• Medientyp: E-Book
  • Titel: Learning from mouse movements : improving questionnaire and respondents' user experience through passive data collection
  • Beteiligte: Horwitz, Rachel [Verfasser:in]; Brockhaus, Sarah Maria [Verfasser:in]; Henninger, Felix [Verfasser:in]; Kieslich, Pascal J. [Verfasser:in]; Schierholz, Malte [Verfasser:in]; Keusch, Florian [Verfasser:in]; Kreuter, Frauke [Verfasser:in]
  • Erschienen: Nuremberg: Institute for Employment Research of the Federal Employment Agency, 13 Dezember 2017
  • Erschienen in: Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung: IAB discussion paper ; 20173400
  • Umfang: 1 Online-Ressource (circa 27 Seiten); Illustrationen
  • Sprache: Englisch
  • Identifikator:
  • Schlagwörter: Graue Literatur
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Zusammenfassung in deutscher Sprache
  • Beschreibung: Web surveys have become a standard, and often preferred, mode of survey administration in part because the technology underlying them is much more adaptable. Survey designers often use these technical features to help guide respondents through a survey, by incorporating automated skips, for example. Other features, such as mouse movements, can be used to identify individual respondents that may require attention. Specifically, researchers in a variety of fields have used the total distance traveled, the cursor's trajectory, and specific patterns of movement to measure interest, uncertainty, and respondent difficulty. The current study aims to develop automated procedures for detecting and quantifying difficulty indicators in web surveys. It will use, and build on, indicators that have been identified by prior research. In addition, the current study relies on recent methodological advances in psychology that propose mouse-tracking measures for assessing the tentative commitments to, and conflict between, response alternatives.

    Online-Befragungen sind zu einer üblichen und häufig präferierten Datenerhebungsmethode geworden. Die hohe Flexibilität und Anpassbarkeit ist ein wesentlicher Vorteil dieser Technologie. Die technischen Möglichkeiten werden oft von Umfrageentwicklern verwendet, beispielsweise um die Befragten mithilfe automatischer Filter durch den Fragebogen zu führen. Andere Features wie beispielsweise Mausbewegungen können eingesetzt werden, um einzelne Befragte zu identifizieren, die besonderer Aufmerksamkeit bedürfen. Forscher aus verschiedenen Disziplinen haben insbesondere die zurückgelegte Distanz, den Pfad der Maus und andere Bewegungsmuster analysiert, um damit Interesse, Unsicherheit und aufgetretene Schwierigkeiten beim Befragten zu messen. Die aktuelle Studie strebt die Entwicklung von Indikatoren und automatischen Prozeduren an, mit deren Hilfe Schwierigkeiten des Befragten diagnostiziert und quantifiziert werden sollen. Zu diesem Zweck wird auf vielversprechende Indikatoren aus der vorherigen Forschung und auf jüngste methodologische Fortschritte aus der Psychologie zurückgegriffen. Die psychologische Literatur schlägt vor, auf Basis von Mausbewegungen den kognitiven Zwiespalt zwischen einzelnen Antwortalternativen bzw. die Unsicherheit bei der Auswahl zu beurteilen.
  • Zugangsstatus: Freier Zugang