乱雑なレイアウトはどのように定量化されますか？
別の質問 のコメントで、Visual Studioには「雑然とした」レイアウトがあると断言しました。別のユーザーが私の主張に同意せず、乱雑なレイアウトを定量化する方法について知りたくなりました。
google.com を yahoo.com より散らかしているのは何ですか？（下の参照画像）？さらに重要なことに、これらを意味のある形で比較できるように、これをどのように測定できますか？
私の本能は、「機能領域」と合計インターフェース領域を比率として比較することですが、「機能領域」をどのように定義するのかさえわかりません。 「乱雑さ」を測定する前例はありますか？
Edward Tufteの見事なEnvisioning Information（Graphic Press、1990）で、彼はオープニングに乱雑さに関して次のように述べています。第3章の段落レイヤーと分離：
混乱と混乱は設計の失敗であり、情報の属性ではありません。そして、重要なのは、過度の複雑さのためにデータに誤りを起こすことではなく、詳細と複雑さを明らかにする設計戦略を見つけることです。または、さらに悪いことに、理解の欠如のために視聴者を非難することです。ノイズを減らし、ディスプレイのコンテンツを充実させるための最も強力なデバイスの1つに、データのさまざまな側面を視覚的に階層化するレイヤー化と分離の手法があります。
多くの場合、情報の効果的な階層化は困難です。すべての優れたパフォーマンスに対して、100の不格好な眼鏡が発生します。 flatlandで一緒に収集されたさまざまな要素が相互作用し、それらの結合された存在を通じて単に非情報パターンとテクスチャを作成する、遍在するが微妙なデザインの問題が関係しています。ジョセフアルバースは、この視覚的効果を1 + 1 = 3以上と説明しました。2つの要素が、パートナーシップのさまざまな付随的な副産物とともに現れる場合があります。時には、美的感覚の根拠はありますが、常にデータ展示の危険性があります。[1]。私たちのディスプレイが紙の相対的な一貫性を離れ、コンピュータ端末の変化するビデオフラットランドに移動すると、このようなパターンは動的に目立たなくなります。そこでは、システムコマンドのフレームやその他のコンピューターの管理の破片に囲まれたさまざまなウィンドウに配列された情報のレイヤーが変化し、あらゆる種類の計画外の雑然とした相互作用の組み合わせが現れます。
[1] Josef Albers、「One Plus One Equals Three or：Factual Facts and Actual Facts、in Albers」、検索対再検索（Hatford 、1969）、17〜18ページ。
テキストの巨大なダンプを許しなければなりませんが、それはクラッターの結果を特定するのと同じくらいにクラッターを定量化する何らかの方法を意味します。直感的に、クラッターが作成する問題は混乱であると考えるかもしれません。エドワードとジョセフは、より大きな問題は、雑然と不要なメッセージを無意識に作成することであると示唆しています。
設計はうっかり、うそをつくことができます。
ただし、例に戻ると、乱雑な要素間の意図しない関係を特定することは、1つの設計がユーザーを誤って欺く可能性が高く、ビジネスオーナーの意図を損なう可能性が高いことを示す方法となる可能性があります。
あなたとユーザーの間の不一致は、クラッターの定義が異なるためと考えられます。クラッタの特性評価と定量化は、最初に選択した意味によって異なります。
情報密度
情報密度とは、単に画面上の領域の平方単位あたりの情報アイテムの量です（たとえば、コントロール、単語、文章、アイコン、画像、またはそれらの組み合わせ）。この定義と測定により、Yahooは明らかにGoogleより雑然としている。
この方法で測定された乱雑さがユーザーパフォーマンスに及ぼす影響を理解しようと試みた一連の調査があり、グリーンスクリーンの文字セルUIの時代にさかのぼります。当然のことながら、画面上に詰め込むものが多いほど、特定の情報項目を見つけるのが難しくなります。研究者たちはまた、ページごとの情報の総量を一定に保ちましたが、アイテム間のスペースを変化させたため、密度のみが減少しました。これは常に検索時間に影響を与えるようには見えません。最近の例をいくつか示します。
Lingberg T（2003）。ユーザーインターフェースにおけるグラフィックスの知覚に対する情報密度とサイズの影響ヘルシンキ工科大学の修士論文。
Weller、D（2004） ビジュアルWeb検索に対するコントラストと密度の影響 。ウィチタ州立大学。
