Icon Analyse - was macht Icons besser unterscheidbar?
Eine wissenschaftliche und aufschlussreiche Ausführung zur Unterscheidbarkeit von Icons.
Ich glaube aber nicht, dass wir den Prozess nun bei allen Icons einsetzen :-)
Zur Erkennen und Unterscheidung von Icons sind gleichermassen beide Rezeptoren verantwortlich, da wir nur in einem kleinen Bereich (der gelbe Fleck) wirklich scharf sehen.
Dieses Phänomen könnt Ihr nachvollziehen, wenn Ihr das folgende Bild aus etwa 5m Entfernung betrachtet:
Je weiter Ihr zurücktretet, desto mehr tritt Hilary in den Hintergrund.
Wieso? Das Bild von Bill Frist hat mehr Bildkomponenten, welche mit den Stäbchen noch wahrgenommen werden können. (low spatial frequencies)
Was hat das nun mit Icons zu tun?Wenn wir auf einen Bildschirm mit Icons schauen, so ist jeweils nur ein Icon richtig scharf (weil im gelben Fleck) - zum Auffinden des richtigen Icons (z.B. die gewünschte Funktion) müssen wir jedoch mehrere Icons miteinander "vergleichen", so dass die Wahrnehmung über die Stäbchen entscheidend ist.
Und eben die Wahrnehmung der Stäbchen kann man durch einen "low spatial frequency"-Filter simulieren und so die Unterscheidbarkeit von Icons vergleichen.
Selbstversuch: Wie lange braucht Ihr zum Auffinden der Systemeinstellungen für die Maus? (Ist übrigens auf OS X und Windows gleichermassen schwer)
Hier eine Auswahl von Icons:
und zum Vergleich das gefilterte Bild:
Icons, die sich hier wenig unterscheiden oder keine deutliche Charakteristik haben - Maus (mitte links), Hardware (unten rechts) oder Systemwerkzeuge (mitte rechts) sind schlechter wahrnehmbar bzw. zu differenzieren.
Der Artikel belegt das noch mit einem Test.
Fazit: Eine deutliche, einzigartige "low-frequency composition" von Icons bringt eine Verbesserung der Usability.



