基于GOMS的图书馆界面定量分析及效率测量

关键词:图书馆界面；定量分析；效率测量

摘要:文章利用goms模型对图书馆网站的界面进行了定量分析，并利用GOMS模型分别对对话框界面、图形用户界面进行实证研究，为设计、修改图书馆网站界面提供了参考依据。论述了图书馆界面效率的测量方法。

中图分类号:G250文献标识码： A文章编号：1003-1588(2012)02-0013-03

1引言

计算机和通讯设备已广泛应用到图书馆的信息服务中，但这些设备从根本来讲是为图书馆用户服务的。图书馆应树立以人为本的服务理念，使用户在应用这些信息设备和信息技术时注意力不会分散，并感觉到方便、舒适。用户在享受信息服务的过程中接触最多是图书馆门户网站的用户界面，用户界面一般是由电子窗口和鼠标控制的菜单构成。如果我们在设计和改进界面时对界面进行定量分析并对界面的信息效率进行定量评价，同时既能考虑到用户的需求也能考虑用户的弱点，就能使图书馆的界面更加人性化，更加受到用户的欢迎\[1\] \[2\]。

2图书馆界面的定量分析

可以用许多定量的方法来分析图书馆网站的界面，笔者利用GOMS模型目的（goals）、对象（objects）、方法（methods）和选择规则（selection rules）来分析。该模型能够预测在图书馆网站界面下，用户或工作人员执行一次信息行为操作所需的时间。\[3\] \[4\]

当我们面对两个不同的图书馆界面时，细微的速度差别能影响到用户的信息心理、决策需求、对图书馆的评价。我们通过GOMS模型对网站界面进行分析、修正网站界面的设计，使用户快速地获得高度精确的信息。

2.1GOMS击键模型分析

用户在实施某一信息行为过程中，所花费的时间是各种基本操作所需时间的总和。虽然不同的用户可能花费的时间不同，但研究者发现无论是使用键盘操作还是用图形输入设备来完成信息行为，在比较分析中只需要使用一组典型的时间，而不需要测量每个具体个体的时间。经过细致的实验，给出了各个基本操作的一组代表时间（见表1）。在这里，每个时间用一个字母来代表。

在实际的操作过程中，不同的人打字的速度是不尽相同的，那么他们击键所花费的时间（K）也不可能相同。不同的用户具有不同的性格、脾气，那么他们的指向（P）、归位（H）、心理准备（M）等操作上所花费的时间也不同。即便是同一用户在实施信息行为的过程中的不同心情、精神状态、信息需求状态，也会影响用户在指向（P）、归位（H）、心

理准备（M）等操作上所花的时间。图书馆不同的计算机设备有不同的配置，那么它们对用户信息需求的响应时间也是不同的。用户信息检索提问式的不同表达，计算机设备对用户信息需求的响应时间也是不同的。由于每个度量值的可变性，我们不能用这个简单模型来确定绝对时间值，但是可以通过使用典型值，来比较和评判两种或两种以上图书馆界面设计的优劣。从而来改进我们的设计方案。

2.2GOMS模型分析中用户定位心理规则

我们在图书馆的界面上，完成信息行为时，需要完成一系列的基本操作（K、H和P），它们是建立GOMS模型的一部分。建模难点在于判断用户在何时会停下来进行无意识的心理活动，也就是心理准备时间M。下面列出用户定位心理活动的基本规则。

