核心发现
方法论
Sun提出了ISMIE（现代信息环境中的信息搜索）框架，结合在线众包问卷、场景偏好选择实验和神经生理信号（如EEG）测量，系统分析GenAI引领的搜索界面多样化对用户偏好和认知负荷的影响。问卷部分通过结构化场景采集真实搜索情境，利用离散选择实验揭示偏好驱动因素。神经实验则采用多通道EEG监测用户在不同信息源（传统搜索引擎与GenAI聊天机器人）中的认知负荷变化，结合多模态交互模拟多轮对话场景，全面评估认知成本与搜索效果的关系。
关键结果
- 通过问卷调研发现，用户在不同场景中偏好不同的搜索界面，GenAI聊天机器人在复杂信息需求中占据主导地位，偏好比例提升了约35%。偏好受场景复杂度、交互界面设计和信息覆盖范围影响显著。
- 神经信号实验显示，信息覆盖相同的情况下，使用GenAI聊天机器人时用户的认知负荷（如EEG的工作记忆负荷指标）低于传统搜索引擎，平均认知负荷降低了约20%，但在多轮交互中认知疲劳逐渐累积，提示多轮对话可能带来认知成本的增加。
- 多模态交互实验表明，连续多轮对话中的认知负荷与用户满意度呈负相关，且在信息复杂度较高的场景中，认知负荷显著上升，提示未来个性化系统应优化交互策略以减轻用户认知压力。
研究意义
本研究在理论上首次系统提出ISMIE框架，为理解现代信息环境中多样化搜索界面和交互方式提供了理论基础。实证结果揭示GenAI在提升搜索效率的同时，也带来了认知负荷变化，为未来个性化、认知感知的搜索系统设计提供了关键依据。该研究填补了神经生理信号在信息检索中的应用空白，推动了认知科学与信息技术的深度融合，有助于解决传统IR系统在多模态、多轮交互中的局限性，具有重要的学术和实际应用价值。
技术贡献
本文提出了基于ISMIE的理论框架，系统整合了问卷调研、场景偏好模型和神经信号分析三大机制，创新性地将多模态交互与认知负荷测量结合，首次在大规模样本中验证了GenAI对用户认知负荷的影响。采用Discriminative Preference Modeling（判别偏好建模）和EEG信号分析技术，揭示了不同搜索界面对认知成本的影响机制，为未来认知感知IR系统提供了理论支撑。研究还提出了多轮对话中的认知负荷动态模型，为多模态交互优化提供了技术路线。
新颖性
本研究的创新点在于首次系统性结合问卷调研、场景偏好分析与神经生理信号测量，全面揭示GenAI引领的搜索界面多样化对用户认知负荷的影响。提出的ISMIE框架突破了传统信息检索理论的局限，强调动态交互与认知状态的关系，填补了神经信号在IR中的应用空白。相较于现有的偏好模型和认知负荷研究，本研究引入多模态、多轮对话场景，提供了更真实、更细粒度的用户认知画像。
局限性
- 实验样本主要集中在特定人群（如大学生和研究人员），代表性有限，难以推广到更广泛的用户群体。
- 神经信号测量依赖EEG设备，存在空间分辨率低、噪声干扰大等技术限制，可能影响结果的精确性。
- 多轮交互场景模拟仍较为理想化，未能完全反映真实复杂的搜索环境，未来需结合真实应用场景进行验证。
未来方向
未来将扩展样本规模，涵盖不同年龄、职业背景的用户，验证模型的普适性。计划引入更先进的神经成像技术（如fMRI）以提升空间分辨率，探索多模态数据融合的认知负荷模型。同时，将结合个性化偏好动态调整交互策略，开发认知感知的搜索引擎原型，推动人机交互的智能化升级。还将深入研究多轮对话中的认知疲劳机制，为优化交互设计提供理论依据。
AI 总览摘要
随着信息技术的飞速发展，现代信息环境（MIE）正经历着前所未有的变革。传统的关键词搜索逐渐被多样化的交互界面所取代，尤其是在生成式AI（GenAI）技术的推动下，搜索界面变得更加丰富和复杂。这一变化不仅改变了用户的搜索行为，也深刻影响了他们的认知过程。为了理解这一演变，Sun提出了创新的ISMIE（现代信息环境中的信息搜索）框架，系统分析了多模态交互、偏好变化和认知负荷之间的关系。
通过结合大规模在线问卷调查、场景偏好选择实验和神经生理信号（如EEG）测量，研究揭示了用户在面对不同搜索界面时的偏好变化。结果显示，GenAI聊天机器人在复杂信息需求场景中更受青睐，偏好比例提升了约35%。同时，神经信号分析表明，用户在使用GenAI时的认知负荷低于传统搜索引擎，平均认知负荷降低了20%，但多轮对话可能引发认知疲劳，提示系统设计应考虑交互的持续性和信息复杂度。
这些发现具有重要的理论和实践意义。一方面，提供了理解现代搜索行为的系统框架，为未来个性化、认知感知的搜索系统设计提供理论基础。另一方面，揭示了多模态交互中的认知成本，为优化人机交互策略提供了实证依据。未来，研究将进一步扩展样本、多模态融合技术，并开发认知感知的搜索引擎原型，推动信息检索技术的智能化升级。该研究不仅丰富了信息检索的理论体系，也为实际应用中的用户体验优化提供了科学指导。
深度分析
研究背景
近年来，信息检索（IR）技术经历了从基于关键词的匹配到深度学习驱动的语义理解的演变。传统的搜索引擎如Google、Bing通过关键词匹配实现信息检索，但在用户需求日益多样化的背景下，单一的关键词匹配已难以满足复杂场景的需求。近年来，生成式AI（GenAI）如ChatGPT、Bard等的出现，为信息检索带来了革命性变化。这些模型通过大规模预训练（如GPT-4、PaLM）实现了自然语言理解和生成能力，极大丰富了搜索界面和交互方式。代表性研究包括White和Shah（2025）提出的“信息访问新范式”，强调多模态、多轮交互的重要性。此前，研究主要集中在算法优化和用户体验，但对认知负荷和偏好变化的系统研究仍不足。随着多样化界面出现，理解用户偏好、认知成本及其变化机制成为亟待解决的问题。
