Waiting
Login processing...

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

Behavior

Akıllı Telefonlarda Klavye Tasarımını Değerlendirmek için Bir Değerlendirme Yöntemi ve Araç Seti

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

Sunulan protokol çeşitli değerlendirme yöntemlerini entegre eder ve akıllı telefonlarda klavye tasarımını değerlendirmek için bir yöntem gösterir. İngilizce karakterlerle eşleşen çiftler giriş malzemesi olarak önerilir ve iki anahtar arasındaki geçiş süresi bağımlı değişken olarak kullanılır.

Abstract

Klavye girişi, geniş bir kullanıcı tabanıyla insan-bilgisayar etkileşiminde önemli bir rol oynamıştır ve klavye tasarımı her zaman akıllı cihazlardaki çalışmaların temel nesnelerinden biri olmuştur. Ekran teknolojisinin gelişmesiyle, klavye tasarımını derinlemesine değerlendirmek için akıllı telefonlar tarafından daha kesin veriler ve göstergeler toplanabilir. Telefon ekranının genişlemesi, özellikle tek elle giriş için tatmin edici olmayan giriş deneyimine ve parmak ağrısına yol açtı. Giriş verimliliği ve konforu araştırmacıların ve tasarımcıların dikkatini çekti ve başparmakların fizyolojik yapısına kabaca uygun boyut ayarlanabilir düğmeli kavisli klavye, büyük ekranlı akıllı telefonlarda tek elle kullanımı optimize etmek için önerildi. Ancak, gerçek etkileri belirsiz kaldı. Bu nedenle, bu protokol, kavisli QWERTY klavye tasarımının 5 inçlik bir akıllı telefondaki etkisini, nesnel davranışsal veriler, öznel geri bildirim ve her bir temas noktasının koordinat verileri de dahil olmak üzere ayrıntılı değişkenlere sahip kendi geliştirdiği bir yazılım aracılığıyla değerlendirmek için genel ve özetlenmiş bir yöntem göstermiştir. Sanal klavyelerin değerlendirilmesi konusunda yeterli mevcut literatür vardır; ancak bunlardan sadece birkaçı sistematik olarak özetlenmiş ve değerlendirme yöntem ve süreçlerine yansıma almıştır. Bu nedenle, bu protokol boşluğu doldurur ve klavye tasarımının analiz ve görselleştirme için mevcut kodlarla sistematik olarak değerlendirilmesinin bir sürecini ve yöntemini sunar. Ek veya pahalı ekipmana ihtiyaç yoktur ve çalışması ve çalışması kolaydır. Buna ek olarak, protokol aynı zamanda tasarımın dezavantajları için potansiyel nedenler elde etmeye yardımcı olur ve tasarımların optimizasyonunu aydınlatır. Sonuç olarak, açık kaynak kaynaklarıyla yapılan bu protokol, acemilere çalışmalarına başlamaları için ilham vermek için sadece sınıf içi bir gösteri deneyi olmakla kalmaz, aynı zamanda kullanıcı deneyimini ve giriş yöntemi düzenleyici şirketlerinin gelirini iyileştirmeye de katkıda bulunur.

Introduction

Klavye girişi, insan-akıllı telefon etkileşimi1,2'nin ana yöntemidir ve akıllı telefonların nüfuz etmesiyle klavye girişi milyarlarca kullanıcı alır. 2019'da, küresel akıllı telefon penetrasyon oranı% 41.53' e ulaşmışken, en yüksek penetrasyona sahip ABD% 79.1'e kadar gelmişti4. 2020'nin ilk çeyreğine kadar, Sogou mobil klavyesi yaklaşık 480 milyon günlük aktif kullanıcıya sahipti5. 6 Mayıs 2020'ye kadar, Google Gboard 1 milyardan fazla kez indirilmişti6.

Tatmin edici olmayan klavye giriş deneyimi, telefon ekranının genişlemesiyle artar. Büyütülen ekran görüntüleme deneyimini iyileştirmeyi amaçlasa da, akıllı telefonların çekim gücünü, boyutunu ve ağırlığını değiştirerek kullanıcıların uzak bölgelere (örneğin, sağ elini kullananlar için A ve Q düğmesi) ulaşmak için tutma duruşunu tekrar tekrar değiştirmesine neden oldu ve böylece giriş verimsizliğine yol açtı. Kasların gerilmesi, kullanıcıların kas-iskelet sistemi bozukluklarından, el ağrılarından ve farklı hastalık türlerinden (örneğin, karpal tünel sendromu, başparmak osteoartrit ve başparmak tenosynovitis 7 , 8,9,10)muzdarip olmalarına neden olabilir. Tek elle kullanımı tercih eden kullanıcılar daha kötü koşullar altında11,12.

Bu nedenle, klavye tasarımının değerlendirilmesi ve optimizasyonu psikolojik, teknik ve ergonomik araştırmaların sıcak konuları haline gelmiştir. Değişken klavye tasarımları ve kavramları, giriş yöntemi düzenleyicisi (IME) şirketleri ve araştırmacıları tarafından, düzen değiştirilen ve karakter yeniden sıralanan klavyeler de dahil olmak üzere giriş deneyimini ve verimliliğini optimize etmek için sürekli olarak önerilmiştir: Microsoft WordFlow Klavye13, Glory of Kings14,IJQWERTY15ve Quasi-QWERTY16'daİşlevsel Düğme Alanı .

