Gestaltung von Quests in vernetzten Informationsstrahlern im urbanen Raum zur Steigerung der Teilhabe älterer Menschen

Vollständiger Abdruck der von der Fakultät für Informatik der Universität der Bundeswehr München zur Erlangung des akademischen Grades eines

Doktors der Naturwissenschaften (Dr. rer. nat.)

genehmigten Dissertation.

Gutachter:

1. Prof. Dr. Michael Koch
2. Prof. Dr. Gunnar Teege

Die Dissertation wurde am 14. Oktober 2022 bei der Universität der Bundeswehr München eingereicht und durch die Fakultät für Informatik am 29. Dezember 2022 angenommen. Die mündliche Prüfung fand am 26. Januar 2023 statt.

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Zusammenfassung

Vernetzte interaktive Geräte (z. B. Wandbildschirme, digitale Hinweisgeber) gewinnen im öffentlichen Raum an Präsenz. Sie bieten große Potenziale für personalisierte Nutzungserfahrungen. In dieser Arbeit geht es um Erkenntnisse dazu, wie die Interaktion mit solchen Geräten gestaltet sein sollte, um unter besonderer Berücksichtigung der Nutzbarkeit durch ältere Menschen ein spielerisches Erkunden des urbanen Raums zu ermöglichen und zu fördern. Dazu werden bestehende Ideen zu Joy of Use und Gamification aufgegriffen und insbesondere das Spielelement der „Quest“ auf seine Eignung zur Strukturierung und Motivation von Erlebnisangeboten außerhalb der eigenen vier Wände überprüft. Ein System zur Aktivitätsunterstützung älterer Menschen im städtischen Raum wird entworfen und prototypisch umgesetzt. Anhand von Nutzertests und Befragungen der Zielgruppe wird es qualitativ evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass ein solches System bei der Zielgruppe Anklang finden kann. Die Evaluationsdaten werden durch agentenbasierte Simulationen von flächendeckenden Deployments weiter angereichert, um Aussagen zu den Voraussetzungen für flächendeckende Einsätze treffen zu können. Aus den so gewonnenen Erkenntnissen werden insgesamt neun Gestaltungsempfehlungen für vergleichbare Systeme entwickelt und präsentiert.

Stichwörter: Wandbildschirme, öffentliche Bildschirme, städtebauliche Objekte, Informationsanwendung, Aktivitätsunterstützung, Navigationsunterstützung, Senioren, ältere Erwachsene, Gamification, Quests, Anreizsysteme, agentenbasierte Simulation, Gestaltungsempfehlungen

Abstract

Networked interactive devices (e.g., wall-mounted screens, digital signage) are gaining presence in public spaces. They offer great potential for personalized user experiences. This work explores how interaction with such devices should be designed to enable and encourage playful exploration of urban spaces, with special consideration given to usability by older adults. For this purpose, existing ideas on joy of use and gamification serve as a design baseline, in particular the game element “quest” is examined for its suitability for structuring and motivating experiences outside of the home. A system for activity support of elderly people in urban areas is conceptualized, designed and implemented as a prototype. A qualitative evaluation takes place based on usability tests and surveys of the target age group. The results of the evaluations show that such a system can find approval by the target audience. These results are supplemented by agent-based simulations of large-scale deployments to discover preconditions for large-scale use. The resulting insights are developed and presented as a list of nine design recommendations for similar systems.

Keywords: public displays, ambient displays, street furniture, information application, activity support, navigation support, seniors, older adults, gamification, quests, incentive systems, agent-based simulation, design recommendations

Inhaltsverzeichnis

1. Zusammenfassung
2. Abstract
3. Abbildungsverzeichnis
4. Tabellenverzeichnis
5. Listing-Verzeichnis
6. Abkürzungsverzeichnis

1. Einleitung und Methodik
   1. Motivation
   2. Organisatorischer Rahmen
   3. Konzepte und Begriffe
   4. Forschungsvorhaben
      1. Eingrenzung der Forschungslücke
      2. Auswahl von Quests als Spielmechanik
      3. Forschungsfragen
      4. Vorgehen
   5. Aufbau dieser Arbeit
   6. Eigene Veröffentlichungen im Kontext dieser Arbeit
2. Anforderungsanalyse
   1. Gestaltung von Quest-basierten Gamification-Systemen
   2. Barrierefreie Interaktionsgestaltung für ältere Menschen
   3. Smart City und Internet of Things
   4. Privatsphäre und Datenschutz
   5. UrbanLife+ Quartiersbefragung
   6. Zusammenfassung der Anforderungen
3. Entwurf
   1. Rahmengestaltung von Quests
   2. Auswahl von Aktivitäten
   3. Durchführung von Aktivitäten
   4. Gesamtarchitektur
4. Umsetzung
   1. Architektur
   2. Auswahl von Aktivitäten
   3. Durchführung von Aktivitäten
   4. Interaktive Simulation
5. Evaluation
   1. Pilot-Feldtest: Turmfest-Schnitzeljagd
   2. Ursprüngliche Evaluationsplanung
   3. Beobachtete Nutzertests (Evaluation A)
      1. Planung
      2. Durchführung
      3. Auswertung
      4. Ergebnisse
   4. Fragebogenbasierte Auswertung (Evaluation B)
6. Deployment-Simulation
   1. Theoretischer Ansatz
   2. Vorgehen und Modellierung
   3. Ergebnisse
7. Ergebnisse
   1. Konzept Aktivitätsunterstützung
   2. Gestaltungsempfehlungen
   3. Wahlbandbreiten-Heuristik
   4. Verworfenes Teilergebnis: Short UEQ for Touch
8. Fazit und Ausblick
   1. Zusammenfassung des Forschungsvorhabens
   2. Reflektion
   3. Offene Fragen

1. Literatur

1. Evaluationsunterlagen
2. Interview-Transkripte (Evaluation A)
3. Axial und Selective Coding (Evaluation A)
4. Fragebogen-Antworten (Evaluation B)
5. Simulationsergebnisse
6. Gnuplot-Skripte
7. Übersicht Gestaltungsempfehlungen

Abbildungsverzeichnis

1.1.

Visualisierung der thematischen Verankerung der Forschungslücke in der bereits existierenden Literatur ⬇

2.1.

Verteilung der Antworten auf die Frage nach der Nutzung von Hilfsmitteln für die Mobilität ⬇

2.2.

Verteilung der Antworten auf die Frage nach Gründen, welche die Befragten an außerhäuslichen Aktivitäten hindern ⬇

2.3.

Verteilung der Antworten auf die Frage nach der Häufigkeit verschiedener Einsatzzwecke für digitale Technik ⬇

3.1.

Typische Kennzeichnung für Quests: in Leuchtfarben gestaltete Ausrufezeichen ⬇

3.2.

Konzeptuelle Architektur der Aktivitätsunterstützung ⬇

4.1.

Raspberry-Pi-Minirechner mit Sense-HAT-Aufsatz neben 1€-Münze zum Größenvergleich ⬇

4.2.

Architektur der Aktivitätsunterstützung in UrbanLife+ ⬇

4.3.

Palette der Akzentfarben im UrbanLife+-Makroinformationsstrahler mit ihren RGB-Farbwerten ⬇

4.4.

Skizze eines Informationsobjektes zu einer örtlichen Firma ⬇

4.5.

Skizze der persönlichen Pinnwand mit einer aktivierten Quest und drei Empfehlungen oben ⬇

4.6.

Umsetzung der Makroinformationsstrahler-Software für UrbanLife+ ⬇

4.7.

Darstellung eines Quest-Objekts in der Detailansicht ⬇

4.8.

Umsetzung der persönlichen Pinnwand im Makroinformationsstrahler ⬇

4.9.

BLE-Beacon der Firma estimote mit 1€-Münze zum Größenvergleich ⬇

4.10.

Visualisierung der Aktivitätsunterstützung am Beispiel ⬇

4.11.

Visualisierung der Aktivitätsunterstützung mit markiertem Mikroinformationsstrahler ⬇

4.12.

Ebenen der Aktivitätsunterstützungs-Visualisierung am Beispiel des Scooter-Parks ⬇

5.1.

Dauerhaft platzierter Makroinformationsstrahler im Foyer des Altenheims Hardterbroich ⬇

5.2.

Übersichtskarte zur Turmfest-Schnitzeljagd ⬇

5.3.

Makroinformationsstrahler außen am Pavillon im Senioren-Scooter-Park ⬇

5.4.

Mikroinformationsstrahler an einem Pfeiler im Senioren-Scooter-Park ⬇

6.1.

Sechs Wegekarten, die als Grundlage für die Simulationen dienen ⬇

6.2.

Visualisierungen der Verteilung der Umwegfaktoren in Abhängigkeit von der Navigationsunterstützungsdichte für jedes der sechs Wegenetze ⬇

6.3.

Verteilungen der Anteile der jeweiligen Simulationen, in denen der Agent den optimalen Weg entlang navigiert, in Abhängigkeit von der Dichte der Navigationsunterstützung in allen sechs Wegenetzen ⬇

7.1.

Konzeptuelle Architektur der Aktivitätsunterstützung ⬇

7.2.

Visualisierung zu G₁ ⬇

7.3.

Visualisierung zu G₂ ⬇

7.4.

Visualisierung zu G₃ ⬇

7.5.

Visualisierung zu G₄ ⬇

7.6.

Visualisierung zu G₅ ⬇

7.7.

Visualisierung zu G₆ ⬇

7.8.

Visualisierung zu G₇ ⬇

7.9.

Visualisierung zu G₈ ⬇

7.10.

Visualisierung zu G₉ ⬇

7.11.

Beispieldarstellung einer Frage aus dem „Short UEQ for Touch“ ⬇

Tabellenverzeichnis

5.1.

Gesprächsdauern in den einzelnen Evaluationsphasen je Proband ⬇

5.2.

Übersicht der demografischen Daten aus Evaluation A ⬇

5.3.

Übersicht der demografischen Daten aus Evaluation B ⬇

6.1.

Eckdaten zu den sechs in der Simulation verwendeten Wegenetz-Graphen ⬇

8.1.

Übersicht über die Zuordnung der Gestaltungsempfehlungen zu zentralen Aspekten der Forschungsfrage F₀ ⬇

8.2.

Übersicht über die Beiträge der einzelnen Gestaltungsempfehlungen zu den zwei Teilforschungsfragen F₁ und F₂ ⬇

E.1.

Simulationsergebnisse Scooter-Park ⬇

E.2.

Simulationsergebnisse Mönchengladbach Hardterbroich, r = 100m ⬇

E.3.

Simulationsergebnisse Mönchengladbach Hardterbroich, r = 250m ⬇

E.4.

Simulationsergebnisse Mönchengladbach Hardterbroich, r = 500m ⬇

E.5.

Simulationsergebnisse Mönchengladbach Hardterbroich, r = 1km ⬇

E.6.

Simulationsergebnisse Mönchengladbach Hardterbroich, r = 2km ⬇

Listing-Verzeichnis

4.1.

Beispiel für eine Quest-Spezifikation in XML ⬇

4.2.

Beispiel für eine Wegenetz-Spezifikation im JSON-Format (Auszug) ⬇

F.1.

Skript zur Reproduktion von Abbildung 6.3 ⬇

F.2.

Skript zur Reproduktion von Abbildung 6.2 ⬇

Abkürzungsverzeichnis

BLE

Bluetooth Low Energy

CSV

Comma-Separated Values

GPS

Global Positioning System

HCI

Human-Computer Interaction

HTTP

Hypertext Transfer Protocol

ID

Identifikator

IT

Informationstechnologie

JSON

JavaScript Object Notation

LED

Light-Emitting Diode (Leuchtdiode)

MCI

Mensch-Computer-Interaktion

MQTT

Message Queuing Telemetry Transport

MTI

Mensch-Technik-Interaktion

OSM

OpenStreetMap

QR

Quick Response

REST

Representational State Transfer

RGB

Rot/Grün/Blau

RITE

Rapid Iterative Testing and Evaluation

SDT

Self-Determination Theory

SSO

smarte städtebauliche Objekte

TCP/IP

Transmission Control Protocol/Internet Protocol

UEQ

User Experience Questionnaire

WLAN

Wireless Local Area Network

XML

Extensible Markup Language

1. Einleitung und Methodik

1.1. Motivation

Die Informations- und Kommunikationstechnik hat im letzten halben Jahrhundert zunächst die Büros durchdrungen, dann die Privathäuser und Wohnungen. Heute sind persönliche Geräte vor allem in Form von Smartphones omnipräsent und werden zu jeder Tageszeit am Körper getragen. Ein Gebiet, in dem die Erschließung durch IT ihr Potenzial noch nicht ausgeschöpft hat, ist der öffentliche Raum – Bereiche der Welt, in denen viele verschiedene, einander meist fremde Menschen agieren und interagieren. Aus dem öffentlichen Kontext ergibt sich eine Vielzahl von neuen Herausforderungen. Etwa ist es aus Sicht der Interaktionsgestaltung eine ganz andere Situation, wenn zwei Menschen nebeneinander stehen und sich einen Bildschirm teilen, als wenn zwei Personen über ihren jeweiligen privaten Bildschirm die gleiche Webseite betrachten. Die Gestaltung von interaktiven technischen Systemen, welche physisch an einem öffentlichen Ort platziert werden und dort zur Nutzung einladen, ist daher ein aktives Forschungsfeld innerhalb der Mensch-Computer-Interaktion1 (MCI).

Interaktive Systeme dieser Art, welche im öffentlichen Raum platziert werden, verstehen konsequenterweise in aller Regel die breite Öffentlichkeit als ihre Zielgruppe. Insofern müssen bei ihrer Gestaltung auch die Bedarfe verschiedener Bevölkerungsgruppen berücksichtigt werden. Neben körperlichen Anforderungen (z. B. Bewegungs- und Sehfähigkeit) spielt hier auch die individuelle Qualifikation zum Umgang mit digitaler Technologie eine Rolle, welche sich maßgeblich aus dem vorherigen Umgang mit ebensolcher Technik in beruflichen und privaten Kontexten ergibt. Neben diversen anderen sozialen Faktoren steht das Lebensalter in einem deutlich erkennbarenen statistischen Zusammenhang mit dem durchschnittlichen Grad der Technikakzeptanz und -kompetenz – Menschen höheren Alters nutzen Technik seltener und zeigen sich ihr gegenüber häufiger skeptisch oder ängstlich (Initiative D21 e.V., 2021).

Hinzu kommt, dass sich altersbedingte Veränderungen in der Mobilität und der Motorik einstellen. Häufige Gründe, weshalb ältere Menschen ihre Teilhabe am städtischen Umfeld reduzieren oder sogar gänzlich aufgeben, sind z. B. schwindende Muskelkraft, reduzierte Ausdauer, Verschlechterungen der Seh- und Hörfähigkeit oder anfängliche Reduktionen der kognitiven Fähigkeiten wie vermehrte Vergesslichkeit. Es sind jedoch nicht nur interne Faktoren, sondern auch externe Barrieren objektiver und subjektiver Natur (z. B. unübersichtliche Straßenquerungen oder Angst vor Kriminalität), die dazu beitragen, dass viele ältere Menschen ihre eigenen vier Wände kaum noch verlassen (Generali Deutschland AG, 2017). Gleichzeitig tragen Verbesserungen in der Humanmedizin, der Arbeits- und Unfallsicherheit und verwandten Bereichen zu steigenden Lebenserwartungen und vermehrter körperlicher Aktivität bis ins hohe Alter bei, woran sich auch die Angebote für ältere Menschen anpassen müssen (Sperazza & Banerjee, 2010).

Dieses Problem hat einen beträchtlichen gesellschaftlichen Stellenwert: Der demografische Wandel schreitet voran, unsere Gesellschaft altert (Statistisches Bundesamt, 2019). In den nächsten Jahrzehnten wird eine immer größere Zahl Menschen mit den Schwierigkeiten des Alterns konfrontiert werden. Politik und Gesellschaft tragen dieser Entwicklung teilweise bereits Rechnung, die Förderung der Erforschung seniorengerechter Stadtquartiere durch öffentliche Institutionen (siehe Abschnitt 1.2) lässt sich in diese Bestrebungen einordnen.

Zu den Zielen solcher Bestrebungen gehört es, die selbständige Lebensführung ins hohe Alter hinein flächendeckend zu ermöglichen, außerhäusliche Aktivitäten älterer Menschen zu fördern, und die soziale Vernetzung der Bewohner*innen2 von Stadtquartieren zu stärken. Positive Effekte sozial vernetzter Stadtquartiere auf das individuelle Wohlergehen älterer Menschen sind gut dokumentiert (Finlay et al., 2021; Krueger et al., 2009). Entsprechend fließen diese Ziele auch richtungsweisend in die Zielsetzung dieses Projekts ein.

In dieser Arbeit präsentieren wir3 eine Beschreibung und prototypische Umsetzung eines Systems, das basierend auf Prinzipien, welche an den Bereich der Gamification angelehnt sind, zu den oben genannten Zielen beitragen soll. Ältere Menschen sollen in ihrem städtischen Umfeld über Möglichkeiten für Aktivitäten aller Art informiert werden, Angebote mit externen Anreizen sollen sie zusätzlich zur Nutzung solcher Aktivitäten motivieren, und sie sollen so weit wie möglich bei der sicheren Durchführung unterstützt werden.

1: Synonym werden auch die Begriffe „Mensch-Technik-Interaktion“ (MTI) sowie im englischsprachigen Raum „Human-Computer Interaction“ (HCI) verwendet.

2: Dieser Text verwendet das „Gendersternchen“ um zum Ausdruck zu bringen, wenn mit einer Bezeichnung alle Personen ungeachtet ihres Geschlechts gemeint sind, und um stets ausformulierte Beidnennungen in der Schriftsprache („Bewohnerinnen und Bewohner“) zu vermeiden.

3: Im Sinne der Vermeidung einer allzu starken sprachlichen Fokussierung auf die eigene Person verwendet der Autor in diesem Text gelegentlich die erste Person Plural, ist jedoch (sofern nicht anderweitig angemerkt) für die präsentierten Ergebnisse eigenständig verantwortlich.

1.2. Motivation

Die hier dargestellten Forschungsaktivitäten erfolgten beinahe vollständig im Rahmen des Verbundprojektes UrbanLife+4, in dem der Autor von April 2016 bis zum Ende der Projektlaufzeit im Oktober 2020 als wissenschaftlicher Mitarbeiter mitgewirkt hat.

Das Projekt UrbanLife+ (Laufzeit 2015 bis 2020) hatte zum Ziel, durch die Erforschung und Entwicklung innovativer technischer Lösungen die Teilhabe und Selbstbestimmung älterer Menschen in ihrem räumlichen Umfeld zu steigern bzw. zu erhalten. Hierbei lag der Fokus besonders auf der Mensch-Technik-Interaktion (MTI), welche bei der bedarfsgerechten Gestaltung von „smarten“ städtebaulichen Objekten besonders berücksichtigt wurde. Das Projekt wurde von der Universität Hohenheim koordiniert. Weitere Forschungspartner waren neben der Universität der Bundeswehr München auch die Universität Leipzig, die Sozial-Holding der Stadt Mönchengladbach GmbH, sowie die Drees & Sommer Infra Consult und Entwicklungsmanagement GmbH.

Die Arbeit an den hier dargestellten Systemen und Komponenten war bis zum Ende eng verzahnt mit den Beiträgen und Erkenntnissen der Projektpartner, welche sich an der übergreifenden Vision für die seniorengerechte Technikgestaltung im städtischen Umfeld beteiligt haben. Zu den Teilergebnissen von UrbanLife+, auf denen diese Arbeit aufbaut, gehören eine umfangreiche Quartiersbefragung (siehe Abschnitt 2.5), eine gemeinsame Vision für smarte städtebauliche Objekte (Aleithe et al., 2017; Skowron et al., 2019) und Pläne für Assistenzsysteme für seniorengerechte Navigation.

In diesem Text werden vorrangig die Arbeitsergebnisse des Autors präsentiert. Insoweit auf Beiträgen anderer Personen und Institutionen inner- oder außerhalb des Verbundprojektes aufgebaut wird, werden diese Beiträge klar von der Arbeit des Autors abgegrenzt und die beteiligten Personen genannt. Eine Gesamtübersicht der Projektergebnisse des Teams der Universität der Bundeswehr München findet sich bei Koch et al. (2020). Ein schriftlicher Ratgeber für Stadtplaner*innen, welcher die gesammelten Forschungsergebnisse aller Partner aus UrbanLife+ zusammenfassend darstellt, ist Ende 2021 erschienen (Kösebay et al., 2021).

4: https://www.urbanlifeplus.de/

1.3. Konzepte und Begriffe

Im Folgenden wird eine Reihe von Begriffen eingeführt, welche für dieses Forschungsprojekt von zentraler Bedeutung sind und deren Kenntnis hiernach vorausgesetzt wird.

Smarte städtebauliche Objekte

Von städtebaulichen Objekten spricht man, wenn es sich um öffentlich platzierte, fest verbaute und für die Nutzung durch die anonyme Öffentlichkeit ausgelegte Objekte handelt. Beispiele hierfür sind Straßenlaternen, Ampeln, Mülleimer, Schilder, Denkmäler und vieles mehr, was zum Bild eines städtischen Umfelds gehört. Diese bezeichnen wir dann als smarte städtebauliche Objekte (SSO) – eine Wortschöpfung aus dem Projekt UrbanLife+, in manchen Veröffentlichungen auch „smarte urbane Objekte“ – wenn städtebauliche Objekte mit moderner digitaler Technik versehen sind, welche eine interaktive Nutzung irgendeiner Art ermöglicht, sowie eine Verbindung der Objekte durch Netzwerktechnik zu einem digitalen Informationsraum vorliegt, wodurch Datenaustausch und intelligentes Verhalten über einzelne Objekte hinweg möglich werden. Beispiele für smarte städtebauliche Objekte aus dem Projekt UrbanLife+ sind interaktive Informationstafeln, Parkbänke mit Sitzplatzreservierung und personalisiert adaptive Wegebeleuchtungsanlagen. In dieser Arbeit werden SSO, insb. Informationsstrahler, für die Interaktion zwischen Nutzer*innen und zentralen technischen Systemen verwendet.

Informationsstrahler

Ursprünglich geprägt von Cockburn (2001) im Kontext von teambasierter agiler Softwareentwicklung, bezeichnet der Begriff Informationsstrahler eine Klasse von informationsgebenden Objekten mit bestimmten Eigenschaften: Sie sind öffentlich oder halböffentlich platziert und geben kontextuell relevante Informationen kontinuierlich an Passant*innen in ihrer Umgebung ab. Informationsstrahler können digitale Geräte (z. B. Wandbildschirme) sein, müssen es jedoch nicht. Anders als etwa Kiosk-Systeme sind sie nicht darauf ausgelegt, auf konkrete Anfragen von Nutzer*innen zu warten bevor sie ihren Zweck erfüllen, sondern zeigen selbständig Informationen an mit dem Anspruch, dass vorbeigehende Personen über die Zeit hinweg immer wieder auch „aus dem Augenwinkel“ etwas für sie Interessantes wahrnehmen können.

In dieser Arbeit ist mit Informationsstrahlern vor allem eine Klasse von SSO gemeint, die aus interaktiven Bildschirmen verschiedener Größen und Beschaffenheiten besteht. Die im Folgenden beschriebenen Informationsstrahler sind also in jedem Fall digitale Hardware. Wir unterscheiden zwischen Makroinformationsstrahlern, welche auf hochauflösenden Touch-Bildschirmen mit mehr als 100cm Bilddiagonale basieren, und Mikroinformationsstrahlern, welche bei uns durch Mini-Rechner auf Raspberry-Pi-Basis5 mit einer niedrigauflösenden LED-Matrix („Sense HAT“) umgesetzt sind – mehr dazu in Kapitel 4.

Ein ausführlicherer Überblick zu den Grundlagen von Informationsstrahlern in UrbanLife+ findet sich bei Koch et al. (2017) sowie bei Koch et al. (2020, Abschnitt 3.2).

Gamification

Der Begriff Gamification bezeichnet eine Kategorie von Techniken in der Gestaltung von Interaktionen und Erlebnissen, in denen spielerische Elemente in ansonsten nicht-spielerische Kontexte eingebunden werden (Deterding et al., 2011). Einfache Beispiele für Gamification sind etwa das Vergeben von Punkten für erfolgte Aktivitäten und das Einführen von Ranglisten zum Vergleich der Spielenden untereinander. Allerdings passt nicht jedes Gamification-Element zum persönlichen Erleben spielerischer Aktivitäten jedes Menschen, weshalb bei der Gestaltung Feingefühl und ein gutes Verständnis der Zielgruppe nötig sind (J. M. Kumar et al., 2020). Das Konzept wurde vor allem in den Jahren unmittelbar nach seiner Wortschöpfung kontrovers diskutiert (Bogost, 2011), aktueller Konsens ist jedoch, dass positive Effekte auf die Nutzungserfahrung und das freudige Erleben von Systemen und Prozessen durch Gamification-Techniken unter den richtigen Voraussetzungen möglich sind (Bai et al., 2020).

Quests

Bei Quests handelt es sich um ein Gestaltungsmittel aus dem Bereich der digitalen Spiele, insbesondere der Multiplayer-Online-Spiele. Björk (2018) legt eine Definition von Quests als „Ziele innerhalb von Spielen, deren Erreichung mit einer Belohnung verbunden ist“6 vor. Er erweitert diese Definition wie folgt:

While players need to complete many goals in a game, not all are clearly described with how they should be completed nor what rewards they will give. Quests on the other hand are goals where both finishing requirements and rewards are well-known in advance. (Björk, 2018)

Darin sind zentrale Bestandteile der Quest-Struktur genannt, allerdings werden keine Details zu Belohnungen bzw. Anreizen oder Erfüllungskriterien spezifiziert. Zur Ergänzung dieser Aspekte ziehen wir Aarseth (2005) hinzu, der sich über „quest games“ folgendermaßen äußert:

[A] game with a concrete and attainable goal, which supersedes performance or the accumulation of points. Such goals can be nested (hierarchic), concurrent, or serial, or a combination of the above. (Aarseth, 2005)

Diese Strukturierung von Quest-Zielen als Hierarchien, Sequenzen oder ungeordnete Mengen ist relevant für unseren Entwurfsprozess.

Für eine weiter gefasste Diskussion zu dem Thema, welche Quest-Definitionen möglich und sinnvoll sind, verweisen wir auf Karlsen (2008). Dort wird das Konstrukt der Quest insbesondere als Teil einer größeren (Spiel-)Welt betrachtet. Ein Verständnis der Definitionen von Björk (2018) und Aarseth (2005) genügt jedoch für den weiteren Inhalt dieser Arbeit.

Joy of Use

Joy of Use (Freude an der Nutzung) ist ein Teilgebiet der Gestaltungsforschung interaktiver Systeme, welches seit den späten 1990ern in der relevanten Literatur auftaucht. Es bezeichnet das Potenzial von Interaktionen mit einem System, Gefühle von Freude, Spaß oder Glück bei Nutzer*innen zu verursachen. Einen allgemeinen Konsens bezüglich der Definition gibt es nicht, jedoch scheint der Ansatz von Hassenzahl et al. (2001), den Begriff von der hedonischen Qualität abzuleiten, im Forschungsfeld recht breite Resonanz gefunden zu haben. Einen lesenswerten Überblick über das Thema präsentiert Hatscher (2001), außerdem lohnt sich die Lektüre von Reeps (2004) für eine Gegenüberstellung und Abgrenzung von themenverwandten Begriffen.

Die Perspektiven von Joy of Use und Gamification sind in Teilen überlappend, allerdings ist Gamification eher der Prozessgestaltung im Allgemeinen zuzuordnen und wird vielfach auch komplett ohne Bezug zu digitaler Technologie diskutiert und eingesetzt. Joy of Use ist begrifflich in der Untersuchung technischer Systeme verankert, beschreibt dort jedoch nicht nur spielerische Prozesse, sondern alle Gestaltungsaspekte die Freude auslösen können, z. B. auch Ästhetik.

Smart City

Der Begriff Smart City beschreibt bildhaft, wie digitale Technologie, insbesondere breit gestreute vernetzte moderne Sensorik und Verarbeitungstechnik, urbane Räume adaptiver, optimierter oder interaktiver gestalten kann. Einen Konsens für eine präzise Definition gibt es derzeit nicht. Deakin und Al Waer (2011) geben basierend auf ihrer Reflektion von Problemen früherer Ansätze eine Definition an, welche neben dem flächendeckenden Einsatz digitaler Technologien auch auf deren Einbettung in Regierungs- und Verwaltungsprozesse sowie die Synthese von technischen und menschlichen Prozessen fußt. Ramaprasad et al. (2017) stellen eine auf vielen verschiedenen vorigen Impulsen basierende ontologische Definition zur Diskussion, die das Konzept in seiner ganzen Komplexität erfassen soll. In weiteren Definitionen wird häufig die ökologische Dimension, die „smarte“ Reduktion von Treibhausgasen oder Abfallprodukten, explizit genannt, wie Dameri (2017) feststellt. Für diese Arbeit ist im Kern relevant, dass das Ideal der Smart City die Fusion des öffentlichen städtischen Raums mit vernetzter digitaler Technologie als Grundlage nimmt, was sehr gut zur Idee der SSO aus dem UrbanLife+-Projekt passt. Daher wird in dieser Arbeit teilweise auf Überlegungen und Studien aus dem Feld der Smart Cities aufgebaut.

Internet of Things

Das Internet of Things ist ein konzeptuell eng mit Smart Cities verwandter Begriff, welcher die Präsenz von Sensorik- und Kommunikationstechnologie in Alltagsgegenständen beschreibt (Xia et al., 2012). Durch den Wortlaut wird ausgedrückt, dass das Internet nicht mehr nur aus Servern und persönlichen Rechnern besteht, sondern dass es durch fallende Preise für mehr Akteure in diversen Kontexten möglich geworden ist, Gegenstände aller Art mit eigenen Prozessoren und digitalen Netzwerkschnittstellen auszustatten. So können diese sowohl untereinander als auch mit externen Diensten kommunizieren um realweltliche Prozesse stärker als zuvor möglich an den digitalen Informationsraum anzubinden. Die Wurzeln des Begriffs in der Produktlogistik (Ashton, 2009) legen einen Schwerpunkt auf die Steuer- und Optimierbarkeit solcher Prozesse. Erst durch die später breitere Betrachtung des Konzepts in Feldern wie der MCI kam die Dimension der menschlichen Autonomie und die Schaffung neuer Möglichkeiten für Interaktionen mit vernetzten Alltagsgegenständen hinzu (Koreshoff et al., 2013). In Bezug zur Smart City ist das Internet of Things auf einer niedrigeren Abstraktionsebene verortet, Forschung zu diesem Thema befasst sich öfter mit konkreten technischen Aspekten und Interaktionsprozessen. Auch an dieses Thema schließen sich das UrbanLife+-Projekt und die in dieser Arbeit beschriebenen Informationsstrahler an.

5: https://www.raspberrypi.org/

6: Das Zitat wurde hier aus der englischen Originalfassung übersetzt, um den Lesefluss nicht zu stören.

1.4. Forschungsvorhaben

Mit Bezug auf die Motivation wird in diesem Abschnitt das Forschungsvorhaben beschrieben. Dafür wird zunächst die Forschungslücke identifiziert und literaturbasiert belegt, danach wird die zentrale Forschungsfrage formuliert, und zuletzt wird die Vorgehensweise dargelegt.

1.4.1. Eingrenzung der Forschungslücke

Basierend auf der in Abschnitt 1.1 dargestellten Motivation wird in diesem Abschnitt zusammengefasst, wie das Gesamtvorhaben der vorliegenden Arbeit sich in die bereits existierende wissenschaftliche Literatur eingliedert. Das Ergebnis dieses Vorgangs ist die thematische Eingrenzung einer bisher noch nicht wissenschaftlich bearbeiteten Fragestellung.7

Für die Nutzung digitaler Technik zur Förderung der Erkundung der städtischen Umgebung gibt es in der Literatur einige Beispiele, wenn auch nicht speziell auf ältere Menschen ausgerichtet. Zenker und Ludwig (2009) stellen etwa ein Navigationssystem für Fußwege und den öffentlichen Personennahverkehr vor, das Empfehlungen für Aktivitäten in der Umgebung mit einbringt. Serendipitor von Shepard (2011) ist eine Mobil-App, welche das Schlendern durch das städtische Umfeld fördern soll. Traunmueller und Fatah (2013) bedienen sich des Crowdsourcing von Daten in sozialen Netzwerken und verknüpfen diese mit realen Orten mit dem Ziel, die Bereitschaft zur explorativen Erkundung des urbanen Raums zu steigern und Fußwege spannender zu gestalten. Dafür prägen sie den Begriff des „Space Recommender System“. Blendet man den Aspekt der Förderung der Exploration aus und nimmt Konzepte für die reine Navigationsunterstützung für Fußgänger*innen mit auf, dann findet man eine Vielzahl von Ansätzen (Heuten et al., 2008; Jacob et al., 2011; Pielot et al., 2010; Sakamoto et al., 2019; Stahl, 2007). Über den Bereich der barrierefreien technischen Navigationsunterstützung geben Prandi et al. (2021) eine detaillierte Übersicht.

Umgekehrt ist auch die Förderung außerhäuslicher Aktivitäten von Senior*innen ohne den Aspekt der direkten Navigationsunterstützung ein Thema, zu dem sich dokumentierte Ideen finden lassen. Bei Nazzi und Sokoler (2015) werden soziale Aktivitäten älterer Menschen im inner- und außerhäuslichen Bereich unterstützt, indem Alltagsobjekte durch digitale Technologie interaktiv gemacht werden. Nawaz et al. (2014) untersuchen Exergames für Senior*innen und stellen fest, dass diese den größten Erfolg bringen, wenn sich Bezüge zu Alltagsaktivitäten der Nutzer*innen herstellen lassen. Freina und Caponetto (2015) stellen ein „Schutzengel“-System vor, das Menschen mit Demenz auf ihrem Mobilgerät bei der Durchführung von Aktivitäten im städtischen Umfeld unterstützt. Vargas-Acosta et al. (2019) präsentieren ein Beispielsystem zur Unterstützung der Mobilität älterer Menschen im städtischen Umfeld. Allgemeine Möglichkeiten, Senior*innen durch technikbasierte Interventionen zu verstärkter Bewegung zu animieren, untersuchen Araullo und Potter (2016) sowie Ehn et al. (2019) und Ehn et al. (2021).

