Wissenschaftler der TU Darmstadt haben ein adaptives „Human in the Loop“ -System entwickelt, um Schriftarten zu sammeln, die auf einzelne Leser reagieren, und diese zu ändern, um ihre Lesegeschwindigkeit zu maximieren.
Das Erscheinungsbild des Textes beeinträchtigt seine Lesbarkeit. Beispielsweise sind für Legasthenie geeignete Schriftarten in der Regel streifenlos, weit auseinanderliegend, ohne Unterstreichung, kursiv und in verschiedenen anderen Formen, um das überfüllte Erscheinungsbild zu vermeiden. Während einige Schriftarten besser lesbar sind als andere, hat jeder seine eigenen Vorlieben und Bedürfnisse in Bezug auf die Schrift.
Das Forscherteam des TU Darmstädter Zentrums für Kognitionswissenschaft beginnt zu untersuchen, wie sich das Erscheinungsbild eines Textes auf seine Lesbarkeit auswirkt, mit dem Ziel, Schriftarten zu erstellen, die sich anpassen können, um die Lesbarkeit zu verbessern.
Nachdem sie eine Methode zur Bewertung der Lesegeschwindigkeit entwickelt hatten, mussten sie eine Methode zum Zusammensetzen neuer Linien entwickeln, um daneben zu arbeiten. Sie erreichten dies mithilfe eines Algorithmus für maschinelles Lernen, der die Struktur von Schriftarten durch Analyse von 25 populären und klassischen Schriftarten lehrte, darunter Helvetica, Times New Roman, Garamond und Futura. Das System konnte diese Schriftarten verwenden, um eine unendliche Anzahl neuer Schriftarten zu erstellen, bei denen es sich um eine beliebige Zwischenform von 25 Schriftarten handeln kann, beispielsweise auf halbem Weg zwischen Garamond und Times New Roman.
Sie erstellten eine 3D-Darstellung der ursprünglichen Linien; In diesem unendlich großen Raum stellen alle Punkte eine potenzielle Linie dar, die eine Mischung aus ursprünglichen Linien ist. Forscher haben die Bayes’sche Optimierung angewendet, um ihren adaptiven Streifen zu entwickeln. Dies beginnt mit einer vorherigen Unsicherheit über ein Volumen im Zeilenraum und identifiziert aufeinanderfolgende Punkte in diesem Volumen (die potenzielle Zeilen darstellen), für die die Lesegeschwindigkeit des Benutzers von einer Aufgabe bewertet wird. Sobald die Lesegeschwindigkeit dieser Linie bekannt ist, verringert der Algorithmus die Unsicherheit und die Kanten sind näher an der idealen Linie. Forscher nennen ihr System „AdaptiFont“.
Die Freiwilligen – alle deutschsprachig – erhielten im Verlauf einer Stunde des Experiments einen Text zum Lesen, der diesen Algorithmus verwendete, um die Lesegeschwindigkeit durch die Änderung der Schriftart zu verbessern. Sie lesen insgesamt 95 Texte in verschiedenen zusammengesetzten Schriftarten aus einem deutschen Wiki mit Enzyklopädietexten für Kinder, die aufgrund ihrer Einfachheit ausgewählt wurden. Die Forscher zeigten, dass ihr Algorithmus tatsächlich neue Linien erzeugt hatte, um die Lesegeschwindigkeit von Personen zu erhöhen. Während alle Leser ihre benutzerdefinierten Schriftarten hatten, die sie am bequemsten fanden, ist diese Schrift möglicherweise nicht in allen Situationen optimal.
Professor Konstantin Rothkopf, Kognitionswissenschaftler an der TU Darmstadt, sagte: „AdaptiFont kann also als ein System verstanden werden, das beim Lesen dynamisch und kontinuierlich Schriftarten für den Einzelnen erstellt und so die Lesegeschwindigkeit in unserer Zeit erhöht.“ „Dies kann vom Textinhalt abhängen, ob Sie müde sind oder verschiedene Monitore verwenden.“
Forscher haben AdaptiFont kürzlich auf der Konferenz über Human Factors in Computersystemen der wissenschaftlichen Gemeinschaft vorgelegt und seitdem eine Patentanmeldung für das System eingereicht.
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