Célzásgyakorló

Találd el a 30 a lehető leggyorsabban és legpontosabban, és nézd meg, hogyan követi a célzásod a Fitts-törvényt. Ingyenes, regisztráció nélkül.

A Helibrain csapatátólSzakmailag ellenőrizte Robert(Angol), biofizikai PhD-jelöltKözzétéve Utoljára ellenőrizve:

Így értelmezd az eredményedet

  • Átlagos idő célpontonként: a teljes menet ideje elosztva a célpontok számával, ezredmásodpercben (ms). Minél alacsonyabb, annál jobb. A célt tévesztő kattintások időbe kerülnek, ezért ezek is beleszámítanak.
  • Pontosság: a találatok száma osztva a játéktéren végzett összes kattintás számával.
  • Leggyorsabb találat: a leggyorsabban eltalált célpontod.
  • Áteresztőképesség: a sebesség és a nehézség egyetlen számban, bit/másodpercben kifejezve (lásd alább). Minél magasabb, annál jobb.
  • A diagram: minden pont egy célpontot jelöl; az időt mutatja annak függvényében, hogy milyen nehéz volt eltalálni. A szaggatott vonal a saját, Fitts-törvény szerinti egyenesed.

Mi a Fitts-törvény?

A Fitts-törvény szerint minél távolabb van és minél kisebb egy célpont, annál tovább tart eltalálni. Paul Fitts 1954-ben kimutatta, hogy az idő egyenes arányban nő a célpont „nehézségi indexével”, amelyet bitben mérnek [1]. Ma ezt általában így írják fel: log2(távolság / szélesség + 1) [2]. A tervezők arra használják, hogy könnyen eltalálható gombokat készítsenek.

Röviden

  • Mit mér: milyen gyorsan és pontosan mutatsz a célpontokra: észreveszed, hol van a célpont, odaviszed a mutatót, majd megállsz rajta.
  • Áteresztőképesség egérrel: a szabványos módszert használó laborvizsgálatokban körülbelül 3.7–4.9 bit/másodpercet mértek [3].
  • Áteresztőképesség ujjal: egy telefonos vizsgálatban 16 ember célpontokra koppintva körülbelül 7 bit/másodpercet ért el [4]. A mi számaink egyszerűbb módszerrel készülnek (lásd alább), ezért közvetlenül nem hasonlíthatók össze ezekkel.
  • Kis célpontok érintőképernyőn: az ujj érintése önmagában körülbelül 1–1.5 mm-rel téveszthet, a körülbelül 7 mm-nél kisebb célpontokat pedig gyakran elvéti [5].
  • Egér és érintés külön: az eredményeket csak azonos típusú beviteli módon belül hasonlítjuk össze.

Így működik a célzásgyakorló

  1. Nyomd meg a Start gombot a játéktér közepén. Elindul az óra.
  2. Találd el a célpontokat. Egymás után 30 kerek célpont jelenik meg, háromféle méretben; mindegyik jó messze van az előzőtől. A mellékattintás rontja a pontosságodat; a célpont addig marad, amíg el nem találod.
  3. Nézd meg az eredményedet, rajta a Fitts-törvény szerinti egyeneseddel.

Ha megosztod az eredményedet, az ismerősöd pontosan ugyanazokat a célpontokat kapja.

Az áteresztőképességet az ábrán látható módon, az egyes célpontok távolsága és mérete alapján számítjuk ki, a laboratóriumi szabvány által előírt, a kattintások helyét figyelembe vevő korrekciók nélkül [3]. Ezért azt javasoljuk, hogy a saját meneteidet hasonlítsd össze.

Mi befolyásolja a célzásodat?

  • Távolság és méret. A távoli, kicsi célpontok eltalálása tart a legtovább: erről szól a Fitts-törvény [1, 2].
  • Eszköz. Az egér, az érintőpad és az ujj eltérő eredményt ad. Laborvizsgálatokban az érintőpados célzás jóval lassabb volt az egérnél [3].
  • Sebesség vagy óvatosság. A kapkodás több mellétaláláshoz vezet, és minden mellétalálás időbe kerül. A legjobb eredményhez egyenletes tempó kell.
  • Életkor. Egy vizsgálatban a felnőttek kevesebbet hibáztak, mint a 12–14 éves gyerekek, és gyorsabbak voltak, mint a 61–69 évesek [6].
  • Gyakorlás. Az első néhány menetben csökken az idő, ahogy megszokod a játékot.

