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Teclado da Google em smartphone

 

Existem muitos teclados para escrever nos smartphones atuais, que contam com as suas próprias características e funcionalidades. No entanto, um bom teclado apenas pode ganhar essa distinção caso seja capaz de fazer o que promete – e no caso de smartphones, será corrigir erros que são normalmente dados.

 

Como se trata de um dispositivo mais pequeno que um teclado normal, a escolha do teclado certo pode ser a diferença entre escrever uma palavra correta ou não. As sugestões e “auto correct” são importantes, mas como se pode testar essas funções?

 

A plataforma kebbie, que se especializa em testar os teclados para dispositivos móveis, elaborou o teste completo para os teclados de dispositivos móveis mais usados no mercado.

Este teste pretende analisar o desempenho de cada teclado, para Android e iOS, em vários aspetos, como corrigir os erros e a prever as próximas palavras. Com isto, o teste é elaborado de diferentes formas para verificar a taxa de sucesso em cada parâmetro.

 

Ou seja, quanto maior a taxa de sucesso nas diferentes categorias, melhor o teclado e as suas funcionalidades.

 

O teste revelou que, por entre vários teclados mais usados no mercado, o Gboard da Google é um dos que fornece as melhores taxas de sucesso. O teclado da Google obteve um total de 0.54 pontos, acima de qualquer outra alternativa (tendo em conta que “1” corresponde a um resultado perfeito).

 

teste de cada teclado

 

A nível da autocorreção teve 82%. A nível da previsão da próxima palavra teve 33% e o auto completar nos 79%.

Para comparação, o SwiftKey da Microsoft encontra-se no segundo lugar, com 0.47 pontos, e obteve uma taxa de 68% na autocorreção. Teve ainda 33% a nível da previsão da próxima palavra e 76% a completar a palavra em escrita.

 

O teste foi ainda realizado ao teclado padrão do iOS, que obteve um total de 0.46 pontos, tendo sido apenas melhor a nível da previsão da próxima palavra, com 43%.

 

De notar que as classificações anteriores são tidas em conta com base nos padrões de classificação usados pela aplicação, que podem ser analisados no seguinte link.




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