A Dataset and Post-Processing Method for Pointing Device Human-Machine Interface Evaluation

Abstract

The evaluation of human-machine interfaces (HMI) requires quantitative metrics to define the ability of a person to effectively achieve their goals using the HMI. In particular, for pointing-device type HMIs such as the computer mouse, an experiment quantifying movement by performing repetitive target selections allows defining a useful metric known as throughput (TP) using the Fitts’ Law test. In this work, a dataset obtained from an automated protocol application is presented, which is made publicly available through an on-line platform. A post-processing method to obtain performance parameters from the dataset is also presented, and its output is used to validate the data against similar experiments in the literature.

La evaluacion de interfaces humano-máquina (HMI) requiere métricas cuantitativas para definir la capacidad de una persona para lograr eficazmente sus objetivos utilizando la HMI. En particular, para las HMIs del tipo dispotivo apuntador como el raton de la computadora, un experimento que cuatifica el movimiento al realizar selecciones repetitivas de objetivos permite definir una metrica útil conocida como rendimiento (TP) utilizando la prueba de la Ley de Fitts. En este trabajo, se presenta un conjunto de datos obtenido a partir de la aplicacion de un protocolo automatizado, el cual esta disponible públicamente a través de una plataforma en línea. Tambien se presenta un método de post-procesamiento para obtener parametros de rendimiento a partir del conjunto de datos, y sus resultados se utilizan para validar los datos en comparación con experimentos similares en la literatura.