图学学报 ›› 2026, Vol. 47 ›› Issue (5): 1166-1175.DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2026051166
收稿日期:2025-12-31
接受日期:2026-08-19
出版日期:2026-10-31
发布日期:2026-10-26
通讯作者:杨晓燕,E-mail:yangxiaoyan@sust.edu.cn基金资助:
YANG Xiaoyan(
), WANG Ping, WANG Weiwei, WEN Zhiqiang
Received:2025-12-31
Accepted:2026-08-19
Published:2026-10-31
Online:2026-10-26
Contact:
YANG Xiaoyan,E-mail:yangxiaoyan@sust.edu.cn
Supported by:摘要:
数字文旅AR交互已成为影响游客信息获取、情绪唤醒与视觉参与的重要方式,但不同交互方式对游客情感体验及视觉搜索行为的影响机制尚不明确,面向场景差异的交互优化仍缺乏实证依据。为揭示场景类型与AR交互方式对游客情感体验及视觉搜索行为的影响,以知识学习型与娱乐互动型两类场景为对象,构建主观评估量表与眼动生理测量相结合的情感体验测量框架。实验以陕西历史博物馆专题展为内容基础,设置传统浏览、语音交互、触屏交互和手势交互4种条件,采用2×4双因素被试者内实验设计,同时采集24名有效被试者在8种实验条件下的PAD情感量表数据和眼动数据。主观指标包括愉悦度、唤醒度和支配度,客观指标包括注视比例、平均瞳孔直径和单位时间眼跳率,并采用线性混合模型检验场景类型、交互方式及二者交互作用的影响。结果表明,AR交互方式对游客情感体验和视觉搜索行为的影响具有场景差异。知识学习型场景中,手势交互在唤醒度和部分支配度比较中表现出一定优势,但眼动结果并未显示其在视觉注意稳定性上具有一致优势,说明知识任务中的交互优化需兼顾信息呈现清晰度、操作反馈稳定性与视觉负荷控制。娱乐互动型场景中,手势交互的情感体验优于触屏交互,并伴随较高的注视比例、平均瞳孔直径和单位时间眼跳率,说明手势交互能够增强视觉参与和情绪唤醒,但也可能提高动态内容搜索强度。知识学习型场景应重视信息组织与交互稳定性,娱乐互动型场景可适度强化具身操作和动态反馈。研究结果不仅揭示了不同AR交互方式在知识学习型与娱乐互动型场景中的情感体验差异及视觉行为特征,也为数字文旅AR应用中交互方式的场景化配置、情感体验优化和设计策略制定提供了实证依据与方法参考。
中图分类号:
杨晓燕, 王萍, 王伟伟, 温志强. 数字文旅AR交互方式对游客情感体验的影响研究[J]. 图学学报, 2026, 47(5): 1166-1175.
YANG Xiaoyan, WANG Ping, WANG Weiwei, WEN Zhiqiang. A study on the impact of AR interaction modes on tourists’ emotional experience in digital cultural tourism[J]. Journal of Graphics, 2026, 47(5): 1166-1175.
