基于视线追踪技术的网络用户信息行为研究

摘 要：本文在介绍视线追踪技术的原理及其实现手段的基础上，阐述了目前在信息行为研究领域中，利用视线追踪技术对用户信息行为进行研究所取得的研究成果以及研究意义。

关键词：视线追踪技术；用户信息行为；研究成果

中图分类号：TP393.01

随着信息化社会的不断发展和互联网的日益普及，不仅网络用户的规模越来越大，而且网络环境下的用户行为随着互联网应用的普及也不可避免的发生巨大变化。互联网的开放性、便捷性、交互性以及网上信息的丰富性，使越来越多的网络用户将互联网作为获取信息的主要途径。为了增强网络信息管理与服务的主动性与针对性，更好满足用户的信息需求，有效提升网络信息服务，网络用户信息行为的研究也显得越为重要。

国内外对网络用户信息行为的常用研究方法主要有调查法、实验法、观察法、网络日志分析法、出声思维法等。通过这些研究方法虽然在用户信息行为的研究上取得了很多重要的研究成果，但这些方法也具有其固有的局限性，必然会限制该领域的研究取得进一步的突破。目前，随着人机交互技术的迅速发展，视线追踪技术在人机交互中的应用也越来越广泛，它作为一种可视化研究方法逐渐被引入到用户信息行为研究领域。下面本文将介绍用户信息行为研究领域的这种新方法及其研究成果。

1 视线跟踪原理与技术

1.1 视线运动的特点

眼睛是人们获取信息最主要的输入通道，为了获取信息，人眼必须连续不断地运动，这就是眼球运动。眼球运动主要有注视、跳动和平滑尾随跟踪三种方式，这三种眼动方式经常交错在一起，目的均在于选择信息，将要注意的刺激物置于像与中央窝区域，以形成清晰的像。实际上人眼在注视物体时眼睛并不是绝对静止的，眼球为了看清物体总是需要不停地抖动，其幅度一般小于1°，所以视线运动通常表现为点到点的跳跃式扫描（saccade）。

1.2 视线跟踪基本原理

由光源发出的红外光线，经过半反半透镜过滤可见光后把红外光反射到眼球；眼球对红外线经同一半反半透镜反射到达能锁定眼睛的特殊的瞳孔摄像机，通过连续记录从人眼反射的红外线，利用图像处理技术获得眼球的完整图像；再经软件处理后获得视线变化的数据，从而达到记录分析视线追踪过程的目的，然后再对这些收集的原始数据进行加工和分析，进而用来分析用户心理和用户行为。

1.3 视线跟踪技术的实现

通常人们精确的凝视方向是由眼睛的方位来决定，但眼睛的方位要受到头的方位的限制。所以，人眼的凝视点由头的方位和眼睛方位两个因素决定。目前视线追踪技术的主要实现手段分为以硬件为基础和以软件为基础两种。

以硬件为基础的视线跟踪方法需要用户戴上特制的头盔、特殊的隐形眼镜，或者使用头部固定支架、置于用户头顶的摄像机等，通过视点传感器获得视点数据。虽然这种方式识别精度较高，但对用户的干扰很大。目前以硬件为基础的视线跟踪系统主要是由头盔式眼动仪和配套计算机组成的头盔式眼动跟踪系统。由摄像头式眼动仪和配套计算机组成的摄像头式眼动跟踪系统是以软件为基础的视线跟踪系统。它是先利用摄像机获取人眼或脸部图像，后用软件实现图像中人脸和人眼的定位与跟踪，从而估算用户在屏幕上的凝视点。被测试者无需佩戴任何测试仪器，摄像头校准后自动捕捉被测试者的眼动。

