Influence mechanism of icon semantics on visual search performance: Evidence from an eye-tracking study

偶像 视觉搜索 固定(群体遗传学) 语义学(计算机科学) 眼动 计算机科学 眼球运动 情报检索 自然语言处理 人机交互 人工智能 程序设计语言 社会学 人口学 人口
作者
Tao Jin,Wenrui Wang,Jiamin He,Zhengxin Wu,Haoran Gu
出处
期刊:International Journal of Industrial Ergonomics [Elsevier BV]
卷期号:93: 103402-103402 被引量:3
标识
DOI:10.1016/j.ergon.2022.103402
摘要

Explicit icon semantics can reduce the difficulty of understanding complex visual information. Optimizing the icon semantics and text semantics of icons can effectively improve the cognitive performance of digital interfaces. This paper adopts visual search tasks to study the effects of different combinations of icon semantic familiarity and the presence or absence of text on icon search performance under horizontal and vertical layouts. The behavioral experiment results show that under two layouts: 1. The main effect of icon semantics is significant, and the search performance increases with the increase of semantic familiarity. 2. The main effect of text is significant, and the search performance is negatively correlated with the addition of text. The eye movement experiment found that the semantic familiarity of icons had a significant impact on average fixation time. Furthermore, the number of fixation points changed significantly after the text variable was added. Therefore, there was no significant difference in the number of fixation points in the horizontal layout, and icon semantics was the main influencing factor in visual search. In the vertical layout, there was no significant difference in average fixation time, and text was the main influencing factor of visual search. The results show that the semantic familiarity of icons and different combinations with or without text significantly affect visual search performance in horizontal and vertical layouts. This paper provides a theoretical reference for the combination of icons and text in interface design.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
科研通AI5应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
隐形曼青应助科研通管家采纳,获得150
刚刚
乐乐应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
美丽人生完成签到 ,获得积分10
刚刚
雨后完成签到 ,获得积分10
2秒前
Augenstern完成签到,获得积分10
2秒前
溆玉碎兰笑完成签到 ,获得积分10
4秒前
李大胖胖完成签到 ,获得积分10
4秒前
Edou完成签到 ,获得积分10
4秒前
2275523154完成签到,获得积分10
5秒前
豆浆来点蒜泥完成签到,获得积分10
6秒前
简单完成签到 ,获得积分10
7秒前
量子星尘发布了新的文献求助150
9秒前
nan完成签到,获得积分10
9秒前
Hh完成签到,获得积分10
11秒前
sun完成签到,获得积分10
15秒前
完美世界应助plateauman采纳,获得10
15秒前
嘟嘟豆806完成签到 ,获得积分10
15秒前
freeway完成签到,获得积分10
16秒前
辛勤谷雪完成签到,获得积分10
18秒前
清脆的秋寒完成签到,获得积分10
18秒前
傅家庆完成签到 ,获得积分10
18秒前
yziy完成签到 ,获得积分10
19秒前
现代大神完成签到,获得积分10
24秒前
zy完成签到 ,获得积分10
24秒前
komorebi完成签到 ,获得积分10
25秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
25秒前
小龙完成签到 ,获得积分10
29秒前
31秒前
33秒前
aaaa完成签到 ,获得积分10
33秒前
梅特卡夫完成签到,获得积分10
36秒前
初见完成签到 ,获得积分10
42秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
42秒前
忧虑的静柏完成签到 ,获得积分10
47秒前
drughunter009完成签到 ,获得积分10
48秒前
芙瑞完成签到 ,获得积分10
50秒前
dajiejie完成签到 ,获得积分10
50秒前
Jzhaoc580完成签到 ,获得积分10
52秒前
今后应助搞怪元彤采纳,获得10
53秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Acute Mountain Sickness 2000
A novel angiographic index for predicting the efficacy of drug-coated balloons in small vessels 500
Textbook of Neonatal Resuscitation ® 500
Thomas Hobbes' Mechanical Conception of Nature 500
The Affinity Designer Manual - Version 2: A Step-by-Step Beginner's Guide 500
Affinity Designer Essentials: A Complete Guide to Vector Art: Your Ultimate Handbook for High-Quality Vector Graphics 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5093339
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4306976
关于积分的说明 13417433
捐赠科研通 4133171
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2264356
邀请新用户注册赠送积分活动 1268004
关于科研通互助平台的介绍 1203813