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Blickbewegungsmuster in der Mensch-Maschine-Interaktion
Ergebnisse einer Literaturrecherche
Oliver Dannat
Informatikseminar „Usability Engineering“
Sommersemester 2001
28.08.2001 Oliver Dannat Blickbewegungsmuster in der MMI
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Inhalt
• Motivation
• Einleitung
• Hand-Auge-Koordination
• Augenbewegungsmuster
• Fazit und Ausblick
Motivation
28.08.2001 Oliver Dannat Blickbewegungsmuster in der MMI
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Motivation
Ausgangssituation (vereinfacht):1. Usability-Test (ggf. mit Aufzeichnung der
Mauspositionen und Blickbewegungen des Testers) mit Beobachtung des Testers.
2. Befragen des Testers und Auswertung der gesammelten Daten.
3. Beurteilung der Gebrauchstauglichkeit des Produktes.
28.08.2001 Oliver Dannat Blickbewegungsmuster in der MMI
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Motivation
Zielsituation (vereinfacht):1. Usability-Test mit Aufzeichnung der Mauspositionen
und Blickbewegungen des Testers.
2. Analyse der gesammelten Daten, Erkennen von Mustern und Vergleich dieser mit vorhandener Basis von bekann-ten Mustern.
3. Beurteilung der Gebrauchstauglichkeit des Produktes.
28.08.2001 Oliver Dannat Blickbewegungsmuster in der MMI
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Motivation
Vorteile der Zielsituation:• Anwender (Tester) werden entlastet
• Daten lassen sich automatisch auswerten und klassifizieren
• Erfassung von objektiven und quantitativen Daten
• Zeit- und Kostenersparnis
28.08.2001 Oliver Dannat Blickbewegungsmuster in der MMI
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Motivation
Schwierigkeiten:• Erkennen signifikanter Maus- und/oder Augenbe-
wegungen
• Definition von Mustern
• Zuordnung der Muster zu Problemsituationen des Nutzers, wie zum Beispiel Unruhe oder Hilflosigkeit.
Einleitung
Art der Recherche
Charakterisierung der Ergebnisse
28.08.2001 Oliver Dannat Blickbewegungsmuster in der MMI
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Art der Recherche
hauptsächlich mit Hilfe des Internet:– http://www.google.de
Suchmaschine, mit der Möglichkeit, auch PDF-Dateien
zu durchsuchen.
– http://citeseer.nj.nec.com/cs
Verzeichnis von wissenschaftlichen Arbeiten zu
verschiedenen Themen.
kein Anspruch auf Vollständigkeit
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Erwartungen an die Ergebnisse
Gesucht werden Muster, die die Augenbewegungen
eines Nutzers und die Bewegungen der Maus durch
den Nutzer bei der Interaktion mit einer grafischen
Nutzerschnittstelle (GUI) beschreiben.
Diese Muster sollen möglichst allgemein gültig sein.
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Erwartungen an die Ergebnisse
Gesucht wird eine Abbildung der gefundenen Muster
auf Problemsituationen eines Nutzers bei der Inter-
aktion mit dem GUI.
Daraus könnte man dann auf die Gebrauchstauglich-
keit des GUI schließen.
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Charakterisierung der Ergebnisse
Es wurden keine Artikel gefunden, die genau die
gewünschten Ergebnisse liefern.
Es gibt ein komm. Projekt, das versucht die Bewe-
gungen der Augen auf mentale Prozesse abzubilden:Advanced Eye Interpretation Project
http://eyetracking.stanford.edu
Bisher keine Ergebnisse veröffentlicht.
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Charakterisierung der Ergebnisse
viele Arbeiten zu folgenden Themen:• Eye-Tracking Techniken und Hardware• Visualisierung von Eye-Tracking-Daten• Augenbewegungen beim Lesen bzw. beim Lösen
von (Rechen)Aufgaben• Interaktion mit dem Computer über Augen-
bewegungen (Augenmaus)
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Charakterisierung der Ergebnisse
Die Arbeiten, bei denen Muster in den Maus- und
Augenbewegungen gefunden wurden, waren meist
sehr speziell.
Die nachfolgend näher vorgestellten Artikel bezie-
hen sich daher immer auf bestimmte Aufgabenstel-
lungen, wie das Finden von Menüeinträgen oder das
Suchen von Objekten.
