1. 引言
键盘在我们生活中无处不在：电脑键盘、手机输入法键盘、超市收银一体机键盘等，完成工作和学习中的任务或者进行生活中的线上聊天交际等文字输入性活动，对我们的工作、学习和生活极其重要，离开它将改变我们的生活。我们现在使用的键盘是由克里斯托夫·拉森·肖尔斯(Christopher Latham Sholes)发明的QWERTY键盘 [1]，来自于打字机，其字母排序最初是按照字母顺序ABC排列的。而打字机是全机械结构的打字工具，如果打字速度过快，某些键的组合很容易出现卡键问题，为了解决这个问题，克里斯托夫·拉森·肖尔斯将最常用的几个字母安置在相反方向，最大限度增大重复敲键的时间间隔，因此避免了卡键。之后有很多对键盘字母布局的研究，如来自美国华盛顿的德沃拉克(DVORAK)为了使左右手能交替击打更多的单词发明了DVORAK键位布局的键盘字母排序 [2]。随着科技水平的提高，打字机卡键问题已不复存在，因此，需要从效率角度重新审视键盘的字母排序问题。此外，键盘字母排序的设计主要是依据英文的字母使用规律设计的，中文拼音的字母规律和英文的字母规律是否有着显著的差异，如果存在显著性差异，那么现有排序对于拼音输入速率有着较大的阻碍作用，研究出一个更适宜拼音输入的键盘字母排序是迫切需要的。
为了设计一个高效的键盘，首先考虑字母的使用频率。字母是拼音的重要组成部分，字母频率 [3] 就像词频，不同作者或写作主题的作品中往往各不相同，研究字母的使用频率一方面可以探索某个作者的写作风格以及语言规律：字母、双字母组、三字母组、单词频率、单词长度和句子长度，这些都可以经统计后用以证明或反驳某一作品是某作者所写，甚至可以鉴别一个作品与一位作者的写作风格是否相近。另一方面，字母频率在键盘布局的设计上也显现出极为重要的作用：字母使用频率是设计键盘字母排序的重要参考，常用的字母放在手指不易接触的位置这显然会影响打字速率。字母使用频率是设计键盘字母排序的基础，在获得字母使用频率后结合手指作业能力等其他方面的因素进行键盘字母排序的设计 [4]。
本文主要利用抽样调查的相关知识对新闻、网络小说和网络推文进行抽样调查，从而获得拼音字母使用频率，将此字母频率与前人统计的英文字母使用频率进行对比分析，让人们发觉现有键盘字母布局的不合理性，通过数据探索更合理的字母布局，从而提高工作效率；还可以为键盘设计的有关部门提供参考，极具参考价值和现实意义。
2. 研究方法
2.1. 抽样方法获取数据
2.1.1. 抽样原因
为了研究键盘上字母的排序问题，我们需要获取字母的使用频率，因此需要获得大量的网上使用文字。因为文字数量极大，不可能进行全面的调查，所以我们就采用抽样来获得有关网上使用文字的了解。抽样调查能够节约调查的人力、物力和财力，而且有利于提高调查数据的质量。
2.1.2. 抽样思路
本次抽样准备采用分层抽样法。分层抽样法，也叫类型抽样法，就是将总体单位按其属性特征分成若干类型或层，然后在类型或层中随机抽取样本单位。这种方法的优点是一方面由于通过划类分层，减小了各抽样层变异性的影响，增大了各类型中单位间的共同性，容易抽出具有代表性的样本，抽样误差比较小 [5]。另一方面该方法适用于总体情况复杂，各单位之间差异较大，单位较多的情况。缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。分层抽样的目的是：把总体各单位分成两个或两个以上的相互独立的完全的组，从两个或两个以上的组中进行抽样，样本相互独立 [6]。总体各单位按主要标志加以分组，分组的标志与关心的总体特征相关。因为我们要对网络上使用的文字进行调查，初步判别，文字使用方面新闻的使用文字与网络推文和小说的不同，那么用途和使用范围应是划分层次的适当标准。所以我们可以将总体分为小说、新闻报刊以及网络推文这三个类别。
