UCF可讀性研究人員與Adob??e團(tuán)隊(duì)合作開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以提供個(gè)性化的字體推薦，從而提高數(shù)字信息的可訪問(wèn)性并增強(qiáng)個(gè)人閱讀體驗(yàn)。

該團(tuán)隊(duì)由Adob??e機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和研究人員組成，他們與視覺(jué)科學(xué)家、印刷師、數(shù)據(jù)科學(xué)家和UCF可讀性研究人員合作研究Adob??e的機(jī)器學(xué)習(xí)模型FontMART。

結(jié)果最近發(fā)表在ACMDesigningInteractiveSystems2022上。

Adobe是可讀性聯(lián)盟的一部分，該聯(lián)盟領(lǐng)導(dǎo)UCF的數(shù)字可讀性研究，使用個(gè)性化的排版來(lái)增強(qiáng)所有年齡和能力的讀者的數(shù)字可讀性。Adobe的FontMART研究是與UCF的虛擬可讀性實(shí)驗(yàn)室合作完成的。

可讀性聯(lián)盟和UCF虛擬可讀性實(shí)驗(yàn)室主任BenSawyer說(shuō)：“可讀性的未來(lái)是一種設(shè)備，可以觀察人類閱讀并利用他們的表現(xiàn)來(lái)定制格式，以便他們以最佳狀態(tài)閱讀。”“我們期待有一天您可以拿起設(shè)備，以獨(dú)特的方式閱讀和接收信息，以滿足您的需求。”

Sawyer和Adob??e研究科學(xué)家ZoyaBylinskii參與了研究的構(gòu)思，并在整個(gè)研究過(guò)程中提供了指導(dǎo)。Acrobat.com機(jī)器學(xué)習(xí)工程師TianyuanCai領(lǐng)導(dǎo)了FontMART研究。

該研究使用UCF虛擬可讀性實(shí)驗(yàn)室網(wǎng)站上的字體偏好測(cè)試來(lái)提供評(píng)估FontMART建議的基線。

字體偏好的考慮很重要，因?yàn)槿藗兿矚g的字體通常與最能改善他們閱讀體驗(yàn)和性能的字體不同。讀者喜歡的字體和最快的字體之間的差異已經(jīng)在之前的可讀性研究中得到證明。

研究結(jié)果表明，F(xiàn)ontMART模型可以通過(guò)將閱讀器特征與特定字體特征匹配來(lái)推薦提高閱讀速度的字體。

模型的工作原理

FontMART模型學(xué)習(xí)將字體與特定閱讀器特征相關(guān)聯(lián)。FontMART接受了對(duì)252名人群工作者及其自我報(bào)告的人口統(tǒng)計(jì)信息的遠(yuǎn)程可讀性研究的培訓(xùn)。對(duì)印刷師的采訪影響了研究中使用的八種字體的選擇。最終的字體選擇包括來(lái)自serif(即Georgia、Merriweather、Times和SourceSerifPro)和SansSerif(即Arial、OpenSans、Poppins和Roboto)系列的字體。

研究人員發(fā)現(xiàn)，字體的效果因讀者而異。

根據(jù)FontMART的研究，F(xiàn)ontMART可以通過(guò)了解字體特征與讀者特征(如字體熟悉度、自我報(bào)告的閱讀速度和年齡)之間的關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)適合特定讀者的字體。在所考慮的特征中，年齡在模型確定向讀者推薦哪種字體時(shí)起著最大的作用。

例如，較重的字體特征有利于老年人的閱讀體驗(yàn)，因?yàn)檩^粗的字體筆畫對(duì)于視力較弱和多變的人來(lái)說(shuō)更容易閱讀。

需要進(jìn)行更多研究，可能包括更廣泛的參與者年齡分布以更能代表一般人群，評(píng)估模型對(duì)其他閱讀上下文(如長(zhǎng)篇或一目了然)的有效性，并擴(kuò)展語(yǔ)言和相關(guān)字體特征以更好地適應(yīng)讀者的多樣性。

持續(xù)的合作和研究將有助于擴(kuò)展探索的特征，以改進(jìn)FontMART模型并增強(qiáng)個(gè)人閱讀體驗(yàn)。

UCF的可讀性聯(lián)盟和虛擬可讀性實(shí)驗(yàn)室解決了個(gè)性化如何提高閱讀效率和速度。Sawyer還領(lǐng)導(dǎo)LabX，這是一個(gè)專注于人類績(jī)效的應(yīng)用??神經(jīng)科學(xué)小組，他是工業(yè)工程和管理系統(tǒng)的副教授。Sawyer在UCF獲得人因心理學(xué)博士學(xué)位和工業(yè)工程碩士學(xué)位。他在麻省理工學(xué)院完成了博士后研究。