北交大研究表明：文本显示模式等对AR晕动症影响巨大
（映维网Nweon 2024年05月27日）随着AR在新领域的应用越来越多，挑战同样越来越多，晕动症/晕动症是一个重大障碍。这种不适源于感官不匹配，即来自AR界面的视觉刺激与来自环境的物理感觉发生冲突，例如自动驾驶汽车。尽管与VR相比，AR中的晕动症症状通常不那么强烈，但依然会造成一系列的问题，从而减损用户体验，并阻碍AR技术的未来使用。
VR已经探索了一系列导致晕动症的因素，但AR领域的相关研究较少。所以，北京交通大学以微软HoloLens作为基础，探索了AR相关晕动症的研究空白，并重点关注文本显示模式和用户特征等尚未充分探索的领域。
其中，团队仔细检查文本显示模式对阅读速度和内容搜索能力的影响，包括各种文本移动模式（例如水平、垂直或对角移动）以及字体和背景颜色之间的和谐。用户特征则包括过去的AR体验和性别等变量。
他们提出两个关键问题:
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在AR阅读中，不同的文本显示模式和用户特征是否会导致晕动症？
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在AR阅读中，晕动症的强度与搜索能力之间是否存在相关性？
AR环境和问卷设计
北京交通大学的实验设置了六个独特的场景，包括一个对照组和五个实验条件。为了清楚地表明手头的任务，每个场景都有明显的“阅读测试”标志。研究人员使用c#进行对象运动控制，使用Unity进行场景构建，并最终在微软HoloLens 2进行部署。
在研究中，团队仔细地将文本显示模式分为三个不同的部分进行分析：颜色、速度和文本移动模式。
他们了解到色温（分为暖色温或冷色温）会影响移动设备的阅读体验。为了评估这种影响是否反映在AR环境中，实验呈现了一系列颜色，包括冷蓝色(RGB(0,0,255))，中性白色(RGB(255,255,255))和暖红色(RGB(255,0,0))，如图2所示。其中，用蓝色代表冷色，用红色代表暖色。
初步研究发现，字体颜色和背景之间的对比不仅是视觉吸引力的问题，而且是提高可读性的关键组成。字体和背景颜色之间的这种动态相互作用值得在未来的研究中进行更深入的研究，以进一步理解它在用户阅读体验中的作用。
实验在一个5米的密闭空间内严格设计了6个文本运动场景，从而确保实验空间易于观察，并重点研究它们对AR阅读理解的影响。
考虑到模拟的场景与AR阅读有关，研究人员仔细选择了用户在AR阅读过程中最常遇到的几种文本移动模式来作为实验基础。
在实验中，他们设高速为2.5米每秒，中速为2米每秒，低速为1米每秒。选择的三种速度操作是基于一项涉及8名参与者的小规模初步调查。
搜索任务的设计是为了测试视觉敏锐度和对细节的关注。参与者的任务是在一个由91个“b”字符组成的13x7网格中找到几个隐藏的“d”，并在一个9x5网格中的45个“Q”字符中找到几个隐藏的“O”。
至于调查问卷设计，本研究对“虚拟现实中的晕动症问卷”（Cybersickness in Virtual Reality Questionnaire/CSQ-VR）进行了改进，以扩大其在评估AR环境中的晕动症方面的效用。其中，CSQ-VR最初是基于虚拟现实体验引发的症状，并以神经科学问卷框架为基础开发，并已显示出出色的有效性。研究证实，CSQ-VR的可靠性超过了传统的晕动症调查。
优化的CSQ-VR问卷包含六个项目，大大增加了参与者的简练和清晰度。它评估了晕动症的所有症状：恶心、前庭紊乱（包括定向障碍和平衡问题）、眼病紊乱（包括视觉疲劳和眼睛不适）和全身不适（如出汗过多）等等。每个类别由两个有针对性的问题表示，并按照7分格式化，从“1 -没有感觉”到“7 -强烈感觉”。
另外，团队设计了一份问卷来评估用户在AR中的阅读、搜索能力，并收集他们的特征。搜索能力得分是Q1和Q2的综合得分，其中Q1的失误得2分，Q2的失误得1分，这表明得分越高，晕动症对搜索效率的损害越大。
