Закон Фиттса (часто называемый законом Фитта ) - это прогностическая модель движения человека, которая в основном используется при взаимодействии человека с компьютером и эргономике . Этот научный закон предсказывает, что время, необходимое для быстрого перемещения к целевой области, является функцией соотношения между расстоянием до цели и шириной цели. [1] Закон Фиттса используется для моделирования акта наведения , либо путем физического прикосновения к объекту рукой или пальцем, либо виртуально, путем наведения на объект на мониторе компьютера с помощью указывающего устройства .
Было показано, что закон Фиттса применим в различных условиях; с множеством разных конечностей (руки, ноги, [2] нижняя губа, [3] прицелы на голове [4] ), манипуланда (устройства ввода), [5] физическая среда (включая подводную [6] ) и группы пользователей (молодые, старые, [7] особые образовательные потребности, [8] и участники, находящиеся под воздействием наркотиков [9] ).
Исходная формулировка модели
В оригинальной статье 1954 года Пола Морриса Фиттса была предложена метрика для количественной оценки сложности задачи выбора цели. Метрика была основана на информационной аналогии, где расстояние до центра цели ( D ) похоже на сигнал, а допустимое отклонение или ширина цели ( W ) похоже на шум. Показатель - это индекс сложности Фиттса ( ID в битах):
Фиттс также предложил индекс производительности ( IP , в битах в секунду) как меру производительности человека. Метрика объединяет индекс сложности ( ID ) задачи с временем движения ( MT , в секундах) при выборе цели. По словам Фиттса, «средняя скорость информации, генерируемой серией движений, - это средняя информация на движение, деленная на время на движение». [1] Таким образом,
Сегодня IP чаще называют пропускной способностью ( TP ). Также обычно в расчет включают поправку на точность.
После Фиттса исследователи начали практику построения уравнений линейной регрессии и изучения корреляции ( r ) на предмет согласия. Уравнение выражает взаимосвязь между MT и параметрами задачи D и W :
где:
- MT - это среднее время для завершения движения.
- a и b - константы, которые зависят от выбора устройства ввода и обычно определяются эмпирически с помощью регрессионного анализа . a определяет пересечение по оси y и часто интерпретируется как задержка. Параметр b представляет собой наклон и описывает ускорение. Оба параметра показывают линейную зависимость в законе Фиттса. [10]
- ID - это показатель сложности.
- D - расстояние от начальной точки до центра мишени.
- W - ширина цели, измеренная вдоль оси движения. W также можно рассматривать как допустимую погрешность в конечном положении, поскольку конечная точка движения должна находиться в пределах ± W ⁄ 2 от центра цели.
Поскольку для данной задачи желательно более короткое время движения, значение параметра b можно использовать в качестве метрики при сравнении компьютерных указывающих устройств друг с другом. Первое приложение закона Фиттса к интерфейсу человек-компьютер было сделано Кардом, Инглишем и Берром [11], которые использовали индекс производительности ( IP ), интерпретируемый как 1 ⁄ b , чтобы сравнить производительность различных устройств ввода , при этом мышь выходит сверху по сравнению с джойстиком или клавишами направления движения. [11] Эта ранняя работа, согласнобиографии Стюарта Карда , «была основным фактором, приведшим к коммерческому внедрению мыши компанией Xerox ». [12]
Во многих экспериментах по проверке закона Фиттса модель применяется к набору данных, в котором варьируются либо расстояние, либо ширина, но не то и другое вместе. Прогностическая сила модели ухудшается, когда оба значения варьируются в значительном диапазоне. [13] Обратите внимание, что, поскольку термин ID зависит только от отношения расстояния к ширине, модель подразумевает, что комбинация целевого расстояния и ширины может быть произвольно масштабирована без влияния на время движения, что невозможно. Несмотря на свои недостатки, эта форма модели действительно обладает замечательной прогностической способностью по ряду модальностей компьютерного интерфейса и двигательных задач, а также дает много понимания принципов проектирования пользовательского интерфейса.
