下的搜索时间 /ms

  

简单MSD复杂MSD每行4图37019483831930每行2图33698023839992

重复测量方差分析发现，图片复杂程度主效应显著，F(1，51)=24.441，p<0.001，η2=0.324，说明被试在不同复杂程度图片导航界面上搜索效率存在显著差异。进一步分析发现，被试在简单图片导航界面中的搜索效率高于复杂图片导航界面。

呈现密度主效应显著，F(1，51)=4.073，p<0.05，η2=0.074，说明被试在不同图片密度导航界面上搜索效率存在显著差异。进一步分析发现，被试在每行呈现2图的导航界面中搜索效率高于每行呈现4图的导航界面。

A级（20例）血清胆碱酯酶水平（4 652.32±213.21）U/L，B级（17例）血清胆碱酯酶水平（3 121.54±200.51）U/L，C级（13例）血清胆碱酯酶水平（1 821.55±128.51）U/L，A级和B级比较，差异具有统计学意义（t=22.363 0，P＜0.05）；A级和C级比较，差异具有统计学意义（t=42.931 4，P＜0.05）；B级和C级比较，差异具有统计学意义（t=20.353 6，P＜0.05）。表明肝功能Child分级和血清胆碱酯酶水平之间呈现出正相关性。

图片复杂程度和呈现密度的交互作用显著，F(1，51)=5.248，p<0.05，η2=0.093，说明被试在不同图片复杂程度、不同呈现密度的导航界面上的搜索效率存在显著差异。简单效应分析发现：①在简单图片条件下，呈现密度主效应显著，F(1，51)=10.188，p<0.01，η2=0.166，表明当图片为简单图片时，被试在不同呈现密度条件下的搜索效率存在显著差异。进一步分析发现，被试在每行呈现2图条件下的搜索时间显著低于每行呈现4图条件，即被试在每行呈现2图时的搜索效率显著高于每行呈现4图时的搜索效率；②在复杂图片条件下，呈现密度主效应不显著，F(1，51)=0.065，p>0.05，说明当图片为复杂图片时，被试在不同呈现密度条件下的搜索效率不存在显著差异；③在每行呈现4图条件下，图片复杂程度主效应不显著，F(1，51)=1.463，p>0.05；④在每行呈现2图条件下，图片复杂程度主效应显著，F(1，51)=27.680，p<0.001，η2=0.352，表明当导航界面每行呈现2图时，被试在不同复杂程度图片条件下的搜索效率存在显著差异。进一步分析发现，被试在简单图片条件下的搜索时间显著低于复杂图片条件，即被试在简单图片导航界面上的搜索效率显著高于复杂图片导航界面。

学为中心，教师要做的事情就是：积极地旁观；给学生以心理上的支持，创造良好的学习气氛；注重培养学生的自律能力。教师的角色时而是活动的促进者、平等的合作者、谦虚的倾听者、真诚的赏识者、得体的协调者、资源的开发者、得法的组织者，时而又是“顾问”与“同伴”。“顾问”角色其行为特征是“指点”；“同伴”角色，旨在参与合作，教师以同伴身份参与学生的活动。

2.3 目标商品注视百分比

2)个体在每行呈现2图时的搜索效率比每行呈现4图时的效率高。

 

表3 被试在不同条件下目标商品注视百分比 /%

  

简单MSD复杂MSD每行4图41．9010．2537．4111．30每行2图30．5514．1929．2913．63

呈现密度主效应显著，F(1，51)=24.865，p<0.001，η2=0.328，说明被试在不同呈现密度条件下对目标商品的注视百分比存在显著差异。进一步分析发现，被试在每行呈现2图导航界面中目标商品注视百分比低于每行呈现4图的导航界面。

通过捷联惯导、激光传感器和超声波传感器组合确定掘进机机身在巷道中的位姿，利用视觉测量系统得到截割头相对于掘进机机身位置，再通过坐标转换[16-17]找到截割头相对于巷道的位置，最后按照一定的比例在显示器中显示，如图6所示。

一般亩施充分腐熟的鸡粪或羊粪1500-2000 kg，方法是在垄间均匀撒施。另外亩施复合肥80 kg，集中沟施在播种沟一边未深翻处作基肥。

图片复杂程度主效应显著，F(1，51)=10.724，p<0.01，η2=0.174，说明被试在不同复杂程度图片条件下对目标商品的注视百分比存在显著差异。进一步分析发现，被试在简单图片导航界面下的目标商品注视百分比高于复杂图片导航界面。

重复测量方差分析发现。

各因素水平下被试的平均搜索时间和标准差见表2.

