基于现场评价的智能手机触摸手势工效学研究

许雯娜，张 煜

（1.西安交通大学机械工程学院，陕西西安 710049；2.四川理工学院机械工程学院，四川自贡643000）

基于现场评价的智能手机触摸手势工效学研究

许雯娜1，2，张 煜1

（1.西安交通大学机械工程学院，陕西西安 710049；2.四川理工学院机械工程学院，四川自贡643000）

为了提高触摸手势识别准确率，针对智能手机触摸手势工效学参数进行现场评价。首先，基于非理性用户模型提出了触摸手势现场评价因素框架；其次，设计现场评价实验，收集新手用户和经验用户在室内静坐、户外行走和公交静坐3种情境下的测试数据，得出基于使用情境修正的手势工效学参数，优化了手机触摸性能。研究表明，现场环境中用户运动状态和情绪警觉水平影响手机使用触摸性能，需采用现场情境测试修正触摸工效学参数，以提高手势识别准确率。

现场评价；触摸手势；工效学

许雯娜，张 煜.基于现场评价的智能手机触摸手势工效学研究［J］.河北科技大学学报，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.

智能移动设备的使用情境正在向“任何时间、任何地点、任何方式”的全新使用体验模式发展。而目前有关智能手机工效学的研究多基于实验室测试，对于现场情境下的使用研究较为欠缺［1］。实验室测试仅包含用户室内使用情境，忽略了用户在不同现场情境下环境变化、心理变化、以及运动加速度变化对触摸工效学的影响，不能够涵盖户外典型用户的使用情境。

触摸手势在移动设备中日益广泛的应用使得移动设备的人机交互变得更加自然直观，研究智能手机触摸手势的工效学参数以提高手势识别准确率，对改善触屏手机的可用性具有重要的意义。

因此，本研究通过对实验室情境和现场情境下的手势参数进行测试和研究，分析实验室情境和现场情境下工效学手势参数的差异性，分析导致差异的原因，并提出各个情境下的最佳工效学参数，从而优化手机的触摸性能。

1 移动应用现场评价方法研究

1.1 现场评价

传统的可用性评估多是在实验室环境下进行的，基于移动设备的特殊性，研究人员意识到现场评价的重要性。KIM等指出，理想情况下，移动应用程序的可用性测试应该仔细设计以覆盖所有或大多数移动环境下的可能情境。他们认为技术环境、人体运动及干扰等因素是环境对可用性的影响［2］。KJELDSKOV等认为移动系统的可用性测试现场评价（field-evaluation）是不可缺少的，他们根据人体的5种运动方式设计了6种测试任务［3－5］，但仅考虑了人体运动是否需要集中注意力对认知负荷的影响，只测试了人行道上行走时的使用情境。而真实使用情境下的影响因素更为复杂。研究表明，移动应用现场评价存在以下难点：1）实际研究时难以抓准关键使用情境；2）现场测试中难以沿用传统实验室评价方法；3）现场评价数据采集困难［6］。

针对实验室环境无法复制和模拟真实环境的多变性，无法再现用户的真实使用心理等问题。许多学者比较了移动设备在实验室和真实环境下可用性评估结果存在的差异性。例如，MACKAY等比较了移动设备上滚动的技术，发现在静坐和行走时滚动的性能发生变化［7］。KANE等发现点击准确率水平一定的前提下，行走或者静止需要的按键的大小有明显的差异，认为行走时用户需要更大的按钮［8］。在上述实验中，运动状态是影响操作性能和准确率的主要因素。HUMMEL等建立自动获取环境信息，发现环境干扰会减低用户的操作性能［9］。KAIKKONEN等提出现场评价存在以下问题：现场测试相对于实验室可能存在更多的干扰和意外［10］。这些结果表明，现场评价无法被其他方法取代，现场环境客观因素对用户造成的干扰，包括光照、噪音、运动加速度、环境的温度和湿度等，都应作为现场测试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结构过于简单。

目前在移动设备可用性评估方法上进行了很多新的尝试，在传统实验室方法的基础上有较大突破。基于现场评价与其他评估方法的结合，已经成为该领域的主要趋势之一。但与此同时，移动设备的可用性评估方法尚不成熟，需要进一步探索提高其信度和效度。

