CMN-GOMS

CMN-GOMS — это научная модель когнитивной архитектуры, предназначенная для описания и прогнозирования поведения человека при выполнении задач, связанных с взаимодействием с компьютером. Модель разработана в рамках парадигмы GOMS (Goals, Operators, Methods, Selection Rules) и представляет собой формализованный метод анализа пользовательских действий, основанный на теоретических положениях когнитивной психологии. CMN-GOMS является одной из наиболее ранних и влиятельных моделей в области человеко-компьютерного взаимодействия (HCI), позволяющей количественно оценивать время выполнения задач, выявлять узкие места в интерфейсах и оптимизировать пользовательские сценарии.

История и происхождение

Модель CMN-GOMS была предложена в 1983 году группой исследователей: Стюартом Кардом (Stuart Card), Томасом Мораном (Thomas Moran) и Алленом Ньюэллом (Allen Newell) — в их совместной книге «The Psychology of Human-Computer Interaction». Название модели — аббревиатура от первых букв фамилий авторов (Card, Moran, Newell) и акронима GOMS. Работа Карда, Морана и Ньюэлла стала результатом многолетних исследований в области когнитивной психологии и инженерии знаний, проводившихся в Xerox PARC (Palo Alto Research Center). Авторы стремились создать формальный язык для описания мыслительных процессов пользователя, аналогичный тому, как программисты описывают алгоритмы работы компьютера.

До появления CMN-GOMS анализ пользовательских интерфейсов носил преимущественно качественный характер. Модель впервые позволила перейти к количественным оценкам, предсказывая время выполнения задач с точностью до долей секунды. В 1980-е годы она активно применялась при разработке интерфейсов для текстовых редакторов, графических систем и командных оболочек. Впоследствии CMN-GOMS стала основой для более сложных моделей, таких как KLM (Keystroke-Level Model) и NGOMSL (Natural GOMS Language).

Основные компоненты модели

CMN-GOMS описывает поведение пользователя через четыре взаимосвязанных элемента:

Цели (Goals)

Цель — это конечное состояние, которое пользователь стремится достичь. В модели цели формулируются иерархически: глобальная цель (например, «напечатать документ») разбивается на подцели (например, «открыть файл», «выбрать шрифт», «запустить печать»). Цели записываются в виде утверждений, например, GOAL: EDIT-MANUSCRIPT.

Операторы (Operators)

Операторы — это элементарные действия, которые пользователь выполняет для достижения цели. Они делятся на два типа:

• Физические операторы — действия, связанные с движениями тела (нажатие клавиши, перемещение мыши, поворот головы).
• Когнитивные операторы — мыслительные акты (принятие решения, поиск в памяти, распознавание символа).

Примеры операторов: PRESS-KEY, MOVE-MOUSE, READ-SCREEN, VERIFY-ACTION. Каждому оператору в модели присваивается фиксированное время выполнения, полученное экспериментально (например, нажатие клавиши — 0,28 секунды, перемещение мыши к цели — 1,10 секунды).

Методы (Methods)

Метод — это последовательность операторов, выполняемых для достижения конкретной цели. Методы представляют собой стандартные сценарии поведения, которые пользователь усваивает в процессе обучения. Например, метод «сохранить файл» может включать операторы: MOVE-MOUSE → PRESS-BUTTON → SELECT-MENU → PRESS-KEY. Методы могут быть альтернативными: один и тот же результат может быть достигнут разными последовательностями действий (через меню, через клавиатурное сокращение или через панель инструментов).

Правила выбора (Selection Rules)

Правила выбора — это условия, определяющие, какой метод применить в данной ситуации. Они формулируются в виде продукционных правил «если — то». Например:

• ЕСЛИ цель — «удалить слово» И курсор находится в начале слова, ТО использовать метод BACKSPACE.
• ЕСЛИ цель — «удалить слово» И курсор находится в конце слова, ТО использовать метод DELETE.

Правила выбора позволяют модели имитировать гибкое поведение человека, который выбирает наиболее эффективный способ действия в зависимости от контекста.

