情報処理学会 インタラクション 2019
IPSJ Interaction 2019

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2019/3/6

Bubble Gaze Cursor
崔明根†1

坂本大介†1 小野哲雄†1

概要： 視線入力インタフェースにおいて小さなターゲットを選択することは非常に困難であり，容易にするためにはインタフェースデザインの変更か動作時間の増加を強いられる．本稿では，動作時間やデザインの汎用性を維持した状態で小さなターゲットを選択することを容易にすることを目的として，エリアカーソルの一種であるバブルカー
ソルを視線操作時のカーソルとして用いる手法を提案する．バブルカーソルが視線入力インタフェースにおいてどのような挙動をするのか確認するため，マウスのバブルカーソルと視線のポイントカーソル，そして視線のバブルカー
ソルに対してポインティングタスクを行った．その結果，視線カーソルをバブルカーソルに変更したものはポイント
カーソルよりも常に高速に動作したうえ，ユーザビリティ評価指標もポイントカーソルよりも有意に高かった．したがって視線カーソルにバブルカーソルを用いる提案手法はポインティングを容易に，かつ高速にするうえで有効な手法だといえる．

1. はじめにしやすいように視線データを整形する必要がある．しかし，
未だに完全な視線データの制御は達成出来ていない．した

従来の人の視線の動きを計測するアイトラッキングデバ

がって，「小さなターゲットを選択することが難しい」といイスやシステムは大きく高価であった．しかし，アイトラう問題を解決するには，ズームなどの手法を用いて選択をッキング技術の発展によってデバイスの小型化が進み，か容易にするよう工夫することや[6][7][8][9]，そもそも大き

つ安価に手に入れることが出来るようになったことから，なターゲットのみが配置されるようなインタフェースデザ

ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）の分野にインを採用すること[10]などが必要になる．しかしこれら

おいてアイトラッキング技術を活用した研究が活発に実施の手法は，ポインティングを容易にする代わりに，ポインされるようになった．特によく研究されているのはユーザ

ティング速度やインタフェースデザインの汎用性を著しくの注視点をポインタとして操作するような「注視操作シス損なってしまう．

テム」である．このシステムはユーザの視線のみを入力とそこで本稿では，視線入力インタフェースを用いる際にして受け取るため，ALS 患者など，手足を動かすことが出

画面デザインを変更せずに，カーソルのデザインを変更す

来ない人々のマウスに代わる入力インタフェースとして活ることで小さなターゲットの選択を容易にするための手法

用されている．また，マウス操作や音声入力，タッチ操作を提案する．具体的には，ユーザのディスプレイ上の注視などに対してユーザの視線データを活用することで，通常点を表す視線カーソルにバブルカーソル[11]を応用するこのマウスよりも高速なポインティングの実現方法[1][2]やとで，小さなターゲットに対する容易なポインティングを効率的で容易な操作方法[3][4]なども提案されている．

達成する．現在，一般的な視線入力インタフェースにおいしかし，現在の視線操作にはいくつかの問題がある．例て，視線カーソルにはポイントカーソルが用いられている．

えば視線情報を処理するだけでは，ターゲットを注視によ

この視線カーソルを，ターゲットを必ず 1 つだけ含む大きって選択する際にユーザが入力したいのか，単に眺めていさにカーソルを拡大する手法であるバブルカーソルに変更

るだけなのかを判断できないため，意図しない入力が行わすることで，ターゲットの幅を実質的に拡大し，ポインテれてしまう問題が挙げられる．この問題はギリシャ神話のィングを容易にすることを試みる．本稿では従来手法であ触れるもの全てを黄金に変える力を持つミダスになぞらえ，るバブルカーソルおよび視線カーソルと，提案手法であるMidas Touch Problem[5]と呼ばれており，注視型入力を採用

Bubble Gaze Cursor を比較する実験を行い，この結果を報告する際には避けては通れない問題である．また特に顕著なする．

問題として，小さなターゲットの選択が困難であるという点がある．これは固視微動（人間の意図とは関係なく不随
意に起こる非常に微小な眼球運動）や安価なアイトラッカ

2. 関連研究

ーの低いトラッキング精度によって，ターゲット内に視線

2.1 視線における動作時間予測式

を固定し続けることが難しいため起こる．固視微動に関し

HCI の分野において最も有名なポインティングタスクのては人間の生理的な反応でありユーザが意図して取り除く

動作時間を求める予測式は Fitts’ Law[12][13]である．Fitts’

ことが出来ないため，視線入力インタフェースとして利用

Law は手を用いたポインティングタスクの動作時間に対し†1 北海道大学© 2019 Information Processing Society of Japan20

情報処理学会 インタラクション 2019
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INT19003
2019/3/6て，ターゲット間の距離𝐴とターゲットの幅𝑊の間に相反ため，アイトラッキングデバイスから得られる生の視線デ的な関係が存在することを示したものである．最も一般的

ータはノイズが多く，データを加工せずに視線入力インタに用いられている動作時間𝑀𝑇の予測式[14]は，フェースに用いることは難しい．ゆえに，ジッターノイズ

𝑀𝑇 = 𝑎 + 𝑏 𝑙𝑜𝑔2 (

𝐴
+ 1)
𝑊

(1)

を抑えるために，視線データに対する平滑化アルゴリズムが数多くの研究で提案されている[23][24]．
最も単純な平滑化アルゴリズム[25]は式 3 のように視点であり，𝑎，𝑏は定数である．
この予測式は手を用いたポインティングタスクに対し

位置𝑝𝑜𝑠𝑡 を，得られた生の視線データ𝑔𝑎𝑧𝑒𝑡 とその 1 つ前のて成り立つと考えられており，主にマウスによるポインテ

視点位置𝑝𝑜𝑠𝑡−1 を用いて平滑化するアルゴリズムである．

ィングタスクに対して用いられることが多く，視線による𝑝𝑜𝑠𝑡 = 𝛼 𝑔𝑎𝑧𝑒𝑡 + (1 − 𝛼) 𝑝𝑜𝑠𝑡 − 1

入 力 に 対 し て も こ の法 則 が成 り 立 つ と 結 論 付 ける 研 究

また，最後の視点位置から N 点の視点位置の平均を現在[15][16][17][18]も存在する．しかし，視線を用いたポインテの視点位置とするようなアルゴリズム[26]や，N 点の視点ィングタスクの動作時間が Fitts’ Law と一致しない研究が位置ごとに重みをかけてから平均を取るようなアルゴリズ

存在する[1][6][19]ほか，Fitts’ Law が成り立つとする論文にム[27]なども平滑化のために用いられている．また，これら対して取り扱っている変数の値が不適切であるといった指の平滑化アルゴリズムの欠点であるサッケードの遅延を改摘[20][21]や，そもそも視線は弾道的な動きをするため Fitts’

善するアルゴリズム[28][29][30]も提案されている．Zhang

Law は視線の動作時間に対する予測式としては不適切であら[30]はターゲット内に視線が入ったときのみにターゲッるといった指摘[22]があり，視線入力および視線情報を利ト中心から離れていく視線の動きに対して式 3 のような遅用したポインティングタスクに対して Fitts’ Law が成り立

