キーストロークレベルモデル

ヒューマン・コンピュータ・インタラクションにおいて、キーストロークレベルモデル（KLM）は、熟練したユーザーが対話型コンピュータシステムを使用して日常的なタスクをエラーなく完了するのにかかる時間を予測します。^[1]これは、1980年にStuart K. Card、Thomas P. Moran、Allen NewellによってCommunications of the ACMで提案され、 1983年にHCI分野の古典と見なされている著書「ヒューマン・コンピュータ・インタラクションの心理学」で出版されました。 ^[2]^[3]その基礎は、CardとMoranがPalo Alto Research Center（PARC）に参加し、Newellをコンサルタントとして迎えて応用情報処理心理学プロジェクト（AIP）というグループを設立した1974年に築かれ、ヒューマン・コンピュータ・インタラクションの応用心理学の創出を目指しました。^[4]キーストロークレベルモデルは今日でも関連性があり、これは携帯電話とタッチスクリーンに関する最近の研究によって示されています（適応を参照）。

キーストロークレベルモデルの構造

キーストロークレベルのモデルは6つの演算子で構成されています。最初の4つは物理的な運動演算子で、その後に1つの精神的演算子と1つのシステム応答演算子が続きます。^[5]

K (キーストロークまたはボタンの押下): 最も頻繁に使用される演算子であり、文字ではなくキーを意味します (たとえば、SHIFT を押すことは別の K 操作です)。この演算子の時間は、ユーザーの運動能力によって異なり、1 分間のタイピングテストによって決定されます。このテストでは、合計テスト時間をエラーのないキーストロークの合計数で割ります。
P（マウスでディスプレイ上のターゲットを指す）：この時間はターゲットまでの距離とターゲットのサイズによって異なりますが、^[6]一定に保たれます。マウスのクリックは含まれず、別のK操作としてカウントされます。
H (キーボードまたは他のデバイス上での手のホーミング): これには、任意の 2 つのデバイス間の移動と手の微細な位置決めが含まれます。
D (合計長さが D(n _D , l _D ) cmの n _D直線セグメントを(手動で) 描画する): ここで、n _Dは描画される線分の数、l _Dは線分の合計長さです。この演算子は、マウスに制限され、描画システムがカーソルを 0.56 cm のグリッドに制限する必要があるため、非常に特殊です。
M (物理的動作を実行するための精神的な準備): ユーザーが考える時間や意思決定に必要な時間を表します。メソッド内の M の数は、ユーザーの知識とスキルによって異なります。メソッド内のどこに M を配置するかを決定するのに役立つヒューリスティックが提供されています。たとえば、マウスでポイントする場合、ボタンの押下は通常完全に予測されるため、両方の演算子の間に M は必要ありません。^[7]次の表は、M 演算子を配置するためのヒューリスティックを示しています: ^[8]

R (システムの応答時間): 応答時間はシステム、コマンド、およびコマンドのコンテキストによって異なります。これは、ユーザーが実際にシステムを待たなければならない場合にのみ使用されます。たとえば、ユーザーが次の物理的なアクションを実行するために精神的に準備する場合 (M)、ユーザーは M 操作の応答時間を使用するため、R には応答時間の重複しない部分のみが必要です (例: R 2 秒 - M 1.35 秒 = R 0.65 秒)。わかりやすくするために、Kieras ^[9]は混乱を避けるために、応答時間 (R) ではなく待機時間 (W) という名前を提案しています。Sauro は、システム応答時間のサンプルを取得することを提案しています。^[10]

次の表は、前述のオペレーターの所要時間と推奨オペレーターの所要時間の概要を示しています。

GOMSとの比較

KLM はキーストロークレベルに基づいており、 GOMSモデルファミリーに属しています。^[15] KLM と GOMS モデルは、エラーのないエキスパートの動作のみを予測するという点で共通していますが、対照的に、KLM は GOMS のようにメソッドを予測しないため、時間を予測するために特定のメソッドが必要です。^[16]したがって、KLM には目標とメソッド選択ルールがなく、使いやすいものになっています。^[17] KLM は、どちらもキーストロークレベルにあり、汎用的な M 演算子を持っているため、GOMS モデルファミリーのモデル K1 に最も似ています。違いは、KLM の M 演算子がより集約されているため、より大きく (1.35 秒対 0.62 秒)、そのメンタル演算子がモデル K2 の CHOOSE 操作に似ていることです。^[17]全体として、KLM は GOMS キーストロークレベルの実用的な使用を表しています。^[18]

利点

KLMは、素早く簡単に使用できるシステム設計ツールとして設計されているため、使用に心理学に関する深い知識は必要ありません。 ^{[19]また、}プロトタイプを構築したり、ユーザーを募集してテストしたりしなくても、タスク時間を予測できるため（制限がある場合）、時間とコストを節約できます。^[20]システム設計ツールとしてのKLMの実際の使用例を参照してください。

制限事項

キーストロークレベルのモデルにはいくつかの制限があります。

これはパフォーマンスの1つの側面、つまり時間だけを測定するものであり、^[21]これは実行時間を意味し、タスクを習得または学習する時間ではない^[22]
専門家のユーザーのみを対象としています。一般的に、ユーザーはさまざまなシステムやタスクに関する知識や経験、運動能力、技術的能力が異なります^[23]
通常の部隊任務のみを考慮している^[24]
この方法は段階的に指定する必要がある。^[24]これにより、高度な技術的スキルを持たない一般の人でも使用しやすくなります。
この方法の実行はエラーフリーでなければならない^[24]
メンタルオペレータはさまざまなメンタル操作を集約するため、ユーザーのメンタル操作のより深い表現をモデル化することはできない。これが重要である場合は、GOMSモデル（例：モデルK2）を使用する必要があります^[25]

