《Frontiers in Psychology》：Evaluation of smart TV user interfaces for older adults based on the perception assessment method of analytic hierarchy process (AHP)-fuzzy theory
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随着中国人口老龄化的加深，智能电视已成为老年人最常用的家庭数字设备，是他们日常信息获取和娱乐的核心渠道。然而，老年人感知需求、感觉和认知能力下降与智能电视复杂界面设计之间的不匹配严重加剧了该群体的数字鸿沟。现有研究大多关注定性的适老化设计策略，缺乏一种整合老年
随着中国人口老龄化的加深，智能电视已成为老年人最常用的家庭数字设备，是他们日常信息获取和娱乐的核心渠道。然而，老年人感知需求、感觉和认知能力下降与智能电视复杂界面设计之间的不匹配严重加剧了该群体的数字鸿沟。现有研究大多关注定性的适老化设计策略，缺乏一种整合老年人主观感知需求和界面性能评估的针对性、定量化的可用性评估体系。本研究通过整合感性工学（Kansei Engineering, KE）和层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）-模糊理论，开发了一个针对老年人智能电视界面的多级可用性评估指标体系，包括2个一级指标、5个二级指标和25个三级指标。以华为（鸿蒙OS）和创维（基于Android）智能电视为案例，研究人员在15名60-74岁老年人的新手用户场景下进行了标准化可用性测试，以消除先前学习经验的干扰。通过模型灵敏度分析初步验证了评估体系的稳健性，在核心指标权重±10%扰动下，总体得分波动低于1.71%。结果表明，在用户体验维度中，交互可用性（局部权重：0.4126）重要性最高，其次是反馈可用性（0.3275），由于其实际得分较低，被确定为高优先级优化方向。创维总体可用性得分为83.11，华为得分为81.95；两个品牌在用户体验可用性方面得分均较低（约79分），其中防错、可恢复性和通用功能是主要问题。本研究开发的系统能够有效评估界面可用性，为智能电视品牌的适老化优化提供数据支持和针对性设计指导。本研究有两个主要局限性：样本集中于广东省肇庆地区，且仅评估了两种主流智能电视系统。未来研究将扩大样本量以确保结论的普适性。
**论文解读：基于感性工学与层次分析法-模糊理论的老年人智能电视界面可用性评估研究**
**研究背景与问题**
随着中国人口老龄化加速，65岁及以上人口已达2.67亿，占总人口18.9%。智能电视作为老年人最常用的家庭数字设备，成为其日常信息获取和娱乐的核心渠道。然而，老年人感知需求、感觉与认知能力下降，与智能电视复杂的界面设计之间存在严重不匹配，加剧了数字鸿沟。现有研究多采用定性方法（如访谈、观察）提出适老化设计策略，缺乏针对老年人主观感知需求与界面性能评估的定量化、多维度可用性评估体系。此外，多数可用性测试包含有经验用户，无法排除学习效应干扰，难以反映界面固有可用性。因此，本研究旨在开发一个整合感性工学（Kansei Engineering, KE）与层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）-模糊理论的多级可用性评估指标体系，填补上述空白。论文发表在《Frontiers in Psychology》。
**主要关键技术方法**
研究人员采用以下关键技术方法：（1）感性工学（KE）：从文献、电商评论和适老化设计指南中收集126个感性词汇，经三位专家（工业设计、信息通信技术、老年健康产品管理领域，均具5年以上经验）采用KJ法（亲和图法）筛选聚类，最终提取25个三级指标，覆盖外观感知可用性和用户体验可用性两个一级维度。（2）层次分析法（AHP）-模糊理论：基于8位专家（含4名高级工业设计师、2名交互设计研究员、2名老年技术专家）的1-9标度成对比较，构建判断矩阵并计算权重，通过一致性检验（CR<0.1）。结合模糊综合评价，将用户评分转化为隶属度矩阵，计算综合得分。（3）样本来源：选取广东省肇庆市15名60-74岁社区老年人（均为新手用户，无华为鸿蒙OS或创维定制Android系统使用经验），在标准化任务场景下进行可用性测试，以排除学习经验干扰。
