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Cognitive Modeling of Icon Comprehension

Publication date2005
Abstract

Les interfaces des logiciels récents font un usage intensif d'icones, censées représenter des objets proches du modèle mental de l'utilisateur, et éviter le rappel des fonctions ou de la syntaxe. Mais selon quelles modalités et avec quelles connaissances se réalise l'appariement entre l'objet représenté par l'icone et la fonctionnalité du logiciel ? Les info-bulles le facilitent-elles ? Cet article répond à ces questions : – en simulant, avec LSA, un logiciel d'analyse factorielle de grands corpus textuels, le processus d'appariement entre l'objet représenté par l'icône et la fonctionnalité de cette dernière ; – en comparant ces résultats aux performances de 74 participants humains (novices et experts) face à une tâche similaire. Si nous ne sommes pas parvenus à reproduire les performances en identification d'icônes des participants humains, nous montrons qu'ajouter l'information des info-bulles à celle des icônes améliore les performances de la simulation. Enfin, les performances humaines vont dans le sens de la simulation : les participants experts identifient correctement significativement plus d'icônes que les novices, et les deux groupes en identifient correctement plus avec l'aide de l'info-bulle que sans.

Keywords
  • Interfaces
  • Icones
  • Identification
  • Latent Semantic Analysis
  • Traduction intermodale
NoteUnpublished and extended English version of Dessus, P., & Peraya, D. (2005 ). Le rôle des connaissances dans l'identification automatique d'icones : une comparaison avec des humains. Revue d'Intelligence Artificielle, 19 , 195 – 214. http://archive-ouverte.unige.ch/unige:17676
Citation (ISO format)
DESSUS, Philippe, PERAYA, Daniel. Cognitive Modeling of Icon Comprehension. 2005.
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accessLevelRestricted
Identifiers
  • PID : unige:45050
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Technical informations

Creation13/01/2015 10:45:00
First validation13/01/2015 10:45:00
Update time14/03/2023 22:39:23
Status update14/03/2023 22:39:23
Last indexation04/10/2024 02:36:38
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