キーストロークレベルのモデル
人間とコンピュータの相互作用の形態

ヒューマンコンピュータインタラクションにおいて、キーストロークレベルモデル（KLM）は、熟練したユーザーが対話型コンピュータシステムを使用してルーチンタスクをエラーなく完了するのにかかる時間を予測します。[1]これは、1980年にStuart K. Card、Thomas P. Moran、Allen NewellによってCommunications of the ACMで提案され、1983年に彼らの著書「ヒューマンコンピュータインタラクションの心理学」で出版され、HCI分野の古典と見なされています。[2] [3]その基礎が築かれたのは1974年で、CardとMoranがPalo Alto Research Center（PARC）に参加し、NewellをコンサルタントとしてApplied Information-Processing Psychology Project（AIP）というグループを作り、ヒューマンコンピュータインタラクションの応用心理学を作成することを目指しました。[4]キーストロークレベルモデルは今日でも関連性があり、これは携帯電話とタッチスクリーンに関する最近の研究によって示されています（Adaptionsを参照）。

キーストロークレベルモデルの構造

キーストロークレベルのモデルは6つの演算子で構成されています。最初の4つは物理的な運動演算子で、続いて1つの精神的演算子と1つのシステム応答演算子です。[5]

  • K（キー操作またはボタン押下）：最も頻繁に使用される操作で、文字ではなくキー操作を意味します（例えば、SHIFTキーを押すことは別のK操作です）。この操作にかかる時間は、ユーザーの運動能力に依存し、1分間のタイピングテストによって決定されます。テスト時間は、合計テスト時間をエラーのないキー操作の合計数で割ることによって算出されます。
  • P（マウスでディスプレイ上のターゲットを指す）：この時間はターゲットまでの距離とターゲットの大きさによって異なりますが[6]、一定です。マウスのクリックは含まれず、別のK操作としてカウントされます。
  • H (キーボードまたは他のデバイス上で手をホーミングする): これには、任意の 2 つのデバイス間の移動と、手の微細な位置決めが含まれます。
  • D （n D、l D）cmの全長を持つn D本の直線を（手動で）描画する。ここで、n Dは描画する線分の個数、l Dは線分の長さの合計である。この演算子はマウス操作に限定され、描画システムはカーソルを0.56cmのグリッド内に制限する必要があるため、非常に特殊である。
  • M（物理的動作を実行するための精神的な準備）：ユーザーが思考や意思決定に必要な時間を表します。メソッド内のMの数は、ユーザーの知識とスキルに依存します。メソッド内のどこにMを配置すべきかを判断するためのヒューリスティックが提供されています。例えば、マウスでポイントする場合、ボタンの押下は通常完全に予測されるため、両方の演算子の間にMは必要ありません。[7]次の表は、M演算子を配置するためのヒューリスティックを示しています。[8]
すべての物理演算子と応答操作を含むメソッド エンコーディングから始めます。

ルール 0 を使用して候補の M を配置し、各 M に対してルール 1 から 4 を繰り返して、削除する必要があるかどうかを確認します。

ルール0 引数文字列自体の一部ではないすべての K (テキスト文字列や数値など) の前に M を挿入します。

コマンド (引数ではない) を選択するすべての P の前に M を配置します。

ルール1 M に続く演算子が M の直前の演算子で完全に予測される場合は、M を削除します (例: PMK -> PK)。
ルール2 MK の文字列が認知単位 (コマンドの名前など) に属する場合は、最初の M を除くすべての M を削除します。
ルール3 K が冗長な終端子である場合 (たとえば、コマンドの終端子がその引数の終端子の直後に続く場合)、K の前の M を削除します。
ルール4 K が定数文字列 (コマンド名など) を終了する場合は、K の前の M を削除します。ただし、K が変数文字列 (引数文字列など) を終了する場合は、M を保持します。
  • R（システムの応答時間）：応答時間はシステム、コマンド、およびコマンドのコンテキストに依存します。これは、ユーザーが実際にシステムを待たなければならない場合にのみ使用されます。例えば、ユーザーが次の物理的な動作を実行するために精神的に準備する（M）場合、ユーザーはM操作の応答時間を使用するため、Rには応答時間の重複しない部分のみが必要です（例：R 2秒 – M 1.35秒 = R 0.65秒）。Kieras [9]は、混乱を避けるために、応答時間（R）ではなく待機時間（W）と呼ぶことを提案しています。Sauroは、システム応答時間のサンプルを取得することを提案しています。[10]