Klavye tasarımının mevcut değerlendirme yöntemleri, çok kabul görmüş birkaç gösterge dışında araştırmacıdan araştırmacıya değişir ve daha doğru göstergeler önerilmektedir. Bununla birlikte, çeşitli göstergelerle, klavye tasarımını değerlendirme ve analiz etme sürecini göstermek için özetlenmiş ve sistematik bir protokol sağlanmamıştır. Fitts Yasası17 ve genişletilmiş sürümü FFitts Law18, insan-bilgisayar etkileşimini tanımlayan, klavye performansını değerlendirmek için yaygın olarak kabul edildi19,20,21,22. Ayrıca, başparmağın işlevsel alanı klavye tasarımını geliştirmek için önerildi ve başparmağın giriş görevini rahatça tamamlaması için kavisli bir hareket alanı tanımladı23. Bu teorilere dayanarak, son derece benimsenen dakika başına kelime, kelime hata oranı ve öznel geri bildirim (algılanan kullanılabilirlik, algılanan performans, algılanan hız, öznel iş yükü, algılanan efor ve ağrı ve kullanım niyeti vb.) gibi göstergeler önceki çalışmalarda kısmen kullanılmıştır24,25,26,27,28,29 modelleme ve simülasyon yöntemleri dışında. Buna ek olarak, her düğmeye takılan dokunmatik nokta elips ve ofset30,31 son yıllarda giriş olaylarının doğru performansını araştırmak için kullanılmıştır. Ayrıca, galvanik cilt tepkisi, kalp atış hızı, elektromiyografik aktivite, el hareketi ve vücut hareketi32,33,34,35, kullanıcıların kas yorgunluğunu, konforunu ve memnuniyetini doğrudan veya dolaylı olarak değerlendirmek için benimsenmiştir. Bununla birlikte, bu çeşitli yöntemler kullanılan göstergelerin uygunluğuna yansımadan yoksundır ve acemi bir araştırmacının araştırması için uygun göstergeleri seçmesi karıştırılabilir.

Klavye tasarımı hakkındaki araştırmaların yapılması, işletilmesi ve analiz edilmesi de kolaydır. Ekran teknolojisinin patlamasıyla, klavye tasarımını derinlemesine değerlendirmek için daha fazla davranışsal veri kolayca toplanabilir (örneğin, iki tuş arasındaki geçiş süresi ve her bir temas noktasının koordinat verileri). Bahsedilen verilere dayanarak, araştırmacılar klavye tasarımının ayrıntılarını hassas bir şekilde araştırabilir ve dezavantajlarını ve avantajlarını analiz edebilir. Diğer insan-bilgisayar etkileşimi araştırmalarıyla karşılaştırıldığında, taşınabilir akıllı telefonlarda klavye tasarımı araştırması, pahalı ekipman, karmaşık malzeme veya büyük laboratuvar alanına ihtiyaç duyulmadan geniş kullanıcı tabanı için yüksek uygulama değerine de sahiptir. Araştırma hakkındaki anketler, ölçekler ve Python komut dosyası açık kaynaklıdır ve erişimi kolaydır.

Bu araştırmanın amacı, akıllı telefonlardaki klavye tasarımını değerlendirmek ve analiz etmek için sistematik, kesin ve genel bir protokol göstermek için önceki yöntemleri özetlemektir. Örnek deney ve sonuçlar, boyut ayarlanabilir düğmelere sahip kavisli QWERTY klavyenin, geleneksel QWERTY klavye ile karşılaştırıldığında 5 inç akıllı telefonda tek elle girişin giriş deneyimini optimize edip edemeyeceğini göstermeyi ve veri analizinin görselleştirme yöntemini ve Python komut dosyasını paylaşmayı amaçlamaktadır.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Çalışma etik ilkeye uygun olarak yürütüldü ve Tsinghua Üniversitesi Etik Kurulu tarafından onaylandı. Şekil 1, akıllı telefonların klavye tasarımını değerlendirme sürecini göstermektedir.

Figure 1
Şekil 1: Klavye deneyi yapma ve klavye tasarımını değerlendirme genel süreci. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

1. Hazırlık

  1. Deney tasarımı
    1. Araştırma konusunu tanımlayın ve hipotezi önerin.
    2. Deneyi hipoteze göre tasarlayın ve bağımsız değişkenleri tanımlayın (örneğin, klavye düzeni, yazma duruşu). Katılımcılar arasındaki farkın neden olduğu kafa karıştırıcı faktörleri ve farklılığı azaltmak için konu içindeki tasarımı kullanın.
  2. Bağımlı değişkenler
    1. Şekil 2'degösterildiği gibi, bir mezura ile ölçülen el uzunluğu, giriş parmağının uzunluğu ve giriş parmağının çevresi de dahil olmak üzere fiziksel verileri kullanın.
    2. Galvanik cilt tepkisi (taşınabilir kablosuz fizyolojik dedektörle ölçülür), kalp atış hızı (taşınabilir kablosuz fizyolojik dedektörle ölçülür), elektromiyografik aktivite (yüzey elektromiyografisi ile ölçülür) vb.
    3. Giriş performansını kullanın: dakikadaki sözcük, sözcük hata oranı ve iki anahtar arasındaki geçiş süresi.
      1. Dakikadaki sözcük, katılımcıların giriş hızını (yani, dakikada doğru girilen sözcük sayısını) ifade eder.
      2. Sözcük hata oranı, katılımcıların giriş doğruluğunu ifade eder (yani, yanlış girilen sözcüklerin sayısı bir koşul altındaki toplam sözcük sayısına bölünür). Düzeltilmiş hata oranı, düzeltilmemiş hata oranı ve toplam hata oranı da önceki çalışmalarda kullanılmıştır36.
      3. İki tuş arasındaki geçiş süresi, katılımcıların doğru girilen bir kelime22'nin iki temas noktası arasındaki tepki süresini ifade eder (yani, ikinci temas noktasının başlangıç saati eksi ilk karakterin kalkış saati).
    4. El hareketi ve vücut (parmak) hareketi gibi vücut hareketi verilerini kullanın. Hareket yakalama sistemi35tarafından toplanabilirler.
    5. Algılanan kullanılabilirlik, kullanma niyeti, algılanan doğruluk ve hız, algılanan efor ve ağrı ve öznel iş yükü gibi öznel verileri kullanın. Subektif veriler, katılımcıların klavye tasarımı hakkındaki öznel geri bildirimlerini daha iyi değerlendirmek için son derece güvenilir ve geçerli olan mevcut ölçekler ve anketler aracılığıyla elde edilebilir.
      1. Zihinsel, fiziksel, zaman, performans, çaba ve hayal kırıklığı boyutlarıyla öznel iş yükünü ölçmek için kullanılan 21 puanlık bir ölçek olan NASA-TLX'i kullanın. Yüksek puan, yüksek öznel iş yükünü gösterir26.
      2. 10 madde içeren 5 maddelik bir anket olan Sistem Kullanılabilirlik Ölçeği'ni kullanın ve bir katılımcının yanıtları 0'dan 100'e kadar tek bir puan olarak hesaplanır. Yüksek bir puan, algılanan yüksek kullanılabilirliği gösterir24.
      3. Algılanan ağrıyı ve eforu ölçmek için 0 ile 10 arasında değişen Borg CR10 Ölçeğini kullanın. Yüksek puan, üst düzey algılanan bir ağrı ve efor gösterir25.
      4. Ölçeği Kullanma Amacı'nı kullanın: katılımcıların teknolojiyi veya ürünleri kullanma olasılığını ölçmek için kullanılan 10 maddelik bir anket. Yüksek puan, üst düzey bir olasılığı gösterir28.
      5. Algılanan hız ve algılanan doğruluk 50 puanlık ölçeklerle ölçülür ve yüksek bir puan iyi algılanan bir performansgösterir 28.
    6. Her temas noktasının koordinat verilerini toplayın ve her düğme 30,31'deki dokunma noktalarının takılı elipsine (%95CI)değiştirin. Takılan her elips alanını ve takılan elips merkezinden her düğmenin hedef merkezine kadar olan uzaklığı bağımlı değişkenler olarak benimseyin.
      NOT: Koordinat verileri akıllı telefondaki kendi geliştirdiği uygulama tarafından hassas bir şekilde toplanabilir. Koordinat verilerini elde etmek zorsa, klavye tasarımını kabaca değerlendirmek için objektif ve öznel veriler yeterlidir.

