CC BY
9Научный вестник НГТУ. - 2008. - № 1(30)
УДК: 004.7-053.88:340.130.53
Об ограниченной применимости некоторых базовых законов в сфере человеко-машинного взаимодействия для пожилых пользователей*
М.А. БАКАЕВ
Рассматривается использование информационных технологий пожилыми людьми. Приведены результаты экспериментов, направленных на исследование таких важных при работе с интерфейсами составляющих, как время реакции, время движения рукой с мышью, время выбора из нескольких альтернатив на экране. Даны некоторые рекомендации для разработки интерфейсов для пожилых людей.
ВВЕДЕНИЕ
В последние несколько десятков лет проблема старения населения мира привлекает все большее внимание правительств различных стран, ученых, а также международных организаций. Количество пожилых (т. е. людей, находящихся в возрасте 60 лет и старше) утроилось в течение последних 50 лет и, согласно прогнозам ООН, утроится в следующие 50 лет. В настоящее время доля пожилых людей в общем населении наиболее высока в странах Европы, однако быстрее всего этот показатель растет в странах Азии. В целом, по прогнозам ООН, к середине XXI в. доля пожилых людей превысит 20 % от всего населения мира, а в развитых странах - 1/3 [1]. В России согласно итогам переписи населения 2002 г. эта доля составляла 18,5 %, в то время как в 1989 г. была равна лишь 15,3 %. Кроме того, средний возраст населения России за время, прошедшее между двумя переписями, увеличился на 3 года.
Пожилые люди будут располагать значительным количеством свободного времени, а сферой реализации их интересов станет не профессиональная деятельность, а досуг, саморазвитие (в том числе образование) и т. д. Кроме этого, весьма вероятно, что развитость систем пенсионного обеспечения и здравоохранения приведет к тому, что пожилые люди будут обладать высоким уровнем экономической обеспеченности и оставаться активными членами общества. Таким образом, вопрос интеграции пожилых в современную экономическую и общественную жизнь и обеспечение их доступа к товарам, услугам, информации приобретает важное значение.
Широко признано, что будущее развитых экономик лежит в сфере информационных технологий (ИТ). В последние годы компьютеры и системы телекоммуникаций стали частью повседневной жизни, резко увеличились как количество, так и разнообразие программных продуктов и веб-сайтов. В 2007 г. общее число пользователей Интернета в мире составляло 1,2 млрд человек, при этом за период 20002007 гг. эта цифра выросла почти на 245 %. В России насчитывается почти 28 млн пользователей Интернета, а рост с 2000 г. составил 803 % [2].
* Статья получена 12 декабря 2007 г.
Работа выполнена в рамках целевой программы «Развитие научного потенциала высшей школы» (2006-2008 годы), проект РНП. 2.1.2.43.
Пожилые люди - один из наиболее быстрорастущих сегментов пользователей сети [3]. Например, в США доля пользователей в возрасте от 65 лет и старше составляла 22 % в 2004 г., 29 - в 2005 г. и 34 % - в 2006 г. [4]. В России только около 3 % из тех, кому от 55 лет и старше, пользуются Интернетом по состоянию на весну 2007 г., но, например, для Москвы, где уровень развития телекоммуникаций выше, чем в других регионах, эта цифра достигает 10 % [5].
Мнение, будто пожилые люди не способны пользоваться информационными технологиями или же относятся к ним без заинтересованности или с предубеждением, не подтверждается практическими данными. Исследования, проведенные в России среди активных и образованных представителей этой возрастной группы, свидетельствуют, что пожилые россияне заинтересованы в использовании информационных технологий для связи посредством электронной почты с друзьями и родными, чтения новостей и электронных газет, знакомства с политической, экономической и медицинской информацией, общения по интересам, а также для обучения и работы [6]. Что касается экономической составляющей, то прогнозируется, например, что к 2010 г. в США расходы пожилых людей в сфере электронной коммерции составят около 25 млрд дол. в год [7].
Таким образом, достаточно актуальна проблема доступа пожилых пользователей к электронным информационным ресурсам. Данная работа посвящена изучению специальных нужд и потребностей пожилых пользователей.
Одна из основных проблем, возникающих перед пожилыми людьми при взаимодействии с компьютерами, - доступность и удобство использования (иногда применяют термин «юзабилити») человеко-машинных интерфейсов. Возрастные изменения и недостаточно глубокое знание информационных технологий приводят к тому, что уровень удобства использования компьютерных интерфейсов для пожилых людей как минимум в два раза ниже, чем для более молодых пользователей [3].
Считается, что выходом могло бы стать проектирование интерфейсов, обычно рекомендуемых для людей с ограниченными возможностями (проблемы со зрением, слухом, координацией движений, кратковременной памятью и т.д.). Например, The World Wide Web Consortium опубликовал руководство по созданию вебстраниц, доступных всем категориям пользователей, в том числе инвалидам [8]. Однако подобные подходы зачастую недостаточно детально учитывает особые потребности именно пожилых людей, тогда как исследователи признают их особой категорией пользователей [9] с характерными потребностями как в когнитивной сфере, так и с точки зрения выполнения движений верхними конечностями. Эти особенности с точки зрения взаимодействия пожилых людей с компьютерными интерфейсами и являются объектом данного исследования.
