Eye movement comparisons by multiple sequence alignments and a consensus matrix

Augenbewegungen können durch Koordinatenpunkte und deren Verbindung im Raum als eine Abfolge von Fixationspunkten modelliert werden. Die Analyse dieser raum-zeitlichen Daten ist eine Herausforderung. Weit entwickelte Systeme werden nicht nur präziser, sondern auch immer kompakter. Somit können künftig auch Daten über mobile Endgeräte gesammelt werden, wodurch das Spektrum der zu analysierenden Daten stetig erweitert wird. Diese Vielzahl an Daten gilt es zu verarbeiten. Insbesondere beim analysieren von Daten mehrerer Teilnehmer wird enorme Rechenleistung benötigt und fordert auch die Weiterentwicklung unterschiedlicher Analyseverfahren. Um diese Daten analysieren zu können, bilden Eye-Tracking Metriken eine Grundlage für die Reduzierung der Komplexität der Daten. In dieser Arbeit soll ein Verfahren vorgestellt werden, welches es ermöglicht, die aufgezeichneten Daten von mehreren Personen zu vergleichen. Dabei werden die aufgezeichneten Daten durch Metrikenwerte zu Sequenzen transformiert und anschließend verglichen. Ähnlich wie bei DNA-Sequenzen in der Bioinformatik, wird hierbei ein multipler Sequenzalignment Algorithmus verwendet. Außerdem wird ein Webinterface entwickelt das es ermöglicht die Daten zu vergleichen und anschließend durch eine Consenus Matrix visualisiert

EyeMSA: exploring eye movement data with pairwise and multiple sequence alignment

Eye movement data can be regarded as a set of scan paths, each corresponding to one of the visual scanning strategies of a certain study participant. Finding common subsequences in those scan paths is a challenging task since they are typically not equally temporally long, do not consist of the same number of fixations, or do not lead along similar stimulus regions. In this paper we describe a technique based on pairwise and multiple sequence alignment to support a data analyst to see the most important patterns in the data. To reach this goal the scan paths are first transformed into a sequence of characters based on metrics as well as spatial and temporal aggregations. The result of the algorithmic data transformation is used as input for an interactive consensus matrix visualization. We illustrate the usefulness of the concepts by applying it to formerly recorded eye movement data investigating route finding tasks in public transport maps

Feminism and the flat law theory

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