Perceção, cognição e modelos preditivos

Organização, atenção e memória

Princípio	Pergunta de revisão
Proximidade e região comum	A etiqueta está junto do campo que descreve?
Semelhança e continuidade	Formas e alinhamentos agrupam o que pertence junto?
Figura-fundo	O objeto em foco distingue-se do contexto?

• Atenção limitada e seletiva: mostrar não garante leitura. Mudanças de tarefa têm custos.
• Memória de trabalho depende de experiência, material e tarefa. $7\pm2$ não fixa o tamanho de qualquer menu.
• Chunking só ajuda quem reconhece as unidades. Reconhecimento usa pistas presentes; recordação exige recuperar sem pistas.

Lei de Fitts

Prevê tempo de movimento numa tarefa de apontar:

$$MT=a+b\log_2\left(1+\frac{D}{W}\right).$$

$D$ e $W$ usam a mesma unidade. Os parâmetros $a$ e $b$ dependem de pessoa, dispositivo e tarefa. Aumentar largura ou reduzir distância diminui a dificuldade geométrica; conservar $D/W$ conserva a previsão.

Com $a=0{,}1$ s, $b=0{,}2$ s e $D=240$ px, $W=40$ px prevê 0,661 s e $W=80$ px prevê 0,500 s, cobrindo movimento mas não descoberta do alvo nem compreensão da etiqueta.

Hick-Hyman

Para $n$ alternativas equiprováveis, sob condições adequadas:

$$T=a+b\log_2(n+1).$$

Prevê escolha, não procura visual nem aprendizagem. Com dois níveis, soma os tempos e a navegação: menos opções por ecrã não garante total menor.

GOMS

Objetivos, operadores, métodos e regras de seleção. Para Guardar, menu e atalho são métodos; a regra escolhe segundo a condição. KLM estima o percurso escolhido, não a descoberta do método.

KLM

Estima uma sequência conhecida de um utilizador experiente, normalmente sem erros.

Operador	Ação
K	Tecla ou botão
P	Apontar
H	Mudar a mão
M	Preparação mental de uma unidade de ação
R	Espera que atrasa o percurso

Para selecionar um campo, passar do rato ao teclado, escrever quatro dígitos e Enter, usa M P K H K K K K K R. Com M=1,2 s, P=1 s, K=0,2 s, H=0,4 s e R=0,5 s:

$$T=1{,}2+1+6\times0{,}2+0{,}4+0{,}5=4{,}3\ \text{s}.$$

• Conta R só quando atrasa o percurso. Justifica cada M por unidade de ação.
• KLM não demonstra aprendizagem, satisfação ou ausência de erros. Custos do enunciado não são constantes universais.

Contas dos modelos.