11、美学与交互体验:从虚拟到现实的探索

美学与交互体验:从虚拟到现实的探索

1. 人机交互中的美学转向

在评估科技产品时,想象力在体验中的重要性常被忽视。有研究探索了具有实用、享乐刺激、享乐认同属性以及美观与否的科技产品之间的关系。以带有不同“皮肤”的MP3播放器软件为研究对象,“皮肤”是用于改变应用程序用户界面外观的图形文件。

研究前先进行预测试,让参与者使用7分双极量表(从丑陋到美丽)对“皮肤”的吸引力进行评估。基于预测试结果,选取两个最不吸引人(Danzig、w98)和两个最漂亮(ts2 - Razor、QuickSkin)的皮肤,再用AttracDiff 2问卷进一步研究其感知实用质量(PQ)、感知享乐质量 - 刺激(HQS)和感知享乐质量 - 认同(HQI)。

方差分析证实了美丑的属性判断,但未发现可用性与吸引力之间有明确关系。产品的“好”(满意度)取决于感知可用性并受实际使用影响,而享乐属性和美感随时间保持稳定。总体而言,产品的“好”与“美”不同,美更倾向于自我导向而非目标导向。

2. 虚拟美学

虚拟美学有两种不同且无关的形式:
- 沃尔顿的虚拟表征理论 :玩偶、爱好马、绘画和小说等道具能激发想象力,让我们与虚构世界互动。如沃尔顿所说,玩偶在虚拟游戏中成为(虚构的)婴儿,这是“以道具为导向的虚拟”。贡布里希将马的图片与儿童的爱好马作比较,认为爱好马可替代马发挥作用,功能胜于形式,任何可骑的物体都能充当马。沃尔顿引入虚构世界的概念,当我们看一幅画时,会创造一个包含画中元素和自己的虚构世界。
- 拟物设计 :过去数字技术不熟悉且令人生畏,设计师让应用程序看起来像现实世界的物

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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