Entwicklung und Evaluation eines mobilen Spiels zur Ermittlung der Benutzbarkeit von Touchgesten

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1 Entwicklung und Evaluation eines mobilen Spiels zur Ermittlung der Benutzbarkeit von Touchgesten Markus Lell, Tobias Stracke und Josefin Kimmel Abstract In der folgenden Arbeit wurde die Komplexität von Interaktionsgesten untersucht. Hierfür wurde ein gestengesteuertes Spiel für mobile Geräte namens QuickFingers entwickelt, wodurch eine große Menge an Probanden für die Studie gewonnen werden konnte. Die Komplexität einer Geste bestimmt sich in diesem Kontext in erster Linie aus ihrer Ausführungsdauer (ggf. zusätzliche Hinzunahme der Ausführungsgenauigkeit). Es wird in diesem Rahmen erforscht, inwiefern sich Abhängigkeiten zwischen Gesten feststellen lassen, sodass sich gegebenenfalls zeigen lässt, dass sich komplexere Gesten von einfacheren ableiten lassen. Beispielhaft hierfür ist das Zeichnen eines Rechteckes, an dem überprüft wird, ob dessen gesamte Komplexität aus der Summer der Komplexitäten der einzelnen Eckstücke bzw. Kanten resultiert. In der Untersuchung zeigte sich, dass solche Rückschlüsse nicht möglich sind. Von komplexen Gesten kann nicht auf einfache Gesten geschlossen werden. Index Terms Komplexität, Touch Gesten, Spiel, mobiles Gerät 1 EINLEITUNG In den letzten Jahrzehnten hat sich die Zahl derjenigen Menschen, die ein Smartphone besitzen, deutlich erhöht [11]. Das Handy bzw. Smartphone hat sich also zu einem allgegenwärtigen Gerät etabliert, das aus dem Alltag nicht mehr wegzudenken ist. Damit einher geht beispielsweise die Tatsache, dass sich innerhalb eines Jahres die Benutzung des Internets via mobilen Telefons beinahe verdoppelt hat: 2012 lag die Zahl der Nutzer noch bei 1,2 Milliarden [12] und 2013 schon bei 2,1 Milliarden weltweit [9]. Demzufolge sind Multitouchsysteme Mittelpunkt einer großen Menge an Forschungen geworden [14][1]. Durch die ansteigende Verbreitung von Mobiltelefonen, wie auch Tablet Computern oder auch so genannten wearable devices, also tragbaren Geräten wie zum Beispiel Smartwatches, hat sich die Art und Weise, wie Menschen mit Computern interagieren deutlich verändert. Seit der Veröffentlichung der ersten iphones dominieren den Markt Smartphones mit Touchoberflächen, welche meist nur sehr wenige so genannte hardware Buttons (dt. Schaltflächen) haben, weshalb die Eingabe über den Touchscreen erfolgt [4]. Im Laufe der Zeit entwickelte sich also das Display, welches zunächst nur für die Darstellung der Ausgabe zuständig war, weiter und ersetzte weitestgehend die Tastatur, mit Hilfe derer einst ausschließlich Eingaben durch den Benutzer erfolgten. Nachdem sich für die Bedienung eines Smartphones mit Touchdisplay ein Art Stift aufgrund der Tatsache, dass er u.a. leicht zu verlieren war, für Interaktionen zwei Hände benötigt wurden und die Bedienung somit z.t. äußerst lästig wurde, nicht bewähren konnte [4], hat sich die direkte Bedienung mit den Fingern durchgesetzt. Es existieren diverse Gesten, genauer gesagt Touchgesten, mit denen die Finger mittels Touchscreen mit dem Gerät kommunizieren. Zu nennen sind beispielsweise das Tapping, also das Tippen auf dem Display oder auch die sogenannten Pinchund Spread-Gesten (pinch: einklemmen, spread: ausbreiten), welche auf mobilen Geräten eine Standardmethode des Hinein- und Herauszoomens sind [13]. Die Pinch-Geste ist zum Beispiel eine gängige Methode für das Zoomen auf (Land-)Karten wie auch Bildern oder auch dem Skalieren von Objekten [5]. Klar ist, dass Gesten unterschiedliche Komplexitäten haben. Es wurde für ausgewählte Gesten in Studien bereits untersucht, wie gut sie sich für bestimmte Interaktionen eignen. Nachdem eine Untersuchung der Eignung aller möglichen Gesten in einer Laborstudie zu umfangreich wäre, wird ein gestengesteuertes Spiel entwickelt, mit Markus Lell Tobias Stracke Josefin Kimmel dessen Hilfe Erkenntnisse über die Komplexität gewisser Interaktionsgesten gewonnen werden sollen. Vor allem durch die Umsetzung der Testapparatur in Form eines Spieles, wird mit einer großen Menge an Probanden gerechnet. Durch die Veröffentlichung des Spiels im Playstore des mobilen Betriebssystems Android, soll die Zahl der Teilnehmer nochmals erhöht werden. Allerdings ist an dieser Stelle auch zu erwähnen, dass es kaum möglich ist, Kontrolle über die Probanden zu gewinnen. Die so genannte interne Validität ist durch die nicht vorhandene Kontrolle über kontextbezogene Faktoren der Studie prinzipiell niedrig, wohingegen die so genannte externe Validität durch die unterschiedlichen Umgebungsbedingungen im Vergleich zu anderen Lab Studien höher ist [4]. Im Rahmen dieser Arbeit werden zunächst ähnliche, verwandte Arbeiten vorgestellt und daran anschließend das eigens entwickelte Spiel präsentieren: es wird aufgezeigt, welche Vorstellungen bzw. Ideen verwirklicht werden sollen und vor allem welches Ziel hiermit verfolgt werden soll. Daran anknüpfend werden die erhobenen Daten aufgezeigt und vor allem analysiert, sodass letztlich begründete Ergebnisse bzw. Erkenntnisse festgehalten werden können. 