Bolu Beyi'nden Selam Olsun…

İnsan – Akıllı Telefon Etkileşimi Üzerine Yapılan Akademik Çalışmalar

MobiSPC-2014 konferansında sunulan bir çalışmada, Norveç vatandaşı Android kullanıcılarının cihazlarına yüklenen bir “cihaz analiz edici” uygulama vasıtasıyla, 4 ay süren bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada 36 yaş ortalamasına sahip, %75’i bay, %25’i bayan olan 674 farklı kullanıcıdan yaklaşık 10.9 milyar kayıt toplanmıştır. Toplanılan veriler, Google Play mağazasında bulunan 3329 farklı uygulama içermekte olup, bir kullanıcının haftada en fazla 8 farklı uygulama kullandığı, kullanıcıların neredeyse %100’ünün e-posta uygulamalarını Android cihazlarında bulundurduğu gözlemlenmiştir. %85’inin ise Facebook uygulaması kullanmasıyla beraber, e-posta uygulamalarından daha uzun süreli kullandıkları görülmüştür. Kullanıcıların günde ortalama 38 kez uygulamaları çalıştırdığı gözlemlenmiştir. Bununla beraber bir kullanıcının akıllı telefonunda, günde ortalama 88 dakika boyunca uygulamaların açık olduğu görülmüştür.

Browne ve Anand’ın yapmış olduğu çalışmada, deneysel olarak bir iPod dokunmatik kaydırma nişancı video oyununu oynamak için kullanılan 3 kullanıcı ara yüzünün etkinliği ve eğlencesi test edilmiştir. Bu cihazlar, dokunmatik ekranlar ve ivmeölçer sensörler gibi kullanıcı ara yüz seçenekleri için erişim izni vermektedir. Bu kullanıcı ara yüz seçeneklerinin etkinliğini ve eğlencesini test etmek için oyun, ara yüze dayalı bir ivmeölçer sensör, simüle butonları içeren ara yüze dayalı dokunmatik ekran ve parmak hareketlerini içeren bir ara yüze dayalı dokunmatik ekran ile uygulanmaktadır. Oyun, 36 kullanıcının her bir 3 ara yüz ile oynamasıyla test edilmiştir. Aşağıdaki grafik gösteriminde, çalışma mecidiyeköy escort sonucunda elde edilen, 3 ara yüze göre kullanıcıların oyunda kalma süresi gösterilmektedir.

 

 

 

 

 

 

 

Yukarıdaki grafiğe göre kullanıcılar, akıllı telefonların ivmeölçer sensörlerini kullanarak daha rahat ve daha kolay oyun oynayabilmektedir. Butonların kullanımıyla escort mecidiyeköy oynanan oyunların daha kısa sürdüğü gözlemlenmiştir.

Aşağıdaki grafiğe göre kullanıcıların en çok ivmeölçer sensörler yardımıyla oyun oynamayı tercih ettikleri görülmektedir:

 

 

 

 

 

 

Araştırmacılar, gelecek çalışma için önerilen bir yol ve sonuçların analizine dayalı, mobil kullanıcı ara yüz tasarımı için sezgisel tarama önermişlerdir.

Barros, Leitao ve Ribeiro, egzersize teşvik etmek ve yaşlı yetişkinler arasındaki kullanım oranı düşüşünü engellemek için tasarlanmış bir akıllı telefon uygulamasının, kullanıcı ara yüzünün tasarımı ve değerlendirme süreçlerini açıklayan bir çalışma gerçekleştirmişlerdir. Yinelemeli olarak, kullanıcı ara yüzlerinin ardışık 3 versiyonu, farklı yetişkin yaşlı gruplarıyla test edilmiştir. Çalışmada, her bir kullanıcı için aşağıdaki durumlar değerlendirilmiştir:

• Tanıtım
• Dikey ve yatay vuruşları öğrenme ve deneme
• Görevler
• Kullanıcı memnuniyeti anketi
• Bilgi alma

