Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Behavior
Click here for the English version

Behavior

طريقة تقييم ومجموعة أدوات لتقييم تصميم لوحة المفاتيح على الهواتف الذكية

Published: October 5, 2020 doi: 10.3791/61796
Automatic Translation
1, 1, 1, 2, 3, 1
1Department of Psychology, School of Social Sciences, Tsinghua University, 2Department of Computer Science, Beijing Normal University, 3Haier Innovation Design Center, Haier Company

ERRATUM NOTICE

Summary

يدمج البروتوكول المقدم أساليب التقييم المختلفة ويوضح طريقة لتقييم تصميم لوحة المفاتيح على الهواتف الذكية. يتم اقتراح أزواج مطابقة بأحرف إنجليزية كمادة الإدخال، ويتم استخدام وقت الانتقال بين مفتاحين كمتغير تابع.

Abstract

لعبت مدخلات لوحة المفاتيح دورا أساسيا في التفاعل بين الإنسان والكمبيوتر مع قاعدة مستخدمين واسعة ، وكان تصميم لوحة المفاتيح دائما أحد الكائنات الأساسية للدراسات على الأجهزة الذكية. مع تطوير تكنولوجيا الشاشة، يمكن جمع بيانات ومؤشرات أكثر دقة بواسطة الهواتف الذكية لتقييم تصميم لوحة المفاتيح بشكل متعمق. وقد أدى توسيع شاشة الهاتف إلى تجربة إدخال غير مرضية وألم في الإصبع ، وخاصة بالنسبة للمدخلات بيد واحدة. وقد اجتذبت كفاءة الإدخال والراحة انتباه الباحثين والمصممين ، واقترحت لوحة المفاتيح المنحنية ذات الأزرار القابلة للتعديل بالحجم ، والتي تتوافق تقريبا مع البنية الفسيولوجية للابهام ، لتحسين الاستخدام بيد واحدة على الهواتف الذكية ذات الشاشة الكبيرة. غير أن آثاره الحقيقية لا تزال غامضة. لذلك، أظهر هذا البروتوكول طريقة عامة وملخصة لتقييم تأثير تصميم لوحة مفاتيح QWERTY المنحني على هاتف ذكي مقاس 5 بوصات من خلال برنامج ذاتي التطوير مع متغيرات مفصلة، بما في ذلك البيانات السلوكية الموضوعية، وردود الفعل الذاتية، وبيانات التنسيق لكل نقطة اتصال. هناك ما يكفي من المؤلفات الموجودة على تقييم لوحات المفاتيح الظاهرية؛ غير أن عددا قليلا منها فقط يلخص بصورة منهجية أساليب التقييم وعملياته ويتأمل فيها. لذلك، يملأ هذا البروتوكول الفجوة ويعرض عملية وطريقة التقييم المنهجي لتصميم لوحة المفاتيح مع الرموز المتاحة للتحليل والتصور. فهي لا تحتاج إلى معدات إضافية أو باهظة الثمن وسهلة التوصيل والتشغيل. بالإضافة إلى ذلك ، يساعد البروتوكول أيضا على الحصول على أسباب محتملة لمساوئ التصميم وينير التحسين من التصاميم. في الختام، هذا البروتوكول مع مصادر مفتوحة المصدر لا يمكن أن يكون مجرد تجربة في فئتها إثباتي لإلهام المبتدئ لبدء دراستهم ولكن أيضا يساهم في تحسين تجربة المستخدم وإيرادات شركات محرر طريقة الإدخال.

Introduction

إدخال لوحة المفاتيح هو الأسلوب السائد للتفاعل بين الإنسان والهاتف الذكي1،2، ومع اختراق الهواتف الذكية ، يحصل إدخال لوحة المفاتيح على مليارات المستخدمين. في عام 2019، بلغ معدل انتشار الهواتف الذكية العالمية 41.5٪3،في حين أن الولايات المتحدة، مع أعلى اختراق، قد وصلت إلى 79.1٪4. حتى الربع الأول من عام 2020 ، كان لدى لوحة مفاتيح Sogou المحمولة حوالي 480 مليون مستخدم نشط يوميا5. حتى 6 مايو 2020 ، تم تنزيل Google Gboard أكثر من مليار مرة6.

تزيد تجربة إدخال لوحة المفاتيح غير المرضية مع توسيع شاشة الهاتف. على الرغم من أن الشاشة الموسعة تهدف إلى تحسين تجربة المشاهدة ، إلا أنها غيرت خطورة الهواتف الذكية وحجمها ووزنها ، مما دفع المستخدمين إلى تغيير وضعية الاحتفاظ بشكل متكرر للوصول إلى المناطق النائية (على سبيل المثال ، الزر A و Q للمستخدمين الأيمنين) ، مما أدى إلى عدم كفاءة الإدخال. قد يتسبب امتداد العضلات في معاناة المستخدمين من اضطرابات العضلات والعظام وآلام اليد وأنواع مختلفة من الأمراض (على سبيل المثال ، متلازمة النفق الرسغي ، وهشاشة العظام الإبهامية ، والتهاب المفاصلالإبهامي 7،8،9،10). المستخدمين الذين يفضلون الاستخدام بيد واحدة هي في ظل ظروف أسوأ11،12.

لذلك ، أصبح تقييم وتحسين تصميم لوحة المفاتيح مواضيع ساخنة للبحوث النفسية والتقنية والرغامية. وقد تم اقتراح تصاميم ومفاهيم لوحة المفاتيح المتغيرة باستمرار من قبل شركات محرر طريقة الإدخال (IME) والباحثين لتحسين تجربة الإدخال والكفاءة ، بما في ذلك لوحات المفاتيح التي تم تغييرها وتغيير التصميم وإعادة ترتيب الأحرف: لوحة مفاتيح Microsoft WordFlow13، منطقة الزر الوظيفي في مجدالملوك 14، IJQWERTY15، وشبه QWERTY16.

تختلف طرق التقييم الحالية لتصميم لوحة المفاتيح من باحث إلى باحث باستثناء العديد من المؤشرات المقبولة للغاية ، ويقترح مؤشرات أكثر دقة. ومع ذلك، مع مجموعة متنوعة من المؤشرات، لا يوجد بروتوكول موجز ومنهجي المقدمة لإظهار عملية تقييم وتحليل تصميم لوحة المفاتيح. تم اعتماد قانون Fitts17 ونسختها الموسعة FFitts Law18، والتي وصفت التفاعل بين الإنسان والكمبيوتر ، على نطاق واسع لتقييم أداء لوحة المفاتيح19و20و21و22. وعلاوة على ذلك، تم اقتراح المجال الوظيفي من الإبهام لتحسين تصميم لوحة المفاتيح، ووصف منطقة حركة منحنية للإبهام لإكمال مريح مهمة الإدخال23. استنادا إلى هذه النظريات، والمؤشرات بما في ذلك كلمة في الدقيقة الواحدة، ومعدل الخطأ كلمة، وردود الفعل الذاتية (قابلية الاستخدام المتصورة، والأداء المتصور، والسرعة المتصورة، عبء العمل الذاتي، والمجهود المتصور والألم، ونية لاستخدام، الخ)، والتي اعتمدت بشكل كبير، واستخدمت جزئيا في الدراسات السابقة24،25،26،27،28،29 باستثناء أساليب النمذجة والمحاكاة. بالإضافة إلى ذلك ، تم استخدام القطع الناقص المجهز من نقاط اللمس على كل زر وإزاحته30،31 في السنوات الأخيرة للتحقيق في الأداء الدقيق لأحداث الإدخال. أيضا ، تم اعتماد استجابة الجلد الجلفانية ، ومعدل ضربات القلب ، والنشاط الكهربائي ، لفتة اليد ، وحركة الجسم32،33،34،35 لتقييم التعب العضلي بشكل مباشر أو غير مباشر ، والراحة ، ورضا المستخدمين. ومع ذلك، فإن هذه الأساليب المختلفة تفتقر إلى التفكير في مدى ملاءمة المؤشرات المستخدمة، وقد يتم الخلط بين الباحث المبتدئ لاختيار المؤشرات المناسبة لأبحاثه.

