EPK-Varianten auf dem Prüfstand: Explorative Studie zur Gebrauchstauglichkeit von eEPK und oEPK Frank Hogrebe1; Alexander Jürgens2; Sven Pagel2; Markus Nüttgens3 1 Landeshauptstadt Düsseldorf Organisations-, Personal-, IT- und Wirtschaftsförderungsdezernat Burgplatz 1, D-40213 Düsseldorf frank.hogrebe@stadt.duesseldorf.de 2 Fachhochschule Düsseldorf Betriebswirtschaftslehre, insb. Kommunikation und Multimedia Forschungsschwerpunkt Kommunikationsforschung Universitätsstraße, Gebäude 23.32, D-40225 Düsseldorf alexander.juergens|sven.pagel@fh-duesseldorf.de 3 Universität Hamburg Fakultät Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik Von-Melle-Park 5, D-20146 Hamburg markus.nuettgens@wiso.uni-hamburg.de Zusammenfassung: Der Schwerpunkt bisheriger Arbeiten zur Gebrauchs- tauglichkeit semiformaler Modellierungssprachen in der Wirtschaftsin- formatik liegt im Anwendungsbereich der Softwareentwicklung, mit der Folge, dass maschinenbezogene Anforderungen regelmäßig im Vorder- grund stehen. Gleichwohl dienen semiformale Modellierungssprachen auch zur Erfassung und Beschreibung von Informationsmodellen als In- strumente einer „Mensch-zu-Mensch“-Kommunikation. Der vorliegende Beitrag stellt die Ergebnisse einer explorativen Studie zur Gebrauchstaug- lichkeit (engl. Usability) von EPK-Varianten vor, die sowohl Ersteller als auch Nutzer von Informationsmodellen einbezieht. Als Grundlage zur Messung und Bewertung der Usability der EPK-Varianten wird ein Unter- suchungsrahmen zugrunde gelegt, der Konzepte der Wirtschaftsinformatik mit Konzepten der Kommunikationsforschung kombiniert. Dabei werden sowohl einschlägige Teile der Usability-Norm EN ISO 9241 einbezogen als auch die Methode des Eyetrackings (Blickbewegungsregistrierung). Die Ergebnisse der Arbeit adressieren sowohl die wissenschaftliche For- schung als auch die Praxis. 195 1 Motivation und Untersuchungsgegenstand Zur Beurteilung von Informationssystemen haben sich zwei wesentliche Forschungs- ströme herausgebildet [WiTo05, S. 85]. Der Erste stellt die „Benutzerzufriedenheit (user satisfaction)“ bei der Erstellung und Nutzung von Informationssystemen in den Vorder- grund [Se97], [Me90], [IOB83], [BaPe83]. Die zweite Forschungsrichtung legt den Schwerpunkt auf die „Technikakzeptanz (technology acceptance)“ bei der Erstellung und Nutzung von Informationssystemen [VMD03], [Sz96], [HaBa94], [Da89]. Semi- formale Modellierungssprachen sind der Ausgangspunkt zur Visualisierung betrieblicher Strukturen und Abläufe in Unternehmen und Verwaltungen und bilden damit die Grund- lage für die Beschreibung von Informationsmodellen, die grundlegend für die Entwick- lung von Informationssystemen sind. Die vorliegende Untersuchung legt den Fokus auf die Benutzerzufriedenheit (user satisfaction) bei der Messung und Bewertung semifor- maler Modellierungssprachen und ihrer Modelle (Untersuchungsgegenstand). Die Gebrauchstauglichkeit (engl. Usability) hängt von den Anforderungen ihrer Benutzer ab. Systematische Untersuchungen zur Usability sind unter anderem ein Forschungsfeld der Kommunikationsforschung. Es handelt sich dabei um die empirische Sozialforschung innerhalb der Kommunikationswissenschaft. Der vorliegende Beitrag bewegt sich somit an der Schnittstelle von Wirtschaftsinformatik und Kommunikationswissenschaft. Arbei- ten zur Usabilityforschung finden sich bei [CHL06], [RoPu07], [HSS02], [SSD02], [HaSc00]. Einschlägige Normen zur Usability finden sich in den Teilen 11, 12 und 110 der Europäischen Usability-Norm EN ISO 9241 [ISO99], [ISO00], [ISO08]. Usability-Untersuchungen zur Messung und Bewertung der Gebrauchstauglichkeit von Modellierungssprachen und ihren Modellen sind bisher nicht publiziert. Zur Vorberei- tung einer solchen Betrachtung wird ein Untersuchungsrahmen entwickelt, der sowohl Erkenntnisse der Wirtschaftsinformatik als auch der Kommunikationsforschung einbe- zieht. Als Instrumentarium wird neben (klassischen) Befragungstechniken auch die Ey- etracking-Methode (Blickbewegungsregistrierung) eingesetzt, um neben qualitativen Indikatoren (wie Zufriedenheit mit einer Modellierungssprache bzw. ihrer Modelle) auch quantitative Indikatoren (wie Einfluss von Blickbewegungen auf die Zeitdauer der Mo- dellierung oder Fixierungsinformationen bei der Modellnutzung) untersuchen zu können. Der Beitrag ist wie folgt aufgebaut: Im zweiten Abschnitt werden zunächst die verschie- denen Benutzergruppen von Modellierungssprachen und Informationsmodellen näher betrachtet. Der dritte Abschnitt befasst sich mit der Usability-Norm EN ISO 9241 als Ausgangspunkt zur Evaluation der Usability von Modellierungssprachen. In diesem Kontext wird auch die Eyetracking-Methode (Blickbewegungsregistrierung) einbezogen. Im vierten Abschnitt wird ein Untersuchungsrahmen zur Messung und Bewertung der Usability von Modellierungssprachen vorgestellt, der als Grundlage für Usability- Eyetracking-Studien dient. Dieser wird im Abschnitt 4 auf einen Vergleich von zwei EPK-Varianten exemplarisch angewandt. Die Arbeit schließt mit einer Zusammenfas- sung, Hinweisen zur Limitation der Ergebnisse und einem Ausblick auf weiteren For- schungsbedarf. 