1. 背景

  1. 汽车上的刹车踏板和油门踏板相距很近,且刹车踏板要比油门踏板大很多

    1. 经验告诉我们,可达到以最快的速度准确制动的目的
    2. 但是,依据的原理是什么呢?
  2. 设计学科通常借助模型生成新的想法并对其测试
    1. 如建筑学领域,有重量分布模型、空气环流模型、流体力学模型和光学模型等
  3. 交互设计领域
    1. 计算用户完成任务的时间:KLM
    2. 描述交互过程中系统状态的变化:状态转移网
    3. 探讨任务的执行方法等:GOMS

2. 预测模型

  1. 能够预测用户的执行情况,但不需要对用户做实际测试
  2. 特别适合于无法进行用户测试的情形
    1. 举例:为改进对员工使用计算机的支持,设计了许多可行方案。如何判断那一种方法更有效?
  3. 不同模型关注用户执行的不同方面
    1. GOMS:击键层次模型KLM
    2. Fitts定律

2.1. GOMS模型

  1. 最著名的预测模型

    1. 1983年由Card, Morgan和Newell提出
    2. 基于人类处理机模型
    3. 泛指整个GOMS模型体系
  2. 是关于人类如何执行认知—动作型任务以及如何与系统交互的理论模型
    1. 采用“分而治之”的思想,将一个任务进行多层次的细化
    2. 把每个操作的时间相加就可以得到一项任务的时间:操作指用户的目光从屏幕的一处移到另一处、识别出某个图标、手移到鼠标上

2.1.1. GOMS全称

  1. Goal-目标:用户要达到什么目的
  2. Operator-操作
    1. 任务执行的底层行为,不能分解:为达到目标而使用的认知过程和物理行为
    2. 如点击鼠标
  3. Method-方法
    1. 如何完成目标的过程,即对应目标的子目标序列和所需操作
    2. 如移动鼠标,输入关键字,点击Go按
  4. Selection-选择规则
    1. 确定当有多种方法时选择和方法
    2. GOMS认为方法的选择不是随机的

2.1.2. 举例

  1. 使用GOMS模型描述在Word中删除文本的过程

    1. 目标:删除Word中的文本
    2. 方法1:使用菜单删除文本
      1. 步骤1:思考,需要选定待删除的文本
      2. 步骤2:思考,应使用“剪裁”命令
      3. 步骤3:思考,“剪裁”命令在“编辑”菜单中
      4. 步骤4:选定待删除文本,执行“剪裁”命令
      5. 步骤5:达到目标,返回

2.1.3. GOMS方法步骤

  1. 选出最高层的用户目标
  2. 写出具体的完成目标的方法:即激活子目标
  3. 写出子目标的方法:递归过程,一直分解到最底层操作时停止
  4. 子目标的关系
    1. 顺序关系
    2. 选择关系:以select:引导

2.1.4. GOMS模型分析

  1. 优点

    1. 能够容易地对不同的界面或系统进行比较分析
    2. 美国电话公司NYNEX:利用GOMS分析一套即将被采用的新的计算机系统的应用效果不理想,放弃了使用新系统,为公司节约了数百万的资金。
  2. 局限性
    1. 假设用户完全按一种正确的方式进行人机交互,没有清楚地描述错误处理的过程
    2. 只针对那些不犯任何错误的专家用户
    3. 任务之间的关系描述过于简单
    4. 忽略了用户间的个体差异

2.2. 击键层次模型

  1. Card等1983
  2. 对用户执行情况进行量化预测:仅涉及任务性能的一个方面:时间
  3. 用途
    1. 预测无错误情况下专家用户在下列输入前提下完成任务的时间
    2. 便于比较不同系统
    3. 确定何种方案能最有效地支持特定任务

2.2.1. 使用

  1. 执行时间预测方法

    1. 列出操作次序,累加每一项操作的预计时间
    2. Texecute=Tk+TP+Th+Td+Tm+TrT_{execute}=T_{k}+T_{P}+T_{h}+Td+Tm+TrTexecute​=Tk​+TP​+Th​+Td+Tm+Tr
  2. 举例
    1. DOS环境下执行“ipconfig”命令

      1. MK[i] K[p] K[c] K[o] K[n] K[f] K[i] K[g] K[回车]
      2. 简略表达版本:M9K[ipconfig回车]
      3. Texecute=1.35+9×0.28=3.87sT_{execute}=1.35 + 9 × 0.28 = 3.87sTexecute​=1.35+9×0.28=3.87s
    2. 菜单选择
      1. H[鼠标]MP[网络连接图标]K[右键]P[修复]K[左键]
      2. Texecute=0.40+1.35+2P+2K=4.35sT_{execute}=0.40+1.35+2P+2K=4.35sTexecute​=0.40+1.35+2P+2K=4.35s

2.2.2. 编码方法

2.2.3. 放置M操作符的启发规则

  1. 问题:如何确定是否需要在具体操作之前引入一个思维过程呢?
  2. 答案:

  1. 在每一步需要访问长时记忆区的操作前放置一个M
  2. 在所有K和P之前放置M:K -> MK; P -> MP
  3. 删除键入单词或字符串之间的M:MKMKMK -> MKKK
  4. 删除复合操作之间的M (如, 选中P和点击P1):MPMP1 -> MPP1