البحث حول تصميم لوحة المفاتيح هو أيضا من السهل أن تجرى وتشغيلها وتحليلها. مع ازدهار تكنولوجيا الشاشة ، يمكن جمع المزيد من البيانات السلوكية بسهولة لتقييم تصميم لوحة المفاتيح بعمق (على سبيل المثال ، وقت الانتقال بين مفتاحين وبيانات التنسيق لكل نقطة اتصال). واستنادا إلى البيانات المذكورة، يمكن للباحثين استكشاف تفاصيل تصميم لوحة المفاتيح بدقة وتحليل عيوبها ومزاياها. بالمقارنة مع غيرها من البحوث التفاعل بين الإنسان والكمبيوتر، والبحث في تصميم لوحة المفاتيح على الهواتف الذكية المحمولة لديها أيضا قيمة تطبيق عالية لقاعدة مستخدميها واسعة مع عدم وجود معدات باهظة الثمن، والمواد المعقدة، أو مساحة مختبر ضخمة اللازمة. الاستبيانات والمقاييس ، والسيناريو بيثون حول البحث مفتوحة المصدر وسهلة الوصول إليها.

الغرض من هذا البحث هو تلخيص الأساليب السابقة لإظهار بروتوكول منهجي ودقيق وعام لتقييم وتحليل تصميم لوحة المفاتيح على الهواتف الذكية. تهدف التجربة المثالية والنتائج إلى إظهار ما إذا كانت لوحة مفاتيح QWERTY المنحنية ذات الأزرار القابلة للتعديل بالحجم يمكن أن تحسن تجربة الإدخال للمدخلات بيد واحدة على هاتف ذكي مقاس 5 بوصة بالمقارنة مع لوحة مفاتيح QWERTY التقليدية ومشاركة طريقة التصور وسيناريو Python لتحليل البيانات.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

وقد أجريت الدراسة وفقا للمبدأ الأخلاقي ووافقت عليها لجنة الأخلاقيات في جامعة تسينغهوا. يوضح الشكل 1 عملية تقييم تصميم لوحة المفاتيح للهواتف الذكية.

Figure 1
الشكل 1: عملية عامة لإجراء تجربة لوحة المفاتيح وتقييم تصميم لوحة المفاتيح. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

1. إعداد

  1. تصميم التجربة
    1. تعريف مسألة البحث واقتراح الفرضية.
    2. تصميم التجربة وفقا للفرضية وتحديد المتغيرات المستقلة (على سبيل المثال، تخطيط لوحة المفاتيح، ووضعية الكتابة). استخدم التصميم داخل الموضوع من أجل تقليل العوامل المربكة والتباين الناجم عن الفرق بين المشاركين.
  2. المتغيرات التابعة
    1. استخدم البيانات الفعلية، بما في ذلك طول اليد، وطول إصبع الإدخال، ومحيط إصبع الإدخال، والتي تم قياسها بواسطة مقياس شريط، كما هو موضح في الشكل 2.
    2. استخدام البيانات الفسيولوجية، بما في ذلك استجابة الجلد الجلفاني (تقاس بالكاشف الفسيولوجي اللاسلكي المحمول)، ومعدل ضربات القلب (مقاسا بالكاشف الفسيولوجي اللاسلكي المحمول)، والنشاط الكهربي (مقاسا بالكهرباء السطحية)، إلخ.
    3. استخدام أداء الإدخال: كلمة في الدقيقة ومعدل خطأ الكلمة ووقت الانتقال بين مفتاحين.
      1. كلمة في الدقيقة يشير إلى سرعة الإدخال للمشاركين (أي عدد الكلمات المدخلة بشكل صحيح في الدقيقة).
      2. يشير معدل خطأ الكلمة إلى دقة الإدخال للمشاركين (أي عدد الكلمات المدخلة غير الصحيحة مقسومة على العدد الإجمالي للكلمات تحت شرط واحد). معدل الخطأ المصحح ومعدل الخطأ غير المصحح ومعدل الخطأ الكلي قد استخدمت أيضا في الدراسات السابقة36.
      3. يشير وقت الانتقال بين مفتاحين إلى وقت رد فعل المشاركين بين نقطتي اتصال لكلمة22 الصحيحة الإدخال (أي وقت بدء نقطة الاتصال الثانية مطروحا منها وقت خروج الحرف الأول).
    4. استخدم بيانات حركة الجسم مثل إيماءة اليد وحركة الجسم (الإصبع). ويمكن جمعها من قبل نظام التقاط الحركة35.
    5. استخدام البيانات الذاتية مثل قابلية الاستخدام المتصورة ، والنية في الاستخدام ، والدقة والسرعة المتصورة ، والمجهود المتصور والألم ، وعبء العمل الذاتي ، وما إلى ذلك. ويمكن الحصول على البيانات الذاتية من خلال المقاييس والاستبيانات الموجودة، والتي هي موثوقة للغاية، فضلا عن صالحة لتقييم أفضل ردود الفعل الذاتية للمشاركين حول تصميم لوحة المفاتيح.
      1. استخدم ناسا-TLX، وهو مقياس مكون من 21 نقطة يستخدم لقياس عبء العمل الذاتي من خلال الأبعاد العقلية والبدنية والوقت والأداء والجهد والإحباط. درجة عالية تشير إلى ارتفاع عبء العمل الذاتي26.
      2. استخدم مقياس قابلية استخدام النظام، وهو استبيان من 5 نقاط مع 10 عناصر، وسيتم حساب إجابات أحد المشاركين كنتيجة واحدة من 0 إلى 100. درجة عالية تشير إلى قابلية الاستخدام عالية ينظر24.
      3. استخدم مقياس Borg CR10، الذي يتراوح بين 0 و10 لقياس الألم والمجهود المتصورين. درجة عالية تشير إلى ارتفاع مستوى الألم والمجهودالمتصورة 25.
      4. استخدم مقياس القصد من الاستخدام: استبيان من 10 نقاط يستخدم لقياس احتمال استخدام المشاركين للتكنولوجيا أو المنتجات. درجة عالية تشير إلى احتمال عالية المستوى28.
      5. يتم قياس السرعة المتصورة والدقة المتصورة جميعا بمقاييس من 50 نقطة ، وتشير الدرجة العالية إلى أداء جيد متصور28.
    6. جمع البيانات الإحداثية لكل نقطة اتصال وتغييرها إلى القطع الناقص المجهز (95٪ CI) من نقاط الاتصال على كل زر30،31. اعتمد مساحة كل قطع ناقص مجهز والإزاحة من وسط القطع الناقص المجهز إلى المركز المستهدف لكل زر كمتغيرات تابعة.
      ملاحظة: يمكن جمع بيانات التنسيق بدقة من خلال التطبيق المطور ذاتيا على الهاتف الذكي. إذا كان من الصعب الحصول على البيانات تنسيق، والبيانات الموضوعية والذاتية كافية لتقييم تقريبا تصميم لوحة المفاتيح.

