随着数字技术的快速发展，图形图标在工业生产系统、医疗监测平台、移动应用以及许多其他人机交互场景中变得不可或缺（Collaud等人，2022年；Liu等人，2021年）。图标作为一种视觉语言，跨越了语言障碍，使得在日益复杂的场景中实现快速高效的沟通成为可能（Kramer，2023年；Marcus，1993年），最终提升了可用性和用户体验（Huang等人，2015年；Pappachan和Ziefle，2008年）。先前的研究进一步表明，即使是对图标特征的微小修改也会改变用户对图标的感知和可用性（Gatsou等人，2012年；Zhang等人，2024年）。在与图标的交互中，用户通常会经历两个基本认知过程：首先在杂乱元素中快速定位特定指示器（视觉搜索），然后准确解释其含义以做出正确决策（语义识别）（McDougall等人，2000年；Shen等人，2024年；Small，1994年）。在这些过程中，图标搜索和语义识别的效率直接决定了可用性和有效性（Schröder和Ziefle，2006年；Silvennoinen和Jokinen，2016年）。随着数字系统的信息密度不断增加，理解图标特征如何影响搜索和识别任务对于优化界面设计变得越来越重要。
以往的研究通常将图标特征分为两类：外部特征和内部特征。外部特征指的是大小、颜色、亮度和布局等视觉属性，而内部特征主要与四个关键认知因素相关：视觉复杂性、具体性、语义距离和熟悉度（Shen等人，2020年，2023年）。具体性指的是图标在多大程度上形象地代表了现实世界中的对象（McDougall等人，2000年）。语义距离描述了图标所描绘的内容与其预期代表的功能之间的关联强度（McDougall等人，2000年）。复杂性涉及图标中包含的详细视觉元素的数量（Shen等人，2023年）。熟悉度与用户的先前经验相关，通常由图标出现的频率来定义（McDougall等人，1999年）。
研究表明，不同的图标特征对搜索和语义识别任务有不同的影响。研究主要考察了外部特征对视觉搜索的影响，发现布局类型、视觉特征、图标风格、线宽、图形-背景比例、极性和背景颜色可以单独或共同影响搜索性能（Deng等人，2016年；Deng和Liu，2024年；Shao等人，2024年；Yu和Ouyang，2023年）。关于内部特征，熟悉度和复杂性显著影响搜索任务（Jin等人，2023年；McDougall等人，2000年），而熟悉度、复杂性、语义距离和具体性与记忆和识别性能密切相关（Jin等人，2023年；McDougall等人，2000年）。特别是，具体性与用户对图标的初步理解密切相关，并在用户理解图标中起着关键作用（McDougall等人，2000年）。先前的研究还揭示了内部特征在塑造语义识别性能中的交互作用（Satcharoen，2018年；Shen等人，2023年）；然而，很少有研究探讨外部特征和内部特征如何共同影响搜索或语义识别任务的性能（T. Jin等人，2023年；Shen等人，2025年）。
尽管有一些研究考察了图标内部特征和外部特征在搜索和语义识别任务中的作用，但仍存在一些未解决的问题。关于外部特征的研究主要集中在搜索任务上，而关于语义识别任务的研究仍然较少。外部特征可能通过改变自下而上的注意力分配来影响语义识别任务，并可能与内部特征的自上而下的注意力效应相互作用，从而调节内部特征对搜索和语义识别任务的影响。此外，现有的关于图标特征单独或组合效应的研究主要关注行为表现，而对视觉负荷的关注相对较少。尽管一些研究调查了图标特征对视觉负荷的影响，但大多数研究都集中在单个变量上，对外部特征、内部特征及其交互作用的研究较少。由于视觉任务中的个体工作负荷是由视觉信息处理所施加的资源需求（Wickens，2002年），视觉负荷构成了心理工作负荷的主要组成部分。鉴于性能结果和心理工作负荷之间可能存在不一致性（Xu等人，2025年），有必要进一步研究外部特征和内部特征如何共同影响搜索和语义识别任务中的行为表现和视觉负荷。具体来说，即使行为表现保持稳定，由于用户的补偿努力，也可能出现高视觉负荷（Robert和Hockey，1997年）。这意味着仅凭行为数据不足以预测操作员的潜在疲劳和错误风险。本研究旨在更全面地理解图标外部和内部特征及其交互作用如何影响搜索和语义识别任务中的视觉处理，并为优化复杂用户界面中的图标设计提供实际指导。