Figure 2
Şekil 2: Elin ölçümü. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

  1. Malzeme
    1. Deney akıllı telefonunu seçin. Ağırlık, çözünürlük ve ekran boyutunu dikkate alın.
    2. Akıllı telefonlarda deney yazılımı tasarlayın ve geliştirin (isteğe bağlı adım).
      NOT: İki tuş arasındaki geçiş süresi bu yazılım veya hareket yakalama sensörleri (örneğin, ivmeölçer sensörü) tarafından otomatik olarak kaydedilebilir. Manuel olarak toplamak zor olabilir (örneğin, bir saat veya kronometre).
    3. Hipotez temel alınarak aşağıdaki önerilerden giriş görevini seçin ve araştırma amacına uyacak şekilde revize edin.
      1. Karakter çifti giriş görevi için, 26 İngilizce harfi rastgele 676 çifte eşleştirin ve deneme tasarımına göre ortalama olarak birkaç gruba bölün.
      2. Tümcecik (cümle) giriş görevi için, orta uzunlukta, hatırlanması kolay ve hedef dili temsil eden tümcecikler kullanın. Hedef dil İngilizce ise,37olarak ayarlanmış 500 tümceciğin 15-20 (veya araştırma amacına dayalı) tümceciklerini veya sözcüklerini ayıklayın.
  2. Katılımcı işe alımları
    1. Örnek boyutunu hesaplamak için G*Power yazılımını kullanın.
    2. Potansiyel katılımcıları işe almak için anketler yayınlayın.
    3. Yaş, sağlık, görme, el ve giriş deneyimi gibi istenen özelliklere sahip potansiyel katılımcıları filtreleyin. Katılımcıların giriş deneyiminin dengeli olduğundan emin olun.

