Saint Petersburg, Russian Federation
Saint Petersburg, Russian Federation
from 01.01.2005 until now
St. Petersburg, St. Petersburg, Russian Federation
UDK 001.891 Научно-исследовательские работы. Методы исследований
The article is devoted to studying the influence of physical activity on the features of information perception in a graphical interface. The paper considers experimental results of influencing such factors as colour scheme, size of the pictogram in the stimulus, distance from the centre and physical activity, on the template parameters for viewing stimulus material with graphical information. The authors use eye-tracking technology to record eye movements and pulse parameter analysis to obtain data on the physical activity of the subject. The results show a statistically significant dependence of the viewing template parameters on the factors of colour scheme, stimulus size, distance from the centre and physical activity on the subject. One can apply the results of the work to developing graphical user interfaces of control systems.
visual perception, peripheral vision, user interface, eye-tracking, dispersion analysis, physical activity
Введение
В настоящее время наблюдается устойчивая тенденция на развитие авиационной техники, расширение ее возможностей и повышение эффективности ее использования. Однако, наряду с этим усиливаются негативные воздействия на организм летчиков: перегрузки в воздухе, иллюзии, возникающие в результате отсутствия постоянной гравитационной вертикали в полете, а также отсутствие видимого горизонта при полетах ночью и во время облачной погоды. Летчики тренируются, чтобы переносить эти нагрузки без потери работоспособности, а все проектирование направлено на поддержание их работоспособного состояния в процессе выполнения поставленной задачи. Наше исследование сосредоточено на выяснении того, насколько изменение физического состояния летчика может повлиять на выполнение задания. Таким образом, мы стремимся понять, как изменение физического состояния пилота, вызванные перегрузками и дезориентацией, может изменить его взаимодействие с системой управления и, следовательно, повлиять на качество выполнения полетного задания [1].
Существующие исследования по теме ведутся в нескольких направлениях. В первую очередь, проведены работы, изучающие влияние физической активности на когнитивные функции в течение продолжительного времени. Например, в [3] выявлены взаимосвязи между физической активностью и когнитивными возможностями человека за 15 лет. Результаты указывают на то, что более высокая физическая активность может защищать от ухудшения эпизодическую память. Дополнительные исследования, проведенные учеными [4], [6], подтверждают связь между физической активностью и когнитивными функциями человека. Особый интерес представляет исследование [7], где изучены особенности восприятия спортсменов относительно людей, не занимающихся спортом. Результаты указывают на то, что регулярные и интенсивные тренировки способствуют сохранению высокой точности восприятия даже в условиях психоэмоционального напряжения. Также рассмотрено воздействие на когнитивные способности человека зрительных [8], психологических [9] и тепловых нагрузок [10]. Эти исследования расширяют понимание влияния различных аспектов физической активности на когнитивные функции и открывают новые перспективы в области сохранения и улучшения когнитивного здоровья.
- Теоретическая модель
В современных технических системах, где человек выступает в роли оператора, графическая информация в пользовательском интерфейсе играет ключевую роль в передаче данных. Основной задачей интерфейса является создание связи между человеком и машиной посредством пользовательского интерфейса. Этот интерфейс должен обеспечивать не только быстрое восприятие данных, но и интегрированность с другими элементами системы управления, включая текстовую информацию, звуковые сигналы и физические элементы управления. Учет этих данных позволит увеличить эффективность управления объектом, за счет увеличения скорости и точности передачи зрительной информации [11].
Монитор обладает фиксированной областью восприятия, ограниченной его рамками, что может влиять на способность оператора воспринимать данные, представленные в зрительной информации. Важным аспектом оптимизации восприятия является возможность масштабирования изображения на мониторах, несущее зрительную информацию. Благодаря вычислительным возможностям любой системы, возможно изменение размера объектов на мониторе, что в свою очередь влияет на их различимость и максимально возможное количество для одновременного отображения. Необходимо найти баланс между точностью и количеством объектов при изменении масштаба. Увеличение масштаба повышает различимость, но уменьшает количество объектов на экране, в то время как сокращение масштаба может усложнить их идентификацию. Оптимальное использование монитора в интерфейсе управления является ключевым для обеспечения эффективного восприятия оператором.