Движение
Движение во время выполнения единственной задачи закона Фиттса можно разделить на две фазы: [10]
- начальное движение . Быстрое, но неточное движение к цели
- заключительное движение . Более медленное, но более точное движение для захвата цели
Первая фаза определяется расстоянием до цели. На этом этапе дистанция может быть быстро сокращена, но при этом остается неточной. Второе движение пытается выполнить медленное и контролируемое точное движение, чтобы действительно поразить цель. Продолжительность задачи линейно масштабируется в зависимости от сложности. [10] Но поскольку разные задачи могут иметь одинаковую сложность, получается, что расстояние оказывает большее влияние на общее время выполнения задачи, чем целевой размер.
Часто упоминается, что закон Фиттса можно применить к отслеживанию взгляда . Как показал Дрюс, это, по крайней мере, спорная тема. [14] Во время быстрых саккадических движений глаз пользователь слеп. Во время выполнения задачи по закону Фиттса пользователь осознанно находит свою цель и действительно видит ее, что делает эти два типа взаимодействия несопоставимыми.
Бит в секунду: модельные инновации, основанные на теории информации
Формулировка индекса сложности Фиттса, наиболее часто используемая в сообществе взаимодействия человека и компьютера , называется формулировкой Шеннона:
Эта форма была предложена Скоттом Маккензи, [15] профессором Йоркского университета , и названа так из-за ее сходства с теоремой Шеннона – Хартли . [16] Он описывает передачу информации с использованием полосы пропускания, мощности сигнала и шума. В законе Фиттса расстояние представляет собой мощность сигнала, а ширина цели - шум.
Используя эту форму модели, сложность задачи указания была приравнена к количеству информации, переданной (в единицах битов) при выполнении задачи. Это было оправдано утверждением, что наведение сводится к задаче обработки информации. Хотя формальной математической связи между законом Фиттса и теоремой Шеннона-Хартли не было установлено, форма закона Шеннона широко использовалась, вероятно, из-за привлекательности количественной оценки двигательных действий с использованием теории информации. В 2002 году был опубликован ISO 9241, устанавливающий стандарты для тестирования интерфейса человек-компьютер, включая использование формы закона Фиттса Шеннона. Было показано, что информация, передаваемая посредством последовательных нажатий клавиш на клавиатуре, и информация, подразумеваемая идентификатором для такой задачи, несовместимы. [17] Энтропия Шеннона дает иную информационную ценность, чем закон Фиттса. Однако авторы отмечают, что ошибка незначительна и должна учитываться только при сравнении устройств с известной энтропией или при измерениях возможностей обработки информации человеком.
Поправка на точность: использование эффективной ширины цели
Важное усовершенствование закона Фиттса было предложено Кроссманом в 1956 г. (см. Welford, 1968, стр. 147–148) [18] и использовано Фиттсом в его статье 1964 г. с Петерсоном. [19] При настройке ширина цели ( W ) заменяется эффективной шириной цели ( W e ). W e вычисляется из стандартного отклонения в координатах выбора, собранных в результате последовательности испытаний для конкретного условия DW . Если выборки записываются как координаты x вдоль оси приближения к цели, тогда
Это дает
и поэтому
Если координаты выбора распределены нормально, W e охватывает 96% распределения. Если наблюдаемый уровень ошибок составил 4% в последовательности испытаний, то W е = W . Если частота ошибок была больше 4%, W e > W , а если частота ошибок была меньше 4%, W e < W . При использовании W e модель закона Фиттса более точно отражает то, что на самом деле делают пользователи, а не то, что их просят сделать.
Основное преимущество в вычислении IP, как указано выше, заключается в том, что в измерение включается пространственная изменчивость или точность. С поправкой на точность закон Фиттса более точно охватывает компромисс между скоростью и точностью. Приведенные выше уравнения фигурируют в ISO 9241-9 как рекомендуемый метод вычисления пропускной способности .