Figure 2
الشكل 2: قياس اليد. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

  1. المواد
    1. اختر الهاتف الذكي التجربة. خذ الوزن والدقة وحجم الشاشة في الاعتبار.
    2. تصميم وتطوير برنامج التجربة على الهواتف الذكية (خطوة اختيارية).
      ملاحظة: يمكن تسجيل وقت الانتقال بين مفتاحين تلقائيا بواسطة هذا البرنامج أو مستشعرات التقاط الحركة (أي مستشعر مقياس التسارع). قد يكون من الصعب جمعها يدويا (على سبيل المثال، ساعة أو ساعة توقيت).
    3. حدد مهمة الإدخال من الاقتراحات التالية استنادا إلى الفرضية وراجعها لتتناسب مع غرض البحث.
      1. بالنسبة لمهمة إدخال زوج الأحرف، قم بإقران 26 حرفا إنجليزيا عشوائيا إلى 676 زوجا وقسمها في المتوسط إلى عدة مجموعات استنادا إلى تصميم التجربة.
      2. بالنسبة لمهمة إدخال العبارة (الجملة)، استخدم عبارات متوسطة الطول وسهلة التذكر وممثلة للغة الهدف. إذا كانت اللغة المستهدفة هي الإنجليزية، استخراج 15-20 (أو على أساس الغرض البحثي) عبارات أو كلمات من 500 عبارات تعيين37.
  2. توظيف المشاركين
    1. استخدم برنامج G*Power لحساب حجم العينة.
    2. نشر استبيانات لتعيين المشاركين المحتملين.
    3. قم بتصفية المشاركين المحتملين ذوي الخصائص المطلوبة، مثل العمر والصحة والرؤية والتسلم والخبرة في الإدخال. ضمان أن تكون تجربة المشاركين في المدخلات متوازنة.

2. الإجراء

  1. اقرأ نموذج الموافقة المستنيرة للتجربة للمشاركين، بما في ذلك إجراء التجربة، والمهمة، وما إذا كانوا سيواجهون أي إصابات عقلية أو جسدية. إذا وافق المشاركون على المشاركة، فعليهم التوقيع على نموذج الموافقة المستنيرة. وإذا لم يكن الأمر كذلك، يمكنهم الانسحاب فورا. ووفقا لانموذج الموافقة المستنيرة، يمكن للمشاركين أيضا الانسحاب في أي مرحلة من مراحل التجربة.
  2. جمع البيانات المادية وكذلك الديموغرافية. استخدام شريط قياس لقياس يد كل مشارك واحد(الشكل 2)من أجل القضاء على تأثير الفرق حجم اليد وأيضا توفير بيانات قابلة للتكرار للبحوث في المستقبل. جمع البيانات الديموغرافية مثل العمر والجنس والخبرة الدقيقة في الإدخال والمهنة.
  3. تطهير جميع الأجهزة وتنظيف أجزاء الجسم من المشارك الذي سوف تلمس الأجهزة.
    1. اطلب من المشاركين غسل أيديهم وتنظيف شاشة الهواتف الذكية حتى تكون أجهزة استشعار الهواتف الذكية أكثر حساسية.
    2. اطلب من المشاركين ارتداء أجهزة الكشف الفسيولوجية اللاسلكية المحمولة أو نظام التقاط الحركة. اطلب من المشاركين ارتداء سوار المعصم اللاسلكي المحمول للكشف الفسيولوجي على اليد غير المهيمنة لتسجيل استجابة الجلد الجلفاني ومعدل ضربات القلب مع تجنب تداخل الضوضاء.
      1. ضع علامات سلبية لنظام التقاط الحركة على الأظافر ، والكتائب القريبة من الإصبع ، وفقرات عنق الرحم (C3-C5) ، والذراع ، لجمع حركة الجسم والإصبع الدقيقة. عصا أقطاب لاسلكية على الجلد من ذراعين واثنين من الساعدين للكشف عن النشاط الكهربائي (خطوة اختيارية).
    3. معايرة جميع الأجهزة المستخدمة في التجربة.
  4. جزء الممارسة
    1. السماح للمشاركين بإكمال مهمة التدريب. تستخدم مهمة التدريب لتحسين إلمام المشاركين بمهام الإدخال ولوحات المفاتيح لتقليل تأثير الممارسة أو عدم الألفة على نتيجة التجربة. وتتكون من 50 زوجا أو 20 كلمة تم اختيارها عشوائيا من بين 676 زوجا إنجليزيا تم تعيينها أو 500 عبارة. فقط عندما تصل دقة مدخلاتها إلى 80٪ أو أكثر في 150 ثانية يمكنهم الدخول في التجارب الرسمية. اعتمد البحث المثالي إدخال 50 زوجا كمهمة تدريبية.
  5. المهمة الرئيسية
    1. السماح للمشاركين بإكمال التجارب الرسمية في جميع الظروف التجريبية. وهي بحاجة إلى ضمان دقتها في أسرع وقت ممكن خلال وقت مهمة الإدخال. التجارب الرسمية هي مهام إدخال حقيقية سيتم تقييمها وتحليلها في البحث. يمثل كل زوج أو كلمة أو جملة تجربة، وتنتج التصاميم التجريبية المختلفة ظروفا تجريبية مختلفة.
    2. اطلب من المشاركين إكمال مهمة الإدخال بترتيب عشوائي أو ترتيب متوازن. طرق تقسيم مواد الإدخال هي على النحو التالي. أولا، يمكن تقسيم 676 زوجا عشوائيا إلى كل حالة تجريبية (أي أن المشاركين دخلوا جميع الأزواج عند إكمال جميع الشروط التجريبية). ثانيا، في ظل كل حالة تجريبية، يمكن تقسيم 676 زوجا إلى عدة كتل عشوائيا، ويحتاج المشاركون إلى إكمال هذه الكتل عشوائيا. ثالثا، يحتاج المشاركون، لإدخال الكلمات، إلى إكمال حوالي 20 تجربة تحت كل شرط. رابعا، بالنسبة لإدخال الجمل، يحتاج المشاركون إلى إكمال حوالي 10-15 تجربة تحت كل حالة. يجب على الباحثين ضمان عدم وجود فرق كبير بين عدد الأحرف وعدد الكلمات التي أدخلها المشارك تحت كل شرط. اعتمد البحث المثالي الطريقة الأولى وكان أربعة شروط تجريبية.
    3. بعد كل حالة، اطلب من المشاركين إكمال جميع الاستبيانات (جداول تقييم تجربتهم الذاتية) عشوائيا ومنحهم دقيقة واحدة أو أكثر للراحة.
  6. في نهاية التجربة، دع كل مشارك ينهي الاستبيان الشامل (Q و A) للحصول على تعليقات ذاتية.
  7. التعبير عن التقدير للمشاركين الذين لهم مكافآت مالية أو مادية.

