GOMS

GOMS es un modelo de procesador de información humana especializado para la observación de la interacción hombre-ordenador que describe la estructura cognitiva de un usuario en cuatro componentes. En el libro The Psychology of Human Computer Interaction ^[1] escrito en 1983 por Stuart K. Card , Thomas P. Moran y Allen Newell , los autores introducen: "un conjunto de objetivos , un conjunto de operadores , un conjunto de métodos para alcanzar los objetivos y un conjunto de reglas de selección para elegir entre métodos en competencia para los objetivos". ^[1] GOMS es un método ampliamente utilizado por los especialistas en usabilidad para los diseñadores de sistemas informáticos porque produce predicciones cuantitativas y cualitativas de cómo las personas utilizarán un sistema propuesto.

Un modelo GOMS se compone de métodos que se utilizan para alcanzar objetivos específicos. Estos métodos se componen a su vez de operadores en el nivel más bajo. Los operadores son pasos específicos que realiza un usuario y a los que se les asigna un tiempo de ejecución específico. Si un objetivo se puede alcanzar con más de un método, se utilizan reglas de selección para determinar el método.

• Los objetivos son estructuras simbólicas que definen un estado de cosas que debe alcanzarse y determinan un conjunto de métodos posibles mediante los cuales puede lograrse.
• Los operadores son actos perceptivos, motores o cognitivos elementales, cuya ejecución es necesaria para cambiar algún aspecto del estado mental del usuario o afectar el entorno de la tarea.
• Los métodos describen un procedimiento para lograr un objetivo.
• Las reglas de selección son necesarias cuando se intenta alcanzar un objetivo; puede haber más de un método disponible para que el usuario lo logre.

Existen varias variaciones diferentes de GOMS que permiten estudiar y predecir con precisión distintos aspectos de una interfaz. En todas las variantes, las definiciones de los conceptos principales son las mismas. Existe cierta flexibilidad para la definición de todas las entidades por parte del diseñador o analista. Por ejemplo, un operador en un método puede ser un objetivo en un método diferente. El nivel de granularidad se ajusta para capturar lo que el evaluador en particular está examinando. Para ver un ejemplo aplicado simple, consulte CMN-GOMS.

El método GOMS para el modelado de usuarios tiene sus puntos fuertes y débiles. Si bien no es necesariamente el método más preciso para medir la interacción entre la interfaz hombre-computadora, permite la visibilidad de todo el conocimiento procedimental. Con GOMS, un analista puede estimar fácilmente una interacción particular y calcularla de manera rápida y sencilla. Esto solo es posible si los datos promedio de medición de métodos y tiempos para cada tarea específica se han medido previamente de manera experimental con un alto grado de precisión. ^[2]

GOMS solo se aplica a usuarios expertos. No funciona para principiantes o intermedios, ya que pueden ocurrir errores que pueden alterar los datos. ^[3] Además, el modelo no se aplica al aprendizaje del sistema o a un usuario que utiliza el sistema después de un largo tiempo sin usarlo. ^[3] Otra gran desventaja es la falta de contabilidad de errores, incluso los usuarios expertos cometen errores, pero GOMS no los tiene en cuenta. ^[3] La carga de trabajo mental no se aborda en el modelo, lo que la convierte en una variable impredecible. Lo mismo se aplica a la fatiga. ^[3] GOMS solo aborda la usabilidad de una tarea en un sistema, no aborda su funcionalidad. ^[3]

En ninguno de los modelos GOMS se tienen en cuenta las personalidades, los hábitos o las limitaciones físicas de los usuarios (por ejemplo, las discapacidades). Se supone que todos los usuarios son exactamente iguales. Recientemente se han desarrollado algunas extensiones de GOMS que permiten formular modelos GOMS que describen el comportamiento de interacción de los usuarios discapacitados. ^{[4] [5] [6]}

Básicamente, existen cinco modelos GOMS diferentes: el modelo a nivel de pulsación de tecla , CMN-GOMS , NGOMSL , CPM-GOMS y SGOMS. Cada modelo tiene una complejidad diferente y varía en cuanto a actividades.

