華大在線訊（通訊員 張乾紅 肖麗霞）近日，信息管理領域國際頂級期刊Information Processing & Management（SSCI收錄Q1期刊）發表了信息管理學院陳靜教授團隊關于健康信息辨識的最新研究進展，論文題目為“Predicting information usefulness in health information identification from modal behaviors”。Science Talks期刊邀請團隊發表該論文的演講視頻。Science Talks是一本多學科開放獲取期刊，也是世界最大的科學內容平臺，擁有2000多萬活躍用戶。

發現有用信息是健康信息辨識的重中之重，預測信息有用性將顯著提高健康信息辨識的效率和效果。通道行為如手勢和眼動，因反映可靠、自然、直接的認知加工過程，有望成為預測信息有用性的指標。據此，該研究開展了一項用戶實驗收集健康信息辨識瀏覽和閱讀階段的手勢和眼動數據以建立預測指標，進而借助機器學習算法構建手勢、眼動、以及兩者結合的雙通道模型以預測對健康信息辨識有用的信息。結果表明，手勢和眼動均能預測健康信息辨識中的信息有用性，預測準確率均超過了77%；而閱讀階段駐留時間和眼動熵分別是最重要的手勢和眼動指標。值得注意的是，論文構建了與三種場景適配的信息有用性預測模型：當注重隱私安全且要求低技術成本時，手勢預測模型較優；眼動追蹤預測模型具有推廣到AR、MR和元宇宙的優勢；雙通道預測模型可作為多通道多媒體的智能人機交互場景中的一類選擇。

該工作得到了國家自然科學基金、中央高校基本科研業務費青年團隊項目的資助。

附全文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.ipm.2022.103220

（審讀人：曹高輝）