196 2 Benutzer von Modellierungssprachen und Informationsmodellen Urheber und Adressaten modellierungssprachiger Äußerungen können Menschen oder Maschinen sein. Maschinen sind automatische formale Systeme, die mittels einer gege- benen Menge endlich vieler Operationen eine ebenfalls gegebene Menge von Objekten manipulieren [Pa06, S. 167]. Dabei sind Maschinen als physische Geräte (Rechner) dynamisch äquivalent zu Automaten. Menschen, die sich aufgrund derselben Schrift- sprache verständigen, bilden eine soziolinguistische Sprachgemeinschaft. Urheber und Adressaten können in der betrieblichen Praxis zu Personengruppen zusammengefasst werden, bei denen ein ähnliches Interesse an der Art der Modellerstellung /-nutzung besteht [BSG99, S. 6f.]: Urheber Adressaten Menschen ƒ Konstrukteure, als Entwickler von ƒ Programmierer, die aus Modellinhal- Modellierungssprachen ten Programme erzeugen ƒ Ersteller (Modellierer) von In- ƒ Nutzer (wie Mitarbeiter in Fachberei- formationsmodellen (wie Fach- chen, Organisationsabteilungen und anwender, Organisationsgestalter DV-Abteilungen), die Informations- und Unternehmensberater) modelle als Arbeits- und Entschei- dungsgrundlage einsetzen; gleiches gilt für Controller, Unternehmensbe- rater oder Mitarbeiter von Zertifizie- rungsstellen Maschinen ƒ Maschinen, bei der automatischen ƒ Maschinen, die Programme ausfüh- Generierung von Programmen ren Tabelle 1: Urheber und Adressaten von Modellierungssprachen /-modellen Tabelle 1 zeigt in Anlehnung an [BSG99, S. 7f.], [Pa06, S. 116] und [Du01, S.64] exem- plarisch Gruppen von Urhebern und Adressaten von Modellierungssprachen /-modellen. Mitarbeiter in DV-Abteilungen (Datenverarbeitungsabteilungen) setzen vor allem Mo- delle zur Informationssystemgestaltung ein. Der Fokus der DV-Abteilungen liegt in der Betrachtung des gesamten Informationsmodells einer Unternehmung. Dabei stehen die Informationsflüsse in den Prozessen im Vordergrund. Aufgrund der im Regelfall gerin- geren Methodenkompetenz von Mitarbeitern in Fachbereichen sind für diesen Adressa- tenkreis leicht verständliche grafische Modelle hilfreich. Für die Nutzenden steht dabei die intuitive Nachvollziehbarkeit im Vordergrund. Mitarbeiter von Fachabteilungen erwarten von Informationsmodellen eine detaillierte Beschreibung ihrer Prozesse; dabei stehen weniger die systemrelevanten, als die sachlogischen Zusammenhänge im Vorder- grund [BSG99, S. 30]. Mitarbeiter in Organisationsabteilungen erstellen und nutzen Informationsmodelle zur Beschreibung von Aufbau- und Ablauforganisationen. Sie besitzen ein vorrangiges Interesse an Organisations-, Funktions- und Prozessmodellen. 197 3 Normen zur Usability und Eyetracking-Methode 3.1 Usability-Norm EN ISO 9241 Untersuchungen zur Usability von Informationssystemen finden sich bei [SND05], [TM04], [Pl04], [GKP03], [Ku03]. Solche Untersuchungen sind unter anderem ein Un- tersuchungsfeld in Kommunikationsforschung. Arbeiten finden sich in den Bereichen der Web-Usability ([CHL06], [RoPu07], [HSS02], [SSD02], [HaSc00]), Usability mobi- ler Systeme [KjSt04] und TV-Usability ([OBB07], [Ca06], [PeGr03]). Dabei wird im Bereich von Web-Angeboten die Usability nicht nur als ein kritischer Erfolgsfaktor im e- Business angesehen, sondern bildet ein wesentliches Qualitätskriterium für Web- Angebote kommerzieller wie nicht-kommerzieller Organisationen und Institutionen [Ni99, S. 9]. Das Methodenspektrum zur Evaluation von Usability ist vielschichtig, vgl. [Pe00], [ST02], [HaSc00]. Einschlägige Normen finden sich in den Teilen 11, 12 und 110 der DIN EN ISO 9241: ƒ Ergonomische Anforderungen für Bürotätigkeiten mit Bildschirmgeräten, Teil 11: Anforderungen an die Gebrauchstauglichkeit – Leitsätze; EN ISO 9241-11:1998 [I- SO99], ƒ Ergonomische Anforderungen für Bürotätigkeiten mit Bildschirmgeräten, Teil 12: Informationsdarstellung; EN ISO 9241-12:1998 [ISO00], ƒ Ergonomie der Mensch-System-Interaktion, Teil 110: Grundsätze der Dialoggestal- tung; EN ISO 9241-110: 2006 [ISO08]. Die Teile 12 und 110 unterstützen das Konzept der Gebrauchstauglichkeit, das Inhalt von Teil 11 der DIN EN 9241 ist [ISO99]. Gebrauchstauglichkeit wird definiert als das „Ausmaß, in dem ein Produkt durch bestimmte Benutzer in einem bestimmten Nutzen- kontext genutzt werden kann, um bestimmte Ziele effektiv, effizient und zufriedenstel- lend zu erreichen“ [ISO99, S. 4]. Die ISO 9241-12 definiert charakteristische Eigen- schaften dargestellter Informationen und gibt Empfehlungen zur Darstellung als Teil des Dialoges (Informationsdesign). Dargestellte Informationen sind aus einer technikbezo- genen Betrachtung zwangsläufig