【摘要】：閱讀是人們收集信息、獲取知識(shí)的重要途徑。在面對(duì)大量文檔內(nèi)信息時(shí),讀者根據(jù)自身需求和閱讀深入程度的不同,呈現(xiàn)出兩種不同的閱讀行為——深閱讀與淺閱讀。淺閱讀多以快速瀏覽、跳讀為主,思考程度較低,主要作用在于過濾不相關(guān)文本信息、尋找比較有用的文章段落,是深閱讀的入口;深閱讀則對(duì)經(jīng)過淺閱讀篩選的內(nèi)容進(jìn)行精細(xì)閱讀,在此過程中投入程度高,呈現(xiàn)逐行逐字閱讀的特征。目前學(xué)術(shù)界對(duì)深、淺閱讀的研究主要集中在概念辨析、特征描述及深、淺閱讀的辯證關(guān)系方面,定性研究居多。有效識(shí)別深、淺閱讀行為對(duì)于研究讀者認(rèn)知規(guī)律、優(yōu)化閱讀體驗(yàn)具有重要意義,但目前尚無研究關(guān)注深、淺閱讀識(shí)別問題,關(guān)于深、淺閱讀的定量研究也較少。針對(duì)這一現(xiàn)狀,本文提出一種基于眼動(dòng)分析的文檔內(nèi)深、淺閱讀行為自動(dòng)識(shí)別方法:從眼球運(yùn)動(dòng)視角入手,梳理閱讀與眼球運(yùn)動(dòng)的關(guān)系,論證眼動(dòng)數(shù)據(jù)能夠反映文檔內(nèi)閱讀行為,并闡述深、淺閱讀行為在部分眼動(dòng)數(shù)據(jù)上存在差異;進(jìn)而根據(jù)文獻(xiàn)調(diào)研對(duì)反映深、淺閱讀差異的眼動(dòng)指標(biāo)進(jìn)行構(gòu)建和選擇,認(rèn)為可以利用深、淺閱讀在眼動(dòng)指標(biāo)上的差異區(qū)分出深、淺閱讀行為;梳理可能對(duì)這些眼動(dòng)指標(biāo)造成影響的其他因素,包括讀者因素、文本因素、任務(wù)因素等,根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)分析本文認(rèn)為這些因素影響了閱讀過程中深淺閱讀行為,進(jìn)而影響了眼動(dòng)相關(guān)指標(biāo)。因此本文識(shí)別場(chǎng)景限制為控制文本因素,來識(shí)別不同讀者在不同任務(wù)難度下的深、淺閱讀行為;分析當(dāng)前利用眼動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)類別劃分和模式識(shí)別研究,論證了利用眼動(dòng)數(shù)據(jù)引入機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行深、淺閱讀自動(dòng)識(shí)別的可行性,進(jìn)而提出基于特定眼動(dòng)特征的聚類模型來自動(dòng)識(shí)別深、淺閱讀行為的方法。在武漢大學(xué)招募24名不同特征被試分別完成3種不同類型閱讀任務(wù),收集相關(guān)眼動(dòng)數(shù)據(jù)作為模型輸入,并邀請(qǐng)三名專家采取至少兩人一致的原則對(duì)模型識(shí)別結(jié)果進(jìn)行評(píng)判:深、淺閱讀片段識(shí)別總正確率為84.95%,片段時(shí)長(zhǎng)總正確率為94.32%,實(shí)證結(jié)果證實(shí)了此種方法的有效性。本文貢獻(xiàn)分為兩個(gè)方面:一方面是從眼動(dòng)指標(biāo)入手梳理大量文獻(xiàn),揭示深淺閱讀在眼球運(yùn)動(dòng)上的差異并構(gòu)建、選擇相關(guān)眼動(dòng)特征,提供一種全新的深、淺閱讀定量自動(dòng)無監(jiān)督識(shí)別研究視角,有效改善當(dāng)前對(duì)深、淺閱讀區(qū)分存在主觀性強(qiáng)、耗時(shí)耗力的問題;另一方面自動(dòng)識(shí)別出深、淺閱讀能夠進(jìn)一步揭示深、淺閱讀比重、變換規(guī)律等問題,從而更精準(zhǔn)研究不同用戶的個(gè)性化認(rèn)知機(jī)制,優(yōu)化用戶閱讀體驗(yàn),提供個(gè)性化服務(wù),提升信息服務(wù)效率。
【圖文】：

圖３．１基于眼動(dòng)分析的文檔內(nèi)深、淺閱讀行為自動(dòng)識(shí)別模型逡逑３５逡逑

圖４．邋２各被試總體正確率逡逑正確率衡量的是被準(zhǔn)確識(shí)別的深淺閱讀片段數(shù)或片段時(shí)長(zhǎng)綜合與所有深閱讀片段數(shù)或時(shí)長(zhǎng)總和的比率，從圖中可以看出，各被試總體正確率較高，大分在８０％以上，其中片段數(shù)正確率在８０％－９０％之間，而片段時(shí)長(zhǎng)正確率在９０％－１００之間。片段時(shí)長(zhǎng)正確率整體比片段數(shù)高。后通過仔細(xì)比較專家評(píng)判數(shù)據(jù)與模型
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：G350

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2671182