El modelo a nivel de pulsación de tecla ( KLM ) es la primera y más sencilla técnica GOMS creada por Stuart Card , Thomas P. Moran y Allen Newell . ^[6] La estimación del tiempo de ejecución de una tarea se realiza enumerando la secuencia de operadores y luego totalizando los tiempos de ejecución de los operadores individuales. Con KLM, el analista debe especificar el método utilizado para llevar a cabo cada instancia de tarea en particular. Además, los métodos especificados se limitan a estar en forma de secuencia y contener solo operadores primitivos a nivel de pulsación de tecla. La mayor diferencia entre GOMS y KLM es cómo se asigna el tiempo a los operadores cognitivos y perceptivos cuando se trata de predicciones de tiempo de ejecución. Otra diferencia importante es que la jerarquía de objetivos es explícita en GOMS, mientras que era implícita en KLM . La naturaleza de los operadores no observables es otra diferencia importante. KLM tiene un solo operador M que precede a cada unidad cognitiva de acción. Por el contrario, GOMS no asigna tiempo a dicha sobrecarga cognitiva. Pero ambos modelos incluyen operadores similares a M para acciones mentales que consumen mucho tiempo, como localizar información en la pantalla y verificar entradas. Ambos métodos asignan aproximadamente el mismo tiempo a las actividades cognitivas y perceptuales no observables. Además, hacen diferentes suposiciones sobre los operadores cognitivos y perceptuales no observables y, por lo tanto, distribuyen el tiempo de diferentes maneras. ^{[2] [7]}

La parte de ejecución de KLM se describe en cuatro operadores físico-motores:

• Pulsación de tecla K
• P apuntando con el ratón a un objetivo
• H apuntando la mano hacia el teclado
• D dibujando un segmento de línea en una cuadrícula

Un operador mental M que representa el tiempo que el usuario tiene que prepararse mentalmente para realizar una acción y un operador de respuesta del sistema R que el usuario tiene que esperar al sistema. El tiempo de ejecución es la suma de los tiempos que se emplean en ejecutar los diferentes tipos de operadores:

T _ejecutar = T _K + T _P + T _H + T _D + T _M + T _R . ^[1]

Cada uno de estos operadores tiene una estimación del tiempo de ejecución, ya sea un valor único o una estimación parametrizada.

GOMS y sus variantes fueron diseñados para interfaces de teclado; hoy en día, un nuevo tipo de interfaz es omnipresente. Esta incorporación a la familia GOMS, junto con las actualizaciones de los operadores KLM existentes, se denomina modelo de nivel táctil (TLM). Andrew D. Rice y Jonathan W. Lartigue proponen este modelo para su uso con el fin de modelar el desempeño de tareas humanas en un dispositivo de pantalla táctil con entrada restringida y, con una evaluación comparativa adecuada, predecir con precisión el desempeño real del usuario. ^[8]

El objetivo es proporcionar un instrumento para el análisis cuantitativo de interfaces de pantalla táctil.

Se agregan varios operadores para las interacciones con la pantalla táctil:

Distracción (X)

un operador multiplicativo que se aplica a otros operadores para modelar distracciones del mundo real

Gesto (G)

Los gestos se conceptualizan como combinaciones especializadas de movimientos de los dedos a lo largo de la pantalla del dispositivo.

Pellizco (P)

se refiere al gesto común de dos dedos

Ampliar (Z)

La aplicación inversa del operador Pinch. Valor en MS = 200 Ms

Acto Inicial (I)

KLM asume que el usuario está preparado para iniciar una acción, los dispositivos de pantalla táctil requieren que los usuarios los preparen para su uso (botón de inicio o contraseña)

Toque (T)

El operador se refiere a la acción física de tocar un área en el dispositivo de pantalla táctil para iniciar algún cambio o acción.

Deslizar (S)

Generalmente se trata de un deslizamiento horizontal o vertical, como cuando se cambia la página de un libro. Valor en MS = 70 Ms

Inclinación (L(d))

Se utiliza para interactuar con dispositivos equipados con acelerómetros.

Girar (O(d))

gesto en el que se colocan dos o más dedos en la pantalla y luego se giran alrededor de un punto central

Arrastrar (D)

Similar a Deslizar, Arrastrar también implica tocar una ubicación en la pantalla y luego mover uno o más dedos en una dirección específica.

