情報処理学会研究報告 図 1 不動カーソル領域 [6] より引用 図 2 DriftBoard [7] より引用 ポインティングの操作性能評価としては 代表的なもの に Fitts によって提唱された Fitts Law [5] がある 操作 性能を定式化することによって 定量的に性能を評価し かつ

Movable Background 1 1 Fat finger Movable Background Movable Background Movable Background Fitts Law Movable Background 2 Movable Background Evaluation of pointing performance on the Movable Background Interface Masahiro Miyashiro 1 Homei Miyashita 1 Abstract: To resolve the Fat finger problem, interfaces using movable background (called Movable Background method ) has been proposed. However, the performance evaluation on these interfaces has not been done yet. In this paper, we conducted two pointing tasks, one is that of Fitts law, the other is to assess the performance of number of cursor. The results indicate two things. Movable Background method is following Fitts Law. Operating time of Movable Background method becomes shorter as the number of cursor increases. Finally, we considered Movable Background method design based on the results. 1. 1 Fat finger [1] Fat finger 2.4mm 65% [2] Fat finger 1 Meiji University, Nakano, Tokyo, Japan [3] Fat finger Movable Background [4] Movable Background Movable Background 2 c 2017 Information Processing Society of Japan 1

情報処理学会研究報告 図 1 不動カーソル領域 [6] より引用 図 2 DriftBoard [7] より引用 ポインティングの操作性能評価としては 代表的なもの に Fitts によって提唱された Fitts Law [5] がある 操作 性能を定式化することによって 定量的に性能を評価し かつ回帰的に性能を推測することができる インタフェー ス研究において 定式に適合するかは重要な意味合いを持 つといえる 本研究では 第一にポインティングにおける Movable Background 方式の操作性能評価を行い Fitts Law の適合性について調査する Movable Background 方式においては 画面上に複数の カーソルを配置するインタフェースも提案されている [6] しかし カーソル数が変化することによる操作性能の変化 については検証されていない 今後 Movable Background 方式を利用したユーザインタフェース設計において カー 3. Movable Background 方式の操作性能 評価 3.1 Fitts Law Fitts は人間のポインティングにおいて 操作時間と操作 精度にはトレードオフの関係があることを定式によってモ デル化した [5] これは Fitts Law として HCI のポイン ティング性能の尺度に幅広く用いられている Fitts Law の定式化については 一般に MacKenzie の提唱した以下 の定式 [8] 以下 Shannon の定式 が利用されている ( ) A M T = a + b log2 +1 (1) W ソル数についての議論は必要と考えられる よって 本研 このとき M T は操作を完了するまでの時間 a と b は実 究では第二にカーソル数と操作性能の相関について実験を 験によって決定される定数 A は経路長 W はターゲット (A ) 幅と定義される また log2 W + 1 に当たる部分を ID 行う 第 2 章にこれらの関連研究について述べる 第 3 章に Movable Background 方式の操作性能評価について述べる Index of Difficulty としている 今回の実験では ISO 9241-9:2000[9] にある Annex B 第 4 章に Movable Background 方式におけるカーソル数と および JIS Z8519[10] にある附属書 B に記載された円形 操作性能について述べる 第 5 章にそれらを統括的に考察 ターゲットタスクをベースとして Fitts Law の適合性を する 測った 2. 関連研究 著者らの不動カーソル領域 [6] では 小型デバイスの画 3.2 実験 3.2.1 実験環境 面 4 つ角にカーソルを固定している 図 1 画面全体を 実験端末には ASUS 社製 Nexus 7 2013 年モデル を スクロールすることでカーソル位置までターゲットを移動 使った ディスプレイ解像度は 1920 1200 pixels で させる 移動させた後に 選択したいターゲット上にある 323ppi であった 実験システムの開発には Processing for カーソルをタップすることによって ポインティングがで Android v3.0.1 を使用した 実験参加者には タブレット きる スクロール領域とタップ領域が分離しているため 端末を普段使う場合と同様になるように持たせ 端末を持 操作ミスを軽減することに成功している たない手の人差し指で画面を操作させた Suzuki らの Fix And Slide[4] では Movable Background 3.2.2 実験デザイン 方式の考え方をタッチデバイスにおけるテキスト選択に適 図 3 に示すように 画面中央を中心とした円周上に 12 個 用した キャレットを画面上に固定し 固定したキャレッ の円形ターゲットを均等に並べる このとき Fitts Law トが選択位置に合うようにテキスト自体をスクロールする における経路長 A を画面中央を中心とした円の直径とし Shibata らの DriftBoard[7] では Movable Background 方式の考え方を小型デバイス上のソフトウェアキーボード て ターゲット幅 W を円形ターゲットの直径としてみな せる 図 3 左 に適用した 図 2 円状のカーソルを画面上に固定し ソ 今 回 の 実 験 で は A = {256, 384, 512} pixels W = フトウェアキーボード自体をカーソル下までドラッグして {24, 40, 64} pixels 実寸では A {20.1, 30.2, 40.3} mm 選択する W {1.89, 3.15, 5.03} mm とした c 2017 Information Processing Society of Japan 2

3 3.2.3 7 4 3 21.1 0.90 6 1 3.2.4 3 3 11 3(A) 3(W ) = 9 3.2.5 3 1 11 9 3 11 = 297 1 2 Movable Background 2 2 9 20 1 1 3.2.5 3.2.5.1 1 25pixels 3.2.5.2 Movable Background 4 25pixels 4 Movable Background 1 3.2.5.3 Movable Background + Movable Background 4 A + W 3.3 3.3.1 Movable Background Bonferroni F 1,6 = 225.721, p < 0.001 F 2,12 = 94.456, p < 0.001 W F 2,12 = 66.310, p < 0.001 W 3.3.1.1 W W F 2,12 = 89.019, p < 0.001 W p < 0.01 W Movable Background W F 2,12 = 3.043, p = 0.085 Movable Background W c 2017 Information Processing Society of Japan 3

