Unterscheidbar Schnittstellen

Unterscheidbar Schnittstellen Computergrafik Prinzipien leicht unterscheidbar Erscheinungsbild für Computerdaten automatisch zu generieren.

Obwohl die Desktop-Metapher revolutioniert Benutzerschnittstellen, gibt es Hinweise, dass eine räumliche Anordnung allein tut wenig, um bei der Suche nach Dateien und andere Daten zu helfen; Auch ist zu unterscheiden Erscheinungsbild erforderlich. Studien haben gezeigt, dass der durchschnittliche Nutzer haben erhebliche Schwierigkeiten, Dateien auf ihren PCs, auch diejenigen, die sie am selben Tag erstellt. Suchmaschinen nicht immer helfen, da es sich gezeigt hat, dass die Nutzer oft wissen von der Existenz einer Datei ohne die Möglichkeit, relevante Suchbegriffe angeben. Im Gegenteil scheinen die Menschen schrittweise nach Dateien mit irgendeiner Form von Kontext zu suchen.

Kürzlich Forscher und Web-Entwickler haben argumentiert, dass das Problem ist der Mangel an unterscheidbaren Aussehen: in der traditionellen Computer-Schnittstelle die meisten Objekte und Orte identisch erscheinen. Dieses Problem tritt nur selten in der realen Welt, in denen beide Aufgaben und Zielen im allgemeinen leicht unterscheidbar Aussehen. Unterscheidbarkeit war eine der Empfehlungen in der Empfehlung ISO 9241-12 bei Vorlage von Informationen über optische Anzeigen, aber es war in dem Bericht, dass dies durch manuelle Gestaltung von graphischen Symbolen erreicht werden angenommen.

VisualIDs, semanticons und Ident

Die Masse Verfügbarkeit von Computergrafik für die Einführung von Ansätzen, die eine bessere Nutzung der "visuellen Hardware" des Gehirns zu machen, indem sie einzelne Dateien und andere abstrakte Daten mit unterscheidbaren Aussehen. Dieser Gedanke zunächst im streng wissenschaftlichen VisualIDs und Semanticons Werke erschienen, aber die Web-Community hat erforscht und schnell ähnliche Ideen wie die Identicon angenommen.

Die VisualIDs Projekt automatisch generierte Symbole für Dateien oder andere Daten auf der Basis eines Hash der Datenkennung, so dass die Symbole hatte keinen Bezug auf den Inhalt oder die Bedeutung der Daten. Es wurde nicht nur das Erzeugen von aussagekräftigen Symbolen ist nicht notwendig, sondern auch, dass stützen Symbole auf Inhalte ist eigentlich falsch argumentiert.

Die Semanticons Projekt Setlur et al. zeigte einen Algorithmus, um die Symbole, die den Inhalt der Dateien widerspiegeln. In dieser Arbeit wird der Name, Ort und Inhalt einer Datei werden analysiert und verwendet werden, um verwandte Bildes von einem Bild Datenbank abzurufen. Diese werden dann mit Hilfe eines Nicht-fotorealistische Rendering-Technik, um die grafischen Symbole zu erzeugen verarbeitet.

Entwickler Don Park führte die Identicon Bibliothek für die Herstellung einer visuellen Symbol aus einer Hash einer Datenkennung. Dieser Börsen Umsetzung wurde eine große Anzahl von Implementierungen für verschiedene Umgebungen hervorgebracht. Insbesondere Ident werden jetzt als Standard-visuelle Benutzerkennungen für mehrere häufig verwendeten Systemen verwendet. Sie werden auch als Ergänzung zu Gravatars, die die bestehenden Avatar-Bilder erzeugt oder von den Benutzern ausgewählt sind, verwendet, statt der automatisch erzeugten Bildern ..

Aktuelle Forschung

Während aktuelle Web-Praxis hat die Semantik freien Ansatz VisualIDs gefolgt, hat neue Forschung die Semantik-basierten Ansatz der Semanticons gefolgt. Beispiele sind der Einsatz von Data-Mining-Grundlagen, um "intelligente Symbole", die den Inhalt von Dateien und Erstellen von Icons für Musikdateien, die Audio-Eigenschaften oder affektiven Gehalt widerzuspiegeln automatisch erstellen.

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