2 VERWANDTE ARBEITEN In den letzten Jahren ist die Erforschung von Systemen mit einer Touchoberfläche zu einem festen wie auch großen Bestandteil der Mensch-Computer-Interaktion geworden. So wurde in diesem Bereich eine ganze Reihe erfolgreicher Forschungsergebnisse erzielt, die sich mit so genannten compelling applications, alternativer sensing Technologien sowie dem Design interaktiver Methoden, aber auch der Gesteninteraktion beschäftigten [14]. Forschung, die sich auf die Effizienz wie auch Effektivität von Einund Ausgaben bei mobilen Geräten konzentriert, ist ein wichtiger Beitrag, da sie die zwei zum Teil äußerst gegensätzlichen bzw. schwer miteinander vereinbaren Anforderungen an die moderne Technologie betrachtet: den Wunsch nach einem möglichst kleinen, praktischen Gerät sowie dem Gerechtwerden ergonomischer Aspekte, die sich aus der Physiologie der Finger, Hände und Augen der Menschen, also der Benutzer, ergeben. Im folgenden werden Arbeiten zur Gesteninteraktion auf Touchscreens diskutiert. 2.1 Intuitive und komfortable Gesten Wobbrock et al. erforschten 2009 die Aktion des Skalierens [15]. Dabei beschäftigten sie sich mit der Frage, welche Gesten hierfür am intuitivsten und komfortabelsten sind. Dabei zeigte sich, dass das Zusammenkneifen, die so genannte Pinch-Geste, am intuitivsten ist und für gepaarte Aktionen, wie das Hinein- und Herauszoomen oder 1

2 auch Vergrößern und Verkleinern, die Gesten jeweils in umgekehrter Weise ausgeführt werden. Zur Erklärung dient folgendes Beispiel: zum Hineinzoomen werden die Finger gespreizt, also von einander wegbewegt (sog. Spread-Geste) und zum Hinauszoomen werden sie zusammen gekniffen (sog. Pinch-Geste). Wobbrock et al. führten hierfür eine Studie durch, in der sie den Probanden einen Effekt zeigten und ihnen anschließend den Auftrag gaben, nun selbst die Geste durchzuführen, die ihrer Meinung nach zu dem Ergebnis führte. Dabei konnten sie beobachten, dass das Skalieren auf unterschiedlichste Arten durchgeführt wurde: mit zwei Fingern der rechten und linken Hand oder mit zwei Handflächen; beispielsweise wurde die Pinch-Geste mit dem Daumen und Zeigefinger der selben Hand ausgeführt. Es stellte sich heraus, dass für die Durchführung von Aktionen prinzipiell keine bestimmte Anzahl an Fingern bevorzugt wird, jedoch im Bereich der Skalierung der Gebrauch einer Hand (und nicht zwei) vorgezogen wird. In einer anderen Arbeit [10] fanden sie heraus, dass solche Gesten bevorzugt werden, die technisch gesehen leicht sind und geringe kognitive Anforderungen haben bzw. die kognitive Belastung niedrig halten, was durchaus nachvollziehbar ist. Es zeigte sich jedoch auch, dass gegenüber der kompletten Hand vorzugsweise ein einziger Finger verwendet wird. An diese Tatsache anknüpfend, sollte die Arbeit von Karlson et al. [6] angesprochen werden, aus der hervorgeht, dass für Pinch- und Spread-Gesten zwei Hände benötigt werden, wobei eine Hand das Gerät halten und die andere die Aktion durchführen muss. Dies widerspricht klar der Tatsache, dass Benutzer das Gerät am liebsten mit einer Hand bedienen möchten. 2.2 Benutzung von Touchgesten bei älteren und jüngeren Bedienern Auch wenn dieser Studie im Speziellen kein Vergleich zwischen jüngeren und älteren Benutzern von Mobilgeräten mit Touchoberfläche erörtert wird, so wird dennoch die Arbeit von Kobayashi et al. [7] sowie Findlater et al. [3] vorgestellt, da die Probanden dieser Studie aufgrund der mangelnden Kontrolle jeglicher Altersklasse entstammen können. In den zuvor erwähnten Arbeiten wird die Ausübung von Touchgesten mit älteren Probanden untersucht, wobei die beiden Ergebnisse unterschiedlich sind. Kobayashi et al. zeichneten bei älteren Probanden die Ausführungszeiten für jeweils zwei verschieden große Spread- und Pinch-Tasks auf Touchdisplays in der Größe eines Tablets wie auch Smartphones auf. Dabei zeigte sich, dass die Größe des Gerätes, das bei der Durchführung stets auf einem Tisch lag, keinen Einfluss auf das Ergebnis hatte, jedoch die Spreading-Tasks für die Probanden schwieriger waren, als die Pinching-Tasks. Dem widerspricht im Grunde die Arbeit von Findlater et al., die mit Hilfe eines ipads Pinch- und Spread-Tasks jüngerer und älterer Teilnehmer untersucht und die Ausführungszeiten sowie Fehlerraten miteinander verglichen haben. Dabei zeigte sich, dass die Teilnehmer für Pinch-Gesten mehr Zeit benötigten, als für Spread- Gesten. 