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Behavior

स्मार्टफोन पर कीबोर्ड डिजाइन का मूल्यांकन करने के लिए एक मूल्यांकन विधि और टूलकिट

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

प्रस्तुत प्रोटोकॉल विभिन्न मूल्यांकन विधियों को एकीकृत करता है और स्मार्टफोन पर कीबोर्ड डिजाइन का मूल्यांकन करने की एक विधि को दर्शाता है। अंग्रेजी पात्रों द्वारा मिलान जोड़े इनपुट सामग्री के रूप में प्रस्तावित हैं, और दो चाबियों के बीच संक्रमण के समय का उपयोग निर्भर चर के रूप में किया जाता है।

Abstract

कीबोर्ड इनपुट ने एक विशाल उपयोगकर्ता आधार के साथ मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन में एक आवश्यक भूमिका निभाई है, और कीबोर्ड डिजाइन हमेशा स्मार्ट उपकरणों पर अध्ययन की मौलिक वस्तुओं में से एक रहा है। स्क्रीन प्रौद्योगिकी के विकास के साथ, कीबोर्ड डिजाइन का गहराई से मूल्यांकन करने के लिए स्मार्टफोन द्वारा अधिक सटीक डेटा और संकेतक एकत्र किए जा सकते हैं। फोन स्क्रीन के बढ़ने से असंतोषजनक इनपुट अनुभव और उंगली दर्द हुआ है, खासकर एक हाथ वाले इनपुट के लिए । इनपुट दक्षता और आराम शोधकर्ताओं और डिजाइनरों का ध्यान आकर्षित किया है, और आकार समायोज्य बटन है, जो मोटे तौर पर अंगूठे की शारीरिक संरचना के साथ प्रदान के साथ घुमावदार कीबोर्ड, बड़े परदे smartphones पर एक हाथ उपयोग का अनुकूलन करने का प्रस्ताव किया गया था । हालांकि, इसके वास्तविक प्रभाव अस्पष्ट रहे । इसलिए, इस प्रोटोकॉल ने विस्तृत चर के साथ एक स्व-विकसित सॉफ्टवेयर के माध्यम से 5 इंच के स्मार्टफोन पर घुमावदार क्यूवर्टी कीबोर्ड डिजाइन के प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए एक सामान्य और संक्षेप विधि का प्रदर्शन किया, जिसमें वस्तुनिष्ठ व्यवहार डेटा, व्यक्तिपरक प्रतिक्रिया और प्रत्येक टचपॉइंट के समन्वय डेटा शामिल हैं। वर्चुअल कीबोर्ड के मूल्यांकन पर पर्याप्त मौजूदा साहित्य है; हालांकि, उनमें से केवल कुछ व्यवस्थित रूप से संक्षेप में और मूल्यांकन विधियों और प्रक्रियाओं पर प्रतिबिंब लिया। इसलिए, यह प्रोटोकॉल अंतर में भरता है और विश्लेषण और दृश्य के लिए उपलब्ध कोड के साथ कीबोर्ड डिजाइन के व्यवस्थित मूल्यांकन की एक प्रक्रिया और विधि प्रस्तुत करता है। यह कोई अतिरिक्त या महंगे उपकरण की जरूरत है और आचरण और संचालित करने के लिए आसान है । इसके अलावा, प्रोटोकॉल डिजाइन के नुकसान के लिए संभावित कारणों को प्राप्त करने में भी मदद करता है और डिजाइन के अनुकूलन को प्रबुद्ध करता है। अंत में, ओपन-सोर्स संसाधनों के साथ यह प्रोटोकॉल न केवल नौसिखिए को अपनी पढ़ाई शुरू करने के लिए प्रेरित करने के लिए एक इन-क्लास प्रदर्शनात्मक प्रयोग हो सकता है बल्कि उपयोगकर्ता अनुभव और इनपुट विधि संपादक कंपनियों के राजस्व में सुधार करने में भी योगदान देता है।

Introduction

कीबोर्ड इनपुट मानव-स्मार्टफोन इंटरैक्शन1,2की मुख्यधारा की विधि है, और स्मार्टफोन की पैठ के साथ, कीबोर्ड इनपुट को अरबों उपयोगकर्ता मिलते हैं। 2019 में, वैश्विक स्मार्टफोन प्रवेश दर 41.5%3तक पहुंच गई थी, जबकि उच्चतम प्रवेश के साथ संयुक्त राज्य अमेरिका, 79.1%4तक आ गया था। 2020 की पहली तिमाही तक, सोगू मोबाइल कीबोर्ड में लगभग 480 मिलियन दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ताथे 5। 6 मई, 2020 तक, Google Gboard को6बार 1 बिलियन से अधिक डाउनलोड किया गया था।

असंतोषजनक कीबोर्ड इनपुट अनुभव फोन स्क्रीन के बढ़ने के साथ बढ़ जाता है। हालांकि बढ़े हुए स्क्रीन को देखने के अनुभव में सुधार करने के उद्देश्य से, यह गुरुत्वाकर्षण, आकार, और smartphones के वजन को बदल दिया है, उपयोगकर्ताओं को बार होल्डिंग मुद्रा बदलने के लिए दूरदराज के क्षेत्रों तक पहुंचने के लिए (जैसे, बटन ए और दाएं हाथ उपयोगकर्ताओं के लिए क्यू), इस प्रकार इनपुट अक्षमता के लिए अग्रणी । मांसपेशियों के खिंचाव के कारण उपयोगकर्ताओं को मस्कुलोस्केलेटल विकारों, हाथ दर्द और विभिन्न प्रकार की बीमारी (जैसे, कार्पल टनल सिंड्रोम, अंगूठे ऑस्टियोआर्थराइटिस, और अंगूठे के टेनोसिनोवाइटिस7,8,9,10)से पीड़ित हो सकते हैं। जो उपयोगकर्ता एक हाथ का उपयोग पसंद करतेहैं,वे बदतर स्थिति में हैं11,12.

इसलिए, कीबोर्ड डिजाइन का मूल्यांकन और अनुकूलन मनोवैज्ञानिक, तकनीकी और एर्गोनोमिक अनुसंधान के गर्म विषय बन गए हैं। वेरिएबल कीबोर्ड डिजाइन और अवधारणाओं को इनपुट मेथड एडिटर (आईएमई) कंपनियों और शोधकर्ताओं द्वारा इनपुट अनुभव और दक्षता का अनुकूलन करने के लिए लगातार प्रस्तावित किया गया है, जिसमें लेआउट-परिवर्तित और चरित्र-पुनर्क्रमित कीबोर्ड शामिल हैं: माइक्रोसॉफ्ट वर्डफ्लो कीबोर्ड13,किंग्स14की महिमा में कार्यात्मक बटन क्षेत्र, IJWERQTY15,और क्वासी-क्यूआरटीवाई16।

