《Applied Sciences》：From Risk Visualization to Human-Centred Interfaces: A Scoping Review of Digital Technologies for Risk Communication
数字风险沟通日益依赖交互式技术，将复杂、不确定和概率性的信息转化为能够支持人类理解与决策的形式。然而，相关文献在应用领域、技术和交互范式之间呈现碎片化特征。本范围综述旨在描绘数字与交互技术如何被用于沟通、表征、可视化或使用户体验风险，并特别关注风险类型、表征、界面、交互、目标用户与结果之间的关系。符合条件的文献描述了面向人的数字或交互式风险沟通解决方案，研究特征采用八维度分类法进行图表化。对Scopus、Web of Science核心合集和PubMed的检索共识别出457条记录。在去除119条重复记录后，对338条唯一记录进行筛选；其中258条被保留用于资格评估。在移除一篇撤稿来源后，最终综合纳入199项研究，另有57条记录在资格裁定阶段被排除，1篇报告未能获取。数据可视化是最常见的界面家族（n = 122），其次是虚拟现实/增强现实/扩展现实（VR/AR/XR）和网页/移动界面（均为n = 46）。医疗保健/公共卫生（n = 87）和自然灾害/灾难（n = 67）主导了文献语料，而交互式探索是最常见的交互模式（n = 82）。综合结果表明，技术本身并不能解释数字风险沟通的效果：有效性取决于风险如何被表征、用户如何与界面交互、用户是谁以及针对哪些结果。本文提出了一个人本框架——风险→表征→界面→交互→用户→结果——以支持未来风险沟通界面的分析、设计和迭代评估。
**1. 引言**
风险沟通在公民、患者、专业人员或决策者必须解读具有概率性、不确定性和潜在未来后果的信息并将其转化为适当决策或行为时至关重要。风险沟通因此不仅是技术信息的传递，还取决于接收者如何理解、评估和使用该信息。这一挑战跨越异构应用领域，包括医疗保健与公共卫生、自然与环境灾害、工业与职业安全、交通和网络安全。由于风险通常是概率性、动态、多维或不可直接观察的，且理解程度受概率和不确定性呈现方式的影响，该问题进一步加剧。
数字技术的发展极大地拓宽了解决该问题的手段。传统的文本和数字沟通越来越多地辅以图形和交互式表征、地图和地理可视化、仪表盘、网页和移动应用、决策辅助工具、虚拟和增强现实、对话代理以及基于传感器的界面。领域特定综述已记录了人工智能和虚拟现实在医患风险沟通中的日益广泛使用、公共卫生数据仪表盘以及环境健康危害的地理可视化。然而，数字技术日益普及引发了一个基本设计问题：沟通有效性不能仅从技术本身推断。风险表征研究表明，数字、文字和视觉形式可能产生不同的理解、感知和反应水平，特定的图形设计选择会改变信息的解读方式。例如，仪表盘可以通过概率、图表、颜色、地图、警报级别或其组合来沟通风险，可能提供静态信息或允许用户探索替代情景、接收情境反馈或获取个性化内容。基于动物健康管理数据仪表盘的实验证据表明，交通灯和顺序配色方案可影响信息回忆和决策确定性。
因此，问题超出了识别哪些技术用于风险沟通，还需要理解风险如何被表征、通过何种界面、以何种交互程度、针对哪类用户以及出于何种预期目的。近期人机交互（HCI）研究表明：交互式界面可支持知情的隐私决策；可视化无障碍风险可影响行动障碍人士的路线规划；增强现实可在人机协作过程中使动态风险场实时可感知。
从这个角度看，数字风险沟通可被理解为一个以人为中心的界面设计问题。技术只是沟通过程的一个层面，有效性产生于风险内容、表征形式、界面特征、交互模式以及预期用户特征之间的关系。因此，至少需要联合考虑六个维度：风险本身、表征、界面、交互、用户和预期结果。
