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グラフィカルユーザーインタフェース上の表示領域と選択領域が異なるターゲットの選択に関する研究

薄羽 大樹 明治大学

2022.01.01

概要

１ 問題意識と目的
本論文では，GUI（グラフィカルユーザーインタフェース）上の表示領域と選択領域が異なるターゲットの選択に関する研究成果について述べる．本論文では，表示領域はディスプレイ上に表示されるターゲットの見た目上の大きさ，選択領域は実際にそのターゲットを選択できる（イベントが発生する）範囲と定義される．

PC（パーソナルコンピュータ）やスマートフォンの普及により，今では，多くのユーザがマウスや指を用いて GUI 上で操作を実行している．GUI 上で最も頻繁に行われる操作は「選択」であろう．たとえば，PCでは，アプリケーションを起動するためにデスクトップ上のアイコンを選択し，Web ブラウザ上で別のページに行くためにブックマークやハイパーリンクを選択する．また，スマートフォンでは，ロックを解除するためにパスコードの番号ボタンを選択し，チャットの文章を打つためにキーボードのキーを選択する．HCI（Human-Computer Interaction）分野では，この選択タスクを「ポインティングタスク」，また，選択したいアイコンやボタンなどのオブジェクトのことを「ターゲット」と呼ぶ．そして，選択タスクを評価できる指標が「フィッツの法則」である．

フィッツの法則は，元々，実空間のタスクの難易度指標として提案され，のちに， GUI 上のテキスト選択タスクに適用できることが示された．フィッツの法則ができることは主に 2 つあり，1 つはデバイスや入力手法のパフォーマンスの定量比較であり，もう 1 つはタスクの完了時間の予測である．前者は，たとえば，選択タスクではジョイスティックよりもマウスのほうが優れているとわかる．後者は「モデル化」と呼ばれ，たとえば，「ターゲットの大きさを XX pixels にしたとき，そのターゲットまでに到達する時間（操作時間）はYY ms である」と予測できる．HCI 分野では，提案したポインティング手法と従来手法の比較にフィッツの法則が用いられたり，現実的な状況の操作時間の予測のためにフィッツの法則が修正されたり，他のパフォーマンスモデルが提案されたりしている．

一方で，これまでの研究のほぼすべてが表示領域と選択領域が等しい状況のみを対象としている．しかし，実際の GUI をみてみると，表示領域と選択領域が異なる場合が多い．ある Web サイトのナビゲーションバーをみてみると，ナビゲーションバー内にいくつかのアイテムが並んでおり，アイテムの背景は透明（ナビゲーションバーの背景と同じ）である．アイテムは「Home」などのテキストのみ（表示領域）で示されているが，表示領域の周辺をクリックしてもそのアイテムを選択できる．つまり，表示領域よりも選択領域の方が大きい状況である．

本論文では，表示領域と選択領域がマウスポ・タッチポインティングに与える影響を調査し，その影響のモデル化を行う．精度の高いモデルは，新しいデバイスやポインティング手法と従来手法の定量比較を現実的な状況で可能する．表示領域と選択領域が異なるターゲットを含むインタフェースを開発する際，モデルや本論文の知見を参考にすることで，よりユーザが操作しやすいインタフェースとなるだろう．本論文の目的は，前述のようなインタフェースをどのようにデザインすれば良いのかの指針を示すことである．そして，それによって，HCI 分野の研究が発展すること，実際のインタフェース上での操作が快適になることを望む．

２ 構成及び各章の要約
第 1 章では，研究背景と目的を述べる．

第 2 章では，本論文のキーワードである「表示領域と選択領域」，「パフォーマンスモデル」，「障害物」，「エッジターゲット」に関連する研究について整理し，当該分野のこれまでの貢献を述べる．それによって，本論文の位置付けを明らかにする．

第 3 章では，障害物に囲まれた表示領域と選択領域が異なるターゲットをマウスで選択する実験について述べる．前述のとおり，Web サイトのナビゲーションバーでは，その中のアイテムがテキストのみで表示され，テキストだけでなくその周りをクリックしても選択できる場合が多い．つまり，表示領域よりも選択領域の方が大きい．また，ナビゲーションバーではいくつかのアイテムが並んでいるため，目的のアイテムは障害物（選択したくないアイテム）に囲まれている．第 3 章では，表示領域と選択領域が異なる状況で，障害物がマウスポインティングに与える影響を調査し，その結果をもとに，操作時間のモデルを構築する．また，先行研究のデータが提案モデルに適合するかどうかも検証する．

