情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

3D152022/2/21

ダミーカーソル実験におけるカーソルサイズが自身のカーソル特定にもたらす影響
辻本幸輝†1山岸丈留†1安中勇貴†1相澤裕貴†2 渡邊恵太†1

概要：複数の同じ色形のカーソルから「自身の」と感じるカーソルを探索するダミーカーソル実験がある．本研究では，ダミーカーソル実験においてカーソルサイズが自身のカーソル特定に影響を与えるか調べた．また，その結果からダミーカーソル実験に適したカーソルサイズを考察した．実験の結果，ダミーカーソル実験において適切なカーソルサイズは 5cm であることがわかった．

1. はじめにGUI 上のカーソルを「自身の」と感じる原因を調べるダミーカーソル実験がある[1]．ダミーカーソル実験は，ディスプレイに色形が同じでそれぞれ動きが異なるカーソルを複数表示する．参加者はその中から「自身の」と感じるカーソルを探索する．実験の結果，参加者は同じ色形のカーソルが複数あっても，動きの情報から自身のカーソルを特定できることがわかった．この実験からマウス操作する手の動きとカーソルの動きの同期が，GUI 上のカーソルを「自図 1 ダミーカーソル実験身の」と感じる原因であると考察した．
我々はこれまでにこのダミーカーソル実験環境の実験

では先行研究[1]と同じく TorusDesktop[7]を採用している．

パラメータの調査や実験方法応用について研究してきた[1,

これは端と端がつながったデスクトップである．たとえば，2, 3, 4]．具体的には，ダミーカーソルの動きのアルゴリズ

カーソルが画面の右側から画面外へ出ると画面の左側からム[8]や，カーソルの速さとマウスの速さの比率[2]が実験難出現する．またダミーカーソルのアルゴリズムは相澤らの易度に影響を与えるのか調査した．

回転角アルゴリズムを用いた[8]．
プラットフォームで使用したパラメータの中でも，実験本論文では，カーソルサイズに注目した．たとえばカーソルサイズが大きいと他のカーソルと重なり自身のカーソ条件に左右されないものは以下のとおりに設定した．

ルを特定しづらくなる．一方でカーソルサイズが小さすぎ・ウィンドウサイズ：1080pxても，カーソルの動きが見えづらくなり自身のカーソルを・セッション回数：5 回特定しづらくなる．過去のダミーカーソル実験[1，2，3，4]・カーソル速度 : 1 倍

ではカーソルサイズは 10~30px で行っているが，それが実・遅延秒数：0 秒
・タイムアウト時間：30 秒

験をする上で適切なサイズであるかは明らかでない．
そこで本研究では，ダミーカーソル実験において自身の2.3 実験環境
実験環境 (図 2) を以下に示す．

カーソル特定にカーソルサイズがどの程度影響するのか調べる．そして，実験結果からダミーカーソル実験に適切な•

解像度 1920 × 1080，リフレッシュレート 60 Hz

カーソルサイズを明らかにする．

2. 実験
2.1 タスク
参加者はディスプレイ上に表示される同じ色形の複数のカーソルの中から，自身の操作するマウスと同じ動きをディスプレイ：EIZO EV2336W-Z， サイズ 23 インチ，

•OS：Windows10•

マウス：Rival 650 Wireless•

マウスパッド：SteelSeries 社 Ock マウスパッド 63004•
本実験ではマウス操作時に参加者の手を隠すための屋するカーソルを探索する．

根を設置し，参加者は前掛けを着用した．これは，参加者

2.2 実験システムが自身の手の動きとカーソルの動きを見比べて，カーソル実験システムには小川らのダミーカーソルプラットフを探索するのを防ぐためである．実験の様子を図 3 に示す．

ォーム[5，6]を使用した．ダミーカーソルプラットフォーム†1 明治大学 総合数理学部 先端メディアサイエンス学科†2 明治大学大学院 先端数理科学研究科 メディアサイエンス専攻© 2022 Information Processing Society of Japan450

情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

3D152022/2/21

図 2 実験環境

図 3 実験の様子
合を「特定成功」，ダミーカーソルであった場合を「特定失2.4 カーソルサイズ敗」とした．そして，制限時間を超えたときを「タイムオ今回比較するカーソルサイズは以下の通りである．

ーバー」とする．
「タイムオーバー」であった場合も「特定0.03cm (1px)，0.27cm (10px)，5cm (189px)，10cm (377px)，失敗」とした．

15cm (566px)，20cm (754px)，28.64cm (1080px)

また，実験開始から押しボタンを押すまでの時間を探索

カーソルサイズはディスプレイの大きさに左右されな時間とした．「タイムオーバー」のときの探索時間は 30 秒

いようにピクセルではなく物理的な大きさで決めた．5cm，として換算する．

10cm，15cm，20cm を選んだ理由は，予備実験で自身のカ2.6 参加者ーソル特定に差がありそうだったからである．それらに加えてディスプレイ上の最小単位 0.03cm (1px)と最大単位 28．