Следующим важным аспектом является необходимость понимать состояние оператора при взаимодействии с интерфейсом. Одним из наиболее очевидных факторов является физическая нагрузка и усталость. Они могут возникать как в связи с тяжелой физической работой, так и в результате долгих монотонных процессов, которые должен выполнять оператор. Сердечно-сосудистая система активизируется при физических упражнениях, повышая частоту сердечных сокращений и улучшая кровоснабжение органов и тканей. Дыхательная система также реагирует, увеличивая объем и частоту дыхания для обеспечения организма дополнительным кислородом и энергией. Симпатическая нервная система стимулируется в ответ на физическую активность, что приводит к выделению адреналина и норадреналина. Эти гормоны усиливают сердечную активность и повышают уровень бодрствования. Психологические аспекты также оказываются под влиянием физической активности: выделение эндорфинов, естественных анальгетиков и антидепрессантов, способствует улучшению эмоционального состояния и снижению уровня стресса. В рамках исследования восприятия графической информации в условиях физической нагрузки, необходимо учесть эти физиологические изменения. Особенно важно это для анализа летчиков, чьи физические нагрузки могут быть значительными во время полетов и маневров, влияя на их способность быстро обрабатывать и воспринимать визуальные данные.
Основной целью выбора пульсовой зоны является выявление возможных изменений в восприятии графической информации при физической активности. Теоретически предполагается, что анаэробно-гликолитическая зона может оказывать более заметное воздействие на когнитивные процессы, связанные с восприятием.
- Постановка эксперимента
Для анализа восприятия графической информации в условиях моделирования физической нагрузки, возможно использование двух тренировочных зон, а именно анаэробно-гликолитической и аэробно развивающей [12].
Для проведения эксперимента был разработан комплекс, включающий два упражнения – приседания и прыжки с разведением рук в стороны – для обеспечения требуемых зон физической нагрузки. С тем, чтобы гарантировать сопоставимость нагрузки для всех испытуемых, упражнения выполнялись с максимальной интенсивностью в течение 30 сек. Структура комплекса представляет собой следующую схему:
– прыжки с разведением рук в стороны в течение 30 с;
– приседания в течение 30 с;
– прыжки с разведением рук в стороны в течение 30 с.
Для регистрации пульса в работе был использован специально разработанный датчик электрокардиограммы (ЭКГ), который считывает ЭКГ сигнал по системе отведений по Франку (через 3 электрода) [13]. Для данной работы устройство было доработано, и передача данных для анализа производилась по беспроводному протоколу связи, что позволило избежать помех при выполнении упражнений и обеспечило больший комфорт для испытуемого. Кроме того, использование ЭКГ позволило точнее определить время восстановления пациента, а также практически не давало погрешности при высоких значениях пульса [14].
Устройство надевалось на испытуемого за 5 минут до начала эксперимента с целью калибровки датчика и определения пульса в состоянии покоя. Далее производилась первичная калибровка айтрекинговой системы до физических упражнений, а затем финальная после них, соответственно [15].
В рамках данного исследования применялся программно-аппаратный комплекс SMI RED 250 [16]. Использование айтрекинговой системы позволяет получать достоверные параметрические данные шаблона рассматривания стимульного материала испытуемым [17].
В эксперименте испытуемые делились на две фокус группы: одна проходила тестирование в состоянии покоя, а вторая — под воздействием физической нагрузки. Экспериментальные данные собирались в области ближней периферии, где угол зрения составляет около 30°. Эта величина рассчитывается на основе расстояния между участником эксперимента и монитором (60 см) и размеров экрана монитора (64x40 см). Схема проведения эксперимента представлена в статьях [12].
Согласно поставленной задаче эксперимента, пиктограммы и общий фон на стимульном материале должны быть выполнены в разных цветах: красный «r» (#ED1E2E), зеленый «g» (#019C59), синий «b» (#1C68B1), оранжевый «o» (#F68522), черный «k» (#000000), белый «w» (#FFFFFF) [20], [21].
Фон стимулов подбирается контрастным в соответствии с цветом пиктограммы. Размер стимулов (РС) может быть: маленький 48 px, меньше среднего 56 px, средний 65 px, больше среднего 79 px, большой 94 px.
Расстояние от центра (РОЦ) до стимулов также варьировалось: минимальное 435 px и максимальное 840 px;
Рис. 1. Схема расположения пиктограмм (разные цветовые решения)
Fig. 1. The layout of the icons (different colors)
В предыдущем исследовании без нагрузки приняли участие 42 испытуемых 1.15]. В эксперименте с физической нагрузкой приняли участие 29 испытуемых в возрасте от 18 до 25 лет, являющиеся студентами Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого и Санкт-Петербургского университета аэрокосмического приборостроения. Фокус-группы были сформированы с учетом различных характеристик участников, таких как пол (мужчины/женщины), образование (техническое/гуманитарное), а также наличие художественной и физической подготовки. Значение среднего пульса у испытуемых под физической нагрузкой составило 144 удара в минуту, увеличение в процентном соотношении составило приблизительно 35% относительно состояния покоя. Это является достаточным показателем для фиксации уровня физической нагрузки, характерной для выбранной тренировочной зоны.