第 4 章では，第 3 章の実験条件にターゲットと障害物間の間隔を加えたマウスポインティングの実験について述べる．ナビゲーションバーでは，アイテム同士が選択領域で密着している場合もあれば，それらの間に余白がある場合もある．第 4 章では，間隔が狭い・広いときにパフォーマンスがどうなるのかを調査し，第 3 章で構築したモデルを間隔も考慮できるように修正する．

第 5 章では，選択領域が画面端に接していることを参加者が知っているマウスポインティングの実験について述べる．ターゲットが画面端に接している場合，そのターゲットは「エッジターゲット」と呼ばれる．一般的に，カーソルは画面端に到達すると静止する．そのため，エッジターゲットを選択したい場合，マウスを振るように動かし，カーソルを勢いよく画面端に衝突させるだけで良い．つまり，エッジターゲットは非エッジターゲットよりも速く正確に選択できる．表示領域と選択領域が異なる状況では，ターゲットの見た目からそのターゲットがエッジターゲットであるかどうか（選択領域が画面端に接しているかどうか）を推測できない場合がある．つまり，表示領域と選択領域が異なるエッジターゲットは，エッジターゲットの効果を十分に発揮できない可能性がある．一方で，そのような状況であっても，アプリケーションやインタフェースを使っていくことで，ターゲットがエッジターゲットであるかどうかをユーザは学習する．その場合，従来のエッジターゲットと同等の効果を発揮すると考えられる．まず，第 5 章では，参加者が事前にエッジターゲットであることを知っている実験を行い，表示領域と選択領域が異なる状況でエッジターゲットが適切に働くかを調査する．第 5 章の実験は，エッジターゲットを選択する状況の中でも，使い慣れたアプリケーションでの操作をシミュレートしている．

第 6 章では，第 5 章に対し，選択領域が画面端に接していることを知らない実験を行う．前述のとおり，表示領域と選択領域が異なる状況では，ターゲットの見た目からそのターゲットがエッジターゲットであるかどうかを推測できない場合がある．そして，そのような場合では，エッジターゲットは適切に働かない可能性がある．第 6 章の実験は，初めて使用するアプリケーションでの操作をシミュレートしている．また，接していることを知っている・知らない状況の比較によって，その知識による差を明らかにする．

第 7 章では，表示領域と選択領域がタッチポインティングに与える影響を調査する．表示領域と選択領域が異なる状況は，スマートフォンやタブレットなどのタッチインタフェースにも存在する．たとえば，前述した Web サイトをスマートフォンで閲覧した場合，表示領域と選択領域が異なるターゲットをタッチによって選択する必要がある．また，Twitter のボトムバーでは，アイテムがアイコンのみで示されている．そして，アイコンだけでなくその周りも選択可能である．つまり，表示領域よりも選択領域が大きい．マウスポインティングでは，カーソルの形状やターゲットの背景の色の変化によって，現在の位置が選択領域であるかどうかを視認できる．一方で，タッチポインティングでは，そのような操作はできず，見た目から推測できない場合では，実際にタップするまでその位置が選択領域であるかどうかはわからない．このように，マウスポインティングとタッチポインティングでは異なる操作が必要であり，表示領域と選択領域の影響も異なる可能性がある．第 7 章では，その影響がどうなのかを明らかにする．

第 8 章では，第 7 章の実験結果をふまえ，実験条件を一部変更し，選択領域の大きさを参加者が知っているタッチポインティングの実験を行う．タッチポインティングでも，ターゲットの見た目から選択領域の大きさを推測できない場合がある．一方で，そのような場合であっても，使い慣れたアプリケーションであれば，選択領域のおおよその大きさを記憶しているであろう．つまり，第 8 章の実験は，使い慣れたアプリケーションでの操作をシミュレートしている．実験結果をふまえ，選択領域を知っているタッチポインティングの操作時間・成功率モデルを構築する．

第 9 章では，第 8 章に対し，選択領域の大きさを知らない実験を行う．初めて使用するアプリケーションでは，選択領域を知らないと考えられる．第 9 章では，それをシミュレートする実験を行う．そして，選択領域を知らない状況のタッチポインティングの操作時間・成功率モデルを構築する．また，第 8 章の結果と比較することで，選択領域についての知識による差についても議論する．

第 10 章では，これまでの結果をもとに，表示領域と選択領域がポインティング以外の操作や他の入力手法に与える影響や，本論文で行えなかった調査の議論を行う．

第 11 章では，各章を整理し，総合的な議論を行う．そして，これまでの研究結果をふまえ，HCI 分野や産業に本論文がどのように貢献するのかを結論として述べる．

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参考文献

[1] Paul M. Fitts. The information capacity of the human motor system in controlling the amplitude of movement. Journal of Experimental Psychology, Vol. 47, No. 6, pp. 381–391, 1954.

