HAI シンポジウム 2013
Human-Agent Interaction Symposium 2013P20

タッチパネルにおける UI デザインを考慮した操作特性モデル
Tap Model to Improve Input Accuracy of Touch Panels
谷 尭尚 2∗
Takahisa Tani2

山田 誠二 1,2,3
Seiji Yamada1,2,3

国立情報学研究所
National Institute of Informatics
2
総合研究大学院大学
2
The Graduate University for Advanced Studies
3
東京工業大学3
Tokyo Institute of Technology
11

Abstract: In recent years, devices that use touch panels as interfaces, such as smart phones
and tablet PCs, have spread. These devices have many advantages. For example, operating thepanel can be done more intuitively in comparison with using conventional physical buttons, andthe devices are quite more flexible than those that use a traditional fixed UI. However, mistakes
frequently occur when inputting with a touch panel because the buttons have no physical boundaries and users cannot get tactile feedback with their fingers because the panels never change
physically. Thus, the input accuracy of touch-panel devices is lower than that of devices withphysical buttons. There are studies on improving input accuracy. Most of them use language
models for typing natural language or probabilistic models to describe the errors made when users
tap their fingers. However, these models are not practical, and the experiments are preliminary.
Thus, in this paper, we propose a more practical model for improving input accuracy, in which
the relative relationships between a target object and neighbor object that might influence error
making when touching the target are tested. We consider that our model can describe important
properties for designing various UIs depending on practical applications. We then make a plan to
conduct experiments in order to build our model in a calibrated way and discuss our evaluation of
the model.

1

はじめに

近年，スマートフォンやタブレット PC など，インターフェイスとしてタッチパネルを利用したデバイスが普及し，仮想エージェントを実装するデバイスとしても多く利用されている．タッチパネルによる操作は従来の機械的なボタンによる操作に比べ直感的に行えることや，UI の自由度が高いことなど多くの利点がある [8]．
一方，タッチパネルはタップ対象 (ボタン，キー，アイコン) が物理的に区切られていないため曖昧であり，意図と異なる入力が行われやすい．また，入力時に機械的な変化を伴わない，すなわち機械的フィードバッ
クがないため，ユーザ自身が与えた入力を確認する手∗ 総合研究大学院大学 複合科学研究科 情報学専攻〒 101-8430 東京都千代田区一ツ橋 2-1-2
E-mail: tani@nii.ac.jp

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段が，従来の機械的ボタン入力に比べ乏しい．これらの理由により，入力精度が低下することが知られている．更に，機械的な抵抗を伴わず入力されるため，意図せず入力される場合もある．特にスマートフォンは画面領域が狭いため必然的に UI も小さくなり，隣のボタンが押されたと認識される fat finger 問題 [10] も発生しやすくなるため，入力精度の低下が顕著である．
この問題はポインティング操作の精度低下の一種と言える．今後デバイスの進歩によりタッチパネル以外の入力デバイスが普及することが予想されるが，電子機器操作のダイレクトマニピュレーション化が進むことで，ポインティング操作はより重要性を増すと考えられ，その精度向上は重要な課題である．
この問題を解決し入力精度を向上する研究は，図 1のような，スマートフォンのソフトウェアキーボードについて盛んに行われている．
ソフトウェアキーボードは，狭い領域に数多くのキー!"#!