3 讨 论

3.1 图片呈现密度对搜索效率的影响

本研究发现，图片呈现密度影响消费者的搜索效率。呈现密度影响搜索效率的机制，可以从知觉负载角度解释。研究表明，个体的注意资源有限，当前任务进行时个体知觉负载量的高低对注意资源的分配具有决定作用[7]。当同时呈现的刺激物相对较多时，个体进行认知加工时所占用的注意资源相对较多，知觉加工负荷相对较高，因而对呈现刺激的加工速度相对降低；而当同时呈现的刺激物相对较少时，个体进行认知加工时所占用的注意资源就相对较少，知觉加工符合相对较低，因而对呈现刺激的加工速度相对较高。

叶晶莹等研究了猕猴在不同注意任务类型及难度的情况下的微眼动情况，结果发现，随着任务难度的增加，越来越多的注意资源被占用，因而猕猴对目标刺激辨别所需的反应时也随之增加[8]。罗良等人对个体在不同记忆负荷条件下皮层慢电位的变化进行研究，结果发现，高负荷任务条件下所诱发的皮层慢电位成分显著低于低负荷任务条件下的水平[9]。这表明，个体在进行高难度任务时，所占用的认知资源相对较多，右前额叶区-中央区域的抑制程度相对较大，因而对所呈现的无关刺激加工相对较少；而当个体在进行低难度任务时，所占用的认知资源相对较少，右前额叶区-中央区域相对较活跃，从而使大脑对无关刺激的进行加工，降低个体对于目标刺激的搜索效率，产生干扰效应。张斌等对工作记忆负荷对个体注意捕获的影响进行研究，结果发现工作记忆负荷对注意捕获有一定的影响，随着工作记忆负荷水平的增加，个体对无关刺激的注意捕获程度更大[10]。不难看出，当个体进行高难度任务时，所需的知觉负载量相对较高，因而占用了更多的注意资源，降低了个体对目标刺激的加工速度。在本实验中，每行呈现4图的图片导航界面较每行呈现2图的导航界面更为复杂，此时个体对导航界面中的图片刺激加工占用了更多的注意资源，因而搜索效率相对较低。由此可以看出，导航界面每行呈现2图时更利于个体的搜索。

本文研究分析了了当污水流速为0.15m/s、0.2m/s和0.25 m/s堵塞换热系数的变化趋势，并与工程实际应用时的实验数据进行了对比.图1为污水流速对污水侧换热系数的影响，从图上可知，当污水流速增加时换热系数随之增大，当污水流速为0.15 m/s，污水侧换热系数约921 W/m2·K；当污水流速增大到0.25 m/s，污水侧换热系数约 1280W/m2·K，污水增大67%，换热系数增大约38%.

3.2 图片复杂程度对搜索效率的影响

Yantis认为，当个体注意被空间某个位置的刺激所吸引时，便会在大脑皮层上反映出有关刺激源的时空选择，在对刺激源进行特定特征搜索的过程中，个体会有意的采用维度辨别模式进行。通过维度辨别模式，个体能够清楚地了解到哪些刺激是目标刺激，哪些刺激是非目标刺激[11]。其实，个体在关注当前任务时，任务目标以表征的形式存在与工作记忆中[12]，同时，刺激呈现的方式、个体对非目标刺激的期待以及个体某些相对固定的搜索模式都会对注意加工有一定的影响。本研究中，简单图片导航界面的操作定义为单一商品、没有任何修饰物的图片为导航的界面；复杂图片导航界面的操作定义为多重商品、有模特或色彩修饰的图片为导航的界面。由此可见，简单图片导航界面上的刺激属性相对较少，更容易与个体长时记忆中的刺激物原型或模板进行匹配，因而搜索效率相对较高；而复杂图片导航界面上的刺激数量比简单图片导航界面上的刺激数量相对较多，增加了匹配难度及时间，在一定意义上降低了个体的搜索效率。且每行呈现4图的导航界面比每行呈现2图的导航界面占用了更多的认知加工资源，从另一方面增加了个体对刺激物的加工难度，因而降低了个体的搜索效率。

个体在认知某一刺激时，会将某种特定的感觉信息与长时记忆中已存储的相关信息进行比较，进而选择最佳匹配信息进行决断[13]。也就是说，个体在对某一事物进行觉知时，会根据自己已有的经验与当前刺激物的性质特点进行比较，当比较结果与个体经验一致时，个体成功识别当前刺激物，当比较结果与个体经验不一致时，个体通过将已有的经验进行重组，再次与刺激物性质特点进行比较，并进行一致与不一致的判断，直至成功识别。本研究的结果表明，不同复杂程度的图片导航界面上搜索效率存在显著差异，个体在简单图片导航界面中的搜索效率高于复杂图片导航界面。

作为因大肠杆菌而引起的一种较为常见的疾病，肠炎的出现主要是因为家禽所食用的水资源和食物中含有大量的病菌，家禽食用后大肠杆菌进入其肠道中大量生长和繁殖，从而引发一些炎症，同时导致家禽的抵抗力持续下降，严重影响家禽的健康［1］。