[2] Stuart K. Card, William K. English, and Betty J. Burr. Evaluation of mouse, rate- controlled isometric joystick, step keys, and text keys for text selection on a crt. Ergonomics, Vol. 21, No. 8, pp. 601–613, 1978.

[3] Masatomo Kobayashi and Takeo Igarashi. Ninja cursors: Using multiple cursors to assist target acquisition on large screens. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’08, pp. 949–958, New York, NY, USA, 2008. Association for Computing Machinery.

[4] Johnny Accot and Shumin Zhai. Refining fitts’ law models for bivariate pointing. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Sys- tems, CHI ’03, pp. 193–200, New York, NY, USA, 2003. Association for Computing Machinery.

[5] Johnny Accot and Shumin Zhai. Beyond fitts’ law: Models for trajectory-based hci tasks. In Proceedings of the ACM SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’97, pp. 295–302, New York, NY, USA, 1997. Association for Computing Machinery.

[6] Jeff Johnson. Designing with the Mind in Mind: Simple Guide to Understanding User Interface Design Guidelines. Morgan Kaufmann, 2 edition, 2014.

[7] Hiroki Usuba, Shota Yamanaka, and Homei Miyashita. User performance by the difference between motor and visual widths for small target pointing. In Proceedings of the 10th Nordic Conference on Human-Computer Interaction, NordiCHI ’18, pp. 161–169, New York, NY, USA, 2018. Association for Computing Machinery.

[8] Hiroki Usuba, Shota Yamanaka, and Homei Miyashita. Pointing to targets with difference between motor and visual widths. In Proceedings of the 30th Australian Conference on Computer-Human Interaction, OzCHI ’18, pp. 374–383, New York, NY, USA, 2018. Association for Computing Machinery.

[9] news HACK by Yahoo!ニュース. Yahoo!ニュースの見出し行間「5 ピクセルの差」に見えた光～ヒートマップで UI 改善, 2014. https://news.yahoo.co.jp/newshack/ newshack/smptop_title_abtest.html.

[10] 日本経済新聞. 1 ピクセル 5 億円…顧客呼ぶヤフーのこだわり分析, 2015. https://www.nikkei.com/article/DGXMZO86345390R00C15A5000000/.

[11] Andy Cockburn and Andrew Firth. Improving the acquisition of small targets. People and Computers XVII―Designing for Society, pp. 181–196, 04 2003.

[12] Tovi Grossman and Ravin Balakrishnan. The bubble cursor: Enhancing target ac- quisition by dynamic resizing of the cursor’s activation area. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’05, pp. 281–290, New York, NY, USA, 2005. Association for Computing Machinery.

[13] Olivier Chapuis, Jean-Baptiste Labrune, and Emmanuel Pietriga. Dynaspot: Speed- dependent area cursor. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’09, pp. 1391–1400, New York, NY, USA, 2009. Associ- ation for Computing Machinery.

[14] Xiaojun Su, Oscar Kin-Chung Au, and Rynson W.H. Lau. The implicit fan cursor: A velocity dependent area cursor. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’14, pp. 753–762, New York, NY, USA, 2014. Association for Computing Machinery.

[15] Paul Kabbash and William A. S. Buxton. The “prince” technique: Fitts’ law and selection using area cursors. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’95, pp. 273–279, New York, NY, USA, 1995. ACM Press/Addison-Wesley Publishing Co.

[16] Aileen Worden, Nef Walker, Krishna Bharat, and Scott Hudson. Making computers easier for older adults to use: Area cursors and sticky icons. In Proceedings of the ACM SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’97, pp. 266–271, New York, NY, USA, 1997. Association for Computing Machinery.

[17] Shumin Zhai, St´ephane Conversy, Michel Beaudouin-Lafon, and Yves Guiard. Hu-man on-line response to target expansion. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’03, pp. 177–184, New York, NY, USA, 2003. Association for Computing Machinery.

