Information theory as a unified tool for understanding and designing human-computer interaction
La théorie de l’information comme un outil unifié pour comprendre et concevoir l’interaction humain-machine
Résumé
Information theory has influenced a large number of scientific fields since its first introduction in 1948. Apart from Fitts' law and Hick's law, which came out when experimental psychologists were still enthusiastic about applying information theory to various areas of psychology, the relation between information theory and human-computer interaction (HCI) has rarely been explored. This thesis strives to bridge the gap between information theory and HCI by taking the stance that human-computer interaction can be considered as a communication process and therefore can be characterized using information-theoretic concepts. The three main contributions are: (1) a detailed historical perspective on how information theory influenced psychology and HCI, particularly an in-depth discussion and analysis of how relevant Hick's law is to HCI; (2) a Bayesian Information Gain (BIG) framework that quantifies the information sent by the user to the computer to express her intention; and (3) a further illustration of the advantages of using information-theoretic measures to evaluate input performance and to characterize the rich aspects of an interaction task. This thesis demonstrates that information theory can be used as a unified tool to understand and design human-computer communication.
La théorie de l'information a influencé un grand nombre de domaines scientifiques depuis son introduction par Claude Shannon en 1948. A part la loi de Fitts et la loi de Hick, qui sont apparus lorsque les psychologues expérimentaux étaient encore enthousiastes à l'idée d'appliquer la théorie de l'information aux différents domaines de la psychologie, les liens entre la théorie de l'information et l'interaction humain-machine (IHM) ont été peu explorés. L'objectif de cette thèse est de combler le fossé entre la théorie de l'information et l'IHM en considérant que l'interaction entre les humains et les machines peut être considérée comme un processus de communication et peut donc être caractérisée à l'aide des concepts de la théorie de l'information. Les trois principales contributions de cette thèse sont : (1) une perspective historique détaillée sur la manière dont la théorie de l'information a influencé la psychologie et l'IHM, avec en particulier une discussion approfondie et une analyse de la pertinence de la loi de Hick pour l'IHM, (2) le cadre formel Gain d'Information Bayésienne (BIG pour Bayesian Information Gain) qui quantifie et exploite les informations envoyées par l'utilisateur à l'ordinateur pour exprimer son intention et (3) une illustration des avantages de l'utilisation des mesures de la théorie de l'information pour évaluer la performance des entrées et pour caractériser une tâche d'interaction. Cette thèse démontre ainsi que la théorie de l'information peut être utilisée comme un outil unifié pour comprendre et concevoir la communication et l'interaction humain-machine.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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