핏츠의 법칙

Fitts's law
A simple line drawing of a target box with a side length of W and distance to it D
Fitts의 법칙: 목표 크기가 W이고 목표물까지의 거리가 D인 초안

Fitts의 법칙(Fitts의 법칙)은 주로 인간과 컴퓨터의 상호작용과 인체공학에서 사용되는 인간의 움직임의 예측 모델이다.이 법칙은 목표 지역으로 빠르게 이동하는 데 필요한 시간은 목표물까지의 거리와 [1]목표물의 폭 사이의 비율의 함수라고 예측한다.Fitts의 법칙은 손이나 손가락으로 물체를 물리적으로 만짐으로써 또는 포인팅 장치를 사용하여 컴퓨터 모니터의 물체를 가리킴으로써 포인팅하는 행위를 모델링하는 데 사용됩니다.그것은 처음에 Paul Fitts에 의해 개발되었다.

Fitts의 법칙은 다양한 조건에 적용되는 것으로 나타났습니다. 다양한 팔다리(손, 발,[2] 아랫입술,[3] 머리에 장착되는[4] 조준구), 조작 장치(입력 장치),[5] 물리적 환경(수중 포함[6]), 사용자 인구(젊은 사람, 나이 [7]든 사람, 특수 교육 요구 [8]및 약에 취한 참가자[9])입니다.

오리지널 모델 제제

Paul Morris Fitts의 1954년 논문은 대상 선정 작업의 난이도를 정량화하기 위한 측정 기준을 제안했다.메트릭은 대상 중심까지의 거리(D)는 신호와 같고 대상(W)의 공차 또는 폭(W)은 노이즈와 같은 정보 유추에 기초하고 있습니다.메트릭은 Fitts의 난이도 지수(ID, 비트)입니다.

원래 실험의 과제를 적합시킵니다.

Fitts는 또한 인간 성능의 척도로 성능 지수(IP, 초당 비트 수)를 제안했다.메트릭은 작업의 난이도 지수(ID)와 대상 선택 시 이동 시간(MT, 초)을 결합합니다.핏츠는 "일련의 움직임에 의해 생성되는 정보의 평균 속도는 운동당 평균 정보를 [1]운동당 시간으로 나눈 값"이라고 말했다.따라서,

현재 IP는 일반적으로 throughput(TP; 스루풋)이라고 불립니다.또한 계산에 정확성을 위한 조정을 포함하는 것이 일반적입니다.

Fitts 이후의 연구원들은 선형 회귀 방정식을 만들고 상관 관계(r)를 검사하여 적합도를 확인하는 연습을 시작했습니다.이 방정식은 MT와 D 및 W 태스크파라미터의 관계를 나타냅니다.

Fitts의 법칙 모수의 선형 관계 그래프

여기서:

  • MT는 이동을 완료하는 데 걸리는 평균 시간입니다.
  • a와 b는 입력 장치의 선택에 따라 달라지는 상수이며 일반적으로 회귀 분석에 의해 경험적으로 결정됩니다.a는 Y축의 교차를 정의하며 지연으로 해석되는 경우가 많습니다.b 파라미터는 기울기이며 가속도를 나타냅니다.두 모수 모두 Fitts의 [10]법칙에서 선형 종속성을 나타냅니다.
  • ID는 난이도의 지표입니다.
  • D는 시작점에서 목표물의 중심까지의 거리입니다.
  • W는 운동축을 따라 측정된 목표물의 폭입니다.동작의 최종 지점은 ± 이내여야 하므로 W는 최종 위치에서 허용되는 오차 허용 범위로 간주할 수도 있습니다.목표물 중심의 W22.

