La loi de Fitts a-t-elle été adaptée aux écrans tactiles?
La question Y a-t-il une différence dans les tailles minimales des éléments sur les écrans tactiles 10 et 24 pouces? m'a fait me demander; La loi de Fitts a-t-elle été convertie avec succès en événements liés au Touch? Il y a du mouvement 3D dans les événements tactiles et certains types de mouvements rapides sont plus faciles dans Touch, d'après mon expérience, donc je pense vraiment que ce n'est pas directement compatible avec la loi de Fitts originale car elle est conçue pour le mouvement 2D.
Une approximation (aussi grossière soit-elle) a-t-elle été faite pour Touch? J'ai trouvé la question Loi de Fitts, en l'appliquant aux écrans tactiles mais il n'y a vraiment que des informations sur les raisons pour lesquelles la loi de Fitts ne convient pas, pas d'autres algorithmes/etc.
Remarque: je sais qu'il existe des directives assorties concernant la taille des éléments pour Touch, mais je parle spécifiquement d'une analogie ou d'une adaptation de la loi de Fitts concernant la facilité de pointage en fonction de la taille et de la distance, pas seulement des suggestions de taille minimale etc.
Attention. Cela s'est avéré être plus une diatribe qu'une réponse. N'hésitez pas à le voter, je suis juste content de (enfin) le retirer de ma poitrine :-P
Je suis généralement impatient et bouleversé chaque fois que je trébuche sur des sujets UX avancés, comme la loi de Fitts.
Désireux parce que je trouve la recherche fondamentale très intéressante, et bouleversé parce qu'il y a tellement de mauvaises interprétations de ceux-ci.
J'ai en fait ma propre version de la loi de Fitts:
N'utilisez pas la loi de Fitts comme formule, utilisez-la comme ligne directrice.
Alors, quelle est la ligne directrice simple que nous pouvons utiliser à partir de la loi de Fitts?
La taille de la cible et la distance à la cible sont importantes. Période. Ne calculez pas la taille du bouton et ne calculez pas où il doit être. Ne calculez pas le temps qu'il faudra pour afficher une publicité ou un élément de menu. N'oubliez pas que la taille et la position sont importantes .
Heck, des méthodes d'estimation de bas niveau comme GOMS + KLM ne prend même pas la peine de calculer la loi de Fitts. Ils l'ont fait plusieurs fois et ont conclu que chaque mouvement de la souris prend environ 1,1 seconde (hors clic).
En plus, certains composants de la loi de Fitts sont basés sur des données empiriques. Oui, vous devez effectuer une enquête empirique pour obtenir un résultat fiable. :-) Eh bien, c'est ce que nous appelons un deal-breaker, n'est-ce pas? Vous devez effectuer des tests empiriques pour trouver les constantes dont vous avez besoin pour effectuer un calcul fiable d'un temps de mouvement. Bien...
Alors, quelle est la loi de Fitts, vraiment?
La loi de Fitts n'est qu'un modèle de mouvement humain. Un modèle. Une formule initialement proposée par Paul Fitts en 1954. Une formule qui a été révisée plusieurs fois.
En clair, le modèle décrit qu'un mouvement se compose de plusieurs micro-mouvements contrôlés. Le temps nécessaire pour effectuer un micro-mouvement est égal au "feecback-loop"/"reaction time". Jetez un œil à MHP pour plus d'informations à ce sujet. La "boucle feecback"/"temps de réaction" comprend l'observation avec un processeur perceptuel (visuel), l'évaluation de la position (traitement cognitif), puis l'exécution d'un (nouveau) mouvement en réponse à l'évaluation.
Il existe plusieurs façons de calculer le temps de réaction. Vous pouvez par exemple le faire avec n test en ligne .
Selon MHP, le temps de réponse moyen est de 240 ms (temps de cycle du processeur perceptif = 100 ms, temps de cycle du processeur cognitif = 70 ms et temps de cycle du processeur du moteur = 100). Il faut également savoir que MHP fonctionne avec les termes "Slow-Man" et "Fast-Man" pour souligner qu'il existe des variations documentées d'une personne à l'autre. (Avez-vous remarqué que les données empiriques sur le test en ligne étaient de 215 ms, btw? Assez précises ces "anciennes" théories sur le cerveau humain ...)
Ainsi, chaque micro-mouvement prend environ 240 ms, et pendant les 70 à 80% du mouvement total, vous pouvez vous déplacer assez rapidement. Au cours des 20-30 derniers%, vous devez ralentir pour pouvoir atteindre la cible avec précision.