CMN-GOMS es el modelo GOMS original propuesto por Stuart Card , Thomas P. Moran y Allen Newell .

CMN son las siglas de Card, Moran y Newell y toma el KLM como su base y le agrega subobjetivos y reglas de selección. Este modelo puede predecir la secuencia de operadores, así como el tiempo de ejecución. Un modelo CMN-GOMS se puede representar en forma de programa, lo que lo hace susceptible de análisis y ejecución. CMN-GOMS se ha utilizado para modelar procesadores de texto ^[1] y sistemas CAD para diseño ergonómico (ver CAD). ^[2] El método CMN puede predecir la secuencia de operadores y el tiempo de ejecución de una tarea a nivel cuantitativo y puede centrar su atención en métodos para lograr objetivos a nivel cualitativo.

En el ejemplo de Bonnie E. John y David E. Kieras se muestra un CMN-GOMS simple sobre la edición de un manuscrito. ^[2]

OBJETIVO: EDITAR MANUSCRITO
. OBJETIVO. EDITAR-UNIDAD-TAREA...repetir hasta que no haya más tareas unitarias
. . OBJETIVO. ADQUIRIR LA TAREA UNITARIA ...si no se recuerda la tarea
. . . OBJETIVO. PASAR PÁGINA ...si está al final del manuscrito
. . . OBJETIVO. OBTENER DEL MANUSCRITO
. . OBJETIVO. EJECUTAR-TAREA-UNITARIA ...si se encontró una tarea unitaria
. . . OBJETIVO. MODIFICAR-TEXTO
. . . . seleccionar. OBJETIVO. MOVE-TEXT* ...si se va a mover texto
. . . . . . OBJETIVO. ELIMINAR-FRASE ...si se debe eliminar una frase
. . . . . . OBJETIVO. INSERTAR PALABRA ... si se debe insertar una palabra
. . . . VERIFICAR-EDITAR

A continuación se muestra un ejemplo sencillo de copiar y pegar. ^[9]

OBJETIVO COPIAR Y PEGAR TEXTO  

    OBJETIVO COPIAR TEXTO
         OBJETIVO RESALTAR TEXTO
             Operador MOVER CURSOR AL INICIO
             Operador CLIC BOTÓN MOUSE
             Operador MOVER CURSOR AL FIN
             Operador MAYÚS CLIC BOTÓN MOUSE
             Operador VERIFICAR RESALTAR OBJETIVO EMITIR
         COMANDO COPIAR 
             Seleccionar*     OBJETIVO 
                USAR MOUSE
                     Operador MOVER CURSOR AL MENÚ EDITAR
                     Operador PRESIONAR BOTÓN MOUSE
                     Operador MOVER CURSOR AL MENÚ COPIAR ELEMENTO
                     Operador VERIFICAR RESALTAR
                     Operador SOLTAR BOTÓN MOUSE
                 OBJETIVO USAR TECLADO
                     Operador PRESIONAR TECLA
                     C
                     Operador SOLTAR TECLAS OBJETIVO
     PEGAR TEXTO[...]

* Regla de selección para META EMISIÓN-COPIA-COMANDO  

Si LAS MANOS ESTÁN SOBRE EL TECLADO entonces 

    seleccionar OBJETIVO USAR TECLADO
 de lo contrario 

    seleccionar OBJETIVO USAR-MOUSE

NGOMSL es una notación de lenguaje natural estructurada para representar modelos GOMS y un procedimiento para construirlos. Esta forma de programa proporciona predicciones de secuencias de operadores, tiempo de ejecución y tiempo para aprender métodos. Un analista construye un modelo NGOMSL realizando una expansión de arriba hacia abajo, en amplitud, de los objetivos de nivel superior del usuario en métodos, hasta que los métodos contengan solo operadores primitivos, generalmente operadores de nivel de pulsación de teclas. Este modelo representa explícitamente la estructura de objetivos al igual que el CMN-GOMS y, por lo tanto, puede representar objetivos de alto nivel. ^[10]

A continuación se muestra un ejemplo sencillo. ^[2]

Declaraciones de NGOMSL

MÉTODO PARA     MOVER EL TEXTO DEL OBJETIVO

    PASO 1     CUMPLIR META CORTAR TEXTO
     PASO 2     CUMPLIR META PEGAR TEXTO
     PASO 3     REGRESAR CON META CUMPLIDA

MÉTODO PARA     CORTAR TEXTO DE OBJETIVO

    PASO 1     LOGRAR EL OBJETIVO RESALTAR EL TEXTO
     PASO 2     RETENER ESE COMANDO ES CORTAR Y
            CUMPLIR OBJETIVO EMITIR UNA ORDEN
    PASO 3     REGRESO CON OBJETIVO CUMPLIDO

etc.

