Въвеждане на текст за мобилните компютри
Original on http://www.yorku.ca/mack/hci3.html
Модели и методи, теория и практика
I. Скот Макензи и Р. Уилям Soukoreff
Нюйоркския университет
Абстрактен
За въвеждане на текст за мобилни или преносими устройства е цветущ изследователско пространство. Този документ започва с кратка история на възникването и въздействието на мобилни компютри и мобилни устройства за комуникация. Ключови фактори при провеждането на звук оценки на нови технологии за мобилни въвеждане на текст са представени, включително методологията и дизайн на експеримент. Важни фактори, които трябва да се обмислят, са идентифицирани и разработени, като фокус на внимание, създаване на текст в сравнение с копие на задачите текст, новак срещу експерт на изпълнението, количествени срещу качествени мерки, както и скоростта точност търговия. Една вълнуваща област в рамките на мобилни въвеждане на текст е комбинираното използване на Фитц “закон и език корпус от модела, и впоследствие оптимизиране на техника за въвеждане на текст. Моделът е описан, заедно с примери за разнообразие на безалкохолни клавиатури, както и телефонна клавиатура. Проучване на мобилни техники за въвеждане на текст, както в научни статии, така и в комерсиални продукти, е представена.Ключови думи
Въвеждане на текст, мобилни компютри, език за моделиране, Фитц “закон, входни устройства, стилус вход, предсказване на дума, думата завършване, клавиатура дизайн
I. Скот Маккензи е компютърен учен с интереси в взаимодействие човек-компютър (особено човешки въвеждане на компютърни системи и измерване и моделиране на човешкото поведение), той е доцент в Катедра по компютърни науки в Нюйоркския университет.Р. Уилям Soukoreff е компютърен учен с интереси във взаимодействието човек-компютър, той е завършил студент в Катедра по компютърни науки в Нюйоркския университет.
СЪДЪРЖАНИЕ 1. ВЪВЕДЕНИЕ
1.1. Мобилни компютри
1.2. Въвеждане на текст
2. ОЦЕНКА
2.1. Методология
2.2. Текст Създаване Versus Копиране на текст
2.3. Новини Versus компетентното изпълнение
2.4. Количествените Versus Качествен Анализи
2.5. Скорост
2.6. Точност
2.7. Други фактори
3. Оптимизация ТЕХНИКИ
3.1. Движение Минимизиране
3.2. Език Прогнози
Corpus Не е представител на потребителски език
Corpus игнорира процеса на редактиране
Corpus не отразява Input Модалности
3.3. Хибридни Техники Input
3.4. Минимизиране на основни техники (режими)
4. ИЗСЛЕДВАНЕ НА техники за въвеждане на текст
4.1. Ключови базирани Въвеждане на текст
Телефонна клавиатура
Малки Клавиатури Qwerty
Пет ключ Въвеждане на текст
Други Малки Клавиатури
4.2. Stylus-Въвеждане на текст
Традиционно разпознаване на ръкописен текст
Gesture базирани въвеждане на текст
Soft Клавиатури
4.3. Предсказуем Техники за въвеждане
5. ЗАКЛЮЧЕНИЯ и бъдещата работа
1. ВЪВЕДЕНИЕ
Въпреки, че за въвеждане на текст по никакъв начин не нови при мобилните компютри, е имало взрив на изследванията по темата през последните години. Има няколко причини за този повишен интерес: Първо, мобилните компютри е във възход и е зареди нови сфери на приложение, като носене компютри, двупосочен пейджър и мобилен интернет и достъп до електронна поща. Второ, текстообработка, електронни таблици, лични schedulers, и други традиционни десктоп приложения, все по-често на мобилни платформи. Трето, има силно търсене за въвеждане на текст или буквено-цифров информация, че се вписва лесно и ефективно, признават, съхранява, изпраща, или претърсвани, чрез традиционните техники на софтуер. Четвърто, феноменалния успех на текстови съобщения с потребителите на мобилни телефони е вдъхновен значителен спекулацията върху бъдещите спин-оф технологии, всички се очаква да има полза от въвеждане на текст.
Статистиката за текстови съобщения на мобилни телефони са забележителни. През януари 2001 г., GSM Europe съобщиха, че петнадесет милиарда SMS текстови съобщения се предават на месец в световен мащаб. 1. Това е особено интересен с оглед на ограничените възможности за въвеждане на текст с актуалното поколение на мобилния телефон технология.
Докато властва повсеместно Qwerty клавиатура като основна устройство за въвеждане на текст настолни системи, мобилни и джобни системи нямат равностоен господстващо технология или техника за една и съща задача. И така, предизвикателството на въвеждане на текст за мобилните компютри се представя. Валидна въпрос е “Защо просто не се прилагат на QWERTY клавиатурата на мобилния парадигмата?” Въпреки очевидните предимства на познаване, QWERTY клавиатура е обемна и освен ако клавиатурата е пълен размер, натиснете писане е затруднено или невъзможно. Освен това, някои мобилни устройства са предназначени за една страна използването, и това намалява предимството на латиница. (Важно изключение е Half-QWERTY клавиатура, обсъдени по-късно.) Много мобилни устройства са се ангажирали с писалка вход парадигма, така, Qwerty клавиатура просто не е опция. Когато физически бутони или ключове са заети, мобилни форм-фактор често се ограничава основно допълнение към десетина или по-малко клавиши.
Този документ е организирана по следния начин. Ще започнем с кратък исторически фон на мобилни и джобни устройства. Това е важно, защото съпоставя усилията на изследователи с корпорации, които са създадени в началото на мобилни и джобни устройства. След това, ние Ви предлагаме няколко мнения и становища по оценка на техники за въвеждане на текст. Много, но не всички, на техниките, описани по-късно в тази статия са емпирично оценяват в тестове на потребителя. За сравнение технологии за въвеждане на резултатите от тези оценки са от решаващо значение. Факторите, които трябва да се разгледа, са представени и разработени. След това, ние подробно една от най-активните области на настоящото изследване – оптимизиране на въвеждане на текст с помощта на език и моделиране на моторни контрол. И накрая, ние представи проучване на текущото състояние на изкуството в въвеждане на текст за мобилните компютри. Ние стигаме до извода с някои наблюдения върху разгледаните технологии и отворени изследователски въпроси, които остават.
Има две важни пропуски в този документ,. Един от тях е за разпознаване на реч като средство за въвеждане на текст. Винаги “на път да се появят”, реч е въвеждане на технология, която бързо да вземете заглавия, но вечно не може да влезе в руслото на компютри. В речта наше мнение е един заслужен (макар и ниша) технология, но е малко вероятно да изместят традиционните техники за взаимодействие за настолни или мобилни компютри. Вижте Shneiderman (2000, септември), за по-нататъшно обсъждане. Докато някои мобилни телефони поддържат ограничени за разпознаване на реч, взаимодействието се състои, изберете от малка списъка на предварително програмирани записи, като имена в адресната книга. Разпознаването на реч не се използва за обща цел въвеждане на текст на мобилни устройства.
Другият пропуск е международни езици. Това е ясно и очевидно, че за въвеждане на текст не означава “английски език за въвеждане на текст”. Езика по целия свят в момента са в различни форми при мобилните компютри, и това ще продължи. Докато фокусът на настоящата статия е на английски език, на дискусиите се прилагат на други езици, особено онези, които се основават на латиница. Вижте Захер (1998, септември / октомври) за дискусия за въвеждане на текст в азиатски езици.
1.1. Мобилни компютри
Сред най-ранните на портативни устройства е HP95LX, който бе представен през 1991 г. от Hewlett Packard (Пало Алто, Калифорния; http://www.hp.com/). Технологичният еквивалент на IBM XT, свил в черупка на мида-формат, HP95LX е достатъчно малък, за да се побере в дланта на ръката. Въпреки, че терминът персонален цифров помощник (PDA) все още не е влязъл жаргона да се опише джобен компютър, това е първият PDA. HP95LX условие малка клавиатура QWERTY за въвеждане на текст, въпреки че докосване типизиране е невъзможно поради големия им размер. Следват по-късно устройства (HP100LX и HP200LX). Тези устройства са показали, че Qwerty клавиатура могат да бъдат адаптирани към мобилни компютърни устройства.
В началото на 1990-те години е вълнуващо време за мобилните компютри, което се дължи на пристигането на писалка компютри. Идеите, изтъквани много по-рано от Кей и Голдбърг (1977 г., март) в техните Dynabook проект най-сетне се появи в комерсиални продукти. Въпреки това, първоначалната устройства са обемисти, скъпи и мощност гладен, и те не могат да се доставят в област, която събра най-много внимание – за разпознаване на ръкописен текст. Без да се клавиатура, писалка е основната входно устройство. Ако само “избиране” и “анотиране” са необходими, след успеха на писалка влизане изглеждаха сигурни. Въпреки това, някои приложения изискват вписването на текст, както машинночетим символи, както и технология за разпознаване на ръкописен текст на време не е до предизвикателството. Продукти от тази епоха, като GridPad, импулси, Poquet и PenPad, не поддържа обема на продажбите, които са необходими за търговската жизнеспособност. Повечето издържа само година или две.
Един от най-значимите събития в писалка-базирани компютри на Apple Computer Inc. “(Santa Clara, CA; http://www.apple.com/) обявяването през 1993 г., че ще навлезе на пазара на компютърни писалка. Така възниква Apple MessagePad (известен още като Нютон). Apple е основен играч в настолните компютри по това време, и е взето на сериозно ангажимента си към писалка компютри. До известна степен, Apple добавя легитимност на целия този сегмент на пазара на компютри. Въпреки това, Нютон е скъпо и е твърде специализиран. Той е обгърнат от много technophiles, но не проникват в по-голям десктоп или потребителски пазар. На Нютон за разпознаване на ръкопис, особено на ранните модели, е толкова беден, че бил осмиван в медиите, например от Гари Трюдо в своя знаменит Doonesbury карикатури (Трюдо, 1996). Независимо от това, Нютон получи значително внимание и тя в крайна сметка подготвя почвата за бъдещите мобилни устройства.
Следващата значимото събитие през мобилна или писалка компютри освобождаването през 1996 г. на Palm Pilot (сега се нарича Palm), от Palm Inc. (Санта Клара, Калифорния; http://www.palm.com/). The Palm е моментален хит. Пет години по-следователно, тя е технологията на избор за милиони потребители на мобилни устройства. Има много спекулации за това, защо Palm беше толкова успешна,. Някои фактори, изглежда подходяща: Цената е около $ 500, няколко стотин по-малко, отколкото на Нютон. Palm подкрепени HotSync като стандартна функция (включително кабели и софтуер за прехвърляне на данни между Palm и настолен компютър). The Palm е по-малък и по-леки, отколкото на Нютон, и могат да се поберат в един джоб. Поради ниска консумация на енергия, батериите са продължили в продължение на седмици, вместо за часове. Накрая, и може би най-важното, на Palm избягва трънливия въпрос на курсивен или блок-писмо разпознаване на ръкописен текст чрез въвеждане на значително опростени почерк техника, известна като Graffiti. (Graffiti се обсъжда по-късно в тази статия.) Чрез опростяване на признаване, Графити изисква по-малко мощност на процесора и паметта, постига по-добро разпознаване на символи, и в крайна сметка радва на широко приемане сред потребителите.
1996 година също видях освобождаването на Windows CE операционна система от Microsoft (Redmond, WA; http://www.microsoft.com/). Устройства като Casio Касиопея или на Philips Velo, които използват Windows CE, са по-мощен от предишните мобилни компютърни устройства, но са също по-голям. Първата версия на Windows CE поддържа само мека клавиатура за въвеждане на текст, но по-нови версии включват Jot почерк recogniser, от съобщенията Intelligence АД (Redwood Shores, CA; http://www.cic.com/), и Microsoft Transcriber.
Едно скорошно влизане в пазара на компютри на писалка е Crosspad от AJ кръст Company (Линкълн, РИ; http://www.cross.com/ ). Crosspad избягва разпознаване на ръкописен текст чрез записване на писане на потребителя като мастило пътеки. Бележки на потребител се изтеглят на настолен компютър за съхранение и последващо признаване на настолен компютър. Софтуер, придружаваща на Crosspad поддържа разпознаване на ръкописен текст на ключови думи и индексиране и извличане по ключова дума.
Всички устройства, споменати по-горе, са джобни компютри, които подкрепят въвеждане на текст. Друг, много различен, група от устройства, които влизане подкрепа на текста съобщения устройства като мобилни телефони и пейджъри. В Европа, където текстови съобщения е на разположение от 1991 г. насам, повече текстови съобщения се предават ежедневно от гласови съобщения. 2 В Северна Америка най-мобилните телефони и пейджъри все още не поддържа текстови съобщения, но това се променя. Най-новото поколение на двупосочен пейджъри като Blackberry от Research In Motion (Waterloo, Онтарио, Канада.. Http://rim.net/, но и да виждат http://www Blackberry мрежата /) и PageWriter от Motorola (Schaumburg, IL; http://www.motorola.com/) влизане подкрепа на текста чрез миниатюрна QWERTY клавиатура.
Ние стигаме до извода тази гледна точка с намек какво бъдеще може да провежда. На върха на нашия списък е устройство, което съчетава програмируемост на PDA, безжична телефония, текстови съобщения, както и неограничен интернет и достъп до електронна поща. Парчета от този сценарий вече са налице, но реализации изискват специализирана конфигурация, допълнителни компоненти, или поддържат само подмножество на стандартните функции. Ние гледаме на тези като преходен технологии. Устройства, които съвсем не постигнат целта си, по наше мнение, са тези, които изискват добавка на приемо-предавател RF, или да предоставят интернет достъп само до сайтове, поддържащи специализиран протокол (например, безжичен достъп до протокола, или, WAP).
За въвеждане на текст, писалка парадигма доминира пазара на PDA, но съществува паралелна тенденция към текстови съобщения в мобилните телефони и пейджъри, използвайки технология, базирана на клавиатура. Ако тези технологии се събират, след това коя технология за въвеждане на текст ще надделее? Това е труден въпрос, и въпреки че няма окончателен отговор, следващия раздел определя ключовите въпроси, да се разгледа.
1.2. Въвеждане на текст
Има две конкуриращи се парадигми за мобилни въвеждане на текст: писалка базирани на входа и клавиатура-базирани вход. И двамата се появиха от древните технологии (“древни”, в това, че те предшестват компютрите): писане и почерк. Потребителски опит с писане и почерк значително влияние върху очакванията за въвеждане на текст в мобилните компютри, но две задачи са коренно различни.
