類別: 定律
類型: 心理運動／人機互動模型
來源: Paul M. Fitts，《Journal of Experimental Psychology》（1954）
別名: Fitts’ law；指向時間模型
類型: 心理運動／人機互動模型
來源: Paul M. Fitts，《Journal of Experimental Psychology》（1954）
別名: Fitts’ law；指向時間模型
快速回答 — 費茨定律（Fitts’s Law）預測：指向目標所需時間隨距離增加、隨目標寬度增大而縮短，大致是二者比值的對數關係。Paul Fitts 於 1954 年發表該模型；人機互動後來用它比較輸入裝置與配置控制項。高頻操作應做大、做近，或放在指標無法越過的螢幕邊緣。
什麼是費茨定律？
費茨定律（Fitts’s Law）是描述瞄準式運動的預測模型：快速移動到目標的平均時間，取決於到目標的距離與沿運動軸目標寬度的比值。目標越遠、越小，指向越慢——呈對數關係，而不是「距離加倍，時間就加倍」。可以把它想成把車開進車庫：近處的寬車位輕鬆；遠處的窄車位既要長途接近，又要最後小心減速。Fitts 把這種速度—精度權衡量化到敲擊、轉移物體以及後來的螢幕指向。常見形式寫作 MT = a + b · ID，其中難度指數 ID 在 Fitts 原文中隨 log₂(2D/W) 增大（人機互動中流行的 Shannon 形式則為 log₂(D/W + 1)）。常數 a、b 隨肢體、裝置與條件而變。它與 希克定律（在備選項間選擇）相鄰，比值壓縮的思路也與 韋伯—費希納定律 的感知縮放精神相近——這裡談的是運動「資訊」，而非刺激強度本身。
費茨定律的三層理解
- 入門：又大又近的按鈕「好點」；又小又遠的控制項又慢又容易點偏。
- 實務：對每個主操作，縮小 D（靠近上一焦點）、增大 W（尺寸與可點區域）；在滑鼠介面把關鍵目標貼邊或貼角，利用無法越過的邊界。
- 進階：把 ID 看作速度—精度權衡下的運動資訊預算；裝置吞吐與邊緣幾何會改變 a、b，觸控邊緣並不等於滑鼠的「牆」。
起源
Paul Morris Fitts（1912–1965）於 1954 年 6 月在 Journal of Experimental Psychology（第 47 卷，第 6 期，第 381–391 頁）發表 “The information capacity of the human motor system in controlling the amplitude of movement”。受香農時代資訊論啟發，他把瞄準運動視為位元傳輸：距離像信號幅度，容許誤差（寬度）像雜訊。經典任務包括金屬板間的往復敲擊、圓盤轉移與插針等。他定義了難度指數與績效指數（位元／秒）——今天常稱 throughput（吞吐）。 人機互動隨後把模型用於虛擬指向。I. Scott MacKenzie 在 1990 年代初推廣 Shannon 形式 ID = log₂(D/W + 1)，並與 William Buxton 將分析擴展到二維目標（CHI ’92）。ISO 9241 後來把費茨式測量寫入輸入裝置評估相關標準。實務向的 UX 綜述（如 Nielsen Norman Group）則把公式翻譯成選單、按鈕與邊緣佈局規則。核心要點
費茨定律是一份運動預算，不是把所有控制項都做大的許可證。當指向成本構成任務一部分時再用它。邊緣與角落作無限目標（指標介面）
在滑鼠驅動的顯示器上，游標會停在螢幕邊緣。貼邊的目標在該軸上相當於無限深：使用者可以甩動指標而不怕越過。角落合併兩條邊——常稱「魔法角」——系統選單與開始類控制項常落在這裡。
