换个字体,更爱阅读

由中佛罗里达大学(University of Central Florida,UCF)虚拟阅读实验室(Virtual Readability Lab)和 Adobe 公司合作开发出一种 AI 学习模型,旨在提供个性化的字体推荐,以增强个人阅读体验,帮助人们更高效地阅读。他们的研究表明,机器学习模型可以通过将读者特征与推荐字体相匹配,来提高阅读速度。

该团队由 Adobe 机器学习工程师和研究人员组成,他们与视觉科学家、印刷师、数据科学家和 UCF 可读性研究人员合作研究 Adobe 的机器学习模型 FontMART。

Adobe 是阅读联盟(The Readability Consortium)的一员,该联盟主导 UCF 的数字可读性研究,使用个性化的排版来增强读者的阅读体验。

阅读联盟和 UCF 虚拟阅读实验室主任 Ben D. Sawyer 介绍:“设想未来有一种设备,可以识别人类阅读习惯,并据此来定制阅读格式,辅助大家以最佳状态阅读。我们期待有一天人们可以拿起设备,以自己特有的方式阅读和接收信息。”

网页截图 | 参考文献 [1]

Sawyer 和 Adobe 科学家 Zoya Bylinskii 参与了研究的构思,并在整个研究过程中提供了指导。Acrobat.com 的机器学习工程师 Tianyuan Cai 主持了 FontMART 相关研究。该研究使用 UCF 虚拟阅读实验室网站上的字体偏好测试(链接见文末)作为基础数值,来评估 FontMART 提供的建议。

研究结果表明,FontMART 模型将阅读器特征与特定字体特征匹配后,推荐的字体可以提高阅读速度。

推荐的字体可以提高阅读速度 | Pixabay

FontMART 模型经过 252 名工作者的数据训练后,学习了将字体与特定阅读器特征相关联。根据对印刷师的采访,研究最终选定了八种字体,包括衬线(即 Georgia、Merriweather、Times 和 Source Serif Pro)和无衬线(即 Arial、Open Sans、Poppins 和 Roboto)两类。

研究人员发现,字体的效果因人而异。FontMART 会学习在字体特征与读者特征之间建立关系,据此来预测不同字体适合哪些不同字体熟悉度、自我报告的阅读速度和年龄等特征的读者。其中,年龄因素在推荐字体时影响最大。

例如,较粗的字体笔画对于视力较弱人来说更容易阅读,这样的字体就有利于老年人的阅读体验。

该模型后期需要进行更多研究,扩大参与者的年龄范围,评估模型对其他像不同篇幅的阅读环境的有效性,并扩展语言和相关字体特征,以更好地适应读者的多样性。后续的合作和研究将有助于扩展模型探索的特征,以改进 FontMART 模型并增强个人阅读体验。

参考文献

  • [1]Cai, T., Wallace, S., Rezvanian, T., Dobres, J., Kerr, B., Berlow, S., … & Bylinskii, Z. (2022, June). Personalized Font Recommendations: Combining ML and Typographic Guidelines to Optimize Readability. Designing Interactive Systems Conference (pp. 1-25). 10.1145/3532106.3533457

  • [2]https://www.eurekalert.org/news-releases/961726

相关链接

  • [1] 虚拟阅读实验室链接:Virtual Readability Lab

  • [2] 阅读联盟相关报导:Readability Consortium Forms at UCF to Push Reading Research Boundaries | University of Central Florida News

  • [3] 字体偏好测试网站:https://readability-test.org/ vrl_preference?vrl_portal_

研究团队

第一 / 通讯作者 Tianyuan Cai/ Ben D. Sawyer

作者单位 

美国 Adobe 公司(Adobe, United States)

美国中佛罗里达大学(University of Central Florida, United States)

论文信息

发布于 设计交互系统会议(Designing Interactive Systems Conference)

发布时间 2022 年 6 月 16 日

论文标题 Personalized Font Recommendations: Combining ML and Typographic Guidelines to Optimize Readability

(DOI:https://doi.org/10.1145/3532106.3533457

文章领域 人工智能

本文来自微信公众号:我是科学家 iScientist (ID:IamaScientist),编译:鳕鱼,编辑:靳小明,排版:尹宁流

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风君子

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