Investigation of the influence of graphical interface elements on the reading of visual information

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article is devoted to the study of how users perceive interfaces designed for remote control of dynamic objects, such as drones and autonomous robots. The object of the study is the user interface of a remote dynamic object control system, and the subject is UX design tools for creating a graphical interface for such systems. The purpose of the work is to establish how color, location (top or left), type (textual or iconographic) and the presence of background (backing) of the controls affect the speed of finding the necessary information by the user in the interfaces of remote control of dynamic objects. The study used the technology of eye-tracking to objectively assess the differences in visual perception of selected interface parameters. Statistical multivariate analysis of variance (ANOVA) was used in data processing. Thirty-eight subjects participated in the experiment. The results showed that the color, location and type of controls significantly affect the speed of information retrieval. Red buttons solved the task faster than blue buttons, as did iconographic controls compared to textual controls. At the same time, it was found that all the highlighted parameters influence each other's perception. The results obtained can be used in the design of interfaces for aircraft and robotics systems, as well as for other highly loaded control environments. The novelty of the work lies in the complex analysis of interface parameters and their influence on the cognitive load of the user. The results of the study confirm that the correct choice of color, location and type of control elements increases the speed of problem solving (finding the necessary element), which is important for creating ergonomic design of interfaces of dynamic control systems.

References

  1. Зыбин, Е. Ю., Косьянчук, В. В., Земкин, В. А. Авиационные человеко-машинные интерфейсы: состояние и перспективы развития // Актуальные проблемы психологии труда, инженерной психологии и эргономики. Москва : Институт психологии РАН, 2021. С. 211-230.
  2. Choi, J.-K., Kwon, Y.-J., Jeon, J., Kim, K., Choi, H., Jang, B. Conceptual Design of Driver-Adaptive Human-Machine Interface for Digital Cockpit // 2018 International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC), Jeju, Korea (South), 2018. С. 1005-1007. doi: 10.1109/ICTC.2018.8539644.
  3. Endsley, M. R. Toward a theory of situation awareness in dynamic systems // Human factors. 1995. Т. 37, № 1. С. 32-64. doi: 10.1518/00187209577904954.
  4. Wickens, C. D. Multiple Resources and Mental Workload // Human Factors: The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society. 2008. Т. 50, № 3. С. 449-455. doi: 10.1518/001872008X288394.
  5. Parasuraman, R., Riley, V. Humans and automation: Use, misuse, disuse, abuse // Human factors. 1997. Т. 39, № 2. С. 230-253. doi: 10.1518/001872097778543886.
  6. Manoochehri, M. Up to the magical number seven: An evolutionary perspective on the capacity of short term memory // Heliyon. 2021. Т. 7, № 5. doi: 10.1016/j.heliyon.2021.e06955.
  7. Singh, H., Singh, J. Human eye tracking and related issues: A review // International Journal of Scientific and Research Publications. 2012. Т. 2, № 9. С. 1-9. URL: http://www.ijsrp.org/research-paper-0912.php?rp=P09146.
  8. Янчус, В. Э. Информационная модель восприятия визуальной информации человеком // Труды Международной конференции по компьютерной графике и зрению "Графикон". 2023. № 33. С. 969-975. doi: 10.20948/graphicon-2023-969-975. URL: https://www.graphicon.ru/html/2023/papers/paper_101.pdf.
  9. Horizontal Attention Leans Left // Nielsen Norman Group. URL: https://www.nngroup.com/articles/horizontal-attention-leans-left/ (дата обращения: 29.01.2025).
  10. Акрамов, Ш. У., Романова, А. Н., Зюзина, А. И. Закономерность Миллера или пределы кратковременной памяти человека // Вестник Калужского университета. 2022. № 3(56). С. 39-44. doi: 10.54072/18192173_2022_3_5_39.
  11. Шиффман, Х. Р. Ощущение и восприятие. 5-е изд. СПб.: Питер, 2003. 929 с.
  12. Янчус В.Э., Боревич Е.В., Авдеева А.А. Применение технологии ай-трекинга в вопросах исследования восприятия графической информации // Программные системы и вычислительные методы. 2021. № 1. С. 53-62. doi: 10.7256/2454-0714.2021.1.33378 URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=33378
  13. Goodman, S. N. Aligning statistical and scientific reasoning // Science. 2016. Т. 352, № 6290. С. 1180-1181. doi: 10.1126/science.aaf5406.
  14. Кулаичев, А. П. Методы и средства комплексного анализа данных. ИНФРА-М, 2006. 512 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».