طريقة تقييم ومجموعة أدوات لتقييم تصميم لوحة المفاتيح على الهواتف الذكية
Summary
يدمج البروتوكول المقدم أساليب التقييم المختلفة ويوضح طريقة لتقييم تصميم لوحة المفاتيح على الهواتف الذكية. يتم اقتراح أزواج مطابقة بأحرف إنجليزية كمادة الإدخال، ويتم استخدام وقت الانتقال بين مفتاحين كمتغير تابع.
Abstract
لعبت مدخلات لوحة المفاتيح دورا أساسيا في التفاعل بين الإنسان والكمبيوتر مع قاعدة مستخدمين واسعة ، وكان تصميم لوحة المفاتيح دائما أحد الكائنات الأساسية للدراسات على الأجهزة الذكية. مع تطوير تكنولوجيا الشاشة، يمكن جمع بيانات ومؤشرات أكثر دقة بواسطة الهواتف الذكية لتقييم تصميم لوحة المفاتيح بشكل متعمق. وقد أدى توسيع شاشة الهاتف إلى تجربة إدخال غير مرضية وألم في الإصبع ، وخاصة بالنسبة للمدخلات بيد واحدة. وقد اجتذبت كفاءة الإدخال والراحة انتباه الباحثين والمصممين ، واقترحت لوحة المفاتيح المنحنية ذات الأزرار القابلة للتعديل بالحجم ، والتي تتوافق تقريبا مع البنية الفسيولوجية للابهام ، لتحسين الاستخدام بيد واحدة على الهواتف الذكية ذات الشاشة الكبيرة. غير أن آثاره الحقيقية لا تزال غامضة. لذلك، أظهر هذا البروتوكول طريقة عامة وملخصة لتقييم تأثير تصميم لوحة مفاتيح QWERTY المنحني على هاتف ذكي مقاس 5 بوصات من خلال برنامج ذاتي التطوير مع متغيرات مفصلة، بما في ذلك البيانات السلوكية الموضوعية، وردود الفعل الذاتية، وبيانات التنسيق لكل نقطة اتصال. هناك ما يكفي من المؤلفات الموجودة على تقييم لوحات المفاتيح الظاهرية؛ غير أن عددا قليلا منها فقط يلخص بصورة منهجية أساليب التقييم وعملياته ويتأمل فيها. لذلك، يملأ هذا البروتوكول الفجوة ويعرض عملية وطريقة التقييم المنهجي لتصميم لوحة المفاتيح مع الرموز المتاحة للتحليل والتصور. فهي لا تحتاج إلى معدات إضافية أو باهظة الثمن وسهلة التوصيل والتشغيل. بالإضافة إلى ذلك ، يساعد البروتوكول أيضا على الحصول على أسباب محتملة لمساوئ التصميم وينير التحسين من التصاميم. في الختام، هذا البروتوكول مع مصادر مفتوحة المصدر لا يمكن أن يكون مجرد تجربة في فئتها إثباتي لإلهام المبتدئ لبدء دراستهم ولكن أيضا يساهم في تحسين تجربة المستخدم وإيرادات شركات محرر طريقة الإدخال.
Introduction
إدخال لوحة المفاتيح هو الأسلوب السائد للتفاعل بين الإنسان والهاتف الذكي1،2، ومع اختراق الهواتف الذكية ، يحصل إدخال لوحة المفاتيح على مليارات المستخدمين. في عام 2019، بلغ معدل انتشار الهواتف الذكية العالمية 41.5٪3،في حين أن الولايات المتحدة، مع أعلى اختراق، قد وصلت إلى 79.1٪4. حتى الربع الأول من عام 2020 ، كان لدى لوحة مفاتيح Sogou المحمولة حوالي 480 مليون مستخدم نشط يوميا5. حتى 6 مايو 2020 ، تم تنزيل Google Gboard أكثر من مليار مرة6.