延フィルタをかける手法 iSR(improved Speed Reduction)をつとはいえない．

導入することで，視線の高速性を保持した状態でジッター

ゆえに，Zhang ら[20]は視線によるターゲッティングにお(3)を大幅に減少させた．

いて，ターゲット間の距離よりもターゲットの幅の方が大

上記より，ジッターを減少させる取り組みは成功しておきく動作時間に対して影響を与えるという考えから，視線り，これらの手法を用いることで視線によるポインティン

によるポインティングタスクの動作時間の予測式として以グを容易にすることが出来る．しかし，ジッターの幅𝜇は 0下の式を提案した．

より小さくなることは無いため(𝑊 − 𝜇)は𝑊より大きくな

𝑒 𝜆𝐴

𝑒 𝐴⁄2000

𝑀𝑇 = 𝑎 + 𝑏 () ≈ 𝑎 + 𝑏 × 2000
̅̅̅̅
𝑊− 𝜇
𝑊 − 2𝐴𝑅(2)

ることはない．ゆえに，ターゲットの幅𝑊がそもそも小さい場合，ジッターを減少させることは動作時間減少のため

ここで𝜆はサッケード（ターゲットに視線を向ける際のの対策としては不十分だと考えられる．したがって，小さ高速な眼球運動）を表現する定数であり，𝜇はジッター（固なターゲットに対するポインティングを根本的に改善する

視微動によって生じる視線の不意の揺らぎ．マイクロサッ

ためには，ターゲットの幅𝑊を増大させるような手法を用ケードなど）を，𝐴𝑅 (Average Radius)はターゲット内に視̅̅̅̅は全線が入ってからの軌跡の中心からの平均の距離を，𝐴𝑅いる必要があるといえる．

ての独立変数に対して得られた𝐴𝑅の平均を表している．ま̅̅̅̅と置くことで適切な予た，同論文内で𝜆 = 0.0005，𝜇 = 2𝐴𝑅

2.3 ターゲットの幅を増大させる手法

測式を得ることが出来るうえに，𝐴や𝑊の単位を考慮せず手法はズームによるターゲットサイズの拡大である．ズーに用いることができるようになると主張している．

ムによるターゲット拡張はマウス操作において動作時間を

通常のディスプレイで視線を用いてポインティングタ
スクを行う際，ターゲット間の最大距離はディスプレイのターゲットの幅を増大させる手法としてまず考えられる

有意に減少させ，かつズーム後のターゲットの幅に対してFitts’ Law が成り立つ[31][32]ことが確認されている．

大きさに依存するため長大な距離になることはない．ゆえSkovsgaard ら[7]は，注視点に対して離散的なズームを複に，動作時間に対してターゲット間の距離の増減が大きく

数回行うことでターゲットを拡張する手法を提案した．し影響を与えることはないと考えられる．したがって，視線かし，この手法を視線操作インタフェースに組み込む場合，におけるポインティングタスクの動作時間を減少させるたズームによって画面を拡大している場合にズーム領域外のめの取り組みとして，ターゲット間の距離を減少させるよ情報が損失してしまうことや，ターゲット選択にかかる時

うな手法は効果的ではなく，ジッターを減少させるような間のほかにズーム操作のための時間が必要になることによ

手法やターゲットの幅を大きくする手法が効果的であるとる タ ス ク 達 成 時 間 の増 加 など が 起 こ る と 考 え られ る ．

考えられる．

Ashmore ら[8]はズーム領域外の情報の損失を防ぐために魚
眼レンズによる局所的なズームによってターゲット拡張を

2.2 ジッターを減少させる手法
視線はジッターや高速な挙動などの特徴を有している© 2019 Information Processing Society of Japan行う手法を提案した．この手法では，魚眼レンズ内の文字などの情報の損失を防ぐために，視線がある程度固定され21

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IPSJ Interaction 2019た後に魚眼レンズによる拡大が行われる．しかし，この手

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起こり得る．

法も Skovsgaard ら[7]の手法と同様にズームが発生するままた，単純にディスプレイ上の視線の位置を表すほかに，での時間がターゲット選択のほかに必要となるため，操作

視線カーソル自体に情報を付加する研究や，インタフェー

時間が大きくなってしまう．

スデザインの 1 つとする研究も存在する．EyeDraw[27]は視

また，ズームを用いずにターゲットの幅を実質的に増大

線カーソルを絵筆にすることによって絵を描くためのインさせるような手法も存在する．Špakov ら[9]は視線によってタフェースを提案し，その中で視線カーソルの色を，ただメニューを選択する際に，一定時間凝視したあとにメニュ

見ている場合は緑，線を引いている場合は赤色に視線カー

ーの大きさが拡大されるようなインタフェースデザインを

ソルの色を変更することで現在の視線カーソルの状態を表提案した．この手法を用いることでエラーレートを 1/6 に現した．ceCursor[34]は GUI を視線で操作するために視線改善することに成功した．しかし，同時に 39%の動作時間

カーソルの形状を上下左右の 4 方向を指し示すような形状の増加が引き起こされた．Miniotas ら[6]は視覚的なターゲにし，アイコンなどの選択を，視線カーソルを離散的に移ットの大きさよりも大きな判定領域を用意することで実質動させることによって容易にした．

的なターゲット拡張を行う手法を提案した．この手法によ

上記のように視線カーソルは様々な実験で用いられてってポインティングタスクの作業時間は有意に減少したが，いるが，視線入力によって達成したい目的がターゲット選

この手法は静的な処理であるため，インタフェースのデザ

択ではないことが多く，視線カーソル自体に焦点を当てる

インの変更のたびに判定領域を手動で設定する必要がある．

ような研究は少ない．

また，判定領域内に入力判定のあるオブジェクトを複数配置することが出来ないため，インタフェースデザインに制限がかかってしまう．

2.5 バブルカーソル
ターゲット選択において，点のカーソルを用いて面のタ

上記で触れた手法は，ターゲットサイズを拡大しポイン

ーゲットを選択することと，面のカーソル（エリアカーソ

ティングを容易にするが，動作時間の増大やデザインの汎ル）[35][36]を用いて点のターゲットを選択することは動作用性の損失につながる．特に動作時間に関しては，視線が時間の観点から同義である．しかし，エリアカーソルはカ

単一的な入力しか行えないという欠点から，容易なポイン

ーソル自体が面積を持つため，カーソルが複数のターゲッ

ティングとトレードオフの関係になっている．ゆえに，本トを含んでしまう状況が起こり得る．この問題を解消する

研究では動作時間やデザインの汎用性を維持し，かつ小さために提案された手法がバブルカーソル[11]である．バブなターゲットのポインティングを容易にする手法を提案すルカーソルは常にターゲットを１つだけ含むような大きさ

る．

にカーソルの大きさを動的に変更し続ける円形のエリアカーソルである．したがって，エリアカーソルの特性より，

2.4 視線カーソル
視線カーソルとは，ディスプレイ上におけるユーザの視点を可視化したものであり，様々な形状が用いられている．

バブルカーソルを用いることでターゲットの幅をバブルカ
ーソルの幅に拡大することと同等の効果を得ることが出来る．

一般的な視線カーソルの形状は点状のカーソルである．こバブルカーソルによって拡大されるターゲットの実質の形状は従来の視線入力によるポインティング手法に多く的な幅𝐸𝑊 (Effective Width)はボロノイ図で表現することが用いられるほか，カーソル自体が小さいことから，アイタ

出来る．ボロノイ図とは平面内の各母点の再近隣領域（ボイピング[33]のように密集したターゲット群を選択するイ

ロノイ領域）を分割した図である．つまり図 1 におけるボンタフェースなどに対して用いられている．他の形状としロノイ領域がバブルカーソルによって拡張されたターゲッては，半径の大きな円形のカーソル[3][4]や四角形のカーソ

