fit 2001 > Texteditoren > Zukunft > Eingabemethoden

Eingabemethoden


Keyboards

Ein wichtiger Teil der Features eines Editors stellen die Möglichkeiten der Eingabe dar. Die älteste und derzeit am meisten verwendete Möglichkeit, Daten in einen Editor einzugeben, stellt das Keyboard dar. Die englische Bezeichnung entspricht genau der Art und Weise, wie dort Daten eingegeben werden: mit den Fingern. Keyboards sind aber im wesentlichen nicht nur die von PC und Workstation bekannten Geräte sondern in der Form der verkleinerten Variante Keypads auch alle anderen Konstruktionen, die dem Menschen ein Feld von Tasten vorgeben, welche durch Druck mit der Fingerspitze aktiviert werden und entsprechende mechanische, elektrische oder magnetische Schalter betätigen.
Dabei erfolgt eine grundsätzliche Unterscheidung in physikalische und virtuelle Keyboards. Physikalische Keyboards sind grundsätzlich echte angreifbare Geräte, wogegen virtuelle Keyboards meistens als Grafik oder Bild erscheinen, und dem Menschen nur eine vertraute Optik zur Eingabe zur Verfügung stellen, die Erfassung dabei erfolgt aber nicht mittels mechanischer o. ä. Schalter sondern z.B. durch Auslesen eines berührungsempfindlichen Bildschirmes, auf welchem das virtuelle Keyboard dargestellt wird.

QWERTY, QWERTZ

Die am längsten für Keyboards verwendete Anordnung von Tasten ist das aus den USA kommende QWERTY-Layout, welches 1868 patentiert wurde und damals von amerikanischen Eisenbahnen in Fahrkartenschreibmaschinen verwendet wurde >[Barber1997]. Es wurde für den deutschen Raum angepasst, indem vor allem Y und Z vertauscht wurden, bzw. die im Deutschen notwendigen Umlaute ihren entsprechenden Stellenwert erhielten.

Optimierte Layouts

Untersuchungen ergaben, daß der Lernaufwand, QWERTY zu erlernen, sehr hoch ist und daß die Anordnung der Tasten in keinster Weise der für einen Schreiber optimalen Anordnung entspricht. Ein alternativer Ansatz, der versucht, diese Missstände zu beheben, ist das Dvorak-Keyboard. Die Zunahme an Geschwindigkeit ist allerdings ein Streitpunkt – beim Tippen spielt nämlich nicht so sehr der Weg der einzelnen Finger eine Rolle (dieser Weg kann nämlich stark parallelisiert werden), sondern die Verteilung der Tasten auf beide Hände und die Anzahl und Anordnung der Tasten, welche von einem Finger gedrückt werden müssen. >[Huerta 1999]

Intelligente Keyboards

Bei intelligenten Keyboards ist die Anzahl der Tasten im Gegensatz zu den heute üblichen PC-Tastaturen mit 104 Tasten stark reduziert. Spezielle Umschalt-Modi ermöglichen eine Eingabe aller Zeichen, bzw. die Texteingabe wird durch Software so unterstützt, daß der Benutzer auch bei mehrfach belegten Tasten schnell sinnvolle Texte eingeben kann.
Beispiel: das SHK-Keyboard, mit 18 Tasten, in der derzeitigen Version nur für englische Sprache geeignet:


>[Sugimoto and Takahashi 1996]

Akkord-Keyboards

Durch die Zuordnung von Zeichen zu Folgen von gleichzeitig gedrückten Tasten entsteht die Möglichkeit, mit relativ wenigen Tasten ein komplettes Alphabet eingeben zu können. Mit 8 Tasten können im Extremfall 256 verschiedene Zeichen codiert werden, das entspricht dem ASCII-Code. In Versuchen mit einem Akkord-Keyboard mit 5 Tasten für Zeichen sowie einer zusätzlichen Umschalttaste konnten interessante Ergebnisse festgestellt werden. Die Lernrate ist für Akkord-Keyboards wesentlich schneller, gerade am Anfang erzielten die Testpersonen mit 2 Akkord-Keyboards (1 für jede Hand) erstaunliche Geschwindigkeiten. Man vermutet aber, daß durch die erzwungene Serialisierung der Eingabe (traditionelle Keyboards sind sehr stark parallel aufgebaut) der Zuwachs an Geschwindigkeit von erfahrenen Schreibern auf traditionellen Keyboards wieder einigermaßen wettgemacht werden könnte.
Eine klassische Anwendung für Akkord-Keyboards sind z.B. die Geräte der Stenographen in den amerikanischen Gerichtssälen.

Andere Eingabemöglichkeiten

Speziell durch die immer stärker werdende Verbreitung von Handheld-Devices wie Handys, Organizer, Pocket-PCs gewinnen zunehmend alternative Eingabemethoden an Attraktivität. Keyboards (in ihren vielen Ausprägungen) sind innerhalb dieser Anwendungsfelder oft nur bedingt einsetzbar (zu groß, zu umständlich zu bedienen, ...). 

Unistrokes

Eine Alternative stellt die Entwicklung alternativer Alphabete dar, die besser für derartige Aufgaben geeignet sind. 
Bei solchen handgeschriebenen Alphabeten muss immer ein Tradeoff zwischen Geschwindigkeit und der raschen Erlernbarkeit eingegangen werden. Zentral ist die Anzahl der Striche die für ein Zeichen (oder ein Wort) verwendet werden müssen (häufigeres Absetzen hat einen größeren negativen Einfluss auf die Maximalgeschwindigkeit eine größere Rolle als die Komplexität des Zeichens), aber auch die Abweichung vom bekannten Alphabet (eine große Abweichung erschwert das Lernen).

