前沿︱视觉语言:可穿戴设备通知系统的福音

简介: 前沿︱视觉语言:可穿戴设备通知系统的福音

image.png


可穿戴设备在近年来得到了长足发展,不仅得到人们的广泛认可,同时也成为许多用户的小助手。但是,可穿戴设备由于屏幕较小而难以为用户提供大量的文本通知,这也在一定程度上制约了可穿戴设备的发展。美国科技博客Mashable的撰稿人麦克尼尔·麦道克斯(McNeal Maddox)日前发文对此进行了探讨,他认为视觉语言有望改善上述情况,为可穿戴设备的通知系统带来更好的信息呈现方式。以下是文章的主要内容。

随着可穿戴设备的逐渐兴起,许多厂商开始对这个市场中所蕴藏的巨大商机而感到兴奋不已。智能手机的普及让可穿戴设备成为前沿科技爱好者体验品牌魅力的下一个阵地,但目前的主要问题是,可穿戴设备所能实现的交互体验与厂商的期望值还存在相当大的差距。

可穿戴设备的最大优势就是能够立即感知周边的信息。设备能够告知佩戴者周边的环境状况,进而改变佩戴者的行为。然而如今大部分可穿戴设备存在限制用户交互行为的情况,穿戴者无法与设备直接进行交互,而需要借助平板、智能手机以及其他设备才能实现相对丰富的互动。

庆幸的是,市面上已经有不少优秀的可穿戴设备(如谷歌眼镜和三星的智能手表Galaxy Gear)能够给用户带来全新的互动体验。

谷歌眼镜利用佩戴者的视觉空间来展示信息,而大多数智能手表则限制了佩戴者能够观看的信息量,毕竟智能手表较小的屏幕尺寸并不适合展示应用程序中稍长的文本,同时人们在行走过程中也没有时间阅读大量的文本,所以信息被缩减为简短的通知,来提醒用户借助其他设备去查看更多的细节。

所以说对于可穿戴设备来说,一个非常重要的设计细节就是如何在用户转移到其他设备之前为其提供给尽可能多的信息,这就要求可穿戴设备能在吸引用户的注意力、提供及时视觉通知并刺激用户响应的方面重建一种完全不同于文本沟通的设计方法。

可穿戴设备在硬件方面的局限性倒是为厂商提供了一个新机会,他们转而利用丰富的视觉语言将更多的信息传递给用户。

可穿戴设备厂商选择在应用中采用更多的可辨识视觉信息,以消息通知的方式加强与用户之间的联系。这种视觉可视化系统不以文本为基础,而是融合了标志性的色彩、形状、样式和插画,并在消息通知中加入更深的含义。那些图像符号并不是用户已经熟识的文本的一种速记方式,而是厂商与用户在各种设备和服务上(包括线上和线下)沟通的一种视觉语言。

对于没有视觉语言系统的可穿戴品牌来说,他们将会错失与用户进行积极互动的机会。视觉语言系统是独属于自己的一种特定语言,它们在特定的品牌环境中拥有特定的意义,同时由于拥有经常查看这些图像符号,所以还能在一定程度上激起用户的情感回应。

标志性的色彩并不是利用可穿戴设备操作系统中默认的色彩主题,而是从品牌专有的调色板中选取颜色,并在通知中增强图形的效果,以达到吸引用户注意的目的。研究发现,用户在60%的时间里会根据消息的色彩来决定是否阅读该消息。

毫无疑问,那些色彩辨识度高的品牌更容易与用户的意识建立其更强的联系,比如蒂芙尼的标志性的绿松石吊坠和橙色的法国电信集团标志等等,所以在可穿戴设备“格外珍贵”的屏幕上,厂商应该充分利用色彩辨识度来在消息通知中加入更多的含义。

同时,在改善品牌信息接收程度和激发用户积极反馈方面,色彩也并不是唯一的视觉元素。标志性的形状和图案也能在用户中激起强烈的情感反应,例如完全能够代替可口可乐Logo的波浪曲线,它所激发的情感反应完全能够鼓励消费者购买新产品或参加相应的赞助活动。虽然能有如此影响力的品牌图案并不多见,但强烈的视觉线索是每个品牌都应该充分利用的工具。