实验筛选并招募了总共40名参与者（所有参与者都确认没有语言障碍，并且所有参与者都具有正常的视力，没有任何色盲症状），主要是18至25岁的大学生或研究生，男女各20名。在每个性别组中，有AR经验的饱腹者5人，有AR经验的非饱腹者5人，没有AR经验的饱腹者5人，没有AR经验的非饱腹者5人。
选择在黄昏的街道上进行实验是一个刻意的举动，目的是避开正午强烈的阳光，因为这可能会干扰AR设备。团队利用路灯的柔和照明为我们的实验任务创造最佳条件。
假设与探索目的
根据研究问题、调查和文献综述，团队提出以下假设:
H1：晕动症病主要表现为动眼肌症状。
H2：速度的影响比颜色的影响更显著。
H3：晕动症会影响参与者的搜索能力，降低用户体验。
H4：没有AR经验的女性参与者和实验者会有更强烈的晕动症症状。
H5：饱腹实验者会有更强烈的晕动症症状。
根据测量的晕动症程度，可以分为五个不同的级别：非常弱、弱、中等、强和非常强。值得注意的是，在每个实验条件下，动眼肌症状似乎是晕动症总分的最重要因素。这种观察结果与假设H1相符。
相反，双向方差分析显示，速度和颜色与晕动症之间没有显著的相互作用。然而，在五个实验组中，速度会对恶心、前庭、眼动症状、紧张和整体晕动症产生影响。研究结果表明，速度显著影响恶心和动眼肌症状，如下图所示。值得注意的是，在y轴振荡条件下，速度的影响在所有测量方面都是最为明显。
对五个实验组的进一步分析表明，在极其强烈的晕动症强度条件下，颜色显著影响整体晕动症、恶心、前庭、动眼症状和紧张，如下图所示。这与假设H2相反。在极其强烈的晕动症强度条件下，颜色比速度有更大的影响。但当晕动症强度较低时，颜色对症状没有明显影响。
晕动症对搜索能力和用户体验都有不利影响，支持假说H3，如下图所示。
晕动症症会显著降低用户体验，在特定情况下，它同时会严重影响搜索能力。数据显示，在两个实验中，当晕动症程度达到“强烈”和“非常强烈”时，搜索性能受到了特别大的影响。当晕动症症状较轻时，它对搜索能力的影响可以忽略不计。另外，前庭和动眼肌症状是搜索能力下降的主要原因。
无论晕动症程度如何，前庭症状持续且显著地影响用户体验。在某些情况下，恶心等其他症状同样会对用户体验产生相当大的影响。
根据实验，饱腹感和过去的AR经验影响晕动症严重程度的，与假设H5一致，但偏离了假设H4。值得注意的是，禁食或有AR经历的人总体晕动症程度明显较低。
讨论
文本显示模式与晕动症在本研究中，速度成为影响晕动症的主要因素。速度和物体周围文本移动模式的复杂性之间的相互作用表明，复杂的文本移动模式加剧了速度对晕动症的影响。调查显示，速度主要是通过加剧恶心和动眼症状而导致晕动症。随着晕动症病的强度升级，速度对前庭症状的影响同样会增加。
参与者的反馈强调，更高的速度往往会加剧前庭症状和整体晕动症。值得注意的是，在y轴振荡的情况下，速度有最明显的影响。这一发现表明，在y轴振荡的运动模式下，物体似乎向观察者移动，速度是影响AR诱导晕动症的关键因素。这种特殊的运动模式类似于向前运动的体验，类似于乘客在搭乘交通工具过程中的感受。
在AR中进行阅读和搜索活动时，晕动症的发作被认为是由感觉不匹配引起：用户的眼睛专注于AR设备显示的移动文本，向大脑发出环境在运动的信号。然而，如果内耳检测不到相应的运动，视觉输入和前庭感觉之间就会发生感知冲突，导致晕动症。这一现象在相关研究中有记载。
颜色对晕动症的整体严重程度及其相关症状有显著影响，尤其是在晕动症强度非常强的双轴振荡期间。相反，在滚动场景、x轴、z轴和y轴振荡等场景中，颜色似乎对相关症状没有显著影响。这表明，当晕动症的强度超过一定阈值时，颜色对晕动症的影响会变得更加突出。低于这个水平，颜色的效果就不显著了。这一观察结果与晕车的经历相一致，晕车的乘客可能会因为夜晚迎面而来的车灯眩光而感到不适。
从文本移动模式及其与晕动症的关系中，我们可以为AR内容开发者提供实用的指导。为了最大限度地减少用户在基于AR的阅读或搜索任务中的晕动症，建议尽可能将文本运动限制在单个轴上。对x轴、z轴和y轴振荡的比较分析表明，沿着y轴的运动比沿着x轴或z轴的运动更容易引起晕动症。这对于设计优先考虑舒适性和可用性的用户友好型AR应用程序至关重要。
