Keystroke-Level-Model

Das Keystroke-Level-Model (KLM) erlaubt es, Aussagen darüber zu treffen, wie lange ein Experte für die fehlerfreie Bearbeitung einer Aufgabe mit einem interaktiven Computersystem benötigt.[1] Im Forschungsgebiet der Mensch-Computer-Interaktion zählt das KLM zu den meistverbreiteten Herangehensweisen und wird hauptsächlich auf Textverarbeitungsaufgaben angewandt.[2] Um die benötigte Arbeitszeit vorherzusagen, wird eine Folge von Interaktionsschritten, eine sogenannte Methode, vorgegeben. Die Durchführungszeit ergibt sich dann aus der Summe der Operatoren der einzelnen Arbeitsschritte.[3] Durch Anpassung des Modells an mobile Endgeräte und Touchscreens gilt das KLM auch heute noch als relevant.

Struktur des Keystroke-Level-Models

Das Keystroke-Level-Model umfasst s​echs Operatoren, v​on denen d​ie ersten v​ier Operatoren a​ls physisch-motorische Operatoren definiert werden. Hinzu kommen e​in mentaler Operator u​nd ein Operator, d​er die Antwortzeit d​es Systems repräsentiert.[1]

  • K (Tastenanschlag oder Mausklick): Dies ist der häufigste Operator. Er beschreibt jedoch nicht nur Buchstaben, sondern jeden einzelnen Tastendruck (bspw. wird ein Tastendruck auf die Hochstelltaste (SHIFT) als einzelne K-Operation gewertet). Die benötigte Zeit hängt von den motorischen Fähigkeiten des Benutzers ab und wird mittels einminütiger Schreibtests bestimmt, wobei die Testzeit durch die Gesamtzahl fehlerfreier Tastenanschläge geteilt wird.
  • P (Zielerfassung auf einem Display mit Hilfe einer Maus): Diese Zeit ist abhängig von der Distanz zum Ziel und der Größe des Ziels.[4] Ein Mausklick ist dabei nicht enthalten. Er zählt als separate K-Operation.
  • H (Wechsel der Hand oder der Hände zwischen unterschiedlichen Eingabegeräten): Die Zeit für diesen Operator beinhaltet die Bewegung beim Wechsel von Eingabegeräten oder die Feinpositionierung der Hand.
  • D (Zeichnen (manuell): nD geradlinige Segmente, die eine Gesamtlänge von D(nD, lD) cm haben): Dabei stellt nD die Anzahl der Liniensegmente und lD die Gesamtlänge der Liniensegmente dar. Dieser Operator ist sehr restriktiv, denn es wird vorausgesetzt, dass mit einer Maus gezeichnet wird, wobei das Zeichensystem den Cursor auf ein 0.56 cm großes Rechteck begrenzt. Die ermittelte Zeit für diesen Operator ist ein Durchschnittswert.
  • M (mentale Vorbereitung zur Ausführung physischer Aktionen): Beschreibt die Zeit, die ein Benutzer für Denkprozesse oder für die Entscheidungsfindung benötigt. Die Anzahl von M-Operatoren in einer Methode hängt vom Wissensstand und Können des Benutzers ab. Heuristiken geben Auskunft darüber, an welcher Stelle in einer Methode ein M-Operator gesetzt werden muss. Wird beispielsweise mit der Maus ein Ziel angesteuert, so wird gewöhnlich auch ein Mausklick vorausgesetzt, weshalb kein M-Operator zwischen diesen beiden Operatoren benötigt wird.[1] Punkt 2 erklärt die Heuristiken für das Setzen eines M-Operators.
  • R (Antwortzeit des Systems): Die Antwortzeit hängt vom System, dem Kommando und dem Kontext des Kommandos ab. Es wird nur dann benötigt, wenn der Benutzer tatsächlich auf das System warten muss. Bereitet der Benutzer beispielsweise seine nächste physikalische Aktion vor (M), so wird nur der nicht-überlappende Teil der Antwortzeit für R benötigt, da der Benutzer die Antwortzeit für die M-Operation benötigt (zum Beispiel R von 2 Sekunden - M für 1.35 Sekunden = R von .65 Sekunden). Kieras[5] schlägt eine Namensänderung des Operators zu W (Wartezeit) vor, um Verwirrung zu vermeiden. Sauro[6] hingegen bevorzugt einen Test, der die Antwortzeit des Systems vorab bestimmt.

Nachfolgende Tabelle z​eigt neben e​inem Überblick d​er Zeiten für d​ie erwähnten Operatoren a​uch Zeiten für weitere v​on unterschiedlichen Autoren vorgeschlagene Operatoren.