تزيد تجربة إدخال لوحة المفاتيح غير المرضية مع توسيع شاشة الهاتف. على الرغم من أن الشاشة الموسعة تهدف إلى تحسين تجربة المشاهدة ، إلا أنها غيرت خطورة الهواتف الذكية وحجمها ووزنها ، مما دفع المستخدمين إلى تغيير وضعية الاحتفاظ بشكل متكرر للوصول إلى المناطق النائية (على سبيل المثال ، الزر A و Q للمستخدمين الأيمنين) ، مما أدى إلى عدم كفاءة الإدخال. قد يتسبب امتداد العضلات في معاناة المستخدمين من اضطرابات العضلات والعظام وآلام اليد وأنواع مختلفة من الأمراض (على سبيل المثال ، متلازمة النفق الرسغي ، وهشاشة العظام الإبهامية ، والتهاب المفاصلالإبهامي 7،8،9،10). المستخدمين الذين يفضلون الاستخدام بيد واحدة هي في ظل ظروف أسوأ11،12.
لذلك ، أصبح تقييم وتحسين تصميم لوحة المفاتيح مواضيع ساخنة للبحوث النفسية والتقنية والرغامية. وقد تم اقتراح تصاميم ومفاهيم لوحة المفاتيح المتغيرة باستمرار من قبل شركات محرر طريقة الإدخال (IME) والباحثين لتحسين تجربة الإدخال والكفاءة ، بما في ذلك لوحات المفاتيح التي تم تغييرها وتغيير التصميم وإعادة ترتيب الأحرف: لوحة مفاتيح Microsoft WordFlow13، منطقة الزر الوظيفي في مجدالملوك 14، IJQWERTY15، وشبه QWERTY16.
تختلف طرق التقييم الحالية لتصميم لوحة المفاتيح من باحث إلى باحث باستثناء العديد من المؤشرات المقبولة للغاية ، ويقترح مؤشرات أكثر دقة. ومع ذلك، مع مجموعة متنوعة من المؤشرات، لا يوجد بروتوكول موجز ومنهجي المقدمة لإظهار عملية تقييم وتحليل تصميم لوحة المفاتيح. تم اعتماد قانون Fitts17 ونسختها الموسعة FFitts Law18، والتي وصفت التفاعل بين الإنسان والكمبيوتر ، على نطاق واسع لتقييم أداء لوحة المفاتيح19و20و21و22. وعلاوة على ذلك، تم اقتراح المجال الوظيفي من الإبهام لتحسين تصميم لوحة المفاتيح، ووصف منطقة حركة منحنية للإبهام لإكمال مريح مهمة الإدخال23. استنادا إلى هذه النظريات، والمؤشرات بما في ذلك كلمة في الدقيقة الواحدة، ومعدل الخطأ كلمة، وردود الفعل الذاتية (قابلية الاستخدام المتصورة، والأداء المتصور، والسرعة المتصورة، عبء العمل الذاتي، والمجهود المتصور والألم، ونية لاستخدام، الخ)، والتي اعتمدت بشكل كبير، واستخدمت جزئيا في الدراسات السابقة24،25،26،27،28،29 باستثناء أساليب النمذجة والمحاكاة. بالإضافة إلى ذلك ، تم استخدام القطع الناقص المجهز من نقاط اللمس على كل زر وإزاحته30،31 في السنوات الأخيرة للتحقيق في الأداء الدقيق لأحداث الإدخال. أيضا ، تم اعتماد استجابة الجلد الجلفانية ، ومعدل ضربات القلب ، والنشاط الكهربائي ، لفتة اليد ، وحركة الجسم32،33،34،35 لتقييم التعب العضلي بشكل مباشر أو غير مباشر ، والراحة ، ورضا المستخدمين. ومع ذلك، فإن هذه الأساليب المختلفة تفتقر إلى التفكير في مدى ملاءمة المؤشرات المستخدمة، وقد يتم الخلط بين الباحث المبتدئ لاختيار المؤشرات المناسبة لأبحاثه.
البحث حول تصميم لوحة المفاتيح هو أيضا من السهل أن تجرى وتشغيلها وتحليلها. مع ازدهار تكنولوجيا الشاشة ، يمكن جمع المزيد من البيانات السلوكية بسهولة لتقييم تصميم لوحة المفاتيح بعمق (على سبيل المثال ، وقت الانتقال بين مفتاحين وبيانات التنسيق لكل نقطة اتصال). واستنادا إلى البيانات المذكورة، يمكن للباحثين استكشاف تفاصيل تصميم لوحة المفاتيح بدقة وتحليل عيوبها ومزاياها. بالمقارنة مع غيرها من البحوث التفاعل بين الإنسان والكمبيوتر، والبحث في تصميم لوحة المفاتيح على الهواتف الذكية المحمولة لديها أيضا قيمة تطبيق عالية لقاعدة مستخدميها واسعة مع عدم وجود معدات باهظة الثمن، والمواد المعقدة، أو مساحة مختبر ضخمة اللازمة. الاستبيانات والمقاييس ، والسيناريو بيثون حول البحث مفتوحة المصدر وسهلة الوصول إليها.