कीबोर्ड डिजाइन के मौजूदा मूल्यांकन तरीके शोधकर्ता से शोधकर्ता के लिए कई उच्च स्वीकृत संकेतकों को छोड़कर भिन्न होते हैं, और अधिक सटीक संकेतक प्रस्तावित हैं। हालांकि, विभिन्न संकेतकों के साथ, कीबोर्ड डिजाइन के मूल्यांकन और विश्लेषण की प्रक्रिया को प्रदर्शित करने के लिए एक सारांशित और व्यवस्थित प्रोटोकॉल प्रदान नहीं किया गया है। फिट्स लॉ17 और इसका विस्तारित संस्करण एफफिट्सलॉ18,जिसमें मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन का वर्णन किया गया था, को व्यापक रूप से कीबोर्ड प्रदर्शन19,20, 21,22का मूल्यांकन करने के लिए अपनाया गया था। इसके अलावा, अंगूठे के कार्यात्मक क्षेत्र कीबोर्ड डिजाइन में सुधार करने का प्रस्ताव किया गया था, और यह अंगूठे के लिए एक घुमावदार गति क्षेत्र के लिए आराम से इनपुट कार्य23पूरा करने के लिए वर्णित है । इन सिद्धांतों के आधार पर, प्रति मिनट शब्द, शब्द त्रुटि दर, और व्यक्तिपरक प्रतिक्रिया (कथित उपयोगिता, कथित प्रदर्शन, कथित गति, व्यक्तिपरक कार्यभार, कथित परिश्रम और दर्द, और उपयोग करने के इरादे, और उपयोग करने के इरादे सहित संकेतक), जो अत्यधिक अपनाए गए थे, आंशिक रूप से पिछले अध्ययनों में उपयोग किए गएथे24,25,26,27,28,29 मॉडलिंग और सिमुलेशन विधियों को छोड़कर। इसके अलावा, प्रत्येक बटन पर टचपॉइंट्स के फिट एलिप्स और इसके ऑफसेट30,31 का उपयोग हाल के वर्षों में इनपुटिंग घटनाओं के सटीक प्रदर्शन की जांच करने के लिए किया गया था। इसके अलावा, गैल्वेनिक त्वचा प्रतिक्रिया, हृदय गति, इलेक्ट्रोमायोग्राफिक गतिविधि, हाथ का इशारा, और शरीर आंदोलन32,33,34,35 को प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष रूप से मांसपेशियों की थकान, आराम और उपयोगकर्ताओं की संतुष्टि का मूल्यांकन करने के लिए अपनाया गया था। हालांकि, इन विभिन्न तरीकों का उपयोग किए गए संकेतकों की उपयुक्तता पर प्रतिबिंब की कमी है, और एक नौसिखिया शोधकर्ता को अपने शोध के लिए उपयुक्त संकेतकों का चयन करने में भ्रमित किया जा सकता है।

कीबोर्ड डिजाइन के बारे में शोध भी आयोजित किया जाना आसान है, संचालित है, और विश्लेषण किया जाना है। स्क्रीन तकनीक के बूम के साथ, कीबोर्ड डिजाइन का मूल्यांकन करने के लिए अधिक व्यवहार डेटा आसानी से एकत्र किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, दो कुंजी और प्रत्येक टचपॉइंट के समन्वय डेटा के बीच संक्रमण का समय)। उल्लिखित डेटा के आधार पर, शोधकर्ता ठीक कीबोर्ड डिजाइन के विवरण का पता लगाने और इसके नुकसान और फायदों का विश्लेषण कर सकते हैं । जब अन्य मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन रिसर्च की तुलना की जाती है, तो पोर्टेबल स्मार्टफोन पर कीबोर्ड डिजाइन के शोध में इसके विशाल उपयोगकर्ता आधार के लिए उच्च अनुप्रयोग मूल्य भी होता है जिसमें कोई महंगे उपकरण, जटिल सामग्री या विशाल प्रयोगशाला स्थान की आवश्यकता नहीं होती है। अनुसंधान के बारे में प्रश्नावली, तराजू और पायथन स्क्रिप्ट खुले स्रोत और उपयोग करने में आसान हैं।

इस शोध का उद्देश्य स्मार्टफोन पर कीबोर्ड डिजाइन का मूल्यांकन और विश्लेषण करने के लिए एक व्यवस्थित, सटीक और सामान्य प्रोटोकॉल प्रदर्शित करने के लिए पिछले तरीकों को संक्षेप में प्रस्तुत करना है। आदर्श प्रयोग और परिणामों का उद्देश्य यह दिखाना है कि क्या आकार-समायोज्य बटन के साथ घुमावदार QWERTY कीबोर्ड पारंपरिक QWERTY कीबोर्ड की तुलना में 5 इंच के स्मार्टफोन पर एक हाथ इनपुट के इनपुट अनुभव को अनुकूलित कर सकता है और डेटा विश्लेषण की दृश्य विधि और पायथन स्क्रिप्ट साझा कर सकता है।

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Protocol

यह अध्ययन नैतिक सिद्धांत के अनुसार किया गया था और इसे त्सिंआ विश्वविद्यालय की आचार समिति द्वारा अनुमोदित किया गया था । चित्रा 1 स्मार्टफोन के कीबोर्ड डिजाइन के मूल्यांकन की प्रक्रिया को दर्शाता है।

Figure 1
चित्रा 1: कीबोर्ड प्रयोग करने और कीबोर्ड डिजाइन का मूल्यांकन करने की सामान्य प्रक्रिया। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

1. तैयारी

  1. प्रयोग डिजाइन
    1. अनुसंधान के मुद्दे को परिभाषित करें और परिकल्पना का प्रस्ताव करें।
    2. परिकल्पना के अनुसार प्रयोग डिजाइन करें और स्वतंत्र चर (जैसे, कीबोर्ड लेआउट, टाइपिंग आसन) को परिभाषित करें। प्रतिभागियों के बीच अंतर के कारण भ्रामक कारकों और विचरण को कम करने के लिए भीतर के विषय डिजाइन का उपयोग करें।
  2. निर्भर चर
    1. हाथ की लंबाई, इनपुट फिंगर की लंबाई और इनपुट फिंगर की परिधि सहित भौतिक डेटा का उपयोग करें, जिन्हें टेप माप द्वारा मापा गया था, जैसा कि चित्र 2में दिखाया गया है।
    2. गैल्वेनिक त्वचा प्रतिक्रिया (पोर्टेबल वायरलेस शारीरिक डिटेक्टर द्वारा मापा) सहित शारीरिक डेटा का उपयोग करें, हृदय गति (पोर्टेबल वायरलेस शारीरिक डिटेक्टर द्वारा मापा), इलेक्ट्रोमायोग्राफिक गतिविधि (सतह इलेक्ट्रोमायोग्राफी द्वारा मापा), आदि।
    3. इनपुट प्रदर्शन का उपयोग करें: प्रति मिनट शब्द, शब्द त्रुटि दर, और दो कुंजी के बीच संक्रमण का समय।
      1. प्रति मिनट शब्द प्रतिभागियों की इनपुट गति (यानी, प्रति मिनट सही इनपुट शब्दों की संख्या) को संदर्भित करता है।
      2. शब्द त्रुटि दर प्रतिभागियों की इनपुट सटीकता को संदर्भित करती है (यानी, एक शर्त के तहत शब्दों की कुल संख्या से विभाजित गलत-इनपुट शब्दों की संख्या)। पिछलेअध्ययनोंमें सुधारित त्रुटि दर, त्रुटि दर, और कुल त्रुटि दर का भी उपयोग किया गया है।
      3. दो चाबियों के बीच संक्रमण का समय एक सही इनपुट शब्द22 के दो टचपॉइंट के बीच प्रतिभागियों की प्रतिक्रिया समय को संदर्भित करता है (यानी, दूसरे टचपॉइंट का शुरुआत का समय पहले चरित्र के प्रस्थान समय को घटा देता है)।
    4. शरीर-आंदोलन डेटा जैसे हाथ के इशारे और शरीर (उंगली) आंदोलन का उपयोग करें। इन्हें मोशन कैप्चर सिस्टम35द्वारा एकत्र किया जा सकता था .
    5. व्यक्तिपरक डेटा जैसे कथित उपयोगिता, उपयोग करने के इरादे, कथित सटीकता और गति, कथित परिश्रम और दर्द, और व्यक्तिपरक कार्यभार आदि का उपयोग करें। व्यक्तिपरक डेटा मौजूदा तराजू और प्रश्नावली के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है, जो अत्यधिक विश्वसनीय होने के साथ-साथ कीबोर्ड डिजाइन के बारे में प्रतिभागियों की व्यक्तिपरक प्रतिक्रिया का बेहतर मूल्यांकन करने के लिए मान्य हैं।
      1. नासा-टीएलएक्स का उपयोग करें, एक 21 सूत्री पैमाने जिसका उपयोग मानसिक, शारीरिक, समय, प्रदर्शन, प्रयास और हताशा आयामों के माध्यम से व्यक्तिपरक कार्यभार को मापने के लिए किया जाता है। एक उच्च स्कोर एक उच्च व्यक्तिपरक कार्यभार26इंगित करता है ।
      2. सिस्टम प्रयोज्य स्केल का उपयोग करें, 10 आइटम के साथ एक 5 सूत्री प्रश्नावली, और एक प्रतिभागी की प्रतिक्रियाओं की गणना 0 से 100 तक एक स्कोर के रूप में की जाएगी। एक उच्च स्कोर एक उच्च कथित प्रयोज्य24इंगित करता है ।
      3. बोर्ग CR10 स्केल का उपयोग करें, जो कथित दर्द और परिश्रम को मापने के लिए 0 से 10 तक है। एक उच्च स्कोर एक उच्च स्तरीय कथित दर्द और परिश्रम25इंगित करता है ।
      4. स्केल का उपयोग करने के इरादे का उपयोग करें: एक 10-सूत्री प्रश्नावली जिसका उपयोग इस संभावना को मापने के लिए किया जाता है कि प्रतिभागी प्रौद्योगिकी या उत्पादों का उपयोग करेंगे। एक उच्च स्कोर एक उच्च स्तरीय संभावना28इंगित करता है ।
      5. कथित गति और कथित सटीकता सभी 50 सूत्री तराजू से मापा जाता है, और एक उच्च स्कोर एक अच्छा कथित प्रदर्शन28इंगित करता है।
    6. प्रत्येक टचपॉइंट के समन्वित डेटा एकत्र करें और इसे प्रत्येक बटन30, 31पर टचपॉइंट के फिट एलिप्स(95% सीआई)में बदलें। प्रत्येक फिट एलिप्से के क्षेत्र को अपनाएं और फिट एलिप्स के केंद्र से ऑफसेट को प्रत्येक बटन के लक्ष्य केंद्र तक निर्भर चर के रूप में अपनाएं।
      नोट: समन्वय डेटा ठीक स्मार्टफोन पर स्व विकसित आवेदन द्वारा एकत्र किया जा सकता है । यदि समन्वय डेटा प्राप्त करना कठिन है, तो उद्देश्य और व्यक्तिपरक डेटा मोटे तौर पर कीबोर्ड डिजाइन का मूल्यांकन करने के लिए पर्याप्त हैं।