Hand-Auge-Koordination
Artikel, der Zusammenhänge zwischen
Maus- und Augenbewegungen
untersucht
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Artikelbeschreibung
„Hand Eye Coordination Patterns in Target
Selection“
Barton A. Smith, Janet Ho, Wendy Ark und
Shumin Zhai
IBM Almaden Research Center in San Jose
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Ziel und Testaufgaben
Ziel der Untersuchung:– Testen der Performance von Eingabegeräten (Maus,
Touchpad und Pointing Stick®)
2 Aufgaben:1. Anklicken von Paaren von Objekten
(reciprocal pointing task)
2. Anklicken von zufällig erscheinenden Objekten (random pointing task)
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Verlauf und Ergebnis
Verlauf der Untersuchung:– 24 Tester bearbeiteten die 2 Aufgaben jeweils 90 mal.– die Positionen der Maus und die Blickpositionen der
Tester während der Abarbeitung wurden aufgezeichnet.
Ergebnis der Untersuchung:– mit der Maus erfolgte die Interaktion am schnellsten,
danach folgt der Pointing Stick® und mit dem Touch-pad dauerte es am längsten.
– 3 Muster der Hand-Auge-Koordination wurden gefunden.
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Mustererkennung
• In den Testdaten war anfangs keine Struktur erkennbar.
• Die Tester verwendeten viele verschiedene Strategien, häufig auch mit dem selben Eingabegerät.
• Muster ergaben sich, als die Blickpositionen in Beziehung zu den Mauspositionen und der Zielposition gesetzt wurden.
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Muster
erkannte Muster:1. Blick folgt dem Cursor zum Ziel
Cursor und Blick bewegen sich miteinander Richtung Ziel.
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Blick folgt dem Cursor zum Ziel
Diagramm zeigt Euklidische Distanz von Blickpunkt und Mausposition zum Ziel.
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Muster
erkannte Muster:1. Blick folgt dem Cursor zum Ziel
Cursor und Blick bewegen sich miteinander Richtung Ziel.
2. Blick führt den Cursor zum ZielZuerst Cursor und Blick konstant, dann bewegt sich der Blick schnellin die Nähe des Ziels und der Cursor folgt.
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Blick führt Cursor zum Ziel
Diagramm zeigt Euklidische Distanz von Blickpunkt und Mausposition zum Ziel.
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Muster
erkannte Muster:1. Blick folgt dem Cursor zum Ziel
Cursor und Blick bewegen sich miteinander Richtung Ziel.
2. Blick führt den Cursor zum ZielZuerst Cursor und Blick konstant, dann bewegt sich der Blick schnell in die Nähe des Ziels und der Cursor folgt.
3. Blick wechselt zwischen Cursor und ZielWenn sich der Cursor das erste Mal bewegt, ist das Auge schon in
derNähe des Ziels, dann bewegt sich der Cursor mit hoher Geschwindig-keit in die Nähe des Ziels und dann langsamer bis zum Ziel, währendder Blick vom Ziel zum Cursor wechselt.
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Blick wechselt zw. Cursor und Ziel
Diagramm zeigt Euklidische Distanz von Blickpunkt und Mausposition zum Ziel.
Augenbewegungsmuster
Artikel, die untersuchen, wie sich die
Augen bei der Lösung bestimm-
ter Aufgaben bewegen
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Artikelbeschreibung
„101 Spots, or How Do Users Read Menus“ (1998)
Antti Aaltonen, Aulikki Hyrskykari und
Kari-Jouko Räiha
Department of Computer Science
University of Tampere (Finland)
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Ziel und Testaufgaben
Ziel der Untersuchung:– Test, wie Nutzer lineare (Pulldown-)Menüs lesen und
durchsuchen (systematisch oder zufällig)
2 Aufgaben:1. Selektion eines vorgegebenen Menüeintrages
(selecting task)
2. Suchen eines Menüeintrages, der Antwort auf eine gestellte Frage ist und Selektion dieses (reading task)
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Verlauf
Verlauf der Untersuchung:– 20 Tester bearbeiteten die Aufgabe 1 jeweils 60 mal
und Aufgabe 2 jeweils 41 mal.
– die Mausereignisse (Menü und -eintrag) und die Blickpositionen der Tester wurden aufgezeichnet.
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Ergebnisse
Augenbewegungen:– selecting task: fast gerade vertikale Linie bis zum
Ziel– reading task: Fixation bei fast jedem Menüeintrag,
aber selten mehr als eine Fixation auf einem Niveau (außer bei langen Menüeinträgen)
– Es erfolgt keine zufällige Suche.– Es werden unterschiedliche Suchstrategien verwen-
det, sowohl vom gleichen Tester als auch von Ex-perten und Anfängern.
– sweeps
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Ergebnisse
sweeps:– Sequenzen von Augenbewegungen in die gleiche
Richtung
– down-sweep beginnt mit Sakkade nach unten
– up-sweep beginnt mit Sakkade nach oben
– down-sweeps sind länger als up-sweeps, sowohl in der Länge als auch in der Dauer
– erste sweep ist meist am längsten
28.08.2001 Oliver Dannat Blickbewegungsmuster in der MMI
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Ergebnisse
Beziehung zw. Mausposition und Blickpunkt:1. Mauscursor ist Lesehilfe und wandert mit dem Blick
von Menüeintrag zu Menüeintrag.