然而，现有文献往往聚焦于特定技术或个别应用领域。关于人工智能和虚拟现实在外科风险沟通、公共卫生仪表盘和环境危害地理可视化方面的综述在其各自领域内具有重要意义，但难以识别可跨领域迁移的设计维度。因此，需要跨领域综合来区分技术类型与表征和交互，并识别反复出现的以人为中心的设计模式。
据此，本范围综述旨在：识别数字技术用于风险沟通的主要应用领域；对主要界面家族和风险表征模态进行分类；分析用户与系统之间的交互模式；识别主要目标用户和沟通结果；提出描述风险沟通界面设计过程的以人为中心框架，其序列为风险→表征→界面→交互→用户→结果。因此，目标不仅在于绘制现有技术图谱，更在于推导一个概念结构，以支持未来用于风险沟通的人机界面的设计和评估。
**2. 材料与方法**
**2.1 综述设计**
采用范围综述设计，以识别、分类和综合不同应用领域中用于风险沟通的数字和交互技术，特别关注风险信息如何被表征并供用户获取、传递该信息的界面技术以及这些系统所支持的交互形式。鉴于该领域的广泛性和异质性，以及需要映射分布于多个应用领域的概念、方法和特征，选择范围综述设计。方法学方法参考了原始范围研究框架及后续方法学改进。目标并非定量比较干预效果，而是绘制可用解决方案、识别其主要特征并推导跨领域分析维度。本范围综述依据系统评价和荟萃分析优先报告条目扩展—范围综述（PRISMA-ScR）进行实施和报告，但未前瞻性注册方案。
**2.2 信息来源与检索策略**
书目检索使用Scopus、Web of Science核心合集和PubMed，以提供关于风险沟通和数字或交互技术的多学科覆盖。最终检索和数据库导出于2026年8月10日完成。三个数据库共识别出457条记录：Scopus 331条，Web of Science 50条，PubMed 76条。针对各平台调整数据库特定语法，同时保留相同的两模块概念结构。第一模块捕获风险沟通和表征术语（“risk communication”、“risk information”、“risk visualization”、“risk visualisation”、“risk representation”和“risk display”）。第二模块捕获人机/人机交互界面以及数字或交互式风险呈现形式，包括用户和图形界面、信息/数据/交互式可视化、地理可视化、仪表盘、虚拟/增强/混合/扩展现实、对话代理和聊天机器人。考虑2018年及以后的出版物。在Scopus中，术语在标题、摘要和关键词（TITLE-ABS-KEY）中检索，并限制PUBYEAR > 2017。在Web of Science核心合集和PubMed中使用等效的数据库特定字段标签和日期限制。为提高可复现性，完整的数据库特定检索策略见补充材料表S1。Scopus查询逐字保留。对于Web of Science核心合集和PubMed，未存档字面历史检索字符串，因此根据保留的术语集、检索字段、出版日期限制、语言限制和原始记录数重建了数据库特定查询，并在补充材料中明确标记。
**2.3 去重与初步筛选**
在筛选前对457条记录进行去重，比较归一化的DOI和归一化标题，共去除119条重复记录，剩余338条唯一记录。随后进行标题和摘要筛选，排除80条记录。标题和摘要筛选由三名评审员独立完成，分歧通过讨论达成共识。剩余记录被临时分类为纳入（n = 173）或可能（n = 85），两类均保留用于更严格的资格评估，最终形成258条记录。
**2.4 资格标准**
当研究调查、开发、评估或应用了一种数字或交互技术，通过该技术有意向人类用户沟通、表征、可视化或使其体验风险相关信息，以支持理解、意识、感知、决策或行为反应时，该研究被视为合格。在本综述中，数字风险沟通被操作化定义为通过数字或交互界面对风险相关信息进行有意的面向人的中介，使风险、危害、暴露、不确定性、脆弱性或潜在后果对人类接收者可感知或可行动。当风险仅被内部计算而未明确传达给人类用户时，一般风险评估、预测、优化或控制系统被排除。决策支持系统仅在界面明确表征或沟通风险信息时合格，而非仅提供推荐或控制输出。类似地，一般数据可视化系统仅在风险本身构成明确沟通对象时合格。经验和非经验贡献在提供关于具体面向人的数字风险沟通解决方案或其设计和评估的充分信息时均合格。检索和资格评估限制为英文出版物。对研究设计无限制；期刊文章和会议论文，以及综述/框架和方案/计划评估出版物在满足实质性纳入标准时均合格。
