Hablemos de… Usabilidad y Factores Humanos I: Ley de Fitts
Es hora de comenzar a hablar sobre usabilidad y los factores humanos; los fundamentos de lo que conocemos como UX y nuestro conjunto de herramientas más potente para generar experiencias memorables, trascendentes y deseables, así como la clave para tomar decisiones informadas y cuantificar evidencia para justificar cambios.
Comencemos con la Ley de Fitts, la cual establece que la cantidad de tiempo requerido para que una persona mueva un puntero (Ej: el cursor del mouse) a un área objetivo, es una función de la distancia al objetivo dividida por el tamaño del objetivo. Por lo tanto, cuanto mayor sea la distancia y menor sea el tamaño del objetivo, más tiempo tomará. Según su ley, los movimientos rápidos y los blancos pequeños dan como resultado mayores tasas de error, debido a la compensación de velocidad-precisión.
Esta es la formula que Shannon [MacKenzie and Buxton 1992] formula:
Aquí podemos ver que A es la amplitud o la distancia de la tarea, W es el ancho del objetivo e ID, el resultante, es el Índice de dificultad mencionado anteriormente.
Un poco de historia: En 1954, el psicólogo Paul Fitts, al examinar el sistema motor humano, demostró que el tiempo requerido para moverse hacia un objetivo depende de la distancia entre ambos puntos, pero que además, se relaciona inversamente con su tamaño. Aunque existen múltiples variantes de la ley de Fitts, todas abarcan esta idea.
La ley de Fitts es muy importante en la experiencia del usuario (UX) y el diseño de la interfaz de usuario (UI), así como en HCI y HMI. Como dato rosa, podemos encontrar que esta ley influyó en la convención de hacer que los botones interactivos sean grandes (especialmente en dispositivos móviles que funcionan con los dedos): los botones más pequeños son más difíciles de alcanzar, por lo que suelen requerir más tiempo para hacer clic. Del mismo modo, la distancia entre la tarea/área de atención de un usuario y el botón relacionado con la tarea debe mantenerse lo más corta posible para una conversión exitosa y fomentar el sistema de recompensa biológico.
La ley es aplicable a movimientos rápidos y dirigidos, como lo es apuntar, señalar o indicar, no a movimientos continuos (como por ejemplo, dibujar). Dichos movimientos consisten típicamente en un componente de movimiento grande (movimiento balístico) que es seguido de ajustes finos con el fin de alcanzar el objetivo (o situarse sobre él).
Si reflexionamos sobre su importancia, caeremos en cuenta de que en cada interfaz visual donde se necesite señalar algo, ya sea con el dedo, el mouse, trackpad, head mounted display, electroencefalograma, etc., es donde usaremos la ley para evaluar el tamaño apropiado de los elementos interactivos de acuerdo con el contexto de uso y resaltar los posibles problemas de uso del diseño. Al seguir la ley de Fitts, los elementos de la interfaz estándar, como el menú emergente con el botón derecho del mouse (opciones ocultas de un elemento en un sistema operativo) o los menús desplegables cortos (clásicos en un sitio web con profundidad), han tenido un éxito rotundo, minimizando la distancia de viaje del usuario con un mouse al seleccionar una opción, lo que reduce el tiempo y aumenta la productividad. A la inversa, los menús desplegables largos, los menús de títulos, etc., complican las acciones de los usuarios y aumentan las demandas de tiempo de movimiento.
¡Bien! ¡Vamos a revisar una fantástica prueba!
Simon Wallner, Otilia Danet, Trine Eilersen y Jesper Tved han creado una fabulosa página donde podemos poner en practica la ley de Fitts y explorar sus posibilidades (link).
Exploremos lo que exponen: Se trata de una prueba interactiva que se presenta de acuerdo con las recomendaciones encontradas en [Soukoreff y Mackenzie 2004]. También debe seguir la norma ISO [ISO 9241–9]. La configuración de prueba permite la creación de múltiples conjuntos de datos (por ejemplo, para comparar diferentes dispositivos de entrada o parámetros) y los parámetros de prueba (distancia y ancho) se pueden ajustar. Si los parámetros se establecen aleatoriamente, se actualizarán después de cada ronda de prueba, para permitir la inserción continua de los datos de prueba para diferentes condiciones.
Evaluando los datos de prueba
Las gráficas a continuación muestran diferentes evaluaciones de los datos de prueba. Estas gráficas se actualizan automáticamente después de una inactividad de 2 segundos. La Figura 2 muestra un diagrama de dispersión de tiempo sobre la identificación efectiva. El índice de dificultad efectivo (IDe) se calcula de la siguiente manera: IDe = log2 (De / We = + 1)
Donde De es la distancia media desde el inicio hasta el punto final y We, el ancho efectivo que se define como: We= 4.133σ
σ es la desviación estándar de los puntos de golpe en el objetivo. Estamos calculando σ en la dirección del objetivo y perpendiculares hacia él, y luego utilizamos la heurística ‘más pequeña’ (cf. [MacKenzie y Buxton 1992, Soukoreff y Mackenzie 2004]).
La Figura 3 muestra un histograma del rendimiento para cada conjunto de datos. El rendimiento se calcula como tiempo de IDe/movimiento y, por lo tanto, tiene la unidad de bits/segundo. El rendimiento y su distribución pueden ser uno de los indicadores del rendimiento de un dispositivo. Para realizar una evaluación global, se deben utilizar métricas adicionales (por ejemplo, la tasa de error, la comodidad general del usuario y la satisfacción del usuario).
Estas dos figuras ilustran la trayectoria y la velocidad del movimiento del mouse durante la prueba. En la Figura 4, todos los datos están anclados en la posición inicial de cada prueba. Los datos del movimiento posicional se proyectan en el vector objetivo, para facilitar las comparaciones en todas las direcciones de aproximación.
La Figura 5, finalmente muestra la velocidad de movimiento en pixel por ms a lo largo del tiempo de movimiento. Analizar los movimientos del usuario más allá de la ley de Fitts puede proporcionar información adicional sobre diferentes calidades de varios dispositivos de entrada. En aras de la integridad y el contraste, nos gustaría referirnos a [Bootsma et al. 2004].
Palabras finales
La ley de Fitts es un clásico en usabilidad y tiene mucho que aportar en múltiples tipos de trabajos, en especial cuando exploramos nuevos dispositivos y espacios interactivos.
Es necesario tener en cuenta que si aplicamos bien la ley, nos será más fácil lidiar con la paradoja de la elección, pues, al reducir las distancias en interacciones unidireccionales, podemos controlar la incertidumbre, reducir el estrés y fomentar el sistema de recompensa. En otra oportunidad podremos abordar con detalle esta paradoja. De momento, los dejo disfrutar de la ley clásica de usabilidad, citada en múltiples heurísticas y modelos de validación.
¿Quieres leer más? Te dejo un paper
- I. Scott MacKenzie, 1992, Fitts’ Law as a Research and Design Tool in Human-Computer Interaction (link)
- Haixia Zhao, 202, Ftts’ Law: Modeling Movement Time in HCI (link)
- Mads Soegaard, 2018, Fitts’ Law: Tracking User’s Clicks — The Interaction Design Foundation (link)
¿Cómo ha sido tu experiencia con esta ley?
Conversemos ;)
