Esta pesquisa é apoiada pelo Tsinghua University Initiative Scientific Research Program (design ergonômico de teclado curvo em dispositivos inteligentes). Os autores apreciam Tianyu Liu por suas sugestões gentis e assistência de codificação em números.

O estudo foi conduzido de acordo com o princípio ético e aprovado pelo Comitê de Ética da Universidade de Tsinghua. A Figura 1 mostra o processo de avaliação do design do teclado dos smartphones.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61796/61796fig01.jpg"> Figura 1: Processo geral de condução de um experimento de teclado e avaliação do design do teclado. <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/61796/61796fig01large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
1. Preparação
<ol><li>
Design de experimento
	<ol>
<li>Defina a questão da pesquisa e proponha a hipótese.</li>
		<li>Projete o experimento de acordo com a hipótese e defina as variáveis independentes (por exemplo, layout do teclado, postura de digitação). Use o desenho dentro do assunto para reduzir os fatores de confusão e a variância causada pela diferença entre os participantes.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Variáveis dependentes
	<ol>
<li>Use dados físicos, incluindo o comprimento da mão, o comprimento do dedo de entrada e a circunferência do dedo de entrada, que foram medidos por uma fita métrica, como mostrado na Figura 2.</li>
		<li>Use dados fisiológicos, incluindo resposta à pele galvânica (medida pelo detector fisiológico sem fio portátil), frequência cardíaca (medida pelo detector fisiológico sem fio portátil), atividade eletromiográfica (medida por eletromyografia superficial), etc.</li>
		<li>Use o desempenho de entrada: palavra por minuto, taxa de erro de palavra e tempo de transição entre duas teclas.<ol>
<li>Palavra por minuto refere-se à velocidade de entrada dos participantes (ou seja, o número de palavras digitadas corretamente por minuto).</li>
			<li>A taxa de erro da palavra refere-se à precisão de entrada dos participantes (ou seja, o número de palavras incorretas divididas pelo número total de palavras sob uma condição). A taxa de erro corrigida, a taxa de erro não corrigida e a taxa de erro total também foram utilizadas em estudos anteriores36.</li>
			<li>O tempo de transição entre duas teclas refere-se ao tempo de reação dos participantes entre dois pontos de contato de uma palavra22 de entrada correta (ou seja, o tempo de início do segundo ponto de toque menos o tempo de partida do primeiro caractere).</li>
		</ol>
</li>
		<li>Use dados de movimento corporal, como gesto da mão e movimento do corpo (dedo). Eles poderiam ser coletados pelo sistema de captura de movimento35.</li>
		<li>Use dados subjetivos como usabilidade percebida, intenção de uso, precisão e velocidade percebidas, esforço e dor percebidos, e carga de trabalho subjetiva, etc. Os dados subjetivos podem ser obtidos através de escalas e questionários existentes, que são altamente confiáveis e válidos para avaliar melhor o feedback subjetivo dos participantes sobre o design do teclado.<ol>
<li>Use a NASA-TLX, uma escala de 21 pontos que é usada para medir a carga de trabalho subjetiva através de dimensões mentais, físicas, tempo, desempenho, esforço e frustração. Uma pontuação alta indica uma alta carga de trabalho subjetiva26.</li>
			<li>Use a Escala de Usabilidade do Sistema, um questionário de 5 pontos com 10 itens, e as respostas de um participante serão calculadas como uma pontuação única de 0 a 100. Uma pontuação alta indica uma alta usabilidade percebida24.</li>
			<li>Use a Escala Borg CR10, que varia de 0 a 10 para medir a dor e o esforço percebidos. Uma pontuação alta indica dor e esforço percebidos de alto nível25.</li>
			<li>Use a Escala de Intenção de Uso: um questionário de 10 pontos que é usado para medir a probabilidade de os participantes usarem a tecnologia ou produtos. Uma pontuação alta indica uma probabilidade de alto nível28.</li>
			<li>A velocidade percebida e a precisão percebida são todas medidas por escalas de 50 pontos, e uma pontuação alta indica um bom desempenho percebido28.</li>
		</ol>
</li>
		<li>Colete os dados de coordenadas de cada ponto de contato e altere-os na elipse equipada (IC95%) de pontos de toque em cada botão30,31. Adote a área de cada elipse encaixada e o deslocamento do centro da elipse instalada para o centro de destino de cada botão como variáveis dependentes. NOTA: Os dados da coordenada podem ser coletados precisamente pelo aplicativo auto-desenvolvido no smartphone. Se for difícil obter os dados da coordenada, dados objetivos e subjetivos são suficientes para avaliar aproximadamente o design do teclado.</li>
	</ol>
</li>
</ol><img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61796/61796fig2v4.jpg"> Figura 2: A medição da mão. <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/61796/61796fig2v4large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
<ol start="3"><li>
Materiais
	<ol>
<li>Escolha o smartphone experimento. Leve em consideração o peso, a resolução e o tamanho da tela.</li>
		<li>Projete e desenvolva o software de experimento em smartphones (etapa opcional). NOTA: O tempo de transição entre duas teclas pode ser registrado automaticamente por este software ou sensores de captura de movimento (ou seja, o sensor de acelerômetro). Pode ser difícil recolhê-lo manualmente (por exemplo, um relógio ou cronômetro).</li>
		<li>Selecione a tarefa de entrada a partir das seguintes sugestões com base na hipótese e revise-a para corresponder ao propósito da pesquisa.<ol>
<li>Para a tarefa de entrada do par de caracteres, emparelhe aleatoriamente 26 letras em inglês em 676 pares e divida-as em vários grupos com base no design do experimento.</li>
			<li>Para a tarefa de entrada da frase (frase), use frases de comprimento moderadas, fáceis de lembrar e representativas da linguagem alvo. Se a língua-alvo for inglês, extraia frases ou palavras de 15 a 20 (ou com base no propósito da pesquisa) de 500 frases definidas37.</li>
		</ol>
</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Recrutamento de participantes