OperatorZeit (Sekunden)
KGesamtzeit des Schreibtests geteilt durch die Gesamtzahl fehlerfreier Tastenanschläge

Richtlinien:[1][7]
.08 (135 wpm: beste Schreibkraft)
.12 (90 wpm: gute Schreibkraft)
.20 (55 wpm: durchschnittliche Schreibkraft)
.28 (40 wpm: durchschnittliche Schreibkraft (nicht Sekretär))
.50 (typing zufällige Buchstaben)
.75 (Schreiben eines komplexen Codes)
1.20 (schlechteste Schreibkraft und nicht mit der Tastatur vertraut)

P1.1[1][7]
H0.4[1][7]
D.9nD +. 16 lD[1][7]
M1.35[1][7]
RSystemabhängig[1][7]
Weitere vorgeschlagene Operatoren
B (Mausklick oder Loslassen der Maustaste)0.1[5]
Klick auf einen Button / Link3.73[6]
Pull-Down-Liste (Ohne Laden der Seite)3.04[6]
Pull-Down-Liste (Mit Laden der Seite)3.96[6]
Datumsauswahl6.81[6]
Ausschneiden & Einfügen (Tastatur)4.51[6]
Text in ein Textfeld schreiben2.32[6]
Scrolling3.96[6]

Methodik zum Setzen des M-Operators

Beim Setzen d​es M-Operators w​ird wie f​olgt vorgegangen:[1]

Beginne mit einer Methode, die alle physischen Operatoren und Antwortoperationen umfasst.

Benutze Regel 0, u​m ein M-Operatoren z​u platzieren. Iteriere für j​edes M d​urch Regel 1 b​is 4, u​m zu sehen, o​b es entfernt werden sollte.

Regel 0Setze Ms vor alle K-Operatoren, die nicht Teil einer durchgehenden Zeichenkette sind (zum Beispiel Texte oder Zahlen).

Setze Ms v​or alle P-Operatoren, d​ie Befehle wählen (keine Argumente).

Regel 1Wenn ein Operator nach einem M bereits im Operator vor dem M vorausgeahnt werden kann, dann entferne das M (zum Beispiel PMK -> PK).
Regel 2Gehört eine Kette von MKs zu einer kognitiven Einheit, so lösche alle Ms bis auf das erste.
Regel 3Ist ein K ein redundanter Terminator (zum Beispiel das Ende eines Befehls direkt nach dem Ende eines Arguments), dann entferne das M davor.
Regel 4Wenn ein K eine konstante Zeichenkette (beispielsweise einen Befehlsnamen) beendet, so entferne das M davor. Beendet ein K jedoch eine variable Zeichenkette (zum Beispiel ein Argument), so muss das M stehen bleiben.

Vergleich zu GOMS

Das KLM i​st die einfachste Version d​er GOMS-Technik. Einer d​er Hauptunterschiede zwischen d​em KLM u​nd anderen Modellen d​er GOMS-Familie ist, d​ass das KLM d​ie Arbeitsschritte e​ines Nutzers n​icht vorhersieht, sondern d​iese vorgibt. Daher enthält d​as KLM i​m Gegensatz z​um GOMS-Modell k​eine Ziele u​nd Auswahlregeln. Außerdem i​st das KLM anders a​ls übrige GOMS-Modelle a​uf Aufgaben beschränkt, b​ei denen e​s keine parallelen Arbeitsschritte, verschachtelte Ziele o​der Unterbrechungen gibt.[3]

Vorteile

Das KLM i​st ein schnelles u​nd einfaches Modell, d​as ohne tieferes Wissen über d​ie menschliche Psychologie verwendet werden kann.[1] Des Weiteren können Bearbeitungszeiten o​hne die Anfertigung v​on Prototypen u​nd das Testen m​it tatsächlichen Nutzern vorausgesagt werden, w​as Zeit u​nd Geld spart.[6]

Einschränkungen

Das KLM i​st durch mehrere Faktoren eingeschränkt:

  • Es wird lediglich die Zeit gemessen[1] und übrige Performancemaße werden nicht erhoben[7].
  • Es kann nur Zeiten für Experten voraussagen. Generell unterscheiden sich Nutzer durch ihr Vorwissen und ihre Erfahrungen bezüglich unterschiedlicher Systeme und Aufgaben, durch motorische Fähigkeiten und technisches Können.[1]
  • Es werden nur bekannte und routinemäßige Aufgaben betrachtet.[1]
  • Die Methode muss schrittweise vorgegeben werden.[1]
  • Die Ausführung der Methode muss fehlerfrei sein.[1]
  • Der M-Operator umfasst unterschiedliche mentale Operationen und gibt keine genauere Auskunft über die mentalen Operationen des Nutzers. Ist dies erforderlich, muss auf ein GOMS-Modell zurückgegriffen werden.[7]

