Trackball ve Optik Fareler: İş Verimliliğinin Gizemini Çözmek

Yöntemler

Bilgisayar giriş aygıtları söz konusu olduğunda, önemi göz ardı edilemez Fitts Yasası'nın. 1950'lerdeki birçok psikolog gibi Fitts de insan performansının niceliksel olarak ölçülüp ölçülemeyeceğini araştırmaya motive oldu Bilgi teorisinin yeni ve heyecan verici alanından bir metafor kullanarak. Bu alan Shannon, Wiener ve diğerlerinin çalışmalarından ortaya çıkmıştır. 1940'larda matematikçiler. Olasılık, yedeklilik, bitler, gürültü ve kanallar deneysel psikologların sözlüğüne girdi İnsan vücudunu ölçme ve modelleme konusunda en son tekniği keşfederken davranış. Bu doğrultuda iki iyi bilinen model Hick-Hyman yasasıdır seçim tepki süresi ve Fitts yasası bilgi kapasitesi için insan motor sistemi. Fitts'in özel ilgi alanı, bir insanın hızlı hedeflenen hareketler olduğuydu. operatör belirli bir süre boyunca belirli bir boyuttaki hedefleri edinir veya seçer mesafe. Fitts, alanlarda yaygın olarak kullanılan bir model (şimdi "yasa" olarak adlandırılıyor) önerdi ergonomi, mühendislik, psikoloji ve insan-bilgisayar gibi etkileşim. Fitts yasasının başlangıç ​​noktası, şu şekilde bilinen bir denklemdir: Bir bilgisayarın bilgi kapasitesini (bit/s cinsinden) veren Shannon Teoremi bant genişliği B olan iletişim kanalı (s−1 veya Hz cinsinden) (1.1) Burada S sinyal gücü ve N gürültü gücüdür. Fitts şöyle düşündü: belirli bir genlik üzerinde hareket gerçekleştiren bir insan operatörü Belirli bir genişlikte bir hedef elde etmek "bir oran" göstermektedir "Bilgi aktarımı". Fitts'in benzetmesinde, hareket genlikleri şuna benzer: sinyaller ve hedef toleransları veya genişlikleri gürültüye benzer. Fitts bir logaritmik terim kullanılarak bir hedef edinme görevi için zorluk indeksi (ID) Denklem 1.1'den hafifçe yeniden düzenlenmiştir. Sinyal gücü (S) ve gürültü gücü (N) sırasıyla hareket genliği (A) ve hedef genişliği (W) ile değiştirildi: (1.2) Fitts hedef genişliğe "izin verilen değişkenlik" veya "hareket toleransı". Bu, bir hareketin içinde bulunduğu bölgedir. sonlandırıldı. 1.1 Denklemindeki logaritmik terimde olduğu gibi, ID için birimler bitlerdir çünkü parantez içindeki oran birimsizdir ve logaritması alınır 2. Fitts'in fikri iki nedenden dolayı yenilikçiydi: İlk olarak, şunu öneriyordu: Bir hedef seçme görevinin zorluğu, aşağıdakiler kullanılarak ölçülebilir: bilgi ölçüm bitleri. İkincisi, eylemin şu fikrini ortaya attı: hedef seçme görevini gerçekleştirmek, bilgi iletmeye benzer bir kanal aracılığıyla - bir insan kanalıyla. Fitts, bulaşma oranını performans endeksi, ancak bugün verimlilik (TP) terimi daha çok yaygın. Verim, basit bir şekilde bir dizi deneme üzerinden hesaplanır Bölüm. Görevin zorluk endeksi (ID), pay ve ortalama hareket süresi (MT) paydadır: (1.3) ID bit cinsinden, MT ise saniye cinsinden olduğundan TP'nin birimleri bit/saniye veya bit/sn'dir. Fitts'in çalışmasındaki temel tez, verimin aşağıdakilerden bağımsız olduğudur: hareket genliği ve hedef genişliği, ID'ye gömülü olarak. Başka bir deyişle, Kimlik