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Der Einsatz von Sentiment Analysis für das Usability-Testing

Thema:
Der Einsatz von Sentiment Analysis für das Usability-Testing
Art:
FPM
BetreuerIn:
Thomas Schmidt
ZweitgutachterIn:
N.N.
Status:
abgeschlossen
Stichworte:
Sentiment Analysis, Usability Engineering, User Test, multimodal, Text Mining, User Experience, Audio, Video
angelegt:
2018-09-03
Textlizenz:
Unbekannt
Codelizenz:
Unbekannt

Hintergrund

Beim Usability-Testing werden Daten häufig qualitativ über z.B. Thinking-Aloud-Protokolle oder quantitativ über objektive Daten wie z.B. Task Completion Rate erhoben. Obschon Emotionen und Sentiments eine wichtige Rolle beim Usability-Testing und bei der Gesamterfahrung eines Nutzers spielen, werden Techniken der Sentiment Analysis im Bereich Usability Engineering bislang selten eingesetzt. Sentiment Analysis ist dabei die computergestützte Methode zur automatischen Analyse und Prädiktion von Sentiments und Emotionen.

Zielsetzung der Arbeit

Im Rahmen der Masterarbeit soll der Nutzen multimodaler Sentiment Analysis für den Anwendungsfall Usability Engineering untersucht werden. Es sollen Anforderungen für den Nutzen von Sentiment Analysis erhoben werden und technisch verschieden Sentiment Analysis-Ansätze implementiert und gegeneinander evaluiert werden. Dabei können verschieden Kanäle wie der produzierte Text eines Usability-Protokolls, die Live-Reaktion des Nutzers in Form von Video und Audio oder Ähnliches untersucht werden. Dazu muss eine prototypische Usability-Studie durchgeführt werden oder bestehende Daten analysiert werden.

Konkrete Aufgaben

  • Anforderungserhebung bezüglich dem Bedarf an Sentiment Analysis aus Sicht von Usability Professionals
  • Implementierung und Evaluation verschiedener Sentiment Analysis-Techniken für den Anwendungsfall (Text, Audio, Video)
  • Möglicherweise Entwicklung eines Tools oder eines Plugins
  • Möglicherweise Durchführung einer Usability Studie zur Akquise und Annotation von Daten

Erwartete Vorkenntnisse

  • Programmierkenntnisse
  • Kenntnisse im Bereich Usability Engineering

Weiterführende Quellen

Setchi, R., & Asikhia, O. K. (2017). Exploring User Experience with Image Schemas, Sentiments, and Semantics. IEEE Transactions on Affective Computing.