2.3 Untersuchung von Pinch- und Spread-Gesten Dies nahmen Tran et al. [13] zum Anlass, um in einer Studie mit Teilnehmern unterschiedlichen Alters zu erforschen, wie Menschen Pinch- und Spread-Gesten auf einem mobilen Gerät (iphone 3GS und ipad 1) durchführen. Hierfür erschienen auf dem Display ein rotes Quadrat sowie die Umrisse eines blau gestrichelten Quadrates, das als Grenze diente. Zur Untersuchung von Pinch-Tasks sollte das größere rote Quadrat so verkleinert werden, dass es genau auf dem blau gestrichelten Quadrat liegt. Bei Spread-Tasks entsprechend umgekehrt: Vergrößern des zu klein geratenen roten Quadrats auf die Größe des blau gestrichelten Quadrats. Es zeigte sich zum einen, dass die Orientierung des Gerätes (im Hoch- bzw. Querformat) keinen Unterschied bewirkte und zum anderen, konnte das Ergebnis von Findlater bestätigt werden: Pinch-Tasks benötigen mehr Zeit als Spread-Tasks. Auch fand man heraus, dass je größer die Begrenzung wird, desto weniger so genannte Overshoots (Fälle, in denen in gewisser Weise über das Ziel hinausgeschossen wird) auftreten und desto geringer die Ausführungszeit ausfällt; unabhängig von der durchzuführenden Geste. Die Zahl der Overshoots nimmt außerdem mit einer wachsenden Größe der Geste ab. Der Einfluss der jeweiligen Größe schlägt sich auch in der Anzahl der benötigten Tasks wieder, wobei dies am stärksten beim Tablet zu spüren ist: die Anzahl der durchzuführenden Aktionen sinkt mit der wachsenden Größe der Geste. Es zeigte sich weiterhin, dass die Größe auch die Ausführungszeit beeinflusst, sodass diese mit zunehmender Größe der Geste steigt. Um den Bezug zu anderen Papers wieder herzustellen, sollte zuletzt noch herausgearbeitet werden, welche Erkenntnisse bzgl. der Art und Weise, wie Gesten ausgeführt werden können, gewonnen werden konnten. Wie bereits angesprochen, können und werden Gesten auf unterschiedlichste Arten durchgeführt (vgl. Wobbrock et al.). Tran et al. [13] fanden in ihrer Studie heraus, dass beim Smartphone diejenigen, die die Pinchund Spread-Geste mit zwei Fingern ausführten um 23 Prozent schneller waren als die anderen Teilnehmer. Beim Tablet hingegen waren diejenigen um 17 Prozent schneller, die den Zeigefinger der einen Hand und den Daumen oder auch Zeigefinger der anderen Hand benutzten (im Vergleich zu denjenigen, die den Daumen und Zeigefinger der selben Hand benutzten). 2.4 Benutzung von Touchoberflächen im Quer- bzw. Hochformat Nachdem soeben die Möglichkeit angesprochen bzw. berücksichtigt wurde, dass die Anzeige auf der Touchoberfläche sowohl im Hochals auch Querformat erfolgen kann, werden an dieser Stelle in wenigen Sätzen ein paar Informationen zu dieser Thematik dargelegt. Shirazi et al. [12] untersuchten, wie Applikationen für Smartphones auf mobilen Geräten genutzt werden, wobei sie insbesondere Webbrowser betrachteten. Dabei zeigte sich, dass die Geräte bei der Benutzung von Nachrichten- sowie Navigationsanwendungen häufiger bewegt bzw. gedreht werden, als bei anderen Applikationen, wie zum Beispiel dem Webbrowser. Nachdem diese Thematik in dieser Arbeit kaum eine Rolle spielt, soll diese Kurzinformation an dieser Stelle genügen. 2.5 Möglichkeit zur Verbesserung der Touch-Perfomanz Es wurden nun einige Forschungsergebnisse im Bereich der Spreadund Pinch-Gesten vorgestellt, weshalb zuletzt noch ein Paper von Henze et al. [4] zur Analyse und Verbesserung der Touch-Performanz unter die Lupe genommen wird. Sie führen auf der Basis eines eigens entwickelten Spiels für Mobilgeräten (veröffentlicht im Android Market) eine Studie durch, in der die gesammelten Benutzungsdaten letztlich ausgewertet und analysiert werden. Die Aufgabe des Spielers ist es, die auf dem Bildschirm erscheinenden Kreise unterschiedlicher Radien zu berühren, wobei der Zusammenhang zwischen der Größe des Zielobjekts und der Fehlerrate sowie der Position des Zielobjektes und der Fehlerrate untersucht wird. Es zeigte sich, dass die Fehlerrate