Exzellenz im Reporting Design / 1.4.2 Eye-Tracking-Auswertungen

Um aus den von Berichtslesern betrachteten Diagrammen und Tabellen Rückschlüsse auf die Güte der Visualisierung ziehen zu können, müssen deren Blickverläufe ausgewertet werden. Dazu gibt es folgende verschiedene Möglichkeiten:

1. Scanpath-Analysen: Damit werden die Blickverläufe einer einzelnen Person dargestellt. In Abb. 7 wird deutlich, dass bei der Visualisierung durch 2 Tortendiagramme sehr viele Fixationen und Sakkaden notwendig sind, um die Frage beantworten zu können. Zuerst müssen die Tortensegmente der Ist- und Budgetzahlen verglichen werden, um daraus das Farbsegment mit der größten Abweichung zu identifizieren. Abschließend gilt es, in der Legende die passende Farbe zu erkennen und die richtige Region abzulesen. Aus dem Scanpath kann abgeleitet werden, dass sowohl im Vergleich der Werte als auch bei der Farbgebung Optimierungspotenzial besteht (sehr viele schnelle Blickbewegungen durch den Vergleich der Ist- und Budgetsegmente). Neben der Länge und der Dauer der Fixationen kann zusätzlich ausgewertet werden, ob die Berichtsempfänger die richtige Antwort im Diagramm identifizieren können bzw. wie lange es dauert, bis die relevante Information für den Berichtsempfänger sichtbar wird.

   Abb. 7: Beispielhafter Blickverlauf (Scanpath) eines Probanden

2. Heat- bzw. Focusmaps: Sie verdichten die Scanpaths aller Testpersonen und geben einen Überblick, wohin die Aufmerksamkeit insgesamt gerichtet wird. Der Unterschied der beiden Darstellungen liegt in der Farbgebung. Während die Darstellung bei Focusmaps in schwarz-weiß gezeigt wird, wird die Heatmap in Farbe dargestellt. Je stärker die Gruppe der Berichtsleser gewisse Bereiche betrachtet, desto transparenter (Focusmap) bzw. stärker in Rot (Heatmap, Abb. 8) wird die betreffende Stelle eingefärbt. Mit diesen Auswertungen kann man neben den am stärksten betrachteten Bereichen auch sog. "blinde Flecken" eines Berichts, d. h. Bereiche, die nicht oder kaum betrachtet werden, identifizieren.

   Abb. 8: Heatmap einer Probandengruppe

3. Statistische Detailanalyse und Vergleiche zwischen Darstellungsalternativen: Für die fundierte Detailanalyse der Ursachen (z. B. Warum ist eine Visualisierung gut oder schlecht? Warum werden gewisse Informationen überlesen?) gilt es, das gesamte Datenset aus der Eye-Tracking-Analyse aller Teilnehmer (d. h. jeden einzelnen Blick) mithilfe von geeigneten statistischen Verfahren auszuwerten.

   Im Idealfall wird eine Darstellungsform gefunden, die sowohl eine hohe Effektivität (richtige Wahrnehmung) als auch eine hohe Effizienz (kurze Wahrnehmungszeit) aufweist. Im Vergleich zur ursprünglichen Darstellung mittels zweier Kreisdiagramme wäre die Darstellung in Abb. 9 eine deutlich bessere Alternative.

   Abb. 9: Beispielhafter Scanpath eines Probanden bei einer guten Alternativdarstellung

   Die alternative Darstellungsform verwendet anstatt der beiden Tortendiagramme ein Balken- und ein Abweichungsdiagramm, welche die gewünschte Information (jene der Abweichung) in den Fokus rücken. Außerdem besitzt das Diagramm eine direkte Beschriftung der Datenreihen, wodurch die relevanten Informationen mit nur wenigen Blicken schnell erfasst werden können. Diese Form der Aufbereitung bewirkt zudem, dass Fehlinterpretationen weitestgehend vermieden werden.

   Durch die Ermittlung von Fehlerraten bei der Fragenbeantwortung und den Antwortzeiten sowie den dahinterliegenden Blickverläufe wird die Qualität der Darstellung sichtbar. Die Auswertungen und der direkte Vergleich zwischen den obigen Torten- und Balkendiagrammen zeigen deutlich, wie durch eine optimierte Visualisierung sowohl die Effektivität als auch die Effizienz des Reportings messbar verbessert werden können.