Основна характеристика на клавиатура за въвеждане на текст е, че директно се произвеждат машинно четим текст (т.е., ASCII символи), необходима характеристика за индексиране, търсене и обработка от съвременен характер-базирани технологии. Ръкопис без разпознаване на символи произвежда “цифровото мастило”. Това е добре за някои приложения, като анотация, визуалните изкуства и графичния дизайн. Въпреки това, цифрови мастило изисква повече памет и по принцип не е добре управлявани от компютърни технологии. Конкретно, цифрови мастило е трудно да индексира и търсене (въпреки че Пун и колеги (1995) докладват за някои успех с графичен механизъм за търсене за цифрово мастило, която не се основава на признаване). За ръкописни за въвеждане на текст, за да се постигне широк обжалване, той трябва да бъде съчетано с технологията за разпознаване на.
Важно съображение, съдържащо се в обсъждане на технологията за въвеждане на текст е удовлетвореността на потребителите. Беше изказано по-рано, че Palm успява там, където не успя на Нютон, отчасти защото на приемане на потребителите “на Graffiti като технология за въвеждане на текст. Очакванията на потребителите за въвеждане на текст се определят от текущата практика. Touch машинописни скорости в диапазона от 20 – 40 думи в минута (WPM) са скромни и постижими за лов и кълват машинописки. Цени в 40 – 60 WPM гама са постижими за докосване машинописки, и с практиката, квалифицирани машинописки докосване може да се постигне, по-големи от 60 WPM. Ръкопис скорости са често в 15 – 25 WPM гама. Тези статистически данни се потвърждават от няколко източници (Card, Моран, Нюъл, 1983; Devoe, 1967 г.; Луис, 1999 г.; Макензи, Nonnecke, Riddersma, Маккуин, и Meltz, 1994a; Ван Cott & Kinkade, 1972 г.). Потребители, може би нереалистично, очакваме да постигнем темповете на въвеждане на текст в рамките на тези диапазони на мобилни устройства. Освен това, те очакват тези ставки веднага, или в рамките на кратък период от време с помощта на въвеждане на нова технология.
Предходните алинеи са очертани качества на един успешен метод за въвеждане на текст. Производство на машинно четими символи със скорост, приемлива за потребителите е разумна цел. За да се определи дали даден метод за въвеждане на текст отговаря на тази цел, или да се сравняват нови и съществуващи методи за въвеждане на текст, потребителят оценка е необходима.
2. ОЦЕНКА
Изследванията в областта на мобилните въвеждане на текст е разцвет в част, защото нуждите на потребителите в момента не са изпълнени. Обикновено, традиционните технологии за въвеждане на текст са рафинирани или са измислени нови технологии за въвеждане. Така или иначе, оценката е критична и взискателна част от изследователската програма. Изследователите поставят въпроси, са амбициозни: “Може влизане проценти да се подобри, ако подредите бутоните на клавиатурата по определен начин?” или “Какъв е ефектът, ако ние използваме контекст, да отгатне следващата буква или дума?” или “Може ли да приложим съвсем различна технология, като пай менюта, докосване, кърпи, или разпознаване на образи, на проблема за въвеждане на текст?” В този раздел ще се обсъждат важни въпроси в валидна и полезна оценка на техники за въвеждане на текст.
2.1. Методология
Оценка е ценно и полезно, ако методология е възпроизводими и резултатите са generalizable. “Възпроизводими” предполага, че други изследователи могат да дублират метод, за да потвърдят или отхвърлят резултатите. Това се постига за по-голямата си част просто като следвате подходящ стил на докладване (например, APA, 1995). “Generalizable” предполага, че резултати има последици извън тесния контекст на контролиран експеримент. Това се постига чрез добре разработени експеримент, който събира мерки, които са точни и съответните, в задачи, които са представителни на поведение в реалния живот. Има, за съжаление, е компромис тук. В реалния живот, хората рядко се фокусират само върху една задача. Методологии, проектирани така, следователно, може да откриете, че измерванията включват поведение, не се изисква изрично от взаимодействието техника., Следователно, е компромис между точността на нашите отговори и значението или значимост на въпросите, които се стремят да адрес. Това е, ние можем да избираме между осигуряването на точни отговори на тесен въпроси или неясни отговори на широките въпроси. Читателят е умоляваше да не се тълкува това твърде строго, но, надявам се, точката е направено. При проектирането на един експеримент, ние се стремим за най-доброто от двата свята; отговори на интересни или широки въпроси (viz. с реалния живот задачи) и това точно (viz. точно измерване поведението на интереси, като например скоростта или точността на влизане).
В следващите секции, ние идентифицира някои фактори, свързани с методологии за оценка на въвеждане на текст на мобилни системи.
2.2. Текст Създаване Versus Копиране на текст
Важна разлика в оценките за въвеждане на текст е между създаването на текст и копиране на текст. В текста задача копие, темата е даден текст да влезе с помощта на въвеждане на техника, обект на разследването. В създаването задача, изходния текст или запаметява или генерирани от предмета. Въпреки че създаването на текст е по-близо до Типична употреба, подход по принцип не е подходящ за емпирична оценка. Това е обяснено в следващите параграфи.
Като фон за обсъждането на тези два вида задачи, ще се въведе понятието фокуса на вниманието (FOA). FOA говори за внимание исканията на задачата. Да разгледаме случая на експерт сензорен машинописец, с помощта на Qwerty клавиатурата, за да копирате текст от близкия лист хартия. Това е задача текст копие. Тъй като машинописец е експерт, тя не се погледнем в клавиатурата или дисплея – тя посещава само на изходния текст. Това е една задача FOA. Въпреки това, ако входът е чрез стилус и мека клавиатура, машинописец трябва да присъства и на клавиатурата. (Мека клавиатура не може да се експлоатира “очите безплатно”.) Stylus писане, следователно, е две FOA задача. Ако машинописката е по-малко от експерт и коригира грешки, тя трябва да гледа на дисплея, за да наблюдава резултатите. Това увеличава връзка с въвеждането, за да FOA задача две, и стилус пишете задача три FOA. Ясно е, че обратната връзка канал е претоварена в три задача FOA.
Въпреки допълнителните FOA текст копие задачи са по-предпочитани задачи за създаване на текст за емпирични оценки. Има няколко причини. Един от тях е възможно наличието на поведение, не се изисква на взаимодействието техника. Примерите включват размишлявал (“Какво трябва да въведа?”) Или второстепенни задачи (например, нужно да се борите със системата функции). Ясно е, че измерването на скоростта на въвеждане на текст са изложени на риск, ако такова поведение са налице.
Втората трудност със задачите за създаване на текст е идентифициране на грешки – това е трудно да се разбере какво точно тема, предназначени да влязат, ако обектът е генериране на текст. Дори ако съдържанието на съобщението е известно априори, грешки в правописа или изземване на паметта могат да възникнат, и тези мета-ниво грешки често са неразличими от грешки, поради самия интерфейс.
Една трета трудност е загубата на контрол върху разпределението на букви и думи, които са вписани. Задачата следва да се изисква обектът да влезе представителен брой срещания на символи или думи в езика (т.е. резултати са generalizable). Въпреки това, не е възможно да се контролира за това, ако обектът е генериране на текст.
Основното предимство на дадена задача за създаване на текст е, че тя имитира Типична употреба. Недостатъците просто цитирани, обаче, са значителни и диск повечето изследователи да използват задачи за копиране на текст, въпреки увеличената FOA. Един от начините за смекчаване на ефектите на повишена FOA е да диктува изходния текст чрез аудио канал. Уорд и колегите му (2000) използва тази техника, но отбеляза, че субектите подход стресиращо и трудно да се следват.
Внимателно проектирани експеримент може да улови силните страни на двете задача за създаване на текст и копие задача текст. Една от техниките е да представи на лица с кратко, лесно да запомните фрази на текст. Теми са насочени да чете и запомня всяка фраза, преди да го въведете. Влизане да продължите по този начин, се възползва от желателно собственост на задача за създаване на текст, а именно, намаляване на FOA. Както е добре, желателно свойства на текст копие задача са заловени, че е контрол върху писмо и дума честоти, както и изпълнение на измервания, които изключват да мислят за какво да пишат. Има многобройни примери за този подход в литературата (например, Alsio Голдщайн, 2000 г.; Маккензи и др, 1994a; Маккензи Джан, 1999; Rau & Skiena, 1994). Подобна техника е да представи текста по-голям блок (например, пълна параграф), но да разнообразявам всеки ред от представения текст (вход) с всеки ред от текст (изход). Като вход постъпления, всеки въведен символ, се появява директно под предназначени характер. Това е задача за копие на текст, но FOA е намален до тази на задача за създаване на текст, защото теми присъстват само едно място за изходния текст, както и резултатите от влизане. Един пример на тази методология е докладвано от Матиас и колеги (Matias, Маккензи, Buxton, 1993, Матиас, Маккензи, и Buxton, 1996a).
2.3. Новини Versus компетентното изпълнение
Повечето от работата по проектиране на методи за въвеждане на текст се фокусира върху потенциала, или експерт, за въвеждане на текст на определен дизайн. Въпреки това, послушницата опит е от първостепенно значение за успеха на нови методи за въвеждане на текст. Това е поне отчасти се дължи на целеви пазар. Мобилни устройства, като мобилни телефони и PDA устройства, след като специализирани инструменти за професионалисти, са все по-насочени за потребителския пазар. От това следва, че “незабавна използваемост” е важно. С други думи, тя може да бъде спорен точка за установяване на експерт, или “потенциал” за въвеждане на текст процент за въвеждане на техника, ако се изисква продължителна практика, за да го постигне. Потребителите, обезкуражени от първоначалното им опит и чувство на неудовлетвореност, никога не може да инвестира необходимите усилия, за да станат експерти.
Все пак измервателните незабавна използваемост е по-лесно да се каже, отколкото да се направи. В типичния за проучвания на нови техники за взаимодействие, участниците са дадени демонстрация на техника, последвани от кратка сесия практика. След това, за събиране на данни постъпленията в продължение на няколко блока на проучвания. Въпреки това, измерванията са лош индикатор за новак поведение, най-малко, в смисъл на непосредствена, или разходка, използваемост. В рамките на няколко минути, познанията на участниците на взаимодействието техника се развива и новак избледнява статут. Измерване на компетентното изпълнение също не е лесно, тъй като придобиването на опит изисква много блокове на проучвания, приложена в продължение на много дни или повече.
Някои надлъжни въвеждане на текст проучвания оценки се цитирани (Белман и Макензи, 1998; Gopher & Raij, 1988; Маккензи & Джан, 1999, Матиас и др, 1996a; McMulkin, 1992). Един пример за резултатите от типичен надлъжна проучване е дадена на фигура 1. Подобряване на потребителите “в скоростта на влизане се показа през 20 сесии на входа за два вида меки клавиатури. Данните са монтирани към стандартната съдебна власт на живот (виж карта, английски, Бър, 1978). Прогнози уравнения и квадрат корелации са показани, както и екстраполация на прогнозите до 60 сесии.
Фигура 1. Докладване пример за надлъжна проучване (от Маккензи & Джан, 1999).
2.4. Количествените Versus Качествен Анализи
Ние отбелязано по-рано търговски между точността на отговорите и уместността на въпросите, които се стремят да адрес. Количествени оценки са склонни да предоставят точна на отговори на тесен въпроси, като има предвид, че качествените оценки са склонни да предоставят доста хлабав отговори (“поданици харесва устройството!”) Широк, но много важни въпроси (комфорт, лекота на употреба, субективни впечатление, и т.н.). Разбира се, учените се стремят към най-доброто от двата свята. В количествени оценки, “представителни задачи” и “съответните мерки” са използвани за осигуряване на интересен или съответните въпроси са отговорили. В качествени оценки, стабилни инструменти за изпитване са разработени, за да се гарантира, че отговорите са точна, подходяща, възпроизводими и generalizable.
При отчитане на количествените резултати, има много общи яма пада за да се избегне като неточност в измерванията, липса на контрол или условия изходните стойности, inferring твърде много от данните, с прекалено малък размер на извадката, събиране на достатъчно данни, за изкуствено накланяне на данни чрез обединяване, не са случайни представяне на условията, или неподходящо лечение на големите различия в стойностите. Читателят е насочена към учебниците по експериментална психология за по-нататъшни дискусии (например, Мартин, 1996). За дискусия на агрегация пристрастия, вижте Walker (1993).
Изследователи могат да бъдат извинени за леко огъване на правилата, може би, но твърде често са публикувани доклади, като посочва само качествени резултати, потопен в анекдот, или, още по-лошо, препоръки, неподдържани от емпирични данни. Един откъс от един такъв публикуване илюстрира идеята ни:
Докато ние все още не са направили системно потребителски тестове, анекдотични опит до момента е в съответствие: Потребителите са добре практикува и в двете… и… последователно намерите последната да бъде около три пъти по-бързо, с точност за двете системи е много високо. 3
Препоръки като това са съмнителни заслуги, те със сигурност не отговарят на критериите за добро изследвания, че резултатите са generalizable и възпроизводими. Освен ако не е контролиран експеримент се извършва с помощта на количествени показатели или установени качествени инструменти за изпитване, няма начин да се прецени изпълнението на нова техника за въвеждане на текст. Извиквайки на въвеждане на нова техника е добре, но изследванията изисква повече. Тя изисква, че новите идеи се прилагат и оценяват в съответствие с тежките условия на емпирична оценка.
Въпреки че количествени тестове са гръбнакът на всяко научно изследване, качествените аспекти на разследването също са важни. В интерфейси човек-компютър, потребителите трябва да се чувстват комфортно с взаимодействието техника и трябва да се чувстват техните усилия разумен финал в способността си за изпълнение на задачи. Участниците ще разработят впечатления от всяко устройство или състояние, тествани, и те трябва да бъдат провокирани и отчетени в окончателния анализ. Обикновено, тези становища се търсят чрез въпросник, приложен в края на състояние или експеримент. Читателят е по-учебници в човек-компютър взаимодействие за посока в дизайна на въпросниците (например, Дикс, Финли, Abowd, и Бийл, 1998).
2.5. Скорост
За въвеждане на текст има две основни показатели за оценка: бързина и точност. Най-простият начин да се измери и докладва скоростта е за измерване на броя на знаците, нанасяни в секунда по време на съдебен процес, може би, осреднено за блокове от опитите. Това дава една мярка в знака за секунда (CPS). За да се превърне думи в минута (WPM), стандарт машинописки дефиниция на думата пет символа (независимо от това дали знаците са букви, пунктуацията, или пространства) е нает на работа (Gentner, Grudin, Larochelle, Норман, и Rumelhart, 1983 ). Ето защо, думи в минута се получава чрез умножаване на символи в секунда с 60 секунди на минута и се дели на 5 (знака за дума).
