Из Википедии, бесплатной энциклопедии
  (Перенаправлено с машинописного ввода )
Перейти к навигации Перейти к поиску
Эта статья о вводе текста. Для классификации данных по типам в программировании см. Система типов . Для значений, связанных с Китаем, см. Тайпин .
Человек, печатающий на клавиатуре ноутбука
Видео набора текста на клавиатуре ноутбука

Набор текста - это процесс написания или ввода текста путем нажатия клавиш на пишущей машинке , клавиатуре компьютера , сотовом телефоне или калькуляторе . Его можно отличить от других средств ввода текста, таких как распознавание рукописного ввода и речи . Текст может быть в виде букв, цифр и других символов. Первая в мире машинистка была Лилиан Шолес из штата Висконсина , [1] [2] дочь Кристофера Sholes , который изобрел первую практическую пишущую машинку. [1]

Функции пользовательского интерфейса, такие как проверка орфографии и автозаполнение, служат для облегчения и ускорения набора текста, а также для предотвращения или исправления ошибок, которые может сделать машинистка.

Техника [ править ]

Сенсорный ввод [ редактировать ]

Зоны набора текста на QWERTY- клавиатуре для каждого пальца, взятого с KTouch (клавиши домашнего ряда обведены кружком)
Основная статья: слепой ввод

Основная техника контрастирует с типизацией «охота и клевание», при которой машинистка постоянно следит за исходной копией. Сенсорный набор текста также включает использование метода домашнего ряда , когда машинистки кладут запястье вниз, а не поднимают его и набирают (что может вызвать синдром запястного канала ). Чтобы избежать этого, машинистки должны сидеть прямо, слегка наклонившись вперед от талии, поставить ступни на пол перед собой, поставив одну ступню немного впереди другой, и держать локти близко к бокам, а предплечья слегка наклонены. вверх к клавиатуре; пальцы должны быть слегка изогнуты и упираться в домашний ряд.

Многие машинисты сенсорным вводом также используют сочетания клавиш при наборе текста на компьютере. Это позволяет им редактировать свой документ, не убирая руки с клавиатуры, чтобы использовать мышь. Пример сочетания клавиш: нажатие Ctrlклавиши плюс Sклавиша для сохранения документа по мере его ввода или Ctrlклавиша плюс Zклавиша для отмены ошибки. Другие сочетания клавиш - это Ctrlклавиша плюс клавиша Cдля копирования, Ctrlклавиша и Vклавиша для вставки, а также Ctrlклавиша и Xклавиша для вырезания. Многие опытные машинистки могут почувствовать или уловить, когда они сделали ошибку, и могут нажать ← Backspaceклавишу и внести исправление без увеличения времени между нажатиями клавиш.

Охота и клевание [ править ]

Hunt and peck ( набор текста двумя пальцами ) - это распространенная форма набора текста, при котором машинист нажимает каждую клавишу индивидуально. Вместо того, чтобы полагаться на запомненное положение клавиш, машинистка должна найти каждую клавишу на глаз. Использование этого метода также может помешать машинистке увидеть, что было набрано, не отрываясь от клавиш. Хотя может быть достигнута хорошая точность, любые допущенные опечатки могут быть не сразу замечены, поскольку пользователь не смотрит на экран. Существует также недостаток, что из-за того, что используется меньше пальцев, те, которые используются, вынуждены перемещаться на гораздо большее расстояние.

Типографский класс Гражданского корпуса охраны природы, 1933 г.

Гибрид [ править ]

Есть много своеобразных стилей набора текста между стилем новичка «охота и клевание» и слепым набором текста. Например, многие машинистки, работающие по принципу "охота и клюют", запомнили раскладку клавиатуры и могут печатать, не сводя глаз с экрана. Некоторые используют только два пальца, а другие - 3–6 пальцев. Некоторые используют пальцы очень последовательно, при этом один и тот же палец используется для ввода одного и того же символа каждый раз, в то время как другие меняют способ использования пальцев.