1.2 现场评价移动测试因素结构

由于现场情境复杂多变，因而需要完整的情境因素结构指导现场评价实验。

本研究根据李乐山教授提出的非理性用户模型，提出基于非理性用户模型的移动测试框架，如图1所示。个人情境主要指用户的行动、认知和非理性因素。行动因素是指测试任务和其他任务的意图、计划、操作、评价过程以及相互的影响。如在手势工效学测试过程中，测试任务是指用户的单击、双击等手势。认知包含感知、注意、思维、理解、表达、交流、语言、学习、记忆、发现问题和解决问题［6］。移动测试中，情境相关的认知过程

图1 基于非理性用户模型的移动测试框架Fig.1 A touch gesture test factors framework based on irrational user model

包括感知、注意。现场情境用户的心理特征差别很大［11］。本实验中，测试任务是用户进行单击、双击操作等，次要任务是用户的行走运动，如户外行走进行测试，行走动作由于连续的腿部运动可以认为是自动化过程，但是行走过程中对周围环境的观察占用了视觉资源，因此影响用户认知的注意力集中。环境变化可能导致用户情绪变化。本研究将所测量的用户所处物理情境中的加速度和运动加速度作为运动变化依据，其他物理情境因素——环境的温度和湿度、光照、噪音作为随机变量。社会情境因素，包括现场情境中多用户之间交互和定位等问题，由于本文测试任务为手势工效学测定，因此对该变量进行控制。

2 触摸手势工效学参数研究

2.1 触摸手势的相关研究

已有研究重点针对触屏手机的基本手势操作，就目标控件的尺寸、布局、激活范围等参数对操作准确度的影响等得到了一些研究结论。早期针对电阻屏，PARHI等针对点击精确性提出按键元素尺寸的设计指南［12］。MORGAN提出了触摸屏按钮的最佳尺寸设计建议［13］。KARLSON等研究了移动设备大小，交互的布局和手指移动方向对单手拇指操作灵活性的影响［14］。YONG等研究了单手操作中点击控件尺寸和布局对输入精度的影响［15－16］。目前大多数手势操作的工效学研究是在实验室环境下完成的，是否与真实使用情境下的操作特性一致尚未得到充分的验证。因此，有必要设计实验来验证不同使用情境下手势参数是否存在差别。

2.2 触摸手势工效学参数

在触摸手势中，点击、长按、拖拽、滑动为基本手势，并可细分为触摸手势元动作。触摸手势元动作是指构成触摸手势的不可再分的动作。触摸手势实际上是元动作的组合。对单击、双击、长按、滑动4种手势进行动作细分如图2所示。

单个触摸点的状态主要由4个属性构成：触摸点序号、触摸接触状态、触摸点坐标和触点状态的时间参数。通过状态和坐标的变化可以形成4个基本元动作。张青提出，对触摸手势性能进行优化时需要测试单击时手指在屏幕上的停留时间，单击时手指在屏幕上的位移，双击时第1次点击手指抬起到第2次点击手指按下的时间，双击时第1次点击手指抬起到第2次点击手指按下时的位移，长按时手指在屏幕上的停留时间，滑动时手指移动的位移，下限速度以及滑动角度，并通过测试得到了各手势阈值参考值。但是这些参数是在实验室环境下进行的，并未针对现场情境下的手势参数进行测试和研究［17］。

本研究对手势识别参数的定义如表1所示。定义按下和抬起之间的持续时长为TA、距离为SA，2次按下元动作之间的时间间隔为TB、距离为SB。对4种系统手势根据识别参数区分如图3所示。

图2 系统手势动作分析Fig.2 Gesture analysis

表1 手势识别参数Tab.1 Gesture recognition parameters

图3 系统手势识别示意图Fig.3 System gesture recognition schematic

2.3 研究目的和针对问题

本研究旨在通过进行室内静坐、户外行走和公交静坐3种情境下的测试，分析3种现场情境下手机工效学参数是否存在显著性差异，给出各情境下的工效学参数建议值，以优化手势触摸性能。并通过分析3种情境下加速度变化和皮电系数的差异，验证运动状态和心理紧张程度是否是工效学参数的影响因素。

3 实验方法与过程

3.1 研究问题

根据本研究的需要，提出3个研究问题。1）不同情境下的触摸手势工效学参数是否存在显著性差异；2）现场情境下情绪警觉水平变化是否对点击接触时间造成影响；3）现场情境下加速度变化是否对触摸手势位移参数速度造成影响。