특정 태스크에서는 이동 시간을 단축하는 것이 바람직하기 때문에 컴퓨터 포인팅 디바이스를 서로 비교할 때 b 파라미터 값을 메트릭으로 사용할 수 있습니다.Fitts의 법칙을 적용한 최초의 휴먼-컴퓨터 인터페이스는 Card, English 및 [11]Burr에 의한 것으로, 성능 지수(IP)는 1µb로 해석되며, 다른 입력 장치의 성능을 비교하기 위해 사용되었으며, 마우스는 조이스틱 또는 방향 이동 [11]키와 비교하여 위로 나왔다.스튜어트 카드의 전기에 따르면, 이 초기 작업은 "제록스에 의해 마우스가 상업적으로 소개되게 된 주요 요소였다"[12]고 한다.

Fitts의 법칙을 테스트하는 많은 실험은 둘 다 아닌 거리 또는 너비가 변화하는 데이터 세트에 모델을 적용합니다.모형의 예측 검정력은 둘 다 유의한 [13]범위에 걸쳐 변화하면 악화됩니다.ID 용어는 거리와 폭의 비율에만 의존하기 때문에 모델은 이동 시간에 영향을 주지 않고 목표 거리와 폭의 조합을 임의로 재스케일링할 수 있음을 암시합니다.결점에도 불구하고 이 모델의 형태는 다양한 컴퓨터 인터페이스 양식과 모터 태스크에 걸쳐 놀라운 예측력을 가지고 있으며 사용자 인터페이스 설계 원리에 대한 많은 통찰력을 제공해 왔습니다.

움직임.

단일 Fitts의 법칙 작업 중 이동은 두 [10]단계로 나눌 수 있습니다.

  • 초기 이동목표물을 향해 빠르게, 그러나 부정확한 움직임
  • 최후의 움직임목표물을 획득하기 위해 더 느리지만 더 정확한 움직임

첫 번째 위상은 목표물까지의 거리로 정의됩니다.이 단계에서는 거리가 정확하지 않은 상태에서 빠르게 닫힐 수 있습니다.두 번째 동작은 실제로 표적을 맞히기 위해 천천히 제어된 정확한 동작을 수행하려고 시도합니다.작업 지속 시간은 [10]난이도에 따라 선형적으로 확장됩니다.그러나 서로 다른 작업이 동일한 난이도를 가질 수 있으므로 거리가 목표 크기보다 전체 작업 완료 시간에 더 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있습니다.

Fitts의 법칙이 아이 트래킹에 적용될 수 있다는 것이 종종 인용된다.이것은 드류스가 [14]보여줬듯이 적어도 논란의 여지가 있는 주제인 것 같다.빠른 안구 이동 중에 사용자는 실명합니다.Fitts의 법칙 작업 중에 사용자는 의식적으로 대상을 획득하고 실제로 대상을 볼 수 있으므로 이 두 가지 유형의 상호작용은 비교할 수 없습니다.

비트/초: 정보 이론에 의한 모델 혁신

인간-컴퓨터 상호작용 공동체에서 가장 자주 사용되는 Fitts의 난이도 지수의 공식은 Shannon 공식이라고 불린다.

이 형태는 요크 대학의 스캇 [15]맥켄지 교수가 제안했고 섀넌-하틀리 [16]정리와의 유사성 때문에 명명되었다.대역폭, 신호 강도 및 노이즈를 사용한 정보 전송에 대해 설명합니다.Fitts의 법칙에서 거리는 신호 강도를 나타내며 대상 폭은 노이즈입니다.

