你想知道交互设计中的七大定律吗

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1、你想知道交互设计中的七大定律吗?核心提示“除非有更好的选择,否则就遵从标准”,那在交互设计领域都有哪些法则定律被认作了标准了呢?Alan Cooper:除非有更好的选择,否则就遵从标准。作为交互设计之父的阿兰库珀最为人熟知的或许就是这句“除非有更好的选择,否则就遵从标准”了,在交互设计领域有很多经过了时间的验证的法则定律被认作了标准,那么你都知道都有哪些吗?1. Fitts Law / 菲茨定律(费茨法则)定律内容:从一个起始位置移动到一个最终目标所需的时间由两个参数来决定,到目标的距离和目标的大小(上图中的 D与 W),用数学公式表达为时间 T = a + b log2(D/W+1)。它是

2、1954 年保罗.菲茨首先提出来的,用来预测从任意一点到目标中心位置所需时间的数学模型,在人机交互(HCI)和设计领域的影响却最为广泛和深远。 新的 Windows 8 中由开始菜单到开始屏幕的转变背后也可以看作是该定律的应用。菲茨定律的启示:按钮等可点击对象需要合理的大小尺寸。屏幕的边和角很适合放置像菜单栏和按钮这样的元素,因为边角是巨大的目标,它们无限高或无限宽,你不可能用鼠标超过它们。即不管你移动了多远,鼠标最终会停在屏幕的边缘,并定位到按钮或菜单的上面。出现在用户正在操作的对象旁边的控制菜单(右键菜单)比下拉菜单或工具栏可以被打开得更快,因为不需要移动到屏幕的其他位置。扩展阅读:Win

3、dows 设计规范中的鼠标交互、菲茨定律与互联网设计、費茲定律Fitts Law與使用者介面設計、Google Chrome 与 Fitts Law、谈谈 Fitts 定律、费茨法则在交互设计中的应用(Readlists)2. Hicks Law / 席克定律(希克法则)定律内容:一个人面临的选择(n)越多,所需要作出决定的时间(T)就越长。用数学公式表达为反应时间 T=a+b log2(n)。在人机交互中界面中选项越多,意味着用户做出决定的时间越长。例如比起 2 个菜单,每个菜单有 5 项,用户会更快得从有 10 项的 1 个菜单中做出选择。席克定律多应用于软件/网站界面的菜单及子菜单的设计

4、中,在移动设备中也比较适用。扩展阅读:席克法則、谈谈Hick定律(Readlists)3. 神奇数字 72 法则1956 年乔治米勒对短时记忆能力进行了定量研究,他发现人类头脑最好的状态能记忆含有7(2)项信息块,在记忆了 5-9 项信息后人类的头脑就开始出错。与席克定律类似,神奇数字 72 法则也经常被应用在移动应用交互设计上,如应用的选项卡不会超过 5 个。4. The Law Of Proximity 接近法则根据格式塔(Gestalt)心理学:当对象离得太近的时候,意识会认为它们是相关的。在交互设计中表现为一个提交按钮会紧挨着一个文本框,因此当相互靠近的功能块是不相关的话,就说明交互设

5、计可能是有问题的。5. Teslers Law 泰思勒定律(复杂性守恒定律)待添加的隐藏文字内容3该定律认为每一个过程都有其固有的复杂性,存在一个临界点,超过了这个点过程就不能再简化了,你只能将固有的复杂性从一个地方移动到另外一个地方。如对于邮箱的设计,收件人地址是不能再简化的,而对于发件人却可以通过客户端的集成来转移它的复杂性。6. 新乡重夫:防错原则防错原则认为大部分的意外都是由设计的疏忽,而不是人为操作疏忽。通过改变设计可以把过失降到最低。该原则最初是用于工业管理的,但在交互设计也十分适用。如在硬件设计上的USB 插槽;而在界面交互设计中也是可以经常看到,如当使用条件没有满足时,常常通过

6、使功能失效来表示(一般按钮会变为灰色无法点击),以避免勿按。如上图所示极客公园的评论功能快,在留言框没有内容或邮箱格式不正确的时候是无法获取验证码的,只有两者都满足了才可以。7. Occams Razor 奥卡姆剃刀原理(简单有效原理)这个原理被称为“如无必要,勿增实体”,即如有两个功能相等的设计,那么选择最简单的。在极客公开课走进 UC中 UC 浏览器产品经理苏剑南在”UC 浏览器 For Android 产品设计思考“演讲中也有讲到该原理的应用,”如果 UC 手机浏览器要发布第一个版本 UC 1.0,你会选择哪五个功能?为了遵守神奇的数字 7 法则本篇就只介绍到这里了,如果你还有兴趣自己去找找其他的定律法则,如与费茨定律接近的 Steering Law转向定律、Gutenberg Diagram古登堡图法则以及雷打不动到哪哪适用的帕累托定律(80/20 原则)、三等分原则等。最后想说的是虽然这些法则定律被很多人认定为标准,很多人也记得Alan Cooper 说过的那句名言,但从实际出发这些法则定了起到的只是参考或启发作为,作为交互设计人员千万不能照本宣科,因为只有亲自做过后才会深有体会。除非特别声明,极客观察均为极客公园原创报道,转载请注明作者及原文链接。原文地址:http:/

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