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Kognitionswissenschaftliche Methoden, insbesondere Eye-Tracking, eröffnen neue Perspektiven für die kunsthistorische Forschung, vor allem zur Analyse von Wahrnehmungs- und Rezeptionsprozessen von Bildern. Bestehende Softwarelösungen sind jedoch meist technisch komplex oder nicht auf typische Anforderungen der Kunsthistoriker*innen zugeschnitten. Im Labor für empirische Bildwissenschaft (Lab for Cognitive Research in Art History, CReA) der Universität Wien entsteht daher „creapy“, eine Open-Source-Python-Bibliothek mit einer grafischen Benutzeroberfläche „creapy.io“ (PySide6/Qt), die eine anfängerfreundliche Visualisierung von Eye-Tracking-Daten ermöglicht. Die aktuelle, bereits prototypisch eingesetzte Version erlaubt ohne Programmierkenntnisse die Erstellung von Fixations-Heatmaps, Sakkaden-Heatmaps und Scanpath-Visualisierungen auf Basis von CSV-/Excel-Dateien gängiger Eye-Tracking-Systeme. Voreinstellungen reduzieren den Analyseaufwand auf wenige Entscheidungen, während optionale Regler feinere Auswertungen für fortgeschrittene Nutzer*innen erlauben. Mittelfristig werden komplexere Funktionen wie raumzeitliche Verläufe und Ähnlichkeitsvergleiche ergänzt und unter einer freien Lizenz öffentlich bereitgestellt. Ziel ist es, Studierenden und Forschenden den niedrigschwelligen Einstieg in die Eye-Tracking-Analyse zu ermöglichen und diese nachhaltig in der kognitiv-kunsthistorischen Praxis zu verankern.