Apontar e Aquisição de Alvo

Apontar é o ato de mover um cursor ou dedo para selecionar um alvo na tela, e a aquisição de alvo é a tarefa elementar mais estudada em interação, governada quantitativamente pela lei de Fitts.

Definition

Aquisição de alvo é a tarefa de mover um cursor de entrada para um alvo e selecioná-lo; a lei de Fitts modela o tempo que isso leva em função da distância ao alvo e seu tamanho, fornecendo uma base padrão para projetar e comparar técnicas e dispositivos de apontar.

Scope

Este tópico abrange o design e a avaliação do apontar: como a lei de Fitts prevê o tempo de movimento a partir da distância e tamanho do alvo, como o throughput é calculado e usado para comparar dispositivos, e técnicas que melhoram o apontar, como o aumento do tamanho efetivo do alvo ou o auxílio no controle do cursor. Não abrange a interação por toque e gestos como uma modalidade mais ampla, tratada separadamente, nem o arcabouço geral de modelagem preditiva, introduzido sob modelos cognitivos de interação.

Core questions

• Como a lei de Fitts prevê o tempo de apontar a partir da distância e do tamanho do alvo?
• Como o throughput é usado para comparar dispositivos de apontar de forma justa?
• Que técnicas tornam alvos pequenos ou distantes mais fáceis de adquirir?
• Como o desempenho do apontar é medido experimentalmente?

Key concepts

• lei de Fitts
• índice de dificuldade
• throughput
• tempo de movimento
• largura efetiva do alvo
• dispositivo de apontar
• aquisição de alvo
• equilíbrio entre velocidade e precisão

Key theories

Lei de Fitts

O tempo de movimento para adquirir um alvo aumenta com o logaritmo da razão entre a distância e a largura do alvo, expresso através de um índice de dificuldade; essa relação robusta sustenta o design e a avaliação de quase todas as tarefas de apontar.

Throughput como medida de dispositivo

O throughput, derivado do índice de dificuldade dividido pelo tempo de movimento, resume a eficiência de um dispositivo ou técnica de apontar de uma forma que é comparável entre estudos e amplamente independente dos alvos específicos utilizados.

Comparação empírica de dispositivos

Experimentos clássicos comparando o mouse com outros métodos de seleção estabeleceram a eficácia do mouse e o valor de estudos controlados de apontar, uma tradição que continua com novos dispositivos.

Clinical relevance

Compreender o desempenho do apontar permite que os designers dimensionem e posicionem botões, links e controles para que sejam rápidos e confiáveis de acertar, e permite que avaliem novos dispositivos de apontar objetivamente; esses insights se aplicam desde interfaces de desktop até telas sensíveis ao toque e auxílios de acessibilidade.

History

Fitts estabeleceu sua lei do movimento direcionado em 1954. Nas décadas de 1970 e 1980, pesquisadores de IHC, incluindo Card e English, aplicaram estudos controlados de apontar para comparar dispositivos de entrada, contribuindo para a adoção do mouse. O trabalho de MacKenzie em 1992 adaptou a lei de Fitts para uma ferramenta padrão para IHC, incluindo a medida de throughput agora comum na pesquisa de apontar.

Key figures

• Paul M. Fitts
• I. Scott MacKenzie
• Stuart K. Card
• William K. English

Seminal works

• fitts1954
• mackenzie1992
• card1978

Frequently asked questions

O que a lei de Fitts prevê?

A lei de Fitts prevê o tempo para mover um ponteiro para um alvo em função da distância do alvo e do seu tamanho. Alvos mais próximos e maiores são mais rápidos de adquirir; a relação é logarítmica, capturada por um índice de dificuldade que resume a tarefa.

Por que os cantos da tela são bons alvos?

Como o cursor para nas bordas da tela, os cantos e as bordas agem como se fossem infinitamente grandes em uma ou duas direções, tornando-os efetivamente muito fáceis de acertar, independentemente da velocidade de aproximação. Os designers exploram isso colocando controles importantes nos cantos e ao longo das bordas.