**2.5 资格评估**
对258条保留记录使用操作化标准进行更严格的资格裁定。仅当可用信息足以积极确立所有强制性纳入标准时，才基于标题和摘要信息做出最终资格决定。当任何标准不确定时，检索并评估全文。资格裁定由三名评审员独立进行，分歧通过讨论解决。资格评估得到200项合格研究和57项排除研究，1篇报告无法获取。在资格评估后，200项合格研究中有1项被确定为撤稿，将其从证据综合中移除，最终分析语料包含199项研究。
**2.6 数据提取与分类**
对最终分析语料中的每项研究，提取书目信息和设计相关特征。使用标准化提取框架进行数据图表化，对应表3中报告的八个分析维度。最终分类法包括八个维度：主要领域、风险类型、界面家族、表征模态、交互模式、目标用户组、沟通目的和证据类型。主要领域、风险类型和证据类型编码为单标签维度，而界面家族、表征模态、交互模式、目标用户组和沟通目的为多标签维度，因为一项研究可能结合多种技术、表征、用户组或沟通目的。数据提取和初步分类分配给三名评审员，各自负责根据分类法编码一部分研究。随后进行交叉检查审计，每名评审员检查其他两人分配的样本，所有标记或不确定案例由三人共同讨论。确认无修改的分类评为高置信度，讨论后修改的评为中置信度。最终分析数据集包含199项研究，194条记录评为高置信度，5条为中置信度。未计算正式系数如Cohen's或Fleiss' kappa，因为初始编码分布而非独立并行完成。编码可靠性通过预定义类别定义、交叉检查和共识裁定支持。本范围综述的目的在于绘制证据特征而非评估干预效果，因此未对个别证据来源进行正式批判性评估。
**2.7 数据综合与框架开发**
对单标签维度，以199项研究为分母计算绝对频率和百分比。对于多标签维度，频率表示各特征出现的研究数，总和可能超过纳入研究数。构建了领域×界面家族矩阵以检查界面家族在不同应用情境中的分布。定量综合辅以对风险表征、界面技术、交互、用户和结果之间常见设计关系的定性比较。框架开发遵循三步综合程序。第一，检查八个分类维度是描述应用情境、面向人的沟通过程组件、预期效果还是证据方法学特征。第二，将直接描述沟通过程的维度映射到六个设计组件：风险类型→风险；表征模态→表征；界面家族→界面；交互模式→交互；目标用户组→用户；沟通目的→结果。第三，检查跨维度模式和代表性研究，以评估这些组件是否构成跨应用领域的一致设计序列。主要领域未纳入框架组件，因其描述沟通发生的情境而非功能元素。证据类型同样被排除。由此得出的框架来自分析分类法和跨维度综合，而非先验强加。
**3. 结果**
**3.1 研究选择与一般特征**
去除一篇撤稿来源后，最终综合包含199项研究。医疗保健/公共卫生是最大的应用领域（n = 87；43.7%），其次是自然灾害/灾难（n = 67；33.7%）。工业/职业安全和交通/公共安全各占10项研究（5.0%），环境应用9项（4.5%），网络安全/隐私9项（4.5%），其他/跨领域应用7项（3.5%）。2018年至2026年期间发表活动总体增加，纳入研究数量从2018年的8项增至2025年的33项和2026年的43项。由于最终检索于2026年8月完成，2026年计数代表部分出版年份，不应被解释为完整年度总量。
