《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》：An attention-aware map interaction framework based on eye tracking and generative models
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本研究针对传统地图交互依赖显式操作导致认知中断的问题，提出了一种认知驱动的注意力感知地图交互框架。通过眼动追踪量化用户兴趣值，结合大语言模型（LLM）进行认知推理，并采用LoRA微调的Stable Diffusion（SD）模型动态生成地图符号。实验表明，该框架在兴趣区域预测中平均IoU达0.7、F1分数达0.8，交互效率提升26.34–36.38%，任务完成率提高19.7%，显著降低认知负荷并提升系统可用性（SUS），为地图交互从被动响应向主动理解转型提供了新范式。
在数字化地图日益普及的今天，我们是否曾因频繁点击缩放地图而打断自己的空间思考流程？传统地图交互方式如鼠标点击或触摸操作，虽然直接有效，却无形中增加了用户的认知负担。这种"操作-思考-再操作"的断裂式体验，尤其在进行复杂空间决策时更为明显。更关键的是，现有系统难以捕捉用户实时的注意力变化，无法根据认知状态动态调整地图内容呈现方式。
正是为了解决这一核心问题，兰州交通大学的研究团队在《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》上发表了创新性研究成果。他们巧妙地将眼动追踪技术与前沿的生成式人工智能相结合，开发出了一套能够"读懂"用户注意力的智能地图交互系统。这项研究的意义在于，它不再将眼睛视为简单的控制工具，而是将其作为理解用户认知状态的窗口，真正实现了从"被动响应"到"主动理解"的交互范式转变。
研究团队采用的多模态技术框架包含三个核心环节：首先通过Tobii Eye Tracker 5采集眼动数据，经过滤波处理后采用网格化兴趣值量化方法；随后利用ChatGPT-4o大语言模型进行链式思维（CoT）推理，将数值化的注意力数据转化为语义化的兴趣区域预测；最后通过LoRA微调的Stable Diffusion模型生成符合地图风格的符号，并在ArcPy环境中实现实时渲染。整个技术链条形成了从感知到生成的完整闭环。
兴趣区域预测准确性的验证
通过30名参与者对动物园、购物中心和旅游景区三种地图场景的测试，研究团队采用交并比（IoU）和F1分数作为评价指标。结果显示，模型预测区域与真实注意力区域的空间重叠度较高，平均IoU达到0.73、0.65和0.70，F1分数分别为0.84、0.75和0.81，且Cohen's d值均显示大效应量。这表明基于眼动数据的兴趣值量化方法能够有效捕捉用户的注意力分布特征。
符号地图的交互效率评估
61名参与者被随机分为实验组和对照组进行对比测试。实验组使用经过视觉增强的符号地图，对照组使用标准地图。在三个不同类型的导航任务中，实验组的任务完成时间显著缩短，效率提升分别达到34.94%、36.38%和26.34%。更重要的是，实验组的NASA-TLX认知负荷评分（37.10±4.19）显著低于对照组（63.43±3.85），证明符号地图确实减轻了用户的认知压力。
与传统鼠标交互的对比分析
在动物园地图的特定任务中，眼动交互系统在任务得分、错误率、认知负荷和系统可用性量表（SUS）评分上均显著优于传统鼠标交互。特别值得注意的是，任务完成率提高了约19.7%，这主要得益于"注视即交互"的范式消除了传统操作中的"认知-动作"转换成本。
研究的讨论部分深入分析了技术优势与局限性。虽然整体表现优异，但购物中心地图（场景b）的预测精度相对较低，研究人员认为这与品牌标识视觉特征相似且分布密集有关。此外，用户问卷调查中Q5（个性化适应性）得分相对较低（3.47±0.68），表明基于全局阈值的兴趣值量化方法在适应个体差异方面仍有提升空间。
该研究的创新价值在于构建了完整的注意力感知可视化增强框架，而非常规的视线控制交互技术。通过将生成式AI与地理信息系统深度融合，为地图交互领域带来了方法论层面的突破。然而，研究人员也坦诚指出，当前系统在复杂视觉编码的语义理解和自动重建方面存在局限，更适合作为注意力感知的交互增强机制，而非完整的自适应可视化设计系统。
未来研究方向包括扩展用户群体的多样性、开发自适应兴趣区域划分策略、提升生成模型的确定性输出能力，以及探索移动设备和AR/VR环境下的应用可行性。随着边缘计算和本地推理技术的发展，这一框架有望在保护用户隐私的前提下，为智能地图交互开辟新的技术路径。
这项研究不仅为解决地图使用中的认知中断问题提供了切实可行的技术方案，更重要的是为人机交互领域树立了"以用户认知为中心"的设计理念典范。当地图能够真正理解我们的注视意图，并智能地调整呈现方式时，空间信息的获取将变得更加自然、高效且愉悦。