	<ol>
<li>Use o software G*Power para calcular o tamanho da amostra.</li>
		<li>Postar questionários para recrutar potenciais participantes.</li>
		<li>Filtrar potenciais participantes com características desejadas, por exemplo, idade, saúde, visão, destreza e experiência de entrada. Certifique-se de que a experiência de entrada dos participantes seja equilibrada.</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. Procedimento
<ol><li>Leia o formulário de consentimento informado do experimento aos participantes, incluindo o procedimento de experimento, tarefa e se eles encontrarão alguma lesão mental ou física. Se os participantes concordarem em participar, eles precisam assinar o termo de consentimento livre e esclarecido. Se não, eles podem retirar-se imediatamente. De acordo com o termo de consentimento livre e esclarecido, os participantes também podem retirar-se em qualquer fase do experimento.</li>
	<li>Coletar dados físicos e demográficos. Use uma fita métrica para medir a mão de cada participante (Figura 2) a fim de eliminar o efeito da diferença de tamanho da mão e também fornecer dados repetitivos para pesquisas futuras. Coletar dados demográficos como idade, sexo, experiência precisa de entrada e ocupação.</li>
	<li>Desinfete todos os dispositivos e limpe as partes do corpo do participante que tocarão nos dispositivos.<ol>
<li>Peça aos participantes que lavem as mãos e limpem a tela dos smartphones para que os sensores dos smartphones possam ser mais sensíveis.</li>
		<li>Peça aos participantes que usem detectores fisiológicos sem fio portáteis ou um sistema de captura de movimento. Peça aos participantes que usem a pulseira de detecção fisiológica sem fio portátil na mão não dominante para registrar a resposta galvânica da pele e a frequência cardíaca com a interferência de ruído evitada.<ol>
<li>Coloque marcadores passivos do sistema de captura de movimento nas unhas, na falange proximal do dedo, das vértebras cervicais (C3-C5) e do braço, para coletar o movimento preciso do corpo e dos dedos. Coloque eletrodos sem fio na pele de dois braços e dois antebraços para detectar a atividade eletromiográfica (passo opcional).</li>
		</ol>
</li>
		<li>Calibrar todos os dispositivos usados no experimento.</li>
	</ol></li>
	<li>Parte prática<ol>
<li>Deixe os participantes completarem a tarefa de treinamento. A tarefa de treinamento é usada para melhorar a familiaridade dos participantes com tarefas de entrada e teclados para reduzir o efeito da prática ou a falta de familiaridade no resultado do experimento. É composto por 50 pares ou 20 palavras selecionadas aleatoriamente entre o conjunto de 676 pares ingleses ou 500 frases definidas. Somente quando sua precisão de entrada atinge 80% ou mais em 150 segundos é que eles podem entrar nos testes formais. A pesquisa exemplar adotou a entrada de 50 pares como tarefa de treinamento.</li>
	</ol></li>
	<li>Tarefa principal<ol>
<li>Deixe que os participantes completem os ensaios formais em todas as condições experimentais. Eles precisam garantir sua precisão o mais rápido possível durante o tempo da tarefa de entrada. Ensaios formais são tarefas reais de entrada que serão avaliadas e analisadas na pesquisa. Cada par, palavra ou frase representa um julgamento, e diferentes desenhos experimentais produzem diferentes condições experimentais.</li>
		<li>Que os participantes completem a tarefa de entrada em ordem aleatória ou uma ordem equilibrada. Os métodos da divisão dos materiais de entrada são os seguintes. Primeiro, 676 pares podem ser divididos aleatoriamente em cada condição experimental (ou seja, os participantes entraram em todos os pares quando completam todas as condições experimentais). Em segundo lugar, em cada condição experimental, 676 pares podem ser divididos em vários blocos aleatoriamente, e os participantes precisam completar esses blocos aleatoriamente. Em terceiro lugar, para inserir palavras, os participantes precisam concluir cerca de 20 ensaios sob cada condição. Em quarto lugar, para inserir sentenças, os participantes precisam concluir cerca de 10 a 15 ensaios em cada condição. Os pesquisadores não devem garantir nenhuma diferença significativa entre o número de caracteres e o número de palavras inseridas pelo participante em cada condição. A pesquisa exemplar adotou o primeiro método e teve quatro condições experimentais.</li>
		<li>Após cada condição, peça aos participantes que completem todos os questionários (escalas avaliando sua experiência subjetiva) aleatoriamente e lhes dê 1 min ou mais para descansar.</li>
	</ol></li>
	<li>Ao final do experimento, deixe cada participante terminar o questionário abrangente (Q & A) para obter feedback subjetivo.</li>
	<li>Expressa apreço aos participantes com recompensas monetárias ou materiais.</li>
</ol>3. Análise de dados
<ol><li>
Teste de hipóteses por testes paramétricos ou não paramétricos apropriados
	<ol>
<li>Analisar os dados físicos, fisiológicos e de movimentação corporal para testar se a diferença entre os participantes influenciaria significativamente os resultados e a experiência de entrada inexpressiva dos usuários (etapa opcional).</li>
		<li>Analise o desempenho de entrada dos participantes para testar a eficiência de entrada no teclado.</li>
		<li>Analise dados subjetivos para testar a usabilidade percebida e o feedback subjetivo do teclado.</li>
		<li>Descubra se o efeito da prática e o efeito da fadiga influenciam significativamente o resultado. Para cada condição, os ensaios são divididos em duas partes de acordo com o timetamp (ou seja, a primeira metade e a segunda metade). Especificamente, em cada condição, examine a diferença de desempenho da entrada entre a primeira metade e a segunda parte para testar se existem efeitos de prática ou efeito de fadiga.</li>
		<li>Analise a área da elipse instalada de pontos de toque em cada botão, bem como o deslocamento do centro para o centro de destino de cada botão (etapa opcional).<ol>