2 视线跟踪技术在信息行为研究领域的研究

视线跟踪技术始于19世纪，最早运用于心理学研究，尤其是对阅读心理学的研究。目前该技术已经被推广应用于阅读研究、广告心理学研究、人因工程研究、临床医学研究、人机交互研究等各种领域。近年来国外研究人员开始使用该技术来研究用户的网络信息行为，国内起步较晚尚处在探索阶段。目前将视线跟踪技术用于网络信息行为的研究主要表现为：

2.1 用户网页浏览行为研究

美国一家专门研究网站和产品易用性的公司NielsenNormanGroup使用精密的“眼球跟踪设备”来研究网页浏览者的网页浏览行为，并且得出了用户对网页的浏览视线呈“F”型现象的研究结论（即网页浏览注意力“F现象”）。“F现象”显示用户的浏览模式大致分为三个过程，即用户首先横向运动阅读，通常是在网页内容区域的上半部分。这样的一个阅读轨迹组成了F的上横线。接着用户的视线会从网页上往下移一点，然后第二次横向阅读，通常这次涵盖的区域会比前一次短。第二次的横向构成了F的第二条横线。最后，用户会纵向地浏览网页内容的左边部分。有时候这个过程有时候相当缓慢，在眼球追踪热度图上呈现的就是一条粗实的条纹有时候则很快，形成的就是散点状热度图。这最后一个元素形成了字母F的竖杠。如下是热力图，分别来自不同类型的三个页面：

（热力图中红色部分表示用户关注的最多，黄色部分则关注偏少，灰色部分则几乎没有关注。）

由图中的信息可以看出，用户在浏览三个不同网页时的眼动轨迹通过眼动追踪技术进行了记录，其中第一幅图所展示的是典型的F型注视点分布。我们可以通过对记录数据的分析，能够清楚的了解到用户注视这三个网页的先后顺序以及对其中某一部分的注视持续时间，注视次数，注视点序列，眼跳距离，瞳孔大小变化等，并以此来分析用户的心理活动，从而可以用于指导网页设计和信息布局等方面的设计，并可为人机界面设计提供人的视觉参数，最终实现以用户为中心的人机界面。同时这项研究也对网站企业在网页的结构、内容、广告位确定以及优化等的决策提供了强大的理论支持。

2.2 用户搜索行为研究

网页是大量信息的一个载体，随着互联网的迅速发展，越来越多的人开始使用它来进行信息的搜集，用户搜索过程的基础行为也成为国内外研究的热点，视线追踪技术也逐渐被运用到用户信息行为研究领域。

首先使用眼动追踪研究互联网搜索行为的是Granka等（2004），这个研究通过在Google上的10个不同的搜索任务分析了用户的基本的眼动方式和系列模式。此项研究发现大多数用户只查看并点击Google搜索结果中前两个，而且浏览检索结果的顺序是从上往下的。

Klockner等对用户浏览检索结果的顺序进行研究，发现大多数人采用深度优先策略，在移到下一条结果之前决定是否要打开该条结果，而且只有一小部分人（15%）使用广度优先策略，他们在打开某一项结果之前要对大部分或者所有的结果进行评估。这个发现对于改善搜索引擎结果呈现的方式具有很重要的指导意义。

搜索营销公司Enquiro和Did-it与眼动仪公司Eyetools合作进行了一项研究，发现用户观察google搜索结果页面时显示出类似于一个“F”型的眼动模式，这个模式被称为“金三角”。这种现象证实了一个简单的问题：搜索结果中排名靠前的内容更容易受到用户的关注和点击。

用户的性别和搜索任务类型在网络检索中有无差异，Lorigo等人采用注视、瞳孔大小、扫描路径等视线跟踪指标进行了研究。研究发现完成任务的时间长短取决于搜索的任务类型而不是性别。用户完成信息类任务（即检索目标是获取某种类型的信息）往往要比完成导航类任务（即找到脑海中已经存在的特定网站或主页）花更多的时间；同时发现用户评估查询结果页面的浏览方式与用户性别有关，女性对于已经访问过的摘要过程具有回视和重复浏览的习惯，而男性常常采用线性的方式查看检索结果且查看比女性更多的结果。