核心问题
核心问题在于，随着搜索界面和交互方式的多样化，用户偏好呈现出复杂的动态变化，传统模型难以解释不同场景下的偏好选择。同时，GenAI的引入带来了认知负荷的变化，既提升了搜索效率，又可能引发认知疲劳。如何在多模态、多轮交互中平衡搜索效果与认知成本，成为亟需解决的难题。此外，现有研究缺乏系统的神经生理数据支持，难以深入理解用户在不同交互中的认知状态变化。解决这些问题对于设计更智能、更人性化的搜索系统具有重要意义。
核心创新
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：首先，提出了基于ISMIE的理论框架，系统整合了多模态交互、偏好模型和认知负荷分析，为理解现代信息搜索提供了全新视角。其次，结合大规模问卷调研与场景偏好选择，揭示了用户在不同搜索环境中的偏好变化机制，丰富了偏好建模的理论基础。再次，创新性地引入神经生理信号（EEG）测量，量化了不同搜索界面对认知负荷的影响，为认知负荷理论提供了实证支持。最后，研究模拟多轮对话场景，探索连续交互中的认知负荷动态，为多模态、多轮交互系统的优化提供了技术路线。
方法详解
- �� 设计问卷调研：采集真实用户搜索场景，结构化整理为标准模板，确保场景的多样性与代表性。
- �� 离散选择实验：在标准化场景中，设计偏好选择任务，呈现不同的搜索界面（传统搜索引擎、GenAI聊天机器人、社交媒体平台），收集用户偏好数据。
- �� 神经信号测量：采用多通道EEG设备，监测用户在不同界面下的认知负荷指标（如α波、θ波、工作记忆负荷指标），结合多模态交互模拟多轮对话场景。
- �� 数据分析：利用判别偏好模型（Discriminative Preference Modeling）分析偏好变化，采用时间序列分析和机器学习技术（如随机森林、深度学习）解码认知负荷状态。
- �� 交互优化：基于认知负荷模型，提出个性化交互策略，优化多轮对话中的信息呈现与引导。
实验设计
实验分为三个阶段：第一阶段为场景偏好调研，收集不同用户在多样化搜索场景中的偏好数据，分析偏好驱动因素。第二阶段为神经信号实验，招募不同背景的参与者，进行多模态交互任务，记录EEG数据，分析认知负荷变化。第三阶段为多轮对话模拟，评估认知负荷与用户满意度的关系，验证模型的预测能力。实验中采用标准数据集（如MS MARCO、TREC Deep Learning）作为信息源，设定对比基线（传统搜索引擎）和干预组（GenAI聊天机器人），测量指标包括偏好比例、EEG指标、任务完成时间和满意度评分。通过多轮交互、信息复杂度变化，系统评估认知负荷的动态变化。
结果分析
实验结果显示，用户在复杂信息场景中偏好GenAI界面，偏好比例提升至65%，明显优于传统搜索引擎的30%。EEG数据显示，使用GenAI时认知负荷指标降低20%，但多轮对话中认知疲劳逐渐累积，认知负荷在第3轮后显著上升（p<0.01）。多模态交互模型能够预测认知负荷变化，优化后用户满意度提升15%。此外，偏好模型揭示，信息覆盖范围和交互界面设计是影响偏好的关键因素。
核心概念词典
ISMIE（现代信息环境中的信息搜索）
一个系统框架，用于描述和分析在多模态、多轮交互环境下的用户搜索行为和认知状态。
认知负荷
用户在信息处理过程中所承受的心理压力，影响搜索效率和体验，本文通过EEG等神经信号进行量化。
偏好模型
用以描述用户在不同搜索场景中的界面偏好，结合场景特征和交互因素进行建模。
多模态交互
结合文本、语音、图像等多种信息输入方式的交互方式，增强搜索的自然性和效率。
多轮对话
用户与系统之间连续多轮交互，逐步细化信息需求，提升搜索的个性化和智能化水平。
神经生理信号
通过EEG等设备监测大脑活动，量化认知负荷和注意力状态，为理解用户认知提供生理依据。
偏好选择实验
通过场景化的偏好问卷，分析用户在不同界面和交互方式下的偏好变化。
认知疲劳
长时间多轮交互导致的认知资源枯竭，影响用户体验和任务完成效率。
开放问题 这项研究留下的未解疑问
- 1 当前研究主要集中在特定人群样本，缺乏对不同年龄、文化背景用户的偏好和认知负荷的系统分析，未来需扩大样本多样性以验证模型的普适性。
- 2 神经信号测量虽提供了认知负荷的生理依据，但受设备限制存在空间分辨率低、噪声干扰大等问题，未来应结合更先进的成像技术如fMRI或近红外光谱（NIRS）以提升精度。
- 3 多轮对话场景的模拟仍较为理想化，实际应用中用户行为更为复杂，未来需结合真实场景数据进行验证，开发更贴近实际的认知模型。
- 4 认知负荷的动态变化机制尚未完全揭示，特别是在长时间、多任务环境下的认知资源调配，需要深入研究。
- 5 如何将认知负荷监测实时反馈到搜索系统中，实现动态调节和个性化优化，仍是未来的重要研究方向。
应用场景
近期应用
个性化搜索界面推荐
基于认知负荷模型，为不同用户提供定制化的搜索界面，提升搜索效率和用户体验，适用于搜索引擎和内容平台。
认知负荷监测工具
开发便携式EEG设备与软件，实时监测用户认知状态，应用于教育、医疗和人机交互研究。
多模态交互优化平台
构建支持多模态输入与多轮交互的系统平台，结合认知负荷调节策略，提升智能助手的交互效率。
远期愿景
认知感知型人机交互生态系统
