ユーザーインターフェイス設計でのHick-Hyman Lawの適用に関する混乱
ここで多くの人が「ヒックハイマン」法について聞いたことがあると思います。これは、人が持つ可能な選択肢の結果として人が決定を下すのにかかる時間を説明しています。つまり、選択肢の数を増やすと、対数的に決定時間が長くなります。数学的には、次のように説明できます。
同様にn個の選択肢がある場合、それらの中から選択するのに必要な平均反応時間Tは、およそ：T = b log {2}（n + 1）です。ここでの対数演算は「選択木」階層の深さを表現しています。基本的にlog2は、バイナリ検索を実行することを意味します。 Card、Moran、and Newell（1983）によると、+ 1は「応答するかどうか、どの応答をするかについて不確実性があるため」です。 （[2]）
この法則はメニューのデザインにも適用できると多くの人が言っています。
例1は、[1]の例1からのものです。アプリケーションプログラムには、ファイルアクションに関するすべてのメニュー項目をリストする「ファイル」メニューがあります。著者は、人が単純なソフトウェアメニューから項目を選択する時間は、項目の数に応じて増加すると述べました。ただし、メニュー項目を選択したい場合、つまりドキュメントをcloseしたい場合、これについて混乱することはありません。 「閉じる」というアイテムは1つだけです。この場合、他の無関係なアイテムの数を増やしても、「閉じる」を選択する際のユーザーの決定時間には影響しません。 「閉じる」を見つけるためのスキャン時間にのみ影響します。もちろん、同様の目的で提供されるアイテムについては、これが適用されることに同意します。たとえば、「保存」または「名前を付けて保存」を決定したとき。保存アクションのタイプの数を増やすと、決定時間も増える可能性があります。
例2：あなたが出身国をリストするドロップダウンリストから選択する状況にいるとします。オンラインフォームに入力するとき、このUIコンポーネントがよく表示されます。ユーザーとして、あなたは自分がどこから来たのか正確に知っているので、あなたの決定/選択について混乱はありません。次に、決定時間はゼロなので、実際にコストがかかるのはスキャン時間です。
例3：あなたが捕食者で、目の前に4人の獲物がいるとします。これらの4つの獲物はすべて、潜在的なターゲット/ソリューションです。今回は、獲物の数が増えると、それに応じて決定時間が実際に増加します。キャプチャする獲物を決定する必要があります。
例4：あなたが経験豊富なテコンドー選手で、多くの防御テクニックを習得したとします。あなたがゲームにいるとき、あなたの対戦相手はあなたを攻撃しています。使用する防御テクニックを決定する必要があります。今回は、知っているテクニックが多いほど、防御に使用するテクニックを決定するのに時間がかかります。
上記の4つの例を示すことで、私の質問がここに来ます：
ヒックの法則は、決定に使用する時間、またはターゲットオブジェクトの検索に使用する時間を予測しますか？
ウィキペディアによると、
ヒックの法則は、メニューデザインの決定を正当化するために引用されることがあります（例については、[1]を参照してください）。ただし、メニューへのモデルの適用は注意して行う必要があります。たとえば、ランダムに並べられたWordリスト（メニューなど）で特定のWord（コマンドの名前など）を見つけるには、リスト内の各Wordのスキャンが必要であり、線形時間を消費するため、ヒックの法則は適用されません。ただし、リストがアルファベット順で、ユーザーがコマンドの名前を知っている場合、ユーザーは対数時間で機能する細分割戦略を使用できる場合があります。
ヒックの法則のウィキペディアは実際には決定時間について話しているのではなく、検索時間について話しているようです。これは、「バイナリ検索」にたとえれば意味があります。では、いったいヒックの法則は何を予測しているのでしょうか？認知決定時間（例3および4）またはスキャン時間（例1および2）？
参照：[1] http://www.jedbrubaker.com/wp-content/uploads/2013/03/Day7-HicksLaw.pdf [2] http：// en。 wikipedia.org/wiki/Hick 's_law