2. Prosedür

  1. Deney prosedürü, görev ve herhangi bir zihinsel veya fiziksel yaralanmayla karşılaşıp karşılaşmayacakları da dahil olmak üzere katılımcılara deneyin bilgilendirilmiş onay formunu okuyun. Katılımcılar katılmayı kabul ederse, bilgilendirilmiş onay formunu imzalamaları gerekir. Değilse, hemen geri çekilebilirler. Bilgilendirilmiş onay formuna göre, katılımcılar deneyin herhangi bir aşamasında da geri çekilebilir.
  2. Fiziksel ve demografik verileri toplayın. El boyutu farkının etkisini ortadan kaldırmak ve ayrıca gelecekteki araştırmalar için tekrarlanabilir veriler sağlamak için her bir katılımcının elini ölçmek için bir mezura kullanın (Şekil 2). Yaş, cinsiyet, hassas giriş deneyimi ve meslek gibi demografik verileri toplayın.
  3. Tüm cihazları dezenfekte edin ve katılımcının cihazlara dokunacak vücut parçalarını temizleyin.
    1. Akıllı telefon sensörlerinin daha hassas olabilmesi için katılımcılardan ellerini yıkamalarını ve akıllı telefonların ekranını temizlemelerini isteyin.
    2. Katılımcılardan taşınabilir kablosuz fizyolojik dedektörler veya hareket yakalama sistemi takmalarını isteyin. Katılımcılardan, önlenen gürültü paraziti ile galvanik cilt tepkisini ve kalp atış hızını kaydetmek için baskın olmayan elde taşınabilir kablosuz fizyolojik algılama bilekliğini takmalarını isteyin.
      1. Hassas vücut ve parmak hareketini toplamak için hareket yakalama sisteminin pasif işaretlerini tırnaklara, parmağın proksimal falanksına, servikal omurlara (C3-C5) ve kola yerleştirin. Elektromiyografik aktiviteyi (isteğe bağlı adım) tespit etmek için kablosuz elektrotları iki kolun ve iki ön kolun derisine yapıştırın.
    3. Denemede kullanılan tüm cihazları kalibre edin.
  4. Alıştırma kısmı
    1. Katılımcıların eğitim görevini tamamlamasına izin verin. Eğitim görevi, uygulamanın veya deneme sonucu üzerindeki yabancılığın etkisini azaltmak için katılımcıların giriş görevlerine ve klavyelere aşinalığını artırmak için kullanılır. 676 İngilizce çift kümesinden veya 500 ifade kümesinden rastgele seçilen 50 çift veya 20 kelimeden oluşur. Ancak giriş doğruluğu 150 saniyede %80 veya daha fazlasına ulaştığında resmi denemelere girebilirler. Örnek araştırma, eğitim görevi olarak 50 çift girilerek benimsendi.
  5. Ana görev
    1. Katılımcıların tüm deneysel koşullar altında resmi denemeleri tamamlamasına izin verin. Giriş görevi sırasında doğruluklarını mümkün olduğunca çabuk sağlamaları gerekir. Resmi denemeler, araştırmada değerlendirilecek ve analiz edilecek gerçek giriş görevleridir. Her çift, sözcük veya cümle bir denemeyi temsil eder ve farklı deneysel tasarımlar farklı deneysel koşullar üretir.
    2. Katılımcıların giriş görevini rastgele sırayla veya dengeli bir sırada tamamlamasını isteyin. Giriş malzemelerinin bölünme yöntemleri aşağıdaki gibidir. İlk olarak, 676 çift her deneysel duruma rastgele ayrılabilir (yani, katılımcılar tüm deneysel koşulları tamamladıklarında tüm çiftlere girmişlerdir). İkincisi, her deneysel durum altında, 676 çift rastgele birkaç bloka ayrılabilir ve katılımcıların bu blokları rastgele tamamlamaları gerekir. Üçüncü olarak, kelimeleri girmek için katılımcıların her koşulda yaklaşık 20 denemeyi tamamlamaları gerekir. Dördüncüsü, cümleleri girmek için katılımcıların her koşul altında yaklaşık 10-15 denemeyi tamamlamaları gerekir. Araştırmacılar, her koşulda katılımcının girdiği karakter sayısı ile kelime sayısı arasında önemli bir fark olmadığından emin olmalıdır. Örnek araştırma ilk yöntemi benimsemiştir ve dört deneysel durumu vardı.
    3. Her koşuldan sonra, katılımcılardan tüm anketleri (öznel deneyimlerini değerlendiren ölçekler) rastgele doldurmalarını ve dinlenmeleri için 1 dakika veya daha fazla vermelerini isteyin.
  6. Denemenin sonunda, her katılımcının öznel geri bildirim almak için kapsamlı anketi (Q &A) bitirmesine izin verin.
  7. Parasal veya maddi ödüllerle katılımcılara takdirlerini ifade edin.

3. Veri analizi

  1. Uygun parametrik veya parametrik olmayan testlere göre hipotez testi
    1. Katılımcılar arasındaki farkın kullanıcıların sonuçlarını ve ifade edici giriş deneyimini önemli ölçüde etkileyip etkilemeyeceğini test etmek için fiziksel, fizyolojik ve vücut hareketi verilerini analiz edin (isteğe bağlı adım).
    2. Klavyedeki giriş verimliliğini test etmek için katılımcıların giriş performansını analiz edin.
    3. Klavyenin algılanan kullanılabilirliğini ve öznel geri bildirimini test etmek için öznel verileri analiz edin.
    4. Uygulama etkisinin ve yorulma etkisinin sonucu önemli ölçüde etkileyip etkilemediğini öğrenin. Her koşul için denemeler zaman damgasına göre iki bölüme ayrılır (yani, ilk yarı kısmı ve ikinci yarı kısmı). Özellikle, her koşulda, uygulama etkisinin veya yorulma etkisinin var olup olmadığını test etmek için ilk yarı parçası ile ikinci yarı parçası arasındaki giriş performansı farkını inceleyin.
    5. Her düğmedeki dokunmatik noktaların takılı elips alanını ve merkezinden her düğmenin hedef merkezine olan uzaklığı analiz edin (isteğe bağlı adım).
      1. Yazılımla her düğmenin tüm temas noktalarını toplayın ve kabaca iki değişkenli Gauss dağılımına uyum içindedirler. Hem x hem de y yönlerindeki her düğmenin %95 güven aralığı, piksel cinsinden her temas noktasının koordinat verileri aracılığıyla türetilir ve her klavye için düğmenin 1:1 anahattı üzerindeki %95 güven elipsleri piksel koordinatındaki Python komut dosyaları aracılığıyla takılır (bkz. Kodlama Dosyası 2).
      2. Her düğmedeki temas noktalarının dağılımını göstermek için takılı elipsleri (%95 CI) ve alanlarını kullanın. Her düğmede, Python komut dosyaları tarafından hesaplanan takılı elips uzaklığı, takılı elipsin düğmenin hedef noktasına orta noktası olarak tanımlanır ve x ve y yönlerinden temsil edilebilir (yani, X ekseni ve Y ekseninde, bkz. Kodlama Dosyası 3).
  2. Modelleme ve simülasyon
    1. Python komut dosyaları tarafından parmak hareketini tahmin etmek için klavye konumu ve yönünün bir işlevi olarak veriye dayalı modeli kullanın. Parmakların tüm hareketleri sekiz yöne ayrılır38 (üstten alta, alttan üste, soldan sağa, sağdan sola, sol-üstten sağ-alta, sağ-alt sol-üst, sol-alt sağ-üst, sol-alt sağ-üst, sağ-üst sol-alt). Her yön için, iki tuş arasındaki ortalama geçiş süresi, klavye tasarımını değerlendirmek için kullanılan parmak hareketinin etkinliğini temsil etmek için hesaplanır (isteğe bağlı adım).
    2. Python komut dosyaları tarafından entegre bilişsel mimari39 kullanarak iki anahtar arasındaki geçiş süresini tahmin etmek için gelişmiş bir Fitts Yasası (veya genişletilmiş sürümü, FFitts Yasası) modeli oluşturmak için doğrusal regresyon analizini kullanın. Geliştirilmiş Fitts Yasası modeli, tuşların konumu ve etkili genişliği ile iki tuşun uzaklığı (isteğe bağlı adım) üzerindeki analizlerine dayanarak klavye tasarımı hakkında daha iyi bir tahmin ve değerlendirme sağlayabilir.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Temsili çalışma esas olarak belirtilen protokolü takip ediyor. Çalışma bir 2 benimser (Klavye düzeni: Kavisli QWERTY vs. Geleneksel QWERTY) × 2 (Düğme boyutu: büyük, 6,3 mm × 9 mm'ye karşı küçük, 4,9 mm × 7 mm) konu tasarımında, kendi geliştirdiğimiz yazılımımız aracılığıyla karakter çifti giriş göreviyle geleneksel QWERTY ile farklı boyutlarda düğmelerde karşılaştırıldığında, kavisli QWERTY'nin giriş verimliliğini ve konforunu artırıp artıramayacağını değerlendirmek için(Şekil 3 ). Bu çalışma pahalı fizyolojik dedektör ekipmanını veya hareket yakalama sistemini benimsememiştir ve veri analizi modelleme veya simülasyon içermemiştir.

