Nghĩ rằng văn bản dự đoán giúp bạn gõ nhanh hơn? Bạn đang tự lừa dối

Gõ là một trong những công việc phổ biến nhất chúng ta thực hiện trên điện thoại di động. Một cuộc khảo sát gần đây cho thấy thế hệ Millennials dành 48 phút mỗi ngày để nhắn tin, trong khi người thuộc thế hệ Boomers chỉ dành 30 phút.

Kể từ sự xuất hiện của điện thoại di động, cách chúng ta nhắn tin đã thay đổi. Chúng ta đã chứng kiến sự ra đời của chức năng tự sửa lỗi, sửa lỗi khi chúng ta gõ, và từ dự đoán (thường được gọi là văn bản dự đoán), dự đoán từ tiếp theo chúng ta muốn gõ và cho phép chúng ta chọn nó trên bàn phím.

Các chức năng như tự sửa lỗi và văn bản dự đoán được thiết kế để làm cho việc gõ nhanh hơn và hiệu quả hơn. Nhưng nghiên cứu cho thấy điều này không nhất thiết đúng với văn bản dự đoán.

Một nghiên cứu được công bố vào năm 2016 cho thấy văn bản dự đoán không liên quan đến bất kỳ cải thiện nào về tốc độ gõ. Nhưng nghiên cứu này chỉ có 17 người tham gia - và tất cả đều sử dụng cùng loại thiết bị di động.

Trong năm 2019, đồng nghiệp và tôi đã công bố một nghiên cứu trong đó chúng tôi xem xét dữ liệu gõ trên điện thoại di động từ hơn 37,000 tình nguyện viên, tất cả đều sử dụng điện thoại di động của họ.

Những người sử dụng văn bản dự đoán gõ trung bình 33 từ mỗi phút. Điều này chậm hơn so với những người không sử dụng phương pháp nhập văn bản thông minh (35 từ mỗi phút) và đáng kể chậm hơn so với những người sử dụng tự động sửa lỗi (43 từ mỗi phút).

Phân tích chi tiết

Thú vị khi xem xét sự không tương quan giữa văn bản dự đoán và hiệu suất gõ. Ý tưởng có vẻ đúng: nếu hệ thống có thể dự đoán từ bạn định gõ trước khi bạn gõ, điều này nên tiết kiệm thời gian cho bạn.

Trong nghiên cứu gần đây nhất của tôi về chủ đề này, một đồng nghiệp và tôi khám phá các điều kiện quyết định xem văn bản dự đoán có hiệu quả hay không. Chúng tôi kết hợp một số điều kiện này, hoặc tham số, để mô phỏng một số lượng lớn các tình huống khác nhau và do đó xác định khi nào văn bản dự đoán hiệu quả - và khi nào không.

Chúng tôi tích hợp một vài tham số cơ bản liên quan đến hiệu suất văn bản dự đoán vào mô phỏng của chúng tôi. Thứ nhất là thời gian trung bình mà người dùng mất để nhấn một phím trên bàn phím (về cơ bản là một đơn vị đo của tốc độ gõ của họ). Chúng tôi ước tính là 0.26 giây, dựa trên nghiên cứu trước đây.

Tham số cơ bản thứ hai là thời gian trung bình mà người dùng mất để nhìn vào gợi ý văn bản dự đoán và chọn nó. Chúng tôi ổn định giá trị này ở mức 0.45 giây, một lần nữa dựa trên dữ liệu hiện có.

Bên cạnh đó, còn một tập hợp các tham số mà ít rõ ràng hơn. Đây là các tham số phản ánh cách người dùng tương tác với văn bản dự đoán - hoặc chiến lược của họ nếu bạn muốn. Trong nghiên cứu của chúng tôi, chúng tôi xem xét cách các phương pháp tiếp cận khác nhau đối với hai trong số những chiến lược này ảnh hưởng đến tính hữu ích của văn bản dự đoán.

Chiến lược đầu tiên là chiều dài tối thiểu của từ. Điều này có nghĩa là người dùng thường chỉ xem dự đoán cho các từ với độ dài nhất định. Bạn có thể chỉ xem dự đoán nếu bạn đang gõ các từ dài hơn, ví dụ, hơn sáu chữ - vì những từ này đòi hỏi nhiều nỗ lực hơn để đánh chính và gõ ra. Trục ngang trong biểu đồ dưới đây cho thấy ảnh hưởng của việc thay đổi chiều dài tối thiểu của một từ trước khi người dùng tìm kiếm dự đoán từ hai chữ đến mười chữ.

Chiến lược thứ hai, 'gõ-đến-rồi-nhìn', quy định bao nhiêu chữ người dùng sẽ gõ trước khi nhìn vào các dự đoán từ. Bạn có thể chỉ xem gợi ý sau khi gõ ba chữ đầu tiên của một từ, ví dụ. Sự hiểu biết ở đây là càng gõ nhiều chữ, khả năng dự đoán đúng càng cao. Trục đứng cho thấy ảnh hưởng của người dùng thay đổi chiến lược 'gõ-đến-rồi-nhìn' từ việc xem dự đoán trước cả khi gõ (không) đến việc xem dự đoán sau mỗi chữ, hai chữ, và cứ thế.

Chiến lược ẩn cuối cùng, kiên trì, ghi lại thời gian người dùng sẽ gõ và kiểm tra dự đoán từ trước khi bỏ cuộc và chỉ gõ ra từ đầy đủ. Mặc dù sẽ rất đầy ý nghĩa nếu thấy sự thay đổi trong kiên trì ảnh hưởng đến tốc độ gõ với văn bản dự đoán, thậm chí với mô hình máy tính, có những hạn chế đối với lượng điểm dữ liệu có thể thay đổi.

Vì vậy, chúng tôi đã ổn định kiên trì ở mức năm, có nghĩa là nếu không có gợi ý phù hợp sau khi người dùng đã gõ năm chữ, họ sẽ hoàn tất từ mà không tham khảo văn bản dự đoán thêm. Mặc dù chúng tôi không có dữ liệu về kiên trì trung bình, điều này dường như là một ước tính hợp lý.

Chúng tôi phát hiện điều gì?

Phía trên đường nét đứt có sự tăng trong tỷ lệ nhập net trong khi phía dưới đó, văn bản dự đoán làm chậm tốc độ của người dùng. Màu đỏ sậm chỉ ra khi văn bản dự đoán hiệu quả nhất; cải thiện hai từ mỗi phút so với việc không sử dụng văn bản dự đoán. Màu xanh là khi nó hiệu quả ít nhất. Dưới điều kiện nhất định trong mô phỏng của chúng tôi, văn bản dự đoán có thể làm chậm tốc độ người dùng đến tám từ mỗi phút.

Hình tròn màu xanh là điểm hoạt động tối ưu, nơi bạn đạt được kết quả tốt nhất từ văn bản dự đoán. Điều này xảy ra khi dự đoán từ chỉ được tìm kiếm cho các từ có ít nhất sáu chữ và người dùng xem dự đoán từ sau khi gõ ba chữ.

Vì vậy, đối với người dùng trung bình, văn bản dự đoán khó có thể cải thiện hiệu suất. Thậm chí khi làm được, nó dường như không tiết kiệm nhiều thời gian. Lợi ích tiềm năng chỉ là vài từ mỗi phút, nhỏ hơn nhiều so với thời gian có thể bị mất.

Bài viết của Per Ola Kristensson, Giáo sư Kỹ thuật Hệ thống Tương tác, Đại học Cambridge

Bài viết này được tái xuất bản từ The Conversation dưới giấy phép Creative Commons. Đọc bài viết gốc.