이 모델의 형식을 사용하여 포인팅 태스크의 난이도는 태스크를 수행함으로써 전송되는 정보의 양(비트 단위)과 동일했다.이는 포인팅이 정보처리 태스크를 감소시킨다는 주장에 의해 정당화되었습니다.비록 Fitts의 법칙과 그것이 영감을 받은 Shannon-Hartley 정리 사이에 공식적인 수학적 연관성은 확립되지 않았지만, Shannon 형식의 법칙은 정보 이론을 사용하여 운동 작용을 수량화하는 매력 때문에 광범위하게 사용되어 왔다.2002년에 ISO 9241이 발표되었으며, Fitts 법칙의 Shannon 형식을 사용하는 것을 포함하여 인간-컴퓨터 인터페이스 테스트를 위한 표준을 제공합니다.키보드의 시리얼 키 스트로크를 통해 전송되는 정보와 이러한 작업에 대해 ID가 암시하는 [17]정보가 일치하지 않는 것으로 나타났습니다.Shannon-Entropy는 Fitts의 법칙과는 다른 정보 가치를 낳는다.그러나 저자는 오류는 무시할 수 있으며 알려진 엔트로피 또는 인간 정보 처리 능력의 측정치가 있는 장치를 비교할 때 설명되어야만 한다고 지적한다.

정확도 조정: 유효 대상 폭 사용

Fitts의 법칙에 대한 중요한 개선사항은 1956년 크로스먼에 의해 제안되었고([19]Welford, 1968, 페이지 147–148 [18]참조), Fitts가 1964년 피터슨과의 논문에서 사용했다.이 조정에 의해 목표폭(W)이 유효 목표폭(We)으로 대체된다.W는e 특정 D-W 조건에 대한 일련의 시행에 걸쳐 수집된 선택 좌표의 표준 편차로부터 계산된다.선택한 항목이 표적에 대한 접근 축을 따라 x좌표로 기록될 경우,

이것은 산출된다.

그렇기 때문에

선택 좌표가 정규 분포를 따르는 경우 W는 분포의 96%에 걸쳐 있습니다e.시험 시퀀스에서 관찰된 오류율이 4%인 경우e W = W. 오류율이 4% 이상이고e 오류율이 4% 미만인e 경우 W < W. W를 사용함으로써e Fitts의 법칙 모델은 사용자가 요청받은 작업보다는 실제 작업을 더 가깝게 반영했다.

위와 같이 IP를 계산하는 데 있어 가장 큰 장점은 공간적 가변성 또는 정확성이 측정에 포함된다는 것입니다.정확도 조정으로 Fitts의 법칙은 속도-정확도 트레이드오프를 보다 확실하게 포괄합니다.위의 방정식은 ISO 9241-9에서 권장되는 throughput 계산 방법으로 제시되어 있습니다.

Welford 모델: 예측력에 의한 혁신

원래 모델이 제안되고 얼마 지나지 않아 목표 거리와 폭이 이동 시간에 별도의 영향을 미친다는 직감 하에 2-요인 변동이 제안되었다.1968년에 제안된 웰포드의 모델은 목표 거리와 폭의 영향을 별도의 용어로 분리하여 향상된 [18]예측력을 제공했다.

이 모형에는 추가 모수가 있으므로 예측 정확도를 Fitts의 법칙의 1-요인 형식과 직접 비교할 수 없습니다.하지만, 섀넌 공식에서 영감을 얻은 벨포드의 모델의 변형은

추가 매개변수 k를 사용하면 모델에 각도를 도입할 수 있습니다.이제 사용자 위치를 확인할 수 있습니다.각도의 영향은 지수를 사용하여 가중치를 부여할 수 있습니다.이 추가는 2010년 [20]Kopper 등에 의해 도입되었다.

공식은 k = 1일 때 Shannon 형태로 감소합니다.따라서 내포 [21]모형의 F-검정을 사용하여 Fitts 법칙의 Shannon 형식과 직접 비교할 수 있습니다.이 비교는 Welford 모델의 Shannon 형식이 이동 시간을 더 잘 예측할 수 있을 뿐만 아니라 제어 디스플레이 게인(예: 손 움직임과 커서 움직임 사이의 비율)이 변화할 때 더 강력하다는 것을 보여준다.따라서 Shannon 모델은 조금 더 복잡하고 직관적이지 않지만 가상 포인팅 작업에 사용하기에 경험적으로 가장 좋은 모델입니다.

