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「セリフを使用すると、長いテキストの読みやすさが向上します」-神話か真実か
これは古い質問ですが、重要な質問です。良い、微妙な、理想的には証拠に基づいた答えが得られるかどうかを見てみましょう。 したがって、昔ながらの知恵(確かに、私が当時どのように教えられていたか)は、セリフテキストがテキストの長いパッセージの読みやすさを改善すると言います。目がテキストをより簡単に通り抜け、目の疲労が少なくなり、読み取り速度が向上します。私が教えられたように、これが本の植字機がほとんど常にガラモンドのような適度に華やかなセリフを使用する理由です。サンセリフは、伝統的な知恵によれば、読みやすさのために優れています-文字はよりシンプルで、エラーの余地が少ないため、道路標識のような短いテキストに適しています。 過去10年ほどの間に-確かにスクリーンでの読書が一般的になったので- これは時代遅れの神話であるという見方が増えてきました-実際には、セリフは長いテキストを読む方が私たちが歴史的に慣れている以外の理由で速いセリフテキストの長いパッセージを読み、よくタイプセットされた長いパッセージは、人々がそれに慣れるのと同じように、読みやすさと速い読みに適しています。 私が知っている3番目の視点もあります.2番目の視点は、セリフフォントがピクセルスクリーンでうまく縮小しない傾向があるという神話であり、sansタイプを長いパッセージにとってより良い(最も悪い)選択肢にするということです画面上のテキストまたは印刷が不十分な複製物が含まれますが、印刷されたタイプの長い文章にはセリフが最適です。したがって、sans本文テキストとセリフヘッダーを含むWebサイト、およびserif本文テキストとsansヘッダーを含む印刷物の人気。本質的に、それは第2の視点の引数を、良い(よく生成された)sansタイプが悪いセリフタイプよりも優れていることを単に指摘していることを特徴づけており、拡張読書のために、他のすべてのものが等しい場合、良いセリフタイプが良いよりも優れていることを維持しますsansタイプ。 最後に、とにかく重要ではない第4の視点があります。特定のテストまたは比較で使用されるサンプルフォントと組版の違いの単なる成果物ではない、一般的なセリフと一般的なサンズの間に違いはありません。そこは確かだの文脈の中で、このために作られる場合読みやすさは、私にはこの上で説得力は何も見ていませんでした読みやすさを。 他のすべてのものが等しい場合、書体のセリフは長い本文を本当に読みやすくしますか(高速で労力が少なくなりますか)? 読みやすさ(エラーのない読み取りの速度によって定義される)は、測定できる、および測定されている目標です。これは事実問題です。しっかりした、丸みを帯びた、ニュアンスのある事実に基づいた回答を提供できますか? 私が見た共通の議論に関連するいくつかの補佐官: 目はテキストの行をたどるという考えに基づいたセリフの昔ながらの正当化があり、セリフはまとまりのある水平を暗示することで、目を助ける。これの最初の部分は単に真実ではありません-目は私たちが意識していない多くの非常に速いジャンプ(「サッカード」)で動き、ジャンプ間の動きが速すぎて情報を取り込むことができません。 focus-jump-focus-jump-focus '、ジャンプで覆われた領域の1つの認識につながる。しかしながら、これは引数の要旨を完全に無効にするわけではありません。例えば、セリフは、中心窩の外側のぼやけた視界に暗示的な凝集水平線を作成するのに役立ち、サッカードを誘導したり、単語の境界をより明確にしたりすることで、読書プロセスを助けることができます。 セリフが文化的人工物であることについて時々指摘されます。それは間違いなく真実です-しかし、多くのスクリプトには、セリフとオプションの同等物があり、セリフは、ローマのセリフのように重要な突起や角をマークし、場合によっては単に人気のあるローマ字の書体をたどることができない歴史があることに注意してください。たとえば、中国語(および日本語)の文章では歴史的に重要であり、興味深いことに、水平および垂直の両方の方向感覚を与えます(歴史的にこれらはさまざまな方向で記述されているので理にかなっています)。したがって、セリフを1つの文化遺産の単なる遺物として却下する根拠にはなりません。 最後に、UXサイトで関連トピックに触れており、2番目の回答には多くの興味深い参照がありますが、その質問は読みやすさと読みやすさの間に明確な焦点がないため、読みやすさの面で明確な答えを与えていません。

