Development of a process for the evaluation of eye-fixation data using dynamic areas of interest

Kurzfassung

Zielsetzung: Das Hauptziel der Arbeit war das Design, die Implementierung und Validierung eines Toolchains zur Analyse von Blickbewegungsdaten anhand von dynamischen AOIs. Hintergrund: Im Rahmen von Simulationsstudien an der Mikrowelt MAGIE zur Untersuchung und Bewertung von neuen Assistenzfunktionen an Radarbildschirmen wurden Blickbewegungsdaten aufgezeichnet. Bei der Studie wurden auf dem Radarbildschirm nicht nur die Luftfahrzeugpositionen dargestellt, sondern auch zusätzliche visuelle Referenzen, zum Beispiel Geisterlabel. Heutzutage ist es in der Blickbewegungsforschung noch kein Standard, die visuelle Aufmerksamkeit auf sich bewegende Objekte auszuwerten. Die Arbeit ist motiviert, den klassischen Ansatz der Definition statischer Areas of Interests (AOIs), zur Auswertung von Blickbewegungsdaten auf dynamische AOIs zu erweitern. Methode: Um die visuelle Aufmerksamkeit auf sich bewegende Objekte auswerten zu können, wird ein dynamischer AOI Datenfile erzeugt. Dafür wird zunächst ein neues XML-basiertes Datenformat entworfen, um die sich zeitlich-ändernde AOI-Maske abzubilden. Ein Werkzeug zur Konvertierung von MAGIE Log-Daten in das neue dynamische AOI-Masken-Datenformat wird implementiert. Das bestehende EyeTrackingAnalyser Tool wird erweitert, um die neuen dynamischen AOI-Masken-Dateien einlesen zu können. Im Rahmen der Arbeit wurden zwei Ansätze untersucht, anhand derer die Fixationen den dynamischen AOIs zugeordnet werden können. Der erste Ansatz nimmt lediglich eine Vergrößerung der AOIs vor, während der zweite Ansatz bei Überlappungen mehrerer AOIs auch noch die Entfernung einer Fixation zum AOI-Mittelpunkt berücksichtigt. Ergebnisse: Auf Basis des Blickbewegungsdatensatzes (n=38) einer Studie mit der Mikrowelt MAGIE wird eine Quantifizierung der Blickbewegungsdaten auf sich bewegende Objekte vorgenommen und der Ansatz bewertet. Zusammenfassung: Es konnte gezeigt werden, dass es mit Hilfe der dynamischen Maske möglich ist, die Aufmerksamkeitsverteilung auf unterschiedliche dynamische Objekte (reale Luftfahrzeuge, Geisterlabel) zu quantifizieren. Darüber hinaus wurde bereits eine Lösung erarbeitet, wie eine inhaltliche Fixationszuordnung möglich ist, wenn sich mehrere dynamische Felder überlappen. Anwendung: Das Toolchain ist so konzipiert, dass eine Übertragbarkeit auf die Mikrowelt FAirControl, gegeben ist. Es weist das Potential auf so erweitert zu werden, dass Blickbewegungsdaten von Radarlotsen ausgewertet werden können, die in den High-fidelity Simulationen des Instituts für Flugführung erhoben werden.