トの実質的な大きさとなる．

ル[27]などが用いられている．近年商業的に最も用いられている Tobii 社のアイトラッカーでは，視線カーソルとしてカーソルの動作によって形状が変わるような泡状のカーソルを採用している．この視線カーソルはカーソル自体がある程度の大きさを持つことでアイトラッカーの低い精度を保証している．しかし，カーソルの大きさよりも小さな
ターゲットが密集している場合，視線カーソル内に複数のターゲットを含んでしまう可能性があるほか，ターゲットが選択されているかどうかを視線カーソルの状態から判別することが出来ないため，視線カーソル内にターゲットが内包されている状態でもターゲットが選択されないことが© 2019 Information Processing Society of Japan

図1

Grossman ら[11]によるバブルカーソルとボロノイ図

22情報処理学会 インタラクション 2019
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2019/3/6㎜）のディスプレイを使用した．アイトラッカーは Tobii
EyeX を使用し，実験に用いたソフトウェアは C#で作成した．実験システムを図 2 に示す．
実験には主に大学生（男性 14 人，女性 4 人，平均年齢
23.9 歳）の 18 人が参加した．全ての実験参加者はコンピュータやマウス操作を日常的に用いていたが，実験参加者の中でアイトラッキングを実際に使用したことがある者は 4
名で，それ以外はアイトラッキングを使ったことがなかった．また報酬として，実験参加者にそれぞれ 1000 円分のAmazon ギフトカードを渡した．
図2

実験システム4.2 実験手順

3. 提案手法：Bubble Gaze Cursor

はじめに，実験参加者をディスプレイから 70 ㎝ほど離れた位置に座らせ，目がディスプレイの中心に位置する高

本稿では小さなターゲットに対するポインティングをさに椅子を調整させた．その後，これから行うタスクの内容易にすることを目的として，視線カーソルにバブルカー

容を紙に印刷された図などを用いて説明した後，視線によソルを用いる手法(Bubble Gaze Cursor)を提案する．

るタスクを行う場合はアイトラッカーのキャリブレーショ

Bubble Gaze Cursor を用いる利点として，ターゲットの幅

ン（ディスプレイ上の視点位置を個人に合わせて調整するを増大させる既存手法の難点であった動作時間の増大とイこと）を行った．実験開始前には視線入力やタスクの内容

ンタフェースデザインの制限を回避しつつ，小さなターゲに慣れるために，これから行うタスクと同様のポインティ

ットに対するポインティングを容易にすることが挙げられ

ングタスクを，パラメータを実際のタスクとは異なった値

る．バブルカーソルはターゲットを必ず 1 つだけ含む大きに設定し，実験参加者が挙動を理解したと宣言するまで練さに変形するカーソルであるため，カーソルの移動ととも習させた．そして練習が終了した後に実験タスクを開始しにカーソルは常に大きさを変える．したがって，ターゲッ

た．

トの幅を増大させる処理が常に行われている状態でありタ全ての操作手法において，まず”START”と印字されたボーゲット拡大の処理に時間がかからないため，動作時間をタンがディスプレイ上に提示される．それをマウスでクリ維持してポインティングを行うことが出来ると考えられる．

ックすることでタスクを参加者自らが開始する．その後，また，カーソルによる処理であるため，Bubble Gaze Cursor

図 3 のように以下の試行を一定回数繰り返す．

を用いることで視線入力インタフェースに小さなターゲッ
トの配置を可能にすると考えられる．

①

画面上に緑色の円形のターゲットのみが画面に提示されるので，このターゲットを選択する．選択はマウ

4. 実験

スの場合はクリック，視線の場合はターゲットを注視することによって選択される．全ての操作手法においマウス操作時においてバブルカーソルはポインティンて，このターゲットを選択する時間は計測されておらグタスクの動作時間を減少させ，かつカーソルの幅を用いて Fitts’ Law で定式化することが可能であることが確認されている[11]．しかし，視線操作時において，バブルカーソ

ず，位置合わせを目的としてこの試行を行う．
②

レイ中心を通る垂直二等分線に対称な位置にターゲ

ルが正常に動作するか，また動作時間を予測できるかどう

ット群が生成される．ターゲット群は緑色の円形ターかについては十分に研究されていない．ゆえに，視線カー

ゲットを四方に囲むように灰色の円形ターゲットがソルをバブルカーソルに変更することによってどのような配置されたものである．灰色のターゲットは緑色のタ

影響を及ぼすか検証するために，ポイントカーソル（視線）ーゲットと同じ大きさで，緑色のターゲットに対応すとバブルカーソル（視線とマウス）を用いてポインティン

るボロノイ領域の幅がバブルカーソルの最大幅と一グタスクを行う．

致するように配置されている．実験参加者はこのターゲット群の中から緑色のターゲットを試行①と同様

4.1 使用機器と実験参加者
本実験は，2.30Ghz の Intel(R) Core(TM) i5-6200U の CPUを搭載したパソコンで行った．ディスプレイはフル HD の
27 インチ（1920 × 1080ピクセル；1 ピクセルあたり約 0.31

© 2019 Information Processing Society of Japan

試行①直後，試行①のターゲットの位置からディスプの方法で選択する．
③

反対側に同様のターゲット群が生成されるので同様に緑色のターゲットを選択する．

④

試行①に戻る．

23

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図3

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実験タスクの手順

緑色のターゲットの中心には 10 ピクセルの濃緑色の点

図4

𝐶𝑇の図解

が描画されている．これは注視するべき凝視点が存在しない場合ターゲットを注視し続けることが難しい[37]ため，また，それぞれの𝐶𝑇条件完了後にメンタルワークロード配置した．実験参加者にはポインティングタスクの際に視とユーザビリティを計測するために NASA Task Load Index

線カーソルではなくこの濃緑色の点を見るように促した．

（NASA-TLX）[39]と System Usability Scale（SUS）[40]によまた，バブルカーソルの色は薄い赤色で描画し，マウスのるアンケートを実施し，実験終了後に各手法に関して気付

バブルカーソルの中心にはクロスカーソルを，視線のバブ

いた点をアンケートおよびインタビューで尋ねた．

ルカーソルの中心には 6 ピクセルの濃赤色の点を描画した．
ポイントカーソル（視線）は視線のバブルカーソルの中心に描画した濃赤色の点をカーソルとして用いた．

4.4 実装バブルカーソルを，滞留時間を用いた視線入力インタフ

視線入力の際の滞留時間は，今回は単純なポインティン

ェースに導入するにあたって変更すべき点がある．バブル

グタスクを行うことから，Zhang ら[38]の実験より 600ms とカーソルはターゲットを必ず 1 つ含むような大きさに変形した．また，試行①で表示されるターゲットに対しては，するカーソルである．ゆえに，視線カーソルに対してその実験の高速化のために滞留時間を 450ms とした．

ままバブルカーソルを移植する場合，常にいずれかのター
ゲットを注視している状態になるため，誤入力が頻発する

4.3 実験デザインこととなる．この問題の解決のためにバブルカーソルに最実験は参加者内実験計画を用いて行った．独立変数はカ

大半径を導入し，どのターゲットも選択されていない状態

ーソルの種類𝐶𝑇(Cursor Type）（BubbleMouse：マウスカーソを作った．今回の実験ではバブルカーソルの最大半径をルにバブルカーソルを用いた手法, PointGaze：視線カーソ