in Dialogen enthalten, die auf den Grundsätzen vom Teil 110 von ISO 9241 basieren. Diese unterstützen wiederum vorrangig die Gestaltung des dynamischen Verhaltens eines interaktiven Systems (Interaktionsdesign). Die cha- rakteristischen Eigenschaften der dargestellten Informationen aus ISO 9241-12 unter- stützen insbesondere die Selbstbeschreibungsfähigkeit und Erwartungskonformität des Dialogs [ISO08, S. 21]. Bei der Untersuchung von benutzerbezogenen Anforderungen an die Usability von Modellierungssprachen und deren Modellen sind zwei Aspekte zu unterscheiden: ƒ Eigenschaften der Informationsdarstellung [ISO00] adressieren direkt die Benutzer von Modellierungssprachen und Informationsmodellen, ƒ Grundsätze der Dialoggestaltung [ISO08] adressieren hingegen primär technische Aspekte der (software)technischen Realisierung durch Modellierungstools. Die Anwendung der Grundsätze aus den Teilen ISO 9241-110 und ISO 9241-12 unter- stützen insgesamt die Gebrauchstauglichkeit, d. h. Effektivität, Effizienz und Zufrieden- stellung aus ISO 9241-11 [ISO98, S. 4]. Im Rahmen der pilotierten Anwendung des Untersuchungsrahmens (Abschnitt 4) werden alle drei Teile der DIN EN ISO 9241 be- rücksichtigt. 198 3.2 Eyetracking-Methode Eyetracking oder Blickbewegungsregistrierung bezeichnet eine Methode, mit der Blick- verläufe einer Person beim Betrachten eines Gegenstandes oder einer Anwendung ge- messen werden [RDD08], [Du03]. Diese Methode soll auf die Messung und Bewertung der Usability von Modellierungssprachen und deren Modellen angewandt werden. Bei der Kombination von Eyetracking- und Usability-Tests [BPW07], [GoWi03], [JaKa03], [PGJ08] werden die qualitativen Ergebnisse aus den Usability-Untersuchungen durch quantitative Eyetracking-Daten ergänzt. Der Eyetracking-Test wird dabei aufgabenge- stützt von den Probanden ohne Eingreifen eines Testleiters durchgeführt und im An- schluss durch eine strukturierten Befragung ergänzt (qualitativer Aspekt). Zusätzlich wird bei der Eyetracking-Methode der Blickverlauf des Probanden mit einer entspre- chenden Software aufgezeichnet und gemessen (quantitativer Aspekt). Unterschiedliche Fragestellungen können so untersucht werden: Was sehen Benutzer und was nehmen sie wirklich wahr? Welche Text-/Modellteile werden betrachtet, welche werden wirklich gelesen? Welche Reihenfolge wählt ein Benutzer bei der Betrachtung und wie lange benötigt dieser zur Erfassung von Sachverhalten? Welche Text-/Modellteile entgehen der Aufmerksamkeit völlig (sog. dead zones, [St02, S. 188])? Durch die Einbeziehung der Eyetracking-Methode in die Messung und Bewertung der Usability von Modellierungs- sprachen und deren Modellen bieten sich unterschiedliche Anwendungsaspekte: ƒ So kann das subjektive Empfinden von Benutzern über die Modellierungsdauer bei der Verwendung unterschiedlicher Modellierungssprachen mit den Blickbewe- gungs- und zeitlichen Messwerten aus den Eyetracking-Daten verglichen werden, ƒ Modellierungswege der Ersteller von Modellen können nachverfolgt und ausgewer- tet werden, ƒ zudem kann die Usability von eingesetzten Modellierungstools gleichermaßen in einer Untersuchung Berücksichtigung finden. 4 Untersuchungsrahmen zur Usability von Modellierungssprachen 4.1 Kernelemente und Rahmenkonzept Der Untersuchungsrahmen hat das Ziel, die Messung und Bewertung der Usability von Modellierungssprachen und deren Modellen durch eine Kombination von Usability- Testelementen (wie Befragungstechniken) und der Eyetracking-Methode zu strukturie- ren. Der Untersuchungsrahmen ist ein Rahmenkonzept zur Planung und Durchführung zweck- und adressatenspezifischer Usability-Eyetracking-Studien [HoNü09]. Das Rah- menkonzept umfasst sechs Kernelemente, die schrittweise das Untersuchungsdesign konkretisieren. Dabei kann die Reihenfolge und Ausprägung der Vorgehensschritte abhängig vom Untersuchungsziel / -kontext und den spezifischen Rahmenbedingungen variieren. Durch die Anwendung des Untersuchungsrahmens wird sukzessive ein vali- diertes Vorgehensmodell zur Evaluation der Usability von Modellierungssprachen und ihrer Modelle entwickelt: 199 Schritt 1: Festlegung des Modellierungszwecks Informationsmodelle dienen regelmäßig der Erreichung und Unterstützung von Unter- nehmenszielen [FrvL03, S. 51 - 60]. Je nach Modellierungszweck sind unterschiedliche Ausprägungen des Untersuchungsdesigns erforderlich. Die Qualität eines Informations- modells bestimmt sich dabei wesentlich durch den jeweiligen Verwendungszweck des Modells [BSG99, S. 22]. Da der Modellierungszweck die Grundlage für die Auswahl der zu untersuchenden Einheiten darstellt, sollte dieser ausreichend detailliert beschrieben werden. Schritt 2: Auswahl der Untersuchungseinheiten (Modellierungssprachen /-tools) Das Angebot am Markt existierender Modellierungstools, die regelmäßig mehrere Mo- dellierungsnotationen unterstützen, ist umfangreich. In