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更新時(shí)間：2026-08-11
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沉浸式分析（Immersive Analytics, IA）是當(dāng)前人機(jī)交互領(lǐng)域快速發(fā)展的前沿方向，它將增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）、虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）等沉浸技術(shù)與數(shù)據(jù)可視化深度融合，直接把數(shù)據(jù)交互與分析過程嵌入用戶日常工作和推理的物理環(huán)境中，最終目標(biāo)是打破抽象數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)生成、落地執(zhí)行的真實(shí)物理場景之間的壁壘，讓數(shù)據(jù)洞察落地于真實(shí)業(yè)務(wù)空間。
為了支撐這一愿景，過去數(shù)年領(lǐng)域內(nèi)已經(jīng)誕生了大量沉浸式分析創(chuàng)作工具包，大幅降低了開發(fā)門檻，但當(dāng)前大多數(shù)沉浸式分析創(chuàng)作工作流程仍然嚴(yán)重依賴于桌面端，研究者們開始考慮是否有實(shí)現(xiàn)支持沉浸式環(huán)境中的文本輸入。
本文研究團(tuán)隊(duì)提出并評估了人體支撐鍵盤系統(tǒng)，這是一套將藍(lán)牙鍵盤通過人體工學(xué)背心固定在用戶身體上的可穿戴系統(tǒng)，旨在支持AR環(huán)境中的移動編程和現(xiàn)場沉浸式分析創(chuàng)作。研究系統(tǒng)性驗(yàn)證了這套方案的可行性與實(shí)際價(jià)值，為后續(xù)探索混合輸入方案、長期實(shí)地場景評估提供扎實(shí)的實(shí)證基礎(chǔ)（Merino et al., 2026）。
沉浸式分析（Immersive Analytics, IA）探索如何利用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）和虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）等沉浸式技術(shù)，通過將可視化直接嵌入用戶工作和推理的環(huán)境中來增強(qiáng)數(shù)據(jù)理解和決策。在此過程中，沉浸式分析旨在彌合抽象數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)產(chǎn)生和作用于其中的物理環(huán)境之間的鴻溝。
但當(dāng)前絕大多數(shù)沉浸式分析的工作流仍然高度以桌面端為核心。開發(fā)者往往需要先在傳統(tǒng)工作站上完成全部可視化設(shè)計(jì)、代碼編程、交互邏輯調(diào)試，之后再將成品部署到AR頭顯設(shè)備中。這種物理環(huán)境的強(qiáng)制分離直接在迭代式創(chuàng)作、調(diào)試、意義建構(gòu)過程中引入了大量不必要的摩擦，消解了沉浸式技術(shù)本身應(yīng)帶來的在場沉浸優(yōu)勢。
支持沉浸式環(huán)境中的文本輸入仍然具有挑戰(zhàn)性。大量研究探索了空中鍵盤、基于凝視的輸入、射線投射技術(shù)、和弦鍵盤以及可穿戴或手持設(shè)備。雖然這些方法無需離開沉浸式環(huán)境即可實(shí)現(xiàn)文本輸入，但與常規(guī)鍵盤相比，通常存在打字速度降低、錯(cuò)誤率升高、疲勞增加或舒適度有限的問題。
人體工程學(xué)是沉浸式系統(tǒng)的關(guān)鍵考量因素，特別是在涉及長時(shí)間使用的專業(yè)情境中。在AR和VR中，空中交互和頭戴式顯示器可能施加顯著的肌肉骨骼負(fù)荷，導(dǎo)致不適和疲勞。生理學(xué)研究表明，AR交互期間頸部和肩部壓力增加，并強(qiáng)調(diào)了頭顯質(zhì)量和重心對頸椎扭矩的影響。