Структура иерархии

CMN-GOMS представляет собой иерархическую модель. На верхнем уровне находится глобальная цель, которая последовательно декомпозируется на подцели, методы и операторы. Такая структура напоминает дерево решений, где каждый узел — это либо цель, либо метод. Переход между уровнями осуществляется по правилам выбора. Например, для цели «отредактировать текст» может быть построено дерево:

• GOAL: EDIT-TEXT
• GOAL: DELETE-WORD
• METHOD: USE-BACKSPACE
• OPERATOR: MOVE-CURSOR
• OPERATOR: PRESS-BACKSPACE
• METHOD: USE-DELETE
• OPERATOR: MOVE-CURSOR
• OPERATOR: PRESS-DELETE
• GOAL: INSERT-CHARACTER
• METHOD: TYPE-KEY
• OPERATOR: PRESS-KEY

Такая иерархия позволяет аналитику проследить все возможные пути выполнения задачи и оценить их эффективность.

Применение в анализе интерфейсов

CMN-GOMS используется для количественной оценки пользовательского опыта (UX) на этапе проектирования. Основные области применения:

• Прогнозирование времени выполнения задач. Зная временные характеристики операторов, можно рассчитать общее время, которое пользователь потратит на выполнение сценария. Это особенно важно для задач, где критична скорость (например, в системах управления воздушным движением или в медицинских приборах).
• Сравнение альтернативных интерфейсов. Модель позволяет объективно сравнить два варианта интерфейса (например, использование меню против клавиатурных сокращений) без проведения дорогостоящих пользовательских тестов.
• Выявление когнитивных узких мест. Если в модели обнаруживается, что пользователь вынужден часто переключаться между разными методами или принимать сложные решения, это указывает на потенциальные проблемы в интерфейсе.
• Обучение и документирование. Формальные описания методов могут служить основой для создания инструкций и обучающих материалов.

Ограничения и критика

Несмотря на свою теоретическую значимость, CMN-GOMS имеет ряд ограничений:

• Игнорирование индивидуальных различий. Модель предполагает, что все пользователи обладают одинаковыми когнитивными способностями и опытом, что не соответствует реальности. Новички и эксперты выполняют одни и те же задачи с разной скоростью и разными методами.
• Статичность. CMN-GOMS не учитывает динамику обучения: пользователь со временем запоминает последовательности действий и может менять методы. Модель описывает только фиксированное состояние навыков.
• Сложность построения. Для сложных интерфейсов построение полного дерева целей и методов требует значительных временных затрат. На практике модель часто упрощают, используя только ключевые сценарии.
• Неприменимость к нелинейным задачам. CMN-GOMS эффективна для задач с чёткой последовательностью действий (например, набор текста или работа с меню), но плохо подходит для творческих или исследовательских задач, где пользователь действует нелинейно.

Влияние на развитие HCI

CMN-GOMS стала фундаментом для целого семейства моделей GOMS. На её основе были разработаны:

• KLM (Keystroke-Level Model) — упрощённая версия, где операторы сгруппированы по типам (нажатие клавиш, перемещение мыши, ментальная подготовка). KLM широко используется в инженерной практике.
• NGOMSL (Natural GOMS Language) — вариант с более естественным синтаксисом, приближенным к языку программирования.
• CPM-GOMS — модель, учитывающая параллельное выполнение операторов (например, одновременное движение мыши и чтение экрана).

Эти модели применяются в таких компаниях, как Apple, Microsoft и Google, для оптимизации интерфейсов мобильных приложений, веб-сайтов и десктопных программ. В академической среде CMN-GOMS остаётся стандартным инструментом для обучения студентов основам когнитивного анализа.

Интересные факты

• В оригинальной книге 1983 года авторы использовали для демонстрации модели текстовый редактор «Bravo», разработанный в Xerox PARC. Именно на его примере были впервые измерены временные характеристики операторов.
• Модель CMN-GOMS предсказывает, что опытный пользователь тратит на набор одного символа в среднем 0,28 секунды, что соответствует скорости печати около 215 знаков в минуту. Это значение до сих пор используется в эргономических расчётах.
• В 2004 году модель была включена в учебные программы ведущих университетов мира (Массачусетский технологический институт, Стэнфордский университет) как обязательный элемент курса по человеко-компьютерному взаимодействию.

Источники

• Card, S. K., Moran, T. P., & Newell, A. (1983). The Psychology of Human-Computer Interaction. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
• John, B. E., & Kieras, D. E. (1996). «The GOMS Family of User Interface Analysis Techniques: Comparison and Contrast». ACM Transactions on Computer-Human Interaction, 3(4), 320–351.
• Kieras, D. E. (2004). «GOMS Models for Task Analysis». In The Handbook of Task Analysis for Human-Computer Interaction. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
• Norman, D. A. (1988). The Design of Everyday Things. New York: Basic Books.