Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Адам қозғалысының болжамды моделі
Predictive model of human movement
Фиттс заңы (көбінесе Фиттс заңы деп аталады) – адам-компьютерлік өзара әрекеттесу және эргономика салаларында негізгі қолданысқа ие адам қозғалысының болжамды моделі. Бұл заңға сәйкес, нысанаға жылдам қозғалуға кеткен уақыт нысанаға дейінгі қашықтық пен нысананың ені арасындағы қатынасқа тәуелді болады. Фиттс заңы қолмен немесе саусақпен нысананы физикалық түрде ұстау, немесе компьютер мониторында көрсету құрылғысын пайдаланып нысананы көрсету сияқты көрсету әрекеттерін модельдеу үшін қолданылады. Оны алғаш рет Пол Фиттс жасаған. Фиттс заңының әртүрлі жағдайларда қолданылуы дәлелденген: әртүрлі дене мүшелерімен (қолдар, аяқтар, төменгі ерін, басына орнатылған көздегіштер), манипуляторлармен (енгізу құрылғылары), физикалық орталарда (су астындағы ортаны қоса алғанда) және әртүрлі пайдаланушылар тобымен (жас, қарт, ерекше білім беру қажеттіліктері бар және психоактивтік заттар қолданған қатысушылар).
Fitts's law (often cited as Fitts' law) is a predictive model of human movement primarily used in human–computer interaction and ergonomics. The law predicts that the time required to rapidly move to a target area is a function of the ratio between the distance to the target and the width of the target. Fitts's law is used to model the act of pointing, either by physically touching an object with a hand or finger, or virtually, by pointing to an object on a computer monitor using a pointing device. It was initially developed by Paul Fitts. Fitts's law has been shown to apply under a variety of conditions; with many different limbs (hands, feet, the lower lip, head mounted sights), manipulanda (input devices), physical environments (including underwater), and user populations (young, old, special educational needs, and drugged participants).
Қозғалыс
Фиттс заңына сәйкес бір тапсырманы орындау барысында қозғалысты екі фазаға бөлуге болады: жылдам саккадалық көз қозғалысы кезінде пайдаланушы көру қабілетін жоятады. Фиттс заңы тапсырмасы кезінде пайдаланушы нысананы саналы түрде анықтап, оны көре алады, сондықтан осы екі түрлі өзара әрекеттесуді салыстыру мүмкін емес.
A movement during a single Fitts's law task can be split into two phases: During fast saccadic eye movements the user is blind. During a Fitts's law task the user consciously acquires its target and can actually see it, making these two types of interaction not comparable.
Велфорд моделі: болжау қабілетімен іске асырылатын инновациялар
Бастапқы модель ұсынылғаннан кейін көп ұзамай, нысананың қашықтығы мен енінің қозғалыс уақытына жеке-жеке әсер ететіні туралы түсінік негізінде 2 факторлы нұсқасы ұсынылды. 1968 жылы ұсынылған Велфорд моделі нысана қашықтығы мен енінің әсерін жеке шарттарға бөліп, болжамдық күшін арттырды:
Not long after the original model was proposed, a 2 factor variation was proposed under the intuition that target distance and width have separate effects on movement time. Welford's model, proposed in 1968, separated the influence of target distance and width into separate terms, and provided improved predictive power:
Формула k = 1 болғанда Шеннон пішініне дейін тоғысып қалады. Сондықтан бұл модельді Fitts заңының Шеннон пішінімен F-тестісі арқылы тікелей салыстыруға болады. Бұл салыстыру Велфорд моделінің Шеннон пішіні қозғалыс уақытын жақсы болжайтынын ғана емес, басқару дисплейінің күшейткіші (мысалы, қол және курсор қозғалысы арасындағы қатынас) өзгерген кезде де тұрақтырақ екенін көрсетеді. Осылайша, Шеннон моделі біршама күрделірек және түсінуге қиын болғанымен, виртуалды нысанаға бағыттау міндеттері үшін эмпирикалық тұрғыдан ең жақсы модель болып табылады.
The formula reduces to the Shannon form when k = 1. Therefore, this model can be directly compared against the Shannon form of Fitts's law using the F test of nested models. This comparison reveals that not only does the Shannon form of Welford's model better predict movement times, but it is also more robust when control display gain (the ratio between e. g. hand movement and cursor movement) is varied. Consequently, although the Shannon model is slightly more complex and less intuitive, it is empirically the best model to use for virtual pointing tasks.
