Fitts Yasası, insanın belirli bir hedefe yönelmiş kas hareketi gerçekleştirdiğinde, hareket süresinin (MT: Movement Time) hedefe olan uzaklık (D) ve hedefin genişliği (W) ile sistematik biçimde ilişkili olduğunu belirten deneysel ve teorik bir yasadır. İlk kez Paul M. Fitts (1954) tarafından ortaya konulan bu yasa, insan hareket sisteminin hız ve doğruluk arasında bilişsel-motor bir denge kurduğunu ifade eder. Kısaca, hedef ne kadar uzak ve küçükse, hedefe ulaşmak o kadar uzun sürer.
Bu yasa, yalnızca bir motor kontrol modeli değil; aynı zamanda insan-bilgisayar etkileşimi (Human–Computer Interaction, HCI), ergonomi, arayüz tasarımı, rehabilitasyon mühendisliği ve bilişsel psikoloji gibi alanlarda temel ölçüt haline gelmiştir. Fitts Yasası, insan davranışının nicel olarak modellenmesi çabalarının erken ve kalıcı başarılarından biridir.
Fitts, 1954 tarihli klasik çalışmasında (“The information capacity of the human motor system in controlling the amplitude of movement”), insan hareketinin bilgi teorisi ile açıklanabileceğini öne sürdü. Claude Shannon’un (1948) iletişim kuramından esinlenen Fitts, insanın kas hareketlerini bir “kanal” olarak tanımladı ve bu kanalın kapasitesinin “bit/saniye” cinsinden ölçülebileceğini savundu.
Fitts’in amacı, motor davranışı rastgele hataların toplamı olarak değil, ölçülebilir bir bilgi işleme süreci olarak kavramsallaştırmaktı. Böylece, insan hareketinin sınırlı ama öngörülebilir bir bilgi aktarım kapasitesine sahip olduğu fikrini geliştirdi.
Bu yaklaşım, insanın hareket planlaması ve hedefe ulaşma davranışını deterministik olmaktan çıkararak probabilistik bir bilgi süreci olarak ele aldı. Fitts’in bulguları, sonrasında iki temel doğrultuda gelişti:
Fitts Yasası’nın genel formu şöyledir:
Burada:
Bu denklem, hedef ne kadar uzakta veya küçükse, hareket süresinin o kadar artacağını ifade eder. Logaritmik ilişki, insan sisteminin doğruluk ve hız arasında doğrusal olmayan bir denge kurduğunu gösterir.
Fitts’in orijinal çalışmasındaki bilgi kuramı yorumu, bu zorluk indeksini “bit” cinsinden bilgi miktarı olarak tanımlar. Buna göre insan motor sistemi, ortalama olarak saniyede belirli bir bit miktarında bilgi işleyerek hedefleme yapar.
Soukoreff ve MacKenzie (2004) tarafından önerilen ve modern literatürde yaygınlaşan “Shannon formu”:
Bu form, bilgi teorisindeki Shannon-Hartley denklemini temel alır ve düşük oranlı görevlerde (örneğin küçük mesafelerde) daha istikrarlı sonuçlar üretir.
Gerçek deneylerde insanlar hedefin tam merkezine değil, çevresine dağılmış noktalara ulaşır. Bu nedenle hedefin gerçek genişliği yerine etkili genişlik (We) kullanılmalıdır:
Burada SD, hareket sonu konumlarının standart sapmasıdır. Bu durumda zorluk indeksi şu hale gelir:
Bu yaklaşım, modelin insan davranışını daha doğru temsil etmesini sağlar.
Fitts Yasası, başlangıçta tek boyutlu hareketlerle test edilmiştir. Ancak Meyer, Abrams, Kornblum ve Smith (1988)gibi araştırmacılar, iki boyutlu hedefleme görevlerinde de benzer ilişkilerin geçerli olduğunu göstermiştir.
Murata (1996), “Fitts’ Law in Two-Dimensional Task Space” başlıklı çalışmasında, hedeflerin hem yatay hem dikey genişliklerinin (Wx, Wy) dikkate alınması gerektiğini öne sürmüştür. İki boyutlu ortamda, hedefin efektif genişliği, yönsel hatalarla birlikte hesaplanır:
Bu formül, fare, joystick, stylus veya dokunmatik ekran gibi modern giriş aygıtlarında daha geçerli bir model sunar. Murata’nın çalışmaları, insan-bilgisayar etkileşiminin çok boyutlu doğasına ışık tutmuştur.
Fitts Yasası, HCI alanında tasarım ilkesine dönüşmüş ilk psikolojik modellerden biridir. Card, Moran ve Newell (1983), “The Psychology of Human-Computer Interaction” adlı klasik eserlerinde yasayı “etkileşimsel modelleme”nin temel taşı olarak kabul etmişlerdir.