针对小说类别，我们采用二阶段抽样法。二阶段抽样也称二级随机抽样，就是在抽取样本时分两个阶段来进行，根据网站分类，将小说总体共分为49个类别，由于不同类别小说内容有偏差，使用频率高的文字也不尽相同，因此第一阶段是从总体49个小说类别中利用matlab随机随机生成10个随机数的方法抽取10个类别，称为初级单位。然后在第二阶段从这些初级单位中又随机抽取若干个小说样本单位，称为基本单位或最终单位，最后根据所抽的基本单位组成共50万字的样本进行调查，用取得的样本资料来推断总体。二阶段抽样一方面保持了整群抽样的样本比较集中，便于调查，节省费用等优点，另一方面因为小说文本总体数目过大，所以采用二阶段抽样又避免了对群内单元的过多调查造成的浪费，充分发挥了抽样调查的优点。该抽样目的是在繁杂的小说文本中抽取有代表性的样本进行调查。
针对新闻报刊这一类别，我们采用构造周抽样法。构造周抽样法是在总体中从不同的星期里随机抽取周一到周日的样本，并把这些样本构成“一个周”(即构造周)。构造周抽样法基于报纸的内容结构，在以星期为单位周期变化的前提下，通过在不同星期中抽取星期一至星期日的样本来反映总体，它避免了简单随机抽样中产生的“周期性偏差”，同时考虑了时间因素。有关的研究成果表明，一年抽取2个构造周的样本便能可靠地反映总体。我们首先要确定具有代表性的抽样来源，然后再进行抽样。人民网是世界十大报纸之一《人民日报》建设的以新闻为主的大型网上信息交互平台，也是国际互联网上最大的综合性网络媒体之一，是国家重点新闻网站的排头兵，其影响力和代表性很强，因此我们可以从人民日报–人民网中采集文本。人民日报非周末版的版面结构基本是固定的，而周末版无论在内容上还是在信息量上都与非周末版不同。若简单随机抽样，就会出现周末版的样本偏多或偏少的情况，产生“周期性偏差”，使样本不能有效地反映总体而失去代表性。因此，我们可以采用构造周抽样法从人民日报中进行抽样。
针对网络推文类别，因为网络在生活中占比日益增多，所以在对网络推文部分的数据采集中，根据经验以及资料选取网民所使用最多的APP进行文字采样，使所采集到的文本都具有广泛性与代表性。然后采用简单随机抽样法对APP中的文字进行选取。简单随机抽样是从含有N个个体的总体中逐个抽取且每个个体被抽到的概率相等的一种抽样方法。由于网络瞬息万变，文字变化性极强，因此采用简单随机抽样具有一定的随机性，所采样的数据也有一定的代表性。但又由于不同时段网络信息的不同，为保证样本随机性，我们将定时进行简单随机抽样。将每日的24小时分成24个时段，利用matlab从1~24中随机生成两个随机数作为被抽取的两个时段。又考虑到工作日与周末网民浏览内容的不一致性，因此一周七天均进行两次随机抽样。
2.2. 数据的处理
如图1所示，整个数据处理过程概述的流程大致经过了转化、统计、作图三个步骤实现。我们需要得到字母的频数来看出，哪些字母是最常用的，以及他们的使用情况。同时我们还需要计算出相应的频率来看看，对于不同种类的汉字使用领域而言，频率变化情况是否相同。在我们后续的示例验证中，通过频率折线图的绘制，可以很明显的看出，在不同的领域中，字母的使用频率变化情况基本一致。这与我们所提出的假设是基本相符的。同时，通过数据处理后观察到的频数，我们可以很直观的了解到有些字母在汉字拼音中使用的重要性。同时我以为键盘的设计提供充分的证据证明这些字母位置摆放所需要考虑的重要性。