次の表は、前述の演算子の所要時間と、提案された演算子の所要時間の概要を示しています。

オペレーター 時間（秒）
K タイピングテストの合計時間/エラーのないキー入力の合計数

ガイドライン: [11] [12]
.08 (135 wpm: 最も優れたタイピスト)
.12 (90 wpm: 優れたタイピスト)
.20 (55 wpm: 平均的な熟練タイピスト)
.28 (40 wpm: 平均的な非秘書タイピスト)
.50 (ランダムな文字の入力)
.75 (複雑なコードの入力)
1.20 (最悪のタイピストでキーボードに慣れていない)

P 1.1 [11] [12]
H 0.4 [11] [12]
D .9n D + . 16 l D [11] [12]
M 1.35 [11] [12]
R システム依存[11] [12]
提案された演算子
B（マウスボタンの押下または放し） 0.1 [13]
リンク/ボタンをクリック 3.73 [14]
プルダウンリスト（ページ読み込みなし） 3.04 [14]
プルダウンリスト（ページ読み込み） 3.96 [14]
日付ピッカー 6.81 [14]
カット＆ペースト（キーボード） 4.51 [14]
テキストフィールドにテキストを入力する 2.32 [14]
スクロール 3.96 [14]

GOMSとの比較

KLMはキーストロークレベルに基づいており、 GOMSモデル群に属している。[15] KLMとGOMSモデルは、専門家の行動をエラーなく予測するだけという共通点があるが、対照的にKLMはGOMSのように方法を予測しないため、時間を予測するために特定の方法を必要とする。[16]そのため、KLMには目標や方法の選択ルールがなく、それが使いやすくしている。[17] KLMは、どちらもキーストロークレベルにあり、汎用的なM演算子を持っているため、GOMSモデル群のモデルK1に最も似ている。違いは、KLMのM演算子はより集約的で、したがって大きい（1.35秒対0.62秒）ため、そのメンタル演算子はモデルK2のCHOOSE操作に似ていることである。[17]全体として、KLMはGOMSキーストロークレベルの実用的な使用法を表している。[18]

利点

KLMは、迅速かつ簡単に使用できるシステム設計ツールとして設計されているため、使用に心理学に関する深い知識は必要ありません。 [19]また、プロトタイプを構築したり、ユーザーを募集してテストしたりすることなく、タスク時間を予測できるため（制限を考慮）、時間とコストを節約できます。[20]システム設計ツールとしてのKLMの実際の使用例を参照してください。

制限事項

キーストローク レベルのモデルにはいくつかの制限があります。

  • これはパフォーマンスの1つの側面、つまり時間だけを測定するものであり、[21]これは実行時間を意味し、タスクを習得または学習する時間ではない[22]
  • 専門家ユーザーのみを対象としています。一般的に、ユーザーは様々なシステムやタスクに関する知識や経験、運動能力、技術的能力においてそれぞれ異なります[23]。
  • 通常の部隊任務のみを考慮している[24]
  • 方法は段階的に指定する必要があります。[24]これにより、高度な技術的スキルを持たない一般の人にとっても使いやすくなります。
  • この方法の実行はエラーフリーでなければならない[24]
  • メンタルオペレータは様々なメンタルオペレーションを統合するため、ユーザのメンタルオペレーションをより深くモデル化することはできない。これが重要である場合は、GOMSモデル（例えばモデルK2）を使用する必要がある[25]。

また、コンピュータシステムを評価する際には、パフォーマンスの他の側面（エラー、学習、機能性、想起、集中力、疲労、受容性）[26] 、ユーザーの種類（初心者、カジュアルユーザー）[23]、非定型タスクも考慮する必要があることに留意する必要があります。[23]

さらに、数分以上かかるタスクのモデル化には数時間かかり、誤差の原因として操作の忘却が挙げられます。[27]これは、KLMが操作者数が少ない短時間のタスクに最適であることを示しています。さらに、KLMは完璧な予測を行うことはできず、二乗平均平方根誤差は21%です。[28]

例

Kierasの提案を少し簡潔にまとめた以下の例は、平均的な熟練タイピストがファイルを削除する2つの方法を比較することで、KLMの実際的な使用方法を示しています。Mは、Kierasが用いている1.2秒ではなく、KLM [11] [12]で示されている1.35秒であることに注意してください。この例では、どちらの方法でも2つの設計の差は変わりません。

