스마트폰에서 키보드 디자인을 평가하는 평가 방법 및 툴킷
Summary
제시된 프로토콜은 다양한 평가 방법을 통합하고 스마트폰에서 키보드 디자인을 평가하는 방법을 보여줍니다. 영어 문자와 일치하는 쌍은 입력 재질로 제안되며 두 키 간의 전환 시간은 종속 변수로 사용됩니다.
Abstract
키보드 입력은 방대한 사용자 기반과의 인간-컴퓨터 상호 작용에 필수적인 역할을 해왔으며 키보드 디자인은 항상 스마트 장치에서 연구의 기본 대상 중 하나였습니다. 화면 기술의 개발과 함께, 더 정확한 데이터와 지표는 심층 키보드 디자인을 평가하기 위해 스마트 폰에 의해 수집 될 수있다. 전화 화면의 확대는 특히 한 손으로 입력하는 데 만족스럽지 못한 입력 경험과 손가락 통증을 초래했습니다. 입력 효율성과 편안함은 연구자와 디자이너의 관심을 끌었으며, 엄지 손가락의 생리적 구조와 대략 부여된 크기 조절 식 버튼이있는 곡선 키보드는 대형 스크린 스마트 폰에서 한 손으로 사용을 최적화할 것을 제안했습니다. 그러나, 그것의 실제 효과 모호한 남아. 따라서 이 프로토콜은 객관적인 행동 데이터, 주관적인 피드백 및 각 터치포인트의 좌표 데이터를 포함한 상세한 변수가 있는 자체 개발 소프트웨어를 통해 5인치 스마트폰에서 곡선QWERTY 키보드 디자인의 효과를 평가하는 일반적이고 요약된 방법을 시연하였다. 가상 키보드 평가에 대한 기존 문헌이 충분합니다. 그러나, 그들 중 몇 가지 체계적으로 요약 하 고 평가 방법 및 프로세스에 반영 했다. 따라서, 이 프로토콜은 간격을 채우고 분석 및 시각화를 위해 사용 가능한 코드와 키보드 디자인의 체계적인 평가의 프로세스 및 방법을 제시한다. 추가 또는 고가의 장비가 필요하지 않으며 수행 및 작동이 쉽습니다. 또한, 이 프로토콜은 설계의 단점에 대한 잠재적 인 이유를 얻을 수 있도록하고 디자인의 최적화를 계몽. 결론적으로, 오픈 소스 리소스가 있는 이 프로토콜은 초보자가 학업을 시작하도록 영감을 주는 동급 적인 데모 실험일 뿐만 아니라 사용자 경험과 입력 방법 편집기 회사의 수익 향상에 기여할 수 있습니다.
Introduction
키보드 입력은 인간-스마트폰 상호 작용1,2의주류 방법이며, 스마트폰의 침투와 함께 키보드 입력은 수십억 명의 사용자를 가져옵니다. 2019년 전 세계 스마트폰 보급률은 41.5%로3위를기록했으며, 보급률이 가장 높은 미국은 79.1%로4위를기록했다. 2020년 1분기까지 소구 모바일 키보드는 일일 활성 사용자 약 4억 8천만명(5명)을기록했습니다. 2020년 5월 6일까지 Google Gboard는6배이상 10억 번 이상 다운로드되었습니다.
불만족스러운 키보드 입력 환경은 전화 화면의 확대와 함께 증가합니다. 확대된 화면은 시청 경험을 향상시키는 것을 목표로 했지만, 스마트폰의 중력, 크기 및 무게를 변경하여 사용자가 유지 자세를 반복적으로 변경하여 원격 영역(예: 오른손잡이 사용자의 버튼 A 및 Q)에 도달하도록 하여 입력 비효율성으로 이어졌습니다. 근육의 스트레칭은 근골격계 장애, 손 통증 및 다양한 유형의 질병 (예를 들어, 손목 터널 증후군, 엄지 골관절염 및 엄지 손가락 테노시노염7,8,9,10)로고통받는 사용자를 유발할 수 있습니다. 한 손으로 사용을 선호하는 사용자는 더 나쁜 조건11,12에서.
따라서 키보드 디자인의 평가 및 최적화는 심리적, 기술적, 인체 공학적 연구의 화제가 되고 있습니다. 가변 키보드 디자인 및 개념은 지속적으로 입력 방법 편집기 (IME) 회사와 연구원에 의해 제안되어, 레이아웃 변경 및 문자 재정렬 키보드를 포함하여 입력 경험과 효율성을 최적화하기 위해 : 마이크로 소프트 워드 플로우 키보드13,킹스의 영광의 기능 버튼 영역14,IJQWERTY15,그리고 준 QWERTY16.