Fitts a fait beaucoup de tests unidimensionnels et a proposé une formule pour représenter les mathématiques derrière ce mouvement.
- MT est le temps moyen nécessaire pour acquérir la cible.
- a et b sont des constantes empiriques déterminées par régression linéaire.
- A est la distance entre le point de départ et le centre de la cible.
- W est la largeur de la cible mesurée le long de l'axe de mouvement.
- c est une constante qui est soit 0, 0,5 ou 1, selon l'environnement spécifique.
D'ACCORD. Vous avez probablement survolé cette liste, mais regardez-la à nouveau. Lisez et comprenez chaque élément de la formule. J'aiderai:
MT = durée moyenne. C'est assez simple. Le temps moyen qu'il faut pour réaliser un seul scénario (position de départ, cible, taille cible etc ...)
a et b sont des constantes empiriques. Remarque: constantes empiriques. Vous devez obtenir ces constantes quelque part. Je vais vous expliquer plus à ce sujet ci-dessous.
A est la distance jusqu'à la cible. Mesurez simplement une ligne droite de la position de départ à centre de la cible. Assez simple. Je voudrais juste une petite note que je voudrais dire à ce sujet. La réponse immédiate de la plupart des gens qui entendent parler de la loi de Fitts pour la première fois est "oui, permettez-moi de trouver une règle et de commencer à mesurer". Eh bien, vous n'avez pas besoin d'une règle. Puisque toutes les mesures sont dans la partie A/W de la formule, vous pouvez utiliser ce que vous voulez. Le rapport sera le même. Utilisez des pixels, des pouces, des pouces, des pieds ou des cure-dents. Ce n'est pas grave ...
W est la distance du centre de la cible au point de la cible où la ligne que vous avez tracée au 3e point rencontre la cible. Ou, vous pouvez simplement mesurer la largeur et la hauteur de la cible et utiliser la plus petite valeur divisée par 2. J'ai développé un peu plus à ce sujet ci-dessous.
c est encore une autre constante dont vous avez besoin pour arriver quelque part. Il est basé sur le contexte. Jetez un œil aux points 8 et 9 ci-dessous.
La dernière partie de cette formule
log2(2A/W)est ce que Fitts a défini comme l'indice de difficulté (ID). C'est la partie de la formule qui dit la taille et la distance comptent. L'ID est défini par une métrique qu'il a appelée "bits". Comme expliqué au point 3, vous pouvez mesurer la distance et la taille cible avec ce que vous voulez. Le rapport A/W (et donc l'ID) donnera toujours la même mesure "bits". (Je crois que les "bits" ont été choisis parce qu'il a utilisé le 2 comme base pour ce logarithme.)Notez que la fonction logarithmique implique qu'une petite augmentation de taille est beaucoup plus efficace pour les petites cibles que pour les grandes cibles. Une petite justification sur de gros objets ne fera pas beaucoup de différence. De même pour la distance.
Welford et Shannon ont suggéré des modifications à la formule Fitts pour mieux s'adapter aux petites pièces d'identité. Les données de Welfords (1960) ont montré que la formule de Fitts était incorrecte pour les tâches faciles (ID <3 bits) et ont suggéré une nouvelle formule ID pour corriger cela:
ID = log2(A/W + 0.5). Shannon a fait valoir que ces formules donneraient un ID négatif pour les situations où la distance à la cible était inférieure à la moitié de la taille de la cible (A <W/2). Par conséquent, la formuleID = log2(A/W + 1.0)a été suggérée pour éviter un ID négatif.Ces justifications sont capturées dans
cdans la formule générale. Ainsi, lorsque la formule vous dit d'utiliser 0, 0,5 ou 1. Il s'agit en fait de la formule que vous souhaitez utiliser, ou plutôt d'une spécification de la distance et de la taille cible.Alors, de quoi s'agit-il entre
2A/WEtA/W? Utiliser 2A ou juste A est en fait une question d '"utiliser toute la largeur de la cible" ou de "distance du bord au centre" de la cible. (2 * A)/W est identique à A/(W/2). Il y a eu diverses suggestions pour savoir si l'on devrait utiliser la distance du bord au centre le long de la ligne de mouvement, ou simplement la plus petite de la largeur et de la hauteur, ou la moitié de la plus petite largeur. En fin de compte, ce n'est pas très important, car les constantes de justification (a + b) vont l'ajuster. La partie importante est le choix de c.Donc, maintenant que nous avons un calcul de base de l'ID, nous avons juste besoin d'ajuster la formule pour qu'elle corresponde aux données empiriques. :-) La loi de Fitts ne décrit que le fonctionnement du cerveau humain lors d'un mouvement, et comment la taille et la distance affectent la difficulté de la tâche (ID). La loi de Fitts ne prend pas en compte les capacités réelles du groupe d'utilisateurs (homme lent vs homme rapide, sous l'eau vs espace extra-atmosphérique, etc.) ni les caractéristiques du dispositif de pointage (souris, doigt, pied, trackball, joystick, etc.). C'est pourquoi nous devons déterminer a et b dans la formule.