1. БАЗОВЫЕ ЗАКОНЫ В СФЕРЕ ЧЕЛОВЕКО-МАШИННОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ
Так как точные движения в пространстве требуются для взаимодействия с большинством современных компьютерных интерфейсов, закон Фиттса остается одной из наиболее важных и широко признанных эмпирических данностей в сфере человеко-машинного взаимодействия [10]. Закон описывает время, затрачиваемое на быстрое, прицельное движение, а его распространенная форма, преимущество которой над другими достаточно хорошо доказано [11], следующая:
MT ва 3 log2(2A /W) ва 3tID, (1)
где MT - время движения, необходимое для достижения цели размера (шириной) W на расстоянии A. Две константы, а и b, как правило, находятся при помощи регрессионного анализа, а логарифмическая часть называется индексом сложности ID.
Закон Фиттса известен как полезная и высокоадаптивная модель, которая может использоваться для того, чтобы предсказывать время движения, затрачиваемое при выборе объекта в различных условиях и при помощи различных интерфейсных устройств, таких как мышь, шаровой манипулятор (трэкболл), цифровое перо, джойстик, сенсорный экран, и т.д. [12]. Закон Фиттса подтверждается для описания движений головы [13], движений, производимых под водой [14], движений детей [15] и даже животных [16]. В области проектирования интерфейсов человеко-машинного взаимодействия закон Фиттса рекомендует размещать часто используемые элементы ближе друг к другу или к начальной позиции пользователя в интерфейсе, а также увеличивать размеры таких элементов [17, с. 223].
Хотя закон Фиттса демонстрирует высокую степень соответствия практическим данным, не существует удовлетворительной психомоторной теории, его объясняющей [18]. К тому же в ходе исследований были описаны случаи, когда закон Фиттса недостаточно хорошо моделировал время, затрачиваемое на движения некоторыми категориями пользователей или людьми, действующими в определенных обстоятельствах, например больными церебральным параличом [19], или на движения, производимые обеими руками [20].
Закон Хика [21] - еще одна важная закономерность, используемая в области человеко-машинного взаимодействия. Закон касается времени реакции при выборе из нескольких альтернатив и утверждает, что это время является функцией логарифма количества альтернатив:
КТ = а + Ь +1), (2)
где КТ - время реакции при выборе из N равновероятных альтернатив, а и Ь - константы, определяемые при помощи регрессионного анализа.
Для закона Хика также существуют как солидные эмпирические подтверждения, так и практические выводы для проектирования интерфейсов, основной из которых заключается в том, что с точки зрения временных затрат пользователя «широкие» иерархии меню предпочтительнее «глубоких» [22].
Применимость закона Хика достаточно широка, но были отмечены случаи аномальных по отношению к нему результатов, например для людей с заболеваниями нервной системы [23]. Кроме того, существует достаточно большое количество исследований, свидетельствующих о наличии индивидуальных различий в применимости данного закона [24], в частности из-за связи скорости отклика и уровня интеллекта [25].
Известно, что интерес исследователей к закону Фиттса выше, нежели к закону Хика [26], но с точки зрения сферы человеко-машинного взаимодействия целесообразным представляется изучение этих двух закономерностей в комбинации. Данная работа посвящена экспериментальному исследованию, направленному на изучение применимости этих базовых законов человеко-машинного взаимодействия для пожилых людей и выработке рекомендаций по проектированию интерфейсов, учитывающих нужды данной категории пользователей.
2. МЕТОДЫ АНАЛИЗА
Описание эксперимента. Наш эксперимент состоял из трех частей, каждая из которых была спланирована с повторением исходов среди участников. Первая часть имела целью определение времени простой реакции для пожилых людей, вторая - изучение пространственного движения рукой применительно к компьютерному интерфейсу у данной же категории пользователей, а третья часть была призвана исследовать связь между количеством альтернативных стимулов и временем, затрачиваемым пожилыми людьми на их выбор.
В ходе первой части эксперимента участникам было предложено щелкнуть кнопкой мыши так быстро, как только это возможно, после появления на экран квадрата красного цвета. В программной реализации было заложено возникновение квадрата через случайные промежутки времени и для каждого участника осуществлялось 5 исходов.
В ходе второй части эксперимента участникам демонстрировали два целевых объекта - квадраты зеленого и красного цветов, имеющие одинаковый, случайным образом выбранный размер (из набора в 10, 20, 40, 60, 80, 100 и 120 пикселей) и расположенные друг от друга на произвольно выбранном расстоянии (менее 1000 пикселей). Участники должны были щелкнуть мышью на квадрате зеленого цвета, а затем, максимально быстро, - на красном. Цели каждого из размеров демонстрировались по 3 раза в случайном порядке выбора размеров, так что на каждого участника пришлось по 21 исходу (7 размеров целей ? 3 раза). Независимыми переменными являлись размеры целей и расстояние между ними, а зависимыми - время движения между целями и количество ошибок (щелчков за пределами цели).
В третьей части эксперимента участникам демонстрировалось на экране по 2, 4, 6, 8, 10, 12 или 15 целевых объектов квадратной формы одновременно, каждый одинакового размера в 10, 20, 40, 60, 80, 100 или 120 пикселей. Положение каждой цели на экране выбиралось случайным образом, но так, чтобы они не пересекались; количество и размер целей на экране также выбирались в случайном порядке. Целевые объекты имели разный цвет, и участникам предлагалось максимально быстро щелкнуть мышью по цели заданного цвета (красного). Количество исходов для каждого участника составило 49 (7 размеров целей ? 7 различных количеств целей на экране). Независимыми переменными являлись размер целевых объектов, количество их на экране и расстояние между начальным положением указателя мыши и нужной (красной) целью, а зависимыми - время выбора и количество ошибок (за пределами нужной цели).