키보드 디자인의 기존 평가 방법은 몇 가지 고도로 허용된 지표를 제외하고 연구원마다 다르며 보다 정확한 지표가 제안됩니다. 그러나 다양한 지표를 통해 키보드 디자인을 평가하고 분석하는 과정을 입증하기 위해 요약되고 체계적인 프로토콜이 제공되지 않습니다. Fitts의 법칙17및 인간-컴퓨터 상호 작용을 설명한 확장 버전 FFitts Law18은키보드 성능19,20,21,22를평가하기 위해 널리 채택되었습니다. 더욱이, 엄지손가락의 기능영역은 키보드 설계를 개선하기 위해 제안되었고, 엄지손가락이 입력태스크(23)를편안하게 완료하기 위한 곡면 동작 영역을 설명했다. 이러한 이론에 기초하여, 분당 단어, 단어 오류 율 및 주관적인 피드백(인식된 유용성, 인식된 성능, 인식된 속도, 주관적인 작업 부하, 인식된 노력과 고통, 사용 의도 등)을 포함한 지표는 이전 연구24,25,26,27,28, 28,29에서 부분적으로 사용되었습니다. 모델링 및 시뮬레이션 메서드를 제외하고. 또한, 각 버튼에 접점이 장착된 타원과오프셋(30),31은 최근 몇 년 동안 입력 이벤트의 정확한 성능을 조사하기 위해 사용되었다. 또한, 갈바닉 피부 반응, 심박수, 전극 활동, 손 제스처 및 신체운동(32,33,34, 35) 직간접적으로 근육 피로, 편안함 및 사용자의 만족도를 평가하기 위해 채택되었다. 그러나, 이러한 다양한 방법은 사용되는 지표의 적합성에 대한 반사가 부족하고, 초보자 연구원은 자신의 연구에 대한 적절한 지표를 선택하는 혼란 스러울 수 있습니다.
키보드 디자인에 대한 연구는 또한 수행, 작동 및 분석하기 쉽습니다. 화면 기술의 붐으로 키보드 설계를 심층(예: 두 키 간의 전환 시간과 각 터치포인트의 좌표 데이터 사이의 전환 시간)을 평가하기 위해 더 많은 동작 데이터를 쉽게 수집할 수 있습니다. 언급된 데이터를 바탕으로 연구자들은 키보드 디자인의 세부 사항을 정확하게 살펴보고 단점과 장점을 분석할 수 있습니다. 다른 인간-컴퓨터 상호 작용 연구와 비교할 때 휴대용 스마트폰의 키보드 디자인 연구는 고가의 장비, 복잡한 재료 또는 거대한 실험실 공간이 없는 방대한 사용자 기반에 대한 높은 응용 프로그램 가치를 가지고 있습니다. 연구에 대한 설문지, 비늘 및 파이썬 스크립트는 오픈 소스이며 쉽게 액세스 할 수 있습니다.
이 연구의 목적은 스마트 폰에서 키보드 디자인을 평가하고 분석하기 위해 체계적이고 정확하며 일반적인 프로토콜을 보여주기 위해 이전 방법을 요약하는 것입니다. 모범 실험 및 결과는 크기 조정 가능한 버튼이 있는 곡선 QWERTY 키보드가 기존 QWERTY 키보드와 비교할 때 5인치 스마트폰의 한 손 입력 환경을 최적화하고 데이터 분석의 시각화 방법과 파이썬 스크립트를 공유할 수 있는지 를 보여주는 것을 목표로 합니다.
Protocol
Representative Results
Discussion
이 연구에서는 화면 기술의 개발을 기반으로 키보드 설계 평가의 요약 및 일반 프로토콜을 제시하여 키보드 디자인을 체계적이고 정확하게 평가했습니다. 이전 연구의 기존 지표 및 방법, 영어 문자와 일치하는 쌍 및 두 키 간의 전환 시간이 통합되고 수정되어 효과적인 프로토콜을 생성합니다.
이 프로토콜에서 몇 가지 중요한 점을 고려해야 합니다. 변수와 지표의 선택은 ?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
이 연구는 칭화 대학 이니셔티브 과학 연구 프로그램에 의해 지원됩니다 (스마트 장치에 곡선 키보드의 인체 공학적 디자인). 저자는 수치에 대한 그의 친절한 제안과 코딩 지원에 대한 천유 리우감사.
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 |
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