<li>Colete todos os pontos de contato de cada botão com o software, e eles estão aproximadamente de acordo com a distribuição gaussiana bivariada. O intervalo de confiança de 95% de cada botão em ambas as direções x e y é derivado através dos dados de coordenadas de cada ponto de toque em pixel, e as elipses de confiança de 95% sobre um contorno de 1:1 do botão para cada teclado são montados através de scripts Python na coordenada do pixel (ver Arquivo de Codificação 2).</li>
			<li>Use elipses instaladas (IC 95%) e suas áreas para demonstrar a dispersão de pontos de toque em cada botão. Em cada botão, o deslocamento da elipse encaixada calculada pelos scripts Python é definido como o ponto central da elipse instalada até o ponto alvo do botão, e pode ser representado a partir de classes x e y (ou seja, no eixo X e no eixo Y, ver Arquivo de Codificação 3).</li>
		</ol>
</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Modelagem e simulação
	<ol>
<li>Use o modelo baseado em dados em função da localização e orientação do teclado para prever o movimento do dedo pelos scripts Python. Todos os movimentos dos dedos são divididos em oito direções38 (a parte superior para a parte inferior, a inferior para a superior, a esquerda para a direita, a direita para a esquerda, a superior esquerda para a direita-inferior, a direita-inferior para a superior esquerda, a inferior esquerda para a superior direita, a direita-superior para a inferior esquerda). Para cada direção, o tempo médio de transição entre duas teclas é calculado para representar a eficácia do movimento do dedo, que é usado para avaliar o design do teclado (etapa opcional).</li>
		<li>Use a análise de regressão linear para construir um modelo aprimorado da Lei de Fitts (ou sua versão estendida, FFitts's Law) para prever o tempo de transição entre duas teclas usando uma arquitetura cognitiva integrada39 por scripts Python. O modelo aprimorado da Lei dos Fitts poderia fornecer uma melhor previsão e avaliação sobre o design do teclado com base em suas análises sobre a localização e largura efetiva das teclas, bem como a distância de duas teclas (etapa opcional).</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol>
	<li>Lee, S., Zhai, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+performance+of+touch+screen+soft+buttons.">The performance of touch screen soft buttons.</a> Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , (2009).</li><li>Smith, B. A., Bi, X., Zhai, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optimizing+touchscreen+keyboards+for+gesture+typing.">Optimizing touchscreen keyboards for gesture typing.</a> Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems. , (2015).</li><li>. 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A., Zhai, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quasi-qwerty+soft+keyboard+optimization.">Quasi-qwerty soft keyboard optimization.</a> Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , (2010).</li><li>Fitts, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+information+capacity+of+the+human+motor+system+is+controlled+by+the+amplitude+of+movement.">The information capacity of the human motor system is controlled by the amplitude of movement.</a> Journal of Experimental Psychology. 47, 381-391 (1954).</li><li>Bi, X., Li, Y., Zhai, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=FFitts+law:+modeling+finger+touch+with+fitts'+law.">FFitts law: modeling finger touch with fitts' law.</a> Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , (2013).</li><li>Dunlop, M., Levine, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multidimensional+pareto+optimization+of+touchscreen+keyboards+for+speed,+familiarity+and+improved+spell+checking.">Multidimensional pareto optimization of touchscreen keyboards for speed, familiarity and improved spell checking.</a> Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , (2012).</li><li>Li, Y., Chen, L., Goonetilleke, R. 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J., Jones, S. K., Smith, L. A., Thomas, R. E., Wang, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+ergonomic+evaluation+of+the+Kinesis+ergonomic+computer+keyboard.">An ergonomic evaluation of the Kinesis ergonomic computer keyboard.</a> Ergonomics. 37 (10), 1661-1668 (1994).</li><li>Van Galen, G. P., Liesker, H., Haan, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effects+of+a+vertical+keyboard+design+on+typing+performance,+user+comfort+and+muscle+tension.">Effects of a vertical keyboard design on typing performance, user comfort and muscle tension.</a> Applied Ergonomics. 38 (1), 99-107 (2007).</li><li>Baker, N. A., Cham, R., Cidboy, E. H., Cook, J., Redfern, M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Kinematics+of+the+fingers+and+hands+during+computer+keyboard+use.">Kinematics of the fingers and hands during computer keyboard use.</a> Clinical Biomechanics. 22 (1), 34-43 (2007).</li><li>Soukoref, R. W., MacKenzie, I. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Metrics+for+text+input+research:+an+evaluation+of+MSD+and+KSPC,+and+a+new+unified+error+metric.">Metrics for text input research: an evaluation of MSD and KSPC, and a new unified error metric.</a> Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , 113-120 (2003).</li><li>Mackenzie, I. S., Soukoreff, R. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Phrase+sets+for+evaluating+text+entry+techniques.">Phrase sets for evaluating text entry techniques.</a> CHI'03 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems. , 754-755 (2003).</li><li>Trudeau, M. B., Sunderland, E. M., Jindrich, D. L., Dennerlein, J. T., Federici, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+data-driven+design+evaluation+tool+for+handheld+device+soft+keyboards.">A data-driven design evaluation tool for handheld device soft keyboards.</a> Plos One. 9 (9), 107070 (2014).</li><li>Cao, S., Ho, A., He, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Modeling+and+predicting+mobile+phone+touchscreen+transcription+typing+using+an+integrated+cognitive+architecture.">Modeling and predicting mobile phone touchscreen transcription typing using an integrated cognitive architecture.</a> International Journal of Human-Computer Interaction. 34 (4-6), 544-556 (2018).</li></ol>

