基于現場評價的智能手機觸摸手勢工效學研究

許雯娜，張 煜

（1.西安交通大學機械工程學院，陜西西安 710049；2.四川理工學院機械工程學院，四川自貢643000）

基于現場評價的智能手機觸摸手勢工效學研究

許雯娜1，2，張 煜1

（1.西安交通大學機械工程學院，陜西西安 710049；2.四川理工學院機械工程學院，四川自貢643000）

為了提高觸摸手勢識別準確率，針對智能手機觸摸手勢工效學參數進行現場評價。首先，基于非理性用戶模型提出了觸摸手勢現場評價因素框架；其次，設計現場評價實驗，收集新手用戶和經驗用戶在室內靜坐、戶外行走和公交靜坐3種情境下的測試數據，得出基于使用情境修正的手勢工效學參數，優化了手機觸摸性能。研究表明，現場環境中用戶運動狀態和情緒警覺水平影響手機使用觸摸性能，需采用現場情境測試修正觸摸工效學參數，以提高手勢識別準確率。

現場評價；觸摸手勢；工效學

許雯娜，張 煜.基于現場評價的智能手機觸摸手勢工效學研究［J］.河北科技大學學報，2014，35（2）：118-126.

XU Wenna，ZHANG Yu.Research on touch gesture ergonomics of smart phone based on field-evaluation［J］.Journal of Hebei University of Science and Technology，2014，35（2）：118-126.

智能移動設備的使用情境正在向“任何時間、任何地點、任何方式”的全新使用體驗模式發展。而目前有關智能手機工效學的研究多基于實驗室測試，對于現場情境下的使用研究較為欠缺［1］。實驗室測試僅包含用戶室內使用情境，忽略了用戶在不同現場情境下環境變化、心理變化、以及運動加速度變化對觸摸工效學的影響，不能夠涵蓋戶外典型用戶的使用情境。

觸摸手勢在移動設備中日益廣泛的應用使得移動設備的人機交互變得更加自然直觀，研究智能手機觸摸手勢的工效學參數以提高手勢識別準確率，對改善觸屏手機的可用性具有重要的意義。

因此，本研究通過對實驗室情境和現場情境下的手勢參數進行測試和研究，分析實驗室情境和現場情境下工效學手勢參數的差異性，分析導致差異的原因，并提出各個情境下的最佳工效學參數，從而優化手機的觸摸性能。

1 移動應用現場評價方法研究

1.1 現場評價

傳統的可用性評估多是在實驗室環境下進行的，基于移動設備的特殊性，研究人員意識到現場評價的重要性。KIM等指出，理想情況下，移動應用程序的可用性測試應該仔細設計以覆蓋所有或大多數移動環境下的可能情境。他們認為技術環境、人體運動及干擾等因素是環境對可用性的影響［2］。KJELDSKOV等認為移動系統的可用性測試現場評價（field-evaluation）是不可缺少的，他們根據人體的5種運動方式設計了6種測試任務［3－5］，但僅考慮了人體運動是否需要集中注意力對認知負荷的影響，只測試了人行道上行走時的使用情境。而真實使用情境下的影響因素更為復雜。研究表明，移動應用現場評價存在以下難點：1）實際研究時難以抓準關鍵使用情境；2）現場測試中難以沿用傳統實驗室評價方法；3）現場評價數據采集困難［6］。

針對實驗室環境無法復制和模擬真實環境的多變性，無法再現用戶的真實使用心理等問題。許多學者比較了移動設備在實驗室和真實環境下可用性評估結果存在的差異性。例如，MACKAY等比較了移動設備上滾動的技術，發現在靜坐和行走時滾動的性能發生變化［7］。KANE等發現點擊準確率水平一定的前提下，行走或者靜止需要的按鍵的大小有明顯的差異，認為行走時用戶需要更大的按鈕［8］。在上述實驗中，運動狀態是影響操作性能和準確率的主要因素。HUMMEL等建立自動獲取環境信息，發現環境干擾會減低用戶的操作性能［9］。KAIKKONEN等提出現場評價存在以下問題：現場測試相對于實驗室可能存在更多的干擾和意外［10］。這些結果表明，現場評價無法被其他方法取代，現場環境客觀因素對用戶造成的干擾，包括光照、噪音、運動加速度、環境的溫度和濕度等，都應作為現場測試情境因素框架中的一部分。而目前一些研究中所建立的情境因素結構過于簡單。