Для измерения и записи независимых и зависимых переменных, таких как время, количество ошибок, расстояние, количество целей, было разработано веб-приложение с использованием языка PHP и СУБД MySQL, исполняемое в браузере MS Internet Explorer. При проведении эксперимента все участники работали за одним компьютером-ноутбуком (SAMSUNG SENS M40 plus) с обычной мышью.
Участники эксперимента. В эксперименте участвовали 54 пожилых пользователя (35 мужчин и 19 женщин) в возрасте от 60 до 79 лет (табл. 1), причем средний возраст составил 69,6 лет, а среднеквадратичное отклонение - 5,16. Участники
были набраны в центре для пожилых людей в г. Пусан (Южная Корея). Эксперимент проводился непосредственно в центре, чтобы участники могли ощущать себя в привычной обстановке.
Все участники эксперимента имели нормальное или скорректированное к нормальному зрение, из них 9 человек (16,7 % от общего числа) сообщили о том, что имели опыт работы с манипулятором «мышь».
Проведение эксперимента. Перед экспериментом была проверена нормальность зрения участников, они были вкратце ознакомлены с содержанием исследования и дали согласие на участие. Более детальная информация относительно каждой из трех частей исследования доводилась до участников непосредственно перед началом соответствующей части. Участниками также было сообщено, что они могут в любой момент приостановить выполнение эксперимента или вообще отказаться от него.
Таблица 1
Распределение участников эксперимента по возрастным группам
Возраст, лет Количество
участников
Менее 65 11
65-69 16
70-74 14
75 и более 13
Информация общего плана, а именно возраст и пол участников и наличие у них опыта работы с мышью, вводилась в базу данных исследователями после опроса каждого участника перед началом эксперимента. Участники могли выполнять неограниченное количество тестовых заданий (без замера исходов) для каждой из частей эксперимента до тех пор, пока они не сообщали, что ознакомились с управлением и предъявляемыми требованиями.
Веб-приложение, разработанное для проведения эксперимента, состояло из трех частей, посвященных измерению: 1) времени простой реакции, 2) времени движения рукой с мышью, 3) времени выбора из альтернативных стимулов. Каждый из участников работал под наблюдением исследователей, оказывавших ему помощь по запросу, а части эксперимента выполнялись в последовательности, описанной выше.
3. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТА
Время простой реакции. Выполнение первой части эксперимента заняло у каждого участника примерно 15 мин, и в итоге было получено 270 наборов данных (54 участника ? 5 исходов). Значения времени, которые отличались от среднего более чем на 3 среднеквадратичных отклонения, были квалифицированы как выбросы и удалены из рассмотрения при анализе, число таких выбросов составило 5 (1,85 % от общего количества наборов данных). Среднее время реакции участников составило 570 мс (а среднеквадратичное отклонение - 304), что в два с лишним раза больше, чем среднее время реакции более молодых людей (240 мс), и даже больше, чем верхняя граница общепринятого диапазона для них (105-470 мс) [27], что, однако, может быть связано с особенностями манипулятора «мышь».
Метод статистического дисперсионного анализа, выполненный в пакете SPSS 12.0, показал значимость (на уровне 0,95) для времени простой реакции таких факторов, как пол (значение критерия Фишера со степенями свободы 1 и 252 составило: F1252 = 8,09; уровень значимости 0,99) и опыт (F1252 = 5,26; уровень значимости 0,97). Оценка среднего значения времени для женщин составила 741 мс, что существенно больше, чем для мужчин - 538 мс. Для опытных и неопытных пользователей мыши эти оценки составили 704 и 586 мс соответственно.
Время движения. Выполнение второй части эксперимента заняло у каждого участника около 30 мин, и в итоге было получено 1134 набора данных. Значения времени, которые отличались от среднего более чем на 3 среднеквадратичных отклонения, были квалифицированы как выбросы и удалены из рассмотрения при анализе, количество таких выбросов составило 41 (3,62 % от общего количество наборов данных). Следует отметить, что количество допущенных при выполнении задания ошибок никак не влияло на квалификацию исходов как выбросов, поскольку компромисс между временем движения и количеством ошибок - один из важных аспектов закона Фиттса [28]. Для целей анализа расстояния между целевыми объектами были сгруппированы так, как показано в табл. 2, поскольку положение объектов на экране выбиралось случайным образом.