einer Marktstudie aus dem Jahr 2008 werden allein im Bereich des Business Process Management für den deutschspra- chigen Raum 160 Modellierungstools gezählt [IAO08, S. 27]. Bei der Notwendigkeit, das Anwendungswissen von den Anwendern zu erhalten bzw. nach Erfassung zu kom- munizieren, gewinnen anschauliche Modelle an Bedeutung [BSG99, S. 7]. Die Sprache, mit der ein Modell entwickelt wird, sollte daher nicht nur hinsichtlich des Modellie- rungszwecks, sondern auch für den Nutzerkreis geeignet sein [Le06, S. 295]. Nach [BSG99, S. 25] sind anschauliche Prozessmodelle existentiell, damit sich bestehende Schwachstellen schnell erschließen lassen. Die Auswahl der zu untersuchenden Einhei- ten orientiert sich folglich am Modellierungszweck, dem Benutzerkreis und ggf. weite- ren projektbezogenen Anforderungen. Schritt 3: Bildung von Hypothesen und korrespondierender Aufgaben / Fragestellungen Hypothesen sind korrigierbare Aussagen über den Wahrheitsgehalt einer Aussage; sie können durch Induktion, Deduktion und Spekulation gewonnen werden [Bu02, S. 277ff., Op02, S. 56, Po73, S. 7]: ƒ Bei induktiv gewonnenen Hypothesen werden Aussagen mit neuem, erweitertem Gehalt aus singulären Beobachtungen gebildet. ƒ Bei deduktiv gewonnenen Hypothesen werden Aussagen aus bereits existierenden überprüften Hypothesen (wie Gesetzmäßigkeiten vorhandener Theorien) abgeleitet. ƒ Bei spekulativ gewonnenen Hypothesen werden Aussagen ohne Beobachtung und ohne sonstige Vorbilder erzeugt. Induktive Fehlschüsse treten damit nicht auf, je- doch ist Spekulation auf Intuition angewiesen und entzieht sich einer Planbarkeit. Die Art und Weise der Hypothesenbildung ist abhängig vom Modellierungszweck und den angestrebten Zielsetzungen. Hypothesen sind durch geeignete Aufgaben und Frage- stellungen zu überprüfen. Dabei ist darauf zu achten, dass diese ausreichend verständlich und eindeutig interpretierbar sind. In wieweit Aufgaben und Fragestellungen geeignet sind, sollte in Voruntersuchungen überprüft werden. Auch in der qualitativen Sozialfor- schung wird deshalb mit Hypothesen im Sinne von ‚Forschungsfragen’ gearbeitet. [Fl09, S.139]. Darüber hinaus kann „auch im qualitativen Forschungsprogramm das Testen von Hypothesen einen legitimen Platz einnehmen“ [Me00, S. 274]. Schritt 4: Auswahl der Evaluationstechniken und Instrumente Unterschiede zwischen Modellierungssprachen lassen sich i.d.R. nicht direkt beobach- ten, sondern müssen in geeigneter Weise gemessen werden. Messung bedeutet dabei, skalenabhängige Werte von Größen unter genau festgelegten Bedingungen nach be- 200 stimmten Kriterien zu ermitteln [HKS92, S, 25ff.]. Mit Blick auf die Zielsetzung des Untersuchungsrahmens und der in der Usability-Eyetracking-Forschung regelmäßig eingesetzten Techniken und Instrumente bieten sich Befragungstechniken (z.B. struktu- rierte Fragebögen) sowie der Einsatz eines Eyetracking-Labors an. Welche Mess- und Bewertungsinstrumente konkret geeignet sind, ist projektspezifisch zu entscheiden. Ein- schlägige Instrumentarien finden sich bei [Yo03], [RDD08], [Du03], [BPW07], [Go- Wi03] und [JaKa03]. Schritt 5: Akquirierung der Probanden / Untersuchungsgruppen Bei der Frage der Usability von Modellierungssprachen und ihrer Modelle stehen zwei Zielgruppen im Fokus: Die Ersteller von Informationsmodellen, die eine Modellierungs- sprache zur Modellierung einsetzen sowie die Nutzer der erzeugten Informationsmodelle (vgl. Kap. 2). Wenngleich die Meinung vorherrscht, dass 3-8 Probanden genügen, um die meisten Aspekte zu erforschen [SaBr06, S. 167], [Ho05, S. 25f.], [DuRe94, S. 128], [NiLa93, S.206ff.] wird in der nachfolgenden Usability-Eyetracking-Untersuchung eine wesentlich größere Anzahl gewählt, da ein großes Interesse daran besteht möglichst viele Aspekte beurteilen zu können. Gleichwohl ist die Anzahl projektindividuell zu bestim- men. Im prototypischen Anwendungsfall (Abschnitt 4.2) wird die Usability-Eyetracking- Untersuchung mit 24 Probanden durchgeführt. Schritt 6: Durchführung der Usability-Eyetracking-Untersuchung, Auswertung der Un- tersuchungsergebnisse und Ableitung von Handlungsempfehlungen Dieser Schritt bildet die letzte Stufe des Untersuchungsrahmens. Die Usability- Eyetracking-Studie ist durchzuführen und auszuwerten. Die aufgestellten Hypothesen (Schritt 3) werden anhand des gewonnenen empirischen Datenmaterials bewertet. Um eine weitestgehende Neutralität und Objektivität bei den Untersuchungsergebnissen zu erreichen, sollten die Adressaten der Ergebnisse bei der Durchführung und Auswertung der Usability-Eyetracking-Untersuchung möglichst nicht direkt einbezogen werden. Gleiches gilt für die Konstrukteure der Modellierungssprachen und -tools, die als Unter- suchungseinheiten ausgewählt werden. Untersuchungsergebnisse und Handlungsempfeh- lungen sind adressatenspezifisch aufzubereiten. 