Las tecnologías de "expanding targets" u objetivos expandibles se están aplicando cada vez más al diseño de interacción. Estos sistemas de selección también se conocen como "ojos de pez" por la característica que tienen de agrandar el punto en el que se centra la atención: en el caso de los menús de ojo de pez, la ampliación se produce en función del movimiento del ratón: A medida que el ratón se acerca, se incrementa el tamaño de los objetos cercanos al puntero, hasta que éste se posa sobre un item concreto, que reacciona mostrandose mucho más grande que los demás.

Uno de los ejemplos más conocidos y familiares es el Dock del Mac OS X de Apple, que usa un sistema de iconos de tamaño variable para seleccionar la aplicación que se desea utilizar. Este sistema ha tenido, desde su lanzamiento, partidarios y detractores. El más sonado de todos, Bruce Tognazzini, con sus 10 razones por las que el Dock apesta.

Pero no sólo Tog ha sido crítico. Michael McGuffin y Ravin Balakrishnan también le han puesto "peros" al Dock, aunque de forma algo más constructiva . Estos dos investigadores de la Universidad de Toronto han conducido un estudio en el que ponen de manifiesto un inconveniente del Dock: al incrementarse el tamaño del icono a seleccionar, aumenta la superficie de todo el dock (por desplazamiento hacia los lados).

La alternativa de McGuffin y Balakrishnan consiste en un sistema que superpone el icono elegido sobre los que le rodean, ahorrando superficie y evitando así la expansión del Dock hacia los lados. Su estudio, titulado Aquisition of Expanding Targets (pdf), presentado en el CHI del año pasado, también rebate la teoría de que la efectividad está determinada por el tamaño inicial del icono: según el estudio, la efectividad depende por completo del tamaño real, incluso cuando el objeto (el icono) se mantiene pequeño hasta que el cursor ha completado el 90% del recorrido hasta él.

No todas las aplicaciones de ojo de pez tienen por qué ser gráficas. Ben Benderson, del HCI Lab de la Universidad de Maryland, ha explorado las posibilidades de aplicar ojos de pez a listas de opciones en modo textual. En su estudio, titulado Fisheye Menus establece que los sistemas de ojo de pez son igual de eficientes que los menús jerárquicos para tareas directas (cuando sabemos lo que buscamos), pero mucho más eficientes para tareas de búsqueda indeterminada o browsing (buscamos sin haber elegido de antemano).

Toda la teoría de los objetivos expansibles u ojos de pez se basa en un tema ya comentado en este weblog: la Ley de Fitts (la facilidad para pulsar un objetivo depende de la relación entre la distancia a la que se encuentra y su superficie). A las aplicaciones mencionadas entonces, quizás debamos añadir los listados infinitos de favoritos que algunas personas tienen en su navegador, o incluso los sistemas que manejan tablas de datos interminables.

Curiosamente, éste es uno de esos casos en los que la aplicación de Flash puede ser tremendamente eficiente. Samuel Wan lo explica y demuestra de manera muy práctica.