Sequentielle Analyse von Denkprozessen und Benutzerverhalten auf Muster bei Interaktion mit dem Informationsvisualisierungssystem Contingency Wheel

Abstract

In vielen Bereichen der Wissenschaft, sowie der Wirtschaft, sind die Analyse und das Evaluieren komplexer, multivariater Matrixdaten notwendig. Besonders bei großen Datenmengen ist es schwierig Erkenntnisse und Relationen herauszufiltern, weshalb eine geeignete Darstellung benötigt wird. Das Projekt CVAST (Centre for Visual Analytics Science and Technology, Laura Bassi Centre of Expertise) hat als Ziel, solche komplexen Informationsstrukturen besser verständlich zu machen und führt unterschiedliche Studien und Analysen in diesem Forschungsbereich durch. Eine dieser Studien befasst sich mit dem interaktiven Informationsvisualisierungssystem Contingency Wheel (Kontingenzrad). Im Rahmen des Projektes wurde eine Think Aloud-Studie an zehn Probanden durchgeführt, deren Resultate, in Form von Video- und Audioaufzeichnungen sowie Logfiles, die Grundlage der vorliegenden Arbeit bilden. Die zur Verfügung stehenden Ergebnisse sollen im Zuge dieser Arbeit einerseits auf Muster in Denkprozessen und andererseits auf Interaktionsmuster analysiert werden. Dazu wird jeweils ein passendes Kodierungsschemata erarbeitet, mit welchem die Aufzeichnungen beziehungsweise die Logfiles anschließend kodiert werden. Daraus ergeben sich Sequenzen, welche mit der lag und log-linearen sequentiellen Analyse statistisch auf Zweier- und Dreierketten geprüft werden. Die sich daraus ergebenden Muster sollen abschließend interpretiert werden und Aufschluss über die Denkprozesse und das Benutzerverhalten der Probanden geben.<br />

In many areas of both scientific and business domains analyzing and evaluating large multivariate categorical data is necessary.<br />Especially with large amounts of data it can be challenging to gain insights, therefore an appropriate representation is needed. The project CVAST (Centre for Visual Analytics Science and Technology, Laura Bassi Centre of Expertise) aims to make such large information structures more comprehensive. Therefore they conduct various studies and analysis in this field of research. One of these studies deals with the interactive information visualization system Contingency Wheel. As part of the project a Think Aloud study with ten subjects was performed. The results of this study are video capturing and audio recordings as well as logfiles. In the course of this work these results were analyzed with the aim to detect patterns in thought processes and behavior of the users. In order to identify significant patterns a coding scheme for each dataset (recordings and logfiles) has to be developed and applied.<br />The resulting sequences will be statistically tested by means of lag and log-linear sequential analysis. The objective is to identify patterns in form of double and triple sequences. The resulting patterns will be interpreted and shall finally give insights into thought processes and user behavior.