모델을 1D에서 2D로 확장 및 기타 뉘앙스

2개 이상의 차원으로 확장

Fitts의 법칙은 원래 1차원 작업에만 적용되도록 되어 있습니다.그러나 원래 실험에서는 테이블 위의 두 개의 금속판 사이에서 스타일러스(3차원)를 이동해야 했고, 이를 상호 탭 [1]작업이라고 불렀다.이동 방향에 수직인 목표 폭은 성능에 큰 영향을 미치지 않도록 매우 넓었다.Fitts의 법칙에 대한 주요 적용 분야는 컴퓨터 화면상의 2D 가상 포인팅 태스크입니다. 이 경우 타겟은 양쪽 차원에 걸쳐 크기가 한정됩니다.

2D 컨텍스트에서의 상호 탭 작업

Fitts의 법칙은 두 가지 다른 방법으로 2차원 작업으로 확장되었습니다.예를 들어 계층 풀다운 메뉴를 탐색하기 위해 사용자는 메뉴 형상에 의해 구속된 포인팅 장치로 궤적을 생성해야 한다. 이 애플리케이션의 경우, 아코트-자이 조향 법칙이 도출되었다.

단순히 2차원 공간에서 대상을 가리킬 경우, 모델은 일반적으로 그대로 유지되지만, 대상 형상을 포착하고 논리적으로 일관된 방식으로 [22][23]표적 오류를 정량화하기 위해 조정이 필요합니다.타겟 [24]사이즈를 결정하려면 , 복수의 방법을 사용할 수 있습니다.

  • 현상: 타겟의 수평 폭
  • 합계 모델: W는 높이 + 폭
  • 면적 모델: W = 높이 * 폭
  • 소형 모델:높이와 폭의 작은 값 W
  • W 모델:W는 이동 방향의 유효 폭입니다.

전체적으로 W-모델은 최신 측정을 나타냅니다.

퍼포먼스 특성화

a 파라미터와 b 파라미터는 잠재적으로 광범위한 태스크 지오메트리에 걸친 이동시간을 캡처해야 하므로 특정 인터페이스의 퍼포먼스 메트릭으로 기능할 수 있습니다.이 경우, 유저간의 변동과 인터페이스간의 변동을 분리할 필요가 있습니다.매개 변수는 일반적으로 양의 값이고 0에 가까우며, Fitts의 원래 [17]실험에서처럼 평균 성능을 특성화할 때 무시되기도 합니다.실험 데이터에서 매개변수를 식별하기 위한 여러 가지 방법이 있으며, 방법의 변화는 기본 성능 [25][26]차이를 압도하는 매개변수 차이를 야기할 수 있기 때문에 방법의 선택은 열띤 논쟁의 대상이다.

성능을 특징짓는 데 있어 또 다른 문제는 성공률을 통합하는 것입니다. 공격적 사용자는 목표가 빗나간 실험 시험 비용으로 이동 시간을 단축할 수 있습니다.후자가 모델에 포함되지 않으면 평균 이동 시간을 인위적으로 줄일 수 있습니다.

시간적 대상

Fitts의 법칙은 우주에서 정의된 목표물만을 다룬다.그러나 대상은 시간 축에 대해서만 정의할 수 있습니다. 시간 축은 시간 대상이라고 합니다.점멸하는 타깃이나 선택 영역을 향해 이동하는 타깃이 시간 타깃의 예이다.공간과 마찬가지로 목표물까지의 거리(즉, 시간적 거리t D)와 목표물의 폭(즉 시간적t 폭 W)도 시간적 대상에 대해 정의할 수 있다.시간적 거리는 대상이 나타날 때까지 기다려야 하는 시간입니다.시간 폭은 대상이 나타나는 순간부터 사라질 때까지의 짧은 시간입니다.예를 들어, 점멸 대상의 경우 D는t 점멸 기간, W는t 점멸 기간으로 간주할 수 있습니다.공간에 있는 타깃과 마찬가지로 D가t 크거나 W가t 작을수록 타깃 선택이 어려워집니다.