Метод статистического дисперсионного анализа показал, что на различия во времени движения весьма существенное влияние оказывали размер целей (F6,760 = = 8,04, уровень значимости 0,999) и опыт участников (F1)760 = 16,64, уровень значимости 0,999). Оценки средних значений для времени движения для опытных и неопытных участников составили 2342 и 4059 мс соответственно (рис. 1). В частности, значимые различия во времени движения были обнаружены для целевых объектов размером 10 и 20 пикселей (уровень значимости 0,999), 20 и 60 пикселей (уровень значимости 0,97), 40 и 80 пикселей (уровень значимости 0,996) и 60 и 80 пикселей
Таблица 2
Время движения (мс) в зависимости от размера целей и расстояния между ними
Размер целей, Расстояние между целями, пикселей Общее
пикселей 0-199 200-399 400-599 600-799 800+
10 20 40 60 5751* 4410 6096 5202 5097 5215
(2748) 3897 (2312) 4069 (2514) 4279 (2473) 4186 (2834) 4141 (2545) 4130
(1803) 3277 (2007) 3713 (2289) 4428 (2073) 3399 (2095) 3754 (2061) 3851
(2279) 2899 (2424) 3695 (2339) 3774 (1315) 4181 (3144) 2617 (2279) 3652
(1896) 2734 (1918) 3296 (2295) 3402 (2209) 3558 (202) 3287 (2097) 3210
100 120 Общее (1661) 2533 (2120) 2733 (1777) 2859 (1655) 3987 (1218) 3775 (1828) 2961
(1782) 2544 (1432) 2931 (1265) 2686 (2160) 3815 (2217) 3784 (1639) 2959
(1446) 3080 (1716) 3554 (1015) 3978 (2325) 4002 (2161) 4001 (1712) 3685
(2005) (2069) (2278) (2066) (2295) (2155)
* В ячейках таблицы представлены средние значения и среднеквадратичные отклонения (в скобках) для времени движения.
(уровень значимости 0,96). Пол и возраст участников не оказывали значимого влияния на время движения (при уровне значимости 0,95). Что более примечательно, значимого влияния расстояния между целевыми объектами на время также не было отмечено (К(,760 = 0,86; р = 0,486).
Как замечают многие исследователи, в законе Фиттса время, затрачиваемое на движения, должно исследоваться в неразрывной связи с точностью их выполнения, т. е. с учетом количества допускаемых ошибок [18, 28]. Среднее количество ошибок
Рис. 1. Оценки среднего времени движения (мс) в зависимости от размеров целевых объектов
на исход в нашем эксперименте составило 0,34 при достаточно высоком среднеквадратичном отклонении 1,12. Количество ошибок в зависимости от размера целевых объектов и расстояния между ними представлено в табл. 3.
Таблица 3
Количество ошибок в зависимости от размера целевых объектов и расстояния
между ними
Размер целей, пикселей Расстояние между целями, пикселей Общее
0-199 200-399 400-599 600-799 800+
10 1,08* 1,29 0,80 1,11 2,00 1,14
(1,26) (2,83) (1,64) (1,37) (3,06) (2,24)
20 0,33 0,40 0,37 0,35 0,18 0,36
(0,77) (1,47) (0,82) (0,78) (0,41) (1,08)
40 0,05 0,10 0,35 0,16 0,00 0,18
(0,22) (0,41) (0,99) (0,37) (0,00) (0,66)
60 0,44 0,24 0,23 0,37 0,00 0,28
(1,50) (0,51) (0,54) (0,77) (0,00) (0,78)
0,42 0,09 0,12 0,23 0,00 0,21
60 (1,18) (0,29) (0,33) (0,51) (0,00) (0,70)
100 0,05 0,09 0,10 0,11 0,18 0,09
(0,21) (0,34) (0,42) (0,47) (0,41) (0,37)
120 0,10 0,09 0,40 0,17 0,14 0,17
(0,44) (0,29) (1,67) (0,38) (0,38) (0,80)
Общее 0,30 0,33 0,33 0,34 0,48 0,34
(0,96) (1,32) (1,00) (0,76) (1,52) (1,12)
* В ячейках таблицы представлены средние значения и среднеквадратичные отклонения (в скобках) для количества ошибок.
Если скорость и точность выполнения движений задаются участникам как равные по приоритетности (условие «и точно, и быстро»), уровень ошибок в идеальном случае должен составлять 4 % [11]. Поскольку в нашем эксперименте было задано условие «как можно быстрее», т. е. без учета точности, то более высокий уровень допускаемых ошибок легко объясним. Так, в экспериментах, проводимых с молодыми людьми при аналогичном условии выполнения движения, уровень ошибок достигал 19,4 %, при этом учет ошибок производился несколько иначе, а полученные данные были обработаны перед анализом, с удалением некоторого числа ошибочных исходов [28].
Метод статистического дисперсионного анализа показал, что на количество ошибок существенное влияние оказывал размер целевых объектов (^6>76о = 4,09, уровень значимости 0,999). Было обнаружено, что количество ошибок ощутимо и нелинейно увеличивалось при уменьшении размера (рис. 2). Так, среднее количество ошибок на один исход составило 1,22 для целей размером в 10 пикселей, 0,35 - для размера в 20 пикселей и всего 0,17 - для размера в 80 пикселей. Остальные факторы, такие как расстояние между целевыми объектами, пол, возраст и уровень опыта участников, на количество допускаемых ошибок значимо не повлияли (при уровне значимости 0,95).