[18] Andy Cockburn and Philip Brock. Human on-line response to visual and motor target expansion. In Proceedings of Graphics Interface 2006, GI ’06, pp. 81–87, Toronto, Ont., Canada, Canada, 2006. Canadian Information Processing Society.

[19] Carl Gutwin. Improving focus targeting in interactive fisheye views. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’02, pp. 267–274, New York, NY, USA, 2002. Association for Computing Machinery.

[20] Michael J. McGuffin and Ravin Balakrishnan. Fitts’ law and expanding targets: Experimental studies and designs for user interfaces. ACM Trans. Comput.-Hum. Interact., Vol. 12, No. 4, pp. 388–422, dec 2005.

[21] Walter W. Johnson and Sandra G. Hart. Step tracking shrinking targets. Proceedings of the Human Factors Society Annual Meeting, Vol. 31, No. 2, pp. 248–252, 1987.

[22] Errol R. Hoffmann. Capture of shrinking targets. Ergonomics, Vol. 54, No. 6, pp. 519–530, 2011.

[23] Errol R. Hoffmann, Alan H.S. Chan, and Coskun Dizmen. Capture of shrinking targets with realistic shrink patterns. Ergonomics, Vol. 56, No. 11, pp. 1766–1776, 2013.

[24] Darius Miniotas, Oleg Sˇpakov, and I. Scott MacKenzie. Eye gaze interaction with expanding targets. In CHI ’04 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems, CHI EA ’04, pp. 1255–1258, New York, NY, USA, 2004. Association for Computing Machinery.

[25] E. R. F. W. Crossman. The speed and accuracy of simple hand movements. The nature and acquisition of industrial skills, 1957.

[26] Alan Traviss Welford. Fundamentals of Skill. Methuen, 1968.

[27] I. Scott MacKenzie. A note on the information-theoretic basis for fitts’ law. Journal of Motor Behavior, Vol. 21, No. 3, pp. 323–330, 1989. PMID: 15136269.

[28] Heiko Drewes. Only one fitts’ law formula please! In CHI ’10 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems, CHI EA ’10, pp. 2813–2822, New York, NY, USA, 2010. Association for Computing Machinery.

[29] Errol R. Hoffmann. Which version/variation of fitts’ law? a critique of information- theory models. Journal of Motor Behavior, Vol. 45, No. 3, pp. 205–215, 2013. PMID: 23581725.

[30] Edward R.F.W. Crossman. The measurement of perceptual load in manual opera- tions. PhD thesis, University of Birmingham, 1956.

[31] Errol R. Hoffmann, Colin G. Drury, and Carol J. Romanowski. Performance in one-, two- and three-dimensional terminal aiming tasks. Ergonomics, Vol. 54, No. 12, pp. 1175–1185, 2011. PMID: 22103725.

[32] Renaud Blanch and Michael Ortega. Benchmarking pointing techniques with dis- tractors: Adding a density factor to fitts’ pointing paradigm. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’11, pp. 1629– 1638, New York, NY, USA, 2011. Association for Computing Machinery.

[33] I. Scott MacKenzie. Fitts’ law as a research and design tool in human-computer interaction. Hum.-Comput. Interact., Vol. 7, No. 1, pp. 91–139, March 1992.

[34] E. R. F. W. Crossman and P. J. Goodeve. Feedback control of hand-movement and fitts’ law. The Quarterly Journal of Experimental Psychology Section A, Vol. 35, No. 2, pp. 251–278, 1983.

[35] R. William Soukoreff and I. Scott MacKenzie. Towards a standard for pointing device evaluation, perspectives on 27 years of fitts’ law research in hci. International Journal of Human-Computer Studies, Vol. 61, No. 6, pp. 751 – 789, 2004. Fitts’ law 50 years later: applications and contributions from human-computer interaction.

[36] Shumin Zhai, Jing Kong, and Xiangshi Ren. Speed-accuracy tradeoff in fitts’ law tasks: on the equivalency of actual and nominal pointing precision. International Journal of Human-Computer Studies, Vol. 61, No. 6, pp. 823–856, 2004.

[37] Christian Holz and Patrick Baudisch. Understanding touch. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’11, pp. 2501– 2510, New York, NY, USA, 2011. Association for Computing Machinery.

[38] Xiaojun Bi, Yang Li, and Shumin Zhai. Ffitts law: Modeling finger touch with fitts’ law. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Comput- ing Systems, CHI ’13, pp. 1363–1372, New York, NY, USA, 2013. Association for Computing Machinery.