Allgemein sollte man sich darüber bewusst sein, dass beim Umgang mit Computersystemen auch andere Performancemaße (Fehler, Lernen, Funktionalität, Recall, Konzentration, Müdigkeit sowie Aufgabenangemessenheit) sowie andere Nutzertypen (Anfänger, gelegentliche Nutzer) und nicht routinemäßige Aufgaben eine Rolle spielen.[1] Außerdem benötigt das Anfertigen einer Prognose für Aufgaben, die länger als ein paar Minuten dauern, meist mehrere Stunden.[6] Auch dass Operationen vergessen werden, ist eine häufige Fehlerquelle. Das bedeutet, dass das KLM sich am besten für kurze Aufgaben mit einer nicht allzu hohen Anzahl an Operatoren eignet. Zudem kann das KLM keine wirklich präzise Vorhersage treffen und ist mit einer mittleren quadratischen Abweichung von 21 % oftmals nicht korrekt.[7]

Beispiel

Das folgende Beispiel, e​ine Adaption e​iner Berechnung v​on Kieras, z​eigt den praktischen Gebrauch d​es KLMs. Hierbei werden z​wei Möglichkeiten e​ine Datei z​u löschen verglichen, w​obei der Auszuführende e​ine durchschnittliche Schreibkraft ist. Für d​en M-Operator werden 1.35 Sekunden, w​ie im KLM[1][7] vorgegeben, anstatt d​er von Kieras verwendeten 1.2 Sekunden eingesetzt. Der zeitliche Unterschied bleibt i​n diesem Falle jedoch unverändert.

Design A: Ziehen der Datei in den Papierkorb[5]

Design B: Verwenden d​es Shortcuts “control + T”[5]

Methoden Enkodierung: Befehlskette[5]Methoden Enkodierung: Befehlskette[5]
  1. Vorbereiten des Löschens (M)
  2. Auffinden des Datei Icons (M)
  3. Navigieren zum Datei Icon (P)
  4. Drücken und Halten der Maustaste (B)
  5. Ziehen der Datei zum Papierkorb (P)
  6. Loslassen der Maustaste (B)
  7. Zeigen auf das Ursprungsfenster (P)
  1. Vorbereiten des Löschens (M)
  2. Auffinden des Datei Icons (M)
  3. Navigieren zum Datei Icon (P)
  4. Drücken und Halten der Maustaste (B)
  5. Loslassen der Maustaste (B)
  6. Bewegen der Hand zur Tastatur (H)
  7. Drücken der Steuerungstaste (K)
  8. Drücken der T Taste (K)
  9. Bewegen der Hand zur Maus (H)
Benötigte ZeitBenötigte Zeit
3P + 2B + 2M = 3*1.1 sek + 2*.1 sek + 2*1.35 sek = 6.2 SekundenP + 2B + 2H + 2K + 2M = 1.1 sek + 2*.1 sek + 2*.4 sek + 2*.2 sek + 2*1.35 sek = 5.2 Sekunden

Dies zeigt, d​ass Design B schneller ist, obwohl e​s mehr Operationen beinhaltet.

Anpassung

Die s​echs Operatoren d​es KLM können weiter reduziert werden, w​as jedoch d​ie Präzision d​es Models verringert. Für g​robe Berechnungen i​st das a​ber durchaus praktikabel.[7]

Da d​as bestehende KLM a​n Desktop Computer angepasst ist, trifft e​s nur beschränkt a​uf mobile Endgeräte zu.[8] So g​eben Dunlop u​nd Cross[9] z​u bedenken, d​ass das KLM für d​en mobilen Kontext n​icht mehr korrekt ist. Es g​ibt einige Versuche d​as Model z​u erweitern, sodass e​s auch für mobile Endgeräte u​nd Touch-Oberflächen verwendet werden kann.

Ein signifikanter Beitrag z​u dieser Forschungsfrage stammt v​on Holleis e​t al.[10], d​ie die existierenden Operatoren beibehalten u​nd nur d​ie Zeitspannen dieser verändern. Des Weiteren führen s​ie weitere n​eue Operatoren ein: Ablenkung (X), Geste (G) u​nd anfängliche Handlung (IA). Während s​ich Holleis e​t al.[10] u​nd Li e​t al.[8] darüber e​inig sind, d​ass das KLM a​uch für mobile Geräte verwendet werden kann, schlagen Li e​t al. e​ine weitere Adaption d​es Modells vor. So stellen s​ie ein n​eues Konzept, d​ie Operator-Blocks, vor. Dabei handelt e​s sich u​m „eine o​ft wiederkehrende Reihenfolge v​on Operatoren d​es erweiterten Models“. Darüber hinaus verwerfen Li e​t al. d​ie ursprünglichen Operatoren u​nd definieren fünf n​eue mentale u​nd neun n​eue physische Operatoren, w​obei vier d​er physischen Operatoren stiftbasiert sind.