参加者は 19~23 歳の 10 名（男性 9 名，女性 1 名）大学生または大学院生である．全ての参加者は正常な視力をあ64cm (1080px)，ダミーカーソル実験[2，3，4]でよく使われるいは矯正視力を持っており，右利きであった．

る 0．27cm (10px)を用意した．

2.7 結果2.5 実験手順

2.7.1 探索時間

実験手順（図 4）を以下に示す．

カーソルサイズごとの探索時間のヒストグラムを図 5 に

1) 画面に表示したカウントダウンが終わると実験がスタ示す．どちらのヒストグラムも正規分布を仮定できないたートする．

め，カーソルサイズごとの探索時間をノンパラメトリック

2) 画面に複数のカーソルを表示し，参加者は「自身の」と感じるカーソルを見つける．見つけたら押しボタンを押す．
3) 押しボタンを押すとすべてのカーソルを停止し，各カーソルに番号を表示する．参加者は自身のカーソルだと思うカーソルの番号を実験者に伝える．実験者は正誤を記録する．
これを 1 試行としてカーソルサイズの 7 パターンごとに5 回ずつ， 合計 35 試行を行った．また今回は，カーソル数による影響もあるか調べるために，カーソル数が 10 個

な Friedman 検定と Steel-Dwass 検定で評価した．
どちらのカーソル数でも Friedman 検定においても強い有意差( p < .001)があった．図 7 と図 8 に探索時間の箱ひげ
図と Steel-Dwass 検定で見つかった有意差を示す．どちらの箱ひげ図を見ても，0.27cm・5cm が他より探索時間が短く，最小 0.03cm と最大 28.64cm が他と比べて極端に探索時間が長いことがわかる．
2.7.2 特定成功数
カーソルサイズごとの特定成功数のヒストグラムを図 6の場合と 20 個の場合で 2 セット行った．これらは過去のに示す．どちらのヒストグラムも正規分布を仮定できない

ダミーカーソル実験で使われているカーソル数である．

ため，カーソルサイズごとの 特定成功数をノンパラメト

参加者の集中力を維持するために 30 秒の制限時間を設

リックな Friedman 検定と Steel-Dwass 検定で評価した．

け，制限時間を過ぎると次のセットに移行する．
参加者が選んだカーソルが自身のカーソルであった場

図4© 2022 Information Processing Society of Japan

実験手順451

情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 20223D152022/2/21

図 5 探索時間のヒストグラム

図 6 特定成功数のヒストグラム

図 7 探索時間の箱ひげ図（カーソル数 10 のとき）

図 8 探索時間の箱ひげ図（カーソル数 20 のとき）

図 10 特定成功数の箱ひげ図（カーソル数 20）

図 9 特定成功数の箱ひげ図（カーソル数 10 のとき）
どちらのカーソル数でも Friedman 検定においても有意

他の参加者と比べて極端にカーソル速度が大きい参加者の差( p < .01)があった．図 9 と図 10 に特定成功数の箱ひげ図

データを省いたところ，図 11 のように 3 次曲線に近似でと Steel-Dwass 検定で見つかった有意差を示す．どちらのきた．図 12 を見るとカーソルサイズが大きくなるとカー箱ひげ図を見ても，0.27cm・5cm，10cm が他より特定成功ソル速度が増え，5cm を超えると減少傾向になり，20cm を数が多く，最小 0.03cm と最大 28.64cm が極端に特定成功数超えるとまた増加傾向になる．

が少ない．

3. 考察

2.7.3 カーソル速度
全試行におけるカーソルの動きを観察したところ，カーソルサイズごとにカーソル速度が変化している様子を確認した．これを明らかにすべく 1 フレームあたりのカーソル移動距離を回帰分析した．このときカーソル速度が 0 のデータは省いている．その結果，カーソル数 20 のときカーソ
ルサイズと速度の関係が 3 次曲線に近似できた（図 12）．
一方で，カーソル数 10 のときは決定係数が 0.36 で相関があまりなかった．しかし，カーソルサイズ 0.03cm のときに

© 2022 Information Processing Society of Japan

3.1 カーソルサイズが自身のカーソル特定に与える影響
カーソル数が 10 個の場合と 20 個の場合のいずれも，Friedman 検定の結果，最小 0．03cm と他のカーソルサイズとの間に有意差があった(p < .05)．図 9，図 10 の箱ひげ図に示すとおり，カーソルサイズが 0.03cm のときは，他のカーソルサイズに比べて特定成功数が少ない．また図 7，図 8の箱ひげ図に示すとおり，カーソルサイズが 0.03cm のときは，他のカーソルサイズに比べて探索時間が大きい．これらのことから，ダミーカーソル実験において，カーソルが452