Os autores declararam não divulgação financeira ou conflitos de interesse.

Neste estudo, baseado no desenvolvimento da tecnologia de tela, apresentamos um protocolo resumido e geral de avaliação de design de teclado para avaliar o design do teclado de forma sistemática e precisa. Os indicadores e métodos existentes de estudos anteriores, pares combinados com caracteres ingleses e tempo de transição entre duas teclas são integrados e modificados para gerar um protocolo eficaz.
Vários pontos críticos precisam ser notados neste protocolo. A seleção de variáv...

An erratum was issued for:&#160;<a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/t/61796">An Assessment Method and Toolkit to Evaluate Keyboard Design on Smartphones</a>. The Authors section was&#160;updated.
Yincheng Wang1 
Ke Wang1 
Yuqi Huang1 
Di Wu2 
Jian Wu3 
Jibo He4,1 
1Department of Psychology, School of Social Sciences, Tsinghua University 
2Department of Computer Science, Beijing Normal University 
3Haier Innovation Design Center, Haier Company 
4Key Laboratory of Emotion and Mental Health in Chongqing, User Experience and Human-computer Interaction Technology Institute, Chongqing University of Arts and Sciences
to:
Yincheng Wang1 
Ke Wang1 
Yuqi Huang1 
Di Wu2 
Jian Wu3 
Jibo He1 
1Department of Psychology, School of Social Sciences, Tsinghua University 
2Department of Computer Science, Beijing Normal University 
3Haier Innovation Design Center, Haier Company

An erratum was issued for:&#160;<a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/t/61796">An Assessment Method and Toolkit to Evaluate Keyboard Design on Smartphones</a>. The Authors section was&#160;updated.

Erratum: An Assessment Method and Toolkit to Evaluate Keyboard Design on Smartphones

A entrada do teclado é o método mainstream da interação homem-smartphone1,2, e com a penetração dos smartphones, a entrada do teclado recebe bilhões de usuários. Em 2019, a taxa global de penetração de smartphones atingiu 41,5%3, enquanto os Estados Unidos, com maior penetração, chegaram a 79,1%4. Até o primeiro trimestre de 2020, o teclado móvel Sogou tinha cerca de 480 milhões de usuários ativos diários5. Até 6 de maio de 2020, o Google Gboard havia sido baixado mais de 1 bilhão devezes 6.
A experiência de entrada insatisfatória do teclado aumenta com o alargamento da tela do telefone. Embora a tela ampliada tenha como objetivo melhorar a experiência de visualização, ela mudou a gravidade, o tamanho e o peso dos smartphones, fazendo com que os usuários mudassem a postura detenção repetidamente para alcançar áreas remotas (por exemplo, botão A e Q para usuários destros), levando assim à ineficiência de entrada. O estiramento muscular pode fazer com que os usuários sofram de distúrbios musculoesqueléticos, dores nas mãos e diferentes tipos de doença (por exemplo, síndrome do túnel do carpo, osteoartrite do polegar e tenossinoite do polegar7,8,9,10). Os usuários que preferem o uso com uma mão estão em piores condições11,12.
Portanto, a avaliação e otimização do design do teclado tornaram-se temas quentes de pesquisas psicológicas, técnicas e ergonômicas. Designs e conceitos de teclados variáveis têm sido constantemente propostos por empresas e pesquisadores do editor de métodos de entrada (IME) para otimizar a experiência e eficiência de entrada, incluindo teclados de mudança de layout e reordenados de caracteres: Microsoft WordFlow Keyboard13,Área de Botão Funcional em Glory of Kings14, IJQWERTY15e Quasi-QWERTY16.
Os métodos de avaliação existentes de design de teclado variam de pesquisador para pesquisador, exceto por vários indicadores altamente aceitos, e indicadores mais precisos são propostos. No entanto, com uma variedade de indicadores, não há um protocolo resumido e sistemático fornecido para demonstrar o processo de avaliação e análise do design do teclado. A Lei17 e sua versão estendida FFitts Law18, que descrevia a interação homem-computador, foram amplamente adotadas para avaliar o desempenho do teclado19,20,21,22. Além disso, a área funcional do polegar foi proposta para melhorar o design do teclado, e descreveu uma área de movimento curva para que o polegar completasse confortavelmente a tarefa de entrada23. Com base nessas teorias, indicadores incluindo palavra por minuto, taxa de erro de palavras e feedback subjetivo (usabilidade percebida, desempenho percebido, velocidade percebida, carga de trabalho subjetiva, esforço e dor percebidos, e intenção de uso, etc.), que foram altamente adotados, foram parcialmente utilizados em estudos anteriores24,25,26,27,28,29 exceto para métodos de modelagem e simulação. Além disso, a elipse instalada de pontos de toque em cada botão e seu deslocamento30,31 foram utilizados nos últimos anos para investigar o desempenho preciso dos eventos de entrada. Além disso, foram adotadas a resposta galvânica da pele, a frequência cardíaca, a atividade eletromiográfica, o gesto das mãos e o movimento corporal32,33,34,35 para avaliar direta ou indiretamente a fadiga muscular, o conforto e a satisfação dos usuários. No entanto, esses diversos métodos carecem de reflexão sobre a adequação dos indicadores utilizados, e um pesquisador novato pode se confundir ao selecionar os indicadores apropriados para sua pesquisa.
A pesquisa sobre design de teclado também é fácil de ser conduzida, operada e analisada. Com o boom da tecnologia de tela, dados mais comportamentais poderiam ser facilmente coletados para avaliar o design do teclado em profundidade (por exemplo, o tempo de transição entre duas teclas e os dados de coordenadas de cada ponto de toque). Com base nos dados mencionados, os pesquisadores puderam explorar com precisão os detalhes do design do teclado e analisar suas desvantagens e vantagens. Quando comparada com outras pesquisas de interação homem-computador, a pesquisa de design de teclado em smartphones portáteis também tem alto valor de aplicação para sua vasta base de usuários sem equipamentos caros, materiais complicados ou enorme espaço de laboratório necessário. Os questionários, escalas e script Python sobre a pesquisa são de código aberto e de fácil acesso.
O objetivo desta pesquisa é resumir os métodos anteriores para demonstrar um protocolo sistemático, preciso e geral para avaliar e analisar o design do teclado em smartphones. O experimento exemplar e os resultados visam mostrar se o teclado QWERTY curvo com botões ajustáveis de tamanho poderia otimizar a experiência de entrada de uma mão em um smartphone de 5 polegadas quando comparado com o teclado QWERTY tradicional e compartilhar o método de visualização e o script Python de análise de dados.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>Changxiang 6S smartphone</td>
			<td>Huawei</td>
			<td></td>
			<td>Smartphone used in the examplar study</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Curved QWERTY keyboard software</td>
			<td>Tsinghua University</td>
			<td></td>
			<td>Developed by authors</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SPSS software</td>
			<td>IBM</td>
			<td></td>
			<td>Data analysis software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>G*Power software</td>
			<td>Heinrich-Heine-Universit&#228;t D&#252;sseldorf</td>
			<td></td>
			<td>Sample size calculation</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>E4 portable wireless wristband</td>
			<td>Empatica</td>
			<td></td>
			<td>Recording galvanic skin response and heart rate</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Arqus</td>
			<td>Qualysis</td>
			<td></td>
			<td>Motion capture camera platform</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Passive marker</td>
			<td>Qualysis</td>
			<td></td>
			<td>Appropriate sizes: 2.5 mm, 4 mm, and 6.5 mm</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Trigno sEMG</td>
			<td>Delsys</td>
			<td></td>
			<td>Recording electromyographic activity</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Visual Studio Code</td>
			<td>Microsoft</td>
			<td></td>
			<td>Python editor</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