mit zunehmender Größe des Zielobjektes, also des Kreises, abnimmt. Bezüglich der Position des Ziels stellte sich heraus, dass für Objekte im Zentrum die Fehlerrate viel niedriger ist als für diejenigen, die sich am Rand befinden. Dadurch fanden sie heraus, dass es viel schwieriger ist, den Rand des Displays zu treffen, als die Mitte des Touchscreens. Ein weiterer wichtiger Aspekt, der in dieser Arbeit erforscht wurde, ist der systematische Zusammenhang zwischen der Position des Zielobjektes und der berührten Oberfläche. Es zeigte sich, dass die so genannten Touch-Events systematisch verzerrt sind: nach rechts unten. Aufgrund dieser Feststellung wurde das Spiel um eine Funktion erweitert, die die sogenannten Touch- Events bewegt, also so verschiebt, dass die zuvor angesprochene Verzerrung korrigiert werden kann, sodass letztlich die Fehlerrate reduziert werden kann. Die Anzahl der Fehler der verschiedenen Spieler konnte damit deutlich gesenkt werden und auch ihre Genau- 2

3 igkeit konnte verbessert werden. In dieser Arbeit werden Touchgesten mit Hilfe eines Spieles untersucht. Vor dem eigentlichen Kern der Arbeit, der Pra sentation und Analyse der gemessenen Daten, wird zuna chst das Spiel vorgestellt. 3 E NTWICKLUNG EINES sollte sich u berpru fen lassen, ob sich die Ergebnisse bezu glich der Gesten, die aus eng zusammen liegenden Punkten resultieren, ebenfalls auf Gesten gro ßerer Formationen u bertragen ließen. Beispielhaft hierfu r kann der Vergleich zwischen einer einfachen Wischbewegung u ber drei Felder des im Hintergrund befindlichen Gitters mit einer Wischbewegung u ber sechs Felder sein (vgl. Abb. 2). G ESTEN -S PIELS Zur Untersuchung von Gesten werden Informationen daru ber beno tigt, wie sich der Finger zur Interaktion u ber den Bildschirm bewegt. Gesammelt werden somit sogenannte Touch-Events, welche die aktuelle Position des Fingers speichern. Um mo glichst viele solcher Informationen zu erhalten, ist es no tig eine große Zahl an Probanden anzusprechen. Nachdem mit einem zunehmenden Spaßfaktor bei der Durchfu hrung die Wahrscheinlichkeit fu r die Anzahl an Touch-Events steigt, wurde ein Spiel entworfen und implementiert, das im Android Play Store vero ffentlicht wurde. Dabei wurde auf die langja hrige Erfahrung des Institutes fu r Visualisierung und interaktive Systeme der Universita t Stuttgart vertraut, die Apps als Plattform fu r Tests in Application Stores fu r Smartphones nutzen und die Motivation der Probanden wie auch strikte Anweisungen als entscheidenden Aspekt fu r das Erlangen qualitativer Daten ansehen [2] Erho hung des Spaßfaktors Um dem Spieler eine grundsa tzliche Motivation zu liefern, gab es zwei U berlegungen, die mithilfe verschiedener Faktoren umgesetzt werden sollten: 1. Einfu hrung eines Punktesystems mit dem Spielziel, den ho chsten Punktestand (Highscore) aufzustellen. 2. Begrenzung der zur Verfu gung stehenden Zeit fu r die Verbindung einer Punktformation mit steigendem Schwierigkeitsgrad. Zweiter Punkt erschien neben dem spielerischen Aspekt vor allem deshalb wichtig, weil gewa hrleistet werden soll, dass Gesten mo glichst durchga ngig und ohne Pausen durchgefu hrt werden. Der Spieler sollte mo glichst daran gehindert werden, wa hrend des Verbindens der Punkte zu stoppen und die Bewegung anschließend fortzusetzen, da dies zu einem großen Teil nicht sinnvoll auswertbarer Daten fu hren wu rde. Aus diesem Grund wurde die Lebensdauer der Punktformationen auf einige Sekunden begrenzt, visualisiert durch ein leichtes Ausblenden und Schrumpfen der zu verbindenden Punkte (vgl. Abb. 3). Daru ber hinaus existiert ein globaler Countdown, angezeigt durch die Leiste am oberen Bildschirmrand, die der Spieler durch korrektes Verbinden der Formationen, neben dem Gewinn von Punkten (Score), wieder auffu llen kann (vgl. Abb.3). Spielidee Prinzipiell stellt die Entwicklung eines derartigen Spiels stets den Versuch dar, zwei (ha ufig gegenla ufige) Punkte in Einklang zu bringen: Wahrung und Ausarbeitung eines wissenschaftlichen Konzepts sowie Gestaltung eines Spielentwurfs mit mo glichst hohem Spaßfaktor. Zweiterer ist insbesondere daher so wichtig, da er das wesentliche Kriterium fu r die Menge an auszuwertenden Daten darstellt. Der Spieler muss einen gewissen Zeitraum Gefallen am Spielkonzept finden, um nu tzliche und auswertbare Informationen liefern zu ko nnen, in unserem Fall die Ausfu hrung von Touch-Gesten. Um den Spielspaß und die Langzeitmotivation zu erho hen, und damit die