Интерфейс: новые направления в проектировании компьютерных систем.

4.3.2. Другие решения интерфейса для Хола.

В разделе 4.3.1 мы приостановили дальнейшие попытки улучшения интерфейса, достигнув 70 % теоретической информационной производительности. Данная производительность определена для пока еще неизвестного, теоретического интерфейса, в котором каким-то образом можно получить 100 % эффективность использования клавиш. Давайте посмотрим, насколько мы можем приблизиться к этому идеалу с помощью стандартной клавиатуры и ГУВ.

Рассмотрим интерфейс, в котором используется клавиатура со всеми символами. В таком интерфейсе на экране появляется следующее сообщение:

Для перевода температуры из одной шкалы в другую укажите нужную шкалу с помощью символа C (шкала Цельсия) или F (шкала Фаренгейта). Введите числовое значение температуры, затем нажмите клавишу Enter. Результат преобразования будет отображен на экране.

GOMS-анализ показывает, что пользователь должен сделать 6 нажатий клавиш. По правилам расстановки операторов M получаем. следующую запись:

M K K K K K M K

Среднее время составит 3.9 с.

Мы можем уменьшить это время, если сами символы C и F будем использовать в качестве разделителей. Рассмотрим интерфейс, в котором появляется следующая инструкция:

Для перевода температуры из одной шкалы в другую введите числовое значение температуры и следом поставьте символ C, если оно в шкале Цельсия, или F, если оно в шкале Фаренгейта. Результат преобразования будет отображен на экране.

В данном примере нажимать на клавишу «Enter» не требуется. Некоторые примитивные средства разработки интерфейсов требуют, чтобы пользователь обязательно использовал клавишу «Enter», и поэтому в них невозможно использовать символы C и F в качестве разделителей. Такие инструменты не подходят для разработки человекоориентированных интерфейсов.

GOMS-анализ показывает, что для интерфейса с символами C и F в качестве разделителей запись будет следующей:

M K K K K M K

Среднее время составит 3.7 с. Если бы мы не знали, что теоретически минимальное время составляет 2.15 с, то это решение могло бы показаться удачным. Оно является значительно более эффективным, чем ранее рассмотренные, поэтому мы могли бы на нем остановиться. Однако теоретический минимум подстегивает нас к поиску еще более быстрой интерфейсной модели. Рассмотрим интерфейс, изображенный на рис. 4.5. Такой интерфейс можно назвать разветвленным. В нем один ввод дает в результате два вывода.

Рис. 4.5. Интерфейс, в котором не используется разделитель. Более эффективным является вариант, в котором выполняется посимвольная обработка вводимых данных и одновременное преобразование в обеих шкалах

В разветвленном интерфейсе нет необходимости в разделителе. Кроме того, пользователю не нужно указывать, какое именно преобразование требуется провести. GOMS-анализ показывает, что для 4 символов, которые в среднем будут вводиться, запись будет следующей:

M K K K K

В разветвленном интерфейсе достигается минимальное время 2.15 с, и его символьная эффективность составляет 100 %.

Если, как в нашем примере, в месте вывода происходит изменение результата в тот момент, когда символы вводятся, это колебание цифр не отвлекает пользователя, потому что в локусе его внимания находится именно ввод данных. Непрерывно изменяемые значения на выводе могут быть даже полезными – после нескольких применений пользователь будет замечать эти колебания только краем глаза, что будет служить подсказкой о том, что система отвечает на вводимые данные. Если используется посимвольный режим работы интерфейса, то для большей эффективности такая система должна реагировать довольно быстро. В частности скорость реакции не должна быть меньше скорости ввода. Такая проблема может возникать только при сетевом использовании интерфейса.

Хотя это и не входит в условие задачи, но может возникнуть вопрос о том, как происходит очистка полей в преобразователе для выполнения следующего преобразования. Добавляет ли операция очистки еще одно нажатие клавиши? Необязательно. Например, мы можем разработать интерфейс таким образом, что каждый раз, когда оператор возвращается к своему основному занятию или переходит к другой задаче, значения, указанные в преобразователе, могут автоматически затеняться, а сам температурный преобразователь становиться неактивным; причем в это время все значения могут оставаться в своих полях так, что при необходимости их можно было бы опять увидеть, но уже при следующем вводе все они будут стерты.