3. تحليل البيانات

  1. اختبار الفرضية من خلال اختبارات بارامترية أو غير بارامترية مناسبة
    1. تحليل البيانات المادية والفسيولوجية وحركة الجسم لاختبار ما إذا كان الفرق بين المشاركين سيؤثر بشكل كبير على النتائج وتجربة الإدخال غير المعبرة للمستخدمين (خطوة اختيارية).
    2. تحليل أداء الإدخال للمشاركين لاختبار كفاءة الإدخال على لوحة المفاتيح.
    3. تحليل البيانات الذاتية لاختبار قابلية الاستخدام المتصورة وردود الفعل الذاتية للوحة المفاتيح.
    4. معرفة ما إذا كان تأثير الممارسة وتأثير التعب تؤثر بشكل كبير على النتيجة. لكل حالة، تنقسم التجارب إلى قسمين وفقا للطازم الزمني (أي الجزء الأول من النصف والنصف الثاني). على وجه التحديد، تحت كل شرط، ودراسة الفرق في أداء الإدخال بين الجزء النصف الأول والجزء الثاني من النصف لاختبار ما إذا كان تأثير الممارسة أو تأثير التعب موجودة.
    5. تحليل منطقة القطع الناقص المجهزة من نقاط الاتصال على كل زر، فضلا عن الإزاحة من مركزه إلى المركز المستهدف من كل زر (خطوة اختيارية).
      1. جمع كل نقاط الاتصال من كل زر مع البرنامج، وأنها تتفق تقريبا مع توزيع الغاوسية ثنائية المتغيرات. يتم اشتقاق فاصل الثقة بنسبة 95٪ لكل زر في كل من الاتجاهين س و ص من خلال البيانات الإحداثية لكل نقطة اتصال في البكسل ، ويتم تركيب علامات الحذف الثقة بنسبة 95٪ على مخطط تفصيلي 1:1 للزر لكل لوحة مفاتيح من خلال برامج Python النصية على تنسيق البكسل (انظر ملف الترميز 2).
      2. استخدم القطع الناقص المجهز (95٪ CI) ومناطقها لإظهار تشتت نقاط اللمس على كل زر. في كل زر، يتم تعريف إزاحة القطع الناقص المجهز المحسوب بواسطة نصوص Python على أنه النقطة الوسطى للقطع الناقص المجهز إلى النقطة المستهدفة للزر، ويمكن تمثيله من اتجاهات x وy (أي في المحور X ومحور Y، انظر ملف الترميز 3).
  2. النمذجة والمحاكاة
    1. استخدم النموذج القائم على البيانات كدالة لموقع لوحة المفاتيح واتجاهها للتنبؤ بحركة الإصبع بواسطة نصوص Python النصية. وتنقسم جميع حركات الأصابع إلى ثمانية اتجاهات38 (من أعلى إلى أسفل، من أسفل إلى أعلى، من اليسار إلى اليمين، من اليمين إلى اليسار، من اليسار إلى أعلى إلى اليمين إلى أسفل، من اليمين إلى أسفل إلى اليسار إلى الأعلى، من اليسار إلى أسفل إلى اليمين، من اليمين إلى أعلى إلى اليسار). لكل اتجاه، يتم حساب متوسط وقت الانتقال بين مفتاحين لتمثيل فعالية حركة الإصبع، والتي تستخدم لتقييم تصميم لوحة المفاتيح (خطوة اختيارية).
    2. استخدم تحليل الانحدار الخطي لبناء نموذج قانون Fitts المحسن (أو نسخته الموسعة ، قانون FFitts) للتنبؤ بوقت الانتقال بين مفتاحين باستخدام بنية معرفية متكاملة39 بواسطة نصوص Python. ويمكن لنموذج قانون Fitts المحسن أن يوفر تنبؤا وتقييما أفضل لتصميم لوحة المفاتيح استنادا إلى تحليلاته حول موقع المفاتيح وعرضها الفعال ، بالإضافة إلى مسافة مفتاحين (خطوة اختيارية).

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

وتتبع الدراسة التمثيلية البروتوكول المذكور أساسا. تعتمد الدراسة 2 (تخطيط لوحة المفاتيح: QWERTY المنحني مقابل. QWERTY التقليدية) × 2 (حجم الزر: كبير، 6.3 ملم × 9 ملم مقابل صغير، 4.9 ملم × 7 ملم) داخل الموضوع تصميم لتقييم ما إذا كان QWERTY المنحني يمكن تحسين كفاءة الإدخال والراحة بالمقارنة مع QWERTY التقليدية في أحجام مختلفة من الأزرار من خلال مهمة إدخال زوج الحرف من خلال برنامجنا الذاتي المتقدمة(الشكل 3 ). ولم تعتمد هذه الدراسة معدات الكشف الفسيولوجية الباهظة الثمن أو نظام التقاط الحركة، ولم يتضمن تحليل البيانات النمذجة أو المحاكاة.

Figure 3
الشكل 3: واجهة لوحة مفاتيح QWERTY التقليدية وبرنامج لوحة مفاتيح QWERTY المنحني.
(أ) لوحة مفاتيح QWERTY التقليدية بحجم زر كبير (حجم مفتاح الحرف: 6.3 مم × 9 مم). (B) لوحة مفاتيح QWERTY منحنية بحجم زر كبير (حجم مفتاح الحرف: 6.3 مم × 9 مم). (C) لوحة مفاتيح QWERTY التقليدية بحجم زر صغير (حجم مفتاح الحرف: 4.9 مم × 7 مم). (D) لوحة مفاتيح QWERTY منحنية بحجم زر صغير (حجم مفتاح الحرف: 4.9 مم × 7 مم). نسبة العرض إلى الارتفاع لكل مفتاح حرف هو 7:10 وعرض كل مفتاح وظيفي (حذف، مسافة، أدخل) هو ضعف ذلك من مفتاح الحرف. حذف ومساحة غير نا العمل. ينقر المشاركون على مفتاح Enter للتحول إلى الإصدار التجريبي التالي. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

شارك في هذه الدراسة ما مجموعه 24 طالبا أصحاء أيمن من جامعة تسينغهوا (12 أنثى، م = 22.46 سنة، SD = 3.04 سنة). بالنسبة لهم، تم قياس طول اليد اليمنى(M = 17.98 سم SD = 1.20 سم)، وطول الإبهام الأيمن(M = 6.00 سم، SD = 0.68 سم)، ومحيط الإبهام الأيمن(M = 5.14 سم، SD = 0.52 سم). تم حساب حجم العينة بواسطة G*Power 3.1.9.2 (حجم التأثير f = 0.25، α = 0.05، الطاقة = 0.80، الارتباط بين التدابير المتكررة = 0.5). الهاتف الذكي التجربة هو الهاتف الذكي 5 بوصة (الوزن 138 غرام، حجم الشاشة 5.0 بوصة، ppi 294، px 1280 × 720، حجم الهاتف 143.5 × 69.9 × 7.6 ملم).

تم جمع أداء الإدخال (وقت الانتقال بين مفتاحين ومعدل خطأ الكلمة) وردود الفعل الذاتية والقطع الناقص المجهز لكل زر وتحليلها بواسطة ANOVA للمقاييس المتكررة. يتم استخدام وقت الانتقال بين مفتاحين بدلا من كلمة في الدقيقة في هذه الدراسة لأن مادة الإدخال هي أزواج الأحرف، ويمكن لوقت الانتقال بين مفتاحين تقييم حدث اللمس الانتقالي بدقة أكبر. والنتائج التمثيلية هي كما يلي (الجدول 1).