Rice u​nd Lartigue[11] entwerfen d​as Touch Level Model. Dafür passen s​ie nicht n​ur die bereits bestehenden Operatoren an, sondern schlagen a​uch mehrere Operatoren für Touchgeräte vor. Sie behalten d​ie Operatoren Keystroke (K), Homing (H), Mental Act (M) s​owie Response Time (R(t)) b​ei und schlagen n​eue auf d​en Berechnungen v​on Holleis e​t al.[10] basierende touch-spezifische Operatoren vor:

  • Distraction: Ein multiplikativer Operator, der Zeit zu anderen Operatoren hinzufügt.
  • Pinch: Eine Geste zum heraus-zoomen, die mit zwei Fingern oder mehr ausgeführt wird.
  • Zoom: Eine Geste zum hinein-zoomen, die mit zwei Fingern oder mehr ausgeführt wird.
  • Initial Act: Die Schritte, die nötig sind das System auf die Benutzung vorzubereiten (zum Beispiel Entsperren des Geräts, Drücken eines Icons, Eingabe eines Passworts).
  • Tap: Antippen des Bildschirms, um eine Aktion zu beginnen oder eine Veränderung zu erreichen.
  • Swipe: Eine Geste, bei der ein oder mehrere Finger auf dem Bildschirm platziert und dann wiederholt für eine bestimmte Zeit in eine Richtung bewegt werden.
  • Tilt: Neigen oder Rotieren des Endgeräts um d Grad.
  • Rotate: Eine Geste, bei der zwei oder mehr Finger auf dem Bildschirm platziert und dann um d Grad um eine Achse rotiert werden.
  • Drag: Eine Geste, bei der ein oder mehrere Finger auf dem Bildschirm platziert und dann, häufig in einer geraden Linie, zu einem anderen Punkt bewegt werden.

Siehe auch

Einzelnachweise

  1. Stuart K. Card, Thomas P. Moran, Newell Allen: The keystroke-level model for user performance time with interactive systems. In: Communications of the ACM. Vol. 23, Nr. 7, 1980, doi:10.1145/358886.358895.
  2. Peter Haunold: Analyse manueller Digitalisierungsabläufe mit dem Keystroke-Level Modell. In: Angewandte geographische Informationsverarbeitung. Vol. 26, 1997 (PDF). PDF (Memento des Originals vom 4. März 2016 im Internet Archive)  Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis.@1@2Vorlage:Webachiv/IABot/www.agit.at
  3. Bonnie E. John, David E. Kieras: The GOMS Family of User Interface Analysis Techniques:Comparison and Contrast. In: ACM Transactions on Computer-Human Interaction (TOCHI). Vol. 3, Nr. 4, 1996, doi:10.1145/358886.358895.
  4. Paul M. Fitts: The information capacity of the human motor system in controlling the amplitude of movement. In: Journal of Experimental Psychology: General. Vol. 121, Nr. 3, 1992, doi:10.1037/h0055392.
  5. David Kieras: Using the Keystroke-Level Model to Estimate Execution Times.
  6. Jeff Sauro, Julie A. Jacko (Editor): Estimating productivity: Composite operators for keystroke level modeling. In: Human-Computer Interaction. New Trends: Proceedings of the 13th International Conference (LNCS). Vol. 5610. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg 2009, doi:10.1007/978-3-642-02574-7_40.
  7. Stuart K. Card, Thomas P. Moran, Allen Newell: The Psychology of Human-Computer Interaction. L. Erlbaum Associates Inc, Hillsdale 1983, ISBN 0-89859-243-7.
  8. Hui Li, Ying Liu, Jun Liu, Xia Wang, Yujiang Li, Pei-Luen Patrick Rau: Extended KLM for mobile phone interaction: a user study result. In: CHI EA '10 CHI '10 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems. ACM, New York 2010, ISBN 978-1-60558-930-5, doi:10.1145/1753846.1754011.
  9. M.Dunlop, A. Crossan: Predictive Text Entry Methods for Mobile Phones. In: Personal Technologies. 2000, doi:10.1007/BF01324120.
  10. P. Holleis, F. Otto, H. Hussmann, A. Schmidt: Keystroke-level model for advanced mobile phone interaction. In: CHI ’07: Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. 2007, doi:10.1145/1240624.1240851.
  11. A.D. Rice, J. W. Lartigue: Touch-Level Model ( TLM ): Evolving KLM-GOMS for Touchscreen and Mobile Devices Categories and Subject Descriptors. In: ACM SE '14 Proceedings of the 2014 ACM Southeast Regional Conference Article No. 53. 2014, doi:10.1145/2638404.2638532.
This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. The authors of the article are listed here. Additional terms may apply for the media files, click on images to show image meta data.