這些發(fā)現(xiàn)推動了探索可以減少靜態(tài)負(fù)荷、改善姿勢穩(wěn)定性并支持更長交互時(shí)長的身體支撐輸入技術(shù)。將主觀測量與生理數(shù)據(jù)（如肌電圖和動作捕捉）相結(jié)合，被提出作為更好地理解沉浸式交互設(shè)計(jì)中人體工程學(xué)權(quán)衡的方法。
基于此，本研究旨在探索身體支撐的物理輸入是否能夠在不犧牲打字性能或人體工程學(xué)舒適度的情況下，支持AR中表達(dá)性、移動的創(chuàng)作工作流程。以此，研究者提出了人體支撐鍵盤系統(tǒng)（Body-Supported Keyboard, BSK），即將標(biāo)準(zhǔn)藍(lán)牙鍵盤固定在用戶身體上的人體工學(xué)系統(tǒng)，在保持觸覺熟悉性的同時(shí)允許用戶保持移動并與物理環(huán)境互動。
人體支撐鍵盤系統(tǒng)圍繞一組設(shè)計(jì)目標(biāo)和功能及人體工程學(xué)要求展開，旨在支持AR環(huán)境中表達(dá)性、移動的編程活動：
最終原型由以下組件構(gòu)成（圖1）：
可調(diào)節(jié)織物背心：配備塑料扣和魔術(shù)貼緊固件，用于固定軀干、肩部和腰部
3D打印臂托：可插入腰部口袋，為前臂提供穩(wěn)定支撐，減少打字時(shí)肩部和腕部的壓力
3D打印鍵盤托盤：可調(diào)節(jié)以容納不同尺寸的鍵盤，安全固定鍵盤同時(shí)允許便捷打字
為了全面評估BSK系統(tǒng)在AR環(huán)境下用于沉浸式分析可視化編程的性能、舒適度與實(shí)際可行性，研究設(shè)計(jì)了一套融合受控實(shí)驗(yàn)與模擬實(shí)地評估的混合方法用戶研究體系，同時(shí)采集可量化的性能指標(biāo)和真實(shí)場景下的定性觀察數(shù)據(jù)。共招募20名具有編程經(jīng)驗(yàn)的被試進(jìn)行評估。
采用兩階段評估策略：
任務(wù)A（基線打字性能）：在受控條件下比較站立式桌面（A1）與人體支撐鍵盤（A2）的文本轉(zhuǎn)錄表現(xiàn)。被試在兩種條件下將一份833字符的Smalltalk代碼腳本轉(zhuǎn)錄到AR系統(tǒng)中。
任務(wù)B（模擬現(xiàn)場場景）：在移動AR工作流程中使用人體支撐鍵盤完成編碼任務(wù)。被試需創(chuàng)建三個(gè)不同的可視化，在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)移動尋找包含缺失代碼片段的標(biāo)簽，完成腳本、執(zhí)行并在環(huán)境中定位生成的可視化。
記錄被試任務(wù)完成時(shí)間和轉(zhuǎn)錄錯(cuò)誤數(shù)，并分別使用量表評估被試的模擬器暈動不適、姿勢不適以及系統(tǒng)可用性。針對任務(wù)B，使用諾達(dá)思的多視頻錄制軟件（MediaRecorder）進(jìn)行視頻錄制，在后續(xù)的行為分析中，使用諾達(dá)思的行為觀察記錄分析系統(tǒng)（The Observer XT）進(jìn)行行為編碼分析。編碼姿勢（站立、行走、蹲跪、坐、躺）、頸部姿勢（中立、屈曲、伸展）和手部活動（自由、打字、AR手勢交互）的狀態(tài)事件，以及調(diào)整設(shè)備、休息等點(diǎn)事件。
（一）打字性能分析
站立辦公桌條件下（A1），被試完成全部代碼轉(zhuǎn)錄的平均時(shí)間為732.2秒；使用BSK系統(tǒng)條件下（A2），平均耗時(shí)848.8秒，兩種條件下任務(wù)完成時(shí)間無顯著差異。在打字錯(cuò)誤數(shù)指標(biāo)上，A1條件下被試平均出現(xiàn)4個(gè)輸入錯(cuò)誤；A2時(shí)被試平均出現(xiàn)6.4個(gè)輸入錯(cuò)誤，BSK系統(tǒng)的輸入錯(cuò)誤數(shù)顯著高于站立桌面場景。
此外，被試在兩種條件下的打字速度區(qū)間為11.8到13.7詞每分鐘，整體錯(cuò)誤率維持在2%-4%區(qū)間。模擬器不適問卷結(jié)果證實(shí)，所有被試使用BSK系統(tǒng)過程中沒有出現(xiàn)任何中度以上的嚴(yán)重不適癥狀，實(shí)驗(yàn)過程中僅有2名被試短暫暫停約1分鐘調(diào)整狀態(tài)，整體系統(tǒng)安全性、耐受性表現(xiàn)良好。