目前在移動設備可用性評估方法上進行了很多新的嘗試，在傳統實驗室方法的基礎上有較大突破。基于現場評價與其他評估方法的結合，已經成為該領域的主要趨勢之一。但與此同時，移動設備的可用性評估方法尚不成熟，需要進一步探索提高其信度和效度。

1.2 現場評價移動測試因素結構

由于現場情境復雜多變，因而需要完整的情境因素結構指導現場評價實驗。

本研究根據李樂山教授提出的非理性用戶模型，提出基于非理性用戶模型的移動測試框架，如圖1所示。個人情境主要指用戶的行動、認知和非理性因素。行動因素是指測試任務和其他任務的意圖、計劃、操作、評價過程以及相互的影響。如在手勢工效學測試過程中，測試任務是指用戶的單擊、雙擊等手勢。認知包含感知、注意、思維、理解、表達、交流、語言、學習、記憶、發現問題和解決問題［6］。移動測試中，情境相關的認知過程

圖1 基于非理性用戶模型的移動測試框架Fig.1 A touch gesture test factors framework based on irrational user model

包括感知、注意。現場情境用戶的心理特征差別很大［11］。本實驗中，測試任務是用戶進行單擊、雙擊操作等，次要任務是用戶的行走運動，如戶外行走進行測試，行走動作由于連續的腿部運動可以認為是自動化過程，但是行走過程中對周圍環境的觀察占用了視覺資源，因此影響用戶認知的注意力集中。環境變化可能導致用戶情緒變化。本研究將所測量的用戶所處物理情境中的加速度和運動加速度作為運動變化依據，其他物理情境因素——環境的溫度和濕度、光照、噪音作為隨機變量。社會情境因素，包括現場情境中多用戶之間交互和定位等問題，由于本文測試任務為手勢工效學測定，因此對該變量進行控制。

2 觸摸手勢工效學參數研究

2.1 觸摸手勢的相關研究

已有研究重點針對觸屏手機的基本手勢操作，就目標控件的尺寸、布局、激活范圍等參數對操作準確度的影響等得到了一些研究結論。早期針對電阻屏，PARHI等針對點擊精確性提出按鍵元素尺寸的設計指南［12］。MORGAN提出了觸摸屏按鈕的最佳尺寸設計建議［13］。KARLSON等研究了移動設備大小，交互的布局和手指移動方向對單手拇指操作靈活性的影響［14］。YONG等研究了單手操作中點擊控件尺寸和布局對輸入精度的影響［15－16］。目前大多數手勢操作的工效學研究是在實驗室環境下完成的，是否與真實使用情境下的操作特性一致尚未得到充分的驗證。因此，有必要設計實驗來驗證不同使用情境下手勢參數是否存在差別。

2.2 觸摸手勢工效學參數

在觸摸手勢中，點擊、長按、拖拽、滑動為基本手勢，并可細分為觸摸手勢元動作。觸摸手勢元動作是指構成觸摸手勢的不可再分的動作。觸摸手勢實際上是元動作的組合。對單擊、雙擊、長按、滑動4種手勢進行動作細分如圖2所示。

單個觸摸點的狀態主要由4個屬性構成：觸摸點序號、觸摸接觸狀態、觸摸點坐標和觸點狀態的時間參數。通過狀態和坐標的變化可以形成4個基本元動作。張青提出，對觸摸手勢性能進行優化時需要測試單擊時手指在屏幕上的停留時間，單擊時手指在屏幕上的位移，雙擊時第1次點擊手指抬起到第2次點擊手指按下的時間，雙擊時第1次點擊手指抬起到第2次點擊手指按下時的位移，長按時手指在屏幕上的停留時間，滑動時手指移動的位移，下限速度以及滑動角度，并通過測試得到了各手勢閾值參考值。但是這些參數是在實驗室環境下進行的，并未針對現場情境下的手勢參數進行測試和研究［17］。