Figure 2
चित्र 2: हाथ का माप। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

  1. सामग्री
    1. प्रयोग स्मार्टफोन चुनें। वजन, संकल्प और स्क्रीन आकार को ध्यान में रखें।
    2. स्मार्टफोन (वैकल्पिक चरण) पर प्रयोग सॉफ्टवेयर को डिजाइन और विकसित करें।
      नोट: दो चाबियों के बीच संक्रमण समय स्वचालित रूप से इस सॉफ्टवेयर या मोशन कैप्चर सेंसर (यानी, एक्सेलेरोमीटर सेंसर) द्वारा दर्ज किया जा सकता है। इसे मैन्युअल रूप से इकट्ठा करना मुश्किल हो सकता है (उदाहरण के लिए, घड़ी या स्टॉपवॉच)।
    3. परिकल्पना के आधार पर निम्नलिखित सुझावों से इनपुट कार्य का चयन करें और अनुसंधान उद्देश्य से मेल खाने के लिए इसे संशोधित करें।
      1. चरित्र जोड़ी इनपुट कार्य के लिए, बेतरतीब ढंग से 676 जोड़े में 26 अंग्रेजी अक्षरों जोड़ी और औसत प्रयोग डिजाइन के आधार पर कई समूहों में उन्हें विभाजित।
      2. वाक्यांश (वाक्य) इनपुट कार्य के लिए, उन वाक्यांशों का उपयोग करें जो लंबाई में मध्यम हैं, याद रखने में आसान हैं, और लक्षित भाषा के प्रतिनिधि हैं। यदि लक्ष्य भाषा अंग्रेजी है, तो37सेट किए गए 500 वाक्यांशों से 15-20 (या अनुसंधान उद्देश्य के आधार पर) वाक्यांश या शब्द निकालें।
  2. प्रतिभागी भर्ती
    1. नमूना आकार की गणना करने के लिए जी * पावर सॉफ्टवेयर का उपयोग करें।
    2. संभावित प्रतिभागियों की भर्ती के लिए प्रश्नावली पोस्ट करें।
    3. वांछित विशेषताओं के साथ संभावित प्रतिभागियों को फ़िल्टर करें, उदाहरण के लिए, आयु, स्वास्थ्य, दृष्टि, handness, और इनपुट अनुभव। सुनिश्चित करें कि प्रतिभागियों का इनपुट अनुभव संतुलित है।