𝐸𝑊とした．

ルにポイントカーソルを用いた手法, BubbleGaze：視線カー

また，サッケード時にバブルカーソルの描画が滑らかにソルにバブルカーソルを用いた手法），ターゲット間の距離行われず，離散的に描画されたため，式 3 の平滑化アルゴ

𝐴（350, 550, 800 ピクセル），ターゲットの幅𝑊（50, 65, 80

リズムを導入した．さらにジッターの抑制と過剰なエラー

ピクセル），バブルカーソルの最大の幅𝐸𝑊（100, 120, 140 ピを抑えるために Zhang ら[30]の iSR を採用した．

クセル）とした．𝐶𝑇の図解を図 4 に示す．独立変数𝐴，𝑊，
𝐸𝑊の値は式 2 の難易度を表す項である𝐼𝐷𝐸𝑌𝐸 の値がばらつくように設定した．𝐼𝐷𝐸𝑌𝐸̅̅̅̅)での値は 2000 𝑒 𝐴⁄2000 ⁄(𝑊 − 2𝐴𝑅

4.5 結果それぞれの従属変数に対して 4 要因分散分析を行った．

ある．また，従属変数として全てのカーソルタイプに対し多重比較には Bonferroni の手法を用いた．

て動作時間𝑀𝑇 (Movement Time)と精度を求め，視線による

4.5.1 動作時間（𝑀𝑇）入力を行う𝐶𝑇に対してはターゲットにカーソルが触れる

𝑀𝑇に対 して 𝐶𝑇 (𝐹2.34 = 1590.92 , 𝑝 < 0.001 )， 𝐴 (𝐹2.34 =までの時間𝐸𝑀𝑇(Eye Movement Time)と，Zhang ら[30]のジ

721.37 , 𝑝 < 0.001 ) ， 𝑊 ( 𝐹2.34 = 101.86 , 𝑝 < 0.001 ) ，ッターの幅を求める方法を参考にジッターの半径

𝐸𝑊 (𝐹2.34 = 36.76, 𝑝 < 0.001)がそれぞれ有意であった．ま𝐴𝑅(Average Radius)を求めた．精度は灰色のターゲットを選た，1 次の交互作用として𝐶𝑇 × 𝐴(𝐹4.68 = 8.20, 𝑝 < 0.001)，

択した場合と，試行時間に 5 秒以上かかった場合を失敗と𝐶𝑇 × 𝑊 ( 𝐹4.68 = 81.31 , 𝑝 < 0.001 ) ， 𝐶𝑇 × 𝐸𝑊 ( 𝐹4.68 = 9.19 ,し，計算した．

𝑝 < 0.001)が，2 次の交互作用として𝐶𝑇 × 𝐴 × 𝐸𝑊(𝐹8.136 =

実験全体の拘束時間はおよそ 90 分であり，𝐶𝑇条件ごと

2.30, 𝑝 < 0.05)が有意であった．すべての𝐶𝑇は𝐴に有意な差に 9 ブロックのタスクを行ってもらった．それぞれのブロが 確 認 さ れ た ( BubbleMouse( 𝐹2,34 = 926.70 , 𝑝 < 0.001 ),ックごとに，実験参加者はランダムな順に提示される𝐴，𝑊，

PointGaze( 𝐹2,34 = 142.80 , 𝑝 < 0.001 ), BubbleGaze( 𝐹2,34 =𝐸𝑊の 27 の組み合わせに対して実験タスクを行った．休憩

359.81, 𝑝 < 0.001) )が，𝑊は PointGaze のみに有意な差がは図 3 の試行①のタイミングかブロック完了ごとに実験参( BubbleMouse( 𝐹2,34 = 0.33 , 𝑝 = 0.72 ), PointGaze( 𝐹2,34 =加者の自己判断で行った．

101.47 , 𝑝 < 0.001), BubbleGaze(𝐹2,34 = 0.71 , 𝑝 = 0.50 ) )，© 2019 Information Processing Society of Japan24

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𝐸𝑊は BubbleMouse と BubbleGaze にのみ有意な差が確認さが，𝑊は PointGaze のみに有意な差が( PointGaze(𝐹2,34 =れ た (𝑝 < 0.001 ),162.56 , 𝑝 < 0.001), BubbleGaze(𝐹2,34 = 0.80 , 𝑝 = 0.46 ) )，PointGaze(𝐹2,34 = 0.27, 𝑝 = 0.77), BubbleGaze(𝐹2,34 = 49.58,

𝐸𝑊 は BubbleGaze に の み 有 意 な 差 が 確 認 さ れ た

𝑝 < 0.001 ) ) ． 𝑀𝑇 の 平 均 は BubbleMouse が 793.92ms ，( PointGaze( 𝐹2,34 = 0.24 , 𝑝 = 0.79 ), BubbleGaze( 𝐹2,34 =PointGaze が 1529.90ms，BubbleGaze が 1269.81ms であった．

94.45, 𝑝 < 0.001) )．𝐸𝑀𝑇の平均は PointGaze が 819.67ms，

𝑊と𝐸𝑊の組み合わせすべてに対する𝐶𝑇ごとの𝑀𝑇を図 5 にBubbleGaze が 612.15ms であった．𝑊と𝐸𝑊の組み合わせす

示す．

べてに対する𝐶𝑇ごとの𝐸𝑀𝑇を図 7 に示す．

BubbleMouse( 𝐹2,34 = 45.03 ,PointGaze

1800

BubbleMouse

1600

動作時間(ms)

ターゲットに触れるまでの時間(ms)BubbleGaze

1400
1200
1000
800
600

1000

BubbleGaze

900
800
700
600
500
400

50,100 50,120 50,140 65,100 65,120 65,140 80,100 80,120 80,140

50,100 50,120 50,140 65,100 65,120 65,140 80,100 80,120 80,140

W,EWの組み合わせ（ピクセル）

W,EWの組み合わせ（ピクセル）

図5

PointGaze

図7

𝑊と𝐸𝑊の組み合わせに対する𝑀𝑇

𝑊と𝐸𝑊の組み合わせに対する𝐸𝑀𝑇

図 6 には PointGaze と BubbleGaze に対して，式 2 の動作

図 8 には PointGaze と BubbleGaze に対して，式 2 の動作

時間予測式に則って，𝑀𝑇の値から線形回帰分析した結果を時間予測式に則って（𝜇 = 0とすることで𝐸𝑀𝑇に対する動作示した．図 6 の横軸𝐼𝐷𝐸𝑌𝐸 (Index of Difficulty EYE)は式 2 よ̅̅̅̅)とした．PointGaze のモデルのり，2000 𝑒 𝐴⁄2000 ⁄(𝑊 − 2𝐴𝑅

時間予測式を計算することが出来る[20]），𝐸𝑀𝑇の値から線

適合度R2 の値は 0.89 であり，BubbleGaze は 0.54，PointGaze

R2 の値は 0.85 であり，BubbleGaze は 0.59，PointGaze とと BubbleGaze のデータを合わせて線形回帰した場合はBubbleGaze のデータを合わせて線形回帰した場合は 0.90

0.91 であった．

であった．

1800

y = 9.6042x + 973.84
R² = 0.5383

1600
1400

y = 7.2704x + 1072.1
R² = 0.8912

1200
1000
800
600

PointGaze

400

BubbleGaze

200
0
0

20

40

60

80

100

120

IDEYE

図6

𝐼𝐷𝐸𝑌𝐸 に対する𝑀𝑇

4.5.2 ターゲットに触れるまでの時間（𝐸𝑀𝑇）

ターゲットに触れるまでの時間(ms)