değişiklikleri (A veya W'deki değişiklikler nedeniyle), MT zıt bir şekilde değişir ve TP aşağı yukarı sabit kalır. Fitts Yasası başlangıçta dört deney koşulunda araştırıldı, iki karşılıklı veya seri dokunma görevi, bir disk aktarım görevi dahil ve bir pin transfer görevi. Vuruş koşulunda, bir katılımcı bir pini hareket ettirdi. mümkün olduğunca hızlı bir şekilde iki plaka arasında kalem ileri geri hareket ettirilirken Ayrık varyasyonda, katılımcı iki hedeften birini seçti Bir uyaran ışığına tepki. Bu görevler genellikle şu şekilde bilinir: "Fitts paradigması"dır ve modern teknoloji kullanılarak kolayca güncellenebilir bilgisayar teknolojisi. Fitts, deneylerine ilişkin özet verileri yayınladı 1954'te yapılan ve bugün hala yeniden incelenebilen deneyler. Deneyler dört hedef genlikleri, iğne vuruşunda dört hedef genişliğiyle çaprazlandı koşullar belirlenmiş ve katılımcılar görevlerini buna göre yerine getirmişlerdir. Tablo 1.1 Fitts'in 1 onsluk seri vurma görevi deneyinden elde edilen veriler Kalem. Ekstra bir sütun, etkin hedef genişliğini (We) gösterir. W'yi yüzdelik hatalar için ayarlama Tablo 1.1'deki koşulların birleşimi görev zorlukları yaratır 1 bit ile 7 bit arasında değişmektedir. Gözlemlenen ortalama MT'ler 180 ms (ID) arasında değişmektedir. = 1 bit) ila 731 ms (ID = 7 bit), her ortalama birden fazlasından türetilmiştir 16 katılımcı üzerinde 600 gözlem. MT'deki standart sapma değerler 157,3 ms idi, bu da ortalama değerin %40,2'sine denk geliyor. Bu tamamen beklenen bir durumdur. "zor görevler" (örneğin, ID = 7 bit) açıkça daha uzun süreceğinden "kolay görevler" (örneğin, ID = 1 bit). Fitts, verimi bölerek hesapladı Her görev koşulu için MT'ye göre kimlik (Denklem 1.3). Ortalama verim 10,10'du. bit/s. Tablo 1.1'deki TP sütununa hızlı bir bakış, güçlü kanıtlar göstermektedir bilgi işleme hızının nispeten yüksek olduğu tezi için Görev zorluğundan bağımsız. Görev çeşitliliğinin geniş olmasına rağmen zorluklar nedeniyle TP değerlerinin standart sapması 1,33 bit/s idi, Bu, ortalamanın yalnızca %13,2'sidir. Tablodaki verileri görselleştirmenin bir yolu 1.1 ve ID'nin TP'ye olan bağımsızlığı, bir dağılım grafiği aracılığıyla gösterilir. Her görev koşulu için MT-ID noktası. Şekil 1.2, böyle bir grafiği göstermektedir Tablo 1.1'deki veriler. Şekil ayrıca en uygun çizgiyi de içerir (via en küçük kareler regresyonu), doğrusal denklem ve karesi alınmış korelasyon. ID'nin TP'den bağımsızlığı, yakınlığına yansır Regresyon çizgisine ait noktalar (sabit bir ID/MT oranını gösterir). Gerçekten de uyum, açıklanan varyansın %96,6'sı ile çok iyidir. modeli. Şekil 1.2 Veriler için dağılım grafiği ve en küçük kareler regresyon analizi Tablo 1.1'de Şekil 1.2'deki doğrusal denklem aşağıdaki genel denklemi alır biçim: (1.4) Regresyon katsayıları saniye birimlerine sahip bir a kesişimini içerir ve saniye başına bit birimleri olan bir eğim b. Denklem 1.4 buna örnektir Fitts yasasının tahmin için kullanımı. Bu, Denklem 1.3 ile çelişmektedir. Fitts yasasının ölçüm için kullanılmasıdır.

