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J-GLOBAL ID：202002238369987988   整理番号：20A1533336

タッチスクリーンモバイルデバイスにおけるグリッド性能の解析とモデリング【JST・京大機械翻訳】

Analysis and Modeling of Grid Performance on Touchscreen Mobile Devices

著者 (2件)： Pfeuffer Ken (Google Research & Machine Intelligence -and- Lancaster University, Mountain View, CA, USA) ,  Li Yang (Google Research & Machine Intelligence, Mountain View, CA, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： CHI ’18  ページ： 1-12  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： タッチスクリーン移動装置は,豊富な相互作用挙動を与えるが,それらは複雑になる。スクロール可能な二次元グリッドは,ユーザが直接タッチにより小さなスクリーン上で多数のアイテムにアクセスすることを可能にするモバイルデバイス上の共通のユーザインタフェイスである。グリッドインタラクションの間のユーザのタッチ入力と眼注視を分析することによって,著者らは,ナビゲーション,視覚探索およびポインティングを含むそのようなタスクにおいて,複数の性能コンポーネントがどのように演ずるかを明らかにした。これらの知見から,グリッドタスクのモデリングのためにこれらのコンポーネントを組み合わせた新しい予測モデルを設計することができた。これらのモデル成分を,従来の解析法とデータ駆動機械学習手法の両方を用いて実現した。テストデータセットに関する人間性能の予測において,著者らのモデルによって達成された高精度を示すに加えて,著者らは,そのようなモデルが予測的ユーザインタフェイスで使用するとき,相互作用時間における有意な減少に導くことができることを実証した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *スクリーン ,  ヒューマンパフォーマンス ,  二次元 ,  インタフェイス ,  *タッチスクリーン ,  ユーザインタフェイス ,  機械学習 ,  予測モデル
準シソーラス用語： *モバイルデバイス ,  高精度 ,  ポインティングデバイス ,  試験データ ,  データ駆動 ,  ダイレクトコンタクト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： グリッドui ,  機械学習 ,  性能モデリング ,  予測インタフェイス ,  タッチスクリーン移動装置

分類 (1件)： 人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (3件)： グリッド ,  解析 ,  モデリング