Жүруді сипаттау
a және b параметрлері кең ауқымды тапсырма геометриясында қозғалыс уақытын анықтауға арналғандықтан, олар берілген интерфейс үшін өнімділік өлшемі ретінде қолданылуы мүмкін. Мұнда пайдаланушылар арасындағы және интерфейстер арасындағы айырмашылықты бөліп қарау қажет. a параметрі әдетте оң және нөлге жақын болады, ал кейде, Фиттстің бастапқы тәжірибесіндегідей, орташа өнімділікті сипаттағанда ескерілмейді. Өнімділікті сипаттаудағы тағы бір мәселе – сәтті орындалу деңгейін ескеру: белсенді пайдаланушы нысананы қате жіберген тәжірибелік сынақтардың құнына қозғалыс уақытын қысқарта алады. Егер мұндай жағдайлар модельге енгізілмесе, орташа қозғалыс уақыты жасанды түрде төмендеуі мүмкін.
Since the a and b parameters should capture movement times over a potentially wide range of task geometries, they can serve as a performance metric for a given interface. In doing so, it is necessary to separate variation between users from variation between interfaces. The a parameter is typically positive and close to zero, and sometimes ignored in characterizing average performance, as in Fitts' original experiment. An additional issue in characterizing performance is incorporating success rate: an aggressive user can achieve shorter movement times at the cost of experimental trials in which the target is missed. If the latter are not incorporated into the model, then average movement times can be artificially decreased.
Уақытша мақсаттар
Фитт заңы кеңістікте анықталған нысаналармен ғана айналысады. Дегенмен, нысананы уақыт осінде ғана анықтауға болады, мұндай нысана уақытша нысана деп аталады. Миырап тұратын нысана немесе таңдау аймағына қарай жылжып келетін нысана – уақытша нысаналардың мысалдары. Кеңістікке ұқсас, уақытша нысаналар үшін нысанаға дейінгі қашықтық (яғни, уақытша қашықтық Dt) және нысананың ені (яғни, уақытша ені Wt) анықталуы мүмкін. Уақытша қашықтық – адамның нысана пайда болуын күтуге тиіс уақыт мөлшері. Уақытша ені – нысана пайда болған сәттен жоғалып кеткенге дейінгі қысқа мерзім. Мысалы, миырап тұратын нысана үшін Dt миырау периоды ретінде, ал Wt миыраудың ұзақтығы ретінде қарастырылуы мүмкін. Кеңістіктегі нысаналар сияқты, Dt үлкен болғанда немесе Wt кішкентай болғанда нысананы таңдау қиындай түседі. Уақытша нысананы таңдау процесі уақытша бағыттау деп аталады. Уақытша бағыттау моделі алғаш рет адам-компьютерлік өзара әрекеттесу саласында 2016 жылы ұсынылды. Модель қателік деңгейін, уақытша бағыттаудағы адам өнімділігін, уақытша қиындық индексінің (IDt) функциясы ретінде болжайды.
Fitts's law deals only with targets defined in space. However, a target can be defined purely on the time axis, which is called a temporal target. A blinking target or a target moving toward a selection area are examples of temporal targets. Similar to space, the distance to the target (i. e., temporal distance Dt) and the width of the target (i. e., temporal width Wt) can be defined for temporal targets as well. The temporal distance is the amount of time a person must wait for a target to appear. The temporal width is a short duration from the moment the target appears until it disappears. For example, for a blinking target, Dt can be thought of as the period of blinking and Wt as the duration of the blinking. As with targets in space, the larger the Dt or the smaller the Wt, the more difficult it becomes to select the target. The task of selecting the temporal target is called temporal pointing. The model for temporal pointing was first presented to the human–computer interaction field in 2016. The model predicts the error rate, the human performance in temporal pointing, as a function of temporal index of difficulty (IDt):
Пайдаланушы интерфейсінің жобалауына әсері
Фиттс заңының салдарынан ГИЖ (графикалық интерфейс) жобалау бойынша бірнеше нұсқаулықтар туындайды. Фиттс заңының қарапайым түрінде, пайдаланушының басуға тиіс нысана мүмкіндігінше үлкен болуы керек делінеді. Бұл W параметрінен шығарылған. Нақтырақ айтқанда, батырманың тиімді көлемі барынша үлкен болуы керек, яғни оның пішіні пайдаланушының нысанаға қарай қозғалу бағытына сәйкес оңтайландырылуы тиіс. Сондай-ақ, макеттерде бір-бірімен жиі қолданылатын функциялар жинақталуы керек. Осылайша D параметрін оңтайландыру арқасында жылдамдық уақыты қысқарады. Макет элементтерін экранның төрт жиегіне орналастыру бір өлшемде шексіз үлкен нысаналарға мүмкіндік