《Smart Cities》：Enhancing Risk Perception and Information Communication: An Evidence-Based Design of Flood Hazard Map Interfaces
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本研究通过2×2实验设计（N=40）系统评估了滑块交互（Slider）与下拉菜单（Drop-down）、多色图例与蓝阶图例在洪水风险地图中的效能。结果表明，滑块交互显著提升任务完成效率（p=0.002），而多色图例虽增加认知负荷（NASA-TLX），却有效增强风险感知（SASS）与信息记忆。研究为智慧城市灾害沟通系统提供了兼顾可用性（SUS评分A级）与风险警示性的证据化设计框架。
研究背景与意义
洪水作为最具破坏性的自然灾害之一，对公共安全、财产及城市韧性构成严峻挑战。在智慧城市框架下，洪水风险地图成为连接专业数据与公众认知的关键工具。然而，现有地图常因界面复杂、专业术语晦涩而形成“信息孤岛”，导致公众难以有效解读风险信息。本研究从认知负荷理论出发，聚焦交互模式与图例色彩两大设计变量，探索如何通过界面优化提升风险沟通效能。
实验设计与方法
研究采用阶段性混合方法：首先通过在线问卷（N=776）进行预调查，发现台湾现有洪水风险地图的系统可用性量表（SUS）评级为“F”，且83%参与者反映下拉菜单选项难以理解。基于此，正式实验构建2×2因子设计：交互模式（下拉菜单A vs. 滑块a）与图例色彩（蓝阶图例B vs. 蓝-红多色图例b），形成AB、Ab、aB、ab四组样本（每组N=10）。实验通过三组情境任务（住宅风险评估、出行路线安全、商务行程管理）评估操作时间、阅读效率、理解度及标准化量表（NASA-TLX、UEQ、SASS、DAS）数据。
核心发现
任务效率与交互行为
滑块交互显著优于下拉菜单：在启用洪水模拟层任务中，aB组操作时间（13.78s）较AB组（24.63s）缩短44%（p=0.002）。多色图例虽未显著影响时间，但37.5%参与者需反复核对图例，表明其引发更深层认知加工。交互次数统计显示滑块组参与者更愿反复对比数据（aB组均值2.40次），印证直接操控对探索行为的促进作用。
认知负荷与用户体验
NASA-TLX数据显示Ab组（下拉菜单+多色图例）心理需求得分最高（90.42），而ab组（滑块+多色）最低（79.20），说明滑块可缓解多色图例的认知压力。用户体验问卷（UEQ）总体评分达1.86（满分3），其中滑块组在“愉悦性”维度表现突出，参与者称赞其从左至右的增量设计符合直觉。
风险感知与决策支持
风险感知量表（SASS）前后测对比显示，多色图例组（Ab/ab）提升幅度最大（交互作用p=0.037），特别是“对暴雨致洪担忧”项得分增加1.3-1.7分。然而，蓝阶图例组出现认知偏差——55%错误参与者将淹没深度误解为“降雨量”，反映高流畅性设计可能导致浅层加工。决策态度量表（DAS）中，信息可用性维度获高分（4.45），但信息充分性评分较低（Ab组仅3.1），参与者建议整合实时气象数据以增强决策支持。
设计启示与局限性
研究证实“认知流畅性-认知失调性”的平衡策略：滑块交互保障操作效率，而多色图例通过视觉摩擦（Visual Friction）激活深度处理，契合双系统理论中“系统2”的介入机制。未来研究需纳入洪水经历者群体，检验真实风险体验对界面感知的调节作用，并拓展至数字孪生（Digital Twin）等智慧治理场景的应用验证。
结论
洪水风险地图设计需兼顾可用性（Usability）与风险感知强化。滑块交互与多色图例的组合（ab组）在提升操作效率的同时，有效促进公众对洪水风险的深度认知，为智慧城市灾害沟通系统的用户中心设计（UCD）提供了实证依据。通过融合人机交互（HCI）、视觉认知与智能治理，本研究助推构建更具韧性的可持续城市共同体。