تخطيط لوحة المفاتيح حجم الزر تخطيط لوحة المفاتيح × حجم الزر
F p Equation 1 F p Equation 1 F p Equation 1
معدل خطأ الكلمة 48.90 <.001*** 0.68 30.57 <.001*** 0.57 2.63 0.12 0.10
وقت الانتقال بين مفتاحين 10.19 .004** 0.31 43.57 <.001*** 0.66 12.75 .002** 0.36
المجهود المتصور والألم 2.33 0.14 0.09 1.36 0.26 0.06 0.28 0.60 0.01
نية الاستخدام 7.41 .012* 0.24 3.62 0.07 0.14 0.63 0.44 0.03
الدقة المتصورة 1.32 0.26 0.54 2.94 0.10 0.11 0.69 0.42 0.03
السرعة المتصورة 0.56 0.47 0.02 0.98 0.33 0.04 0.25 0.62 0.01
قابلية الاستخدام المتصورة 0.63 0.44 0.03 5.48 .028* 0.19 0.03 0.87 0.001
عبء العمل الذاتي عقلي 19.30 <.001*** 0.46 8.88 .007** 0.28 0.01 0.91 0.001
بدني 2.41 0.13 0.10 5.55 .027* 0.19 0.07 0.78 0.003
الوقت 0.02 0.9 0.001 10.26 .004** 0.31 0.37 0.55 0.02
اداء 11.51 .003** 0.33 12.25 .002** 0.35 0.02 0.90 0.001
جهد 4.66 .042* 0.17 16.33 .001** 0.42 0.13 0.72 0.006
إحباط 9.32 .006** 0.29 8.87 .007** 0.28 2.11 0.16 0.08
مساحة القطع الناقص المجهزة 90.00 <.001*** 0.78 1368.78 <.001*** 0.98 31.99 <.001*** 0.56
إزاحة القطع الناقص المجهز X-الاتجاه 10.94 .003** 0.30 1.4 0.25 0.05 6.08 0.21 0.19
اتجاه Y 23.49 <.001*** 0.48 0.48 0.50 0.02 13.74 .001** 0.36

الجدول 1: التحليل الإحصائي لأداء الإدخال، والتغذية المرتدة الذاتية، والقطع الناقص المجهز لكل زر. البند مع * يعني ع < 0.05 ، البند مع ** يعني ع < 0.01 ، والبند مع *** يعني ف < 0.001.

في أداء الإدخال، التفاعل بين تخطيط لوحة المفاتيح وحجم الزر هو فقط كبيرة في وقت الانتقال بين مفتاحين(الشكل 4)،ويظهر أنه في QWERTY المنحني، كان وقت الانتقال بين مفتاحين من حجم زر صغير أطول بكثير من حجم زر كبير (ص < 0.001). التأثير الرئيسي لتخطيط لوحة المفاتيح كبير في كل من معدل خطأ الكلمة(الشكل 5)ووقت الانتقال بين مفتاحين، ويشير إلى أن هذه من QWERTY التقليدية هي أقل بكثير من تلك التي من QWERTY المنحني. التأثير الرئيسي لحجم الزر كبير في كل من معدل خطأ الكلمة ووقت الانتقال بين مفتاحين، ويشير إلى أن هذه من حجم الزر الكبير أقل بكثير من تلك التي من حجم الزر الصغير. لم يتم العثور على أي نتيجة هامة أخرى.

Figure 4
الشكل 4: الرسم البياني الشريطي ثلاثي الأبعاد هو تصور لوقت الانتقال بين مفتاحين (اليسار هو الحرف الأول بينما اليمين هو الحرف الثاني) في أربع لوحات مفاتيح.
يمثل ارتفاع كل شريط قيمة وقت الانتقال. تستخدم ألوان التدرج (الأزرق والأخضر والأصفر والأحمر) لإظهار حالة التوزيع الرقمي (انظر ملف الترميز التكميلي 1). يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 5
الشكل 5: معدل خطأ الكلمة لكل لوحة مفاتيح. تمثل أشرطة الخطأ CI 95٪. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

في ردود الفعل الذاتية (الشكل 6 والشكل 7)، جميع التفاعلات بين تخطيط لوحة المفاتيح وحجم الزر ليست كبيرة. التأثير الرئيسي لتخطيط لوحة المفاتيح كبير في نية الاستخدام وعبء العمل الذاتي (العقلية والأداء والجهد والإحباط) ، ويظهر أن المشاركين يرون عبء عمل أقل ذاتية (الأوجه الأربعة المذكورة أعلاه) ولديهم احتمال أكبر لاستخدام QWERTY المنحني بالمقارنة مع QWERTY التقليدية. التأثير الرئيسي لحجم الزر كبير في قابلية الاستخدام المتصورة وجميع جوانب عبء العمل الذاتي ، ويشير إلى أن المشاركين يرون عبء عمل ذاتي أقل وسهولة الاستخدام الأعلى في حجم الزر الكبير بالمقارنة مع حجم الزر الصغير. لم يتم العثور على أي نتيجة هامة أخرى.

Figure 6
الشكل 6: الجهد والألم المتصورين، والنية في استخدام (المحور Y الأيسر)، والدقة المتصورة، وسهولة الاستخدام المتصورة (المحور ص الأيمن) لكل لوحة مفاتيح.
وتشير الدرجة العالية من المجهود والألم المتصور إلى التجربة غير المرضية، في حين أن المؤشرات الأخرى تظهر العكس. تمثل أشرطة الخطأ CI 95٪. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 7
الشكل 7: الأبعاد الستة لعبء العمل الذاتي.
تمثل أشرطة الخطأ CI 95٪. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

في منطقة القطع الناقص المجهزة (الشكل 8) ، يكون التفاعل بين تخطيط لوحة المفاتيح وحجم الزر كبيرا ، ويظهر أنه بالنسبة لحجم الزر الصغير والكبير على حد سواء ، فإن مساحة QWERTY التقليدية أكبر من مساحة QWERTY المنحنية (p < 0.001) ، بينما بالنسبة لكل من تخطيطات لوحة المفاتيح ، تكون مساحة الزر الصغير أصغر من الزر الكبير (p < 0.001). التأثير الرئيسي لحجم الزر وتخطيط لوحة المفاتيح كبير ، ويشير إلى أن تلك المناطق من QWERTY التقليدية والزر الكبير أكبر من تلك الموجودة في QWERTY المنحني والزر الصغير ، على التوالي. لم يتم العثور على أي نتيجة هامة أخرى.

Figure 8
الشكل 8: القطع الناقص المجهزة (95٪ CI) من أربع لوحات مفاتيح.
يتم رسمها عن طريق تركيب مواقف بكسل من نقاط الاتصال في أربع لوحات المفاتيح. تنسيق مركز القطع الناقص هو متوسط قيمة جميع نقاط الاتصال على كل زر (انظر ملف الترميز التكميلي 2). يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

في إزاحة القطع الناقص المجهز(الشكل 9 والشكل 10)،يكون التفاعل بين تخطيط لوحة المفاتيح وحجم الزر مهما فقط في الإزاحة في اتجاه ص، ويظهر أنه في QWERTY المنحني، يكون الإزاحة في اتجاه ص للزر الصغير أقصر بكثير من الزر الكبير (p < 0.001)، بينما في كلا الحجمين من الزر، والإزاحة في اتجاه y من QWERTY المنحني أقصر بكثير من ذلك من QWERTY التقليدية. التأثير الرئيسي لتخطيط لوحة المفاتيح مهم في كل من الاتجاهين س و ص، ويشير إلى أن الإزاحة في اتجاه ص من QWERTY المنحني أقصر بكثير من ذلك من QWERTY التقليدية. لم يتم العثور على أي نتيجة هامة أخرى.