1ページあたりの情報量を増やす代わりに、情報をより多くのページに分散することになるため、情報の密度（または単に総情報量）を設計上の決定に適用するのは難しいため、ページあたりの検索時間とナビゲーション時間を比較する必要があります。また、ページごとの検索時間は情報がどれだけ適切に整理されているかによって異なり、複雑さの2番目の定義です。
情報組織
情報編成とは、関連する情報アイテムが互いに隣接している度合いです。ユーザーはページの各領域で1つのアイテムを見るだけでよいので、これは検索時間に対する高い情報密度の影響を軽減できます。そのアイテムがユーザーの探しているものに近くない場合、そのアイテムの他のアイテムも近くなく、ユーザーはそれらを見る必要さえありません。
整理の重要性は、ランダムに整理されたメニューと意味的に整理されたメニューを比較するさまざまな研究で示されています（Webページはリンクの膨大なメニューと考えることができます）。例えば：
マクドナルドJE、ストーンJD、レイベルトLS、およびカラットJ（1982）。ユーザー・システム・インターフェースの構造化方法の評価、ヒューマン・ファクターズ・ソサエティの第26回年次総会の議事録、p551-555
繰り返しますが、ショッカーではなく、意味的に整理されたメニューは、ランダムメニューよりも優れています。
この観点から見ると、GoogleとYahooはどちらも整理されており、整理されています。情報編成の定量的測定値はわかりませんが、1つの測定法は、すべての情報のカードソート結果に対してクラスター分析または多次元スケーリングを実行し、次に、アイテムの各ペア間の統計的距離をページ上の各ペア間の物理的な距離。それがまだ行われていない場合、それは良い修士論文になるでしょう。ただし、次のクラッタの定義である視覚的な構成の影響は考慮されていません。
ビジュアル構成
視覚的な構成とは、関連する情報出現が一緒になる程度です。これは主に ゲシュタルトのルールを適用する によって実現されます。これには、関連情報をホワイトスペースで他の情報から分離する（視覚的な構成と情報の構成を混同する）が含まれますが、情報をボックスで囲む、または関連情報に同じフォントまたは色を使用するなどのグラフィック手法によっても実現できます。上記で引用されたウェラーの研究は、視覚的な構成の重要性を示しました。
グーグルとヤフーのページをちらりと見ていると、どちらもまともな視覚的構成を持っているように見え、そのためその定義による混乱は少ない。残念ながら、視覚的情報の提示が「良い」ゲシュタルトを形成する程度の定量的尺度は知りません。
視覚的変動性
おそらく、クラッタを測定するためのより有望なアプローチは、視覚的な変動性として定義することです。これは、色と濃淡の情報量に関係なく、ページ全体で色と濃淡が不規則に変化する度合いです。この方法でクラッタを測定するには、ページ内の空間周波数を分析する人間の視覚のモデルを適用する必要があります。詳細については、以下を参照してください。
Rosenholtz R、Li Y、Mansfield J、およびJin Z（2005）、 機能の混雑：表示の乱雑さの尺度 。 SIGCHI 2005、p761-770
このクラッターの定義は、ページを最初に見たときに得られるクラッターの知覚を正確に捉えているようです。たとえば、Yahooページは、Googleよりもグラフィックのばらつき（たとえば、1平方インチあたりの色の変化）が多く、乱雑に見えます。ただし、グラフィックの変動性は視覚的検索に部分的にのみ関連していると思います。たとえば、Yahooのページを作り直して、すべて同じタイプとサイズのフォント、すべての色が灰色、すべてがページ全体に均等に分散されていると、一見すっきりしているように見えます（ページ内のページの方法）。本は乱雑に見えます）。ただし、視覚的な構成をすべて削除することで、視覚的な検索が難しくなると思います。
視覚的特徴
個人的には、クラッター自体の影響ではなく、クラッターの影響を気にすることにしました。クラッターの問題が視覚的検索を増やすことである場合、視覚的検索を困難にするものは何ですか？要因の中には、ターゲット情報がそのコンテキストから視覚的に類似している度合いがあります。ターゲットが類似した多くの画像に囲まれている場合、ターゲットを見つけるのは難しくなります。それがクラッタ効果、またはより一般的にはコントラスト効果の低下です。これを測定する方法は次のとおりです。
Zuschlag MK（2004）。 人間の知覚の計算モデルを使用したビジュアルクラッターの定量化 ：ヘッドアップディスプレイのアプリケーション。 Human Performance Situation Awareness and Automation II Conference、Daytona Beach、FL（Mar. 22-25）。