Bonnie E. John y David Kieras describen cuatro tipos diferentes de GOMS. CMN-GOMS, KLM y NGOMSL suponen que todos los operadores se producen en secuencia y no contienen operadores que estén por debajo del nivel de actividad. CPM-GOMS, que es el cuarto método, utiliza operadores en el nivel de procesador humano modelo , lo que supone que los operadores del procesador cognitivo, el procesador perceptivo y el procesador motor pueden trabajar en paralelo entre sí. El punto más importante de CPM-GOMS es la capacidad de predecir el comportamiento hábil a partir de su capacidad para modelar acciones superpuestas. ^{[11] [12]}

SGOMS significa Sociotechnical GOMS ^{[13] [14] [15]} y fue creado para permitir que GOMS modele el trabajo en sistemas sociotécnicos complejos. GOMS está destinado a modelar un usuario individual, trabajando de forma aislada, sin interrupciones inesperadas, similar a un experimento de psicología cognitiva. Este nivel de análisis a veces se denomina microcognición para distinguirlo de la macrocognición , que se refiere a la cognición del mundo real. SGOMS está destinado a expandir la aplicabilidad de GOMS al nivel macrocognitivo de análisis. Para hacer esto, SGOMS agrega una estructura de control de alto nivel a GOMS, llamada unidad de planificación . Esto permite que GOMS maneje interrupciones inesperadas.

Una unidad de planificación es una lista de tareas de la unidad. Las unidades de planificación pueden ser ordenadas (las tareas de la unidad deben realizarse en orden) o situadas (las tareas de la unidad en la lista se realizan según lo exige la situación). En consonancia con CPM-GOMS , SGOMS supone que el agente puede monitorear la situación en paralelo para detectar amenazas (neurofisiológicamente, esta función está asociada con la amígdala ). Las unidades de planificación pueden interrumpirse y marcarse para que se puedan reanudar más tarde. Cuando se interrumpe una unidad de planificación, el agente considera la situación y puede reanudar la misma unidad de planificación o marcarla y cambiar a una unidad de planificación diferente. SGOMS no prescribe cómo se hace esta elección pero, si la decisión se basa en la experiencia rutinaria, se puede incluir en el modelo SGOMS.

Las suposiciones precisas son vitales en el análisis GOMS. Antes de aplicar los tiempos promedio para funciones detalladas, es muy importante que un experimentador se asegure de que ha tenido en cuenta tantas variables como sea posible mediante el uso de suposiciones. Los experimentadores deben diseñar su análisis GOMS para los usuarios que probablemente utilizarán el sistema que se está analizando. Considere, por ejemplo, un experimentador desea determinar cuánto tiempo le tomará a un piloto de F22 Raptor interactuar con una interfaz que ha utilizado durante años. Probablemente se puede suponer que el piloto tiene una visión excepcional y está en buena salud física. Además, se puede suponer que el piloto puede interactuar con la interfaz rápidamente debido a las vastas horas de simulación y el uso previo que ha soportado. Considerando todo, es justo usar tiempos fastman en esta situación. Por el contrario, considere a una persona de 80 años sin experiencia de vuelo que intenta interactuar con la misma interfaz de F22 Raptor . Es justo decir que las dos personas tendrían conjuntos de habilidades muy diferentes y esos conjuntos de habilidades deben tenerse en cuenta subjetivamente.

La única forma de tener en cuenta los errores en el análisis GOMS es predecir dónde es más probable que se produzcan y medir el tiempo que se tardaría en corregir los errores previstos. Por ejemplo, supongamos que un experimentador cree que al escribir la palabra "the" es probable que un sujeto escriba incorrectamente "teh". El experimentador calcularía el tiempo que tarda en escribir la palabra incorrecta, el tiempo que tarda en reconocer que se ha cometido un error y el tiempo que tarda en corregir el error reconocido.