Из практики известно, что закон Фиттса (1) показывает очень высокое значение К2 при регрессионном моделировании [27]. Однако для пожилых людей в нашем эксперименте значение К2 для уравнения линейной регрессии составило не более 0,2, хотя можно отметить, что для опытных участников значения К2 были выше, чем для неопытных (табл. 4). Следует также отметить, что относительно высокий уровень ошибок в эксперименте не должен оказывать влияние на К2 в сторону уменьшения, - напротив, исследователи отмечали более высокое значение
&
20 40 60 80 100 120
Размер целевых объектов, пикселей Рис. 2. Оценки среднего количества ошибок в зависимости от размеров целевых объектов
К при увеличении количества допускаемых ошибок, т.е. при условии «как можно быстрее» по сравнению с условиями «как можно точнее» и «и точно, и быстро» [28]. Таким образом, закон Фиттса не мог быть признан моделью, эффективно объясняющей время движения для пожилых людей в нашем эксперименте.
Таблица 4
Частичные коэффициенты Л в зависимости от опыта и возраста участников
Возраст, лет Участники
опытные неопытные
Менее 65 0,382 0,098
65-69 0,534 0,108
70-74 0,244 0,172
75 и более 0,392 0,169
Время выбора. Количество полученных наборов данных для этой части эксперимента составило 2638, а выбросы, для которых время или количество ошибок отличались от средних значений больше чем на 3 среднеквадратичных отклонения, были удалены из рассмотрения при анализе (всего 131 выброс, или 4,97 % от общего количества наборов данных). Средние значения времени выбора в зависимости от размера целевых объектов и их количества на экране представлены в табл. 5.
Метод статистического дисперсионного анализа показал, что размер целевых объектов существенно влиял на время выбора (Р6,1875 = 21,07; уровень значимости 0,999), а именно значимо (при уровне значимости 0,95) различались размеры в 10, 20 и 40, а также 40 и 80 пикселей. Между размерами в 40 и 60 пикселей, а также в 80, 100 и 120 пикселей значимой разницы с точки зрения времени выбора отмечено не было (рис. 3).
Кроме этого, анализ показал, что участники, имевшие опыт использования мыши, тратили существенно меньше времени на выбор из целевых объектов (^1>1875 = 56,53; уровень значимости 0,999), а участники-мужчины - существенно меньше, чем женщины (?1,1875 = 6,61; уровень значимости 0,99). Существенным было взаимодействие между опытом и полом (?1,1875 = 15,29; уровень значимости 0,999). Хотя возраст участников значимого влияния не оказал, было найдено существенное взаимодействие между полом и возрастом (?3,1875 = 22,88; уровень
Таблица 5
Среднее время выбора (мс) в зависимости от размера и количества целевых
объектов
Размер целей, Количество целей Общее
2 4 6 8 10 12 15
пикселей
10 4294* 4389 4258 4397 4061 4439 4516 4336
(1811) (1785) (1767) (1952) (1478) (1867) (1765) (1768)
20 3404 3545 3286 3349 3533 3332 3288 3393
(1505) (1508) (1170) (1500) (1454) (1458) (1208) (1400)
40 2609 2980 2833 3390 2934 3104 3084 2993
(1341) (1391) (1312) (1911) (1303) (1627) (1424) (1494)
60 2554 2893 2913 2842 2717 2799 2880 2800
(1473) (1406) (1538) (1547) (1727) (1535) (1388) (1512)
ЯП 2808 2555 2427 2727 2876 2621 2800 2688
60 (1730) (1394) (1118) (1341) (1598) (1453) (1535) (1461)
100 2501 2347 2627 2750 2520 2407 2693 2549
(1531) (1073) (1567) (1447) (1452) (1237) (1452) (1397)
120 2604 2467 2370 2582 2305 2397 2693 2491
(1488) (1569) (1202) (1624) (1090) (1163) (1250) (1355)
Общее 2926 3009 2931 3114 2969 2968 3096 3002
(1648) (1590) (1499) (1705) (1543) (1595) (1529) (1588)
* В ячейках таблицы представлены средние значения и среднеквадратичные отклонения (в скобках) для времени выбора.
10 20 40 130 00 100 120
Размер целевых объестов, пикселей Рис. 3. Оценки среднего времени выбора (мс) в зависимости от размеров целевых объектов
значимости 0,999). Зависимость средних значений времени выбора в зависимости от персональных характеристик участников эксперимента представлена в табл. 6.
Таблица 6
Среднее время выбора (мс) в зависимости от характеристик участников
эксперимента
Пол Опыт Возраст, лет Общее
Нет Есть Менее 65 65-69 70-74 75 и более
Мужской 3211 2036 2942 2575 2454 3010 2708
Женский 3254 2597 2448 3530 3515 3163 3042
Общее 3233 2253 2695 2894 2808 3110
Количество целевых объектов на экране не оказывало существенного воздействия на время выбора (^6 1875 = 0,47; р = 0,829). Согласно закону Хика (2), предполагается, что время принятия решения (КТ), которое может быть принято равным времени выбора (БТ) за вычетом времени движения (МТ), зависит от количества альтернатив. Тем не менее для пожилых людей регрессионная модель, связывающая логарифм количества альтернатив (2) и время выбора, не оказалась значимой (^1,25о6 = 1,22; р = 0,27). Альтернативная закону Хика регрессионная модель (3), имеющая в качестве параметра логарифм размера целевых объектов (Ш), показала высокую степень значимости (^1 2506 = 3 5 0,41; уровень значимости 0,999), хотя К2 остался достаточно низким (0,123).