[39] Yu-Jung Ko, Hang Zhao, Yoonsang Kim, IV Ramakrishnan, Shumin Zhai, and Xi- aojun Bi. Modeling two dimensional touch pointing. In Proceedings of the 33rd Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology, UIST ’20, pp. 858–868, New York, NY, USA, 2020. Association for Computing Machinery.

[40] Xiaojun Bi and Shumin Zhai. Bayesian touch: A statistical criterion of target selec- tion with finger touch. In Proceedings of the 26th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology, UIST ’13, pp. 51–60, New York, NY, USA, 2013. Association for Computing Machinery.

[41] Xiaojun Bi and Shumin Zhai. Predicting finger-touch accuracy based on the dual gaussian distribution model. In Proceedings of the 29th Annual Symposium on User Interface Software and Technology, UIST ’16, pp. 313–319, New York, NY, USA, 2016. Association for Computing Machinery.

[42] Shota Yamanaka and Hiroki Usuba. Rethinking the dual gaussian distribution model for predicting touch accuracy in on-screen-start pointing tasks. Proc. ACM Hum.- Comput. Interact., Vol. 4, No. ISS, November 2020.

[43] Yan Ma, Shumin Zhai, IV Ramakrishnan, and Xiaojun Bi. Modeling touch point distribution with rotational dual gaussian model. In Proceedings of the 33rd Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology, UIST ’21, New York, NY, USA, 2021. Association for Computing Machinery.

[44] Shota Yamanaka. Effect of gaps with penal distractors imposing time penalty in touch-pointing tasks. In Proceedings of the 20th International Conference on Human- Computer Interaction with Mobile Devices and Services, MobileHCI ’18, New York, NY, USA, 2018. Association for Computing Machinery.

[45] Shota Yamanaka. Risk effects of surrounding distractors imposing time penalty in touch-pointing tasks. In Proceedings of the 2018 ACM International Conference on Interactive Surfaces and Spaces, ISS ’18, pp. 129–135, New York, NY, USA, 2018. Association for Computing Machinery.

[46] Shota Yamanaka, Hiroaki Shimono, and Homei Miyashita. Towards more practical spacing for smartphone touch gui objects accompanied by distractors. In Proceedings of the 2019 ACM International Conference on Interactive Surfaces and Spaces, ISS ’ 19, pp. 157–169, New York, NY, USA, 2019. Association for Computing Machinery.

[47] Jos J. Adam, Robin Mol, Jay Pratt, and Martin H. Fischer. Moving farther but faster: An exception to fitts’s law. Psychological Science, Vol. 17, No. 9, pp. 794– 798, 2006. PMID: 16984297.

[48] Jay Pratt, Jos J. Adam, and Martin H. Fischer. Visual layout modulates fitts’s law: The importance of first and last positions. Psychonomic Bulletin & Review, Vol. 14, No. 2, pp. 350–355, Apr 2007.

[49] Ana C. Bradi, Jos J. Adam, Martin H. Fischer, and Jay Pratt. Modulating fitts’s law: the effect of disappearing allocentric information. Experimental Brain Research, Vol. 194, No. 4, pp. 571–576, 2009.

[50] Petre V. Radulescu, Jos J. Adam, Martin H. Fischer, and Jay Pratt. Fitts’s law vio- lation and motor imagery: are imagined movements truthful or lawful? Experimental Brain Research, Vol. 201, No. 3, pp. 607–611, Mar 2010.

[51] J. Shawn Farris, Keith S. Jones, and Brent A. Anders. Acquisition speed with targets on the edge of the screen: An application of fitts’ law to commonly used web browser controls. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting, Vol. 45, No. 15, pp. 1205–1209, 2001.

[52] Coskun Dizmen, Errol R. Hoffmann, and Alan H.S. Chan. Movement time to edge and non-edge targets. Ergonomics, Vol. 57, No. 1, pp. 130–135, November 2013.

[53] Caroline Appert, Olivier Chapuis, and Michel Beaudouin-Lafon. Evaluation of point- ing performance on screen edges. In Proceedings of the Working Conference on Ad- vanced Visual Interfaces, AVI ’08, pp. 119–126, New York, NY, USA, 2008. ACM.

[54] Daniel Avrahami. The effect of edge targets on touch performance. In Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’15, pp. 1837–1846, New York, NY, USA, 2015. Association for Computing Machinery.

