現今，文字的顯示方式多元，許多資訊產品更朝向小螢幕、小介面的方向發展。當漢字應用於小螢幕顯示器上時，字形勢必要做結構上的改變，以配合其顯示。而漢字為圖像文字，筆畫數從1畫到32畫的字，變化多樣，每個字所帶來的資訊量各有不同，所造成的複雜感也因字而異。那麼究竟哪些字需要改？怎麼改？
　　本研究綜合相關文獻探討，以筆畫數、筆畫密度、筆畫線段量、組塊類型，作為基本的漢字特徵描述值。而由視認性與注視點等文獻，可得知注視點有停留在漢字筆畫交叉部位的傾向。故本研究提出「筆畫節點數」作為漢字特徵描述值之一。首先發現1）繁體字最小可視認尺寸並不是隨著筆畫數增加而不斷變大。2）漢字組塊以群化原則進行分類，可分為9族。
　　本研究以「漢字心理認知複雜感測試」，針對218個漢字，進行受測者背景分析，並探討複雜感與特徵值的關係。發現：1）外國人與本國人對漢字的平均複雜感，沒有明顯差異（t = -0.080, P = 0.936 >0.05）。而外國人有學過漢字者與未學過漢字者平均複雜感有差異（t = -8.426, P = 0.000 < 0.01）。可見學習漢字，對漢字複雜感有影響之作用。2）漢字複雜感與筆畫線段量全（橫加縱）有最高的相關性（r = 0.94），其次相關者為筆畫數（r = 0.93）、筆畫節點數（r = 0.92）、筆畫密度（r =0.90）。3）由此四項描述值可建構出度量複雜感之回歸式。4）筆畫數與視認性，呈現一整體向上凸起的趨勢。而筆畫數與複雜感，則呈現一直線上升的趨勢。
　　此外，經由「認知經驗與條件式設計」實驗，本研究分析歸納整理出9種改形舒緩的方式以及應用時機。期望提供漢字於有限條件下，用以降低複雜感之參考呈現方式。

　　Digital display brings a great impact on our literal communication. Chinese characters have to be modified in order to match up in the limits display situation, such as the small screen of PDA and traffic signal. It is the key point for safety that a sign with high visibility of characters in order to reduce the mental loading when applying for monitor in public and traffic. However Chinese characters are can be disassembled into various parts (Modules), which kind of characters should be change? And what kind of change can make Chinese characters have lower complicacy? Therefore, this study aims to find out the relationships between quantifiable descriptors, the modules, and the complicacy.
　　The study reviewed the previous studies, and 218 Chinese characters were categorized into 9 types of Chinese Character Module (CCM) by using Law of grouping. 218 characters were analyzed and measured by means of the stroke numbers, image density, amounts of image segments and stroke nodes. 51 testees (28 natives and 23 foreigners) were tested to evaluate the complicacy of the 218 characters. The results were concluded as follows: 1) There were similar appearance of the complicacy between natives and foreigners (t = -0.080, P = 0.936 >0.05). However the result of the foreigners had difference between beginners and testees who had not learned Chinese (t = -8.426, P = 0.000 < 0.01). 2) The complicacy of Chinese character had the highest value of correlation (r=0.94) with the amounts of image segment. It was also positively related to the stroke numbers (r=0.93), amounts of node (r=0.92), image density (r=0.90). 3) Those quantifiable descriptors were analyzed in regression. The formulas could be used to predict the complicacy of Chinese characters. 4) The complicacy was going higher with increasing stroke numbers but it was different from the performance on legibility which showed a curve going down later stage.
　　Through the final task, the study gained nine methods to lower the characters complicacy. We put the conclusion in order to sum up and offer the reference while designing Chinese characters in the limits display situation and reducing the complicacy.

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