用户性格与颜色及图标特征偏好的关联

为探究用户性格对颜色和图标特征偏好的影响,给电商平台界面的设计提供理论依据,使用HEXACO模型、颜色属性偏好问卷、图标特征偏好问卷,对284名大学生进行测量。结果表明:性格特征可以显著预测颜色属性和图标特征的偏好。其中对经验的开放性与红色、橙色、黄色、黄绿色、蓝色、柔和、灰暗的颜色偏好显著正相关,外向性与黄色、饱和的颜色偏好显著正相关,尽责性与红色、灰暗的颜色偏好显著负相关,与复杂的图标特征偏好显著负相关,诚实恭顺与简单抽象的图标特征偏好显著正相关,情绪性与明亮的颜色偏好显著正相关,与抽象的图标特征偏好显著负相关。由此可见,性格特征与个体对颜色和图标特征的偏好具有关联性,电商平台可根据用户的性格特征进行个性化的界面设计。

老年人持续使用康复机器人的动因研究与设计思考

目的针对老年人使用康复机器人意愿不足的现状,本文深入探索老年人使用康复机器人背后的动因,从而为开发能够有效激励老年人参与康复训练的机器人提出设计改进建议。方法以老年人为调查对象收集339份有效问卷,基于技术接受模型等理论基础,从技术与产品、用户体验和社会关系三个方面构建老年人使用康复机器人的动因模型,并进一步从用户性格方面对使用康复机器人的不同动因进行对比分析。结果感知有用性、自我价值感知、感知趣味性、社会影响和便利条件与他人建立社会联系是影响老年人持续使用康复机器人的主要动因。而对于开放性高的老年人,感知有用性、自我价值感知对提升其持续使用意愿的影响较大;对于开放性低的老年人,社会影响的影响较大。对于神经质高的老年人,感知信任对提升其持续使用意愿的影响较大;对于神经质低的老年人,感知有用性、自我价值感知的影响较大。对于尽责性高的老年人,提升感知易用性、降低感知信任和便利条件,对提升其持续使用意愿的影响较大;对于尽责性低的老年人,感知信任和便利条件的影响较大。结论提升老年人对康复机器人的使用意愿不仅在于技术角度的创新,还在于充分理解老年人的使用动因。因此,提出个性化设计建议,激发老年人持续使用康复训练机器人意愿,对于提升老年人生活品质具有重要的现实意义。

基于网络日志的用户行为刻画与预测研究

采用基于相似度的特征聚类算法以及粗糙集模糊分析法,提出了基于网络日志的用户性格特征分析及行为预测方法.首先,构建标准性格特征向量库;然后,采用基于余弦相似度的特征聚类算法进行性格分析,该算法解决了适量样本情况下的机器学习中聚类的问题,使训练模板数据即使在数据不是足够大的情况下仍能提取特征;最后,采用基于粗糙集理论的模糊分析算法进行行为预测,该分析算法简化了分析过程,减少了建模中需考虑的因素,又能得出精确的结果.对比实验表明,该方法能较准确地分析不同用户性格特征和对其未来行为进行预判,并分析出可能对安全领域造成威胁的人群.