1200

2000

動作時間(ms)

形回帰分析した結果を示した．PointGaze のモデルの適合度

1000

y = 14.382x + 286.88
R² = 0.5899

800

y = 10.863x + 358.79
R² = 0.8474

600
400

PointGaze200

BubbleGaze

0
0

20

図8

40

IDEYE

60

80

𝐼𝐷𝐸𝑌𝐸 に対する𝐸𝑀𝑇

4.5.3 ジッターの半径（𝐴𝑅）𝐸𝑀𝑇 に対して 𝐶𝑇 (𝐹1,17 = 922.99 , 𝑝 < 0.001 )， 𝐴 (𝐹2,34 =𝐴𝑅 に 対 し て 𝐶𝑇 ( 𝐹1,17 = 206.73 , 𝑝 < 0.001 ) ， 𝐴 ( 𝐹2,34 =

600.17 , 𝑝 < 0.001 ) ， 𝑊 ( 𝐹2,34 = 146.33 , 𝑝 < 0.001 ) ，35.57, 𝑝 < 0.001)，𝑊 (𝐹2,34 = 3.57 , 𝑝 < 0.05)，𝐸𝑊 (𝐹2,34 =𝐸𝑊(𝐹2,34 = 13.86, 𝑝 < 0.001)が有意であった．また，1 次の5.29, 𝑝 < 0.01)が有意であった．また，1 次の交互作用とし

交 互 作 用 と し て 𝐶𝑇 × 𝐴 ( 𝐹2,34 = 6.70 , 𝑝 < 0.01 ) ， 𝐶𝑇 ×て 𝐶𝑇 × A (𝐹2,34 = 6.98 , 𝑝 < 0.01 )， 𝐶𝑇 × 𝑊 (𝐹2,34 = 3.46 ,𝑊 (𝐹2,34 = 141.76, 𝑝 < 0.001)，𝐶𝑇 × 𝐸𝑊 (𝐹2,34 = 16.46, 𝑝 <𝑝 < 0.05)，𝐶𝑇 × 𝐸𝑊 (𝐹2,34 = 8.91 , 𝑝 < 0.001)が有意であっ0.001)，𝐴 × EW (𝐹4,68 = 2.90, 𝑝 < 0.05)が有意であった．両

た ． 両 方 の 𝐶𝑇 は 𝐴 に 有 意 な 差 が 確 認 さ れ た

方 の 𝐶𝑇 は 𝐴 に 有 意 な 差 が 確 認 さ れ た ( PointGaze( 𝐹2,34 =( PointGaze( 𝐹2,34 = 9.52 , 𝑝 < 0.001 ), BubbleGaze( 𝐹2,34 =

220.27, 𝑝 < 0.001), BubbleGaze(𝐹2,34 = 933.97, 𝑝 < 0.001) )26.33, 𝑝 < 0.001) )が，𝑊は PointGaze のみに有意な差が© 2019 Information Processing Society of Japan25

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IPSJ Interaction 2019

( PointGaze(𝐹2,34 = 7.76, 𝑝 < 0.01), BubbleGaze(𝐹2,34 = 0.23,

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5. 議論

𝑝 = 0.79) )，𝐸𝑊は BubbleGaze にのみ有意な差が確認された ( PointGaze( 𝐹2,34 = 1.82 , 𝑝 = 0.18 ), BubbleGaze( 𝐹2,34 =
5.98, 𝑝 < 0.01) )．𝐴𝑅の平均は PointGaze が 9.63 ピクセル，
BubbleGaze が 15.22 ピクセルであった．ターゲットの幅（PointGaze は𝑊，BubbleGaze は𝐸𝑊）とターゲット間の距離𝐴に対する𝐴𝑅を図 9 に示す．

本稿では，小さなターゲットのポインティングを容易にする手法として視線カーソルにバブルカーソルを用いる手法を提案した．バブルカーソルが視線入力インタフェース
において正常に動作するか検証するため，ポイントカーソ
ル（視線）とバブルカーソル（視線とマウス）を用いてポインティングタスクを行った．その結果，以下の点が明らかになった．
1.

動作時間（𝑀𝑇）は全ての条件の組み合わせに対して，
BubbleMouse，BubbleGaze，PointGaze の順に速く，それぞれの𝑀𝑇の平均は，793.92ms，1269.81ms，1529.90ms
であった．

2.

ターゲットに触れるまでの時間（𝐸𝑀𝑇）（PointGaze，
BubbleGaze に対して計測）は全ての条件の組み合わせに対して PointGaze よりも BubbleGaze の方が速く，
𝐸𝑀𝑇の平均は PointGaze が 819.67ms，BubbleGaze が612.15ms であった．

図9ターゲットの幅(𝑊,𝐸𝑊)とターゲット間の距離𝐴に対

3.

0.89 であり，BubbleGaze の𝑅2 の値は 0.54，PointGaze

する𝐴𝑅と BubbleGaze のデータを合わせて線形回帰した場合の𝑅2 は 0.91 であった．また，𝐸𝑀𝑇に対する PointGaze

4.5.4 精度の𝑅2 の値は 0.85 であり，BubbleGaze の𝑅2 の値は 0.59，

精 度 に 対 し て 𝑊 ( 𝐹2,34 = 7.48 , 𝑝 < 0.01 ) ， 𝐸𝑊 ( 𝐹2,34 =PointGaze と BubbleGaze のデータを合わせて線形回帰

10.08, 𝑝 < 0.001)が有意であった．また，1 次の交互作用とした場合の𝑅2 の値は 0.90 であった．計算結果よりして𝐶𝑇 × 𝐴(𝐹4,68 = 9.13, 𝑝 < 0.001)，𝐶𝑇 × 𝑊(𝐹4,68 = 23.99,

PointGaze の適合率は高かったが，BubbleGaze の適合

𝑝 < 0.001 ) ， 𝐶𝑇 × 𝐸𝑊 ( 𝐹4,68 = 4.70 , 𝑝 < 0.01 ) ， 𝐴 ×
𝐸𝑊 ( 𝐹4,68 = 2.86 , 𝑝 < 0.05 ) が ， 2 次 の 交 互 作 用 と し て𝐶𝑇 × 𝐴 × 𝑊 (𝐹8,136 = 3.41 , 𝑝 < 0.01 )，𝐶𝑇 × 𝐴 × 𝐸𝑊 (𝐹4,68 =率は低かった．
4.