2.6. Точност
Точността е по-проблематично. За опростено третиране на точност, ние получаваме метрични, че улавя броя на символите в грешка по време на процеса, и да докладват тези като процент от всички герои в представения текст. По-пълен анализ включва определяне на това какви грешки и защо. Трудността произтича от смесване природа на грешки (виж Suhm, Майърс, и Waibel, 1999), както и желанието за автоматизиране на голяма част от данните за измерване и анализ е възможно. Четири основни типа грешки включват въвеждането на грешен характер (замяна), като се пропуска характер (пропуск), добавяне на допълнителен характер (вмъкване), или размяна на съседни символи (транспониране). Макар да е ясна за човек, за да се сравнят предназначени текст с генерираните текст и да придавам плоска повърхност на грешките, на практика размера на анализ е просто твърде много, като се има предвид, разумен брой предмети, условия и опити. Освен това, табулация грешки могат да бъдат въведени, ако се извърши ръчно.
Въпреки това, автоматизиране на грешка таблични не е тривиален. Помислете експеримент, където се изисква обектът да влезе 19-характер фраза: “бързата кафява лисица”. Ако обектът влиза в “quxxi кафява лисица”, неправилно дума съдържа или три заместване грешки, или две вмъкване (“хх”) и две бездействие (“СК”) грешки. Обяснението с най-малък брой грешки (3) е за предпочитане, и в този прост пример, дава грешка процент (3 / 19) х 100 = 15.8%. Алгоритми за “низ разстояние” изчисления, като например статистиката низ Левенщайн разстояние (Damerau, 1964 г.; Левенщайн, 1966), биха могли да помогнат в автоматизиране на анализи, като тези, както е видно от Soukoreff и Маккензи (2001).
Полезен инструмент за дизайнери е объркване матрица, графично, изобразяващи честотата на характер на ниво транскрипция грешки. Фигура 2 е объркване матрица, взета от (1994) на сравнително проучване Чанг и Маккензи на два почерк recognisers. Объркването матрица показва предназначени герои срещу признати герои, които илюстрират колко често предназначение характер (лявата колона) е misrecognised и тълкува като друг герой (долния ред). Всяка точка представлява три събития.
Фигура 2. Примерен объркване матрица (от Маккензи & Чанг, 1999).
Трудности при грешка таблични избута някои изследователи да се игнорира грешки напълно (напр. Venolia & Neiberg, 1994), или да сила обектът да влезе само правилния текст (например, Lewis, 1999).
Ръководене на обекти, за да “коригира, както и да отидеш”, е друг възможен подход. Ако приемем, се придържат към указанията на предмети, в резултат на текст е без грешки, като по този начин, процентът на грешка е 0%. Като цяло обаче, теми ще остави грешки в генерирания текст, дори ако това бъде поискано да не се. Резултатът е две нива на грешки: тези, които са били коригирани, и тези, които не са. За поправени грешки, режийни, направени при вземането на корекциите. Една разумна мярка за точност в този случай е натиснатите клавиши на характер (KSPC). За Qwerty клавиатура, идеалът е KSPC = 1.0, но на практика, KSPC> 1, ако теми правилно, тъй като излизат. Ако, например, 25-знаковия фраза е вписано и две замяна грешки, всеки коригирани чрез натискане на BACKSPACE, последвано от правилния символ, след това KSPC = (25 + 4) / 25 = 1.16. 4
Ясно е, че и двете скорост и точност трябва да се измерва и анализира. Скоростта и точността са добре познати, за да съществува в един континуум, в който скоростта се търгува за точност и обратно (Hancock & Нюъл, 1985; Pachella & Pew, 1968; Pew, 1969; Swensson, 1972; Wickelgren, 1977). Теми да въвеждате текст по-бързо, ако те са готови да пожертват точност. За обекти, за да изпълнява с висока точност, те трябва да се забавят. Компромисът предполага, че измерване само скоростта или само точност ще изопачи резултатите, така че да направи метод за въвеждане на текст се появяват по-добре (или по-лошо!), Отколкото е в действителност. Пример за докладване техника, която съчетава скоростта и точността е дадена на фигура 3. Условията са “по-добро” към върха и правото на фигурата, защото те са бързи и точни.
Фигура 3. Едновременно представяне на резултатите за скоростта и точността
(От Маккензи, Nonnecke, МакКуин, Riddersma & Meltz, 1994b).
2.7. Други фактори
В процеса на въвеждане на текст може да бъде значително повлияна от фактори, която има много слаба на входно устройство, като например дали устройството се управлява изправено, седнало или пеша, или дали тя се извършва с една или две ръце. Проектантите на нови техники за въвеждане на текст трябва да са наясно, че потребителите искат да работят с мобилни устройства по всяко време, навсякъде. Липсата на взаимодействие с една ръка метод може да се отрази на търговския успех на технология.
Оценките са често се провеждат тест усъвършенстване на съществуващата практика. Често нова техника е подобрение спрямо статуквото. Някои от основните инициативи за подобряване на сегашната практика чрез езика и моделиране на движението са представени в следващия раздел.
3. Оптимизация ТЕХНИКИ
Има две популярни подходи за оптимизиране на задачата за въвеждане на текст: минимизиране на движение, и предвиждане на език. Минимизиране на движение се стреми да намали движението на пръст или писалка в взаимодействие с мобилно устройство за въвеждане на текст. Език предсказване използва статистически характер на език, за да се предскаже предназначени потребителя букви или думи. Има и хибридни подходи. Следващите раздели обобщават тези техники за моделиране и дизайн.
3.1. Движение Минимизиране
Основната причина за използване на QWERTY клавиатура за въвеждане на текст е да се подкрепят пишете на докосване. Без да се пишете на докосване, следващата най-добра причина за това е фамилиарност с писмо договореност. Въпреки това, истинският размер на QWERTY клавиатура се налага и непригоден за мобилните парадигма. Последните работа е фокусирана върху ограничен случай на един пръст или писалка влизане на мека клавиатура, или на малка физическа клавиатура с намален набор ключове. Тази работа съчетава статистически модел език с движение модел за предсказване на времето, за да съдейства за моделиране и проектиране на въвеждане на техники, където устройство или движение на ръката е толкова ефикасна, колкото е възможно (Хънтър, Джай, & Smith, 2000; Люис, Алард, и Хъдсън, 1999a; Люис, LaLomia & Kennedy, 1999b; Люис, LaLomia и Кенеди, 1999c; Маккензи & Джан, 1999; Маккензи, Джан, и Soukoreff, 1999; Джай, Хънтър, и Смит, 2000 г.; Джан, 1998). По-долу е резюме на модел, въведен от авторите през 1995 г. (Soukoreff & Маккензи, 1995).
Моделът се състои от пет основни компонента: (а) дигитална оформлението на клавиатурата, (б) Фитц закон “за бързи движения, насочени, (в) Хайман Hick-закон за избор на време за избор, (г) езикова таблица за относителната честота на писмото двойки, или digrams, в общ английски език, и (д) електронна таблица или софтуерен инструмент, в който са съчетани предходната компоненти.
За (а), всеки клавиш е възложено XY координира, като по този начин позволява digram разстояния, за да лесно да се изчислява с помощта на Питагоровата идентичност. За (б), ние използваме Фитц закон “(Фитц 1954 г., макензитерапия 1992 г.), за да се предскаже време на движение (MT, в секунди), натиснете произволен клавиш, като се има предвид всички предишни ключ. Това е прост прогнозата си на базата на разстоянието между ключовете (ий) и размер, или ширина, на целевата ключ (W к):
|
(1) |
За (в), ние използваме Hick-Хайман право (Hick 1952, Хайман 1953), за да се предскаже времето за реакция (RT, в секунди) в визуално сканиране на 27-и разположение на бутоните, за да намери ключа цел. За новаците, които си поставяме
 |
(2) |
За експертите, RT = 0 секунди.
За (г), ние използваме 27? 27 матрица на digram честоти, за да се установи на вероятностите за всеки digram в общ английски, P ий. В таблицата са включени 26 букви плюс пространство характер. Те се използват за тегло на време прогнозите за движение в получаване на средното време за движение през всички възможни digrams:
 |
(3) |
RT е, или 0,951 секунди (новаци) или 0 секунди (експерти), както е отбелязано по - горе. 5
Скорост на влизане в думи в минута (WPM) се изчислява, като реципрочна на средното време на движение, се умножи по 60 секунди на минута, и се раздели с 5 знака за дума:
 |
(4) |
Моделът се особено внимание, за да се настани на бара пространство, тъй като това е най-разпространените характер в задачите за въвеждане на текст. Резултатът е общ поведенчески описание и предсказуем модел на задачата за въвеждане на текст с писалка и мека клавиатура. Считаме, че прогнозите приблизителни, но полезен. За повече информация, вижте Soukoreff и Маккензи (1995).
Този модел е впоследствие да се използват от други, които търсят оптимален клавиатурна подредба за стилус въвеждате (Hunter et Ал, 2000 г.; Маккензи и др, 1999; Джай и др, 2000; Джан, 1998 г.). Техните усилия са отчетени по-късно в тази статия.
3.2. Език Прогнози
Предикативно техники за въвеждане на текст се стремим да се намали тежестта въведени от предсказване това, което потребителят влиза. Това се постига чрез анализ на голяма колекция от документи – корпус – да се установи относителната честота на герои, digrams (чифтове на символи), триграми, думи или фрази на езика на интереси. Тези статистически свойства се използват, за да предложи или да се предскаже букви или думи като текст се вписва. Семенните публикация в областта на предсказване на текст е от Шанън (1951), и, въпреки че има много начини за изпълнение на предсказване на текст, повечето от тях са на базата на този документ.
Предсказуеми технологии за въвеждане имат капацитет за значително намаляване на усилията, необходими за въвеждане на текст – ако предсказанието е добро. Има няколко неща, които трябва да се разгледа в обосноваването на език модел на стандартен корпус, обаче. Те включват: (а) на корпуса не може да бъде представител на потребителски език, (б) корпус, не отразява процеса на редактиране, както и (в) на корпуса не отразяват условията на входа. Едно обяснение на тези точки следва.
Corpus Не е представител на потребителски език
Идеята, че Корпусът е “представител на един език” е под въпрос, когато домейнът е потребители, които взаимодействат с компютърни технологии. Потребителите обикновено използват много по-богат набор от символи и думи, отколкото да се появи във всеки корпус, и статистическите свойства в комплект на потребителя могат да се различават от тези в корпуса. Един прост пример е пространството ключ, който е най-общ характер в текста на английски език (Soukoreff & Маккензи, 1995). И все пак, интервал е обикновено липсва в таблиците на писмо или digram вероятности, които се използват за изграждане на езикови модели (например Mayzner & Tresselt, 1965; Underwood & Шулц, 1960).
Както е добре, пунктуационни знаци рядко са включени в писмото или digram таблици. И двете Isokoski (1999) и Джай и др. (2000) отбелязват, че някои пунктуационни символи се появяват по-често, отколкото някои от по-рядко букви. Просто включването на пространството характер и прости символи за пунктуация е първата стъпка. Ние чувстваме, че е важно да се отвори напълно набор от символи. (Често корпуси не правят разлика между главни и малки букви, но това е специален случай на въвеждане на условията, обсъдени по-долу.)
Характеристиките на текста потребители влизат в зависимост от приложението, използвано за създаване на текст. Например, ние очакваме по-формални проза, използвате думата процесор в сравнение с приложението за електронна поща. Освен това, вида на приложението зависи от входно устройство – малко хора имат търпение, за да въведете обеми на текст в ръчни PDA устройство. Вид на текст, който най-вероятно се вписват в този контекст е кратки бележки, телефонни номера, URL адреси, съкращения, жаргон и т.н., статистически свойства, които се различават от официално английски текстове. Високо шифрограми са общи за въвеждане на текст за мобилни телефони (Grinter & Елдридж, 2001).
Corpus игнорира процеса на редактиране
А корпус не съдържа информация за процеса на редактиране, и ние се чувстваме, това е жалко пропуск. Потребителите са греши и създаването на текстово съобщение или взаимодействие със система по-голям мащаб – включва много повече от добра линейна въвеждане на буквено-цифрови символи. В процес на въвеждане е наистина процеса на редактиране.
Наскоро проведохме проучване, за да наблюдава и анализира удар на ниво взаимодействие с настолните системи. През определен период от два месеца сме влезли всички клавиши (400,000) за четирима потребители за настолен компютър. Фигура 4 показва 15-те най-често срещаните натискания на клавиши. Общата бутони за редактиране, като надолу, назад и нагоре, фигура на видно място в таблицата. Въпреки че мобилните потребители да се включат много по-различен интерфейс, данните в Фигура 4 служат като предупреждение знаме, че вход с компютърни технологии, като цяло, е много по-богати от представени в корпуса.
Фигура 4. Относителна честота (%) на 15-те най-често натиснатите клавиши от четирима потребители.
Corpus не отразява Input Модалности
Текстовите документи не отразява начина, по който те са били създадени. Например, един корпус включва капиталовите, така и малки букви. В модели на прост език това разграничение се игнорира (например, “A” и “а” се считат за една и съща). По-експанзивен модел може лесно да се настанят това разграничение просто чрез третиране на главни и малки букви като различни символи. И все пак, от гледна точка на входа, и двата подхода са погрешни. Главните и малки букви никога не са вписани чрез отделни клавиши на клавиатурата, като по този начин, на пръв поглед по-точно лечение на главни и малки букви като различни символи е също толкова погрешно.
За взаимодействие на потребителя с SHIFT и CAPS-LOCK ключове, да бъде настанен в един модел на въвеждане на текст, дейност с тези и подобни на тях ключове трябва да бъдат включени в езика модел. С други думи, това е “език на взаимодействие”, които трябва да бъдат моделирани. Забележка на фигура 4, че преминаването ключови панаири не по-лошо от единадесети в списъка на най-честите ключове.
3.3. Хибридни Техники Input
Някои техники за въвеждане на текст включват както движение, минимизиране и предсказуем функции, човек който произвежда фурор (Ward и сътр, 2000) е техника за предсказващо въвеждане на текст с помощта на посочващо устройство, за да изберете от очакваното опции. (Виж, както и на хартия от Уорд и колегите на други места в този брой на човешките Компютърни Взаимодействие). Опции са представени на потребител в кутии размер според относителната им вероятности. Кутиите превъртане и да се разшири, както сочи витае устройството близо до тях (с помощта на графика, нещо като видео игра), която позволява бързо въвеждане на текст. По този начин, техника е движение, минимизиране и предсказуем. Онлайн демо е на разположение (http://wol.ra.phy.cam.ac.uk/mackay/Dasher/).
3.4. Минимизиране на основни техники (режими)
Тъй като пространството е ограничено на малки устройства, клавиатури, които да намалят броя на ключовете са на интереси. Въпреки това, потребителите желаят голям набор от символи, включително азбука, цифри, символи и редактиране на ключове. Пример за това е стандартната PC-съвместим 101-бутонна клавиатура. Въпреки че стандартната клавиатура на компютър има 101 ключове, потребителят може да произвежда по-близко до 800 натискания на клавиши (всеки клавиш е натиснат в комбинация с SHIFT, CONTROL или ALT, и на NUM LOCK промени ключ на режим на цифровата клавиатура). Ключовете на стандартна клавиатура за компютър, следователно, двусмислен; пояснителна се осъществява с различни ключове режим.