2. Mauscursor verharrt über dem Menütitel und die Suche erfolgt nur mit den Augen.
3. Mauscursor dient als Marker für bisher am besten passenden Menüeintrag.
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Artikelbeschreibung
„Eye Tracking the Visual Search of Click-Down
Menus“
Michael D. Byrne, John R. Anderson, Scott
Douglass und Michael Matessa
Psychology Department
Carnegie Mellon University, Pittsburgh
28.08.2001 Oliver Dannat Blickbewegungsmuster in der MMI
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Ziel und Testaufgaben
Ziel der Untersuchung:– Test, wie Nutzer (Clickdown-)Menüs lesen und
durchsuchen– Verifikation vorhandener Modelle, die das
Nutzerverhalten beschreiben bzw. vorhersagen
Aufgabe:Suchen und Selektion eines vorgegebenen Menüeintrages
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Das EPIC – Modell*
Vorhersagen:1. Augenbewegungen folgen einem Muster, das zu 50%
aus Top-to-Bottom-Suche und zu 50% aus zufälliger Suche besteht.
2. Die Augen des Nutzers bewegen sich in festen Abständen, da jeder Menüeintrag untersucht wird.
3. Das Auge bewegt sich meist über das Ziel hinaus, da mehrere Einträge gleichzeitig verarbeitet werden.
4. Es finden keine Mausbewegungen statt, bis das Ziel gefunden wurde.
* Hornof, Kieras: „Cognitive modeling reveals menu search is both random and
systematic“ (1997)
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Das ACT-R – Modell*
Vorhersagen:1. Die Augen bewegen sich nur Top-to-Bottom.2. Die Augen des Benutzers bewegen sich nicht in festen
Abständen. Sie variieren von Menü zu Menü und von Versuch zu Versuch.
3. Das Auge bewegt sich nie über das Ziel hinaus.4. Mausbewegungen finden auch schon statt, bevor das
Ziel gefunden wurde - sie folgen den Blickbewegungen.
* Anderson, Matessa, Libiere : „ACT-R: A theory of higher level cognition and its relation to visual attention“ (1997)
28.08.2001 Oliver Dannat Blickbewegungsmuster in der MMI
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Verlauf
Verlauf der Untersuchung:– 11 Teilnehmer bearbeiteten jeweils 108
Aufgabenstellungen
– die Mausereignisse (Menü und -eintrag) und die Blickpositionen der Teilnehmer wurden aufgezeichnet.
28.08.2001 Oliver Dannat Blickbewegungsmuster in der MMI
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Ergebnisse
Augenbewegungen:– Es werden mehr Fixationen benötigt, um Menüeinträge
zu finden, die sich weiter unten im Menü befinden. (Ü)– Die Initialfixation ‚trifft‘ meist auf einen der ersten 3
Menüeinträge (bevorzugt auf den ersten) (kÜ)– Menüeinträge in der Mitte des Menüs werden bei der
Suche übersprungen (keine Fixation) (kÜ)
(k)Ü - (keine)Übereinstimmung mit den Modellen
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Ergebnisse
Mausbewegungen:– Weniger ‚Mousefixationen‘ als Augenfixationen
– 2 Strategien:
• Maus wird nicht bewegt, bis das Ziel gefunden ist.
• Maus bewegt sich mit den Augen
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Ergebnisse
Zusammenfassung:– Top-to-Bottom Suchstrategie.
– Einige Einträge werden übersprungen.
– Verletzung der Top-to-Bottom Strategie durch Backtracking, falls gesuchter Eintrag überlesen wurde.
– Modelle beschreiben das Verhalten des Nutzers nicht genau genug.
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Artikelbeschreibung
„ Effects of Structural Support on Knowledge
Acquisition and Navigation in Hypertext“
Jacqueline Waniek, Anja Naumann und
Josef Krems
Chemnitz University of Technology
28.08.2001 Oliver Dannat Blickbewegungsmuster in der MMI
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Ziel und Testaufgaben
Ziel der Untersuchung:– Test, ob Strukturierung eines Hypertext-Dokumentes
das Verständnis, die Navigation innerhalb des Doku-mentes und die Augenbewegungen beim Lesen beeinflussen.
Aufgabe:Lesen eines Dokumentes und Beantwortung von Fragen
zum Verständnis des Textes.
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Testaufbau
Dokumenttypen:1. Linearer Text. Am Ende der Seiten befinden sich
Vor- und Zurück-Buttons mit denen navigiert wird.