在转化过程中，对于所采样的数据将其转化为拼音后，对其频数进行统计。本文主要利用python语句，编写程序来完成频数的统计，先通过来完成汉字到拼音的转化，然后对英文字母的频率进行概率统计。在转化程序中，引用了xpinyin.py包来完成汉字到拼音的转化，转化过程中需要注意对多音字的处理以及提前需要将文本中的标点数字删除。编者自行完成的程序虽然能够完成转化，但通过引用xpinyin.py模块，可以使程序更加完备，能够完成对多音字等等各方面的需求。
统计程序较为简单，可以将文本转化为字符串进行去重统计。但由于所统计的文本量较大，因而可以通过将文本转化为字符数组的方式来完成频数的合计。需要提前载入re模块以及collections模块来完成该程序。
数据处理以及作图用excel处理较为简单，我们先通过excel中的match函数完成了对不同字母频数的索引，然后以所有种类文章总字母频数由高到低顺序为基准排列顺序，并将总字母频数、小说字母频数、新闻字母频数、网文字母频数四类字母频数按照相同顺序放在一起进行比较，并通过公式编辑计算出频率，将四类的频率分布折线图绘制出来放在一起进行比较。从而较为直观的看出四类频率的差别与变化情况。
频数又称“次数”，指变量值中代表某种特征的数(标志值)出现的次数。按分组依次排列的频数构成频数数列，用来说明各组标志值对全体标志值所起作用的强度。对于本文频数即为所统计的样本中不同字母所出现的次数，将字母频数大小按照从高到低排序即可统计出中文中字母使用频率的大小，频数越大就说明该字母在键盘输入时的使用频率就越高，最终可由样本频数的大小推断中文中字母频数使用的大小。
3. 实例证明
3.1. 抽样步骤
3.1.1. 现代小说
小说共有49个类别，从中随机选取10个类别，每个类别下抽取5万字，总共抽取约50万字抽选文字作为调查对象，具体抽选方法如下：
(1) 将每个类别进行标号1~49；
(2) 用MATLAB从1~49从中产生10个随机数，分别为：40，7，21，25，45，39，48，33，2，42，46；
(3) 在随机数对应的类别下，分别随机抽取5万字。
抽取结果见下表1：
Table 1. Selection of novel categories
表1. 小说类别选择
3.1.2. 新闻报刊
我们采用构造周抽样法从人民日报中进行抽样。
具体抽样步骤如下：
(1) 在2019年上、下半年中各抽取一周作为样本。因考虑到报纸内容以星期为单位周期性变化，将总体按时间分段，在不同时间段里进行抽样。
(2) 2019年上半年有26周，将前2周分给星期日，将后24周均分给星期一至星期六。从前两周随机抽取星期日的样本，随后每4个星期随机抽取星期一至星期六的样本，构成一周。最后选取1月6号(星期日)、1月28号(星期一)、2月19号(星期二)、3月13号(星期三)、4月25号(星期四)、5月31号(星期五)、6月22号(星期六)为一个构造周。
(3) 2019年下半年有26周，同理，依例取7月7号(星期日)、7月22号(星期一)、8月20号(星期二)、9月25号(星期三)、10月24号(星期四)、11月22号(星期五)、12月28号(星期六)为第二个构造周。
3.1.3. 网络推文
根据搜狐网的《中国人最常用的150个APP排行榜》一文中，筛选出中国居民最常用的具有代表意义的四个APP——微信、微博、知乎、豆瓣。其中，微信订阅号的推文，微博的热搜评论及文章，知乎的回帖及文章、豆瓣的影评及文章等都具有广泛性与代表性。具体抽样步骤如下：
(1) 从微信“看一看”的精选热门文章中抽取微信推文，从微博的实时热搜以及其评论、相关文章选取微博文字，从知乎的“热榜”中的各大类选取热门帖进行选取知乎文字，从豆瓣的“热点文章”以及知名电视剧、电影的评论文章中选取豆瓣文字。