| 维度 | 编号 | 语义词对 |
|---|---|---|
| 愉悦度 | P1 | 厌恶的-感兴趣的 |
| P2 | 不屑的-友好的 | |
| P3 | 痛苦的-高兴的 | |
| P4 | 愤怒的-兴奋的 | |
| 唤醒度 | A1 | 困倦的-清醒的 |
| A2 | 平静的-激动的 | |
| A3 | 放松的-紧张的 | |
| A4 | 拘谨的-惊讶的 | |
| 支配度 | D1 | 受控的-主控的 |
| D2 | 顺从的-支配的 | |
| D3 | 低位的-高位的 | |
| D4 | 被影响的-有影响力的 |
表1 PAD情感量表条目与维度归属
Table 1 Items and dimension attribution of the PAD model
| 维度 | 编号 | 语义词对 |
|---|---|---|
| 愉悦度 | P1 | 厌恶的-感兴趣的 |
| P2 | 不屑的-友好的 | |
| P3 | 痛苦的-高兴的 | |
| P4 | 愤怒的-兴奋的 | |
| 唤醒度 | A1 | 困倦的-清醒的 |
| A2 | 平静的-激动的 | |
| A3 | 放松的-紧张的 | |
| A4 | 拘谨的-惊讶的 | |
| 支配度 | D1 | 受控的-主控的 |
| D2 | 顺从的-支配的 | |
| D3 | 低位的-高位的 | |
| D4 | 被影响的-有影响力的 |
| 分类 | 传统交互 | 语音交互 | 触屏交互 | 手势交互 |
|---|---|---|---|---|
| 示例 | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
| 来源 | 陕历博线上展 | Kivicube平台自制 | Kivicube平台自制 | TouchDesigner自制 |
| 识别方式 | 语音对话 | 图像识别 | 手掌/握拳 | |
| 交互反馈 | 虚拟人物语音交互 | AR换装、服饰介绍 | 文字介绍、互动动画 | |
| 使用资源 | 陕历博官方资源 | 自制虚拟角色与台本 | 自制服饰效果 | AI图片生成视频 |
| 触发场景 | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
表2 娱乐互动型场景实验刺激材料与交互要素
Table 2 Experimental stimuli and interaction elements in entertainment scenarios
| 分类 | 传统交互 | 语音交互 | 触屏交互 | 手势交互 |
|---|---|---|---|---|
| 示例 | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
| 来源 | 陕历博线上展 | Kivicube平台自制 | Kivicube平台自制 | TouchDesigner自制 |
| 识别方式 | 语音对话 | 图像识别 | 手掌/握拳 | |
| 交互反馈 | 虚拟人物语音交互 | AR换装、服饰介绍 | 文字介绍、互动动画 | |
| 使用资源 | 陕历博官方资源 | 自制虚拟角色与台本 | 自制服饰效果 | AI图片生成视频 |
| 触发场景 | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
| 分类 | 传统交互 | 语音交互 | 触屏交互 | 手势交互 |
|---|---|---|---|---|
| 示例 | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
| 来源 | 陕历博线上展 | Kivicube平台自制 | Kivicube平台自制 | TouchDesigner自制 |
| 识别方式 | 语音指令 | 图像扫描 | 手势识别 | |
| 交互反馈 | 播放对应文物AR解说视频 | 弹出纹样细节文字/局部放大 | 纹样1~5层分级展示 | |
| 使用资源 | 陕历博官方资源 | 自制AR解说素材 | 自制纹样AR效果 | 自制分层纹样 |
| 触发场景 | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
表3 知识学习型场景实验刺激材料与交互要素
Table 3 Experimental stimuli and interaction elements in knowledge scenarios
| 分类 | 传统交互 | 语音交互 | 触屏交互 | 手势交互 |
|---|---|---|---|---|
| 示例 | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
| 来源 | 陕历博线上展 | Kivicube平台自制 | Kivicube平台自制 | TouchDesigner自制 |
| 识别方式 | 语音指令 | 图像扫描 | 手势识别 | |
| 交互反馈 | 播放对应文物AR解说视频 | 弹出纹样细节文字/局部放大 | 纹样1~5层分级展示 | |
| 使用资源 | 陕历博官方资源 | 自制AR解说素材 | 自制纹样AR效果 | 自制分层纹样 |
| 触发场景 | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