這一結(jié)果表明，人體支撐鍵盤在AR環(huán)境中使用傳統(tǒng)鍵盤進(jìn)行文本輸入提供了可行的解決方案。任務(wù)A中，使用人體支撐鍵盤的腳本轉(zhuǎn)錄并未顯著增加任務(wù)時(shí)間。然而，錯(cuò)誤率顯著更高，這可能反映了新設(shè)備的學(xué)習(xí)曲線和初始熟悉需求。
（二）現(xiàn)場場景下的行為觀察結(jié)果
被試平均用時(shí)607.6秒完成任務(wù)。視頻分析顯示：
姿勢分布（圖2）：
頸部姿勢（圖3）：大部分時(shí)間頸部保持中立（平均444.05秒），但也有相當(dāng)時(shí)間頸部屈曲（平均129.32秒）和伸展（平均58.45秒）。
手部活動（圖4）：
AR手勢交互：平均202.60秒
點(diǎn)事件的頻次統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，調(diào)節(jié)HoloLens頭顯的總頻次為每人平均3.47次，遠(yuǎn)高于調(diào)節(jié)BSK系統(tǒng)的平均1.64次，整個(gè)實(shí)驗(yàn)過程中僅出現(xiàn)3次被試需要研究人員協(xié)助調(diào)整BSK的情況，僅有4人次出現(xiàn)短時(shí)間休息行為，這一結(jié)果直接證實(shí)BSK系統(tǒng)本身穩(wěn)定性高，佩戴后幾乎不需要頻繁重復(fù)調(diào)整，不會打斷用戶的創(chuàng)作工作流。
此外，觀察結(jié)果表明，雖然站立靜止是總體最常見的活動，但被試之間存在顯著差異。有些人主要保持直立，而另一些人頻繁在移動、蹲跪、坐甚至躺之間轉(zhuǎn)換。這種策略多樣性表明，被試調(diào)整姿勢以保持舒適并完成任務(wù)，而不會受到重大限制。
重要的是，站立姿勢伴軀干屈曲或伸展的情況很少見，表明人體支撐鍵盤在直立工作時(shí)支持人體工學(xué)對齊。頭部朝向數(shù)據(jù)顯示，大多數(shù)被試花費(fèi)大量時(shí)間直視前方，進(jìn)一步表明顯示器和鍵盤設(shè)置促進(jìn)了中立頸部姿勢。然而，一些個(gè)體花費(fèi)較長時(shí)間向下看，可能是由于在持續(xù)打字期間需要頻繁在AR界面和鍵盤之間切換視線。
（三）主觀不適與可用性評價(jià)結(jié)果
姿勢不適評估顯示，頸部和下背部是最常報(bào)告不適的部位，在三種條件下均獲得輕度至中度評分。這反映了持續(xù)站立姿勢和操作AR頭顯所需的頭部穩(wěn)定所導(dǎo)致的負(fù)荷。使用人體支撐鍵盤時(shí)，被試報(bào)告的不適分布在更多身體區(qū)域，但任務(wù)B中這種差異基本消失。在任務(wù)B中，蹲跪或彎腰接觸低處標(biāo)簽的被試出現(xiàn)了膝部和踝部不適的零星報(bào)告。
系統(tǒng)可用性量表平均得分為74.5，超過廣泛接受的68分可用性閾值。被試對人體支撐鍵盤的舒適度評估在多數(shù)屬性上為中性到積極，認(rèn)為系統(tǒng)在軀干上貼合良好，在運(yùn)動和姿勢變化期間保持穩(wěn)定。
本研究通過系統(tǒng)設(shè)計(jì)、受控實(shí)驗(yàn)和用戶反饋評估，系統(tǒng)探討了人體支撐鍵盤在AR環(huán)境中支持沉浸式分析創(chuàng)作的可行性。
研究的結(jié)果表明，將熟悉的輸入設(shè)備與人體工學(xué)身體支撐相結(jié)合，可以為AR環(huán)境中的沉浸式分析創(chuàng)作提供可行方案，平衡了表達(dá)性、移動性和人體工程學(xué)舒適度。未來研究應(yīng)通過迭代設(shè)計(jì)周期、更廣泛的用戶群體，比如工業(yè)現(xiàn)場工作者和有輔助需求個(gè)體，以及縱向現(xiàn)場評估，進(jìn)一步驗(yàn)證和改進(jìn)系統(tǒng)。
Merino, L., Juliá-Nehme, B., & Viana, S. (2026). In-Situ Immersive Analytics Authoring Through Ergonomic Keyboard Support.International Journal of Human–Computer Interaction, 1-28.
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