フィッツの法則とヒックの法則を組み合わせる
私は教科書を読んでいて、この特定の質問に困惑しました：
HicksとFittの法則を使用して、ユーザーがメニューの項目を選択する時間の式を導き出します。ここで、bは分岐係数、各レベルの選択肢の数、nは完全なメニューのオプションの総数です。 。移動距離と目標サイズはbとは無関係であると仮定します。
全体の選択時間を最小限に抑えるために、あなたの表現はbの最適な選択を予測しますか？
フィッツの法則を次のように定義した場合：T = Im*log_2(2d/s)ここで、Tは距離dでサイズsのターゲットを取得する時間です。
そして、次のようにHicks：Td = Ic*log_2(n+1)は、n個の同等に可能性のある選択肢です。
私の答えは単にtotal time = b*(Ic*log_2(n+1)) + (Im*log_2(2d/s))でしょうか？
または多分：total time = (Ic*log_2(n+1/b)) + (Im*log_2(2d/s))？
フィッツの法則の要点は、小さなオブジェクトは、マウスを動かさなければならないほどクリックしにくいということです。ユーザーのポインター/マウスがどこにあるかを（通常は）予測することはできないため、小さいターゲットを選択するのはより困難であると想定する必要があります。
より正式には、HCIに適用されるフィッツの法則は、人がポインターをターゲット領域に移動するのに必要な時間は、ターゲットまでの距離とターゲットのサイズに基づいていることを示しています。結局のところ、画面のエッジは、カーソルが到達すると停止するため、大きなターゲットになります。したがって、エッジに小さなツールバーを配置して、それを大きく見せることができます。これは多くの人がフィッツの法則を適用する方法だと思います。
Fittの研究はヒューマンコンピュータインタラクションではなく、生産ラインのタスクに基づいていたことを思い出してください。したがって、カーソルではなく、マウスを動かすという事実を考慮する必要があります。ユーザーは、マウスを持ち上げて再び下に置く必要がある場合があります。
ヒックの法則は、意思決定プロセスを指します。あまりにも多くの無関係で組織化されていない選択は悪い。選択肢が少ない、または整理されているのが良い。または、より正式に言えば、選択肢が増えるにつれて認知負荷が増加します。これにより、決定を行うのに必要な時間が増加し、選択を行う際の負担がタスクを完了することの報酬よりも大きいため、ユーザーがプロセスをオプトアウトするように導く可能性があります。
UXコミュニティで、ナビゲーションバーを配置する場所に数式を適用する人を見たことがありません。私たちがVRの世界にいるとき、その時点で、デザインははるかに広い範囲の人間の動きを考慮に入れます。
ここで質問への回答を開始します。 2つの方程式を加算する必要があることは間違いありません。意思決定に必要な時間は、カーソルをターゲットに合わせるのに必要な時間と労力とは別です。メニューの場所（画面の端または画面の中央）が重要であることに注意してください。