本研究對手勢識別參數的定義如表1所示。定義按下和抬起之間的持續時長為TA、距離為SA，2次按下元動作之間的時間間隔為TB、距離為SB。對4種系統手勢根據識別參數區分如圖3所示。

圖2 系統手勢動作分析Fig.2 Gesture analysis

表1 手勢識別參數Tab.1 Gesture recognition parameters

圖3 系統手勢識別示意圖Fig.3 System gesture recognition schematic

2.3 研究目的和針對問題

本研究旨在通過進行室內靜坐、戶外行走和公交靜坐3種情境下的測試，分析3種現場情境下手機工效學參數是否存在顯著性差異，給出各情境下的工效學參數建議值，以優化手勢觸摸性能。并通過分析3種情境下加速度變化和皮電系數的差異，驗證運動狀態和心理緊張程度是否是工效學參數的影響因素。

3 實驗方法與過程

3.1 研究問題

根據本研究的需要，提出3個研究問題。1）不同情境下的觸摸手勢工效學參數是否存在顯著性差異；2）現場情境下情緒警覺水平變化是否對點擊接觸時間造成影響；3）現場情境下加速度變化是否對觸摸手勢位移參數速度造成影響。

3.2 實驗設計

設計了基于Android 2.3.3平臺測試軟件，Java語言開發，集成開發環境是Eclipse，測試數據存儲在自定義的對象鏈表中，測試結束后導出.txt文件。設計了單擊實驗、雙擊實驗、長按實驗和滑動實驗，以輔助確定觸摸手勢工效學參數。以單擊實驗為例，具體說明。

1）因變量 單擊時手指在屏幕上停留的時間，即從手指接觸屏幕到離開屏幕的時間；手指從接觸屏幕到離開屏幕在X軸、Y軸上的位移偏移值。

2）自變量 自變量組合各出現3次，自變量包括使用情景（室內靜坐、戶外行走、公交靜坐）、手持方式（右手拇指、左手拇指、雙手操作利手食指）、目標控件尺寸（4，5，6，7，8，9，10，11 mm，共8種尺寸）、控件形狀（圓形和正方形）。

3.3 實驗設備

實驗設備包括預裝手勢觸摸工效學測試軟件的3部Android手機（相同型號），以及1部Affectiva Q Sensor腕式無線生理傳感器。Android手機的測試程序界面如圖4所示。Affectiva Q Sensor主要記錄被測用戶在完成操作任務時的皮膚導電率和運動瞬時加速度。皮膚導電率作為反映用戶認知負荷增加或體力消耗增加的指標。

圖4 測試程序界面Fig.4 Test program interface

3.4 參與者

本實驗測試了40名用戶，男女人數比例為1∶1。被測用戶均為西安交通大學學生，用戶年齡覆蓋18～29歲，年齡層次覆蓋了智能手機主要使用人群。其中21～25歲用戶比例最高，占到了72.5%。90%的被測用戶為右利手，新手用戶為6人，經驗用戶為34人。

3.5 實驗過程

如圖5所示，讓用戶分別在室內靜坐、戶外行走、公交靜坐3種情境下使用右手拇指、左手拇指和雙手操作利手食指進行單擊、雙擊、長按和滑動實驗。

圖5 測試情境Fig.5 Test situation

1）室內靜坐指坐在桌邊的椅子上，此為目前傳統的手勢工效學參數測試情境；

2）戶外行走指人行道上行走，行走速度為用戶平時步行速度；

3）公交靜坐指在公交車上靜坐，選擇西安公交34路和K45路作為本文的公交車測試環境。

3種情境下單個用戶測試時長約為1 h 40 min。

實驗過程中讓用戶佩戴Affectiva Q Sensor傳感器，以收集用戶的生理指標。實驗開始前進行至少5 min的預熱，以保證傳感器數據上升到穩定水平。預熱內容包括介紹實驗內容和讓用戶填寫基本信息問卷。

