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Semantic Similarity Clustering von Usability-Fragebögen für das automatische Analysieren von Online-Reviews

Thema:
Semantic Similarity Clustering von Usability-Fragebögen für das automatische Analysieren von Online-Reviews
Art:
BA
BetreuerIn:
Manuel Burghardt
BearbeiterIn:
Elias Haider
ErstgutachterIn:
Christian Wolff
ZweitgutachterIn:
N.N.
Status:
abgeschlossen
Stichworte:
UX, Text Mining, Sentiment Analysis
angelegt:
2017-11-23
Beginn:
2017-12-01
Antrittsvortrag:
2018-02-12
Textlizenz:
Unbekannt
Codelizenz:
Unbekannt

Hintergrund

User Experience (UX) ist ein wichtiger Faktor für die Akzeptanz und Anwendbarkeit von Produkten, sei es im Bereich Unterhaltungselektronik, Haushaltsgeräte oder auch Software. Dementsprechend hat sich Usability Engineering und UX-Testing zu einem wichtigen Teilbereich des Produktdesigns entwickelt. Üblicherweise wird die UX eines Produkts über Benutzerstudien ermittelt, bei denen Anwender bei der Benutzung des Produkts beobachtet und nach ihrem Nutzungserlebnis befragt werden. Diese Befragung ist häufig formalisiert durch den Einsatz standardisierter UX-Fragebögen, von denen der UEQ (User Experience Questionnaire) sicherlich einer der Bekanntesten ist.

Zielsetzung der Arbeit

Da die Durchführung solcher Nutzerstudien sehr aufwendig ist, soll im Rahmen der Bachelorarbeit erprobt werden, inwiefern mit Techniken des Natural Language Processing (NLP) und der Sentiment Analysis (SA) aus bestehenden, online verfügbaren Produkt-Reviews automatisiert Informationen zu deren UX abgeleitet werden können.

Konkrete Aufgaben

Erwartete Vorkenntnisse

UX-Evaluation, Web-Programmierung, Python-Programmierung, empirische Grundlagen

Weiterführende Quellen