Fitts yasasının ilk yayımlanmasının ardından çok sayıda çalışma çeşitli biçimlerde ortaya çıktı. İçsel geçerlilikleri henüz tam olarak bilinmese de tartışmalı, tutarsızlıklar mevcut, çapraz çalışma karşılaştırmaları yapılıyor zorlu. Bu tutarsızlıklar yetersiz ayrıntılardan kaynaklanıyor, farklı verim hesaplama yöntemleri ve verilerdeki farklılıklar koleksiyon veya kullanım. Fitts yasası araştırma metodolojisinin standartlaştırılması özellikle HCI'da önemlidir. ISO 9241-9, artık ISO 9241-411, sağlar Bu standardizasyon, performans test prosedürlerini ana hatlarıyla belirterek Fitts'in tek boyutlu (1D) ve iki boyutlu (2D) paradigması görevler.

Bu standart son 15 yılda çeşitli araştırmalara uygulandı. iz topu oyunu gibi yeni etkileşimleri veya cihazları değerlendirmek denetleyiciler, akıllı telefon dokunmatik girişi, masaüstü dokunmatik girişi ve Wiimote silah aparatları.

ISO 9241‐9, Fitts'in verimi için doğru formülü sağlasa da, veri toplama, veri birleştirme veya veri analizi konusunda çok az rehberlik sunulmaktadır Doğruluk ayarlamasını yaparken. İkincisi, 2B görevi kullanırken özellikle zor bir durumla karşılaşıyoruz. Bu bölümde, Fitts'in verimini hesaplamak için en iyi uygulama yöntemi. Başlıyoruz Şekil 17.7'de, genişletilmiş verim formülü gösterilmektedir ID için Shannon formülasyonunu ve etkili değerlerin kullanımını ortaya koymak Hedef genliği ve hedef genişliği için. Şekil ayrıca şunları da vurgulamaktadır: Hesaplamada hız (1/MT) ve doğruluk (SDx) varlığı.
Şekil 1.5 ID için Shannon formülasyonunu gösteren verim formülü ve doğruluk ayarlaması. Hız (1/MT) ve doğruluk (SDx) Öne çıkan. Şekil 1.6 Bir deneme için geometri. 1D veya 2D görevin kullanılmasına bakılmaksızın, verimin hesaplanması Her deneme için Kartezyen koordinat verilerine ihtiyaç vardır. Veriler için üç nokta: başlangıç ​​pozisyonu (“başlangıç ​​noktası”), hedef pozisyon (“to”) ve deneme sonu konumu (“select”). Şekil 1.4'e bakın. Her ne kadar Şekil, sağa doğru yatay hareketle yapılan bir denemeyi göstermektedir. Daha sonra açıklanan hesaplamalar herhangi bir yöndeki hareketler için geçerlidir açı. Kavramsal bir görselleştirme sağlamak için dairesel hedefler gösterilir Görevin kurulumuna bağlı olarak başka hedef şekilleri de mümkündür. Deney. Hesaplama, uzunluğun hesaplanmasıyla başlar. Şekildeki başlangıç, bitiş ve seçim noktalarını birbirine bağlayan kenarlar. Java sözdizimi:

double a = Math.hypot(x1—x2, y1—y2);
double b = Math.hypot(x—x2, y—y2);
double c = Math.hypot(x1—x, y1—y);

x-y koordinatları (x1, y1)'den (x2, y2)'ye ve Şekilde (x, y) noktalarını seçin. Yukarıda belirtildiği gibi a, b ve c verildiğinde, dx ve ae daha sonra hesaplanır:

çift ​​dx = (c * c — b * b — a * a)/(2.0 * a);
çift ​​ae = a + dx;

Bir dizi denemedeki başlangıç, bitiş ve seçim noktaları için verilen diziler ve her deneme için hesaplanan ae ve dx, Ae ae'nin ortalamasıdır değerler ve SDx, dx değerlerindeki standart sapmadır. Bunlarla birlikte, IDe, Şekil 1.5 kullanılarak hesaplanır ve verim (TP) kullanılarak hesaplanır Denklem 1.3. Son bir nokta, hesaplama için analiz birimiyle ilgilidir. Verim. Verim için doğru analiz birimi bir tek bir katılımcı için kesintisiz bir dizi deneme. Öncül çünkü bu iki yönlüdür:

• tek bir denemede verim hesaplanamaz;
•bir dizi deneme, eylemin en küçük birimidir Verimlilik, performansın bir ölçüsü olarak değerlendirilebilir.

Örnek Protoarc Kullanıcı Çalışması

Şimdi, yukarıdaki fikri keşfeden bir kullanıcı durumuna entegre etmek istiyoruz Trackball farelerinin ve geleneksel optik farelerin etkisi Verimlilik. Görünüşe göre bu sorun sistematik olarak ele alınmamış. incelendi, bu da şu anda bunun olup olmadığı konusunda bir fikir birliği olmadığı anlamına geliyor Trackball fareler veya geleneksel optik fareler daha yüksek verime sahiptir.

Cihaz

Test cihazları Protoarc EM03 ve Logitech MX Master 3S idi.

Sonuçlar ve tartışma

EM03'ün genel ortalama verimi 5,39 bit/saniye iken, Master 3'lerin ortalama verimi 4,93 bit/saniyedir. Bu sonuçlar, kendileri, oldukça dikkat çekicidir, çünkü bunlar, Trackball farelerin performans verimliliği, diğer farelerden daha düşük değildir geleneksel fareler ve hatta daha üstün bile olabilir. Trackball fareleri yalnızca standart farelere kıyasla üstün performans sunar, ancak benzersiz Ergonomik tasarım aynı zamanda daha sağlıklı bir çalışma ortamını da destekler.