Mit árul el ez a teszt, és mit nem?

A célzásgyakorló azt méri, milyen gyorsan és pontosan célzol ezen az eszközön, ma. Nem intelligenciateszt, és nem méri az agy egészségét; egy rövid eredményből az sem jósolható meg, mennyire lennél jó a játékokban.

Az eredményt ugyanazon az eszközön elért korábbi eredményeiddel hasonlítsd össze; egy új egér vagy más képernyőméret megváltoztatja a számokat.

Gyakori kérdések

Milyen a jó eredmény a célzásgyakorlóban?

Hasonlítsd össze az eredményt az ugyanazon az eszközön elért korábbi eredményeiddel: egy ilyen játékban az a jó eredmény, amelyik felülmúlja az előzőt. Ha már elegen játszottak, azt is megmutatjuk, hogyan viszonyul az első meneted más játékosok azonos beviteli móddal elért első eredményéhez.

Mit jelent a bit/másodpercben mért áteresztőképesség?

Az áteresztőképesség a célpontok nehézségét és az eltalálásuk sebességét egyesíti. A nehézséget bitben mérjük: log2(távolság / szélesség + 1) [2]. Ezt elosztjuk az egyes találatokhoz szükséges idővel, majd átlagoljuk; így kapjuk meg a bit/másodperc értéket. Az egérrel végzett laborvizsgálatok szigorúbb módszerrel körülbelül 4–5 bit/másodpercet mérnek [3].

Igazságos összehasonlítani az egeret és az érintést?

Nem, és mi sem hasonlítjuk össze őket. Az ujj és az egér eltérően mozog, ezért az eredményt csak az azonos beviteli módot használókéval vetjük össze.

Miért ugyanazok a célpontok az ismerősömnél, mint nálam?

A megosztott eredmény linkje tartalmazza a menet kezdőértékét, így ugyanazok a célpontok jelennek meg. Ettől lesz igazságos a kihívás.

Ingyenes a Helibrain célzásgyakorlója?

Igen. A játék és a teljes eredmény ingyenes: nem kell regisztrálni, e-mail-címet megadni vagy fizetni.

Kapcsolódó tesztek

Összes 43 ingyenes agyteszt megtekintése

Szeretnél ezen mindennap dolgozni? A Helibrain app (egyelőre angolul) ingyenes és fizetős csomagokat is kínál.

Források

  1. Fitts PM (1954). The information capacity of the human motor system in controlling the amplitude of movement. Journal of Experimental Psychology 47(6):381–391. doi.org/10.1037/h0055392
  2. MacKenzie IS (1992). Fitts' law as a research and design tool in human-computer interaction. Human–Computer Interaction 7(1):91–139. doi.org/10.1207/s15327051hci0701_3
  3. Soukoreff RW, MacKenzie IS (2004). Towards a standard for pointing device evaluation, perspectives on 27 years of Fitts' law research in HCI. International Journal of Human-Computer Studies 61(6):751–789. doi.org/10.1016/j.ijhcs.2004.09.001
  4. MacKenzie IS (2015). Fitts' throughput and the remarkable case of touch-based target selection. Human-Computer Interaction: Interaction Technologies (HCII 2015), LNCS 9170, 238–249. doi.org/10.1007/978-3-319-20916-6_23
  5. Bi X, Li Y, Zhai S (2013). FFitts law: modeling finger touch with Fitts' law. Proceedings of CHI 2013, 1363–1372. doi.org/10.1145/2470654.2466180
  6. Hertzum M, Hornbæk K (2010). How age affects pointing with mouse and touchpad: a comparison of young, adult, and elderly users. International Journal of Human-Computer Interaction 26(7):703–734. doi.org/10.1080/10447318.2010.487198

Így készült ez az oldal: a Helibrain csapata írta a fent felsorolt tanulmányok alapján, és 2026. november 4. napján szakmailag ellenőrizte Robert(Angol) (biofizika PhD-hallgató). A források változása esetén frissítjük.