Figure 9
الشكل 9: إزاحة القطع الناقص المجهزة في الاتجاه x.
يمثل طول السهم، الذي يتم تكبيره 1.2 مرة بالتناسب في الشكل بسبب المرئيات، قيمة الإزاحة. والألوان المختلفة تصور قيمة الانحراف المعياري (±) من متوسط إزاحة كل زر إلى الإزاحة في الاتجاه x. القيمة أقل من -1σ خضراء، والقيمة أكثر من +1σ حمراء، في حين أن القيمة بين -1σ و +1σ برتقالية (انظر ملف الترميز التكميلي 3). يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 10
الشكل 10: إزاحة القطع الناقص المجهزة في اتجاه y.
يمثل طول السهم، الذي يتم تكبيره 1.2 مرة بالتناسب في الشكل بسبب المرئيات، قيمة الإزاحة. والألوان المختلفة تصور قيمة الانحراف المعياري (±) من متوسط إزاحة كل زر إلى الإزاحة في اتجاه y. القيمة أقل من -1σ خضراء، والقيمة أكثر من +1σ حمراء، في حين أن القيمة بين -1σ و +1σ برتقالية (انظر ملف الترميز 3،والسيناريو من اتجاه ص هو مألوف لتلك التي من الاتجاه س). يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

يتم اختبار تأثير التدريب العملي باستخدام t-testلمقارنة أداء الإدخال (معدل خطأ الكلمة ووقت الانتقال بين مفتاحين) بين النصف الأول والنصف الثاني من أزواج الأحرف. أما بالنسبة لمعدل الخطأ، لا يوجد فرق كبير بين مجموعتين من أزواج الأحرف في QWERTY المنحني مع حجم زر صغير، ر(46) = 2.03، ص = 0.05، وQWERTY المنحني مع حجم زر كبير، ر(46) = -0.47، ع = 0.64، QWERTY التقليدية مع حجم زر كبير، ر(46) = 0.31، ف = 0.76، وQWERTY التقليدية مع حجم زر صغير، ر(46) = 0.05 ، ع = 0.97. أما بالنسبة لوقت الانتقال بين مفتاحين، فلا يوجد فرق كبير بين مجموعتي أزواج الأحرف في QWERTY المنحني مع حجم زر كبير، ر(46) = 0.33، ص = 0.74، وQWERTY المنحني مع حجم زر صغير، ر(46) = 0.22، ص = 0.83، وQWERTY التقليدية مع حجم زر كبير ر(46) = 0.66، ص = 0.51، وQWERTY التقليدية مع حجم زر صغير، ر(46) = 0.09، ف = 0.93. تشير النتائج إلى عدم وجود تأثير الممارسة أو تأثير التعب أثناء العملية الرئيسية لمهمة الإدخال ، وقد وصل المشاركون وحافظوا على أعلى جهد لكل لوحة مفاتيح. قد تختلف القيمة المطلقة لأعلى جهد للوحة المفاتيح المختلفة لأن الجهد الأعلى يشير فقط إلى أنها كانت مألوفة مع لوحة المفاتيح بنسبة 100 في المائة.

تشير هذه الدراسة التمثيلية إلى أنه على الهاتف الذكي مقاس 5 بوصات ، فإن QWERTY المنحني أسوأ من QWERTY التقليدي ، وحجم الزر الكبير أفضل من حجم الزر الصغير. في هذه الدراسة التمثيلية ، فإن أفضل لوحة مفاتيح هي لوحة مفاتيح QWERTY التقليدية ذات حجم زر كبير ، في حين أن أسوأ لوحة مفاتيح هي لوحة مفاتيح QWERTY المنحنية بحجم زر صغير. جميع النتائج لم تتأثر تأثير الممارسة وتأثير التعب. يشير معدل خطأ الكلمة ووقت الانتقال بين مفتاحين إلى أن تصميم QWERTY المنحني يزيد من وقت رد فعل المشاركين بين حرفين وقد يزيد من عبء عمل التعرف على الأحرف بسبب موضع المفاتيح والدوران العقلي ، مما يؤدي إلى أداء إدخال غير مرض ، والنتائج هي نفس حجم الزر المخفض بالحجم (لوحة مفاتيح QWERTY بحجم زر صغير) على هاتف ذكي 5 بوصة. على الرغم من أن معظم مؤشرات وأبعاد الملاحظات الذاتية ليست كبيرة، إلا أن عبء العمل الذاتي يظهر عبء العمل الأعلى المتصور للوحة مفاتيح QWERTY مع الزر المخفض الحجم ولوحة مفاتيح QWERTY المنحنية. ومع ذلك، من تحليل القطع الناقص المجهزة، تظهر النتائج والشكل 8 والشكل 10 أن QWERTY المنحني لديه إزاحة أقل ونقاط اتصاله أقل تشتتا، وإزاحتها تتجه بشكل رئيسي نحو الزاوية اليسرى العليا للاستخدام باليد اليمنى. تشير النتائج إلى أنه يمكن تحسين تصميم QWERTY المنحني عن طريق ضبط انحناء لوحة المفاتيح ، وإضافة وظيفة التصحيح التلقائي ، ومواءمة حجم الأزرار. وبالإضافة إلى ذلك، من الشكل 8 والشكل 10،لوحة مفاتيح T9 المنحني، الذي يأخذ مكان "R، T، Y، U، I، O، D، F، G، H، J، K، X، C، V، B، N، و M" من لوحة مفاتيح QWERTY المنحنية، قد تكون لوحة مفاتيح محسنة محتملة، أي أن كل مفتاح من لوحة مفاتيح T9 المنحنية يأخذ مكان مفتاحي حرف من QWERTY المنحني.

لذلك ، فإن هذه الدراسة التمثيلية توضح تقريبا بروتوكول تقييم تصميم لوحة المفاتيح مع نصوص Python مفتوحة المصدر ، ويمكن مناقشة طريقة التحليل والتحسين بعمق استنادا إلى الغرض البحثي للباحثين في الدراسات المستقبلية.

ملف الترميز التكميلي 1: مؤامرات ثلاثية الأبعاد لوقت الانتقال بين مفتاحين. الرجاء الضغط هنا لتحميل هذا الملف.

ملف الترميز التكميلي 2: القطع الناقص المجهز ومنطقته. الرجاء الضغط هنا لتحميل هذا الملف.

ملف الترميز التكميلي 3: إزاحة القطع الناقص المجهز. الرجاء الضغط هنا لتحميل هذا الملف.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

في هذه الدراسة، استنادا إلى تطوير تكنولوجيا الشاشة، قدمنا بروتوكولا موجزا وعاما لتقييم تصميم لوحة المفاتيح لتقييم تصميم لوحة المفاتيح بشكل منهجي ودقيق. المؤشرات والأساليب الموجودة من الدراسات السابقة، والأزواج المتطابقة مع الحروف الإنجليزية، ووقت الانتقال بين مفتاحين متكاملة وتعديلها لتوليد بروتوكول فعال.

