Anwendung an der Universität Regensburg

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URWalking – Fußgängernavigation mit Landmarken

Gewöhnlich werden Wegbeschreibungen mit Hilfe auffälliger Objekte (Landmarken) kommuniziert. Im Rahmen des URWalking-Projekts soll diese Kommunikationsform auch für mobile Navigationssysteme zur Verfügung gestellt werden, die ansonsten Restentfernungen in Metern ausgeben. Gerade der verschlungene Campus der Universität Regensburg eignet sich zur Erprobung der Landmarkennavigation.
Vom bisher sehr erfolgreichen Verlauf des Projekts URWalking zeugen zwei Teilnahmen an der CeBIT (2012, 2013).

URoadworks

In den kommenden Jahren wird der zentrale Teil des Campus der Universität Regensburg saniert. Die Baumaßnahmen führen zu ständig neuen Sperrungen bekannter Wege, gerade für Personen mit Handicap. Als Gegenmaßnahme werden Personen an gesperrten Wegen durch Umleitungsschilder mit QR-Codes auf das Campus-Navigationssystem aufmerksam gemacht. Sobald eine Person einen QR-Code gescannt hat, ist ihre Position bekannt, und sie kann sich von URWalking zum Ziel führen lassen. Im Hintergrund werden regelmäßig die Navigationsdaten im Datenmodell von URWalking überprüft und aktualisiert, so dass die Navigationsanweisungen von URWalking immer aktuell sind.

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URWalking – ANALYSE LANDMARKENBASIERTER KARTEN-INTERFACES ANHAND DES BLICKVERHALTENS DER NUTZER

In einem Teilprojekt von URWalking wurden unterschiedliche Kartendarstellungen, die auf auffällige Objekte Bezug nehmen, anhand des Blickverhaltens der Nutzer evaluiert. Dabei kam ein mobiler Eye-Tracker zum Einsatz. Der Forschungsfokus lag auf der Rezeption der Interfaces und der Umgebung während der Navigation im Innenraum.

URoadworks – UNTERSUCHUNG VON SKALIERBARKEIT UND AUFWAND

In URroadworks wird die Skalierbarkeit des Datenmodells von URWalking und der Zeitaufwand, kurzfristig auch komplexe Änderungen im Modell vorzunehmen, in einem realistischen Szenario evaluiert.
Aus den im Rahmen des Projektes gesammelten Nutzungsdaten sollen später Theorien über das Informationsverhalten von Personen im öffentlichen Raum empirisch validiert werden: welche Informationsbedürfnisse entstehen durch die Baustelle? Welche Systemantworten sind warum in welcher Situation hilfreich? Wie verhalten sich Nutzer mit Ortskenntnis gegenüber den außergewöhnlichen Routenanweisungen – werden sie versuchen, eigene Abkürzungen zu finden? Wie verhalten sich Ortsunkundige?

Projektmanagement

Prof. Dr. Bernd Ludwig
Professor für Informationslinguistik

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OPTAPEB – Optimierung der Psychotherapie durch Agentengeleitete Patientenzentrierte Emotionsbewältigung

In Deutschland leidet ca. jeder siebte Erwachsene an einer Angststörung. Dies ist mit hohen gesellschaftlichen Kosten sowie einem starken Leidensdruck für die Betroffenen verbunden. Insbesondere soziale Ängste, deren zentrales Merkmal die Angst ist, in sozialen Situationen negativ bewertet zu werden, führen zu erheblichen Einschränkungen im Alltag der Betroffenen.
Angststörungen können effektiv durch eine Expositionstherapie behandelt werden, bei welcher Betroffene die Angst auslösenden Situationen aufsuchen und dabei auftretenden Gefühle erleben und verarbeiten. Leider werden Expositionstherapien zu selten eingesetzt, da die Durchführung in der psychotherapeutischen Praxis oft nur schwer zu realisieren ist.
Im Rahmen des OPTAPEB Projekts wurde deshalb ein System entwickelt, welches die automatisierte Durchführung einer Expositionstherapie bei Sozialen Ängsten in Virtueller Realität unterstützt. Dabei werden in virtuellen angstbesetzten Situationen (z.B. Vortrag vor einem Publikum, Soziale Interaktion) emotionale Reaktionen aus Physiologie, Verhalten und Sprache multimodal erfasst. Durch Datenfusion werden relevante Parameter extrahiert sowie therapeutische Entscheidungen und Interventionsvorschläge abgeleitet. Parameter und Vorschläge werden den Therapeuten*innen nutzerfreundlich auf einer Bedienoberfläche zugängig gemacht. Dies ermöglicht eine unkomplizierte Anwendung im Rahmen einer psychotherapeutischen Behandlung.

Zur Seite von OPTAPEB

Bedeutung von Data Science

Das OPTPAPEB System generiert kontinuierlich multimodale Daten aus Physiologie, Verhalten und Sprache. Dabei werden physiologische Parameter, wie Atmung, Herzaktivität, Muskelspannung und Hautleitfähigkeit, anhand eines Messshirts erfasst und automatisiert weiterverarbeitet. Zudem werden Verhaltensparametern aus Augen und Körperbewegungen sowie Stimme abgeleitet. Eine Herausforderung des Projekts ist es, aus dieser Vielzahl von Daten, therapeutisch relevante Parameter zu extrahieren und integrieren und daraus therapeutische Entscheidungen zu modellieren. Lernfähigkeit bildet daher ein zentrales Element des Systems. Durch die maschinelle Verarbeitung aufgezeichneter Datensätze sollen Erkenntnisse über Wirkmechanismen von Expositionsverfahren gewonnen und eine Selbstoptimierung des Systems ermöglicht werden.

Projektleitung

Prof. Dr. Andreas Mühlberger & Dr. Leon Kroczek
Lehrstuhl für Klinische Psychologie und Psychotherapie

Prof. Dr. Bernd Ludwig
Professur für Informationslinguistik

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Prof. Dr. Sven Hilbert
Professur für Methoden der empirischen Bildungsforschung

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Assessing the quality of weight loss Information on the German language web
Abstract

This article examines the quality of weight loss information on the German language web and studies how websites, likely to be accessed via popular web search engines, are evaluated by end users. Sixty-five websites were identified and qualitatively examined with respect to content quality as defined by the literature, as well as meta information on design and structure of the page. In a further step, the same web pages were evaluated by non-expert users in an online study. Deficiencies were found, both in terms of the quality of information on the websites, and with respect to the search behaviour and the rating competence of users. Many of the examined web pages showed little or no relevance for weight loss and 46% of the pages covered a maximum of only 3 of the 18 content criteria. Significant differences in results were identified for websites of different type. Media websites covered most criteria (M = 5.5, SD = 2.66), followed by commercial sites (M = 4.10, SD = 2.54). Nonprofit sites contained the fewest content criteria (M = 2.72, SD = 2.7), but made the least number of unsubstantiated claims and met the most design criteria. In the majority of cases, agreement between participant ratings was found to be poor to moderate. They also generally found fewer content criteria than the gold standard suggested, but gave higher quality ratings and underestimated the proportion of unsubstantiated claims. We conclude that users have low expectations for weight loss information on the Internet or are influenced by criteria other than content when assessing quality.

Autoren

Selina Meyer, PD Dr. David Elsweiler & Prof. Dr. Bernd Ludwig
Lehrstuhl für Informationswissenschaft

Zum kompetten Artikel: Movement and Nutrition in Health and Disease 4, 39-52 (2020)

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