- Анализ результатов
Для оценки результатов эксперимента был проведен анализ следующих параметров: время рассматривания стимула; общая продолжительность фиксаций, количество фиксаций, общая длительность саккад, количество саккад и длина саккад при рассматривании одного стимула.
Для статистической обработки результатов использовался дисперсионный анализ с целью выявления влияния различных факторов на параметры шаблона рассматривания стимульного материала. Уровень значимости (p-value) для принятия гипотезы о статистическом различии выборок параметрических данных был установлен на уровне 0,05 1.18. Результаты вычислительной процедуры ANOVA и соответствующие значения p-value для параметров шаблона рассматривания представлены в таблицах 1–4.
Таблица 1.
Вычисленные значения p-value для параметра общая длительность саккад при рассматривании ститмула в зависимости от факторов
Table 1.
Calculated p-value values for the total duration of saccades parameter when considering a stimulus, depending on factors
|
Длина саккад |
|
|
Фактор |
p-value |
|
Цветовое решение |
≤0.001 |
|
Размер стимула |
≤0.005 |
|
Расстояние от центра |
≤0.001 |
|
Физическая нагрузка |
≤0.001 |
|
РОЦ * Размер стимула |
≤0.001 |
|
РОЦ * Цветовое решение |
≤0.001 |
Таблица 2.
Вычисленные значения p-value для параметра общая длительности фиксаций при рассматривании ститмула в зависимости от факторов
Table 2.
Calculated p-value values for the total duration of fixations parameter when considering a stimulus, depending on factors
|
Общая длительность фиксаций |
|
|
Фактор |
p-value |
|
Цветовое решение |
≤0.001 |
|
Размер стимула |
≤0.001 |
|
Расстояние от центра |
≤0.001 |
|
Физическая нагрузка |
≤0.001 |
|
Физическая нагрузка* Пол |
≤0.001 |
Таблица 3.
Вычисленные значения p-value для параметра время рассматривания стимула в зависимости от факторов
Table 3.
Calculated p-value values for the stimulus viewing time parameter, depending on the factors
|
Время рассматривания стимула |
|
|
Фактор |
p-value |
|
Цветовое решение |
≤0.001 |
|
Размер стимула |
≤0.001 |
|
Расстояние от центра |
≤0.0138 |
|
Физическая нагрузка |
≤0.001 |
Таблица 4.
Вычисленные значения p-value для параметра общая длительность саккад при рассматривании ститмула в зависимости от факторов
Table 4.
Calculated p-value values for the total duration of saccades parameter when considering a stimulus, depending on factors
|
Общая длительность саккад |
|
|
Фактор |
p-value |
|
Расстояние от центра |
≤0.001 |
|
Физическая нагрузка |
≤0.016 |
Таблицы содержат только представляющие интерес результаты, в которых есть статистическая зависимость параметров. Далее представлены графики распределения значений выбранных параметров в зависимости от факторов (рисунок 1–3).
Время рассмотрения стимула в среднем уменьшается при наличии физической нагрузки, однако интерес представляют два сдвига на графиках при размере пиктограммы в 56 px и красно-зеленом цветовом решении, причем выбросы наиболее ярко выражены при наименьшем расстоянии от центра (рисунок 2). Эти изменения требуют отдельного исследования.
Общая длительность фиксаций в среднем уменьшается при наличии физической нагрузки, причем при большом расстоянии от центра разница уменьшается (рисунок 3). Если учитывать половые различия испытуемых результаты будут отличны. У мужчин в условиях физической активности происходит снижение общей длительности фиксаций. У женщин же общую длительность фиксаций остается на прежнем уровне даже при наличии нагрузки. Подробнее о влиянии полового признака на восприятие информации в графическом интерфейсе под физической нагрузкой написано в соответствующей статье [19].
График плотности распределения количества фиксаций и количества саккад в зависимости от исследуемых параметров под действием физической нагрузки и без идентичны друг другу. Это свидетельствует об отсутствии статистически значимой зависимости между параметрами шаблона рассматривания и физической нагрузкой. При увеличении расстояния от центра происходит увеличение количества саккад и фиксаций соответственно. При учете половых различий результаты будут в некоторой степени отличаться [19]. Важно отметить, что при оранжево-синем цветовом решении количество фиксаций сохраняется на одном уровне даже при различном расстоянии пиктограмм от центра. Схожий момент наблюдается на графиках плотности распределения количества саккад.