| 任务类型 | 任务描述 | 主要操作 | 评估指标 |
|---|---|---|---|
| 知识传统 | 自由探索,需记忆鸳鸯莲瓣纹金碗、鎏金蔓草鸳鸯纹银习觞纹样特征 | 浏览 | 主观: PAD情感量表 客观: 注视比例、单位时间眼跳率(次/min)、平均瞳孔直径 |
| 知识语音 | 通过语音指令获取纹样及相关知识(“解说鎏金团花纹银盒”) | 说出指令 | |
| 知识触屏 | 用手机扫描识别文物,点击文物查看纹样细节解说 | 扫描/点击 | |
| 知识手势 | 随机给出数字手势触发纹样层级展示效果 | 伸掌/手指比数 | |
| 娱乐传统 | 自由探索 | 浏览 | |
| 娱乐语音 | 与虚拟人物“婉儿”对话,了解大唐风采 | 说话 | |
| 娱乐触屏 | 用手机扫描陶俑,触发虚拟任务效果,进行换装互动 | 点击 | |
| 娱乐手势 | 在陶俑面前伸出手掌触发陶俑复原打招呼效果 | 摆手/握拳 |
表4 实验任务设计
Table 4 Experimental task design
| 任务类型 | 任务描述 | 主要操作 | 评估指标 |
|---|---|---|---|
| 知识传统 | 自由探索,需记忆鸳鸯莲瓣纹金碗、鎏金蔓草鸳鸯纹银习觞纹样特征 | 浏览 | 主观: PAD情感量表 客观: 注视比例、单位时间眼跳率(次/min)、平均瞳孔直径 |
| 知识语音 | 通过语音指令获取纹样及相关知识(“解说鎏金团花纹银盒”) | 说出指令 | |
| 知识触屏 | 用手机扫描识别文物,点击文物查看纹样细节解说 | 扫描/点击 | |
| 知识手势 | 随机给出数字手势触发纹样层级展示效果 | 伸掌/手指比数 | |
| 娱乐传统 | 自由探索 | 浏览 | |
| 娱乐语音 | 与虚拟人物“婉儿”对话,了解大唐风采 | 说话 | |
| 娱乐触屏 | 用手机扫描陶俑,触发虚拟任务效果,进行换装互动 | 点击 | |
| 娱乐手势 | 在陶俑面前伸出手掌触发陶俑复原打招呼效果 | 摆手/握拳 |
| 序号 | 交互顺序 | |||
|---|---|---|---|---|
| 1 | 传统 | 语音 | 触屏 | 手势 |
| 2 | 语音 | 触屏 | 手势 | 传统 |
| 3 | 触屏 | 手势 | 传统 | 语音 |
| 4 | 手势 | 传统 | 语音 | 触屏 |
表5 交互方式拉丁方平衡顺序组
Table 5 Latin square counterbalancing order groups for interaction modes
| 序号 | 交互顺序 | |||
|---|---|---|---|---|
| 1 | 传统 | 语音 | 触屏 | 手势 |
| 2 | 语音 | 触屏 | 手势 | 传统 |
| 3 | 触屏 | 手势 | 传统 | 语音 |
| 4 | 手势 | 传统 | 语音 | 触屏 |
| 情感维度 | 归一化公式 |
|---|---|
| 愉悦度P | P=(P1-P2+P3-P4)/4 |
| 唤醒度A | A=(-A1+A2-A3+A4)/4 |
| 支配度D | D=(D1-D2+D3-D4)/4 |
表6 PAD归一化公式
Table 6 Normalization formula of the PAD model
| 情感维度 | 归一化公式 |
|---|---|
| 愉悦度P | P=(P1-P2+P3-P4)/4 |
| 唤醒度A | A=(-A1+A2-A3+A4)/4 |
| 支配度D | D=(D1-D2+D3-D4)/4 |
| P值 | A值 | D值 | 情感类别 | 情感极性 |
|---|---|---|---|---|
| +P | +A | +D | 高兴的 | 积极正向情感 |
| +P | +A | -D | 依赖的 | |
| +P | -A | +D | 放松的 | |
| +P | -A | -D | 温顺的 | |
| -P | -A | -D | 无聊的 | 消极负向情感 |
| -P | -A | +D | 蔑视的 | |
| -P | +A | -D | 焦虑的 | |
| -P | +A | +D | 敌意的 |
表7 PAD情感类别划分方法
Table 7 Classification method of PAD affective categories
| P值 | A值 | D值 | 情感类别 | 情感极性 |
|---|---|---|---|---|
| +P | +A | +D | 高兴的 | 积极正向情感 |
| +P | +A | -D | 依赖的 | |
| +P | -A | +D | 放松的 | |
| +P | -A | -D | 温顺的 | |
| -P | -A | -D | 无聊的 | 消极负向情感 |
| -P | -A | +D | 蔑视的 | |
| -P | +A | -D | 焦虑的 | |
| -P | +A | +D | 敌意的 |
| 维度 | 效应 | df1 | df2 | F | p |
|---|---|---|---|---|---|
| P | 场景 | 1 | 39.315 | 0.093 | 0.762 |
| 交互 | 3 | 69.529 | 42.720 | <0.001 *** | |