Разветвленный интерфейс не обязательно является самым лучшим из тех, что уже были рассмотрены – или из тех, что возможны, – только потому, что он имеет оптимальную скорость работы и является весьма эффективным. Кроме скорости есть и другие параметры, которые также являются важными: частота появления ошибок; время, необходимое для изучения интерфейса; возможность длительного запоминания способа использования интерфейса. Особенно следует обратить внимание на частоту появления ошибок в разветвленном интерфейсе, поскольку есть вероятность того, что Хол может прочитать результат не из того поля. Это важно особенно потому, что когда он услышал, например слово Цельсий, ему необходимо прочитать значение из поля шкалы Фаренгейта. Тем не менее, разветвленный температурный преобразователь определенно входит в небольшое число тех интерфейсов, которые можно рассматривать как рабочие варианты для программы преобразования температурных значений из одной шкалы в другую. Другие рассмотренные нами примеры, которые могли бы показаться удачными, если бы мы не проводили с ними GOMS-анализ, на самом деле не являются таковыми.

Используемая как в простом анализе временных затрат на нажатия клавиш, так и в полном информационно-теоретическом исследовании, квантификация теоретического интерфейса с минимальным временем использования или с минимальным количеством используемых символов, или с минимальным количеством используемой информации может быть полезна с точки зрения разработки интерфейса. Без количественных ориентиров мы можем только догадываться о том, насколько хорошо мы разработали интерфейс и есть ли возможность его улучшения.

4.4. Закон Фитса и закон Хика.

Основы знаний надлежит искать в математике. Роджер Бэкон «Opus Majus», XIII в.

Различные количественные законы, имеющие отношение к разработке интерфейсов, имеют хорошее когнитивное обоснование, и их правильность была неоднократно проверена. Эти законы часто дают нам дополнительные данные, на основе которых можно принимать те или иные решения, связанные с разработкой интерфейсов. Закон Фитса (Fitts' Law) позволяет определить количественно тот факт, что чем дальше находится объект от текущей позиции курсора или чем меньше размеры этого объекта, тем больше времени потребуется пользователю для перемещения к нему курсора. Закон Хика (Hick's Law) позволяет количественно определить наблюдение, заключающееся в том, что чем больше количество вариантов заданного типа вы предоставляете, тем больше времени требуется на выбор.

4.4.1. Закон Фитса.

Представим, что вы перемещаете курсор к кнопке, изображенной на экране. Кнопка является целью данного перемещения. Длина прямой линии, соединяющей начальную позицию курсора и ближайшую точку целевого объекта, определяется в законе Фитса как дистанция. На основе данных о размерах объекта и дистанции закон Фитса позволяет найти среднее время, за которое пользователь сможет переместить курсор к кнопке.

В одномерном случае, при котором размер объекта вдоль линии перемещения курсора обозначается как S, а дистанция от начальной позиции курсора до объекта – как D (рис. 4.6), закон Фитса формулируется следующим образом:

Время (мс) = a + b \log_2(D/S+1)

(Константы a и b устанавливаются опытным путем по параметрам производительности человека.)[26]

Рис. 4.6. Расстояния, которые используются в законе Фитса для определения времени, необходимого для перемещения курсора к цели

Вычисляемое время отсчитывается от момента, когда курсор начинает движение по прямой линии, до момента, когда пользователь щелкает мышью по целевому объекту. Логарифм по основанию 2 является мерой трудности задачи в количестве бит информации, которое требуется для описания (одномерного) пути перемещения курсора.

Для вычисления времени можно использовать любые единицы измерения дистанции, т. к. D/S является отношением двух дистанций и поэтому не зависит от единицы измерения. Отсюда следует, что хотя указательное устройство может переместиться на расстояние большее или меньшее, чем то расстояние, на которое переместится на экране курсор, закон все равно работает, при условии, что соотношение между движением ГУВ и курсора является линейным. Закон Фитса может применяться только к тем типам перемещения, которые совершаются при использовании большинства человеко-машинных интерфейсов, т. е. к таким перемещениям, которые невелики относительно размеров человеческого тела и которые являются непрерывными (совершаемыми одним движением). Для приближенных вычислений я использую следующие значения констант в уравнении закона Фитса: a=50, b=150.

Также проводились тестирования с законом Фитса, дополненным некоторыми более сложными параметрами, такими, например, как перемещение курсора между прямыми или искривленными границами (Accot и Zhai, 1997). Для двумерных целей обычно можно получить корректное приближенное значение времени, необходимого для перемещения курсора к объекту, используя в качестве параметра S наименьшее из значений размеров объекта по горизонтали или по вертикали (Mackenzie, 1995).

Рис. 4.7. Меню в Macintosh, расположенное у верхней границы экрана, увеличивается в размере, что является более эффективным по сравнению с меню, которое всплывает из-за границы экрана

Закон Фитса позволяет объяснить, например, почему переместить курсор к меню в стиле Apple Macintosh, располагающемуся на границе экрана (рис. 4.7), намного быстрее, чем переместить курсор к меню в стиле Microsoft Windows, которое всплывает из-за границы экрана (рис. 4.8). Размер S меню в Windows на моем экране составляет 5 мм. Эффективный размер меню в Macintosh является довольно большим, потому что пользователю не требуется останавливаться в пределах полосы меню; он может просто передвинуть ГУВ на любое расстояние превышающее расстояние, необходимое для размещения курсора в пределах меню, – курсор в любом случае остановится на границе экрана.