**3.2 界面与技术家族**
数据可视化是主导界面家族，在122项研究中出现（61.3%）。VR/AR/XR和网页/移动界面各出现在46项研究中（23.1%），其次是地图/地理可视化（n = 35；17.6%）、对话式人工智能/聊天机器人（n = 26；13.1%）和仪表盘（n = 20；10.1%）。决策辅助工具/风险计算器在14项研究中出现（7.0%），其他数字界面13项（6.5%），多模态/触觉界面8项（4.0%），传感器/环境显示3项（1.5%）。这些类别为多标签，因此并非互斥。
**3.3 跨领域界面模式**
界面采用在不同应用领域间存在差异。在医疗保健/公共卫生中，数据可视化是最常见家族（n = 50），其次是网页/移动界面（n = 23）和对话式人工智能/聊天机器人（n = 18）。自然灾害/灾难应用显示出不同特征，结合了数据可视化（n = 46）、VR/AR/XR（n = 33）和地图/地理可视化（n = 22），反映了空间和基于情境的沟通在灾难情境中的重要性。
**3.4 风险表征模态**
图形/视觉表征是最常见模态（n = 145；72.9%）。文本/对话式表征在49项研究中出现（24.6%），沉浸式/空间叠加47项（23.6%），空间/基于地图的表征36项（18.1%），警报/警告线索34项（17.1%），数字/概率表征29项（14.6%），多模态表征28项（14.1%）。少量残余类别结合了视觉和文本信息而无更具体的优势表征（n = 4；2.0%）。这些发现强化了界面技术与表征模态之间的区别：相同的技术界面可通过不同视觉、文本、数字、空间或多模态形式编码风险。
**3.5 交互模式**
交互式探索是最常见交互模式（n = 82；41.2%）。静态/单向呈现仍占相当比例（n = 50；25.1%），其次是沉浸式/体验式交互（n = 45；22.6%）、实时反馈（n = 29；14.6%）、对话式交互（n = 26；13.1%）和自适应/个性化交互（n = 22；11.1%）。因此，语料跨越从单向呈现到探索、模拟、对话和自适应反馈的连续谱。
**3.6 目标用户、沟通目的与证据类型**
公民或公众是最常见目标群体（n = 142；71.4%）。决策者/管理者出现在35项研究中（17.6%），患者/照护者32项（16.1%），医疗保健/公共卫生专业人员25项（12.6%），工人/操作员14项（7.0%）。行为/保护性行动在107项研究中被编码（53.8%），决策支持100项（50.3%），理解/领会84项（42.2%），意识/风险感知81项（40.7%）。培训/体验式学习出现在16项研究中（8.0%），监测/态势感知12项（6.0%），通用风险信息沟通6项（3.0%）。证据基础主要为经验性：109项研究（54.8%）为经验性用户或现场研究，53项（26.6%）为应用/观察性研究，34项（17.1%）聚焦系统或原型开发。两项研究（1.0%）被分类为综述/框架综合，一项（0.5%）为方案/计划评估。
**3.7 从风险信息传递到风险交互**
在整个语料中，界面技术支持与风险信息的不同参与模式，从静态呈现到交互式探索、沉浸式体验、实时反馈、对话式交流和自适应沟通。这些模式应被解释为替代性设计配置，而非有效性层级。
**3.8 跨领域综合与以人为中心框架**
跨领域分析表明，仅对技术进行分类不足以描述风险如何被沟通。相同的风险信息可以以不同形式表征；相同的表征可通过不同界面实现；相同的界面可支持不同交互模式；每种配置的适当性取决于预期用户和结果。为检查框架基础关系，进行了三项补充跨维度分析：风险类型×表征模态、界面家族×交互模式、目标用户组×沟通目的。例如，自然灾害/灾难风险常与沉浸式/空间叠加（n = 31）和空间/基于地图的表征（n = 19）配对；VR/AR/XR界面绝大多数与沉浸式/体验式交互相关（n = 45），而对话式人工智能/聊天机器人与对话式交互相关（n = 26）；面向公民/公众的系统最常针对行为/保护性行动（n = 83）和意识/风险感知（n = 73）。