[发明专利]基于眼动、心率变异性和行为的人机实验数据分析方法

说明书

本发明公开了一种基于眼动、心率变异性和行为的人机实验数据分析方法，包括如下步骤：(1)采集眼动、心率变异性和行为的人机实验数据；(2)利用灰色模型扩充样本数据量；(3)建立眼动、心率变异性和行为的分析模型以及综合分析模型；(4)计算人机实验数据残差平均值；(5)建立实验组和对照组的误差范围[Z_实验‑σ_实验，Z_实验+σ_实验]和[Z_对照‑σ_对照，Z_对照+σ_对照]，根据两段误差范围的相交情况得出分析结论，最终得出用户在脚本任务中对服务设计的体验情况，进而判断服务设计的合理性。本发明的数据分析方法提供了对服务设计中人机数据进行量化处理的分析方法，可以科学准确地判断服务设计的合理性，避免主观判断的模糊性和不确定性。

技术领域

本发明涉及一种人机实验数据的分析方法，尤其是一种基于眼动、心率变异性和行为的数据分析方法。

背景技术

近年来，随着设计热点从产品、交互、用户体验等向服务方面的转移，以服务经济为主导的服务设计时代已经来临。服务设计主要产生和发展于计算机、通信、工业设计和管理学等领域，以用户为中心，提供了系统性和创造性的方法来提高服务质量，促进服务提供商与消费者之间的互动。

传统的工业设计以设计师的灵感创作为来源，在判断服务设计好坏时多为设计师和研究员的主观判断，缺乏一定的科学性和准确性，随着新IT时代的到来，信息技术的发展使得研究者可以获取用户在使用服务过程中产生的各类数据。目前常用的是眼动和脑电数据，但测量脑电时对人体侵入感强，使人产生不适，且数据可用率不高；眼动追踪的效果较好，但仅用眼动数据很难完整准确地进行分析和判断。目前仍没有完善的数据分析方法可以定量地对服务设计人机实验的数据进行科学分析，从而判断服务设计的合理性以及用户需求。

发明内容

发明目的：本发明的目的是提供一种人机实验数据的分析方法，用于定量地判断用户对服务设计的体验效果，进而判断服务设计的合理性。

技术方案：本发明所述的一种基于眼动、心率变异性和行为的人机实验数据分析方法包括如下步骤：

(11)采集实验组和对照组的眼动、心率变异性和行为的人机实验数据，建立数据样本库；

(12)利用GM(1,1)灰色模型对样本进行数据量扩充；

(13)建立眼动数据、心率变异性数据和行为数据的分析矩阵E、H和B，建立综合分析矩阵Z，所述Z＝[E,H,B]；所诉综合分析矩阵包括实验组综合分析矩阵Z_实验和对照组综合分析矩阵Z_对照；

(14)计算每项任务中的眼动数据、心率变异性数据及行为数据的残差平均值，所述残差平均值的计算公式为：

其中X_*(k)为每项任务中各指标的人机数据值，m为脚本任务数；

分别计算实验组和对照组各项任务指标数据的残差平均值σ_实验和σ_对照，计算误差范围[Z_实验-σ_实验，Z_实验+σ_实验]和[Z_对照-σ_对照，Z_对照+σ_对照]，根据所述两个误差范围的相交情况得出分析结果。

所述实验组样本数量不少于4组，所述对照组样本数量大于1组，当对照组样本数量为1组时，所述步骤(4)中根据[Z_实验-σ_实验，Z_实验+σ_实验]与Z_对照的交集得出分析结果。

步骤(12)中扩充数据量的方法为：