هناك عدة نقاط حرجة يجب ملاحظتها في هذا البروتوكول. اختيار المتغيرات والمؤشرات أمر ضروري لأنها تقرر منظور التحليل، ويمكن استخدامه لبناء نموذج التقييم في المرحلة اللاحقة من تجربة تقييم تصميم لوحة المفاتيح. وباستثناء المتغيرات الموضوعية، ينبغي أيضا النظر بعناية في المتغيرات الذاتية في التصميم التجريبي من أبعاد متعددة، لأن البيانات الذاتية تلعب دورا حيويا في مساعدتنا على تحسين تجربة المستخدم. يمكن جمع بيانات الإحداثيات وحسابها اختياريا في البروتوكول من خلال التطبيق المطور ذاتيا ونصوص Python ، على سبيل المثال ، القطع الناقص المجهز (95٪ CI) من نقاط الاتصال على كل زر والإزاحة من وسط القطع الناقص المجهز إلى المركز المستهدف لكل زر. تحليل وتصور القطع الناقص المجهزة قد تنوير طريقة التحسين لتصميم لوحة المفاتيح. بالإضافة إلى ذلك ، على الرغم من أن القياس الفسيولوجي وقياس الحركة ، والتي تعتمد على المعدات القابلة للارتداء ، اختيارية أيضا ، إلا أنها يمكن أن تساعد بالفعل في استكشاف التجربة التي لا يمكن التعبير عنها لمستخدمي لوحة المفاتيح بعمق.

خطوة واحدة حاسمة في إجراء دراسة لوحة المفاتيح هو الطلب من المشاركين لغسل أيديهم وتطهير الشاشة قبل التجربة (نفس كاشفات يمكن ارتداؤها)، لأن الشحوم اليدوية والعرق قد تؤثر على حساسية الشاشة الحسية، وبالتالي التأثير على النتائج. كما يجب قياس البيانات المادية (طول اليد وطول الإصبع ومحيط الإبهام) للمشاركين أو الإبلاغ عنها لأن الاختلافات المادية بين المشاركين قد تؤثر على نتائج التجربة وقابلية التكاثر أيضا.

لا يمكن للبروتوكول أيضا الهروب من القيود التالية. جميع المواد المدخلة المقترحة في هذه الدراسة قد تركز أساسا على لغة اللغة الإنجليزية دون النظر في لغات أخرى. وبالإضافة إلى ذلك، يمكن اقتراح تطوير برنامج لوحة مفاتيح ذاتي لجمع بيانات التجربة في هذا البروتوكول، بدلا من استخدام طريقة التجميع والقياس اليدوية التقليدية. لأن البرمجيات المطورة ذاتيا يمكن جمع وحساب مؤشرات أكثر دقة وإسنادا وتساعد على تقديم اقتراح واضح التحسين حول تصميم لوحة المفاتيح بدلا من مجرد استنتاج تأثير تصميم لوحة المفاتيح الحالية في ظل ظروف تجريبية. إلى جانب ذلك ، لم يتم تضمين الأجهزة أو المعدات الباهظة الثمن الأخرى التي اعتمدتها الدراسات السابقة في النتائج التمثيلية ، مثل الكاشف الفسيولوجي اللاسلكي المحمول أو نظام التقاط الحركة ، ويجب على الباحثين اختيار أجهزتهم التجريبية المحددة استنادا إلى مشكلة أبحاثهم وفرضيتهم. وأخيرا، يمكن لمتابعي الإحصاءات الجديدة أو المتحمسين بايزي محاولة اعتماد المزيد من الأساليب الإحصائية لتحليل وتقييم تصميم لوحة المفاتيح.

بالنسبة للتطبيقات والاتجاهات المستقبلية، يمكن اعتماد هذا البروتوكول في عملية تقييم تصميم لوحة المفاتيح على الأجهزة الذكية الأخرى. بالإضافة إلى الهواتف الذكية، اكتسبت الأجهزة الذكية المزيد والمزيد من الشعبية، على سبيل المثال، الساعات الذكية القابلة للارتداء والأساور (iWatch)، والكمبيوتر اللوحي (iPad)، وأجهزة الواقع الافتراضي (نظارات VR). يمكن استخدام هذا البروتوكول لتقييم تصاميم لوحة المفاتيح المختلفة على هذه الأجهزة ويساعد على التحسين (قد يتم تعديل المؤشرات والعمليات قليلا). وبهذا المعنى، تفتح هذه الدراسة فرصا جديدة لإعادة النظر في فوائد وأهمية دراسة تقييم تصميم لوحة المفاتيح في الشاشة التي تعمل باللمس للأجهزة الذكية. ولذلك، فإنه يوفر طريقة بحثية رخيصة وسهلة لإجراء مع الموارد مفتوحة المصدر في مجال التفاعل بين الإنسان والكمبيوتر، وعلوم الكمبيوتر، وعلم النفس، وبالتالي تقديم مساهمات لمساعدة الباحثين المبتدئين والطلاب لبدء دراستهم أو كونها تجربة توضيحية في الصف.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

ولم يعلن صاحبا البلاغ عن أي إقرار مالي أو تضارب في المصالح.

Acknowledgments

ويدعم هذا البحث من قبل جامعة تسينغهوا مبادرة برنامج البحث العلمي (تصميم مريح من لوحة المفاتيح المنحنية على الأجهزة الذكية). الكتاب نقدر تيانيو ليو لاقتراحاته الرقيقة والمساعدة الترميز على الأرقام.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Changxiang 6S smartphone Huawei Smartphone used in the examplar study
Curved QWERTY keyboard software Tsinghua University Developed by authors
SPSS software IBM Data analysis software
G*Power software Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf Sample size calculation
E4 portable wireless wristband Empatica Recording galvanic skin response and heart rate
Arqus Qualysis Motion capture camera platform
Passive marker Qualysis Appropriate sizes: 2.5 mm, 4 mm, and 6.5 mm
Trigno sEMG Delsys Recording electromyographic activity
Visual Studio Code Microsoft Python editor