Referanslar

[1] Castellucci, SJ ve MacKenzie, IS, Unigest: Üç hareket derecesi kullanılarak metin girişi, Genişletilmiş ACM İnsan Faktörleri Bilgi İşlem Sistemlerinde Konferansı Özetleri - CHI 2008. New York: ACM, 2008, 3549-3554.
[2] Calvo, A., Burnett, G., Finomore, V. ve Perugini, S. (2012). Tasarım, uygulama ve değerlendirme Giyilebilir bir bilgisayar için bir işaretleme aygıtının tasarımı. İnsan Faktörleri ve Ergonomi Derneği'nin 56. Bildirileri Yıllık Toplantı—HFES 2012 (s. 521-525). Santa Monica, CA: HFES.
[3] Card, SK, English, WK ve Burr, BJ (1978). Fare, hız kontrollü izometrik değerlendirmesi CRT'de metin seçimi için joystick, adım tuşları ve metin tuşları. Ergonomi, 21, 601-613.
[4] ISO, 9421-9 Görsel ekran terminalleri (VDT'ler) ile ofis çalışmaları için ergonomik gereksinimler - Bölüm 9: Klavye dışı giriş aygıtları için gereklilikler, Uluslararası Standardizasyon Örgütü, 2000.
[5] Klochek, C. ve MacKenzie, IS, Üç boyutlu bir ortamda oyun kumandalarının performans ölçümleri çevre, Grafik Arayüzü 2006 Bildirileri. Toronto: Kanada Bilgi İşleme Derneği, 2006, 73-79.
[6] Fitts, PM (1954). İnsan motor sisteminin genliği kontrol etmedeki bilgi kapasitesi hareket. Deneysel Psikoloji Dergisi, 47, 381-391.
[7] Fitts, PM ve Peterson, JR (1964). Ayrık motor tepkilerinin bilgi kapasitesi. Deneysel Psikoloji Dergisi, 67, 103-112.
[8] Fitts, PM ve Radford, BK (1966). Ayrık motor tepkilerinin bilgi kapasitesi farklı bilişsel kümeler. Deneysel Psikoloji Dergisi, 71, 475-482.
[9] Gillan, DJ, Holden, K., Adam, S., Rudisill, M. ve Magee, L. (1990). Fitts yasası işaret etme ve sürüklemeye nasıl uyuyor? ACM SIGCHI İnsan Faktörleri Konferansı Bildirileri Bilgisayar Sistemleri—CHI '90 (s. 227-234). New York, NY: ACM.
[10] Hyman, R. (1953). Tepki süresinin belirleyicisi olarak uyarıcı bilgisi. Deneysel Dergisi Psikoloji, 45, 188-196.
[11] Uluslararası Standardizasyon Örgütü. (2000). Ofis çalışması için ergonomik gereksinimler görsel ekran terminalleri (VDT'ler)—Bölüm 9: Klavye dışı giriş aygıtları için gereksinimler (ISO 9241-9). Cenevre: Uluslararası Standardizasyon Örgütü.
[12] Uluslararası Standardizasyon Örgütü. (2012). Fiziksel tasarım için değerlendirme yöntemleri giriş aygıtları (ISO/TC 9241‐411: 2012(E)). Cenevre: Uluslararası Standardizasyon Örgütü.
[13] José, MA ve de Deus Lopes, R. (2015). Dudak tarafından kontrol edilen insan-bilgisayar arayüzü. IEEE Biyomedikal ve Sağlık Bilişim Dergisi, 19(1), 302-308. MacKenzie, IS (1989). Fitts yasasının bilgi-teorik temeline dair bir not. Motor Davranışı, 21, 323-330.
[14] MacKenzie, IS (1991). İnsan-bilgisayar etkileşiminde bir performans modeli olarak Fitts yasası. (Doktora tezi, Toronto Üniversitesi, Toronto). http://www.yorku.ca/mack/phd.html adresinden alınmıştır.
[15] MacKenzie, IS (1992). İnsan-bilgisayar etkileşiminde bir araştırma ve tasarım aracı olarak Fitts yasası. İnsan-Bilgisayar Etkileşimi, 7, 91-139.
[16] MacKenzie, IS (2015). Fitts'in verimi ve dokunmatik tabanlı hedefin dikkat çekici durumu seçim. HCI International—HCII 2015 (LNCS 9170) Bildirilerinde (s. 238-249).