4 結果與討論

4.1 研究問題一：實驗室和現場情境下的觸摸手勢工效學參數是否存在顯著性差異

對測試數據進行等距處理，方差齊次先驗檢驗，若總體數據方差齊次，即總體數據服從正態分布，因變量進行單因素方差分析；若總體數據方差不齊次，即總體數據不服從正態分布，因變量進行Kruskal-Wallis非參數檢驗（其秩和統計量用kW表示）進行測試分析，得到以下結果。

1）3種測試情境下，單擊和長按的點擊持續時長在0.05顯著性水平上均存在顯著差異（長按持續時長，單右KW＝79.717，Sig.＝0.000，單左KW＝45.936，Sig.＝0.000，雙食KW＝103.833，Sig.＝0.000），因此認為不同情境下長按時間閾值T1存在顯著性差異。

2）3種測試情境下，雙擊時間閾值在0.05顯著性水平上均存在顯著差異（單右KW＝24.789，Sig.＝0.000，單左KW＝67.996，Sig.＝0.000，雙食KW＝16.913，Sig.＝0.000），差異性貢獻主要來自戶外行走與其他情境的對比。

3）3種測試情境下，按下時間閾值T3在0.05顯著性水平上均存在顯著差異（單右KW＝30.388，Sig.＝0.000，單左，KW＝12.676，Sig.＝0.002，雙食KW＝77.235，Sig.＝0.000），差異性貢獻主要來自戶外行走于其他情境的對比。

4）3種測試情境下，單擊位移距離在0.05顯著性水平上存在顯著性差異，雙手持機左手食指進行長按操作時，不同情境下位移距離在0.05顯著性水平上存在顯著性差異（X軸長按位移距離，雙食KW＝548.171，Sig.＝0.000，Y軸長按位移距離，雙食KW＝548.171，Sig.＝0.000）。

5）3種測試情境下，雙擊位移閾值S2在0.05顯著性水平上存在顯著性差異（X軸雙擊位移，單右KW＝31.552，Sig.＝0.000，單左KW＝42.919，Sig.＝0.000，雙食KW＝140.595，Sig.＝0.000；Y軸雙擊位移，單右F＝5.901，Sig.＝0.003，單左F＝3.005，Sig.＝0.050，雙食KW＝147.599，Sig＝0.000）。

通過上述分析可知，3種測試情境下觸摸手勢工效學參數存在顯著性差異。整理各情境下的觸摸手勢工效學參數如表2所示。

表2 修正后的工效學參數Tab.2 Revised ergonomics parameters

戶外行走和公交靜坐是本研究的現場情境，室內靜坐為企業實驗時采用的測試情境。實驗室得到的參數運用到戶外行走和公交靜坐情境中得出手勢識別率作為對照組，與通過現場評價得到的各情境下的工效學參數的手勢識別率進行對比，結果如圖6所示。

由圖6可知，通過現場評價修正后的手勢參數，能夠提高單擊、長按和雙擊的手勢識別率。對戶外行走和公交靜坐時使用雙擊手勢，修正后數據能夠分別提高5.5%和5.3%的準確率。

4.2 研究問題二：現場情境下情緒警覺水平變化是否對點擊接觸時間造成影響

圖6 實驗室數據與現場評價數據手勢識別率對比Fig.6 Comparison of recognition rate between lab data and field datas

本研究中運動狀態由運動狀態加速度變化體現，加速度同時記錄在手機測試數據和Affectiva Q Sensor中。情緒警覺水平通過皮電水平反映，由Affectiva Q Sensor進行記錄。通過對被測用戶3種情境下皮電水平進行比較，如圖7所示，發現不同情境下皮電水平存在差異。戶外行走時皮電水平上升，公交情境下皮電水平緩慢下降，室內靜坐情境下皮電水平相對穩定。

本次測試有16位用戶佩戴Affectiva Q Senor記錄了皮電數據，將皮電數據進行間距為0.01的離散處理，總樣本量為6 318。對皮電水平和點擊觸摸時長（手指按下和抬起之間的時長）雙變量相關分析，如表3所示。

