Erkläre die Bottum up Parameter des Salience Effort Expectancy Value models
Salience: Aufmerksamkeit erregende Eigenschaften eines Displays (Bottom-up, weil diese sensorischen Merkmale automatisch und unabhängig von den Absichten oder Erwartungen des Beobachters die Aufmerksamkeit auf sich ziehen können.)
Effort: Aufwand, der erforderlich ist, um die Aufmerksamkeit zwischen Displays zu verlagern (Bottom-up, da dieser Aufwand oft durch äußere Einflüsse, wie die physische Positionierung von Anzeigen oder die kognitive Belastung, die für die Verarbeitung von Informationen erforderlich ist, beeinflusst wird.)
Erkläre die Top down Parameter des Salience Effort Expectancy Value models
Erwartung: Die Erwartung, dass Informationen (Änderungen) in einem Display erscheinen werden. (Top-Down, da diese Erwartungen auf den persönlichen Erfahrungen und der individuellen Informationsverarbeitung des Beobachters beruhen.)
Wert: Ereignisse, die in einem Display erscheinen, können an sich einen Wert haben, und es gibt eine relative Bedeutung für die Aufgabe(n), die durch dieses Display erfüllt werden. (Top-Down, da der Wert auf persönlichen Erfahrungen und Präferenzen basiert, und zusammen mit Expectancy die individuellen intrinsischen Komponenten des SEEV-Aufmerksamkeitsmodells beschreibt.)
Wie lautet die Gleichung des SEEV Model?
Attentional attractiveness of a display = sS - efEF + exEX + vV
Wie lautet die Gleichung des EV Model?
Attentional attractiveness of a display = exEX + vV
Was sind abhängige Variablen der visuellen Suche?
Maße der Augenbewegung
Fehler
Reaktionszeiten
Reaktionszeitanstiege
Was sind die Limitationen des Effort Expactancy Value Models?
Nur visuelle Aufmerksamkeit
Hauptsächlich fokale Aufmerksamkeit
Es ist schwierig, Anstrengung und Auffälligkeit zu untersuchen (das Codieren von Eye-Tracking-Daten, Modellierung)
Die Zuweisung der Parameter (objektiv vs. subjektiv)
Parameter müssen für bestimmte Phasen/Situationen zugewiesen werden
Erkläre den Unterschied des statischen und dynamischen SEEV Models
Static
• Gesamtprozentsatz der Verweildauer auf jedem Display, verfolgt jedoch nicht den Prozess der Ausführung des Scan-Pfads.
Dynamic
• erfasst die Abfolge von Fixierungen und nicht nur ihre Gesamtfrequenz (Markow-Modell erster Ordnung)
Warum gib es neben dem SEEV Modell auch noch das EV Modell?
"S und EF können auf 0 gesetzt werden, was im Wesentlichen ein EV-Modell erzeugt, das die Aufmerksamkeit ohne den potenziell ablenkenden Faktor der Auffälligkeit und den hemmenden Faktor der Anstrengung lenken sollte."
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