ヒックスの法則は、検索ではなく刺激認識を指していると思います。認識プロセスは認知レベルで機能するので、人々は認知決定時間について正しく言っています。これは論文で指摘されているように、かなり単純なプロセスです。
複雑な状況では、意思決定には認知プロセスだけでなく、長期記憶、推論なども伴います。これはヒックスの法則の範囲外です。
ヒックスの法則の最も一般的な実験は、オンにされたランプの色に応じて3つのボタンの1つを押すことです。したがって、参加者はルールを知っていて、彼の決定は認知的決定に絞られました。
とにかく、論文は真実であり、かなり単純な選択タスク（認知レベル、ヒックスの法則）や複雑な決定（ 有名なジャム実験 ）に関係なく、オプションはたくさんあります。 オプションの数はバランスを取る必要があります。
目標決定ではなく、モーター決定
ヒックス・ハイマンの法則は伝統的に、結果の目標ではなく、運動応答を決定することについてです。例1と2で説明したように、ユーザーはメニューを表示する前に、結果の目標（ウィンドウを閉じ、「国」を米国に設定する）をすでに知っています。 Hicks-Hymanを検証する実験では、実験者が参加者に目標を与えることがよくあります。たとえば、選択するメニュー項目を明示的に指示されます。つまり、目標の決定についてではありません（少なくとも、必ずしもそうとは限りません）。
ただし、ユーザーが目標を設定してメニューを表示したら、マウスをポイントする場所を決定する必要があります。つまり、マウスを向ける角度と距離を正確に指定します。それがヒックスハイマン氏が予測する決定です。マウスをどこに向けるかを決定するために、ユーザーは視覚的なシーンを処理し、メニュー項目を認識し、ランドマークを識別し、ターゲットメニュー項目を正しいモーター応答にマップするように方向付けられます。これは、処理する情報量に対応する情報処理であり、Hicks-Hymanによって大まかにではなく効果的に推定されています。ユーザーがマウスをどこに向けるかを決定したら、情報理論のもう1つのアプリケーションであるフィッツの法則に従いますが、ヒックスハイマンとは異なります。
経験的な検証と制限
例1と2で説明したように、メニューの選択は、実際にはHicks-HymanとFitts（1）を組み合わせたもののように見えますが、よく整理された、および/またはよく知られているメニュー。つまり、ユーザーが目標のメニュー項目が他のメニュー項目やメニュー自体に対してどこにあるかを予測できるメニューでのみ機能します。このような場合、前述のように、運動の決定を行うには、ユーザーが刺激を方向付けて応答にマッピングする必要があるだけです。
メニューが不明で整理されていない場合（ユーザーがわかる範囲で）、ユーザーはメニューのずさんな順次スキャンを実行し（2、3）、一度に1つから3つのメニュー項目を調べ、それぞれの外観を決定します。いずれもゴールに対応します。この場合、決定時間（検索時間と呼ばれる方がよいかもしれません）は、Hicks-Hymanが予測するようなログ関数ではなく、メニュー項目の数の線形関数です。フィットの法則は、ユーザーがターゲットメニュー項目を識別してからマウスをポイントする時間を予測します。線形検索モデルが例3に適用される場合があります。捕食者は、最良の獲物が常に左から3番目の細い餌の隣にいることを事前に予測できません。代わりに、各潜在的な獲物を見て、追跡するのが十分に遅く、ジューシーに見えるかどうかを判断する必要があります。線形検索とヒックスハイマンの意思決定プロセスをブレンドして、メニューを段階的に学習するユーザーを説明するモデルがあります（4）。
設計への影響
線形関数であろうとログ関数であろうと、メニュー項目が多いほど応答時間が遅くなります。 Hicks-Hymanの意味するところは、追加の各メニュー項目を追加することの影響が、不明な/整理されていないメニューよりも既知の/整理されたメニューの方が小さいことです。いずれにせよ、これは短いメニューが常に優れているという意味ではありません。メニューあたりの項目が少ないということは、より深い階層を意味し、より多くのクリックとリロードの時間を意味します。これにより、各メニューの効果が短くなるのを防ぐことができます。 Webページの読み込み速度が遅いため、通常、比較的深い浅いメニュー階層の方が、狭い深い階層よりも優れています。ほとんどのユーザーがアプリを繰り返し使用している場合、またはメニュー項目が特に整理しやすい場合は、深さよりも幅を優先することもできます– Hicks-Hymanによると、特定のメニューのメニュー項目の数を2倍にすると、応答が徐々に増加するだけですそれを倍にするのではなく、時間。 Hicks-Hymanは、幅を減少させるよりも幅を増加させることを主張することがよくあります。
