Objective: We aimed to use adaptive psychophysics methods, which is a Bayesian Model, to measure users' time perception of various progress bar quantitatively. Background: Progress bar informs users about the status of ongoing processes. Progress bars frequently display nonuniform speed patterns, such as acceleration and deceleration. However, which progress bar is perceived faster remain unclear. Methods: We measured the point of subject equality (PSE) of the constant progress bar toward four different 5-second progress bars with a non-constant speed. To measure PSE, in each trial, a constant progress bar and a non-constant progress bar were presented to participants. Participants needed to judge which one is shorter. Based on their choice, the model generated the time duration of constant progress bar in next trial. After 40 trials for each non-constant progress bar, the PSE was calculated by the model. Eye tracking was recorded during the experiment.Results: Our results show that the constant progress bar and speed-up progress bar are perceived to be faster. The anchoring effect fits the results of our study, indicating that the final part of the progress bar is more important for time perception. Moreover, the eye-tracking results indicate that the progress bar is perceived to be slower is related to the overload of cognitive resources.Conclusion: The constant progress bar and speed-up progress bar are perceived as the quickest. Application: The results suggest that UX design can use constant or speed-up progress bar, in order to improve user experience in waiting.


翻译:目标:我们的目标是使用适应性心理物理学方法,即巴伊西亚模式,从数量上衡量用户对各种进展的时间认识。背景:进步栏向用户通报当前进程的状况。进步栏经常显示非统一速度模式,例如加速和减速。但是,认为进步栏更快地显示。方法:我们以非恒定速度测量了四个五秒进步栏的不断进步栏的主体平等点(PESE),在每次试验中测量了PSE,一个不断的进展栏和一个不连续的进展栏。参与者需要判断一个进程的状况。根据他们的选择,该模型在下一个试验中产生了持续进展栏的时间长度。在对每个不统一的进展栏进行40次试验后,PSE是按模型计算的。在试验中记录了对四个5秒进步栏的不断平等点(PSE) 。结果显示,在每次试验中,不断的进展栏和加速进展栏可以更快地向参与者展示。固定的速度效果符合我们的研究的结果,显示一个进展栏的最后部分是较短的。根据他们的选择,在下一个试验中,不断进步栏的运用速度是快速的进度, 显示不断的进度是快速的进度。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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