精度の平均は BubbleMouse が 98.67%，PointGaze が𝐸𝑊(𝐹16,272 = 2.26, 𝑝 < 0.01)が有意であった．精度の平均はが 98.27%であった．
4.6 NASA-TLX および SUS
NASA-TLX の 平 均 ス コ ア は BubbleMouse が 25.56 ，PointGaze が 64.15，BubbleGaze が 39.44 であった．これらの値には有意な差が存在し(𝐹2,34 = 25.43, 𝑝 < 0.001)，それ
ぞ れ の 𝐶𝑇 間 に も 有 意 な 差 が 存 在 し た (BubbleMouse–
PointGaze( 𝑝 < 0.001 ), PointGaze-BubbleGaze( 𝑝 < 0.001 ),BubbleGaze-BubbleMouse(𝑝 < 0.05) )．
SUS の平均スコアはそれぞれ，BubbleMouse が 78.19，
PointGaze が 55.56，BubbleGaze が 69.44 であった．これらの 値 に は 有 意 な 差 が 存 在 し ( 𝐹2,34 = 12.24 , 𝑝 < 0.001 ) ，PointGaze と他の𝐶𝑇に有意な差は存在したが(BubbleMouse–
PointGaze( 𝑝 < 0.01 ), PointGaze-BubbleGaze( 𝑝 < 0.01 ) ) ，
BubbleMouse と BubbleGaze の間に有意な差は存在しなかった(𝑝 = 0.062)．

© 2019 Information Processing Society of Japan

ジッターの半径（𝐴𝑅）の平均は PointGaze が 9.63 ピク
セル，BubbleGaze が 15.22 ピクセルであった．また，

2.87 , 𝑝 < 0.01 )が ， 3 次 の 交 互 作 用 として 𝐶𝑇 × 𝐴 × 𝑊 ×
BubbleMouse が 98.67%，PointGaze が 98.15%，BubbleGaze

𝑀𝑇に対する PointGaze のモデルの適合度𝑅2 の値は98.15%，BubbleGaze が 98.27%であった．
5.

NASA-TLX の平均スコアは BubbleMouse が 25.56，
PointGaze が 64.15，BubbleGaze が 39.44 であった．SUSの平均スコアは BubbleMouse が 78.19，PointGaze が55.56，BubbleGaze が 69.44 であった．

5.1 実験結果に関する考察
5.1.1 𝑀𝑇および𝐸𝑀𝑇について
実験の結果より，全ての実験の組み合わせにおいて動作時間（𝑀𝑇）は BubbleMouse，BubbleGaze，PointGaze の順に速く，ターゲットに触れるまでの時間（𝐸𝑀𝑇）は BubbleGaze，
PointGaze の順で速かった．したがって視線操作においてBubbleGaze は PointGaze よりも常に高速に動作するといえる．また BubbleGaze の𝑀𝑇，𝐸𝑀𝑇は𝐸𝑊に対する有意差が存在したが，𝑊に対する有意差は存在しなかった．これはBubbleMouse の𝑀𝑇に対しても同様であることから，視線カーソルにバブルカーソルを用いることによってターゲットの幅が拡大されていることが分かる．したがって Bubble

26

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IPSJ Interaction 2019

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Gaze Cursor は，小さなターゲットに対するポインティング

ゆえに視線の速度が遅くなり，ターゲット間の距離𝐴が通を改善するために有効な手法であるといえる．

常の視線操作よりも大きく影響を及ぼすようになったため，

一方で BubbleGaze は BubbleMouse よりも動作時間が大式 2 に適合しなくなったと考えられる．実際，式 2 を提唱

き か っ た ． 𝑀𝑇 の 平 均 で 比 較 す る と BubbleMouse はした Zhang らの論文[20]では，ターゲット内部でのみ機能

BubbleGaze よりもおよそ 470ms 高速に動作した．この差し，ジッターを減少させるアルゴリズムである iSR[30]を除

は，今回設定した滞留時間 600ms よりも小さい．したがっいて，視線データに対して平滑化アルゴリズムを利用するて滞留時間以外の入力手法（筋電[2]，ボタンクリック[15]ことは一切していない．したがって，今後実験デザインをなど）の手法を用いることでマウス操作の動作時間に迫る

変更して追実験を行う必要があるといえる．

ことが出来ると考えられる．また，視線はマウスよりも非一方で，PointGaze と BubbleGaze の両方のデータを合わ

常に高速であるためターゲット間の距離が開けば開くほど，せて線形回帰した場合の𝑅2 は，𝑀𝑇は 0.91，𝐸𝑀𝑇は 0.90 でより視線操作が高速に動作する．ゆえに，本実験で用いたあった．この値は PointGaze や BubbleGaze 単体の適合度よ

変数よりもターゲット間の距離が大きい場合，BubbleGaze

りも高い．したがって，平滑化アルゴリズム適用時においと BubbleMouse との差は小さくなると考えられる．

て も ， PointGaze か ら 得 ら れ る 動 作 時 間 予 測 式 か ら
BubbleGaze の動作時間をある程度予測することが可能で5.1.2 𝐴𝑅についてあると考えられる．

実 験 の 結 果 よ り ， ジ ッ タ ー の 半 径 （ 𝐴𝑅 ） の 平 均 はPointGaze が 9.63 ピクセル，BubbleGaze が 15.22 ピクセル

5.3 提案手法の将来課題

であり，BubbleGaze の方が PointGaze よりも𝐴𝑅が大きいとバブルカーソルは視線操作においても正常に動作するかいう結果となった．これは図 9 から読み取れる通り，ター

検証することを目的として，本稿では 1 次元ポインティン

ゲットの幅（PointGaze の場合は𝑊，BubbleGaze の場合はグタスクを行った．しかし，２次元環境におけるポインテ

𝐸𝑊）が大きくなるほど，𝐴𝑅も同様に大きくなるからであィングや実環境における挙動を検証していないほか，Midas

る．𝐴𝑅がターゲットの幅に比例して大きくなるという特性

Touch Problem[5]の回避のために設定した，バブルカーソル

は先行研究[20]でも指摘されており，ターゲットが大きくの最大半径の最適な値の検証も必要であると考えられる．

なるほどターゲットに視線を固定しようという注意が散漫

最大半径に関しては，高密度なターゲット群の中で Midasに な り ， 𝐴𝑅 が 大 き く な る と 考 察 し て い る ． し か しTouch Problem を回避することを考慮すると，ターゲットのBubbleGaze の場合，ターゲットの実質的な幅が可視化され距離や密度に応じて動的に変更することが必要だと考えらていないが，𝐴𝑅と𝐸𝑊は有意な相関が存在し，𝐸𝑊が大きくれる．したがって，提案手法に対する検討はまだ必要であなるほど𝐴𝑅が大きくなっている．これはユーザがターゲッ

り，提案手法が実用に耐え得るか，引き続き実験していく

ト群の配置からターゲットの実質的な幅を推測しているた

べきだといえる．

めだと考えられる．今回の実験に用いたターゲット群の配置は非常に単純であり，バブルカーソルによって拡大され5.4 視線カーソルの将来課題

るターゲットの実質的な大きさは直感的に理解できる．一

バブルカーソルの抱える問題として，高密度のターゲッ方で，ターゲットの実質的な大きさが不明瞭であるような

ト群に対しては効果を十全に発揮することが出来ないこと

ターゲット配置である場合，実質的なターゲットサイズをが挙げられる[41]．なぜならバブルカーソルの大きさは最ユーザが取り違え，視線がターゲットの外に出てしまうこも近いターゲットとその次に近いターゲットの距離に依存とが起こると考えられる．したがって，実環境に対する実するからである．したがって，GUI のように高密度にター験を通して Bubble Gaze Cursor の挙動を確認する必要があ

ゲットが集まっているようなデザインに対してバブルカー

る．

ソルを用いても，ポインティングを容易かつ高速にすることは難しい．また，バブルカーソルの他の問題として急激

5.2 Bubble Gaze Cursor における動作時間予測式

なサイズ変更による視覚的注意散漫も挙げられる．常時カ

実験より，PointGaze と BubbleGaze のどちらも式 2 の𝑀𝑇，

ーソルの大きさを変える特性上，頻繁に大きさが変わる場

𝐸𝑀𝑇に対する予測式に対する適合率が高くなかった．特に合があり，それがユーザの集中を削ぐ可能性が存在する．

BubbleGaze の𝑅2 の値は低く，𝑀𝑇は 0.54，𝐸𝑀𝑇は 0.59 であしかし，これらの難点の解消を目的にバブルカーソルのった．予測式との適合率が低い理由として，式 3 の平滑化改善手法が提案されている．Mott ら[41]はバブルカーソル