圖7 單個樣本3種情境下右手拇指單擊皮電水平比較Fig.7 Comparisons of EDA for right thumb tap in three contexts

表3 點擊觸摸時長與皮電水平相關性分析（Pearson相關系數）Tab.3 Correlation analysis of touch duration and EDA（Pearson′s correlation coefficient）

從表3可知不同皮電水平下總體數據在0.01的顯著性水平上存在顯著性差異，兩者存在弱相關關系。對不同手持方式操作時的點擊觸摸時長和皮電水平進行相關分析，單手操作時兩者的相關系數高于雙手操作。對總體觸摸時長進行線性回歸分析，分析影響點擊觸摸時長的因素。對回歸方程進行顯著性檢驗，得到F＝164.846（Sig.＝0.000），即各回歸系數不同時為0，可進行建立線性模型，回歸分析結果如表4所示。

從表4可知，對于觸摸時長影響相對較大的因子依次是手持方式、皮電水平和情境。運動狀態對觸摸時長影響較弱。 皮電水平與觸摸時長是負相關關系，也就是用戶情緒警覺性較高時，點擊時長更短。因此，現場情境下情緒警覺水平變化對點擊接觸時間造成影響，是負弱相關關系（相關系數為－0.114）。

表4 點擊觸摸時長與皮電水平回歸分析結果Tab.4 Regression analysis of touch duration and EDA

4.3 研究問題三：現場情境下加速度變化是否對觸摸手勢位移參數速度造成影響

4.3.1 加速度對滑動位移閾值的影響分析

實驗中記錄了用戶每次點擊時手機的瞬時加速度，本次單擊實驗中加速度為0～15 m／s2，對加速度進行間距為0.5的離散處理。對X軸偏移數據和Y軸偏移數據分別進行相對于X軸加速度、Y軸加速度、Z軸加速度的多變量交叉分析，并選擇95百分位數為該加速度組合下的滑動位移閾值。對得到的偏移閾值進行相對于X軸加速度、Y軸加速度、Z軸加速度的雙變量相關分析，得到各相關系數如表5所示。

表5 單擊拖拽位移與加速度相關性分析（Pearson相關系數）Tab.5 Correlation analysis of touch slop and EDA（Pearson′s correlation coefficient）

根據表5可知，X軸滑動位移閾值與Z軸加速度存在弱相關關系，Y軸滑動位移閾值與Z軸加速度存在弱相關關系，并得到折線圖如圖8和圖9所示。

圖8 單擊實驗X軸滑動位移相關性分析Fig.8 Correlation analysis of touch slop in X-axis

圖9 單擊實驗Y軸滑動位移相關性分析Fig.9 Correlation analysis of touch slop in Y-axis

從圖8和圖9可知，滑動位移閾值與手機瞬時加速度存在弱相關關系，即不同情境下加速度的差異是導致3種情境下單擊滑動位移閾值差異的因素之一。還存在其他因素導致3種情境下滑動位移閾值的差異。

4.3.2 雙擊位移研究

本次雙擊實驗中加速度為0～15 m／s2，對加速度進行間距為0.5的離散處理。對X軸雙擊位移數據和Y軸雙擊位移數據分別進行相對于X軸加速度、Y軸加速度、Z軸加速度的多變量交叉分析，并選擇95百分位數作為該加速度組合下的雙擊位移閾值。對得到的雙擊位移閾值進行相對于X軸加速度、Y軸加速度、Z軸加速度的雙變量相關分析，得到各相關系數如表6所示。

表6 雙擊位移與加速度相關性分析（Pearson相關系數）Tab.6 Correlation analysis of double tap slop and acceleration（Pearson＇s correlation coefficient）

根據表6可知，X軸雙擊位移閾值、Y軸雙擊位移閾值與Z軸加速度存在弱相關關系，并分析得到圖10和圖11。

圖10 雙擊實驗X軸雙擊位移相關性分析Fig.10 Correlation analysis of double touch slop in X-axis and acceleration in Z-axis in double tap test

