42、数据标注界面的设计与优化

数据标注界面的设计与优化

1. 人机交互基本原则

在设计数据标注界面时，要考虑到一些基本的人机交互原则，以提高工程师的工作效率，减少为各种浏览器和屏幕配置确保兼容性的时间。不过，页面布局方面存在一些未被充分探讨的假设。例如，部分界面设计倾向于从左到右的布局，对于使用从右到左语言的用户来说，这种布局可能并不直观。如果想深入研究这个主题，建议参考有关优秀网页设计（特别是 HTML 表单设计）的资料。

2. 键盘快捷键和输入设备

2.1 键盘快捷键的重要性

键盘快捷键在几乎所有标注项目中都起着核心作用，但很容易被忽视。它有助于导航和输入，使用键盘导航比使用鼠标要快得多。在表单中，按下 Tab 键通常会将焦点从一个元素移动到下一个元素，对于标注任务而言，这通常是从一个表单输入框移动到下一个。因此，Tab 键是高效标注中最重要的键盘快捷键，用户按下 Tab 键时输入框获得焦点的顺序应该符合直觉。

2.2 自定义 Tab 顺序

有时需要明确定义 Tab 顺序以使界面正常工作。例如，在某个界面中，病原体输入之后预期的 Tab 顺序是位置输入，但默认的 HTML Tab 顺序可能会将位置信息链接作为下一个焦点。可以通过 HTML 中的 tabindex 属性以升序数字顺序定义 Tab 顺序，或者使用 JavaScript 明确定义某些元素上按键操作的结果。

2.3 箭头键导航

箭头键导航也有默认顺序，但可能需要根据界面的直观性进行明确更改。例如，右箭头键通常与 Tab 键功能相同，但为了更好的用户体验，可能需要调整其顺序。

2.4 抑制默认键盘选项

在使用网页表单时，可能需要决定是否抑制某些默认键盘选项。例如，按下 Enter 键通常会提交表单，但如果有包含换行符的文本输入或允许 Enter 键自动完成功能，可能需要抑制 Enter 键提交任务，除非提交按钮处于焦点状态。同样，如果表单主要由自动完成字段组成，且用户期望使用 Tab 键完成字段，可能需要仅允许通过箭头键或按下 Ctrl - Tab 进行基于 Tab 的导航。这可能需要进行几次测试迭代才能确保焦点导航正确。

2.5 其他输入设备

如果无法完全通过键盘快捷键完成标注，应考虑为标注人员提供最适合其任务的鼠标、触摸板、麦克风、摄像头或专业工具（如专业转录人员使用的脚踏板）。脚踏板可用于音频、视频或其他流数据的标注，能让标注人员快速前后扫描，且 USB 脚踏板广泛可用且价格相对较低，学习曲线短。

以下是一个关于输入设备及其适用场景的表格：
| 输入设备 | 适用场景 |
| ---- | ---- |
| 键盘 | 文本输入、导航、快捷键操作 |
| 鼠标/触摸板 | 图形选择、点击操作 |
| 麦克风 | 语音标注、语音指令导航 |
| 摄像头 | 图像、视频标注 |
| 脚踏板 | 音频、视频数据的前后导航 |

下面是一个关于输入设备选择的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[标注任务类型] --> B{是否可全用键盘快捷键}
    B -- 是 --> C[使用键盘]
    B -- 否 --> D{任务类型}
    D -- 文本标注 --> E[考虑鼠标/触摸板]
    D -- 音频/视频标注 --> F[考虑脚踏板、麦克风]
    D -- 图像标注 --> G[考虑摄像头、鼠标/触摸板]

3. 有效打破规则

当熟悉遵循常规的界面实现后，可以尝试打破设计规则。以下是三种不太常规但在标注中效果良好的界面示例：

3.1 滚动批量标注

在存在不平衡数据的标注任务中，滚动可以提高标注效率。例如，从数千张图像中找出自行车图片，滚动浏览大量图像比逐个查看更高效，还能减少重复启动问题。当无法避免不平衡数据且任务可简化为二元决策时，滚动是一种不错的选择。

3.2 脚踏板输入

脚踏板在计算机领域应用并不广泛，但在标注音频、视频或其他流数据时具有很大潜力。它不仅可以实现前后导航，还可以编程模拟特定按键，如模拟按下 Ctrl 键或遍历菜单项。购买 USB 脚踏板供标注人员使用，能帮助他们快速浏览数据，减少手部和手腕的重复运动劳损。

3.3 音频输入

音频输入在创建语音识别数据时很常见，但在其他标注任务中应用较少。在许多标注任务中，音频可以增强标注的标签部分。例如，在为 100 类对象添加边界框时，没有方便的菜单系统供标注人员选择类别，而语音标注可以让标注人员在不分散注意力的情况下完成标注。此外，音频还可用于导航，如通过语音命令“Next”“Previous”“Zoom”“Enhance”等。不过，如果允许基于语音的标注，建议使用较长的标签名称，因为语音识别对短单词的准确性较低。