an assessment method and toolkit to evaluate keyboard design on smartphones

A entrada do teclado desempenhou um papel essencial na interação humano-computador com uma vasta base de usuários, e o design do teclado sempre foi um dos objetos fundamentais de estudos sobre dispositivos inteligentes. Com o desenvolvimento da tecnologia de tela, dados e indicadores mais precisos poderiam ser coletados pelos smartphones para avaliar em profundidade o design do teclado. O alargamento da tela do telefone levou a uma experiência de entrada insatisfatória e dor nos dedos, especialmente para uma entrada com uma mão. A eficiência de entrada e o conforto têm atraído a atenção de pesquisadores e designers, e o teclado curvo com botões de tamanho ajustável, que aproximadamente de acordo com a estrutura fisiológica dos polegares, foi proposto para otimizar o uso com uma mão em smartphones de tela grande. No entanto, seus efeitos reais permaneceram ambíguos. Portanto, este protocolo demonstrou um método geral e resumido para avaliar o efeito do design curvo do teclado QWERTY em um smartphone de 5 polegadas através de um software autodesenvolvido com variáveis detalhadas, incluindo dados comportamentais objetivos, feedback subjetivo e os dados de coordenação de cada ponto de toque. Existe literatura suficiente sobre a avaliação de teclados virtuais; no entanto, apenas alguns deles sistematicamente resumiram e fizeram reflexão sobre os métodos e processos de avaliação. Portanto, este protocolo preenche a lacuna e apresenta um processo e método de avaliação sistemática do design do teclado com códigos disponíveis para análise e visualização. Não precisa de equipamentos adicionais ou caros e é fácil de conduzir e operar. Além disso, o protocolo também ajuda a obter possíveis razões para as desvantagens do design e esclarece a otimização dos projetos. Em conclusão, este protocolo com os recursos de código aberto poderia não apenas ser um experimento demonstrativo em sala de aula para inspirar o novato a iniciar seus estudos, mas também contribui para melhorar a experiência do usuário e a receita das empresas de editores de métodos de entrada.

O estudo representativo segue principalmente o protocolo mencionado. O estudo adota um 2 (Layout do teclado: Curved QWERTY vs. QWERTY tradicional) × 2 (Tamanho do botão: grande, 6,3 mm × 9 mm vs. pequeno, 4,9 mm × 7 mm) design dentro do assunto para avaliar se o QWERTY curvo poderia melhorar a eficiência de entrada e o conforto quando comparado com o QWERTY tradicional em diferentes tamanhos de botões pela tarefa de entrada do par de caracteres através do nosso software auto-desenvolvido (Figu...

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An Assessment Method and Toolkit to Evaluate Keyboard Design on Smartphones

O protocolo apresentado integra vários métodos de avaliação e demonstra um método para avaliar o design do teclado em smartphones. Pares combinados com caracteres ingleses são propostos como material de entrada, e o tempo de transição entre duas teclas é usado como variável dependente.

Um método de avaliação e kit de ferramentas para avaliar o design do teclado em smartphones

Keyboard input has played an essential role in human-computer interaction with a vast user base, and the keyboard design has always been one of the ...

an-assessment-method-toolkit-to-evaluate-keyboard-design-on

Universidad de Cartagena UDEC

Research

JoVE Journal

Behavior

3.1K visualizações.  Tsinghua University. O protocolo apresentado integra vários métodos de avaliação e demonstra um método para avaliar o design do teclado em smartphones. Pares combinados com caracteres ingleses são propostos como material de entrada, e o tempo de transição entre duas teclas é usado como variável dependente.