Модель Велфорда: инновации, основанные на предсказательной способности
Вскоре после того, как была предложена исходная модель, была предложена двухфакторная вариация, основанная на интуиции, что расстояние до цели и ширина по отдельности влияют на время движения. Модель Велфорда, предложенная в 1968 году, разделила влияние расстояния и ширины цели на отдельные термины и обеспечила улучшенную предсказательную силу: [18]
Эта модель имеет дополнительный параметр, поэтому ее точность прогнозов нельзя напрямую сравнивать с однофакторными формами закона Фиттса. Однако вариация модели Велфорда, вдохновленная формулировкой Шеннона,
Дополнительный параметр k позволяет вводить в модель углы. Теперь можно учесть позицию пользователей. Влияние угла можно взвесить с помощью показателя степени. Это дополнение было введено Kopper et al. в 2010 году. [20]
Формула сводится к форме Шеннона при k = 1 . Следовательно, эту модель можно напрямую сравнить с формой закона Фиттса Шеннона, используя F-тест вложенных моделей. [21] Это сравнение показывает, что форма Шеннона модели Велфорда не только лучше предсказывает время движения, но и более надежна при изменении коэффициента усиления отображения (соотношение, например, движения руки и движения курсора). Следовательно, хотя модель Шеннона немного сложнее и менее интуитивно понятна, эмпирически она является лучшей моделью для задач виртуального наведения.
Расширение модели с 1D на 2D и другие нюансы
Расширения до двух или более измерений
В своей первоначальной форме закон Фиттса предназначен для применения только к одномерным задачам. Однако первоначальные эксперименты требовали, чтобы испытуемые перемещали стилус (в трех измерениях) между двумя металлическими пластинами на столе, что получило название задачи взаимного постукивания. [1] Целевая ширина, перпендикулярная направлению движения, была очень широкой, чтобы избежать значительного влияния на производительность. Основное применение закона Фиттса - это задачи виртуального наведения 2D на экраны компьютеров, в которых цели имеют ограниченные размеры в обоих измерениях.
Закон Фиттса был распространен на двумерные задачи двумя разными способами. Для навигации, например, по иерархическим ниспадающим меню, пользователь должен генерировать траекторию с помощью указывающего устройства, которая ограничена геометрией меню; для этого приложения был получен закон управления Accot-Zhai .
Для простого наведения на цели в двумерном пространстве модель обычно остается как есть, но требует корректировок для захвата геометрии цели и количественной оценки ошибок наведения логически последовательным образом. [22] [23] Для определения размера цели можно использовать несколько методов: [24]
- status Quo: ширина цели по горизонтали
- Суммарная модель: W равно высоте + ширине
- модель площади: W равно высоте * ширине
- меньше модели: W меньшее значение высоты и ширины
- W-модель: W - эффективная ширина в направлении движения.
В целом W- модель представляет собой современное измерение.
Характеристика производительности
Поскольку параметры a и b должны фиксировать время перемещения для потенциально широкого диапазона геометрий задач, они могут служить показателем производительности для данного интерфейса. При этом необходимо отделить различия между пользователями от различий между интерфейсами. Параметр a обычно положительный и близок к нулю и иногда игнорируется при характеристике средней производительности, как в оригинальном эксперименте Фиттса. [17] Существует множество методов для определения параметров на основе экспериментальных данных, и выбор метода является предметом жарких споров, поскольку вариации метода могут привести к различиям в параметрах, которые подавляют различия в основных характеристиках. [25] [26]
Дополнительной проблемой при характеристике производительности является включение показателя успеха: агрессивный пользователь может добиться более короткого времени движения за счет экспериментальных испытаний, в которых цель не попадает в цель. Если последние не включены в модель, то среднее время движения может быть искусственно уменьшено.
Временные цели
Закон Фиттса касается только целей, определенных в космосе. Однако цель может быть определена исключительно на временной оси, которая называется временной целью. Мигающая цель или цель, движущаяся к выбранной области, являются примерами временных целей. Подобно пространству, расстояние до цели (то есть временное расстояние D t ) и ширина цели (то есть временная ширина W t ) также могут быть определены для временных целей. Временное расстояние - это время, в течение которого человек должен ждать появления цели. Временная ширина - это короткий промежуток времени с момента появления цели до ее исчезновения. Например, для мигающей цели D t можно рассматривать как период мигания, а W t как продолжительность мигания. Как и в случае с целями в космосе, чем больше D t или меньше W t , тем труднее становится выбрать цель.
