タグクラウド
タグクラウドは、いくつかのユーザビリティ研究で調査対象となっており、以下の要約は、ローマンらによって与えられた研究結果の概要に基づいている:
タグサイズ:大きいタグは小さいタグよりもユーザーの注意を引き付け(たとえば、 文字数、位置、隣接タグ)
スキャン:ユーザーはタグクラウドを読み取るのではなくスキャン
センタリング:クラウドの中央にあるタグは、境界線に近いタグよりもユーザーの注目を集める( レイアウトの影響を受ける )
位置:左上の象限は、他の象限よりもユーザーの注意を引く(西部の読書習慣)
調査:タグクラウドは、特定のタグを検索する際に最適でないサポートを提供(タグに非常に大きなフォントサイズがない場合)
フェリックス等。 数値をフォントのサイズにマッピングする従来のタグクラウドや、色や円や棒などの追加形状を使用する代替デザインと、人間の読み取りパフォーマンスの違いを、また単語の配置がパフォーマンスにどのように影響するかを比較。
数値を読み取るときにフォントサイズの代わりに追加のバーまたは円を使用すると、精度が向上
ただし、追加のマークが使用されていない場合、ユーザーは特定の単語をすばやく見つけることができる
パフォーマンスはタスクに依存。単語を見つけるなどの単純なタスクは、デザインの選択によって大きな影響を受けるが、タグクラウドのトピックを識別するなどのタスクへの影響ははるかに小さくなる