Методическая статья

Метод оценки и инструментарий для оценки дизайна клавиатуры на смартфонах

DOI:

10.3791/61796

⸱

5 октября 2020 г.

 ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Psychology, School of Social Sciences, Tsinghua University, 2Department of Computer Science, Beijing Normal University, 3Haier Innovation Design Center, Haier Company

В этой статье

Уведомление об исправлении

Important: There has been an erratum issued for this article. View Erratum Notice

Краткое содержание

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Представленный протокол объединяет различные методы оценки и демонстрирует метод оценки дизайна клавиатуры на смартфонах. Пары, подобранные английскими символами, предлагаются в качестве входного материала, а время перехода между двумя ключами используется в качестве зависимой переменной.

Аннотация

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ввод с клавиатуры сыграл важную роль во взаимодействии человека и компьютера с обширной пользовательской базой, а дизайн клавиатуры всегда был одним из фундаментальных объектов исследований на интеллектуальных устройствах. С развитием технологии экрана смартфоны могут собирать более точные данные и индикаторы для углубленной оценки дизайна клавиатуры. Увеличение экрана телефона привело к неудовлетворительным впечатлениям от ввода и боли в пальцах, особенно для ввода одной рукой. Эффективность и комфорт ввода привлекли внимание исследователей и дизайнеров, а изогнутая клавиатура с регулируемыми по размеру кнопками, которая примерно соответствовала физиологической структуре больших пальцев, была предложена для оптимизации использования одной рукой на смартфонах с большим экраном. Однако его реальные последствия остаются неоднозначными. Таким образом, этот протокол продемонстрировал общий и обобщенный метод оценки влияния изогнутой конструкции QWERTY-клавиатуры на 5-дюймовый смартфон с помощью самостоятельно разработанного программного обеспечения с подробными переменными, включая объективные поведенческие данные, субъективную обратную связь и координатные данные каждой точки соприкосновения. Существует достаточно литературы по оценке виртуальных клавиатур; однако лишь немногие из них систематически обобщают и анализируют методы и процессы оценки. Таким образом, этот протокол заполняет пробел и представляет собой процесс и метод систематической оценки дизайна клавиатуры с доступными кодами для анализа и визуализации. Он не нуждается в дополнительном или дорогостоящем оборудовании и прост в проведении и эксплуатации. Кроме того, протокол также помогает получить потенциальные причины недостатков дизайна и освещает оптимизацию конструкций. В заключение, этот протокол с открытым исходным кодом может быть не только демонстративным экспериментом в классе, чтобы вдохновить новичка начать свои исследования, но и способствовать улучшению пользовательского опыта и доходов компаний-редакторов методов ввода.

Введение

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ввод с клавиатуры является основным методом взаимодействия человека и смартфона1,2, и с проникновением смартфонов, ввод с клавиатуры получает миллиарды пользователей. В 2019 году глобальный уровень проникновения смартфонов достиг 41,5%3,в то время как в Соединенных Штатах с самым высоким уровнем проникновения он достиг 79,1%4. До первого квартала 2020 года мобильная клавиатура Sogou имела около 480 миллионов ежедневных активных пользователей5. До 6 мая 2020 года Google Gboard был загружен более 1 миллиарда раз6.

Неудовлетворительный ввод с клавиатуры увеличивается с увеличением экрана телефона. Хотя увеличенный экран был направлен на улучшение качества просмотра, он изменил гравитацию, размер и вес смартфонов, заставляя пользователей неоднократно менять позу удержания, чтобы достичь отдаленных областей (например, кнопки A и Q для правшей), что приводит к неэффективности ввода. Растяжение мышц может привести к тому, что пользователи будут страдать от нарушений опорно-двигательного аппарата, болей в руках и различных типов заболеваний (например, синдром запястного канала, остеоартрит большого пальца и тендовагинит большого пальца7,8,9,10). Пользователи, предпочитающие использование одной рукой, находятся в худших условиях11,12.

Поэтому оценка и оптимизация дизайна клавиатуры стали горячими темами психологических, технических и эргономических исследований. Компании и исследователи редакторов метода ввода (IME) постоянно предлагали различные конструкции и концепции клавиатур для оптимизации опыта и эффективности ввода, включая клавиатуры с изменением раскладки и переупорядоченные символами: Microsoft WordFlow Keyboard13,Functional Button Area in Glory of Kings14,IJQWERTY15и Quasi-QWERTY16.