Одно исследование, в котором изучались 30 предметов, различающихся по стилю и специальности, обнаружило минимальную разницу в скорости набора текста между машинистками слепым методом и машинистками-самоучками. [3]Согласно исследованию, «количество пальцев не определяет скорость набора текста ... Было обнаружено, что люди, использующие стратегии набора текста-самоучки, работают так же быстро, как обученные машинистки ... вместо количества пальцев есть другие факторы, которые предсказывают скорость набора ... быстрые машинисты ... держите руки фиксированными в одном положении, вместо того, чтобы перемещать их по клавиатуре, и более последовательно используйте один и тот же палец для набора определенной буквы ". Цитируя кандидата в докторантуру Анну Фейт: «Мы были удивлены, заметив, что люди, которые прошли курс набора текста, работали с такой же средней скоростью и точностью, что и те, которые сами учили печатать, и использовали в среднем только 6 пальцев».

Буферизация [ править ]

Некоторые люди комбинируют слепой ввод с поиском и клеванием , используя метод буферизации . В буферном методе машинистка смотрит на исходную копию, мысленно сохраняет одно или несколько предложений, затем смотрит на клавиатуру и печатает буфер предложений. Это устраняет частые движения головы вверх и вниз и используется в соревнованиях по машинописи, в которых машинистка плохо разбирается в слепой печати. [ требуется разъяснение ] Обычно не используется при повседневном контакте с клавиатурой, этот буферный метод используется только тогда, когда время имеет существенное значение. [ необходима цитата ]

Thumbing [ править ]

Поздняя двадцатый век тенденция в вводе, в основном используется с устройствами с небольшими клавиатурами (например, КПК и смартфонами), является листать или большой палец печатать. Это можно сделать, используя один или оба больших пальца. Подобно настольным клавиатурам и устройствам ввода, если пользователь злоупотребляет клавишами, которые требуют сильного нажатия и / или имеют небольшие и неэргономичные макеты, это может вызвать тендинит большого пальца или другую травму от повторяющегося напряжения . [ необходима цитата ]

Слов в минуту [ править ]

Дополнительная информация: слов в минуту

Words per minute (WPM) is a measure of typing speed, commonly used in recruitment. For the purposes of WPM measurement a word is standardized to five characters or keystrokes. Therefore, "brown" counts as one word, but "mozzarella" counts as two.

The benefits of a standardized measurement of input speed are that it enables comparison across language and hardware boundaries. The speed of an Afrikaans-speaking operator in Cape Town can be compared with a French-speaking operator in Paris.

Alphanumeric entry[edit]

In one study of average computer users, the average rate for transcription was 33 words per minute, and 19 words per minute for composition.[4] In the same study, when the group was divided into "fast", "moderate" and "slow" groups, the average speeds were 40 wpm, 35 wpm, and 23 wpm respectively. An average professional typist reaches 50 to 80 wpm, while some positions can require 80 to 95 wpm (usually the minimum required for dispatch positions and other typing jobs), and some advanced typists work at speeds above 120 wpm.[5][6] Two-finger typists, sometimes also referred to as "hunt and peck" typists, commonly reach sustained speeds of about 37 wpm for memorized text and 27 wpm when copying text, but in bursts may be able to reach speeds of 60 to 70 wpm.[7] From the 1920s through the 1970s, typing speed (along with shorthand speed) was an important secretarial qualification and typing contests were popular and often publicized by typewriter companies as promotional tools.

A less common measure of the speed of a typist, CPM is used to identify the number of characters typed per minute. This is a common measurement for typing programs, or typing tutors, as it can give a more accurate measure of a person's typing speed without having to type for a prolonged period of time. The common conversion factor between WPM and CPM is 5. It is also used occasionally for associating the speed of a reader with the amount they have read. CPM has also been applied to 20th century printers, but modern faster printers more commonly use PPM (pages per minute).

