基于老年用户心智模型的日常健康管理APP设计研究

关键词：心智模型；用户体验；健康管理App；亲和图法；眼动实验

中图分类号：TP391.9 文献标识码：A

文章编号：1003-0069（2024）18-0113-05

引言

随着我国第七次人口普查数据公布，深度老龄化社会的特征愈发显著，老龄化问题也日益成为社会关注的焦点。同时，数字鸿沟与数字普及的双重影响对老年人的日常造成了显著影响。为解决老年人在数字化社会中面临的困境，我国出台多项相关政策，推动互联网产品向适老化与无障碍化方向发展。目前，关于老年用户的信息设计研究主要集中于色彩、字体、图标等显性因素上，以满足老年用户本能需求[1]。该方法已成为增强用户与界面间的契合度，提升互联网应用适老化与包容性的重要途径之一。然而要进一步满足用户的深层次需求，则需从用户生理、心理、行为等多角度展开分析与研究。将心智模型理论应用于App 设计中，有助于洞察、提取用户的需求[2]，从而优化日常健康管理App 的适老化与包容性设计。

一、老年用户常用健康管理平台包容性与适老化分析

（一）老年用户常用健康管理平台调研。《中国老龄事业发展“十二五”规划》着重指出老年基本医疗保障与健康管理服务的强化需求。随着数字化浪潮的推进，健康信息搜寻与管理成为老年网民核心诉求之一[3]。本研究聚焦于用户体验，深入剖析现有老年健康管理平台的适老化与包容性设计现状。

通过问卷调研（n=1190，有效回收率92.4%）与养老院等老年密集区域的深度访谈（n=74，性别均衡），系统收集了老年用户对健康管理平台的使用反馈。调研结果显示，如“糖护士”“妙健康”将老年用户作为主要目标，因此针对其包容性进行分析。而“智云健康”“健康云”“薄荷健康”等则更倾向中青年用户群体，对其进行适老化分析。

（二）用户体验要素视角下的现有健康管理App 包容性设计分析。包容性设计核心理念在于全面考量各类用户，特别是弱势群体的体验，依据ISO9241-21 标准[4]，用户体验涵盖从战略层至表现层的5 个递进维度。本研究以此为框架，深入剖析现有健康管理App 在包容性设计上的不足，聚焦于老年用户群体的特殊需求。战略层上，当前平台多聚焦于中青年用户，忽视老年群体，未充分响应其日益增长的健 康管理需求，反映出用户定位的战略局限。范围层上，平台功能单一且冗余，缺乏综合性和个性化服务，适老化设计仅停留于表面（如字体放大、语音辅助），难以满足老年用户多元化需求。结构层上，现有交互设计复杂，引导机制不足，特别是在连接外部设备时，适老化流程设计欠缺，增加了老年用户的使用难度和挫败感。框架层上，界面布局杂乱，信息过载，导致老年用户难以快速定位所需内容，降低了平台的易用性和吸引力。表现层上，视觉设计未充分考虑老年用户的色彩感知能力下降及眩光问题，采用冷色调及高亮度色彩，加剧了视觉障碍，影响用户体验（见图1）。

综上，现有主流健康管理App 在包容性设计上对老年用户的关怀显著不足，需从战略定位、功能拓展、交互优化、界面简化和视觉调整等多方面进行综合改进，以提升对老年用户的友好度和支持度。

（三）心智模型视角下的现有健康管理App 适老化设计分析。用户在面对新事物时，心智模型不仅影响个体的思维及行为模式[5]，同时具有引领与判断作用。近年来，以“糖护士”“妙健康”等为代表的健康管理应用逐渐以中老年用户为主要目标。从思维及行为的视角分析，这两款软件在图标设计上均采用象形法，通过强化视觉感知来简化信息层级，使其更为扁平化。然而，两款软件在设计上亦存在不足。例如，“糖护士”将连接操作置于用户帮助层级，导致老年用户需多次尝试才能正确点击。尽管“糖护士”的主要服务对象是老年用户，但设计中未充分融入适老化元素。因此，中老年用户的健康管理App 设计仍需结合用户心智模型进一步完善。

