用热力图熵预测网页美感
人机交互
2018-03-06 v1
摘要
如今，眼动仪被广泛用于用户界面评估。然而，从美学角度分析和解释眼动数据仍然困难。为寻找眼动与审美体验之间的定量联系，我们追踪了30名观察者对40个网页的初始注视落点（每个显示3秒）。这些网页还根据观察者的主观美学判断进行了评分。我们引入香农熵来分析眼动数据。结果表明，热力图熵（视觉注意熵，VAE）与观察者对网页的美学判断高度相关。其改进版本相对VAE（rVAE）与感知美感有更显著的相关性（r=-0.65，F=26.84，P0.0001）。仅这一单一指标就能以约85%的准确率区分好看与不好看的页面。进一步研究发现，VAE和rVAE的性能在1秒后趋于稳定。曲线表明，若追踪时间延长超过3秒，它们的性能可能更好。
引用
@article{arxiv.1803.01537,
title = {Predicting Webpage Aesthetics with Heatmap Entropy},
author = {Zhenyu Gu and Chenhao Jin and Zhanxun Dong and Danni Chang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.01537},
year = {2018}
}
备注
22 pages, 13 figures