Существующие методы оценки дизайна клавиатуры варьируются от исследователя к исследователю, за исключением нескольких общепринятых показателей, и предлагаются более точные показатели. Однако при наличии множества показателей не предусмотрен обобщенный и систематический протокол, демонстрирующий процесс оценки и анализа конструкции клавиатуры. Закон Фиттса17 и его расширенная версия FFitts Law18,которая описывал взаимодействие человека и компьютера, были широко приняты для оценки производительности клавиатуры19,20,21,22. Более того, функциональная область большого пальца была предложена для улучшения дизайна клавиатуры, и в ней описывалась изогнутая область движения для большого пальца, чтобы комфортно выполнять задачу ввода23. Основываясь на этих теориях, показатели, включая слово в минуту, частоту ошибок слов и субъективную обратную связь (воспринимаемое удобство использования, воспринимаемая производительность, воспринимаемая скорость, субъективная рабочая нагрузка, воспринимаемая нагрузка и боль, а также намерение использовать и т. Д.), Которые были высоко приняты, были частично использованы в предыдущих исследованиях24,25,26, 27,28,29. за исключением моделирования и имитационных методов. Кроме того, установленный эллипс точек соприкосновения на каждой кнопке и егосмещение30,31 использовались в последние годы для исследования точной производительности входных событий. Кроме того, гальваническая реакция кожи, частота сердечных сокращений, электромиографическая активность, жест рук и движения тела32,33,34,35 были приняты для прямой или косвенной оценки мышечной усталости, комфорта и удовлетворенности пользователей. Однако этим различным методам не хватает размышлений о целесообразности используемых показателей, и начинающий исследователь может быть смущен выбором соответствующих показателей для своего исследования.

Исследования по дизайну клавиатуры также легко проводить, эксплуатировать и анализировать. С бумом экранных технологий можно было легко собрать больше поведенческих данных для углубленной оценки дизайна клавиатуры (например, время перехода между двумя клавишами и координатные данные каждой точки соприкосновения). Основываясь на упомянутых данных, исследователи смогли точно изучить детали дизайна клавиатуры и проанализировать ее недостатки и преимущества. По сравнению с другими исследованиями взаимодействия человека и компьютера, исследования дизайна клавиатуры на портативных смартфонах также имеют высокую ценность для своей обширной пользовательской базы без дорогостоящего оборудования, сложных материалов или огромного лабораторного пространства. Анкеты, шкалы и скрипт Python об исследовании имеют открытый исходный код и легко доступны.

Целью данного исследования является обобщение предыдущих методов для демонстрации систематического, точного и общего протокола оценки и анализа дизайна клавиатуры на смартфонах. Примерный эксперимент и результаты направлены на то, чтобы показать, может ли изогнутая QWERTY-клавиатура с регулируемыми по размеру кнопками оптимизировать опыт ввода одной рукой на 5-дюймовом смартфоне по сравнению с традиционной QWERTY-клавиатурой и поделиться методом визуализации и скриптом анализа данных Python.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Исследование проводилось в соответствии с этическим принципом и было одобрено Комитетом по этике Университета Цинхуа. На рисунке 1 показан процесс оценки дизайна клавиатуры смартфонов.

figure-protocol-1
Рисунок 1: Общий процесс проведения эксперимента с клавиатурой и оценки дизайна клавиатуры. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