The fastest typing speed ever, 212 words per minute, was achieved by Stella Pajunas-Garnand from Chicago in 1946 in one minute on an IBM electric[8][9][10][11] using the QWERTY key layout.[12][13] As of 2005, writer Barbara Blackburn was the fastest English language typist in the world, according to The Guinness Book of World Records. Using the Dvorak keyboard layout, she had maintained 150 wpm for 50 minutes, and 170 wpm for shorter periods, with a peak speed of 212 wpm. Blackburn, who failed her QWERTY typing class in high school, first encountered the Dvorak layout in 1938, quickly learned to achieve very high speeds, and occasionally toured giving speed-typing demonstrations during her secretarial career. She appeared on Late Night with David Letterman on January 24, 1985, but felt that Letterman made a spectacle of her.[14]

The recent emergence of several competitive typing websites has allowed several fast typists on computer keyboards to emerge along with new records, though these are unverifiable for the most part. Two of the most notable online records that are considered genuine are 251.21 wpm on an English text on typingzone.com by Brazilian Guilherme Sandrini (equivalent to 301.45 wpm using the traditional definition for words per minute since this site defines a word as six characters rather than five)[15] and 256 wpm (a record caught on video) on TypeRacer by American Sean Wrona, the inaugural Ultimate Typing Championship winner, which was considered the highest ever legitimate score ever set on the site, until Wrona claimed it has been surpassed.[16] Both of these records are essentially sprint speeds on short text selections lasting much less than one minute and were achieved on the QWERTY keyboard. Wrona also maintained 174 wpm on a 50-minute test taken on hi-games.net, another online typing website to unofficially displace Blackburn as the fastest endurance typist, although disputes might still arise over differences in the difficulty of the texts as well as Wrona's use of a modern computer keyboard as opposed to the typewriter used by Blackburn.[17][18]Later, Michael DeRoche had broke Guilherme Sandrini's record at 265.78 wpm on July 2019 TypingZone master (about 318 wpm). Using a personalized interface, physicist Stephen Hawking, who suffered from amyotrophic lateral sclerosis, managed to type 15 wpm with a switch and adapted software created by Walt Woltosz. Due to a slowdown of his motor skills, his interface was upgraded with an infrared camera that detected "twitches in the cheek muscle under the eye."[19] His typing speed decreased to approximately one word per minute in the later part of his life.[20]

Numeric entry[edit]

The numeric entry, or 10-key, speed is a measure of one's ability to manipulate a numeric keypad. Generally, it is measured in Keystrokes per Hour or KPH.

Text-entry research[edit]

Error analysis[edit]

With the introduction of computers and word-processors, there has been a change in how text-entry is performed. In the past, using a typewriter, speed was measured with a stopwatch and errors were tallied by hand. With the current technology, document preparation is more about using word-processors as a composition aid, changing the meaning of error rate and how it is measured. Research performed by R. William Soukoreff and I. Scott MacKenzie, has led to a discovery of the application of a well-known algorithm. Through the use of this algorithm and accompanying analysis technique, two statistics were used, minimum string distance error rate (MSD error rate) and keystrokes per character (KSPC). The two advantages of this technique include:

  • Participants are allowed to enter text naturally, since they may commit errors and correct them.
  • The identification of errors and generation of error rate statistics is easy to automate.

Deconstructing the text input process[edit]

Through analysis of keystrokes, the keystrokes of the input stream were divided into four classes: Correct (C), Incorrect Fixed (IF), Fixes (F), and Incorrect Not Fixed (INF). These key stroke classification are broken down into the following

  • The two classes Correct and Incorrect Not Fixed comprise all of the characters in transcribed text.
  • Fixes (F) keystrokes are easy to identify, and include keystrokes such as backspace, delete, cursor movements, and modifier keys.
  • Incorrect Fixed (IF) keystrokes are found in the input stream, but not the transcribed text, and are not editing keys.

Using these classes, the Minimum String Distance Error Rate and the Key Strokes per Character statistics can both be calculated.