2.3 搜索引擎研究

搜索引擎已经成为互联网不可缺少的工具，可以帮助人们更快的找到所要的内容和信息，提高做事的效率，使互联网资源高效的利用。因此，互联网的搜索引擎扮演了信息需求者和网页上大量潜在相关信息之间的中介作用，目前利用视线追踪技术对搜索引擎的研究也取得了一些成果。

ZhiweiGuan&EdwardCutrell通过记录和分析眼动指标的相关数据，研究了搜索引擎结果页面中摘要的长度、目标结果位置及任务类型对用户的影响。研究发现人们通常按顺序浏览检索结果，并且排在前面的结果往往被大部分人注意，无论用户最终点击了哪条结果项，他们都只查看了检索结果中的前3、4项；完成信息类任务所花费的时间比完成导航类任务花费的时间长。此外，还发现用户在完成信息类搜索任务时，随着摘要长度的增加，用户搜索的时间不仅变短，而且准确率也变高；用户在进行导航搜索任务时，短摘要更能取得最佳的效果。对于目标结果位置研究发现用户寻找目标结果的时间长短取决于目标结果排名先后，排名越后用户寻找目标结果花费的时间越长，成功率越低。对于导航类搜索，用户在没找到目标结果时通常会选择排名第一的结果，或者修改查询词；对于信息类搜索，用户很少修改查询词，而会尝试更多的排名靠前的结果。这些发现表明，要想提高用户的检索效率以及信息利用率，搜索引擎检索结果项中标题、摘录、URL的空间位置设置必须要合理，而且尽可能根据用户的自定义做出调节，以提高检索效率。

3 视线追踪技术用于研究用户信息行为的意义

视线追踪技术通过记录、分析人们的眼球运动轨迹，给我们提供了很多关于用户注意方面的、有价值的信息，而这些信息是很难使用其他方法得到的。利用视线追踪技术能够更加细致、直观的观察和记录用户对网站的浏览方式和浏览习惯，捕捉到用户真实的第一潜意识行为，而且还可以挖掘到用户是如何与信息交互的每一时刻的观察行为。例如，当用户浏览网页时，眼睛的注视频率、注视偏好、注视时长等信息，都会不自觉地体现出用户对网站内容、布局甚至是广告的偏好。而网站利用视线追踪技术提供的数据和信息，就能得到用户的浏览习惯，了解用户在网站中的注视热点和注视盲点，并且能依据这些信息优化网站布局、提升网站内容质量、提高用户使用体验；通过对眼跳距离和瞳孔大小的记录，就可以发现用户查询行为的个体特征，这有助于实现个性化查询和服务；另外，通过记录用户的注视点序列，就可以分析出他们在进行信息检索时的视觉盲区、视觉第一落点和视觉中心的分布，从而得出用户在信息检索时的视觉轨迹及其规律，以及其访问、查询和浏览的路径。通过视线追踪技术得到的用户反馈信息又可以作为相关反馈的一种方式优化查询结果，提高检索结果的精度。

总之，视线追踪技术用于用户信息行为的研究，其研究不仅有助于网络信息组织方式和管理的改进，而且也有助于提高搜索引擎的绩效和设计，从而增强网络信息管理与服务的主动性和针对性，更好地满足用户的信息需求。

参考文献：

[1]周嘉宾.眼动跟踪系统算法研究与实现[D]，2010.

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[3]胡琥.视线跟踪技术及其在人机交互中的应用[J].黑龙江科技信息，2011，22.

[4]李晓丽.视线跟踪法网络用户信息行为研究的新方法[J].图书馆理论与实践，2009，8.

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[6]Lorigo，L.，Pan，B.，Hembrooke，H.，etal.TheinfluenceoftaskandgenderonsearchandevaluationbehaviorusingGoogle.InformationProcessingandManagement，2006，42（4）：1123-1131.

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