| 场景×交互 | 3 | 78.841 | 4.086 | 0.009 ** | |
| A | 场景 | 1 | 60.010 | 13.366 | 0.001** |
| 交互 | 3 | 79.575 | 44.280 | <0.001 *** | |
| 场景×交互 | 3 | 76.019 | 11.759 | <0.001 *** | |
| D | 场景 | 1 | 44.889 | 61.187 | <0.001 *** |
| 交互 | 3 | 72.294 | 68.229 | <0.001 *** | |
| 场景×交互 | 3 | 74.985 | 22.179 | <0.001 *** |
表8 PAD维度的 Type-III 固定效应检验结果
Table 8 Results of type-III fixed-effects test for PAD dimensions
| 维度 | 效应 | df1 | df2 | F | p |
|---|---|---|---|---|---|
| P | 场景 | 1 | 39.315 | 0.093 | 0.762 |
| 交互 | 3 | 69.529 | 42.720 | <0.001 *** | |
| 场景×交互 | 3 | 78.841 | 4.086 | 0.009 ** | |
| A | 场景 | 1 | 60.010 | 13.366 | 0.001** |
| 交互 | 3 | 79.575 | 44.280 | <0.001 *** | |
| 场景×交互 | 3 | 76.019 | 11.759 | <0.001 *** | |
| D | 场景 | 1 | 44.889 | 61.187 | <0.001 *** |
| 交互 | 3 | 72.294 | 68.229 | <0.001 *** | |
| 场景×交互 | 3 | 74.985 | 22.179 | <0.001 *** |
| 场景 | 维度 | 对比 | ΔEMMs | p |
|---|---|---|---|---|
| 娱乐 | P | 语音-触屏 | 0.017 | 1.000 |
| 娱乐 | P | 手势-触屏 | 0.267 | 0.006** |
| 知识 | A | 手势-传统 | 0.375 | <0.001*** |
| 知识 | A | 手势-语音 | 0.338 | <0.001*** |
| 知识 | A | 手势-触屏 | 0.242 | 0.005** |
| 知识 | D | 手势-传统 | 0.492 | <0.001*** |
| 知识 | D | 手势-语音 | 0.746 | <0.001*** |
| 知识 | D | 手势-触屏 | 0.350 | <0.001*** |
表9 PAD维度的估计边际均值配对比较结果
Table 9 Results of pairwise comparisons of estimated marginal means for PAD dimensions
| 场景 | 维度 | 对比 | ΔEMMs | p |
|---|---|---|---|---|
| 娱乐 | P | 语音-触屏 | 0.017 | 1.000 |
| 娱乐 | P | 手势-触屏 | 0.267 | 0.006** |
| 知识 | A | 手势-传统 | 0.375 | <0.001*** |
| 知识 | A | 手势-语音 | 0.338 | <0.001*** |
| 知识 | A | 手势-触屏 | 0.242 | 0.005** |
| 知识 | D | 手势-传统 | 0.492 | <0.001*** |
| 知识 | D | 手势-语音 | 0.746 | <0.001*** |
| 知识 | D | 手势-触屏 | 0.350 | <0.001*** |
图3 PAD 维度森林图(ΔEMMs表示边际均值差值(左侧条件-右侧条件), 误差线为95%置信区间(95% CI))
Fig. 3 Forest plot of PAD dimension (ΔEMMs represents the different of estimated marginal means (left condition − right condition), error bars denote 95% CI)
| 指标 | 效应 | df1 | df2 | F | p |
|---|---|---|---|---|---|
| 注视比例 | 场景 | 1 | 161 | 80.350 | <0.001*** |
| 交互 | 3 | 161 | 15.888 | <0.001*** | |
| 场景×交互 | 3 | 161 | 11.438 | <0.001*** | |
| 平均瞳孔 直径 | 场景 | 1 | 161 | 52.624 | <0.001*** |
| 交互 | 3 | 161 | 46.903 | <0.001*** | |
| 场景×交互 | 3 | 161 | 1.839 | 0.142 | |
| 眼跳率 (次/min) | 场景 | 1 | 161 | 3.172 | 0.077 |
| 交互 | 3 | 161 | 26.602 | <0.001*** | |
| 场景×交互 | 3 | 161 | 14.103 | <0.001*** |
