Texto predictivo

Escribir es una de las cosas más comunes que hacemos en nuestros teléfonos móviles.

Una encuesta reciente sugiere que los Millennials pasan 48 minutos al día enviando mensajes de texto, mientras que los boomers pasan 30 minutos.

Desde la llegada de los teléfonos móviles, la forma en que enviamos mensajes de texto ha cambiado.

Las funciones como la autocorrección y el texto predictivo están diseñadas para que la escritura sea más rápida y eficiente. Pero la investigación muestra que esto no es necesariamente cierto en el caso del texto predictivo.

Un estudio publicado en 2016 encontró que el texto predictivo no se asoció con ninguna mejora general en la velocidad de escritura.

El análisis

Es interesante considerar la mala correlación entre el texto predictivo y el rendimiento de escritura. La idea parece tener sentido: si el sistema puede predecir la palabra deseada antes de escribirla, esto debería ahorrarte tiempo.

Estos reflejan la forma en que el usuario interactúa con el texto predictivo, o sus estrategias, si lo desea. En investigaciones más recientes se analiza cómo los diferentes enfoques de dos de estas estrategias influyen en la utilidad del texto predictivo.

La primera es la longitud mínima de las palabras. Esto significa que el usuario tenderá a mirar solo las predicciones de palabras más allá de una cierta longitud.

La segunda estrategia, “escribir y luego mirar”, se enfoca en cuántas letras escribirá el usuario antes de mirar las predicciones de palabras. La intuición aquí es que cuantas más letras escriba, es más probable que la predicción sea correcta.

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Una estrategia latente final, la perseverancia, captura cuánto tiempo el usuario escribirá y verificará las predicciones de palabras antes de darse por vencido y simplemente escribir la palabra en su totalidad.

Así que fijamos la perseverancia en cinco caracteres, lo que significa que si no hay sugerencias adecuadas después de que el usuario haya escrito cinco letras, completará la palabra sin consultar más el texto predictivo.

Resultados

Esto ocurre cuando las predicciones de palabras solo se buscan para palabras con al menos seis letras y el usuario mira una predicción de palabras después de escribir tres letras.

Por lo tanto, para el usuario promedio, es poco probable que el texto predictivo mejore el rendimiento. E incluso cuando lo hace, no parece ahorrar mucho tiempo. La ganancia potencial de un par de palabras por minuto es menor que el tiempo potencial perdido.

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