Sas & MacKenzie (2002) tarafından yayımlanan “Fitts’ Law as a Design Artefact: A Paradigm Case of Theory in Software Design” adlı makalede, Fitts Yasası’nın yalnızca bir “ölçüm yasası” değil, aynı zamanda tasarım sürecinin rehberi olduğu savunulur. Yazarlara göre bu yasa, yazılım tasarımında teori ile uygulama arasında bir köprü işlevi görür.
MacKenzie (1992) tarafından önerilen throughput (TP) ölçütü, sistem performansının tek bir nicel değere indirgenmiş hâlidir:
Bu oran, kullanıcının saniyede kaç bit’lik bilgi işleyebildiğini gösterir. Bir etkileşim sisteminin (örneğin fare, dokunmatik yüzey veya VR kontrolörü) etkinliği bu ölçütle karşılaştırılabilir.
Fitts Yasası, insan motor sisteminin yalnızca biyomekanik değil, aynı zamanda bilişsel planlama süreçlerini de içerdiğini ima eder. Hareketin “hız–doğruluk değiş tokuşu” (speed–accuracy trade-off) doğrudan motor kontrolün sinirsel temellerine bağlıdır.
Plamondon & Alimi (1997), “Fitts’ law in the control of movement” adlı kapsamlı incelemelerinde, hareket süresinin iki bileşene ayrılabileceğini belirtir:
Sinir sistemi, hedefin konumuna ilişkin duyusal geri bildirimi sürekli işleyerek hataları düzeltir. Bu süreçte serebellum ve motor korteks kritik rol oynar. Bu yüzden yasa, yalnızca davranışsal bir ilişki değil, sinirsel bir süreç yansıması olarak da görülür.
Fitts Yasası, soyut bir psikolojik model olmanın ötesinde, endüstri ve mühendislikte somut etkiler yaratmıştır:
Modern araştırmalar, Fitts Yasası’nı 3B uzayda ve çoklu modal etkileşimlerde yeniden değerlendirmektedir. Sanal gerçeklik (VR) ve artırılmış gerçeklik (AR) sistemlerinde kullanıcılar yalnızca düzlem üzerinde değil, hacim içinde hedefleme yapar. Bu bağlamda, hedefin derinlik boyutu ve üç eksenli mesafeler modele eklenir:
Bu genişletilmiş form, karma gerçeklik uygulamalarında “Fitts 3D modeli” olarak kullanılmaktadır.
Ayrıca yapay zekâ destekli sistemler, kullanıcı davranışını gerçek zamanlı analiz ederek adaptif Fitts parametreleriüretmekte; böylece arayüzler kişiselleştirilmiş tepki hızları sunmaktadır.
Fitts Yasası, insan hareketlerinin hız ve doğruluk arasındaki ilişkiyi nicel olarak tanımlayan psikolojik bir modeldir.İlk ortaya çıktığı 1954’ten bu yana, hem laboratuvar deneylerinde hem de teknolojik tasarımlarda varlığını sürdürmektedir.
Bu yasa, hareket süresi (MT) ile hedef uzaklığı (D) ve hedef boyutu (W) arasında öngörülebilir bir ilişki kurarak, insan motor sisteminin bilgi işleme kapasitesini tanımlar. Zamanla yapılan iterasyonlar, bilişsel ve çevresel faktörleri denkleme dâhil ederek modelin kapsamını genişletmiştir.
Günümüzde Fitts Yasası, insan-bilgisayar etkileşimi, endüstriyel ergonomi, mobil arayüz tasarımı, savunma sistemleri ve rehabilitasyon mühendisliği gibi alanlarda temel bir ölçüt olmaya devam etmektedir.
Bu yönüyle Fitts Yasası, insanın fiziksel dünyadaki hareketini dijital dünyadaki etkileşim biçimleriyle birleştiren bütünleştirici bir kuram niteliğindedir.
Henüz Tartışma Girilmemiştir
"Fitts Yasası" maddesi için tartışma başlatın
Tarihsel Gelişim ve Kuramsal Arka Plan
Matematiksel Formülasyon ve Yorumlar
Shannon Formu
Etkili Hedef Genişliği ve Gerçek Zorluk İndeksi
Deneysel Bulgular ve İki Boyutlu Görev Alanı
Fitts Yasası ve İnsan-Bilgisayar Etkileşimi (HCI)
Arayüz Tasarımı Uygulamaları
Performans Ölçütü: Throughput
Motor Davranışın Bilişsel ve Sinirsel Boyutu
Fitts Yasası’nın Uygulamalı Katkıları
Günümüz ve Gelecekte Fitts Yasası
Bu madde yapay zeka desteği ile üretilmiştir.