表10 眼动指标的 Type-III 固定效应检验结果
Table 10 Results of Type-III Fixed-Effects Test for Eye-Tracking Indicators
| 指标 | 效应 | df1 | df2 | F | p |
|---|---|---|---|---|---|
| 注视比例 | 场景 | 1 | 161 | 80.350 | <0.001*** |
| 交互 | 3 | 161 | 15.888 | <0.001*** | |
| 场景×交互 | 3 | 161 | 11.438 | <0.001*** | |
| 平均瞳孔 直径 | 场景 | 1 | 161 | 52.624 | <0.001*** |
| 交互 | 3 | 161 | 46.903 | <0.001*** | |
| 场景×交互 | 3 | 161 | 1.839 | 0.142 | |
| 眼跳率 (次/min) | 场景 | 1 | 161 | 3.172 | 0.077 |
| 交互 | 3 | 161 | 26.602 | <0.001*** | |
| 场景×交互 | 3 | 161 | 14.103 | <0.001*** |
| 场景 | 指标 | 对比 | ΔEMMs | p |
|---|---|---|---|---|
| 娱乐 | 注视比例 | 手势-触屏 | 0.171 | 0.007** |
| 娱乐 | 注视比例 | 语音-触屏 | -0.030 | 1.000 |
| 知识 | 注视比例 | 手势-传统 | 0.047 | 1.000 |
| 知识 | 注视比例 | 手势-语音 | -0.009 | 1.000 |
| 知识 | 注视比例 | 手势-触屏 | 0.074 | 0.924 |
| 娱乐 | 平均瞳孔直径 | 手势-触屏 | 0.450 | 0.002** |
| 娱乐 | 平均瞳孔直径 | 语音-触屏 | -0.121 | 1.000 |
| 知识 | 平均瞳孔直径 | 手势-传统 | 0.889 | <0.001*** |
| 知识 | 平均瞳孔直径 | 手势-语音 | 0.171 | 0.991 |
| 知识 | 平均瞳孔直径 | 手势-触屏 | 0.190 | 0.733 |
| 娱乐 | 眼跳率(次/min) | 手势-触屏 | 76.312 | <0.001*** |
| 娱乐 | 眼跳率(次/min) | 语音-触屏 | -14.974 | 1.000 |
| 知识 | 眼跳率(次/min) | 手势-传统 | 18.626 | 0.636 |
| 知识 | 眼跳率(次/min) | 手势-语音 | 10.093 | 1.000 |
| 知识 | 眼跳率(次/min) | 手势-触屏 | 34.964 | 0.016* |
表11 眼动指标的估计边际均值配对比较结果
Table 11 Results of pairwise comparisons of estimated marginal means for eye-tracking indicators
| 场景 | 指标 | 对比 | ΔEMMs | p |
|---|---|---|---|---|
| 娱乐 | 注视比例 | 手势-触屏 | 0.171 | 0.007** |
| 娱乐 | 注视比例 | 语音-触屏 | -0.030 | 1.000 |
| 知识 | 注视比例 | 手势-传统 | 0.047 | 1.000 |
| 知识 | 注视比例 | 手势-语音 | -0.009 | 1.000 |
| 知识 | 注视比例 | 手势-触屏 | 0.074 | 0.924 |
| 娱乐 | 平均瞳孔直径 | 手势-触屏 | 0.450 | 0.002** |
| 娱乐 | 平均瞳孔直径 | 语音-触屏 | -0.121 | 1.000 |
| 知识 | 平均瞳孔直径 | 手势-传统 | 0.889 | <0.001*** |
| 知识 | 平均瞳孔直径 | 手势-语音 | 0.171 | 0.991 |
| 知识 | 平均瞳孔直径 | 手势-触屏 | 0.190 | 0.733 |
| 娱乐 | 眼跳率(次/min) | 手势-触屏 | 76.312 | <0.001*** |
| 娱乐 | 眼跳率(次/min) | 语音-触屏 | -14.974 | 1.000 |
| 知识 | 眼跳率(次/min) | 手势-传统 | 18.626 | 0.636 |
| 知识 | 眼跳率(次/min) | 手势-语音 | 10.093 | 1.000 |
| 知识 | 眼跳率(次/min) | 手势-触屏 | 34.964 | 0.016* |
图4 眼动指标森林图(ΔEMMs表示边际均值差值(左侧条件-右侧条件), 误差线为95%置信区间(95% CI))
Fig. 4 Forest plot of eye-tracking indicators (ΔEMMs represents the different of estimated marginal means (left condition − right condition), error bars denote 95% CI)
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