3.2 实验设计

设计了基于Android 2.3.3平台测试软件，Java语言开发，集成开发环境是Eclipse，测试数据存储在自定义的对象链表中，测试结束后导出.txt文件。设计了单击实验、双击实验、长按实验和滑动实验，以辅助确定触摸手势工效学参数。以单击实验为例，具体说明。

1）因变量 单击时手指在屏幕上停留的时间，即从手指接触屏幕到离开屏幕的时间；手指从接触屏幕到离开屏幕在X轴、Y轴上的位移偏移值。

2）自变量 自变量组合各出现3次，自变量包括使用情景（室内静坐、户外行走、公交静坐）、手持方式（右手拇指、左手拇指、双手操作利手食指）、目标控件尺寸（4，5，6，7，8，9，10，11 mm，共8种尺寸）、控件形状（圆形和正方形）。

3.3 实验设备

实验设备包括预装手势触摸工效学测试软件的3部Android手机（相同型号），以及1部Affectiva Q Sensor腕式无线生理传感器。Android手机的测试程序界面如图4所示。Affectiva Q Sensor主要记录被测用户在完成操作任务时的皮肤导电率和运动瞬时加速度。皮肤导电率作为反映用户认知负荷增加或体力消耗增加的指标。

图4 测试程序界面Fig.4 Test program interface

3.4 参与者

本实验测试了40名用户，男女人数比例为1∶1。被测用户均为西安交通大学学生，用户年龄覆盖18～29岁，年龄层次覆盖了智能手机主要使用人群。其中21～25岁用户比例最高，占到了72.5%。90%的被测用户为右利手，新手用户为6人，经验用户为34人。

3.5 实验过程

如图5所示，让用户分别在室内静坐、户外行走、公交静坐3种情境下使用右手拇指、左手拇指和双手操作利手食指进行单击、双击、长按和滑动实验。

图5 测试情境Fig.5 Test situation

1）室内静坐指坐在桌边的椅子上，此为目前传统的手势工效学参数测试情境；

2）户外行走指人行道上行走，行走速度为用户平时步行速度；

3）公交静坐指在公交车上静坐，选择西安公交34路和K45路作为本文的公交车测试环境。

3种情境下单个用户测试时长约为1 h 40 min。

实验过程中让用户佩戴Affectiva Q Sensor传感器，以收集用户的生理指标。实验开始前进行至少5 min的预热，以保证传感器数据上升到稳定水平。预热内容包括介绍实验内容和让用户填写基本信息问卷。

4 结果与讨论

4.1 研究问题一：实验室和现场情境下的触摸手势工效学参数是否存在显著性差异

对测试数据进行等距处理，方差齐次先验检验，若总体数据方差齐次，即总体数据服从正态分布，因变量进行单因素方差分析；若总体数据方差不齐次，即总体数据不服从正态分布，因变量进行Kruskal-Wallis非参数检验（其秩和统计量用kW表示）进行测试分析，得到以下结果。

1）3种测试情境下，单击和长按的点击持续时长在0.05显著性水平上均存在显著差异（长按持续时长，单右KW＝79.717，Sig.＝0.000，单左KW＝45.936，Sig.＝0.000，双食KW＝103.833，Sig.＝0.000），因此认为不同情境下长按时间阈值T1存在显著性差异。

2）3种测试情境下，双击时间阈值在0.05显著性水平上均存在显著差异（单右KW＝24.789，Sig.＝0.000，单左KW＝67.996，Sig.＝0.000，双食KW＝16.913，Sig.＝0.000），差异性贡献主要来自户外行走与其他情境的对比。

3）3种测试情境下，按下时间阈值T3在0.05显著性水平上均存在显著差异（单右KW＝30.388，Sig.＝0.000，单左，KW＝12.676，Sig.＝0.002，双食KW＝77.235，Sig.＝0.000），差异性贡献主要来自户外行走于其他情境的对比。

4）3种测试情境下，单击位移距离在0.05显著性水平上存在显著性差异，双手持机左手食指进行长按操作时，不同情境下位移距离在0.05显著性水平上存在显著性差异（X轴长按位移距离，双食KW＝548.171，Sig.＝0.000，Y轴长按位移距离，双食KW＝548.171，Sig.＝0.000）。