（1）Landauer TK＆Nachbar DW（1985） タッチスクリーンを使用したアルファベットメニューツリーと数値メニューツリーからの選択 ：幅、深さ、および幅。 CHI議事録、73-78
（2）Aaltonen A、Hyrskykari A、およびRaiha KJ（1998） 100スポット、またはユーザーはメニューをどのように読むか？
（3）バーンMD、アンダーソンJR、ダグラスS、およびマテッサM（1999） 目でクリックダウンメニューの視覚検索を追跡 。 CHIの議事録、402–409。
（4）Cockburn A、Gutwin C、およびGreenberg S（2007） メニューパフォーマンスの予測モデル 。 CHIプロシーディングス。
科学的に裏付けられた答えはありませんが、ヒックスの法則の重要な側面は、決定が非常に明白ではないということです。
たとえば、私が食料品店にいて、ピーナッツバターの10のブランドから選択する必要がある場合、明確な1つの選択肢がないため、多くの人にとってそれは時間がかかります。彼らはラベル、価格、サイズなどを研究する必要があります。
サイトナビゲーションの場合、理想的には各オプション間に非常に明白な違いがあるため、isが1つの明確な選択肢になります。私がWebサイトにいて、会社に連絡したい場合は、「連絡先」というリンクを探します。それは明らかであり、残りのメニュー項目は私の手元のタスクには関係がないため、残りのメニュー項目を読むことによる認識の過負荷はありません。
私はあなたに同意します...多くの人々は、サイトナビゲーションに関しては、「少ないほど良い」と誤って主張します。彼らはこの法則を誤って解釈するかもしれません、または、しばしば、彼らは誤解します 7のミラーの法則+/- 2
そのため、ナビゲーションメニューを選択肢が少なくなる可能性があるポイントまで減らすことはできますが、今では、人が何であるかを見つけるために各トップレベルナビゲーションに飛び込む必要があるポイントまで自明ではありません。探している。これはもはや認知的コストではなくなりましたが、ユーザーは時間をかけてサイトをナビゲートして探しているものを見つける必要があるという点で、純粋な物理的コストになりました。
実際、Hickは両方の種類を予測することを意図しており、行動する時間はオプション全体で同様の複雑さの順序であると想定しています（つまり、1つのクリックと1つのキーストロークではなく、クリックする2つのメニュー項目から選択する必要があります）。
彼は検索と決定を区別していないようです。例を挙げますと、どの国を検索したいかはわかっているので、捕食者が食べ物を探しているとすれば、彼らは最も太い獲物をターゲットにしたいと思っていることも知っています。
彼の仕事は「情報獲得」に関するものであることを覚えておいてください。つまり、彼は「生計を立てるために何をすべきか」のようなオープンエンドの決定ではなく、意思決定を念頭に置いていたようです。この "情報獲得"を決定と呼ぶことに同意するか、同意しないかはわかりませんが、それが彼の意図するところだと私は理解しています。彼は実際に反応時間という用語を使用しています。
彼は他の用語で複雑度の順序についても考えていたようです：方程式にlog因子があり、他のすべての因子がそれほど複雑でない場合、方程式の全体的な複雑度が1であることを考慮しても問題ありません 最も複雑な要素 。したがって、この決定/検索は、移動時間などよりも、全体的な反応時間の複雑さに「より多く」寄与していると言えるかもしれません。
これは、アルゴリズムを「だます」（たとえばアルファベット順またはランダム）方法で配置するのではなく、機能ごとにグループ化することを想定しているという意味で、メニューに適用されます。