Im Bereich der Gamification für den öffentlichen urbanen Raum gibt es ebenfalls eine Reihe von bereits bestehenden Ergebnissen. Um ein paar Beispiele zu nennen: Kazhamiakin et al. (2015) präsentieren ein System, das durch spielerische Aspekte Bewohner*innen von Städten zu nachhaltigerer Mobilität motivieren soll, SMSlingshot von Fischer et al. (2013) ist ein auf Projektionstechnik basierendes digitales Graffiti mit spielerischer Interaktion, und Salomoni et al. (2015) führen einen Vergleich mehrerer Konzepte zu Crowdsourcing-Verfahren mit Gamification-Aspekten, die Informationen zur Barrierefreiheit eines Stadtquartiers sammeln sollen. Zwick et al. (2016) stellen ein System vor, das die Erstellung von räumlich und zeitlich begrenzten digitalen Erkundungsspielen im Innen- oder Außenbereich für Laien zugänglich macht und das kommerziell erfolgreich zu sein scheint.

Kleine spezialisierte Forschungsgebiete zu ähnlichen Ideen und Fragestellungen haben sich unter den Begriffen „Playable City“ (Nijholt, 2017) und „Urban Gamification“ (Thibault, 2019) mit leicht unterschiedlichen Schwerpunkten etabliert.

In dem Überschneidungsfeld von digitalen Systemen im urbanen Raum, welche mittels spielerischer Aspekte speziell ältere Nutzer*innen zu mehr außerhäuslichen Aktivitäten motivieren sollen, konnten wir keine Beispiele finden. Somit gibt es zwar eine Reihe von Publikationen, die einen oder mehrere Teilaspekte unseres Themas abdecken, jedoch keine, die alle relevanten Kernaspekte berührt. Die Verortung der hiermit identifizierten Forschungslücke in der Literatur ist in Abbildung 1.1 visualisiert.

1.4.2. Auswahl von Quests als Spielmechanik

Damit ein aus öffentlichen Informationsstrahlern bestehendes System zur Förderung der Teilhabe älterer Menschen zu der im vorigen Abschnitt aufgezeigten Forschungslücke passen kann, muss es spielerisch gestaltet werden. Für diesen spielerischen Aspekt gibt es einen großen Gestaltungsraum mit vielen prinzipiell denkbaren Ansätzen, wie die bereits referenzierte Literatur zeigt (Alfrink, 2015; Nijholt, 2017; Thibault, 2019). Es stellt sich die Frage, welcher Ansatz für unser System sinnvoll ist.

Prinzipiell wäre es möglich, ein System mit umfangreichen Gamification-Mechaniken zu konstruieren, die aus mehreren ineinandergreifenden spielerischen Elementen bestehen. Gamification nach Deterding et al. (2011) sagt nur aus, dass spielerische Elemente in spielfremde Kontexte eingebracht werden, schränkt deren Anzahl und Komplexität jedoch nicht ein. Ein erfolgreiches Beispiel für ein Gamification-System von eher hoher Komplexität ist Chore Wars8 – ein System zur Gamification von Haushaltsaufgaben. Die Spielregeln für Chore Wars enthalten Erfahrungspunkte, Levels, Abzeichen, Gilden, Bestenlisten, Quests und Ressourcen. Die primäre Zielgruppe für das System sind Menschen, die mit vergleichbaren Spielmechaniken aus digitalen Abenteuerspielen gut vertraut sind und diese positiven Erfahrungen und Kompetenzen auf die Organisation von Haushaltsaufgaben in der physischen Welt übertragen möchten.

Solche Systeme stellen Anforderungen an die Vertrautheit mit Spielmechaniken, die nicht für jede Zielgruppe gegeben sind. Laut Bitkom Research (2017) geben nur 12% der Personen im Alter 65+ in Deutschland an, digitale Spiele zu spielen, im Vergleich zu 63% bei den 30- bis 49-Jährigen. Die Quartiersbefragung von UrbanLife+ (siehe Abschnitt 2.5) kommt auf einen kaum höheren Wert von 18% unter den befragten Senior*innen, die angeben, mehrmals im Monat digitale Spiele zu spielen. Daraus schließen wir, dass unsere Zielgruppe in der Breite nicht gut mit gängigen Mechaniken digitaler Spiele vertraut ist. Das bedeutet, dass jedes eingeführte spielerische Element behutsam angeleitet und erklärt werden muss. Eine allzu hohe Komplexität könnte abschreckend wirken. Hinzu kommt, dass die Nutzung von mehreren interagierenden Spielmechaniken die Auswertung ihrer Effektivität erschweren würde. Bei Evaluationen des Systems müsste viel zusätzlicher Aufwand betrieben werden, um unterscheiden zu können, welche beobachteten Phänomene auf welche Spielmechanik zurückgehen. Aus diesen Gründen entscheiden wir uns, die spielerische Gestaltung unseres Systems auf eine einzelne Spielmechanik bzw. ein einzelnes Spielelement zu beschränken.

Damit bleibt die Frage, welches Spielelement das sein sollte. Die Anforderungen an die Wahl des Spielelementes sind, dass es (1) eine geringe innere Komplexität haben bzw. leicht zu erklären und für Personen ohne Erfahrungsbasis zu verstehen sein sollte, (2) zur Strukturierung von Aktivitätsangeboten passen sollte, und (3) idealerweise das Potenzial mitbringen sollte, einen Beitrag zur Motivation der Nutzer*innen zu leisten.

Eine Spielmechanik, die diese Anforderungen erfüllen kann, ist die der Quests. Eine Quest strukturiert Aktivitäten, indem sie eine klare Zielsetzung mit einem fest stehenden Anreiz zur Erfüllung verbindet. Quests sind leicht erklär- und übersichtlich darstellbar. Zudem ist ihre motivationssteigernde Wirkung dokumentiert (Dickey, 2007). Unter den acht von Tolks und Sailer (2021) aufgezählten Spielelementen (Punkte, Bestenlisten, Abzeichen, Fortschrittsanzeigen, Avatare, Levels, Storytelling und Quests), die im Bereich Gamification als etabliert gelten, erfüllen nur die Quests alle diese Kriterien – die meisten anderen Spielelemente sind hauptsächlich relevant für die Fortschrittsmessung und den Wettbewerb ohne Bezug zu konkreten Aktivitäten.

Aus den aufgeführten Gründen beschränken wir unsere Gestaltung und Untersuchung von spielerischen Interaktionen auf das Spielelement der Quests.

1.4.3. Forschungsfragen

Innerhalb der in Abschnitt 1.4.1 präsentierten Forschungslücke wird nun eine Forschungsfrage spezifiziert, welche durch dieses Promotionsprojekt beantwortet wird. Im Zentrum dieser Arbeit stehen vernetzte interaktive Informationsstrahler (insb. Bildschirme), welche im öffentlichen Raum platziert werden und geräteübergreifende Interaktionsprozesse erlauben. Untersucht wird deren Gestaltung hinsichtlich des Ziels der Förderung der Teilhabe von Senior*innen am öffentlichen Raum. Der Fokus liegt dabei auf Interaktionen zwischen Nutzer*innen und Geräten, welche (1) Quests als Mittel zur Strukturierung und Motivation von Aktivitäten verwenden, und (2) räumlich und zeitlich übergreifend stattfinden, d. h. nicht auf eine punktuelle Interaktion an einem Gerät beschränkt sind, sondern die Vernetzung der Geräte zur Ausgestaltung der Interaktion nutzen.

Das übergreifende Ziel dieser Arbeit ist die Herausarbeitung von Gestaltungsempfehlungen für vernetzte interaktive Informationsstrahler hinsichtlich der Verbesserung der Teilhabe von Senior*innen am öffentlichen urbanen Raum durch den Einsatz von Quests als strukturgebende Grundlage. In diesem Sinne lässt sich die Forschungsfrage wie folgt zusammengefasst formulieren:

F₀: Wie sollten Quests in interaktiven vernetzten Informationsstrahlern im (halb-)öffentlichen urbanen Raum gestaltet sein, damit sie geeignet sind, die Teilhabe von Senior*innen am urbanen Raum zu fördern?

In dieser allgemeinen Form ist die Forschungsfrage noch nicht empirisch erfassbar – hierfür muss eine praktikable Messgröße identifiziert und mit den Gestaltungsdimensionen sowie dem gewünschten Effekt in Verbindung gebracht werden. Zu diesem Zweck wird die zusammengefasste Forschungsfrage in die folgenden zwei Teilfragen unterteilt:

F₁: Wie sollten Quests in interaktiven vernetzten Informationsstrahlern im (halb-)öffentlichen urbanen Raum gestaltet sein, um Senior*innen dazu zu motivieren, die Informationsstrahler wiederkehrend zu benutzen?

F₂: Wie sollten solche Quests gestaltet sein, damit die wiederkehrende Nutzung der vernetzten Informationsstrahler geeignet ist, die Teilhabe am urbanen Raum zu fördern?

Die Teilforschungsfrage F₁ legt einen Fokus auf die motivierende Wirkung der Systemgestaltung und den Spaß an der Nutzung. F₂ legt einen Schwerpunkt auf die erhofften positiven Auswirkungen des Systems über die konkrete Interaktion mit den Informationsstrahlern hinaus. Beide Teilfragen können separat untersucht werden.

Es ist erkennbar, dass diese Fokussierung auf eine empirisch ermittelbare Messgröße das Problem im Vergleich zu F₀ schärfer eingrenzt. Denkbar ist, dass andere Messgrößen für den gleichen gewünschten Effekt als Zwischenschritt in Frage kommen. Jedoch wird die wiederkehrende Nutzung bewusst gewählt, weil sie im Rahmen dieses Promotionsprojektes unter den gegebenen Umständen und mit den verfügbaren Ressourcen durch Methoden der MCI empirisch untersuchbar ist. Ein Beispiel für eine andere möglicherweise geeignete, aber schwieriger zu untersuchende Messgröße wäre die Zufriedenheit der Zielgruppe mit dem System.

1.4.4. Vorgehen

Um sinnvoll entscheiden zu können, welche Methoden zur Beantwortung der Forschungsfragen herangezogen werden sollten, ist zunächst eine fachliche Einordnung erforderlich.

Der Fokus auf die Gestaltung der Interaktionsschnittstellen digitaler Geräte und die Reflektion ihrer Auswirkungen auf die Benutzer*innen ordnet diese Arbeit dem Forschungsgebiet der Mensch-Computer-Interaktion zu. Die MCI ist ein interdisziplinär geprägtes Gebiet, welches üblicherweise als Teil der Informatik verortet wird, dabei jedoch eine starke Anbindung an die Psychologie und die Sozialwissenschaften hat (Carroll, 2003). Der Fachbereich MCI der Gesellschaft für Informatik e. V. definiert sein eigenes Forschungsgebiet wortgemäß als „den Bereich der angewandten Informatik, der sich mit Fragen rund um die benutzer- und kontextgerechten [sic] Gestaltung von IT-Systemen beschäftigt“ (Gesellschaft für Informatik, Fachbereich Mensch-Computer-Interaktion, 2016). Andere oft zitierte Definitionen wie z. B. die von Hewett et al. (1992) („[HCI ...] is a discipline concerned with the design, evaluation and implementation of interactive computing systems for human use and with the study of major phenomena surrounding them.“) unterscheiden sich hiervon nicht wesentlich.

Forschung im Gebiet der MCI hat häufig sowohl gestalterische als auch evaluative Facetten, welche auf vielfältige Weisen ausgeprägt sein und ineinander greifen können (Mackay & Fayard, 1997; Wania et al., 2006). In dieser Arbeit wird eine Problemstellung identifiziert, ein technischer Lösungsansatz entworfen und dargestellt, und dieser schließlich wiederum empirisch unter Einbezug der Zielgruppe evaluiert, um bewerten zu können, welche der erprobten Ideen in begründete Gestaltungsempfehlungen für ähnliche Systeme münden können. In der Aufstellung der sieben Arten von wissenschaftlichen Beiträgen in der MCI von Wobbrock und Kientz (2016) ist diese Arbeit damit vor allem der zweiten Kategorie, „Artifacts“, und zu einem geringeren Anteil der ersten Kategorie „Empirical“ zuzuordnen. Peffers et al. (2007) verorten Vorhaben dieser Art in der gestaltungswissenschaftlichen Forschung und legen ein aus sechs Schritten bestehendes Vorgehensmodell vor:

1. Problemidentifikation & Motivation: Eingrenzung des zu lösenden Problems und Herausarbeitung des möglichen Nutzens einer Lösung
2. Lösungsanforderungen: Anforderungen an eine mögliche Lösung aus der Problemstellung und aus existierendem Wissen, insbesondere aus ähnlichen Lösungen zu verwandten Problemen, herleiten
3. Gestaltung und Entwicklung: Entwicklung eines Artefakts, welches das identifizierte Problem lösen soll
4. Demonstration: Zeigen, dass das entwickelte Artefakt geeignet ist, zur Lösung des Problems beizutragen
5. Evaluation: Durch Beobachtung geeigneter Messgrößen herausfinden, wie gut das entwickelte Artefakt das Problem tatsächlich lösen kann
6. Kommunikation: Sammlung der Erkenntnisse und Kommunikation des Problems und der Lösung an Forscher*innen und Praktiker*innen

Dieses Schema ist zwar sequenziell aufgebaut, jedoch geben Peffers et al. (2007) explizit an, dass es von Fall zu Fall sinnvoll sein kann die Schritte in unterschiedlichen Reihenfolgen abzuarbeiten. Diese Arbeit folgt der vorgeschlagenen Sequenz im Wesentlichen in ihrer ursprünglichen Reihenfolge, ein paar Abweichungen sind jedoch erfolgt. Die sechs Phasen finden sich in dieser Arbeit an den folgenden Stellen wieder:

1. Problemidentifikation & Motivation: Abschnitt 1.1 & Abschnitt 1.4
2. Lösungsanforderungen: Kapitel 2 & Kapitel 6
3. Gestaltung und Entwicklung: Kapitel 3 & Kapitel 4
4. Demonstration: Kapitel 5
5. Evaluation: Kapitel 5 & Kapitel 6
6. Kommunikation: Kapitel 7 & Abschnitt 1.6

Das Artefakt nach Peffers et al. (2007) ist in dieser Arbeit die Umsetzung eines Systems zur Steigerung der Teilhabe älterer Menschen mittels verteilter Informationsstrahler, bestehend aus einer konzeptuellen Beschreibung und einer prototypischen Realisierung. Die Anforderungen an dieses System werden in Kapitel 2 erarbeitet, in Kapitel 3 wird der Entwurfsprozess beschrieben und in Kapitel 4 die zentralen Eigenschaften der Implementation. In Kapitel 5 werden durchgeführte qualitative Evaluationen des Systems dokumentiert und in Kapitel 6 werden Deployment-Simulationen evaluiert. Schließlich findet die Kommunikation der gewonnenen Gestaltungsempfehlungen durch die Veröffentlichung dieser Dissertation statt, speziell in Kapitel 7, sowie durch die vorherige Publikation von Teilergebnissen auf relevanten wissenschaftlichen Fachtagungen, welche in Abschnitt 1.6 aufgelistet sind.

7: Obwohl die grundlegende Zielsetzung in der Anfangsphase des Promotionsprojektes erfolgt ist, wurde dieser Abschnitt bis zur Fertigstellung der Arbeit um aktuelle Literaturreferenzen ergänzt. Er erhebt deshalb den Anspruch, den zum Abschlusszeitpunkt aktuellen Stand der Wissenschaft wiederzugeben.

8: http://www.chorewars.com/

1.5. Aufbau dieser Arbeit

Wie in Abschnitt 1.4.4 beschrieben, folgt diese Arbeit im Wesentlichen einem gestaltungswissenschaftlichen Prozess von der Forschungsfrage bis zur Ergebnisreflektion. In Kapitel 1 wurde zunächst das Themenfeld der technischen Unterstützung außerhäuslicher Aktivitäten für Senior*innen motiviert und die Forschungslücke eingegrenzt. Die zentrale Forschungsfrage ist in Abschnitt 1.4.3 formuliert und das methodische Vorgehen in Abschnitt 1.4.4 dargestellt.

Basierend auf der Forschungsfrage wird in Kapitel 2 eine Anforderungsanalyse für ein System durchgeführt, welches durch Interaktion mit verteilten Informationsstrahlern die Teilhabe von Senior*innen an außerhäuslichen Aktivitäten steigern soll. Dazu werden in den Abschnitten 2.1 bis 2.4 Anforderungen und Best Practices aus existierender wissenschaftlicher Literatur aus verschiedenen Forschungsgebieten gesammelt und in Abschnitt 2.5 um Erkenntnisse aus einer Quartiersbefragung ergänzt, welche im Rahmen des Verbundprojekts UrbanLife+ durchgeführt wurde. Das Kapitel endet im Abschnitt 2.6 mit einer nummerierten Liste von ausformulierten Anforderungen, auf die sich die folgenden Kapitel stützen.

In Kapitel 3 stellen wir ein Konzept für das angestrebte System auf, welches wir als Aktivitätsunterstützungssystem oder abgekürzt Aktivitätsunterstützung bezeichnen. Dazu beginnen wir in Abschnitt 3.1 mit einer Auseinandersetzung mit der Frage, wie Quests gestaltet sein können und sollen, um dem Ziel der Steigerung der Teilhabe von Senior*innen zu dienen. Die Abschnitte 3.2 und 3.3 widmen sich der Beschreibung der Interaktionsabläufe mit den Informationsstrahlern zur Auswahl bzw. zur Durchführung von außerhäuslichen Aktivitäten. In Abschnitt 3.4 ist das Konzept für die Aktivitätsunterstützung unabhängig von speziellen Kontexten oder projektspezifischen Umständen insgesamt zusammengefasst.

Im darauf folgenden Kapitel 4 ist die Implementation des Konzepts im Verbundprojekt UrbanLife+ beschrieben. Zu Beginn wird die abstrakte Architektur aus Abschnitt 3.4 um Systemkomponenten aus UrbanLife+ ergänzt und konkretisiert. In Abschnitt 4.2 ist beschrieben, wie die Interaktionsgestaltung für die Auswahl von Aktivitäten in der verwendeten CommunityMirror Framework Software erfolgt ist und wie die Daten spezifiziert und gepflegt wurden. In Abschnitt 4.3 sind die Interaktionen mit den Mikroinformationsstrahlern auf dem Weg zu einer außerhäuslichen Aktivität dargestellt und es werden die Kommunikation der Informationsstrahler untereinander sowie die Umsetzung der Wegeberechnung beschrieben. Eine Beschreibung der interaktiven Simulation, welche zu Testzwecken in das System eingebaut wurde, folgt in Abschnitt 4.4.

Die Evaluationen des fertig umgesetzten Systems sind in Kapitel 5 dargestellt. Das Kapitel beginnt mit einem Abschnitt zu einem Pilot-Feldtest, den wir im Rahmen des Turmfests in Rheydt 2019 vorbereitet hatten und bei dem das Quest-Konzept noch ohne Informationsstrahler-Interaktion erprobt werden sollte. Leider blieben die Teilnehmer*innen aus, so dass der Pilottest nicht über eine reine Machbarkeitsstudie hinausging. Der darauf folgende Abschnitt 5.2 gibt die Evaluationsplanung wieder, wie sie 2019 und 2020 ursprünglich geplant war. Dabei hätte es sich um eine mehrstufige empirische Evaluation mit direkteren Messgrößen und steigendem Deployment-Umfang gehandelt. Diese konnte jedoch aufgrund der COVID-19-Pandemie nicht durchgeführt werden, da Feldstudien mit älteren Menschen und öffentlichen Geräten im relevanten Zeitrahmen nicht ohne Gesundheitsgefährdung durchführbar waren. Das ursprüngliche umfangreichere Evaluationsvorhaben wird daher in Abschnitt 5.2 nur theoretisch vorgestellt. In Abschnitt 5.3 folgt ein detaillierter Bericht zu einer Feldstudie mit sieben Proband*innen, welche wir stattdessen durchführen konnten. In diesem Rahmen wurden insgesamt ca. vier Stunden Interviews sowie szenarienbasierte Beobachtungen durchgeführt und qualitativ ausgewertet. Die Ergebnisse legen nahe, dass ein Aktivitätsunterstützungssystem wie unseres bei der Zielgruppe Anklang finden kann, heben allerdings auch diverse Verbesserungspotenziale hervor. Wenige Wochen später konnte eine zusätzliche fragebogenbasierte Evaluation des Systems mit sechs Proband*innen durchgeführt werden, welche in Abschnitt 5.4 dargestellt ist.

Als Ausgleich für die (im Vergleich zur ursprünglichen Planung) reduzierte Aussagekraft der empirischen Evaluation wird die Anforderungsanalyse in Kapitel 6 durch agentenbasierte Simulationen ergänzt, welche die Frage nach benötigten Deployment-Parametern beantworten sollen. Hierfür wird zunächst eine kurze Einführung in die Konzepte hinter der agentenbasierten Simulation gegeben, bevor in Abschnitt 6.2 die Annahmen für unsere Simulation spezifiziert werden und das Vorgehen erläutert wird. Abschnitt 6.3 gibt deren Ergebnisse wieder, welche im Wesentlichen aus Wahrscheinlichkeitsverteilungen für Weglängen in Abhängigkeit von der Größe des Wegenetzes und der Dichte der Informationsstrahler-Abdeckung bestehen.

Kapitel 7 enthält die Ergebnisse dieser Arbeit. Es beginnt in Abschnitt 7.1 mit einer erneuten Darstellung des Konzepts für die Aktivitätsunterstützung, bevor in Abschnitt 7.2 die Erkenntnisse aus der Anforderungsanalyse, aus den Evaluationen und den Simulationen zusammengeführt werden und daraus eine Liste von neun Gestaltungsempfehlungen extrahiert wird. Diese Gestaltungsempfehlungen für Systeme zur Aktivitätsunterstützung von Senior*innen durch verteilte Informationsstrahler können bei zukünftigen Projekten ähnlicher Art dazu beitragen, dass Fallstricke vermieden werden. In Abschnitt 7.3 präsentieren wir eine Heuristik für die Beachtung der Autonomie in Systemgestaltungsprozessen. Das Kapitel endet mit einer Darstellung des Short UEQ for Touch, einem methodischen Ansatz aus diesem Projekt, der nicht vollständig umgesetzt wurde und aufgrund der dabei aufgetretenen Probleme als verworfenes Teilergebnis dokumentiert wird.

Letztlich stellt Kapitel 8 den Abschluss dieser Arbeit dar. Es beginnt mit einer Zusammenfassung des Forschungsvorhabens, in deren Zuge die Kernergebnisse resümiert und anhand der Forschungsfrage aus Abschnitt 1.4.3 auf ihre Aussagekraft bewertet werden. In Abschnitt 8.2 nehmen wir eine kritische Reflektion des Projektablaufs vor und diskutieren Punkte, die nicht zur vollen Zufriedenheit bearbeitet worden sind. Die Arbeit endet mit Abschnitt 8.3, in dem zwei für zukünftige Forschung offen gebliebene Fragen dargestellt sind.

1.6. Eigene Veröffentlichungen im Kontext dieser Arbeit

Teilergebnisse dieser Arbeit sind bereits während ihrer Entstehung in folgende Veröffentlichungen eingeflossen:

Wenn auf eines der wissenschaftlichen Teilergebnisse in dieser Monografie verwiesen werden soll, empfiehlt der Autor stattdessen wo immer möglich die Referenzierung der spezifischeren Publikationen.

2. Anforderungsanalyse

Wie bereits in Abschnitt 1.4.1 diskutiert, sind IT-basierte Ansätze zur Unterstützung von Senior*innen im städtischen Umfeld ein aktives, aber junges Forschungsfeld mit wenigen etablierten Standards. Dies gilt noch mehr für die Kombination mit spielerischen Aspekten.

In diesem Kapitel werden zunächst die Anforderungen an unser System hinsichtlich verschiedener thematischer Facetten herausgearbeitet. Dies geschieht auf Basis existierender Empfehlungen und Untersuchungen aus der Literatur. Danach werden im Abschnitt 2.5 die Ergebnisse einer umfangreichen Datenerhebung aus dem UrbanLife+-Projekt ergänzend herangezogen um einzelne Anforderungen empirisch zu untermauern. Das Kapitel endet mit einer Zusammenfassung der erarbeiteten Anforderungen in Abschnitt 2.6.

2.1. Gestaltung von Quest-basierten Gamification-Systemen

Der älteste Ansatz zur Quest-basierten Gamification von Interaktionen mit digitalen Systemen, den wir in der Literatur identifizieren konnten, sind die von Dodge (1997) definierten WebQuests, die in der Frühphase der Einbindung des World Wide Web in den Schulunterricht einige Iterationen und Fallstudien nach sich gezogen haben (Abbitt & Ophus, 2008; Gaskill et al., 2006; Vidoni & Maddux, 2002). Allerdings scheint Dodge (1997) den Begriff „Quest“ nicht aus dem Umfeld der Online-Spiele entnommen zu haben, sondern meint ihn eher im allgemeinsprachlichen Sinn der „Quest“ als Suche. Daher nimmt das Konstrukt der WebQuest keinen Bezug zu Belohnungen oder Anreizen. Dennoch hebt Dodge (1997) als Anforderungen hervor, dass die Aufgabe interessant sein und einen realistischen Umfang haben sollte, dass der Absolvierungsprozess klar dokumentiert sein sollte, und dass Orientierungshilfen zur Verfügung gestellt werden sollten falls jemand sich nicht allein zurechtfindet.

Dickey (2007) untersucht die Auswirkungen von Quests auf Motivation in Online-Spielen, insbesondere für Lernprozesse. Qualitätsmerkmale gelungener Quest-Systeme sind demnach das Angebot einer angemessenen Anzahl verschiedener Quests (genug um eine Auswahl zu ermöglichen, aber nicht so viele, dass es überwältigend wirkt), die personalisierte Passung des Schwierigkeitsgrads der angebotenen Quests auf die aktuellen Fähigkeiten der Spieler, sowie die Förderung sozialer Aktivitäten durch Quests.

Bezüglich der Wirkung auf die Nutzungsmotivation vermuten wir Parallelen zwischen Quest-Systemen mit ihren klar dargestellten Anreizen für bestimmte Aufgaben und klassischen Treueprogrammen im Handel (z. B. „Payback“, Treuepunkte). Wir hoffen für unseren Entwurf, dass vorhandene Erkenntnisse zu solchen Maßnahmen (V. Kumar & Reinartz, 2018) auf die geplanten Quests übertragbar sind. Ferguson und Hlavinka (2008) machen zwar die Beobachtung, dass ältere Menschen angesichts Angeboten der Kategorie „loyalty marketing“ womöglich eher skeptisch sind im Vergleich zur Gesamtbevölkerung, sie führen jedoch auch auf, dass das Interesse dieser Altersgruppe an einem unmittelbaren persönlichen Nutzen ihre Zweifel überwiegen kann:

Finally, seniors are less intimidated by electronic channels than we might think; their overriding demand is that you answer, as quickly as possible, the question “What’s in it for me?”. (Ferguson & Hlavinka, 2008)

Diese Annahme ist auch der Grund für die Fokussierung unserer Quests auf materielle Belohnungen. Als Motivator halten wir diese für greifbarer für die Zielgruppe als Spielmechanik-basierte, immaterielle extrinsische Motivatoren wie Punkte oder Ranglistenplätze. Altmeyer et al. (2018) bestätigen in einer empirischen Untersuchung der Wirkung von Gamification-Elementen auf Personen der Altersgruppe 75+, dass Punkte und Abzeichen dort als bedeutungslos oder sogar als erlebnisschädigend bewertet werden, da sie unerwünschten Konkurrenzdruck aufbauen. Wie bereits in Abschnitt 1.4.2 erläutert, sind solche Gamification-Belohnungen aufgrund der angestrebten Einfachheit unseres Regelsystems ohnehin nicht geplant.

Es ist zu erwähnen, dass der Motivation durch solche materiellen Belohnungen Grenzen gesetzt sind. Schon vor über 60 Jahren identifizierte McGregor (1960) zwei kontrastierende Herangehensweisen an Motivationsentwicklung durch Menschen in Leitungspositionen, welche er als „Theory X“ und „Theory Y“ zusammenfasst. Theory X nimmt an, dass materielle Anreize (z. B. Bezahlung) die wichtigste Grundlage menschlicher Motivation sind, wogegen Theory Y den Drang zur Selbstverwirklichung in den Vordergrund stellt. Unstrittig ist, dass in der Praxis sowohl intrinsische als auch extrinsische Faktoren eine Rolle für die Motivation spielen.

Ein wegweisendes Ergebnis zu den potenziellen negativen Auswirkungen von extrinsischen Anreizen liefern Lepper et al. (1973) in ihrer Arbeit zur extrinsischen Motivation von Kindern: Zwei Schulklassen wurden zu einer Aktivität (Malen von Bildern) angeleitet, wobei nur einer davon eine extrinsische Belohnung dafür in Aussicht gestellt wurde. Laut den Experimentatoren erledigten beide Gruppen die Aktivität mit Erfolg, jedoch verlor die extrinsisch motivierte Gruppe nach Erhalt der Belohnung sofort jegliche Motivation zur weiteren Beschäftigung mit der Aktivität, wogegen die nicht mit extrinsischen Anreizen versehene Gruppe mit Freude weiter malte.

Heute gilt als anerkannt, dass extrinsische Anreize unter Umständen vorhandene intrinsische Motivation unterdrücken und sich negativ auf die Leistung auswirken können (Joussemet & Koestner, 1999) und dass materielle Belohnungen dazu führen können, dass der Anreiz zur Gewinnmaximierung den intrinsischen Spaß als Motivationsfaktor verdrängt (Chao & Larkin, 2017). Die Mechanismen hinter diesem Zusammenhang sind nicht abschließend erforscht und es gibt immer wieder experimentelle Ergebnisse, die das Gegenteil zeigen, z. B. die Untersuchung von extrinsisch-belohnenden Spielelementen in einem Gamification-System durch Mekler et al. (2013), die (zur ehrlich dargelegten Überraschung der Verantwortlichen) nicht nur die Leistung, sondern auch die intrinsische Motivation der Versuchspersonen gegenüber der Kontrollgruppe steigern konnten.

Eine gegenwärtig populäre Erklärungshilfe für die vorliegende Datenvielfalt zu diesem Thema liefert die Self-Determination Theory (SDT) von Ryan und Deci (2000). Auch für Gamification-basierte Systeme und ihre Auswirkungen auf die Motivation der Nutzer*innen lässt sie sich sinnvoll einsetzen, wie Przybylski et al. (2010) grundsätzlich zeigen und Tyack und Mekler (2020) jüngst differenziert untermauern konnten. Auch die Theorien hinter der nutzerzentrierten Gamification von Nicholson (2015) und der Untersuchung von anreizbasierter Gamification durch Richter et al. (2015) basieren auf der SDT. Kurz zusammengefasst identifizieren Ryan und Deci (2000) drei menschliche Grundbedürfnisse, auf denen die Motivation basiert:

1. Autonomie („autonomy“): das Gefühl, die Kontrolle über das eigene Verhalten und die eigenen Ziele zu haben
2. Kompetenz („competence“): das Gefühl, die nötigen Fähigkeiten zur Erreichung der eigenen Ziele zu haben bzw. die Möglichkeit zu haben diese durch eigene Leistung zu erwerben
3. Anbindung („connection or relatedness“): das Gefühl, einen Bezug zu anderen Menschen zu haben und „dazu zu gehören“

Sind diese drei Standbeine gegeben, so Ryan und Deci (2000), kann die innere Motivation sich entfalten und das Handeln der Person lenken. Extrinsische Anreize sind demnach besonders gefährlich für die intrinsische Motivation, wenn sie (1) beim Empfänger das Gefühl wecken, von außen gelenkt oder bevormundet zu werden, (2) durch ihre Ausgestaltung die persönliche Leistung schmälern oder die Kompetenz absprechen, oder (3) die Person (über als spielerisch empfundenen Wettstreit hinaus) von ihren Mitmenschen abgrenzen oder isolieren.

2.2. Barrierefreie Interaktionsgestaltung für ältere Menschen

Wenn es darum geht, Aspekte des städtischen Umfelds möglichst barrierefrei und offen für alle Bevölkerungsgruppen zu gestalten, sind Richtlinien und Standards zur Barrierefreiheit, z. B. United States Access Board (2002) und W3C Web Accessibility Initiative (2021), eine sinnvolle erste Anlaufstelle. Diese enthalten Empfehlungen und Erfahrungswerte zur Gestaltung von Systemen, die für Menschen mit Einschränkungen (ob altersbedingt oder anderweitig) zugänglich sein sollen. Unter Einbeziehung der physischen Realität gehören dazu Aspekte wie minimale Wegebreiten für Rollstühle und maximale Weggefälle genauso wie technische Gestaltungsaspekte wie minimale Schriftgrößen, Farbkontraste oder Hilfsmittel für Menschen mit Seh- oder Hörbehinderungen. Die Bundesarbeitsgemeinschaft für Rehabilitation e. V. gibt bspw. zusammengefasst die folgende Liste von Planungsmaximen als Hintergrund für Gestaltungsprozesse an (Bundesarbeitsgemeinschaft für Rehabilitation e.V., 2012):

1. Ergonomische Gestaltung: Bedienelemente, Türgriffe und Armaturen müssen auch für Rollstuhl- und Rollatornutzer*innen, kleinwüchsige sowie greifbehinderte Menschen erreichbar sein. Sie sind nach ergonomischen Anforderungen so zu gestalten, dass sie auch für Menschen mit geringen Körperkräften oder Einschränkungen der Feinmotorik nutzbar sind.
2. Fuß-und-Roll-Prinzip: Bewegungsflächen müssen sowohl zu Fuß als auch mit Rollstuhl und Rollator problemlos genutzt werden können.
3. Zwei-Sinne-Prinzip: Nach dem „Zwei-Sinne“-Prinzip müssen Informationen, einschließlich von Orientierungshilfen, jeweils für zwei der Sinne „Sehen“, „Hören“ und „Tasten“ gegeben werden, damit seh- und hörgeschädigte Menschen ohne fremde Hilfe Zugang zu allen wichtigen Informationen erhalten.
4. Kontrastierung: Der öffentlich zugängliche Raum muss visuell, taktil und akustisch kontrastierend gestaltet werden. Dadurch kann die Information, Orientierung und Kommunikation sensorisch behinderter Menschen im öffentlichen Verkehrsraum –ohne fremde Hilfe und ohne besondere Erschwernisse – grundsätzlich gewährleistet werden.
5. Leichte Sprache: Nach dem Prinzip „leichter Sprache“ müssen wichtige Informationen, einschließlich von Orientierungshilfen, in leicht begreifbarer Form gegeben und z. B. durch verständliche Piktogramme veranschaulicht werden. Damit können auch Menschen mit kognitiven Einschränkungen Zugang zu diesen Informationen erhalten.