二、 基于心智模型的老年用户健康管理App设计方法研究

（一）心智模型。心智模型源自心理学，设计视角下，心智模型表现为用户执行任务过程中的心理活动、思维过程与行为方式[6]。本研究基于Donald Norman 所提出的交互四层级逻辑模型概念，强调心智模型与设计模型的高度匹配对提升系统可用性的关键作用。深入剖析老年用户的心智模型，进而增强应用包容性与适老化设计。

（二）用户行为与老年用户心智活动层级。心智模型影响用户的思维认知及行为模式，是用户决策与认知理解的基础性系统性知识。用户行为是心智模型的外部表达与直接体现，而心智活动层级结构则是其内在的表现与运作机制。

1. 用户行为：用户行为被分为“目标”“执行”和“评估”3部分，分别对应使用目标的确立、行动方案的规划与实施及操作效果的评估[7]。在分析老年用户使用App获取健康数据的用户行为时可进一步细分：“目标”对应用户最终目的，“执行”则分为“使用动机与需求”“使用习惯”“操作方式”3 个维度。“评估”则分为“使用App 的主观感受”“使用感受对比”两个维度。

2. 老年用户心智活动层级：心智活动的形成常受先天因素与后天环境影响，先天因素较难改变，因此后天环境成为影响用户心智活动的重要因素。心智活动的构成被划分为3 个并列层级，分别为本能认知层、决策行为层及情感反思层。结合用户的实际情况，对其心智活动层级进行分析（见图2）。

（三）基于用户心智模型的移动健康管理App访谈提纲构建。在心智模型构建初期，鉴于心智信息的隐晦性，本研究运用用户观察与深度访谈策略，以洞悉用户行为模式与内在思维机制。为增强访谈的针对性与有效性，融合6个行为维度与3层心智活动结构，制订访谈提纲。实际访谈中，根据用户反馈灵活调整提纲内容（见表1），以确保设计创新点精准对接用户需求，促进心智模型构建的深度与广度。

三、基于问卷调研与用户访谈的老年用户心智模型构建

本次调研分为问卷调研与用户访谈，根据访谈提纲制定问卷，并邀请60 岁以上用户进行填写。同时，邀请14 名（男女1：1）有健康管理需求的老年用户进行深度开放式访谈。访谈数据提炼转化为任务点，运用亲和图法依据自相似性聚合任务点，构建“任务塔”。进而，基于任务塔内的逻辑关联再聚合，形成用户心智空间，最终据此空间内的复杂关系构建用户心智模型。

（一）访谈信息提取。从用户的访谈中抽象提取出系列心理活动，并进行分类整合，形成任务点。例如根据用户回答问题“您是否经常关注自己的身体数据”时，用户提到“我除了体重变化，其他的不怎么变化，也没什么需要关注的了”，可以提取出“其他健康数据测试推送”“测试数据聚类与准时推送”两个任务点（见表2），本研究共提取任务点67个。

（三）心智空间构建。再次聚类相似任务塔，进而构建老年用户健康管理App 的心智空间，并根据任务塔的特性为心智空间命名。例如任务塔“强调用户获取信息的真实性与准确性”“展现内容表达形式的多样性和简洁性”及“数据推送与存储”，因三者都关注用户选择的原因，将3 个任务塔进行聚类，命名为“使用动机”（见表4）。本次共聚类6 个心智空间，分别为“使用动机”“健康信息获取”“健康数据获取方式”“数据集成与对比”“健康管理”“自动报警功能”等心智六空间（见图3）。

（四）老年用户心智模型构建。通过对上述心智空间逻辑分析，其中“使用动机”“健康信息获取”“健康数据获取方式”会影响用户获取健康信息及数据的方式。而“数据集成与对比”“健康管理”表示了用户获取信息及数据行为后的行为。此外“自动报警功能”则反映了用户的特殊要求。由此，以“使用App 进行日常健康管理与健康信息获取”为行为目标，构建老年用户使用日常健康管理App 的心智模型，如图4。

四、老年用户心智模型的健康管理App需求分析

基于上述老年用户健康管理心智模型，本研究从获取信息途径、健康数据获取后行为及紧急报警等方面进行剖析，分析老年用户在健康管理App 中的使用需求。

（一）老年用户健康信息及数据获取需求分析 。老年用户在健康信息获取上，关注信息的多样性、真实性、易得性及精准性，主要关注点在于身体预警信号和维持健康的方法。由于视觉感知能力较弱，他们更倾向于视频与图片相结合的方式。健康信息的获取途径包括数据推送和主动搜索，老年用户多为主动接受型。大数据推送基于浏览历史，使推送信息更精准，而主动搜索功能应避免误触，字体放大，并扩大语音识别触碰点。分享功能既是信息获取途径，也是社交功能，促进健康信息交流和情感互动。健康数据获取方式包括可穿戴设备和侵入设备，老年用户在连接设备时常遇到蓝牙界面复杂、提示信息时间短等问题。

