Shota Yamanaka

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Shota Yamanaka 最新论文

Kasahara 等人提出偏态双正态分布模型，揭示边缘目标点击分布偏态规律，发现「与边缘一起点击」策略可提高边缘目标成功率，为全屏 UI 设计提供预测工具。

Amini 等人提出基于轨迹双变量标准差的 3D 吞吐量计算方法，在 VR 环境中验证了其优越性

Miyama 等人提出众包GUI实验的任务前筛选方法，通过简短的图像调整大小任务过滤不合格参与者，使性能模型的拟合优度和预测准确性显著提升。

Yamanaka 等人通过346名众包参与者的实验证明，使用单变量标准差计算有效目标宽度可获得更高的模型相关性，建议用于公平的性能评估。

Yamanaka 等人通过一维和二维点击任务实验验证，Ko 等人改进的 FFitts 模型有效宽度法在规范化主观速度-准确性偏差方面最为成功，建议在多条件比较研究中采用。

Yamanaka 等人推导出路径引导中运动时间预测模型，评估五种任务后调整 R² > 0.94，准确性优于基线模型。

Yamanaka 等人研究速度-准确性偏差对指向技术评估的影响，发现Bubble Cursor在各条件下均优于基线，BTC不如简单预测技术，强调多偏差检查有助得出可靠结论

Yamanaka等人建模图标网格中套索选择时间，模型能准确预测边距、大小和布局对完全和部分约束动作的影响。

Yamanaka 等人改进转向定律模型，引入延迟参数将拟合度提升至 R²=0.97，帮助 GUI 设计师根据菜单参数准确估计操作时间。

Yamanaka 等人研究笔式工具在连续对象中的划动转向操作，发现间隔、轨迹宽度和障碍物大小显著影响运动速度，确认现有模型无法准确预测此类任务表现。

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