Im Bereich der Gestaltungsempfehlungen speziell für ältere Menschen sind die Empfehlungen allgemein weniger ausgereift. Dennoch können wir auf existierende Studien zum Thema zurückgreifen, von denen hier repräsentativ einige genannt seien:

Bright und Coventry (2013) beschreiben Anforderungen an unterstützende Technologien für ältere Menschen auf sozialer Ebene. Sie empfehlen, dass solche technischen Systeme Neugierde auslösen, Altersstereotypen entgegenwirken und die Stigmatisierung älterer Menschen vermeiden sollten. Sie legen außerdem nahe, dass solche Systeme auf Außenstehende nicht wie medizinische Hilfsmittel wirken sollten, um den Eindruck des „Auf-Hilfe-Angewiesen-Seins“ zu vermeiden.

Motti et al. (2013) führen eine Literaturstudie bzgl. der Verwendung von Touchscreens durch ältere Menschen durch. Sie stellen fest, dass vergangene Studien eine im Alter nachlassende Kapazität für präzise Zeigegesten, längere Ziehbewegungen („Drag&Drop“) und komplexere Bewegungen belegen. Sie heben außerdem hervor, dass viele Studien mit hoher Wahrscheinlichkeit undokumentierte Abhängigkeiten von konkreten technischen Faktoren wie Bildschirmgröße und Standort haben.

Lee et al. (2012) untersuchen die Bedürfnisse von Senior*innen in Gemeindezentren an sozial fokussierte technische Systeme und fassen ihre Erkenntnisse in drei prägnanten Punkten zusammen:

1. Bedürfnis nach Möglichkeiten zum Finden/Kennenlernen von Aktivitäten
2. Bedürfnis nach persönlicher Öffnung und Mitteilung
3. Bedürfnis nach Unterstützung bestehender sozialer Kontakte und Netzwerke

Nunes et al. (2012) werten verschiedene Nutzungsschnittstellen für Systeme auf Fernseher-artigen Bildschirmen mit älteren Menschen aus. Neben grundlegenden Ergebnissen, welche etablierte Standards der benutzerzentrierten Gestaltung validieren (International Organization for Standardization, 2020), empfehlen sie die Nutzung hochkontrastiger Farbschemata und einfacher Sprache, die Bereitstellung großzügiger Zeitdauern zum Lesen von Texten, und die Vermeidung von Bildschirm-Scrolling, da dies für ältere Menschen häufig desorientierend wirkt.

Diese Aufstellung ist nicht erschöpfend, allerdings wiederholen sich die inhaltlichen Empfehlungen bei der Lektüre vergleichbarer Studien recht schnell. Hinzu kommt, dass Untersuchungen der Anforderungen an Systeme für Menschen mit altersbedingten Einschränkungen speziell im Außenbereich und in öffentlichen Räumen noch selten sind. Das benachbarte Forschungsfeld der MCI für Menschen mit Behinderungen hat eine längere Tradition und kann weitere Orientierung bieten (Abascal & Nicolle, 2005; Muller et al., 1997; Prior, 2010).

2.3. Smart City und Internet of Things

Wie schon in Abschnitt 1.3 dargestellt, gibt es für den Begriff der Smart City eine Vielzahl von Definitionen und Zielvorstellungen. Aldegheishem (2019) extrahiert aus der Forschungslandschaft mittels einer systematischen Literaturanalyse eine Liste von zwölf Erfolgscharakteristiken für Smart Cities. Diese sind für Städteplanung auf einem hohen Abstraktionsniveau ausgelegt und deshalb nur eingeschränkt auf konkrete Interaktionsgestaltungen anwendbar. Für dieses Projekt sind Punkt 1, Smart living („Life recreations like stadiums, theaters, public libraries; Healthy housings; e-life styles; cultural facilities and diversity“), sowie Punkt 7, Smart safety („Individual safety, city sensor tracking; alerting systems; emergency response systems“) relevant. Für eine gelungene Förderung der Teilhabe müssen demnach Freizeit- und Erlebnisangebote in ausreichender Anzahl und Qualität existieren und durch das System zugänglich gemacht werden. Durch den Einsatz von IT und intelligenter Sensorik kann das System zur individuellen Sicherheit beitragen.

In einem im direkten Vergleich weniger systemorientierten Positionspapier erinnert de Oliveira (2016) an die Wichtigkeit der Menschenzentriertheit von Smart-City-Ansätzen. Demnach bleiben technologisch motivierte Projekte hinsichtlich der Nutzerakzeptanz oftmals hinter den Erwartungen zurück und „top down“ geplante Maßnahmen schlagen häufig fehl, wenn sie ohne Beteiligung der Zielgruppe entwickelt werden. Diese Mahnung passt sehr gut zu Erkenntnissen zur partizipativen und nutzerzentrierten Entwicklung aus der MCI (Davidson & Jensen, 2013; Gould & Lewis, 1985; Kötteritzsch, Gerling & Stein, 2016; Vanden Abeele & Van Rompaey, 2006). Eine Bestätigung dieser Perspektive liefert Streitz (2019) und ergänzt sie um Überlegungen zur Wahrung der Privatsphäre in Anbe- tracht der allgegenwärtigen Datenerhebung in Smart Cities. Für unser System nehmen wir die Anforderungen einer zielgruppenorientierten und nutzerzentrierten Entwicklung sowie eine vordergründige Berücksichtigung von Privatsphäre und Datenautonomie mit – dazu mehr Details im folgenden Abschnitt 2.4.

2.4. Privatsphäre und Datenschutz

Systeme wie unseres, welche die Alltagsabläufe von Menschen tangieren, müssen sich der Frage stellen können, wie gut sie Werte wie die Privatsphäre des Einzelnen respektieren und funktionalen Nutzen gegen nachhaltig vernünftiges Handeln im Sinne des Datenschutzes abwägen können. Aktuelle Forschungsergebnisse legen nahe, dass Datenschutzbedenken für ältere Menschen ein Hinderungsgrund sein können, der ihrer digitalen Teilhabe im Weg steht (Elueze & Quan-Haase, 2018; Ferreira et al., 2017; Gerber et al., 2018). Gleichwohl ist eine Personalisierung digitaler Systeme und die Bedienung individueller Anforderungen und Bedürfnisse bei Nutzer*innen im Allgemeinen gerne gesehen. Kozyreva et al. (2020) demonstrieren eindrucksvoll, dass Menschen innerhalb der gleichen Befragung sowohl den Wunsch nach mehr Personalisierung und besseren persönlichen Empfehlungen durch digitale Systeme äußern, als auch die dafür benötigte Datenerhebung ihres Nutzungsverhaltens ablehnen. Die Ergebnisse legen nahe, dass die Bevölkerung in der Breite den Zusammenhang zwischen diesen Punkten noch nicht verstanden hat. Für unsere eigene Arbeit nehmen wir die Datensparsamkeit und den Schutz der Privatsphäre als hohe Priorität mit auf, räumen allerdings auch ein, dass unser Vorhaben ohne einen gewissen Grad der Nachverfolgung von Personen nicht umsetzbar ist. In der Realisierung visieren wir einen Kompromiss an, der dem Menschen die individuelle Entscheidungsgewalt und die Kontrolle über Datenerhebungsprozesse überlässt und diese transparent gestaltet.

2.5. UrbanLife+ Quartiersbefragung

Die zweite maßgebliche Komponente der Anforderungsanalyse dieser Arbeit neben der Literatur ist eine Quartiersbefragung, welche im Rahmen des Verbundprojekts UrbanLife+ geplant und durchgeführt wurde. Die Befragung wurde hauptverantwortlich von den Teams der Universität Hohenheim sowie der Sozial-Holding Mönchengladbach organisiert, durchgeführt und ausgewertet. Der Autor war bei der thematischen Schwerpunktsetzung und der Auswahl und Formulierung der Fragen involviert, außerdem hat er bei der Bereitstellung des Online-Fragebogens assistiert. Die umfassende wissenschaftliche Diskussion der Erhebung und ihrer Ergebnisse erfolgte durch das Team aus Hohenheim (Leukel et al., 2020; Leukel et al., 2017; Leukel et al., 2021; Schehl, 2020; Schehl & Leukel, 2020; Schehl et al., 2019).

Für die Befragung wurden 6170 Fragebögen an alle Personen im Alter von 65 oder höher in den zwei Modellstadtteilen des Projekts versandt. Davon konnten insgesamt 1302 Bögen ausgewertet werden. Die effektive Rücklaufquote nach Abzug einiger nicht zustellbarer oder unauswertbar ausgefüllter Fragebögen lag bei 21,5%. Der Fragebogen deckte viele Aspekte der Lebensrealität und des Alterns ab, wir beschränken uns an dieser Stelle allerdings lediglich auf Teilergebnisse, welche für den weiteren Verlauf dieser Arbeit wichtige Impulse liefern. Abgesehen von den oben referenzierten Publikationen kann auf der Projektwebseite eine Zusammenfassung der Ergebnisse der Befragung eingesehen werden.1

Von den Befragten verwenden 17% gelegentlich oder häufiger einen Gehstock (siehe Abbildung 2.1). Mit 13% sind auch Rollatoren als Mobilitätshilfe recht verbreitet. Zur Einordnung dieser Zahlen gilt es sich vor Augen zu führen, dass nicht etwa nur Menschen mit altersbedingten Einschränkungen befragt wurden, sondern alle Personen über 65. Solchen gängigen Mobilitätsunterstützungen muss unser Entwurf gerecht werden. Viele ältere Menschen sind nicht mehr dazu in der Lage, Alltagsherausforderungen wie Treppenstufen oder unebene Fußwege aus eigener Körperkraft zu meistern.

Für die Teilhabe ist das subjektive Sicherheitsgefühl ein entscheidender Faktor. Die Befragung erlaubt zu diesem Thema eine detaillierte Betrachtung davon, welche subjektiven Hinderungsgründe und Barrieren von älteren Menschen genannt werden, die sie von außerhäuslichen Aktivitäten abhalten (siehe Abbildung 2.2). Einige der häufigsten Gründe sind „Angst vor Übergriffen/Gewalt“, „Fehlende öffentliche WCs“ und „Gefährliche Gehwege“, diese werden jeweils von ca. 40% der Befragten als zumindest mittelmäßig häufige Hinderungsgründe genannt. Bei „Schlechte Wegbeleuchtung“ und „Fehlende Ausruhmöglichkeiten“ sind es noch 30% der Senior*innen, die diese als wenigstens mittelmäßige Barriere nennen. Bei den Gründen „Gefährlicher Straßenverkehr“, „Zu große Entfernung“ und „Fehlende Infos über Angebote“ sind es immer noch über 20%.

Die angeführten Gründe rücken den Bedarf für eine personalisierte Unterstützung bei der Auswahl von außerhäuslichen Routen in den Vordergrund. Stellen wir uns ein System zur Förderung und Unterstützung außerhäuslicher Aktivitäten vor, welches über hochwertige Daten über die bauliche Beschaffenheit des städtischen Umfelds bis ins Detail hinein verfügt (z. B. Wegbreiten, Bordsteinhöhen, Ausleuchtung, barrierefreie WCs). Ein solches System kann diese Daten mit den Anforderungen an Barrierefreiheit und Mobilität der entsprechenden Person in Verbindung bringen und so zum subjektiven Sicherheitsgefühl beitragen. Ganz ohne bauliche Eingriffe könnte durch das Aufzeigen geeigneter Routen nicht nur die gefühlte, sondern auch die tatsächliche Sicherheit älterer Menschen bei außerhäuslichen Aktivitäten signifikant gesteigert werden.

Eine Unterstützung in solcher oder ähnlicher Form ist nicht erst dann relevant, wenn es um die Wahl eines Fußweges zu einem bestimmten Ziel geht, sondern auch schon bei der eigentlichen Auswahl und Planung von Unternehmungen im städtischen Umfeld. Idealerweise sollten Nutzer*innen gerade solche Aktivitäten präsentiert bekommen, die sie unter Berücksichtigung ihrer Mobilitätsanforderungen sinnvoll wahrnehmen können ohne sich Gefahren auszusetzen.

Auch zum Thema der digitalen Spiele bietet der Fragebogen eine relevante Frage. 18% der Befragten gaben an, dass sie wenigstens mehrmals im Monat Spiele spielen (siehe Abbildung 2.3). Weitere Details dazu, etwa zum Thema der Vertrautheit und Erfahrung mit digitalen Spielen, gehen aus der Befragung nicht hervor. Zur Einordnung: Bitkom Research (2017) verzeichnete bei einer repräsentativen Umfrage im gleichen Kalenderjahr einen Anteil von 43% der Menschen im Alter ab 14 Jahren in Deutschland, welche die Frage „Spielen Sie Video- oder Computerspiele?“ mit „ja“ beantworten.

Die vergleichsweise geringe Prozentzahl lässt uns schließen, dass die Gestaltung unseres Systems keine Anforderungen an vorhandenes Wissen oder Erfahrungen mit digitalen Spielen stellen sollte. Insbesondere ist der Begriff der „Quest“ in der Zielgruppe mutmaßlich nicht weithin bekannt.

Zusammengefasst nehmen wir aus der Quartiersbefragung als spezifische Anforderungen der Zielgruppe mit:

1. Barrierefreie Gestaltung der Installationen für Menschen mit Mobilitäts-Hilfsmitteln wie Rollatoren oder Rollstühlen
2. Fokus des Interaktionsziels auf Steigerung der gefühlten Sicherheit und Information über verfügbare Angebote
3. Zugänglichkeit und Verständlichkeit der Interaktionsgestaltung für Menschen ohne Erfahrung mit digitalen Spielen

1: https://www.urbanlifeplus.de/2017/09/ergebnisse-der-buergerbefragung-jetzt-online/

2.6. Zusammenfassung der Anforderungen

Basierend auf den Erkenntnissen aus der Literatur und der Quartiersbefragung präsentieren wir unseren zusammengefassten Anforderungskatalog an das geplante System:

A₁: Häufige altersbedingte Einschränkungen von Wahrnehmung und Bewegung (inkl. Mobilität) müssen für die Interaktionsgestaltung berücksichtigt werden, etwa durch die Beachtung des Zwei-Sinne-Prinzips. (Bundesarbeitsgemeinschaft für Rehabilitation e.V., 2012; Nunes et al., 2012; Popp, 2005; Quartiersbefragung)

A₂: Interaktionsschleifen und erforderliche Bewegungen sollten kurz und bündig sein und körperliche Anstrengung vermeiden. (Chaparro et al., 1999; Keates & Trewin, 2005; Ketcham & Stelmach, 2004; Motti et al., 2013)

A₃: Zeitdruck sollte in den Interaktionen vermieden werden. Wenn zeitbasierte Spannung zum Entwurf dazugehört, sollte diese für verschiedene Kapazitäten für Kraft und Bewegung zugänglich und fair sein. (Ketcham & Stelmach, 2004; Nunes et al., 2012; Stößel et al., 2010)

A₄: Das Bedürfnis nach objektiver und subjektiver Sicherheit sollte berücksichtigt werden, etwa durch geeignete Orientierungshilfen im städtischen Raum. Unabhängig davon, ob sie objektiv tatsächlich vorliegen, können Gefühle von realweltlicher Gefahr die Kapazität für spielerisches Erleben von Aktivitäten verdecken. (Aldegheishem, 2019; Dodge, 1997; Tovey, 2010; van Leeuwen & Westwood, 2008; Quartiersbefragung)

A₅: Quest-Angebote sollten in ausreichender Anzahl für eine breite Palette an Schwierigkeitsgraden und Mobilitätsanforderungen vorhanden sein. (Aldegheishem, 2019; Dickey, 2007; Dodge, 1997; Lee et al., 2012; Ryan & Deci, 2000)

A₆: Wenn der Entwurf ein Anreizsystem enthält, sollte der Fokus auf materiellen Anreizen liegen. Menschen, die nicht mit Computerspielen aufgewachsen sind, sind weniger leicht durch Punkte oder andere Spielelemente motivierbar und bevorzugen ggf. greifbare Belohnungen. (Altmeyer et al., 2018; Ferguson & Hlavinka, 2008; Worthy et al., 2014; Quartiersbefragung)

A₇: Egal ob der Entwurf Wettkämpfe oder Kooperationsmöglichkeiten enthält, sollten Potenziale für soziale Aktivitäten und geteilte Momente ausgeschöpft werden. Die Präsenz von Nachbarn, Freunden oder Familienmitgliedern ist ein starker Motivationsfaktor für außerhäusliche Aktivitäten in denen sich gemeinsame Erfahrungen mit Fremden organisch ergeben können. (Dickey, 2007; Generali Deutschland AG, 2017; Lee et al., 2012; Ryan & Deci, 2000; Vargheese et al., 2013)

A₈: Die Stigmatisierung älterer Menschen durch Interaktionen mit dem System sollte vermieden werden. Ältere Menschen sollten als vollwertige Nutzer*innengruppe mit normalen Bedürfnissen und den gleichen Rechten und Bereitschaften zur Teilhabe wie alle Anderen behandelt werden. (Bright & Coventry, 2013; Li et al., 2020; Yusif et al., 2016)

A₉: Die Privatsphäre und die informationelle Selbstbestimmung sind als schützenswert zu priorisieren. Die Autonomie der Nutzer*innen hinsichtlich der vom System erhobenen und verarbeiteten persönlichen Daten muss bei der Interaktionsgestaltung und Sensorik-Nutzung berücksichtigt werden. (Elueze & Quan-Haase, 2018; Ferreira et al., 2017; Gerber et al., 2018; Kozyreva et al., 2020; Streitz, 2019)

Die gelisteten Anforderungen werden im weiteren Verlauf dieser Arbeit unter ihren Kürzeln A₁ bis A₉ referenziert.

Ergänzt werden die ergebnisorientierten Anforderungen aus der obigen nummerierten Liste durch eine Kernanforderung an den Entwicklungsprozess:

Wo immer möglich sollten ältere Menschen von Beginn an in den Entwurfsprozess einbezogen werden. Feedback von realen Nutzer*innen sollte frühzeitig und häufig berücksichtigt werden. Partizipative und nutzerzentrierte Entwicklung ist das Leitziel. (Davidson & Jensen, 2013; de Oliveira, 2016; Gould & Lewis, 1985; Kötteritzsch, Gerling & Stein, 2016; Streitz, 2019; Vanden Abeele & Van Rompaey, 2006)

Anders als die restlichen Anforderungen erhebt diese keinen Anspruch an das fertige System und kann deshalb nicht unmittelbar für dessen Bewertung herangezogen werden. Stattdessen ist eine Einordnung der Erfüllung dieser Anforderung Teil der Prozessreflektion in Abschnitt 8.2.

3. Entwurf

Basierend auf den zuvor gesammelten Anforderungen aus Abschnitt 2.6 stellen wir zunächst eine Liste von Zielen auf einem hohen Abstraktionsniveau auf, deren Erfüllung wir durch unser System anstreben:

• Ermöglichung der Teilhabe für die gesamte Zielgruppe: Das System soll für ältere Menschen im urbanen Raum ungeachtet ihrer Wahrnehmungs- und Mobilitätseinschränkungen nutzbar sein. Die gemeinsame Nutzung durch mehrere Personen soll möglich sein und, wo für die soziale Anbindung förderlich, aktiv unterstützt werden. (A₁, A₂, A₃, A₅, A₇)
• Verbesserung des Gewahrseins bzgl. Angeboten: Es soll angestrebt werden, dass ältere Menschen die Informationen zu Angeboten in ihrer außerhäuslichen Umgebung ohne Hindernisse erhalten können. Neben kommerziellen Angeboten fallen darunter auch solche sozialer oder kultureller Natur wie Gesprächskreise, Sport- und andere Vereine und lockerer organisierte Zusammenkünfte. (A₁, A₅)
• Reduktion der Angst vor unbekannten Wegen: Die Bereitschaft zur Nutzung noch unbekannter Wege ist aufgrund altersbedingter Risiken bei unserer Zielgruppe oft geringer. Dieser Tendenz soll unser System entgegenwirken und Senior*innen dazu motivieren, fremde Orte und Wege in ihrem städtischen Umfeld zu nutzen. Dabei hilft eine sinnvolle Leistung von Assistenz nicht nur im Zuge der Navigation im engeren Sinne, sondern auch bzgl. der Ortskenntnis von öffentlichen WCs, Möglichkeiten für Ruhepausen und ähnlichen Angeboten. (A₁, A₄, A₈)
• Förderung von Gewohnheiten durch externe Anreize: Die Belohnungen für die erfolgreiche Absolvierung einer Quest sollen die initiale Motivation erhöhen, Angebote im städtischen Umfeld wahrzunehmen, auch wenn sie für die Person noch neu sind. Externe Anreize, etwa kleine Geschenke, sollen die Entscheidung für eine neue Aktivität erleichtern. Macht die Person in der Wahrnehmung der Aktivitätsangebote positive Erfahrungen – sei es durch neue Eindrücke, zusätzliche soziale Kontakte oder einfach eine positive Wahrnehmung der personalisierten Unterstützung – dann kann mittelfristig eine Steigerung der Eigenmotivation herbeigeführt werden. Diese kann dazu führen, dass die betreffenden Personen die neuen Aktivitäten aus intrinsischer Motivation heraus auch ohne weitere externe Anreize fortführen. (A₅, A₆)
• Wahrung der Würde und der Autonomie: Die Tatsache, dass unser System das Verhalten der Nutzer*innen langfristig verändern soll, wirft ethische Fragen auf. Wir haben ein Ziel für bestimmte Verhaltensweisen, von denen wir überzeugt sind, dass sie sich auf eine positive Weise auf den Alltag unserer Nutzer*innen auswirken könnten, und möchten eine gesteigerte Motivation für diese Verhaltensweisen erreichen. Gleichzeitig respektieren wir die Selbstbestimmungsfähigkeit der Senior*innen und wir möchten ihre Fähigkeit zur eigenverantwortlichen Lebensführung im großen und kleinen zeitlichen Rahmen stärken. Damit dieser Grundsatz in der Gestaltung des Systems ausreichend zur Geltung kommt, legen wir zwei Richtlinien für unsere Gestaltung fest: 1. Wir möchten keine Zwänge ausüben, sondern Möglichkeiten aufzeigen und zu eigenständigen Entscheidungen animieren. 2. Wir verzichten auf unterschwellige und manipulative Dialogführung, unsere Kommunikation ist offen und wahrheitstreu. (A₄, A₈, A₉)

Diese Ziele bilden die Orientierung, anhand der wir in diesem Kapitel ein Konzept für eine System für Senior*innen basierend auf verteilten Informationsstrahlern entwickeln, welches wir als Aktivitätsunterstützungssystem bzw. abgekürzt Aktivitätsunterstützung bezeichnen. Die Makro- und Mikroinformationsstrahler, wie sie in Abschnitt 1.3 definiert sind, nehmen wir hinsichtlich der Auswahl der interaktiven Geräte als gegeben an. Weiterhin nehmen wir an, dass das System eine technische Möglichkeit hat, registrierte Nutzer*innen bei Annäherung eines SSO zu identifizieren. Technische Ansätze und Implikationen für die Privatsphäre werden in Kapitel 4 diskutiert. Für die Gestaltung der Interaktionen nehmen wir an dieser Stelle an, dass eine automatische Erkennung und personalisierte Nutzung des Systems grundsätzlich möglich ist.

Es bleibt die Konzeption der Interaktionen mit den SSO und der unterliegenden Systemabläufe, im Wesentlichen gegliedert in Überlegungen zur Erkundung und Auswahl von Informations- und Aktivitätsangeboten (Abschnitt 3.2) sowie zur Unterstützung bei der Durchführung von Aktivitäten (Abschnitt 3.3). Zuvor widmen wir jedoch den folgenden Abschnitt der Ausgestaltung unseres Quest-Begriffs.

3.1. Rahmengestaltung von Quests

Im Rahmen seiner systematischen Analyse von Spielmechaniken stellt Björk (2018) eine Liste von üblichen Quest-Zielen vor, welche allerdings keinen Anspruch erhebt, vollständig zu sein: „Capture, Collection, Delivery, Eliminate, Evade, Exploration, Gain Competence, Gain Information, Gain Ownership, Herd, Race, Rescue, Stealth, Survive, and Traverse“ (Björk, 2018). Für unsere Aktivitätsunterstützung für ältere Menschen bewerten wir aus dieser Liste Collection, Exploration und Traverse als besonders gut anwendbar; Delivery, Gain Competence und Gain Information sind sekundär ebenfalls interessant, allerdings schwieriger in der Umsetzung.

Für die Gestaltung von Quests gibt es beträchtlichen Spielraum. Am einfachsten dürften Quests der Kategorie „Kennenlernen eines Ortes/eines Angebotes“ umzusetzen sein. Fast jedes Angebot in der städtischen Umgebung ist hierfür geeignet. Mehrere davon könnten sich zu einer zusammenhängenden Quest kombinieren lassen, so dass die Zielorte entweder als Sequenz oder in einer willkürlichen Reihenfolge besucht und erkundet werden müssen. Eine Unterkategorie dieser Art von Quests sind solche, die die Präsenz an einem bestimmten Ort innerhalb eines festen Zeitrahmens erfordern.

Quests für öffentliche Ziele ohne Zugangsbeschränkungen können wir problemlos eigenmächtig erstellen. Solche für gewerbliche Angebote in der Umgebung müssen in enger Absprache mit den Ausrichtern der Angebote geplant werden. Hierbei wäre eine Schwerpunktsetzung auf besonders neue Angebote vorstellbar, genau so wie eine Ausrichtung auf Loyalitätsprogramme („Treuepunkte“ – vgl. A₆).

Rein gemeinschaftliche Arten von Quests, z. B. eine Brettspielgruppe oder ein Kaffeekränzchen, könnten durch wechselseitige Bestätigung der Teilnehmenden erfasst werden (vgl. A₇).

Vereinheitlicht können Quests für die Aktivitätsunterstützung als eine strukturierte Sammlung (Sequenz oder ungeordnete Menge) von Teilzielen beschrieben werden. Dabei kann jedes der Teilziele eigene Bedingungen an die Erfüllung stellen, für die örtliche oder zeitliche Parameter oder auch eine persönliche Bestätigung durch designierte Personen als Grundlage dienen können. Sind alle Teilziele (oder eine bestimmte, zuvor festgelegte Anzahl) erfüllt, dann wird für die Person die Belohnung freigegeben und die absolvierte Quest wird im Hintergrund als abgeschlossen markiert. Im Rahmen der Spezifikation der einzelnen Quests wird entschieden, ob sie nur für eine einmalige Durchführung pro Person geeignet sind oder ob sie nach Ablauf einer bestimmten Frist erneut freigeschaltet werden.

Als Antwort auf die Frage nach denkbaren Anreizen/Belohnungen für die zu entwerfenden Quests bieten sich z. B. kleine Preise mit materiellem Wert, Gutscheine, Sonderrabatte oder andere denkbare Vorteile an. Der Sinn der Belohnungen ist, eine positive Wirkung auf die Motivation zu haben und einen erweiterten Anreiz dazu zu liefern, eine außerhäusliche Aktivität tatsächlich wahrzunehmen und zu vollenden. Deshalb ist es ideal, wenn die Belohnung zur Quest passt oder sogar zum nächsten Angebot hinführt.

Basierend auf den in Abschnitt 2.5 diskutierten Daten gehen wir davon aus, dass nur ein geringer Anteil der älteren Menschen in unserer Zielgruppe mit dem Begriff der Quest vertraut ist. Dadurch kommt die Frage auf, ob dieser Begriff an sich überhaupt in der Nutzungsschnittstelle der Aktivitätsunterstützung verwendet werden sollte. Eine etablierte Übersetzung ins Deutsche gibt es dafür nicht – die Gaming-Szene hat „Quest“ als englisches Leihwort unverändert in die Alltagssprache übernommen – und diverse mögliche Übersetzungen erweisen sich als eingeschränkt geeignet. Zu verschiedenen Zeitpunkten der Konzeption waren die Begriffe „Herausforderung“, „Aktivität“, „Erlebnis“ und „Abenteuer“ im Gespräch, allerdings haben alle vier Begriffe auch konnotative Bedeutungsanteile welche die Verwendung potenziell missverständlich erscheinen lassen. Vor diesem Hintergrund erscheint es sinnvoll, auf eine Verwendung des Begriffs in der Nutzungsschnittstelle wenn möglich zu verzichten und das Problem durch die Verwendung anderer visueller Identifikationsmöglichkeiten zu umgehen.

In aktuellen digitalen Spielen, vor allem in Multiplayer-Online-Bereich, werden Quests üblicherweise als deutlich sichtbare Ausrufezeichen in leuchtenden Farben umgesetzt (siehe Abbildung 3.1). Für unser System wäre diese Darstellung theoretisch ebenfalls denkbar, allerdings können wir nicht annehmen, dass die Mehrheit unserer Zielgruppe dieses Symbol ohne Erklärung als visuelles Kürzel für Quests auffassen würde. Im Gegenteil bestünde die Gefahr, dass es als Warnsymbol missverstanden werden könnte. Deshalb wird auch hier auf eine Weiterverwendung der in der Gaming-Szene üblichen Symbolik verzichtet.

3.2. Auswahl von Aktivitäten

Um dem Ziel der Steigerung des Gewahrseins bzgl. Angeboten im Stadtquartier gerecht zu werden, ist ein breites Informationsangebot nicht nur zu Quests sondern auch zu anderen etablierten Möglichkeiten für Aktivitäten benötigt. Dieses Informationsangebot muss die möglichen Aktivitäten in geeigneter Form übersichtlich aufbereiten und präsentieren. Mikroinformationsstrahler haben hierfür nicht die nötige Informationsdichte in ihren Darstellungsmöglichkeiten – ihre geringe Bildauflösung erlaubt nur die Darstellung kleiner Symbole, eine Sprachausgabe wäre nicht gut geeignet für die Informationsfülle und ist hinsichtlich altersbedingter Veränderungen der Hörfähigkeit nicht als Haupt-Informationskanal geeignet (vgl. A₁, A₂, A₅). Die Makroinformationsstrahler mit ihrer hohen Bildauflösung und großen Interaktionsfläche (Koch et al., 2017) bieten sich als zentrale Quelle für das Informationsangebot an.

Eine denkbare Ergänzung wären persönliche Mobilgeräte, deren Präsenz in der Zielgruppe stetig zunimmt (Generali Deutschland AG, 2017). Besonders hinsichtlich der Privatsphäre (vgl. A₉) bieten sie Vorteile gegenüber den Makroinformationsstrahlern. Allerdings sind die Interaktionsflächen klein und für die Zielgruppe oft schlecht lesbar (vgl. A₁), die gemeinsame Nutzung und das „voneinander inspiriert werden“ fällt im Vergleich zu den Makroinformationsstrahlern unter den Tisch (vgl. A₇) und es bestünde die Gefahr, durch nicht intendierte Bevorteilung von Smartphone-Nutzer*innen den Anteil der Zielgruppe zu diskriminieren, der dazu nicht gewillt oder nicht (mehr) in der Lage ist (vgl. A₈). Aus diesen Gründen wird das Informationsangebot auf die Makroinformationsstrahler fokussiert. Die Quests können in die allgemeine Informationsbasis nahtlos eingebunden werden.

Um der Idee des Begriffs „Informationsstrahler“ gerecht zu werden, also zu gewährleisten, dass der Bildschirm auch ohne manuelle Interaktion immer wieder wechselnde aktuelle Informationen anzeigt, muss die Darstellung des Informationsangebots eine Reihe von Kriterien erfüllen:

1. Die auf dem Makroinformationsstrahler dargestellten Einzelangebote sollten aus einer umfangreichen unterliegenden Informationsbasis eingespeist werden, so dass auf dem Bildschirm stetig wechselnde Inhalte zu sehen sind (vgl. A₅).
2. Die einzelnen Angebote sollten dabei nicht plötzlich und überraschend auf dem Bildschirm erscheinen oder von ihm verschwinden, sondern ihre Präsenz und ihr Verhalten sollte verständlich und vorhersehbar sein, so dass Nutzer*innen nicht damit rechnen müssen, dass der Inhalt, den sie gerade lesen, plötzlich verschwindet (vgl. A₃).
3. Die große Interaktionsfläche sollte die Gelegenheit bieten, durch mehrere Personen gleichzeitig interaktiv oder passiv genutzt zu werden. Deshalb sollten Interaktionen an beliebigen Stellen auf der Gesamtfläche stattfinden können und den Rest nicht blockieren (vgl. A₇).

Diese Anforderungen an Informationsangebote sind nicht einzigartig für unser Projekt. Die Kolleg*innen an der Universität der Bundeswehr München haben bereits unabhängig vom UrbanLife+-Projekt eine Softwareanwendung entwickelt, das CommunityMirror Framework, deren Interaktionsgestaltung die Erfüllung dieser Anforderungen erlaubt. Diese Anwendung ist zuletzt durch Koch et al. (2015) ausführlich dokumentiert und publiziert worden, einen etwas älteren Überblick bieten Koch und Ott (2011). Im sog. Flow-Design des CommunityMirror werden einzelne Inhalte als bewegliche Informationsobjekte dargestellt, welche sich eigenständig von links nach rechts sowie von rechts nach links langsam über die Fläche des Bildschirms bewegen. Eine Touch-Interaktion mit einem Informationsobjekt erlaubt das Ausklappen einer Detailansicht sowie eines Verbindungsgraphen, welcher eng verwandte Informationsobjekte enthält und über weitere Touch-Interaktionen das gezielte Durchsuchen des Informationsraums erlaubt. Bei Koch et al. (2015) kommt dieses Design zur Darstellung von wissenschaftlichen Gemeinschaften und ihren Projekten zum Einsatz, jedoch ist das unterliegende Datenmodell flexibel gestaltet und kann mit wenig Aufwand für andere Einsatzzwecke angepasst werden. Aufgrund der guten Passung und unter Berücksichtigung der begrenzten Entwicklungszeit für unser Projekt bauen wir auf diesem Konzept auf, statt ein eigenes von Grund auf zu konzipieren.