D'abord, nous ajoutons
bà la formule pour ajuster la pente de la ligne . C'est à dire. Il est plus difficile de toucher des cibles éloignées.MT = b * IDEnsuite, nous ajoutons
aà la formule pour éviter que le graphique ne commence dans l'Origine . C'est à dire. quel est le plus court MT vous pouvez avoir pour la tâche la plus simple. 0 ms n'est pas réaliste même si nous parlons du "pixel le plus rapide" - le pixel juste sous le curseur. Nous utilisons généralement un facteur de temps constant en fonction de la tâche à effectuer. En raison de la capacité d'apprentissage, "a" changera probablement avec le temps.MT = a + (b * ID)![enter image description here]()
Mise à jour.
J'avais quelques points supplémentaires que je voulais ajouter ...
D'abord. Je devrais mettre toutes les informations ci-dessus dans une conclusion qui répond réellement à votre question. Lorsque l'iPhone a été introduit, Apple avait une ligne directrice qui suggérait que 44 pixels soient la plus petite taille d'un bouton. La résolution était alors de 320x480. Donc, si vous mettez deux boutons 44x44 dans chaque coin en diagonale, alors vous obtenez la tâche la plus difficile. En utilisant la formule de Shannon, nous obtenons un indice de difficulté égal à 1,38. C'est très facile! Lorsque l'expérimentation Fitts a utilisé ID = 16 comme tâche la plus difficile ...
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Deuxièmement. Pour le plaisir, j'ai créé un petit outil pour calculer ´a´ et ´b´ pour vous. Vous pouvez l'exécuter dans votre navigateur ou l'exécuter sur votre téléphone. Le graphique a évidemment besoin de quelques travaux, mais le résultat que vous obtenez est correct. Chasser le bouton 20 fois et obtenir votre résultat.
Goto http://smartmobilestudio.com/smartdemo/Fitts/
ou scannez le code QR ci-dessous pour commencer.
Dans Designing Gestural Interfaces , Dan Saffer touche (!) Le sujet de la loi de Fitts en relation avec les écrans tactiles (spécifiquement pp. 40-2.) Saffer soutient que le la loi est vraie pour les interfaces gestuelles; minimiser l'atteinte à travers l'interface et s'assurer que les cibles sont de taille appropriée pour accueillir le "curseur" (c'est-à-dire le doigt).
Cependant, il note également que les écrans tactiles sont rarement soumis au bénéfice du " inifinite Edge " :
Un corollaire à la loi de Fitts n'est pas aussi vrai pour les interfaces gestuelles. Avec les périphériques d'entrée traditionnels tels qu'une souris ou une boule de commande, il est judicieux de placer des cibles telles que des éléments de menu sur les bords des écrans afin que la cible touchée devienne énorme car l'utilisateur ne peut pas dépasser la cible; le curseur s'arrête au bord de l'écran. Avec les interférences gestuelles, c'est rarement vrai. Avec les écrans tactiles, les utilisateurs font rarement glisser leurs doigts sur l'écran comme ils le font avec un curseur. Au lieu de cela, ils lèveront probablement leurs doigts et les placeront sur la nouvelle cible. Et avec des interfaces gestuelles autonomes. il y a rarement un "Edge" à percuter, sauf s'il s'agit d'un mur physique!
(Saffer 2008, p. 42)
Références
Saffer, D. (2008). Conception d'interfaces gestuelles: écrans tactiles et appareils interactifs. Sébastopol, Californie: O'Reilly Media, Inc.
Comme vous pouvez le voir sur sa page wikipedia , la loi de Fitts va bien au-delà du mouvement 2D (et HCI en général).