また、コンピュータシステムを評価する際には、パフォーマンスの他の側面（エラー、学習、機能性、想起、集中力、疲労、受容性）^[26]、ユーザーの種類（初心者、カジュアル）^[23]、非定型的なタスクも考慮する必要があることに留意する必要があります。^[23]

さらに、数分以上かかるタスクはモデル化に数時間かかり、エラーの原因は操作を忘れることです。^[27]これは、KLMがオペレーターの少ない短いタスクに最適であることを意味します。さらに、KLMは完璧な予測を行うことができず、21％の二乗平均平方根誤差があります。^[28]

例

Kieras のより簡潔な例を少し変更した次の例は、平均的な熟練タイピストがファイルを削除する 2 つの異なる方法を比較することで、KLM の実際の使用方法を示しています。M は Kieras が使用した 1.2 秒ではなく、KLM ^[11]^[12]で述べられている 1.35 秒であることに注意してください。この例では、どちらの方法でも 2 つの設計の違いは同じです。

これは、デザイン B の方が操作が多いにもかかわらず、デザイン A よりも 1 秒速いことを示しています。

適応

KLMの6つの演算子を減らすことは可能ですが、モデルの精度は低下します。この低い精度が意味をなす場合（例えば「大まかな」計算）、このような単純化で十分です。^[33]

既存の KLM はデスクトップアプリケーションに適用されますが、モデルはモバイルタスクの範囲を満たさない可能性があります^[34] 。または、Dunlop と Cross ^[35]は、KLM はモバイルデバイスではもはや正確ではないと主張しました。携帯電話やタッチデバイスでの使用に関して KLM を拡張するさまざまな取り組みがあります。この分野への重要な貢献の 1 つは、タイミング仕様を再検討しながら既存の演算子を保持した Holleis によるものです。さらに、彼は、注意散漫 (X)、ジェスチャー (G)、初期動作 (I) という新しい演算子を導入しました。Li と Holleis ^[36]はどちらも KLM モデルをモバイルデバイスでのタスク時間の予測に適用できることに同意していますが、Li は、演算子ブロックと呼ばれる新しい概念を導入することで、モデルにさらなる変更を加えることを提案しています。これらは、「拡張KLMの分析者によって高い再現性で使用できる演算子のシーケンス」として定義されています。^[37] 彼はまた、古い演算子を破棄し、5つの新しいメンタル演算子と9つの新しい物理演算子を定義し、4つの物理演算子はペンベースの操作に焦点を当てています。 RiceとLartigue ^[38]は、モデルTLM（タッチレベルモデル）と名付けた既存の演算子の更新とともに、タッチデバイス用の多数の演算子を提案しています。彼らは、キーストローク（K / B）、ホーミング（H）、メンタル（M）、応答時間（R（t））の演算子を保持し、部分的にHolleisが提案した演算子に基づいて、新しいタッチ固有の演算子を提案しています。

注意散漫。他の演算子に時間を追加する乗算演算子。
ピンチ。ズームアウトによく使われる2本以上の指を使ったジェスチャー。
ズーム。ズームインによく使われる2本以上の指を使ったジェスチャー
初期動作。システムを使用できるように準備するために必要なアクション（デバイスのロック解除、アイコンのタップ、パスワードの入力など）。
タップ。画面の領域をタップして変更を加えたり、アクションを開始したりします。
スワイプ。1 本以上の指で画面上に指を置き、指定された時間、一方向に動かすジェスチャです。
傾斜。デバイス全体を d 度 (またはラジアン) 傾ける、または完全に回転させる。
回転。2 本以上の指で画面上に指を置き、中心軸を中心に d 度 (またはラジアン) 回転させるジェスチャです。
ドラッグ。1 本以上の指で画面上に指を置き、通常は直線で別の場所に移動するジェスチャです。

参照

参考文献

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外部リンク

シンプルな KLM 計算機 (無料、Web ベース)
シンプルな KLM 計算機 (無料でダウンロード可能な Windows アプリ)
KLM フォームアナライザー (KLM-FA) は、Web フォームの入力タスクを自動的に評価するプログラムです (無料でダウンロード可能な Windows アプリ)。
カーネギーメロン大学の CogTool プロジェクトでは、KLM-GOMS 分析をサポートするオープンソースツールを開発しました。CogTool に関する出版物も参照してください。
ロリン・ホッホシュタインによるGOMS

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[3] Perlman, Gary. 「ヒューマンコンピュータインタラクション (HCI)、ユーザーインターフェイス (UI) 開発、ヒューマンファクター (HF) に関する推奨文献」。HCI参考文献: ヒューマンコンピュータインタラクションリソース。2015年6 月 22 日閲覧。

[4] カード、スチュアート K; モラン、トーマス P; ニューウェル、アレン (1983)。人間とコンピュータの相互作用の心理学。ヒルズデール: L. エルバウムアソシエイツ社。pp. ix– x。ISBN 978-0898592436。

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[6] Fitts, Paul M (1992). 「運動の振幅を制御する際の人間の運動システムの情報容量」。実験心理学ジャーナル: 一般. 47 (3): 381–91. doi :10.1037/h0055392. PMID 13174710. S2CID 501599.

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