スマートフォンでのキーボード設計評価の評価方法とツールキット

キーボード入力は、人間とスマートフォンの相互作用の主流の方法^{である 1,2}, スマートフォンの普及に伴い, キーボード入力は、ユーザーの数十億を取得します.2019年の世界のスマートフォン普及率は41.5%3に達し、最も普及率が高い米国は79.1%4に達した。2020年第1四半期まで、Sogouモバイルキーボードは、毎日約4億8000万人のアクティブユーザー⁵を持っていました。2020年5月6日まで、Google Gboardは10億回以上⁶回ダウンロードされていました。

携帯電話の画面の拡大に伴って、不十分なキーボード入力の経験が増加します。拡大画面は視聴体験の向上を目的としたものの、スマートフォンの重力、サイズ、重量が変化し、ユーザーが遠隔地(右手のユーザー向けのボタンAやQなど)に到達するように姿勢を繰り返し変更し、入力の非効率性を引き起こします。筋肉のストレッチは、筋骨格系障害、手の痛み、および異なるタイプの疾患(例えば、手根管症候群、親指変形性関節症、および親指テノソノビティス^{7、8、9、10)}に苦しむ可能性があります。片手で使用を好むユーザーは、より悪い条件^{の下で 11,12}.

そのため、キーボード設計の評価と最適化は、心理学的、技術的、人間工学的研究のホットな話題となっています。可変的なキーボード設計と概念は、入力操作性を最適化するために入力操作性と効率を最適化するために、常に提案されてきました。

キーボード設計の既存の評価方法は、いくつかの高い評価指標を除いて研究者によって異なり、より正確な指標が提案されています。しかし、さまざまな指標では、キーボード設計の評価と分析のプロセスを実証するために提供される要約された体系的なプロトコルはありません。フィットの法則¹⁷と人間とコンピュータの相互作用を記述したその拡張バージョン FFitts 法¹⁸は広くキーボードのパフォーマンスを評価するために採用されました^19,20,21,22.また、親指の機能領域はキーボード設計を改善するために提案され、入力タスク²³を快適に完了させる親指の湾曲運動領域を説明した。これらの理論に基づいて、1分あたりの単語、単語エラー率、および主観的フィードバック(知覚されたユーザビリティ、知覚されたパフォーマンス、知覚された速度、主観的な作業負荷、知覚された運動と痛み、および使用する意図など)を含む指標は、以前の研究^{24、25、26、27、28、29}で部分的に使用されました。 モデリングとシミュレーションの方法を除く。また、タッチポイントのフィット楕円を各ボタンとそのオフセット^30,31に合わせて^、入力イベントの正確な性能を調査するために近年使用されました。また、ガルバニック皮膚応答、心拍数、筋電図活動、手のジェスチャー、および身体運動^{32、33、34、35}は、直接的または間接的にユーザーの筋肉疲労、快適性、および満足度を評価するために採用された。しかし、これらの様々な方法は、使用される指標の適切性に反映されていない、と初心者の研究者は、彼または彼女の研究のための適切な指標を選択するために混乱する可能性があります。

キーボード設計に関する研究も容易に行い、操作し、分析することができます。画面技術のブームにより、より多くの行動データを簡単に収集してキーボード設計を詳細に評価することができます(例えば、2つのキー間の遷移時間と各タッチポイントの座標データ)。上記のデータに基づいて、研究者はキーボード設計の詳細を正確に探求し、その欠点と利点を分析することができました。他の人とコンピュータの相互作用研究と比較すると、ポータブルスマートフォンのキーボード設計の研究は、高価な機器、複雑な材料、または必要な巨大な実験室スペースを持たない広大なユーザーベースのための高いアプリケーション価値を持っています。調査に関するアンケート、スケール、および Python スクリプトはオープンソースで、簡単にアクセスできます。

本研究の目的は、スマートフォンでのキーボード設計を評価し分析するための体系的、正確、一般的なプロトコルを実証するための、これまでの方法を要約することです。例示的な実験と結果は、サイズ調整可能なボタンを備えた湾曲したQWERTYキーボードが、従来のQWERTYキーボードと比較して5インチスマートフォン上の片手入力の入力体験を最適化できるかどうかを示し、データ分析の視覚化方法とPythonスクリプトを共有することを目的としています。