Im Informationsangebot für unsere Aktivitätsunterstützung sind mögliche Aktivitäten der Kern. Es sollte ein möglichst umfangreicher Katalog aus Angeboten im Stadtquartier erstellt und hinterlegt werden. Dabei müssen zu jedem Angebot die relevanten Parameter vorhanden sein, wozu neben Titel und Beschreibungstext sowie repräsentativen Fotos auch die geografische Position, die Mobilitätsanforderungen (vgl. A₁, A₅, A₈), Öffnungszeiten und andere nützliche Eckdaten gehören. Nicht jedes Angebot ist eine Quest, aber für die Quests müssen zusätzlich die Erfüllungskriterien und die Belohnung mit angezeigt werden (vgl. A₆).

Das Informationsangebot profitiert davon, für einen gegebenen Makroinformationsstrahler an einem bestimmten Aufstellungsort möglichst umfangreich und aktuell zu sein (vgl. A₅). Zu jedem Angebot können Geokoordinaten hinterlegt werden, damit der Informationsstrahler das Informationsangebot entsprechend filtern kann, etwa nach Zuordnung zu einem bestimmten Stadtteil oder einfach nach einer maximalen Entfernung. So wird gewährleistet, dass die Zielgruppe für sie lokal relevante und erreichbare Angebote erhält.

In der Flow-Darstellung des CommunityMirror Framework wird zwischen der Darstellung in der Flow-Ansicht (nur Titel und Bild, Visualisierung der Art es Angebots durch Farbkodierung und Kategorien-Symbole) und der Detailansicht („ausgeklappte“ Version mit Beschreibungstext, Fotos und ggf. weiteren relevanten Inhalten) unterschieden. Die Flow-Ansicht sollte als Blickfang fungieren und die grundsätzliche Art des Angebots prägnant darstellen, wogegen die Detailansicht alle weiterführenden Details sinnvoll strukturiert darstellen sollte.

Für die Vormerkung und Aktivierung von Angeboten wird eine persönliche Pinnwand vorgesehen. Dabei handelt es sich um einen Bereich des Informationsraums, der für jede Person einzigartig ist und der als eine Art Merkzettel oder Ablage verwendet werden kann. Wenn eine Person sich dem Bildschirm nähert und über die Möglichkeiten zur Wiedererkennung registrierter Nutzer*innen erkannt wird, dann wird die persönliche Pinnwand eingeblendet und die Person kann Informationsobjekte aus dem Flow-Angebot auf ihre eigene Pinnwand ziehen, um sie für sich zu speichern. An der Pinnwand können außerdem personalisierte Empfehlungen für mögliche Aktivitäten eingeblendet werden, welche zum Mobilitätsprofil und den individuellen Vorlieben der Person (soweit bekannt) passen (vgl. A₁).

Registrierte Nutzer*innen können dann ihre persönliche Pinnwand nutzen, um Quests anzunehmen. Die Interaktion sollte eine Möglichkeit anbieten, zwischen einer sofortigen Aktivierung der Quest und einer Vormerkung für einen späteren Zeitpunkt zu unterscheiden. Das Abbrechen einer vorher akzeptierten Quest ist dadurch möglich, dass man sie aus der eigenen Pinnwand wieder herauszieht, das visuelle Objekt gliedert sich dann wieder in die Flow-Ansicht ein.

Um der Anforderung gerecht zu werden, soziale Aktivitäten zu fördern, könnte es zudem sinnvoll sein, andere Interessierte für die jeweilige Quest in geeigneter Form anzuzeigen, damit ein sozialer Kontakt zur gemeinsamen Absolvierung ermöglicht werden kann (vgl. A₇). Selbstverständlich sollte es jeder Person frei stehen, sich bzgl. solcher Momente dafür oder dagegen zu entscheiden, auf den Informationsstrahlern als möglicher sozialer Kontakt namentlich angezeigt zu werden (vgl. A₈, A₉).

3.3. Durchführung von Aktivitäten

Nehmen wir nun an, eine Person hat eine Quest oder ein anderes Aktivitätsangebot ausgewählt und wünscht sich Unterstützung bei deren Absolvierung. Um diese zu ermöglichen, platzieren wir Mikroinformationsstrahler in möglichst großer Anzahl entlang der Fußwege und an Kreuzungen im Stadtquartier. Diese sind in der Lage, durch Audioausgaben und Darstellungen einfacher Symbole aus Primärfarben den richtigen Weg zu signalisieren.

Die Erkennung von registrierten Personen kann nicht nur durch Makroinformationsstrahler erfolgen, sondern auch durch Mikroinformationsstrahler. So ist eine personalisierte Interaktion möglich, ohne dass eine genaue Verfolgung der Nutzer*innen über GPS nötig wäre (vgl. A₉) – immer dann, wenn eine erkannte Person sich einem Mikroinformationsstrahler nähert, kann die aktualisierte Position an den zentralen Aktivitätsunterstützungsdienst zurück gemeldet werden, welcher dann die geplante Route aktualisieren kann.

Diese Route kann vom Aktivitätsunterstützungsdienst zentral berechnet werden. Auf diese Weise können sowohl die zentral gehaltenen Daten zur baulichen Situation im Stadtquartier als auch die bekannten Mobilitätsparameter der Person einbezogen werden. So können automatisch Routen gewählt werden, welche bspw. vollständig rollstuhlgerecht sind oder einen maximalen Abstand zwischen Sitzgelegenheiten einhalten (vgl. A₄).

Im einfachsten Fall können die Makroinformationsstrahler anhand der Route von ihrem eigenen Standort zum Ziel der Person die richtige Richtung errechnen und über einen Pfeil in der hinterlegten Lieblingsfarbe der Person signalisieren, wohin sie als nächstes gehen sollte. Darüber hinaus sind visuelle und auditive personalisierte Warnungen möglich, z. B. vor anstehendem Regen, vor erhöhtem Verkehrsaufkommen oder vor neuen Baustellen (vgl. A₄).

Anonyme Nutzer*innen können von Makroinformationsstrahlern zwar keine Navigationsunterstützung bekommen, profitieren allerdings von visuellen Hinweisen auf nahe gelegene Sehenswürdigkeiten und andere Möglichkeiten für Aktivitäten (vgl. A₇).

Die Detailfragen zur unmittelbaren Interaktionsgestaltung mit Mikroinformationsstrahlern wurden im Wesentlichen von Laura Stojko bearbeitet, einer Projektkollegin des Autors, und werden deshalb in dieser Arbeit nur am Rande behandelt. In Abschnitt 4.3 wird u. a. auf die technische Kommunikation zwischen Mikroinformationsstrahlern und dem Aktivitätsunterstützungsdienst genauer eingegangen. Grundlegende Erläuterungen zur Interaktionsgestaltung der Mikroinformationsstrahler finden sich bei Stojko et al. (2020), in Teilen bei Fietkau und Stojko (2021) sowie bei Koch et al. (2020, Abschnitt 3.2.2).

Der Aktivitätsunterstützungsdienst ist neben der Unterstützung für die Navigation auch für die Überwachung der Quest-Erfüllung verantwortlich. Deshalb sind solche Quests, die sich lediglich durch ein Erreichen eines bestimmten örtlichen Ziels (ggf. mit einem eingeschränkten Zeitfenster) auszeichnen, am einfachsten umzusetzen. Darunter fallen etwa Quests zur Erkundung öffentlicher Plätze bzw. Gebäude oder Besuche kultureller Veranstaltungen. Ihre Absolvierungsbestätigung kann vollautomatisiert erfolgen.

Unabhängig davon, welche Aktivität jeweils vor Ort noch zur Quest dazugehört, ist die Navigation vom aktuellen Standort der Person zum Ziel ein wichtiger Teil der Aktivitätsunterstützung. Dabei gilt es, die bestmögliche Unterstützung zu geben – personalisierte Wegführung, Hinweise auf Gelegenheiten für kurze Pausen unterwegs usw. Diese detaillierte Unterstützung ist den Quest-Aktivitäten nicht exklusiv vorbehalten, sondern steht auch für sonstige Aktivitäten im städtischen Umfeld uneingeschränkt zur Verfügung.

Anders als für Quests, die sich durch eine Erkennung des Ortes absolvieren lassen, sind solche, zu denen gewerbliche Transaktionen gehören, z. B. „Teste den Cappuccino in drei Cafés in deiner Nachbarschaft“, etwas schwieriger umzusetzen. Für ihre Erfüllung muss über die Annäherungserkennung hinaus eine sinnvolle Buchführung erfolgen. Am naheliegendsten ist hier, das Personal des jeweiligen Anbieters mit möglichst geringem Arbeitsaufwand in diesen Prozess einzubeziehen, etwa durch einen zu scannenden QR-Code, durch die Bestätigung der Absolvierung auf einem eigenen Gerät oder im einfachsten Fall durch das Führen einer Papierliste, die regelmäßig an das Projektpersonal weitergegeben wird.

Je nach Art der Belohnung für die Absolvierung (vgl. A₆) werden diese unmittelbar vor Ort von der beteiligten Institution an die Nutzer*innen übergeben („Teste den Cappuccino in drei Cafés in deiner Nachbarschaft, beim dritten gibt es ein kostenfreies Stück Kuchen dazu“) oder hinterher von Projektpersonal (etwa für Quests der Art „Besuche die vier großen Blumenbeete im XYZ-Stadtpark, als Belohnung erhältst du einen 5€-Gutschein für den Blumenladen um die Ecke“).

Beim Entwurf von Anreizsystemen ist eine der Schwierigkeiten, die Anreize so zu entwerfen, dass sie auch tatsächlich das gewünschte Verhalten fördern. Für Diskrepanzen zwischen den geplanten und den tatsächlichen geförderten Verhaltensweisen prägt Siebert (2003) den Begriff „Kobra-Effekt“ nach einer historisch nicht hinreichend belegten, aber einprägsamen Geschichte aus der britischen Kolonialherrschaft in Indien: Dort habe die Regierung, in Sorge aufgrund der steigenden Giftschlangen-Population, ein Kopfgeld auf Kobras ausgesetzt – eine feste Geldsumme für jede abgelieferte tote Kobra. Dies habe wohl zunächst auch tatsächlich bei der Eindämmung der Population geholfen, bis findige Bürger bemerkt hätten, dass sich so viel schneller Geld durch die Züchtung von Giftschlangen machen ließe als durch den Wildfang. Als die Regierung davon Kenntnis bekommen habe, dass diese Vorgehensweise sich in der Bevölkerung verbreitete, habe sie das Kopfgeld-Programm umgehend beendet, worauf die illegalen Schlangenzüchter die verbleibenden Tiere kurzerhand in der Wildnis ausgesetzt hätten.

Die anwendbare Lehre hieraus ist, dass die Umsetzung von Anreizsystemen zu ungeplanten und unvorhergesehenen Verhaltensänderungen führen kann. Durch Sorgfalt in der Anreizgestaltung kann die Gefahr reduziert werden, aber letztlich zeigt sich erst unter realen Umständen wie ein breit gefächertes Publikum auf ein Anreiz-basiertes Regelsystem reagiert. Für dieses Projekt wurde die Gefahr, dass einige Nutzer*innen zum „Schummeln“ neigen könnten, nur am Rande berücksichtigt. Wenn unser System in einen längerfristigen unbeaufsichtigten Praxiseinsatz gehen sollte, dann müsste sorgfältiger gesichert werden, dass es keine Lücken in den Regeln gibt, durch die man sich Quest-Belohnungen in größerem Maßstab erschleichen könnte. Durch die Involvierung von materiellen bzw. finanziellen Preisen könnte das zu einem Problem werden, bspw. wenn eine in einem Café angestellte Person im Austausch gegen die Hälfte des Belohnungsgutscheins eine große Anzahl Nutzer*innen fälschlicherweise als Quest-Absolvent*innen bestätigt. Für langfristige Praxiseinsätze müssten nicht nur die technischen Systeme gründlich vor Manipulationsversuchen gesichert werden, sondern auch die Belohnungsmechaniken an sich müssten genau auf ihre Manipulationssicherheit geprüft werden. Für die Evaluationen in unserem Projektkontext haben wir jedoch die Annahme getroffen, dass die teilnehmenden Personen im Wesentlichen kooperatives Verhalten zeigen und keine signifikanten Versuche unternehmen, sich durch Regelbrüche eigene materielle Vorteile zu erschleichen.

3.4. Gesamtarchitektur

Wir fassen an dieser Stelle die Ergebnisse des Kapitels in Form einer Kurzbeschreibung der Architektur der Aktivitätsunterstützung zusammen.

Die Interaktion mit der Aktivitätsunterstützung findet über Makro- und Mikroinformationsstrahler statt. Diese können registrierte Nutzer*innen automatisch erkennen und so ein kontinuierlich personalisiertes Interaktionserlebnis erzeugen, indem z. B. am Makroinformationsstrahler eine persönliche Pinnwand in der hinterlegten Lieblingsfarbe angezeigt wird, und die Navigationsunterstützung durch die Mikroinformationsstrahler ebenfalls in dieser Lieblingsfarbe erfolgt.

Die Auswahl von Aktivitäten findet am Makroinformationsstrahler statt. Dort wird eine dynamische Auswahl von Angeboten aus der Umgebung angezeigt, über die anonyme Nutzer*innen sich unverbindlich interaktiv informieren können. Zu diesem Zweck können die dargestellten Informationsobjekte ausgeklappt und detailliert exploriert werden. Erkannte registrierte Nutzer*innen können Angebote und Quests aktivieren, indem sie sie in ihre Pinnwand ziehen. Dort bekommen sie auch persönliche Empfehlungen zu Aktivitäten, welche zu ihren Vorlieben und Mobilitätsparametern passen.

Aktivierte Quests und andere Pläne werden an den zentralen Aktivitätsunterstützungsdienst übermittelt, der geeignete Routen durch das Stadtquartier berechnet und den unterwegs an Fußwegen platzierten Mikroinformationsstrahlern vorab mitteilt, wer voraussichtlich demnächst vorbeikommt und wohin die Person sich bewegen möchte. So können die Mikroinformationsstrahler über ihre visuellen und auditiven Ausgaben ebenfalls personalisierte Unterstützung bei der Navigation bieten.

Der Aktivitätsunterstützungsdienst beobachtet auch die Erfüllung von Quests und koordiniert die Ausgabe der Belohnungen. Quests, andere Aktivitätsangebote sowie die für die Navigationsunterstützung benötigten baulichen Informationen zum Stadtquartier werden in einer zentralen Datenbasis gepflegt. Personenbezogene Daten werden zu jedem Zeitpunkt minimal gehalten und Nutzer*innen haben die Möglichkeit, die personalisierte Unterstützung und die Erkennung durch SSO jederzeit vorübergehend oder dauerhaft auszuschalten.

Die an der Aktivitätsunterstützung beteiligten Komponenten sind in Abbildung 3.2 zusammengefasst visualisiert.

Abbildung 3.2.: 

4. Umsetzung

Der im vorigen Kapitel beschriebene Entwurf für eine Aktivitätsunterstützung für Senior*innen wurde im Rahmen des UrbanLife+-Projektes prototypisch umgesetzt. Der Quellcode für die Software wurde im Nachhinein als Open-Source-Projekt veröffentlicht1 und kann frei eingesehen werden. Dieses Kapitel beschreibt die Komponenten des Systems, ihre Fähigkeiten und ihr Zusammenwirken. Auch hier wird weiterhin Bezug auf die Anforderungen aus Abschnitt 2.6 genommen, welche durch ihre nummerierten Kürzel A₁ bis A₉ referenziert werden.

Da unser System ein Teil der Ergebnislandschaft von UrbanLife+ ist, ist eine Reihe von externen Teilergebnissen vorhanden, an die sich unsere Umsetzung technisch und organisatorisch anschließen kann:

• Mehrere Arten von SSO, die von unterschiedlichen Teams entwickelt und betreut werden (Aleithe et al., 2017; Aleithe et al., 2018; Fietkau et al., 2016; Hubl, 2019, 2021; Hubl et al., 2018; Koch et al., 2017; Koch et al., 2021; Kötteritzsch, Fietkau et al., 2016; Skowron et al., 2019; Stojko et al., 2020; Zimpel & Hubl, 2019)
• Ein zentrales Backend, welches eine Reihe von Diensten für die SSO-Entwicklung anbietet und datenschutzkonform umsetzt: eine Benutzerprofilverwaltung, Geoinformationsdaten über das städtebauliche Umfeld in seinen relevanten Details (inkl. Barrierefreiheit von Wegen, Vorhandensein von Beleuchtung und weitere Aspekte), eine Datenbasis zu Informationen und Angeboten aus der Umgebung
• Eine technische Lösung zur Annäherungserkennung, welche den SSO die Fähigkeit bietet, ältere Menschen, die sich für UrbanLife+ registriert haben, in ihrer unmittelbaren Umgebung per Funk zu erkennen
• Aus dem Projektkonsortium hervorgehende Kooperationen mit verschiedenen lokalen Akteuren, darunter der örtliche Einzelhandelsverband, sowie vor Ort gut vernetzte Projektpartner die Kooperationen mit Geschäften und anderen Institutionen im Stadtquartier in die Wege leiten können

1: https://fietkau.software/ulp_activity_support

4.1. Architektur

Die im Rahmen dieser Arbeit entwickelten Komponenten für die Aktivitätsunterstützung sind die Makroinformationsstrahler-Software (eine angepasste Version des CommunityMirror Framework wie in Abschnitt 3.2 beschrieben) und der zentrale Aktivitätsunterstützungsdienst. Eine für die Funktionalität ebenso wichtige Rolle spielt die Mikroinformationsstrahler-Software, welche auf Raspberry-Pi-Minirechnern (siehe Abbildung 4.1) läuft, um die personalisierte Wegführung zu ermöglichen. Diese wurde jedoch federführend von Laura Stojko implementiert und ist insofern nicht Teil der konstruktiven Arbeit dieses Promotionsprojektes. Die technische Kommunikation zwischen Mikroinformationsstrahlern und dem Aktivitätsunterstützungsdienst wurde allerdings vom Autor konzipiert und implementiert. Sie wird im Abschnitt 4.3 beschrieben.

Abbildung 4.1.: 

Eine weitere beteiligte Systemkomponente ist ein Mobilgerät, welches die Person in der Tasche oder anderweitig am Körper trägt um die Identifikation via Bluetooth zu ermöglichen. Das kann ein persönliches Mobilgerät wie ein Smartphone sein, auf dem die UrbanLife+-App für die Profilkonfiguration sowie An- und Abmeldung läuft (vgl. A₉), es genügt aber auch ein passives Bluetooth-Beacon. Abgesehen von der Bluetooth-Adresse findet zwischen Mobilgeräten und SSO keine direkte Datenkommunikation statt.

Andere Dienste, auf die die Aktivitätsunterstützung zurückgreift, sind dem zentralen Backend von UrbanLife+ zugeordnet, welches vom Projektpartner Universität Leipzig gepflegt wurde. Dazu zählen ein Profildienst, welcher den Bluetooth-IDs die persönlichen Daten wie Namen, Mobilitätsparameter, Privatsphäreneinstellungen und andere relevante Informationen zuordnet; ein Safety-Atlas mit einer technischen Schnittstelle für geographische Daten, städtebauliche Informationen zur Barrierefreiheit von Wegen, Verfügbarkeit von baulichen Hilfestellungen und verwandten Daten (vgl. A₄), welche im Rahmen von UrbanLife+ vom Projektpartner Drees & Sommer erhoben und gepflegt wurden; sowie ein Routing-Dienst welcher von der Universität Leipzig konzipiert wurde und personalisierte Wegeberechnungen unter Berücksichtigung verschiedener Mobilitätsparameter erlaubt (vgl. A₁).

Außerdem ist die zentrale Datenbasis für die Makroinformationsstrahler relevant, aus der das Informationsangebot gespeist wird. Für diesen Zweck wurde eine angepass- te CommunityMashup-Instanz (Lachenmaier et al., 2011) vom UrbanLife+-Team der Universität der Bundeswehr betrieben und mit aktuellen Inhalten versorgt.

Die Gesamtarchitektur der Aktivitätsunterstützung für UrbanLife+ ist in Abbildung 4.2 dargestellt. Es handelt sich um eine ergänzte und konkretisierte Variante von Abbildung 3.2. Sie erhebt nicht den Anspruch, die gesamte technische Umsetzung in UrbanLife+ vollständig wiederzugeben, sondern setzt bewusst einen Schwerpunkt auf die Aktivitätsunterstützung und die für sie relevanten benachbarten Komponenten.

Abbildung 4.2.: 

In der Projektpraxis ergab es sich so, dass das zentrale UrbanLife+-Backend zum Zeitpunkt der Evaluation der Aktivitätsunterstützung nicht einsatzbereit war. Aus diesem Grund wurden stark vereinfachte Versionen des Profildienstes, des Safety-Atlas sowie des Routing-Dienstes, welche nur die für die Evaluation benötigte Funktionalität enthielten, vom Autor implementiert und an den Aktivitätsunterstützungsdienst angebunden. Auch für die mobile Identifikation wurde im Verbundprojekt letztlich keine einheitliche Lösung gefunden, weswegen der prototypische Aktivitätsunterstützungsdienst keine Schnittstelle für die von der Universität Leipzig betreute UrbanLife+-Mobil-App bietet. Im Folgenden werden nur noch die vom Autor implementierten und bei der Evaluation eingesetzten Systemkomponenten detaillierter beschrieben.

Die Komponenten sind untereinander vernetzt, sie verwenden dafür übliche TCP/IP-Netzwerkschnittstellen. Die Kommunikation der Dienste untereinander erfolgt fast ausnahmslos über REST-ähnliche Schnittstellen (JSON oder XML über HTTP), lediglich die Mikroinformationsstrahler nutzen zusätzliche MQTT-Kanäle für den Austausch von Ereignissen. Fest installierte Makroinformationsstrahler nutzen für die Netzwerkanbindung passend verlegte Ethernet-Kabel, die Mikroinformationsstrahler kommunizieren kabellos über WLAN. Die persönlichen Mobilgeräte müssen für die Erkennung lediglich eine aktivierte Bluetooth-Schnittstelle haben, so dass die Bluetooth-Adresse ausgestrahlt wird. Ein Bluetooth-Pairing zum weiteren Datenaustausch ist nicht nötig.

4.2. Auswahl von Aktivitäten

Für die Aktivitätsauswahl in UrbanLife+ haben wir wie in Abschnitt 3.2 beschrieben eine modifizierte Version des CommunityMirror Framework als Grundlage für den Betrieb der Makroinformationsstrahler verwendet, beginnend mit einer seniorengerechten Anpassung der visuellen Gestaltungsparameter. Eine minimale Größe für Schrift und andere bedeutungstragende visuelle Elemente wurde festgelegt, um eine Erkennbarkeit auch mit leichter Sehschwäche zu gewährleisten (vgl. A₁). Ein Verzicht auf die bewegten Elemente in der Flow-Darstellung wurde in Erwägung gezogen, um das Potenzial für Desorientierung und Zeitdruck zu verringern, wurde jedoch verworfen um das Ziel des Informationsstrahlers (Durchlauf wechselnder Informationsobjekte) beibehalten zu können. Allerdings wurde eine maximale Bewegungsgeschwindigkeit festgelegt, die deutlich geringer ist als im ursprünglichen Flow-Design (vgl. A₃).

Für das Farbschema wurde eine Palette aus kontrastreichen Signalfarben gewählt, welche sich von einem weißen Hintergrund und voneinander gut abheben, sich jedoch auch genug von den Primärfarben des RGB-Farbmodells unterscheiden um nicht grell zu wirken (siehe Abbildung 4.3). Diese Farben wurden als Hintergrundfarben für die Inhaltskategorien verwendet.

Die relevanten Inhaltskategorien sind Personen, Organisationen und Angebote. Personen erhalten die orangerote Akzentfarbe und tauchen unter den Objekten im Flow-Informationsangebot gewöhnlich nicht auf, sondern werden lediglich in der personalisierten sozialen Vernetzung (etwa für Angebote, zu denen noch jemand eingeladen werden kann) angezeigt. Eine Ausnahme können Personen darstellen, die als Anlaufstelle fungieren, z. B. Ansprechpartner*innen einer Pflegeeinrichtung, die von einem breiten Publikum gefunden werden möchten.

Als Organisationen (mit dunkelblauer Akzentfarbe) werden Geschäfte und andere Institutionen aus dem Umfeld angezeigt. Die Standardansicht enthält den Namen und ein Außenfoto des Gebäudes, in der Detailansicht können eine Beschreibung, eine Lagekarte, weitere Fotos sowie Öffnungszeiten angezeigt werden (siehe Abbildung 4.4).

Abbildung 4.4.: 

Die Angebote unterteilen sich weiter in offene Angebote (moosgrün), Termine (sonnenblumengelb) und Quests (lila). Offene Angebote sind Dinge, die man im lokalen städtischen Umfeld unternehmen kann, jeweils mit Titel, Bild und ggf. weiteren nötigen Daten. Hierunter fallen insbesondere solche Angebote, die für die absehbare Zukunft zur Verfügung stehen und keinen unmittelbaren Zeithorizont haben. Termine sind Angebote mit einem fest verknüpften bestimmten Zeitpunkt, welcher deutlich sichtbar mit angegeben wird, z. B. Feste und andere punktuelle Veranstaltungen. Quests enthalten, wie in Abschnitt 3.1 bereits beschrieben, zusätzlich zu einem Aktivitätsangebot auch einen angegebenen Anreiz sowie relevante Begrenzungen für Datum oder Uhrzeit.

In der Version des CommunityMirror Framework, auf der die UrbanLife+-Version basiert, ist für die Detailansicht abgesehen vom Objekttitel und einem Bild lediglich ein scrollbarer Beschreibungstext vorgesehen. Zum Zweck der Anreicherung des Informationsangebots mit mehr visuellen Inhalten sind zusätzliche Möglichkeiten geschaffen, in der Detailansicht durch mehrere Arten von Inhalten zu einem Objekt – Beschreibungstext, Lagekarte, Fotos, Web-Links mit QR-Code, je nachdem was vorhanden und eingepflegt ist – zu navigieren. Die Gestaltung erfolgt unter Verzicht auf Scroll-Interaktionen, welche auf Touch-Bildschirmen präzise Drag&Drop-Gesten voraussetzen (vgl. A₂). Stattdessen werden die Inhalte als Sammlung von Karteikarten vorgehalten, durch die mit zwei großformatigen Pfeilen links und rechts in der Detailansicht vor und zurück navigiert werden kann. Mit dieser Interaktionsgestaltung werden gleich drei Anforderungen erfüllt: (1) Verzicht auf Drag&Drop-Gesten, welche für ältere Menschen tendenziell anstrengend sind, (2) Verzicht auf Scroll-Interaktionen, welche für ältere Menschen leichter desorientierend wirken können, und (3) sichtbare Interaktionsgelegenheiten (die großen Pfeile) statt einer Gestaltung, in der nur durch einen schmalen Scrollbalken erkennbar ist, dass noch weitere Inhalte existieren.

In der Detailansicht nehmen Quests eine Sonderrolle im Vergleich zu anderen Aktivitätsangeboten ein, da sowohl die Aktivität als auch der Anreiz auf einen Blick erkennbar sein sollen. Es wird daher für die Quests eine besonders knapp bemessene Textlänge für die Beschreibungen der Aktivität und der Belohnung angesetzt, damit sie beide gleichzeitig angezeigt und schnell gelesen werden können. Weitere relevante Informationen, soweit vorhanden, werden wie bei den anderen Objekten über weitere Karteikarten verfügbar gemacht.

Die persönliche Pinnwand wird als rechteckiger Inhaltsbereich konzipiert, welcher bei Annäherung registrierter Nutzer*innen am unteren Rand des Makroinformationsstrahlers erscheint, weil dort die Erreichbarkeit für verschiedene Körpergrößen und Motorikfähigkeiten am besten ist (vgl. A₁, A₂). Aktivierte Angebote werden in dem Bereich angezeigt, personalisierte Empfehlungen unmittelbar darüber (siehe Abbildung 4.5). Zur Zuordnung der Person wird die persönliche Pinnwand in der konfigurierbaren Lieblingsfarbe angezeigt. Ein Foto der Person sowie eine persönliche namentliche Begrüßung können angezeigt werden, sofern die Person sich nicht aus Datenschutzgründen dagegen entschieden hat (vgl. A₉).

Abbildung 4.5.: 

Die Interaktionsgestaltung verwendet zwar eine Drag&Drop-Geste, allerdings erfordert diese durch die Größe der Inhaltsobjekte und der Pinnwand kaum Präzision.

Der Datensatz für die Makroinformationsstrahler wird wie bereits in Abschnitt 4.1 erwähnt in einer Instanz der CommunityMashup-Software gepflegt. Dabei handelt es sich um ein Werkzeug, welches Informationen aus verschiedenen externen Quellen auslesen, in ein einheitliches Format bringen, sortieren und aggregieren kann. Die Programmierung und Administration des CommunityMashup war nicht Teil dieser Arbeit, die Auswahl und Anbindung der Inhalte allerdings schon.

Das CommunityMashup lässt sich wartungsarm einsetzen, wenn automatisierte Datenquellen wie News-Feeds oder Social-Media-Kanäle zur Verfügung stehen, aus denen jederzeit aktuelle Informationsobjekte gewonnen werden können. Im Kontext von UrbanLife+ war das in der Regel nicht der Fall. Informationsobjekte für den Tagesbetrieb insbesondere des Makroinformationsstrahlers im Altenheim Hardterbroich wurden die gesamte Zeit in einer statischen Datentabelle von Projektmitarbeiter*innen der Universität der Bundeswehr München gepflegt, dazu gehörte auch die wöchentliche Übertragung des Aktivitätenplans des Altenheims aus einem Microsoft-Word-Dokument in ein strukturiertes Datenformat. In der Datenbasis fanden sich dann die wöchentlichen Aktivitätstermine, eine Sammlung von lokalen Geschäften und Institutionen im Stadtteil sowie einige Vorschläge für Aktivitäten in der Umgebung. Zeitweise wurde dieses Angebot mit Nachrichten aus News-Feeds regionaler Anbieter ergänzt.

Für die Quests wurde in der Datenbasis eine neue Datenstruktur angelegt, welche die in Abschnitt 3.1 beschriebenen Parameter abbildet. Für Quest-Objekte wurden die im CommunityMashup-Datenmodell existierenden Felder für ID, Titel und Beschreibungstext verwendet. Weitere strukturierte Informationen zu Quest-Objekten wurden in ein XML-Dokument ausgelagert, welches an die Objekte angefügt wurde. Ein Beispiel ist in Listing 4.1 zu sehen. Darin besteht eine ergänzende Quest-Datenstruktur aus mehreren zu erfüllenden Schritten und einer Belohnungsliste. Jeder der Schritte enthält eine menschenlesbare Handlungsanweisung sowie eines oder mehrere Erfüllungskriterien. Im Beispiel in Listing 4.1 sind die Erfüllungskriterien „approach“ (in die entsprechende Richtung auf den Weg machen), „proximity“ (in die Nähe kommen) und „acknowledgement“ (manuelle Bestätigung durch Personal vor Ort) genannt. Die Erfolgskriterien enthalten außerdem eine Referenz auf verschiedene Mashup-IDs, in diesem Fall verweisen „org:1“ und „org:2“ auf die entsprechend verantwortlichen Organisationen. Auch die Belohnungen enthalten einen Beschreibungstext sowie einen Bestätigungstyp äquivalent zu den Erfolgsschritten. Ein formales XML-Schema wurde für die Anwendung nicht definiert, die Referenz ist die prototypische Implementation.

<quest>
  <step number="1">
    <description>
      Mache Dich auf den Weg.
    </description>
    <criteria>
      <criterion type="approach" ref="org:1"/>
    </criteria>
  </step>
  <step number="2">
    <description>
      Finde den Weg zum Textiltechnikum
    </description>
    <criteria>
      <criterion type="proximity" ref="org:1"/>
    </criteria>
  </step>
  <step number="3">
    <description>
      Kaufe eine Eintrittskarte bei &quot;Kette &amp; Schuss&quot;
    </description>
    <criteria>
      <criterion type="acknowledgement" ref="org:2"/>
    </criteria>
  </step>
  <step number="4">
    <description>
      Schau Dir die Ausstellung im Textiltechnikum an
    </description>
    <criteria>
      <criterion type="acknowledgement" ref="org:1"/>
    </criteria>
  </step>
  <rewards>
    <reward type="acknowledgement" ref="org:2">
      <description>
       Eine kostenlose Tasse Kaffee im Restaurant &quot;Kette &amp; Schuss&quot;
      </description>
    </reward>
  </rewards>
</quest>

Für die Flow-Ansicht, welche in den meisten Fällen den Bildschirm ausfüllt, wurde die bestehende Implementation übernommen und angepasst. Das visuelle Design wurde wie in Abschnitt 3.2 beschrieben schrittweise umgesetzt (siehe Abbildung 4.6). Als Hintergrund wurde aus dem Projektlogo von UrbanLife+ ein visuell dezentes Bild auf weißem Untergrund erstellt, die Informationsobjekte in den zuvor definierten Akzentfarben heben sich davor gut ab. Die Schriftgröße und die Bewegungsgeschwindigkeit wurde an die Bedürfnisse der Zielgruppe angepasst (vgl. A₁). Gegenüber der Entwurfsphase ergänzt wurden Kategorie-Icons, die am unteren Rand der Informationsobjekte eingeblendet werden und die Zuordnung zu den Kategorien des Lebenswelt-Modells von UrbanLife+ (Koch et al., 2020, S. 24) erlauben.

Abbildung 4.6.: 

Quest-Objekte sind in ihrer Darstellung im Flow ähnlich zu anderen Kategorien von Informationsobjekten. In der Detailansicht werden die für den Beginn der Quest relevanten Informationen wie das Ziel und die Belohnung angezeigt (siehe Abbildung 4.7). Auf eine vollständige Auflistung der Schritte wird an der Stelle verzichtet, um das Objekt visuell nicht zu überfrachten.