Kullanıcıların mobil uygulamayı kullanılabilirlikleri 3 farklı oturum ile(3 farklı tasarım ile) test edilmiştir. Aşağıda resimlerde 2. ve 3. oturum ara yüz tasarımları prototipleri verilmiştir:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Oturum, yaşları 68 ile 89 arasında değişen 5 bay, 4 bayan denek üzerinde test edilmiştir. 3. Oturum ise yaşları 65 ile 96 arasında değişen 7 denek üzerinde test edilmiştir. Test sonuçlarına göre 3. oturumun daha başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür:

Görev Tanımı	Test	2. Oturum	3. Oturum
Sonuçlar sayfasını bulma	Tıklama	%100	%100
Özel bir gün için sonuçları bulma	Dikey vuruş	%88.89	%100
Ana sayfaya dönüş(1)	UI geri butonu	%55.56	%100
Kişi verisi giriş ekranını bulma	Kelime seçme	%88.89	%100
Ana sayfa geri dönüş(2)	UI geri butonu	%57.14	%100
“Tamamlama” seçeneğini bulma	Hiyerarşi	%55.56	%100

Yukarıdaki sonuçlara göre 3. oturum prototipinin yaşlı yetişkinler için kullanması daha kolay bir ara yüz olduğunu göstermiştir.

Miyamoto ve Ogawa, akıllı telefon pozisyonunu içeren insan aktivitesini tanımlayan bir sistem önermişlerdir. Akıllı telefonun lokasyonuna bağlı farklı sonuçlar veren akıllı telefonlardaki ivme sensörleriyle veriler toplanmıştır. Bu sistem ile insan aktivitesinin yanı sıra akıllı telefonun konum bilgisi de tanımlanmaktadır. İvme verilerinin dalga formları çok kompleks yapıda olduğundan

, gradyan tabanlı histogramlar(HOG) özellik çıkarımı için kullanılmıştır. Daha sonra, akıllı telefon pozisyonu ve ivme sensör verilerine dayalı gerçek adaboost öğrenme algoritması kullanılarak elde edilen kuvvetli bir sınıflandırıcı elde edilmiştir. Aynı zamanda ivme verileri analiz edilerek tanımlama oranı geliştirilmiştir. Aktivite tanımlama sisteminin etkinliği deneylerle sonuçlandırılmıştır.

 

 

 

 

 

 

 

3000 bin örnek veri üzerinde gerçekleştirilen deney sonuçları aşağıdaki tabloda verilmiştir:

	Yürüme – Cep	Yürüme – El	Yürüme – Çanta	Koşma – Cep	Koşma – El	Koşma – Çanta
Yürüme – Cep	78	0	11	10	0	9
Yürüme – El	5	95	0	0	0	0
Yürüme – Çanta	1	3	92	3	1	0
Koşma – Cep	9	1	6	74	0	10
Koşma – El	2	0	1	12	84	1
Koşma – Çanta	8	2	5	14	0	71

Yukarıdaki tabloda belirtilen deney sonuçlarına göre %100 olmasa da yüksek oranda sistemin doğru tahmin yapabildiği görülmektedir.

Huang, Lu ve Fang; etkileşimli bilgisayar oyunları için akıllı telefon ara yüz tasarımı geliştirmişlerdir. Bu çalışmada amaç, fare veya klavyeye ihtiyaç duymadan, akıllı telefonlar üzerinden oyun oynamak ve uygulamaları kullanabilmektir. Bu çalışmanın kabaca mantığı aşağıdaki resimde gösterilmiştir:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Akıllı telefon üzerindeki aygıtlar üzerinden toplanan veriler kablosuz veri transferi ile bilgisayara iletilmekte ve verilerin bilgisayarda işlenmesiyle kullanıcıya anlık görüntü ve eylemler aktarılmaktadır. Akıllı telefon üzerinde kullanılan aygıtlar şunlardır:

• G sensör
• Dokunmatik ekran
• Hoparlör
• Mikrofon
• Kamera
• Titreşim