Process Mining
Process Mining gewinnt aus den digitalen Spuren laufender IT-Systeme automatisch Modelle der tatsächlich gelebten Geschäftsprozesse. Die Qualität dieser entdeckten Modelle wird üblicherweise an vier Dimensionen gemessen: Fitness, Präzision, Generalisierung und Simplizität. Während Fitness und Präzision formal gut verstanden sind, fehlt für Simplizität, also dafür wie verständlich ein Modell für Menschen ist, bislang eine allgemeingültige Definition; sie hängt vom konkreten Anwendungsfall und den Vorerfahrungen der Nutzer ab.
Mein Forschungsschwerpunkt ist die empirische Untersuchung dieser Verständlichkeit speziell für Workflow-Netze. Welche strukturellen Eigenschaften, etwa Knotenzahl, Dichte, Konnektor-Grad, Nebenläufigkeit, Separabilität oder Eigenschaften des Erreichbarkeitsgraphen, korrelieren damit? In Fallstudien mit Studierenden der Universität Augsburg messe ich sowohl objektive (Korrektheit der beantworteten Fragen, Bearbeitungszeit) als auch subjektive Verständlichkeit (paarweise Vergleiche zwischen Modellen).
Für die effiziente Durchführung solcher Studien habe ich das Werkzeug „Petri-Dish" entwickelt: eine Plattform, die Petri-Netz-Surveys automatisiert erstellt, online durchführt und die Ergebnisse direkt für Regressionsanalysen aufbereitet. Erste Resultate zeigen z. B., dass Nebenläufigkeit das objektive Verstehen reduziert, während die subjektive Bewertung stärker vom Konnektor-Grad und der Separabilität abhängt.
