换个字体，更爱阅读

我是科学家iScientist
2022-10-17 11:35

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