Има и друг начин да disambiguate натискания на клавиши. Някои клавиатури са проектирани с повече от една буква на всеки клавиш (например, букви от азбуките на стандартна телефонна клавиатура). Текст, вписани в тези по своята същност е двусмислен, защото различните струни характер съответстват на същите ключови преси. За пример, на стандартна телефонна клавиатура, както “пропаст” и “” отговарят на ключовите последователност 4-2-7. Пояснителна технология отнема ключови последователности натиснете и използва вградена база данни на езика статистика, да бъдат идентифицирани правните думи. Те са представени на потребител за проверка. Автоматизирани пояснителна притежава обещание за увеличаване на скоростта и точността на въвеждане на текст по двусмислен клавиатури.
Концептуално, ние можем да мисля за ключови неяснота като континуум (вж. Фигура 5). В едната крайност, ние клавиатура със специален бутон за всеки символ в езика (фигура 5а), а в други имаме само един ключ, че карти на всеки символ в езика (фиг. 5г).
Фигура 5. Ключът двусмислие континуум: (а) фиктивни азбучен клавиатура
с отделни бутони за главни и малки букви (б) Qwerty клавиатура;
(В) стандартна телефонна клавиатура (г) хипотетични един ключ клавиатура, че да
бъде полезна, ще изискват или много ключове режим или в близост до психически пояснителна
алгоритъм.
Клавиатурата на фигура 5г ще бъде много бързо 6, защото само един бутон е натиснат. Въпреки това, той е от никаква полза на практика, тъй като всяко натискане на клавиш е двусмислен целия набор от символи на езика. Ясно е, че фигура 5г е малко повече от любопитство. Qwerty клавиатура (фигура 5б) и телефонна клавиатура (Фигура 5в) представляват две точки в континуума.
Предходните раздели въведе много въпроси, пред които са изправени изследователите в областта на мобилните въвеждане на текст, а ние имаме очертани дизайна пространство, в рамките на които това изследване се извършва. Следващият раздел представя проучване на мобилни техники за въвеждане на текст, намерени в научни статии и търговски продукти.
4. ИЗСЛЕДВАНЕ НА техники за въвеждане на текст
Изследването е разделено на ключ и стилус-базирани методи за въвеждане на текст.
4.1. Ключови базирани Въвеждане на текст
Ключови-базирани техники за въвеждане на текст от тези, които използват клавиатура, където всеки клавиш представлява една или повече букви, за тези с няколко Трите ключа.
Телефонна клавиатура
Желанието за ефективно въвеждане на текст с помощта на телефонна клавиатура е подхранван от увеличението в сектора на услугите за изпращане на текстови съобщения, както и движение към консолидация на технологии като безжични телефони и джобни компютри. Текст, влизането на мобилен телефон е базиран на стандартния 12-ключ телефонна клавиатура (вж. Фигура 6).
Фигура 6. Стандартните 12-ключ телефонна клавиатура.
12-ключ клавиатура се състои от цифровите бутони 0-9 и два допълнителни клавиши (* и #). Герои от А до Я се разпространяват над клавишите 2-9 в азбучен ред. Поставянето на знаци е сходна в повечето мобилни телефони, тъй като се основава на международен стандарт (Гроувър, Кинг, и Kuschler, 1998). Поставянето на пространството характер варира между телефони, но обикновено се влезе с едно натискане на клавиш 0 или клавиша #. Тъй като има по-малко клавиши от 26, необходими за героите AZ, три или четири символа са групирани на всеки клавиш, и така, двусмисленост произтича, както е отбелязано по-рано. В следващите параграфи, се представят три подхода за въвеждане на текст от клавиатурата на телефона: мулти-кран, два ключ и ключ с пояснение.
Многократно натискане метод е най-разпространеният метод за въвеждане на текст за мобилни телефони. С този подход, потребителят натисне всеки клавиш един или повече пъти, за да уточни характера на въвеждане. Например, е натиснат клавиш 2 веднъж за характера A, два пъти за B, и три пъти за C. Multi-крана, страда от проблема на сегментация, когато знакът е на същия клавиш като предишната характер (например, на думата “ON”, защото O и N са ключът 6). За да въведете думата “ON” потребителят натисне клавиша 6 три пъти, чака система за изчакване, и след това да натисне клавиша 6 още два пъти, за да въведете Н. Друг сегментиране техника е да се използва специален ключ, за да пропуснете паузата ( “таймаут убие”), което позволява директно въвеждане на следващия знак на същия клавиш. Някои модели телефони използват комбинация от двете решения. Така например, Nokia телефони (Nokia Group, Финландия, http://www.nokia.com/) включват и 1,5 секунди изчакване и предоставянето за изчакване убие надолу стрелка. Потребителят решава коя стратегия да използвате.
В две ключов метод, потребителят натисне два ключа последователно, за да се уточни характер. Първият ключ избира група от символи (например, 5 ключови за J, K или L). Вторият ключ определя позицията в рамките на групата. Например да въведете знака K потребителят натисне 5, последвано от 2 (K е вторият символ в JKL). Въпреки че две ключов метод е доста проста, че не е в обща употреба за въвеждане на латински букви. Въпреки това, в Япония подобен метод (често се нарича “метод на въвеждане” пейджър) е много често за въвеждане на катакана символи.
Третият начин за преодоляване на проблема на неопределеност е да добавите езикови познания за системата. Ние наричаме тази техника един ключ с пояснение. Пример за това е T9 от Tegic Communications, Inc (Сиатъл, WA, http://www.tegic.com/). При използване на T9 всеки клавиш е натиснат само веднъж. Например, за да влиза “в”, потребителят влиза 8-4-3-0. Бутон 0, за “пространство”, очертава думи и прекратява пояснение на предходната ключове. T9 сравнява думата възможности за езикова база данни, за да отгатне дума.
Естествено, езикови пояснителна не е съвършен, тъй като няколко думи могат да имат един и същ ключ последователност. В тези случаи най-често срещаната дума е по подразбиране. Един прост пример следва да се използват добре познатите “бързи кафява лисица” фраза: (думи са показани най-отдолу, най-вероятната най-отгоре)
От деветте думи във фразата, осем са двусмислени, като се има предвид необходимите ключови последователност. За седем от осемте, обаче, думата е най-вероятната дума. Предвидената дума не е най-вероятното дума само веднъж, с “джаз” е по-вероятно на английски език, отколкото “мързелив”. В този случай, потребителят трябва да натиснете допълнителни клавиши, за да се получи желаната дума. Очевидно е, че терминът “един ключ” в “една ключ с пояснение” е прекалено опростяване!
Silfverberg et Ал. (2000) представят прогнозни модели от тези три метода за въвеждане на текст, въз основа на модела на Soukoreff и Маккензи (1995). Те съобщават, че пояснение на T9 работи сравнително добре, с експертни прогнози, вариращи от 41 до 46 WPM. Тези цифри са съвпада с доста широка предположения, обаче. Те включват (а) всички въведени думи са недвусмислени, (б) потребителите са експерти (т.е., не пишете, правопис, или други грешки), и (в) всички думи, въведени в речника. Техните прогнози са, в най-добрия случай, горната граница.
Много производители на мобилни телефони са лицензирани T9, въвеждане на технологии, и от 1999 г. насам тя се появи в търговските продукти (например, Mitsubishi MA125, Motorola i1000Plus, и Nokia 7110). Има и сензорен екран версия на T9, който е на разположение за PDA устройства. Bohan et Ал. (1999) описват оценка на сензорен екран версия.
T9 е първият отстраняване на двусмислените технология за работа със стандартна клавиатура за мобилен телефон, но не само такава технология. ITAP Motorola отстраняване на двусмислените технология, подобна да T9. ITAP и T9 поддръжка на множество езици. Китайската версия на iTAP използва девет ключов принос метод за писане на различни удари, той предлага на потребителите повече възможности за избор на клавишите и е лесен за научаване (Захер, 1998, септември / октомври). Друга подобна технология е eZiText от Zi АД (Калгари, Албърта, Канада; http://www.zicorp.com/). Няма публикувани оценки на iTAP или на eZiText съществуват.
А малко по-различен подход е представен в WordWise от Ергономия Eatoni (Ню Йорк, Ню Йорк; http://www.eatoni.com/). За помощ в пояснение, промяна режим се използва за изрично да изберете един символ от всеки клавиш, други знаци двусмислени, а това се постига частично пояснение. Фигура 7 илюстрира WordWise клавиатура.
Фигура 7. Eatoni Ергономия WordWise клавиатура. 1 ключ действа като
Shift изрично да изберете една буква на всеки клавиш алфа.
Режимът на смяна се осъществява с клавиш 1 (показан на фигура 7) или с помощта на палеца активен клавиш от страна на мобилния телефон. За да въведете С писмо, натискане на клавиша за промяна е последван от бутона 2. За да въведете буквата А, 2 ключът е натиснат от себе си, и автоматично пояснителна определя дали потребителят, предназначени да влязат А или Б. Писмата, които са избрани за режим на смяна са C, E, H, L, N, S, T, и Y, повечето от които са най-популярните букви във всяка група (на всеки клавиш). Тези писма бяха избрани да предоставят максимално разделяне за пояснителна алгоритъм. Един от полза страна влияе на режима на смяна е, че думите, които са изрично (например, “”, който е вписан от провеждане промяна, докато въвеждате 8-4-3) може да се пропусне във вътрешната база данни. Това значително намалява изискванията към паметта на изпълнението – критичен фактор за мобилни телефони.
За въвеждане на текст на телефонна клавиатура, работещ съвместно с езика пояснение (например, T9 или WordWise), изисква вниманието на потребителя е да следи резултатите от натискания на клавиши. Една типична задача за създаване на текст има две FOA, тъй като потребителят се грижи за клавиатурата и дисплея. Изпълнението на въздействието на това поведение е трудно да се модел, защото зависи от когнитивни и възприятие процеси и стратегии на потребителя. Виж Silfverberg и др. (2000) за по-нататъшно обсъждане.
С многократно натискане или две основни техники, резултатите от клавиши не носи такава несигурност, като по този начин, умения и сръчност при изпълнение на очите, без вход е по-лесно постигнати. Моделите, създадени от Silfverberg и др. (2000) прогнозират около 21 до 27 WPM за многократно натискане метод и метод две ключови.
Малки Клавиатури Qwerty
Най-широко използваните технологии за въвеждане на текст за нисък клас PDA устройства е миниатюрен Qwerty клавиатура. Има много примери, като например HP HP2000, някои модели на HP Jornada, Sharp (Осака, Япония; http://sharp-world.com/) Zaurus, Sharp Mobilon, и Psion (Лондон, Великобритания ; http://psion.com/) Revo. Двупосочен пейджъри за подкрепа на въвеждане на текст и най-малко две фирми пейджър продукти с миниатюрни клавиатури Qwerty.
Blackberry от Research In Motion е двупосочен пейджър с малка клавиатура QWERTY. (Виж фигура 8a.) Клавиатурата е твърде малка, за докосване пишете, но той е подходящ за един или два пръста пишете. Motorola има подобен продукт, наречен PageWriter. (Виж фигура 8б.)
Фигура 8. (А) изследвания в Motion Blackberry (RIM 957) (застроена площ.
79? 117 mm) (б) Motorola PageWriter 2000x (застроена площ 95? 71 mm).
Nokia Communicator е мобилен телефон с функционалност на текстови съобщения. Тя изглежда като типичен мобилен телефон, когато се работи като телефон, но се отваря, за да разкрие голям екран LCD и миниатюрни Qwerty клавиатура вътре. (Вж. Фигура 9).
Фигура 9. Nokia Communicator 9110 (застроена площ 158? 112 мм).
Blackberry, PageWriter и Communicator са представители на малки устройства, които останаха с QWERTY парадигма, и те по никакъв начин не е сам. Има много подобни устройства на пазара.
Има и друг начин да се намали размера на QWERTY-клавиатура. Матиас и колегите му предложи хитър начин половината от размера на клавиатурата и докосване на ливъридж типизиране умения (Matias и др, 1993; Matias, Макензи, и Buxton, 1994, Матиас и др, 1996a; Matias, Маккензи, и Buxton, 1996b). Half-QWERTY клавиатура, реализирани на пазара от Matias АД (Rexdale, Онтарио, Канада; http://www.halfquerty.com/), е редовен Qwerty клавиатура, че е разделен наполовина. Има два възможни Half-Qwerty клавиатури, съответства на лявата половина на QWERTY клавиатура, другият – надясно. За въвеждане на символи на потребителя просто видове съответния ключ в редовния начин, но, ако пространството бар се провежда, докато ключът е въведен, съответните характер, от другата половина на клавиатурата се вписва. Всяка страна може да се използва. Натискането пространството бар сам видове интервал. Имайте предвид, че относителните движения на пръст, използвани за писане с една ръка са същите като тези, използвани за писане с две ръце. Двете Half-Qwerty клавиатури са изобразени на фигура 10.
(Б)
Фигура 10. Матиас Corp. Half-QWERTY клавиатура. Ако се осъществи с помощта на
десктоп клавиатура, могат да бъдат използвани в някое от полувремената.
Матиас и колеги докладват за резултатите на строга оценка потребител на Half-QWERTY (Matias и др, 1993 г.;. Matias и др, 1996a). Десняците, използващи лявата си ръка след около 8 часа на практика достига 50% от техните две ръце скорост за набиране и след 10 часа всички предмети, които са написали между 41% и 73% от техните две ръце скорост, вариращи от 24 до 43 WPM.
Half-Qwerty клавиатура е уникална сред други решения за мобилни и джобни проблем за въвеждане на текст, защото клавиатурата е малък, познати на потребителите, поддържа сравнително бързо въвеждане на текст, и има някои значителни приложения. Има много индустриални работни места, които изискват работник за въвеждане на текст с една ръка, докато правиш друга задача с другите. Half-Qwerty клавиатура също е полезна в ситуации, в които даден потребител е загубил използването на едната ръка. В двата случая, софтуерът може да бъде инсталиран на обикновен настолен компютър, който дава възможност на Half-QWERTY функционалност. Една малка самостоятелна версия в момента е достъпна като добавка за преносими устройства.
Въпреки че разнасящ около пълен размер QWERTY клавиатура, за да използвате с PDA в нечии джоб на риза изглежда странно, сгъваеми клавиатури Qwerty позволяват на потребителите да направят точно това. През 1999 г. Помислете Извън Inc (Карлсбад, Ca; http://www.thinkoutside.com/) пусна на пътник без билет, в пълен размер QWERTY клавиатура, която се свива до 130? 91? 20 мм обем. Първоначално освободен за Palm, пътник без билет е по-късно приети от Palm Computing, ставайки Palm Portable Keyboard. Помислете Извън също произвеждат сгъваема клавиатури за други семейства на PDA.