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ハイフネーションは読みやすさを向上させますか?
この問題について私が見つけることができたのはこの論文だけで、それ自体はかなり興味深いものでした。しかし、それは好みだけを扱います。被験者の57%はハイフンでつながれたテキストを好みます。 ハイフネーションが一目で単語全体を取り上げる能力を妨げていると感じるため、これは一種の驚きです。実際の読書時間を測定する実験があるかどうか、誰もが知っていますか? グラスマン、トレーシー(1997)。スクリーンのタイポグラフィの原則。修士論文。米国ニューヨーク州ロチェスター:ロチェスター工科大学。

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組版:1751年以降の出版におけるダッシュの意味と使用
私は、1751年にタイプセットされて公開されたテキストを書き写している最中です。元のテキストでは、テキスト全体で使用されているさまざまな長さのダッシュに遭遇しています。以下の画像を参照してください、私はいずれかのページでそれらをマークしました。 これらの活版印刷デバイスの意味を誰もが知っていますか?なぜそれらが使用され、テキストの転写されたバージョンでどのように表示されるべきですか?

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研究:ざらつき/ノイズの多い勾配
以下に、MalwinBélaHürkeyが作成したポスターを投稿しました。このポスターでは、粒子の粗い/ノイズの多いグラデーションを使用して3次元の形状を作成しました。誰かがそのようなグラデーションを作成する方法に私を向けることができますか? MalwinBélaHürkeyによるポスター: これまでに行ったのはEffect -> Texture -> Grain、Illustrator内のオプションを使用するだけです。これにより、正しい方向に向かう興味深い最初の結果が得られます。.jpeg以下の、この方法で得られた結果のスナップショットを参照してください: ただし、この方法の問題は、Illustratorで適用される粒子効果が非常にピクセル化されている、つまりピクセルベースであるという事実です。このファイルからスクリーンプリントを作成するつもりなので、これは問題です。露出処理のために可能な限り鋭いエッジが必要なので、ピクシレーション/非ベクトル形状をスクリーン印刷で再現することは困難です。 これが解決できた別の結果です(スクリーンプリントで印刷できるかどうかわからないので、解像度だけが心配な点です)。 私は、同じタイプの粒子の粗いグラデーションを作成できる方法を探していますが、スクリーン印刷にはピクセルベースでもシャープでもありません。 この問題に取り組んでいるときに関連する問題に遭遇したので、ここでそれを概説しました:Grain-Effect to Gradientを適用できません ここに、私が達成したい効果に似た画像の例をいくつか示します。 (意図的に知的財産を盗むことはありません。すべてのクレジットはもちろん元のデザイナーに帰属します。視覚的な技術に関しては自分の視野を広げることにのみ興味があります)

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左揃えのテキストと正当化されたテキストの読みやすさに関する重要な科学的研究はありますか?
基本的に、正当化されたテキストが左のテキストをフラッシュするよりも読みやすいかどうかについて、(統計的有意性に関して)何かが示されていますか? 「正当化」と言うとき、適切にハイフネーション、改行アルゴリズムなどを使用して、専門的に正当化されることを意味します。MS Wordによってだらしなく実行されるものではありません。 それらに沿った研究はありますか? 私は、測定値が2つの形式の間に統計的に有意な差を示していないことを読んだことを覚えていますが、それはかなり前のことであり、率直に言って、どこで読んだか思い出せません。 この件に関する情報をいただければ幸いです。ありがとう!

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テクニック:「刻まれた」3Dレター
以下に、ソウルに拠点を置くグラフィックデザイナーのチェ・ビョンロクによるデザインの写真をご覧ください。誰も私がこれがどのように行われたか/その背後にあるテクニックを理解するのを助けることができますか? (意図的に知的財産を盗むことはありません。すべてのクレジットはもちろん元のデザイナーに帰属します。視覚的な技術に関しては自分の視野を広げることにのみ興味があります)

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暗い背景の明るいテキストと明るい背景の暗いテキストの比較:これにより、読者はより長く焦点を合わせることができますか?
私はダークオンライトとライトオンダークの果てしない戦争に行きたくありませんでしたが、最近私は興味深いものを発見しました:ライトオンダークのテキストはまだ私の目を疲れさせません(そして私は個人的にも好みます)それ以上)、ライトオンダークはテキストのコンテンツに私の注意を向けた方が良いように見えました。言い換えれば、それはあなたが読んだものにより集中するのに役立ちます。これは、読むのに数分かかる長いテキストの場合、より顕著になります。 私は、テキストがより理解しやすく、読み手にくっついて、読みやすさに集中している人のためではなく、記憶から思い出しやすくするために行われた、あらゆる論文、研究、測定、Google Analyticsなどを探しています。 。 誰かが何らかの方法で研究を行ったことがありますか?
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