Figure 3
Şekil 3: Geleneksel QWERTY klavyenin arayüzü ve kavisli QWERTY klavye yazılımı.
(A) Büyük düğme boyutuna sahip geleneksel QWERTY klavye (harf tuşu boyutu: 6,3 mm × 9 mm). (B) Büyük düğme boyutuna sahip kavisli QWERTY klavye (harf tuşu boyutu: 6,3 mm × 9 mm). (C) Küçük düğme boyutuna sahip geleneksel QWERTY klavye (harf tuşu boyutu: 4,9 mm × 7 mm). (D) Küçük düğme boyutuna sahip kavisli QWERTY klavye (harf tuşu boyutu: 4,9 mm × 7 mm). Her harf anahtarının en boy oranı 7:10'dur ve her işlevsel anahtarın genişliği (Sil, Boşluk, Enter) harf anahtarının iki katıdır. Sil ve Boşluk çalışılmaz. Katılımcılar bir sonraki deneme sürümüne geçiş yapmak için Enter tuşunu tıklatın. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Bu çalışmaya Tsinghua Üniversitesi'nden toplam 24 sağ elini kullanan sağlıklı öğrenci katılmaktadır (12 kadın, M = 22,46 yıl, SD = 3,04 yıl). Onlar için sağ el uzunluğu(M = 17,98 cm SD = 1,20 cm), sağ başparmak uzunluğu(M = 6,00 cm, SD = 0,68 cm) ve sağ başparmak çevresi(M = 5,14 cm, SD = 0,52 cm) ölçüldü. Örnek boyutu G*Power 3.1.9.2 (efekt boyutu f = 0.25, α = 0.05, güç = 0.80, tekrarlanan önlemler arasında korelasyon = 0.5) tarafından hesaplanmıştır. Deney akıllı telefon 5 inç akıllı telefon (ağırlık 138 g, ekran boyutu 5.0 inç, ppi 294, px 1280 × 720, telefon boyutu 143.5 × 69.9 × 7.6 mm).

Giriş performansı (iki tuş arasındaki geçiş süresi, kelime hata oranı), öznel geri bildirim ve her düğmenin takılı elipsleri tekrarlanan önlemler ANOVA tarafından toplandı ve analiz edildi. Bu çalışmada dakikada sözcük yerine iki tuş arasındaki geçiş süresi kullanılır, çünkü giriş malzemesi karakter çiftleridir ve iki tuş arasındaki geçiş süresi geçiş dokunma olayını daha hassas bir şekilde değerlendirebilir. Temsili sonuçlar aşağıdaki gibidir (Tablo 1).

Klavye düzeni Düğme boyutu Düğme boyutu × klavye düzeni
F p Equation 1 F p Equation 1 F p Equation 1
Word hata oranı 48.90 <.001*** 0.68 30.57 <.001*** 0.57 2.63 0.12 0.10
İki anahtar arasındaki geçiş süresi 10.19 .004** 0.31 43.57 <.001*** 0.66 12.75 .002** 0.36
Algılanan efor ve ağrı 2.33 0.14 0.09 1.36 0.26 0.06 0.28 0.60 0.01
Kullanma amacı 7.41 .012* 0.24 3.62 0.07 0.14 0.63 0.44 0.03
Algılanan doğruluk 1.32 0.26 0.54 2.94 0.10 0.11 0.69 0.42 0.03
Algılanan hız 0.56 0.47 0.02 0.98 0.33 0.04 0.25 0.62 0.01
Algılanan kullanılabilirlik 0.63 0.44 0.03 5.48 .028* 0.19 0.03 0.87 0.001
Öznel iş yükü Zihinsel 19.30 <.001*** 0.46 8.88 .007** 0.28 0.01 0.91 0.001
Fiziksel 2.41 0.13 0.10 5.55 .027* 0.19 0.07 0.78 0.003
Saat 0.02 0.9 0.001 10.26 .004** 0.31 0.37 0.55 0.02
Performans 11.51 .003** 0.33 12.25 .002** 0.35 0.02 0.90 0.001
Çaba 4.66 .042* 0.17 16.33 .001** 0.42 0.13 0.72 0.006
Bıkkınlık 9.32 .006** 0.29 8.87 .007** 0.28 2.11 0.16 0.08
Takılan elips alanı 90.00 <.001*** 0.78 1368.78 <.001*** 0.98 31.99 <.001*** 0.56
Takılan elips uzaklığı X yönü 10.94 .003** 0.30 1.4 0.25 0.05 6.08 0.21 0.19
Y yönü 23.49 <.001*** 0.48 0.48 0.50 0.02 13.74 .001** 0.36

Tablo 1: Giriş performansının istatistiksel analizi, öznel geri bildirim ve her düğmenin takılı elips. * ile öğe p < 0.05, öğe ** ile öğe p < 0.01 anlamına gelir ve *** ile öğe p < 0.001 anlamına gelir.

