BA Abschlussvortrag, Ayse Güleroglu, Ort: Online, Datum: 02.02.2022, Zeit: 11:30 Uhr

Petri-Netze sind bedeutend für die  Geschäftsprozessmodellierung. Die Betrachtung dieser Netze ruft eine Menge an kognitiven Prozessen hervor. Dabei wird das vorgegebene Petri-Netz zuerst visuell wahrgenommen und  somit wird die visuelle Aufmerksamkeit darauf gesteuert für  die Informationsverarbeitung. Um diese Prozesse festhalten zu  können, werden die Blickbewegungen mithilfe von Eye- Trackern aufgezeichnet. Eine Analyse dieser Daten ermöglicht das Auffinden von Mustern in den Rohdaten, die uns Einblicke  in die kognitiven Prozesse und zu der Aufmerksamkeit eines  Menschen verschaffen. Die erfassten Daten werden meistens  als Scanpaths oder Heatmaps visualisiert. Durch Eye-Tracking  und den damit erfassten Daten, kann auch die Analyse der  Prozessmodelle verbessert werden. In dieser Bachelorarbeit  werden die erfassen Eye-Tracking-Daten analysiert, um  Aufmerksamkeitsmuster beim Betrachten von Petri-Netzen  herausarbeiten zu können. Dazu werden die Daten in das  Visualisierungsframework (Blickshift) importiert und  zusammen mit den Stimuli visualisiert. Dadurch können verschiedene Aufmerksamkeitsmodelle erfasst werden und  somit Urteile über die Effizienz der verschiedenen Petri-Netze  (Stimuli) geschlossen werden.