有研究表明，目标模式对个体的视觉搜索效率有一定的影响[14]。目标模式是指存储于长时记忆中的具有目标关键特征的相应信息。目标的预先呈现对个体的视觉注意具有自上而下的引导作用，这使视觉范围内具有目标关键特征的刺激物优先得到个体的注意[15]。本研究中，被试进行搜索任务之前，主试首先向被试呈现既定的文字性搜索目标，使得被试在进行视觉搜索之前首先形成了对目标的既定模式，因而在搜索任务过程中，当目标与被试头脑中既定目标模式匹配性最强时，目标被识别[17-20]。由此可以看出，导航界面运用简单图片，个体进行导航更利于个体的模式识别，这是因为在简单图片导航界面上所呈现的无关刺激相对较少，从而更利于个体迅速找到既定目标。

在肌理效果上，由于毛毡材料本来就富有的特殊肌理，让我在这方面省了不少心，利用剪裁过程中的顿与圆润来更好的展现这一肌理是我这幅作品的意图之一。因此为了不破坏这一种肌理，我选择了用酒精胶水粘贴，而不是用针线来缝合，我认为用针线缝合的感受与毛毡材料自身给人的感受太过雷同也太过质朴，这违背了我的初衷。因此，我的整幅作品都是用不破坏其自身肌理的拼贴的方式去制作的。

4 结 语

1)在图片复杂程度方面，被试在简单图片条件下的搜索效率显著高于复杂图片条件，这是因为个体在简单图片导航界面上进行搜索时，加工难度相对较小，既定目标也更容易引起注意。

2)在图片呈现密度方面，被试在每行呈现2图条件下的搜索效率显著高于每行呈现4图，这是因为过多的信息会干扰个体的搜索效率，进而影响既定目标的选择。因此，对于电商手机APP导航界面设计而言，导航界面为简单图片、且每行呈现2图时不仅能够降低个体在搜索既定目标时的认知加工难度，更利于提升消费者的搜索效率。

参考文献：

[1] 谢 涛.图形化用户界面设计中的微观质感体现[J].美术大观，2014(03)：91.

[2] 代 悦.以用户认知为导向的图标设计[J].设计，2012(02)：98-99.

[3] 章玉宛.怎样设计你的苹果——浅析iPhone及应用软件的用户界面[J].美术教育研究，2014(05)：86-88.

[4] 赵乃迪.网页布局对视觉搜索影响的眼动研究[D].上海：复旦大学，2012.

[5] 吴晓莉，薛澄岐，王海燕，等.复杂系统人机交互界面的E-C映射模型[J].机械工程学报，2014，50(12)：206-212.

[6] Kahneman.Attention and effort[M].Englewood Cliffs，NJ：Prentice Hall，1973.

[7] Lavie N.Distracted and confused?Selective attention under load[J].Trends in Cognitive Sciences，2005(09)：75-82.

[8] 叶晶莹，薛林雁，黄 丹，等.不同注意任务类型及难度对猕猴微眼动的影响[J].生物化学与生物物理进展，2014，41(09)：860-869.

[9] 罗 良，林崇德，刘兆敏，等.客体工作记忆任务中大脑皮层活动的记忆负荷效应[J].心理学报，2006，38(06)：805-814.

[10] 张 斌，张智君，蔡太生.工作记忆负荷对注意捕获的影响研究[J].心理科学，2011，34(01)：33-37.

[11] Yantis S.Goal-directed and stimulus-driven determinants of attentional control[C]//In Monsell S and Driver J Attention and Performance(Eds.).Cambridge，MA：MIT Press，2000，18：73-103.

[12] Soto D，Heinke D，Humphreys G W，et al.Early，involuntary top-dowm guidance of attention from working memory[J].Journal of Experimental Psychology：Human Perception and Performance，2005，31(02)：248-261.

[13] Tedesco D，Schade A，Pernice K，et al.Site map usability[M].London：NN/g-Nielsen Norman Group，2008.

[14] Wolfe J M.Guided search 2.0：a revised model of visual search[J].Psychonomic Bulletin and Review，1994(01)：202-238.

[15] Duncan J，Humphrey G W.Beyond the search surface：visual search and attentional engagement[J].Journal of Experimental Psychology：Human Perception and Performance，1992(18)：578-588.

[16] Wolfe J M.Preattentive object files:Shapeless bundles of basic features[J].Vision Research，1997，37(01)：23-31.

[17] Theeuwes J.Cross-dimensional perceptual selectivity[J].Perception and Psychophysics,1991,50(06):184-193.

[18] Theeuwes J.Perceprual selectivity for colour and form[J].Perception and Psychophysics,1992,51(03):599-606.

[19] Theeuwes J.Stimulus-driven capture and attentional set:selective search for color and visual abrupt onsets[J].Journal of Experimental Psychology:Human Perception and Performance,1994,20(01):799-806.

[20] Theeuwes J,Burger R.Attentional control during visual search:the effect of irrelevant singletons[J]..Journal of Experimental Psychology:Human Perception and Performance,1998,24(03):1342-1353.