4.2 Prototypische Anwendung des Untersuchungsrahmens Die Anzahl der in der Informatik entwickelten Modellierungssprachen verlangt eine Eingrenzung dessen, was in einer Studie zur Usability von Modellierungssprachen unter- sucht werden kann. Im prototypischen Anwendungsfall werden daher zwei Untersu- chungseinheiten für die Durchführung eines Usability-Eyetracking-Vergleiches bewusst ausgewählt. Die Auswahl basiert auf folgenden Kriterien: ƒ Die Modellierungssprache muss für den geplanten Einsatzzweck einschlägig sein, d.h. mit Blick auf den domänespezifischen Anwendungsfall geeignet sein, Prozess- beschreibungen grafisch modellieren zu können (Zweckeignung). ƒ Vor dem Hintergrund praktisch verwertbarer Forschungsergebnisse, werden nur solche Modellierungssprachen in die Überlegungen einbezogen, die in Modellie- rungstools auch technisch realisiert sind (Toolunterstützung). Im Rahmen einer pilotierten Usability-Eyetracking-Untersuchung werden, aufgrund ihrer weiten Verbreitung [IAO08], zwei Varianten der Ereignisgesteuerten Prozesskette 201 (EPK) ausgewählt: die erweiterte EPK (eEPK) und die objektorientierte EPK (oEPK). Arbeiten zu den Varianten finden sich bei [NüRu02], [KNS92], [NüZi98], [SNZ97]. Als Modellierungswerkzeug wird die Bflow* Toolbox [Bfl09] eingesetzt, die beide EPK- Varianten unterstützt. Da für beide Varianten die gleiche Software eingesetzt werden konnte, ist ein Einfluss durch die Softwarewahl auf das Messergebnis zwar möglich, aufgrund der vergleichenden Betrachtung aber zu vernachlässigen. Als Domänebereich dient der öffentliche Sektor. Die Auswahl erfolgt vor dem Hintergrund, dass dieser tradi- tionell durch (teil-)redundante papierbasierte Formulare geprägt ist. Grundvoraussetzung für die Digitalisierung, Bündelung und Virtualisierung der Dienstleistungen ist die Schaffung eines gemeinsamen Modellverständnisses bei allen Beteiligten, sowohl der Ersteller (wie IT-Berater und Organisatoren) als auch der Nutzer (wie Sachbearbeiter und Führungskräfte). Weiterhin kommt der Modellierung im Rahmen der Schaffung der Voraussetzungen zur Umsetzung der EU-Dienstleistungsrichtlinie [EU06] eine besonde- re Bedeutung zu. Arbeiten hierzu finden sich bei [AlIn08], [BIT08], [DO08], [Gü08], [HoNü08]. In Tabelle 2 werden die Kernelemente des Untersuchungsrahmens bezogen auf den prototypischen Anwendungsfall im Domänebereich des öffentlichen Sektors konkretisiert. Der Anwendungsfall dient einerseits der prototypischen Evaluierung der EPK-Varianten zur Frage der Gebrauchstauglichkeit bei der Modellierung von Verwal- tungsprozessen. Andererseits wird der Untersuchungsrahmen für die Durchführung von Usability-Eyetracking-Untersuchungen einer ersten praktischen Validierung unterzogen. Die wiederholte Anwendung bei der Durchführung unterschiedlicher Untersuchungen hat insgesamt ein Vorgehensmodell zur Evaluation der Usability von Modellierungsspra- chen auf Basis von Usability-Eyetracking-Untersuchungen zum Ziel. Rahmenkonzept Anwendungsfall Kernelemente für Usability-Eyetracking- Usability-Eyetracking-Studie zu eEPK/oEPK Studien Schritt 1: Modellierung unternehmensbezogener Festlegung des Modellierungszwecks Verwaltungsprozesse zur Umsetzung der EU-Dienstleistungsrichtlinie. Schritt 2: Vergleich der EPK-Varianten, eEPK und oEPK, Auswahl der Untersuchungseinheiten (Model- technisch unterstützt durch die Bflow* Toolbox lierungssprachen /-tools) als Modellierungswerkzeug. Schritt 3: Eine Übersicht über die aufgestellten Hypothesen Bildung von Hypothesen und korrespondieren- erfolgt in Abschnitt 4.3; die Aufgaben und Frage- der Aufgaben / Fragestellungen stellungen finden sich bei [PJN09]. Schritt 4: Die Usability-Eyetracking-Untersuchung erfolgt Auswahl der Evaluationstechniken und Instru- auf Basis strukturierter Befragungen und dem mente Einsatz eines Eyetracking-Labors. Schritt 5: Die Untersuchung erfolgt auf Basis von 24 Pro- Akquirierung der Probanden / Untersuchungs- banden (12 Verwaltungsmitarbeiter und 12 Stu- gruppen denten als Kontrollgruppe). Jeweils die Hälfte beider Gruppen wird als „Ersteller“ eingesetzt; analoges gilt für die „Nutzer“. Die Vergleichbar- keit der Probanden wird durch eine identische Schulung aller Teilnehmer sichergestellt. Schritt 6: Die Durchführung, Auswertung und Ableitung Durchführung der Usability-Eyetracking- von Handlungsempfehlungen erfolgt auf Basis der Untersuchung, Auswertung und Ableitung von Schritte 1 bis 5. Zu den Kernergebnissen siehe Handlungsempfehlungen Abschnitt 4.3. Tabelle 2: Anwendungsfall zum Usability-Eyetracking-Untersuchungsrahmen 202 4.3 Durchführung der Usability-Eyetracking-Untersuchung Die Durchführung der Untersuchung (Schritt 6 des Untersuchungsrahmens) folgt dem Schema des Usability Testings nach Rubin [Ru94, S. 79ff.], Dumas und Redish [Du- Re94, S. 105ff.]: ƒ Entwicklung des Testplans (Developing the test plan) ƒ Akquirierung und Auswahl der Testpersonen (Acquiring and selecting