5）3种测试情境下，双击位移阈值S2在0.05显著性水平上存在显著性差异（X轴双击位移，单右KW＝31.552，Sig.＝0.000，单左KW＝42.919，Sig.＝0.000，双食KW＝140.595，Sig.＝0.000；Y轴双击位移，单右F＝5.901，Sig.＝0.003，单左F＝3.005，Sig.＝0.050，双食KW＝147.599，Sig＝0.000）。

通过上述分析可知，3种测试情境下触摸手势工效学参数存在显著性差异。整理各情境下的触摸手势工效学参数如表2所示。

表2 修正后的工效学参数Tab.2 Revised ergonomics parameters

户外行走和公交静坐是本研究的现场情境，室内静坐为企业实验时采用的测试情境。实验室得到的参数运用到户外行走和公交静坐情境中得出手势识别率作为对照组，与通过现场评价得到的各情境下的工效学参数的手势识别率进行对比，结果如图6所示。

由图6可知，通过现场评价修正后的手势参数，能够提高单击、长按和双击的手势识别率。对户外行走和公交静坐时使用双击手势，修正后数据能够分别提高5.5%和5.3%的准确率。

4.2 研究问题二：现场情境下情绪警觉水平变化是否对点击接触时间造成影响

图6 实验室数据与现场评价数据手势识别率对比Fig.6 Comparison of recognition rate between lab data and field datas

本研究中运动状态由运动状态加速度变化体现，加速度同时记录在手机测试数据和Affectiva Q Sensor中。情绪警觉水平通过皮电水平反映，由Affectiva Q Sensor进行记录。通过对被测用户3种情境下皮电水平进行比较，如图7所示，发现不同情境下皮电水平存在差异。户外行走时皮电水平上升，公交情境下皮电水平缓慢下降，室内静坐情境下皮电水平相对稳定。

本次测试有16位用户佩戴Affectiva Q Senor记录了皮电数据，将皮电数据进行间距为0.01的离散处理，总样本量为6 318。对皮电水平和点击触摸时长（手指按下和抬起之间的时长）双变量相关分析，如表3所示。

图7 单个样本3种情境下右手拇指单击皮电水平比较Fig.7 Comparisons of EDA for right thumb tap in three contexts

表3 点击触摸时长与皮电水平相关性分析（Pearson相关系数）Tab.3 Correlation analysis of touch duration and EDA（Pearson′s correlation coefficient）

从表3可知不同皮电水平下总体数据在0.01的显著性水平上存在显著性差异，两者存在弱相关关系。对不同手持方式操作时的点击触摸时长和皮电水平进行相关分析，单手操作时两者的相关系数高于双手操作。对总体触摸时长进行线性回归分析，分析影响点击触摸时长的因素。对回归方程进行显著性检验，得到F＝164.846（Sig.＝0.000），即各回归系数不同时为0，可进行建立线性模型，回归分析结果如表4所示。

从表4可知，对于触摸时长影响相对较大的因子依次是手持方式、皮电水平和情境。运动状态对触摸时长影响较弱。 皮电水平与触摸时长是负相关关系，也就是用户情绪警觉性较高时，点击时长更短。因此，现场情境下情绪警觉水平变化对点击接触时间造成影响，是负弱相关关系（相关系数为－0.114）。

表4 点击触摸时长与皮电水平回归分析结果Tab.4 Regression analysis of touch duration and EDA

4.3 研究问题三：现场情境下加速度变化是否对触摸手势位移参数速度造成影响

4.3.1 加速度对滑动位移阈值的影响分析

实验中记录了用户每次点击时手机的瞬时加速度，本次单击实验中加速度为0～15 m／s2，对加速度进行间距为0.5的离散处理。对X轴偏移数据和Y轴偏移数据分别进行相对于X轴加速度、Y轴加速度、Z轴加速度的多变量交叉分析，并选择95百分位数为该加速度组合下的滑动位移阈值。对得到的偏移阈值进行相对于X轴加速度、Y轴加速度、Z轴加速度的双变量相关分析，得到各相关系数如表5所示。

表5 单击拖拽位移与加速度相关性分析（Pearson相关系数）Tab.5 Correlation analysis of touch slop and EDA（Pearson′s correlation coefficient）