最近的研究证实，晕动症在很大程度上影响了用户体验，这与过去关于虚拟现实引起的晕动症的研究相呼应。尤其是前庭症状，随着晕动症变得越来越严重，对用户体验的负面影响越来越大。这反映了典型的晕动症病中内耳和视觉之间的感觉冲突。因此，减轻前庭症状的策略，如采取药物治疗或进行眼保健操可能有助于改善用户体验。对于开发者来说，平滑AR场景中的快速转换可以在抑制晕动症和增强整体体验方面发挥作用。
另外，已经观察到搜索能力在y轴和双轴振荡期间显着受损，前庭和动眼肌症状是主要罪魁祸首。据推测，当晕动症达到一定程度时，它会对实验者的搜索能力产生负面影响。这可能是由于晕动症超过了阻碍认知功能的阈值，导致反应时间缩短、注意力下降和判断力受损。这种影响类似于在酒精或睡眠不足的影响下所经历的情况，例如难以快速准确地识别目标字母。
在各种程度的晕动病中，用户的饱足感特征是一个一致的预测指标，当参与者感到饱足时，症状会显著增加。这可能是由于进食后消化活动增加而需要更多的血液流动，反过来则可能会减少大脑的血液供应，影响平衡和空间定向。另外，消化系统的活动可能会干扰前庭系统，加剧晕动症的影响。然而，来自晕车研究的对比证据表明，并非所有人都会在餐后症状加重，这表明与饱腹感相关的其他因素可能在起作用，而这标志着未来研究的一个有趣方向。
在滚动场景和x轴振荡等场景中，性别成为了晕动症的重要预测因素，女性参与者报告的严重程度更高。
在感官因素方面，AR与现实融合的特点表明，视觉刺激主要影响用户的体验。相比之下，VR的完全虚拟设置不仅会导致视觉上的差异，同时会导致听觉和触觉反馈与现实世界的差异，从而引发晕动症。
在考虑晕动症的相似之处时，团队认为AR晕动症和VR晕动症有几个关键的共同点。首先，它们的触发机制都与感觉冲突有关，视觉感知与其他感觉系统（如前庭系统）之间的不匹配可能导致晕动症病的发作。其次，在症状方面，AR和VR均可引起一系列不适，包括动眼肌症状、前庭症状、恶心和紧张。最后，就个人反应而言，不同的人对AR和VR晕动症表现出不同程度的敏感，导致症状的强度不同。
局限性及未来
这个实验中的几个限制值得注意。首先，对主观反馈的依赖可能会引入偏见，因为数据反映的是个人经验。为了解决这个问题，未来的研究将致力于结合客观测量，如瞳孔扩张和心率监测。
另外，参与者较为年轻。为了扩大研究结果的适用性，将年龄较大的人群包括进来是至关重要，特别是考虑到越来越多的中年人开始在他们的日常事项中使用AR。
另一个限制是参与者对晕动症的敏感性，这可以反映出一个人在面对运动诱导的情况时经历晕动症反应的可能性。这可以用晕动病易感性问卷来衡量。考虑到参与者的晕动症程度可能与他们对易感性有关，这是未来研究中需要考虑的用户特征之一。
最后，实验依赖于修改后的CSQ-VR问卷，可能无法有效捕获高强度的晕动症。未来的研究应该进一步研究饱腹感等因素如何影响晕动症，完善所讨论的阈值，并深入研究颜色和背景一致性对症状的影响，特别是与前庭和动眼肌域相关的症状。
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总的来说，北京交通大学的研究表明，文本显示模式和用户特征对晕动症的影响巨大。文本显示元素，如复杂的文本移动模式、速度和颜色选择，是AR应用程序开发者的关键考虑因素，因为它们对用户的阅读和搜索体验有重大影响。为了最大限度地减少晕动症和保障用户体验，所述元素必须优化，特别是因为晕动症会损害前庭功能和眼动控制，从而影响决策和搜索效率。团队的见解为制定预防和减轻AR晕动症的策略铺平了道路。
同时，用户特定特征的影响不可否认。尤其是饱腹感，因此需要进一步的研究来揭示支撑这种影响的因素。另外，过去的AR经验已证明可以发挥关键作用，尤其是在晕动症加剧的情况下。所以，通过较低晕动症强度的预训练，可以帮助用户适应AR环境，特别是在不可避免地暴露于较高强度水平的情况下。
