Evaluierung mobiler Texteingabeverfahren : Entwurf und Entwicklung eines Tools zur experimentellen Protokollierung und Analyse

Abstract

Die Texteingabe auf mobilen Geraeten wird von Tag zu Tag wichtiger, da mobile Applikationen vermehrt ihre Desktop Pendants ersetzen koennen. Die groessten Hersteller mobiler Betriebssysteme (Google und Apple) ermoeglichen Drittherstellern u. a. deshalb die Entwicklung neuer Tastatur-Layouts oder sogar zur Gaenze neuer Eingabevarianten. Um neue Layouts bzw. Eingabevarianten miteinander vergleichen zu koennen, benoetigt es Texteingabeexperimente und ein Tool zu deren Protokollierung und Analyse. Das Fehlen eines frei zugaenglichen Tools zur experimentellen Protokollierung und Analyse mobiler Texteingaben fuehrte im Rahmen dieser Masterarbeit zur Entwicklung einer Android Library namens TeaLib. Die Abkuerzung Tea steht hierbei fuer Text Entry Analyzer, was uebersetzt Texteingabeanalysator bedeutet. Ausserdem beschreibt diese Masterarbeit die wichtigsten Texteingabemetriken, die zur Bestimmung von Eingabegeschwingkeiten und Fehlerraten benoetigt werden. Die vorgestellte Library TeaLib kann unkompliziert in neue und bereits bestehende Android-Applikationen eingebunden werden, um die erwaehnten Texteingabegeschwindigkeitswerte und Fehlerraten auf Android-Geraeten zu messen und zu protokollieren. Der Einsatz der Library erlaubt es App-Entwicklern, sich auf das Design und den Aufbau der App zu konzentrieren. Um die Nutzbarkeit der Library TeaLib zu zeigen, wurde des Weiteren eine Android-Applikation TeaApp entwickelt, welche diese verwendet. Um die Eignung der entwickelten Instrumente zur Durchfuehrung empirischer Studien zu ueberpruefen, wurde diese im Rahmen eines Texteingabeexperiments erfolgreich evaluiert. Das Experiment evaluierte und verglich zwei unterschiedliche Eingabemethoden (Tippen und Swypen) und drei unterschiedliche Tastaturen (Google Tastatur, SwiftKey Tastatur und Swype Tastatur). Die Tipp-Variante erwies sich als deutlich schneller und genauer als die Swype-Eingabevariante. Man muss allerdings anmerken, dass saemtliche Teilnehmer die Tipp-Variante taeglich benutzen und die Swype-Variante mehr oder weniger neu erlernt werden musste. Beim Vergleich der drei Tastaturen schnitt die SwiftKey-Tastatur sowohl in Bezug auf Geschwindigkeit als auch auf Genauigkeit am besten ab.

Nowadays, text entry on mobile devices is becoming increasingly important, mainly because mobile applications are often able to replace their desktop counterparts. This is one of the reasons why the biggest manufacturers of mobile operating systems (Google and Apple) allow third-party developers to design new keyboard layouts or even create entirely new ways to enter text. To compare those new layouts or new text entry systems with each other, user studies and a tool to protocol and analyze their results are needed. The absence of a tool to protocol and analyze text entry experiments led to the development of an Android library, called TeaLib, as a part of this master's thesis. In this context, the abbreviation Tea stands for Text Entry Analyzer. Furthermore, this thesis discusses the most important text entry metrics concerning entry speed and accuracy. The library TeaLib can be added to new or integrated into existing Android applications. Its main purpose is to record and compute text entry speed and accuracy metrics on Android devices, mainly smartphones. By adding the library to an application, app developers can focus on designing and creating the actual app. Additionally, an Android application, called TeaApp, that uses the TeaLib was created. This app was subsequently used in the course of a small user study which was designed to test two different entry techniques (type and swype) and three keyboards (Android default keyboard, SwiftKey keyboard and Swype keyboard) for text entry speed and accuracy. The main purpose of this user study was to show and prove that the developed tools can be successfully used within a text entry experiment. The user study revealed that typing was considerably faster and more accurate than swyping. Although, it has to be mentioned that all of the participants use the typing method on a daily basis and had not tried swyping, prior to the user study. The fastest and most accurate of the three tested keyboards was the SwiftKey keyboard.