Читать онлайн «Интерфейс: новые направления в проектировании компьютерных систем». Страница 23

Большинство попыток сделать интерфейс адаптивным оказываются неблагоразумными. Всякий раз, когда система автоматически как-то изменяется, даже если эти изменения настолько же незначительны, как и, скажем, измененный порядок элементов в меню, ваши ожидания от работы системы не оправдываются, и накопленные привычки и навыки теряют смысл. (Кстати говоря, в своей новой операционной системе Windows 2000 компания Microsoft представила адаптивные меню.[19]) С другой стороны, не существует теории о том, что один и тот же неизменный интерфейс не может служить хорошо в течение всего времени использования, начиная от начального уровня и заканчивая профессиональным. Лучшим вариантом было не менять ничего в течение всего времени использования продукта, и, наверное, не следует проводить специальных исследований для того, чтобы убедиться, что для выполнения какой-то задачи лучше изучать только один интерфейс, а не несколько.

Очень легко попасть в ловушку идеи разработки разных интерфейсов для разных классов пользователей, потому что она чревата слишком большими обобщениями, которые могут привести к ложному упрощению процесса разработки. Немногие из этих обобщений окажутся верными для каждого пользователя в любом (значительно большем) классе пользователей, который можно выделить. Средством против такого заблуждения может быть взгляд на интерфейс не с точки зрения класса пользователей, а с точки зрения индивида. Каждый человек, который использует какое-то программное обеспечение достаточно долгое время, проходит через сравнительно короткий этап изучения каждой команды и каждого элемента интерфейса, а также через намного более длительный период обычного (и, надеюсь, автоматичного) его использования. Нам действительно необходимо разрабатывать такие системы, которые легко изучить и понять, но еще более важным является то, чтобы эти системы могли эффективно использоваться в течение длительного времени. Исключение могут составить только программы, которые предполагается использовать недолго, поэтому каждый ее пользователь будет начинающим, и вопрос приобретения навыков и привычек здесь не имеет значения. В качестве примера такого интерфейса можно привести выставочный киоск, оснащенный компьютером.

Фаза изучения работы элемента интерфейса требует сознательного внимания. Поэтому простота и ясность функции, а также ее видимость имеют особую важность. Фаза профессионального владения интерфейсом главным образом характеризуется бессознательным использованием его возможностей. Такое использование подкрепляется следующими качествами интерфейса: соответствие задаче, немодальность и монотонность. Эти требования ни в коей мере не противоречат друг другу. Таким образом, хорошо разработанный, человекоориентированный интерфейс совсем не требует разделения на подсистемы. для новичков и экспертов.

Конечно, это не значит, что интерфейс не может быть разделен на такие части. Однако если вы разрабатываете интерфейс и у вас возник соблазн создать комбинации клавиш специально для опытных пользователей, подумайте, не следует ли вместо этого переработать существующий метод так, чтобы его механизм мог подойти под требования всех пользователей.

Существует множество методов количественного анализа элементов интерфейса. Однако ясное руководство о том, как использовать эти методы, можно встретить редко. В этой главе будет дано простое описание и подробные примеры модели GOMS, разработанной Кардом, Мораном и Ньюэллом, а также критерий эффективности Раскина, закон Хика и закон Фитса.

Многие количественные и эвристические методы используются для анализа и изучения интерфейсов. Эти методы составляют значительную часть содержания большинства книг, посвященных этой теме, включая и те, которые указаны в библиографическом списке за такими авторами, как Шнейдерман (Shneiderman), Норман (Norman) и Мэйхью (Mayhew). Например, с помощью пассивного наблюдения за тестированием нового интерфейса с участием нескольких добровольцев опытный разработчик интерфейсов может узнать столько же ценной информации, сколько можно получить с помощью любого метода количественного анализа. Здесь я хочу сосредоточиться на количественных методах не для того, чтобы принизить значение качественных методов, но скорее для того, чтобы найти между ними баланс и показать ценность численных и эмпирических методов, которые не являются широко известными. Количественные методы часто могут свести спорные вопросы к простым вычислениям. Еще одним, более важным преимуществом этих методов является то, что они помогают нам понять важнейшие аспекты взаимодействия человека с машиной.

Одним из лучших подходов к количественному анализу моделей интерфейсов является классическая модель GOMS – «правила для целей, объектов, методов и выделения» (the model of goals, objects, methods, and selection rules), которая впервые привлекла к себе внимание в 80-х годах (Card, Moran and Newell, 1983). Моделирование GOMS позволяет предсказать, сколько времени потребуется опытному пользователю на выполнение конкретной операции при использовании данной модели интерфейса. После обсуждения модели GOMS мы рассмотрим количественные методы оценки производительности интерфейсов, скорости движения курсора и времени, необходимого для принятия решения.

Здесь я хочу обсудить только один простейший, но довольно ценный аспект метода GOMS – модель, основанная на оценке скорости печати. Разработчики, которые знакомы с методом GOMS, редко проводят детальный и формальный анализ модели интерфейса. Отчасти это происходит из-за того, что основы GOMS и других количественных методов известны им настолько, что они изначально руководствуются этими методами в процессе разработки. К формальному анализу, конечно, прибегают в случаях, когда необходимо выбрать один из двух вариантов разработки, когда даже небольшие различия в скорости могут давать большой экономический и психологический эффект. Иногда разработчики пользуются поражающими своей точностью расширенными моделями GOMS, как, например, анализ с использованием метода критического пути GOMS (critical-path method GOMS, CPM-GOMS) или версия, называемая естественным языком GOMS (natural GOMS language, NGOMSL), в которой учитывается поведение неопытного пользователя, например время, необходимое ему для обучения. С помощью этих методов можно, например, предсказать, сколько времени понадобится пользователю для выполнения некоторого набора действий при использовании данного интерфейса с абсолютной погрешностью менее 5 %. В расширенных моделях почти все оценки не выходят за пределы стандартного отклонения, принятого для измеренных значений времени (Gray, John и Atwood, 1993, с. 278). Для вопросов, которые вызывают жаркие споры и по поводу которых авторитетные разработчики зачастую высказывают совершенно разные мнения, полезно вооружиться количественными методами, имеющими теоретическое обоснование и получившими экспериментальную апробацию. Более полный обзор и библиографию, посвященные различным моделям GOMS, можно найти у Джона (John, 1995); там же можно найти и модель CPM-GOMS, разработанную самим Джоном.

Разработчики модели GOMS во время ее создания заметили, что время, требующееся для выполнения какой-то задачи системой «пользователь – компьютер», является суммой всех временных интервалов, которые потребовались системе на выполнение последовательности элементарных жестов, составляющих данную задачу. Хотя для разных пользователей время выполнения того или иного жеста может сильно отличаться, исследователи обнаружили, что для большей части сравнительного анализа задач, включающих использование клавиатуры и графического устройства ввода, вместо проведения измерений для каждого отдельного пользователя можно применить набор стандартных интервалов. С помощью тщательных лабораторных исследований был получен набор временных интервалов, требуемых для выполнения различных жестов. Ниже приводится оригинальная номенклатура, в которой каждый интервал обозначен одной буквой (Card, Moran и Newell, 1983).