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Lee, S., Zhai, S. The performance of touch screen soft buttons. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , USA. (2009).
  2. Smith, B. A., Bi, X., Zhai, S. Optimizing touchscreen keyboards for gesture typing. Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems. , USA. (2015).
  3. Statista. Global smartphone penetration rate as share of population from 2016 to 2020 [Fact sheet]. , Available from: https://www.statista.com/statistics/203734/global-smartphone-penetration-per-capita-since-2005 (2020).
  4. Newzoo. Top Countries by Smartphone Users [Fact sheet]. Newzoo. , Available from: https://newzoo.com/insights/rankings/top-countries-by-smartphone-penetration-and-users (2019).
  5. Sogou. Sogou Announces Fourth Quarter and Full Year 2019 Results. Sogou. , Available from: http://ir.sogou.com/2020-03-09-Sogou-Announces-Fourth-Quarter- and-Full-Y ear-2019-Results (2020).
  6. Google Play. Gboard - the Google Keyboard [Press release]. Google Play. , Available from: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.google.android.inputmethod.latin &hl=en (2020).
  7. Eitivipart, A. C., Viriyarojanakul, S., Redhead, L. Musculoskeletal disorder and pain associated with smartphone use: A systematic review of biomechanical evidence. Hong Kong Physiotherapy Journal. 38 (2), 77-90 (2018).
  8. Chang, J., Choi, B., Tjolleng, A., Jung, K. Effects of button position on a soft keyboard: Muscle activity, touch time, and discomfort in two-thumb text entry. Applied Ergonomics. 60, 282-292 (2017).
  9. Gehrmann, S. V., et al. Motion deficit of the thumb in CMC joint arthritis. Journal of Hand Surgery. 35 (9), 1449-1453 (2010).
  10. Kim, G., Ahn, C. S., Jeon, H. W., Lee, C. R. Effects of the Use of Smartphones on Pain and Muscle Fatigue in the Upper Extremity. Journal of Physical Therapy Science. 24 (12), 1255-1258 (2012).
  11. Girouard, A., et al. One-handed bend interactions with deformable smartphones. Proceedings of the 33rd annual ACM conference on human factors in computing systems. , USA. (2015).
  12. Lee, M., Hong, Y., Lee, S., Won, J., Yang, J., Park, S. The effects of smartphone use on upper extremity muscle activity and pain threshold. Journal of Physical Therapy Science. 27 (6), 1743-1745 (2015).
  13. Microsoft Garage. Word Flow keyboard [Press release]. Microsoft Garage. , Available from: https://www.microsoft.com/en-us/garage/profiles/word-flow-keyboard/ (2020).
  14. Tencent Games. The glory of kings [Press release]. Tencent Games. , Available from: https://pvp.qq.com/ (2020).
  15. Bi, X., Zhai, S. Ijqwerty: what difference does one key change make? Gesture typing keyboard optimization bounded by one key position change from qwerty. Proceedings of the 2016 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , USA. (2016).
  16. Bi, X., Smith, B. A., Zhai, S. Quasi-qwerty soft keyboard optimization. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , USA. (2010).
  17. Fitts, P. The information capacity of the human motor system is controlled by the amplitude of movement. Journal of Experimental Psychology. 47, 381-391 (1954).
  18. Bi, X., Li, Y., Zhai, S. FFitts law: modeling finger touch with fitts' law. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , USA. (2013).
  19. Dunlop, M., Levine, J. Multidimensional pareto optimization of touchscreen keyboards for speed, familiarity and improved spell checking. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , USA. (2012).
  20. Li, Y., Chen, L., Goonetilleke, R. S. A heuristic-based approach to optimize keyboard design for single-finger keying applications. International Journal of Industrial Ergonomics. 36 (8), 695-704 (2006).
  21. Benligiray, B., Topal, C., Akinlar, C. SliceType: fast gaze typing with a merging keyboard. Journal on Multimodal User Interfaces. 13 (4), 321-334 (2019).
  22. Wang, Y., Ai, H., Liang, Q., Chang, W., He, J. How to optimize the input efficiency of keyboard buttons in large smartphone? A comparison of curved keyboard and keyboard area size [Conference presentation]. International Conference on Human-Computer Interaction. , Berlin, Germany. (2019).
  23. Bergstrom-Lehtovirta, J., Oulasvirta, A. Modeling the functional area of the thumb on mobile touchscreen surfaces. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , Canada. (2014).
  24. Brooke, J. SUS: A retrospective. Journal of Usability Studies. 8 (2), 29-40 (2013).
  25. Borg, G. Principles in scaling pain and the Borg CR Scales. Psychologica. 37, 35-47 (2004).
  26. Hart, S. G., Staveland, L. E. Development of NASA-TLX (task load index): results of empirical and theoretical research. Human mental workload. Hancock, P. A., Meshkati, N. , Oxford. 139-183 (1988).
  27. Trudeau, M. B., Asakawa, D. S., Jindrich, D. L., Dennerlein, J. T. Two-handed grip on a mobile phone affords greater thumb motor performance, decreased variability, and a more extended thumb posture than a one-handed grip. Applied Ergonomics. 52, 24-28 (2016).
  28. Turner, C. J., Chaparro, B. S., He, J. Text input on a smartwatch qwerty keyboard: tap vs. trace. International Journal of Human Computer Interaction. 33 (1-3), 143-150 (2017).
  29. Zhai, S., Kristensson, P. O. The word-gesture keyboard: reimagining keyboard interaction. Communications of the ACM. 55 (9), 91-101 (2012).
  30. Azenkot, S., Zhai, S. Touch behavior with different postures on soft smartphone keyboards. Proceedings of the 14th international conference on Human-computer interaction with mobile devices and services. , New York, USA. (2012).
  31. Yi, X., Yu, C., Shi, W., Shi, Y. Is it too small?: Investigating the performances and preferences of users when typing on tiny qwerty keyboards. International Journal of Human Computer Studies. 106, 44-62 (2017).
  32. Li, Y., You, F., Ji, M., You, X. Smartphone text input: effects of experience and phrase complexity on user performance, physiological reaction, and perceived usability. Applied Ergonomics. 80, 200-208 (2019).
  33. Gerard, M. J., Jones, S. K., Smith, L. A., Thomas, R. E., Wang, T. An ergonomic evaluation of the Kinesis ergonomic computer keyboard. Ergonomics. 37 (10), 1661-1668 (1994).
  34. Van Galen, G. P., Liesker, H., Haan, A. Effects of a vertical keyboard design on typing performance, user comfort and muscle tension. Applied Ergonomics. 38 (1), 99-107 (2007).
  35. Baker, N. A., Cham, R., Cidboy, E. H., Cook, J., Redfern, M. S. Kinematics of the fingers and hands during computer keyboard use. Clinical Biomechanics. 22 (1), 34-43 (2007).
  36. Soukoref, R. W., MacKenzie, I. S. Metrics for text input research: an evaluation of MSD and KSPC, and a new unified error metric. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , 113-120 (2003).
  37. Mackenzie, I. S., Soukoreff, R. W. Phrase sets for evaluating text entry techniques. CHI'03 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems. , 754-755 (2003).
  38. Trudeau, M. B., Sunderland, E. M., Jindrich, D. L., Dennerlein, J. T., Federici, S. A data-driven design evaluation tool for handheld device soft keyboards. Plos One. 9 (9), 107070 (2014).
  39. Cao, S., Ho, A., He, J. Modeling and predicting mobile phone touchscreen transcription typing using an integrated cognitive architecture. International Journal of Human-Computer Interaction. 34 (4-6), 544-556 (2018).

Tags

السلوك، العدد 164، بيئة العمل، إدخال النص، تقييم تصميم لوحة المفاتيح، الهاتف الذكي، مهمة الكتابة

Erratum

Formal Correction: Erratum: An Assessment Method and Toolkit to Evaluate Keyboard Design on Smartphones
Posted by JoVE Editors on 09/01/2022. Citeable Link.

An erratum was issued for: An Assessment Method and Toolkit to Evaluate Keyboard Design on Smartphones. The Authors section was updated.

Yincheng Wang1
Ke Wang1
Yuqi Huang1
Di Wu2
Jian Wu3
Jibo He4,1
1Department of Psychology, School of Social Sciences, Tsinghua University
2Department of Computer Science, Beijing Normal University
3Haier Innovation Design Center, Haier Company
4Key Laboratory of Emotion and Mental Health in Chongqing, User Experience and Human-computer Interaction Technology Institute, Chongqing University of Arts and Sciences

to:

Yincheng Wang1
Ke Wang1
Yuqi Huang1
Di Wu2
Jian Wu3
Jibo He1
1Department of Psychology, School of Social Sciences, Tsinghua University
2Department of Computer Science, Beijing Normal University
3Haier Innovation Design Center, Haier Company

طريقة تقييم ومجموعة أدوات لتقييم تصميم لوحة المفاتيح على الهواتف الذكية
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Wang, Y., Wang, K., Huang, Y., Wu,… More

Wang, Y., Wang, K., Huang, Y., Wu, D., Wu, J., He, J. An Assessment Method and Toolkit to Evaluate Keyboard Design on Smartphones. J. Vis. Exp. (164), e61796, doi:10.3791/61796 (2020).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter