Mining eyetracking data to characterise users and their patterns of use
Veri madenciliği yöntemiyle göz izleme verilerini işleyerek kullanıcıları ve kullanım yöntemlerini karakterize etme
- Tez No: 577021
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYSU BETİN CAN, DOÇ. DR. YELİZ YEŞİLADA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 106
Özet
Göz izleme çalışmalarında toplanan veriler, kullanıcıların web üzerindeki davranışları ve karakterleri hakkında bol miktarda bilgi içermesine rağmen bu verileri işleyerek kullanıcı profillerini tahmin etmeye çalışan çok fazla çalışma bulunmamaktadır. Bu çalışmanın ana amacı, göz izleme verilerini makine öğrenmesi yöntemleriyle işleyerek kullanıcı özelliklerini karakterize eden veri modelleri çıkarmak ve özellikle kullanıcıların web sayfasına aşinalığını ve cinsiyetlerini tahmin etmeye çalışmaktır. Kullanıcı özelliklerini tahmin etmek, adaptif web sayfaları tasarlayarak kullanım kolaylığı sağlamaya yarayabilir. Göz izleme çalışması sırasında, kullanıcıların eğitim geçmişleri, cinsiyetleri, yaşları ve çalışma sırasında kullanılan web sayfalarına aşinalık düzeyleri (kullanıcı beyanına göre) sorulmuştur. Bu çalışma sırasında, öncelikle var olan veri seti kullanılarak veri modelleri çıkartıldı ve tekrardan göz izleme çalışması yapılarak, veri modelleri doğrulandı. Çalışmanın, göz izleme verilerini makine öğrenme yöntemleriyle işleyerek, kullanıcıların web sayfalarına aşinalığını ve cinsiyetlerini karakterize etmesi ve eğitilecek veri setini hazırlayan bir araç geliştirmiş olması literatüre sağladığı katkılardır.
Özet (Çeviri)
Eye tracking studies typically collect an enormous amount of data that encodes a lot of information about the users' behavior and characteristics on the web. However, there are not many studies that mine such data to learn and discover user characteristics and profiles. The main goal of this study is to mine eye tracking data by machine learning methods to create data models which characterise users and predict their characteristics, in particular, familiarity and gender. Detecting users' characteristics can be used in creating adaptive user interfaces to improve user experience and interaction efficiency. In a typical eye tracking study, collected demographics data have participants' educational backgrounds, gender, age, and familiarity degree to a web page (subjectively). In this thesis, a model focusing on the users' familiarity degree and gender is first created based on an existing eye-tracking dataset, and then a new eye-tracking study is conducted to validate this model. The main contribution of this thesis is a machine learning approach that can be used to characterise users, in particular, familiarity and gender, based on eye-tracking data and also a tool that can be used to extract features and metrics from an eye-tracking dataset.
Benzer Tezler
- Neuroscience applications in the area of sustainability
Sürdürülebilirlik alanında nörobilim uygulamaları
TAMARA HUMMADI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
NörolojiBahçeşehir ÜniversitesiSağlık Bilimleri Ana Bilim Dalı
Dr. TİMUÇİN AVŞAR
- TV ve set üstü cihaz arayüz kullanılabilirlik ölçümü
Usability evaluation of TV and set-top box interfaces
AYCAN PEKPAZAR
Doktora
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM ALTIN GÜMÜŞSOY
- Göz izleme tekniği aracılığıyla etkileşimli bilgi erişim sürecinin değerlendirilmesi: Bir durum çalışması
Evaluating interactive information retrieval process through eye tracking technique: A case study
BURCU AYDEMİR ŞENAY
Doktora
Türkçe
2021
Bilgi ve Belge YönetimiAnkara ÜniversitesiBilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OYA GÜRDAL
- The Development of mining management information system for Soma open pit mines
Soma açık ocakları için madencilik yönetim bilgi sisteminin geliştirilmesi
MÜCELLA ERSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEŞE ÇELEBİ
- Hasançelebi Demir yatağının (Hekimhan-Malatya) maden jeolojisinin incelenmesi
Mining geological investigation of the Hasançelebi iron deposit, Hekimhan-Malatya
CANAN KARAKAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Jeoloji MühendisliğiAnkara ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TANER ÜNLÜ