Eine Benutzerstudie zur Effektivität von Visualisierungen mittels EEG und kognitiver Belastung
Nuri Djavit
Aktualisiert am
03.11.2011
Eine Benutzerstudie zur Effektivität von Visualisierungen mittels EEG und kognitiver Belastung
Nuri Djavit
Aktualisiert am
03.11.2011
Eine Benutzerstudie zur Effektivität von Visualisierungen mittels EEG und kognitiver Belastung
Nuri Djavit
Aktualisiert am
03.11.2011
E. W. Anderson, K. C. Potter, L. E. Matzen, J. F. Shepherd, G. A. Preston, C. T. Silva. SCI Institute, University of Utah, USA, Sandia National Laboratories, USA, Utah State Hospital, USA
Abstract
Die effektive Evaluierung von Visualisierungstechniken ist eine schwierige Aufgabe, die oft durch Feedback aus Benutzerstudien und Expertenbewertungen beurteilt wird. Diese Arbeit präsentiert einen alternativen Ansatz zur Visualisierungsevaluierung, bei dem die Gehirnaktivität passiv mittels Elektroenzephalografie (EEG) aufgezeichnet wird. Diese Messungen werden verwendet, um verschiedene Visualisierungstechniken im Hinblick auf die Belastung zu vergleichen, die sie für die kognitiven Ressourcen des Betrachters darstellen. In diesem Papier werden EEG-Signale und Reaktionszeiten aufgezeichnet, während Benutzer verschiedene Darstellungen von Datenverteilungen interpretieren. Diese Informationen werden verarbeitet, um einen Insight in die kognitive Belastung des Betrachters zu geben. Dieses Papier beschreibt das Design der durchgeführten Benutzerstudie, die Extraktion von kognitiven Belastungsmaßen aus EEG-Daten und wie diese Maße verwendet werden, um die Wirksamkeit von Visualisierungen quantitativ zu bewerten.Klicken Sie hier, um den vollständigen Bericht zu lesen
E. W. Anderson, K. C. Potter, L. E. Matzen, J. F. Shepherd, G. A. Preston, C. T. Silva. SCI Institute, University of Utah, USA, Sandia National Laboratories, USA, Utah State Hospital, USA
Abstract
Die effektive Evaluierung von Visualisierungstechniken ist eine schwierige Aufgabe, die oft durch Feedback aus Benutzerstudien und Expertenbewertungen beurteilt wird. Diese Arbeit präsentiert einen alternativen Ansatz zur Visualisierungsevaluierung, bei dem die Gehirnaktivität passiv mittels Elektroenzephalografie (EEG) aufgezeichnet wird. Diese Messungen werden verwendet, um verschiedene Visualisierungstechniken im Hinblick auf die Belastung zu vergleichen, die sie für die kognitiven Ressourcen des Betrachters darstellen. In diesem Papier werden EEG-Signale und Reaktionszeiten aufgezeichnet, während Benutzer verschiedene Darstellungen von Datenverteilungen interpretieren. Diese Informationen werden verarbeitet, um einen Insight in die kognitive Belastung des Betrachters zu geben. Dieses Papier beschreibt das Design der durchgeführten Benutzerstudie, die Extraktion von kognitiven Belastungsmaßen aus EEG-Daten und wie diese Maße verwendet werden, um die Wirksamkeit von Visualisierungen quantitativ zu bewerten.Klicken Sie hier, um den vollständigen Bericht zu lesen
E. W. Anderson, K. C. Potter, L. E. Matzen, J. F. Shepherd, G. A. Preston, C. T. Silva. SCI Institute, University of Utah, USA, Sandia National Laboratories, USA, Utah State Hospital, USA
Abstract
Die effektive Evaluierung von Visualisierungstechniken ist eine schwierige Aufgabe, die oft durch Feedback aus Benutzerstudien und Expertenbewertungen beurteilt wird. Diese Arbeit präsentiert einen alternativen Ansatz zur Visualisierungsevaluierung, bei dem die Gehirnaktivität passiv mittels Elektroenzephalografie (EEG) aufgezeichnet wird. Diese Messungen werden verwendet, um verschiedene Visualisierungstechniken im Hinblick auf die Belastung zu vergleichen, die sie für die kognitiven Ressourcen des Betrachters darstellen. In diesem Papier werden EEG-Signale und Reaktionszeiten aufgezeichnet, während Benutzer verschiedene Darstellungen von Datenverteilungen interpretieren. Diese Informationen werden verarbeitet, um einen Insight in die kognitive Belastung des Betrachters zu geben. Dieses Papier beschreibt das Design der durchgeführten Benutzerstudie, die Extraktion von kognitiven Belastungsmaßen aus EEG-Daten und wie diese Maße verwendet werden, um die Wirksamkeit von Visualisierungen quantitativ zu bewerten.Klicken Sie hier, um den vollständigen Bericht zu lesen