図 1 スマートフォンのソフトウェアキーボードの例を配置する必要があり，必然的に個々のキーが小さくなるため，fat finger 問題が発生する代表的な事例である．
これらの研究は，主に以下の 2 種類の手法を用いている．第一は言語モデルを用いる手法 [4, 1] で，利用言語の情報を用いて，入力された文字列パターンから次に入力される文字を確率的に予測するものである．第二はタップモデルを用いる手法 [2, 6] で，画面上に表示したタップ対象に対し，ユーザが実際にタップする座標の差を統計的に算出し，平面的に補正するものである．また，上記 2 種類の手法を組み合わせて用いる研究も行われている [5, 9, 3]．
また，アプリケーションを限定せず入力精度の向上を目指す研究も行われている [7, 11]．これらの研究は，タップにおける指の角度や，ユーザが意図したタップ位置とデバイスに入力されるタップ位置の関係など，人間のタップ特性をモデル化し，タップ位置の補正を行う．一方，インターフェイス形状の違いがタップ特性に与える影響は考察されていない．
仮想エージェントは特に，擬人化や視覚効果のために色やサイズが多様で，タップ対象が格子状に配置されない場合も多い．そのため，タップモデルはソフトウェアキーボードなどに比べ，より複雑になると考えられる．
そこで本研究では，インターフェイス形状の違い，すなわちタップ対象の色，サイズ，及び近傍のタップ対象との距離がタップ特性に与える影響を解析，モデル化し，入力精度向上，およびエージェントとのインタラクションの円滑化を目指す．

2

タップ位置補正による入力精度向上

2.1

多次元センサによるタップ位置推定方法

先行研究 [11] で，以下のような手法が提案されている．まず，多次元センサによる入力を s とし，意図タップ座標を (x, y) とする．ここで多次元センサとは，ス132!$#!

図 2 タップ対象とタップ位置
マートフォンに実装されているタッチパネルが入力に関する情報として出力するタップ位置，タップ時間，タップ面積，タップ圧の他，加速度センサや距離センサ，方位センサなど，様々な入力を指す．また，意図タップ
座標とは，センサが出力した値ではなく，ユーザが意図し，システムの入力として理想的な値である．これらに対し，入力から意図タップ座標を推定するための写像関数 (x, y) = f (s) を回帰によって求める．そして，得られた f を用いて，ユーザの入力に対して意図タップ座標を推定することで，入力精度の向上を図る．

2.2

インターフェイス形状によるタップモデ
ルへの影響

実環境でのタップにおいては，インターフェイスの形状によりタップ位置が変化することが予想される．図 2において，青い四角形をタップ対象とする．その場合のタップ位置は，先行研究 [3, 12] によると，手のホームポジションからの移動距離を小さくする方向に移動するため，右手で操作する場合，青線のような分布を持
つ (a)．ここで，タップ対象の近傍に別のオブジェクト(緑の四角形) が存在する場合，ユーザはそれが誤反応しないよう意識するため，タップ位置は緑の四角形から遠ざかるように移動すると考えられる (b)．他にも，タップ対象の色や形状，大きさなどにより，タップモデルが変化する可能性がある．

というアンケート結果から決定した．
タップのパラメータを記録し，考察する．
デバイスは Nexus 4((株) Google，画面サイズ 4.7inch，画面解像度 1280 pixel × 768 pixel) を使用する．

3.2

評価方法

3.2.1

インターフェイス形状とタップパラメータの比較得られたタップデータの各パラメータについて，インターフェイスの違いによる差を考察する．
(a) 目的のマーカのみ表示(b) 追加のマーカを 1 個表示

3.2.2

入力補正精度の評価

提案手法によって得られたタップモデルを用いて入力データを補正し，入力精度の評価を行う．比較対象として，無補正，及びインターフェイス形状を考慮しないモデルを検討する．

4(c) 追加のマーカを 2 個表示

本研究では，タッチパネルにおける入力の精度向上，及びタッチパネルを用いた仮想エージェントとのインタラクションの円滑化のため，インターフェイス形状を考慮したタップモデルを検討した．今後実験を行い，提案手法の有効性を検証する．

(d) 追加のマーカを 8 個表示

図 3 タスク画面

3

実験計画

3.1

実験方法

まとめ

参考文献
[1] Khaldoun Al Faraj, Mustapha Mojahid, and Nadine Vigouroux. Bigkey: A virtual keyboard formobile devices. In Proceedings of the 13th International Conference on Human-Computer Interaction. Part III: Ubiquitous and Intelligent Interaction, pp. 3–10. Springer-Verlag, 2009.