2. प्रक्रिया

  1. प्रयोग प्रक्रिया, कार्य सहित प्रतिभागियों को प्रयोग के सूचित सहमति फार्म को पढ़ें, और क्या वे किसी भी मानसिक या शारीरिक चोटों का सामना करेंगे । यदि प्रतिभागी भाग लेने के लिए सहमत हैं, तो उन्हें सूचित सहमति फॉर्म पर हस्ताक्षर करने की आवश्यकता है। ऐसा नहीं होने पर वे तुरंत वापस ले सकते हैं। सूचित सहमति प्रपत्र के अनुसार, प्रतिभागी प्रयोग के किसी भी चरण में भी वापस ले सकते हैं।
  2. भौतिक के साथ-साथ जनसांख्यिकीय डेटा एकत्र करें। हाथ के आकार के अंतर के प्रभाव को खत्म करने और भविष्य के शोध के लिए दोहराने योग्य डेटा प्रदान करने के लिए हर एक प्रतिभागी(चित्रा 2)के हाथ को मापने के लिए एक टेप उपाय का उपयोग करें। उम्र, लिंग, सटीक इनपुट अनुभव और व्यवसाय जैसे जनसांख्यिकीय डेटा एकत्र करें।
  3. सभी उपकरणों को कीटाणुरहित करें और प्रतिभागी के शरीर के अंगों को साफ करें जो उपकरणों को छूएंगे।
    1. प्रतिभागियों से हाथ धोने और स्मार्टफोन की स्क्रीन को साफ करने के लिए कहें ताकि स्मार्टफोन के सेंसर अधिक संवेदनशील हो सकें ।
    2. प्रतिभागियों को पोर्टेबल वायरलेस शारीरिक डिटेक्टरों या एक गति पर कब्जा प्रणाली पहनने के लिए कहें। प्रतिभागियों से पूछो गैर प्रमुख हाथ पर पोर्टेबल वायरलेस शारीरिक पहचान कलाई बैंड पहनने के लिए शोर हस्तक्षेप से बचा के साथ जस्ती त्वचा प्रतिक्रिया और दिल की दर रिकॉर्ड ।
      1. सटीक शरीर और उंगली आंदोलन को इकट्ठा करने के लिए नाखूनों पर गति कैप्चर सिस्टम के निष्क्रिय मार्कर, उंगली के समीपस्थ व्यूह, ग्रीवा कशेरुकी (C3-C5), और हाथ रखें। इलेक्ट्रोमायोग्राफिक गतिविधि (वैकल्पिक चरण) का पता लगाने के लिए दो बाहों और दो अग्रभुजाओं की त्वचा पर वायरलेस इलेक्ट्रोड चिपकाएं।
    3. प्रयोग में उपयोग किए जाने वाले सभी उपकरणों को कैलिब्रेट करें।
  4. अभ्यास भाग
    1. प्रतिभागियों को प्रशिक्षण कार्य पूरा करने दें। प्रशिक्षण कार्य का उपयोग अभ्यास के प्रभाव या प्रयोग परिणाम पर अपरिचय को कम करने के लिए इनपुट कार्यों और कीबोर्ड के साथ प्रतिभागियों के परिचित होने में सुधार करने के लिए किया जाता है। यह 676 अंग्रेजी जोड़े सेट या 500 वाक्यांशों सेट से बेतरतीब ढंग से चुने गए 50 जोड़े या 20 शब्दों से बना है। केवल जब उनकी इनपुट सटीकता 150 सेकंड में 80% या उससे अधिक तक पहुंच जाती है, तभी वे औपचारिक परीक्षणों में प्रवेश कर सकते हैं। आदर्श शोध ने प्रशिक्षण कार्य के रूप में 50 जोड़ों को अपनाया।
  5. मुख्य कार्य
    1. प्रतिभागियों को सभी प्रायोगिक परिस्थितियों में औपचारिक परीक्षण पूरा करने दें। उन्हें इनपुट कार्य के समय जितनी जल्दी हो सके अपनी सटीकता सुनिश्चित करने की आवश्यकता है। औपचारिक परीक्षण वास्तविक इनपुट कार्य हैं जिनका मूल्यांकन और विश्लेषण अनुसंधान में किया जाएगा। प्रत्येक जोड़ी, शब्द या वाक्य एक परीक्षण का प्रतिनिधित्व करता है, और विभिन्न प्रयोगात्मक डिजाइन विभिन्न प्रयोगात्मक स्थितियों का उत्पादन करते हैं।
    2. प्रतिभागियों को यादृच्छिक क्रम या संतुलित क्रम में इनपुट कार्य पूरा करें। इनपुट सामग्रियों के विभाजन के तरीके इस प्रकार हैं। सबसे पहले, 676 जोड़े बेतरतीब ढंग से प्रत्येक प्रयोगात्मक स्थिति में विभाजित किया जा सकता है (यानी, प्रतिभागियों ने सभी प्रयोगात्मक स्थितियों को पूरा करने पर सभी जोड़ों में प्रवेश किया है)। दूसरा, प्रत्येक प्रयोगात्मक स्थिति के तहत, 676 जोड़े बेतरतीब ढंग से कई ब्लॉकों में विभाजित किया जा सकता है, और प्रतिभागियों को इन ब्लॉकों को बेतरतीब ढंग से पूरा करने की आवश्यकता है। तीसरा, शब्दों को इनपुट करने के लिए, प्रतिभागियों को प्रत्येक शर्त के तहत लगभग 20 परीक्षणों को पूरा करने की आवश्यकता है । चौथा, वाक्यों को इनपुट करने के लिए, प्रतिभागियों को प्रत्येक शर्त के तहत लगभग 10-15 परीक्षणों को पूरा करने की आवश्यकता है। शोधकर्ताओं को पात्रों की संख्या और प्रत्येक शर्त के तहत प्रतिभागी द्वारा दर्ज शब्दों की संख्या के बीच कोई महत्वपूर्ण अंतर सुनिश्चित करना चाहिए । आदर्श शोध ने पहली विधि अपनाई और चार प्रायोगिक स्थितियां थीं ।
    3. प्रत्येक स्थिति के बाद, प्रतिभागियों को यादृच्छिक रूप से सभी प्रश्नावली (उनके व्यक्तिपरक अनुभव का आकलन करने वाले तराजू) को पूरा करने के लिए कहें और उन्हें आराम करने के लिए 1 मिनट या उससे अधिक दें।
  6. प्रयोग के अंत में, प्रत्येक प्रतिभागी को व्यक्तिपरक प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए व्यापक प्रश्नावली (क्यू एंड ए) को समाप्त करने दें।
  7. मौद्रिक या भौतिक पुरस्कारों के साथ प्रतिभागियों की सराहना व्यक्त करें।

3. डेटा विश्लेषण

  1. उचित पैरामेट्रिक या गैर-पैरामेट्रिक परीक्षणों द्वारा परिकल्पना परीक्षण
    1. शारीरिक, शारीरिक और शरीर-आंदोलन डेटा का विश्लेषण करने के लिए यह परीक्षण करने के लिए कि प्रतिभागियों के बीच अंतर उपयोगकर्ताओं के परिणामों और अकथनीय इनपुट अनुभव (वैकल्पिक चरण) को काफी प्रभावित करेगा।
    2. कीबोर्ड पर इनपुट दक्षता का परीक्षण करने के लिए प्रतिभागियों के इनपुट प्रदर्शन का विश्लेषण करें।
    3. कीबोर्ड की कथित प्रयोज्य और व्यक्तिपरक प्रतिक्रिया का परीक्षण करने के लिए व्यक्तिपरक डेटा का विश्लेषण करें।
    4. यह पता लगाएं कि क्या अभ्यास प्रभाव और थकान प्रभाव परिणाम को काफी प्रभावित करते हैं। प्रत्येक स्थिति के लिए, परीक्षणों को टाइमस्टैंप (यानी, पहली छमाही भाग और दूसरी छमाही भाग) के अनुसार दो भागों में विभाजित किया जाता है। विशेष रूप से, प्रत्येक स्थिति के तहत, अभ्यास प्रभाव या थकान प्रभाव मौजूद है कि क्या परीक्षण करने के लिए पहली छमाही भाग और दूसरी छमाही भाग के बीच इनपुट प्रदर्शन के अंतर की जांच करें ।
    5. प्रत्येक बटन पर टचपॉइंट्स के फिट एलिप्स के क्षेत्र का विश्लेषण करें और साथ ही इसके केंद्र से प्रत्येक बटन (वैकल्पिक चरण) के लक्ष्य केंद्र तक ऑफसेट करें।
      1. सॉफ्टवेयर के साथ प्रत्येक बटन के सभी टचपॉइंट ले लीजिए, और वे मोटे तौर पर बिवेरिएट गॉसियन वितरण के साथ समझौता करते हैं। एक्स और वाई-डायरेक्शन दोनों में प्रत्येक बटन का 95% आत्मविश्वास अंतराल पिक्सेल में प्रत्येक टचपॉइंट के समन्वय डेटा के माध्यम से प्राप्त होता है, और प्रत्येक कीबोर्ड के लिए बटन की 1:1 रूपरेखा पर 95% आत्मविश्वास एलिप्स पिक्सेल समन्वय पर पायथन स्क्रिप्ट के माध्यम से फिट किया जाता है (कोडिंग फ़ाइल 2देखें)।
      2. प्रत्येक बटन पर टचपॉइंट के फैलाव को प्रदर्शित करने के लिए फिट एलिप्सेस (95% सीआई) और उनके क्षेत्रों का उपयोग करें। प्रत्येक बटन में, पायथन लिपियों द्वारा गणना की गई फिट एलिप्स के ऑफसेट को बटन के लक्ष्य बिंदु पर फिट एलिप्स के केंद्र बिंदु के रूप में परिभाषित किया गया है, और इसे एक्स-और वाई-डायरेक्शन (यानी, एक्स-एक्सिस और वाई-एक्सिस में, कोडिंग फाइल 3देखें) से प्रतिनिधित्व किया जा सकता है।
  2. मॉडलिंग और सिमुलेशन
    1. पायथन स्क्रिप्ट द्वारा उंगली आंदोलन की भविष्यवाणी करने के लिए कीबोर्ड स्थान और अभिविन्यास के एक समारोह के रूप में डेटा संचालित मॉडल का उपयोग करें। उंगलियों के सभी आंदोलनों को आठ दिशाओं में विभाजित किया गया है38 (ऊपर से नीचे, नीचे से ऊपर, बाएं से दाएं, बाएं से दाएं-नीचे, दाएं-नीचे से बाएं-नीचे, बाएं-नीचे से दाएं-बाएं बाएं-नीचे) में विभाजित हैं। प्रत्येक दिशा के लिए, दो चाबियों के बीच औसत संक्रमण समय की गणना उंगली आंदोलन की प्रभावशीलता का प्रतिनिधित्व करने के लिए की जाती है, जिसका उपयोग कीबोर्ड डिजाइन (वैकल्पिक चरण) का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है।
    2. पायथन लिपियों द्वारा एक एकीकृत संज्ञानात्मक वास्तुकला39 का उपयोग करके दो चाबियों के बीच संक्रमण के समय की भविष्यवाणी करने के लिए एक उन्नत फिट्स कानून (या इसका विस्तारित संस्करण, एफफिट्स लॉ) मॉडल बनाने के लिए रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण का उपयोग करें। बढ़ी हुई फिट्स लॉ मॉडल स्थान और चाबियों की प्रभावी चौड़ाई पर अपने विश्लेषण के आधार पर कीबोर्ड डिजाइन पर एक बेहतर भविष्यवाणी और मूल्यांकन प्रदान कर सकता है, साथ ही दो चाबियों (वैकल्पिक कदम) की दूरी ।