アルゴリズムを導入したことが考えられる．式 3 の平滑化

使用時に，ターゲットが小さく高密度である場合にズーム

アルゴリズムは高速な視線データを遅延させるアルゴリズ

することで，バブルカーソルが機能しない状況で精度と動ムであり，この遅延によってジッターを減少させるが，同作時間を改善することに成功している．また，ズームの問時にサッケードなどの視線の高速移動も遅延させてしまう．

題点である動作時間の増大を，カーソルの速度を参考にズ© 2019 Information Processing Society of Japan27

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IPSJ Interaction 2019

ームを行うことで回避している．DynaSpot[42]はバブルカ
ーソルの欠点であるカーソルの急激なサイズ変更を解決するために提案された，カーソルの速度に応じてカーソルの大きさを変えるエリアカーソルである．ターゲットとの距離を参考にカーソルの大きさを変更しないため，急激なサイズ変更がなくなり，視覚的注意散漫を減少させるほか，
DynaSpot は止まっているときは基本的にポイントカーソ
ルと同じ大きさになるため，仮に視線カーソルにこのカーソルを用いた場合，最大半径を設定せずに利用することが出来る．ゆえにこれらのエリアカーソルを視線カーソルに用いた場合，バブルカーソルを用いるよりも，より良い結果が得られる可能性があるといえる．
視線カーソルに対して，用途に応じて最適な形状やアルゴリズムが存在すると考えられる．しかし，現状視線カー
ソルに焦点を当てた研究は少ない．ゆえに今後，最適な視線カーソルを探求していく必要があるといえる．

6. おわりに
本稿では視線入力インタフェースでの小さなターゲットに対するポインティングを容易にすることを目的として，
視線カーソルを，既存のポイントカーソルからバブルカー
ソルに変更する提案を行った．視線ポイントカーソルと視線バブルカーソルを比較するポインティングタスクを行ったところ，視線バブルカーソルは視線ポイントカーソルよりも常に高速で動作するうえ，ユーザビリティ評価指標やメンタルワークロード指標も視線ポイントカーソルより優れていることが確認された．

参考文献
[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

Zhai, S., Morimoto, C., & Ihde, S. (1999). Manual and gaze input
cascaded (MAGIC) pointing. In Proceedings of the SIGCHI
conference on Human factors in computing systems the CHI is thelimit - CHI ’99 (pp. 246–253). New York, New York, USA: ACM
Press. https://doi.org/10.1145/302979.303053
Mateo, J. C., San Agustin, J., & Hansen, J. P. (2008). Gaze beats
mouse. In Proceeding of the twenty-sixth annual CHI conference
extended abstracts on Human factors in computing systems CHI ’08 (p. 3039). New York, New York, USA: ACM Press.
https://doi.org/10.1145/1358628.1358804
Pfeuffer, K., Alexander, J., Chong, M. K., & Gellersen, H. (2014).
Gaze-touch. In Proceedings of the 27th annual ACM symposium
on User interface software and technology - UIST ’14 (pp. 509–
518). New York, New York, USA: ACM Press.
https://doi.org/10.1145/2642918.2647397
Pfeuffer, K., Alexander, J., Chong, M. K., Zhang, Y., & Gellersen,
H. (2015). Gaze-Shifting. In Proceedings of the 28th Annual ACM
Symposium on User Interface Software & Technology - UIST ’15(pp. 373–383). New York, New York, USA: ACM Press.
https://doi.org/10.1145/2807442.2807460
Jacob, R. J. K., & K., R. J. (1991). The use of eye movements inhuman-computer interaction techniques: what you look at is what
you get. ACM Transactions on Information Systems, 9(2), 152–
169. https://doi.org/10.1145/123078.128728© 2019 Information Processing Society of Japan

INT19003
2019/3/6[6]

Miniotas, D., Špakov, O., & MacKenzie, I. S. (2004). Eye gazeinteraction with expanding targets. In Extended abstracts of the2004 conference on Human factors and computing systems CHI ’04 (p. 1255). New York, New York, USA: ACM Press.
https://doi.org/10.1145/985921.986037[7] Skovsgaard, H., Mateo, J. C., Flach, J. M., & Hansen, J. P. (2010).
Small-target selection with gaze alone. In Proceedings of the 2010
Symposium on Eye-Tracking Research & Applications - ETRA ’10(p. 145). New York, New York, USA: ACM Press.
https://doi.org/10.1145/1743666.1743702[8] Ashmore, M., & Duchowski, A. (2005). Efficient eye pointing
with a fisheye lens. In Proceedings of Graphics Interface GI ’05(pp. 203–210). Waterloo, Ontario, Canada: Canadian
Human-Computer Communications Society School of Computer
Science, University of Waterloo. Retrieved fromhttps://dl.acm.org/citation.cfm?id=1089542[9] Špakov, O., & Miniotas, D. (2005). Gaze-based selection ofstandard-size menu items. In Proceedings of the 7th international
conference on Multimodal interfaces - ICMI ’05 (p. 124). New
York, New York, USA: ACM Press.
https://doi.org/10.1145/1088463.1088486[10] Raudsandmoen, H., & Rødsjø, B. (2012). Empirically Based
Design Guidelines for Gaze Interaction in Windows 7. 202.
Retrieved from https://brage.bibsys.no/xmlui/handle/11250/253070[11] Grossman, T., & Balakrishnan, R. (2005). The bubble cursor. In
Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors incomputing systems - CHI ’05 (p. 281). New York, New York,
USA: ACM Press. https://doi.org/10.1145/1054972.1055012[12] 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.
https://doi.org/10.1037/h0055392[13] MacKenzie, I. S., & Scott, I. (1992). Fitts’ Law as a Research and
Design Tool in Human-Computer Interaction. Human–Computer
Interaction, 7(1), 91–139.
https://doi.org/10.1207/s15327051hci0701_3[14] MacKenzie, I. S., Sellen, A., & Buxton, W. A. S. (1991). A
comparison of input devices in element pointing and dragging
tasks. In Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors
in computing systems Reaching through technology - CHI ’91 (pp.
161–166). New York, New York, USA: ACM Press.
https://doi.org/10.1145/108844.108868[15] Ware, C., Mikaelian, H. H., Ware, C., Mikaelian, H. H., Ware, C.,& Mikaelian, H. H. (1987). An evaluation of an eye tracker as adevice for computer input2. In Proceedings of the SIGCHI/GI
conference on Human factors in computing systems and graphics
interface - CHI ’87 (Vol. 17, pp. 183–188). New York, New
York, USA: ACM Press. https://doi.org/10.1145/29933.275627[16] Miniotas, D., & Darius. (2000). Application of Fitts’ law to eye
gaze interaction. In CHI ’00 extended abstracts on Human factors
in computing systems - CHI ’00 (p. 339). New York, New York,
USA: ACM Press. https://doi.org/10.1145/633292.633496[17] Sibert, L. E., & Jacob, R. J. K. (2000). Evaluation of eye gazeinteraction. In Proceedings of the SIGCHI conference on Human
factors in computing systems - CHI ’00 (pp. 281–288). New
York, New York, USA: ACM Press.
https://doi.org/10.1145/332040.332445[18] Vertegaal, R., & Roel. (2008). A Fitts Law comparison of eye
tracking and manual input in the selection of visual targets. In
Proceedings of the 10th international conference on Multimodal
interfaces - IMCI ’08 (p. 241). New York, New York, USA: ACM
Press. https://doi.org/10.1145/1452392.1452443[19] Surakka, V., Illi, M., & Isokoski, P. (2004). Gazing and frowning
as a new human--computer interaction technique. ACM