Minimum string distance error rate[edit]

The minimum string distance (MSD) is the number of "primitives" which is the number of insertions, deletions, or substitutions to transform one string into another. The following equation was found for the MSD Error Rate.

MSD Error Rate =

Key strokes per character (KSPC)[edit]

With the minimum string distance error, errors that are corrected do not appear in the transcribed text. The following example will show you why this is an important class of errors to consider:

Presented Text: the quick brown
Input Stream: the quix<-ck brown
Transcribed Text: the quick brown

in the above example, the incorrect character ('x') was deleted with a backspace ('<-'). Since these errors do not appear in the transcribed text, the MSD error rate is 0%. This is why there is the key strokes per character (KSPC) statistic.

KSPC =

The three shortcomings of the KSPC statistic are listed below:

  • High KSPC values can be related to either many errors which were corrected, or few errors which were not corrected; however, there is no way to distinguish the two.
  • KSPC depend on the text input method, and cannot be used to meaningfully compare two different input methods, such as Qwerty-keyboard and a multi-tap input.
  • There is no obvious way to combine KSPC and MSD into an overall error rate, even though they have an inverse relationship.

Further metrics[edit]

Using the classes described above, further metrics were defined by R. William Soukoreff and I.Scott MacKenzie:

Error correction efficiency refers to the ease with which the participant performed error correction.

  • Correction Efficiency = IF/F

Participant conscientiousness is the ratio of corrected errors to the total number of error, which helps distinguish perfectionists from apathetic participants.

  • Participant Conscientiousness = IF / (IF + INF)

If C represents the amount of useful information transferred, INF, IF, and F represent the proportion of bandwidth wasted.

  • Utilized Bandwidth = C / (C + INF + IF + F)
  • Wasted Bandwidth = (INF + IF + F)/ (C + INF + IF + F)

Total error rate[edit]

The classes described also provide an intuitive definition of total error rate:

  • Total Error Rate = ((INF + IF)/ (C + INF + IF)) * 100%
  • Not Corrected Error Rate = (INF/ (C + INF + IF)) * 100%
  • Corrected Error Rate = (IF/ (C + INF + IF)) * 100%

Since these three error rates are ratios, they are comparable between different devices, something that cannot be done with the KSPC statistic, which is device dependent.[21]

Tools for text entry research[edit]

Currently, two tools are publicly available for text entry researchers to record text entry performance metrics. The first is TEMA[22] that runs only on the Android (operating system). The second is WebTEM that runs on any device with a modern Web browser, and works with almost all text entry technique.[23]

Keystroke dynamics[edit]

Keystroke dynamics, or typing dynamics, is the obtaining of detailed timing information that describes exactly when each key was pressed and when it was released as a person is typing at a computer keyboard for biometric identification,[24] similar to speaker recognition.[25] Data needed to analyze keystroke dynamics is obtained by keystroke logging.

The behavioral biometric of Keystroke Dynamics uses the manner and rhythm in which an individual types characters on a keyboard or keypad.[26]

See also[edit]

War correspondent typing his dispatch in a wood outside Arnhem, 1944
  • Dvorak keyboard layout
  • Keyboard layout
  • Muscle memory
  • QWERTY
  • Stenotype
  • Touch typing
  • Copy typist
  • Audio typist
  • Data entry clerk
  • Speed typing contest

References[edit]

