交互设计研究团队：互动带来美好体验｜创新设计研究团队系列04

专题

创新设计

2020-9-2 09:19

设计，是一个历久弥新的概念。从造物的角度来审视，其历史久远漫长；从学科的角度来观察，它年轻却迸发生命力。从前身“工艺”（工艺美术）蜕变而来，“设计学”大抵也不过是四十年左右的光景。

当“设计”取代了“工艺”之后，其含义也随之发生变化，最显著的表现是：从本源属性的美化装饰，到对人工智能的全面渗透。这一变化，使得原本属于“工程”的职责，在“设计”的概念下成为新的介入领域；使得“工艺”概念时期不被设计参与的部分，在今天的“设计”视野中，日趋呈现与工程融合的特征。

这股特征，标志着设计学的一个重要特质：研究领域的不断拓展。这种拓展，固然有着当今造物的客观要求，却更是交大设计不断创新的内在动力。

因此，交大设计这一研究团队系列主题将为大家呈现来自上海交大设计学院设计系的六支重要研究团队，向大家娓娓道来：设计，何以在沟通文化与社会的今天，不断发展，历久弥新。

什么是交互设计研究？

上海交通大学设计学院交互设计研究所专注于交互界面、人机互动体验的设计和优化，创造和实验信息时代令人愉悦的生活样式，人机交互设计不仅为了效率和易用性，也提供快乐和有趣。研究所成立于2009年，是上海交通大学交互设计领域人才培养，研究和学术交流的平台。研究所现有专职教师4名，承担国家自然科学基金、教育部、科技部、上海市及企业、学校资助研究项目十多项。以及多门本科及研究生的交互设计相关课程。是中国工业设计协会信息与交互设计专业委员会执行主任单位。

交互设计研究所负责人

顾振宇，男，设计系教授，博士生导师。交互设计研究所所长，中国工业设计协会信息和交互设计专业委员会执行主任。2006年博士毕业于香港理工大学设计系。研究方向为工业设计、交互设计、设计计算与认知、智能产品设计等。在计算机辅助设计和人机交互领域国际学报和会议发表论文30多篇。在美感计算领域的研究工作被国际同行引用数百次，最高单篇引用一百多次。所提出的一系列数据驱动的体验优化方法正被越来越多地应用于在线产品的快速迭代。专著《交互设计原理与方法》被几十所高校作为教学用书。

主要研究领域

我们的研究工作基于两种主要的数据来源，一种是实验室条件下的行为和电生理数据，采用实验心理学研究范式。另一种源于网络数据采集，采用群集智能方法开展设计信息学研究。

代表性研究领域主要有以下三个：

1. 人因、体验和自然人机交互

关注交互设计如何塑造和改变用户的行为，用户行为如何启发设计。亚里士多德认为自然总是选择最高效方式运作，提高效率降低操作代价是自然人机交互的首要原则。基于定量的用户实验方法对产品、系统的操作者和服务对象进行用户体验、人因工程研究。

Capture your aesthetic response in 3s eye tracking

用眼动仪评估美感

heatmap是用眼动仪捕捉的用户的视觉注意分布。眼动仪已广泛用于用户界面评估中。但是，从美学的角度来看，仍然很难分析和解释眼动数据。为了找到眼球运动与审美体验之间的定量联系，我们跟踪了40个网页的30位观察者的初始 3秒钟的眼动。定义了一种新的眼动数据分析指标-热图熵。结果表明，热图熵（视觉注意熵，VAE）与观察者对网页的审美判断高度相关（r = -0.65）。该实验结果表明美感和视觉注意的压力负担有关。
论文发表于ssci 国际学报：Z. Gu, C. Jin, D. Chang & L. Zhang (2020): Predicting webpage aesthetics with heatmap entropy, Behaviour & Information Technology

该项目尝试用游戏摇杆写入文本，游戏和电视盒的现有文本输入方法是在虚拟键盘上用光标选取字符。该项目开发了一种新的文本输入方法，该方法使用操纵杆作为有形设备来捕获用户的徒手书写手势。该方法具有相当高的精度以完成英文文本输入。在预测模型上，我们引入了HMM算法，以便用户可以输入文本并进行自动校正。我们对键盘选择方法和操纵杆书写方法进行了成对可用性测试。结果表明，在预测模型或非预测模型上，这两种方法都比键盘选择方法更易于学习，并且用操纵杆进行书写的速度更快。受试者还报告说，使用手写输入在某种程度上很自然，使用键盘选择方法输入文本可能会很无聊。
Zhenyu Gu , Xinya Xu, Chen Chu, Yuchen Zhang, (2015). To Write not Select, a New Text Entry Method Using Joystick, Human-Computer Interaction: Interaction Technologies, Springer, Lecture Notes in Computer Science. Volume 9170, pp 35-43

2. 数据驱动设计和设计计算

设计中存在的共性问题和可重用的知识和方法，将数据挖掘、机器学习用于用户体验的改善。

图：使用在线增量学习模型，在一个交互式设计生成系统中实现对用户偏好的捕捉

相关工作发表于sci国际学报cad

Zhenyu GU, Jian Lou, (2016). Data Driven Webpage Color Design, Computer Aided Design. Volume 77, Pages 46–59

Zhenyu Gu, Ming Xi Tang and John Hamilton Frazer. (2006). Capturing aesthetic intention during interactive evolution, Computer Aided Design, 38 (3), pp. 224-237.

图：一个设计生成系统，采用生成对抗网络（GAN）。原始数据来自网上区块链虚拟宠物游戏项目以太猫和莱茨狗，通过爬虫获取，在数千个初始样本基础上，通过编码后再生，可以在很短时间内产生数十万个新的猫狗杂交方案。

3. 用户为中心的设计创新方法和策略

图：智能产品服务系统的设计策略

基于用户中心视角，构建从物理空间到云平台的智能产品服务系统，实现物理空间中的产品开发和服务落地，以及在云平台的数据同步和基于数据累积的创新价值生成。并具体提出融合用户研究、用户细分方法的用户分析模块，整合材料、信息、价值流的服务提供网络，以及基于成本效益原则的产品服务实现模型。具体工作见论文：

Chang, D., Gu Z.*, Li F., Jiang R., (2019). A user-centric smart product-service system development approach: A case study on medication management for the elderly. Advanced Engineering Informatics. 42.

图：一个社交网络中用户间互动状态的实时可视化。

Visualizing Group User Behaviors for Design Iteration

支持设计迭代的用户数据可视化

考虑到近年来用户为中心的设计方法的普及，用户行为数据分析已成为设计过程中的重要工具。基于数据挖掘技术的行为工具，例如Flurry和Google Analytics（分析），已广泛用于基于Web的应用程序中，以支持定量用户研究。但是，这些工具提供的信息可视化通常适合设计需求以外的业务，而设计人员几乎无法使用。该项目通过将在线用户行为可视化技术集成到交互设计迭代过程中来解决此问题。

Zhenyu Gu , Jia Ming Yu, Zhanwei Wu, Zhan Xun Dong,(2015). Visualizing Group User Behaviors for Social Network Interaction Design Iteration, Design, User Experience, and Usability: Interactive Experience Design, Springer, Lecture Notes in Computer Science, Volume 9188 , pp 36-45

设计实践

面向应用的教学和实践项目：

研究所积极开展与企业的合作，完成与企业的合作项目数十项，内容包括实体交互界面 tangible ui，图形交互界面 graphic ui，自然语言交互 natural language ui，物联网服务相关设备和app开发等等。开展以项目为导向的设计教学，教师和学生在多个国际设计竞赛中获奖。