Wahrscheinlichkeit einen mo glichst großen Satz an auswertbarem Datenmaterial zu erhalten, ist es daher von Beginn an unabdingbar Kompromisse einzugehen. Nach reifer U berlegung verschiedener Ansa tze, wurde ein einigermaßen simpler, im Gegenzug allerdings auch naheliegender Entwurf beschlossen. Grundlegende Idee war es dabei, dem Spieler mithilfe von durchnummerierten Punkten, die auf dem Bildschirm seines Mobilgera tes erscheinen, zu vermitteln, welche Geste er durchzufu hren habe. Punkte gleicher Farbe sollen mittels einer durchga ngigen Wischbewegung miteinander verbunden werden. Streng genommen wird dem Spieler die Interaktion somit nur indirekt als Geste verkauft. Die Einfachheit dieses Ansatzes besticht besonders in der Einhaltung der wissenschaftlichen Grundidee, zu u berpru fen, ob, und falls ja, wie verschiedene Gesten aufeinander aufbauen. Zu diesem Zweck wurden unterschiedliche Punktformationen in verschiedenen Gro ßen und La ngen entworfen, beispielsweise vier Punkte, die ein Rechteck ergeben oder drei Punkte, die genau zwei Kanten des vorherigen Rechtecks darstellen (vgl. Abb. 2) Abbildung 2: Lebensdauer einer gru nen Punktformation Abbildung 3: Ausblenden der vollzogenen Punktformation mit Anzeige der jeweiligen Punkte Um eine gewisse Dynamik zu erzeugen, erscheinen Punktformationen in zufa lliger Reihenfolge im Intervall weniger Sekunden. Mithilfe dieser Mechanismen ließ sich eine Levelstruktur umsetzen, die neben der Einfu hrung des Schwierigkeitsgrades außerdem eine reihenweise Einfu hrung der unterschiedlichen Formen (Linien, Rechtecke, etc.) ermo glicht. Ein letzter Aspekt war die Einfu hrung unterschiedlicher Eigenschaften fu r die verschiedenen Farben der Punkte. Wa hrend hellblaue Punktformationen beispielsweise die einfachste Variante darstellen, da sie nach dem Verbinden sofort verschwinden und im Gegenzug auch die geringsten Score-Werte bereitstellen, bleiben zum Beispiel gru ne Formationen nach dem Abbildung 1: Verschiedene Formationen auf einmal Derartige Punktformationen bringen neben der vergleichsweise einfachen Mo glichkeit, Gesten zu entwerfen, die in ihrer Form aufeinander aufbauen, den weiteren Aspekt mit sich, Formationen in verschiedenen Gro ßenordnungen auszuwerten. Auf diese Weise 3

4 Verbinden einige Sekunden auf dem Spielfeld stehen und stellen eine Barriere für weitere Formationen dar (vgl. Abb. 1 und 2). Prinzipiell wurde hier ein kritischer Punkt im Spieldesign erreicht, da das Ausweichen anderer Formationen zu Touch-Gesten führen würde, die größtenteils weder vorhersehbar noch sinnvoll auszuwerten wären. Dennoch erschien uns dieser Kompromiss richtig und notwendig zu sein, um dem Spieler neben dem reinen Ausführen von Aktionen einen Denkanreiz und somit ein besseres Spielgefühl bieten zu können. 4 DATENERHEBUNG Bei Start der Applikation wird der Nutzer mit einem Dialog, welchen er für einen Spielstart akzeptieren muss, darauf hingewiesen, dass ausschließlich nicht-persönliche Daten für Forschungszwecke gesammelt werden. Deshalb ist es mit den erhobenen Daten nicht möglich Rückschlüsse zu individuellen Spielern oder Installationen zu ziehen. Jede Installation hat eine eindeutige Identifikationsnummer um verschiedene Datensätze auseinanderzuhalten; diese wird jedoch auf dem jeweiligen Gerät erstellt. Das Gerät kann sich zwar seiner Identifikationsnummer zuordnen, doch ohne Zugriff auf das Gerät ist es nicht möglich einer Identifikationsnummer ein bestimmtes Gerät zuzuordnen. Gerätespezifisch wurden lediglich Bildpunkte und Punktdichte des Displays sowie verwendete Sprache abgefragt. Zu geräteunabhängigen Daten, die zusätzlich stets gesammelt wurden, zählen Farbe und Position der verbundenen Punktformation sowie die zum Verbinden benötigte Zeit. Gesammelt werden diese Daten für Punktformationen, welche der Spieler über den kürzesten Weg verbunden hat. Da verbundene Punktformationen nicht sofort verschwinden, war es Spielern nicht immer möglich angezeigte Punktformationen über den kürzesten, direkten Weg zu verbinden. Formationen, die über einen derartigen Umweg verbunden wurden, sind für Betrachtungen in dieser Arbeit nicht geeignet; sie entstanden aus Elementen, welche den Spielspaß erhöhen sollten. Fehler wurden nicht protokolliert. Unter einem Fehler ist in diesem Spiel das Kreuzen eines Punktes oder einer Verbindungslinie zwischen zwei bereits verbunden Punkten zu verstehen. Bei einem derartigen Fehler verschwindet die komplette Punktformation, weshalb auch diese Daten für die