[55] Olivier Chapuis and Pierre Dragicevic. Effects of motor scale, visual scale, and quan- tization on small target acquisition difficulty. ACM Trans. Comput.-Hum. Interact., Vol. 18, No. 3, August 2011.

[56] G´ery Casiez, Daniel Vogel, Qing Pan, and Christophe Chaillou. Rubberedge: Re- ducing clutching by combining position and rate control with elastic feedback. In Proceedings of the 20th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology, UIST ’07, pp. 129–138, New York, NY, USA, 2007. Association for Computing Machinery.

[57] Nikola Banovic, Tovi Grossman, and George Fitzmaurice. The effect of time-based cost of error in target-directed pointing tasks. In Proceedings of the SIGCHI Confer- ence on Human Factors in Computing Systems, CHI ’13, pp. 1373–1382, New York, NY, USA, 2013. Association for Computing Machinery.

[58] Motoyuki Akamatsu, I. Scott Mackenzie, and Thierry Hasbroucq. A comparison of tactile, auditory, and visual feedback in a pointing task using a mouse-type device. Ergonomics, Vol. 38, No. 4, pp. 816–827, 1995. PMID: 7729406.

[59] Xiang Cao, Jacky Jie Li, and Ravin Balakrishnan. Peephole pointing: Modeling acquisition of dynamically revealed targets. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’08, pp. 1699–1708, New York, NY, USA, 2008. ACM.

[60] Hirotugu Akaike. A new look at the statistical model identification. IEEE Transac- tions on Automatic Control, Vol. 19, No. 6, pp. 716–723, December 1974.

[61] Xiangshi Ren, Jing Kong, and Xing-Qi Jiang. Sh-model: A model based on both system and human effects for pointing task evaluation. IPSJ Digital Courier, Vol. 1, pp. 193–203, 2005.

[62] Shota Yamanaka and Wolfgang Stuerzlinger. Modeling fully and partially constrained lasso movements in a grid of icons. In Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’19, pp. 120:1–120:12, New York, NY, USA, 2019. ACM.

[63] Kenneth P Burnham and David R Anderson. Model selection and multimodel infer- ence: a practical information-theoretic approach. Springer Science & Business Media, 2003.

[64] Julien Gori, Olivier Rioul, Yves Guiard, and Michel Beaudouin-Lafon. The perils of confounding factors: How fitts’ law experiments can lead to false conclusions. In Proceedings of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’18, pp. 196:1–196:10, New York, NY, USA, 2018. ACM.

[65] Eunji Park and Byungjoo Lee. An intermittent click planning model. In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’20, pp. 1–13, New York, NY, USA, 2020. Association for Computing Machinery.

[66] Shota Yamanaka, Hiroki Usuba, Haruki Takahashi, and Homei Miyashita. Servo- Gaussian Model to Predict Success Rates in Manual Tracking: Path Steering and Pursuit of 1D Moving Target, pp. 844–857. Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 2020.

[67] Jin Huang, Feng Tian, Xiangmin Fan, Huawei Tu, Hao Zhang, Xiaolan Peng, and Hongan Wang. Modeling the endpoint uncertainty in crossing-based moving tar- get selection. In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’20, pp. 1–12, New York, NY, USA, 2020. Association for Computing Machinery.

[68] Jacob O. Wobbrock, Edward Cutrell, Susumu Harada, and I. Scott MacKenzie. An error model for pointing based on fitts’ law. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’08, pp. 1613–1622, New York, NY, USA, 2008. Association for Computing Machinery.

[69] Jacob O. Wobbrock, Alex Jansen, and Kristen Shinohara. Modeling and predicting pointing errors in two dimensions. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’11, pp. 1653–1656, New York, NY, USA, 2011. Association for Computing Machinery.

[70] Brian W Epps. Comparison of six cursor control devices based on fitts’ law models. In Proceedings of the Human Factors Society Annual Meeting, Vol. 30, pp. 327–331. SAGE Publications Sage CA: Los Angeles, CA, 1986.

[71] Clifton Forlines and Ravin Balakrishnan. Evaluating tactile feedback and direct vs. indirect stylus input in pointing and crossing selection tasks. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’08, pp. 1563– 1572, New York, NY, USA, 2008. Association for Computing Machinery.

[72] Sachi Mizobuchi and Michiaki Yasumura. Tapping vs. circling selections on pen- based devices: Evidence for different performance-shaping factors. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’04, pp. 607–614, New York, NY, USA, 2004. Association for Computing Machinery.

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