1. Подготовка

  1. Дизайн эксперимента
    1. Определите проблему исследования и предложите гипотезу.
    2. Спроектируйте эксперимент в соответствии с гипотезой и определите независимые переменные (например, раскладку клавиатуры, позу набора текста). Используйте внутритемный дизайн, чтобы уменьшить смешанные факторы и дисперсию, вызванную разницей между участниками.
  2. Зависимые переменные
    1. Используйте физические данные, включая длину руки, длину входного пальца и окружность входного пальца, которые были измерены рулеткой, как показано на рисунке 2.
    2. Используйте физиологические данные, включая гальваническую реакцию кожи (измеряется портативным беспроводным физиологическим детектором), частоту сердечных сокращений (измеряется портативным беспроводным физиологическим детектором), электромиографическую активность (измеряется поверхностной электромиографией) и т. Д.
    3. Используйте производительность ввода: количество слов в минуту, частота ошибок слов и время перехода между двумя клавишами.
      1. Слово в минуту относится к скорости ввода участников (т.е. количеству правильно введенных слов в минуту).
      2. Частота ошибок слов относится к точности ввода участников (т. Е. Количество неправильно введенных слов, деленное на общее количество слов при одном условии). Исправленная частота ошибок, нескорректированная частота ошибок и общая частота ошибок также использовались в предыдущих исследованиях36.
      3. Время перехода между двумя клавишами относится к времени реакции участников между двумя точками соприкосновения правильно введенного слова22 (т. е. время начала второй точки касания минус время выхода первого символа).
    4. Используйте данные о движении тела, такие как жест руки и движение тела (пальца). Они могли быть собраны системой захвата движения35.
    5. Используйте субъективные данные, такие как воспринимаемое удобство использования, намерение использовать, воспринимаемая точность и скорость, воспринимаемое напряжение и боль, а также субъективная рабочая нагрузка и т. Д. Субъективные данные могут быть получены с помощью существующих шкал и анкет, которые являются высоконадежными, а также действительными для лучшей оценки субъективной обратной связи участников о дизайне клавиатуры.
      1. Используйте NASA-TLX, 21-балльной шкале, которая используется для измерения субъективной рабочей нагрузки через ментальные, физические, временные, производительность, усилия и фрустрации измерения. Высокий балл указывает на высокую субъективную рабочую нагрузку26.
      2. Используйте Системную шкалу юзабилити, 5-балльной анкеты с 10 пунктами, и ответы одного участника будут рассчитываться как единый балл от 0 до 100. Высокий балл указывает на высокое воспринимаемое удобство использования24.
      3. Используйте шкалу Борга CR10, которая варьируется от 0 до 10 для измерения воспринимаемой боли и напряжения. Высокий балл указывает на высокий уровень воспринимаемой боли и нагрузки25.
      4. Используйте шкалу намерения использовать: 10-балльный вопросник, который используется для измерения вероятности того, что участники будут использовать технологию или продукты. Высокий балл указывает на высокий уровень вероятности28.
      5. Воспринимаемая скорость и воспринимаемая точность измеряются по 50-балльной шкале, а высокий балл указывает на хорошую воспринимаемую производительность28.
    6. Соберите координатные данные каждой точки касания и измените их на установленный эллипс (95% CI) точек соприкосновения на каждойкнопке30,31. Примите площадь каждого установленного эллипса и смещение от центра установленного эллипса до целевого центра каждой кнопки в качестве зависимых переменных.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Координатные данные могут быть точно собраны самостоятельно разработанным приложением на смартфоне. Если трудно получить координатные данные, объективных и субъективных данных достаточно, чтобы примерно оценить дизайн клавиатуры.

figure-protocol-2
Рисунок 2: Измерение руки. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

  1. Материалы
    1. Выберите экспериментальный смартфон. Учитывайте вес, разрешение и размер экрана.
    2. Проектирование и разработка экспериментального программного обеспечения на смартфонах (необязательный шаг).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Время перехода между двумя клавишами может быть записано автоматически этим программным обеспечением или датчиками захвата движения (т. Е. Датчик акселерометра). Может быть трудно собрать его вручную (например, часы или секундомер).
    3. Выберите задачу ввода из следующих предложений на основе гипотезы и пересмотрите ее в соответствии с целью исследования.
      1. Для задачи ввода пары символов случайным образом соедините 26 английских букв в 676 пар и в среднем разделите их на несколько групп на основе дизайна эксперимента.
      2. Для задачи ввода фразы (предложения) используйте фразы, которые являются умеренными по длине, легко запоминаются и представляют целевой язык. Если целевым языком является английский, извлеките 15–20 (или на основе исследовательской цели) фраз или слов из 500 фраз, установленных37.
  2. Подбор участников
    1. Используйте программное обеспечение G*Power для расчета размера выборки.
    2. Разместите анкеты для набора потенциальных участников.
    3. Фильтруйте потенциальных участников с желаемыми характеристиками, например, возрастом, здоровьем, зрением, рукой и опытом ввода. Обеспечить сбалансированность вклада участников.