  1. ^ a b "World's First Typist". Wisconsin Historical Society. Retrieved 2010-09-11.
  2. ^ "Wisconsin History Facts". e-ReferenceDesk. Retrieved 2010-09-11.
  3. ^ "Ten fingers not needed for fast typing, study shows". phys.org.
  4. ^ Karat, C.M.; Halverson, C.; Horn, D.; Karat, J. (1999), "Patterns of entry and correction in large vocabulary continuous speech recognition systems", CHI 99 Conference Proceedings, pp. 568–575
  5. ^ Ayres, Robert U; Martinás, Katalin (2005), "120 wpm for very skilled typist", On the Reappraisal of Microeconomics: Economic Growth and Change in a Material World, Cheltenham, UK & Northampton, Massachusetts: Edward Elgar Publishing, p. 41, ISBN 1-84542-272-4, retrieved 22 November 2010
  6. ^ Ostrach, Teresia R. (1997), Typing Speed: How Fast is Average (PDF), archived from the original (PDF) on 2012-05-02
  7. ^ Brown, C. M. (1988). Human-computer interface design guidelines. Norwood, NJ: Ablex Publishing.
  8. ^ "History of Typewriters | Big Site of Amazing Facts ®". Bigsiteofamazingfacts.com. Retrieved 2012-06-13.
  9. ^ "World Records in Typing". Owled.com. 2006-09-02. Retrieved 2012-06-13.
  10. ^ "IBM Archives: Typing posture". 03.ibm.com. Retrieved 2012-06-13.
  11. ^ "Believe it or not ..." Deskstore.com. Retrieved 2012-06-13.
  12. ^ Lowell (2017-03-15). "QWERTY vs Dvorak: The two great keyboards the time were born".
  13. ^ RetroFootage. "Miss Stella Pajunas, World's Fast Typist, Types On An Ibm Electric Typewriterƒ". Pond5.com.
  14. ^ Ranger, Robert. "Barbara Blackburn, the World's Fastest Typist". Archived from the original on 2020-11-08. Retrieved 2008-05-08.
  15. ^ Jean-Didier Febvay & Jonathan Gutierrez. "international typing speed contest". Typing Zone. Retrieved 2019-01-17.
  16. ^ "256 wpm race - former all-time TypeRacer record". YouTube. Retrieved December 3, 2016.
  17. ^ "Typing - Replay of Sean Wrona's highscore of 174 wpm". hi-games.net. Retrieved 2012-06-13.
  18. ^ "Sean Wrona, official site".
  19. ^ "How Does Stephen Hawking Talk? (video)". Singularity Hub. 2010-05-03. Retrieved 2012-06-13.
  20. ^ "The man who saves Stephen Hawking's voice". newscientist.com.
  21. ^ "Soukoreff, R. W., & MacKenzie, I. S. (2003). Metrics for text entry research: An evaluation of MSD and KSPC, and a new unified error metric. Proceedings of the ACM Conference on Human Factors in Computing Systems - CHI 2003, pp. 113-120. New York: ACM".
  22. ^ Castellucci, Steven J.; MacKenzie, I. Scott (2011-01-01). "Gathering Text Entry Metrics on Android Devices". CHI '11 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems. CHI EA '11. New York, NY, USA: ACM: 1507–1512. doi:10.1145/1979742.1979799. ISBN 9781450302685. S2CID 2107842.
  23. ^ Arif, Ahmed Sabbir; Mazalek, Ali (2016-01-01). "WebTEM: A Web Application to Record Text Entry Metrics". Proceedings of the 2016 ACM on Interactive Surfaces and Spaces. ISS '16. New York, NY, USA: ACM: 415–420. doi:10.1145/2992154.2996791. ISBN 9781450342483. S2CID 16022337.
  24. ^ "User authentication through typing biometrics features" (PDF). pku.edu.cn.[dead link]
  25. ^ Robert Moskovitch , Clint Feher , Arik Messerman , Niklas Kirschnick , Tarik Mustafic , Ahmet Camtepe , Bernhard Löhlein , Ulrich Heister , Sebastian Möller , Lior Rokach , Yuval Elovici (2009). Identity theft, computers and behavioral biometrics (PDF). Proceedings of the IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics. pp. 155–160.CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  26. ^ "Continuous authentication by analysis of keyboard typing characteristics - IET Conference Publication". ieeexplore.ieee.org. doi:10.1049/cp:19950480.

External links[edit]

  • Media related to Typing at Wikimedia Commons