**研究结果**
**4.1 Results**
通过15名老年用户的评分，计算得出创维智能电视总体可用性得分83.11，华为81.95。在用户体验维度（权重0.6000）中，交互可用性（局部权重0.4126）重要性最高，反馈可用性（0.3275）次之，但因实际得分最低（华为70.33，创维73.16）被确定为高优先级优化方向。在二级指标中，外观感知维度下，华视为视觉可用性（91.45）优于创维（81.81），而创维在界面可用性（90.81）上显著优于华为（82.05）。用户经验维度中，交互可用性创维（87.54）略高于华为（84.68），情绪可用性华为（83.97）高于创维（76.54）。三级指标中，防错、可恢复性和通用功能得分最低（65-75分），且配对样本t检验显示两品牌总体可用性无显著差异（t(14)=1.32, p=0.20），但在视觉可用性（t(14)=4.26, p<0.001）和界面可用性（t(14)=3.89, p<0.001）上差异显著。
**4.2 Model Sensitivity Analysis**
对核心指标（反馈可用性权重0.3275、交互可用性权重0.4126）进行±5%和±10%扰动，以及对低分三级指标（防错、可恢复性）的用户评分进行±1分扰动，结果显示华为和创维的总体得分变化率≤1.71%，反馈可用性得分变化率≤0.81%，配对t检验均无显著差异（p>0.05），表明模型对权重和评分扰动具有稳健性。
**讨论与结论**
**讨论部分总结**
本研究首次将KE与AHP-模糊理论整合应用于老年人智能电视界面可用性评估，理论贡献有二：一是填补了智能电视适老化设计定量评估工具的缺失，兼顾客观界面性能与主观感知需求；二是明确各可用性指标权重优先级，确认交互可用性在用户体验维度中权重最高，而反馈可用性因实际得分最低成为最优先优化方向。实验发现，创维在界面可用性（文本提示清晰、信息架构简化）上占优，华为在视觉可用性（高对比度、大图标）上占优，但两品牌在防错和可恢复性上均表现不佳，约27%的用户无法处理广告弹出错误。基于此，研究人员提出按优先级的三项设计优化建议：优化防错与可恢复性（如一键返回）、增强反馈可用性（多通道反馈）、平衡视觉设计与交互流程。方法学上，AHP的分层结构与多级指标体系高度兼容，结合模糊理论可量化主观感知数据，灵敏度分析验证了模型内部稳健性。实践上，研究结果可推广至其他Android定制系统和独立操作系统，设计建议也适用于其他智能家居产品。
**结论部分翻译**
本研究整合感性工学（KE）与层次分析法（AHP）-模糊理论，构建了针对中国老年人的智能电视界面多级可用性评估指标体系。在一级指标中，用户体验可用性（权重0.6000）的总体重要性高于外观感知可用性（0.4000），表明操作经验对老年人界面整体评价贡献更大。在二级指标中，外观感知维度下，界面可用性（局部权重0.6667）比视觉可用性（0.3333）更重要；用户体验维度下，交互可用性（局部权重0.4126）排名第一，其次是反馈可用性（0.3275）。在三级指标中，防错、可恢复性和通用功能是得分最低的指标，也是未来适老化优化的最高优先级方向。此外，华为和创维在整体适老化可用性表现上相当，但各具优势：华为在视觉设计上领先，创维在交互流程优化上更优。灵敏度分析表明，本研究所构建的评估模型具有良好的稳健性，能有效量化智能电视界面的适老化可用性。所提出的指标体系能有效反映老年人的需求，为品牌优化提供实用工具。为增强普适性，未来研究应扩展至中国多区域样本，纳入更多品牌和系统（如Tizen），并与BWM或FUCOM等方法交叉验证，同时针对低分指标（防错/恢复）为新手老年用户设计定制功能。
