Forschungs­bereiche

User Behavior Mining beschäftigt sich mit der Untersuchung des Verhalten von Nutzer:innen einer Software mittels Process-Mining-Methoden. Eine detaillierte Beobachtung von realem Nutzungs­verhaltens ist für Software­unternehmen unerlässlich, da nur auf diese Weise festgestellt werden kann, ob das tatsächliche Verhalten der intendierten Nutzung entspricht. Ist das nicht der Fall, kann es sich negativ auf die Effizienz der ausgeführten Geschäftsprozesse sowie die Usability der Software auswirken.

User Behavior Mining verfolgt, wie Nutzer:innen mit der Software interagieren und damit arbeiten. Dazu werden bestehende Methoden aus dem Process Mining und dem Machine Learning zur Anwendung auf UBM-Daten adaptiert und weiterentwickelt. Die Datengrundlage bieten sogenannte UI-Logs, d.h., hochaufgelöste Event Logs, in denen die einzelnen Interaktionen zwischen den Nutzer:innen und dem System festgehalten sind. So lässt sich menschliches Verhalten analysieren, um etwa Assistenzkomponenten zu entwickeln, Automatisierungs­potentiale zu erkennen oder entsprechende Theorien zu bestätigen oder zu widerlegen. User Behavior Mining liefert also die Möglichkeit, empirische Daten zu Verhaltensmustern von Software-Nutzer:innen über einen längeren Zeitraum zu sammeln und zu analysieren und daraus neue interessante Er­kenntnisse zu ziehen.

Die Idee des Process Mining besteht in der Nutzung der in vielen IT-Systemen automatisch gesammelten Prozessausführungs­logs für ein verbessertes Geschäftsprozess­management. Es kombinierte prozess­orientiertes Management und Geschäftsprozess­modellierung mit Methoden der Datenanalyse, Data Mining und Machine Learning. Allerdings sind die in der Forschung entwickelten Process-Mining-Methoden zumeist analytischer Art; ihr praktischer Mehrwert erschließt sich Unternehmen häufig nicht direkt. Insofern ist es von zentraler Bedeutung, diese Methoden hinsichtlich der unmittelbaren Schaffung unternehmerischen Mehrwerts und der besseren Nutzbarkeit durch Nicht-Experten (weiter) zu entwickeln. So kann beispielsweise ein automatisierter Abgleich von Prozessabläufen mit textuellen Prozessbeschreibungen, wie etwa Handbüchern zu ermöglicht werden.

Zu diesem Forschungs­schwerpunkt gehört auch die Entwicklung von standardisierten Methoden zur Evaluation von Process-Mining-Methoden, insbesondere Process-Discovery-Ansätzen. Dabei wird das Ziel verfolgt, Process-Discovery-Ansätze besser vergleichbar zu machen und somit ihre Weiter­entwicklung zu begünstigen.