Abbildung 4.7.: 

Eine Funktionalität, welche für die Makroinformationsstrahler in UrbanLife+ neu implementiert wurde, war die Audioausgabe. Verfügt der Bildschirm über Lautsprecher, so wird bei Berührung eines Informationsobjektes ein kurzer Signalton abgespielt und der Titel des Objekts wird über eine Text-to-Speech-Funktion vorgelesen. Dies stärkt das Zwei-Sinne-Prinzip (vgl. A₁).

Die persönliche Pinnwand wurde so umgesetzt, dass sie im unteren Bereich der Bildfläche erscheinen kann (siehe Abbildung 4.8). Sie enthält eine persönliche Begrüßung und ein Bild der registrierten Person sowie eine Liste von bereits aktivierten Objekten und Platz für personalisierte Empfehlungen für weitere Aktivitäten. Neue Objekte können per Drag&Drop in die Pinnwand gezogen werden, aktivierte Objekte können auf dem gleichen Weg wieder aus ihr heraus verschoben werden. Außerdem kann in der Pinnwand eines der aktivierten Objekte in die Detailansicht ausgeklappt werden.

Abbildung 4.8.: 

Für die Personalisierung hat die Pinnwand Schnittstellen zur Festlegung der Hintergrundfarbe (kann an die von der Person gewählte Navigationsfarbe angeglichen werden) und für eine Präferenz für oder gegen die Darstellung des eigenen Namens sowie des eigenen Bildes in der Begrüßung.

Die Makroinformationsstrahler-Software verfügt über Schnittstellen zur Anbindung externer Nutzererkennungsmethoden, diese kamen jedoch nicht zum praktischen Einsatz. Für Demonstrationen wurde die Ein- und Ausblendung gemäß dem Wizard-of-Oz-Prinzip (Kelley, 2018) durch Projektpersonal manuell durchgeführt.

4.3. Durchführung von Aktivitäten

Die Projektinfrastruktur hat die Fähigkeit, angemeldete Nutzer*innen in unmittelbarer Nähe von öffentlich platzierten SSO via Bluetooth zu erkennen. Kommt die Person in die Nähe eines Informationsstrahlers (egal ob Makro oder Mikro), kann das System den Weg von der nun bekannten aktuellen Position der Person zum Navigationsziel berechnen und adaptive Unterstützung bieten.

Die im Projekt UrbanLife+ entwickelten SSO hatten zum Ziel, dem Attribut „smart“ gerecht zu werden, d. h. über eine interne Logik zu verfügen, die auch bei Ausfall der Internetverbindung (ein realistisches Szenario im Außenbereich) weiterhin ein möglichst sinnvolles unterstützendes Verhalten zeigen kann. Daher gibt der zentrale Aktivitätsunterstützungsdienst nicht vor, wie genau die jeweiligen Objekte sich an der Aktivitätsunterstützung beteiligen sollen. Stattdessen werden SSO, welche auf dem absehbaren Weg einer registrierten Person liegen, möglichst frühzeitig darüber informiert und stetig mit Daten dazu versorgt, um welche Person es sich handelt, was deren Ziel ist und wie lange es mutmaßlich noch bis zur Ankunft am Objekt dauern wird. Die SSO können dann im eigenen Ermessen auf diese Information reagieren, z. B. könnte eine smarte Parkbank einen Sitzplatz für die Person reservieren wenn sie schon eine Weile unterwegs ist.

Anders als die Makroinformationsstrahler, welche über die Projektlaufzeit in verschiedenen Situationen im Praxiseinsatz waren und im Altenheim Hardterbroich auch dauerhaft betrieben wurden, kamen die Mikroinformationsstrahler nur punktuell für die Evaluationen zum Einsatz. Die Implementation der Aktivitätsunterstützung hat zwar grundlegend die nötige Architektur für einen Dauerbetrieb, wurde jedoch nicht in der Hinsicht getestet und enthält nicht alle dafür benötigten Funktionalitäten in vollständiger Form.

Die Annäherungserkennung registrierter Nutzer*innen wurde für die Informationsstrahler über eine Liste bekannter Bluetooth-Adressen implementiert. Der provisorische Profildienst für die Evaluationen enthält einige fest hinterlegte Personen-Datensätze jeweils mit dem Namen, der ausgewählten Farbe für die Personalisierung, und einer Bluetooth-Adresse. Für das Profil, welches für die Evaluation mit realen Nutzer*innen verwendet wurde, wurde die Bluetooth-Adresse eines von uns bereitgestellten Mobilgerätes hinterlegt. Bei Annäherung an einen der Informationsstrahler wird die Bluetooth-Adresse erkannt, sobald die Person in Reichweite ist. Anhand der Bluetooth-Adresse wird der Datensatz vom Profildienst abgefragt und die Personalisierung kann vorgenommen werden. Das persönliche Mobilgerät ist in diesem Ansatz also passiv und kann prinzipiell durch ein BLE-Beacon ersetzt werden. Diese Möglichkeit ist besonders relevant für Personen, die normalerweise kein persönliches Mobilgerät bei sich tragen. Im Gegensatz zu Smartphones können BLE-Beacons sehr platzsparend und leichter in der Tasche unterzubringen sein (siehe Abbildung 4.9). Zudem haben sie eine Batterielaufzeit von mehreren Monaten oder sogar Jahren und müssen deshalb im Alltag nicht ständig aufgeladen werden.

Abbildung 4.9.: 

Die zentrale UrbanLife+-App von der Universität Leipzig verfolgte einen umgekehrten Ansatz, in dem die SSO passiv Bluetooth-Signale aussenden, welche vom Mobilgerät erkannt und ausgewertet werden um festzustellen, welche Objekte sich in der Nähe befinden. Der Vorteil an diesem Ansatz ist, dass die Person einen höheren Grad an unmittelbarer Kontrolle über die Bluetooth-Kommunikation hat und z. B. einen „unsichtbar“-Modus in der App aktivieren könnte, der mit einem Beacon nicht möglich wäre. Die Kehrseite ist, dass mit diesem Ansatz die Verwendung eines Beacons zur Nutzererkennung überhaupt nicht mehr möglich ist, da diese nicht über die nötige Kapazität zur Anpassung verfügen. Die Verwendung eines Smartphones oder eines ähnlichen Mobilgeräts mit Bildschirm ist mit diesem Ansatz deshalb verpflichtend.

Wenn ein Informationsstrahler eine registrierte Person in der Nähe erkennt, sendet er eine entsprechende Nachricht an den zentralen Aktivitätsunterstützungsdienst. Dieser kann damit seinen Wissensstand über die Position der Person aktualisieren. Auf eine präzise Ortung wurde in UrbanLife+ aus Gründen der Datensparsamkeit verzichtet, ungefähre Positionsdaten werden lediglich aus den Annäherungserkennungen der SSO gewonnen.

Ist dem Aktivitätsunterstützungsdienst das Navigationsziel der Person bekannt, etwa weil zuvor eine Quest aktiviert wurde oder ein fester externer Termin ansteht, dann berechnet er eine Route für den Weg zum Ziel. Da der zentrale Routing-Dienst des Verbundprojekts zum Zeitpunkt der Evaluationen dafür nicht zur Verfügung stand, verfügt die Aktivitätsunterstützung über ein eigenes graphenbasiertes Modell der Umgebung und ihrer vorhandenen Fußwege, in dem die empfohlenen Routen berechnet werden können. Für die Evaluation im Senioren-Scooter-Park der Sozial-Holding Mönchengladbach GmbH (siehe Abschnitt 5.3) wurde ein Modell der Wege im Park manuell angelegt. Das dafür verwendete Datenformat enthält für jeden Knoten eine Position in Form von x- und y-Koordinaten in Metern sowie für jede Kante die IDs der beteiligten Knoten und die Information, mit welchen der vier berücksichtigten Mobilitätsparameter (zu Fuß, Rollator, Rollstuhl, Senioren-Scooter) der Weg passierbar ist.2 Als Datenformat wurde JSON gewählt, ein Beispiel ist in Listing 4.2 zu sehen.

{
  "boundaries": {
    "height": 54.135,
    "width": 54.135
  },
  "edges": {
    "0": {
      "nodes": ["0", "1"],
      "passable": ["foot", "walker", "wheelchair", "scooter"]
    },
    "1": {
      "nodes": ["1", "2"],
      "passable": ["foot", "walker", "wheelchair", "scooter"]
    },
    "2": {
      "nodes": ["2", "3"],
      "passable": ["foot", "walker"]
    },
    "3": {
      "nodes": ["1", "4"],
      "passable": ["foot", "walker", "wheelchair", "scooter"]
    },

(...)

  },
  "nodes": {
    "0": {
      "x": 12.59, "y": 11.11
    },
    "1": {
      "x": 22.57, "y": 11.17
    },
    "2": {
      "x": 26.55, "y": 11.57
    },
    "3": {
      "x": 28.21, "y": 13.83
    },

(...)

  }
}

Die Berechnung der empfohlenen Routen geschieht mit Dijkstras Algorithmus (Dijkstra, 1959). Sie wird allerdings dadurch erschwert, dass sowohl die aktuelle Position der Person als auch das Navigationsziel in den meisten Fällen nicht exakt auf die Position eines Knotens im Navigationsgraphen fallen. Bevor die Route im Graphen berechnet werden kann, muss also festgelegt werden, wie der Weg vom aktuellen Punkt auf den Graphen hinauf und am Ende vom Graphen zum Ziel geroutet werden soll. Zunächst wurde dafür der Weg zum jeweils nächstgelegenen Knoten zum Anfang und zum Ende der Route hinzugefügt. Bei ersten Tests stellte sich jedoch schnell heraus, dass dieses Verfahren häufig in Umwegen resultiert und am Anfang und Ende der Routen dazu führen kann, dass Fußgänger*innen auf einem Wegstück umdrehen und einen Teil der Distanz zurück laufen müssen, was nicht zielführend ist. In einem zweiten Schritt wurde deshalb ein Navigationsalgorithmus entwickelt, der wie folgt funktioniert:

1. Erstelle eine temporäre Kopie des Wegenetzes und füge die Start- und Zielpositionen als neue Knoten hinzu.
2. Ziehe jeweils vom Start- und vom Zielknoten eine gerade Linie zu jedem anderen Knoten des Graphen. Prüfe für jede dieser Linien anhand der Passierbarkeitsmaske (siehe Abbildung 4.12), ob eine freie Sichtlinie gegeben ist, d. h. ob die Strecke zwischen den zwei Knoten auf direktem Weg erreichbar ist. Falls ja, füge die Strecke als neue Kante mit ihrer geographischen Länge zum temporären Wegenetz hinzu.
3. Berechne den kürzesten Weg im resultierenden Graphen mit Dijkstras Algorithmus.

Der Algorithmus macht die Annahme, dass von jeder validen Start- und Zielposition mindestens ein Knoten geradlinig erreichbar ist. Falls das nicht der Fall ist, muss das Wegenetz vor der Verwendung entsprechend ergänzt werden.

Es wäre denkbar gewesen, auf das Graphenmodell zu verzichten und rein anhand der Passierbarkeitsmaske pixelbasiert eine Wegeberechnung mit dem A*-Algorithmus (Hart et al., 1968) oder einer seiner modernen Varianten durchzuführen. Jedoch hätte dieser Ansatz das Problem gehabt, dass die resultierenden Wege immer so eng wie möglich an den Wänden entlang führen um jeden verfügbaren Zentimeter der Distanz zu optimieren. Menschliche Wegfindung funktioniert so jedoch nicht, und die Wegeberechnung sollte realistischem menschlichen Verhalten Rechnung tragen, welches besser zum Graphenmodell bestehend aus Kreuzungen und dazwischen liegenden Weg-Segmenten passt. In der Forschung an Routing-Verfahren in großen Verkehrsnetzen ist diese Idee nicht neu, dort werden häufig Algorithmen eingesetzt die eine Ebeneneinteilung zwischen feingranularer Navigation für kurze Strecken und grobmaschigeren Wegenetzen für weite Strecken erlauben (Bast, 2009; Sanders & Schultes, 2005, 2012). Dies gilt insbesondere für Wegenetze, die so groß sind, dass eine Wegeberechnung mit Dijkstras Algorithmus nicht mehr praktikabel ist. Das Problem betrifft unsere Evaluation zwar nicht, jedoch bewerten wir die Parallelen zu kognitiven Vorgängen bei der menschlichen Routenplanung als wertvoll.

Ist eine Route von der Position der Person zu ihrem Ziel berechnet, dann überprüft der Aktivitätsunterstützungsdienst, an welchen SSO diese Route vorbeiführt. Jedes der betroffenen Objekte erhält sofort ein Datenpaket vom Aktivitätsunterstützungsdienst, welches die folgenden Informationen enthält:

• Nutzer*innen-ID der betreffenden Person (erlaubt Ermittlung des Namens, des Profilbilds und der präferierten Farbe vom Profildienst)
• verbleibende Route von der aktuellen Position der Person bis zum Ziel
• Dauer (in Sekunden) bis die Person am jeweiligen SSO ankommt, geschätzt auf Basis bekannter Mobilitätsparameter und der aktuellen Fortbewegungsgeschwindigkeit

Diese Informationen können die SSO dann für die bestmögliche Unterstützung verwenden. Die Mikroinformationsstrahler-Software errechnet aus der verbleibenden Route und ihrer Kenntnis über die eigene Position und Ausrichtung, in welche Richtung der Pfeil für die Navigationsunterstützung zeigen muss. Falls die Person am Ziel angekommen ist, kann stattdessen ein Häkchen angezeigt werden. Wäre eine Interaktion zwischen der Aktivitätsunterstützung und den SSO der anderen Projektpartner vor Ende der Projektlaufzeit implementiert worden, hätten diese ebenfalls ihre eigene Funktionalität entsprechend der absehbaren Bedürfnisse der Person anpassen können.

Die Annäherungs-Ereignisse können vom Aktivitätsunterstützungsdienst dafür verwendet werden, den Fortschritt aktiver Quests und anderer Angebote zu aktualisieren. Wird eine Quest bspw. durch das Erreichen eines bestimmten Ortes abgeschlossen, kann der Dienst dies automatisch erkennen.

Der Aktivitätsunterstützungsdienst verfügt außerdem über eine visuelle Schnittstelle für die Administration und das Testen der beschriebenen Abläufe. Diese stellt die verfüg- baren Daten – das Wegenetz, die gefundenen Personen, deren Routen (soweit bekannt), sowie die platzierten SSO – in einer auf Web-Technologien basierenden Schnittstelle dar (siehe Abbildungen 4.10 und 4.11). In Absprache mit Laura Stojko wurden die Mikroinformationsstrahler mit der Fähigkeit ausgestattet, den jeweils aktuellen Zustand ihres Bildschirms an den Aktivitätsunterstützungsdienst zurückzumelden. So kann in der Administrations-Ansicht mitverfolgt werden, was genau die Geräte gerade anzeigen.

Abbildung 4.10.: 

Abbildung 4.11.: 

Die Abbildungen 4.10 und 4.11 zeigen eine integrierte Ansicht, in der aus Gründen der Übersichtlichkeit nicht immer alle vorhandenen Daten angezeigt werden. Abbildung 4.12 stellt die ein- und ausblendbaren Ebenen der Visualisierung mit ihren jeweils enthaltenen Elementen einzeln dar. Dort ist auch zu sehen, wie die Visualisierung des Wegenetzes je nach Eignung des Wegabschnitts für unterschiedliche Mobilitätsparameter eingefärbt wird: Der Wegabschnitt ganz links wurde in der Datenbasis als „nur für Fußgänger*innen und Rollatorfahrer*innen geeignet“ markiert, weshalb er in der Visualisierung in grün und blau dargestellt wird statt in weiß.

Abbildung 4.12.: 

Dort ist auch eine Ebene zu sehen, die die Aktivierungsradien der SSO anzeigt. Diese sind stark idealisiert – im realen Einsatz nimmt die Bluetooth-Signalstärke des Mobilgeräts mit der Nähe zum Informationsstrahler nicht auf eine vorhersehbare Weise zu. Experimentell wurde ein einigermaßen sinnvoller Schwellwert ermittelt und im Code hinterlegt, jedoch erwies sich die Annäherungserkennung in der Praxis als recht unzuverlässig, was mitunter durch benachbarte Mikroinformationsstrahler ausgeglichen werden musste.

2: In der Realität sind alle Wege im Senioren-Scooter-Park für alle Mobilitätsparameter geeignet. Die Modelldaten wurden hier nur fiktiv eingeschränkt, um die Wegeberechnung mit verschiedenen Parametern testen zu können.

4.4. Interaktive Simulation

Um die beschriebenen Abläufe bereits vor dem Aufbau der Geräte für die Evaluationen testen zu können, ist die oben beschriebene Visualisierung ein wichtiger Bestandteil. Ein weiterer ist die Fähigkeit zur Simulation von einzelnen sich bewegenden Personen in der Aktivitätsunterstützung, um testen zu können wie die Mikroinformationsstrahler sich verhalten, wenn eine Person mit einer geplanten Route sich ihnen nähert.

Zur Lösung dieses Problems wurde der Aktivitätsunterstützungsdienst um eine Simula- tionskomponente ergänzt, die zusätzlich zu den realen Datensätzen im Profildienst auch noch virtuelle Personen verwalten kann. Diese virtuellen Personen haben die Eigenschaft, dass für sie keine reale Bluetooth-ID existiert. Stattdessen löst der Aktivitätsunterstütz- ungsdienst selbst ein Annäherungsereignis an den Mikroinformationsstrahlern aus, sobald eine virtuelle Person den Aktivierungsradius des Geräts betritt. Die aktuelle Position und Zielsetzung der virtuellen Person werden vom Aktivitätsunterstützungsdienst direkt gesteuert. Über die Administrations-Ansicht können virtuelle Personen „ferngesteuert“ werden, d. h. es kann ihnen ein neues Ziel zugewiesen werden und sie können zwischen den verfügbaren Mobilitätsparametern (zu Fuß, Rollator, Rollstuhl, Senioren-Scooter) umgeschaltet werden. Eine virtuelle Person, der ein Ziel zugewiesen wird, bewegt sich automatisch mit einer ihrem Mobilitäts-Hilfsmittel angemessenen Geschwindigkeit auf der Route entlang, die vom Aktivitätsunterstützungsdienst vorgeschlagen wird.

Von der Abwesenheit eines Bluetooth-Signals abgesehen können virtuelle und echte Personen von den SSO gleich behandelt werden. Mikroinformationsstrahler, die auf der Route liegen, bekommen entsprechende Benachrichtigungen und beteiligen sich durch ihre Leuchtanzeigen an der Navigationsunterstützung. Am Profildienst kann zwar abgefragt werden, ob eine bestimmte Person nur virtuell existiert, die Mikroinformationsstrahler machen von dieser Möglichkeit jedoch keinen Gebrauch.

Da die Mikroinformationsstrahler-Software bewusst Plattform-agnostisch implementiert wurde, können auch die Mikroinformationsstrahler virtuell betrieben werden. Dies erlaubt Tests von größeren Anzahlen von Informationsstrahlern, ohne dass die dafür real nötige Hardware vorhanden sein muss. Ihre visuellen Ausgaben sind dann nur in der Simulation zu sehen.

Die hier beschriebene Simulation ist ein eng verzahnter Teil des Aktivitätsunterstüt- zungsdienstes und teilt sich mit der Simulation aus Kapitel 6 keine Komponenten bis auf die Wegeberechnung. Insbesondere bewegen sich die virtuellen Personen im Ak- tivitätsunterstützungsdienst in Echtzeit, wogegen die Bewegung der Agenten in der Deployment-Simulation stark beschleunigt berechnet wird.

5. Evaluation

Um die Wirkung unseres Systems auf die Zielgruppe untersuchen zu können, haben wir praktische Evaluationen durchgeführt. Bei den in diesem Kapitel dokumentierten Evaluationen handelt es sich um klassische Nutzertests (Rubin & Chisnell, 2008), d. h. zeitlich begrenzte Situationen in denen freiwillige Nutzer*innen unter Beisein der Experimentator*innen die Benutzung des Systems anhand eines zuvor geplanten Szenarios durchlaufen. Sie erlauben sowohl eine Erhebung von Aussagen der Proband*innen über das System als auch Beobachtungen des tatsächlichen Verhaltens (zwei Kanäle, zwischen denen die Unterschiede oft beachtlich sind), sind allerdings zeitaufwändig durch intensive Vor- und Nachbereitung sowie eine ressourcenintensive Durchführung. Hinzu kommt als Risikofaktor, dass unsere Evaluationen alle unter möglichst realen Bedingungen – d. h. im städtischen Raum im Freien – stattfanden und deshalb im Vergleich zu Labortests einer Reihe zusätzlicher Risiken ausgesetzt waren. Dazu zählen die geringere Verlässlichkeit provisorischer technischer Aufbauten sowie unkontrollierbare Faktoren wie der Publikumsverkehr und das Wetter. Die Auswirkungen auf die einzelnen Evaluationen waren unterschiedlich und werden in ihren jeweiligen Abschnitten beschrieben.

Eine Aktivität, die am Rande ebenfalls der Evaluation des Systems zuzuordnen ist, ist die längerfristige Präsenz eines Makroinformationsstrahlers im Foyer des Altenheims Hardterbroich (siehe Abbildung 5.1) und die punktuelle Rückmeldung von Feedback durch die Sozial-Holding Mönchengladbach. Der Makroinformationsstrahler wurde dort bereits 2017 platziert und war bis zum Projektende 2020 (mit einigen Unterbrechungen) im dauerhaften Einsatz. Er wurde von Bewohner*innen des Altenheims, von Besucher*innen und von Pflegepersonal gesehen und teilweise benutzt. Bei akut auffallenden Problemen hat das Projektpersonal der Sozial-Holding sich bei uns gemeldet, um Korrekturen und Verbesserungen zu ermöglichen. Beispiele dafür sind eine Vergrößerung der Schrift einer zeitweise auf dem Bildschirm angezeigten Uhr zur Steigerung des Lesbarkeit oder eine Anregung für mehr lokale Nachrichten zu bestimmten Themen. Diese Rückmeldungen wurden in der Regel direkt umgesetzt und trugen zu einer inkrementellen Verbesserung des Systems bei, wurden allerdings nicht systematisch erhoben oder ausgewertet. Darüber hinaus hat Anna Buck, eine damalige Teamkollegin des Autors, Ende 2017 eine etwas umfangreichere evaluative Analyse des Makroinformationsstrahlers im Foyer des Altenheims durchgeführt, welche jedoch nicht Teil dieses Promotionsprojektes ist. Ihre Ergebnisse sind bei Koch et al. (2020, Abschnitt 5.6.1) zu finden.

Abbildung 5.1.: 

Wir hatten 2019 eine Gelegenheit, das Konzept der Quest-Absolvierung einer Pilotstudie zu unterziehen. Diese ist in Abschnitt 5.1 beschrieben. Sie untersuchte die Machbarkeit der Quest-Absolvierung durch Annäherung an SSO. Die Interaktion mit dem Quest-System geschah hier jedoch noch nicht über Informationsstrahler sondern über eine Mobil-App.

Bevor wir die zwei systematischen Nutzertests der vollständigen Aktivitätsunterstützung genauer beschreiben, gehen wir in Abschnitt 5.2 darauf ein, weshalb wir lediglich diese zwei Tests mit vergleichsweise wenigen Proband*innen durchgeführt haben und was die eigentliche Evaluationsplanung im Projekt gewesen wäre.

Bei dem ersten unserer zwei Nutzertests (Abschnitt 5.3) handelt es sich um einen ausführlichen Test mit sieben Proband*innen im Senioren-Scooter-Park der Sozial-Holding Mönchengladbach, welcher aus Interviews und beobachteter Systemnutzung bestand und im Herbst 2020 durchgeführt wurde. Der zweite Nutzertest (Abschnitt 5.4) war eine per Fragebogen erhobene und weniger ausführliche Sammlung von Rückmeldungen von sechs Besucher*innen des Scooter-Parks, die zuvor das System ausprobiert hatten, und fand wenige Wochen später statt.

5.1. Pilot-Feldtest: Turmfest-Schnitzeljagd

Im Rahmen des Turmfestes 2019 in Rheydt, Mönchengladbach, stellte das Projekt UrbanLife+ vom 28. bis zum 30. Juni 2019 den aktuellen Forschungsstand anhand von Demonstrationen verschiedener SSO dar. Ein Makroinformationsstrahler wurde mit einem speziellen Datensatz bestückt, welcher das Festprogramm sowie Hintergrundinformationen zu UrbanLife+ enthielt, und fungierte am Projektstand als Demonstrator. Die Kollegen von der Universität Hohenheim hatten eine Mobil-App entwickelt, die eine Interaktion mit ihren im Umfeld platzierten SSO-Prototypen erlaubte, und bewarben diese am Projektstand und in Gesprächen mit Passant*innen.

In enger Absprache mit den Kollegen bereiteten wir eine kleine Pilotstudie zu Quests im städtischen Umfeld vor. Die Hohenheim-App wurde um eine Schnittstelle zu einem provisorischen Webdienst erweitert, welcher der Person eine Karte des Festgeländes mit Markierungen für alle SSO aus Hohenheim anzeigte (ähnlich wie in Abbildung 5.2). Unsere Hoffnung war, mit dem Vorhaben der Universität Hohenheim einen gemeinschaftlichen Nutzen zu schaffen, die Aufmerksamkeit der Festbesucher*innen noch stärker auf das Verbundprojekt zu lenken und dabei gleichzeitig neue Erkenntnisse zur Absolvierung von Quests rund um SSO zu gewinnen.

Die SSO-Markierungen auf der Karte waren zunächst orange. Immer wenn die Person mit ihrem Mobilgerät in die Nähe eines SSO kam um mit diesem zu interagieren, färbte sich der entsprechende Punkt auf der Karte grün. So wurden die Nutzer*innen der App eingeladen, alle Objekte zu finden und zu erkunden. Personen, die alle Objekte gefunden hätten, wurde am Projektstand ein kleiner Sachpreis in Aussicht gestellt.

Leider nahm niemand der Festbesucher*innen das Angebot der Schnitzeljagd wahr. Laut Auskunft von den Kollegen wurde die App einige Male heruntergeladen und es konnte eine gewisse Anzahl an Interaktionen mit den SSO festgestellt werden, allerdings blieben die Nutzungszahlen hinter den Erwartungen zurück. Die vermutete hauptsächliche Ursache dafür war das Wetter: Das Turmfest-Wochenende fiel in dem Jahr so heiß aus, dass so gut wie keine Personen aus der Zielgruppe 65+ das Fest besucht hatten, und auch insgesamt war die Veranstaltung deutlich weniger frequentiert als üblich.

Daher hat sich für uns aus der Veranstaltung leider kein verwertbares Feedback zum Nutzungserlebnis ergeben. Als Teilerfolg konnten wir den Nachweis der Machbarkeit verbuchen, da die Anzeige der SSO und die Markierung bei Annäherung technisch in Testdurchläufen gut funktioniert hat. Im Nachgang des Turmfestes 2019 hatten wir uns noch vorgenommen, das Gelernte bei folgenden Großveranstaltungen 2020 erneut in die Praxis zu tragen, das hatte sich dann allerdings wenige Monate später mit dem Beginn der COVID-19-Pandemie als Trugschluss erwiesen, so dass diese Studie nicht wieder aufgegriffen werden konnte.

5.2. Ursprüngliche Evaluationsplanung

Im Verbundprojekt UrbanLife+ waren für die letzten zwölf Monate der Laufzeit diverse Evaluationen der entwickelten SSO geplant. Dazu gehörte auch eine dreistufige Evaluation der Informationsstrahler bzw. des Quest-Systems der Aktivitätsunterstützung hinsichtlich unserer Forschungsfragen. Leider fiel die Abschlussphase des Projekts 2019/2020 mit dem Beginn der COVID-19-Pandemie zusammen. Unsere geplanten Evaluationen hätten in dieser Hinsicht mehrere gravierende Risikofaktoren kombiniert: die Involvierung von älteren Menschen, die Durchführung im öffentlichen städtischen Raum und den physischen Kontakt mit öffentlich platzierter Technik. Das Projektkonsortium bewertete die Lage so, dass die Risiken gegenüber unseren Versuchspersonen in keinem tragbaren Verhältnis zu unserem erhofften Erkenntnisgewinn standen, und sagte alle Vor-Ort-Evaluationen ab.

Naturgemäß betraf das auch dieses Promotionsprojekt. Eine zeitliche Verschiebung der Evaluationen nach hinten wäre für den Autor prinzipiell denkbar gewesen, allerdings hatte das Verbundprojekt eine begrenzte Laufzeit. Als Konsequenz davon war abzusehen, dass die Zusammenarbeit nur bis Herbst 2020 möglich sein würde, danach wäre der organisatorische Rahmen weggefallen.

Nach reiflicher Überlegung entschieden wir uns dafür, statt der ursprünglich geplanten dreistufigen Evaluation im öffentlichen Raum wenigstens einen Nutzertest im kleinen Rahmen doch noch durchzuführen. Dazu erarbeiteten wir mit der Sozial-Holding Mönchengladbach ein Sicherheits- und Hygiene-Konzept, mit dem alle Beteiligten einverstanden waren, und planten eine Evaluation im gerade erst fertiggestellten Senioren-Scooter-Park in Mönchengladbach, wo wir die Möglichkeit hatten, nur eine Person zur Zeit das Gelände betreten zu lassen. Dazu mehr im Abschnitt 5.3. Trotzdem bedeutete dies immer noch eine drastische Reduktion in der Tiefe und der Ergiebigkeit der Evaluationsphase gegenüber dem, was zuvor geplant war. Wir sind uns schmerzlich bewusst, was das für das Resultat dieses Promotionsprojektes bedeutet, aber auch dafür galt, dass ein Ende nicht beliebig lange verzögert werden konnte. Daher gehen wir an dieser Stelle den außergewöhnlichen Schritt, unsere ursprüngliche Evaluationsplanung in theoretischer Form zu präsentieren, um der Vollständigkeit halber wenigstens die dahinter stehenden Ideen und Überlegungen darstellen zu können.

Für die Dokumentation der Evaluationsvorhaben wurden in UrbanLife+ tabellarische Übersichten erstellt, welche wir (um einige im Nachhinein belanglosen Interna reduziert) an dieser Stelle wiedergeben und als Struktur- und Diskussionsgrundlage verwenden.

In dieser ersten Evaluation hätten wir die Arbeit an der Gestaltung des Makroinformationsstrahlers summativ evaluiert. Es wäre darum gegangen, die Benutzbarkeit durch ältere Menschen mit möglichst verschiedenen altersbedingten Einschränkungen zu überprüfen und konkrete Empfehlungen für die visuelle Gestaltung ähnlicher Systeme geben zu können.

Methodisch wären Interview-basierte Befragungen zum Einsatz gekommen. Die Darstellung auf dem Bildschirm, die im realen Ablauf durch die zufällige Darstellung verschiedener Informationsobjekte in der Flow-Ansicht geprägt ist, wäre durch den Versuchsleiter nach der Wizard-of-Oz-Methode (Kelley, 2018) so manipuliert worden, dass ein repräsentatives Spektrum verschiedener Parameterwerte durch den Test abgedeckt worden wäre. Zur iterativen Verbesserung wäre zudem Rapid Iterative Testing and Evaluation (RITE) nach Medlock (2018) eingesetzt worden. Diese Methode sieht vor, aufgedeckte Schwächen im System bereits während der Evaluation zwischen den Versuchsdurchgängen ad hoc zu beheben. Sie opfert die Vergleichbarkeit der Aussagen der verschiedenen Proband*innen, da jede Testperson ein etwas anderes System vorfindet, erhöht dafür allerdings das Potenzial für die Verbesserung über die gesamte Evaluation hinweg.

In der zweiten Evaluation wäre es darum gegangen, den Schritt von der Interaktion an einem einzelnen Gerät zu einer Auswertung der geräteübergreifenden Quest-Verfolgung zu machen. In einem vorbereiteten und fest hinterlegten Szenario wären die Testpersonen den Weg vom Makroinformationsstrahler zum nahe gelegenen Textiltechnikum gegangen, dieser Weg wäre mit der Navigationsunterstützung durch Mikroinformationsstrahler ausgestattet worden.

Dieser Test hätte einerseits die Lauffähigkeit des Systems im realen Raum validiert und andererseits Feedback zu den benötigten Interaktionen gesammelt: zur Verständlichkeit und Vollständigkeit der Beschreibungen, der Erkennbarkeit der Navigationsunterstützung und dem übergreifenden Erleben der Quest-Absolvierung. Die Bedingungen wären hier mit einer Person zur Zeit und einem vorgegebenen Szenario noch sehr kontrolliert gewesen. Die Experimentator*innen wären bei jeder Interaktion dabei gewesen und hätten bei akuten Problemen direkt eingreifen können.

Basierend auf den Verbesserungen am System, welche sich aus der zweiten Evaluation ergeben hätten, wären wir in die dritte Stufe der Evaluation gestartet. Hier wäre das System in einen zeitlich begrenzten und eng betreuten, aber teilweise unbeaufsichtigten Betrieb übergegangen. Für eine kurze Zeit von einigen Tagen wären die Informationsstrahler rund um das Altenheim aufgestellt worden, eine Reihe von testbaren Quests wäre implementiert und bereitgestellt worden und Personen vor Ort hätten diese im eigenen Ermessen und ohne unmittelbare Hilfe ausprobieren können. Am Ende des Testzeitraums wären die Nutzer*innen durch Interviews dazu befragt worden, was sie allgemein und im Detail von den erlebten Interaktionen hielten.

Nach dieser letzten Evaluationsstufe hätten wir sowohl detaillierte Aussagen von den Nutzer*innen über das System und ihre Einschätzung seines Potenzials gehabt, als auch die Log-Daten über die tatsächliche Nutzung über den Evaluationszeitraum hinweg. Dies wäre eine reichhaltige Kombination gewesen, um auswerten zu können, wie subjektive Meinungen und das tatsächliche Verhalten ineinander greifen und wo sich ggf. Unterschiede auftun (Shiraishi et al., 2009). Aus dem Gesamtbild wären hoffentlich Schlüsse bzgl. der Wirkung der Aktivitätsunterstützung in realen Deployments über den Projektzeitraum hinaus möglich gewesen. Für die in Abschnitt 1.4.3 formulierten Forschungsfragen hätten wir hier eine Datenbasis erreichen wollen, die eine möglichst präzise Beantwortung erlaubt.