Пет ключ Въвеждане на текст
Чрез въвеждането на пет ключ за въвеждане на текст, ние говорим за метод, дата, печат (също известен като метод на три
ключови ). Този метод може да се осъществява чрез използване на много ограничен хардуер: технология за показване на най-малко един символ, два бутона (или колелото), за да преминете през азбуката, и въведете ключ. Тя се нарича метод за печат на дата, защото, подобно на датата печат, желания символ е избран чрез завъртане чрез набор от символи. Аркадни игри Video често използват тази техника за играчите да въведете името си, когато те са постигнали висок резултат. Техниката е също често се използва за въвеждане на текст в някои електронни музикални инструменти. Въпреки че три ключов метод е разумно за въвеждане на малки количества от текст в устройствата с прост интерфейс, методът е отчайващо бавен и не е подходящ дори за малки суми, на въвеждане на текст. Вижте Белман и Маккензи (1998) за по-нататъшно обсъждане.
Пет ключ за въвеждане на текст използва интерфейс с четири бутоните за курсора (UP, DOWN, LEFT и RIGHT) и въведете ключ. Виж фигура 11. Азбучен ред, номер и символ герои са представени на LCD дисплей с обикновено 04:57 редовете и 10-20 колони и петте клавиши се използват за преместване на курсора и изберете една буква в даден момент.
Фигура 11. Пет ключ за въвеждане на текст.
Героите са представени в азбучен ред или по познатия латиница. Пет ключ вход метод обикновено се използва за много малки устройства, като последното поколение на пейджъри, които имат само достатъчно място за малък LCD екран и Петте ключа. Пример за това е AccessLink II пейджър от Glenayre Electronics Inc. (Шарлот, Северна Каролина, http://www.glenayre.com/ ).
Основният проблем с пет ключов метод е, че много ключови преси се изисква да се движат между героите и това значително забавя вход. С оглед на това, Белман и Маккензи (1998) са разработили техника, известна като колебае оптимално оформление характер, или FOCL. Идеята е, че тъй като на входящото устройство знае на последната характер въведени от потребителя, той може да впоследствие представи героите в едно споразумение, който поставя най-вероятно герои близо до дома позиция на курсора на; герои са пренаредено след всеки символ влезе така че да се минимизира броя на движението на курсора, за да изберете най-вероятно следващия знак. Те показват, че средният брой на натиснатите клавиши на характер (KSPC) може да бъде намалена с над 50% от малко над 4 KSPC за алфа оформление на по-малко от 2 KSPC използване FOCL.
Белман и Маккензи (1998 г.) докладва резултатите от проучвателно проучване, сравняващо FOCL на пет ключ метод на въвеждане с QWERTY подредба на буквите. Тяхното изследване с десет участници установи, че след десет сесии на петнадесет минути не е имало статистически значима разлика в скоростта или точността на влизане. Средната скорост, те докладват за Qwerty и FOCL 10 WPM. Въпреки че проучването е надлъжно в природата, очевидно теми, които не са имали достатъчно излагане на FOCL подход тяхната максимална скорост за въвеждане на текст. Въпреки че по-малко натискания на клавиши са необходими, за да въведете всеки характер, по-визуални сканиране време е необходимо, за да намерите следващия знак. Накратко, както с много други методи за въвеждане на текст по оптимизирани, предимство на техниката на входа очевидно не се реализира, докато потребителите инвестират значително време, за да се запознаят с новата технология.
Трите ключ, пет ключови и FOCL техники за въвеждане на текст, всички се нуждаят от вниманието на потребителя върху екрана, за да превъртите и изберете знаци. Ето защо, създаването на текст е два FOA задача с тези техники. С една ръка е възможно въвеждане на всички на тези техники за вход.
Други Малки Клавиатури
Някои изследователи са предложени алтернативи на телефон или Qwerty ключови споразумения. Единният картова ръка ключ или SHK е малка карта с клавиатура и джойстик, предложени от Сугимото и Такахаши (1996). SHK се проведе в една страна, притиснат между дланта и палеца по такъв начин, че четири пръста манипулират клавиатура и джойстик за горна повърхност на устройството. SHK е малка клавиатура с няколко знака върху всеки клавиш. В нея работят пояснение технология. Подреждане на клавиатура SHK се появява на Фигура 12. Джойстик и три функционални клавиши се появяват в ред над клавиатурата на устройството (не е показан). Ключът за анализ на фигура 12 превключва чрез думата възможности, генерирани от функцията за разрешаване на неяснота.
Фигура 12. Ключов режим на устройство SHK.
Сугимото и Такахаши доклад, че ключовете са подредени така, че да се намали средната движение на пръстите, въпреки че те не са обяснени подробно как те се стигна до ключ тяхното подреждане, или публикува оценка на тяхното устройство. След като споразумението е научил от потребителя, устройството може да подкрепи един FOA създаване на текст, и с една ръка за въвеждане на текст.
Друг важен клас на клавиатура е chording клавиатури, където текстът се вписва чрез натискане на няколко клавиша едновременно. Тъй като няколко са натиснати клавиши, по-малко клавиши са необходими на акорд клавиатура (в по-малки устройства) и акорди, които не се използват за въвеждане на един писма могат да бъдат използвани, за да влезе думи. Безделник от HandyKey Inc (Мат. Синай, Ню Йорк; http://www.handykey.com/) е акорд клавиатура, популярна с изследователи в подходящ за носене и навсякъде полета компютри. Безделник се управлява с една ръка и има четири режима ключове, депресирани от палеца (брой, ALT, CTRL и SHIFT), и дванадесет клавиши за пръстите. Безделник клавиатура се появява на фигура 13, забележите, че оформлението на героите е малко по азбучен. Въпреки това, безделник е конфигурирани, потребителят може да промени знака (или думи), въведени от всеки акорд (клавиатурата на фигура 13 е по подразбиране оформление), и други съпоставяне характер за акорди са били предложени за безделник, които са твърди, че картата на общи символи лесно акорди. Безделник също има акорди, определени за общи малки английски думи и части от думи (например, “”, “и”, “йон”, и “Ай Ен Джи” и др.).
Фигура 13. Ключовите подреждането на безделник акорд клавиатура устройство.
Писма с бял фон, се въвеждат чрез натискане на клавиша
себе си. Писма със светло сив фон се въвеждат чрез натискане
ключа и клавиша “E” едновременно. Писма с тъмно сиво
фон, се въвеждат чрез натискане на клавиша и “А” ключ едновременно.
Безделник е по никакъв начин не само акорд клавиатура. Други примери включват Bat от Infogrip (Вентура, Калифорния; http://www.infogrip.com/) и MonoManus от ElmEntry Enterprises (Минеаполис, Минесота; http://www.hankes.com/eee/). Въпреки това повечето от тези клавиатури интерфейс за настолни компютри, и не са изрично за мобилни компютърни платформи. Безделник интерфейси към дланта, само ако Happy Hacking Cradle (PFU America Inc, Сан Хосе, Калифорния; http://www.pfuca.com/) се използва (предлага се отделно).
Безделник може да се използва с една ръка (нула FOA, след като са научили акорди) и анекдотични доклади, пишете скорост толкова бързо, колкото 50 WPM са били докладвани (Hjelm, Тан, Фабри, Fanchon, и Reichert, 1996) (вж. също http://lcs.www.media.mit.edu/projects/wearable/keyboards.html).
4.2. Stylus-Въвеждане на текст
Stylus основа за въвеждане на текст използва, за да изберете знаци чрез подслушване или жест, посочващо устройство, обикновено е за писалка (известен още като стилус). Въпреки че нашите дискусии тук са ограничени до въвеждане на стилус, там са няколко, свързани примери на научните изследвания в мобилни текст влизане използва пръст или въвеждане на докосване, който на потребителя пръст се използва вместо на стилус (напр. Enns Маккензи, 1998; Fukumoto & Suenaga, 1994 г.; Голдщайн, Book, Alsio и Теса, 1999). Всички стилус за въвеждане на текст-базирани техники изискват две ръце, освен ако потребителят не може да поддържа устройството на масата, докато го използвате.
Традиционно разпознаване на ръкописен текст
Разпознаване на ръкопис някога е бил изтъквани като решение за мобилни въвеждане на текст, но получи значително системите за ранно лошо преса, както е отбелязано по- рано. За да бъдем честни, разпознаване на ръкописен текст е труден проблем, и технологията се е подобрило, тъй като първите дни. Има два проблема, които почерк recognisers трябва да реши, сегментация и разпознаване. Принос към recogniser е поредица от мастило пътеки, с всяка от които се съхранява като набор от дигитализираните точки, представляващи стилус за пътуване между писалка-надолу и писалка действия. Сегментация е процес на определяне на това кои сегменти, в които героите. С цел подкрепа на “естествен почерк”, входът е често смес на блок печат и курсивен почерк. Както може да си представите, сегментиране на ударите в помия драскулка на даден потребител е наистина много трудно. Един от начините да се намали сложността е да се ограничават вход, например, в подкрепа на блок печатни букви само. Вписването като това е по никакъв начин не “естествено”, обаче. Като цяло, по-спокоен ограничения, толкова по-трудно процес на сегментиране и признаване; точността на разпознаване обикновено страда. За да се компенсира, recognisers са по-сложни и, за съжаление, изискват повече памет. Вижте Tapert, Suen и Wakahara (1990) за подробно проучване на признаване техники и технологии.
Една пречка за признаване-базирани технологии е високите очаквания на потребителите. LaLomia (1994) съобщава, че потребителите са склонни да приемат признаване на грешка от само 3% (97% признаване), въпреки че франкски (1995) стига до заключението, че потребителите ще приемат по-високи нива на грешки в зависимост от редактиране на текст задача. Някои изследователи са публикувани проучвания, оценка или сравняване на разпознаване на скоростта на различните системи за признаване. Чанг и Маккензи доклад признаване ставка от 87% -93% за две recognisers (Chang & Маккензи, 1994; Маккензи & Чанг, 1999). Вълк и др. (1991) съобщават за признаване ставка от 88% -93%. Сантос et Ал. (1992) доклад новак признаване ставка от 57%, въпреки че това се подобри до 97% след три часа на практика. Тези проучвания показват, че технологията за разпознаване е близо до отговаряща на очакванията на потребителите за напреднали потребители, но че новаците могат да бъдат обезкуражени от първоначалните си опит. Може би киселина тест, наблюдение, което предполага, че за разпознаване на ръкописен текст все още не изпълнява адекватно, е, че има не мобилен потребителски продукти на пазара днес, когато физическите разпознаване на ръкописен текст е единствен метод за въвеждане на текст. Продуктите, които правят подкрепа стилус за основа на работата за въвеждане на текст с ограничения или стилизирани букви (виж по-долу).
Гибс “(1993) направи важна наблюдение върху скоростта на въвеждане на текст и за разпознаване на ръкописен текст. В резюмето си на тринадесет recognisers, скоростта на разпознаване на системите е най-малко 4 CPS, което се изразява в 48 WPM. Въпреки това, човешката ръка печат скорост обикновено е от порядъка на 15 WPM (карта и др, 1983; Devoe, 1967 г.; Ван Cott & Kinkade, 1972 г.). С други думи, скоростта е функция на човешките ограничения, а не машина ограничения. Дори и с перфектно признаване, следователно, влизането проценти никога не може да достигне до тези, които, например, пишете на докосване.
Unistrokes
Unistrokes е стилизирана един удар азбука, разработена от Голдбърг и Ричардсън Xerox Palo Alto Research Center (Голдбърг & Ричардсън, 1993). По времето на изобретението, технология за разпознаване на ръкописен текст не е в добро вместо с потребителите, тъй като проблемите, отбелязани по-горе се ширеха на съществуващи продукти. За справяне с тези Голдбърг и Ричардсън разработва опростен набор от удари, че е по-лесно за софтуер, за да се признае, и по-бързо за потребителите да пишат. Unistrokes азбука се появява на фигура 14.
Фигура 14. Unistroke азбука.
Името Unistrokes описва най-значително опростяване, че Голдбърг и Ричардсън – на всяко писмо е написано с един удар. Това значително опростява признаване, като сегментиране проблем е по същество се елиминира. Опростената инсулти, са толкова прости, че потребителите могат да пишат Unistrokes, без да гледате стилуса. Голдбърг и Ричардсън отбеляза, че Unistrokes си позволят това, което те наричат??хедс-ъп за въвеждане на текст (т.е. намален FOA). Unistrokes азбука не се съдържа цифри, пунктуационни знаци, нито символични знаци, въпреки че първоначалната публикация (Голдбърг & Ричардсън, 1993) предлага начини за подкрепа на тези, например, с помощта на специален удар като режим на смяна.
Въпреки сравнително проучване на Unistrokes никога не е била предприета, някои експериментални резултати са дадени (Голдбърг & Ричардсън, 1993). Пренебрегването на грешки, за въвеждане на текст процент на 2,8 CPS (т.е., 34 WPM).
Въпреки интересна и обещаваща идея, Unistrokes не разбрах, и най-вероятната причина е, че ударите не са сходни с редовни ръкописни или печатни букви, ударите трябва да бъдат научени. Palm Inc, предназначени един-тактов система, наречена Graffiti, която се използва в своите Palm продукт. Графити е кредитирана като съществена причина за търговски успех на Palm (Blickenstorfer 1995 г.). Графити азбука се появява на фигура 15.
Фигура 15. Графити азбука.
Графити е инсулт за пунктуация, числа, символични знаци, и в режим на готовност (капитал в сравнение с малки букви). Те са пропуснати в Фигура 15, за краткост. Главни и малки букви са подкрепени с превключване на режимите, който се осъществява със специален удар. Basic редактиране (Backspace) също се поддържа със специален удар.
Голямото предимство, че Graffiti има над Unistrokes своето сходство с нормалната си ръка печатни букви. Макензи и Джан (1997) извърши проучване на незабавна използваемост на Graffiti. Те отбелязват, че 79 процента от ударите на Graffiti мач букви от латинската азбука. При експериментални условия те измери точността, с която лица могат да влезе в азбуката, след една минута за изучаване на референтната Graffiti диаграма, след пет минути на практикуващи с графити, и след изтичането на една седмица, без намеса практика. Точности, те съобщават, са били много високи, съответно 86%, 97% и 97%.
Isokoski (1999) представя с един удар азбука, които могат да бъдат въведени с помощта на широка гама от устройства за. Той отбеляза, че най-лесните движения, за да се направи с посочващи устройства са четири основни направления компас: нагоре, надолу, наляво, и надясно. Друг дизайн има за цел намирането на оптималната картиране между четирите посоки инсулти и букви от азбуката (по-често героите трябва да имат по-кратък инсулти). Той призова резултат минимален устройството независим метод за въвеждане на текст или MDTIM. MDTIM азбука се появява на фигура 16.
Фигура 16. MDTIM азбука.