Vídeo: An Assessment Method and Toolkit to Evaluate Keyboard Design on Smartphones

A Method for Evaluating the Reinforcing Properties of Ethanol in Rats without Water Deprivation, Saccharin Fading or Extended Access Training

Operant oral self-administration methods are commonly used to study the reinforcing properties of ethanol in animals. However, the standard methods require saccharin/sucrose fading, water deprivation and/or extended training to initiate operant responding in rats. This paper describes a novel and efficient method to quickly initiate operant responding for ethanol that is convenient for experimenters and does not require water deprivation or saccharin/sucrose fading, thus eliminating the potential confound of using sweeteners in ethanol operant self-administration studies. With this method, Wistar rats typically acquire and maintain self-administration of a 20% ethanol solution in less than two weeks of training. Furthermore, blood ethanol concentrations and rewards are positively correlated for a 30 min self-administration session. Moreover, naltrexone, an FDA-approved medication for alcohol dependence that has been shown to suppress ethanol self-administration in rodents, dose-dependently decreases alcohol intake and motivation to consume alcohol for rats self-administering 20% ethanol, thus validating the use of this new method to study the reinforcing properties of alcohol in rats.

This protocol describes a novel and efficient method to quickly initiate operant responding for ethanol in rats that, contrary to standard methods, does not require water deprivation or saccharin/sucrose fading to initiate responding.

Um método para avaliar as propriedades de reforço de etanol em ratos sem água Privação, Sacarina desvanecimento ou treinamento de Acesso Ampliado

Operant oral self-administration methods are commonly used to study the reinforcing properties of ethanol in animals. However, the standard methods ...

Comportamento

Recording Mouse Ultrasonic Vocalizations to Evaluate Social Communication

Mice emit ultrasonic vocalizations in different contexts throughout development and in adulthood. These vocal signals are now currently used as proxies for modeling the genetic bases of vocal communication deficits. Characterizing the vocal behavior of mouse models carrying mutations in genes associated with neuropsychiatric disorders such as autism spectrum disorders will help to understand the mechanisms leading to social communication deficits. We provide here protocols to reliably elicit ultrasonic vocalizations in pups and in adult mice. This standardization will help reduce inter-study variability due to the experimental settings. Pup isolation calls are recorded throughout development from individual pups isolated from dam and littermates. In adulthood, vocalizations are recorded during same-sex interactions (without a sexual component) by exposing socially motivated males or females to an unknown same-sex conspecific. We also provide a protocol to record vocalizations from adult males exposed to an estrus female. In this context, there is a sexual component in the interaction. These protocols are established to elicit a large amount of ultrasonic vocalizations in laboratory mice. However, we point out the important inter-individual variability in the vocal behavior of mice, which should be taken into account by recording a minimal number of individuals (at least 12 in each condition). These recordings of ultrasonic vocalizations are used to evaluate the call rate, the vocal repertoire and the acoustic structure of the calls. Data are combined with the analysis of synchronous video recordings to provide a more complete view on social communication in mice. These protocols are used to characterize the vocal communication deficits in mice lacking ProSAP1/Shank2, a gene associated with autism spectrum disorders. More ultrasonic vocalizations recordings can also be found on the mouseTube database, developed to favor the exchange of such data.

Mouse ultrasonic vocalizations are used as proxies to model the genetic bases of vocal communication deficits in mouse models for neuropsychiatric disorders. The present protocol describes three experimental contexts that reliably elicit ultrasonic vocalizations from pups (throughout development) and adult mice (same-sex interactions, male-estrus female interactions).

Gravação mouse ultra-som vocalizações para avaliar Comunicação Social

Mice emit ultrasonic vocalizations in different contexts throughout development and in adulthood. These vocal signals are now currently used as proxies ...

Multi-Modal Signals for Analyzing Pain Responses to Thermal and Electrical Stimuli

The assessment of pain relies mostly on methods that require a person to communicate. However, for people with cognitive and verbal impairments, existing methods are not sufficient as they lack reliability and validity. To approach this problem, recent research focuses on an objective pain assessment facilitated by parameters of responses derived from physiology, and video and audio signals. To develop reliable automated pain recognition systems, efforts have been made in creating multimodal databases in order to analyze pain and detect valid pain patterns. While the results are promising, they only focus on discriminating pain or pain intensities versus no pain. In order to advance this, research should also consider the quality and duration of pain as they provide additional valuable information for more advanced pain management. To complement existing databases and the analysis of pain regarding quality and length, this paper proposes a psychophysiological experiment to elicit, measure, and collect valid pain reactions. Participants are subjected to painful stimuli that differ in intensity (low, medium, and high), duration (5 s / 1 min), and modality (heat / electric pain) while audio, video (e.g., facial expressions, body gestures, facial skin temperature), and physiological signals (e.g., electrocardiogram [ECG], skin conductance level [SCL], facial electromyography [EMG], and EMG of M. trapezius) are being recorded. The study consists of a calibration phase to determine a subject&#8217;s individual pain range (from low to intolerable pain) and a stimulation phase in which pain stimuli, depending on the calibrated range, are applied. The obtained data may allow refining, improving, and evaluating automated recognition systems in terms of an objective pain assessment. For further development of such systems and to investigate pain reactions in more detail, additional pain modalities such as pressure, chemical, or cold pain should be included in future studies. Recorded data of this study will be released as the &#8220;X-ITE Pain Database&#8221;.

