1,a) 2 2 Android 1. [1, 2] 1 1 College of Media, Arts, Science and Technology, School of Informatics, University of Tsukuba 2 Department of Computer Science, Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba a) keigo@iplab.cs.tsukuba.ac.jp 1 Fig. 1 Using the -point touch gesture. 2. c 2014 Information Processing Society of Japan 1
2.1 Bezel Swipe [] BezelCopy [4] Bezel Swipe [5] 1 Fuccella [6] 1 2.2 1 ForceTap [7] Sensor Synaesthesia [8] GripSense [9] [10] MicroRolls [11] The fat thumb [12] Benko [1] [14, 15] [16]..1 1.2 2 Android 2a 2b 2b ActionBar 2 2 ActionBar Android EditText. 2 2 2 c 2014 Information Processing Society of Japan 2
情報処理学会研究報告 ドルを用いて選択範囲を調整する 文字列の選択が完了し Act i onbar たら コピーボタンを押す 問題と選択文字列が一致して コピーボタン いたら 図 c の状態になり 次の問題 ボタンをタッチ することにより 次の試行に移る またこの時 問題と選 全選択ボタン 択文字列が一致しない場合はエラー音が鳴る その場合 被験者は正しい範囲を選択しなおし コピーボタンを押す 4..2 ロングタップおよびダブルタップ 実験者は図 a の状態にて被験者に端末を渡す 被験者 が画面をタッチすると図 b が表示されるので 被験者は まず 示された問題を確認する 確認後 被験者は人差し 指にて図 b の選択欄をロングタップ またはダブルタッ プ する 次に被験者は 選択ハンドルを用いて文字列選 図 2 作成した実験用アプリケーション 択を行う 文字列の選択が完了したら コピーボタンを押 Fig. 2 String selection application. す 問題と選択文字列が一致していたら 図 c の状態に なり 次の問題 ボタンをタッチすることにより 次の試 なわち 大きい方のタッチ面積が 小さい方のタッチ面積 行に移る またこの時 問題と選択文字列が一致しない場 の 1.7 倍以上であれば 点タッチであるとしている こ 合はエラー音が鳴る その場合 被験者は正しい範囲を選 れは 著者ら 2 名 のタッチ点が 2 点だと認識された時 択しなおし コピーボタンを押す の面積比から 実験的に求めた値である 4. 被験者実験 問題 点タッチを起動ジェスチャとする文字列選択の特性を 選択欄 調査するために被験者実験を行った 被験者実験では 本 手法と 既存の選択手法であるロングタップおよびダブル タップによる文字列選択の速度 使用感を比較することと した 実験には 節にて述べた実験用アプリケーション を用いた 4.1 実験機器 実験端末として Android 端末 Android 4.2.2 AQUOS PHONE SERIE SHL22 画面サイズ 60.48mm 107.52mm 図 実験に用いたアプリケーションの画面 Fig. Application used in the experiment. を用いた 4.2 被験者 大学生のボランティア 6 名 20 2 歳 を被験者とした 4.4 タスク 実験タスクにおける選択対象を 単語と文字列 複数単 全ての被験者が日常的にスマートフォンを利用し 右手に 語もしくは単語の一部 の 2 通りとした そのため 実験 よって操作していた また スマートフォンの利用歴は平 者は問題として単語 10 種類 文字列 10 種類を用意した 均.7 ヶ月 14 86 ヶ月 であった このうち選択対象とした文字列については表 1 に示す分類 に基づき用意した 4. 試行 4..1 点タッチ 実験者は図 a の状態にて被験者に端末を渡す 被験者 が画面をタッチすると図 b が表示されるので 被験者は 被験者に行ってもらったタスクは １つの単語もしくは 文字列の選択を１試行とし 10 試行を 1 セッションとする タスクである セッション内の問題の種類は 単語もしく は文字列に統一されている まず 示された問題を確認する 確認後 被験者は右手の 被験者にはまず 問題となる単語 10 種類を各手法にて 本の指 人差し指 中指 薬指 にて図 b の選択欄を 選択できるまで練習を行ってもらった 練習後 6 通り タッチする 次に被験者は人差し指を残し 他の指を画面 種類の起動ジェスチャ 2 種類の問題 のセッションをラ から離す 被験者は人差し指をスライドして文字列選択を ンダムな順番にて被験者に行ってもらった 各セッション 行う うまく文字列を選択できなかった場合は 選択ハン において 実験者は 10 種類の問題をランダムに提示し c 2014 Information Processing Society of Japan
評価 Hello world My name is 1 1 Keigo Shima! I love Android! world My name 2 Shima! I love orld My na 4 igo Shi ve Andr 1 Table 1 Classification of question in string selection. 2 12 2 10 2 120 1 4 5 51 5 75 4.5 csv Android Android 15 ACTION MOVE 16 17 15 15 5. 4 5 6 1.2 2.7 2.8 4 4. 5 4. 4.7.2 2.8 2 1 使いやすいか 今後使いたいか分かりやすいか 慣れやすいか 6 Fig. 6 Questionnaire result. 6. 6.1 4 400 2 500 1 c 2014 Information Processing Society of Japan 4
選択時間 b 秒 ) 選択時間 ( 秒 ) 7 6 5 4 2 1 0 point double long.27.27 2.56 2.75 2.7 2.5 2.56 2.44 1.79 2.0 1.00 0.69 0.54 0.71 0.59 0.57 0.57 0.59 0.74 0.56 0.56 0.19 0.41 0.18 0.18 0.29 0.19 0.20 0.19 0.18 Hello world My name is Keigo Shima I love Android 4 Fig. 4 Selection time in word selection. 10 9 8 7 6 5 4 2 1 0 point double long 5.09 4.52.72.84.5.82.46 2.98.92.8 2.69 2.69 2.2 2.81 2.25 2.49 2.90 2.45 2.9 2.72 1.55 1.79 2.28 2.02 1.97 1.9 1.78 1.02 1.2 1.22 Hello world My nameiis Keigo Shimav IIlove Androidv world My name ShimavII love orld MyIna igoishi veiandr 5 Fig. 5 Selection time in string selection. 5 2 1 1 5 4 1 2 4 I love Android! 4 I I! I 2 I love Android! 2 1 2 5 5 6 7 8 4 2 1 11 4 5 9 10 2 2 2 2 c 2014 Information Processing Society of Japan 5
6.2 2 ACTION DOWN *1 2470 5 098 500. 6. 1.2 2 2 1 2 1 1 *1 ACTION DOWN 1 1 1 2 2.7 2 1 2 1 2.8 1 1 1 4 4 4. 4 1 1 2 1 7 4 7 1 4 4 p <.05 2 8 5 c 2014 Information Processing Society of Japan 6