4. 标注界面中的启动效应

4.1 重复启动问题

标注中最显著的启动问题是重复启动。标注人员可能会根据之前看到的项目改变对当前项目的解释，这在主观任务（如情感分析）中很常见。大量的重复还会导致注意力不集中和疲劳，缺乏数据多样性可能会使标注人员不假思索地点击相同的标注，即使这可能是错误的。

4.2 解决重复启动的方法

• 随机化项目顺序 ：在许多有序数据集中，相邻项目来自同一来源或时间，因此随机化项目顺序是减少重复启动效应的简单方法。
• 延长练习和培训期 ：确保标注人员有足够长的练习和培训时间，让他们在开始为训练和评估数据贡献标注之前，对数据有更全面的理解。例如，在情感分析任务中，可让标注人员在开始标注前查看数千个示例以校准评分决策。
• 多样性采样 ：当数据不平衡时，随机化和延长练习期可能不够。可以实施一些多样性采样方法，如使用预测标签进行分层采样，或采用基于聚类的采样，将数据分成多个簇并按顺序从不同簇中采样。
• 监测重复启动 ：在标注完成后，可以监测重复启动效应。如果标注结果存在高度分歧，应查看之前标注的顺序，以确定标注者的一致性是否受到顺序效应的影响。项目的顺序不应成为标注的预测因素。

4.3 启动效应的影响

• 启动效应的危害 ：当标注需要主观或连续判断时，启动效应的影响最大。例如，在对情感进行正负评分时，人们的解释可能会受到重复启动的影响。此外，在两个类别相近的分类任务中，启动效应也可能导致错误标注。
• 启动效应的益处 ：启动效应在某些情况下是有益的。例如，当标注人员因对数据越来越熟悉而提高速度时，这种效应被称为正启动，几乎总是有益的。上下文启动（如在转录健康相关音频时，根据上下文判断单词）也有助于任务完成。情感启动可以改变标注人员的情绪状态，使他们更积极地工作，提高工作速度和准确性。

5. 结合人类和机器智能

5.1 人类和机器的优缺点

人类和机器各有优缺点。人类能够以更复杂的方式对任务中的困惑给出简短的文本响应，而机器在连续任务中预测值时更具一致性，人类则因启动效应而表现出不一致性。标注人员会很快成为所处理数据的专家，长期启动效应（如果存在）的影响很小，这有利于标注工作，因为这意味着标注人员在保持高度客观性的同时逐渐积累专业知识。

5.2 标注人员反馈

5.2.1 收集标注人员反馈

应该为标注人员提供反馈机制，让他们能够就正在进行的具体任务提供反馈。标注人员可以在多个方面提供反馈，如界面的直观性、说明的清晰度和完整性、某些数据项的模糊性、自身知识的局限性以及数据中的其他模式和趋势。理想情况下，可以在任务中包含一个简单的自由文本字段，让标注人员直接提供反馈，也可以通过电子邮件、论坛或实时聊天邀请反馈。

5.2.2 向标注人员反馈

反馈是双向的，应该向标注人员反馈他们的标注是如何被使用的。让标注人员了解自己的工作有价值，可以提高他们的工作积极性。如果标注数据本身有直接用途（如从文本中提取疫情信息），可以将其有用性告知标注人员。此外，让标注人员了解机器学习模型下游的任务，有助于提高他们的标注准确性。

5.2.3 对抗性标注

可以将反馈融入标注任务中。例如，在情感标注中，要求标注人员突出显示影响他们情感判断的单词，并编辑这些单词以表达相反的情感，这种过程称为对抗性标注。经过编辑的项目可以成为额外的训练数据项，帮助模型学习对标签最重要的单词。

5.3 最大化客观性

通过询问标注人员认为其他人会如何标注，可以帮助识别可能不是多数判断但却是正确的标注。这种方法在一些指标（如贝叶斯真相血清）中得到了广泛应用。

以下是一个关于结合人类和机器智能的步骤列表：
1. 了解人类和机器的优缺点。
2. 建立标注人员反馈机制，收集和提供反馈。
3. 实施对抗性标注等方法，提高标注质量。
4. 运用询问他人标注的方法，最大化标注的客观性。

下面是一个关于结合人类和机器智能的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[明确任务] --> B{选择合适的人机结合方式}
    B -- 数据标注 --> C[人类标注+机器辅助]
    C --> D[收集标注人员反馈]
    D --> E[分析反馈并改进]
    B -- 模型训练 --> F[机器训练+人类监督]
    F --> G[评估模型效果]
    G --> H{效果是否达标}
    H -- 是 --> I[应用模型]
    H -- 否 --> J[调整参数或数据]
    J --> F

