Mit Hilfe von Eyetracking-Experimenten ist es möglich das Blickverhalten von Probanden aufzuzeichnen, zu analysieren und dadurch Einblicke in die kognitiven Vorgänge der Probanden zu gewinnen. Eyetracking-Experimente werden unter anderem zur Evaluierung von Benutzeroberflächen und Visualisierungen oder im Bereich der Marktforschung eingesetzt. In Marktforschungsstudien werden Eyetracking-Aufzeichnungen zusätzlich zur Datenerhebung durch Fragebögen durchgeführt, um das Kaufverhalten von Konsumenten zu untersuchen und dadurch den Absatz von Produkten zu erhöhen. Hierbei können zur Markierung von Interessensgebieten auf einem Stimulus sogenannte Areas of Interest (AOIs) definiert werden, die zur anschließenden Auswertung der Eyetracking-Daten verwendet werden. Für Eyetracking-Experimente mit einer hohen Anzahl von AOIs, wie beispielsweise bei einer Untersuchung zur Anordnung einzelner Produkte eines Einkaufsregals in einem Supermarkt, existieren jedoch keine geeigneten Visualisierungstechniken. In dieser Arbeit wird daher, basierend auf dem Visual Information-Seeking Mantra, ein Konzept entwickelt, welches die visuelle Analyse einer Vielzahl von AOIs mittels interaktiver Komponenten ermöglicht. In einem vorverarbeitenden Schritt werden dabei AOIs unter der Verwendung von Technologien des Semantischen Web in einer hierarchischen Struktur angeordnet. Mit Hilfe dieser hierarchischen Struktur können die AOIs anschließend aggregiert und visualisiert werden. Die wichtigsten Aspekte des Konzepts werden in Form einer prototypischen Anwendung implementiert. Zur Demonstration der Anwendung wird eine Eyetracking-Studie in einem Supermarkt durchgeführt und anschließend mit dem Prototyp ausgewertet.

With the help of eye tracking experiments it is possible to record the gaze behavior of subjects to analyze and gain insights into the cognitive processes of participants. Eye tracking experiments can be used to evaluate user interfaces and visualizations or as an instrument for marketing research. In marketing research, eye tracking studies are often conducted in addition to the collection of data through questionnaires to investigate the buying behavior of consumers and thereby increase the sales of products. To analyze interesting regions on a presented stimulus, so called areas of interest (AOIs) can be defined. However, for eye tracking experiments with a high number of AOIs, for example when analyzing individual products on a shelf in a supermarket, there are no appropriate visualization techniques. Therefore, this work contributes a concept based on the Visual Information-Seeking Mantra. This concept iallows the visual analysis of eye tracking experiments with a multitude of AOIs using interactive visualiziation components. In a preprocessing step AOIs are arranged in a hierarchical structure by using technologies of the Semantic Web. Using this hierarchical structure, the AOIs then can be aggregated and visualized. A prototype of the most important aspects of the concept will be implemented. To evaluate the prototype, an eye tracking study in a supermarket will be conducted and afterwards analyzed with the prototype.