A predictive model for user performance time with natural user interfaces based on touchless hand gestures

Abstract

Las interfaces naturales de usuario (NUIs) basadas en gestos manuales sin contacto (THG) tienen ventajas sobre las interfaces de usuario (UIs) convencionales en varios escenarios. Sin embargo, éstas aún presentan problemas desafiantes por ser investigados, tales como su diseño y evaluación con la finalidad de obtener resultados satisfactorios. El enfoque clásico de la participación de usuarios para escoger gestos o analizar diseños de interfaces necesita ser complementado con evaluaciones predictivas para los casos en que los métodos basados en usuarios son inaplicables o costosos de realizar. En consecuencia, modelos de usuario cuantitativos son necesarios para efectuar esas evaluaciones. Dado que la evaluación basada en modelos es importante en HCI y que los modelos disponibles son insuficientes para evaluar NUIs basadas en THG, esta tesis estudia modelos para interfaces de este tipo. Dos enfoques de modelamiento son abordados, aunque el enfoque principal está puesto en modelos predictivos. La tesis primeramente presenta un estudio para entender la articulación de gestos, el cual permitió derivar un modelo descriptivo sobre la concepción y producción de gestos de usuarios, y una taxonomía de gestos. Después, la tesis se concentra en (1) el análisis de la viabilidad de utilizar modelos cuantitativos existentes para abarcar THG; (2) la formulación de un modelo para predecir el tiempo de rendimiento para realizar tareas; y (3) la validación de este nuevo modelo. En todos los casos, el rendimiento de los modelos es estudiado de acuerdo a varias métricas usadas para hacer comparaciones con rangos típicos en el área. Así, la contribución principal de esta tesis es un modelo para estimar el tiempo que un usuario necesita para hacer una tarea con una NUI basada en THG empleando su mano. El modelo propuesto, que es llamado THGLM, está basado en el modelo clásico KLM. Prescribe que los gestos manuales sean analizados de acuerdo a su estructura temporal; es decir, utilizando gesture units . THGLM predice el tiempo de rendimiento en una forma aceptable (error de predicción = 12 %, R2 > 0.9). Los experimentos realizados también confirman la utilidad del modelo para analizar y comparar diseños de interfaces. Si bien THGLM tiene ciertas limitaciones, tiene ventajas importantes tales como su relativa facilidad de usar y extender. Más allá de las limitaciones intrínsecas de THGLM, éste debería ayudar en el diseño y evaluación de NUIs basadas en THG. Los diseñadores de UIs pueden predecir el tiempo para completar tareas sin la participación de usuarios, y luego, usar ese valor como métrica para analizar o evaluar una UI. Esta estrategia es especialmente útil en situaciones donde es difícil llevar a cabo pruebas con usuarios o como un paso preliminar a la evaluación de una interfaz. Por lo tanto, se espera que el modelo propuesto se convierta en una herramienta útil para diseñadores de software para realizar evaluaciones de usabilidad, mejorar diseños de interfaces, y desarrollar mejores aplicaciones de software utilizando gestos.