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数据分析与知识发现  2017, Vol. 1 Issue (5): 12-22     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2017.05.03
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移动地图交互中的步行路线规划情境研究*
吴丹(), 程磊
武汉大学信息管理学院 武汉 430072
Route Planning in Pedestrian-Map APP Interactions
Wu Dan(), Cheng Lei
School of Information Management, Wuhan University, Wuhan 430072, China
全文: PDF (1542 KB)   HTML ( 1
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

目的】分析不同情境因素对用户步行路线规划的影响, 构建用户路线规划的情境模型。【方法】邀请30名用户完成室外步行导航实验, 对用户路线规划的情境和行为进行Spearman相关性分析和多元线性回归分析。【结果】初始规划阶段, 目的地选择次数越多, 用户搜索时长越长; 对估计时间在意程度越高, 对路线的浏览时长越长。重新规划阶段, 不同性别和年龄的用户其主观时间压力不同; 任务困难度越高时其操作次数反而会减少。【局限】数据处理存在一定的主观性; 实验中其他因素给用户的心理和行为产生潜在影响, 可能会对实验结果造成一定的干扰。【结论】步行路线规划情境模型更关注行为因素, 揭示初始路线规划和重新规划路线的各个情境因素的关系, 为移动地图开发者提供参考价值。

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作者相关文章
吴丹
程磊
关键词 路线规划用户信息行为移动地图情境人机交互    
Abstract

[Objective] This paper constructs a model for route planning based on the impacts of different contexts on pedestrian’s walking behaviors. [Methods] First, we collected data from 30 participants of an outdoor pedestrian navigation experiment. Then, we analyzed the ties between contexts and users’ behaviors with correlation and regression tests. [Results] At the initial planning stage, more destinations chosen by the pedestrians meant longer searching time, while more users’ attention to the estimated time led to longer browsing time. User’s subjective time pressure, system location and destination choice also affected their attention to estimated time. In the re-planning stage, different genders and ages had different subjective time pressures on the users. The more difficult tasks generated fewer operations. [Limitations] There were some subjective issues with the data processing. The changing of user’s psychology and behaviors may also influence the results. [Conclusions] The proposed model focuses on the user factors and reveals the relationship among the contexts of the initial plannings and the re-routings, which provide valuable information to the mobile map developers.

