Ein empirisches Modell für die Zeit zielgerichteter Bewegungen, das aussagt, dass die Zeit, schnell zu einem Ziel zu bewegen (MT), ungefähr eine lineare Funktion eines Schwierigkeitsindexes ID = log2(2D/W) ist, wobei D die Distanz zum Zielzentrum und W die Zielbreite entlang der Bewegungsachse ist; gängig geschrieben als MT = a + b · log2(2D/W) mit empirisch bestimmten Konstanten a, b.

Prinzip

Die Bewegungszeit nimmt mit dem Logarithmus des Verhältnisses von Distanz zu Zielgröße zu und reflektiert einen Geschwindigkeits‑Genauigkeits‑Kompromiss: weiter entfernte oder kleinere Ziele erfordern langsamere, präzisere Steuerung und somit längere Bewegungszeiten.

Demonstration

Illustratives Szenario → Ein Nutzer zeigt mit der Maus auf Ziele unterschiedlicher Entfernungen und Breiten. Erkennen → Gemessene Bewegungszeiten gegen ID aufgetragen liegen näherungsweise auf einer Geraden. Handlung → MT = a + b·log2(2D/W) anpassen, um a und b für Gerät und Nutzer zu bestimmen. Folge → Das Modell sagt voraus, dass größere Buttons oder kürzere Distanzen die Selektionszeit reduzieren und leitet Gestaltungsentscheidungen für interaktive Oberflächen.

Fehlanwendung

Die Fitts‑Formel unverändert auf kontinuierliches Tracking, auf Aufgaben, die von visueller Suche oder Entscheidungszeit dominiert sind, oder die Annahme zu treffen, a und b seien geräte‑ oder benutzerunabhängig, ohne Neukalibrierung.

Konsequenz

Richtige Anwendung quantifiziert den motorischen Beitrag zur Interaktionslatenz und unterstützt ergonomische sowie Layout‑Entscheidungen (Zielgröße, Abstand, Control‑Display‑Mapping); Fehlgebrauch führt zu falschen Vorhersagen, wenn perzeptive, kognitive oder Geräte‑Dynamiken dominieren.

Umkehrung

Bei sehr kleinem W oder sehr kurzem D (nahe Ziele) dominieren andere Effekte (Reaktionszeitboden, Gerätrauschen, Quantisierung); bei mehrsegmentigen Bewegungen, eingeschränkten Pfaden oder stark trainierten ballistischen Aktionen gilt das einfache Log‑Modell möglicherweise nicht und komplexere Modelle sind notwendig.

Abgrenzung

Klar innerhalb: schnelle, diskrete Zeigebewegungen zu stationären Zielen, bei denen Genauigkeit entlang der Bewegungsachse die Hauptbeschränkung ist. Randfall: Ziele mit ähnlichen visuellen Ablenkern, die zusätzliche Suche erfordern. Klar außerhalb: kontinuierliches Tracking, Aufgaben, in denen Entscheidungszeit (Hick) oder visuelle Suche dominieren, oder Selektionen über nicht‑räumliche Modalitäten ohne Distanzmetrik.

Semantische Spannung

Fitts’sches Gesetz ↔ Hick’sches Gesetz — Fitts quantifiziert die motorische Geschwindigkeit‑Genauigkeits‑Komponente der Interaktionszeit, während Hick die kognitive Auswahlkomponente beschreibt; in Aufgaben mit Entscheidung und Bewegung sind beide Modelle zu kombinieren.

Synthese

Das Fitts‑Gesetz isoliert die motorische Geschwindigkeit‑Genauigkeits‑Kosten des Zielens und liefert einen praxisgerechten, geräteabhängigen Prädiktor für Zielgestaltung; reale Interfaces erfordern jedoch die Integration perzeptiver, kognitiver und gerätedynamischer Faktoren neben den Modellparametern.