Studie irrelevant sind. Nach korrektem Verbinden, das heißt wenn alle Punkte der Punktformation auf direktem Wege miteinander verbunden wurden, werden oben aufgelistete Daten auf dem Gerät zwischengespeichert. Mit dem Abschließen einer Stufe und dem Spielende wird versucht alle bisher zwischengespeicherten Daten als Zeichenkette an den bereitgestellten Server zu schicken, welcher die Daten per PHP-Skript entgegennimmt und abspeichert. Nach erfolgreichem Senden der Daten werden diese auf dem Gerät wieder gelöscht. Von hier aus werden die Daten von einem hierfür geschriebenen Java Programm eingelesen und weiterverarbeitet. So konnten im ersten Schritt etwaige Fehler in der Datei korrigiert oder aussortiert werden und im zweiten Schritt weitere relevante Daten abgeleitet werden. Zu den nachträglich errechneten Daten gehören das Zuordnen der Bildschirmpositionen in Mitte- oder Randfelder und das Erkennen der unterschiedlichen Punktformationen inklusive ihrer Ausrichtung. Betrachtete Punktformationen sind: kurze Linie (2 Felder), mittlere Linie (3 Felder), lange Linie (4 Felder), kurze Ecke (2 kurze Linien), lange Ecke (2 mittlere Linien), Rechteck (z.b. mittlere Linie nach rechts, kurze Linie nach unten, mittlere Linie nach links), Quadrat (Rechteck mit 3 kurzen Linien), großes Quadrat (Quadrat mit 3 mittleren Linien) und Schlangenlinien (z.b. kurze Linie nach oben, kurze Linie nach rechts, kurze Linie nach oben). Nach der Verarbeitung durch das Programm wurden die Daten per Tabellenverwaltung ausgewertet und die Graphen erstellt. Auf diese Weise wurden Datensätze von 201 verschiedenen Identifikationsnummern betrachtet. Die Google Play Developer Console 1 zeigt 180 Spieler, die überwiegend aus Deutschland stammen: neben 1 ( ) 175 Spielern aus Deutschland wurden drei weitere aus Italien und jeweils ein Spieler von den Philippinen und den Vereinigten Staaten von Amerika verzeichnet. Die abweichende Anzahl an Spielern von den gesammelten Datensätzen lässt sich eventuell dadurch erklären, dass einige Spieler die App auf mehreren Geräten installiert haben, sodass diese auf jedem Gerät eine eigene Identifikationsnummer haben, Google diese jedoch als einen Nutzer identifiziert. Um den Spielanreiz hochzuhalten, wurden in einem Update der Applikation die Google Play Services 2 eingebaut, um eine Bestenliste zu realisieren. Die Spieler konnten sich in der Applikation mit ihrem Google Benutzerkonto anmelden, um diese Bestenliste zu nutzen. Die bei der Verwendung der Google Play Services entstehenden Daten werden von der Applikation nicht betrachtet und nur von Google verarbeitet. 5 ANALYSE DER DATEN Die Hauptfrage, die es in der nun folgenden Analyse zu beantworten gilt, ist, ob sich komplexe Gesten, wie zum Beispiel ein Viereck, aus einfacheren Gesten, wie zum Beispiel einer Linie, ableiten lassen. Mit den vorliegenden Daten wird allerdings auch einigen weiteren Fragen nachgegangen; ob die Bildschirmposition beispielsweise Auswirkungen auf die Geschwindigkeit der Spieler hat, oder ob Spieler im Laufe des Spiels dazu lernen und Gesten schneller ausführen. Vorweg ist zu erwähnen, dass in den gesammelten Daten weder die Punktdichte der Geräte noch die Anzahl der Bildpunkte Einfluss auf die Schnelligkeit der Spieler hatten. 5.1 Einfluss des Bildschirmbereichs Abbildung 4: Durchschnittliche Verbindungsdauer in verschiedenen Bildschirmbereichen Bei der Auswertung der Daten konnte kein Trend dahingehend festgestellt werden, dass die Ausführungsdauer einer Geste von der Bildschirmposition abhängt. Die Probanden benötigten also für das Verbinden der Punktformationen in der Mitte des Bildschirms grundsätzlich genauso lange wie am Rand. Die Abbildung 4 zeigt für eine Auswahl an Punktformationen deutlich, wie die durchschnittliche Verbindungsdauer in jedem Bereich sehr ähnlich ist. Dies könnte sich dadurch erklären lassen, dass das Spiel für das Querformat entwickelt wurde und den Spieler so zwingt, das Gerät in einer Hand zu halten und für das Spielen nur eine Hand verwendet werden kann. Da der Spieler so eine Hand frei bewegen kann, ist er mit dieser Hand nicht gebunden. Auch die Standardabweichung der verschiedenen Bereiche bleibt ähnlich. Bei kurzen Linien liegt diese bei durchschnittlich 40ms, bei langen steigt sie aber bis 70ms an, bleibt aber auch hier in jedem Bereich des Bildschirms gleich. Ob die Fehlerquote am Rand jedoch höher wird, konnte mit den vorliegenden Daten nicht untersucht werden, da lediglich korrekt 2 https://developer.android.com/google/play-services/index.html 4

