人机交互设计 可视化实验室

用交互式 SVG 呈现 Fitts 定律、Hick 定律、认知负荷、可用性原则、多模态交互等 HCI 核心技术。八个模块,纯原生实现。

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MODULE 01

Fitts 定律 · 运动时间模型

Paul Fitts 于 1954 年提出:指向一个目标所需时间与目标距离成正比,与目标宽度成反比。调节距离 D 与宽度 W,点击目标实测运动时间。

fitts-law.svg
起点 / 目标 运动轨迹 实测样本 预测曲线

Fitts 定律(Shannon 公式)

MT = a + b · log₂(D / W + 1)  ID = log₂(D / W + 1)

调节滑块改变目标距离 D 与宽度 W,观察难度指数 ID 的变化。点击“开始测试”后,从左侧起点快速移到右侧目标并点击,记录实测运动时间。

距离 D
300
宽度 W
40
难度指数 ID
—
预测 MT (ms)
—
MODULE 02

Hick 定律 · 决策时间模型

William Hick 提出:从 n 个选项中选择一个的时间随选项数对数增长。改变选项数量,点击高亮目标,实测反应时间。

hick-law.svg
选项 目标选项 实测 RT 预测曲线

Hick 定律

RT = a + b · log₂(n + 1)

调节选项数量 n,点击“开始测试”后等待目标高亮,尽快点击它。反应时间随 n 对数增长,但增长速率远慢于线性。

选项数 n
8
log₂(n+1)
—
预测 RT (ms)
—
实测 RT (ms)
—
MODULE 03

交互模式对比

直接操纵、命令行、菜单导航三种经典交互范式。完成同一任务(删除文件 report.pdf)的步骤数与认知成本差异显著。

interaction-paradigms.svg
直接操纵 命令行 (CLI) 菜单导航

直接操纵

Ben Shneiderman 提出。对象可视、动作物理、效果即时。拖拽文件到废纸篓只需 1 步,认知负荷最低,适合新手与可视化任务。

步骤数
1
学习曲线
低
效率
中
表达力
低
MODULE 04

认知负荷理论

John Sweller 提出:工作记忆容量有限。认知负荷分为内在、外在、相关三类。切换场景(专家/新手、好设计/差设计)观察负荷分布变化。

cognitive-load.svg
内在负荷 (Intrinsic) 外在负荷 (Extraneous) 相关负荷 (Germane)

场景说明

内在负荷由任务本身难度决定;外在负荷由糟糕设计产生,应尽量消除;相关负荷用于建构图式,是有益的。总负荷不应超过工作记忆容量(约 7±2 项)。

内在负荷
—
外在负荷
—
相关负荷
—
总负荷
—
MODULE 05

Nielsen 十大可用性启发式

Jakob Nielsen 于 1994 年提出十条启发式评估原则,是可用性评估的黄金标准。点击每条原则查看详情与评估示例。

nielsen-heuristics.svg

选中原则

点击左侧任一原则卡片查看详细说明。可用性启发式是经验法则而非硬性规范,用于快速识别界面中的可用性问题。

原则总数
10
已评估
0
通过
0
问题
0
MODULE 06

信息架构 · 导航层次

网站/应用的信息组织结构:广度优先(浅而宽)vs 深度优先(窄而深)。点击节点展开/折叠,切换结构类型观察点击成本。

information-architecture.svg
根节点 分类 叶子页面

Miller 定律与层次设计

人类短时记忆约 7±2 项。每层 5-9 个选项最易扫描。过宽则每层决策慢,过深则路径长。Hick 定律决定了每层的选择时间,层次深度决定总路径时间。

结构类型
平衡
总节点数
—
最大深度
—
平均路径长
—
MODULE 07

反馈延迟与 Doherty 阈值

IBM Doherty 发现:系统响应低于 400ms 时用户保持“流畅”心流。调节延迟,点击按钮体验不同延迟下的感知差异。

response-latency.svg
即时 (<100ms) 流畅 (<400ms) 中断 (400-1s) 断连 (>1s)

Doherty 阈值

响应在 100ms 内感觉“即时”;400ms 内感觉“跟手”;超过 400ms 用户注意力开始分散;超过 1s 需明确加载指示;超过 10s 用户可能离开。

当前延迟
400ms
感知区间
流畅
实测延迟
—
建议
—
MODULE 08

多模态交互

语音、手势、眼动、触控四种模态各有特性。切换模态查看其带宽、延迟、适用场景,以及多模态融合策略。

multimodal.svg
语音 Voice 手势 Gesture 眼动 Gaze 触控 Touch

模态特性

多模态融合(Oviatt 提出)分三个层次:信号级、特征级、决策级。互补模态可提升鲁棒性,例如语音+手势在噪声环境下互相补偿。WIMP 界面正让位于自然交互。

带宽
—
延迟
—
学习成本
—
疲劳度
—