Рис. 4.8. Меню в Windows находится под верхней границей экрана, поэтому пользователю нужно более точно подводить курсор к меню, чтобы, можно было вызвать подменю

Ряд выполненных мной тестов помог установить, что пользователи Macintosh обычно останавливаются в пределах 50 мм от границы экрана, поэтому для Macintosh мы можем принять 50 мм как S. При использовании 14-дюймового плоского монитора среднее расстояние, на которое требуется переместить курсор, чтобы достичь панели меню, составляет 80 мм. Таким образом, время перемещения курсора к какому-либо из элементов меню в Macintosh будет:

50 + 150 \log_2(80/50+1) = 256 мс

Это время является намного меньшим, чем то, которое требуется на перемещение курсора к необходимому элементу меню в Windows:

50 + 150 \log_2(80/5+1) = 663 мс

Полученные значения времени относятся только лишь к перемещению курсора. Щелчок по целевому объекту, к которому перемещался курсор, добавляет в среднем еще 0.1 с. (Значение оператора K=0.2, принятое в модели GOMS, учитывает и нажатие кнопки, и ее отпускание, в то время как указанное значение учитывает только нажатие кнопки.) При проведении обычного эксперимента вам придется добавить еще 0.25 с, чтобы учесть время человеческой реакции в начале движения курсора. С учетом всех этих факторов мы получим именно те значения, которые я получил экспериментальным путем: в среднем пользователю требуется около 0.6 с, чтобы открыть Apple-меню, в то время как для открытия Windows-меню требуется более 1 с. Таким образом, этот анализ объясняет, почему при разработке интерфейса Macintosh меню были намеренно помещены на границе экрана.

4.4.2. Закон Хика.

Перед тем как переместить курсор к цели или совершить любое другое действие из набора множества вариантов, пользователь должен выбрать этот объект или действие. В законе Хика утверждается, что когда необходимо сделать выбор из n вариантов, время на выбор одного из них будет пропорционально логарифму по основанию 2 от числа вариантов плюс 1, при условии, что все варианты являются равновероятными. В этом виде закон Хика очень похож на закон Фитса:

Время (мс) = a + b \log_2(n+1)

Если вероятность 1-го варианта равна p(i), то вместо логарифмического коэффициента используется

\sum_i p(i) \log_2(1/p(i)+1)

Коэффициенты, используемые в выражении закона Хика, в большой степени зависят от многих условий, включая то, как представлены возможные варианты, и то, насколько хорошо пользователь знаком с системой. (Если варианты представлены непонятным образом, значения a и b возрастают. Наличие навыков и привычек в использовании системы снижает значение b.) Мы не будем рассматривать эти зависимости – для нас важно, что для принятия того или иного решения требуется время; что для принятия сложных решений требуется больше времени, чем для принятия простых решений; и что взаимосвязь является логарифмической. При отсутствии более точных данных для проведения быстрых и приблизительных вычислений мы можем воспользоваться теми же значениями a и b, которые использовали для закона Фитса.

При использовании любых положительных и ненулевых значений a и b из закона Хика следует, что предоставление пользователю сразу нескольких вариантов одновременно обычно является более эффективным, чем организация тех же вариантов в иерархические группы. Выбор из одного меню, состоящего из 8 элементов, производится быстрее, чем из двух меню, состоящих их 4 элементов каждое. Если все элементы могут быть выбраны с равной вероятностью и если не учитывать время, необходимое для открытия второго меню (которое, конечно, еще более увеличило бы время для интерфейса, состоящего из двух меню), то сравнение времени для выбора одного элемента из восьми (a + b \log_2 8) с удвоенным временем для выбора одного элемента из четырех 2 (a + b \log_2 4) покажет, что

а + 3b < 2(а + 2b)

поскольку \log_2 8 = 3, a \log_2 4 = 2, а также поскольку a < 2a и 3b < 4b.

Это согласуется с данными, полученными в экспериментах со структурами меню (см. например, Norman и Chin, 1988).

Наше рассмотрение законов Фитса и Хика нельзя считать полным. Например, следует обратить внимание на то, что эти законы не случайно принимают ту же форму, что и теорема Шэннона – Хартли (Shannon-Hartley). Тем не менее, этого короткого рассмотрения вполне достаточно для того, чтобы отметить их ценность с точки зрения разработки интерфейсов. Они могут быть полезными даже в том случае, когда эмпирические значения коэффициентов a и b не известны (как это было в нашем примере). (Более подробные сведения см. в Card, Moran и Newell, 1983, с. 72–74.)