根据表5可知，X轴滑动位移阈值与Z轴加速度存在弱相关关系，Y轴滑动位移阈值与Z轴加速度存在弱相关关系，并得到折线图如图8和图9所示。

图8 单击实验X轴滑动位移相关性分析Fig.8 Correlation analysis of touch slop in X-axis

图9 单击实验Y轴滑动位移相关性分析Fig.9 Correlation analysis of touch slop in Y-axis

从图8和图9可知，滑动位移阈值与手机瞬时加速度存在弱相关关系，即不同情境下加速度的差异是导致3种情境下单击滑动位移阈值差异的因素之一。还存在其他因素导致3种情境下滑动位移阈值的差异。

4.3.2 双击位移研究

本次双击实验中加速度为0～15 m／s2，对加速度进行间距为0.5的离散处理。对X轴双击位移数据和Y轴双击位移数据分别进行相对于X轴加速度、Y轴加速度、Z轴加速度的多变量交叉分析，并选择95百分位数作为该加速度组合下的双击位移阈值。对得到的双击位移阈值进行相对于X轴加速度、Y轴加速度、Z轴加速度的双变量相关分析，得到各相关系数如表6所示。

表6 双击位移与加速度相关性分析（Pearson相关系数）Tab.6 Correlation analysis of double tap slop and acceleration（Pearson＇s correlation coefficient）

根据表6可知，X轴双击位移阈值、Y轴双击位移阈值与Z轴加速度存在弱相关关系，并分析得到图10和图11。

图10 双击实验X轴双击位移相关性分析Fig.10 Correlation analysis of double touch slop in X-axis and acceleration in Z-axis in double tap test

图11 双击实验Y轴双击位移相关性分析Fig.11 Correlation analysis of double touch slop in Y-axis and acceleration in Z-axis in double tap test

从图10和图11可知，双击位移阈值与手机瞬时加速度存在弱相关关系，即不同情境下加速度的差异是导致3种情境下双击位移阈值差异的因素之一。此外还存在其他因素导致3种情境下滑动位移阈值的差异。

因此得到，现场情境下加速度变化对触摸手势位移阈值参数速度造成影响。Z轴加速度变化与位移阈值存在正向弱相关关系。

5 结 论

本文针对智能手机触摸手势工效学参数进行现场评价研究。基于非理性用户模型，提出触摸手势现场评价因素框架，认为非理性因素中的情绪因素是现场评价情境的因素。设计了手机触摸手势工效学参数研究的现场评价实验方案，对新手用户和经验用户进行了室内静坐、户外行走和公交静坐3种不同情境下的实验测试。通过数据分析，验证了现场情境对手机操作工效学参数具有显著影响，通过修正的手机触摸手势阈值参数提高手机识别准确率，优化手机触摸操作性能。

1）3种情境下不同手持方式的工效学参数存在显著性差别。通过3种使用情境下的手势任务进行测试，发现5个手势工效学参数中，长按时间阈值T1、双击时间阈值T2、按下时间阈值T3、双击位移阈值S2均在3种使用情境下存在显著性差别，通过数据分析，提出室内静坐、户外行走和公交静坐3种情境下的建议工效学参数值（见表2）。

2）针对不同使用情境，通过现场评价测试修正的手势工效学参数能够提高手势的识别率。户外行走和公交静坐时使用双击手势，修正后数据能够分别提高5.5%和5.3%的准确率。

3）现场情境中的运动状态和用户情绪警觉水平影响触摸手势工效学参数。针对研究问题二和研究问题三进行分析，发现用户情绪警觉水平与点击触摸时长存在负向弱相关关系，Z轴加速度变化与位移阈值存在正向弱相关关系。因而本研究认为运动状态和用户情绪警觉水平会对触摸手势工效学参数产生影响。

4）环境加速度变化和用户情绪是现场评价情境因素框架的因素。本研究基于非理性用户模型提出了现场评价情境因素框架中需包含情绪因素，并验证了运动状态和情绪警觉水平对手势工效学参数的影响，对运动状态和情绪因子的提出提供了数据证明。因此，在进行现场评价实验时，不能排除这两个因素对研究对象的影响。

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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；责任编辑：张 军

国家自然科学基金（51205304）

许雯娜（1987-），女，四川自贡人，硕士，主要从事人机界面设计方面的研究。

张 煜讲师。E-mail：zy＿xjtu＠163.com