береді, демек, идеалды жағдайлар туады. Курсор әрқашан жиектің өзінде тоқтағандықтан, пайдаланушы тышқанды барынша жылдам қозғалса да нысанаға тие алады. Нысаналық аймақ қозғалыс осі бойымен тиімді түрде шексіз ұзын. Сондықтан бұл нұсқаулық «Шексіз жиектің ережесі» деп аталады. Бұл ереженің қолданылуын, мысалы, MacOS-та көруге болады, ол мәзір жолағын әрқашан экранның сол жақ жоғарғы жиегіне, ағымдағы бағдарлама терезесінің жиегінің орнына орналастырады. Бұл эффект экранның төрт бұрышында күшейе түседі. Осы нүктелерде екі жиек қақтығысып, теориялық тұрғыдан шексіз үлкен түйме құрайды. Microsoft Windows (Windows 11-ге дейін) өзінің «Бастау» батырмасын төменгі сол жақ бұрышқа, ал Microsoft Office 2007 өзінің «Office» мәзірі үшін жоғарғы сол жақ бұрышқа орналастырады. Бұл төрт орын кейде «сиқырлы бұрыштар» деп аталады. MacOS бағдарлама терезесінің жоғарғы сол жағына «жабу» батырмасын орналастырады, ал мәзір жолағы сиқырлы бұрышты тағы бір батырмамен толтырады. D параметрі үшін жылдамдық уақытын қысқартатын, тұрақты төмен ашылатын мәзірлердің орнына пайда болатын мәзірлер UI-дың тиімділігін арттырады. Пайдаланушы тышқанның ағымдағы орнынан әрекеттесуді жалғастыра алады және басқа алдын ала белгіленген аймаққа жылжудың қажеті жоқ. Көптеген операциялық жүйелер оң жақ батырманы басып контекстік мәзірді көрсету кезінде осы мүмкіндікті пайдаланады. Мәзір пайдаланушы басып тұрған пикселден басталатындықтан, бұл пиксел «сиқырлы» немесе «басты пиксел» деп аталады. Бұл радиалды мәзірлермен салыстырылады. Радиалды мәзірде барлық элементтер басты пикселден бірдей қашықтықта орналасқан. Зерттеулер көрсеткендей, нақты іске асыруда пайдаланушының тышқанды қозғалу бағыты да ескерілуі керек. Оң қолды пайдаланушылар үшін сол жақ мәзірді таңдау оң жақтан әлдеқайда қиын болды. Жоғарыдан төменге және керісінше функцияларға өтуде ешқандай айырмашылықтар анықталған жоқ.
Multiple design guidelines for GUIs can be derived from the implications of Fitts's law. In its basic form, Fitts's law says that targets a user has to hit should be as big as possible. This is derived from the W parameter. More specifically, the effective size of the button should be as big as possible, meaning that its form has to be optimized for the direction of the user's movement onto the target. Layouts should also cluster functions that are commonly used with each other. Optimizing for the D parameter in this way allows for smaller travel times. Placing layout elements on the four edges of the screen allows for infinitely large targets in one dimension and therefore presents ideal scenarios. Since the pointer will always stop at the edge, the user can move the mouse with the greatest possible speed and still hit the target. The target area is effectively infinitely long along the movement axis. Therefore, this guideline is called “Rule of the infinite edges”. The use of this rule can be seen for example in MacOS, which always places the menu bar on the top left edge of the screen instead of the current program's windowframe. This effect can be exaggerated at the four corners of a screen. At these points two edges collide and form a theoretically infinitely big button. Microsoft Windows (prior to Windows 11) places its "Start" button in the lower left corner and Microsoft Office 2007 uses the upper left corner for its "Office" menu. These four spots are sometimes called "magic corners". MacOS places the close button on the upper left side of the program window and the menu bar fills out the magic corner with another button. A UI that allows for pop up menus rather than fixed drop down menus reduces travel times for the D parameter. The user can continue interaction right from the current mouse position and doesn't have to move to a different preset area. Many operating systems use this when displaying right click context menus. As the menu starts right on the pixel which the user clicked, this pixel is referred to as the "magic" or "prime pixel". compared radial menu designs. In a radial menu all items have the same distance from the prime pixel. The research suggests that in practical implementations the direction in which a user has to move their mouse has also to be accounted for. For right handed users, selecting the left most menu item was significantly more difficult than the right most one. No differences were found for transitions from upper to lower functions and vice versa.