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An important improvement to Fitts's law was proposed by Crossman in see Welford, , pp. W e is computed from the standard deviation in the selection coordinates gathered over a sequence of trials for a particular D-W condition.

If the selections are logged as x coordinates along the axis of approach to the target, then. By using W e , a Fitts' law model more closely reflects what users actually did, rather than what they were asked to do.

The main advantage in computing IP as above is that spatial variability, or accuracy, is included in the measurement.

With the adjustment for accuracy, Fitts's law more truly encompasses the speed-accuracy tradeoff. The equations above appear in ISO as the recommended method of computing throughput.

Not long after the original model was proposed, a 2-factor variation was proposed under the intuition that target distance and width have separate effects on movement time.

Welford's model, proposed in , separated the influence of target distance and width into separate terms, and provided improved predictive power: [18].

This model has an additional parameter, so its predictive accuracy cannot be directly compared with 1-factor forms of Fitts's law. However, a variation on Welford's model inspired by the Shannon formulation,.

The additional parameter k allows the introduction of angles into the model. Now the users position can be accounted for.

The influence of the angle can be weighted using the exponent. This addition was introduced by Kopper et al. Therefore, this model can be directly compared against the Shannon form of Fitts's law using the F-test of nested models.

Consequently, although the Shannon model is slightly more complex and less intuitive, it is empirically the best model to use for virtual pointing tasks.

In its original form, Fitts's law is meant to apply only to one-dimensional tasks. However, the original experiments required subjects to move a stylus in three dimensions between two metal plates on a table, termed the reciprocal tapping task.

A major application for Fitts's law is 2D virtual pointing tasks on computer screens, in which targets have bounded sizes in both dimensions.

Fitts's law has been extended to two-dimensional tasks in two different ways. For navigating e. For simply pointing to targets in a two-dimensional space, the model generally holds as-is but requires adjustments to capture target geometry and quantify targeting errors in a logically consistent way.

Since the a and b parameters should capture movement times over a potentially wide range of task geometries, they can serve as a performance metric for a given interface.

In doing so, it is necessary to separate variation between users from variation between interfaces.

The a parameter is typically positive and close to zero, and sometimes ignored in characterizing average performance, as in Fitts' original experiment.

An additional issue in characterizing performance is incorporating success rate: an aggressive user can achieve shorter movement times at the cost of experimental trials in which the target is missed.

If the latter are not incorporated into the model, then average movement times can be artificially decreased. Fitts's law deals only with targets defined in space.

However, a target can be defined purely on the time axis, which is called a temporal target. A blinking target or a target moving toward a selection area are examples of temporal targets.

Similar to space, the distance to the target i. The temporal distance is the amount of time a person must wait for a target to appear.

The temporal width is a short duration from the moment the target appears until it disappears. For example, for a blinking target, D t can be thought of as the period of blinking and W t as the duration of the blinking.

As with targets in space, the larger the D t or the smaller the W t , the more difficult it becomes to select the target. The task of selecting the temporal target is called temporal pointing.

The model for temporal pointing was first presented to the human—computer interaction field in [27]. The model predicts the error rate, the human performance in temporal pointing, as a function of temporal index of difficulty ID t :.

Multiple design guidelines for GUIs can be derived from the implications of Fitts's law. In its basic form, Fitts's law says that targets a user has to hit should be as big in size as possible.

This derived from the W parameter. More specifically, the effective size of the button should be as big as possible, meaning that their form has to be optimized for the movement direction of the user onto the target.

Layouts should also group functions that are used commonly with each other close. Optimizing for the D parameter in this way allows for smaller travel times.

Placing layout elements on the four edges of the screen allows for infinitely large targets in one dimension and therefore present ideal scenarios.

As the user's pointer will always stop at the edge, they can move the mouse with the greatest possible speed and still hit the target.

The target area is effectively infinitely long along the movement axis. The use of this rule can be seen for example in MacOS , which places the menu bar always on the top left edge of the screen instead of the current programs windowframe.

This effect can be exaggerated at the four corners of a screen. At these points two edges collide and form a theoretically infinitely big button.

Microsoft Windows places its "Start" button in the lower left corner and Microsoft Office uses the upper left corner for its "Office" menu.

The action of this button can be misused very easily in fullscreen applications due to its placement. MacOS places the button on the upper left side of the program window and the menu bar fills out the magic corner with another button.

A UI that allows for pop-up menus rather than fixed drop-down menus reduces travel times for the D parameter.

The user can continue interaction right from their mouse position and don't have to move to a different preset area.

Many operating systems use this when displaying right-click context menus. As the menu starts right on the pixel which the user clicked on, this pixel is referred to as the "magic" or "prime pixel".

James Boritz et al. In a radial menu all items have the same distance from the prime pixel. The research suggests that in practical implementations the direction in which a user has to move their mouse has also to be accounted for.

For right-handed users selecting the left most menu item was significantly more difficult than the right-sided one. No differences were found for transitions from upper to lower functions and vice versa.

From Wikipedia, the free encyclopedia. Predictive model of human movement. June Journal of Experimental Psychology.

Scott; Sellen, A. A comparison of input devices in elemental pointing and dragging tasks. Journal of Motor Behavior.

Human Movement Science. Perceptual and Motor Skills.

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Comments

Tazahn says:

Ich werde zu diesem Thema nicht sagen.

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