This article focuses on the experimental elicitation of pain through heat (thermal) and electrical stimulation while recording physiological, visual, and paralinguistic responses. It aims at collecting valid multimodal data for analyzing pain based on its intensity, quality, and duration.&#160;

Sinais multimodais para a análise de respostas de dor a estímulos térmicos e elétricos

The assessment of pain relies mostly on methods that require a person to communicate. However, for people with cognitive and verbal impairments, existing ...

A Machine Learning Approach to Design an Efficient Selective Screening of Mild Cognitive Impairment

Mild cognitive impairment (MCI) is the first sign of dementia among elderly populations and its early detection is crucial in our aging societies. Common MCI tests are time-consuming such that indiscriminate massive screening would not be cost-effective. Here, we describe a protocol that uses machine learning techniques to rapidly select candidates for further screening via a question-based MCI test. This minimizes the number of resources required for screening because only patients who are potentially MCI positive are tested further.
This methodology was applied in an initial MCI research study that formed the starting point for the design of a selective screening decision tree. The initial study collected many demographic and lifestyle variables as well as details about patient medications. The Short Portable Mental Status Questionnaire (SPMSQ) and the Mini-Mental State Examination (MMSE) were used to detect possible cases of MCI. Finally, we used this method to design an efficient process for classifying individuals at risk of MCI. This work also provides insights into lifestyle-related factors associated with MCI that could be leveraged in the prevention and early detection of MCI among elderly populations.

This methodology produces decision trees that target population groups more prone to suffering from mild cognitive impairment and are useful for cost-effective selective screening of the disease.

Uma abordagem de aprendizado de máquina para projetar uma triagem seletiva eficiente de comprometimento cognitivo leve

Mild cognitive impairment (MCI) is the first sign of dementia among elderly populations and its early detection is crucial in our aging societies. Common ...

Using Looming Visual Stimuli to Evaluate Mouse Vision

The visual system in the central nervous system processes diverse visual signals. Although the overall structure has been characterized from the retina through the lateral geniculate nucleus to the visual cortex, the system is complex. Cellular and molecular studies have been conducted to elucidate the mechanisms underpinning visual processing and, by extension, disease mechanisms. These studies may contribute to the development of artificial visual systems. To validate the results of these studies, behavioral vision testing is necessary. Here, we show that the looming stimulation experiment is a reliable mouse vision test that requires a relatively simple setup. The looming experiment was conducted in a large enclosure with a shelter in one corner and a computer monitor located on the ceiling. A CCD camera positioned next to the computer monitor served to observe mouse behavior. A mouse was placed in the enclosure for 10 minutes and allowed to acclimate to and explore the surroundings. Then, the monitor projected a program-derived looming stimulus 10 times. The mouse responded to the stimuli either by freezing or by fleeing to the hiding place. The mouse&#39;s behavior before and after the looming stimuli was recorded, and the video was analyzed using motion tracking software. The velocity of the mouse movement significantly changed after the looming stimuli. In contrast, no reaction was observed in blind mice. Our results demonstrate that the simple looming experiment is a reliable test of mouse vision.

To examine mouse vision, we conducted a looming test. Mice were placed in a large square arena with a monitor on its ceiling. The looming visual stimulus consistently evoked freezing or flight reactions in the mice.

Usando estímulos visuais de Looming para avaliar a visão do mouse

The visual system in the central nervous system processes diverse visual signals. Although the overall structure has been characterized from the retina ...

Design and Use of an Apparatus for Presenting Graspable Objects in 3D Workspace

Reaching and grasping are highly-coupled movements, and their underlying neural dynamics have been widely studied in the last decade. To distinguish reaching and grasping encodings, it is essential to present different object identities independent of their positions. Presented here is the design of an automatic apparatus that is assembled with a turning table and three-dimensional (3D) translational device to achieve this goal. The turning table switches different objects corresponding to different grip types while the 3D translational device transports the turning table in 3D space. Both are driven independently by motors so that the target position and object are combined arbitrarily. Meanwhile, wrist trajectory and grip types are recorded via the motion capture system and touch sensors, respectively. Furthermore, representative results that demonstrate successfully trained monkey using this system are described. It is expected that this apparatus will facilitate researchers to study kinematics, neural principles, and brain-machine interfaces related to upper limb function.

Presented here is a protocol to build an automatic apparatus that guides a monkey to perform the flexible reach-to-grasp task. The apparatus combines a 3D translational device and turning table to present multiple objects in an arbitrary position in 3D space.

Design e uso de um aparelho para apresentação de objetos Graspable no espaço de trabalho 3D

Reaching and grasping are highly-coupled movements, and their underlying neural dynamics have been widely studied in the last decade. To distinguish ...

Applying an eMASS Customization Program as a Research Tool to Evaluate Consumer Benefits

As many scholars and practitioners study personalization and relationship marketing, it is important to provide personalization such as mass customization through marketing technology. The purpose of this study is to examine how to conduct consumer research using an online survey and analysis of data. This study examines consumers&#39;&#160;perceived benefits while customizing a product as well as emotional product attachment, attitudes toward a customization program, and loyalty intentions in the context of online retailing. In addition, this study investigates how consumer responses are different based on individual characteristics such as fashion innovativeness. An online survey company in South Korea recruited 290 female apparel shoppers who purchased apparel online. To enhance external validity, this study used an existing retail website with a well-established mass customization program. After completing the customization program, participants complete the online questionnaire. Structural equation modeling (SEM) and latent mean analyses (LMAs) are then performed for analyses. This study stresses the importance of testing measurement invariance for mean comparisons. Before the SEM and LMA, this study follows the hierarchy of invariance tests (configural invariance test, metric invariance test, and scalar invariance test), which are not considered by traditional approaches such as ANOVA. These statistical analyses provide applicability of the invariance test procedures and LMA to consumer behaviors. The conclusions of mean differences have integrity and validity because they are guided by a sophisticated statistical procedure to ensure measurement invariance.