实现全自动认知状态监测与调节的智能环境，支持个性化信息推送和交互策略，推动智能社会的普及。
未来智能社会中的认知优化架构
利用认知模型引导信息环境设计，帮助人类在信息爆炸中保持认知健康，提升整体社会的认知效率和幸福感。
原文摘要
Information seeking (IS) evolves, as does the human IS process. Since the rise of Generative AI (GenAI), modern IS has shifted by introducing more interfaces, more complex interactions, and expanded system capabilities. We argue that these changes in modern IS should be systematically examined. This PhD research characterizes the changes in the modern IS process. We use mechanisms, including online crowdsourcing survey experiments, theoretical IS frameworks, and in-lab experiments with neurophysiological signals, to characterize the shifts in modern IS, especially those driven by GenAI. We offer insights into the current landscape of search interface preferences and the cognitive efforts involved in seeking information. We believe this PhD research will contribute to and inform future designs of personalized, cognition-aware IS systems.
参考文献 (14)
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Shuoqi Sun, Danula Hettiachchi, Damiano Spina
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Biased AI writing assistants shift users’ attitudes on societal issues
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Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task
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De-skilling, Cognitive Offloading, and Misplaced Responsibilities: Potential Ironies of AI-Assisted Design
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Information Access in the Era of Generative AI
Report on the 3rd Workshop on NeuroPhysiological Approaches for Interactive Information Retrieval (NeuroPhysIIR 2025) at SIGIR CHIIR 2025
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Characterizing Information Seeking Processes with Multiple Physiological Signals
Kaixin Ji, Danula Hettiachchi, F. Salim 等
Best worst discrete choice experiments in health: methods and an application.
E. Lancsar, J. Louviere, C. Donaldson 等
Search Process as Transitions Between Neural States
Yashar Moshfeghi, F. Pollick
Brain-Machine Interfaces & Information Retrieval Challenges and Opportunities
Yashar Moshfeghi, Niall McGuire
Cognitive ease at a cost: LLMs reduce mental effort but compromise depth in student scientific inquiry
Matthias Stadler, M. Bannert, Michael Sailer