Für die Qualität der Ergebnisse ist es höchst bedauerlich, dass die beschriebenen Evaluationen nicht durchgeführt werden konnten. Allerdings ist der Autor mit dem UrbanLife+-Projektkonsortium einer Meinung, dass die Sicherheit und Gesundheit der älteren Menschen im fraglichen Zeitraum selbstverständlich höher zu priorisieren war. Wir hoffen, dass wir mit dieser Darstellung einen Einblick darüber geben konnten, wie wir dieses Projekt im Idealfall beendet hätten.

5.3. Beobachtete Nutzertests (Evaluation A)

Als Ersatz für die drei geplanten Evaluationen wurde unter den externen Einschränkungen bedingt durch die COVID-19-Sicherheit eine Evaluation geplant und durchgeführt, welche Aspekte der ursprünglich geplanten Evaluationen 1 und 2 kombiniert. Als Durchführungsort wurde der Senioren-Scooter-Park1 der Sozial-Holding Mönchengladbach gewählt. Er zeichnet sich dadurch aus, dass mit einem überschaubaren Wegenetz aus verschiedenen Bodenbelägen in einer bepflanzten Umgebung eine überzeugende Imitation des städtischen Außenraums gegeben ist, die Umgebung allerdings gleichzeitig kontrolliert genug ist, dass wir die Vermeidung von zufälligen Personenkontakten durch die bauliche Absicherung des Geländes gewährleisten können. Im Spätsommer 2020 waren Laura Stojko und der Autor dieser Arbeit für eine Woche in Mönchengladbach um die Evaluation durchzuführen. Im folgenden Abschnitt wird zunächst der Planungsprozess für die Evaluation dokumentiert, dann wird von der Durchführung und der Auswertung berichtet, bevor die Ergebnisse dargestellt werden.

1: In der Realität sind alle Wege im Senioren-Scooter-Park für alle Mobilitätsparameter geeignet. Die Modelldaten wurden hier nur fiktiv eingeschränkt, um die Wegeberechnung mit verschiedenen Parametern testen zu können.

5.3.1. Planung

Zu Beginn der Planung dieser Evaluation (für diesen Bericht als „Evaluation A“ bezeichnet) wurde eingegrenzt, welche Frage bzw. Fragen wir durch ihre Durchführung würden beantworten wollen. Die Forschungsfragen aus Abschnitt 1.4.3 sind auf einer hohen Abstraktionsebene angesiedelt und jedenfalls nicht gut geeignet, Versuchspersonen direkt dazu zu befragen oder sie durch Beobachtung direkt zu beantworten. Zunächst haben wir deshalb auf Basis der zentralen Forschungsfragen eine Reihe von möglichen Evaluationsfragen entwickelt, die wir für experimentell untersuchbar hielten:

• Können Quests so gestaltet werden, dass sie auch für Senior*innen ohne Online-Spiele-Erfahrung intuitiv verständlich sind?
• Können Quests so gestaltet werden, dass sie im urbanen Raum über vernetzte smarte städtebauliche Objekte angenommen, durchgeführt und absolviert werden können?
• Sind Belohnungen von materiellem Wert (Rabatte, kostenlose Produkte, ...) geeignet, Senior*innen zur Annahme und Absolvierung von Quests zu motivieren?
• Sind Quests ein geeignetes Werkzeug, die Informiertheit von Personen über ihre urbane Umgebung zu steigern?
• Sind Quests ein geeignetes Werkzeug, Personen zur Annahme von (sozialen, kulturellen, kommerziellen, ...) Angeboten in ihrer urbanen Umgebung zu motivieren?

Die ersten zwei dieser Fragen beziehen sich auf die Machbarkeit der Interaktionsgestaltung, sie sind durch klassische Nutzertests beantwortbar. Die letzten drei Fragen drehen sich um mittel- und langfristige Konsequenzen der Benutzung und sind schwieriger zu beobachten, im Rahmen der Evaluation sind diese eher durch Befragung zu ergründen als durch Beobachtung.

Basierend auf diesen Voraussetzungen wurden die Erhebungsmethoden festgelegt. Wir entschieden uns für eine Kombination aus beobachteten/begleiteten Nutzertests des Systems gepaart mit ausführlichen Nachbesprechungen des Erlebten in Form von semistrukturierten Interviews. Die Nutzertests erlauben Erkenntnisgewinne zur Benutzbarkeit des Systems und zum tatsächlichen Verhalten der Nutzer*innen in der Interaktion. Semistrukturierte Interviews (Barriball & While, 1994; Dearnley, 2005) sind ein geeignetes Werkzeug, um reichhaltige Aussagen von Proband*innen zu sammeln deren Informationsgehalt über die zuvor festgelegten Fragen ggf. hinausgeht. In Anbetracht der schon zu diesem Zeitpunkt absehbaren geringen Anzahl der Proband*innen war es uns wichtig, mit ihnen ins Gespräch zu kommen und auch solche Gedanken mit zu ergründen, die wir nicht vorhersehen konnten, weshalb eine Interview-Methode mit einem eher losen Leitfaden besser geeignet war als ein reiner Fragebogen oder ein vollstrukturiertes Interview.

Die Evaluation wurde in zwei Teilen organisiert, wobei sich der erste Teil mit der Quest-Auswahl am Makroinformationsstrahler befasste und der zweite Teil mit der Quest-Durchführung und Navigationsunterstützung mit Hilfe der Mikroinformationsstrahler. Der erste Evaluationsteil wurde vom Autor verantwortet, der zweite von Laura Stojko.

Mit diesem Grundkonzept gingen wir in ein Gespräch mit der Sozial-Holding Mönchengladbach, die ihre Bereitschaft signalisiert hatte, den neuen Senioren-Scooter-Park für Evaluationen zur Verfügung zu stellen. Sie gab auch die Randbedingungen für die COVID-19-Sicherheit vor, zu denen ein Labortest des Projektteams unmittelbar vor Beginn der Evaluation (zum Ausschluss des Risikos einer unbemerkten Infektion) sowie Richtlinien für Schutzmasken und Desinfektionen während der Durchführung gehörten.

Unter Einbezug der Rahmenbedingungen und der Evaluationsziele wurde ein gemeinsamer schriftlicher Ablaufplan für die Evaluation erarbeitet (zu finden in Anhang A). In diesem Zuge wurde ein zeitlicher Rahmen und eine Zielvorstellung für die Zusammensetzung der Proband*innengruppe getroffen: Da die Anzahl der freiwilligen Proband*innen aus der Zielgruppe von der Sozial-Holding als gering eingeschätzt wurde, wurden neben Senior*innen auch Altenpflege-Expert*innen als Proband*innen mit eingeplant. Diese würden aus ihrer Expertise heraus versuchen, die Benutzbarkeit des Systems für ältere Menschen einzuschätzen. Insgesamt wurde eine Anzahl von ca. zehn Proband*innen als Ziel gesetzt, wobei pro Person eine Dauer von maximal 60 bis 90 Minuten festgesetzt wurde, mit der Option auf deutlich kürzere Dauern falls die Person zu den Interviewfragen weniger zu sagen hätte.

Im Vorlauf der Evaluation wurden die benötigten Unterlagen für die Durchführung erstellt:

• Eine schriftliche Einverständniserklärung
• Ein kurzer Fragebogen für demografische Daten – wir erhofften uns, dass eine schriftliche Beantwortung dieser Fragen für die Proband*innen ggf. angenehmer ist als eine mündliche Abfrage
• Ein Pre-Test-Fragebogen zur Abfrage der altersbedingten Einschränkungen, der Technikkompetenz, der sozialen Verankerung im Stadtquartier und der Grundeinstellung zum Thema Datenschutz
• Interviewleitfäden für die Auswertung der zwei Evaluationsabschnitte

Alle diese Unterlagen können ebenfalls in Anhang A eingesehen werden. Außerdem wurden die technischen und inhaltlichen Grundlagen geschaffen und das Evaluationsszenario wurde festgelegt.

Die konkrete Gewinnung der Versuchspersonen wurde aufgrund ihrer Vernetzung vor Ort und ihrer Expertise für die Eignungsfeststellung einzelner Personen der Sozial-Holding überlassen. Nachdem zunächst drei aufeinanderfolgende Tage für die Evaluation geplant waren, wurde dies im Lauf der Planung auf eine Arbeitswoche (Montag bis Freitag) erweitert und pro Halbtag wurde ein Pensum von maximal zwei Proband*innen festgelegt.

5.3.2. Durchführung

Die Evaluationsleiter fanden sich am 31. August 2020 vor Ort ein und erledigten den Aufbau. Der vorhandene Wandbildschirm im Außenbereich des Pavillons (siehe Abbildung 5.3) wurde mit der aktuellen Version der Makroinformationsstrahler-Software versehen und die Mikroinformationsstrahler wurden in der geplanten Formation im Senioren-Scooter-Park aufgebaut (siehe Abbildung 5.4).

Abbildung 5.3.: 

Abbildung 5.4.: 

Zunächst ergaben sich signifikante technische Schwierigkeiten beim Betrieb der Navigationsunterstützung und insbesondere der Annäherungserkennung, wodurch sich der Nachweis der vollständigen Durchführbarkeit bis zum Folgetag verzögerte. In der Zwischenzeit wurden die Implementationsparameter angepasst und getestet und die Aktivitätsunterstützung wurde um ergänzende Möglichkeiten zur kleinschrittigen administrativen Steuerung ergänzt.

Am 2. September konnten die tatsächlichen Evaluationsdurchgänge beginnen. Der Ablauf war jeweils wie folgt:

1. Begrüßung und Erläuterung des COVID-19-Sicherheitskonzepts
2. Erklärung des Experiments, Vorlage und Unterschrift der Einverständniserklärung
3. Ausfüllen des demografischen Fragebogens
4. Pre-Test-Interview mit Audioaufzeichnung – diese war ursprünglich als schriftlicher Fragebogen geplant, wurde jedoch vor Ort auf ein semistrukturiertes Interview umgestellt.
5. Auswahl einer persönlichen Farbe anhand von vier laminierten Pappkarten in rot, grün, gelb und blau
6. Erklärung und Erkundung der Aktivitätsauswahl am Makroinformationsstrahler einschließlich der persönlichen Pinnwand in der zuvor gewählten Farbe und der Aktivierung der Beispiel-Quest „Entdecke das Bienen-Hotel im Senioren-Scooter-Park“
7. Semistrukturiertes Interview mit Audioaufzeichnung zur Nachbereitung der Makroinformationsstrahler-Interaktion
8. Rundgang durch den Senioren-Scooter-Park mit Anleitung durch die platzierten Mikroinformationsstrahler in der zuvor ausgewählten Farbe
9. Semistrukturiertes Interview mit Audioaufzeichnung zur Nachbereitung des Rund- gangs und der Erfahrung der Mikroinformationsstrahler
10. Übergabe einer Blume als symbolische Belohnung für die Erfüllung der Quest
11. Verabschiedung

Die geplante Anzahl von zehn Proband*innen konnte nicht erreicht werden. Innerhalb des Evaluationszeitraums waren neun Proband*innen eingeladen, allerdings mussten zwei Durchführungen aufgrund witterungsbedingter Umstände (Gefahr für die Gesundheit der Senior*innen) kurzfristig abgesagt werden. Die verbleibenden sieben Proband*innen durchliefen die Evaluation jeweils vollständig.

Im Verlauf der Evaluationen gab es keine besonderen Pannen oder Auffälligkeiten. Gelegentlich musste der Rundgang aufgrund von Unzuverlässigkeiten der Annäherungserkennung ein zweites Mal gestartet werden. Zwischenzeitlich mussten die Mikroinformationsstrahler aufgrund von Regenschauern vor Wasserschäden geschützt werden, bei leichtem Regen konnten die Schutzgehäuse jedoch ausreichend Sicherung bieten.

Am Ende der Arbeitswoche wurden die Mikroinformationsstrahler abgebaut, die Geräte verblieben jedoch vor Ort in Obhut der Sozial-Holding für die Durchführung von Evaluation B einige Wochen später – siehe dazu Abschnitt 5.4.

5.3.3. Auswertung

Als Ergebnisse der sieben Evaluationsdurchgänge fielen die ausgefüllten demografischen Fragebögen und die Aufzeichnungen der Nutzertests und Interviews an. Die Audioaufzeichnungen wurden zum Zweck der Auswertung vollumfänglich transkribiert (zu finden in Anhang B), die Audiodaten wurden entsprechend der Datenschutzklausel in der Einverständniserklärung 90 Tage nach Ende des Experiments vernichtet. Die jeweiligen Dauern der einzelnen Segmente wurden protokolliert und sind in Tabelle 5.1 zu finden.

Bei den resultierenden Interview-Transkripten handelt es sich um eine beträchtliche Menge an qualitativen Rohdaten. Um den Umständen der Evaluation gerecht zu werden und einen möglichst umfangreichen Erkenntnisgewinn zu gewährleisten, entschieden wir uns dafür, auf Coding-Techniken aus dem methodischen Feld der Grounded Theory zurückzugreifen. Bei Grounded Theory handelt es sich um eine empirische Systematik zur Entwicklung von Theorien aus Beobachtungen heraus, d.h. zum induktiven Erkenntnisgewinn (Strauss & Corbin, 1990). Die Auswertung qualitativer Daten gemäß Grounded Theory besteht nicht aus der Überprüfung von zuvor festgelegten Hypothesen, sondern aus einen ergebnisoffenen Wahrheitsfindungsprozess basierend auf empirischen Daten, welcher in Antworten auf vorher nicht im Detail intendierte Fragen resultieren kann. Unsere Auswertung folgt insgesamt nicht den Prinzipien der Grounded Theory, da wir hauptsächlich an Antworten zu unseren Forschungsfragen interessiert sind. Allerdings bedienen wir uns der Auswertungsmethoden Open Coding, Axial Coding und Selective Coding (Strauss & Corbin, 1990) aus diesem Feld, um der Datenvielfalt gerecht zu werden und zusätzliche Ergebnisse in den Aussagen der Proband*innen nicht vorschnell auszublenden. Die Coding-Vorgänge für unsere Evaluation wurden im Projektteam so aufgeteilt, dass der Autor die Pre-Tests und die Phasen zur Quest-Auswahl kodiert hat und Laura Stojko die Phasen zur Quest-Durchführung.

Im ersten Schritt, dem Open Coding, werden die textuell vorliegenden Daten (bei uns die Interview-Protokolle) auf kleinster Ebene mit Beschriftungen annotiert. Einzelne Sätze und Aussagen werden auf diese Weise kategorisiert und zusammengefasst. Die Systematik der Beschriftungen wird nicht zu Beginn festgelegt, sondern ergibt sich aus den Daten heraus. Dieser Prozess hat einen hohen Zeitaufwand, soll im Gegenzug jedoch sicherstellen, dass alle vorliegenden Aussagen bei der Auswertung berücksichtigt werden und nicht nur jene, die auf Anhieb relevant für die Hypothesen erscheinen. Die vollständigen Kodierungen können direkt an den Texten in Anhang B nachgelesen werden.

Beim Axial Coding werden die zuvor vorgenommenen Codes in Relation zueinander gesetzt und Verbindungen/Kategorien höherer Ordnung werden entwickelt. Bei diesem Prozess entsteht eine Erkenntnisstruktur, die über die Aussagen einzelner Proband*innen hinausgeht und in strukturierter Form darstellt, was in den Interviews gesagt worden ist.

Die letzte Phase, das Selective Coding, reduziert die Ergebnisse aus dem vorigen Schritt schließlich auf Kernaussagen. Wie der Name bereits nahelegt ist dies der Schritt, in dem tatsächlich gefiltert wird. Die gesammelten Aussagen aus den Interviews werden auf relevante Kernaussagen mit den sie jeweils untermauernden Zitaten reduziert.

Für die Ergebnisse des Axial Coding und Selective Coding gibt es keine allgemein übliche Darstellungsform. Wir geben sie in tabellarischer Form in Anhang C vollständig wieder. Die textuelle Zusammenfassung der Kernaussagen, also das eigentliche Ergebnis des Prozesses, bildet den Kern des folgenden Abschnitts.

5.3.4. Ergebnisse

Die demografischen Daten unserer Proband*innen (siehe Tabelle 5.2) offenbaren ein ausgewogenes Verhältnis männlicher und weiblicher Personen. Alle sind in der Nähe des Evaluationsortes wohnhaft. Streng genommen sind lediglich zwei der sieben Personen in unserer Zielgruppe 65+, allerdings sind weitere zwei nur ein bzw. vier Jahre vom minimalen passenden Alter entfernt. Bei den jüngeren Personen handelt es sich um Expert*innen aus dem Bereich der Altenpflege, die mit uns über ihre Erfahrungen mit Senior*innen in Altenheimen und in betreuten Wohnanlagen gesprochen haben.

Im Folgenden werden die Ergebnisse zu den zwei Evaluationsphasen zusammengefasst dargestellt. Die darauf aufbauende Entwicklung von Gestaltungsempfehlungen zur Beantwortung der übergreifenden Forschungsfrage findet in Abschnitt 7.2 statt, wo diese Aussagen erneut aufgegriffen werden.

Auswahl und Aktivierung

Die Proband*innen bewerteten die Idee eines dynamischen Informationsangebots zu Aktivitäten in der Umgebung einheitlich als positiv. Das gewählte Darstellungsformat mit Titel, Bild und Beschreibungstext wurde als für ältere Personen besonders hilfreich bezeichnet. Mehrere Proband*innen gaben an, dass sie selbst oder die Menschen um sie herum über verfügbare Angebote vermutlich besser informiert wären, wenn ein solches Informationsangebot in dauerhafter und flächendeckender Form existieren würde. Auch die Personalisierung des Informationsangebotes anhand der individuellen Vorlieben wurde positiv bewertet. Die Metapher der persönlichen Pinnwand wurde mehrheitlich als positiv hervorgehoben und die visuelle Personalisierung in der eigenen Lieblingsfarbe wurde als sehr wertvoll für die Freude an der Interaktion wahrgenommen.

Das Quest-Format wurde von mehreren Proband*innen als generell positiver Motivationsfaktor bewertet. Bezüglich der Belohnungen gab es klare Meinungen sowohl dafür als auch dagegen. Einige Proband*innen sagten, dass solche Anreize definitiv dazu beitragen würden dass sie mehr außerhäusliche Angebote wahrnehmen würden, andere äußerten eine klare Abneigung und merkten an, dass sie sich lieber auf ihre intrinsische Motivation verlassen und Entscheidungen für oder gegen bestimmte Aktivitäten ohne äußere Beeinflussung fällen möchten.

Die Proband*innen äußerten auch konkrete Verbesserungsvorschläge für die Aktivitätsunterstützung. So wurde angemerkt, dass es hilfreich wäre, an den Informationsobjekten die ungefähre Dauer einer Aktivität ablesen zu können, um die Entscheidung zu unterstützen, ob sie unter den eigenen Mobilitätsbedingungen machbar wäre. Über die Problematik der Begrifflichkeiten für die Angebotskategorien, welche wir in Abschnitt 3.1 bereits thematisiert haben, wurde mehrfach diskutiert: Begriffe wie „Herausforderung“ oder „Aufgabe“ wurden teilweise als zu fordernd bewertet. Für die visuelle Gestaltung wurde der Wunsch geäußert, die Farbkontraste noch stärker für Lesbarkeit zu optimieren, und die Farbgestaltung der Objekte wurde in einem Fall als nicht dynamisch genug bewertet.

Durchführung

Die Proband*innen bewerteten das übergreifende Erlebnis der Aktivitäts- und Navigationsunterstützung mit Mikroinformationsstrahlern als hilfreich. Die leichtgewichtige Interaktion (Erkennung per Bluetooth bei Annäherung ohne weitere erforderliche Steuerung) wurde als nützlich und eindrucksvoll hervorgehoben.

In unserem Aufbau waren nicht alle Wegkreuzungen mit Mikroinformationsstrahlern versorgt und in einigen Situationen wurde das zu einer Kreuzung gehörende Gerät als zu weit entfernt wahrgenommen. Die Navigation an solchen Stellen wurde als unklar kritisiert und der Wunsch nach einer lückenlosen Unterstützung wurde geäußert, da ältere Menschen sich sonst nicht auf die Präsenz der Unterstützung verlassen könnten.

Die Fortführung der Verwendung der zu Beginn abgefragten persönlichen Farbe wurde als positiv wahrgenommen.

Insgesamt äußerten die Proband*innen eine verbesserte Orientierung und eine Erhöhung des Sicherheitsgefühls durch das Vorhandensein der Mikroinformationsstrahler und der Aktivitätsunterstützung. Sie wurden auch als Möglichkeit zur Steigerung des Gewahrseins der unmittelbaren Umgebung bewertet. Zusätzlich wurde geäußert, dass das Verfolgen der Navigationsunterstützung einen Spaßfaktor analog zur „Schnitzeljagd“ mit sich bringt und dass es nicht immer negativ sein muss, wenn ein Aspekt der Aktivitätsunterstützung als Überraschung wahrgenommen wird.

Die Proband*innen gaben auch vielfältiges Feedback zur direkten Interaktionsgestaltung der Mikroinformationsstrahler, der Symbolauswahl und -gestaltung und sonstigen Anzeigeparametern. Da die detaillierte Gestaltung der Mikroinformationsstrahler wie bereits beschrieben nicht Teil dieses Promotionsprojektes war, wird auf eine Wiedergabe an dieser Stelle verzichtet. Eine Zusammenfassung findet sich bei Fietkau und Stojko (2021, Abschnitt 5.2).

5.4. Fragebogenbasierte Auswertung (Evaluation B)

Einige Wochen nach der ausführlichen Evaluation fand am 21. und 22. September 2020 der Tag der offenen Tür im Senioren-Scooter-Park statt. Zu diesem Anlass wurde das Gelände für die Öffentlichkeit geöffnet und es gab die Möglichkeit, nach vorheriger Terminanmeldung den Park zu besichtigen und die Senioren-Scooter auszuprobieren.

Aus organisatorischen Gründen konnte der Autor zu diesem Termin nicht selbst erneut vor Ort sein, allerdings hatten sich die Kolleginnen von der Sozial-Holding Mönchengladbach dankenswerterweise bereit erklärt, die Informationsstrahler in vereinfachter Form ebenfalls vorzustellen und mit den älteren Besucher*innen einen von uns vorbereiteten Fragebogen auszufüllen. Zu diesem Zweck wurden die Mikroinformationsstrahler vom Aktivitätsunterstützungsdienst entkoppelt und in einen Modus umgeschaltet, in dem die Pfeilrichtung am Gerät selbst fest eingestellt werden konnte. Dies ermöglichte einen vereinfachten Aufbau für ein Szenario ohne Annäherungserkennung.

Der für die Veranstaltung von uns vorbereitete Fragebogen („Fragebogen Evaluation B“ in Anhang A) fasst die Kernfragen aus der kombinierten Evaluation A auf einer A4-Seite knapp zusammen. Nach den zwei Tagen erhielten wir sechs ausgefüllte Fragebögen zurück. Die angegebenen Daten sind in vollständiger Form im Anhang D wiedergegeben. Die demografischen Daten der teilnehmenden Personen sind in Tabelle 5.3 aufgelistet und offenbaren, dass hier eine deutlich höhere Altersspanne (71 bis 91) gegeben ist als in Evaluation A. Die Geschlechterverteilung ist auch hier ungefähr gleichmäßig.

Es ist dem Medium geschuldet, dass die Ergebnisse im Gegensatz zur Evaluation A nicht detailliert genug dokumentiert sind um in einer vergleichbaren Tiefe Schlüsse daraus zu ziehen, aber dennoch finden wir in den Antworten einige Bestätigungen vorheriger Ergebnisse und ein paar weitere bedenkenswerte Impulse.

Mehrere Proband*innen kritisieren die Lesbarkeit der Texte auf dem Makroinformationsstrahler, dies deutet darauf hin dass an der Stelle ein noch größerer Schwerpunkt auf Größe und Kontrast gelegt werden sollte. Ebenfalls heben mehrere der Proband*innen den sozialen Aspekt der Aktivitätsplanung hervor, welcher zum Konzept der Aktivitätsunterstützung gehört, allerdings im Rahmen des Projektes nicht implementiert oder getestet werden konnte. Umso wertvoller ist es, dennoch Rückmeldungen zur Wichtigkeit dieses Themas zu bekommen. Wie schon in der vorherigen Evaluation gibt es gleichermaßen überzeugte Meinungen für und gegen materielle Anreize, was unseren Eindruck bestärkt, dass deren Eignung von der Persönlichkeit abhängig ist und unterschiedliche Neigungen zu dem Thema berücksichtigt werden müssen. Allgemein wurde das Informationsangebot auch hier für positiv befunden.

6. Deployment-Simulation

In den bisherigen Kapiteln wird die Aktivitätsunterstützung durch vernetzte Informationsstrahler vor allem aus der Perspektive einzelner Nutzer*innen betrachtet. Die Ausstattung des öffentlichen Raums mit einer hinreichenden Anzahl von SSO wurde hierbei als gegeben vorausgesetzt.

Spätestens für die Planung echter Deployments stellt sich dann allerdings die Frage, wie viele Informationsstrahler (oder andere SSO) platziert werden müssen, bzw. wie engmaschig das Netz gemessen an der Topologie der Fußwege sein muss, um eine verlässliche Navigation für beliebige Startpositionen und Ziele zu ermöglichen. Diese Frage konnte im Rahmen von UrbanLife+ nicht experimentell untersucht werden. Trotz der vergleichsweise geringen Anschaffungskosten eines Mikroinformationsstrahlers nach der Art von UrbanLife+ skalieren die initialen Kosten linear mit der Anzahl, zudem bedeutet jedes Gerät auch Aufwand für Instandhaltung und Administration.

Daher scheint es lohnenswert, den Bedarf vorab zu schätzen. Wenn sich feststellen ließe, dass eine Ausstattung jeder zweiten Wegkreuzung mit Informationsstrahlern immer noch eine nahezu gleichbleibend gute Navigationsunterstützung bei 50% Kostenersparnis bieten könnte, dann würde dies die Planung zukünftiger Deployments maßgeblich beeinflussen.

Idealerweise würden wir dieser Frage mit mehreren experimentellen Deployments unterschiedlicher Engmaschigkeit empirisch nachgehen und durch die Beobachtung und Befragung von Personen aus unserer Zielgruppe ergründen, was für eine Platzierung von Geräten zur Navigationsunterstützung real benötigt wird. Da dies aufgrund der COVID-19-Pandemie nicht möglich war, beschränken wir uns an dieser Stelle auf die Untersuchung von Simulationsergebnissen – im Kontext des Forschungsvorhabens bietet sich das auch deshalb an, weil die bereits implementierte Software für die Aktivitätsunterstützung mit vertretbarem Aufwand um eine diskrete agentenbasierte Simulation erweitert werden konnte.

6.1. Theoretischer Ansatz

Die computerbasierte Modellierung und Simulation von realweltlichen Systemen hat schon bald nach der Erfindung des programmierbaren Computers Einzug in diverse Forschungsgebiete gehalten – zunächst in die Meteorologie und Kernphysik, dann zunehmend in so verschiedene Felder wie Molekularbiologie, Medizin, Soziologie und Werkstofftechnik (Winsberg, 2019). Auch in der Mensch-Computer-Interaktion sind Simulationssysteme nicht nur Untersuchungsobjekt (Kuljis, 1996), sondern ebenfalls ein wichtiges Werkzeug zum Erkenntnisgewinn durch die Modellierung von Nutzer*innen (Al Seraj et al., 2018).

Solche simulationsbasierten Ansätze können nur dann einen Mehrwert bieten, wenn sich ihre Ergebnisse tatsächlich auf das Verhalten des realweltlichen Systems übertragen lassen. Auch dies ließe sich im Nachhinein idealerweise empirisch validieren. Aus den gleichen Gründen, die eine direkte flächendeckende Evaluation mit realen Nutzer*innen unmöglich gemacht haben, müssen wir jedoch auch hierauf an dieser Stelle verzichten. Stattdessen bemühen wir uns, die innere Komplexität und die zugrundeliegenden Annahmen unserer Simulationen so einfach zu halten, dass bestimmte deduktive Schlussfolgerungen getroffen werden können.

Für unser Vorhaben, basierend auf einfachen Verhaltensregeln für simulierte Fußgänger*innen Erkenntnisse zu Anforderungen an das mit Informationsstrahlern ausgestattete Wegenetz zu gewinnen, eignet sich die agentenbasierte Modellierung besonders gut, da sie es erlaubt, von Spezifikationen für das Verhalten einzelner Akteure (Agenten) im System auf das Verhalten des Systems im Ganzen zu schließen (Davidsson, 2002). Dies grenzt die agentenbasierte Simulation von anderen Ansätzen der dynamischen Simulation ab, wie der kontinuierlichen oder der ereignisgesteuerten Simulation (Binder, 2004). Zudem ist der Ansatz durch Arbeiten wie die von Gorrini et al. (2016) auch bereits anderweitig für die Simulation von Fußverkehr in städtischen Umgebungen, sogar zur Untersuchung von altersbedingten Einflüssen, bewährt.

6.2. Vorgehen und Modellierung

Für unsere Simulationsumgebung wählen wir zunächst eine Reihe von Wegenetzen verschiedener Größe, welche die Struktur der Fußwege im städtischen Umfeld möglichst realitätsnah modellieren und deren Durchmesser verschiedenen realistischen Bewegungsradien für Fußgänger*innen entspricht. Aus der Vorbereitung des Aktivitätsunterstützungsdienstes für die Evaluation im Senioren-Scooter-Park (siehe Abschnitt 5.3) haben wir bereits ein vollständiges Wegenetz vorliegen, welches für Simulationen verwendet werden kann, dabei jedoch eine eher kleine Gesamtgröße hat.

Ergänzt wird es durch fünf Wegenetze verschiedener Größe, welche wir aus realen Straßendaten von Mönchengladbach aus dem OpenStreetMap-Projekt1 erzeugt haben. Für diesen Zweck haben wir einen aktuellen OSM-Datensatz für den Bezirk Düsseldorf in Nordrhein-Westfalen von Geofabrik2 heruntergeladen und in Python importiert. Dies geschah am 2. Februar 2021. Danach sind wir vorgegangen wie folgt:

1. Erzeuge ein neues temporäres Wegenetz und füge alle Knoten aus dem Quelldatensatz hinzu, welche in einem 2km-Radius um das Altenheim Hardterbroich (51,185° nördliche Breite, 6.453° östliche Länge) liegen.
2. Füge alle Kanten aus dem Quelldatensatz hinzu, welche mit dem OSM-Tag „highway“ versehen sind und deren zwei Knoten im vorigen Schritt beide zum Datensatz hinzugefügt wurden. Anders als die Tag-Bezeichnung vermuten lassen könnte, handelt es sich bei den „highway“-Kanten nicht nur um Schnellstraßen, sondern jegliche befestigte Wege von der Autobahn bis zum Fahrrad- oder Fußweg.
3. Ermittle durch eine Breitensuche die Zusammenhangskomponenten des neuen Wegenetzes. Entferne alle Zusammenhangskomponenten bis auf die größte (gemessen an der Anzahl der Knoten). So ist sicher, dass im resultierenden Wegenetz jeder Knoten von jedem anderen Knoten aus erreichbar ist.
4. Iteriere über alle verbleibenden Knoten und markiere jeden davon, welcher mehr als zwei Nachbarknoten hat, als „Kreuzung“.
5. Speichere das resultierende Wegenetz für die spätere Nutzung und wiederhole die vorigen Schritte für die weiteren Radien 1km, 500m, 250m und 100m.

Eine visuelle Übersicht der sechs Wegenetze ist in Abbildung 6.1 zu sehen. In Tabelle 6.1 sind zu den sechs Karten einige Kennzahlen zur Orientierung aufgeführt.

Abbildung 6.1.: 

Für jedes der Wegenetze wurde dann eine agentenbasierte Simulation durchgeführt. Der Prozess dabei war folgender:

1. Erzeuge zu jedem Wegenetz einen Satz bestückter Wegenetze bestehend aus 11 Kopien des Wegenetzes, eine Kopie für jede Bestückungsdichte von 0,0 bis 1,0 (jeweils einschließlich) in 0,1er-Schritten. Für jedes der neu erzeugten bestückten Wegenetze, wähle entsprechend der Dichte einen zufälligen Anteil der Kreuzungen im Wegenetz aus und markiere diese als navigationsunterstützt. Somit hat das bestückte Wegenetz mit der Dichte 0,0 keine navigationsunterstützten Kreuzungen, während im Netz mit der Dichte 1,0 alle Kreuzungen navigationsunterstützt sind.
2. Erzeuge für jedes der bestückten Wegenetze eine bestimmte Anzahl von Paaren von Wegpunkten im Netz, bestehend aus je einer zufällig gewählten Kreuzung als Start- und Zielpunkt. Da die Berechnungsdauer der Simulation mit der Größe des Wegenetzes schnell ansteigt, sinken die Anzahlen der Punktepaare mit steigendem Radius des Netzwerkes. Die Zahlen sind in Tabelle 6.1 angegeben.
3. Berechne für jedes Punktepaar den kürzesten Weg im Wegenetz, gemessen an der Summe der Kantenlängen, und hinterlege den Wert.
4. Erzeuge für jedes Punktepaar einen Agenten und platziere diesem am jeweiligen Startpunkt. Wiederhole für jeden Agenten dann die folgenden Schritte, bis dieser an seinem Zielpunkt angelangt ist:
   1. Erstelle eine Liste aller Nachbarknoten der aktuellen Position. Entferne die Position aus der vorherigen Iteration, falls vorhanden, aus der Liste. (Dies bewirkt, dass Agenten weder an Kreuzungen noch an Knoten mit nur zwei Nachbarn einfach umdrehen.)
   2. Überprüfe, ob der aktuelle Knoten eine navigationsunterstützte Kreuzung ist. Falls ja, wähle als neue Position den Nachbarknoten, welcher auf dem kürzesten Weg zum Ziel liegt. Falls nein, wähle einen zufälligen Nachbarknoten aus der verbleibenden Liste von Nachbarn.
   3. Traversiere die Kante zum gewählten Nachbarknoten, aktualisiere die Position des Agenten und addiere die Länge der Kante zur insgesamt zurückgelegten Weglänge dieses Agenten.
5. Berechne dann für jeden Agenten einen Umweg-Faktor als Quotient der tatsächlich zurückgelegten Weglänge geteilt durch die optimale Weglänge vom Start zum Ziel.