БТ = с - с11о§2 Ш = 5651,37 -473,52log2 Ш . (3)
ВЫВОДЫ
Главной целью данного исследования было изучение специальных потребностей такой группы пользователей человеко-машинных интерфейсов, как пожилые люди. Для детального рассмотрения были выбраны одни из наиболее фундаментальных и важных аспектов человеко-машинного взаимодействия - время движения, обычно описываемое законом Фиттса, и время выбора, составной частью которого является время реакции при выборе из нескольких альтернатив, описываемое законом Хика.
Хотя простое время реакции, как правило, не является критичным для доступа к компьютерным системам или их использования, его учет целесообразен при разработке механизмов интерфейса. Наш эксперимент показал, что время реакции для пожилых людей (среднее время 570 мс, среднеквадратичное отклонение 340) существенно больше, чем для более молодых пользователей [27]. Примерно 1070 мс - время реакции, соответствующее нуждам 95 % пожилых людей.
Результаты эксперимента, касающиеся времени движения для пожилых людей, свидетельствуют о том, что оно недостаточно хорошо объясняется законом Фиттса (1), поскольку К2 в линейной регрессионной модели составил лишь 0,2, а расстояние движения согласно дисперсионному анализу не явилось значимым фактором (при уровне значимости 0,95) для времени движения. Что касается времени выбора, то на него не оказало существенного влияния количество альтернатив, а логарифм количества альтернатив не был значим в регрессии, построенной согласно закону Хика (2).
Предположение, что закон Фиттса не подходит для описания времени движения для пожилых людей, пока не может быть окончательно принято, поскольку в эксперименте не участвовала контрольная группа более молодых людей, однако существует ряд исследований, косвенно его подтверждающих. Так, было обнаружено, что время движения для больных церебральным параличом не описывается достаточно хорошо законом Фиттса [19]. Как показано в ряде работ, возрастные изменения в моторных двигательных функциях действительно напоминают те, что возникают у пациентов с церебральными нарушениями [29] и даже с болезнью Паркинсона [30].
Размер целевых объектов показал высокую степень значимости (0,999) для пожилых пользователей как времени движения, так и времени выбора. Размер целей также оказался единственным фактором со значимым эффектом (при уровне 0,95), повлиявшим на количество ошибок, совершаемых в части эксперимента, посвященной времени движения; однако после определенного уровня увеличения размера (40-60 пикселей) разница в количестве ошибок становится значительно менее выраженной. Высокая степень важности для пожилых людей размера целевых объектов на экране отмечалась и другими исследователями, как и то, что по-
жилые люди в целом совершают движения курсором мыши к этим целям медленнее (более чем в 2 раза) и с более высоким количеством ошибок (более чем в 5 раз), нежели, молодые люди [31, с. 266-267].
Разница в возрасте участников не оказала существенного влияния ни на время движения, ни на время выбора, ни на количество допущенных ошибок. Однако было обнаружено взаимодействие между возрастом и полом, значимое с точки зрения времени выбора, что, вероятно, может быть объяснено более высокой скоростью реакции у мужчин по сравнению с женщинами.
Наконец, предыдущий опыт работы с мышью оказаляся значимым фактором как для времени движения, так и для времени выбора. Некоторые исследователи полагают, что уровень опытности должен учитываться как отдельный важный параметр, и, например, при проведении экспериментов необходимо добиваться того, чтобы уровень опыта в группе пожилых людей и в контрольной группе совпадал [32]. С этой точки зрения действительно можно поставить вопрос, относятся ли полученные в нашем эксперименте результаты о низкой применимости закона Фиттса к пожилым людям или же к неопытным компьютерным пользователям. Однако в любом случае на практике трудности в использовании компьютерных технологий характерны для большого количества пожилых людей, и проектировщику интерфейсов в сфере человеко-машинного взаимодействия, может быть, не столь важно, чем именно вызваны особые потребности данной группы пользователей, - невысоким уровнем опыта или же когнитивными и моторными изменениями, сопутствующими возрастному процессу.
В целом можно заключить, что результаты статистического дисперсионного анализа и регрессионного моделирования явно продемонстрировали особую значимость для пожилых людей размера элементов интерфейса (целевых объектов) по сравнению с общепринятыми моделями человеко-машинного взаимодействия. Однако более детальное исследование, включающее контрольную группу молодых пользователей, необходимо для того, чтобы окончательно подтвердить или опровергнуть применимость данных законов для пожилых пользователей.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Доля людей в возрасте от 60 лет и старше во всем мире увеличивается, изучение их потребностей с точки зрения человеко-компьютерного взаимодействия приобретает особую актуальность. Физические и когнитивные особенности пожилых пользователей должны учитываться при разработке компьютерных интерфейсов. Результаты нашего исследования свидетельствуют о том, что у пожилых пользователей движение верхними конечностями и выбор из нескольких альтернатив недостаточно хорошо объясняется общепринятыми законами, в частности значимость приобретает размер элементов интерфейса. Хотя при создании большинства программных продуктов разработчики не имеют возможности кардинально изменять принципы построения интерфейсов и должны исходить из стандартов и возможностей операционной системы и веб-браузеров, можно сформулировать ряд рекомендаций.
Достаточно хорошо известно, что размер шрифтов в компьютерных (особенно веб-) интерфейсах должен быть масштабируемым или изменяемым [3]. Учитывая обнаруженную нами важность размера элементов интерфейса с точки зрения времени, затрачиваемого на работу с ним, и количества допускаемых ошибок, можно рекомендовать распространение данного принципа с шрифтов на все графические и текстовые компоненты интерфейса, например элементы навигации, меню, кнопки и т. д.
