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交互行爲量化方法之GOMS擊鍵層模型

一直在關注體驗量化方面的理論,劍虹在之前的博文里分享了關於體驗量化的一些方法,受益匪淺。

關於行爲層的量化方法我想再補充一下goms方法中的擊鍵模型,這種模型的好處在於可操作性更強,設計師可以短時間內獨立完成度量。

擊鍵模型中用戶的交互行爲被分解爲幾個元動作,每個元動作都通過大量的測試得出一個平均時長(見下表),通過這些元動作的累加得出界面設計方案需要的操作時間,來驗證和對比各種方案的優劣。(根據個體不同元動作的耗時不同,但對大部分對比性評估而言採用典型值足夠了,如需要精確的絕對時間可以參照cpm-goms)。

名稱和縮寫 典型值 含義
擊鍵(Keying)K 0.2秒 敲擊鍵盤或點擊滑鼠耗時
指向(Pointing)P 1.1秒 指向某顯示設備位置耗時
歸爲(Homing)H 0.4秒 手在鍵盤和滑鼠間切換耗時
心理準備(Mentall preparing)M 1.35秒 進入下一步的心理準備時間
響應(responding)R 等待計算機響應時間

使用擊鍵模型最困難的地方在於你無法判斷用戶什麼時候會停下來進行無意識的心理活動。因此我們有必要參照以下規則定義插入M的時機。

定位心理活動的規則

規則0:候選M的初始插入

所有的K(擊鍵)之前插入M,在所有用於命令選擇的P之前插入M,但是對於選擇命令參數的p不要插入M

規則1:刪除可以預知的M

如果M前面的操作符(K,P,H)能完全預知M後面的操作符,則將M刪除。例如你移動滑鼠的目的是點擊淘寶首頁,這時候就需要刪除由規則0添加的M,這時PMK就變成了PK。

規則2 :刪除同一認知單元內的M

如果一系列的鍵入屬於同一認知單元,則刪除第一之外的所有M,例如:輸入taobao根據規則0插入M應該是MKMKMKMKMKMK=6mk,由於taobao是一個詞的連續輸入 所以屬於同一認知單元,刪掉M後應該是MKKKKKK=M+6k

規則3:刪除連續終結符之前的M

如果K是一個認知單元後面的多餘分隔符,例如命令的分隔符後面緊跟參數的分隔符,則將之前的M刪除。

規則4:作爲命令終結符的M的刪除

如果K是一個分隔符,且後面緊跟一個常量字符串(例如,命令名或每次使用都一樣的實體),則將之前的M刪除(分隔符會因爲習慣性的成爲字符串的一部分,從而不需要單獨的M)。但如果K是一個命令參數的分隔符,或者可能變化的字符串,則保留之前的M

規則5:刪除重疊的M

不要計入任何與R(計算機響應時間)重疊的M

簡單擊鍵模型計算示例:

任務描述:在淘寶網搜索T恤衫,螢幕資源不受限制,淘寶首頁已經加載完成。

元動作分解:

把手移到滑鼠:H

指向搜素輸入框:HP

點擊定位輸入:HPK

將手移回鍵盤:HPKH

輸入「T恤」:HPKHKKKK

T恤在搜狗輸入法中是默認項所以只需點擊空格確認就可以了。如果中文輸入結果不在默認選中狀態下 還要加上一串 HPKH。

敲回車鍵加載搜索結果:HPKHKKKKK

頁面加載進入搜索結果頁:HPKHKKKKKR

在結果中篩選:最好結果是目標商品在結果中排在第一位,用戶可以直接點解進入寶貝詳情頁完成購買HPKHKKKKKRPK。假設這種情況出現的機率是P,則1>P>1/7500(每頁有75個結果共100頁)這種機率同時受排序算法,商品所屬類目的標準化程度……等等複雜因素的影響,因此完成查詢之後的操作將不在本次示例中涉及。

因此我們的到的最終表達式爲:HPKHKKKKK

根據規則0增加初始M

表達式爲:HPMKHMKMKMKMKMK

根據規則1-3刪除多餘的M得到表達式:HPKHMKKKKK=2H+P+6K+M+=0.8+2.2+1.2+1.35+2=4.55

如果採用搜索輸入的自動補全功能

(輸入法默認爲E文)表達式可以調整爲:HPKHMKHPKPK=3H+3P+4K+M=6.65

通過對比兩個表達式的結果,我們就可以得出自動補全在某些條件下輸入效率低於全文輸入的結論。

定量方法的好處在於它可以將無休止的爭論轉換爲計算,得出公認的令人信服的結論。

的goms擊鍵模型還有很大的局限性,它更偏重物理層面的度量,而淘寶用戶在購物過程中經歷的篩選;對比;印象;經驗;消費衝動;等等各種複雜的心理因素在交互行爲層面還沒相對準確的度量方法有待我們進行更加深入的研究。

參考書目:《the humane interface》

來源:http://ued.taobao.com/blog/2010/05/27/goms/

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