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Representative Results

प्रतिनिधि अध्ययन मुख्य रूप से उल्लिखित प्रोटोकॉल का पालन कर रहा है । अध्ययन एक 2 (कीबोर्ड लेआउट: घुमावदार QWERTY बनाम गोद ले । पारंपरिक QWERTY) × 2 (बटन आकार: बड़े, 6.3 मिमी × 9 मिमी बनाम छोटे, 4.9 मिमी × 7 मिमी) विषय डिजाइन के भीतर मूल्यांकन करने के लिए कि क्या घुमावदार QWERTY इनपुट दक्षता और आराम में सुधार कर सकता है जब हमारे स्वयं विकसित सॉफ्टवेयर(चित्रा 33333333 ). इस अध्ययन में महंगे शारीरिक डिटेक्टर उपकरण या मोशन कैप्चर सिस्टम को नहीं अपनाया गया है, और डेटा विश्लेषण में मॉडलिंग या सिमुलेशन शामिल नहीं था।

Figure 3
चित्रा 3: पारंपरिक QWERTY कीबोर्ड और घुमावदार QWERTY कीबोर्ड सॉफ्टवेयर का इंटरफेस।
(A)बड़े बटन आकार के साथ पारंपरिक QWERTY कीबोर्ड (पत्र कुंजी आकार: 6.3 मिमी × 9 मिमी)। (B)बड़े बटन आकार के साथ घुमावदार QWERTY कीबोर्ड (पत्र कुंजी आकार: 6.3 मिमी × 9 मिमी)। (C)छोटे बटन आकार के साथ पारंपरिक QWERTY कीबोर्ड (पत्र कुंजी आकार: 4.9 मिमी × 7 मिमी)। (घ)छोटे बटन आकार के साथ घुमावदार QWERTY कीबोर्ड (पत्र कुंजी आकार: 4.9 मिमी × 7 मिमी)। प्रत्येक अक्षर कुंजी का आस्पेक्ट रेशियो 7:10 है, और प्रत्येक कार्यात्मक कुंजी (डिलीट, स्पेस, एंटर) की चौड़ाई पत्र कुंजी के रूप में दोगुनी है। हटाएं और अंतरिक्ष काम नहीं कर रहे हैं । प्रतिभागी अगले परीक्षण में स्थानांतरित करने के लिए एंटर कुंजी पर क्लिक करते हैं। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

त्सिंआ विश्वविद्यालय के कुल 24 दाएं हाथ के स्वस्थ छात्र इस अध्ययन में शामिल थे (12 महिलाएं, एम = 22.46 वर्ष, एसडी = 3.04 वर्ष)। उनके लिए, दाहिने हाथ की लंबाई(एम = 17.98 सेमी एसडी = 1.20 सेमी), दाहिने अंगूठे की लंबाई(एम = 6.00 सेमी, एसडी = 0.68 सेमी), और दाहिने अंगूठे की परिधि(एम = 5.14 सेमी, एसडी = 0.52 सेमी) मापा गया। नमूना आकार की गणना जी * पावर 3.1.9.2 (प्रभाव आकार एफ = 0.25, α = 0.05, पावर = 0.80, दोहराए गए उपायों के बीच सहसंबंध = 0.5) द्वारा की गई थी। एक्सपेरिमेंट स्मार्टफोन में 5 इंच का स्मार्टफोन (वजन 138 ग्राम, स्क्रीन साइज 5.0 इंच, पीपीआई 294, पीएक्स 1280 × 720, फोन साइज 143.5 × 69.9 × 7.6 एमएम) है।

इनपुट प्रदर्शन (दो चाबियों के बीच संक्रमण का समय, शब्द त्रुटि दर), व्यक्तिपरक प्रतिक्रिया, और प्रत्येक बटन के फिट एलिप्स को बार-बार उपायों एविनो द्वारा एकत्र और विश्लेषण किया गया था। प्रति मिनट शब्द के बजाय दो चाबियों के बीच संक्रमण समय इस अध्ययन में प्रयोग किया जाता है क्योंकि इनपुट सामग्री चरित्र जोड़े है, और दो चाबियों के बीच संक्रमण समय संक्रमण स्पर्श घटना का मूल्यांकन अधिक ठीक कर सकता है । प्रतिनिधि परिणाम इस प्रकार हैं(तालिका 1)।

कीबोर्ड लेआउट बटन का आकार बटन साइज × कीबोर्ड लेआउट
F p Equation 1 F p Equation 1 F p Equation 1
शब्द त्रुटि दर 48.90 <.001 *** 0.68 30.57 <.001 *** 0.57 2.63 0.12 0.10
दो चाबियाँ के बीच संक्रमण का समय 10.19 .004** 0.31 43.57 <.001 *** 0.66 12.75 .002** 0.36
कथित परिश्रम और दर्द 2.33 0.14 0.09 1.36 0.26 0.06 0.28 0.60 0.01
उपयोग करने का इरादा 7.41 .012* 0.24 3.62 0.07 0.14 0.63 0.44 0.03
कथित सटीकता 1.32 0.26 0.54 2.94 0.10 0.11 0.69 0.42 0.03
कथित गति 0.56 0.47 0.02 0.98 0.33 0.04 0.25 0.62 0.01
कथित प्रयोज्य 0.63 0.44 0.03 5.48 .028* 0.19 0.03 0.87 0.001
व्यक्तिपरक कार्यभार मानसिक 19.30 <.001 *** 0.46 8.88 .007** 0.28 0.01 0.91 0.001
शारीरिक 2.41 0.13 0.10 5.55 .027* 0.19 0.07 0.78 0.003
समय 0.02 0.9 0.001 10.26 .004** 0.31 0.37 0.55 0.02
प्रदर्शन 11.51 .003** 0.33 12.25 .002** 0.35 0.02 0.90 0.001
प्रयत्न 4.66 .042* 0.17 16.33 .001** 0.42 0.13 0.72 0.006
निराशा 9.32 .006** 0.29 8.87 .007** 0.28 2.11 0.16 0.08
फिट एलिप्से का क्षेत्र 90.00 <.001 *** 0.78 1368.78 <.001 *** 0.98 31.99 <.001 *** 0.56
फिट एलिप्से का ऑफसेट एक्स-डायरेक्शन 10.94 .003** 0.30 1.4 0.25 0.05 6.08 0.21 0.19
वाई-डायरेक्शन 23.49 <.001 *** 0.48 0.48 0.50 0.02 13.74 .001** 0.36