Isokoski (1999) оценяват един удар азбука с разнообразие от устройства за. Измерената средна скорост за въвеждане на текст с помощта на тъчпада е 7,5 WPM. Проучването не е надлъжни и темите са все още показва подобрение в края на опитите. MDTIM азбука страда от една и съща скръб като Unistrokes и много други методи за въвеждане на текст – азбука не е позната на средния потребител, и практика е необходимо да научат азбуката и постигане на бързи скорости на влизане. Въпреки това, резултати Isokoski, показват, че азбуката MDTIM е наистина независими от периферните устройства.
Доскоро Windows CE устройства са без подобен лесен за научаване технология за разпознаване на ръкописен текст. Това се промени през 1998 г., когато Microsoft, лицензирани Jot от Intelligence Communication Corporation. Jot признава много от графити инсулти и броя на алтернативни движения, подобни на нормален почерк и печат, както. Jot азбука се появява на Фигура 17.
Фигура 17. Jot азбука.
Jot също включва удари за числа, символни знаци, както и общи функции за редактиране. by where the user writes the stroke on the touch screen of the device. Jot also allows some customisation – users can indicate writing preferences for some characters. Отделните случаи (капитал в сравнение с малки букви) са избрани от където потребителят пише удар върху сензорния екран на устройството Jot също позволява някои персонализиране – потребителите могат да посочват писмено преференции за някои символи.
Всички на азбуките, които току-що описах, имат потенциала да подкрепят един FOA за въвеждане на текст, след като потребителят е запознат със стилизирана азбука.
Gesture базирани въвеждане на текст
Жестове са неофициални предложения за комуникация. Ние класифицират методи за въвеждане на текст в този раздел, както жестове, защото на тяхната непринуденост и флуидност. Разпознаване на символи и мека клавиатура-базирани техники за въвеждане на фиксирани символи, които са вписани в определен начин, или писалката трябва да бъдат отделени в определено място, за да изберете знаци за вход. Gesture-базирани технологии за въвеждане на текст не разполагат с определен набор от удари, че един recogniser се превръща в герои; жестове методи за въвеждане на текст рамка, в които неформални движения стилус се интерпретират като знаци.
Пример за това е Cirrin, технология, представена от Mankoff и Abowd (1998). Букви от азбуката са разположени във вътрешността на периметъра на annulus. Фигура 18 показва думата “Cirrin”, изписана върху интерфейс Cirrin. Героите са избрани чрез преместване и съответния сектор на annulus. Mankoff и Abowd избират кръгова подредба и ред на буквите, за да се намали разстоянието между вероятно последователни знаци. На Фигура 18, забележете как последните две букви “в” са избрани, писалката може да се придвижват директно от една буква в съседните писмо.
Фигура 18. Cirrin интерфейс, показва, как да въведете думата “Cirrin”.
Cirrin не е “глави” метод за въвеждане на текст, а потребителите трябва да присъстват на интерфейса, при въвеждане на текст., Както е представен, се поддържат само буквени знаци. А пространство се вписва чрез повдигане на стилус, и препинателни знаци и режим на смени се извършват с помощта на спомагателна техника, като ключове, управлявани от не-господстващо страна.
Mankoff и Abowd не е доклад за оценка на потребителя на тяхното публикуване, но те??заявяват, че Cirrin “е почти толкова бързо, колкото съществуващите системи за влизане писалка” (1998 г., стр. 214), но не се посочва и от какво конкретно системи за влизане на писалка в сравнение Cirrin.
Quikwriting е въвеждане на технология, описана от Perlin (1998). Идеята е да има 3? 3 решетка, където героите са вписани с инсулти, които започват в центъра “дом” позиция и да се придвижите до 02:59 съседни позиции, връщайки се обратно към изходна позиция. Фигура 19 илюстрира Quikwriting малки меню. Quikwriting има подобни дисплеи и режими за номера, капители и символи. Символите в топ центъра и позиции на долу в средата представляват различните режими. Буквите, които се появяват по-често на английски език са дадени най-кратък инсулти. Например, “I” на фигура 19 е избран от движещи се в долната дясна позиция и след това се връщат обратно към изходна позиция. Редки писма имат по-дълъг инсулти (“к” изисква се движат в горния ляв позиция, след това в горната дясна позиция, и накрая обратно към дома). Има онлайн демонстрация (http://www.mrl.nyu.edu/perlin/demos/ Quikwriting. HTML). Quikwriting, като Cirrin изисква потребителят да разгледаме интерфейса и така е два FOA интерфейс, ако потребителите коригиране на грешки, тъй като те отиват.
Фигура 19. Quikwriting малки интерфейс с думата “Quik” влезе.
По време на Perlin на публикация (1998) потребител за оценка не са били извършени, въпреки че той пише, че потребители, запознати с графити Quikwriting около три пъти по- бързо.
Друг жестове технология за въвеждане на текст е T-Cube, описан от Venolia (1994), T-Cube е сходна с двустепенна система пай меню. Фигура 20 показва структурата пай меню на T-Cube. Потребителят поставя писалката в рамките на една от девет стартови позиции (подредени в? 3 3 мрежа – виж фигура 20а). Мястото, където писалката първа е пусната показва, кои от пая менюта (вж. Фигура 20б) потребителят ще изберете символ. Един от осем знака в подменюто се избира от мята писалката в подходящата посока. Интерфейсът не се показва пай менютата (Фигура 20б), освен ако потребителят не се колебае T-Cube включва номера, много знаци за символ, и основно за връщане на редактиране. Подобно на други жестове въвеждане на техники, T-Cube изисква вниманието на потребителя, като стандарт за въвеждане на текст с две FOA задача.
Фигура 20. T-Cube пай структурата на менюто (а) 1-во ниво меню (б) 2-ро ниво менюта.
Venolia представя резултатите от проучване потребител на T-Cube (1994), което показва, че сравнително бързо въвеждане на текст може да се постигне един от поданиците му са постигнали скорост от 106 знака в минута (21 WPM ). Въпреки това, той също така признава, че интерфейсът е трудно да се научат.
Soft Клавиатури
Мека клавиатура е клавиатура, реализиран на дисплея с вграден в преобразуването в цифрова форма технология. Въвеждане на текст се осъществява чрез докосване на клавишите със стилус или пръст. Eyes-свободно влизане не е възможно, обаче. Предимствата на безалкохолни клавиатури включват простота и ефективно използване на пространството. Когато не се случва за въвеждане на текст, мека клавиатура изчезва по този начин освобождава място на екрана за други цели.
Меки клавиатури имат предимства за изпълнение. Маккензи et Ал. (1994a) докладва задача за въвеждане на текст в сравнение мека Qwerty клавиатура, ABC мека клавиатура, и ръката печат. Qwerty мека клавиатура е както по-бързо и по-точно от страна на печат (вж. Фигура 3).
Този раздел представя някои вариации на безалкохолни клавиатури, разработени в промишлеността и в изследователските лаборатории. Ние започваме чрез даване на прогнозираните темпове на влизане на експерт, в съответствие с модела на Soukoreff и Маккензи (1995), представен по-рано. Те са дадени на фигура 21, сортирани от прогнозира влизане процент, най-високата до най-ниската. have been introduced in the model since it was introduced in 1995. Няколко промени и една корекция 7 са били въведени в модела, тъй като тя беше въведена през 1995 година. Вписванията в таблицата се актуализират от по-ранни публикации, за да бъдат отразени тези промени. Вижте, също Джай и др. (2000 г.; и на други места в този брой на Computer Взаимодействие на човека) за обсъждане на чувствителността на модела на фактори, като коефициенти в закона модел на Фитц “и корпус, използвани в изграждането на езика модел.
Фигура 21. Експертни прогнози за различни меки клавиатурни подредби.
Фигура 21 дава също така за подобряване на всеки мека клавиатура, в сравнение с Qwerty. На върха на списъка е Metropolis II клавиатура, с очакван процент за въвеждане на текст с 42.9% по-високи от Qwerty. Ние ще посети скоро.
Има две клавиатурни подредби, които обикновено са познати на повечето потребители: Qwerty и азбучен. Qwerty клавиатура е показано по-рано (виж фигура 5б). Няколко споразумения азбучен се появяват на фигура 22. Един експеримент, докладвани от Маккензи и др. (1999 г.) установи, че лицата са достигнали цени от 20 WPM на Qwerty мека клавиатура и 11 WPM с помощта на ABC оформление (ABC I на фигура 22а). Прогнозира експерт влизане проценти са 30.04 WPM за Qwerty мека клавиатура и 28,79 WPM за ABC I споразумение. Прогнози за ABC II, III ABC, и ABC IV договорености са 30.13, 32.50 WPM WPM и 30,18 WPM, съответно (вж. Фигура 21).
(Б)
(В)
(Г)
Фигура 22. Някои азбучен режим на клавиатурата (а) ABC I,
(Б) ABC II, (в) ABC III, (г) ABC IV.
Изобретателите на клавиатурата Fitaly от Textware Solutions Inc (Бърлингтън, MA; http://www.textwaresolutions.com/) използва специална оптимизация подход, за да се намали разстоянието между общ характер двойки. В резултат на клавиатурата (виж фигура 23) се състои от две космически барове и буквите са подредени така, че общата двойки на писма, които често са на съседни клавиши. Маккензи et Ал. (1999) съобщават за разходка-нагоре (т.е., теми, които не са имали предишен опит, и не получите много практика) определяне на типа курс за клавиатура Fitaly от 8 WPM. Експерт предсказание за оформлението Fitaly е 41,96 WPM (вж. Фигура 21).
Фигура 23. Fitaly клавиатура.
Малко информация е на разположение на Cubon клавиатура, с изключение на това, че изглежда да са били предложени от RA Cubon и се използва в рехабилитационни ситуации, за лица с използването на само един пръст, или с главата монтирани посочващо устройство. Ние знаем, на няма публикувани проучвания потребител. Клавиатура Cubon споразумение, което се появява на фигура 24, се дава в Джай и др. (2000). Експертът предсказание за Cubon е 37,02 WPM.
Фигура 24. Cubon клавиатура (от Джай и др, 2000).
Макензи и Джан (1999) използва модел на Soukoreff и Маккензи да оптимизирано подреждане на клавиатура. OPTI I клавиатура показан на фигура 25а. Те докладват, прогнозира експерт пишете на 58 WPM, но това предсказание включва грешка, посочи от Джай и колеги (вж. бележка под линия 7). Сегашната ни прогноза за OPTI оформление I възлиза на 42,16 WPM.
(Б)
Фигура 25. (А) OPTI I, и (б) OPTI II меки клавиатури
(От Маккензи & Джан, 1999 г.; Джан, 1998).
Макензи и Джан извърши надлъжна проучване над 20 сесии, сравняващо Qwerty и OPTI I споразумения и е установено, че средният процент за въвеждане за OPTI се увеличи от 17 WPM първоначално до 44 WPM след осем часа на практика (вж. Фигура 1). За QWERTY подредба, проценти, се увеличава от 28 WPM 40 WPM, през същия интервал. Средните лихвени за OPTI надвишават тези за оформлението на Qwerty след около четири часа на практика.
Алармените читател ще забележи, че нещо не е наред: Наблюдаваните ставки всъщност надхвърли експерт прогнози! Най-вероятното обяснение е, че наклонът коефициент в модел на Фитц закон предсказване е твърде консервативен. Наклонът коефициент, използвани в прогнозите е 0,204 секунди на бит (виж уравнение 1), стойност, получена от проучване посочващо устройство, с помощта на писалка върху Wacom таблетка в сериен задача подслушване (Маккензи, Sellen, и Buxton, 1991). Реципрочен на коефициента на склона е по-известно като “закон на честотната лента на Фитц, и в този случай, е 1 / 0.204 = 4.9 бита в секунда. Although the model is clearly sensitive to the slope coefficient in Fitts’ law, adjustments do not change the rank order of the predictions in Figure 21. Несъответствие дори на 1 бит в секунда е достатъчно, за да се повиши прогнозираният процент над наблюдаваните ставки. 8 Въпреки че моделът е ясно чувствителни на наклона коефициент в Фитц “закон, корекции не се променят класиране, на предвижданията на фигура 21. Читателят е насочена към Джай и др. за по-нататъшно обсъждане (2000 г.; и на други места в този брой на човешките Компютърни Взаимодействие).
В последвалата работа, Джан (1998) предложи лека модификация OPTI аз. OPTI II се появи на фигура 25б, и се получава един експерт предсказване на 42.37 WPM (вж. Фигура 21).
Джай, Хънтър и Смит (Hunter et Ал, 2000 г.;. Джай и др, 2000 г.) кандидатства два физика вдъхновен техники за модел на Soukoreff и Маккензи и създаде оптимални клавиатури. Те използват механични симулация на окото на извори, където изворите били опънати между знаците от азбуката и опъната, пропорционално на digram вероятностите на английски език. The result is a keyboard they call Hook’s keyboard after Hook’s law 10 (see Figure 26a). Техниката е прилагането на алчен алгоритъм, за да се намали физическото разстояние между по-вероятно двойки характер. 9 Резултатът е клавиатура, която те наричат??клавиатура Hook след Hook закон е 10 (виж фигура 26а). Дава прогнозира експерт влизане на 41.15 WPM.
(Б)
(В)
Фигура 26. (А) клавиатура на Кука, (б) “Метрополис” I клавиатура, и,
(В) “Метрополис” II клавиатура (от Hunter et Ал, 2000 г.;. Джай и др, 2000).
The Metropolis I and Metropolis II keyboards have higher predicted expert typing speeds, and appear in Figure 26b and Figure 26c. Вторият подход, те взеха да се прилага алгоритъм на “Метрополис”, която теоретично е по-привлекателен, защото в него работят стратегия случайна разходка вместо алчен алгоритъм 11 метрополиса, аз и Metropolis II клавиатури имат високи прогнозни скорости на експерт пишете и да се появи на фигура 26б и фигура 26в. В първата си публикация отчитане на предварителните резултати (Hunter et Ал., 2000), те представляват Metropolis клавиатура, която ще означаваме Metropolis аз. В по-късна публикация (Джай и др, 2000), получени друг Metropolis Клавиатурата е представена, която ние Обади се на Metropolis II. Предполагаемите експерт влизане проценти за “Метрополис” и “Метрополис” II клавиатури са съответно 42,15 WPM и 42,94 WPM. Metropolis II има разграничение на производството на най-бързите предсказания за всички тествани мека клавиатура (вж. Фигура 21). Надлъжен оценки на куката Metropolis, или Metropolis II клавиатури не са били предприети, така че влизането скорости, постижим на практика не са известни.