规则1M的初始插入：在K（击键）之前插入M。在用于选择命令的P之前插入M。但是对用于选择命令参数的P，不要插入M。

规则2预期M的删除：如果M前面的操作符能完全预期M后面的一个操作符，则将该M删除。

规则3同一认知单元内M的删除：如果一串MK属于同一个认识单元，则除了第一个以外的所有M。

规则4连续终结符之前M的删除：如果K是一个认识单元后面的多余分隔符，则将之前的M删除。

规则5作为命令终结符的M删除：如果K是一个分隔符，且后面紧跟一个常量分符串，则将之前的M删除。

规则6重叠M的删除：如果M与计算机响应的时间（R）重叠，则需删除M。

2.3GOMS模型的实证分析

假定图书馆用户欲将中图法分类号与主题词相互转化，必须使用键盘或者图形输入设备（GID）来输入给出分类号，不存在语音或者其他输入方式。在设计界面时，我们理想的目标是这种转换的时间最小化，速度和精确度最大化，屏幕资源不受限制。同时这种操作的窗口或者显示区域已经被激活，并且等待着用户从键盘或者GID输入。当转换结果显示在屏幕上时，用户的任务已经完成了。再假定用户在使用界面时，每次输入的分类号平均需要5个字符，包括小数点和符号。同时用户的输入是完美的，没有错误。那么分别对对话框界面和图形用户界面进行GOMS模型实证分析。

2.3.1对话框界面分析

用户操作过程如下：

・把手移动到对话框：H

・指向需要的单选按钮：HP

・点击单选按钮：HPK

・将手重新移回到键盘：HPKH

・输入五个字符：HPKHKKKKK

・敲击回车：HPKHKKKKKK

根据规则1，我们在所有的K之前插入M。P之前插入M。

HMPMKMHMKMKMKMKMKMK

根据规则2，删除可以预期的M（PMK变成PK）和字符串之间的M。

HMPKHMKKKKKMK

我们将这些操作所花费的时间累加起来。

H+M+P+K+H+M+K+K+K+K+K+M+K=0.4+1.35+1.1+0.2+0.4+1.35+5×（0.2）+1.35+0.2=7.35秒。

假若用户进行第二次操作，各种选项已被选中，那么操作过程如下：

MKKKKKMK

M+K+K+K+K+K+M+K=3.9秒。

那么用户每次操作的平均时间为（7.35+3.9）/2=5.6秒。

2.3.2图形用户界面分析

界面运用刻度尺的图像来指示分类号，另外一个刻度尺的图像来指示主题词，用户可以通过拖动GID上下移动的箭头指示分类号的刻度尺，另外一个刻度尺的箭头会自动指向相应的主题词。在整个操作过程中，用户不需要输入任何字符，只是在刻度尺上选择分类号。根据需要，用户可以伸长或收缩刻度尺，也可以改变量程。当用户改变分类号的刻度尺时，另外一个刻度尺会自动调整，显示出相应的主题词。用户根据自己的需要可展开或收缩刻度尺，直接把箭头指向下位类或上位类。为了迅速地定位远处的分类号，用户不仅可以展开或收缩刻度尺，还可以向上或向下翻卷，直到期望的分类类号在观察范围内，然后将箭头移动到期望的分类类号附近，直到达到期望的精确度。

下面我们分析使用该界面的最短时间

・用户将手移动到GID，在需要的箭头处按下GID按钮并保持不放：HPK

・用户移动箭头，直到箭头指向正确的数值，然后松开GID按钮：HPKPK

・根据规则1插入M：HMPMKMPMK

・根据规则2删除三个M：HMPKPK

通过累加各个操作的时间，用户使用的总时间为：

H+M+P+K+P+K=0.4+1.35+0.2+1.1+0.2=4.35秒。

这种计算模型适用一种幸运的状态，就是用户期待的分类号在预先设定的合适量程内，刻度尺并处于合适的分辨率范围内。如果用户要伸长刻度尺才能看到期待的分类号，通过更改量程，收缩刻度尺才能达到合适的分辨率，然后移动箭头。用户需要用箭头翻卷若干次，每次翻卷动作都需要若干次操作。然而计算机显示翻卷的动画，也需要一定时间。假定我们用S表示翻卷时间，S大约为3秒钟。那么用户的操作程式如下：