Zeichenlevel

In Unistrokealphabeten auf Zeichenlevelebene wird für ein Zeichen ein oder mehrere Striche benötigt.
Beispiele sind:

  • Graffiti >[MacKenzie and Zhang 1997]: dem handgeschriebenen Alphabet am ähnlichsten, daher am einfachsten zu erlernen
  • Unistroke [Goldberg & Richardson 1993]: die häufigsten Zeichen erhalten, die einfachsten Formen, daher sollte es für Anwender mit Übung schneller sein
  • T-Cube >[Venolia and Neiberg 1994]: Anwender wählt (z.B. mit Pen) in einem kreisrunden (in 9 Teile) geteilten Menü ein Segment aus und macht danach eine Bewegung in eine von 8 Richtungen (ergibt 81 Möglichkeiten)

Wortlevel

Bei Alphabeten auf Wortlevel wird versucht ganze Wörter mit einem einzigen Schriftzug einzugeben.

  • Cirrin >[Mankoff and Abowd 1998]: alle eingebaren Zeichen sind kreisförmig angeordnet
  • Quikwriting >[Perlin 1998]: Eingabebereich ist in 8 Segmente unterteilt, wobei als eingegebene Zeichen die Übergänge vom mittleren Segment (der „home zone“) zu den anderen Segmenten gewertet werden

Spracherkennung

Schon seit relativ langer Zeit träumt man von Computern, die über Sprache steuerbar sind (siehe auch in der Science Fiction wo sie praktisch immer schon vorhanden war). Aber erst in letzter Zeit scheint es einige neue Entwicklungen zu geben, die eine breite Anwendung derartiger Systeme möglich erscheinen lassen. Unabhängig von der scheinbaren Bequemlichkeit dieser Eingabemöglichkeit wird sie sich wohl kaum als einzige Eingabemöglichkeit durchsetzen (Probleme mit der Eingabegeschwindigkeit, ein Umfeld mit mehreren Personen, ...). In Verbindung mit anderen Eingabemöglichkeiten, oder auch für die Texteingabe bei bestimmten Behinderungen kann Spracherkennung aber sicher von großem Nutzen sein. >[Anwendungsgebiete]
Die große Problematik der Spracherkennung geht Hand in Hand mit der enttäuschend langsamen Entwicklung der künstlichen Intelligenz. Systeme, die auf die Stimme eines einzelnen Sprechers trainiert sind, funktionieren bereits sehr gut. Ein kommerzieller Vertreter dieser Gattung ist z.B. IBM´s ViaVoice >[IBM ViaVoice], welches schon in der Grundausstattung ca. 100.000 Wörter fehlerfrei erkennen soll und noch um zusätzliches Fachvokabular, etwa für den medizinischen Einsatz, erweitert werden kann.
Schwieriger wird es da bei Systemen, welche eine unbegrenzte Zahl an Stimmlagen und –formen erkennen können sollen, etwa automatisierte Telefonvermittlungssysteme oder Ticketbestellungen für Verkehrsmittel. Diese Systeme funktionieren nur dann gut, wenn das Vokabular extrem eingeschränkt wird bzw. der Anwender zu einer überdeutlichen Sprechweise angehalten wird [].
Im Oktober 1999 wurde ein System vorgestellt, das auch unter extremen Bedingung die menschliche Sprache offenbar besser zu erkennen vermag als das menschliche Gehör selbst. Das nach den Erfindern Theodore W. Berger und Jim-Shih Liaw von der University of Southern California benannten Berger-Liaw-System beruht auf der Verwendung eines einfach neuronalen Netzes, aus nur elf Neuronen mit nur 30 Verbindungen. Den Angaben zufolge werden die gesuchten Wörter selbst dann noch erkannt, wenn sie von weißem Rauschen mit 1000-fach höherer Amplitude überlagert sind. Vor einer akustischen Kulisse von anderen Stimmen und Verkehrsgeräuschen mit 560-mal höherem Pegel als das Zielsignal betrage die Erkennungsleistung immer noch 60 Prozent. Bisher, so die Universität, versagten die besten Spracherkennungssysteme bereits bei einem Störgeräuschpegel von zehn Prozent des Nutzsignals. Bei einer etwas stärkeren Geräuschkulisse sei auch ein menschlicher Zuhörer kaum noch in der Lage, die Wörter sicher zu identifizieren. >[USC News Service], >[Live-Demonstration]

Gestenerkennung

Außer den Stiftinterfaces (die oft auch eine Form der Gestenerkennung unterstützen) gibt es auch noch andere Bereiche bei denen Daten mit Hilfe einer Gestenerkennung eingegeben werden können. Dazu ein paar Beispiele:

Ausblick

Andere denkbare Eingabemethoden wären z.B. auch neuronale Interfaces >[Lusted et al. 1996], wobei hier noch fraglich ist, wann (und ob) die Mechanismen im Gehirn gut genug verstanden und erfasst werden können, um so komplexe Aufgaben wie Texteingabe möglich zu machen.
Mit der rasanten Entwicklung am Hardwaresektor ist es aber zumindest zu erwarten, dass einige alternative Eingabemöglichkeiten verstärkt eingesetzt werden können.

>Benutzerumgebung in Texteditoren
  

>Entstehung | Ausbreitung | Verlierer | Vergleich | Sicherheit | Veränderung | Auswirkungen | Interaktiv | Zukunft