数据可视化格式对ADHD筛查阳性大学生信息处理效果的影响：基于行为表现与生理指标的对照实验研究

《Scientific Reports》：Accessible data visualization for university students screening positive on the adult ADHD self-report scale

　　

摘要

数字信息越来越多地通过视觉界面传递，但这些界面很少考虑神经多样性认知特征。本研究评估了不同的数据可视化格式如何影响信息处理、感知的认知需求、用户偏好以及补充生理指标，对象是成人多动症自我报告量表（ASRS v1.1）筛查结果为阳性或阴性的大学学生。一项对照实验研究涉及 70 名参与者（40 名 ASRS 阴性，30 名 ASRS 阳性），他们使用八种可视化格式完成了信息处理任务：纯文本、高亮文本、条形图、带图像的条形图、象形图、简化信息图、详细信息图和 AI 修改文本。任务表现使用逆向效率得分（IES）进行评估，同时记录心率和外周血氧饱和度（SpO\(_2\)）作为补充生理测量值。使用双因素混合方差分析、线性混合效应模型、多元方差分析、Bonferroni 校正事后比较和贝叶斯分析对数据进行分析。结果表明参与者组和可视化格式之间存在显著交互作用（\(p<0.001\)，偏 \(\eta ^2=0.104\)），表明 ASRS 筛查阳性和阴性的学生之间的可视化效果存在差异。纯文本、高亮文本和带图像的条形图总体上带来了相对较好的行为表现，而详细信息图和 AI 修改文本与 ASRS 阳性参与者的表现大幅较差相关（Hedges' \(g=-1.775\) 和 \(-1.162\)）。与常见假设相反，文本高亮并没有在所有群体中一致地提高表现，这表明注意力线索可能并非普遍有益。观察到所选可视化格式的主观偏好和客观表现之间存在差异证据，表明仅凭用户偏好可能无法可靠地预测行为效果。生理测量值在实验条件下表现出相对有限的变化，因此被解释为补充指标而不是主要指标。这些发现为设计对 ASRS 筛查阳性的大学学生更具无障碍性的数字学习材料提供了基于实证的建议，同时强调了使用客观行为衡量标准辅以主观用户反馈来评估可视化效果的重要性。