Analyse von Mustern der Aufmerksamkeit beim Betrachten von Petri-Netzen

Abstract

Petri-Netze sind bedeutend für die Geschäftsprozessmodellierung. Die Betrachtung dieser Netze ruft eine Menge an kognitiven Prozessen hervor. Dabei wird das vorgegebene Petri-Netz zuerst visuell wahrgenommen und somit wird die visuelle Aufmerksamkeit darauf gesteuert für die Informationsverarbeitung. Um diese Prozesse festhalten zu können, werden die Blickbewegungen mithilfe von Eye-Trackern aufgezeichnet. Eine Analyse dieser Daten ermöglicht das Auffinden von Mustern in den Rohdaten, die uns Einblicke in die kognitiven Prozesse und zu der Aufmerksamkeit eines Menschen verschaffen. Die erfassten Daten werden meistens als Scanpaths oder Heatmaps visualisiert. Durch Eye-Tracking und den damit erfassten Daten, kann auch die Analyse der Prozessmodelle verbessert werden. In dieser Bachelorarbeit werden die erfassen Eye-Tracking-Daten analysiert, um Aufmerksamkeitsmuster beim Betrachten von Petri-Netzen herausarbeiten zu können. Dazu werden die Daten in das Visualisierungsframework (Blickshift) importiert und zusammen mit den Stimuli visualisiert. Dadurch können verschiedene Aufmerksamkeitsmodelle erfasst werden und somit Urteile über die Effizienz der verschiedenen Petri-Netze (Stimuli) geschlossen werden