2. Процедура

  1. Зачитайте участникам форму информированного согласия эксперимента, включая процедуру эксперимента, задачу и то, столкнутся ли они с какими-либо психическими или физическими травмами. Если участники соглашаются на участие, они должны подписать форму информированного согласия. Если нет, они могут немедленно уйти. Согласно форме информированного согласия, участники также могут отказаться на любом этапе эксперимента.
  2. Собирайте как физические, так и демографические данные. Используйте рулетку для измерения руки каждого отдельного участника(рисунок 2),чтобы устранить эффект разницы в размерах рук, а также предоставить повторяемые данные для будущих исследований. Собирайте демографические данные, такие как возраст, пол, точный опыт ввода и профессия.
  3. Продезинфицируйте все устройства и очистите части тела участника, которые будут касаться устройств.
    1. Попросите участников вымыть руки и очистить экран смартфонов, чтобы датчики смартфонов могли быть более чувствительными.
    2. Попросите участников носить портативные беспроводные физиологические детекторы или систему захвата движения. Попросите участников носить портативный беспроводной браслет для обнаружения физиологии на недоминирующей руке, чтобы записывать гальваническую реакцию кожи и частоту сердечных сокращений с избеганием шумовых помех.
      1. Поместите пассивные маркеры системы захвата движения на ногти, проксимальную фалангу пальца, шейные позвонки (C3-C5) и руку, чтобы собрать точное движение тела и пальца. Прикрепляйте беспроводные электроды к коже двух рук и двух предплечий для обнаружения электромиографической активности (необязательный шаг).
    3. Откалибруйку всех устройств, используемых в эксперименте.
  4. Практическая часть
    1. Пусть участники завершат обучающее задание. Учебное задание используется для улучшения знакомства участников с заданиями ввода и клавиатурами, чтобы уменьшить влияние практики или незнакомости на результат эксперимента. Он состоит из 50 пар или 20 слов, случайно выбранных из набора из 676 английских пар или 500 фраз. Только когда их точность ввода достигает 80% или более за 150 секунд, они могут войти в формальные испытания. Образцовое исследование приняло ввод 50 пар в качестве учебной задачи.
  5. Основная задача
    1. Пусть участники завершают формальные испытания во всех экспериментальных условиях. Они должны обеспечить свою точность как можно быстрее во время выполнения задачи ввода. Формальные испытания являются реальными входными задачами, которые будут оцениваться и анализироваться в исследовании. Каждая пара, слово или предложение представляют собой испытание, и различные экспериментальные проекты создают разные экспериментальные условия.
    2. Покажите участникам выполнить задачу ввода в случайном порядке или в сбалансированном порядке. Методы разделения исходных материалов следующие. Во-первых, 676 пар могут быть случайным образом разделены на каждое экспериментальное условие (т. Е. Участники вошли во все пары, когда они завершили все экспериментальные условия). Во-вторых, при каждом экспериментальном условии 676 пар могут быть разделены на несколько блоков случайным образом, и участники должны заполнить эти блоки случайным образом. В-третьих, для ввода слов участникам необходимо пройти около 20 испытаний при каждом условии. В-четвертых, для ввода предложений участникам необходимо пройти около 10-15 испытаний при каждом условии. Исследователи не должны обеспечить существенной разницы между количеством символов и количеством слов, введенных участником при каждом условии. Образцовое исследование приняло первый метод и имело четыре экспериментальных условия.
    3. После каждого состояния попросите участников заполнить все анкеты (шкалы, оценивающие их субъективный опыт) случайным образом и дать им 1 минуту или более для отдыха.
  6. В конце эксперимента пусть каждый участник закончит комплексную анкету (Q & A) для получения субъективной обратной связи.
  7. Выражайте благодарность участникам денежными или материальными вознаграждениями.