Der Umweg-Faktor ist die Kennzahl, anhand der die Qualität der Navigationsunterstützung ermittelt wird. Bei perfekter Navigationsunterstützung (Dichte = 1,0) nehmen alle Agenten immer den kürzesten Weg und der Umweg-Faktor ist immer genau 1. Mit sinkender Dichte der Bestückung des Wegenetzes nimmt jedoch der mittlere Umweg-Faktor zu. Die Natur dieses Zusammenhangs zwischen der Dichte der Navigationsunterstützung und der resultierenden Verteilung des Umweg-Faktors ist dann geeignet, uns ein Urteil über die benötigte Dichte zu erlauben.

1: https://www.openstreetmap.org/

2: https://download.geofabrik.de/

6.3. Ergebnisse

Aus unserer Definition des Umweg-Faktors ergibt sich ein Wertebereich zwischen 1 (wenn der Agent an jeder Kreuzung den korrekten/kürzesten Weg einschlägt) und unendlich (wenn der Agent zufällig niemals den Weg zum Zielknoten einschlägt). In dieser Simulation wurde zur Vermeidung von beliebig langen Programmlaufzeiten eine Obergrenze implementiert, welche einen Agenten abbricht, der einen Umweg-Faktor größer als 10 erreicht hat. Dies ist mehr als genug zur Simulation von realistischen Bewegungen von Fußgänger*innen durch ein Stadtquartier, da unterstellt werden kann dass die meisten Menschen bereits nach deutlich weniger als dem Zehnfachen der erwarteten Weglänge aufgeben würden.

Zur Untersuchung der tatsächlichen Verteilung des Umweg-Faktors in den Simulationsdaten nehmen wir eine Aufrundung des Umweg-Faktors auf die nächstgrößere ganze Zahl vor. Somit ergibt sich für jeden simulierten Agenten ein Umweg-Faktor, der entweder eine ganze Zahl zwischen 1 und 10 (jeweils einschließlich) ist, oder der besondere Wert „>10“ falls die maximal simulierte Weglänge überschritten wurde. Die sich hieraus ergebenden Verteilungen der relativen Häufigkeiten der Umweg-Faktoren in Abhängigkeit von der Dichte der Navigationsunterstützung können wir dann für jedes Wegenetz in einem dreidimensionalen Diagramm visualisieren. Dies ist in Abbildung 6.2 geschehen.

Wir beobachten zunächst, dass bei einer 100%-igen Dichte der Navigationsunterstützung alle Agenten den optimalen Weg einschlagen, was daher rührt dass es in diesem Fall keine zufälligen Richtungsentscheidungen gibt. Mit sinkender Dichte nimmt dieser Anteil ab, bis bei einer Dichte von 0,0 (d. h. keinerlei Navigationsunterstützung) nur noch ein geringer Anteil aller Agenten zufällig sofort den korrekten Weg einschlägt. Mit wachsender Größe und Komplexität der Wegenetze lässt sich feststellen, dass dieser Anteil sinkt, was ebenfalls intuitiv Sinn ergibt – je mehr Kreuzungen zwischen dem Start- und dem Endknoten liegen, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass bei mindestens einer Kreuzung die falsche Richtung eingeschlagen wird.

Interessant ist außerdem die Geschwindigkeit des Wachstums des Anteils optimal navigierender Agenten in Abhängigkeit von der Größe des Wegenetzes. Bei den kleinsten Wegenetzen, dem vom Scooter-Park und dem mit Radius 100m um das Altenheim, sieht das Wachstum noch beinahe linear aus. Mit wachsender Wegenetz-Größe zeigt sich dann ein zunehmend steiles Wachstum des Anteils der optimal navigierenden Agenten. Zu besseren Veranschaulichung sind diese in Abbildung 6.3 gemeinsam aufgetragen. Dort können wir deutlich sehen, dass in einem realistischen Wegenetz mit Distanzen bis zu 2km eine deutlich höhere Dichte der Navigationsunterstützung erforderlich ist als in kleineren Wegenetzen, wenn unser Anspruch sein soll, dass ein großer Anteil der Nutzer*innen mit wenig Mehraufwand ans Ziel kommt. Auch hier spiegelt sich die intuitive Wahrheit wider, dass auf längeren Wegen mehr schiefgehen kann.

Wir können aus Abbildung 6.2 außerdem herauslesen, dass mit wachsender Größe des Wegenetzes bei einer mittleren Dichte der Navigationsunterstützung eine Verschiebung des Hauptteils der betroffenen Agenten von geringen Umweg-Faktoren hin zu mittelmäßigen stattfindet. Das bedeutet, dass es bei größeren Wegenetzen schwieriger ist, mit einer teilweisen Abdeckung der Kreuzungen zufriedenstellende Ergebnisse in der Navigationsunterstützung zu erzielen. Allerdings schlägt sich dies hauptsächlich in Umweg-Faktoren zwischen 3 und 7 nieder, welche für reale Fußgänger*innen mutmaßlich bereits außerhalb der Toleranz lägen.

Kehren wir zur Frage zurück, welche Dichte der Navigationsunterstützung für ein Deployment in einem realen Stadtquartier angestrebt werden sollte, dann lässt sich feststellen dass sich aus dem simulierten Verhalten keine offensichtlich optimale Strategie ergibt. Allerdings können wir erkennen, dass sich über die verschiedenen Wegenetze hinweg immerhin feststellen lässt, dass eine Dichte von 0,6 oder 0,7 dazu führt, dass ca. ⅔ der simulierten Agenten mit einem Umweg-Faktor ≤ 2 am Ziel angelangen. Dagegen büßt eine Dichte von 0,5 bereits bei einem Wegenetz-Radius von 500m oder 1km stark an Effektivität ein und erlaubt kaum mehr als ¼ der Agenten ein Erreichen des Ziels innerhalb der gleichen Toleranzgrenze.

Unter der Annahme, dass die hier durchgeführte Simulation nahe genug an das reale Verhalten herankommt um Aussagen über echte Deployments von Geräten zur Navigationsunterstützung machen zu können, ist es nun also möglich, eine Abschätzung der Folgen verschiedener Navigationsunterstützungs-Dichten vorzunehmen. Grob gesagt scheint zu gelten, dass in Wegenetzen von realistischer Größe und Komplexität auch eine hohe Dichte der Navigationsunterstützung (z. B. ⅔ aller Kreuzungen) erforderlich ist, damit diese funktionieren kann.

7. Ergebnisse

In diesem Kapitel diskutieren wir die Ergebnisse des Promotionsprojektes. Zunächst präsentieren wir erneut in Kurzform das Konzept der Quest-basierten Aktivitätsunterstützung für Senior*innen, das in Kapitel 3 erarbeitet wurde. In Abschnitt 7.2 folgen die Gestaltungsempfehlungen für vernetzte Informationsstrahler, welche aus den Evaluationen und der Deployment-Simulation hergeleitet worden sind. Weiterhin stellen wir in Abschnitt 7.3 eine Heuristik für Gestalter*innen von technischen Systemen vor, die einschätzen wollen inwieweit ihre Entwurfsentscheidungen die persönliche Autonomie respektieren – diese Heuristik ist im Entwicklungsprozess unseres Systems entstanden und erscheint uns als wertvolles Werkzeug, auch wenn es sich nicht um eine Gestaltungsempfehlung als solche handelt. Zuletzt stellen wir in Abschnitt 7.4 ein methodisches Teilergebnis zur Feedback-Erhebung auf Wandbildschirmen vor, welches im Zuge des Projekts entwickelt und dann verworfen wurde und deshalb unvollständig geblieben ist.

7.1. Konzept Aktivitätsunterstützung

Basierend auf der Forschungsfrage aus Abschnitt 1.4.3 haben wir in Kapitel 2 eine detaillierte Anforderungsanalyse durchgeführt und auf deren Basis in Kapitel 3 ein Konzept für ein Aktivitätsunterstützungssystem entworfen, welches durch Interaktionen mit vernetzten Informationsstrahlern im urbanen Raum die Motivation von Senior*innen zur Teilhabe an außerhäuslichen Aktivitäten steigern soll.

In diesem Konzept dienen Makroinformationsstrahler als Medium für ein interaktives Informations- und Aktivitätsangebot, welches angepasst an die persönlichen Vorlieben und Mobilitätsanforderungen durchsucht werden kann. Dabei dienen die Makroinformationsstrahler als schwarze Bretter, welche nicht nur als Informationsquelle sondern auch als Treffpunkt sowie gemeinsame Interaktionsflächen für soziale Kontexte fungieren.

Wird eine Quest oder eine andere Aktivität am Makroinformationsstrahler aktiviert, können verteilte Mikroinformationsstrahler bei der Wegfindung zum Ziel helfen. Ein zentraler Aktivitätsunterstützungsdienst berechnet barrierefreie Fußwege zum Ziel und wählt den für die entsprechende Person am besten geeigneten Weg aus. Anhang von personalisierten Richtungspfeilen auf Mikroinformationsstrahlern entlang des Wegs wird die Person zum Ziel geführt. Informationsstrahler können außerdem Warnhinweise vor Gefahren wie Baustellen oder schlechtem Wetter geben oder zu gemeinsamen Unternehmungen mit Freunden oder Verwandten animieren.

Das Quest-System bietet zusätzliche Anreize zur Wahrnehmung neuer Erfahrungen. Über personalisierte Quest-Angebote außerhalb der eigenen Komfortzone kann das System zur Erhaltung oder Erweiterung des Bewegungsradius beitragen.

Im Zuge dieses Promotionsprojektes haben wir die Umsetzbarkeit des Konzepts nachgewiesen und durch Nutzertests zumindest in Teilen zeigen können, dass das System sein Ziel der Steigerung der Teilhabe älterer Menschen erfüllen kann.

In Abbildung 7.1 (äquivalent zu Abbildung 3.2) ist eine schematische Übersicht über die am System beteiligten Komponenten zu sehen.

Abbildung 7.1.: 

7.2. Gestaltungsempfehlungen

Als zweites Kernergebnis dieser Arbeit führen wir nun die Anforderungen aus Kapitel 2 mit den Ergebnissen aus den Kapiteln 5 und 6 zusammen und entwickeln einen Katalog von Gestaltungsempfehlungen für vernetzte interaktive Informationsstrahler für Senior*innen im urbanen Raum, insbesondere solche, die durch Quests oder ähnliche Angebotsstrukturen zu einer Steigerung der Teilhabe beitragen sollen. Für zukünftige Projekte ähnlicher Art können sie hoffentlich wichtige Anhaltspunkte zur Gestaltung liefern.

Bei Gestaltungsempfehlungen handelt es sich um Hilfestellungen für Gestalter*innen, welche laut Shneiderman et al. (2016) spezifisch, praxisorientiert und auf eine bestimmte Problemklasse zugeschnitten sein sollen (d. h. konkreter als Theorien, Leitlinien oder Normen), dabei allerdings auf verschiedene Arten von Anwendungen und Implementationen anwendbar und auf unterschiedliche Einsatzkontexte übertragbar sein sollen (also abstrakter als Gestaltungsrichtlinien). Sie erfordern von Gestalter*innen eine Bewertung und Einordnung mit Bezug auf die eigene Problemstellung, daher sind ihre Aussagen nicht absolut. Jedoch sind sie leicht zu interpretieren und auf praktische Hinweise fokussiert.

Die Struktur unserer Gestaltungsempfehlungen ist an Lösch (2020) angelehnt. Sie bestehen jeweils aus einer Kurzform, einer Beschreibung und einer Begründung. Die Kurzform gibt den Kern der Empfehlung wieder und ist in imperativer Grammatik unmittelbar an Systemgestalter*innen gerichtet, sie kann als Erinnerungshilfe dienen. Die Beschreibung erläutert genauer, was mit der Empfehlung gemeint ist und was bei ihrer Anwendung beachtet werden sollte. Die Begründung fasst zusammen, worauf die jeweilige Empfehlung hauptsächlich fußt: auf unsere Evaluation (wenn ja, welche), auf die Simulationen oder auf bestehende Literatur.

Gestalte Text und andere visuelle Elemente so, dass sie auch mit verschiedenen Arten von Sehschwächen erkennbar sind.

Abbildung 7.2.: 

Kurzform:

Beschreibung:

Eine der ersten und häufigsten altersbedingten Einschränkungen ist die Verschlechterung der Sehfähigkeit. Sie wird mit zunehmendem Lebensalter oft kontinuierlich gravierender und beeinträchtigt sowohl die tatsächliche Sicherheit als auch das Sicherheitsgefühl außerhalb bekannter Umgebungen. Zu möglichen altersbedingten Sehschwächen gehört nicht nur die Verringerung der Sehschärfe, sondern auch die Verkleinerung des Sichtfelds, das Auftreten blinder Flecken oder die Verlangsamung der Helligkeitsanpassung (Carter, 1994).

In der Gestaltung von großen Informationsstrahlern führt an der textuellen Darstellung von Informationen kaum ein Weg vorbei. Dabei sind Probleme mit der Lesbarkeit von Texten oft das, worin sich Sehschwächen als erstes manifestieren. Gestalter*innen können hier entgegenwirken, indem sie die Texte möglichst groß darstellen, für ausreichenden Helligkeitskontrast sorgen, gut lesbare Schriftarten verwenden und auf bewegte Texte verzichten. Auch inhaltlich kann die Lesbarkeit gesteigert werden, indem Texte leicht verständlich und nicht länger als nötig geschrieben werden.

Für symbolbasierte und andere visuelle Darstellungen gilt ebenfalls, dass sie durch Sehschwächen beeinträchtigt werden. Details und Konturen können untergehen, ganze Signale können übersehen werden. Auch hierfür helfen große Elemente mit eindeutigen Formen und starken Kontrasten. Neben der Gestaltung der visuellen Inhalte trägt auch die Platzierung der Geräte in der Umgebung zur Sichtbarkeit bei, etwa durch Verhinderung von Lichtspiegelungen auf der Bildschirmfläche oder durch Vermeidung von Verdeckungen durch Teile der Umgebung.

Da die Schwere von möglichen Einschränkungen der Sehfähigkeit bis hin zur vollständigen Erblindung reicht, kann keine visuelle Gestaltung den Anspruch erfüllen, für alle Menschen mit Sehschwächen gut erkennbar zu sein – egal wie groß die Elemente sind, es wird immer Personen geben, für die sie immer noch ein wenig zu klein sind um lesbar zu sein. Daher muss für jede konkrete Anwendung ein Kompromiss zwischen der übergreifenden visuellen Gestaltung der Bildschirmfläche und der Nutzergerechtheit für möglichst viele Menschen mit Sehschwächen gefunden werden.

Begründung:

In beiden Evaluationen unseres Systems wurden die Lesbarkeit von Inhalten auf den Makroinformationsstrahlern sowie die Sicht- und Erkennbarkeit der Mikroinformationsstrahler von Proband*innen als akute Probleme genannt. Gemessen an der Häufigkeit, mit der Schwierigkeiten dieser Art auftreten, dürfte es sich um die wichtigste Gestaltungsempfehlung in dieser Liste handeln.

Im Idealfall würden, wie in unseren Anforderungen gelistet, alle Interaktionen das Zwei-Sinne-Prinzip befolgen (Bundesarbeitsgemeinschaft für Rehabilitation e.V., 2012), allerdings ist die Anwendbarkeit haptischer Interaktionen durch Technik im urbanen Raum noch kaum möglich. Auch über ein Jahrzehnt nach den ersten prototypischen Umsetzungen (Harrison & Hudson, 2009) sind Touch-Bildschirme mit taktilen Interaktionskanälen noch höchst experimentell und weit von der Marktreife entfernt. So bleibt neben dem visuellen Kanal im Wesentlichen nur der auditive als möglicher „zweiter Sinn“. Dieser ist jedoch mit weiteren Schwierigkeiten und grundlegenden Entwurfsfragen zu Aufmerksamkeit und Privatsphäre verbunden (Nutsi & Koch, 2017; Somervell, 2004).

Die bedarfsgerechte Gestaltung des visuellen Kanals der Informationsstrahler bleibt deshalb in der Praxis unerlässlich. Nunes et al. (2012) leiten in ihrer empirischen Studie mit älteren Nutzer*innen viele der oben genannten Anforderungen aus den auftretenden Schwierigkeiten ab und bestätigen deren Wichtigkeit. W3C Web Accessibility Initiative (2021) bietet konkrete Gestaltungshinweise für Schriftgrößen und Kontraste, die sich auf Bildschirme in urbanen Räumen übertragen lassen.

Gestalte Touch-Interaktionen mit möglichst großen Zielflächen.

Abbildung 7.3.: 

Kurzform:

Beschreibung:

Zeigegesten (meist mit Berührung einer Oberfläche, gelegentlich als Gestenerkennung ohne Berührung) sind eine der am weitesten verbreiteten Eingabemethoden für interaktive Informationsstrahler. Ältere Menschen haben weniger Kraft und Bewegungsspielraum in Armen und Schultern im Vergleich zu jüngeren Nutzer*innen. Die Interaktion kann ihnen erleichtert werden, indem die Ziele für die Zeigegesten möglichst groß gestaltet werden, um sie leichter erreichbar zu machen und die benötigte Präzision zu verringern.

Dies gilt nicht nur für Zeigevorgänge, sondern auch für Start- und Zielbereiche bei Drag&Drop-Interaktionen. Je größer diese sind, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass ältere Nutzer*innen die Bewegung ausführen können.

Begründung:

Fitts’ Gesetz (1954) ist eine der ältesten Theorien in der MCI und lässt sich von Maus-basierten Schnittstellen auch auf Berührungs- und Gestenschnittstellen übertragen (Sambrooks & Wilkinson, 2013). Je größer die Zielflächen für Touch-Interaktionen sind, desto weniger Präzision in der Bewegung von Armen und Fingern erfordern sie und desto zugänglicher sind sie für ältere Nutzer*innen, deren Fähigkeiten für präzise Hand- und Fingerbewegungen abnehmen (Carmeli et al., 2003). Zusätzliche Schwierigkeiten in der Touch-Interaktion können sich durch altersbedingte Veränderungen in der Fingerhaut ergeben (Mana et al., 2019) und zur Erforderlichkeit von mehr Versuchen bei der Interaktion führen.

Bei unseren Evaluationen wurde dieses Problem nicht angesprochen, was daran liegen könnte, dass unsere Interaktionsziele (Informationsobjekte in der Flow-Darstellung, persönliche Pinnwand als Drag&Drop-Ziel) bereits sehr großflächig sind und deshalb keine Schwierigkeiten aufgetreten sind. Auf Interaktionsziele wie kleine Buttons oder schmale Scrollbalken wurde bereits basierend auf der Anforderungsanalyse verzichtet.

Lasse viel Zeit zum Lesen und Verstehen.

Abbildung 7.4.: 

Kurzform:

Beschreibung:

Nutzer*innen sollten beim Lesen von textuellen Inhalten nicht unter Zeitdruck stehen. Durch verschiedene Faktoren, darunter altersbedingte Einschränkungen der Sehfähigkeit und kognitive Veränderungen, kann sich die Lesegeschwindigkeit mit zunehmendem Alter verringern. Systeme, die an ältere Menschen gerichtet sind, sollten in ihrer Gestaltung darauf ausgelegt sein, dass daraus kein Hindernis für die Nutzung wird.

Im Kontext von öffentlichen Systemen ist hier eine Schwierigkeit, zwischen solchen Situationen zu unterscheiden, in denen eine Person einen angezeigten Text noch liest, und solchen, in denen die Person sich vom Inhalt oder sogar vom Gerät bereits abgewandt hat. Eine Personenerkennung vor den Geräten durch Sensorik kann hierbei unterstützen. Ist das technisch oder rechtlich nicht möglich, muss auf eine automatisierte Rückkehr von ausgeklappten Texten zur Standardansicht nach einer geschätzten Zeitdauer zurückgegriffen werden. In Kontexten mit einem Fokus auf ältere Menschen sollte dieser hinreichend lang sein, um die Situation zu vermeiden, dass Nutzer*innen mitten im Lesevorgang ihre Texte verlieren.

Begründung:

Die Lesefähigkeit und -geschwindigkeit kann aus verschiedenen Gründen altersbedingt abnehmen (Morrice et al., 2021; Smith, 1993). Dies kann eine verringerte Lesebereitschaft nach sich ziehen, muss es aber nicht.

Unsere Informationsstrahler setzen keine Sensorik zur Personenerkennung ein und erlauben eine anonyme Nutzung ohne Anmeldung oder passive Annäherungserkennung. In der Flow-Ansicht bestehen Informationsobjekte im Wesentlichen aus einem Titel und einem Bild, erst in der Detailansicht nach Berührung gibt es weiterführende textuelle Informationen. Unsere Interaktionsgestaltung ist auf den Ansatz angewiesen, die Detailansicht nach einer bestimmten Zeit ohne Interaktion wieder zu schließen, damit nach dem Weggang einer Person keine beliebige Anzahl ausgeklappter Objekte unbefristet auf dem Bildschirm zurückbleibt. Diese Zeit bis zur automatischen Ausblendung wurde in der UrbanLife+-Version der Makroinformationsstrahler-Software gegenüber dem Standardwert deutlich verlängert. Dennoch ist es in der Nutzung des Systems (außerhalb der Evaluationen) gelegentlich vorgekommen, dass Texte zu schnell ausgeblendet wurden. Dies verringert das Vertrauen in die Kontrollierbarkeit des Systemverhaltens und stört das Autonomiegefühl (Nunes et al., 2012).

Stelle ein breites und vielfältiges Informationsangebot bereit.

Abbildung 7.5.: 

Kurzform:

Beschreibung:

Informationsstrahler leben davon, dass darauf immer wieder etwas Neues zu sehen ist, auch wenn man mehrfach vorbeiläuft. Für Systeme mit dem Ziel der Aktivitätsunterstützung bedeutet das, dass ein Informations- und Aktivitätsangebot unter Einbezug möglichst vieler lokaler Akteure erstellt werden muss. Inhalte müssen zudem auf den Einsatzzweck zugeschnitten werden, Text- und Bildbestandteile wirken auf einem Informationsstrahler anders als auf einer Webseite oder einem Flyer und benötigen deshalb geschulte redaktionelle Betreuung.

Theoretisch gibt es für die mögliche Menge an Inhalten keine Obergrenze. Ein vielfältiges Informationsangebot erlaubt es auch, Angebote an kleinere Zielgruppen mit unterzubringen, ohne dass diese das Gesamtbild zu sehr prägen. Eine stetig aktuelle Angebotsvielfalt gibt Nutzer*innen das Gefühl, dass sich eine wiederkehrende Nutzung der Informationsstrahler für sie lohnt und die Geräte behalten ihre Nützlichkeit auch über die Zeit.

Begründung:

Da unsere Evaluationen an einem Beispielszenario durchgespielt wurden, in dem die Angebotsvielfalt keine Rolle spielt, haben wir zu diesem Punkt keine direkten Rückmeldungen erhalten. Aus den Berichten zum Langzeiteinsatz des Makroinformationsstrahlers im Altenheim wurde uns allerdings mitgeteilt, dass das Gerät in Phasen der inhaltlichen Stagnation im Meinungsbild der Bewohner*innen besonders stark an Relevanz verloren hat.

Coenen et al. (2019) stellen bei der Untersuchung eines Systems aus mehreren Bildschirmen mit der gleichen Inhaltsbasis fest, dass Nutzer*innen die Geräte schnell als wertlos einordnen, wenn sie immer wieder die gleichen Inhalte sehen. Alt et al. (2013) bewerten eine dynamische Inhaltsgestaltung als signifikanten Faktor für die Einprägsamkeit der wahrgenommenen Informationen.

Biete Inhalte digital an, die die Menschen aus dem täglichen Leben wiedererkennen.

Abbildung 7.6.: 

Kurzform:

Beschreibung:

Für ein Gelingen von Aktivitätsunterstützung müssen die Angebote der Informationsstrahler in der Lebenswelt der Nutzer*innen verankert sein. Dies bedeutet, dass Inhalte mit Bezug zur unmittelbaren städtischen Umgebung einen deutlich höheren Wert haben als regionale Informationen, und diese wiederum eine höhere Relevanz haben als überregionale Nachrichten. Das bedeutet nicht, dass ein Angebot solcher Nachrichten grundsätzlich nicht erfolgen sollte – auch ältere Menschen möchten ggf. gerne die Informationsstrahler nutzen um sich über das Geschehen außerhalb ihrer Nachbarschaft zu informieren – aber der Fokus sollte auf Angeboten liegen, die eine Verknüpfung zwischen dem digitalen Informationsraum und der direkten physischen Umgebung herstellen.

Die Lebenswelt muss allerdings nicht auf das konkrete urbane Umfeld beschränkt sein, sondern kann sich auch um persönlichere Inhalte drehen. Alles, was ältere Nutzer*innen aus ihrem Leben wiedererkennen und was lebendige Assoziationen und Erinnerungen weckt, kann sowohl die Begeisterung für die Informationsstrahler steigern als auch (durch Verankerung von Angeboten) die Teilhabe fördern. Möglichkeiten zur Einbindung nutzergenerierter Inhalte können hierbei helfen.

Begründung:

In unserer Evaluation A wurde der Wiedererkennungswert lokaler Inhalte als positiver Einfluss zur Interaktion mit den Geräten genannt. Auch außerhalb der systematischen Evaluation hatten wir bereits früher im Projekt die Rückmeldung bekommen, dass die Möglichkeit zum Erkennen von Inhalten auf dem Makroinformationsstrahler – nicht nur lokale Angebote, sondern auch ganz konkret Dinge wie Fotos aus dem eigenen sozialen Umfeld – besonders positive Erlebnisse auslösen kann. In Evaluation B gab es eine Probandin mit einer kontrastierenden Position, die sich eher Informationen zu weiter entfernten Angeboten wünschte um diese als Anlass für Reisen zu nehmen.

Mehrere empirische Studien zu öffentlichen Bildschirmen (Do et al., 2015; Michielsen et al., 2020; Schroeter et al., 2012) konnten beobachten, dass lokal relevante Inhalte zu einer erhöhten Bereitschaft zur Nutzung von Systemen führen können. Do et al. (2015) beziehen sich dabei insbesondere auch auf nutzergenerierte Inhalte, deren Einbindung die Identifikation der Nutzer*innen mit dem System steigern kann. Diese Beobachtung wird von Jose et al. (2013) bestätigt. Mögliche Einschränkungen für dieses Argument liefern Befragungsergebnisse von Michielsen et al. (2020), in denen einige Proband*innen aussagen, dass nutzergenerierte lokale Inhalte auf öffentlichen Bildschirmen es schwer haben, ihnen etwas Interessantes zu bieten, das sie selbst noch nicht kennen.

Stelle eine möglichst dichte Abdeckung mit Informationsstrahlern sicher.

Abbildung 7.7.: 

Kurzform:

Beschreibung:

Wenn die Informationsstrahler den Menschen in Teilen ihres städtischen Umfelds Sicherheit bieten sollen, die sie noch nicht gut kennen, dann ist eine verlässliche Navigationsunterstützung erforderlich. Dafür gilt: Je mehr Informationsstrahler an den Wegstrecken platziert werden können, desto besser. In einem System, das ohne die Nutzung persönlicher Mobilgeräte auskommen soll, dürfen die Pausen zwischen den Navigationssignalen nicht so lang sein, dass Zweifel aufkommen ob man noch auf dem richtigen Weg ist. An Kreuzungen darf keine Verwirrung darüber aufkommen, welcher Weg einzuschlagen ist. Diese Anforderung gilt unabhängig von der konkreten Interaktionsgestaltung und Erkennbarkeit der Mikroinformationsstrahler, welche für ein Gelingen der Navigationsunterstützung ebenfalls gut funktionieren müssen.

Begründung:

Aus der Quartiersbefragung von UrbanLife+ (siehe Abschnitt 2.5) lesen wir heraus, dass die unzureichende Kenntnis über sichere Fußwege ein beträchtlicher Hinderungsgrund für außerhäusliche Aktivitäten ist, und dass deshalb eine Navigationsunterstützung, die den Mobilitätsanforderungen älterer Menschen gerecht wird, einen Beitrag zur Steigerung der Teilhabe leisten kann. Dies gelingt allerdings nur, wenn die Menschen sich dann auch tatsächlich auf diese Unterstützung verlassen können, wofür wiederum eine flächendeckende Platzierung von Mikroinformationsstrahlern nötig ist.

In beiden Evaluationen wurde angesprochen, dass es im Versuchsareal Teilstrecken mit zu wenig Unterstützung gab. Idealerweise sollte jede Wegkreuzung mit mindestens einem Gerät versehen werden, damit das Potenzial für Verwirrung minimiert werden kann. Das Ergebnis der Simulationen aus Kapitel 6 legt nahe, dass in einem realistischen Wegenetz mit plausiblen Distanzen für Fußgänger*innen eine deutliche Mehrheit der Kreuzungen – die Einschätzung dort war ⅔ – mit Mikroinformationsstrahlern ausgestattet werden sollte, damit die Navigationsunterstützung gelingen kann. Weiterhin gilt hier, dass eine noch größere Anzahl auch noch mehr hilft.

Fördere gemeinsame Unternehmungen und das Kennenlernen anderer Menschen im Stadtquartier.

Abbildung 7.8.: 

Kurzform:

Beschreibung:

Unternehmungen im städtischen Umfeld werden nicht nur allein, sondern häufig als soziale Aktivität mit Familie, Freunden oder Nachbarn durchgeführt. Die Interaktion mit Informationsstrahlern sollte diese Möglichkeit explizit unterstützen und Wege zur Vernetzung untereinander sowie zur Auswahl gemeinsamer Aktivitäten anbieten. Auf diese Weise kann auch die spontane Interaktion mit noch fremden Personen aus dem eigenen Umfeld gefördert werden, solange die Person dafür prinzipiell offen ist.

Auf der Seite des Angebotskatalogs muss hierfür kategorisiert werden, welche Angebote und Aktivitäten sich wie gut mit mehreren Personen wahrnehmen lassen. In vielen Fällen geht das auch spontan, in manchen muss es bereits für Terminbuchungen vorab berücksichtigt werden. Zur Wahrung der Autonomie und der Privatsphäre der Nutzer*innen sollte es jeweils einstellbar sein, von wem und unter welchen Umständen man „gefunden werden“ möchte.

Begründung:

Wie bereits in Kapitel 2 diskutiert, kann das gemeinsame Erleben von Aktivitäten mit Nachbarn, Freunden oder Familienmitgliedern sich positiv auf die Motivation für solche Aktivitäten auswirken (Generali Deutschland AG, 2017; Lee et al., 2012; Vargheese et al., 2013). Die in Abschnitt 2.1 erwähnte Self-Determination Theory von Ryan und Deci (2000) beschreibt die soziale Verbundenheit sogar als einen der drei Grundpfeiler für intrinsische Motivation. Dass digitale Technologie diese Vorgänge fördern kann, ist ebenfalls bekannt (Khosravi et al., 2016). Diesen Aspekt in die Gestaltung von Informationsstrahlern aufzunehmen liegt deshalb nahe. Über die Forschung zur mehrbenutzerfähigen Gestaltung öffentlicher Informationsbildschirme gibt Lösch (2020) einen Überblick.

Auch in unseren Evaluationen wurde der Punkt häufig genannt. In Evaluation B erwähnten zwei Proband*innen, dass sie lieber mit Begleitung etwas unternehmen würden als allein. In Evaluation A hörten wir ebenfalls mehrfach, dass außerhäusliche Unternehmungen der entsprechenden Proband*innen fast immer mit mehreren Personen stattfinden. Dies bestärkt den Eindruck, dass der Aspekt bei der Interaktionsgestaltung vordergründig berücksichtigt werden sollte. In unserem Entwurf war dies auch der Fall, es äußert sich bspw. in der Möglichkeit, mehrere persönliche Pinnwände nebeneinander auf einem Makroinformationsstrahler anzuzeigen, und der Anzeige von einzelnen Personen als Informationsobjekte, sofern diese sich die erhöhte Sichtbarkeit wünschen. Bei Stojko et al. (2020) wird dieser Aspekt auch für Mikroinformationsstrahler noch explizit diskutiert. Als klar wurde, dass die Evaluationen des Systems nur mit einzelnen Personen würden stattfinden können, rückte diese Fragestellung für die Implementation allerdings in den Hintergrund.

Stelle Randbedingungen der Quests übersichtlich dar.

Abbildung 7.9.: 

Kurzform:

Beschreibung:

Zu jeder Quest gehört per Definition mindestens ein Ziel bzw. eine Erfüllungsbedingung sowie eine Belohnung. In unserer Darstellung kommt ein Titel, ein kurzer Beschreibungstext sowie ein Bild hinzu. Weitere relevante Datenpunkte für eine Quest insbesondere für Menschen mit Mobilitätseinschränkungen sind Zeitangaben für die ungefähre Dauer der Quest, ggf. feste Termine für die Erfüllung, sowie Informationen zur Barrierefreiheit des Ortes.

Alle diese Aspekte sind für die Entscheidung für oder gegen die Annahme einer Quest höchst relevant. In der Darstellung der Quest auf dem Informationsstrahler sollen sie daher möglichst übersichtlich dargestellt sein. Das bedeutet, dass Informationsobjekte für Quests auf Anhieb als solche erkennbar sein sollten und dass die genannten Einzelaspekte einer Quest visuell zusammenhängend, gleichwertig und ohne unnötigen Ballast dargestellt werden sollten. Alle wichtigen Eckdaten sollten vorhanden und auf einen Blick erkennbar und verständlich sein (vgl. auch G₁).

Begründung:

Über die allgemeine Empfehlung zu klarer Kommunikation und gut lesbarer Darstellung (vgl. G₁) hinaus kommt der Darstellung der Quests eine besonders wichtige Rolle in der Aktivitätsunterstützung zu. Um der Anforderung an eine übersichtliche und transparente Darstellung von Quests gerecht zu werden, muss bei der Konzeption besonders darauf geachtet werden, dass tatsächlich alle wichtigen Eckdaten sofort erkennbar sind, um den Entscheidungsprozess so einfach wie möglich zu machen, z. B. indem Quest-Eckdaten visuell gleichwertig nebeneinander angeordnet werden und sich als Gruppe klar von anderen Angeboten abheben (Chang et al., 2002; Koffka, 1935).