这些模式支持以下解释：表征、交互和沟通目的是相对于风险类型、界面技术和预期用户而配置的，而非独立设计选择。代表性研究在个体层面说明同一链条：隐私决策界面将隐私风险与视觉表征、交互式探索、公民用户和知情决策支持相连；面向行动障碍人士的导航界面通过用户探索的基于地图的表征沟通概率性无障碍风险以支持路线决策；在工业人机协作中，动态风险估计可空间表征并通过实时或增强界面传递以支持态势感知和保护性响应。这些关系导致综合出序列风险→表征→界面→交互→用户→结果。该框架是源于范围综述的概念综合，而非经过验证的因果模型。尽管六个维度被顺序表示以明确其分析作用，综合也提示迭代关系，其中结果评估可为早期设计选择提供信息。
**4. 讨论**
**4.1 从技术到以人为中心的风险沟通设计**
跨领域综合的主要启示是必须区分技术界面与通过其实施的表征和交互选择。相同的界面家族可使用不同视觉、数字、空间、文本或多模态形式沟通风险，并可实现显著不同的用户参与模式。这一区别为第3.8节开发的框架提供了概念基础。
**4.2 风险表征作为设计变量**
概率、暴露水平、不确定性、脆弱性和未来后果在被感知和解读之前通常需要中介。图形、颜色、图标、地图、指标、警告、文本、三维场景和多模态组合不仅是美学替代品；它们可以改变显著性、理解和下游决策。实验性仪表盘研究直接说明了这一点：即使底层风险数据不变，配色方案和警报配置也可改变信息保留和决策确定性。表征因此应被视为显式设计变量，而非风险估计后的最终格式化步骤。
**4.3 从呈现到与风险交互**
交互式探索、沉浸式体验、实时反馈、对话式交互和个性化的普遍存在表明接收者越来越超越被动消息接收者。隐私决策界面允许用户主动探索隐私-效用权衡；无障碍导航界面可视化遇到障碍的概率从而影响路线规划；增强现实系统可在人机协作期间将动态风险场叠加到物理工作空间。呈现→探索→体验→交互→自适应的连续谱因此捕获不同设计可能性，尽管不应被解释为自动的有效性层级。
**4.4 风险的空间与沉浸维度**
VR/AR/XR技术特别集中于自然灾害和灾难应用，表明其价值与所沟通风险的空间性质密切相关。位置、距离、范围和用户与环境的关系可转化为沟通中直接可感知的组件。逼真的交互式洪水可视化可使可能后果更具体和空间情境化。类似原理出现在工业AR中，其中风险被叠加到操作环境而非单独显示。沉浸因此最好被理解为空间风险表征和体验式沟通的一种策略，而非简单的技术新颖性。邻近研究流涉及感知危害向下游安全机器人行动的转化。例如，Xing等人将移动机械臂运动规划表述为集成物理约束、轨迹跟踪、避障和可操作性优化的分层二次规划问题。该工作超出本综述资格范围，因其主要目标是机器人运动控制而非有意的面向人风险沟通。然而，它有助于将风险沟通定位在更广泛的感知-表征-响应连续谱中：在人机环境中，沟通界面可构成使评估风险可感知和可行动的面向人层，而控制导向规划管理机器人的安全响应。
**4.5 个性化、适应性与情境**
个性化风险估计不等同于个性化风险沟通。数字能力和解读视觉表征的能力影响概率信息的理解，隐私决策界面研究表明数字能力和认知需求等个体特征影响界面使用和决策行为。未来系统因此可能需要不仅适应传达哪个风险值，还要适应该值如何被表征。数字能力、专业知识、数字素养、角色、情境和时间压力可能成为选择表征格式、信息密度、交互模式和解释水平的输入。
**4.6 从信息到结果**
所综述研究针对的结果远超信息可用性，包括意识、风险感知、理解、决策支持、行为意图和保护性行动。实验证据表明，理解的改善不一定对感知或行为产生等效效果。室内空气质量参与式感知提供了清晰例子：实时反馈增加了对空气污染的意识，但未产生对控制暴露的感知自我效能感的等效增加。可用性和沟通有效性因此不应被视为可互换构念。评估应区分交互层面、认知、感知、决策和行为结果。
