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Loi de Fitts pour des trajectoires non rectilignes / Fitts' law for non rectilinear trajectories

Laboratoire: LRI – Équipe InSitu (interaction situé)
Contact: Olivier Chapuis chapuis@lri.fr

Description:

La loi de Fitts [5] permet de prédire (et modéliser) le temps T nécessaire pour acquérir une cible de taille W qui se trouve a une distance D du système d'acquisition (le pointeur d'une souris ou un doigt par exemple). Cette loi empirique stipule que T est une fonction linéaire d'un indice de difficulté (ID) lui même fonction de D et W:

T = a + b.ID où ID = log(D/W + 1).

Cette loi a été vérifiée en laboratoire de manière empirique à de multiples reprises pour un grand nombre de système d'acquisition. Elle est utilisée pour comparer des systèmes d'acquisition et des techniques pour faciliter le pointage. La méthodologie employée, issue de la psychologie expérimentale, est celle des « expériences contrôlées ». Des participants sont placés dans un laboratoire devant un dispositif (e.g., ordinateur avec souris) et doivent se concentrer uniquement sur une tâche bien précise, ici l'acquisition directe. Les résultats observés ne comportent donc que peu de bruit : aucun facteurs externes viennent perturber les participants.

Nous avons, au LRI, récemment étudié cette loi dans un contexte plus réaliste. Nous avons enregistré pendant plusieurs mois les mouvements de souris d'une vingtaine de personnes dans leur utilisation journalière de leurs ordinateurs. Nous avons pu constater que la loi de Fitts permet effectivement de modéliser le temps d'acquisition d'une cible à condition de lisser les données ou bien de faire entrer en compte d'autres caractéristiques de la tâche que D et W.

L'une de ces caractéristiques est la forme de la trajectoire. Nous avons remarqué que les trajectoires du pointeur souris sont souvent non rectilignes (alors qu'elles le sont dans les expériences de Fitts classiques). Le sujet principal du stage est l'étude en laboratoire de tâches de pointages avec des contraintes sur la trajectoire afin de proposer un modèle de pointage « plus réaliste ».

Plus précisément le stage consistera en (i) une revue de l'état de l'art sur la loi de Fitts, les tâches de franchissement [2] et de trajectoires contraintes [1,3], et la loi cinématique de Viviani et Terzuolo [6,7]; (ii) l'élaboration d'un modèle pour prédire le temps d'une tâche d'acquisition d'une cible avec des contraintes sur la trajectoire (tâches de slalom) reposant sur cet état de l'art; (iii) la conception et la réalisation d'une expérience contrôlée pour évaluer le modèle proposé. En cas de succès de ce programme le stage pourra donner lieu à un article de recherche pour un journal ou une conférence internationale.

De plus, ce stage pourra constituer un point de départ pour une thèse (sous la direction de O. Chapuis et M. Beaudouin-Lafon) ayant comme thème central des extensions de la loi de Fitts pour modéliser des tâches d'acquisition de cible plus proches de celles rencontrées dans la vie de tous les jours et des tâches effectuées sur des dispositifs multi-surfaces liées au mur d'image du LRI (projet WILD).

Pré-requis:

Programmation graphique en Java et si possible quelques connaissances en interaction Homme-Machine (cours sur les fondements des interfaces Homme-Machine et/ou cours sur la conception et évaluation des interfaces, par exemple).

Références:

1. J. Accot and S. Zhai. Beyond Fitts' law: models for trajectory-based HCI tasks. In Proc. of the SIGCHI Conf. on Human Factors in Computing Systems CHI '97. ACM, 295-302, 1997.
2. J. Accot and S. Zhai, S. More than dotting the i's --- foundations for crossing-based interfaces. In Proc. of the SIGCHI Conf. on Human Factors in Computing Systems CHI '02. ACM, 73-80, 2002.
3. X. Cao and S. Zhai. Modeling human performance of pen stroke gestures. In Proc. of the SIGCHI Conf. on Human Factors in Computing Systems CHI '07. ACM, 1495-1504, 2007.
4. O. Chapuis, R. Blanch and M. Beaudouin-Lafon, Fitts' law in the wild: A Field Study of Aimed Movements. Technical Report n.1480, LRI, Univ. Paris-Sud, France, 2007. http://www.lri.fr/~chapuis/publications/RR1480.pdf
5. I. S. MacKenzie. Fitts' law as a research and design tool in human-computer interaction. Human-Computer Interaction Vol. 7, 91-139, 1992. http://www.yorku.ca/mack/phd.html
6. P. Viviani, and T. Flash. Minimum-jerk, two-thirds power law, and isochrony: converging approaches to movement planning. Journal of Experimental Psychology, 21, 1 (1995). 32-53.
7. P. Viviani and C. Terzuolo. Trajectory determines movement dynamics. Neuroscience, 7, 2 (1982). 431--437.

An English version of the above -- Fitts' law for non rectilinear trajectories

Fitts' law allows to predict the movement time MT to acquire (for example with a mouse) a target of size W at a distance D: MT = a + b.log(D/W + 1). This law has been validated numerous times in laboratory settings where all the possible factors that can disturb participants of the experiment have been removed. Recently, we have investigated Fitts' law in a more realistic setting: during several months we logged the mouse movements of several people in their everyday use of computers. We found that Fitts' law holds, provided that we smooth the data or that we take into account characteristics of the task other than D and W.

One of these characteristics is the shape of the cursor's trajectory. We observed that in real-life, cursor trajectories are often not rectilinear (as opposed to lab Fitts' law experiments). The main topic of this internship is the study, by the means of laboratory experiments, of pointing tasks with some constraints on the trajectory. More precisely, using Fitts' law, the steering law and the two-thirds power law of Viviani and Terzuolo, the intern will propose possible models for some "slalom" pointing tasks. Then, the intern will build laboratory experiments to evaluate these models.

The follow-up Ph.D will further investigate, in laboratory experiments, the effect of factors that might influence pointing in real situations. This could lead to the design of novel pointing techniques that go beyond the classical method to facilitate pointing: enlarging W or reducing D.