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Tâche de la loi de Fitts

Version : v1 (actuelle)

Une tâche de contrôle moteur mesurant le compromis vitesse-précision dans les mouvements dirigés.

Vue d'ensemble

La tâche de la loi de Fitts mesure un principe fondamental du contrôle moteur humain : le temps de mouvement augmente logarithmiquement avec la distance à une cible et diminue logarithmiquement avec la taille de la cible. La tâche demande aux participants de cliquer ou toucher rapidement entre des cibles de tailles et distances variées, révélant les contraintes sur les mouvements dirigés.

La loi de Fitts décrit cette relation avec précision, où le temps de mouvement dépend de la distance à la cible et de la largeur de la cible. La loi a été validée dans d'innombrables études et forme la base de la conception d'interfaces homme-machine.

Contexte scientifique

Résultats classiques :

  • Compromis vitesse-précision : Les cibles plus petites et plus éloignées prennent plus de temps à atteindre
  • Indice de difficulté : Le temps de mouvement prédit corrèle avec le temps réel avec une haute précision
  • Robuste à travers les conditions : Valable pour la souris, le toucher, les mouvements oculaires et l'atteinte physique

Article fondateur :

  • Fitts (1954) : The information capacity of the human motor system

Pourquoi les chercheurs utilisent cette tâche

  1. Contrôle moteur : Étudier les contraintes sur les mouvements dirigés
  2. Recherche en IHM : Optimiser la conception d'interfaces (taille des boutons, espacement)
  3. Études sur le vieillissement : Suivre le ralentissement moteur lié à l'âge
  4. Évaluation clinique : Mesurer la précision motrice dans la maladie de Parkinson, les tremblements, les AVC
  5. Évaluation des dispositifs d'entrée : Comparer souris, pavé tactile, écran tactile, etc.

Où configurer

Formulaire d'étude → Tâches → Fitts → Configurer.

Paramètres de configuration

Canevas et entraînement

ParamètreTypeDéfautDescription
Largeur du canevasnumber800Largeur du canevas en pixels
Hauteur du canevasnumber600Hauteur du canevas en pixels
Entraînement activébooleanfalseActiver les essais d'entraînement avec retour visuel
Durée du retour (ms)number500Durée du retour après les essais d'entraînement

Configuration des essais

Les essais sont configurés dans une feuille de calcul avec les colonnes suivantes :

ColonneDescription
Largeur de la cible (px)Largeur du cercle cible
Amplitude de la cible (px)Distance du départ à la cible
Cible XCoordonnée X du centre de la cible sur le canevas
Cible YCoordonnée Y du centre de la cible sur le canevas
Départ XCoordonnée X de la position de départ
Départ YCoordonnée Y de la position de départ
Fixation (ms)Durée de la croix de fixation avant l'essai
BlocÉtiquette de bloc optionnelle pour le regroupement
Retour (ms)Durée du retour par essai d'entraînement (laisser vide pour utiliser le paramètre général)

Déroulement pour le participant

  1. Une croix de fixation apparaît à la position de départ pendant la durée de fixation spécifiée.
  2. Le cercle cible apparaît à l'emplacement spécifié sur le canevas.
  3. Le participant déplace le curseur vers la cible et clique aussi rapidement et précisément que possible.
  4. Si l'entraînement est activé, un retour visuel (touché ou manqué) est affiché après chaque essai.
  5. L'essai suivant commence avec une nouvelle croix de fixation. Les essais continuent jusqu'à ce que toutes les conditions soient complétées.
  6. Le temps de mouvement, la précision et la trajectoire du curseur sont enregistrés pour chaque essai.

Données de sortie

Marqueurs et réponses

La tâche enregistre des marqueurs et réponses haute résolution pour chaque essai :

Marqueurs

MarqueurDonnéesDescription
trial_starttrial_index, stimulus_id, target_width, target_amplitude, index_of_difficulty, target_x, target_y, start_x, start_y, block, is_practiceDébut de l'essai
stimulus_showntrial_index, stimulus_id, target_width, target_amplitude, index_of_difficulty, target_x, target_y, start_x, start_y, block, is_practiceCible affichée
response_recordedtrial_indexRéponse du participant enregistrée

Données de réponse

Chaque réponse du participant est enregistrée dans le tableau responses[] :

{
"trial_index": 1,
"stimulus_id": "fitts_0_1",
"source": "click",
"target_width": 40,
"target_amplitude": 200,
"index_of_difficulty": 3.32,
"movement_time_ms": 650,
"hit_target": true,
"click_x": 402,
"click_y": 301,
"error_distance": 5.2,
"throughput": 5.1,
"block": "block_1",
"is_practice": false,
"latency_ms": 650
}

Artefact de résumé

Un fichier JSON (fitts_summary_<taskIndex>.json) avec les statistiques de la loi de Fitts :

{
"task_kind": "fitts",
"task_index": 0,
"total_trials": 20,
"summary_statistics": {
"mean_movement_time_ms": 650,
"mean_index_of_difficulty": 4.2,
"mean_throughput_bits_per_sec": 6.5,
"accuracy": 0.85,
"mean_error_distance_px": 12,
"hits": 17,
"misses": 3
},
"trials": [ /* données par essai */ ]
}

Recommandations de conception

  • Variété de conditions : Incluez plusieurs combinaisons de largeur de cible et d'amplitude pour estimer la fonction vitesse-précision de manière fiable.
  • Répétitions : Utilisez au moins 5 répétitions par condition pour obtenir des estimations stables du temps de mouvement.
  • Essais d'entraînement : Activez l'entraînement pour que les participants comprennent la tâche avant le début de la collecte de données.
  • Taille du canevas : Assurez-vous que le canevas est suffisamment grand pour accommoder la plus grande amplitude de cible.
  • Structure en blocs : Regroupez les conditions associées en blocs pour une analyse de données plus propre.
  • Cohérence du dispositif : Tous les participants devraient utiliser le même dispositif de saisie (souris, pavé tactile ou écran tactile).

Problèmes courants et solutions

ProblèmeSolution
Les participants manquent fréquemment la cibleAugmenter la taille de la cible ; ajouter plus d'essais d'entraînement
Les temps de mouvement sont très variablesAugmenter les répétitions par condition ; supprimer les essais aberrants lors de l'analyse
Le canevas est trop petit pour les grandes amplitudesAugmenter la largeur et la hauteur du canevas
Les participants ne comprennent pas la tâcheActiver les essais d'entraînement avec retour visuel

Références

  • Fitts, P. M. (1954). The information capacity of the human motor system in controlling the amplitude of movement. Journal of Experimental Psychology, 47(6), 381-391.
  • MacKenzie, I. S. (1992). Fitts' law as a research and design tool in human-computer interaction. Human-Computer Interaction, 7(1), 91-139.

Voir aussi