@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00185870,
 author = {山中, 祥太 and ヴォルフガング, スターツリンガー and 宮下, 芳明 and Shota, Yamanaka and Wolfgang, Stuerzlinger and Homei, Miyashita},
 issue = {2},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Feb},
 note = {ステアリングの法則は，単一の直線経路・環状経路を通過する時間を高精度に予測できることが知られている．また，コーナで連結された経路を通過する時間を求めるバージョンなど，モデルにさらなる拡張が施されることもある．しかし，連結された直線経路，すなわち幅の異なる直線経路が直線状につながったものを通過する動作について詳細に分析・モデル化されたことはない．このような動作は，イラストレーションソフトのラッソ操作（投げ縄ツールのように自由選択をする操作）で求められる．本研究では，連結経路を通過するタスクにおける操作性能を検証するために3つの実験を行った．実験の結果，単一経路と連結経路を比較したとき，ユーザが明確に挙動を変えることを示し，その挙動変化は経路の連結点を通過するよりもかなり前もって決められていることを示した．単一の経路の難易度（ID）を単純に加算することで，経路全体の通過時間を高精度に予測できる（R2 > 0.96）ことが分かったが，より正確に予測可能なモデルを導出して比較議論する．R2および赤池情報量基準（AIC）の値の比較から，2本目の経路に進入する動作をクロッシングタスクと見なしてIDを調整するモデルが最良であることが支持された．, The steering law models human motor performance and has been verified to hold for a single linear and/or circular path. Some extensions investigated steering around corners. Yet, little is known about human performance in navigating joined linear paths, i.e., successions of path segments with different widths, although such operations appear in our graphical user interface tasks, including lasso operations in illustration software. In this work, we conducted three experiments involving joined paths. The results showed that users significantly changed their behavior, and that that strategy change can be determined beforehand. A simple model summing the two indexes of difficulty (IDs) for each path was efficient to predict the time (R2 > 0.96), but more sophisticated models were also evaluated. The best model includes the ID of the crossing operation to enter the second path, in terms of both of R2 and AIC values.},
 pages = {633--643},
 title = {連結した直線経路をステアリングする動作の分析とモデル化},
 volume = {59},
 year = {2018}
}