Giriş performansında, klavye düzeni ve düğme boyutu arasındaki etkileşim yalnızca iki tuş arasındaki geçiş süresinde önemlidir (Şekil 4) ve kavisli QWERTY'de, küçük düğme boyutundaki iki tuş arasındaki geçiş süresinin büyük düğme boyutundan önemli ölçüde daha uzun olduğunu gösterir(p < 0,001). Klavye düzeninin ana etkisi hem sözcük hata hızında (Şekil 5) hem de iki tuş arasındaki geçiş süresinde önemlidir ve geleneksel QWERTY'nin bunların kavisli QWERTY'den önemli ölçüde daha düşük olduğunu gösterir. Düğme boyutunun ana etkisi hem kelime hata hızında hem de iki tuş arasındaki geçiş süresinde önemlidir ve büyük düğme boyutundakilerin küçük düğme boyutundan önemli ölçüde daha düşük olduğunu gösterir. Başka önemli bir sonuç bulunamadı.

Figure 4
Şekil 4: 3D çubuk grafik, dört klavyede iki tuş arasındaki geçiş süresinin görselleştirilmesidir (sol ilk karakter, sağ ise ikinci karakterdir).
Her çubuğun yüksekliği geçiş süresinin değerini temsil eder. Degrade renkler (mavi, yeşil, sarı ve kırmızı) sayısal dağılımın durumunu göstermek için kullanılır (bkz. Tamamlayıcı Kodlama Dosyası 1). Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 5
Şekil 5: Her klavyenin sözcük hata oranı. Hata çubukları %95 CI'yı temsil eder. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Öznel geri bildirimde (Şekil 6 ve Şekil 7), klavye düzeni ve düğme boyutu arasındaki tüm etkileşimler önemli değildir. Klavye düzeninin ana etkisi, kullanım amacı ve öznel iş yükü (zihinsel, performans, çaba ve hayal kırıklığı) açısından önemlidir ve katılımcıların daha az öznel iş yükünü (yukarıdaki dört yönü) algıladığını ve geleneksel QWERTY ile karşılaştırıldığında kavisli QWERTY'yi kullanma olasılığının daha yüksek olduğunu gösterir. Düğme boyutunun ana etkisi, algılanan kullanılabilirlik ve öznel iş yükünün tüm yönü açısından önemlidir ve katılımcıların küçük düğme boyutuyla karşılaştırıldığında büyük düğme boyutunda daha az öznel iş yükü ve daha yüksek kullanılabilirlik algıladığını gösterir. Başka önemli bir sonuç bulunamadı.

Figure 6
Şekil 6: Algılanan efor ve ağrı, kullanma niyeti (sol Y ekseni), algılanan doğruluk, algılanan ve algılanan kullanılabilirlik (sağ Y ekseni) her klavyenin.
Algılanan efor ve ağrının yüksek puanı tatmin edici olmayan deneyimi gösterirken, diğer göstergeler tam tersini göstermektedir. Hata çubukları %95 CI'yı temsil eder. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 7
Şekil 7: Öznel iş yükünün altı boyutu.
Hata çubukları %95 CI'yı temsil eder. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Takılan elips alanında (Şekil 8), klavye düzeni ve düğme boyutu arasındaki etkileşim önemlidir ve hem küçük hem de büyük düğme boyutu için geleneksel QWERTY alanının kavisli QWERTY'den daha büyük olduğunu gösterir (p < 0.001), her iki klavye düzeni için de küçük düğmenin alanı büyük düğmeden daha küçüktür (p < 0.001). Düğme boyutunun ve klavye düzeninin ana etkisi önemlidir ve geleneksel QWERTY ve büyük düğmenin alanlarının sırasıyla kavisli QWERTY ve küçük düğmenin alanlarından daha büyük olduğunu gösterir. Başka önemli bir sonuç bulunamadı.

Figure 8
Şekil 8: Dört klavyenin takılı elipsleri (%95 CI).
Dokunma noktalarının piksel konumları dört klavyeye sığdırarak çizilirler. Elips merkezinin koordinatı, her düğmedeki tüm temas noktalarının ortalama değeridir (bkz. Tamamlayıcı Kodlama Dosyası 2). Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Takılan elips ofsetinde (Şekil 9 ve Şekil 10), klavye düzeni ve düğme boyutu arasındaki etkileşim sadece y yönündeki uzaklıkta önemlidir ve kavisli QWERTY'de küçük düğmenin y yönündeki uzaklık büyük düğmeden önemli ölçüde daha kısadır(p < 0.001), düğmenin her iki boyutunda da, kavisli QWERTY'nin y yönündeki uzaklık geleneksel QWERTY'den önemli ölçüde daha kısadır. Klavye düzeninin ana etkisi hem x hem de y yönlerinde önemlidir ve kavisli QWERTY'nin y yönündeki uzaklıkların geleneksel QWERTY'den önemli ölçüde daha kısa olduğunu gösterir. Başka önemli bir sonuç bulunamadı.