圖11 雙擊實驗Y軸雙擊位移相關性分析Fig.11 Correlation analysis of double touch slop in Y-axis and acceleration in Z-axis in double tap test

從圖10和圖11可知，雙擊位移閾值與手機瞬時加速度存在弱相關關系，即不同情境下加速度的差異是導致3種情境下雙擊位移閾值差異的因素之一。此外還存在其他因素導致3種情境下滑動位移閾值的差異。

因此得到，現場情境下加速度變化對觸摸手勢位移閾值參數速度造成影響。Z軸加速度變化與位移閾值存在正向弱相關關系。

5 結 論

本文針對智能手機觸摸手勢工效學參數進行現場評價研究。基于非理性用戶模型，提出觸摸手勢現場評價因素框架，認為非理性因素中的情緒因素是現場評價情境的因素。設計了手機觸摸手勢工效學參數研究的現場評價實驗方案，對新手用戶和經驗用戶進行了室內靜坐、戶外行走和公交靜坐3種不同情境下的實驗測試。通過數據分析，驗證了現場情境對手機操作工效學參數具有顯著影響，通過修正的手機觸摸手勢閾值參數提高手機識別準確率，優化手機觸摸操作性能。

1）3種情境下不同手持方式的工效學參數存在顯著性差別。通過3種使用情境下的手勢任務進行測試，發現5個手勢工效學參數中，長按時間閾值T1、雙擊時間閾值T2、按下時間閾值T3、雙擊位移閾值S2均在3種使用情境下存在顯著性差別，通過數據分析，提出室內靜坐、戶外行走和公交靜坐3種情境下的建議工效學參數值（見表2）。

2）針對不同使用情境，通過現場評價測試修正的手勢工效學參數能夠提高手勢的識別率。戶外行走和公交靜坐時使用雙擊手勢，修正后數據能夠分別提高5.5%和5.3%的準確率。

3）現場情境中的運動狀態和用戶情緒警覺水平影響觸摸手勢工效學參數。針對研究問題二和研究問題三進行分析，發現用戶情緒警覺水平與點擊觸摸時長存在負向弱相關關系，Z軸加速度變化與位移閾值存在正向弱相關關系。因而本研究認為運動狀態和用戶情緒警覺水平會對觸摸手勢工效學參數產生影響。

4）環境加速度變化和用戶情緒是現場評價情境因素框架的因素。本研究基于非理性用戶模型提出了現場評價情境因素框架中需包含情緒因素，并驗證了運動狀態和情緒警覺水平對手勢工效學參數的影響，對運動狀態和情緒因子的提出提供了數據證明。因此，在進行現場評價實驗時，不能排除這兩個因素對研究對象的影響。

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Research on touch gesture ergonomics of smart phone based on field-evaluation

XU Wenna1，2，ZHANG Yu1
（1.School of Mechanical Engineering，Xi′an Jiaotong University，Xi′an Shaanxi 710049，China；2.School of Mechanical Engineering，Sichuan University of Science and Engineering，Zigong Sichuan 643000，China）

This paper aims to enhance the accuracy of touch gesture recognition by building a field-evaluation method for touch gesture ergonomics parameters of mobile phones.First，a touch gesture test factors framework is proposed based on irrational user model.Second，an field test experiment for touch gestures ergonomics factors is designed，in which field test data of novice users and experienced users in three different scenarios，sitting quietly indoors，walking outdoors and sitting quietly in a bus，are collected.The result shows that the state of motion and emotional alert level are factors affecting the gestures ergonomics.The parameters need to be optimized by field test to improve recognition accuracy.

field-evaluation；touch gesture；ergonomics

TP368.3

A

1008-1542（2014）02-0118-09

10.7535／hbkd.2014yx02002

2013-12-10；

2014-01-22；責任編輯：張 軍

國家自然科學基金（51205304）

許雯娜（1987-），女，四川自貢人，碩士，主要從事人機界面設計方面的研究。

張 煜講師。E-mail：zy＿xjtu＠163.com