インターフェイス形状がタップモデルに与える影響の検討を行う．
参加者にタッチパネル上に表示されるマーカをタップするタスクを与える．図 3 にタスク画面を示す．マーカをタップすると，そのマーカは消え，別の位置に次のマーカが表示される．マーカの周辺をタップした場
合，システムは反応を返さず，再度タップするまで待機する．
タップ対象のマーカの色を，明度 0, 50, 100，彩度 0,50, 100，色相 0, 60, 120, 180, 240, 300 の組み合わせからランダムに決定する．また，サイズを 3mm〜10mmの間でランダムに切り替える．またランダムで，図 3(a)のように目的のマーカのみを表示したり，図 3(b)〜図3(d) のように，周辺にマーカ 1 個〜8 個表示する．
利き手の人差し指でタップし，もう一方の手でデバイスを保持する．マーカは計 50 回表示する．これはスマートフォンで送るメールの多くは 10〜50 文字である[2] Leah Findlater and Jacob Wobbrock. Personalized input: improving ten-finger touchscreen
typing through automatic adaptation. In Proceedings of the SIGCHI Conference on HumanFactors in Computing Systems, CHI ’12, pp. 815–824. ACM, 2012.
[3] Mayank Goel, Alex Jansen, Travis Mandel,Shwetak N. Patel, and Jacob O. Wobbrock. Contexttype: using hand posture information to improve mobile touch screen text entry. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Fac-133

[12] 萩谷俊幸, 上向俊晃, 加藤恒夫. 確率モデルに基づくキーボード入力方式. 第 74 回全国大会講演論文集, 第 2012 巻, pp. 13–15, mar 2012.

tors in Computing Systems, CHI ’13, pp. 2795–2798. ACM, 2013.
[4] Joshua Goodman, Gina Venolia, Keith Steury,and Chauncey Parker. Language modeling forsoft keyboards. In Proceedings of the 7th international conference on Intelligent user interfaces,
IUI ’02, pp. 194–195. ACM, 2002.
[5] Asela Gunawardana, Tim Paek, and Christopher
Meek. Usability guided key-target resizing forsoft keyboards. In Proceedings of the 15th international conference on Intelligent user interfaces,
IUI ’10, pp. 111–118. ACM, 2010.
[6] Johan Himberg, Jonna Häkkilä, Petri Kangas,and Jani Mäntyjärvi. On-line personalization ofa touch screen based keyboard. In Proceedingsof the 8th international conference on Intelligent
user interfaces, IUI ’03, pp. 77–84. ACM, 2003.
[7] Christian Holz and Patrick Baudisch. Understanding touch. In Proceedings of the SIGCHI
Conference on Human Factors in Computing
Systems, CHI ’11, pp. 2501–2510. ACM, 2011.
[8] J A Pickering. Touch-sensitive screens: the technologies and their application. Int. J. Man-Mach.
Stud., Vol. 25, No. 3, pp. 249–269, September
1986.
[9] Dmitry Rudchenko, Tim Paek, and Eric Badger.
Text text revolution: a game that improves text
entry on mobile touchscreen keyboards. In Proceedings of the 9th international conference on
Pervasive computing, Pervasive’11, pp. 206–213.
Springer-Verlag, 2011.
[10] Katie A. Siek, Yvonne Rogers, and Kay H. Connelly. Fat finger worries: how older and younger
users physically interact with pdas. In Proceedings of the 2005 IFIP TC13 international conference on Human-Computer Interaction, INTERACT’05, pp. 267–280. Springer-Verlag, 2005.
[11] Daryl Weir, Simon Rogers, Roderick MurraySmith, and Markus Löchtefeld. A user-specificmachine learning approach for improving touchaccuracy on mobile devices. In Proceedings of the25th annual ACM symposium on User interface
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ACM, 2012.

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