（二）老年用户健康管理 App 获取健康数据后的行为需求分析 。在获取健康数据后的行为需求方面，老年用户有数据比对和健康数据集成的需求。现有App 在数据比对过程中忽略了个性化数据，应通过个性化数据档案形成个性数据健康体。老年用户需要长期建立个性健康数据集成体，以便可视化数据监测，帮助规避并发症。此外，老年用户希望与子女共享健康信息，通过数据健康集成降低疾病风险。健康管理需求还包括数据预警，通过数据比对发现健康问题，提供健康管理方案和建议，尤其在饮食和运动方面，如健康数据超出正常值，则建议就医。

（三）老年用户健康管理 App 的特殊需求点分析。老年用户还提出了辅助报警需求，特别是在独居状态下，慢性病引发的突发性疾病往往无法及时呼救。老年用户希望在生理机能消失或明显削弱时，能触发一键报警功能，通知子女、周围相关用户及急救中心。综合以上分析，总结出老年用户使用健康管理App 时的需求，见表5。

五、基于老年用户心智模型的健康管理App需求层面分析

根据Norman 的交互层级模型概念，设计师应让系统概念模型尽可能接近用户心智模型[8]。基于此，提炼出交互行为、功能、情感及视觉表现4 个需求层面，并提出针对老年用户的健康管理App 的包容性和适老化设计策略，以更好地满足老年用户的需求和使用体验。

（一）功能需求层面。随着老年用户生理机能减弱，视觉等感知力逐渐下降。因此，优化健康管理App 的可用性时，应采用多感官协同策略减轻使用负担。例如，使用语音输入减少对单一输入法的依赖，提供语音识别功能。通过分析老年用户行为路径，构建兴趣分区，优化内容筛选策略，提高推荐信息的准确性。

（二）交互行为需求层面。老年用户的反应力和学习能力逐渐下降，信息层级扁平化的交互设计可以提升便捷性和易学性。在交互界面中给予用户指导和操作反馈，帮助其快速适应和学习健康管理App。例如，在初次使用时，指引用户连接蓝牙、设置字体并观看健康信息。

（三）视觉表现层面。视觉设计应让老年用户轻松识别内容。从颜色、字体、排版等方面进行设计研究。例如，由于老年用户角质层堆积，视觉上会过滤掉短光波（冷色），且易产生眩光，因此应避免荧光色的应用。14 pt～16 pt 的字级和1.5 倍行间距更易识别[9]。

（四）情感需求层面。老年用户对突发疾病和慢性病并发症问题较为重视，希望在突发疾病时子女和邻居能及时获知，快速救援。因此，在健康管理功能中设置无生命体征报警系统，提高老年用户情感体验的满意度。

六、基于老年用户心智模型的“老有所依”健康管理App设计

基于上述心智模型分析，提出健康管理设计优化策略，将功能、视觉表现、交互行为及情感四大需求层面作为“老有所依”App 的核心功能点（见表6）。将用户需求功能点与用户心智空间对应关系进行匹配，排序功能点并构建一级页面。据此，设计出“老有所依”App原型图（图5）。

七、“老有所依”App可用性测试与满意度评估

（一）“老有所依”App 可用性测试。可用性测试评估用户使用产品的体验，以优化设计提升用户满意度。本次测试通过对比实验法与眼动实验法，选取“薄荷健康”“妙健康”与本App 分别为样本a、b、c（样本a 整体用户使用率最高、样本b 老年用户使用率最高、样本c 为本App），收集和分析用户眼动数据，对比3 款App 在界面设计和信息呈现上的差异。

眼动实验选用Tobii Pro Fusion 眼动仪和ErgoLAB 3.0 软件，记录用户在不同界面位置的注意情况及变化过程，评估界面设计质量。每位测试者与显示器屏幕保持60cm距离，观察不同样本界面的兴趣区（AOI），记录总注视时间、首次注视时间、注视次数等数据变化。