Figure 9
Şekil 9: Takılan elipslerin x yönünde uzaklığı.
Görselleştirme nedeniyle şekil olarak orantılı olarak 1,2 kat büyütülen okun uzunluğu, uzaklık değerini temsil eder. Ve farklı renkler, her düğmenin ortalama uzaklığından x yönündeki uzaklık için standart sapmanın (±) değerini görselleştirir. -1φ'den küçük değer yeşildir ve +1φ'den büyük değer kırmızıdır, -1φ ile +1φ arasındaki değer turuncudur (bkz. Tamamlayıcı Kodlama Dosyası 3). Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 10
Şekil 10: y yönünde takılan elipslerin uzaklığı.
Görselleştirme nedeniyle şekil olarak orantılı olarak 1,2 kat büyütülen okun uzunluğu, uzaklık değerini temsil eder. Ve farklı renkler, standart sapmanın (±) değerini her düğmenin ortalama uzaklığından y yönündeki uzaklığına görselleştirir. -1φ'den küçük değer yeşil ve +1φ'den büyük değer kırmızı, -1φ ile +1φ arasındaki değer turuncudur (bkz. Kodlama Dosyası 3ve y yönünün komut dosyası x yönününkine aşinadır). Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Alıştırma efekti, karakter çiftlerinin ilk yarısı ile ikinci yarısı arasındaki giriş performansını (sözcük hata hızı ve iki anahtar arasındaki geçiş süresi) karşılaştırmak için t-test kullanılarak sınanır. Hata oranına gelince, küçük düğme boyutuna sahip kavisli QWERTY'deki iki karakter çifti grubu arasında önemli bir fark yoktur, t(46) = 2.03, p = 0.05, büyük düğme boyutuna sahip kavisli QWERTY, t(46) = -0.47, p = 0.64, büyük düğme boyutuna sahip geleneksel QWERTY, t(46) = 0.31, p = 0.76 ve küçük düğme boyutuna sahip geleneksel QWERTY, t(46) = 0,05, p = 0,97. İki tuş arasındaki geçiş süresine gelince, büyük düğme boyutuna sahip kavisli QWERTY'deki iki karakter çifti grubu arasında önemli bir fark yoktur, t(46) = 0,33, p = 0,74, küçük düğme boyutuna sahip kavisli QWERTY, t(46) = 0,22, p = 0,83, büyük düğme boyutunasahip geleneksel QWERTY t(46) = 0,66, p = 0,51, ve küçük düğme boyutuna sahip geleneksel QWERTY, t(46) = 0,09, p = 0,93. Sonuçlar, giriş görevinin ana işlemi sırasında uygulama etkisi veya yorulma etkisi olmadığını ve katılımcıların her klavye için en yüksek çabayı gösterdiğini ve tuttuğunu göstermektedir. Farklı klavyeler için en yüksek çabanın mutlak değeri farklı olabilir, çünkü en yüksek çaba yalnızca klavyeye yüzde 100 aşina olduklarını gösterir.

Bu temsili çalışma, 5 inç akıllı telefonda kavisli QWERTY'nin geleneksel QWERTY'den daha kötü olduğunu ve büyük düğme boyutunun küçük düğme boyutundan daha iyi olduğunu göstermektedir. Bu temsili çalışmada, en iyi klavye büyük düğme boyutuna sahip geleneksel QWERTY klavye, en kötü klavye ise küçük düğme boyutuna sahip kavisli QWERTY klavyedir. Tüm sonuçlar uygulama etkisi ve yorgunluk etkisi etkilenmemiştir. Sözcük hata oranı ve iki tuş arasındaki geçiş süresi, kavisli QWERTY tasarımının katılımcıların iki karakter arasındaki reaksiyon süresini artırdığını ve tuşların konumu ve zihinsel rotasyon nedeniyle tanıma iş yükünü karakterlere artırabileceğini, böylece tatmin edici olmayan giriş performansına yol açabileceğini ve sonuçların 5 inç akıllı telefondaki boyut küçültülmüş düğme boyutuyla (küçük düğme boyutuna sahip QWERTY klavye) aynı olduğunu gösterir. Öznel geri bildirimin çoğu göstergesi ve boyutu önemli olmasa da, öznel iş yükü, boyutu azaltılmış düğme ve kavisli QWERTY klavye ile QWERTY klavyenin algılanan daha yüksek iş yükünü gösterir. Bununla birlikte, takılı elipslerin analizinden, sonuçlar ve Şekil 8 ve Şekil 10, kavisli QWERTY'nin daha az ofsete sahip olduğunu ve temas noktalarının daha az dağıtıcı olduğunu ve uzaklığının esas olarak sağ elle kullanım için sol üst köşeye doğru olduğunu göstermektedir. Sonuçlar, kavisli QWERTY tasarımının klavyenin eğriliğini ayarlayarak, otomatik düzeltme işlevini ekleyerek ve düğmelerin boyutunu denetleyerek optimize edilebileceğini göstermektedir. Ek olarak, Şekil 8 ve Şekil 10'dan kavisli bir T9 klavye, Kavisli QWERTY klavyenin "R, T, Y, U, I, O, D, F, G, H, J, K, X, C, V, B, N ve M" yerini alan, potansiyel olarak optimize edilmiş bir klavye olabilir, yani kavisli T9 klavyenin her tuşu kavisli QWERTY'nin iki harfli tuşunun yerini alır.

Bu nedenle, bu temsili çalışma sadece klavye tasarımının açık kaynaklı Python betikleriyle değerlendirilme protokolünü kabaca göstermektedir ve analiz ve optimizasyon yöntemi, araştırmacıların gelecekteki çalışmalardaki araştırma amacına dayanarak derinlemesine tartışılabilir.

Tamamlayıcı Kodlama Dosyası 1: İki anahtar arasındaki geçiş süresinin 3D çizimleri. Bu dosyayı indirmek için lütfen tıklayınız.

Tamamlayıcı Kodlama Dosyası 2: Takılan elips ve alanı. Bu dosyayı indirmek için lütfen tıklayınız.