Луис и др. (Люис et Ал, 1999b;. Люис и др, 1999c) също се опитват да оптимизират влизането проценти за мека клавиатура. Те прилагат мрежа анализ на вероятностите характер чифт, за да се определи най-силно свързани двойки. След това, използвайки специална метод, за да се минимизират разстояния за силно свързани двойки характер, те са произвели клавиатура подреждане на фигура 27. Луис и др. извършва сравнителна оценка на потребителя, но те не са съобщили резултатите от тях; оценка от публикува доклада си (Луис и др, 1999c, фигура 1) показват, измерена пишете скорост от 25 WPM за контрол състояние Qwerty и 13 WPM за тяхното клавиатура дизайн. Те също така съобщават, че при поискване, темите са показали предпочитание за QWERTY подредба. Нашата експертна прогноза за Люис клавиатурата е 34,65 WPM (вж. Фигура 21).
Фигура 27. Люис клавиатура (от Люис и др, 1999b;. Люис и др, 1999c).
DotNote клавиатура от Utilware (http://www.utilware.com/) е проектиран да поддържа една ръка за въвеждане на текст на Palm, като алтернатива на вградения в Graffiti почерк признаване, което изисква две ръце (един задръжте устройство, друг, за да манипулира стилус). В подкрепа на пръст или палец на писане, клавиатурата на DotNote запълва повечето от дисплей с относително големи бутони, обаче, това позволява само половината от азбуката, за да се появи веднага. Най-често срещаните букви се появяват на клавиатурата по подразбиране DotNote (фиг. 28а), както и в режим на готовност за изместване на второто подреждане на клавиатура, която съдържа по-рядко срещани букви ( Фигура 28б). Подредбата на ключовете във всяка мека клавиатура е азбучен.
(Б)
Фигура 28. DotNote мека клавиатура, (а) споразумение по подразбиране ключ
, съдържащи по-чести букви, (б) вторичен ключ споразумение
letter. Cъдържащи по-рядко писмо.
Не са публикувани проучвания на DotNote клавиатура съществуват.
4.3. Предсказуем Техники за въвеждане
Един от началото на въвеждане на предсказуем технология е реактивен Keyboard (Darragh, 1988; Darragh & Witten, 1991; Darragh, Witten & Джеймс, 1990). Реактивна клавиатура следи това, което един потребител влиза и представя текст прогнозите, че потребителят може да избере от помощта на мишката. Предположенията са генерирани чрез намиране на най-дългата, съвпадение на под-низове, въведения преди това текст. Реактивна клавиатура се адаптира към въвеждане на потребителите и следователно не е ограничено до статичен набор от думи или фрази. Не се отчитат експерименталните резултати на скоростта или точността на въвеждане на текст за реактивни клавиатура. Други свързани с работа се се цитира (Jakobsson, 1986; Masui & Накаяма, 1994; Raita & Teuhola, 1987).
П.К. (Masui, 1998; Masui, 1999) е въвеждането на предсказуем технология, която позволява на потребителите да въвеждат част от дума и след това потърсете за подобни думи от правопис, произношение, или форма (за pictograph-езици). Тя не се изчерпва азбучен езици. POBox използва статична база данни, в съчетание с друг първичен техника вход, като например мека клавиатура или телефонна клавиатура. Резултатите от търсенето се появяват на екрана като потребител типове. Кран или натискане на клавиш се избира желаната дума. Когато е вграден в мобилен телефон, за въвеждане на текст чрез мулти-ключ метод се получава списък на резултатите от търсенето, че потребителят се превърта чрез използване на превъртане колело от страна на устройството.
Луис и др. (Lewis, 1999 г.; Луис и др, 1999a) експериментира с предсказуем мека клавиатура технология за изключително ограничени размер на екрана. Тяхната система представя на потребителя с ключове за 6-8 най-вероятно герои, както и “други”, разкриването на останалата част от азбуката. Люис доклади (Lewis, 1999) скорости за въвеждане на текст за меко, Qwerty клавиатура, предсказуем му клавиатура, както и на ръкописен текст (като условие за контрол) на 14 WPM, 6 WPM, и 22 WPM, съответно. Скоростта Люис доклади за мека клавиатура е приблизително половината от това, докладвано от други (например, Маккензи и др. 1994a). Люис отбелязва, че несигурната подредба на клавишите на предсказуем клавиатура значително възпрепятствано изпълнение.
5. ЗАКЛЮЧЕНИЯ и бъдещата работа
Има много методи за въвеждане на текст, на разположение на дизайнерите на мобилни системи, и без съмнение предстоят. Въпреки това, решението, което е най-доброто за заявление е трудно, отчасти поради липсата на публикации като емпирично измерена скорост за въвеждане на текст и точности. Тази статия има събра много от техниките в употреба или са обект на разследване в тази вълнуваща област при мобилните компютри. Резултатът е “моментна снимка” на текущото състояние на изкуството в областта на мобилните въвеждане на текст.
Някои важни техники за моделиране са били представени и разработени. Движение и езикът са вездесъщи в взаимодействието човек-компютър. Ние показахме как Фитц закон “и корпус език могат да работят заедно в априори анализи на дизайн алтернативи за въвеждане на писалката върху меки клавиатури или един пръст входа на малка физическа клавиатури. Въпреки това е необходима допълнителна работа, за да уточните това моделиране техника, например, при определяне на правилното коефициент право на Фитц модел и в проучване и рафиниране на други аспекти на модела, като лечение на пространството и пунктуационни знаци, или неговата чувствителност към промени в модела на езика.
Освен това, ние сме разгледали много въпроси в областта на методологията и оценката, и са идентифицирани фактори, като фокус на внимание, и дали една или две ръце се използват за манипулиране на устройството за въвеждане на текст, че производителността на въздействие потребител. Ясно е, че оценката е от решаващо значение, и по никакъв начин не е прост. Редица въпроси са особено трудни като измерване и обработка на грешки и вида на задачите, които се използват в проучвания за въвеждане на текст. Тези и други теми, като интернационализация, са предмет на текущи и бъдещи работа.
БЕЛЕЖКИ
Благодарности Ние изразяваме нашата благодарност към Shumin Джай Бартън Смит и Майкъл Хънтър за посочване на грешка при лечението на интервал в нашия модел за предсказване меки клавиатури. Тяхната помощ – и постоянство – в рафиниране, подобряване и разширяване на нашата предишна работа е много оценявам.
Поддръжка. Gratefullyacknowledge подкрепата на природните науки и инженеринг съвет за научни изследвания на Канада.
Представяне на адресите на авторите. Скот Макензи, Департамент по компютърни науки, York University, Торонто, Онтарио, Канада, M3J 1P3. Email: smackenzie@acm.org; Уилям Soukoreff, Департамент по компютърни науки, York University, Торонто, Онтарио, Канада, M3J 1P3. Email: will@acm.org.
РЕФЕРЕНЦИИ
Alsio, Г., и Голдщайн, М. (2000). Производителност прогнози чрез екстраполация: Използването на натовареността на паметта като предиктор на целевите изпълнение поведение и информационни технологии, 19 (2), 87-96.
APA. (1995). Публикуване ръководство на Американската психологическа асоциация (4-ти изд.). Вашингтон, окръг Колумбия: APA.
Белман, T., & Маккензи, IS (1998). Вероятностни стратегия характер оформление за мобилни въвеждане на текст. Производство на графичен интерфейс ’98, 168-176. Торонто: Канадски обработка на информация общество.
Blickenstorfer, CH (1995 г., януари). Графити:!! Wow Pen Computing Magazine, 30-31.
Bohan, М., Фипс, CA, Chaparro, А., и Halcomb, ЦДУ (1999). Психофизически сравняване на две стилус задвижване мек клавиатури. Производство на графиката интерфейс ’99, 92-97. Торонто: Канадски обработка на информация общество.
Card, SK, английски, WK, и Бър, BJ (1978). Оценка на мишката, изометрични процент контролирани джойстик, стъпка ключове и бутони за текст за избор на текст на CRT. Ергономичност, 21, 601-613.
Card, SK, Моран, TP, Нюел, A. (1983). Психологията на взаимодействието човек-компютър. Hillsdale, Ню Джърси: Лорънс Erlbaum.
Чанг, Л. & Макензи, (1994). Сравнението на два почерк recognizers за писалка-базирани компютри. Производство на CASCON ’94, 364-371. Торонто: IBM.
Damerau, FJ (1964). Техника за откриване на компютър и корекция на правописни грешки. Комуникации на ACM, 7 (3), 171-176.
Darragh, JJ (1988). Adaptive предсказуем текст поколение и реактивни Keyboard. Непубликувани MSc Thesis, Университета в Калгари, Калгари, Канада.
Darragh, JJ, Witten, IH (1991). Adaptive предсказуем текст поколение и реактивни клавиатура. Взаимодействаме с Компютри, 3 (1), 27-50.
Darragh, JJ, Witten, IH & Джеймс, ML (1990). Реактивна Клавиатура: предсказуем пишете помощ Computer, 23 (11), 41-49.
Devoe, DB (1967). Алтернативи на handprinting в ръчно въвеждане на данни. IEEE сделка на човешкия фактор в Инженеринг, HFE-8, 21-32.
Дикс, А., Финли, J., Abowd, Г., и Бийл, R. (1998) на взаимодействие на човека с компютъра (2ро изд.): Лондон: PrenticeHall.
Енс, Н., и Макензи, (1998). Touch-базирани устройства от дистанционно управление разширено резюме на Конференцията ACM върху човешкия фактор в изчислителни системи – CHI ’98, 229-230. Ню Йорк: ACM.
Франкски, C., Хъл, R., и Morgan, П. (1995). Точността на разпознаване и приемане на писалка интерфейси Производство на конференция ACM върху човешкия фактор в изчислителни системи – CHI ’95, 503-510. Ню Йорк: ACM.
Fukumoto, М. & Suenaga, Й. (1994). Свирене: пълен работен ден за носене интерфейс Производство на конференция ACM върху човешкия фактор в изчислителни системи – CHI ’94, 81-82.. Ню Йорк: ACM.
Gentner, DR, Grudin, JT, Larochelle, С., Норман, DA, и Rumelhart, DE (1983). Речник на термини, включително класификация на печатни грешки. В НИЕ Купър (Ed.), когнитивни аспекти на квалифицирани набиране (стр. 39-44). Ню Йорк: Springer-Verlag.
Гибс, М. (1993 г., март / април). Разпознаването на ръкописен текст. Подробното сравнение Pen, 31-35.
Голдбърг, Д. & Ричардсън, C. (1993). Touch-писане със стилус производство на Конференцията ACM върху човешкия фактор в изчислителни системи – INTERCHI ’93, 80-87. Ню Йорк: ACM.
Голдщайн, М., Book, Р., Alsio, Г., и Теса, S. (1999). Клавиатура QWERTY докосване въвеждайки: преносим въвеждане на интерфейс за мобилния потребител, производство на Конференцията на ACM върху човешкия фактор в изчислителни системи - CHI ’99, 32-30. Ню Йорк: ACM.
Gopher, Г., и Raij, Д. (1988). Писането с две ръце акорд клавиатура: Ще QWERTY остарели IEEE Сделки на системи, Жена, и кибернетика, 18,??601-609?.
Grinter, RE, & Елдридж, MA (2001). Y правя tngrs Luv 2 TXT MSG Европейската конференция на компютър Поддържани съвместна работа? ECSCW 2001 г., 219-238. Амстердам: Kluwer Академик Press.
Гроувър, DL, крал, MT & Kuschler, CA (1998). Намалени клавиатура отстраняване на двусмислените компютър. САЩ Патентното 5818437. САЩ: Tegic Communications, Inc, Seattle, WA.
Ханкок, PA, & Нюъл, KM (1985). Скоростта на движение с точност отношения в пространство-времето. В Х. Heuer, U. Kleinbeck & K.-H. Шмид (изд.), Motor поведение: Програмиране, контрол и придобиване (стр. 153-188). Ню Йорк: Springer-Verlag.
Hjelm, J., Тан, CL, Фабри, Л., Fanchon, Т., и Reichert, F. (1996). Изграждане на потребителски интерфейс на UMTS. Advanced комуникационни технологии и услуги (актове) срещата на върха на мобилните комуникации, том II, 687-692.
Хънтър, М., Джай, С., и Смит, BA (2000). Физика-базиран графичен дизайн на клавиатурата разширено резюме на Конференцията на ACM върху човешкия фактор в изчислителни системи -. CHI 2000 г., 157-158. Ню Йорк: ACM.
Isokoski, П. (1999). Минимален устройство независим въвеждане на текст метод. Непубликувани MSc Thesis, Университета на Тампере, Тампере, Финландия.
Jakobsson, М. (1986). Autocompletion в пълно въвеждане на текст транскрипция: метод за хуманизирани вход производство на Конференцията ACM върху човешкия фактор в изчислителни системи – CHI ’86, 327-332. Ню Йорк: ACM.
Кей, A., & Голдбърг, A. (1977 г., март). Лични динамични медии. Computer, 31-41.
LaLomia, MJ (1994). Потребителски приемане на ръкописно точността на разпознаване Companion Производство на Конференцията ACM върху човешкия фактор в изчислителни системи – CHI ’94, 107-108. Ню Йорк: ACM.
Левенщайн, VI (1966). Двоични кодове в състояние да поправи заличавания, вмъквания и обръщане на съветската физика Doklady, 10 (8), 707-710.
Люис, JR (1999). Input проценти и предпочитанията на потребителя в продължение на три малки въвеждане на методи, които се появяват на екрана: стандартна клавиатура, въвеждането на предсказуем клавиатура и ръкопис Производство на човешкия фактор и Ергономия общество 43тия Годишна среща – HFES ’99, 425-428. Санта Моника, Калифорния: човешкия фактор и Ергономия общество.
Люис, JR, Алард, DJ, и Хъдсън, HD (1999a). Predictive проучване за дизайн на клавиатурата: Ефекти от дума на населението, броя на буквите, показва и броя на преходни таблици вероятност Производство на човешкия фактор и Ергономия общество четиресет и третият Годишна среща – HFES ’99, 429-432. Санта Моника, Калифорния: човешкия фактор и Ергономия общество.
Люис, JR, LaLomia, MJ & Kennedy, PJ (1999b). Развитие на digram базирани пишете и разположение на бутоните за вход single-finger/stylus производство на човешкия фактор и Ергономия общество четиредесет и третия годишна среща – HFES ’99, 415-419. Санта Моника, Калифорния: човешкия фактор и Ергономия общество.
Люис, JR, LaLomia, MJ & Kennedy, PJ (1999c). Оценка пишете на основните оформления за въвеждане на стилус производство на човешкия фактор и Ергономия общество четиредесет и трето годишно заседание - HFES ’99, 420-424. Санта Моника, Калифорния: човешкия фактор и Ергономия общество.
Макензи, IS, и Чанг, Л. (1999). Спектакъл сравнение на две почерк recognizers. Взаимодействаме с компютри, 11, 283-297.
Маккензи, IS, Nonnecke, Б., Riddersma, С., Маккуин, С., и Meltz, M. (1994a). Буквено-цифрови влизането на писалка-базирани компютри. International Journal на човек-компютър изследвания, 41, 775-792.