2. Text mit einem Inhaltsverzeichnis links neben dem Text. Die Navigation erfolgt wiederum über die Vor- und Zurück-Buttons.
3. Text mit einem Inhaltsverzeichnis links neben dem Text. Die Navigation erfolgt über das Inhaltsver-zeichnis (Hyperlinks).
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Verlauf und Ergebnis
Verlauf der Untersuchung:– 49 Tester lasen das Dokument jeweils in einer der 3
Ausführungen (zufällige Auswahl).– Die Navigationsoperationen und die Blickpositionen der
Tester wurden aufgezeichnet.
Ergebnis der Untersuchung:– Keine Unterschiede im Textverständnis festgestellt.– Es wurden verschiedene Strategien bei der Navigation
verwendet.– Verschiedene Augenbewegungen in Abhängigkeit vom
Dokumenttyp.
28.08.2001 Oliver Dannat Blickbewegungsmuster in der MMI
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Ergebnisse
Navigationsstrategien:– Lesen des Textes in der Reihenfolge der Darbietung.
– Lesen des Textes in der Reihenfolge nach eigenem Verständnis.
– Lesen des Textes mit Springen zwischen den einzelnen Kapiteln (ohne feste Reihenfolge nach 1. oder 2.)
– Mehrfaches Lesen des Textes in Verbindung mit 1., 2. oder 3.
28.08.2001 Oliver Dannat Blickbewegungsmuster in der MMI
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Ergebnisse
Augenbewegungen:– Dokument wurde zur Untersuchung in 4 Teile geteilt
(linke Seite mit Inhaltsverzeichnis, Titel, Text, Navigation)
– Je nach Dokumenttyp unterscheiden sich die Zeiten, in denen die Tester ihre Augen innerhalb der einzelnen Teile bewegten (zum Beispiel dadurch, dass bei Typ 3 innerhalb des Inhaltsverzeichnisses navigiert wird).
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Ergebnisse
Augenbewegungen:
Fazit und Ausblick
28.08.2001 Oliver Dannat Blickbewegungsmuster in der MMI
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Fazit
gewünschte Zielsituation (vereinfacht):1. Usability-Test mit Aufzeichnung der Mauspositionen
und Blickbewegungen des Testers.
2. Analyse der gesammelten Daten, Erkennen von Mustern und Vergleich dieser mit vorhandener Basis von bekann-ten Mustern.
3. Beurteilung der Gebrauchstauglichkeit des Produktes.
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FazitErgebnisse der Recherche sind nicht ausreichend, um Zielsituation zu erreichen.
Die erkannten Muster von Augen- und Mauscursor-bewegungen sind an spezielle Aufgaben gebunden und können daher nicht einfach verallgemeinertwerden.
Sie können in diesen speziellen Aufgabenstellungen aber möglicherweise als „Normalfall“ des Nutzer-verhaltens angesehen werden und Abweichungendavon als „Problemfall“.
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Fazit
Es sind also weitere Untersuchungen notwendig, umallgemeingültige Muster zu ermitteln.
Anforderungen an diese Tests:– Test sollte so aufgebaut sein, dass er möglichst viele
verschiedene Aufgaben für den Tester enthält, damit allgemeine Aussagen getroffen werden können.
– Testteilnehmer sollten aus allen möglichen Nutzergruppen stammen.
Es sind 2 Varianten von Tests denkbar.
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Fazit
Variante 1:– Bearbeitung einfacher Aufgaben, die ohne Probleme
gelöst werden können.– Aus den dabei aufgezeichneten Augen- und
Mausbewegungsdaten können dann Muster für ein „normales“ Nutzerverhalten abgeleitet werden.
– Abweichungen von diesen Mustern deuten dann auf Problemsituationen hin.
28.08.2001 Oliver Dannat Blickbewegungsmuster in der MMI
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Fazit
Variante 2:– Bearbeitung von Aufgaben, die Probleme bereiten,
wie zum Beispiel das Suchen von nicht vorhandenen Objekten.
– Aus den dabei aufgezeichneten Augen- und Mausbewegungsdaten können dann Muster für das Verhalten in Problemsituationen abgeleitet werden.
Da es sicherlich unmöglich ist alle Problemsituatio-nen zu simulieren, ist Variante 1 möglicherweiseleichter realisierbar.
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Ausblick
weitere zu untersuchende Fragestellungen:– Was beeinflusst das Verhalten des Nutzers?
(Farben und Formen von Interaktionselementen etc.)– Können die gefundenen Muster eindeutig einer
Problemsituation zugeordnet werden, oder gibt es hier Unterschiede zwischen einzelnen Nutzern?
– Lässt sich der Prozess der Mustererkennung und Problemsituationszuordnung automatisieren oder gehen dabei Details verloren, die wichtig sind.