Ayırt edilebilir arayüzler - Distinguishable interfaces - Wikipedia

Ayırt edilebilir arayüzler Bilgisayar verileri için kolayca ayırt edilebilen görünümü otomatik olarak oluşturmak için bilgisayar grafiği ilkelerini kullanın.

rağmen masaüstü metaforu devrim yaratan kullanıcı arayüzleri, bir uzamsal düzenin tek başına dosyaların ve diğer verilerin bulunmasına yardımcı olamayacağına dair kanıtlar vardır; ayırt edilebilir görünüm de gereklidir. Çalışmalar, ortalama kullanıcıların kişisel bilgisayarlarında, aynı şekilde oluşturdukları bile olsa, dosyaları bulmakta önemli zorluk çektiğini göstermiştir. gün.[1]Arama motorları her zaman yardımcı olmuyor, çünkü kullanıcıların çoğu zaman alakalı arama terimlerini belirtmeden bir dosyanın varlığını bildikleri görülüyor, aksine, insanlar bir tür bağlam kullanarak dosyaları aşamalı olarak arıyor gibi görünüyor.[2]

Son zamanlarda araştırmacılar ve web geliştiricileri, sorunun ayırt edilebilir bir görünümden kaynaklandığını iddia ettiler: geleneksel bilgisayar arayüzünde çoğu nesne ve konum aynı görünüyor. Bu sorun, hem nesnelerin hem de konumların genellikle kolayca ayırt edilebilen bir görünüme sahip olduğu gerçek dünyada nadiren görülür. Ayrımcılık, görsel ekranlar hakkında bilgilerin sunumuna ilişkin ISO 9241-12 önerisindeki önerilerden biridir (genel raporun bir parçası). İnsan Sistem Etkileşiminin Ergonomisi ), ancak bu raporda bunun grafiksel sembollerin manüel tasarımıyla elde edileceği varsayılmıştır.

Görsel kimlikler, semanticonlar ve kimlik simgeleri

Bilgisayar grafiklerinin kitlesel mevcudiyeti, bireysel dosyaları ve diğer soyut verileri ayırt edilebilir bir görünüme sahip olarak sağlayarak beynin "görsel donanımını" daha iyi kullanan yaklaşımların tanıtımını destekledi. Bu fikir başlangıçta kesinlikle akademik VisualID'lerde ortaya çıktı.[3]ve Semanticonlar[4]işe yarıyor, ancak web topluluğu benzer fikirleri araştırdı ve hızla benimsedi. Identicon.

VisualIDs projesi[3][5] Veri tanımlayıcının bir karmasına dayalı olarak dosyalar veya diğer veriler için otomatik olarak oluşturulan simgeler, bu nedenle simgelerin verilerin içeriği veya anlamı ile hiçbir ilgisi yoktu. Yalnızca anlamlı simgeler oluşturmanın gereksiz olduğu iddia edilmedi[6] (kullanıcı çalışmaları, rastgele simgelerin hızlı bir şekilde öğrenildiğini gösterdi), ancak aynı zamanda simgeleri temel alan içerik aslında yanlış[7] ("görsel tanımlayıcılarla zıt görselleştirme"[3]).

Semanticons projesi[4][8]Setlur ve ark. dosyaların içeriğini yansıtan ikonlar oluşturmak için bir algoritma gösterdi. Bu çalışmada bir dosyanın adı, konumu ve içeriği ayrıştırılır ve bir görüntü veritabanından ilgili görüntü (ler) i geri getirmek için kullanılır. Bunlar daha sonra bir Fotogerçekçi olmayan işleme teknik, grafik simgeler oluşturmak için.

Geliştirici Don Park, Identicon hashof'tan bir veri tanımlayıcısından görsel bir simge yapmak için kütüphane. Bu ilk genel uygulama, çeşitli ortamlar için çok sayıda uygulama ortaya çıkarmıştır. Özellikle, kimlik simgeleri artık yaygın olarak kullanılan birkaç sistem için varsayılan görsel kullanıcı tanımlayıcıları (avatarlar) olarak kullanılmamaktadır. Ayrıca tamamlayıcı olarak kullanılırlar Gravatarlar, otomatik olarak oluşturulan görüntüler yerine, kullanıcılar tarafından oluşturulan veya seçilen önceden var olan avatar görüntüleri. (bkz. #Dış bağlantılar ).

Güncel araştırma

Mevcut web uygulaması VisualID'lerin anlambilimden bağımsız yaklaşımını takip ederken, son araştırmalar Semanticon'un semantiğe dayalı yaklaşımını izledi.Örnekler arasında, dosyaların içeriğini yansıtan "akıllı simgeler" otomatik olarak oluşturmak için veri madenciliği ilkelerinin kullanılması yer alıyor.[9]ve ses özelliklerini yansıtan müzik dosyaları için simgeler oluşturmak[10]veya duygusal içerik.[11]

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ Barreau, Deborah; Bonnie A. Nardi (1995), "Bulmak ve hatırlatmak: masaüstünden dosya organizasyonu", SIGCHI Bülteni, 27 (3): 647–656, doi:10.1145/221296.221307
  2. ^ Teevan, Jaime; Christine Alvarado; Mark S. Ackerman; David R. Karger (2004), "Mükemmel Arama Motoru Yeterli Değil: Yönlendirilmiş Aramada Oryantiring Davranışı Üzerine Bir Çalışma", CHI Konferansı
  3. ^ a b c Lewis, J.P .; Ruth Rosenholtz; Nickson Fong; Ulrich Neumann (2004), "Görsel Kimlik: masaüstü arayüzleri için otomatik ayırt edici simgeler", Grafiklerde ACM İşlemleri, 23 (3): 416, doi:10.1145/1015706.1015739
  4. ^ a b Setlur, Vidya; Conrad Albrecht-Buehler; Amy A. Gooch; Sam Rossoff; Bruce Gooch (2005), "Semanticonlar: Dosya Simgeleri Olarak Görsel Metaforlar", Bilgisayar Grafikleri Forumu, 24 (3): 647–656, CiteSeerX  10.1.1.141.7183, doi:10.1111 / j.1467-8659.2005.00889.x
  5. ^ Kanellos, Michael. "Cnet Haberleri: Bilgisayarlarda sözcüklerle değil resimlerle gezinme". Alındı 26 Aralık 2010.
  6. ^ Lewis, J.P., Görsel Kimlikler: SSS, alındı 19 Mart 2013
  7. ^ Lewis, J.P., Görsel Kimlikler: SSS, alındı 19 Mart 2013
  8. ^ Piquepaille, Roland. "ZDNET: Semanticonlar dosyaların anlamını ortaya çıkarır". Alındı 26 Aralık 2010.
  9. ^ Keogh, Eamonn; Li Wei; Xiaopeng Xi; Stephano Lonardi; Jin Shieh; Scott Sirowy (2006), "Akıllı Simgeler: Lite Ağırlıklı Veri Madenciliği ve Görselleştirmeyi GUI İşletim Sistemlerine Entegre Etmek", ICDM
  10. ^ Kolhoff, Phillipp; Jacqueline Preuss; Jörn Lovisach (2008), "Müzik dosyaları için içerik tabanlı simgeler", Bilgisayarlar ve Grafikler, 32 (5): 550–560, doi:10.1016 / j.cag.2008.01.006
  11. ^ Kim, Hyun-Ju; Min-joon Yoo; Ji-yong Kwon; In-kwon Lee (2009), "Duygu düzleminde duygusal müzik ikonlarının oluşturulması", CHI Konferansı

Dış bağlantılar