除了带来技术方面的设计挑战之外,可穿戴设备的出现也提升了标新立异的视觉风格的重要性。而对于想通过文本之外的消息激发用户行为的厂商来说,可穿戴设备将会是个非常理想的平台,他们可以通过不断展示显眼的视觉系统来和用户建立起情感联系,进而让用户更容易接受蕴含信息的视觉语言,进而让佩戴者获得更好的使用体验。

相关文章
|
3月前
|
传感器 算法 机器人
聚焦视听触感官协同配合的具身精细操纵,人大胡迪团队领衔探索机器人模态时变性挑战
中国人民大学胡迪团队提出MS-Bot方法,通过阶段性引导的动态多感官融合,使机器人能像人类一样灵活运用视觉、听觉和触觉完成复杂任务。实验表明,该方法提高了操作准确性和效率,但仍面临数据依赖、计算复杂度和泛化能力等挑战。论文链接:https://arxiv.org/abs/2408.01366v2
113 21
|
7月前
|
自然语言处理 语音技术
|
7月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
尖叫!FunAudioLLM 技术掀起狂潮,开启语音交互的惊天巨变之门!
【8月更文挑战第8天】随着科技的进步,语音交互已成为日常不可或缺的部分。FunAudioLLM凭借其先进的自然语言处理和深度学习技术,在语音理解和生成方面实现了突破。相较于传统技术,它提升了理解和响应速度。通过简单的Python代码示例,我们可以测试其对如天气查询等指令的快速准确反馈。FunAudioLLM不仅适用于日常交流,还在医疗、教育等领域展现出应用潜力。尽管存在多语言环境下的准确性挑战,其为语音交互领域带来的革新仍值得期待。随着技术的持续发展,FunAudioLLM将为更多领域带来便利和效率。
120 0
|
10月前
|
人工智能 自然语言处理 安全
AI语音克隆技术企业携手智能硬件制造商革新用户交互体验——ElevenLabs赋能rabbit r1设备实现自然流畅的人机对话
【4月更文挑战第1天】ElevenLabs与rabbit合作,将AI语音克隆技术应用于r1设备,实现自然人机对话。r1借助ElevenLabs的低延迟语音回应技术和rabbit的LAM,提供真实流畅的交互体验。双方旨在创建动态副驾驶般的用户体验,同时,这也预示着智能家居和个人助理产品的未来趋势,即更加人性化和智能化。但科技进步也伴随着隐私和过度依赖的问题,企业需兼顾用户体验与安全。
129 1
AI语音克隆技术企业携手智能硬件制造商革新用户交互体验——ElevenLabs赋能rabbit r1设备实现自然流畅的人机对话
|
自然语言处理 算法 搜索推荐
这家默默做技术的创业公司,想要重新定义国产智能硬件的语音交互
Win 10 已经开放下载,可能你已经将电脑升级到这个倾注整个微软团队精力研发的全新系统。在 Win 10 界面的任务栏上,属于 Cortana 语音助理的搜索栏清晰可见。你可以通过“嘿,小娜”直接唤醒,然后让 Ta 回答你的问题。
220 0
这家默默做技术的创业公司,想要重新定义国产智能硬件的语音交互
|
人工智能 自然语言处理 算法
唇语识别真会是语言交互的终极战场?
在今年的乌镇世界互联网大会上,搜狗展出了一项黑科技——唇语识别,12月14号搜狗在北京又公开演示了这项技术。作为行业领先的唇语识别系统,搜狗在非特定开放口语测试中,通用识别的准确率在60%以上,而在车载、智能家居等垂直场景下,已达到90%的准确率。
唇语识别真会是语言交互的终极战场?
|
UED
交互行为蹦失率研究,互联网营销
  上周我做了个有趣的测试,在一个抢票的活动页面中仅有1个按钮,顶端有一个返回主页。按照正常理论思维,用户能点就是这2个位置,不会点击其他的位置,因为没有意义。   然后经过2天,我提取到一些数据,分享一下:   是不是完全与我们想象的有很大差距呢?   虽然购票按钮是最大热区,不过蹦失的鼠标点击行为也有很大一部分,真是太浪费了。
667 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 大数据