度量裝置與任務，而非口號
費茨參數與吞吐讓實驗室在受控 D–W 條件下比較滑鼠、觸控板與按鍵。當選項數量也拖慢決策時，應與 希克定律 聯用，並同時看錯誤率，而不只看移動時間。
應用場景
凡是手指、游標或手部要在時間壓力下「夠到」控制項的地方，都可以用費茨來檢查佈局。桌面與系統外殼
把高頻滑鼠操作放在邊緣與角落；全域選單或工作列貼齊顯示邊界，讓主目標獲得「無限深」的可點帶。
表單與產品主按鈕
把提交／儲存放在使用者剛編輯完的最後一個欄位附近；放大「圖示+文案」整塊可點區域，而不只放大圖示本身，使 W 與瞄準對象一致。
觸控與行動佈局
增大熱區、縮短連續點擊之間的行程；不要預設貼邊就更好——手指可以越過玻璃邊緣，貼邊有時反而更難。
實體工具與居家控制
應急或日常開關做大，並放在自然手部路徑上（門口的燈開關、爐具易及旋鈕）；又小又遠的撥桿對兒童與年長者都是高 ID 風險。
經典案例
1978 年，Stuart K. Card、William K. English 與 Betty J. Burr 用費茨式分析比較 CRT 上的文字選取任務，裝置包括滑鼠、速率控制等長操縱桿、步進鍵與文字鍵（Ergonomics，第 21 卷，第 8 期，第 601–613 頁）。各裝置上的移動時間都隨難度指數變化；滑鼠的指向表現最高——該文字選取情境中常被引用的績效指數約 10.4 位元／秒，與 Fitts 原始運動估計同屬一個量級。滑鼠在測量任務上優於操縱桿與按鍵方案。這一證據幫助論證商業指向裝置：關於 Card 在 Xerox PARC 工作的記述指出，該評估是滑鼠商業引入的重要因素之一。邊界同樣重要：實驗室的 D–W 條件與成人熟練使用者，並不能直接外推到觸控、無障礙約束，或「搜尋與決策」壓倒純指向的任務。邊界與失效場景
邊界一：觸控與無約束空間螢幕邊緣的「無限寬」假設指標有硬停止。觸控上手指可以離開螢幕，貼邊目標可能更難，而非更容易。 邊界二：不是表面尺寸表演
若使用者看不見或不信任熱區（小圖示、僅不可見 padding），仍會在修正階段放慢。認知搜尋、選擇過載 與雜亂佈局，都可能壓過運動 ID。 常見誤用：把費茨讀成「一切都做大」。過大且擁擠的目標會抬高誤觸；安全關鍵的拒絕／刪除類操作有時需要更高難度（更小、更遠或二次確認），使其難以誤觸——這與主 CTA 策略相反。
常見誤區
這些誤區常把運動難度與審美、裝置物理或決策負荷混為一談。費茨定律只適用於電腦滑鼠
費茨定律只適用於電腦滑鼠
否。Fitts 建模的是人類瞄準運動；多種肢體、工具與指向裝置都研究過。螢幕是重要應用，不是唯一領地。
距離加倍，時間一定加倍
距離加倍，時間一定加倍
否。經典關係是難度指數上的對數成長：更遠會加時，但不是距離的簡單線性倍數。
目標越大，產品一定越好
目標越大，產品一定越好
否。指向省力可能與佈局密度、誤觸風險與視覺層級衝突。優先優化高頻或高代價操作；少見的破壞性操作可以故意更難點到。
相關概念
鄰近概念幫助區分指向成本、選擇成本與系統脆弱性。希克定律
選項數量如何拖慢選擇反應——選單既要決策又要指向時與費茨聯用。
韋伯—費希納定律
感知中的比值壓縮；費茨對運動難度使用相關的對數框架。
耶克斯—多德森定律
覺醒與表現；壓力會放大高 ID 目標上的失誤。
墨菲定律
高壓下小控制項能被誤觸，就按會發生來設計。
蓋爾定律
能工作的簡單控制項，勝過把高 ID 目標撒得到處都是的複雜佈局。
選擇過載
選項過多消耗偏好與後悔——超出純指向時間。