Tamamlayıcı Kodlama Dosyası 3: Takılan elips uzaklığı. Bu dosyayı indirmek için lütfen tıklayınız.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Bu çalışmada, ekran teknolojisinin gelişimine dayanarak, klavye tasarımını sistematik ve hassas bir şekilde değerlendirmek için klavye tasarımı değerlendirmesinin özetlenmiş ve genel bir protokolünü sunduk. Önceki çalışmalardan mevcut göstergeler ve yöntemler, İngilizce karakterlerle eşleşen çiftler ve iki anahtar arasındaki geçiş süresi, etkili bir protokol oluşturmak için entegre edilir ve değiştirilir.

Bu protokolde birkaç kritik noktanın fark edilmesi gerekir. Değişkenlerin ve göstergelerin seçimi esastır, çünkü analiz perspektifine karar verirler ve klavye tasarım değerlendirme deneyinin sonraki aşamasında değerlendirme modelini oluşturmak için kullanılabilir. Nesnel değişkenler dışında, öznel veriler kullanıcı deneyimini geliştirmemize yardımcı olmak için hayati bir rol oynadığından, öznel değişkenler deneysel tasarımda birden fazla boyuttan dikkatlice düşünülmelidir. Koordinat verileri isteğe bağlı olarak toplanabilir ve protokolde kendi geliştirdiği uygulama ve Python komut dosyaları aracılığıyla hesaplanabilir, örneğin, her düğmedeki dokunmatik noktaların takılı elipsleri (%95 CI) ve takılan elips merkezinden her düğmenin hedef merkezine uzaklık. Takılan elipslerin analizi ve görselleştirilmesi, klavye tasarımının optimizasyon yöntemini aydınlatabilir. Buna ek olarak, giyilebilir ekipmana bağlı olan fizyolojik ölçüm ve hareket ölçümü de isteğe bağlı olsa da, klavye kullanıcılarının ifade edilemez deneyimini derinlemesine keşfetmeye yardımcı olabilirler.

Klavye çalışması prosedüründe önemli bir adım, katılımcılardan ellerini yıkamalarını ve deneyden önce ekranı temizlemelerini istemektir (giyilebilir dedektörlerle aynıdır), çünkü el yağı ve ter ekran duyusunun hassasiyetini etkileyebilir, böylece sonuçları etkileyebilir. Katılımcılar arasındaki fiziksel farklılıklar deney sonuçlarını ve tekrarlanabilirliği de etkileyebileceğinden, katılımcıların fiziksel verilerinin (el uzunluğu, parmak uzunluğu ve başparmak çevresi) ölçülmesi veya raporlanması gerekir.

Protokol ayrıca aşağıdaki sınırlamalardan kaçamaz. Bu çalışmada önerilen tüm girdi materyalleri, diğer diller dikkate alınmadan esas olarak İngilizce diline odaklanabilir. Buna ek olarak, deney verilerini toplamak için kendi kendine bir klavye yazılımı geliştirmek, geleneksel manuel toplama ve ölçüm yöntemini kullanmak yerine bu protokolde önerilebilir. Çünkü kendi geliştirdiği bir yazılım, daha hassas ve ilişkilendirilebilir göstergeleri toplayabilir ve hesaplayabilir ve yalnızca mevcut klavye tasarımının etkisini deneysel koşullar altında sonuçlandırmak yerine klavye tasarımı hakkında net bir optimizasyon önerisi sağlamaya yardımcı olabilir. Ayrıca, önceki çalışmalar tarafından benimsenen diğer pahalı cihazlar veya ekipmanlar, taşınabilir kablosuz fizyolojik dedektör veya hareket yakalama sistemi gibi temsili sonuçlara dahil olmamıştır ve araştırmacılar araştırma sorunlarına ve hipotezlerine göre özel deneysel cihazlarını seçmelidir. Son olarak, Yeni İstatistik veya Bayes tutkunlarının takipçileri klavye tasarımını analiz etmek ve değerlendirmek için daha istatistiksel yöntemler benimsemeye çalışabilirler.

Gelecekteki uygulamalar ve talimatlar için, bu protokol diğer akıllı cihazlarda klavye tasarımı değerlendirme sürecinde benimsenebilir. Akıllı telefonlara ek olarak, giyilebilir akıllı saatler ve bilezikler (iWatch), tablet PC (iPad) ve sanal gerçeklik cihazları (VR gözlükleri) gibi giderek daha fazla akıllı cihaz popülerlik kazanmıştır. Bu protokol, bu cihazlardaki çeşitli klavye tasarımlarını değerlendirmek için kullanılabilir ve optimizasyonlara yardımcı olur (göstergeler ve işlemler biraz ayarlanabilir). Bu anlamda bu çalışma, akıllı cihazların dokunmatik ekranında klavye tasarım değerlendirme çalışmasının faydalarını ve önemini yeniden gözden geçirmek için yeni fırsatlar sunuyor. Bu nedenle, insan-bilgisayar etkileşimi, bilgisayar bilimi ve psikoloji alanındaki açık kaynak kaynakları ile ucuz ve yürütülmesi kolay bir araştırma yöntemi sağlar, böylece acemi araştırmacıların ve öğrencilerin çalışmalarına başlamalarına veya sınıf içi bir gösteri deneyi olmalarına yardımcı olur.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Yazarlar herhangi bir finansal açıklama veya çıkar çatışması beyanda bulunmedeler.

Acknowledgments

Bu araştırma, Tsinghua Üniversitesi Girişimi Bilimsel Araştırma Programı (Akıllı cihazlarda kavisli klavyenin ergonomik tasarımı) tarafından desteklenmektedir. Yazarlar, Tianyu Liu'yu nazik önerileri ve rakamlar üzerindeki kodlama yardımı için takdir ediyor.

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

Davranış Sayı 164 ergonomi metin girişi klavye tasarımı değerlendirmesi akıllı telefon yazma görevi

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

Akıllı Telefonlarda Klavye Tasarımını Değerlendirmek için Bir Değerlendirme Yöntemi ve Araç Seti
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