Маккензи, IS, Nonnecke, RB, МакКуин, JC, Riddersma, С., и Meltz, M. (1994b). Едно сравнение на три метода на характера влизане на писалка-базирани компютри. Производство на човешки фактори на обществото, 38-ма годишна среща, 330-334. Санта Моника, Калифорния: човешкия фактор и Ергономия общество.
Маккензи, IS, Sellen, А., Бъкстон, W. (1991). Сравнението на входни устройства в елементарен сочи и плъзгане задачи производство на Конференцията на ACM върху човешкия фактор в компютърни системи – CHI ’91, 161-166. Ню Йорк: ACM.
Маккензи, IS, и Джан, SX (1997). Незабавна използваемост на графити. Известия на графичен интерфейс ’97, 120-137. Торонто: Канадски обработка на информация общество.
Маккензи, IS, и Джан, SX (1999). Дизайнът и оценка на високо-производителни мека клавиатура Производство на конференция ACM върху човешкия фактор в изчислителни системи – CHI ’99, 25-31. Ню Йорк: ACM.
Маккензи, IS, и Джан, SX (2000). Емпирично изследване на новак опит с меки клавиатури. Поведение и информационни технологии, 20, 411-418.
Маккензи, е, Джан, SX, & Soukoreff, RW (1999). За въвеждане на текст с помощта на мека клавиатури. Поведение и информационни технологии, 18,??235-244.
Mankoff, J. & Abowd, GA (1998) Cirrin: Дума Unistroke клавиатура за въвеждане на писалка, Сборник на ACM симпозиум на софтуера на потребителския интерфейс и технологии – UIST ’98 (с. 213-214): Ню Йорк : ACM.
Мартин, DW (1996). Doing психология експерименти. (4-ти изд.). Пасифик Гроув, Калифорния: Brooks / Cole.
Masui, Т. (1998). Един ефикасен метод за въвеждане на текст за писалка-базирани компютри Сборник на Конференцията ACM върху човешкия фактор в изчислителни системи – CHI ’98, 328-335. Ню Йорк: ACM.
Masui, Т. (1999). POBox: Един ефикасен метод за въвеждане на текст в ръчен режим и повсеместната компютър производство на Международния симпозиум по Handheld и Повсеместният Computing - HUC ’99, 289-300.
Masui, T., & Накаяма, К. (1994). Повторете и прогнозират: Две ключовете за ефективно редактиране на текст Prodeedings на Конференцията на ACM върху човешкия фактор в изчислителни системи – CHI ’94, 118-123. Ню Йорк: ACM.
Matias, E., Макензи, Е & Buxton, W. (1993). Half-Qwerty: една ръка клавиатурата, улесняване на трансфера на умения от QWERTY Производство на Конференцията на ACM на човешкия фактор в Компютърни системи – INTERCHI ’93, 88-94. Ню Йорк, ACM.
Matias, E., Макензи, Е & Buxton, W. (1994). Half-QWERTY: Въвеждане с една ръка с две ръце умения Companion Производство на Конференцията на ACM върху човешкия фактор в изчислителни системи – CHI ’94, 51-52. Ню Йорк: ACM.
Matias, E., Макензи, Е & Buxton, W. (1996a). Докосване с една ръка да пише на QWERTY клавиатура взаимодействието човек-компютър, 11, 1-27.
Matias, E., Макензи, Е & Buxton, W. (1996b). А за носене компютър за използване в микрогравитация пространство и други десктоп среди Companion Производството на Конференцията ACM върху човешкия фактор в изчислителни системи – CHI ’96, 69-70. Ню Йорк: ACM.
Mayzner, MS, и Tresselt, ME (1965). Таблица на едно писмо и digram брой честота за различни комбинации, с дължина на думата и писмо-позиция. Psychonomic добавки монография, 1 (2), 13-32.
McMulkin, М. (1992). Описание и предсказване на дългосрочно обучение на клавиатура задача. Известия на човешкото общество Фактори 36-то Годишна среща, 276-280. Санта Моника, Калифорния: човешки фактори общество.
Pachella, RG и Pew, RW (1968). Speed-точност компромис по време на реакция: Ефект на дискретни пъти критерий вестник по експериментална психология, 76 (1), 19-24..
Perlin, K. (1998). Quikwriting: Непрекъснато стилус за въвеждане на текст Производство на ACM симпозиум софтуер и технологии за потребителски интерфейс – UIST ’98, 215-216. Ню Йорк: ACM.
Pew, RW (1969). Скоростта точност операция характеристика. В работната група Koster (Ed.), внимание и изпълнение II (стр. 16-26). Амстердам: Северна Холандия.
Пун, А. Вебер, К., и Кас, Т. (1995). Драскач: A инструмент за търсене на цифрови мастило Companion производство на Конференцията ACM върху човешкия фактор в изчислителни системи – CHI ’95, 252-253. Ню Йорк: ACM.
Press, WH, Teukolsky, SA, Vetterling, WT & Фланъри, BP (1992) Числени рецепти в C: Изкуството на научни изчисления (2ро изд.). Кеймбридж, Великобритания: Cambridge University Press.
Raita, T., & Teuhola, J. (1987). Предсказуем текст за компресия, чрез хеширане Производство на Десетата годишна конференция на Международната ACM за научни изследвания и развитие в извличане на информация – SIGIR “87, 223-233. Ню Йорк: ACM.
Rau, H., Skiena, S. (1994). Избиране за документи: експеримент, в теорията на информацията производството на ACM симпозиум софтуер и технологии за потребителски интерфейс – UIST ’94, 147-155.. Ню Йорк: ACM.
Захер, H. (1998, септември / октомври). Взаимодействие на китайски: Проектиране на интерфейси за азиатски езици взаимодействия, 28-38..
Сантос, PJ, Baltzer, AJ, Badre, AN, Henneman, RL, & Miller, MS (1992). На система за разпознаване на почерк изпълнение: Някои експериментални резултати производство на човешкото общество Фактори 36-то Годишна среща, 283-287. Санта Моника, Калифорния: човешкия фактор и Ергономия общество.
Шанън, CE (1951). Прогнози и ентропия на отпечатани на английски език. Бел система Технически вестник, 30, 51-64.
Shneiderman, Б. (2000, септември). Границите на разпознаване на реч. Комуникации на ACM, 63-65.
Silfverberg, М., Маккензи, IS, и Korhonen, П. (2000). Предвиждането на скоростта на въвеждане на текст на мобилни телефони производство на Конференцията на ACM върху човешкия фактор в изчислителни системи – CHI 2000, 9-16. Ню Йорк: ACM.
Soukoreff, RW, и Макензи, (1995). Теоретични горните и долни граници на писане скорости, с помощта на стилус и безалкохолни клавиатура. Поведение и информационни технологии, 14, 370-379.
Soukoreff, RW, и Макензи, (2001). Измерване на грешки в задачите за въвеждане на текст: прилагането на статистическите низ Левенщайн разстояние Companion Производство на Конференцията на ACM върху човешкия фактор в изчислителни системи – CHI 2001, 319-320.. Ню Йорк: ACM.
Сугимото, M., & Такахаши, К. (1996). SHK: една ръка картата ключ за мобилни устройства Companion Производство на Конференцията на ACM върху човешкия фактор в изчислителни системи – CHI ’96, 7-8. Ню Йорк: ACM.
Suhm, Б., Майърс, Б., и Waibel, А. (1999). Въз основа на модел и емпирична оценка на мултимодална интерактивни коригиране на грешки производство на Конференцията на ACM върху човешкия фактор в изчислителни системи – CHI ’99, 584-591. Ню Йорк: ACM.
Swensson, RG (1972). Неуловим компромис: точност срещу Speed??във визуалните задачи дискриминация възприятие и Психофизика, 12 (1А), 16-32.
Tappert, CC, Suen, CY, и Wakahara, Т. (1990). Състоянието на изкуството в он-лайн разпознаване на ръкописен текст. IEEE Сделки на Pattern Анализ и разузнаване машина, 12, 787-808.
Трюдо, GB (1996) ретроспекции: Двадесет и пет години на Doonsbury. Канзас Сити, MO: Андрюс McMeel издателство.
Ъндърууд, BJ, и Шулц, RW (1960) смислеността и словесен живот: Филаделфия: Lippincott.
Ван Cott, HP, и Kinkade, RG (изд.). (1972 г.). Инженерство от човека, ръководство за проектиране на оборудването. Вашингтон, DC: Служба за правителството на САЩ печат.
Venolia, D., & Neiberg, F. (1994) T-Cube: бързо, самостоятелно разкриване на писалка азбука Производството на конференция ACM върху човешкия фактор в компютърни системи – CHI ’94, 265-270.. Ню Йорк: ACM.
Уокър, Н., & Catrambone, R. (1993). Сумиране пристрастия и използването на регресия в модели за оценка на човешкото поведение. Човешки фактори, 35, 397-411.
Уорд, DJ, Блекуел, AF & Маккей, DJC (2000). Прът за биене на масло – въвеждане на данни интерфейс, чрез непрекъснато жестовете и езикови модели производство на ACM симпозиум на потребителски интерфейс и софтуерна технология – UIST 2000 г., 129-137. Ню Йорк: ACM.
Wickelgren, WA (1977). Speed-точност на компромис и за обработка на информация, динамика. Acta Psychologica, 41, 67-85.
Wolf, ЦДУ, Glasser, AR, и Fujisaki, Т. (1991). Направена е оценка на точността на разпознаване за дискретни и изтичане на писане. Производство на човешкото общество Фактори 35-та годишна среща, 359-363. Санта Моника, Калифорния: човешкия фактор и Ергономия общество.
Джай, С., Хънтър, М., и Смит, BA (2000). Metropolis клавиатура – за проучване на количествени техники за дизайн на виртуалната клавиатура, производство на ACM симпозиум на софтуера на потребителския интерфейс и технологии – UIST 2000 г., 119-128. Ню Йорк: ACM.
Джан, SX (1998), висока производителност мека клавиатура за мобилни системи. Непубликувани MSc Thesis, Университета на Гуелф, Guelph, Онтарио, Канада.
Бележки под линия
1 GSM означава Глобална система за мобилни комуникации “. GSM асоциация, базирана в Дъблин, Ирландия, представлява интересите на стотици на сателитни оператори, производители, доставчици, и регулаторни и административни органи от цял??свят. Виж http://www.gsmworld.com за повече подробности. SMS стои за “Short Message Service”.
2 Short Message Service (SMS) е преобладаващата технология за изпращане на текстови съобщения в Европа. SMS поддържа предаване и приемане на съобщения до 160 знака чрез мобилни телефони (телефон-към-телефон). Instant Messaging е подобна технология, популярен в Северна Америка, но тя се използва предимно в съобщения PC-към-телефон.
3 Откъс от доклад, публикуван в производството на конференция във взаимодействието човек-компютър.
4 Корект-като вас-го има допълнителен проблем: време за реакция. Ако влизане постъпления бързо, една грешка може да бъде последвано от няколко допълнителни вписвания, преди субектът им може да реагира на грешка. Могат да бъдат значителни режийни в поправяне на грешката (вижте Matias и др. 1996a за обсъждане на това).
5 Един скорошен експеримент разкри няколко слабости в новак компонент на модела (Маккензи & Джан, 2000). Работата е в процес на усъвършенстване на моторно компонент на начинаещ модел за генериране на по-точни прогнози.
6 В действителност, за въвеждане на текст за тази клавиатура ще бъде около 78,4 думи в минута (WPM). Тази цифра е получен от един пръст път клавиша за повторение на 0,153 секунди, докладвани от Soukoreff и Маккензи (1995). Скоростта на въвеждане на текст (1 / 0,153)? (60 / 5) = 78.4 WPM. Ключови време повтарям може да бъде толкова ниска, като 0.127 секунди (Джай и др, 2000), и, в този случай, горната граница е (1 / 0,127)? (60 / 5) = 94.5 WPM.
7 Моделът работи с помощта на digrams модел на прехода на потребителите от ключ до ключ, тъй като те въвеждате текст. Въпреки това, дълъг ключ пространство (като в QWERTY клавиатура) или няколко пространство ключове са най-добре да се моделира с триграми. Грешката от Маккензи и Джан (Маккензи и Джан, 1999 г.; Джан, 1998 г.) е погрешна преценка, с участието на относителните вероятности на триграми, съдържащи интервал. Обикновено trigram честоти не са изрично представени, но по-скоро, са извлечени от digram честоти. Вероятността на trigram (т.е. вероятността от ijk характер последователност) е с израза:
където P (I, J) е вероятността от digram ий. Макензи и Джан Пропуснахме знаменател от техните изчисления. Тази грешка беше съобщено за първи път от Джай и Хънтър (Hunter et Ал, 2000 г.;. Джай и др, 2000).
8 на пропускателната способност коефициент в Маккензи и др. (1991) е измерена в “индиректна” задача: Предметите манипулирани писалката на Wacom таблетка по време на посещението на дисплея на системата. Stylus почукване върху мека клавиатура е “пряко” задача: теми манипулират стилус върху мека клавиатура, а също визуално присъства на мека клавиатура. Това, самостоятелно, е причина да подозират, че коефициентът на честотната лента, използвана в Soukoreff и модел Маккензи е консервативен. Въпреки че не експеримент за измерване на коефициента на честотната лента за подслушване на стилус върху мека клавиатура е бил публикуван, ние подозирате, че подобен експеримент би доходност по-висока пропускателна способност. Ефектът ще бъде за увеличаване на всички предсказания на фигура 21.
9 Терминът “алчен алгоритъм” се отнася към класа на алгоритми за решаване на минимизиране или максимизиране проблеми. Greedy алгоритми се опитват да намерите минимален решение на проблем, като винаги се движат в посока на стръмните спускане. Въпреки това, алчни алгоритми може да се превърне в капан в “местните минимум”. Това е аналогично на търсене на най-дълбоката точка в долината, като винаги ходене спускане, но превръща в капан в някоя дупка в страна на долината, защото една стъпка нагоре (към по-висока надморска височина) ще се изисква да напусне дупката.
10 Hook на закона гласи, че на tensional сила в извор е пропорционална на неговото разширение, т.е., колко го е е опъната от неговото равновесие дължина, или, F =-KX, където F е силата на пролетта, х е на разстояние че пролетта е опъната, а к е константа на пролетта, която варира от пролетта до пролетта.
11 Metropolis алгоритъм е добре известен подход за решаване на сложни минимизиране или максимизиране проблеми, вдъхновен от термодинамиката (Press, Teukolsky, Vetterling & Фланъри, 1992, стр. 444). Когато течността се охлажда бавно, докато тя е твърдо кристал е много подреден и е почти минимална енергия е възможно. Metropolis се функция, представляващ енергията на система и се прилага симулирано закаляване, решаване на проблема за минимизиране чрез моделиране на ефекта на бавното изстиване на енергия на системата. “Метрополис” не страда от минималната местен проблем.