Una implementación exitosa de CPM-GOMS fue en el Proyecto Ernestine, llevado a cabo por New England Telephone . Se compararon las nuevas estaciones de trabajo diseñadas ergonómicamente con las antiguas en términos de mejora en el desempeño de los operadores telefónicos. El análisis de CPM-GOMS estimó una disminución del 3% en la productividad. Durante la prueba de cuatro meses se analizaron 78.240 llamadas y se concluyó que las nuevas estaciones de trabajo produjeron una disminución real del 4% en la productividad. Como la estación de trabajo propuesta requería menos pulsaciones de teclas que la original, no estaba claro a partir de las pruebas de tiempo por qué se produjo la disminución. Sin embargo, el análisis de CPM-GOMS dejó en evidencia que el problema era que las nuevas estaciones de trabajo no utilizaban el tiempo de inactividad de los trabajadores. CPM-GOMS no solo proporcionó una estimación cercana, sino que proporcionó más información de la situación. ^[16]

Los modelos GOMS se emplearon en el rediseño de un sistema CAD ( diseño asistido por computadora ) para ergonomía industrial . ^[17] Un modelo GOMS aplicado muestra dónde se necesita rediseñar la interfaz, así como también proporciona una evaluación de los conceptos e ideas de diseño. En el ejemplo de Richard Gong, cuando GOMS reveló un objetivo frecuente respaldado por un método muy ineficiente, cambió el método a uno más eficiente. Si GOMS mostró que había objetivos que no eran respaldados por ningún método, entonces se agregaron nuevos métodos. GOMS también reveló dónde objetivos similares son respaldados por métodos inconsistentes, una situación en la que los usuarios probablemente tengan problemas para recordar qué hacer, y mostró cómo hacer que los métodos sean consistentes. ^[17]

Existen varias herramientas para la creación y análisis de modelos GOM. A continuación se enumera una selección:

• Gomas rápidas (QGoms)
• Herramienta de modelado basada en KLM CogTool
• Calculadora cognitiva Cogulator para modelado GOMS

• Modelo de procesador de información humana
• KLM-GOMS
• CMN-GOMS
• ONGMSL
• CPM-GOMS

Una versión anterior de este artículo fue en gran parte un trabajo derivado de GOMS Analysis Techniques - Final Essay (1997).

• Kieras, D., John, B., La familia de técnicas de análisis GOMS: herramientas para el diseño y la evaluación, CMU-HCII-94-106, 1994
• Judith Reitman Olson, Gary M. Olson: El crecimiento del modelado cognitivo en la interacción hombre-computadora desde GOMS , en: RM Baecker, J. Grudin, WAS Buxton, S. Greenberg: Lecturas en interacción hombre-computadora: Hacia el año 2000. 1995, San Francisco, CA: Morgan Kaufmann.
• Card, SK; Moran, TP; Newell, A. (1983), La psicología de la interacción hombre-computadora, Londres: Lawrence Erlbaum Associates, ISBN 0-89859-243-7
• Card, Moran, Newell (1980). El modelo a nivel de pulsación de teclas para el tiempo de rendimiento del usuario con sistemas interactivos, Communications of the ACM , julio, 23(7), 396–410.
• Reason, J. (1990), Error humano , Manchester: Cambridge University Press, ISBN 978-0-521-31419-0
• John, Bonnie E. (1995), "¿Por qué GOMS?", Interactions , 2 (4), ACM: 80–89, doi :10.1145/225362.225374, ISSN  1072-5520, S2CID  18403942
• Kieras, David (1999), Una guía para la evaluación de la usabilidad del modelo GOMS utilizando GOMSL y GLEAN3 , Citeseer
• Gray, Wayne D (1993), "Proyecto Ernestine: Validación de un análisis GOMS para predecir y explicar el desempeño de tareas en el mundo real", Human-Computer Interaction , 8 (3), ACM: 237–309, doi :10.1207/s15327051hci0803_3, ISSN  0737-0024
• Haunold, Peter (1994), Un análisis del nivel de pulsaciones de teclas de una aplicación gráfica: digitalización manual de mapas , ACM, ISBN 0-89791-650-6