デザインA：ファイルをゴミ箱にドラッグする[29] デザインB：「コントロール+T」のショートカットを使用する[30]
メソッドエンコーディング（演算子シーケンス）[31] メソッドエンコーディング（演算子シーケンス）[32]
  1. 削除を開始する（M）
  2. ファイルアイコンを見つける（M）
  3. ファイルアイコンをポイントする (P)
  4. マウスボタン（B）を押したままにする
  5. ファイルアイコンをゴミ箱アイコン（P）にドラッグ
  6. マウスボタンを放す（B）
  7. 元のウィンドウを指す (P)
  1. 削除を開始する（M）
  2. 削除するファイルのアイコンを見つける（M）
  3. ファイルアイコンをポイントする (P)
  4. マウスボタン（B）を押す
  5. マウスボタンを放す（B）
  6. 手をキーボードに移動する（H）
  7. コントロールキー（K）を押す
  8. Tキー（K）を押す
  9. 手をマウスに戻す（H）
合計時間 合計時間
3P + 2B + 2M = 3*1.1秒 + 2*0.1秒 + 2*1.35秒 = 6.2秒 P + 2B + 2H + 2K + 2M = 1.1秒 + 2*0.1秒 + 2*0.4秒 + 2*0.2秒 + 2*1.35秒 = 5.2秒

これは、デザイン B の方が操作が多いにもかかわらず、デザイン A よりも 1 秒速いことを示しています。

適応

KLMの6つの演算子を削減することは可能ですが、モデルの精度は低下します。この低い精度が妥当な場合（例えば「大まかな」計算など）、このような簡略化で十分です。[33]

既存のKLMはデスクトップアプリケーションには適用できますが、そのモデルはモバイルタスクの範囲を満たしていない可能性があります[34] 。あるいは、DunlopとCross [35]が主張するように、KLMはモバイルデバイスではもはや正確ではありません。携帯電話やタッチデバイスへの適用に関して、KLMを拡張する様々な取り組みがあります。この分野への重要な貢献の一つはHolleisによるもので、彼は既存の演算子を保持しながらもタイミング仕様を見直しました。さらに、彼は注意散漫(X)、ジェスチャー(G)、初期動作(I)という新しい演算子を導入しました。LiとHolleis [36]はどちらもKLMモデルをモバイルデバイスでのタスク時間の予測に適用できることに同意していますが、Liは演算子ブロックと呼ばれる新しい概念を導入することで、モデルにさらなる修正を加えることを提案しています。演算子ブロックは、「拡張KLMの分析者が高い再現性で使用できる演算子のシーケンス」と定義されています[37] 。 彼はまた、古い演算子を廃止し、5つの新しいメンタル演算子と9つの新しいフィジカル演算子を定義しました。フィジカル演算子のうち4つはペンベースの操作に焦点を当てています。 RiceとLartigue [38]は、既存の演算子を更新し、タッチデバイス用の多数の演算子を提案し、TLM（Touch Level Model）モデルと名付けました。彼らは、キーストローク（K/B）、ホーミング（H）、メンタル（M）、応答時間（R(t)）という演算子を保持し、Holleisが提案した演算子を部分的にベースとした、タッチに特化した新しい演算子を提案しています。

  • 注意散漫。他の演算子に時間を追加する乗法演算子。
  • ピンチ。ズームアウトによく使われる2本以上の指を使ったジェスチャー。
  • ズーム。ズームインによく使われる2本以上の指を使ったジェスチャー
  • 初期動作。システムの使用準備に必要なアクション（デバイスのロック解除、アイコンのタップ、パスワードの入力など）。
  • タップ。画面の領域をタップして変更を加えたり、アクションを開始したりします。
  • スワイプ。1 本以上の指で画面上に指を置き、一定時間、一方向に動かすジェスチャです。
  • 傾き。デバイス全体を d 度（またはラジアン）傾ける、つまり完全に回転させます。
  • 回転。2 本以上の指で画面上に指を置き、中心軸を中心に d 度 (またはラジアン) 回転させるジェスチャです。
  • ドラッグ。1 本以上の指で画面上に指を置き、通常は直線で別の場所へ移動するジェスチャです。

参照

参考文献

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  • シンプルなKLM計算機（無料、Webベース）
  • シンプルな KLM 計算機 (無料、ダウンロード可能な Windows アプリ)
  • KLM フォーム アナライザー (KLM-FA) は、Web フォームの入力タスクを自動的に評価するプログラムです (無料でダウンロード可能な Windows アプリ)。
  • カーネギーメロン大学のCogToolプロジェクトは、KLM-GOMS分析を支援するオープンソースツールを開発しました。CogToolに関する出版物もご覧ください。
  • ロリン・ホッホシュタインによるGOMS
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