Задача выбора временной цели называется временным наведением . Модель временного наведения была впервые представлена в области взаимодействия человека с компьютером в 2016 году. [27] Модель предсказывает частоту ошибок, производительность человека при временном наведении, как функцию временного индекса сложности ( ID t ):
Последствия для дизайна пользовательского интерфейса
Множественные рекомендации по проектированию графических интерфейсов пользователя могут быть выведены из применения закона Фиттса. В своей основной форме закон Фиттса гласит, что цели, по которым должен поразить пользователь, должны быть как можно большими по размеру. Это получено из параметра W. В частности, эффективный размер кнопки должен быть как можно большим, а это означает, что их форма должна быть оптимизирована для направления движения пользователя к цели.
Макеты также должны группировать функции, которые обычно используются друг с другом. Такая оптимизация параметра D позволяет сократить время в пути.
Размещение элементов макета по четырем краям экрана позволяет отображать бесконечно большие цели в одном измерении и, следовательно, представлять идеальные сценарии. Поскольку указатель пользователя всегда будет останавливаться на краю, он может перемещать мышь с максимально возможной скоростью и при этом попадать в цель. Целевая область фактически бесконечно длинна вдоль оси движения. Поэтому эта рекомендация называется «Правило бесконечных граней». Использование этого правила можно увидеть, например, в MacOS , где строка меню всегда размещается на верхнем левом краю экрана, а не в оконном фрейме текущей программы. [28]
Этот эффект можно усилить по четырем углам экрана. В этих точках два края сталкиваются и образуют теоретически бесконечно большую кнопку. Microsoft Windows помещает кнопку «Пуск» в левый нижний угол, а Microsoft Office 2007 использует левый верхний угол для меню «Office». Эти четыре точки называют «волшебными уголками». [29] MacOS помещает кнопку закрытия в левую верхнюю часть окна программы, а строка меню заполняет волшебный угол другой кнопкой.
Пользовательский интерфейс, который позволяет использовать всплывающие меню, а не фиксированные раскрывающиеся меню, сокращает время прохождения для параметра D. Пользователь может продолжить взаимодействие прямо из положения курсора мыши, и ему не нужно переходить в другую предустановленную область. Многие операционные системы используют это при отображении контекстных меню, вызываемых щелчком правой кнопкой мыши. Поскольку меню начинается прямо с пикселя, на который щелкнул пользователь, этот пиксель называется «волшебным» или «основным пикселем». [24]
Джеймс Бориц и др. (1991) [30] сравнили дизайн радиального меню . В радиальном меню все элементы находятся на одинаковом расстоянии от основного пикселя. Исследования показывают, что в практических реализациях необходимо также учитывать направление, в котором пользователь должен двигать мышью. Для правшей выбор самого левого пункта меню был значительно труднее, чем правый. Не было обнаружено различий для переходов от верхних функций к нижним и наоборот.
Смотрите также
- Акко, Джонни; Чжай, Шумин (2002). Больше, чем расставление точек над i - основы для кросс-ориентированных интерфейсов . Материалы конференции ACM CHI 2002 по человеческому фактору в вычислительных системах . С. 73–80. DOI : 10.1145 / 503376.503390 . ISBN 978-1581134537.
- Акко, Джонни; Чжай, Шумин (2003). Уточнение моделей закона Фиттса для двумерного наведения . Материалы конференции ACM CHI 2003 по человеческому фактору в вычислительных системах . С. 193–200. DOI : 10.1145 / 642611.642646 . ISBN 978-1581136302.
- Карточка, Стюарт К .; Moran, Thomas P .; Ньюэлл, Аллен (1983). Психология взаимодействия человека с компьютером . Хиллсдейл, Нью-Джерси: L. Erlbaum Associates. ISBN 978-0898592436.
- Фиттс, Пол М .; Петерсон, Джеймс Р. (февраль 1964 г.). «Информационная емкость дискретных двигательных реакций». Журнал экспериментальной психологии . 67 (2): 103–112. DOI : 10.1037 / h0045689 . PMID 14114905 .