Следует предоставлять пользователю возможность регулировать размер элементов интерфейса, либо делать их изначально достаточно большими (в 40-
60 пикселей). Эта рекомендация вытекает из того, что расстояние, на которое производится движение, не является значимым фактором с точки зрения времени движения или количества допускаемых ошибок. Таким образом, более «разнесенные» в пространстве интерфейсы предпочтительнее компактных, состоящих из мелких элементов, поскольку компромисс между размером цели и расстоянием движения до нее, подразумеваемый законом Фиттса, для пожилых пользователей не действует.
С практической точки зрения это может означать целесообразность по возможности избегать использования элементов интерфейса, размер которых в операционной системе жестко определен и не может изменяться разработчиком (например, генерируемые при помощи языка Яваскрипт окна подтверждения или сообщения об ошибках). Другим примером таких элементов являются выпадающие меню (при использовании которых пожилые люди часто испытывают затруднения [3, с.23]). Эти меню могут быть заменены на радио-кнопки, взаимодействие с которыми легче для людей, испытывающих сложности при совершении точных движений мышью [33].
Может показаться, что рекомендации увеличить размеры шрифтов и вообще компонентов интерфейса противоречат широко распространенному мнению о том, что пожилым пользователям следует по возможности давать работать с более короткими веб-страницами без появления линеек прокрутки [3]. Однако результаты нашего исследования свидетельствуют о том, что увеличение размера элементов интерфейса более важно, нежели сокращение количества альтернатив, представляемых на экране. К тому же в ряде других исследований было отмечено, что пожилые участники более терпеливы, чем молодые, и готовы посвятить больше времени внимательному просмотру страниц [3, с.20]. Как бы там ни было, для уменьшения необходимости работы пользователя с полосами прокрутки можно рекомендовать использование «жидкого» дизайна для страниц сайтов и вообще окон интерфейсов изменяемого размера, что предотвратит нежелательную потерю места на экране и позволит видеть большее количество информации на одной странице.
Полученные в данном исследовании результаты позволили сформулировать ряд рекомендаций для разработчиков, направленных на обеспечение более удобного и доступного человеко-машинного взаимодействия для такой категории пользователей, как пожилые люди.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
[1] Report of the Second World Assembly of Ageing // United Nations, Department of General Assembly Affairs and Conference Services. - 2002. - № E02. .4.
[2] Internet World Stats (http://www.internetworldstats.com/stats4.htm) // Доступ осуществлен 25 ноября 2007 г.
[3] Coyne K.P, Nielsen J. Web Usability for Senior Citizens: Design Guidelines based on Usability Studies with People Age 65 and Older. - Fremont (США): The Nielsen Norman Group, 2002.
[4] Pew Internet & American Life Project. Are «Wired Seniors» Sitting Ducks? (http://pewresearch.org/pubs/16/are-wired-seniors-sitting-ducks) - 2006.
[5] Фонд «Общественное мнение». Опросы «Интернет в России // Россия в Интернете. - Весна 2007. - Вып 19.
[6] Бакаев М.А., Прохорова Л.В. О проблеме доступа пожилых людей к электронным образовательным ресурсам / Российское образование в XXI веке: проблемы и перспективы : сб. статей III Все-рос. науч.-практ. конф. / Пенза. Ноябрь 2007 г. - Пенза: Приволжский дом знаний, 2007.
[7] Nielsen Norman Group. Сопроводительный текст к Nielsen Norman Group Report: Web Usability for Senior Citizens. (http://www.nngroup.com/reports/seniors/) // Доступ осуществлен 26 ноября 2007 г.
[8] Chisholm W., Vanderheiden G., Jacobs I. Web Content Accessibility Guidelines 1.0: W3C Recommendation 5-May-1999. (http://www.w3.org/TR/WAI-WEBCONTENT/). - 1999.
[9] Hsu S.H., Huang C.C., Tsuang Y.H. et al. Effects of age and gender on remote pointing performance and their design implications // Int. J. of Industr. Erg. - 1999. - Vol. 23. - Р. 461-471.
[10] Fitts P.M. The information capacity of the human motor system in controlling the amplitude of movement // J. of Exper. Psychol. - 1954. - Vol. 47 (6). - Р. 381-391.
[11] MacKenzie I.S. Fitts' law as a performance model in human-computer interaction (Неопубликованная докторская диссертация) / University of Toronto. - 1991. (http://www.yorku.ca/mack/phd.html)
[12] Soukoreff R.W., MacKenzie I.S. Theoretical upper and lower bounds on typing speeds using a stylus and soft keyboard // Behaviour and Inform. Technol. - 1995. Vol. 14 (6). - Р. 370-379.
[13] Jagacinski, R.J., Monk, D.L. Fitts' law in two dimensions with hand and head movements // J. of Motor Behavior. - 1985. - Vol. 17. - Р. 77-95.
[14] Kerr R. Movement time in an underwater environment // J. of Motor Behavior - 1973. - Vol. 5. -Р. 175-178.
[15] Smits-Engelsman B.C.M., Rameckers E.A.A., Duysens J. Children with congenital spastic hemiplegia obey Fitts' Law in a visually guided tapping task // Exper. Brain Research. - 2007. - Vol. 177 (4). -Р. 431-439.