6. 人机交互在数据标注中的应用案例

6.1 图像标注案例

在一个图像分类标注项目中，需要从海量的自然风景图像中标注出包含特定动物（如鹿）的图片。最初，标注人员使用传统的鼠标点击选择方式进行标注，效率较低且容易出现疲劳。

为了提高效率，引入了滚动批量标注和键盘快捷键的方法。通过滚动浏览图像，标注人员可以快速判断是否包含鹿，使用特定的键盘快捷键（如“Y”表示有鹿，“N”表示无鹿）进行快速标注。同时，为了减少重复启动效应，对图像的展示顺序进行了随机化处理。

此外，还为标注人员提供了反馈渠道，标注人员可以在遇到难以判断的图像时，通过任务中的自由文本字段反馈情况。开发团队根据反馈，对标注规则进行了进一步明确和细化，提高了标注的准确性。

6.2 音频标注案例

在一个语音识别数据标注项目中，需要对大量的音频文件进行转录和标注。标注人员最初仅使用键盘和鼠标进行操作，在处理长音频文件时，来回定位时间点非常麻烦。

于是引入了脚踏板作为输入设备，标注人员可以通过脚踏板快速前后导航音频文件，大大提高了标注效率。同时，为了方便标注人员进行语音标注，增加了音频输入功能，标注人员可以直接通过语音输入转录内容。

在标注过程中，为了减少启动效应的影响，对音频文件进行了多样性采样，确保每个音频文件与之前的文件有较大差异。并且定期收集标注人员的反馈，根据反馈对标注工具和流程进行优化。

以下是两个案例的对比表格：
| 案例类型 | 原标注方式 | 改进措施 | 效果 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 图像标注 | 鼠标点击选择 | 滚动批量标注、键盘快捷键、随机化顺序、反馈机制 | 提高标注效率，减少疲劳，提高标注准确性 |
| 音频标注 | 键盘和鼠标操作 | 脚踏板导航、音频输入、多样性采样、反馈机制 | 提高标注效率，方便操作，减少启动效应影响 |

下面是一个关于图像标注改进流程的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[原始图像标注任务] --> B{是否效率低}
    B -- 是 --> C[引入滚动批量标注和键盘快捷键]
    C --> D[随机化图像顺序]
    D --> E[建立反馈机制]
    E --> F[根据反馈优化标注规则]
    F --> G[提高标注效率和准确性]
    B -- 否 --> H[维持原标注方式]

7. 数据标注界面设计的最佳实践总结

7.1 输入设备选择

• 根据标注任务的类型，合理选择输入设备。对于文本输入和快捷键操作，优先使用键盘；对于图形选择和点击操作，使用鼠标或触摸板；对于音频、视频标注，考虑使用脚踏板、麦克风等设备。
• 当无法完全通过键盘快捷键完成标注时，综合考虑任务需求和设备特点，为标注人员提供最适合的输入设备组合。

7.2 启动效应处理

• 对于重复启动问题，采取随机化项目顺序、延长练习和培训期、多样性采样等方法进行处理。
• 认识到启动效应在不同情况下的影响，在需要主观或连续判断的任务中，尽量减少启动效应的干扰；在某些情况下，合理利用启动效应提高标注效率和准确性。

7.3 人机结合策略

• 充分发挥人类和机器的优势，人类负责复杂的判断和反馈，机器负责提供一致性的预测和辅助。
• 建立有效的标注人员反馈机制，收集和处理标注人员的反馈，同时向标注人员反馈标注数据的使用情况，提高标注人员的积极性和标注准确性。
• 运用对抗性标注和询问他人标注的方法，提高标注的质量和客观性。

以下是最佳实践的步骤列表：
1. 确定标注任务类型，选择合适的输入设备。
2. 分析任务中可能存在的启动效应，采取相应的处理措施。
3. 制定人机结合策略，建立反馈机制。
4. 持续收集和处理反馈，优化标注流程和工具。

下面是一个关于数据标注界面设计最佳实践的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[开始设计标注界面] --> B[确定标注任务类型]
    B --> C[选择输入设备]
    C --> D{是否存在启动效应}
    D -- 是 --> E[处理启动效应]
    D -- 否 --> F[制定人机结合策略]
    E --> F
    F --> G[建立反馈机制]
    G --> H[持续优化]

8. 结论

数据标注界面的设计和优化是一个复杂而重要的过程，涉及到人机交互、启动效应处理、人机结合等多个方面。通过合理选择输入设备、处理启动效应、建立有效的反馈机制和运用人机结合策略，可以提高标注效率、准确性和客观性，为后续的机器学习模型训练提供高质量的数据支持。

在实际应用中，需要根据具体的标注任务和需求，灵活运用各种方法和技术，不断探索和创新，以实现最佳的标注效果。同时，持续关注标注人员的反馈，不断优化标注界面和流程，是提高数据标注质量的关键。