5 verbundene Punktformationen gesammelt wurden. 5.2 Einfluss der Richtung Abbildung 7: Durchschnittliche Verbindungsdauer aller Formationen inkl. Standardabweichung Abbildung 5: Durchschnittliche Verbindungsdauer der Linien verschiedener Länge und Richtung Betrachtet man die benötigten Zeiten für Gesten verschiedener Richtung, so wird ersichtlich, dass Linien nach rechts am schnellsten durchgeführt werden (vgl. Abb. 5). Dies könnte damit erklärt werden, dass die Spieler das Gerät wahrscheinlich hauptsächlich in der linken Hand halten und es meist mit der kräftigeren, flinkeren rechten Hand (schließlich ist die Mehrzahl der Menschen Rechtshänder) bedienen; auch erscheint eine Handbewegung vom Körper weg wohl am intuitivsten. Durch die fehlende Kontrolle über die Spieler kann darüber jedoch keine sichere Aussage getroffen werden. Die Ausführungszeiten für Bewegungen in andere Richtungen liegen sehr nahe beieinander. Eine Linie nach oben wurde minimal schneller ausgeführt als eine nach unten, wobei beide rascher durchgeführt wurden als eine nach links. Dieselbe Tendenz der Richtungen lässt sich auch in komplexeren Gesten wiederfinden, weshalb Schlangenlinien nach rechts schneller und mit kleinerer Standardabweichung ausgeführt werden als diejenigen, die eine Bewegung nach links beinhalten (vgl. Abb. 6). Abbildung 6: Durchschnittliche Verbindungsdauer der Schlangenlinien verschiedener Richtungen mit Standardabweichung 5.3 Zusammenhang verschiedener Gesten Doch nun zur Kernfrage: lassen sich komplexere Gesten von einfacheren Gesten ableiten? Für die Ableitung der Dauer zum Verbinden von komplexeren Gesten ist in dieser Arbeit mit den vorhandenen Daten kein ausreichend starker Zusammenhang erkennbar geworden. Es wurde schnell klar, dass die Verbindungszeiten komplexer Gesten, welche aus mehreren Teillinien aufgebaut sind, durch eine Addition der Verbindungszeiten dieser Teillinien nicht annäherungsweise berechnet werden kann. Dieser Zusammenhang fehlt sowohl bei Gesten, welche aus zwei Segmenten bestehen (einer Ecke) und aus zwei Linien aufgebaut werden sollten, als auch für Gesten, welche aus drei Segmenten bestehen und aus entweder drei Linien oder eineinhalb Ecken aufgebaut werden sollten. Sowohl die aufaddierten Linien, als auch die multiplizierten (1,5) Ecken waren niedriger als die tatsächlichen Werte der jeweiligen Gesten. Ein nächster naheliegender Lösungsansatz, der untersucht wurde, war, dass die Zeit, die für Ecken mehr benötigt wird als für zwei einzelnen Linien addiert, für die Richtungsänderung der Bewegung benötigt wird. Diese Idee unterstützt auch der Fakt, dass Ecken mit gleichen Richtungen unterschiedlich lange dauern. Zum Beispiel wird eine lange Ecke über links nach unten um 10% schneller ausgeführt als dieselbe Ecke über unten nach links. Um den Zeitverlust der Richtungsänderung zu errechnen, wurden von der benötigten Zeit zum Verbinden der Gesten (aus zwei Segmenten) die Zeit, die es benötigt zwei einzelne Linien zu verbinden, abgezogen. Dieser Versuch scheiterte allerdings schon bei der Berechnung der Richtungsänderungen, da die Richtungsänderung bei größeren Ecken einen größeren Wert als die der kleineren Ecken ergab. Bei dem Versuch die Zeit für eine Geste mit drei Segmenten aus drei einzelnen Linien und zwei Richtungsänderungen (berechnet aus der Ecke der passenden Länge) zu berechnen, wurde die tatsächlich benötigte Zeit aber um 10% übertroffen. Diese Berechnungen wurden sowohl mit Durchschnittswerten aller Richtungen als auch mit dem Durchschnittswert einer Richtung durchgeführt; dabei ist die Zeit einer Linie der Durchschnittswert aller Linien aus allen Richtungen. Weiterhin wurden die Berechnungen für alle passenden Längen durchgeführt; also für kurze Linien mit kleinen Ecken und kleinen Rechtecken und im Anschluss dasselbe mit anderen Längen. Es wurde auch der Versuch unternommen, die Gesten in weitere Bruchstücke aufzuteilen. Da das Verbinden einer langen Linie (4 Felder) etwa 45ms länger benötigt als das einer mittleren Linie (3 Felder) und dies wiederum etwa 45ms länger benötigt als das Verbinden einer kurzen Linie (2 Felder), wurde die Vermutung aufgestellt, dass das Überschreiten eines Feldes 45ms dauert. Zusätzlich zur Überschreitung der Felder muss der Finger für eine Linie allerdings starten und stoppen. Mangels zusätzlicher Informationen wurde hier davon ausgegangen, dass Start und Stopp gleich lange benötigen, sich also nach Abzug der Zeit zum Überschreiten der Felder die übrige Zeit gleichmäßig verteilen. Da relativ schnell klar wurde, dass dies doch zu vage war, wurden statt der Durchschnittswerte aller Richtungen jetzt die einzelnen Richtungen betrachtet und die Werte hierfür richtig ausgerechnet. Die Differenzen zwischen langen und mittleren Linien sowie mittleren und kurzen Linien haben sich nun etwas verschoben. Der Unterschied von kurzen zu mittleren Linien war aber bis auf die Werte der Linie nach unten immer ziemlich genau 5ms weniger 5