participants) ƒ Vorbereitung des Tests (Preparing the test materials) ƒ Durchführung des Tests (Conducting the test) ƒ Nachbesprechung mit den Probanden (Debriefing the participants) ƒ Datenanalyse und Auswertung (Transforming data into findings and recommenda- tions). Für die Untersuchung wurde das Eyetracking-Labor des Forschungsschwerpunktes Kommunikationsforschung an der Fachhochschule Düsseldorf genutzt. Hierbei kam ein Tobii T60 als Eyetracking-System zum Einsatz. Zur Anwendung des Untersuchungs- rahmens beim Vergleich der EPK-Varianten, eEPK und oEPK, werden acht Hypothesen (H1 bis H8) formuliert. Diese sind das Ergebnis eines mehrstufigen iterativen Entwick- lungsprozesses eines interdisziplinären Projektteams, bestehend aus je drei Experten aus dem Bereich der Kommunikationswissenschaften und der Wirtschaftsinformatik sowie vier Experten aus der öffentlichen Verwaltung. Im Sinne der wissenssoziologischen Definition kennzeichnen sich Experten, z.B. gegenüber spezialisierten Laien, durch ein Sonderwissen, das sie vielfach im Berufszusammenhang erworben haben [Bo05. S. 33ff.]. Alle Experten zeichneten sich durch mehrjährige Erfahrung in ihren Forschungs- gebieten und die Durchführung einer Vielzahl von Projekten aus. Gruppe Ersteller H.1: Ein vorgegebener Prozess kann von den Probanden mittels der EPK-Varianten, eEPK und oEPK, dargestellt werden (Fokus: Effektivität – grundsätzliche Eig- nung). H.2: Ein mittels oEPK aufgezeichneter Prozess enthält weniger Fehler als ein mittels eEPK dargestellter Prozess (Fokus: Effektivität - Output im Informationsverarbei- tungsprozess). H.3: Ein textlich vorgegebener Prozess kann mittels oEPK schneller modelliert werden als mittels eEPK (Fokus: Effizienz - Prozessmodellierung). H.4: Die Probanden geben in der Befragung an, dass die Darstellung eines Prozesses mittels oEPK schneller durchgeführt werden kann als ein eEPK-Prozess (Fokus: Effizienz - Methodik). H.5: Die Probanden haben nach dem Test eine positivere Einstellung zur oEPK- Notation als zur eEPK-Notation (Fokus: Zufriedenheit - Methodik). Gruppe Nutzer H.6: Ein mittels oEPK dargestellter Prozess wird von Probanden besser verstanden als ein mittels eEPK dargestellter Prozess (Fokus: Effektivität - Input im Informati- onsverarbeitungsprozess). H.7: Ein mittels oEPK dargestellter Prozess kann von den Probanden mit weniger 203 Aufwand verarbeitet werden als ein eEPK-Prozess (Fokus: Effizienz - Informati- onsverarbeitung). H.8: Ein mittels oEPK dargestellter Prozess wird von den Probanden positiver wahr- genommen als ein eEPK-Prozess (Fokus: Zufriedenheit - Prozessdarstellung). Ad. H.1: Alle Probanden konnten sowohl mit der eEPK als auch der oEPK den vorgege- benen Prozess (einen Teilprozess aus dem Verwaltungsverfahren zur Gewerbe- Anmeldung) darstellen. Hypothese 1 ist damit vorläufig bestätigt. Aufgrund der kleinen Stichprobe wurde auf die Durchführung statistischer Hypothesentests verzichtet. Für eine quantitative Modell- und Hypothesenbildung sind weitere Untersuchungen mit einer größeren Anzahl von Probanden notwendig. Die Hypothese kann folglich nur „vorläu- fig“ bestätigt werden. Dies gilt auch für alle folgenden Hypothesen im oben dargestellten Sinne von qualitativen Forschungsfragen. Ad. H.2: Bei der Modellierung mittels eEPK traten insgesamt 121 Fehler auf (vgl. Tabel- le 3), bei der Modellierung mittels oEPK 31 Fehler. Basis für die Analyse bildete ein strukturierter Bewertungsrahmen mit 22 Fehlerkategorien [PJN09, S. 111]. Auch ein Vergleich zwischen den beiden Gruppen zeigt eine vergleichbare Tendenz, wobei die Studenten insgesamt deutlich weniger Fehler machten als die Verwaltungsmitarbeiter. Hinsichtlich der dokumentierten Fehleranzahl ergibt sich folglich ein deutlicher Unter- schied zwischen eEPK und oEPK. Die Hypothese 2 wird damit vorläufig angenommen. Anzahl Fehler eEPK Anzahl Fehler oEPK Verwaltungsmitarbeiter 99 24 Studierende 22 7 Gesamt 121 31 Tabelle 3: Fehler bei der Modellierung mit eEPK im Vergleich zu oEPK (Ersteller) Ad. H.3: Mit Blick auf Tabelle 4 wird ein Prozess im Durchschnitt mittels oEPK im Test ca. 32% schneller modelliert als der identische Prozess mittels eEPK. Die Differenz fällt dabei bei der Kontrollgruppe „Studenten“ mit rd. 46% deutlicher aus als bei der Gruppe der „Mitarbeiter“ mit rd. 18%. Die Hypothese kann damit bestätigt werden. eEPK oEPK Differenz Differenz Dauer Dauer (Min.) (in Prozent) (in Min.) (in Min.) Verwaltungsmitarbeiter 9,4 7,7 -1,7 -18,06% Studenten 9,5 5,1 -4,4 -46,27% Gesamt 9,4 6,4 -3,0 -32,24% Tabelle 4: Vergleich der Modellierungsdauer eEPK zu oEPK (Ersteller) Ad. H.4: Zur Überprüfung der Hypothese 4 wurden die Ersteller nach erfolgter Model- lierung befragt, mit welcher EPK-Variante sie den Prozess schneller modellieren konn- ten. Zur Modellierungsvariante eEPK äußerte dies keiner der Probanden. Elf der Erstel- ler bestätigten dies hingegen