Manuela Züger (University of Zürich) stellte die Ergebnisse einer Feldstudie (n=13, Softwareentwickler) zur Erkennung und Vorhersage der Unterbrechbarkeit am Arbeitsplatz bzw. bei der Arbeit am Computer vor. Die Motivation für die Studie waren die hohen Kosten, die ungewollte Unterbrechungen am Arbeitsplatz haben, wie z.B. Verlangsamung der Arbeit und Fehler.

Die Messung basierte auf biometrische Sensoren (Fitbit und Polar H7) und Computer-Interaction Sensoren (Maus, Keyboard, …). Gemessen wurden ingesamt 85 Variablen, wie z.B. Herzschlag, Tastatureingaben, Mausklicks, Mausbewegungen, Fensterwechsel, genutzte Anwendung. Der Grad der Unterbrechbarkeit wurde mittels Fragebogen erhoben.

Aus den Daten wurde mittels Machine Learning ein Modell zur Vorhersage der Unterbrechbarkeit abgeleitet. Das Ergebnis zeigt, dass sich mit den Daten von Computer-Interaction Sensoren – also Daten von Maus, Keyboard, Anwendungswechsel und genutzte Anwendung – mit ausreichender Genauigkeit vorhersagen lässt, ob ein Anwender unterbrechbar ist oder nicht.

Siehe auch

Vollständiges Paper in der ACM Digital Library

Kategorien: Menschliches Verhalten

Ulf Schubert

Ulf ist Experte für Design Management, User Experience und Design Thinking. Aktuell ist er als Head of UX bei DATV für die User Experience der DATEV Produkte verantwortlich. Davor hat er mit seiner Agentur openeyes bzw. später bei SirValUse Unternehmen, wie z.B. eBay, Microsoft, OTTO, Axel Springer und MINI, zu User Experience, Innovation und Design beraten. Er engagiert sich über Bitkom und German UPA für besseres Digital Design in Deutschland. Er teilt seine Erfahrungen über Vorträge auf Konferenzen und Trainings. Er ist einer der Gründer und Organisatoren des UX Stammtisch Franken.