Am 24. Juli hat Sarah Freytag ihre Masterarbeit zum Thema „Keystroke Analysis for Stress Detection in Business Communication and Documentation“ um 13 Uhr in Raum 110 erfolgreich verteidigt.
Abstract:
Derzeit arbeitet die Universität Rostock zusammen mit Sozialhilfeunternehmen an einem Projekt zur besseren, digitalen Unterstützung der Mitarbeiter. Doch mit dem gestiege- nen Arbeitsaufwand vermutet das Management ebenfalls gestiegenen Stress. Diese Arbeit untersucht die Möglichkeit und Effektivität von subtiler Stressdetektion durch Keystroke Analyse in einem Unternehmenskontext. Des Weiteren wird untersucht, ob die Gruppierung von Daten anhand von stabilen Persönlichkeitsmerkmalen die Klassi- fikationsergebnisse verbessert. Zu diesem Zweck wurde ein Keylogger genutzt, um die Verweildauer, Latenz und Flugzeit der 10 häufigsten Deutschen Di- und Trigraphen aus Texten von Mitarbeitern und Freiwilligen zu kalkulieren. Bedauerlicherweise konnten nicht genügend "gestresste" Daten gesammelt werden, um einen Klassifizierer zu trainieren. Stattdessen wurden die erhobenen Zustände bezüglich Valenz, Erregung und Dominanz klassifiziert, mit Hilfe der k-Nearest Neighbour, Bayesian Network und Support Vector Machine -Algorithmen, die im Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) Tool implementiert sind. Die Ergebnisse der Daten von Freiwilligen zeigen dass Erregung schwer zu klassifizieren ist, während Valenz und Dominanz höhere Genauigkeiten erreichen. Die Daten der Mitarbeiter jedoch überbieten dies mit bis zu 79% Genauigkeit in Valenz und Erregung. Das Gruppieren der Mitarbeiter-Daten war leider nicht möglich, führte aber bei den Freiwilligen-Daten je nach Gruppe und Klassi- fizierer zu besseren Ergebnissen. Weitere Studien mit mehr Daten müssen durchgeführt werden um diese Ergebnisse zu überprüfen.