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Contribution Details

Type Bachelor's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title ICSEQ An eye-tracking visual analytics app
Organization Unit
Authors
  • Tobias Boner
Supervisors
  • Chatchavan Wacharamanotham
  • Chia-Kai Yang
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Business, Economics and Informatics
Date 2020
Abstract Text The domain of eye-tracking research has gained immense attention in recent times. For the analysis of eye-tracking studies, researchers have to deal with data growing in complexity and size. Thus, it is essential that they are supported by systems facilitating the analysis and exploration of eye-tracking data. While there are various aspects of eye-tracking data that can be investigated, many researchers are interested in gaze sequences and try to reveal sequential patterns and viewing strategies that underlie the participants' behaviors. Depending on the analytical tasks to be performed and the researcher's goal, either a top-down or bottom-up approach will be followed during the analysis of eye-tracking data. Within the scope of this thesis, a visual analytics app is built to assist researchers in their analysis of eye-tracking data. The goal of the app is to include various visualization techniques and user interactions that provide assistance for a top-down analysis as well as for a bottom-up analysis. Hence, researchers can rely on the app for their analysis regardless of the analytical approach they pursue. This thesis introduces the key aspects of the application and related eye-tracking research and concepts. It covers the architecture of the app and evaluates its main features that were implemented using an exemplary eye-tracking data set.
Zusammenfassung Die Forschung und Anwendung von Eye-Tracking haben in jüngster Zeit immer mehr an Bedeutung gewonnen. Für die Analyse von Eye-Tracking-Studien müssen sich Forscher mit Daten befassen, die immer grösser und komplexer werden. Deshalb ist es wichtig, dass sie von Systemen unterstützt werden, die die Analyse erleichtern. Während verschiedene Aspekte von Eye-Tracking-Daten untersucht werden können, interessieren sich viele Forscher für Sequenzen und Abfolgen von einzelnen Blicken und versuchen, Strategien und Muster aufzudecken, die auf das Verhalten der Probanden schliessen lassen. Bei der Analyse von Eye-Tracking-Daten wird entweder ein Top-Down- oder ein Bottom-Up-Ansatz verfolgt. Je nachdem welche Aufgaben der Forscher hat oder welche Ziele verfolgt werden. Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine "Visual-Analytics-App", entwickelt, die Forscher bei der Analyse von Eye-Tracking-Daten unterstützen kann. Das Ziel dieser App besteht darin, verschiedene Visualisierungstechniken und Benutzerinteraktionen einzubeziehen, die Unterstützung für eine Top-Down-Analyse sowie für eine Bottom-Up-Analyse bieten. So können sich Forscher für ihre Analysen auf die App verlassen, unabhängig davon, welchen analytischen Ansatz sie verfolgen. Diese Arbeit stellt die wichtigsten Aspekte der Anwendung und die damit verbundenen Eye-Tracking-Forschungen und Konzepte vor. Sie behandelt die Architektur der App und bewertet die Hauptfunktionen, die mithilfe eines beispielhaften Eye-Tracking-Datensatzes implementiert wurden.
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