实验邀请4 组共12 位55 岁及以上的老年用户（每组3 人，男性6 人，女性6 人，年龄分别为55-65 岁、66-75 岁、76-85 岁）。被试者均有健康管理App 使用经验。实验前安装3 款App，并给予30 分钟熟悉时间。测试设计了5 个任务（连接蓝牙手表、数据测试、查看数据集成、共享身体状况、一键报警），记录用户求助次数、任务完成情况及所需时间。测试开始前，调整被试者坐姿、头部位置及视距，确保眼动数据准确性。实验过程中，被试者按预设任务时间轴观察3 个样本App 界面图片，记录眼球运动数据，最终通过用户访谈和问卷调研记录用户反馈，测试流程见图6。

（二）眼动实验数据整合。本次测试选取的界面设计评价指标包括总注视时间、首次注视时间、平均注视时间和注视次数。总注视时间反映用户对兴趣区的关注程度，完成任务时间越短表明界面可读性和可识别性越强，用户能快速搜索和认知，反之则表明页面可读性较弱。首次注视时间反映人眼在界面内捕捉各元素的难易程度，时间越短则表明该区域认知难度较低，反之则较高。平均注视时间指用户在观察界面时单个注视点驻留的平均时间，时间越长表示该区域信息搜索难度越大。注视次数表示视线在特定兴趣区停留的次数，次数越多表示信息搜索效率越高。

测试结果见表7，结果显示：

·总注视时间：样本a（922.6ms）与样本b（917ms）接近，样本c（784.7ms）小于样本a 和b，样本a 和b 的注视点较为分散，注视轨迹较为凌乱（见图7）。表明样本c 的可读性和可识别性优于样本a 和b。

·首次注视时间：样本c（333.53ms）低于样本a（362.47ms）和样本b（367.51ms），表明样本c 的界面认知难度小于样本a 和b。

·平均注视时间：样本c（108.33ms）小于样本a（172.53ms）和样本b（187.18ms），表明样本c 的搜索难度较低。

·平均注视次数：样本c（2.03）大于样本a（1.21）和样本b（1.51），表明样本c 的整体搜索效率更高。

综上所述，样本c（本设计）的可用性优于样本a 和b。

（三）主观满意度评价。眼动实验结束后，邀请被试者填写主观调查问卷，对3 款样本App 进行主观满意度评价。问卷内容包含界面元素准确程度、交互界面美观程度、界面操作流畅程度、用户反馈合理程度及用户体验满意程度。评分量表采用LINK7 级量表，其中1 分表示非常不认同，7 分表示非常认同，评分结果（见表8），同时收集用户的意见反馈。

根据LINK7 级量表的得分均值大小，测试用户对于样本c（6.46）的主观满意度高于样本a（5.62）与样本b（6.13）。

综上，可用性眼动测试与主观满意度调查等数据证明，本方案较好地满足了老年用户在日常健康管理的需求，用户体验得到了有效提升，也验证了本研究的可行性。同时，用户在测试过程中针对本方案的反馈意见，为本方案的进一步优化迭代提供了依据。

结语

随着移动通信在老年群体中的不断普及，基础生活服务不断更新，因此，基于老年用户的健康管理需求进行开发一款App 十分重要。本研究将心智模型与亲和图法相结合，分析现有健康管理平台适老化与包容性设计的痛点为出发点，结合用户体验要素，提取弱势因素。以日常健康管理为目标，“执行”“评估”行为与“本能”“决策”“情感”层级作为维度获取老年用户心智信息，并对该维度进行向性发散进而拟定用户访谈提纲。运用亲和图法聚类访谈内容，建立老年用户移动健康管理心智模型，进一步提出“老有所依”App 设计理念与设计实践。

基于设计策略，实践出“老有所依”的日常健康管理App，并选取了两款使用率较高的样本与本实践进行样本测试，经过眼动实验测试，实验结果分析、用户主观意见调查与评分。测试与调查结果表示，“老有所依”App 的可用性与满意度较高。心智模型视角下的日常健康管理App 在老龄群体中获得积极成果，为后期相关的研究提供了参考。针对老年用户的App 设计关系到老年用户的生活品质，本研究方法可进一步运用于其他老年用户的App 设计之中，为当前社会缩小数字鸿沟贡献了一份力量。