Рис. 2 График распределения значений времени рассматривания стимула в зависимости от физической нагрузки, расстояния от центра, размера стимула (а) и цвета (б)
Fig. 2 Graph of the distribution of the values of the time of viewing the stimulus depending on physical activity, distance from the center, size of the stimulus (a) and color (b)
Рис. 3 График распределения значений общей длительности фиксаций в зависимости от физической нагрузки, расстояния от центра, размера стимула (а) и цвета (б)
Fig. 3 Graph of the distribution of the values of the total duration of fixations depending on physical activity, distance from the center, size of the stimulus (a) and color (b)
График общей длительности саккад (рисунок 4) и количества саккад в выбранных параметров является не показательным без учета пола испытуемого, потому как с появлением физической нагрузки у мужчин происходит увеличение количества саккад и их общей длительности. У испытуемых женщин ситуация обратная, количество и общая длительность саккад снижается при наличии физической нагрузки [19]. Также наблюдается интересный выброс при размере стимула в 79 px и черно белом цветовом решении: общая длительность саккад снижается при большом расстоянии от центра.
Рис. 4. График распределения значений общей длительности саккад в зависимости от нагрузки, расстояния от центра, размера стимула (а) и цвета (б)
Fig. 4. Graph of the distribution of the values of the total duration of saccades depending on the load, distance from the center, size of the stimulus (a) and color (b)
График плотности распределения длины саккад практически не изменяется при воздействии физической нагрузки на испытуемых. Но большая разница в значениях наблюдается при различном расстоянии пиктограмм от центра. Чем больше расстояние, тем длиннее саккады, что является логичным. Важно отметить, что в оранжево-синем цветовом решении, даже при большом расстоянии от центра длина саккад увеличивается на меньшее значение по сравнению с другими цветовыми решениями.
Заключение
- Выявлена статистически значимая зависимость между временем рассматривания стимула, количеством фиксаций, общей длительностью фиксаций, количеством саккад, длиной саккад и общей длительностью саккад испытуемых от факторов цветового решения, размера стимула, расстояния от центра и физической нагрузки. Влияние полового признака было рассмотрено в отдельной работе.
- Без учета полового признака наблюдается снижение общей длительности фиксаций и времени рассматривания стимула при воздействии нагрузки. При этом наибольшее снижение наблюдается в бело-черном цветовом решении.
Следует учесть, что количество испытуемых в эксперименте мало для достоверных выводов. Однако, можно выдвинуть определенные гипотезы:
- Физическая нагрузка статистически не влияет на количество фиксаций и саккад, общий шаблон рассматривания без учета полового признака сохраняется.
- При оранжево-синем цветовом решении количество фиксаций и саккад стремится к одному уровню даже при различном расстоянии пиктограмм от центра. Длина саккад также при увеличении расстояния изменяется на меньшее значение по сравнению с другими цветовыми решениями. При этом интересных изменений в данном цветовом решении на графике общей длительности фиксаций нет.
1. Summerfield D., Raslau D., Johnson B., Steinkraus L. Physiologic Challenges to Pilots of Modern High-Performance Aircraft. Aircraft Technology. 2018;12:43-73.
2. Newman D.G., Callister R. Cardiovascular Training Effects in Fighter Pilots Induced by Occupational High G Exposure. Aviation Space and Environmental Medicine. 2008;79(8):774-8. DOIhttps://doi.org/10.3357/asem.1575.2008.
3. Stenling A., Eriksson Sörman D., Lindwall M., Machado L. Bidirectional Within- and Between-Person Relations Between Physical Activity and Cognitive Function. The Journals of Gerontology. Series B. Psychological Sciences and Social Sciences. 2022;77 (4):704-709. DOIhttps://doi.org/10.1093/geronb/gbab234.
4. Cheval B, Boisgontier M, Sieber S, Ihle A, Orsholits D, Forestier C, et al. Cognitive Functions and Physical Activity in Aging When Energy is Lacking. European Journal of Ageing. 2022;87(2):919-931. DOIhttps://doi.org/10.1007/s10433-021-00654-2.
5. Huang Q., Zhao J., Jiang W., Wang W. The Association Between Physical Activity and Cognitive Function: Data from the China Health and Nutrition Survey. Behavioural Neurology. 2022(7):1-12. DOIhttps://doi.org/10.1155/2022/3438078.