[16] Brooks V.B. Motor programs revisited // Posture and movement: Perspective for intergrading sensory and motor research on the mammalian nervous system. - N. Y., 1979. - P. 13-49.
[17] Newell A., Card S.K. The prospects for psychological science in human-computer interaction // Human-Comp. Int. - 1985. - Vol. 1. - Р. 209-242.
[18] Soukoreff R.W., MacKenzie I.S. Towards a standard for pointing device evaluation, perspectives on 27 years of Fitts' law research // Int. J. of Human-Computer Stud. - 2004. - Vol. 61 (6). - Р. 751-789.
[19] Gump A., LeGare M., Hunt D.L. Application of Fitts' law to individuals with cerebral palsy // Perceptual and motor skills. - 2002. - Vol. 94 (1). - Р. 884-895.
[20] Amazeen E.L., Ringenbach S.D., Amazeen, P.G. The effects of attention and handedness on coordination dynamics in a bimanual Fitts' law task // Exper. brain research. - 2005. - Vol. 164 (4). - Р. 484-499.
[21] Hick W.E. On the rate of gain of information // Quarterly J.l of Exper. Psychol. - 1952. - Vol. 4. -Р. 11-26.
[22] Landauer T., Nachbar D. Selection from alphabetic and numeric trees using a touch screen: Breadth, depth, and width // Proc. CHI '85 Conf. «Human Factors in Computer Systems». - ACM Press. -1985. - Р. 73-78.
[23] Jahanshahi M., Brown R.G., Marsden C.D. A comparative study of simple and choice reaction time in Parkinson's, Huntington's and cerebellar disease // J. of Neurology. - 1993. - Vol. 56. - Р. 1169-1177.
[24] Jensen A.R. Individual differences in the Hick paradigm. / Speed of Inform. Proces. and Intel. -New Jersey (США), 1987.
[25] Buckhalt J.A., Reeve T.G., Dornier L.A. Correlations of movement time and intelligence: Effects of simplifying response requirements // Intel. - 1990. - Vol. 14. - Р. 481^491.
[26] Seow C.S. Information Theoretic Models of HCI: A Comparison of the Hick-Hyman Law and Fitts' Law // Hum.-Comp. Int. - 2005. - Vol. 20 (3). - Р. 315-352.
[27] Card K.S., Moran P.T., Newell A. The psychology of human-computer interaction. - L., 1983.
[28] Zhai S., Kong J., Ren X. Speed-accuracy trade-off in Fitts' law tasks - On the equivalency of actual and nominal pointing precision // Int. J. of Hum.-Comp. Studies. - 2004. - Vol. 61 (6). - Р. 823-856.
[29] Bellgrove M.A., Phillips J.G., Bradshaw J.L. et al. Response (re-) programming in aging: a kinematic analysis // J. of Gerontol. Ser. A: Biolog. Sci. and Med. Sci. - 1998. - Vol. 53 (3). - Р. 222-227.
[30] Morgan M., Phillips J.G., Bradshaw J.L. et al. Age-related motor slowness: simply strategic? // J. of Gerontol. - 1994. - Vol. 49 (3). - Р. 133-139.
[31] Worden A., Walker N., Bharat K. et al. Making Computers Easier for Older Adults to Use: Area Cursors and Sticky Icons // The 1997 Conf. on Hum. Factors in Comp. Syst. - Atlanta (США). - 1997. -Р. 266-271.
[32] Chadwick-Dias A., McNulty M. Tullis T. Web Usability and Age: How Design Changes Can Improve Performance // Proc. of the 2003 conf. on Universal usability. - Wancower (Канада), 2003. - Р. 30-37.
[33] Nielsen J. Jakob Nielsen's Alertbox, September 27, 2004: Checkboxes vs. Radio Buttons. - 2004. (http://www.useit.com/alertbox/20040927.html)
Бакаев Максим Александрович, аспирант кафедры экономической информатики Новосибирского государственного технического университета. Основное направление научных исследований - проектирование компьютерных интерфейсов. Имеет более 10 публикаций.
Bakaev M.A
The limited applicability of basic HCI laws for elder users
The ageing of the contemporary population is prevalent all over the world, and special needs and characteristics of the elderly have not been yet studied extensively to provide the senior citizens with better access to resources of modern social and economical life through information technologies. Three experiments were conducted in the study to assess the applicability of general behavioral models frequently used in HCI to the aged people. Fitts' law was not approved as an effective model for the seniors because the moving distance was not found to be significant for movement time, and the regression with index of difficulty (ID) factor yielded low R2. The number of targets on the screen did not exert significant influence on the time spent for selecting pre-determined targets among various alternatives. The movement time, selection time, and number of performance errors, however, were strongly affected by the size of targets. A new regression model for the selection time can be proposed for the aged people, with the logarithm of targets' size as a single factor. Based on the empirical results, design strategies are suggested to improve computer interface accessibility for the elderly: 1) approximately 1,070 ms is required as simple reaction time for slow seniors, 2) the dimensions of 40?40 to 60?60 pixels are proposed as the efficient size of interface elements, reducing the perfor m-ance time and error for the senior users.
Ключевые слова: -пользователь компьютера; -пожилые люди; -интерфейс; -закон Фиттса; - закон Хика;
-метод статистического дисперсионного анализа.
