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_
编译：鳕鱼
编辑：靳小明
排版：尹宁流
题图来源：Pixabay
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
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