तालिका 1: इनपुट प्रदर्शन, व्यक्तिपरक प्रतिक्रिया, और प्रत्येक बटन के फिट एलिप का सांख्यिकीय विश्लेषण। * के साथ आइटम का अर्थ है पी < 0.05, * * के साथ आइटम का अर्थ है पी < 0.01, और *** के साथ आइटम का अर्थ है पी < 0.001।

इनपुट प्रदर्शन में, कीबोर्ड लेआउट और बटन आकार के बीच बातचीत केवल दो चाबियों(चित्रा 4)के बीच संक्रमण के समय में महत्वपूर्ण है, और यह दर्शाता है कि घुमावदार QWERTY में, छोटे बटन आकार की दो चाबियों के बीच संक्रमण का समय बड़े बटन आकार(पी < 0.001) की तुलना में काफी लंबा था। कीबोर्ड लेआउट का मुख्य प्रभाव शब्द त्रुटि दर(चित्रा 5)और दो चाबियों के बीच संक्रमण समय दोनों में महत्वपूर्ण है, और यह इंगित करता है कि पारंपरिक QWERTY के ये घुमावदार QWERTY की तुलना में काफी कम हैं। बटन आकार का मुख्य प्रभाव दो कुंजी के बीच शब्द त्रुटि दर और संक्रमण समय दोनों में महत्वपूर्ण है, और यह इंगित करता है कि बड़े बटन आकार के ये छोटे बटन आकार की तुलना में काफी कम हैं। कोई अन्य महत्वपूर्ण परिणाम नहीं मिला है।

Figure 4
चित्रा 4: 3 डी बार ग्राफ चार कीबोर्ड में दो कुंजी (बाएं पहला चरित्र है जबकि सही दूसरा चरित्र है) के बीच संक्रमण समय का दृश्य है।
प्रत्येक बार की ऊंचाई संक्रमण समय के मूल्य का प्रतिनिधित्व करता है। ग्रेडिएंट रंग (नीले, हरे, पीले और लाल) का उपयोग संख्यात्मक वितरण की स्थिति को दिखाने के लिए किया जाता है (पूरक कोडिंग फ़ाइल 1देखें)। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 5
चित्रा 5: प्रत्येक कीबोर्ड की शब्द त्रुटि दर। त्रुटि सलाखों 95% सीआई का प्रतिनिधित्व करते हैं। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

व्यक्तिपरक प्रतिक्रिया(चित्रा 6 और चित्रा 7)में, कीबोर्ड लेआउट और बटन आकार के बीच सभी बातचीत महत्वपूर्ण नहीं हैं। कीबोर्ड लेआउट का मुख्य प्रभाव उपयोग करने और व्यक्तिपरक कार्यभार (मानसिक, प्रदर्शन, प्रयास और हताशा) के इरादे से महत्वपूर्ण है, और यह दिखाता है कि प्रतिभागी कम व्यक्तिपरक कार्यभार (उपरोक्त चार पहलू) का अनुभव करते हैं और पारंपरिक QWERTY की तुलना में घुमावदार QWERTY का उपयोग करने की अधिक संभावना होती है। बटन आकार का मुख्य प्रभाव कथित उपयोगिता और व्यक्तिपरक कार्यभार के सभी पहलुओं में महत्वपूर्ण है, और यह इंगित करता है कि प्रतिभागियों को छोटे बटन आकार की तुलना में बड़े बटन आकार में कम व्यक्तिपरक कार्यभार और उच्च प्रयोज्यता का अनुभव होता है। कोई अन्य महत्वपूर्ण परिणाम नहीं मिला है।

Figure 6
चित्र 6: कथित परिश्रम और दर्द, उपयोग करने के इरादे (बाएं वाई-अक्ष), कथित सटीकता, कथित, और प्रत्येक कीबोर्ड की कथित उपयोगिता (दाएं वाई-अक्ष)।
कथित परिश्रम और दर्द का उच्च स्कोर असंतोषजनक अनुभव को इंगित करता है, जबकि अन्य संकेतक विपरीत दिखाते हैं। त्रुटि सलाखों 95% सीआई का प्रतिनिधित्व करते हैं। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 7
चित्रा 7: व्यक्तिपरक कार्यभार के छह आयाम।
त्रुटि सलाखों 95% सीआई का प्रतिनिधित्व करते हैं। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

फिट एलिप्स(चित्रा 8)के क्षेत्र में, कीबोर्ड लेआउट और बटन आकार के बीच बातचीत महत्वपूर्ण है, और यह दिखाता है कि छोटे और बड़े बटन आकार दोनों के लिए, पारंपरिक QWERTY का क्षेत्र घुमावदार QWERTY(पी < 0.001) की तुलना में बड़ा है, जबकि दोनों कीबोर्ड लेआउट के लिए, छोटे बटन का क्षेत्र बड़े बटन(पी) की तुलना में छोटा है < 0.001) । बटन आकार और कीबोर्ड लेआउट का मुख्य प्रभाव महत्वपूर्ण है, और यह इंगित करता है कि पारंपरिक QWERTY और बड़े बटन के वे क्षेत्र क्रमशः घुमावदार QWERTY और छोटे बटन की तुलना में बड़े हैं। कोई अन्य महत्वपूर्ण परिणाम नहीं मिला है।

Figure 8
चित्रा 8: चार कीबोर्ड के फिट एलिप्स (95% सीआई) ।
वे चार कीबोर्ड में टचपॉइंट्स के पिक्सेल पदों को फिट करके तैयार किए जाते हैं। एलिप्से के केंद्र का समन्वय प्रत्येक बटन पर सभी टचपॉइंट्स का औसत मूल्य है (पूरक कोडिंग फ़ाइल 2देखें)। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

फिट एलिप्स(चित्रा 9 और चित्रा 10)के ऑफसेट में, कीबोर्ड लेआउट और बटन आकार के बीच बातचीत वाई-दिशा में ऑफसेट में ही महत्वपूर्ण है, और यह दर्शाता है कि घुमावदार QWERTY में, छोटे बटन की वाई-दिशा में ऑफसेट बड़े बटन(पी < 0.001) की तुलना में काफी कम है। जबकि बटन के दोनों आकारों में, घुमावदार QWERTY की वाई-दिशा में ऑफसेट पारंपरिक QWERTY की तुलना में काफी कम है। कीबोर्ड लेआउट का मुख्य प्रभाव एक्स-और वाई-दिशाओं दोनों में महत्वपूर्ण है, और यह इंगित करता है कि घुमावदार QWERTY की वाई-दिशा में ऑफसेट पारंपरिक QWERTY की तुलना में काफी कम है। कोई अन्य महत्वपूर्ण परिणाम नहीं मिला है।