- Закон Акко-Чжая
- Закон Хика
- Наведи и щелкни
- Интерфейс на основе пересечения
Рекомендации
- ^ а б в Фиттс, Пол М. (июнь 1954 г.). «Информационная способность моторной системы человека в управлении амплитудой движения». Журнал экспериментальной психологии . 47 (6): 381–391. DOI : 10.1037 / h0055392 . PMID 13174710 . S2CID 501599 .
- ^ Хоффманн, Эррол Р. (1991). «Сравнение времени движения рук и ног». Эргономика . 34 (4): 397–406. DOI : 10.1080 / 00140139108967324 . PMID 1860460 .
- ^ Хосе, Марсело Арчахо; Лопес, Ролели (2015). «Человеко-компьютерный интерфейс, управляемый губой» . Журнал IEEE по биомедицинской и медицинской информатике . 19 (1): 302–308. DOI : 10,1109 / JBHI.2014.2305103 . PMID 25561451 .
- ^ Итак, RHY; Гриффин, MJ (2000). «Влияние сигнала направления движения цели на отслеживание головы». Эргономика . 43 (3): 360–376. DOI : 10.1080 / 001401300184468 . PMID 10755659 .
- ^ Маккензи, И. Скотт; Селлен, А .; Бакстон, WAS (1991). Сравнение устройств ввода в задачах элементарного наведения и перетаскивания . Труды конференции ACM CHI 1991 по человеческому фактору в вычислительных системах . С. 161–166. DOI : 10.1145 / 108844.108868 . ISBN 978-0897913836.
- ^ Керр, Р. (1973). «Время движения в подводной среде». Журнал моторного поведения . 5 (3): 175–178. DOI : 10.1080 / 00222895.1973.10734962 . PMID 23961747 .
- ^ Брогмус, Г. (1991). «Влияние возраста и пола на скорость и точность движений рук: и уточнения, которые они предлагают для закона Фиттса». Материалы ежегодного собрания Общества человеческого фактора . 35 (3): 208–212. DOI : 10.1177 / 154193129103500311 .
- ^ Смитс-Энгельсман, BCM; Уилсон, PH; Westenberg, Y .; Дуйсенс, Дж. (2003). «Нарушения мелкой моторики у детей с нарушением координации развития и нарушениями обучаемости: лежащий в основе дефицит контроля без обратной связи». Наука человеческого движения . 22 (4–5): 495–513. DOI : 10.1016 / j.humov.2003.09.006 . PMID 14624830 .
- ^ Kvålseth, TO (1977). «Влияние марихуаны на время реакции человека и контроль над моторикой». Перцептивные и моторные навыки . 45 (3): 935–939. DOI : 10,2466 / pms.1977.45.3.935 . PMID 600655 .
- ^ а б в Graham, ED; Маккензи, CL (1996). «Физическое наведение против виртуального». Труды конференции SIGCHI по человеческому фактору в вычислительных системах : 292–299.
- ^ а б Карточка, Стюарт К .; Английский, Уильям К .; Берр, Бетти Дж. (1978). «Оценка мыши, изометрического джойстика с регулируемой скоростью, пошаговых клавиш и текстовых клавиш для выделения текста на ЭЛТ» (PDF) . Эргономика . 21 (8): 601–613. CiteSeerX 10.1.1.606.2223 . DOI : 10.1080 / 00140137808931762 .
- ^ «Стюарт Кард» . PARC . Архивировано из оригинала на 2012-07-11.
- ^ Грэм, Эван (1996). Указывая на дисплей компьютера (доктор философии). Университет Саймона Фрейзера.
- ^ Древес, Х. (2011). "Диссертация". Отслеживание взгляда для взаимодействия человека с компьютером . LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik.
- ^ Маккензи, И. Скотт. "Домашняя страница Скотта Маккензи" . www.yorku.ca .
- ^ Маккензи, И. Скотт (1992). «Закон Фиттса как инструмент исследования и проектирования во взаимодействии человека с компьютером» (PDF) . Взаимодействие человека с компьютером . 7 : 91–139. DOI : 10,1207 / s15327051hci0701_3 .