28

情報処理学会 インタラクション 2019
IPSJ Interaction 2019

Transactions on Applied Perception, 1(1), 40–56.
https://doi.org/10.1145/1008722.1008726[20] Zhang, X., Ren, X., & Zha, H. (2010). Modeling dwell-based eye
pointing target acquisition. In Proceedings of the 28th international
conference on Human factors in computing systems - CHI ’10 (p.
2083). New York, New York, USA: ACM Press.
https://doi.org/10.1145/1753326.1753645[21] Gori, J., Rioul, O., Guiard, Y., & Beaudouin-Lafon, M. (2018).
The Perils of Confounding Factors. In Proceedings of the 2018
CHI Conference on Human Factors in Computing Systems CHI ’18 (pp. 1–10). New York, New York, USA: ACM Press.
https://doi.org/10.1145/3173574.3173770[22] H. Drewes. 2013. A Lecture on Fitts’ law.(2013).
http://www.cip.ifi.lmu.de/~drewes/science/fitts/A Lecture on Fitts
Law.pdf[23] Špakov, O., & Oleg. (2012). Comparison of eye movement filters
used in HCI. In Proceedings of the Symposium on Eye Tracking
Research and Applications - ETRA ’12 (p. 281). New York, New
York, USA: ACM Press. https://doi.org/10.1145/2168556.2168616[24] Feit, A. M., Williams, S., Toledo, A., Paradiso, A., Kulkarni, H.,
Kane, S., & Morris, M. R. (2017). Toward Everyday Gaze Input. In
Proceedings of the 2017 CHI Conference on Human Factors in
Computing Systems - CHI ’17 (pp. 1118–1130). New York, New
York, USA: ACM Press. https://doi.org/10.1145/3025453.3025599[25] Schenk, S., Dreiser, M., Rigoll, G., & Dorr, M. (2017).
GazeEverywhere. In Proceedings of the 2017 CHI Conference on
Human Factors in Computing Systems - CHI ’17 (pp. 3034–
3044). New York, New York, USA: ACM Press.
https://doi.org/10.1145/3025453.3025455[26] Hornof, A. J., & Cavender, A. (2005). EyeDraw. In Proceedings of
the SIGCHI conference on Human factors in computing systems- CHI ’05 (p. 161). New York, New York, USA: ACM Press.
https://doi.org/10.1145/1054972.1054995[27] J Jimenez, D Gutierrez, and P Latorre. 2008. Gaze-basedInteraction for Virtual Environments. Journal of Universal
Computer Science 14 19 (2008), 3085--3098.
http://giga.cps.unizar.es/[28] Kumar, M., Klingner, J., Puranik, R., Winograd, T., & Paepcke, A.
(2008). Improving the accuracy of gaze input for interaction. In
Proceedings of the 2008 symposium on Eye tracking research &applications - ETRA ’08 (p. 65). New York, New York, USA:ACM Press. https://doi.org/10.1145/1344471.1344488[29] Casiez, G., Roussel, N., & Vogel, D. (2012). 1 € filter. In
Proceedings of the 2012 ACM annual conference on Human
Factors in Computing Systems - CHI ’12 (p. 2527). New York,New York, USA: ACM Press.
https://doi.org/10.1145/2207676.2208639[30] Zhang, X., Ren, X., & Zha, H. (2008). Improving eye cursor’s
stability for eye pointing tasks. In Proceeding of the twenty-sixth
annual CHI conference on Human factors in computing systems CHI ’08 (p. 525). New York, New York, USA: ACM Press.
https://doi.org/10.1145/1357054.1357139[31] McGuffin, M., & Balakrishnan, R. (2002). Acquisition of
expanding targets. In Proceedings of the SIGCHI conference on
Human factors in computing systems Changing our world,changing ourselves - CHI ’02 (p. 57). New York, New York, USA:ACM Press. https://doi.org/10.1145/503376.503388[32] Zhai, S., Conversy, S., Beaudouin-Lafon, M., & Guiard, Y. (2003).
Human on-line response to target expansion. In Proceedings of theconference on Human factors in computing systems - CHI ’03 (p.
177). New York, New York, USA: ACM Press.
https://doi.org/10.1145/642611.642644[33] Majaranta, P., & Räihä, K.-J. (2002). Twenty years of eye typing.
In Proceedings of the symposium on Eye tracking research &© 2019 Information Processing Society of Japan

INT19003
2019/3/6

applications - ETRA ’02 (p. 15). New York, New York, USA:ACM Press. https://doi.org/10.1145/507072.507076[34] Porta, M., Ravarelli, A., & Spagnoli, G. (2010). ceCursor , acontextual eye cursor for general pointing in windows
environments. In Proceedings of the 2010 Symposium on EyeTracking Research & Applications - ETRA ’10 (p. 331). New York,New York, USA: ACM Press.
https://doi.org/10.1145/1743666.1743741[35] Kabbash, P., & Buxton, W. A. S. (1995). The “prince” technique.
In Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors incomputing systems - CHI ’95 (pp. 273–279). New York, New
York, USA: ACM Press. https://doi.org/10.1145/223904.223939[36] Worden, A., Walker, N., Bharat, K., & Hudson, S. (1997). Making
computers easier for older adults to use. In Proceedings of the
SIGCHI conference on Human factors in computing systems CHI ’97 (pp. 266–271). New York, New York, USA: ACM Press.
https://doi.org/10.1145/258549.258724[37] Penkar, A. M., Lutteroth, C., & Weber, G. (2012). Designing forthe eye. In Proceedings of the 24th Australian Computer-Human
Interaction Conference on - OzCHI ’12 (pp. 479–488). New York,New York, USA: ACM Press.
https://doi.org/10.1145/2414536.2414609[38] Zhang, X., Xu, P., Zhang, Q., & Zha, H. (2011). Speed-accuracy
trade-off in dwell-based eye pointing tasks at different cognitive
levels. In Proceedings of the 1st international workshop on
Pervasive eye tracking & mobile eye-based interaction PETMEI ’11 (p. 37). New York, New York, USA: ACM Press.
https://doi.org/10.1145/2029956.2029967[39] S. G. Hart and L. E. Staveland. Development of NASATLX (Task
Load Index): Results of Empirical and Theoretical Research.
Human Mental Workload, North Holland Press, Amserdam, page46, 1988. P. A. Hancock and N. Meshikati (eds.).
[40] John Brooke. SUS- A quick and dirty usability scale. Usability
evaluation in industry, pp.189-194, 1996.
[41] Mott, M. E., & Wobbrock, J. O. (2014). Beating the bubble. In
Proceedings of the 32nd annual ACM conference on Human
factors in computing systems - CHI ’14 (pp. 733–742). New York,New York, USA: ACM Press.
https://doi.org/10.1145/2556288.2557410[42] Chapuis, O., Labrune, J.-B., & Pietriga, E. (2009). DynaSpot. In
Proceedings of the 27th international conference on Human factors
in computing systems - CHI 09 (p. 1391). New York, New York,
USA: ACM Press. https://doi.org/10.1145/1518701.1518911

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