(2) 在时间方面，考虑到工作日与休息日人们进行网络活动的不一致性，其中周一到周五代表工作日，周末则为休息日，故在周一至周日均进行文字选取。又考虑到不同时间段人们的阅读不同，利用matlab软件从1~24中随机生成两个随机数作为每日抽取的两个不同时间点进行文字选取，具体时间见下表2：
3.2. 结果分析
经过抽样，抽取了现代小说约50万个字，新闻报刊约130万字，网络推文抽取约120万字，利用第三方软件将文本资料转化为拼音形式，并利用自主设计的Python程序统计出26个字母的使用频数，计算得出每个字母的使用频率，按出现频率从高到低排序，结果如表3和图2所示：
在现代小说和新闻中前三名依次是i，a，n，出现次数最少是v。在网络推文中，虽然i，a，n排序发生变化，但是依然排在前三并且v出现的次数同样最少。
经过资料查询得到(《汉语拼音方案》) [7]：在汉字拼音中i和a是ji、yi、za、ha、zhi、cha等的单元音，同时还做介音和韵尾，n直接构成所有鼻音韵尾，所以i，a，n的出现的频次高。而v是专门拼写外来语、少数民族语言和方言的，这些词或音出现的次数较少故v的频次较少。由此可以说明实例抽样结果具有较高的可信度。
Figure 2. Line graph of frequency distribution
图2. 频率分布折线图
4. 结论
通过上述分析可知，中文字母的使用频率不同于英文的使用频率。中文中使用频率最高的五个字母为：i、n、a、u、h (见表3)；英语中最常用的前五个字母是e、t、a、o、I (见表4)。这种差异说明中文和英文在字母使用上存在较大差异。但是，e、a、o三个元音音标的使用频率无论在中文还是英文中的使用频率都很高。
Table 4. Frequency of use of English letters
表4. 英文字母的使用频率
这种差异可能在于现代汉语拼音的设计，i、n、a构成了拼音的韵母成分，出现在大部分的汉字中，成为使用频率最高的字母。另一种可能是由于中文的改变，可能是字词的改变，也可能是发音的改变，如从单音节变为双音节。
我们认为形成以下差异可能有以下几个原因
(1) 现代汉语拼音的设计方式常用这些字母
首先，可以观察汉语拼音字母表的构成，包括单韵母a、o、e、i、u、ü，其中这六个字母除ü外，都为调查结果中排序较为考前的字母，观察前鼻韵母、后鼻韵母表不难看出，这些韵母都是由单韵母之间或与n结合构成，所以可以认为出现这样的字母常用度顺序与汉语拼音的设置模式息息相关，同样的例子还比如字母h，他除了本身作为声母h，同时还参与构成了整体认读音节zh、ch、sh，从而提高了字母利用率 [8]。
(2) i、a、u、o等字母音节简单，易于发音，常用于口语
通过观察常用字母i、a、u、o的发音方式，如a (“啊”)，我们在发此音时，只需“嘴唇自然张大，舌放平，舌头自然放置，声带颤动”可以说只需要靠嘴唇声带结合发生，发音难度低，但例如一频率较低音节“z”，则需要“舌尖抵住上门齿背，阻碍气流，让较弱的气流冲开舌尖阻碍，从窄缝中挤出，摩擦成音。”，同时需要牙齿、舌头、最初、声带多处配合完成发音，发音难度相对难度有所提高，倒排结论的顺序，不难发现出现频率较低的字母，大多数发音都较为复杂，需要多个口部器官配合 [9]。
(3) 汉字读音发展史影响
在中国汉字读音发展史过程中，原本是没有拼音的，最初采用的是直音和切音的方式进行汉字认读，直音即为直接引用它字读音的方式，如“跟”同“根”、“畔”同“叛”等，这种音同字不同的发音命名方式直接提高了本身就较为常用音节的出现频率。同理，切音的读音命名方式，其实也间接提高了常用音节的出现频率 [10]。例如“冬，都宗切”，因为被命名字的读音其实也是源于原始的两个字。因而，汉字古时的读音方式就决定了未来字母的出现频率会使部分字母使用率偏高，而部分字母很少出现。