6 als der Unterschied zwischen mittleren und langen Linien. Daher wurde im folgenden angenommen, dass die Geschwindigkeit der Bewegung langsam ansteigt. Hierfür wurden alle Berechnungen für jede Richtung erneut vorgenommen. Zuerst also die Zeit für die Überschreitung eines Feldes, hieraus dann die Zeit für Start/Stop der Bewegung und hieraus wiederum die Richtungsänderung der Bewegung. Auch dieser Vorgang führte zu keinem befriedigendem Ergebnis. Das Fehlen eines Zusammenhangs kann auch auf die relativ große Standardabweichung von bis zu 250ms bei komplexen Gesten aus 3 Segmenten und 40ms bei Linien zurückzuführen sein. Allerdings wurde auch für nur einen Datensatz kein Zusammenhang gefunden. Die Ausführung verschiedener Gesten scheint sich also recht stark zu unterscheiden. Sowohl der Winkel, in welchem der Nutzer die Ecke schneidet als auch die Rundung dieser Schneidung könnten die Ausführungszeiten der Gesten stark beeinflussen. Ebenso variabel ist wahrscheinlich die Startgeschwindigkeit der Geste, also der Geschwindigkeit, mit der der Finger schon auf dem Bildschirm auftrifft. Der Finger kann sowohl schon in einer Seitwärtsbewegung, welche schon eine Geschwindigkeit in die Richtung der Geste hat, als auch in einer reinen Abwärtsbewegung, wonach noch die Beschleunigung in die Richtung der Geste erfolgen muss, auf dem Bildschirm aufgesetzt werden. Diese und noch weitere mögliche Unterschiede erschweren das Auffinden eines Zusammenhangs verschiedener Gesten. 6 ZUSAMMENFASSUNG In dieser Arbeit wurde die Komplexität von Touch-Gesten auf mobilen Geräten mittels eines speziell hierfür entwickelten Spiels für Androidgeräte namens QuickFingers untersucht. Die Aufgabe des Spielers bestand darin, die auf dem Display erscheinenden Punkte gleicher Farbe so schnell wie möglich der Reihe nach zu verbinden, wobei nur dann Punkte (Score) erzielt werden konnten, wenn dadurch keine bestehende Punktformation gekreuzt wurde. Durch die Veröffentlichung im Android Playstore konnten innerhalb von fünf Wochen über verbundene Punktformationen mit insgesamt Punkten von mehr als 200 Installationen gespeichert werden. Die gesammelten Daten wurden zur Bestimmung der Zeiten der durchgeführten Gesten (im Spiel als Punktformationen dargestellt) benutzt. Das Ziel der Arbeit war es festzustellen, ob von einfachen Gesten auf komplexere geschlossen werden kann. Allerdings konnte diese These bei der Auswertung der Daten nicht bestätigt werden. Es stellte sich beispielsweise heraus, dass das Zeichnen einer kurzen Linie in der Regel 100 ms dauert; eine kleine Ecke jedoch, die sich aus zwei kurzen Linien zusammensetzt, 330 ms und nicht etwa 200 ms (= 100 ms ms). Komplexe Gesten brauchen also länger also die Summe einfacher Gesten, aus denen sie sich zusammen setzen. Somit darf beim Gestendesign keinesfalls auf solche einfachen Rechnungen zurückgegriffen werden, die im ersten Augenblick durchaus intuitiv erscheinen mögen. Dass die Durchführungszeit umso höher wird, je schwieriger bzw. komplexer die auszuführende Geste wird, darf jedoch angenommen werden. Es zeigte sich bei der Auswertung der Daten beispielsweise, dass sich die Ausführungszeit erhöhte, je öfter die Richtung geändert wurde. In weiteren Arbeiten könnte an diese Studie angeknüpft werden und noch weitere Gesten, wie zum Beispiel kreisförmige, untersucht werden. Falls Bedarf bzw. Interesse an den gesammelten Daten dieser Studie besteht, so werden sie gerne zur Verfügung gestellt. ACKNOWLEDGMENTS Wir danken unseren Betreuern Alireza Sahami Shirazi M.Sc. und Jun.-Prof. Dr. Niels Henze für die Unterstützung und konstruktiven Beiträgen. Ein großer Dank richtet sich auch an die zahlreichen Teilnehmer, die sich unsere App heruntergeladen haben und uns damit ermöglichten, zahlreiche Daten zu sammeln, um letztlich die Studie mit einem zufriedenstellenden Ergebnis beenden zu können. LITERATUR [1] A. Bellucci, A. Malizia, and I. Aedo. 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