bezogen auf die oEPK; einer machte keine Angaben (Tabel- 204 le 5). Das subjektive Empfinden deckt sich demnach mit den objektiven Zeitmessungen (Tabelle 4). Die Hypothese 4 wird vorläufig angenommen. Ersteller ᝳ eEPK ᝳ oEPK ᝳ k.A. ᝳ Gesamt ᝳ Mit welcher EPK-Variante 0 11 1 12 haben Sie den Prozess schneller modelliert? in Prozent ᭛ 0% ᭛ 91,67% ᭛ 8,33% ᭛ 100% ᭛ Tabelle 5: Vergleich der Modellierungsdauer eEPK zu oEPK (Ersteller) Ad. H.5: Zur Beurteilung der Hypothese 5 (zur Frage, zu welcher EPK-Variante die Probanden nach dem Test eine positivere Einstellung haben), wurden vier Teilfragen gestellt, was eine differenzierte Bewertung ermöglicht. Im Ergebnis erhält die oEPK bezogen auf alle vier Teilfragen eine höhere Zustimmung der Probanden als die eEPK (vgl. Tabelle 6). Die Hypothese wird damit vorläufig angenommen. Weiterempfehlungsquote ᝳ eEPK ᝳ oEPK ᝳ k.A. ᝳ Gesamt ᝳ Teilfrage 5.1: Welche Modellierungs- 4 ᭛ 18 ᭛ 2 ᭛ 24 ᭛ sprache würden Sie weiterempfehlen? Ersteller u. Nutzer ᭛ 17% ᭛ 75% ᭛ 8% ᭛ 100% ᭛ Wiederbenutzungsquote eEPK oEPK k.A. Gesamt Teilfrage 5.2: Welche Modellierungs- 5 ᭛ 15 ᭛ 4 ᭛ 24 ᭛ sprache würden Sie wieder benutzen? ᭛ Ersteller u. Nutzer ᭛ 21% ᭛ 63% ᭛ 17% ᭛ 100% ᭛ Verständlichkeitsgrad ᝳ eEPK ᝳ oEPK ᝳ k.A. ᝳ Gesamt ᝳ Teilfrage 5.3: Welche Modellierungs- 6 ᭛ 16 ᭛ 2 ᭛ 24 ᭛ sprache finden Sie besser verständ- lich?᭛ Ersteller u. Nutzer ᭛ 25% ᭛ 67% ᭛ 8% ᭛ 100% ᭛ Nutzbarkeitsgrad ᝳ eEPK ᝳ oEPK ᝳ k.A. ᝳ Gesamt ᝳ Teilfrage 5.4: Mit welcher Modellierungs- 3 ᭛ 6 ᭛ 3 ᭛ 12 ᭛ sprache kamen Sie bei der Umsetzung der textlichen Prozessbeschreibung besser zu- recht? ᭛ Ersteller ᭛ 25% ᭛ 50% ᭛ 25% ᭛ 100% ᭛ Tabelle 6: Subjektive Einstellung zu eEPK und oEPK (Ersteller und Nutzer) Ad. H.6: Zur Beurteilung der Hypothese 6 wurden den Nutzern, auf Grundlage von zwei modellierten Prozessausschnitten, in eEPK und oEPK, Verständnisfragen gestellt [PJN09, S. 92-100]. Es waren jeweils vier Antwortmöglichkeiten vorgegeben, von denen nur zwei zutrafen. Tabelle 7 zeigt die Ergebnisse dieses Testes. Der Vergleich zeigt, dass bei der eEPK etwas mehr richtige Antworten als bei der oEPK gegeben wurden (66>61). Die Hypothese 6 wird vorläufig nicht angenommen. Der Unterschied zur oEPK ist aber marginal. Das Ergebnis aus der Verständnisüberprüfung deckt sich dabei nicht mit den 205 Ergebnissen zur Frage nach dem subjektiven Empfinden zur Verständlichkeit (vgl. Hypothese 5). Verständnisfragen richtige falsche keine gesamt ᝳ zum eEPK-Prozessmodell Antworten Antworten Entscheidung ᝳ ᝳ ᝳ ᝳ Mitarbeiter ᭛ 33 ᭛ 10 ᭛ 5 ᭛ 48 ᭛ Studenten ᭛ 33 ᭛ 13 ᭛ 2 ᭛ 48 ᭛ gesamt ᭛ 66 ᭛ 23 ᭛ 7 ᭛ 96 Verständnisfragen richtige falsche keine gesamt zum oEPK-Prozessmodell Antworten Antworten Entscheidung ᝳ ᝳ ᝳ Mitarbeiter 29 18 1 48 Studenten 32 14 2 48 gesamt 61 32 3 96 Tabelle 7: Verständnisüberprüfung eEPK zu oEPK (Nutzer) Ad. H.7: Die Hypothese 7 beschäftigt sich mit der Frage, bei welcher EPK-Variante der Proband die Informationen mit weniger Aufwand verarbeiten kann. Um wissenschaftli- che Erkenntnisse über die „unsichtbare“ menschliche Informationsverarbeitung zu ge- winnen, legt die Kognitionspsychologie beobachtbare Hilfsgrößen fest, die in einer Wahrscheinlichkeit mit dem eigentlichen Erkenntnisobjekt, den kognitiven Prozess, korrelieren [Pa06, S. 126]. Zur Beurteilung dieser Hypothese wird das Instrumentarium der Blickbewegungsregistrierung eingesetzt. Für die Nutzer erfolgt die Auswertung des Informationsverarbeitungsaufwands sowohl anhand von sog. Heatmap-Darstellungen, als auch mittels Zeit- und Fixationsmessungen [HNP09]. Bei der Anwendung von Heat- maps werden Aufmerksamkeitsschwerpunkte der Probanden auf die Elemente der Mo- delle visualisiert. Grundlage für die ausgewählten Darstellungen war eine Aufgabe an die Probanden, einen relevanten Prozessteil zu finden und für mindestens 3 Sekunden darauf zu schauen. Abbildung 1 zeigt beispielhaft die Heatmaps am Ende der Betrach- tungsphase (letzten 30 Sek.). Hierbei handelt es sich um automatisch generierte Abbil- dungen der Auswertungssoftware Tobii Studio 1.5 und eine kumulierte Darstellung der Fixationsverteilung. Das gesuchte Element ist jeweils blau hervorgehoben. Im Gegensatz zur oEPK-Darstellung ist beim eEPK-Modell deutlich zu erkennen, dass die Aufmerk- samkeitsschwerpunkte länger im mittleren Teil des Modells verbleiben (rot umkreist). Dies ist ein Indiz aus der grafischen Analyse, dass bei der oEPK ein geringerer Aufwand bei der Informationsverarbeitung auftritt als bei der eEPK, was durch die objektiven Zeit- und Fixationsmessungen (Tabelle 8) bestätigt wird. Die Hypothese 7 wird damit vorläufig angenommen. Die Ergebnisse für die Ersteller zeigen ein vergleichbares Er- gebnis [HNP09], [PJN09]. 