6. Ferrara N., Corbi G., Tesone J., Cellurale M., Cristofano A., Mignogna P. Physical Activity and Cognitive Function. Giornale di Gerontologia. 2013;61(2):107-113.
7. Polyakova I.V. Psychological Features of the Influence of Sports Activities on the Accuracy of Perception. Psychology of Cognitive Processes. 2021;10:92-96.
8. Evtushenko A.S., Kozak L.M., Kochina M.L., et al. Results of Human Functional State’s Assessment During the Visual Work. World of Medicine and Biology. 2015;11-2-2(50):39-44.
9. Rațiu L., Dobre A.-M. Job Demands When Exhausted: The Relationship Between Exhaustion and the Perception of Job Demands Mediated by Self-Undermining. Psihologia Resurselor Umane. 2020;18(1):38-50. DOIhttps://doi.org/10.24837/pru.v18i1.460.
10. Abbasi M., Pourhosein M., Mohammadi H., Golbabaei F. A Review on the Effect of Heat Stresses on Cognitive Functions. Journal of Health and Safety at Work. 2020;10(3):251-262.
11. Sergeev S.F. Saint Petersburg Branch of the RAS Scientific Council on the Methodology of Artificial Intelligence and Cognitive Research in 2020. Russian Journal of Philosophical Sciences. 2021;64(1):149-154. DOIhttps://doi.org/10.30727/0235-1188-2021-64-1-149-154.
12. Malysheva V.N., Cherepennikov G.A, Yanchus V.E. The Study of Information Perception in the Graphical Interface Under the Influence of Physical Activity. In: Proceedings of the International Conference on Physical and Technical Informatics (CPT 2023); 2023 May 16-19; Pushchino. Nizhny Novgorod: Research Centre for Physical and Technical Informatics: 2023. p. 91-102. DOIhttps://doi.org/10.54837/9785604289174_CPT2023-p91.
13. Malysheva V.N. Stosh A.O., Zaynullina D.M., Cherepennikov G.A. Wireless ECG Monitoring Device With the Ability to Collect and Analyze the Received Data. In: Indeitsev D.A., Krivtsov A.M., editors. Proceedings of the Conference on Advanced Problem in Mechanics (APM 2021). Cham: Springer International Publishing; 2021. p. 331-340. DOIhttps://doi.org/10.1007/978-3-031-37246-9_25.
14. Sylta O., Tønnessen E., Seiler S. From Heart-Rate Data to Training Quantification: a Comparison of 3 Methods of Training-Intensity Analysis. International Journal of Sports Physiology and Performance. 2014;9(1):100-107. DOIhttps://doi.org/10.1123/IJSPP.2013-0298.
15. Yanchus V.E., Kheifits A.E., Borevich E.V. Study of the Perception of Graphic Information in the Human Peripheral Vision. In: Proceedings of the International Conference on Computer Graphics and Vision Graphicon: 2022. vol. 32. p. 937-946. DOIhttps://doi.org/10.20948/graphicon-2022-937-946.
16. New Style. Remote Eye-Tracking System RED 250 / RED 500 [Internet] [cited 22 Dec 21]. Available from: https://newstyle-y.ru/high-school/group_2164/group_2166/item_11065/?.
17. Orlov P.A., Laptev V.V., Ivanov V.M. Revisiting the Issue of Eye-Tracking Applying. St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Computer Science. Telecommunications and Control Systems. 2014;5(205):82-92.
18. Gmurman V.E. Probability Theory and Mathematical Statistics. Moscow: Yurait; 2018. 480 p.
19. Malysheva V.N., Cherepennikov G.A., Yanchus V.E. Gender-Specific Effect on the Perception of Information in a Graphical Interface Under Physical Stress. Proceedings of the International Conference on Computer Graphics and Vision Graphicon. 2023;33:948-958. DOIhttps://doi.org/10.20948/graphicon-2023-948-958.
20. Androsov K.Yu., Kuzmenko A.A. Analysing the Competitive Environment for Developing a Website for an Educational Organizational System. Ergodesign. 2022;4(18):283-291. DOIhttps://doi.org/10.30987/2658-4026-2022-4-283-291.
21. Spasennikov V.V. The Phenomenon of Colour Perception in Ergonomic Studies and Colour Consulting. Ergodesign. 2019;2(4):3-12. DOIhttps://doi.org/10.30987/article_5cb22163c8b6b7.59336480.