Presented here is a protocol to examine consumer responses toward mass customization in the context of online retailing. The protocol details the online survey procedure and how to analyze data using structural equation modeling and group differences using latent mean analyses.

Aplicando um programa de personalização eMASS como uma ferramenta de pesquisa para avaliar os benefícios do consumidor

As many scholars and practitioners study personalization and relationship marketing, it is important to provide personalization such as mass customization ...

Assessment of Sexual Behavior of Male Mice

Sexual behavior is highly species-specific. Although rodents have slightly different sexual behaviors, mice and rats have a similar sexual behavioral pattern. The purpose of this article is to describe the hormone-induced estrus ovariectomized female model and the experimental procedure for the assessment of sexual behavior of male mice. The most important sexual behavioral elements are demonstrated in the video and illustrations. The critical steps, advantages, and limitations of the sexual behavior test are explained as well. Finally, the behavior parameters are presented, and mounting, intromission, and ejaculation processes in mating are distinguished. Behavioral parameters are assessed in terms of the occurred duration and counts during the test period.

This article describes how to perform sexual behavior tests in male mice.

Avaliação do Comportamento Sexual de Camundongos Machos

Sexual behavior is highly species-specific. Although rodents have slightly different sexual behaviors, mice and rats have a similar sexual behavioral ...

An Inertial Measurement Unit Based Method to Estimate Hip and Knee Joint Kinematics in Team Sport Athletes on the Field

Current athlete monitoring practice in team sports is mainly based on positional data measured by global positioning or local positioning systems. The disadvantage of these measurement systems is that they do not register lower extremity kinematics, which could be a useful measure for identifying injury-risk factors. Rapid development in sensor technology may overcome the limitations of the current measurement systems. With inertial measurement units (IMUs) securely fixed to body segments, sensor fusion algorithms and a biomechanical model, joint kinematics could be estimated. The main purpose of this article is to demonstrate a sensor setup for estimating hip and knee joint kinematics of team sport athletes in the field. Five male subjects (age 22.5 &#177; 2.1 years; body mass 77.0 &#177; 3.8 kg; height 184.3 &#177; 5.2 cm; training experience 15.3 &#177; 4.8 years) performed a maximal 30-meter linear sprint. Hip and knee joint angles and angular velocities were obtained by five IMUs placed on the pelvis, both thighs and both shanks. Hip angles ranged from 195&#176; (&#177; 8&#176;) extension to 100.5&#176; (&#177; 8&#176;) flexion and knee angles ranged from 168.6&#176; (&#177; 12&#176;) minimal flexion and 62.8&#176; (&#177; 12&#176;) maximal flexion. Furthermore, hip angular velocity ranged between 802.6 &#176;&#183;s-1 (&#177; 192 &#176;&#183;s-1) and -674.9 &#176;&#183;s-1 (&#177; 130 &#176;&#183;s-1). Knee angular velocity ranged between 1155.9 &#176;&#183;s-1 (&#177; 200 &#176;&#183;s-1) and -1208.2 &#176;&#183;s-1 (&#177; 264 &#176;&#183;s-1). The sensor setup has been validated and could provide additional information with regard to athlete monitoring in the field.&#160;This may help professionals in a daily sports setting to evaluate their training programs, aiming to reduce injury and optimize performance.

Monitoring athletes is essential for improving performance and reducing injury risk in team sports. Current methods to monitor athletes do not include the lower extremities. Attaching multiple inertial measurement units to the lower extremities could improve monitoring athletes in the field.

Um método baseado em unidade de medição inercial para estimar a cinemática da articulação do quadril e do joelho em atletas de esporte de equipe em campo

Current athlete monitoring practice in team sports is mainly based on positional data measured by global positioning or local positioning systems. The ...

Flypub To Study Ethanol Induced Behavioral Disinhibition and Sensitization

Alcohol use disorder (AUD) remains a serious problem in our society. To develop effective interventions for addiction, it is important to understand the underlying neurobiological mechanisms, for which diverse experimental approaches and model systems are needed. The main ingredient of alcoholic beverages is ethanol, which causes adaptive changes in the central nervous system and behavior upon chronic intake. Behavioral sensitization (i.e., escalated responses) in particular represents a key adaptive change underlying addiction. Most ethanol-induced behavioral sensitization studies in animal models have been conducted on the locomotor activating effect of ethanol. A prominent effect of ethanol is behavioral disinhibition. Behavioral sensitization to the disinhibition effect of ethanol, however, is underrepresented. To address this issue, we developed the Flypub assay that allows measuring the escalated increase in disinhibited courtship activities upon recurring ethanol exposure in Drosophila melanogaster.&#160;Here, we report the step-by-step Flypub assay including assembly of ethanol exposure chambers, setup of the assay station, criteria for fly care and collection, ethanol delivery, quantification of disinhibited courtship activities, data processing and statistical analysis. Also provided are how to troubleshoot critical steps, overcome limitations and expand its utility to assess additional ethanol-induced behaviors. The Flypub assay in combination with powerful genetic tools in Drosophila melanogaster will facilitate the task of discovering the mechanism underlying ethanol-induced behavioral sensitization.

The Flypub assay measures the behaviors that the fruit fly Drosophila melanogaster displays under the influence of ethanol. The assay can be readily mastered by experimenters at all levels and applied to various vaporized stimuli, facilitating substance abuse and addiction studies.

Flypub estuda desinibição comportamental induzida pelo etanol e sensibilização

Alcohol use disorder (AUD) remains a serious problem in our society. To develop effective interventions for addiction, it is important to understand the ...