Figure 9
चित्रा 9: एक्स-डायरेक्शन में लगे एलिप्सेस का ऑफसेट।
तीर की लंबाई, जो दृश्य के कारण आंकड़े में अनुपात में 1.2 गुना बढ़ी हुई है, ऑफसेट के मूल्य का प्रतिनिधित्व करती है। और विभिन्न रंग प्रत्येक बटन के औसत ऑफसेट से एक्स-डायरेक्शन में ऑफसेट तक मानक विचलन (±) के मूल्य की कल्पना करते हैं। 1σ से कम मूल्य हरा है, और +1σ से अधिक मूल्य लाल है, जबकि -1σ और + 1σ के बीच मूल्य नारंगी है (पूरक कोडिंग फ़ाइल 3देखें)। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 10
चित्रा 10: वाई-दिशा में फिट एलिप्सेस का ऑफसेट।
तीर की लंबाई, जो दृश्य के कारण आंकड़े में अनुपात में 1.2 गुना बढ़ी हुई है, ऑफसेट के मूल्य का प्रतिनिधित्व करती है। और विभिन्न रंग प्रत्येक बटन के औसत ऑफसेट से वाई-डायरेक्शन में ऑफसेट तक मानक विचलन (±) के मूल्य की कल्पना करते हैं। 1σ से कम मूल्य हरा है, और मूल्य + 1σ से अधिक लाल है, जबकि -1σ और + 1σ के बीच मूल्य नारंगी है (कोडिंग फ़ाइल 3देखें, और वाई-दिशा की स्क्रिप्ट एक्स-डायरेक्शन से परिचित है)। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

अभ्यास प्रभाव का परीक्षण टी-परीक्षणका उपयोग करके पहली छमाही और चरित्र जोड़े की दूसरी छमाही के बीच इनपुट प्रदर्शन (शब्द त्रुटि दर और दो चाबियों के बीच संक्रमण समय) की तुलना करने के लिए किया जाता है। त्रुटि दर के लिए, छोटे बटन आकार के साथ घुमावदार QWERTY में चरित्र जोड़े के दो समूहों के बीच कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं है, टी(46) = 2.03, पी = 0.05, बड़े बटन आकार के साथ घुमावदार QWERTY, टी(46) = -0.47, पी = 0.64, बड़े बटन आकार के साथ पारंपरिक QWERTY, टी(46) = 0.31, पी = 0.76, और छोटे बटन आकार के साथ पारंपरिक QWERTY टी(46) = 0.05, पी = 0.97. दो चाबियों के बीच संक्रमण के समय के लिए, बड़े बटन आकार के साथ घुमावदार QWERTY में चरित्र जोड़े के दो समूहों के बीच कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं है, टी(46) = 0.33, पी = 0.74, छोटे बटन आकार के साथ घुमावदार QWERTY, टी(46) = 0.22, पी = 0.83, बड़े बटन आकार टीके साथ पारंपरिक QWERTY=0.66, पी = 0.51, और छोटे बटन आकार के साथ पारंपरिक QWERTY, टी(46) = 0.09, पी = 0.93। परिणाम इंगित करते हैं कि इनपुट कार्य की मुख्य प्रक्रिया के दौरान कोई अभ्यास प्रभाव या थकान प्रभाव नहीं है, और प्रतिभागियों ने प्रत्येक कीबोर्ड के लिए उच्चतम प्रयास किया है और रखा है। विभिन्न कीबोर्ड के लिए उच्चतम प्रयास का पूर्ण मूल्य अलग हो सकता है क्योंकि उच्चतम प्रयास केवल यह इंगित करता है कि वे कीबोर्ड से 100 प्रतिशत से परिचित रहे हैं।

यह प्रतिनिधि अध्ययन इंगित करता है कि 5 इंच के स्मार्टफोन पर, घुमावदार QWERTY पारंपरिक QWERTY से भी बदतर है, और बड़ा बटन आकार छोटे बटन आकार से बेहतर है। इस प्रतिनिधि अध्ययन में, सबसे अच्छा कीबोर्ड बड़े बटन आकार के साथ पारंपरिक QWERTY कीबोर्ड है, जबकि सबसे खराब कीबोर्ड छोटे बटन आकार के साथ घुमावदार QWERTY कीबोर्ड है। अभ्यास प्रभाव और थकान प्रभाव से सभी परिणाम प्रभावित नहीं हुए हैं। शब्द त्रुटि दर और दो चाबियों के बीच संक्रमण समय से संकेत मिलता है कि घुमावदार QWERTY डिजाइन दो पात्रों के बीच प्रतिभागियों की प्रतिक्रिया समय बढ़ जाती है और चाबियां और मानसिक रोटेशन की स्थिति की वजह से पात्रों के लिए मांयता कार्यभार बढ़ा सकते हैं, इस प्रकार असंतोषजनक इनपुट प्रदर्शन के लिए अग्रणी है, और परिणाम आकार के रूप में ही कर रहे है कम बटन आकार (छोटे बटन आकार के साथ QWERTY कीबोर्ड) एक 5 इंच स्मार्टफोन पर । यद्यपि व्यक्तिपरक प्रतिक्रिया के अधिकांश संकेतक और आयाम महत्वपूर्ण नहीं हैं, लेकिन व्यक्तिपरक कार्यभार आकार-कम बटन और घुमावदार क्यूवर्टी कीबोर्ड के साथ QWERTY कीबोर्ड के उच्च कथित कार्यभार को दर्शाता है। हालांकि, फिट एलिप्सेस के विश्लेषण से, परिणाम, और चित्रा 8 और चित्रा 10 बताते हैं कि घुमावदार QWERTY में कम ऑफसेट है और इसके टचपॉइंट कम फैलाव वाले हैं, और इसकी ऑफसेट मुख्य रूप से दाएं हाथ के उपयोग के लिए ऊपरी-बाएं कोने की ओर है। परिणाम इंगित करते हैं कि घुमावदार QWERTY डिजाइन को कीबोर्ड की वक्रता को समायोजित करके, स्वचालित सुधार के कार्य को जोड़कर, और बटन के आकार को कम करके अनुकूलित किया जा सकता है। इसके अलावा, चित्रा 8 और चित्रा 10से, एक घुमावदार T9 कीबोर्ड, जो घुमावदार QWERTY कीबोर्ड के "आर, टी, वाई, यू, आई, ओ, डी, एफ, जी, एच, जे, के, एक्स, सी, वी, बी, एन, और एम" की जगह लेता है, एक संभावित अनुकूलित कीबोर्ड हो सकता है, यानी, घुमावदार T9 कीबोर्ड की प्रत्येक कुंजी घुमावदार QWERTY के दो अक्षर कुंजी की जगह लेता है।

इसलिए, यह प्रतिनिधि अध्ययन केवल मोटे तौर पर ओपन-सोर्स पायथन लिपियों के साथ कीबोर्ड डिजाइन के मूल्यांकन के प्रोटोकॉल को दर्शाता है, और भविष्य के अध्ययनों में शोधकर्ताओं के अनुसंधान उद्देश्य के आधार पर विश्लेषण और अनुकूलन विधि पर गहराई से चर्चा की जा सकती है।

पूरक कोडिंग फ़ाइल 1: दो चाबियों के बीच संक्रमण समय के 3 डी भूखंड। इस फाइल को डाउनलोड करने के लिए यहां क्लिक करें।

अनुपूरक कोडिंग फाइल 2: फिट एलिप्से और इसका क्षेत्र। इस फाइल को डाउनलोड करने के लिए यहां क्लिक करें।

अनुपूरक कोडिंग फाइल 3: फिट एलिप्से का ऑफसेट। इस फाइल को डाउनलोड करने के लिए यहां क्लिक करें।

