基于ACT-R认知模型的资讯类网站信息架构优化策略研究
作者单位:四川大学
学位级别:硕士
导师姓名:干静
授予年度:2023年
学科分类:08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术]
摘 要:随着互联网的快速发展,人们获取信息的方式更加快速、便捷,然而由于信息种类和数量增多,网站界面的信息复杂程度随之增加,导致了信息过载和信息组织混乱的问题。在信息数量庞大、信息关系复杂的网站界面设计中,信息架构设计是提升网站内容组织和用户体验的有效方法,能够有效降低用户在信息搜寻过程中的认知负荷,提升用户信息搜寻效率和操作体验。本文首先从网站信息架构的基础理论出发,研究了网站信息架构情景、内容和用户三个核心要素与组织系统、导航系统、标签系统和搜索系统四大组件,剖析了网站信息架构设计中客观信息复杂性和用户认知复杂性两个方面的研究难点,提出了资讯类网站在信息结构设计、信息路径设计和元素视觉设计的信息架构设计内容。其次,对物理符号、联结主义和二者混合认知模型进行比较,说明ACT-R认知模型适用于用户浏览网站时信息搜寻过程认知分析。然后根据ACT-R认知模型中视觉模块、表象模块、陈述性模块、目标模块和程序性模块阐述用户认知行为在视觉感知、记忆和决策阶段的认知特性和认知需求,分析网站界面信息架构设计影响用户认知的8个因素,具体包括视觉统一性、元素属性、信息关联性、信息一致性、信息分类、信息数量、组块内部关系和操作路径。接着结合实验设计进一步探究影响因素具体表现,实验一证明了元素属性类型及数量、信息关联性和信息一致性对用户信息识别效率的影响,实验二证明了信息数量和信息分类对用户信息搜寻效率的影响。再结合理论分析和实验结果,从信息整合、视觉路径和组块内部由整体到局部的三个方面提出提高用户信息搜索效率的网站信息架构优化策略,构建基于ACT-R认知模型的网站信息架构优化模型。最后以今日头条网站为例,依据优化模型分析今日头条网站原版信息架构并进行优化设计,在导航系统部分采用卡片分类法对标签进行分类,结合可用性测试获得的用户行为数据和满意度评价,验证了优化模型的应用价值。本文将ACT-R认知模型运用到网站信息架构优化设计研究中,对抽象、复杂的信息架构进行了理性而客观的分析,建立了符合用户认知特性、有效提高信息搜索效率的网站信息架构优化模型。将基于ACT-R的资讯类网站信息架构优化策略应用到实际案例之中,拓宽了ACT-R认知模型的应用范畴,同时为网站信息架构研究提供了新方向。