**4.7 用户的作用**
目标用户的异质性进一步支持以人为中心的方法。公民、患者、专业人员、操作员和管理者在专业知识、责任、数字能力、时间限制和信息需求方面存在差异。视觉辅助证据表明表征有效性随用户能力而变化，纳入研究展示了围绕决策情境和预期用户能力设计界面的重要性。用户因此应被视为影响表征和交互选择的主动设计维度，而非信息管道的最终终点。
**4.8 数字风险沟通的以人为中心框架**
所提框架——风险→表征→界面→交互→用户→结果——分离了在技术中心描述中常被混淆的六个层面。风险定义了要沟通的内容；表征定义了如何使其可感知；界面定义了传递该内容的技术人工物；交互定义了用户如何参与信息；用户引入了接收者的特征和角色；结果定义了正在追求或测量的认知、感知、决策或行为效果。该框架的主要价值是分析和设计导向的：它明确了选择技术本身并不规定有效沟通解决方案。尽管为分析清晰而以序列表示，该框架不应被解释为严格线性设计过程。六个维度相互依赖，应在设计和评估过程中迭代对齐。反馈和学习因此代表框架的横向组件而非额外顺序阶段。对理解、决策质量、行为反应、可用性或其他相关结果的评估可为重新设计早期组件提供证据。该框架不应被解释为经过验证的因果模型，而是源于分类法和跨领域模式的概念综合，其关系应在未来工作中进行经验检验。
**4.9 界面设计与评估的启示**
若干实际启示源于综合。第一，设计应从风险特征和预期结果出发，而非从可用技术出发。第二，表征应被视为显式且可测试的设计变量：颜色、比例、维度、概率格式、不确定性表示、图标和详细程度均可影响解读。第三，当交互服务于沟通功能（如比较备选方案、探索情景、理解因果关系或情境化后果）时引入交互，而非作为目的本身。第四，个性化应从个性化风险估计逐步扩展到个性化沟通策略。最后，评估指标应与预期结果匹配：旨在支持保护性行动的界面不应仅通过可用性评估，旨在改善理解的界面应包括直接的理解测量。这些评估结果应随后为迭代重新设计提供信息。在此意义上，结果不仅是框架的终点，也是重新考虑表征、界面和交互早期设计选择的证据来源。
**4.10 局限性与未来研究**
本综述存在若干局限性。第一，该领域具有显著术语异质性，相关研究可能使用未被检索概念完全捕获的术语。第二，精确的Scopus查询被保留，而Web of Science核心合集和PubMed的字面历史检索字符串未被存档，已重建表达式以复现检索逻辑。第三，几个分析维度有意为多标签，类别频率不可相加。第四，证据基础方法学异质，从对照用户研究到现场实施和原型开发论文，因此无法建立界面家族之间的有效性层级。最后，所提框架需要经验验证。未来研究应测试风险、表征、界面、交互、用户和结果之间的关系，并检查自适应、情境感知和多模态界面何时比更简单沟通形式提供可测量益处。综述限于英文出版物，可能排除其他语言的相关证据。未系统记录纳入来源的资助信息。
**5. 结论**
本范围综述综合了199项关于数字和交互式风险沟通技术的研究，识别出应用领域、界面、表征模态、交互模式、目标用户和沟通目的的异质性图景。医疗保健/公共卫生和自然灾害/灾难应用主导文献，数据可视化是最普遍界面家族。证据指向超越技术中心解释：语料跨越静态信息传递、交互式探索、沉浸式体验、对话系统、实时反馈和自适应沟通，这些模式应被解释为替代性设计配置而非普遍时间进展或有效性层级。同一技术家族可通过不同数字、视觉、空间、文本或多模态表征沟通风险，并可支持不同交互程度。综述的主要概念贡献因此是区分六个相互依赖的设计层面，由框架风险→表征→界面→交互→用户→结果概括。该框架强调数字风险沟通应通过将风险特征与适当表征、技术界面、交互策略、预期用户和目标任务对齐来设计。综述支持跨领域、以人为中心的数字风险沟通解释，其中技术选择仅是更广泛设计配置的一个组件。未来研究应测试哪些风险表征、界面技术、交互模式和用户特征的组合与特定认知、决策和行为结果相关。