시간 대상을 선택하는 작업을 시간 포인팅이라고 합니다.시간 포인팅 모델은 2016년에 [27]인간-컴퓨터 상호작용 분야에 처음 제시되었다.모델은 시간적 난이도 지수(IDt)의 함수로서 시간적 포인팅에서의 인간 성과인 오류율을 예측한다.

UI 설계에 미치는 영향

Microsoft Windows의 Magic Corners
반지름 메뉴

GUI에 대한 여러 설계 지침은 Fitts의 법칙의 함축에서 도출할 수 있습니다.Fitts의 법칙은 기본 형태에서 사용자가 타격해야 하는 표적은 가능한 한 커야 한다고 말한다.이것은 W 파라미터에서 파생됩니다.구체적으로 말하면, 버튼의 유효 사이즈는 가능한 한 커야 하며, 이는 사용자가 타깃으로 이동하는 방향에 맞게 형태를 최적화해야 한다는 것을 의미합니다.

레이아웃은 공통적으로 사용되는 기능을 서로 가깝게 그룹화해야 합니다.이 방법으로 D 매개변수를 최적화하면 이동 시간을 줄일 수 있습니다.

화면의 네 모서리에 레이아웃 요소를 배치하면 1차원으로 무한히 큰 대상을 배치할 수 있으므로 이상적인 시나리오를 제시할 수 있습니다.사용자의 포인터는 항상 가장자리에서 멈추기 때문에 가능한 한 빠른 속도로 마우스를 이동하면서도 표적에 맞출 수 있습니다.대상 영역은 이동 축을 따라 실질적으로 무한히 길다.따라서 이 지침을 "무한 모서리의 규칙"이라고 합니다.예를 들어, 이 규칙의 [28]사용은 현재 프로그램의 창틀 대신 항상 화면 왼쪽 상단에 메뉴 모음을 배치하는 MacOS에서 볼 수 있습니다.

이 효과는 화면의 네 귀퉁이에서 과장될 수 있습니다.이 지점에서 두 모서리가 충돌하여 이론적으로 무한히 큰 버튼을 형성합니다.Microsoft Windows(Windows 11보다 이전)에서는 왼쪽 아래 구석에 [시작]버튼을 배치하고 Microsoft Office 2007에서는 왼쪽 위 구석에 Office 메뉴를 사용합니다.이 네 곳을 "매직 코너"[29]라고 부릅니다.MacOS는 프로그램 창의 왼쪽 상단에 닫기 버튼을 배치하고 메뉴바는 다른 버튼으로 매직 코너를 채웁니다.

고정 드롭다운 메뉴가 아닌 팝업 메뉴를 사용할 수 있는 UI를 사용하면 D 파라미터의 이동 시간이 단축됩니다.사용자는 마우스 위치에서 바로 상호 작용을 계속할 수 있으며 다른 사전 설정 영역으로 이동할 필요가 없습니다.많은 운영 체제에서 마우스 오른쪽 버튼 컨텍스트 메뉴를 표시할 때 이 기능을 사용합니다.사용자가 클릭한 픽셀에서 메뉴가 바로 시작되므로 이 픽셀을 "매직"[24] 또는 "프라임 픽셀"이라고 합니다.

제임스 보리츠 외 연구진(1991)[30]은 방사형 메뉴 설계를 비교했다.방사형 메뉴에서 모든 항목은 기본 픽셀에서 동일한 거리를 가집니다.연구에 따르면 실제 구현에서는 사용자가 마우스를 움직여야 하는 방향도 고려해야 한다.오른손잡이 사용자의 경우 오른쪽 메뉴 항목보다 왼쪽 메뉴 항목을 선택하는 것이 훨씬 더 어려웠습니다.상위 기능에서 하위 기능으로 또는 그 반대로의 전환에 대해서는 차이가 발견되지 않았습니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

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참고 문헌

외부 링크