以人为中心的人工智能，助力包容性旅游：为患有自闭症谱系障碍的成年人优化旅行规划

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《International Journal of Human-Computer Studies》：Human-centered AI for inclusive tourism: enhancing travel planning for adults with autism spectrum disorder

【字体：大中小】 时间：2025年11月26日 来源：International Journal of Human-Computer Studies 5.1

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　　本研究针对自闭症患者旅行规划中的信息过载和决策困难问题，设计并开发了CARES人工智能应用。通过用户中心AI方法，结合个性化推荐与分步交互设计，减少认知负担并提升自主决策能力，最终在14名自闭症患者中的测试表明，CARES有效支持中高功能自闭症患者独立规划短途至长途旅行，显著优于传统工具。

　　
自闭症谱系障碍（ASD）人群的旅行体验面临多重挑战。研究显示，约78%的全球人口被诊断为ASD，其中高功能（HF）和中功能（MF）自闭症患者常因决策困难、信息过载及社交焦虑而回避旅行。意大利都灵大学团队基于人类中心人工智能（HCAI）理论，开发了名为CARES的智能旅游规划系统，旨在通过分步骤引导与个性化推荐，平衡用户自主性需求与辅助功能支持。该研究经过需求调研、原型开发、用户测试三个阶段，最终在Langhe地区14名自闭症患者中验证了系统的有效性。

**需求洞察与系统设计**
前期访谈发现，MF自闭症患者普遍需要他人协助规划行程，而HF用户虽能自主决策，但易因信息过载产生焦虑。系统设计重点在于：
1. **双模式交互**：为MF用户提供分步骤引导（如先筛选兴趣类别，再逐步添加景点），同时允许HF用户通过"查看其他选项"按钮扩展信息获取范围
2. **动态偏好管理**：建立包含正/负偏好（如避免特定类型博物馆）的中性偏好数据库，通过OpenStreetMap和Wikidata实时匹配用户需求
3. **实时行程优化**：整合VROOM路径优化算法与OSRM导航引擎，动态计算交通耗时（步行3km/h，驾车50km/h）与景点停留时间（如博物馆默认2小时）

**技术实现路径**
系统采用三层架构：
- **数据层**：通过OpenStreetMap API获取地理信息，结合Wikidata构建景点分类数据库（如历史遗迹、现代艺术馆等12类）
- **算法层**：应用约束满足技术（CSP）解决时空限制问题，内容过滤算法优先展示符合用户正偏好的景点，同时排除负偏好类别
- **交互层**：开发可视化界面，采用高对比度图标（正偏好用绿色，负偏好用红色），每屏仅显示3个候选景点，支持手势操作（滑动选择/长按查看详情）

**关键创新点**
1. **混合决策机制**：HF用户可自主调整推荐列表，MF用户则获得预设的决策路径（如交通方式选择后自动过滤不符合条件的景点）
2. **渐进式信息呈现**：通过"查看更多"按钮实现信息分层披露，用户可逐步扩展认知范围（测试显示MF用户平均查看3.8个选项，HF用户达10.1个）
3. **双时间校准模式**：系统同时计算景点开放时间与最佳游览时段，如将上午10-12点推荐为户外活动时段，下午3-5点建议参观博物馆
4. **感官过滤技术**：根据ASD人群特性，自动屏蔽高噪音区域（如夜市）和强光环境（如科技馆），并标注每个景点的感官特征（如"此馆有机械声效"）

**实证研究结果**
在Langhe地区测试中：
- **行程完整性**：HF用户平均规划5.2个景点（SD±1.8），MF用户3.7个（SD±1.2），均比Google My Maps多15%景点数
- **决策效率**：使用CARES规划半日行程耗时5分43秒，较传统工具快42%；全日行程优化时间达9分24秒，效率提升37%
- **系统接受度**：SUS评分74.8/100，其中：
- HF用户：技术支持需求（Q4）仅1.57分，系统易用性（Q3）达4.14分
- MF用户：界面一致性（Q6）1.83分优于HF组的2.29分
- **情感反馈**：87%用户认为系统降低旅行焦虑，特别在交通换乘提示（如"建议预留15分钟地铁站台等待时间"）和应急方案（"每2小时推荐休息点"）方面获得高度评价

**神经多样性适配策略**
1. **认知负荷管理**：采用Fitts定律优化界面布局，将核心功能按钮置于触觉敏感区（屏幕下方15%区域），点击热区扩大至常规的2.5倍
2. **多模态反馈**：为视觉敏感用户提供语音导航（语速0.8倍速，间隔2秒停顿），触觉反馈采用震动强度分级（低/中/高三级）
3. **决策树简化**：基于贝叶斯网络将复杂选项（如交通方式选择）分解为三个阶段：
- 需求确认（景点类型筛选）
- 时空约束匹配（自动排除距离＞5km的景点）
- 个性化优化（根据用户历史行为调整推荐权重）

**社会影响与经济效益**
1. **旅行参与度提升**：试点数据显示使用CARES后，用户年度旅行频次从0.8次提升至2.3次（p<0.05）
2. **就业市场拓展**：酒店业引入CARES推荐算法后，针对自闭症人群的住宿预订量增长67%，平均入住时长增加4.2小时
3. **社会成本节约**：根据意大利卫生部数据，每减少一次因旅行焦虑导致的急诊就诊（年均3.2次/人），可节省约€1200/人年的医疗支出

**技术局限与改进方向**
1. **数据源瓶颈**：当前仅能处理OpenStreetMap的开放数据（约87%的景点信息缺失感官描述），计划接入本地化用户生成内容（UGC）
2. **文化适应性**：在撒丁岛测试中发现，对"家庭友好的景点"的推荐权重过高（HF用户该类别权重达34%），需增加地域文化参数
3. **扩展性挑战**：现有系统仅支持单用户行程规划，针对多成人共游场景（如自闭症家庭旅行）的协同规划功能缺失

**未来研究方向**
1. **跨文化验证**：计划在印度、日本开展对比研究，测试系统在集体主义文化中的适应性
2. **神经反馈集成**：结合EEG设备监测注意力变化，动态调整推荐频率（如每3次交互后暂停推荐）
3. **无障碍增强**：开发触觉导航手套，通过压力传感实现室内外无缝导引（当前实验中触觉导航使迷路率降低至8%）

该研究为神经多样性友好型技术设计提供了范式参考。CARES系统通过将复杂AI算法封装为可解释的决策流程（如可视化时间轴与空间拓扑图），既保证技术先进性又符合自闭症患者的信息处理特征。其核心价值在于证明智能系统可以同时满足功能性与情感支持需求，为数字包容性设计开辟新路径。后续研究应着重解决数据隐私保护（当前系统需存储用户位置历史）和可持续运营（现有模型依赖专家设定的停留时间参数）等现实问题。

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