Combiner la loi de Fitts avec la loi de Hick
Je travaille sur un manuel et suis tombé sur cette question particulière:
Utilisez les lois de Hicks et Fitt pour dériver une expression pour le temps pour un utilisateur de sélectionner un élément dans un menu où b est le facteur de branchement, le nombre d'alternatives à chaque niveau et n est le nombre total d'options dans le menu complet . Supposons que la distance à parcourir et la taille cible sont indépendantes de b.
Selon votre expression, quel serait le choix optimal pour b afin de minimiser le temps de sélection global?
Si je définis la loi de Fitts comme: T = Im*log_2(2d/s) où T est le temps d'acquérir la cible de taille s à la distance d.
Et Hicks comme: Td = Ic*log_2(n+1) pour n alternatives également probables.
Ma réponse serait-elle simplement: total time = b*(Ic*log_2(n+1)) + (Im*log_2(2d/s))?
Ou peut-être: total time = (Ic*log_2(n+1/b)) + (Im*log_2(2d/s))?
La leçon à retenir de la loi de Fitts est que les petits objets sont plus difficiles à cliquer sur plus vous avez à déplacer votre souris. Comme vous ne pouvez pas (généralement) prédire où se trouve le pointeur/la souris d'un utilisateur, vous devez supposer qu'une cible plus petite est plus difficile à sélectionner.
Plus formellement, la loi de Fitts, appliquée à HCI, montre que le temps nécessaire à une personne pour déplacer le pointeur vers une zone cible est basé sur la distance à la cible et la taille de la cible. L'écran Edge, en fin de compte, est une grande cible car le curseur est arrêté lorsqu'il l'atteint. Par conséquent, on peut placer une petite barre d'outils sur le bord et la faire paraître plus grande. Je pense que c'est ainsi que de nombreuses personnes appliquent la loi de Fitts.
Il faut se rappeler que les études de Fitt n'étaient pas basées sur l'interaction homme-machine mais sur les tâches de la chaîne de production. Par conséquent, nous devons tenir compte du fait que nous déplaçons une souris - et non le curseur. L'utilisateur devra peut-être ramasser la souris et la replacer.
La loi de Hick fait référence au processus de prise de décision. Trop de choix non liés et non organisés sont mauvais. Des choix moins nombreux ou mieux organisés, c'est bien. Ou, pour le dire plus formellement, la charge cognitive augmente à mesure que les choix augmentent. Cela augmente le temps nécessaire pour prendre une décision et peut conduire l'utilisateur à se retirer du processus car la charge de faire un choix est plus grande que la récompense de l'achèvement de la tâche.
Je n'ai jamais vu personne dans la communauté UX appliquer des formules mathématiques pour savoir où placer une barre de navigation. Nous serons à ce point où nous serons dans un monde VR et les conceptions prendront en considération une gamme beaucoup plus grande de mouvement humain.
Maintenant, pour commencer à répondre à votre question. Vous avez raison de devoir ajouter les deux équations ensemble. Le temps nécessaire pour prendre une décision est distinct du temps et des efforts nécessaires pour amener votre curseur sur votre cible. Gardez à l'esprit que l'emplacement du menu (bord de l'écran ou centre de l'écran) est important.