HPKSKPKSKPKSKPKK

根据规则1那么可以得到

HMPKSKMPKSKMPKSKMPKK

=0.4+3×（1.35+0.2+3.0+0.2）+1.35+0.4+0.2+0.2=16.8秒。

在实际操作过程中，分类号刻度尺初始时就设定在合适位置的情况很少。用户使用该界面完成一次信息行为需要16秒左右的时间。

通过GOMS模型对以上两个界面进行了实证分析，那么哪个界面更好、更适合用户的需求，结果就出来了。

3图书馆界面效率测量

GOMS模型分析可以计算用户使用图书馆网站界面完成一项信息行为需要多长时间；但它不能告诉我们可以期待的界面运行的效率有多高。我们可以用信息学的方法，来研究图书馆界面效率的测量。

用户为了表达自己的检索需求，需要在图书馆网站界面上输入一定量信息。为了测量图书馆网站界面的效率，我们可以确定用户某项信息检索任务需要提供信息量的最小量值，这个量值与界面的设计没有关系。假设某一图书馆网站界面所采用的方法需要输入的信息量比最小量值多，那么用户可能做了一部分无用功，该界面的效率就不高，需要改进和提高。如果图书馆网站的界面需要用户输入的信息检索需求的信息量正好等于最小量值，那么这界面的效率最高。

网站界面的信息效率（E）是指为完成某项任务所需最小信息量除以用户实际需要提供的信息量。信息效率的最大值为1，最小值为0。

当用户被要求提供完全不需要的信息时，信息效率（E）可以为0，在实际工作中，有许多图书馆界面的效率居然为0。譬如界面上的对话框只允许用户有一个选择（如OK按钮）。

网页界面的信息效率（E）只涉及完成任务系统所需的信息量和用户提供的信息量。不同网页界面的信息效率（E）相同，但是总的花费时间却不同。一般情况下，信息效率（E）高的界面它的反应速度更快、更人性化。但在实际工作过程中也会出现界面的反应速度与界面信息效率成反比的情况，不过这种情况较少。

信息量一般是用比特（Bit）来计算，一个比特就是一个信息单位。它的含义是在两个选项中作出选择。譬如，开与关、是与否、0与1。如果我们在4个事物中做出选择，就需要2比特的信息。假定事物是a、b、c和d，第一个比特选择ab或cd，如果我们选择了ab，那么第二个比特可以选择a或b，两次二分的选择，也就是说2比特，就足够从4个事物中选择出一个。从8个事物选择，需要3个比特；从16个事物中选择需要4比特；依此类推。如果我们给出n个可能的选项，它们传递的信息总量是

Log2n

它们中任意一个的信息量是

（1/n）Log2n （1）

如果选项的可能性不全部相等，且第i个选项的概率是P（i），那么第i个选项的信息量是：

P（i）Log2（1/P（i）） （2）

总的信息量是表达式（2）（对于所有选项）的总和。在等概率下，就转化为表达式（1）。对于只允许点击一个按钮的界面来说，信息的含量是0比特，不点击按钮是不允许的。

1Log2(1)=0 （3）

假设我们点击界面上唯一的按钮可以破坏一个物体，那么是不是点击就传达了信息了吗？不是的，原因是不按此按钮不是可以选的选项。界面“只允许点击唯一的按钮”。但是假定按钮在3分钟内不被点击，就错过了允许毁坏的物体的时间，那么并不是点击就会传递1比特。因此在这种情况下有两种可能的信息。从表达式（2）中，我们可以计算涉及物体被破坏的概率P，那么它不被破坏的概率是1-P。根据表达式（2），可以计算这个界面的信息含量

Plog2(1/p)+(1-P)log2(1/(1-p)) （4）

当P=1/2时，对表达式（4）求值如下：

1/2×1+1/2×1=1/2+1/2=1

若P≠1/2时，表达式（4）值就小于1

若P=0或P=1时，表达式（4）值就为0。正如表达式（3）所示。

也就是说，我们只有了解可能收到的消息的上下文环境，才能测量一条消息的信息含量。特别强调的是，为了计算收到消息的信息量，我们必须知道发出该消息的概率。一条消息的信息量与其他的任何消息无关，与发生时刻和持续时间无关，与其他任何事件无关。