الغرض من هذا البحث هو تلخيص الأساليب السابقة لإظهار بروتوكول منهجي ودقيق وعام لتقييم وتحليل تصميم لوحة المفاتيح على الهواتف الذكية. تهدف التجربة المثالية والنتائج إلى إظهار ما إذا كانت لوحة مفاتيح QWERTY المنحنية ذات الأزرار القابلة للتعديل بالحجم يمكن أن تحسن تجربة الإدخال للمدخلات بيد واحدة على هاتف ذكي مقاس 5 بوصة بالمقارنة مع لوحة مفاتيح QWERTY التقليدية ومشاركة طريقة التصور وسيناريو Python لتحليل البيانات.
Protocol
Representative Results
Discussion
في هذه الدراسة، استنادا إلى تطوير تكنولوجيا الشاشة، قدمنا بروتوكولا موجزا وعاما لتقييم تصميم لوحة المفاتيح لتقييم تصميم لوحة المفاتيح بشكل منهجي ودقيق. المؤشرات والأساليب الموجودة من الدراسات السابقة، والأزواج المتطابقة مع الحروف الإنجليزية، ووقت الانتقال بين مفتاحين متكاملة وتعديله…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
ويدعم هذا البحث من قبل جامعة تسينغهوا مبادرة برنامج البحث العلمي (تصميم مريح من لوحة المفاتيح المنحنية على الأجهزة الذكية). الكتاب نقدر تيانيو ليو لاقتراحاته الرقيقة والمساعدة الترميز على الأرقام.
Materials
| 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 |
References
- Lee, S., Zhai, S. The performance of touch screen soft buttons. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , (2009).
- 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. , (2015).
- . 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)
- Top Countries by Smartphone Users [Fact sheet]. Newzoo Available from: https://newzoo.com/insights/rankings/top-countries-by-smartphone-penetration-and-users (2019)
- Gboard – the Google Keyboard [Press release]. Google Play Available from: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.google.android.inputmethod.latin (2020)
- 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).
- 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).
- Gehrmann, S. V., et al. Motion deficit of the thumb in CMC joint arthritis. Journal of Hand Surgery. 35 (9), 1449-1453 (2010).
- 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).
- Girouard, A., et al. One-handed bend interactions with deformable smartphones. Proceedings of the 33rd annual ACM conference on human factors in computing systems. , (2015).
- 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).
- Word Flow keyboard [Press release]. Microsoft Garage Available from: https://www.microsoft.com/en-us/garage/profiles/word-flow-keyboard/ (2020)
- The glory of kings [Press release]. Tencent Games Available from: https://pvp.qq.com/ (2020)
- 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. , (2016).
- Bi, X., Smith, B. A., Zhai, S. Quasi-qwerty soft keyboard optimization. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , (2010).
- 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).
- 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. , (2013).
- 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. , (2012).
- 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).
- Benligiray, B., Topal, C., Akinlar, C. SliceType: fast gaze typing with a merging keyboard. Journal on Multimodal User Interfaces. 13 (4), 321-334 (2019).
- 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. , (2019).
- 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. , (2014).
- Brooke, J. SUS: A retrospective. Journal of Usability Studies. 8 (2), 29-40 (2013).
- Borg, G. Principles in scaling pain and the Borg CR Scales. Psychologica. 37, 35-47 (2004).
- Hart, S. G., Staveland, L. E., Hancock, P. A., Meshkati, N. Development of NASA-TLX (task load index): results of empirical and theoretical research. Human mental workload. , 139-183 (1988).
- 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).
- 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).
- Zhai, S., Kristensson, P. O. The word-gesture keyboard: reimagining keyboard interaction. Communications of the ACM. 55 (9), 91-101 (2012).
- 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. , (2012).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
