私はこのビデオに出くわして、「中心領域」に収まるようにコンテンツを小さなチャンクに配置することで認知負荷を減らす方法を説明しました。
http://www.youtube.com/watch?v=GzgRfE5B1Yc
もちろん、ハイコントラストを使用するなど、ほとんどの点は有効です。しかし、中心窩の事柄がユーザビリティに関連しているというさらなる証拠は見つかりませんでした。これについてもっと詳しい情報や適切な研究がある人はいますか?
Foveaは、フォームの場合や、近接性の問題を解決する場合などに役立ちます。
エラーの原因(たとえば、省略されたフィールド)から離れすぎたエラーメッセージを配置すると、人々は接続できなくなります。
ただし、他の赤い要素もある場合、それらも接続を行うことができません。
これは、ジェフジョンソンのすばらしいスクリーンショットです 心をデザインすること
(章8は周辺視野についてです)
あなたはそれについてどのように考えるべきですか?
あなたの心は次のように機能します。あなたの目はあなたの前に腕を伸ばした状態であなたの親指にほぼ等しい領域だけをはっきりと見ることができます。残りは基本的に霧の背後にあります。
しかし、あなたの目は急速に動くことができ、あなたの脳はそれが覚えているかのように行動することができます。
そのため、新しいスペースに入るか、新しい画面が表示されたら、数秒ですばやくスキャンできます。それからあなたの心は「キャッシュから」機能します、つまり、それは物事がどのように見えるべきかについての視覚的記憶(そして時には人工的に構築された画像)を持ち、あなたはあなたが直接見ている唯一のものを見ます。
私は推測します-私は専門家ではありませんが-これは、ほとんどの人が gorilla test で失敗する理由に役割を果たす可能性があります。
毎日のUXの実践にどのように影響しますか?
これは通常、ユーザビリティテストで出てきます。「鼻の前」にいるのに人々が物事を見ることができない場合です。これは、中心窩のせいです。
また、視線追跡テストも含まれています。これらはいわゆる視線プロットです。
アイトラッキングは通常、赤外線カムで目を見るので、中心窩がどこを指しているかを示します。ただし、サイズは必ずしもスキャンに関連付けられているわけではありません。
関連するのは中心窩だけですか?
どういたしまして!彼女の素晴らしい本 すべての設計者が人々について知る必要がある100の事柄 で、Weinschenkは Larson-Loschky実験 を参照しており、周辺視野が私たちを作るのにもっと役立つことを教えてくれます何を見ればいいか知っている。
このアイデアは基本から来ています。その人間には周辺視野と中心視野があります。セントラルは、物事を直接見て、周辺視野を使用して詳細を確認するためにユーザーが使用するものです。これにより、目の隅にあるものが見え、私たちの周りの世界を理解することができます。人々は、コンピューター画面を見ているときに周辺視野を使用し、通常、周辺視野の内容をざっと見て、ページの内容を決定します。
さらに、認知負荷について話すと、次のことも検討できます。脳はショートカットを作成します。色と形は人々が見るものに影響を与えます。脳はグループを作ります。目と脳はパターンを作成しますが、存在しない場合でも、重量と空白がパターンを作成します。
私たちの脳は3Dよりも2Dをよく吸収します。つまり、アイコンを実行している場合は、2Dアイコンの方が影響が大きくなります
人々は「正準ビュー」を傾けてオブジェクトをイメージします。この方法でグラフィックスを実行すると、脳はより速くそれを取得します。
2つの要素が近すぎる場合、脳はそれらが一緒に属していると考えます。
画面上にビューを作成するときは、脳がすばやく処理できるようにすべての詳細を考慮し、ユーザーが焦点を合わせたいことにユーザーが集中できるという考え方です。
効果的な履歴書に関する記事 には、目の動きと(作家の定義による)効果的な履歴書の興味深い相関関係が含まれています。
相関は因果関係ではない -であり、履歴書の評価は非常に主観的であることを知っています。だから、それは弱いつながりです。 ただし、効果的な履歴書(作家によると)は、中心窩ビジョンスペースとよく相関するチャンクに情報をクラスター化しているように見えます。
他の 認知バイアス があるため、デザインで正しく理解することの重要性を人々が理解するのに役立つ良い例です。類似のテーマと共通のスレッドを持つ類似の画像を使用したビジネス関連の例は、他のどの場所よりもビジネス環境でより強力です。
ただ、研究者とのつながりを作ろうとしないでください。繰り返しになりますが、リサーチサイエンティストを説得する必要はありません。データを提示するだけで、ドットがつながります。データに加えて説得が必要なのは、マーケティング、マネージャー、エンジニアです。