Erstellung und Bewertung eines Webbrowserbasierten Frameworks zur Datenakquise für Studien

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Ertsellung und Bewertung eines Frameworks
zur Durchführung und Datenerfassung von Studien, wie beispielswweise eine
Blickpostionsvorhersage oder Emotionserkennung. Der Eyetracker basiert auf der
webgazer.js Biblitohek der Brown Universität und die Emotionserkennung beruht
auf einer FrontEnd-Emotionserkennungs Bibliothek auf Grundlage von der Google
Shape Detection API. Beide Bibiliotheken, wurden implementiert, um sie für Studien
zu gebrauchen. Zusätzlich zu diesen Daten werden auch noch Angaben wie das Alter
und das Geschlecht, jedoch nur auf freiwilliger Basis, erfasst, um mehr Aussagekraft
zu erhalten. Anschließend wird das Framework getestet und bewertet, um zu
erfahren, ob es genauso gut in der Praxis wie in der Theorie funktioniert, da es sich
hierbei um komplett clientseitige Anwendungen handelt. Im Normalfall benötigen
solche Anwendungen nämlich noch zusätzliche Hardware, um zu funktionieren.
Die verwendeten Biblitoheken kommen jedoch ohne diese aus, fordern nur eine
funktionierende Webcam und bestehen nur auf JavaScript Code. Deshalb stellt
sich hier nun die Frage, ob eine rein clientseitige Anwendung vergleichbar gut mit
anderen Anwednungen in diesen Bereichen funktioniert und ob sich die Daten gut
erfassen lassen.