Key wordsRoute Planning    User Information Behavior    Mobile Map    Context    Human-Computer Interaction
收稿日期: 2017-02-07      出版日期: 2017-06-06
ZTFLH:  G250  
基金资助:*本文系武汉大学自主科研项目(人文社会科学)“人机交互与协作创新团队”(项目编号: Whu2016020)的研究成果之一
引用本文:   
吴丹, 程磊. 移动地图交互中的步行路线规划情境研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(5): 12-22.
Wu Dan,Cheng Lei. Route Planning in Pedestrian-Map APP Interactions. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2017, 1(5): 12-22.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2017.05.03      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2017/V1/I5/12
分类 主要因素 解释
个人因素 性别 用户的性别
年龄 用户的年龄
主观时间压力 用户感受到的任务完成的紧急程度
估计时间的
在意度
用户对地图系统路线估计时间的关注度
行为因素 目的地选择次数 用户在搜索目的地时选择目的地的次数
搜索时长 用户搜索路线的时长
浏览时长 用户确定出行路线到真正出发之前的一段时间
操作次数 在步行路线模式下的放大、缩小、左滑、右滑等的操作次数
查看路线详情次数 查看路线详情的次数
任务因素 客观时间限制 任务完成的客观时间要求
路线估计时长 系统对出行路线的估计时长
步行距离 系统显示的路线步行距离
任务时长 用户完成任务所需的时间
环境因素 移动设备 屏幕尺寸、手机型号
系统定位 地图系统定位准确度
天气因素 晴、雨、多云等
室外温度 任务当天的平均气温
  用户步行路线初始规划的因素分类
因变量 自变量 相关系数
搜索时长 目的地选择次数 .547**
操作次数 .435*
浏览时长 客观时间限制 .532**
系统定位 -.458*
估计时间的在意度 -.413*
查看路线详情次数 操作次数 -.371*
任务时长 路线估计时长 .634**
步行距离 .563**
估计时间的在意度 主观时间压力 .542**
系统定位 -.486**
目的地选择次数 .465**
  步行路线初始规划的因变量与自变量对照
因变量 自变量 非标准
化系数
显著性 VIF 调整R2
搜索时长 目的地选择次数 57.393 .007 1.001 0.357
操作次数 -6.449 .008 1.001
浏览时长 估计时间的
在意度
-13.836 .095 1.274 0.087
客观时间限制 -9.135 .655 1.184
系统定位 -4.423 .451 1.425
查看路线
详情次数
操作次数 -.084 .121 1.000 0.051
  路线搜索阶段因变量与自变量的回归分析结果
非标准化
系数
标准化
系数
显著性 VIF
常数 92.432 .000
估计时间的在意度 -16.022 -.347 .028 1.000
调整R2 0.131
  修正后的浏览时长回归分析结果
因变量 自变量 非标准化
系数
显著性 VIF 调整R2
任务时长 路线估计时长 43.887 .095 9.372 0.436
步行距离 -.109 .798 9.372
估计时间的在意度 主观时间压力 .728 .000 1.029 0.564
系统定位 .323 .001 1.003
目的地选择次数 -.377 .033 1.029
  路线规划阶段因变量与自变量的回归分析结果
非标准化系数 标准化系数 显著性 VIF
常数 590.223 .000
路线估计时长 38.100 .688 .000 1.000
调整R2 0.454
  修正后的任务时长回归分析结果
原因
位置
个人因素 系统因素 合计
误操作 查找(确认)
目的地
定位
不准
导航方
式错误
起点附近 2 2
前进中 4 3 5 2 14
目的地附近 11 11
合计 6 14 5 2 27
  用户重新规划路线的情境
  搜索时长对比
  浏览时长对比
分类 主要因素 解释
个人因素 任务困难度 用户对任务难易度的感受
行为因素 地点输入方式 用户输入目的地的方式
地点输入范围的
变化
用户重新规划输入的目的地与
初始规划输入的目的地的变化
  用户步行路线重新规划的部分因素
因变量 自变量 相关系数
主观时间压力 性别 -.467*
年龄 -.572**
搜索时长 地点输入方式 .689**
移动设备 .443*
浏览时长 性别 -.419*
任务困难度 -.410*
操作次数 任务困难度 -.432*
步行距离 地点输入方式 .485*
任务困难度 -.539**
路线估计时长 地点输入方式 .540**
步行距离 .963**
任务困难度 -.533**
  步行路线重新规划的因变量与自变量对照表
因变量 自变量 非标准化系数 显著性 VIF 调整R2
主观时间
压力
性别 -.863 .007 1.001 0.373
年龄 -.658 .008 1.001
搜索时长 地点输入方式 14.367 .000 1.174 0.517
移动设备 5.736 .675 1.174
浏览时长 性别 -8.236 .261 1.204 0.133
任务困难度 -4.273 .146 1.204
操作次数 任务困难度 -.694 .042 1.000 0.122
  路线搜索阶段因变量与自变量的回归分析结果
因变量 自变量 非标准化系数 显著性 VIF 调整R2
步行
距离
地点输入方式 185.531 .039 1.121 0.430
任务困难度 -185.317 .004 1.121
路线估
计时长
地点输入方式 1.076 .060 1.344 0.912
步行距离 .013 .000 1.902
任务困难度 -.224 .588 1.588
  路线选择阶段因变量与自变量的回归分析结果
重新规
划行为
(因变量)
初始规
划行为
(自变量)
Spearman相关系数 非标准化系数 显著性 VIF 调整R2
地点输
入方式
步行距离 .447* .001 .375 13.226 0.411
查看路线
详情次数
.624** 1.497 .002 1.102
路线估计时长 .398* -.027 .649 13.034
搜索时长 搜索时长 .593** .023 .895 1.101 .284
步行距离 .555** -.450 .453 13.226
查看路线
详情次数
.471* 18.697 .046 1.084
路线估计时长 .568** .887 .020 1.084
浏览时长 搜索次数 .415* 2.468 .322 1.000 .001
  路线初始规划对路线重新规划的关系
  步行路线规划情境模型
(注: 绿色实箭头表示直接影响关系; 蓝色虚箭头表示间接影响关系; 红色实箭头表示初始规划对重新规划行为的直接影响; 黄色虚箭头表示初始规划行为对重新规划行为的间接影响。)
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