情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

3D152022/2/21

図 11 1 フレームあたりのカーソル移動距離

図 12 1 フレームあたりのカーソル移動距離（カーソル数 10）（カーソル数 20）

小さすぎるとカーソルの特定が難しくなることがわかった．

ら，ダミーカーソル実験に適した環境を模索する．

これは，カーソルサイズが極端に小さいとカーソルを見失3.3 カーソルサイズがマウス操作速さに与える影響いやすくなる可能性を示唆する．

図 11，12 に示すように，カーソルサイズが極端に小さい

一方で，Firedman 検定の結果 28.64cm と他のカーソル場合，カーソルの移動速度が小さい．実験後のインタビュ

サイズとの間に有意差があった(p < .05)．また図 6，図 7 のーでは，「マウスを速く動かすとカーソルを見失ってしまう

箱ひげ図からカーソルサイズが 28.64cm のとき，探索時間ため，マウスをゆっくり動かしてカーソルを探索した」とが他のカーソルサイズに比べて非常に大きい．これらのこいう回答が多くあった．とから，カーソルサイズが極端に大きいと，ダミーカーソ
ル実験のカーソルの特定が難しくなる．

一方で，カーソルサイズが極端に大きい場合，カーソルの移動速度が大きい．これは，カーソルが画面上に占める

これは，カーソルサイズが極端に大きいと複数のカーソ割合が大きく画面の大部分が黒くなるため，自身のカーソルが重なり要因を示唆する．これは実験後のインタビュー

ルを特定するために余白をつくろうと動かした結果，カーでの，「カーソルサイズが大きいと画面の大部分が黒くなっソル移動速度が大きくなると推察する．これは実験後のイてしまい分かりづらい」「画面が白い部分でカーソル特定をンタビューでの「カーソルの画面占有率が大きいため，余した」という回答とも一致する．そのため，カーソルの境白の部分でカーソル特定をした」という回答に基づく．

界が分かればカーソルサイズは自身のカーソル特定に影響しない可能性もある．
本実験で用いたカーソルには，境界線がない．そのためカーソルが重なると区別の視認が難しい．カーソルに境界線を描画することにより，カーソルサイズが大きめであっても，その影響を軽減できる可能性がある．
3.2 ダミーカーソル実験に適したカーソルサイズ

また，カーソルサイズが 5 ㎝のとき，カーソル速度が大きくなる．これは，自身のカーソルを特定しやすいサイズのため，自由に動かすことによって 1 フレームあたりの移動距離が大きくなる可能性がある．

4. おわりに本研究では，ダミーカーソル実験におけるカーソルサイ

図 7，図 8 に示すように，カーソルサイズが 0.27cm，5ズが自身のカーソル特定にもたらす影響について調べた．

㎝，10cm の間には有意差がなかった．また探索時間はい

その結果，カーソルサイズがカーソル特定に影響を与えるずれも 20 秒以内であった．このことから，カーソルサイことがわかった．

ズが 0.27cm，5cm，10cm の場合は自身のカーソル特定が容易であることが分かる．また，図 7，図 8 に示すとおりカーソルサイズが 5 ㎝のときは探索時間の最大値と最小値の幅が最も小さい．このことから，カーソルサイズが 5cmのときは，参加者間で探索時間に差がないことが分かる．
以上のことから，ダミーカーソル実験において適切なカーソルサイズは 5cm が望ましい．
ただし，このパラメータは今回と同じ実験環境しか適していない可能性がある．先行研究でダミーカーソル実験にウィンドウサイズが影響することがわかっている[1]．
そのため，適したカーソルサイズとカーソル数はウィンドウサイズによって変わる可能性がある．今後は，カーソルサイズ・カーソル数・ウィンドウサイズの 3 つの関係か© 2022 Information Processing Society of Japan

参考文献
[1]

渡邊恵太，樋口文人，稲見昌彦，五十嵐健夫:複数ダミーカーソル中における自分自身のカーソル特定，情報処理学会イ
ンタラクション 2013，(2013)．
[2] 中川由貴，相澤裕貴，渡邊恵太．"ダミーカーソル実験における自身のカーソル特定とカーソル速度の関係．" 研究報告
ヒューマンコンピュータインタラクション (HCI) 2021．20(2021): 1-4．
[3] 神保一馬．"ダミーカーソル実験における受動的な探索での自身のカーソル特定．" 研究報告ヒューマンコンピュータイ
ンタラクション (HCI) 2021．17 (2021): 1-5．
[4] 相澤裕貴，渡邊恵太:ダミーカーソル環境における動的視野
制限法を用いた自身のカーソル探索時の視野範囲調査，第24 回日本バーチャルリアリティ学会大会論文集, (2019)．
[5] “DummyCursorPlatform”．
https://github.com/keitalab/DummyCursorPlatform. (参照 202002-17)．

453

情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

3D15
2022/2/21[6] 小川恭典，相澤裕貴，渡邊恵太．実験者フレンドリーなダミーカーソル実験プラットフォームの開発，情報処理学会イン
タラクション 2021，(2021)．
[7] Huot，Stéphane，Olivier Chapuis，and Pierre Dragicevic．
TorusDesktop: pointing via the backdoor is sometimes shorter．"
Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in
Computing Systems．(2011)．
[8] 相澤裕貴，渡邊恵太．"ダミーカーソルアルゴリズムがもたらす自身のカーソル発見への影響調査．" 研究報告ヒューマ
ンコンピュータインタラクション (HCI) 2019．9 (2019): 16．

© 2022 Information Processing Society of Japan454