2.3. KLM分析

  1. 建模可以给出执行标准任务的时间
  2. 但没有考虑下面的问题
    1. 错误
    2. 学习性
    3. 功能性
    4. 回忆
    5. 专注程度
    6. 疲劳
    7. 可接受性

2.4. Fitts定律

  1. 用户访问屏幕组件的时间对于系统的使用效率是至关重要的

    1. 哪些特性会影响访问效率呢?
    2. Fitts,1954
  2. 能够预测使用某种定位设备指向某个目标的时间
  3. 人机交互中,根据目标大小及至目标的距离,计算指向该目标的时间:可指导设计人员设计按钮的位置、大小和密集程度
  4. 对图形用户界面设计有明显的意义
  5. “最健壮并被广泛采用的人类运动模型之一”

2.4.1. “轮流轻拍”实验

  1. 记录拍中和失误的情况
  2. 指令
    1. 尽可能准确而不是快速的轮流轻拍两个薄板
    2. 以实验数据为依据,得到困难指数如下ID = log2(2A /W )

2.4.2. 概述

  1. Fitts定律描述了人类运动系统的信息量
  2. 信息论中的Shannon定理
    1. C = B log2(S/N+1)
    2. C是有效信息量(比特),B是通道带宽,S是信号能量,N是噪声
  3. Fitts定律:S映射为运动距离或振幅(A),N映射为目标的宽度(W)

2.4.3. 三个部分

  1. 困难指数ID (Index of Difficulty) = log2(2A/W) (bits)

    1. 对任务困难程度的量化
    2. 与宽度和距离有关
  2. 运动时间MT (Movement Time) = a + b*ID (secs):在ID基础上将完成任务的时间量化
  3. 性能指数IP (Index of Performance) = ID/MT (bits/sec)
    1. 基于MT和ID的关系
    2. 也称吞吐量
  4. MacKenzie改写为
    1. ID = log2(2A /W )
    2. ID = log2(A /W +1)
    3. 更好地符合观察数据
    4. 精确地模拟了支撑Fitts定律的信息论:C = B log2(S/N+1)
    5. 计算出的任务困难指数总是整数
  5. 平均时间MT
    1. MT = a+b log2(A /W +1)
    2. 常数a和b来自实验数据的线性回归

2.4.4. 说明

  1. 如果MT的计算单位是秒,则a的测量单位是秒,b的测量单位是秒/比特(ID的测量单位是比特)
  2. 系数a(截距)和b(斜率)由经验数据确定,且与设备相关
  3. 对于一般性计算,可使用a=50,b=150(单位是毫秒)
  4. A和W在距离测量单位上必须一致,但是不需要说明使用的具体单位

2.4.5. Fitts’ Law

2.4.6. Fitts定律建议

  1. 大目标、小距离具有优势

    1. 对选择任务而言,其移动时间随到目标距离的增加而增加,随目标的大小减小而增加
  2. 屏幕元素应该尽可能多的占据屏幕空间
  3. 最好的像素是光标所处的像素
  4. 屏幕元素应尽可能利用屏幕边缘的优势
  5. 大菜单,如饼型菜单,比其他类型的菜单使用简单:ID = log2(A /W +1)

2.4.7. Fitts定律应用

  1. 首先被Card等人应用在HCI领域

    1. 鼠标的定位时间和错误率都优于其他设备
    2. 鼠标速率接近最快速率
    3. 使用鼠标完成运动任务比使用其他设备更加协调,这在交互设计中非常重要
  2. 策略一:缩短当前位置到目标区域的距离,如右键菜单技术
  3. 策略二:增大目标大小以缩短定位时间:Windows操作系统和Macintosh操作系统中的应用程序菜单区域位置的设计

2.4.8. 应用实例

  1. Mac OS和Windows XP的比较(苹果专利)
  2. Mac OS的菜单是沿着屏幕边缘排列的
  3. Windows OS的菜单位于标题栏下面

2.4.9. Jeff Raskin

  1. 用户往往在距离屏幕边缘50毫米处停下来:50毫米作为Mac OS的菜单宽度
  2. 对于Mac OS:ID = 50 + 150 log2(80/50+1) = 256微妙
  3. 对于Windows OS:ID = 50 + 150 log2(80/5+1) = 663微妙

2.4.10. Mac OS “dock”

  1. 工具栏组件大小可以动态改变
  2. 为用户提供了一个放大的目标区域
  3. 可显示更多图标
  4. 新版Mac操作系统中都实现了扩展工具栏
  5. 思考:该工具栏存在何种优缺点?

2.4.11. Fitts定律测验一

  1. 微软工具栏允许用户在图标下方显示图标标签
  2. 列举一条原因,解释为什么显示标签后工具条的访问速度更快?
  3. 假设用户明确每个图标的用途
  4. 参考答案
    1. 加大了图标面积。根据Fitts定律,在其他条件不变的情况下,目标越大,访问越快
    2. 改变了工具栏图标过于拥挤的情况

2.4.12. Fitts定律测验二

  1. 图形应用工具中的调色板如左图

    1. 每个图标的大小为16X16像素
    2. 以2列X8行排列在屏幕左侧
  2. 问题:不改变图标大小,且保持图标阵列位于屏幕左侧,采取何种方式可减少访问每个图标所需的时间?

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