3. Анализ данных

  1. Проверка гипотез с помощью соответствующих параметрических или непараметрических тестов
    1. Проанализируйте физические, физиологические данные и данные о движении тела, чтобы проверить, будет ли разница между участниками существенно влиять на результаты и невыразительный опыт ввода пользователей (необязательный шаг).
    2. Проанализируйте производительность ввода участников, чтобы проверить эффективность ввода на клавиатуре.
    3. Анализируйте субъективные данные, чтобы проверить воспринимаемое удобство использования и субъективную обратную связь клавиатуры.
    4. Выясните, существенно ли влияет на результат эффект практики и эффект усталости. Для каждого условия испытания делятся на две части в соответствии с меткой времени (т.е. часть первой половины и часть второй половины). В частности, при каждом условии изучите разницу в производительности входных данных между первой половиной и второй половиной, чтобы проверить, существует ли эффект практики или эффект усталости.
    5. Проанализируйте площадь установленного эллипса точек касания на каждой кнопке, а также смещение от ее центра к целевому центру каждой кнопки (необязательный шаг).
      1. Соберите все точки соприкосновения каждой кнопки с программным обеспечением, и они примерно согласуются с двухмерным распределением Гаусса. 95% доверительный интервал каждой кнопки как в x-, так и в y-направлениях выводится через координатные данные каждой точки касания в пикселе, а 95% доверительные многоточия над контуром кнопки 1:1 для каждой клавиатуры подогнано с помощью скриптов Python по координатам пикселей (см. Файл кодирования 2).
      2. Используйте встроенные эллипсы (95% ДИ) и их области, чтобы продемонстрировать дисперсию точек соприкосновения на каждой кнопке. В каждой кнопке смещение установленного эллипса, вычисляемого скриптами Python, определяется как центральная точка установленного эллипса к целевой точке кнопки, и оно может быть представлено из направлений x и y (т. Е. В оси X и оси Y см. Файл кодирования 3).
  2. Моделирование и симуляция
    1. Используйте модель, управляемую данными, в качестве функции расположения и ориентации клавиатуры для прогнозирования движения пальцев скриптами Python. Все движения пальцев делятся на восемь направлений38 (верх к низу, снизу вверх, слева направо, справа налево, слева-верх на право-вниз, справа-вниз на левый-верх, левый-снизу на правый-верх, правый-верх на левый-нив). Для каждого направления рассчитывается среднее время перехода между двумя клавишами, представляющее эффективность движения пальцев, которое используется для оценки конструкции клавиатуры (необязательный шаг).
    2. Используйте линейный регрессионный анализ для построения усовершенствованной модели закона Фиттса (или его расширенной версии, закона FFitts) для прогнозирования времени перехода между двумя ключами с использованием интегрированной когнитивной архитектуры39 скриптов Python. Усовершенствованная модель Fitts' Law может обеспечить лучшее прогнозирование и оценку дизайна клавиатуры на основе анализа местоположения и эффективной ширины клавиш, а также расстояния между двумя клавишами (необязательный шаг).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Репрезентативное исследование проводится главным образом в соответствии с упомянутым протоколом. В исследовании используется 2 (Раскладка клавиатуры: изогнутая QWERTY против традиционной QWERTY) × 2 (Размер кнопки: большой, 6,3 мм × 9 мм против маленького, 4,9 мм × 7 мм) внутри предмета, чтобы оценить, может ли изогнутый QWERTY повысить эффективность ввода и комфорт по сравнению с традиционным QWERTY в разных размерах кнопок с помощью задачи ввода пары символов через наше самостоятельно разработанное программное обеспече...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

В этом исследовании, основанном на развитии экранной технологии, мы представили обобщенный и общий протокол оценки дизайна клавиатуры для систематической и точной оценки дизайна клавиатуры. Существующие индикаторы и методы из предыдущих исследований, пары, сопоставленные английскими символами, и время перехода между двумя ключами интегрированы и модифицированы для создания эффективного протокола.

В этом протоколе необходимо отметить несколько критических моментов. Выбор переменных и индикаторо...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Авторы заявили об отсутствии раскрытия финансовой информации или конфликта интересов.

Благодарности

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Это исследование поддерживается Программой научных исследований Университета Цинхуа (Эргономичный дизайн изогнутой клавиатуры на интеллектуальных устройствах). Авторы ценят Тянью Лю за его добрые предложения и помощь в кодировании фигур.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Changxiang 6SHuawei Смартфон, использованный в экзаменационном исследовании
Программное обеспечение изогнутой QWERTY-клавиатурыTsinghua UniversityРазработано авторами
SPSS softwareIBMПрограммное обеспечение для анализа данных
G*Power SoftwareHeinrich-Heine-Universitä t Dü sseldorfРасчет размера образца
E4 портативный беспроводной браслетE4 EmpaticaЗапись гальванической реакции кожи и частоты сердечных сокращений
ArqusQualysisПлатформа камеры захвата движения
Пассивный маркерQualysisПодходящие размеры: 2,5 мм, 4 мм и 6,5 мм
Trigno sEMGDelsysЗапись электромиографической активности
MicrosoftPythonVisual Studio Code
Смартфон Редактор для

Ссылки

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  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).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Исправление

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Formal Correction: Erratum: An Assessment Method and Toolkit to Evaluate Keyboard Design on Smartphones
Posted by JoVE Editors on 9/01/2022. 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

Теги

QWERTY

Похожие статьи