[论文解读] Designing Touchscreen Menu Interfaces for In-Vehicle Infotainment Systems: the Effect of Depth and Breadth Trade-off and Task Types on Visual-Manual Distraction

Nicolas Louveton, Roderick McCall+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 17, 2024

Human-Automation Interaction and SafetyPsychology被引用 3

一句话总结

本研究探讨了在多任务驾驶情境下，车载触摸屏界面的菜单层级深度与广度如何影响视觉-手动分心。通过配备眼动追踪与车载数据记录的驾驶模拟实验，研究发现：系统性列表操作会随深度增加而提升视觉负荷；而搜索与记忆任务则表现出一种最优布局，倾向于广度而非深度，表明针对不同任务类型需权衡设计取舍，这对提升安全性至关重要。

ABSTRACT

Multitasking with a touch screen user-interface while driving is known to impact negatively driving performance and safety. Literature shows that list scrolling interfaces generate more visual-manual distraction than structured menus and sequential navigation. Depth and breadth trade-offs for structured navigation have been studied. However, little is known on how secondary task characteristics interact with those trade-offs. In this study, we make the hypothesis that both menu's depth and task complexity interact in generating visual-manual distraction. Using a driving simulation setup, we collected telemetry and eye-tracking data to evaluate driving performance. Participants were multitasking with a mobile app, presenting a range of eight depth and breadth trade-offs under three types of secondary tasks, involving different cognitive operations (Systematic reading, Search for an item, Memorize items' state). The results confirm our hypothesis. Systematic interaction with menu items generated a visual demand that increased with menu's depth, while visual demand reach an optimum for Search and Memory tasks. We discuss implications for design: In a multitasking context, display design effectiveness must be assessed while considering menu's layout but also cognitive processes involved.

研究动机与目标

• 探究菜单深度与广度如何影响车载触摸屏交互过程中的视觉-手动分心。
• 考察菜单结构与认知任务类型（系统性阅读、视觉搜索、记忆）之间的交互作用对驾驶员分心的影响。
• 利用眼动追踪与车载数据记录，在模拟驾驶环境中评估驾驶表现与注意力负荷。
• 基于任务特征识别能最小化视觉需求的最优菜单布局配置。
• 通过整合认知任务需求与界面结构，为设计更安全、可中断的车载信息娱乐界面提供建议。

提出的方法

• 开展一项包含24名参与者的驾驶模拟实验，测试八种不同菜单布局配置（深度与广度各异）。
• 采用三种次级任务类型：系统性阅读、视觉搜索与项目状态记忆。
• 收集眼动追踪数据，以固定次数、持续时间与累积固定时间作为视觉需求的指标。
• 记录车辆遥测数据（车速、横向偏离、跟车距离）以评估驾驶表现。
• 计算一个结合眼动追踪与使用数据的视觉需求指数，用于比较不同布局条件下的效率。
• 采用重复测量方差分析（repeated-measures ANOVAs）分析菜单深度、广度与任务类型对分心与表现的影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 菜单深度与广度如何影响车载触摸屏交互过程中的视觉-手动分心？
• RQ2 不同次级任务类型（系统性阅读、搜索、记忆）与菜单结构的交互如何影响视觉需求？
• RQ3 是否存在一种最优的深度-广度权衡配置，可针对特定任务类型最小化视觉分心？
• RQ4 不同菜单布局与任务类型下，驾驶表现（车速、横向控制、跟车距离）如何变化？
• RQ5 任务复杂度在多大程度上调节菜单结构与视觉注意力之间的关系？

主要发现

• 系统性阅读任务的视觉需求随菜单深度持续上升，未发现最优布局。
• 视觉搜索任务的视觉需求在四层布局时达到最低值，表明广度优于深度的最优平衡。
• 记忆任务在两层布局时达到最优，表明即使在认知负荷较高的任务中，适度广度也有益处。
• 固定次数、持续时间与累积固定时间在记忆任务中始终最高，表明视觉注意力负荷更大。
• 记忆任务期间驾驶表现下降，表现为车速降低、横向波动增加及跟车距离缩短。
• 系统性阅读与搜索任务的完成时间随页面数量增加而延长，但记忆任务无此趋势，表明其认知处理模式不同。