起動時間 ( 秒 ) 選択時間 b 秒 ) 5.0 4.5 4.0.5.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 point double long 1.8 1.72 1.70 1. 1.16 1.9 1.24 1.18 0.99 0.7 2.9 2.7 1.80 1. 2.56 0.9 1.56 2.14 2.2 1.76 1.7 1.70 1.67 0.91 4.2.9 2.84.16.01 2.54 0.0 Hello world My nameiis Keigo Shimav IIlove Androidv world My name ShimavII love orld MyIna igoishi veiandr 8 Fig. 8 Selection time in string selection by authors. 1.8 p <.05 1.6 1.4 1.2 1.12 1.0 0.78 0.80 0.8 0.66 0.6 0.4 0.2 0.0 1 回目 2 回目 回目 4 回目 7 Fig. 7 Start-up time of -point touch. 1 1 2 2 1 5 1 2 1 1 7. Android 2 c 2014 Information Processing Society of Japan 7
40 1 [1],, Rafal, R.,, 2014, pp. 1 6, (2014). [2], :,, Vol. 55, No. 4, pp. 144 152 (2014). [] Roth, V. and Turner, T.: Bezel Swipe: Conflict-free Scrolling and Multiple Selection on Mobile Touch Screen Devices, in Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI 09, pp. 152 1526, New York, NY, USA (2009), ACM. [4] Chen, C., Perrault, S. T., Zhao, S. and Ooi, W. T.: BezelCopy: An Efficient Cross-application Copy-paste Technique for Touchscreen Smartphones, in Proceedings of the 2014 International Working Conference on Advanced Visual Interfaces, AVI 14, pp. 185 192, New York, NY, USA (2014), ACM. [5], (2014). [6] Fuccella, V., Isokoski, P. and Martin, B.: Gestures and Widgets: Performance in Text Editing on Multi-touch Capable Mobile Devices, in Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI 1, pp. 2785 2794, New York, NY, USA (201), ACM. [7] Heo, S. and Lee, G.: Forcetap: Extending the Input Vocabulary of Mobile Touch Screens by Adding Tap Gestures, in Proceedings of the 1th International Conference on Human Computer Interaction with Mobile Devices and Services, MobileHCI 11, pp. 11 122, New York, NY, USA (2011), ACM. [8] Hinckley, K. and Song, H.: Sensor Synaesthesia: Touch in Motion, and Motion in Touch, in Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI 11, pp. 801 810, New York, NY, USA (2011), ACM. [9] Goel, M., Wobbrock, J. and Patel, S.: GripSense: Using Built-in Sensors to Detect Hand Posture and Pressure on Commodity Mobile Phones, in Proceedings of the 25th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology, UIST 12, pp. 545 554, New York, NY, USA (2012), ACM. [10] Tsandilas, T., Appert, C., Bezerianos, A. and Bonnet, D.: Coordination of Tilt and Touch in One- and Two-handed Use, in Proceedings of the 2nd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI 14, pp. 2001 2004, New York, NY, USA (2014), ACM. [11] Roudaut, A., Lecolinet, E. and Guiard, Y.: MicroRolls: Expanding Touch-screen Input Vocabulary by Distinguishing Rolls vs. Slides of the Thumb, in Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI 09, pp. 927 96, New York, NY, USA (2009), ACM. [12] Boring, S., Ledo, D., Chen, X. A., Marquardt, N., Tang, A. and Greenberg, S.: The Fat Thumb: Using the Thumb s Contact Size for Single-handed Mobile Interaction, in Proceedings of the 14th International Conference on Human-computer Interaction with Mobile Devices and Services Companion, MobileHCI 12, pp. 207 208, New York, NY, USA (2012), ACM. [1] Benko, H., Wilson, A. D. and Baudisch, P.: Precise Selection Techniques for Multi-touch Screens, in Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI 06, pp. 126 1272, New York, NY, USA (2006), ACM. [14] Wang, F. and Ren, X.: Empirical Evaluation for Finger Input Properties in Multi-touch Interaction, in Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI 09, pp. 106 1072, New York, NY, USA (2009), ACM. [15] Wang, F., Cao, X., Ren, X. and Irani, P.: Detecting and Leveraging Finger Orientation for Interaction with Direct-touch Surfaces, in Proceedings of the 22nd Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology, UIST 09, pp. 2 2, New York, NY, USA (2009), ACM. [16] Heo, S., Gu, J. and Lee, G.: Expanding Touch Input Vocabulary by Using Consecutive Distant Taps, in Proceedings of the 2nd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI 14, pp. 2597 2606, New York, NY, USA (2014), ACM. c 2014 Information Processing Society of Japan 8