1 W F 1,6 W = 24 616.374 0.000 W = 40 30.648 0.001 W = 64 28.922 0.002 p 6 4. 5 Fitts Law 3.3.1.2 W W F 1,6 28.922, p < 0.01 1 W Movable Background 3.3.2 Movable Background Movable Background + MT A F 2,12 = 54.893, p < 0.001 W F 2,12 = 286.058, p < 0.001 F 2,12 = 41.836, p < 0.01 MT 1537[ms] 1641[ms] Movable Background 3.3.3 Fitts Law 5 Movable Background Movable Background + R 2 > 0.93 0.95 Fitts Law Movable Background 4.1 4.1.1 ASUS Nexus 7 2013 1920 1200 pixels 323ppi Processing for Android v3.0.1 4.1.2 384 384pixels 30.2 30.2mm W = {24, 32, 40} pixels W {1.89, 2.52, 3.15} mm 4.1.3 N cursor = {1, 4, 5, 8, 9} 5 6 N cursor 1 4.1.4 6 4 2 21.1 0.90 5 1 4.1.5 Movable Background N target 1 c 2017 Information Processing Society of Japan 4

10 1 W 3 N target = {1, 25, 50} 3 4.1.3 N cursor = {1, 4, 5, 8, 9} 5 3 3 5 = 45 1 10 45 10 = 450 1 2 9 20 1 1 4.2 4.2.1 T W F 2,10 = 77.880, p < 0.001 N target F 2,10 = 9.035, p < 0.01 N cursor F 4,20 = 40.562, p < 0.001 W 3 N target N cursor Bonferroni 4.2.1.1 N target N target 4.2.1.2 N cursor T 4 > 1 > 5 > 8 > 9 2 3 N cursor = 4 N cursor = 5 N cursor = 8 N cursor = 9 4.2.2 A real A real N cursor F 4,20 = 288.050, p < 0.001 N cursor Bonferroni 3 5 2 N cursor T N cursor [ms] [ms] 1 8278 480.4 4 8321 511.5 5 7853 483.9 8 7497 477.8 9 7383 408.5 N cursor T p 1 4 5 8 9 1 - n.s 0.003 0.000 0.007 4 n.s. - n.s. 0.002 0.010 5 0.003 n.s. - 0.007 n.s. 8 0.000 0.002 0.007 - n.s. 9 0.007 0.010 n.s. n.s. - 4 N cursor A real N cursor [pixels] [pixels] 1 135 2.18 4 208 1.69 5 133 2.89 8 209 2.67 9 134 1.80 N cursor A real p 1 4 5 8 9 1-0.000 n.s. 0.000 n.s. 4 0.000-0.000 n.s. 0.000 5 n.s. 0.000-0.000 n.s. 8 0.000 n.s. 0.000-0.000 9 n.s. 0.000 n.s. 0.000-4.2.2.1 N cursor N cursor A real 4 5 N cursor = {1, 4, 9} N cursor = {5, 8} 2 N cursor = {1, 4, 9} A real A real 5. 5.1 3 Movable Background Fat finger c 2017 Information Processing Society of Japan 5

5.2 Movable Background 3 5.3 4 Fitts Law 6. Movable Background Movable Background Fitts Law Movable Background Fitts Law Movable Background York, NY, USA, ACM, pp. 2501 2510 (online), DOI: 10.1145/1978942.1979308 (2011). [4] Suzuki, K., Okabe, K., Sakamoto, R. and Sakamoto, D.: Fix and Slide: Caret Navigation with Movable Background, Proceedings of the 18th International Conference on Human-Computer Interaction with Mobile Devices and Services, MobileHCI 16, New York, NY, USA, ACM, pp. 478 482 (online), DOI: 10.1145/2935334.2935357 (2016). [5] Fitts, P. M.: The information capacity of the human motor system in controlling the amplitude of movement., Journal of Experimental Psychology, Vol. 47, No. 6, pp. 381 391 (1954). [6] 22 pp. 171 172 (2014). [7] Shibata, T., Afergan, D., Kong, D., Yuksel, B. F., MacKenzie, I. S. and Jacob, R. J.: DriftBoard: A Panning-Based Text Entry Technique for Ultra-Small Touchscreens, Proceedings of the 29th Annual Symposium on User Interface Software and Technology, UIST 16, New York, NY, USA, ACM, pp. 575 582 (online), DOI: 10.1145/2984511.2984591 (2016). [8] MacKenzie, I. S.: A Note on the Information- Theoretic Basis for Fitts Law Journal of Motor Behavior, Vol. 21, No. 3, pp. 323 330 DOI: 10.1080/00222895.1989.10735486 (1989). PMID: 15136269. [9] International Organization for Standardization: Ergonomic requirements for office work with visual display terminals (VDTs) Part 9: Requirements for nonkeyboard input devices (2000). [10] (2007). [1] Au, O. K.-C., Su, X. and Lau, R. W.: LinearDragger: A Linear Selector for One-finger Target Acquisition, Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI 14, New York, NY, USA, ACM, pp. 2607 2616 (online), DOI: 10.1145/2556288.2557096 (2014). [2] Bi, X., Li, Y. and Zhai, S.: FFitts Law: Modeling Finger Touch with Fitts Law, Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI 13, New York, NY, USA, ACM, pp. 1363 1372 (online), DOI: 10.1145/2470654.2466180 (2013). [3] Holz, C. and Baudisch, P.: Understanding Touch, Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI 11, New c 2017 Information Processing Society of Japan 6