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Discussion

इस अध्ययन में, स्क्रीन प्रौद्योगिकी के विकास के आधार पर, हमने कीबोर्ड डिजाइन मूल्यांकन का एक सारांशित और सामान्य प्रोटोकॉल प्रस्तुत किया ताकि कीबोर्ड डिजाइन का व्यवस्थित और सटीक आकलन किया जा सके। पिछले अध्ययनों से मौजूदा संकेतक और विधियां, अंग्रेजी पात्रों द्वारा मिलान किए गए जोड़े, और दो कुंजी के बीच संक्रमण का समय एक प्रभावी प्रोटोकॉल उत्पन्न करने के लिए एकीकृत और संशोधित किया जाता है।

इस प्रोटोकॉल में कई महत्वपूर्ण बिंदुओं पर ध्यान देने की आवश्यकता है। चर और संकेतकों का चयन आवश्यक है क्योंकि वे विश्लेषण के परिप्रेक्ष्य का फैसला करते हैं, और इसका उपयोग कीबोर्ड डिजाइन मूल्यांकन प्रयोग के बाद के चरण में मूल्यांकन मॉडल बनाने के लिए किया जा सकता है। उद्देश्य चर को छोड़कर, व्यक्तिपरक चर को कई आयामों से प्रयोगात्मक डिजाइन में भी सावधानीपूर्वक विचार किया जाना चाहिए, क्योंकि व्यक्तिपरक डेटा हमें उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने में मदद करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। समन्वित डेटा को वैकल्पिक रूप से एकत्र किया जा सकता है और प्रोटोकॉल में स्व-विकसित एप्लिकेशन और पायथन स्क्रिप्ट के माध्यम से गणना की जा सकती है, उदाहरण के लिए, प्रत्येक बटन पर टचपॉइंट के फिट एलिप्स (95% सीआई) और फिट एलिप्स के केंद्र से प्रत्येक बटन के लक्ष्य केंद्र तक ऑफसेट। फिट एलिप्से का विश्लेषण और दृश्य कीबोर्ड डिजाइन की अनुकूलन विधि को प्रबुद्ध कर सकता है। इसके अलावा, हालांकि शारीरिक माप और आंदोलन माप, जो पहनने योग्य उपकरणों पर निर्भर करते हैं, भी वैकल्पिक हैं, वे वास्तव में कीबोर्ड उपयोगकर्ताओं के अकथनीय अनुभव को गहराई से तलाशने में मदद कर सकते हैं।

कीबोर्ड अध्ययन की प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण कदम प्रतिभागियों को अपने हाथ धोने और प्रयोग (पहनने योग्य डिटेक्टरों के समान) से पहले स्क्रीन को साफ़ करने के लिए कह रहा है, क्योंकि हाथ तेल और पसीना स्क्रीन संवेदी की संवेदनशीलता को प्रभावित कर सकता है, इस प्रकार परिणामों को प्रभावित करता है। प्रतिभागियों के भौतिक डेटा (हाथ की लंबाई, उंगली की लंबाई और अंगूठे की परिधि) को भी मापा या रिपोर्ट करने की आवश्यकता होती है क्योंकि प्रतिभागियों के बीच शारीरिक मतभेद प्रयोग परिणामों और प्रजनन क्षमता को भी प्रभावित कर सकते हैं।

प्रोटोकॉल भी निम्नलिखित सीमाओं से बच नहीं सकता। इस अध्ययन में प्रस्तावित सभी इनपुट सामग्री मुख्य रूप से अन्य भाषाओं के विचार के बिना अंग्रेजी की भाषा पर ध्यान केंद्रित कर सकती है। इसके अलावा, पारंपरिक मैनुअल संग्रह और माप विधि का उपयोग करने के बजाय, प्रयोग डेटा एकत्र करने के लिए एक कीबोर्ड सॉफ्टवेयर को स्वयं विकसित करने का सुझाव दिया जा सकता है। क्योंकि एक स्व-विकसित सॉफ्टवेयर अधिक सटीक और एट्रिब्यूशनल संकेतकों को एकत्र और गणना कर सकता है और केवल प्रायोगिक परिस्थितियों में वर्तमान कीबोर्ड डिजाइन के प्रभाव को समाप्त करने के बजाय कीबोर्ड डिजाइन के बारे में एक स्पष्ट अनुकूलन सुझाव प्रदान करने में मदद करता है। इसके अलावा, पिछले अध्ययनों द्वारा अपनाए गए अन्य महंगे उपकरणों या उपकरणों को प्रतिनिधि परिणामों में शामिल नहीं किया गया है, जैसे पोर्टेबल वायरलेस शारीरिक डिटेक्टर या मोशन कैप्चर सिस्टम, और शोधकर्ताओं को अपनी शोध समस्या और परिकल्पना के आधार पर अपने विशिष्ट प्रयोगात्मक उपकरणों का चयन करना चाहिए । अंत में, नए सांख्यिकी या बायेसियन उत्साही के अनुयायी कीबोर्ड डिजाइन का विश्लेषण और मूल्यांकन करने के लिए अधिक सांख्यिकीय तरीकों को अपनाने की कोशिश कर सकते हैं।

भविष्य के अनुप्रयोगों और निर्देशों के लिए, इस प्रोटोकॉल को अन्य स्मार्ट उपकरणों पर कीबोर्ड डिजाइन मूल्यांकन प्रक्रिया में अपनाया जा सकता है। स्मार्टफोन के अलावा, अधिक से अधिक बुद्धिमान उपकरणों ने लोकप्रियता हासिल की है, उदाहरण के लिए, पहनने योग्य स्मार्टवॉच और कंगन (आईवॉच), टैबलेट पीसी (आईपैड), और वर्चुअल रियलिटी डिवाइस (वीआर चश्मा) । इस प्रोटोकॉल का उपयोग इन उपकरणों पर विभिन्न कीबोर्ड डिज़ाइन का मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है और अनुकूलन में मदद करता है (संकेतक और प्रक्रियाओं को थोड़ा समायोजित किया जा सकता है)। इस अर्थ में, यह अध्ययन स्मार्ट उपकरणों की टच स्क्रीन में कीबोर्ड डिजाइन मूल्यांकन अध्ययन के लाभों और महत्व की फिर से जांच करने के लिए नए अवसर खोलता है। इसलिए, यह मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन, कंप्यूटर विज्ञान और मनोविज्ञान के क्षेत्र में खुले स्रोत संसाधनों के साथ एक सस्ती और आसान-से-आचरण अनुसंधान विधि प्रदान करता है, इस प्रकार नौसिखिए शोधकर्ताओं और छात्रों को अपनी पढ़ाई शुरू करने या एक इन-क्लास प्रदर्शनात्मक प्रयोग होने में मदद करने में योगदान देता है।

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Disclosures

लेखकों ने कोई वित्तीय प्रकटीकरण या हितों के टकराव की घोषणा की ।

Acknowledgments

इस शोध को त्सिंआ यूनिवर्सिटी इनिशिएटिव साइंटिफिक रिसर्च प्रोग्राम (स्मार्ट डिवाइसेज पर घुमावदार कीबोर्ड का एर्गोनोमिक डिजाइन) द्वारा समर्थित किया गया है। लेखकों को अपनी तरह के सुझावों और आंकड़ों पर कोडिंग सहायता के लिए Tianyu लियू की सराहना करते हैं ।

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

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व्यवहार अंक 164 एर्गोनॉमिक्स टेक्स्ट इनपुट कीबोर्ड डिजाइन मूल्यांकन स्मार्टफोन टाइपिंग कार्य

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

स्मार्टफोन पर कीबोर्ड डिजाइन का मूल्यांकन करने के लिए एक मूल्यांकन विधि और टूलकिट
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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).

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