視認性 可読性 印象形成 の 三点 を 軸に ウェイト x 横幅 x 字面 の バランス を 比較します。 スタイルガイド では 用途別 指針 を 明示し ABテスト で 初期仮説 を 検証。 行頭約物 数字組み 代替字形 の 選択 が 理解速度 と エラー率 に 与える 影響 を 定量化します。
行間 段落間隔 一行文字数 は 視線の 滑走路 を 形づくります。 目標 一行 三十五字前後 を 仮置きし 視線計測 スクロール深度 注視時間 を 指標化。 ベースライン と 候補版 を ランダム提示し 学習効果 を 対平衡化。 収集期間 と 募集層 を そろえて 有意差 を 判定し 実装判断 へ 接続します.
文字色 背景 状態色 は 意味 と 優先度 を 伝えます。 相対輝度 コントラスト比 達成基準 を 測定し 明度差 彩度差 色弱シミュレーション を 組み合わせ 臨界値 を 算出。 現実端末 屋外環境 ダークモード を 含めた 回帰検証 で 読み誤り と 疲労 を 抑制します。 指標化 します。
注視点 滞在時間 サッケード 回数 を 計測し AoI 分析 で 重要領域 を 定義。 初見 再訪 学習曲線 を 比較し スキャンパターン の 分岐 を 把握します。 盲点 擬似関連 を 避けるため サンプル数 画面数 統計手法 を 事前登録し 解釈 の 恣意性 を 抑えます。
注視点 滞在時間 サッケード 回数 を 計測し AoI 分析 で 重要領域 を 定義。 初見 再訪 学習曲線 を 比較し スキャンパターン の 分岐 を 把握します。 盲点 擬似関連 を 避けるため サンプル数 画面数 統計手法 を 事前登録し 解釈 の 恣意性 を 抑えます。
注視点 滞在時間 サッケード 回数 を 計測し AoI 分析 で 重要領域 を 定義。 初見 再訪 学習曲線 を 比較し スキャンパターン の 分岐 を 把握します。 盲点 擬似関連 を 避けるため サンプル数 画面数 統計手法 を 事前登録し 解釈 の 恣意性 を 抑えます。
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