Integration von Mouse- und Eyetracking-Daten in das Analyse-Toolkit WHOSE

Status


Abgeschlossene Bachelorarbeit

Formalia


Externe Arbeit zusammen mit GESIS Köln
Zielgruppe
  • AI Bachelor
Voraussetzungen
  • Erfahrungen mit Programmierung (Java, JavaScript, PHP, MySQL, Maven, GIT)
  • Erfahrungen mit grafischer Gestaltung, Digitalen Bibliotheken, Nutzersessions sind von Vorteil

Aufgabenstellung


Ziel: Das Analyse-Toolkit WHOSE [1] kann Nutzungsdaten aus Logdateien von webbasierten Informationssystemen und Digitalen Bibliotheken laden, aufbereiten und in einer Nutzungsoberfläche darstellen. Systembetreiber und Wissenschaftler können dann untersuchen, wie Suchende das jeweilige System benutzen, wo Schwachstellen existieren und vor allem wie die Informationssuche in dem System verbessert und unterstützt werden kann. Ziel in dieser Arbeit ist es das Tool so zu erweitern, das neben Daten aus Logdateien auch Mouse- oder Eyetrackingdaten aus Nutzerexperimenten für die Analyse genutzt werden können. Dafür soll zuerst eine Mouse-Tracking-Lösung in JavaScript implementiert werden, welche die Ruhezeit der Maus auf verschiedenen Bereichen der Webseite misst. Die Mousetracker-Daten sollen dann mit Daten aus einem Eyetracker kombiniert werden, der misst in welchen Bereichen der Webseite es zu Augenfixierungen kommt. Diese kombinierten Daten sollen dann in der WHOSE-Visualisierung so angezeigt werden, dass sie sich für die Analyse eignen.

Aufgaben:

  • Entwicklung einer Mouse-Tracking Lösung mit JavaScript
  • Integration von Daten aus Mouse-Tracking und Eyetracking
  • Entwicklung einer interaktiven visuellen Darstellung der neuen Daten im WHOSE-Tool

Sprache der Arbeit: Deutsch oder Englisch

Die Arbeit kann als Bachelorarbeit durchgeführt werden, der Umfang wird an die Rahmenbedingungen angepasst.

Kontakt: Dr. Daniel Hienert
GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften
Abteilung Wissenstechnologien für Sozialwissenschaften (WTS)
Unter Sachsenhausen 6-8, 50667 Köln
Tel: + 49 (0) 221 / 47694-525
Mail: daniel.hienert@gesis.org
www.gesis.org/wts
Infos unter: http://www.gesis.org/forschung/angewandte-informatik-und-informationswissenschaft/information-retrieval/abschlussarbeiten


[1] Hienert, Daniel, Wilko van Hoek, Alina Weber, and Dagmar Kern. 2015. "WHOSE - A Tool for Whole-Session Analysis in IIR." In Advances in Information Retrieval: 37th European Conference on IR Research, ECIR 2015, Vienna, Austria, March 29 - April 2, 2015. Proceedings, Lecture Notes in Computer Science 9022, 172-183. http://www.dx.doi.org/10.1007/978-3-319-16354-3_18.