206 Aufgabe 7.1: Schauen Sie bitte für mindestens 3 Sekunden auf den eEPK- Prozessteil, wo die Mitteilung an den Antragsteller gesendet wird! Gruppe Nutzer ᭛ Ø Dauer bis Symbol Ø Länge der Fixa- Ø Anzahl der angesehen (Sek.) ᭛ tionen (in Sek.) Fixationen ᭛ Verwaltungsmitarbeiter 35,99 1,45 3,50 Studenten᭛ 42,13 ᭛ 4,32 8,00 Ø Gesamt 39,02 2,86 5,75 Aufgabe 7.2: Schauen Sie bitte für mindestens 3 Sekunden auf den oEPK- Prozessteil, wo die Mitteilung an den Antragsteller gesendet wird! Gruppe Nutzer ᭛ Ø Dauer bis Symbol Ø Länge der Fixa- Ø Anzahl der angesehen (Sek.) ᭛ tionen (in Sek.) Fixationen ᭛ Verwaltungsmitarbeiter 26,04 0,68 1,8 Studenten᭛ 28,52 2,85 5,3 Ø Gesamt 27,28 1,77 3,55 Tabelle 8: Zeit- und Fixationsmessung eEPK und oEPK (Nutzer) Abbildung 1: Heatmaps Nutzer - Zeichnung eEPK (links) und oEPK (letzten 30 Sek.) Ad. H.8: Hypothese 8 beschäftigt sich mit der Frage, bei welcher EPK-Variante der Proband die Informationsdarstellung im Prozessmodell positiver wahrnimmt. Als Indika- tor dient hier der Grad der Zufriedenheit, welchen die Probanden bewerten konnten. Der Vergleich in Tabelle 9 zeigt, dass diese in ihrer subjektiven Einschätzung insgesamt etwas zufriedener mit der oEPK als mit der eEPK sind (oEPK: 33% sehr zufrieden und 50% zufrieden; eEPK: 0% sehr zufrieden und 83,3% zufrieden). Vier der Probanden sind mit der oEPK „sehr zufrieden“ und sechs „zufrieden“, wohingegen mit der eEPK insge- samt zehn „zufrieden“ sind. Die Hypothese wird vorläufig angenommen. In einer Unter- suchung zu B2B-Websites stellt Nielsen et al. [NLN07, S.25] eine positive Korrelation zwischen dem (objektiven) Grad der Aufgabenerfüllung und der (subjektiven) Zufrie- 207 denheit von Testteilnehmern fest. Ob dies auf die Usability von Modellierungssprachen übertragbar ist, bleibt weiteren Studien vorbehalten, die Ergebnisse dieser Untersuchung geben hierzu erste Hinweise. Frage 8.1: Wie zufrieden sind sie mit der Darstellung des Prozessablaufs in eEPK? Nutzergruppe sehr zufrieden unzufrieden sehr keine zufrieden unzufrieden Angaben Mitarbeiter 0 6 0 0 0 Studenten 0 4 2 0 0 Gesamt 0 10 2 0 0 in % 0% 83,3% 16,7% 0% 0% Frage 8.2: Wie zufrieden sind sie mit der Darstellung des Prozessablaufs in oEPK? Nutzergruppe sehr zufrieden unzufrieden sehr keine zufrieden unzufrieden Angaben Mitarbeiter 2 3 1 0 0 Studenten 2 3 1 0 0 Gesamt 4 6 2 0 0 in % 33,3% 50% 16,7% 0% 0% Tabelle 9: Zufriedenheitsgrad eEPK zu oEPK (Nutzer) 5 Erkenntnisse und weiterer Forschungsbedarf 5.1 Erkenntnisse Der vorliegende Beitrag stellt die Ergebnisse einer explorativen Studie zur Gebrauchs- tauglichkeit von EPK-Varianten vor, die sowohl auf Ersteller als auch auf Nutzer von Modellierungssprachen fokussiert. Als Grundlage zur Messung und Bewertung der Usa- bility der EPK-Varianten, eEPK und oEPK, wird ein Untersuchungsrahmen zugrunde gelegt, der Konzepte der Wirtschaftsinformatik mit Konzepten der Kommunikationsfor- schung kombiniert. Dabei werden sowohl einschlägige Teile der Usability-Norm EN ISO 9241 einbezogen, als auch die Methode des Eyetrackings (Blickbewegungsregistrie- rung). Die Durchführung der Usability-Eyetracking-Untersuchung erfolgt in Form eines explorativen Experimentes, wobei der Vergleich der EPK-Varianten technisch durch das Open Source-Modellierungswerkzeug der Bflow* Toolbox unterstützt wird. Von acht zugrunde gelegten Hypothesen werden sieben vorläufig bestätigt. Die Hypothese H6 (Verständnisüberprüfung) kann als einzige nicht eindeutig beurteilt werden, hier waren die Ergebnisse zwischen eEPK und oEPK gleichtendierend. Insgesamt wurde der Test mit 24 Probanden in zwei Gruppen durchgeführt, jeweils eingeteilt in Verwaltungsmit- arbeiter und Studierende als Kontrollgruppe. Deutliche Unterschiede gab es zugunsten der Gruppe der Studierenden bei der geringeren Anzahl von Modellierungsfehlern (Hypothese 3) und der geringeren Modellierungsdauer (Hypothese 4). Die Gruppe der Verwaltungsmitarbeiter schloss hingegen bei der Orientierung in den Prozessmodellen besser ab (Hypothese 7). Insgesamt sprechen die Ergebnisse dafür, die oEPK-Notation der eEPK-Notation bei der Modellierung von Verwaltungsprozessen vorzuziehen. 208 5.2 Limitationen und weiterer Forschungsbedarf Der dargestellte Untersuchungsrahmen wird auf Basis der EPK-Varianten, eEPK und oEPK, erstmals prototypisch angewandt. In wieweit andere Modellierungssprachen / - tools für die Zielsetzung geeignet sind, bleibt weiteren Untersuchungen vorbehalten. Die Ergebnisse der Usability-Eyetracking-Untersuchung geben Hinweise zur Usability von eEPK- und oEPK-Notationen für den Einsatz in der öffentlichen Verwaltung, diese sind im Rahmen weiterer Untersuchungen zu validieren. Durch die Anwendung des Untersu- chungsrahmens bei der Durchführung unterschiedlicher Usability-Eyetracking-Studien wird sukzessive ein Vorgehensmodell zur Usability von Modellierungssprachen und ihren Modellen entwickelt. Diese und weitere wissenschaftliche Fragestellungen werden im Rahmen zukünftiger Arbeiten zu untersuchen sein. 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