Efficiency of Drag-And-Drop Gesture on Mobile Touchscreen Devices

U ovome radu empirijski se istražuje učinkovitost izvodenja geste povlačenja-i-otpuštanja na mobilnim uredajima sa zaslonima osjetljivim na dodir. Pojašnjava se Fittsov zakon i standardizirani test za vrednovanje pokaznih naprava na kojima se zasniva model vrednovanja promatrane geste. Za potrebe provodenja testiranja, implementirana je odgovarajuća aplikacija unutar koje je omogućeno ispitati učinkovitost izvodenja geste za različite veličine i udaljenosti ciljane mete, na različitim dijelovima zaslona te za različite stilove korištenja mobilnog uredaja. Navedena aplikacija je iskorištena u provedenom eksperimentu sa stvarnim ispitnim korisnicima. Na temelju dobivenih podataka, izlučene su vremenske karakteristike izvodenja geste povlačenja-i-otpuštanja, pri čemu se stil interakcije dvoručno-kažiprstom pokazao značajno boljim od jednoručno-palcem. Takoder, izračunata je i komentirana metrika propusnosti za oba stila interakcije. Konačno, dokazana je prikladnost Fittsovog zakona za modeliranje vremena potrebnog za izvodenje promatrane geste u zadanom kontekstu korištenja.This thesis presents empirical investigation of drag-and-drop gesture efficiency, when performed on mobile touchscreen devices. The Fitts’ law and the standardized performance test for pointing devices are both explained, on which the evaluation model for the observed gesture is based. An appropriate mobile application has been implemented to test the performance of drag-and-drop gesture for different target size and distance, different parts of the screen, and different interaction styles. This application has been used in the conducted experiment with real test users. Based on the obtained data, the time characteristics of drag-and-drop gesture were derived, showing the cradling interaction style significantly more efficient than the singlehanded one. Also, throughput metrics were obtained and further commented for both interaction styles. Finally, the validity of the Fitts’ law for performance modeling of the drag-and-drop gesture in the given context of use has been demonstrated