- ^ а б Сукорефф, Р. Уильям; Чжао, Цзянь; Рен, Сянши (2011). «Энтропия быстрого направленного движения: индекс трудности Фиттса по сравнению с энтропией Шеннона». Взаимодействие человека с компьютером : 222–239.
- ^ а б Велфорд, А. Т. (1968). Основы мастерства . Метуэн.
- ^ Фиттс, Пол М .; Петерсон, младший (1964). «Информационная емкость дискретных двигательных реакций». Журнал экспериментальной психологии . 67 (2): 103–112. DOI : 10.1037 / h0045689 . PMID 14114905 .
- ^ Kopper, R .; Bowman, DA; Сильва, MG; МакМахан, РП (2010). «Модель человеческого моторного поведения для задач дистального наведения». Международный журнал человеко-компьютерных исследований . 68 (10): 603–615. DOI : 10.1016 / j.ijhcs.2010.05.001 .
- ^ Сапожник, Гарт; Цукитани, Такаюки; Китамура, Йошифуми; Бут, Келлог (декабрь 2012 г.). «Двухкомпонентные модели отражают влияние прироста на производительность прицела». Транзакции ACM по взаимодействию компьютера и человека . 19 (4): 1–34. DOI : 10.1145 / 2395131.2395135 .
- ^ Wobbrock, J .; Шинохара, К. (2011). Влияние размерности задачи, отклонения конечной точки, расчета пропускной способности и плана эксперимента на указывающие меры и модели . Труды конференции ACM по человеческому фактору в вычислительных системах . Ванкувер, Британская Колумбия. С. 1639–1648. CiteSeerX 10.1.1.409.2785 . DOI : 10.1145 / 1978942.1979181 . ISBN 9781450302289.
- ^ Маккензи, И. Скотт; Бакстон, Уильям А.С. (1992). Распространение закона Фиттса на двумерные задачи . Труды конференции ACM CHI 1992 по человеческому фактору в вычислительных системах . С. 219–226. DOI : 10.1145 / 142750.142794 . ISBN 978-0897915137.
- ^ а б Чжао, Х. (2002). «Закон Фитта: моделирование времени движения в HCI». Теории компьютерного взаимодействия с человеком . S2CID 17219815 .
- ^ Сукорефф, Р. Уильям; Маккензи, И. Скотт (2004). «На пути к стандарту оценки указывающих устройств, перспективы 27-летнего исследования закона Фиттса в области HCI» . Международный журнал человеко-компьютерных исследований . 61 (6): 751–789. DOI : 10.1016 / j.ijhcs.2004.09.001 .
- ^ Чжай, Шумин (2002). О достоверности пропускной способности как характеристики компьютерного ввода (pdf) (Технический отчет). Сан-Хосе, Калифорния: Исследовательский центр Альмадена. RJ 10253.
- ^ Ли, Бёнджу; Оуласвирта, Антти (2016). Частота ошибок моделирования во временном наведении . Труды конференции CHI 2016 г. по человеческому фактору в вычислительных системах . ЧИ '16. Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM. С. 1857–1868. DOI : 10.1145 / 2858036.2858143 . ISBN 9781450333627.
- ^ Хейл, К. (2007). «Визуализация закона Фиттса» . Particletree. Архивировано 8 декабря 2019 года . Проверено 8 декабря 2019 .
- ^ Дженсен, Х. (2006). «Даю тебе фитинги» . Разработчик Microsoft. Архивировано 8 декабря 2019 года . Проверено 8 декабря 2019 .
- ^ Boritz, J; Коуэн, WB (1991). «Закон Фиттса изучает направленное движение мыши». Производительность человека . 1 (6). S2CID 43676399 .
Внешние ссылки
- Закон Фиттса в проекте инфраструктуры образования при поддержке NSF
- Закон Фиттса: моделирование времени движения в HCI
- Библиография исследования права Фиттса, составленная И. Скоттом Маккензи
- Программное обеспечение Fitts 'Law - бесплатно, автор И. Скотт Маккензи
- Интерактивная визуализация закона Фиттса с помощью JavaScript и D3 Саймона Валлнера