この測定では、視覚的な変動性や構成など、視覚的な検索時間に影響を与える他の要因は考慮されないため、全体像はわかりません。たとえば、次を参照してください。
Lohenz MC、Trafton JG、Beck MR、Gendron ML（2009）。 複雑な多変量地理空間ディスプレイのクラッターのモデル 。ヒューマンファクター、51（1）、p90-101。
ボトムライン
結論として、混乱は複雑であり、そのための単一の対策をまだ開発していません。しかし、数字を付けても、どういう意味でしょうか。 「クラッター」はネガティブに聞こえますが、クラッターの本当の定義は「画面上の気にならないもの」であることを意味します。おそらく、VSの相対的な混乱についてのあなたとユーザーの間の不一致は、ウィンドウにどれだけあるかというよりも、それぞれが有用だと思うことにもっと関係があります。
しかし、上記の定義と測定のいずれかを使用する場合、混乱を増やすことは、混乱を少なくすることよりも必然的に悪いことですか？ユーザーのタスクでは、小さなスペースに多くの情報を表示する必要がある場合があります。時々、現実はまとまりがなく、ユーザーがそれを理解することが重要です（たとえば、一部のデータ視覚化では）。
私たちが今持っている最高のものは、幅の深さとバランスをとるためのガイドラインであり、 良いレイアウト と Gestalt のルールに従い、そして グラフィックの特徴のバランスをとる 重要性のある情報。
Tufteは、@ Corinが引用したように、視覚情報に関する法律であり、情報（写真、要素、デザインアイテムではなく）がユーザーに提示される方法の重要な概念について読む価値があります。重要なのは、注目を集める要素の数を調べることです。 Yahooの例には注意を向ける項目がたくさんありますが、Googleには少ないです。
隣接するアイテムからの干渉もあります。Yahooでは、集中する必要のあるコアアイテムが、気を散らす他のアイテムに囲まれています。 Googleでは、最も重要な領域は白で囲まれています。
そして、偶然にも、VSも雑然としていると思います。ときどき私の注意を奪い合うことが多すぎる。クローズする必要はないので閉じたくありませんが、いくつかをより個別にしたり、管理しやすくしたりします。
あなたの質問と興味深い類似点は、自動ターゲット認識（ATR）のクラッターメトリックスにあります。
私はあなたに研究データへの直接アクセスを提供することはできませんが、もしあなたがそのように傾倒しているなら、この主題に関して利用可能な論文がたくさんあります。
ビジュアルシーンの拡散ターゲットの有効コントラストを計算する問題に対処します。ターゲットの近傍における強度の局所変動の影響は、エッジの強度の分布を考慮することによってモデル化されます。 [1]
または...
エッジベースとテクスチャベースの両方のメトリックは、人間のターゲット取得に対する画像の乱雑さの影響を理解するのに役立ちます。観察者の実際の注視点を研究することにより、観察者が真の目標を獲得しようとする試みで、観察者の注意をそらしたり混乱させたりする特徴を特定できます。 [2]
このデータはあなたの質問に直接答えるものではありませんが、それはあなたを刺激的な方向に向けるかもしれません。
[1] http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?reload=true&tp=&arnumber=250408
[2] http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/1350449595001328
結局、「乱雑」は主観的な用語です。
他の人が述べたように、クラッタを定量化する多くの良い最近の試みがありました。残念ながら（間違っている場合は訂正してください）-ユーザーの研究に予算をかけずに開業医が使用できるアルゴリズムを作成したものはありません。
幸い、使用できる古い方法がいくつかあります。
KLM-GOMS（キーストロークレベルのモデル/目標、演算子、メソッド、および選択ルール）は、インターフェイスの複雑さを測定し、不要なステップを特定する優れた方法です。このメソッドは、ポインティング（1.1秒）、マウスボタンの押下（0.1秒）、手をキーボードからマウスに移動（0.4秒）などのタスク時間を提供します。時間を合計するだけです。時間を別のインターフェースと比較して、どちらが速いか、またはステップが少ないかを確認できます。 ウィキペディアでKLM-GOMSの詳細をご覧ください 。
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