Ce que l'on appelle la loi Fitts provient d'un (militaire) mémorandum écrit par PM Fitts en 1947 (avertissement: lien pdf) qui traite de l'ergonomie des cockpits d'avion de la Seconde Guerre mondiale et de la façon dont la disposition des instruments, leurs échelles et les directions de leurs indicateurs peuvent confondre le pilote, ce qui donne une "erreur pilote" (entre guillemets également dans le document original).
Plus tard (en 1954) n article de Fitts a étudié non seulement la question de la perception, mais aussi les interactions. (à nouveau avertissement: lien pdf) Dans cet article, on peut trouver de nombreux exemples, comme par exemple:
Dans la première expérience, deux tâches de taraudage réciproque étroitement liées ont été étudiées. Les 5 ont été invités à taper deux plaques métalliques rectangulaires en alternance avec un stylet. La tolérance et l'amplitude des mouvements ont été contrôlées en fixant la largeur des plaques et la distance entre elles. La tâche a été accomplie principalement par des mouvements de l'avant-bras
Oui, le paradigme des Fitts a été converti en événements liés au toucher.
Bi, Li et Zhai (2013) ont proposé une nouvelle version de l'indice de difficulté du paradigme de Fitts. Cependant, je n'ai pas trouvé de rapports faisant état des expériences des autres avec ce modèle.
La loi de Fitts de base décrit la corrélation entre le temps de mouvement MT et l'indice de difficulté de la tâche de pointage:
Les "a" et "b" sont des coefficients de régression trouvés expérimentalement.
L'adaptation de l'indice de difficulté (ID) par Bi et al. (2013) est:
La première mesure de distribution (exprimée en sigma au carré) reflète le compromis commun vitesse-précision dans le système moteur humain. La deuxième mesure de distribution (exprimée en sigma_a au carré) reflète la précision absolue des tâches de pointage.
Pour une description technique plus détaillée, consultez l'article suivant.
Bi, X., Li, Y., & Zhai, S. (2013, avril). Loi FFitts: modélisation du toucher du doigt avec la loi de Fitts. Dans Actes de la conférence annuelle 2013 de l'ACM sur les facteurs humains dans les systèmes informatiques (pp. 1363-1372). ACM. ISO 690
Ces extensions de la loi de Fitts s'adaptent mieux aux écrans tactiles que la tâche 1D point'n'click d'origine:
Law of Crossing: Traverser une cible de largeur W à la distance D avec votre stylo ou votre doigt pour déclencher une action suit la même règle que la configuration d'origine de Fitts. [Accot & Zhai, Plus que parsemer les i - fondements des interfaces basées sur les croisements, CHI'2002]
Loi de pilotage: La difficulté de suivre un tunnel ou une route incurvée peut être dérivée de Fitts en construisant la forme intégrale sur un petit D. infinitésimal décrit à l'origine dans [Accot & Zhai, Beyond Fitts 'Law: Models for Trajectory-based HCI Tasks, CHI'1997] fait maintenant partie de [ISO 9241-9] .
Avertissement: Cette réponse est basée sur ma propre analyse
Je ne trouve aucune étude de recherche, mais l'endroit où la loi Fitts est applicable en cas d'écrans tactiles est lorsque le dispositif de pointage (dans la plupart des cas, le doigt) doit être déplacé sur l'écran pour accomplir une tâche (par exemple, faire glisser une application ou icône dans une poubelle).
Cependant, si nous voulions simplement regarder directement un élément sur un écran dans une perspective discontinue en tenant compte du mouvement 3D, plusieurs facteurs entrent en jeu, tels que la distance relative à la cible, la taille de la cible, l'angle de la cible par rapport au doigt (ou stylet) et positionnement relatif de la cible par rapport à la mise au point de l'utilisateur. Il pourrait y avoir un argument selon lequel l'angle de la cible et le positionnement relatif pourraient être les constantes A et B utilisées en loi Fitts
La loi de Fitt vous donne des conseils sur la façon de dimensionner et de positionner les éléments pour les rendre facilement cliquables. À mon avis, nous ne devrions pas essayer de simplement l'adapter aux écrans tactiles, mais revenir en arrière et demander: comment les éléments doivent-ils être positionnés et dimensionnés pour être facilement palpables?.
Cela dépend du périphérique cible. Sur une tablette plus grande, l'accessibilité des éléments au centre de l'écran n'est pas la même que sur un téléphone intelligent.
Le guide des microsofts Windows 8 Touch donne quelques conseils pour les tablettes: 