In unserer Evaluation A wurde von einer Person explizit angesprochen, dass die derzeitige Darstellung ohne einen sichtbaren Richtwert für die Quest-Dauer nicht ausreichend ist. Alternativ wurde eine Angabe der Entfernung gewünscht. Es wurde ebenfalls angesprochen, dass für Menschen mit Mobilitätseinschränkungen erkennbar sein muss, ob die Aktivität für sie geeignet (z. B. rollstuhlgerecht) ist. Diese Informationen dürfen in der Darstellung nicht stiefmütterlich behandelt werden, sondern müssen auf Anhieb erkennbar sein.

Gestalte Anreize für verschiedene Persönlichkeitstypen.

Abbildung 7.10.: 

Kurzform:

Beschreibung:

Bei der Gestaltung von Quest-basierten Systemen stellt sich die Frage der Belohnungen bzw. Anreize. Deren Ziel ist es, Nutzer*innen einen zusätzlichen Anreiz über die intrinsische Motivation hinaus zur Wahrnehmung von Angeboten und Absolvierung von Aktivitäten zu geben. Materielle Anreize können auf diese Weise zur Motivation beitragen, allerdings kommt es auf die Passung zwischen Aktivität und Belohnung sowie auch auf die zwischen der Belohnung und der Person an. Je nach der persönlichen Neigung sind unterschiedliche Belohnungstypen (Sachwerte, symbolische Belohnungen, kompletter Verzicht auf externe Anreize) präferiert. Ein Quest-System, das sich an eine breit gefächerte Bevölkerung richtet, muss für alle diese Präferenzen offen sein und sie in der Interaktionsgestaltung berücksichtigen.

Begründung:

Unser System ist auf materielle Belohnungen für Quests ausgerichtet und mit Blick auf diese Entwurfsentscheidung gestaltet. Diese fußte auf die im Abschnitt 2.1 referenzierten Publikationen zur Eignung von materiellen Anreizsystemen für ältere Menschen (Ferguson & Hlavinka, 2008; Worthy et al., 2014) sowie auf Prinzipien der SDT (Ryan & Deci, 2000). Von einem klaren Konsens in der Literatur, wie genau Anreize und Belohnungen in Gamification-Systemen gestaltet sein sollten, kann allerdings nicht die Rede sein.

In den Evaluationen zeigte sich, dass es unter unseren Proband*innen stark kontrastierende Vorlieben bezüglich Belohnungen und Anreizen gab. Einige Proband*innen äußerten sich zu materiellen Belohnungen sehr positiv und bewerteten diese als wertvolle zusätzliche Motivation, andere bezeichneten sie als unnötig oder sogar störend. Wir schließen daraus, dass bezüglich der Anreize eine Berücksichtigung verschiedener Persönlichkeitstypen nötig ist, was durch Literatur zu individualisierter Gestaltung von Gamification-Systemen passt (Nicholson, 2015). Möglicherweise finden sich in der Nutzer*innengruppe hier die Spielertypen nach Bartle (1996) oder eine aktuellere Spieler*innentypologie (z. B. Tuunanen und Hamari, 2012) wieder.

Die hier aufgeführten Gestaltungsempfehlungen sind in Anhang G als Gesamtübersicht visuell dargestellt. Eine Bewertung mit Rückblick auf die Forschungsfrage aus Abschnitt 1.4 folgt in Abschnitt 8.1.

7.3. Wahlbandbreiten-Heuristik

Wie zu Beginn von Kapitel 3 dargestellt, war eines unserer Entwurfsziele die Wahrung der Autonomie der Nutzer*innen in der Interaktion mit unserem System. Diese steht im Spannungsfeld mit dem Ziel, die Teilhabe am städtischen Umfeld zu steigern, also de facto eine Verhaltensänderung anzustreben.

Mit dieser Fragestellung reihen wir uns ein in das Feld der Persuasive Technology (überzeugende/überredende Technologie), ursprünglich geprägt von Fogg (2002), welches sich mit technischen Maßnahmen zur Beeinflussung menschlichen Verhaltens befasst, die in ihrer Einwirkung stärker sind als bloße Information, aber noch ohne Zwang auskommen. Die Lehre des Entwurfs solcher Technologien wird als Persuasive Design (überzeugende/überredende Gestaltung) bezeichnet und ist ein aktives Forschungsfeld.

Eine zentrale und häufig diskutierte Frage in diesem Bereich ist die der ethischen Rahmenbedingungen (Berdichevsky & Neuenschwander, 1999; Davis, 2009; Gram-Hansen & Gram-Hansen, 2013; Kight & Gram-Hansen, 2019). Wir könnten den Standpunkt beziehen, dass Technologie überhaupt nicht in menschliche Entscheidungsprozesse, insbesondere Entscheidungen über die eigene Lebensweise, eingreifen sollte. Korrekt ist, dass die Ziele von Systemgestalter*innen und die der Nutzer*innen nicht immer übereinstimmen. Wenn es bspw. darum geht, Menschen zum Kauf von Dingen zu bewegen die sie eigentlich nicht brauchen, nimmt die Nutzer*innenfeindlichkeit mitunter groteske Züge an – Nodder (2013) zeigt die Bandbreite der Manipulationen humorvoll auf.

Für Systemgestalter*innen wäre ein Ideal der vollständigen Zurückhaltung allerdings naiv. Der freie Wille unserer Nutzer*innen wird tagtäglich durch unzählige Faktoren inner- und außerhalb ihrer Kontrolle beeinflusst und gelenkt. Ein Mensch hätte gar nicht die Kapazität, alle auf ihn einprasselnden Entscheidungen zu jedem Zeitpunkt unter rationaler Abwägung von Pro- und Contra-Argumenten zu fällen. Anderson (2003) beschreibt das Phänomen, dass Menschen von Entscheidungen überfordert werden und aus Angstzuständen heraus den Entscheidungsprozess sogar zu ihrem direkten Nachteil hinauszögern, und bezeichnet es als Entscheidungslähmung. Es kann nicht das Ziel sein, sämtliche Denk- und Entscheidungsprozesse auf die Person vor dem System abzuwälzen. Genau so wie es die Konstellation gibt, in der die Interessen von Gestalter*innen und Nutzer*innen in Konflikt stehen, gibt es ebenfalls eine Vielzahl von Einsatzkontexten in denen Nutzer*innen und Gestalter*innen das Gleiche wollen, wie Persuasive-Design-Anwendungen zu Zwecken wie der Nikotin-Abgewöhnung zeigen. Auch im Licht der Wahrung der Autonomie ist die Idee der nutzbringenden (d. h. Probleme lösenden) Technologie immer noch ein erstrebenswertes Ziel.

Hierbei eröffnet sich jedoch die Frage, wie Gestalter*innen von technischen Systemen in der Entwurfsphase beurteilen können, auf welche Seite der ethischen Linie ihre Interakti- onsgestaltung fällt. Die Frage, ob ein System die Autonomie der Nutzer*innen respektiert, ist im Vorhinein schwierig zu beantworten. Gibt es Möglichkeiten, den Einfluss auf die Autonomie einzuschätzen, schon bevor Methoden wie Nutzertests ins Spiel kommen?

Aus der Arbeit an dem Gesamtprojekt heraus haben wir für diesen Zweck ein Bewertungskriterium entwickelt, das wir die Wahlbandbreiten-Heuristik nennen. Sie fragt:

Erweitert die (geplante) Interaktion das Spektrum der verfügbaren Aktionen des Menschen oder schränkt sie es ein?

In der Praxis beobachten wir häufig, dass es gerade solche Systeme sind, die Personen in Richtung einer bestimmten Handlung drängen wollen und dafür andere Handlungsoptionen blockieren, die als Verletzung der Autonomie empfunden werden – man denke beispielsweise an Werbefenster mit absichtlich klein gestalteten „Schließen“-Schaltflächen. Dagegen sind Systeme, die die Autonomie ihrer Nutzer*innen respektieren, in der Regel solche, die neue Handlungsoptionen aufzeigen oder ehrliche Entscheidungshilfen anbieten. Solche Systeme können zwar ebenfalls Empfehlungen oder sogar Warnungen für oder gegen bestimmte Entscheidungen aussprechen, aber letztlich hat der Mensch die Freiheit zur überlegten Entscheidung. Die Verbreiterung des Spektrums der subjektiv verfügbaren Handlungsoptionen ist also hinsichtlich der Autonomie positiv zu bewerten, seine Verschmälerung negativ.

Oder aus der anderen Richtung betrachtet:

1. Wenn das System die Autonomie des Menschen respektiert,
2. dann überlässt das System alle wichtigen Entscheidungen dem Menschen. Wenn dies der Fall ist,
3. dann erweitert das System das Spektrum der möglichen Aktionen des Menschen.

Und im umgekehrten Fall:

1. Wenn das System die Autonomie des Menschen nicht respektiert,
2. dann trifft das System wichtige Entscheidungen im Namen des Menschen. Wenn dies der Fall ist,
3. dann schränkt das System das Spektrum der möglichen Aktionen des Menschen ein.

Die Frage nach der Verbreiterung oder Verschmälerung des Handlungsspielraums tritt an die Stelle der Frage nach den Auswirkungen auf die Autonomie. Zwar kann erstere Frage die Komplexität der letzteren nicht vollständig ausfüllen, jedoch ist die erstere Frage für Systeme in der Planungs- und Gestaltungsphase deutlich einfacher zu beantworten.

In Abschnitt 2.1 wurde die Self-Determination Theory (Ryan & Deci, 2000) diskutiert, auf der unser Systementwurf teilweise fußt. Deren Definition von Autonomie als ein Gefühl von Kontrolle über das eigene Verhalten und die eigenen Ziele passt sehr gut zu der Sicht auf Systemgestaltung, die unsere Wahlbreiten-Heuristik propagiert.

Als Werkzeug ist sie sicher nicht frei von Problemen. Wie bereits diskutiert kann es dazu kommen, dass die Person mit Entscheidungen überfrachtet wird, wenn die Gestalter*innen ihr zu viele Entscheidungen aufbürden. Dennoch hat es sich im Entwicklungsprozess unserer Aktivitätsunterstützung immer wieder als heuristische Beurteilungshilfe dafür bewährt, ob es einer konkreten Interaktionsgestaltung gelingt, Zielführung und Autonomie miteinander zu vereinen. Aus diesem Grund geben wir die Wahlbandbreiten-Heuristik als Teilergebnis dieses Promotionsprojektes in die wissenschaftliche Gemeinschaft zur weiteren Diskussion und Verbesserung. Sie wurde durch Fietkau und Balthasar (2020) gesondert publiziert.

7.4. Verworfenes Teilergebnis: Short UEQ for Touch

Bei der methodischen Vorbereitung unserer Evaluationen wurde zunächst ein weiterer Ansatz verfolgt, welcher letztlich aufgrund mangelnder Erfolgsaussichten nicht vollständig umgesetzt worden ist. In diesem Abschnitt präsentieren wir die ungenutzten Teilergebnisse und verweisen auf externe Literatur, die den Ansatz fortführt.

Bereits kurz nach Beginn des Projektes, als die ersten Praxistests der Makroinformationsstrahler geplant wurden, kam die Frage nach geeigneten Evaluationsinstrumenten auf. Es gab Überlegungen zum Thema, wie Feedback von Nutzer*innen zu den Geräten in Momenten eingeholt werden könnte, wenn Personen aus der Zielgruppe sich mit dem Gerät beschäftigen während kein Projektmitarbeiter anwesend und für ein direktes Gespräch verfügbar ist. Im Foyer des Altenheims Hardterbroich wurde neben dem dauerhaft installierten Makroinformationsstrahler ein Zettel mit einem Kugelschreiber an der Wand montiert, um spontanes und anonymes schriftliches Feedback zu ermöglichen. Zusätzlich wurde allerdings auch die Möglichkeit ins Auge gefasst, über Touch-Interaktion mit dem Gerät selbst Feedback entgegen zu nehmen.

Ein etabliertes Werkzeug zur Erfassung der Nutzungserfahrung verschiedenster Systeme ist der User Experience Questionnaire (Laugwitz et al., 2008), kurz UEQ, welcher einen Untersuchungsgegenstand basierend auf Antworten zu 26 semantischen Differenzialen auf sechs Skalen bewertet. Ein solches standardisiertes Werkzeug hat den Vorteil, dass seine Validität ausführlich gemessen und geprüft worden ist (Schrepp et al., 2017a). Der UEQ ist ein sinnvoller Bestandteil vieler Usability-Tests. Allerdings gibt es auch Situationen, in denen bereits die 5 bis 10 Minuten, die das Ausfüllen des UEQ beansprucht, zu umfangreich sein können – etwa beim Einholen von Feedback von Nutzer*innen im öffentlichen Raum.

Um eine schnellere Erhebung von Daten zur Nutzungserfahrung zu ermöglichen, ohne die Aussagekraft stark zu beeinträchtigen, demonstrieren Schrepp et al. (2017b) eine Kurzversion des UEQ, welche sie „UEQ-S“ nennen, mit lediglich acht Fragen. Eine Validierung der Aussagekraft des neuen Instruments liefern sie ebenfalls. Dieser Fragebogen kann in unter zwei Minuten beantwortet werden.

Dieser Short UEQ wurde von uns als mögliches Evaluationsinstrument für und mit Makroinformationsstrahlern ins Auge gefasst. Um ihn noch einfacher und zielgruppengerechter zu gestalten, haben wir ein Konzept entwickelt, in dem die acht Items des UEQ-S als Auswahl zwischen drei Smileys beantwortet werden statt der siebenstufigen Likert-Skalen im Original. Die Interaktion ist angelehnt an ähnliche Systeme für Touch-Feedback, die bereits in der Praxis existieren und die Kundenmeinungen über eine einzige Rückmeldung („Sagen Sie uns Ihre Meinung!“ o.Ä.) einholen. Die Idee war, die Aussagekraft des UEQ-S mit der Einfachheit der Smiley-Skala zu verbinden, ohne dabei zu viel Informationsgehalt zu verlieren und gleichzeitig die Nutzer*innen nicht zu viel Zeit zu kosten. Ein Beispiel für ein derart aufbereitetes Item aus dem UEQ-S findet sich in Abbildung 7.11.

Eine prototypische Umsetzung konnte schnell erstellt werden, jedoch offenbarten sich dabei mehrere Schwierigkeiten. Nicht alle Items des Short UEQ lassen sich sinnvoll auf eine Skala zwischen positiv und negativ abbilden, zum Beispiel ist „konventionell“ vs. „originell“ eher wertungsneutral zu sehen. Außerdem war unklar, wie Passanten zum Feedback-Geben aufgefordert werden sollten, ob dies nach jeder Interaktion mit dem Bildschirm geschehen sollte, und wie verhindert werden könnte, dass die gleiche Person (bedingt durch die anonyme Nutzung im Altenheim-Foyer) wieder und wieder die gleiche Aufforderung zum Geben von Feedback bekommt.

In weiteren Evaluationskontexten war die Verwendung dieses Werkzeugs ohnehin nicht sinnvoll, da sowohl auf den öffentlichen Präsentationen im Rahmen der Turmfeste in Mönchengladbach sowie auch bei den Evaluationen im Scooter-Park immer Projektpersonal dabei war und Feedback direkt entgegennehmen konnte. So blieb der „Short UEQ for Touch“ für den Rest der Projektdauer ungenutzt.

Zufällig präsentierten Haimerl und Riener (2021) jüngst ihren unabhängig von uns entwickelten Ansatz zur Abfrage von standardisierten Fragebögen, einschließlich des Short UEQ, über Positiv/Negativ-Smiley-Skalen. Sie nähern sich dem Problem aus einer etwas anderen Richtung, nämlich der Suche nach Möglichkeiten, solche standardisierten Messinstrumente für Menschen mit kognitiven Einschränkungen zugänglicher zu machen, gehen jedoch ähnliche Schritte und diskutieren vergleichbare Stolpersteine. Ihre Arbeit resultiert in einer technischen Realisierung auf Basis von Web Components, welche in vielen Kontexten eingesetzt werden kann, einschließlich auf Wandbildschirmen. Wir betrachten die Forschung an einer Smiley-basierten Gestaltung des Short UEQ damit als hinreichend abgedeckt und verfolgen unsere Version nicht weiter.

8. Fazit und Ausblick

Zum Abschluss der Arbeit wird in diesem Kapitel das Vorgehen resümiert, die zentralen Ergebnisse werden zusammengefasst und mit Bezug zur initialen Forschungsfrage bewertet. Danach folgt eine Reflektion des Promotionsprojektes insgesamt und einige Worte zu offen gebliebenen Fragen.

8.1. Zusammenfassung des Forschungsvorhabens

An Fragen rund um öffentlich platzierte digitale Technik wird derzeit vielerorts geforscht. Im Rahmen dieser Arbeit wurde die Frage untersucht, wie vernetzte öffentliche Informationsstrahler durch spielerische Aktivitätsunterstützung, insbesondere Quests, zur Steigerung der Teilhabe von Senior*innen beitragen können. Die übergreifende Forschungsfrage war dafür in Abschnitt 1.4.3 wie folgt formuliert worden:

F₀: Wie sollten Quests in interaktiven vernetzten Informationsstrahlern im (halb-)öffentlichen urbanen Raum gestaltet sein, damit sie geeignet sind, die Teilhabe von Senior*innen am urbanen Raum zu fördern?

Diese Frage wurde dann in zwei Teilprobleme aufgeteilt, um sie besser empirisch untersuchbar zu machen:

F₁: Wie sollten Quests in interaktiven vernetzten Informationsstrahlern im (halb-)öffentlichen urbanen Raum gestaltet sein, um Senior*innen dazu zu motivieren, die Informationsstrahler wiederkehrend zu benutzen?

F₂: Wie sollten solche Quests gestaltet sein, damit die wiederkehrende Nutzung der vernetzten Informationsstrahler geeignet ist, die Teilhabe am urbanen Raum zu fördern?

Zur Beantwortung dieser Fragen haben wir zunächst eine Anforderungsanalyse basierend auf akademischer Literatur sowie auf den Ergebnissen der Quartiersbefragung von UrbanLife+ durchgeführt und auf deren Basis eine Liste von neun Anforderungen ausformuliert (Kapitel 2). Darauf basierend haben wir dann in Kapitel 3 ein Aktivitätsunterstützungssystem bestehend aus vernetzten Makro- und Mikroinformationsstrahlern entworfen, das als Teilergebnis dieses Projekts in Abschnitt 7.1 zusammengefasst dargestellt wurde. Im Rahmen des Verbundprojekts UrbanLife+ konnten wir das Konzept des Aktivitätsunterstützungssystems prototypisch implementieren (Kapitel 4). Die Interaktion mit den Informationsstrahlern haben wir in zwei Evaluationen von Nutzer*innen testen und bewerten lassen (Kapitel 5). Weil größere Deployment-Tests im Rahmen des Projekts nicht durchgeführt werden konnten, haben wir die Erkenntnisse aus der Empirie zusätzlich um agentenbasierte Simulationen ergänzt, um Aussagen zur Machbarkeit in größeren Wegenetzen treffen zu können (Kapitel 6). Aus den gesammelten Ergebnissen haben wir eine Liste von Gestaltungsempfehlungen extrahiert, welche in Abschnitt 7.2 dargestellt und hier als zusammengefasste Liste wiedergegeben wird:

G₁: Gestalte Text und andere visuelle Elemente so, dass sie auch mit verschiedenen Arten von Sehschwächen erkennbar sind.

G₂: Gestalte Touch-Interaktionen mit möglichst großen Zielflächen.

G₃: Lasse viel Zeit zum Lesen und Verstehen.

G₄: Stelle ein breites und vielfältiges Informationsangebot bereit.

G₅: Biete Inhalte digital an, die die Menschen aus dem täglichen Leben wiedererkennen.

G₆: Stelle eine möglichst dichte Abdeckung mit Informationsstrahlern sicher.

G₇: Fördere gemeinsame Unternehmungen und das Kennenlernen anderer Menschen im Stadtquartier.

G₈: Stelle Randbedingungen der Quests übersichtlich dar.

G₉: Gestalte Anreize für verschiedene Persönlichkeitstypen.

Die Gestaltungsempfehlungen sind primär aus den Evaluationsergebnissen hergeleitet und zusätzlich durch jeweils relevante externe Literatur gestützt. Zum Abschluss drängt sich die Frage auf, wie gut sie als Kernergebnis zur ursprünglichen Forschungsfrage passen.

Wenn wir die Forschungsfrage F₀ auf ihre bedeutungstragenden Bestandteile untersuchen, erhalten wir eine Liste von vier sinnstiftenden Aspekten, die zusammengenommen den Kern der Forschungsfrage definieren:

• Vernetzte Informationsstrahler
• Quest-Nutzung
• Senior*innen als Zielgruppe
• Förderung der Teilhabe

Damit ist es nun möglich, die Gestaltungsempfehlungen G₁ bis G₉ einzeln durchzugehen und zu kontrollieren, zu welchen dieser Kernaspekte sie jeweils beitragen. Das Ergebnis dieser Überprüfung ist in Tabelle 8.1 zu finden.

Wir stellen fest, dass jede der Gestaltungsempfehlungen außer G₈ zu mindestens zwei Kernaspekten einen Beitrag liefert. Dies deutet darauf hin, dass die Gestaltungsempfehlungen insgesamt gut auf die Forschungsfrage ausgerichtet sind.

Die tabellarische Darstellung in Tabelle 8.1 erlaubt uns auch, über die Anzahl der Markierungen pro Zeile einen Eindruck zur Schwerpunktsetzung der Kernaspekte für die Gestaltungsempfehlungen zu gewinnen. Demnach beziehen sich sechs Gestaltungsempfehlungen auf vernetzte Informationsstrahler, drei auf die Quest-Nutzung, vier auf Senior*innen als Zielgruppe und fünf auf die Förderung der Teilhabe. Diese Verteilung ist nicht exakt gleichgewichtig, allerdings fällt keiner der Kernaspekte besonders negativ aus dem Rahmen. Dass die Quests durch die Gestaltungsempfehlungen am wenigsten bedient werden und Informationsstrahler am meisten, liegt mutmaßlich daran, dass ein großer Teil des Feedbacks aus den Evaluationen sich auf die unmittelbare Interaktion mit den Informationsstrahlern bezieht, und dass die Quests mit den Proband*innen erst nach diesen Interaktionsgrundlagen diskutiert werden konnten.

Noch positiver fällt die Bewertung aus, wenn wir die Relevanz der einzelnen Gestaltungsempfehlungen für die zwei Teilforschungsfragen F₁ und F₂ betrachten (vgl. Tabelle 8.2). Acht von neun Gestaltungsempfehlungen liefern potenziell einen Beitrag zur Motivation zur Nutzung des Systems, sechs von neun sind von Relevanz für die Steigerung der Teilhabe.

Auch wenn wir keinen direkten empirischen Nachweis für eine Steigerung der Teilhabe durch den Einsatz unseres Systems erbringen können, geben unsere Gestaltungsempfehlungen doch eine begründete und praxistaugliche Antwort auf die Forschungsfragen und eine Hilfestellung für Gestalter*innen zukünftiger ähnlicher Systeme. Ergänzt werden sie durch die in diesem Projekt entwickelte Wahlbandbreiten-Heuristik (Abschnitt 7.3), welche zur Wahrung der Autonomie als Wegweiser im Gestaltungsprozess dienen kann.

8.2. Reflektion

Die Verankerung einer Promotion in einem Verbundprojekt wie UrbanLife+ bietet spannende Chancen, aber auch Fallstricke. Auf der einen Seite hatte der Autor viele Möglichkeiten für gemeinsame Teilprojekte mit Kolleg*innen aus den Teams der anderen Universitäten und Firmen und es gab eine gemeinsame Vision bzw. Zielvorstellung, die zu einer zielgerichteten Arbeitsweise sowie einem facettenreichen Gesamtprojekt geführt haben. Auf der anderen Seite hat sich durch die räumliche Verteilung der Projektarbeit und die Koordination in den institutionellen Strukturen auch eine gewisse organisatorische Schwerfälligkeit ergeben. Rückblickend wären manche Situationen möglicherweise schneller lösbar gewesen, wären die Distanzen und Prozesse kürzer gewesen.

Diese zwei Seiten der Arbeit im Verbundprojekt sind an der Empirie gut zu erkennen. Auf der einen Seite ist mit der Quartiersbefragung eine wissenschaftlich enorm wertvolle Datenbasis entstanden, welche einen organisatorischen und inhaltlichen, aber auch politischen Aufwand erfordert hat, der für einen einzelnen Doktoranden kaum denkbar gewesen wäre. Andererseits erforderte jede Datenerhebung, jedes Experiment und jede Richtungsanpassung der Forschung einen ausgedehnten Koordinationsprozess und unzählige mündliche und schriftliche Absprachen um sicher zu gehen, dass alle Beteiligten an einem Strang ziehen, und jedes kurze Treffen war (bedingt durch Anreise- und Übernachtungskosten) ein Verwaltungsakt. Hätte der Autor mehr Entscheidungen eigenständig und ohne zeitliche Verzögerung fällen können, wäre diese Arbeit mit Sicherheit anders verlaufen – auf widrige Umstände hätte womöglich agiler reagiert werden können, andererseits hätten ohne die Kooperationen in Mönchengladbach und mit den anderen Universitäten viele Teilschritte nicht in einer vergleichbaren Qualität erfolgen können. Eine absolute Bewertung für oder gegen diese hypothetische Variante der vorliegenden Arbeit ist mangels ihrer Existenz nicht möglich.

Jedenfalls mussten die Evaluationsziele gegenüber der ursprünglichen Planung zurückstecken, dies war allerdings den externen Umständen der COVID-19-Pandemie geschuldet und nicht der Projektorganisation. Für das Endergebnis ist das sehr schade, die Aussagekraft und Fokussierung der Gestaltungsempfehlungen hätte von einer umfangreicheren Deployment-Evaluation der Aktivitätsunterstützung mit hoher Wahrscheinlichkeit profitiert. Eine weitere zeitliche Verzögerung des Endes dieser Arbeit wäre allerdings auch nicht wünschenswert gewesen. Nach einigen Zweifeln an der Vollendbarkeit des Projekts hat der Autor sich mit der nun vorliegenden Variante anfreunden können. Die Liste der Teilveröffentlichungen spricht dafür, dass es sich trotzdem gelohnt hat.

Wenn wir das Projekt noch mal ganz von vorn beginnen könnten, dann würde der Autor einen Aspekt stärker berücksichtigen: Trotz widriger organisatorischer Umstände hätte die Arbeit in UrbanLife+ allgemein und auch dieses Promotionsprojekt von einer partizipativeren Entwicklung der prototypischen Systeme mutmaßlich profitiert. Im Rahmen einer Special Session auf der International Conference on Web Intelligence (WI ’17) hatte der Autor die Freude, den Kollegen Wiesław Kopeć von der Polish-Japanese Academy of Information Technology und dessen Arbeiten zur partizipativen Softwareentwicklung für und mit Senior*innen (Kopeć et al., 2017; Nielek et al., 2017) kennenzulernen. Solche und ähnliche Resultate zeigen eindrucksvoll, dass ein stärkerer und kontinuierlicherer Einbezug der Zielgruppe nicht nur für regelmäßige Evaluationen, sondern auch für den konstruktiven Entwicklungsprozess mit unserer Zielgruppe gelingen kann. Als Ziel war die partizipative Entwicklung auch in unserem Verbundprojekt angestrebt, im ehrlichen Rückblick hat diese Arbeit jedoch die in Abschnitt 2.2 aufgestellte Anforderung nach dem möglichst frühen und möglichst häufigen direkten Einbezug von Senior*innen in den Entwicklungsprozess nicht zufriedenstellend erfüllen können.

8.3. Offene Fragen

Hinsichtlich des Kerns dieser Arbeit sind aus unserer Sicht zwei Fragen offen geblieben, deren Beantwortung spannendes Potenzial für weitere Forschung bieten könnte.

Die erste davon ist die bereits mehrfach diskutierte längerfristige Evaluation der Aktivitätsunterstützung. Wie würden Proband*innen auf das lauffähige System aus vernetzten Informationsstrahlern reagieren, wenn sie es ohne Beobachtung durch das Projektpersonal benutzen würden? Wie groß wäre der Anteil der Zielgruppe, der das Quest-System oder das Informationsangebot insgesamt annehmen würde? Welche Arten von Quests sind besonders attraktiv für ältere Nutzer*innen und welche würden am häufigsten tatsächlich absolviert werden? Wäre am Ende eine reale Steigerung der Teilhabe am Stadtquartier erkennbar oder sogar messbar? All diese Detailfragen, deren Beantwortung wir uns zu Beginn des Projekts als Ziel gesetzt hatten, müssen an dieser Stelle leider offen bleiben. Wir hoffen, dass die Ergebnisse dieser Arbeit für ähnliche zukünftige Projekte zum Erfolg beitragen können.

Ein anderes Themenfeld, welches sich erst in der Auswertung unserer qualitativen Evaluationen in seiner ganzen Bedeutung gezeigt hat, ist die Frage nach den Persönlichkeitstypen bzgl. der Quest-Belohnungen. Wir konnten zeigen, dass es ein Spektrum von Meinungen und Einstellungen zu diesem Thema gibt, können aber auf Basis unserer Daten nicht sagen, wie dieses Spektrum aussieht, was für Kategorien sich identifizieren lassen oder wie die Zielgruppe sich anteilig sowie im Vergleich zur Allgemeinbevölkerung auf diese Meinungen verteilt. Es wäre interessant zu ermitteln, ob die Einstellung zu materiellen Quest-Anreizen für Alltagsherausforderungen mit anderen Persönlichkeitsaspekten korreliert und ob sie sich möglicherweise in existierenden Spieler*innentypologien (Bartle, 1996; Tuunanen & Hamari, 2012) wiederfindet.

Literatur

Anhang A. Evaluationsunterlagen

Vorab-Beschreibung Evaluation A

Gemeinsame Informationsstrahler-Evaluation im Senioren-Scooter-Park

Kombinierte Evaluation der UBW-SSOs aufgeteilt in Verantwortungsbereiche von Julian Fietkau und Laura Stojko

Zeitlicher Rahmen: 3 Tage im Spätsommer 2020; je nach Lichtverhältnissen im E-Scooter-Park am frühen Vormittag oder am späten Nachmittag (im besten Fall, wenn es noch etwas schattig ist, da sonst die Anzeigen der Raspberry Pis nicht bzw. schlecht erkennbar sind und sonst extra Gehäuse gebaut werden müssten).

Ort: E-Scooter-Park der Sozial-Holding Mönchengladbach

Probanden:

• etwa 10 Probanden angepeilt
  1. Experten für Senioren (Altenheimmitarbeiter, ...)
  2. 2-3 Altenheim-Bewohner
  3. [Senioren aus der Umgebung]
• Senioren-Hilfsmittel: keine, Gehhilfen (Rollator), Rollstuhl (der durch Evaluator geschoben wird während der Evaluation, falls erlaubt)
• Wenn möglich, Senioren, die noch geistig fit sind und sich gerne unterhalten

Personenbezogene Daten, die erhoben werden:

• Demografische Daten
• Einschränkungen (Sichtfeld / Sichtblick, Mobilität)
• Häufigkeit von außerhäuslichen Aktivitäten
• Individuelle Farbe für Navigation und persönlichen Bereich – optimal wäre der Abruf dieser Daten aus dem Profildienst, Es können die Daten aber auch durch eine Vorstudie (Befragung) erhoben werden

Corona-Vorsichtsmaßnahmen: Versuchsleiter tragen Mund-Nasen-Schutz und halten möglichst Abstand von den Probanden und voneinander. Der gesamte Versuch findet im Freien statt, die Versuchsleiter müssen die SHMG-Räumlichkeiten nicht betreten.

Jede Versuchsperson (VP) durchläuft erst Evaluation 1 und direkt danach Evaluation 2. Unterbrechungen für Ruhepausen sind jederzeit möglich. Durch die gesprächsbasierten Forschungsmethoden in beiden Evaluationen ist eine Gesamtdauer schwer abzuschätzen (manche VP fassen sich eher kurz, andere kommen gerne ins Plaudern), aber ein Richtwert könnte bei 30-45 Minuten pro VP liegen (mit großzügigen Pausen zwischen den VP-Terminen zur Vermeidung von Kollisionen).

Evaluation 1: Validierung Quest-Auswahl am Makroinformationsstrahler (JF)

Kernfrage: F1. Wie verständlich ist die aktuelle Gestaltung der Quest-Auswahl und -Annahme am Makroinformationsstrahler für Senioren? Wie könnte die Verständlichkeit verbessert werden?

Detail- & Nebenfragen (F):

2. Welche Vorbildung/Technik-Affinität könnte die Verständlichkeit beeinflussen?
3. Welche Arten von Informationen zum Quartier sind für Senioren besonders wertvoll?
4. Wie steht die Zielgruppe zu Treueprogrammen („Punkte sammeln“), tragen diese zur Motivation der Nutzung bei?

Beteiligt: Versuchsleiter (VL) (Julian Fietkau, UBW), Versuchsperson, ggf. Versuchsperson-Begleitung falls sinnvoll (im Ermessen der Versuchsperson und der SHMG)

Methode: Leitfaden-Interview mit Audio-Mitschnitt, begleiteter Usability-Test

Ablauf:

1. Treffen mit Versuchsperson und ggf. Begleitung im Pavillon-Bereich des E-Scooter-Parks
2. Einverständniserklärung & Datenschutz
3. Vorbesprechung
4. Experiment am Infostrahler
5. Nachbesprechung
6. Übergang zu Evaluation 2

Leitfaden Vorbesprechung:

• Unser Thema: Technik und Alltag, wie kann Technik zum Alltagsleben beitragen, dabei helfen Senioren bei der Teilhabe am Quartier zu unterstützen
• Sind Sie Techniknutzer? (F2)
  • PC, Handy, Smartphone, usw. individuelle Erfahrungen erfragen
  • Touchscreen-Erfahrung
  • Internetnutzung
  • (Wand-)Bildschirme im öffentlichen Raum – schon mal gesehen?
• Beschäftigt Sie das Thema Datenschutz? Fließt das Thema in Entscheidungen für oder gegen Angebote (online und offline) ein? (F4)
• Was verbindet Sie mit Ihrem Quartier / dem städtischen Umfeld Ihrer Wohnung? (F3)
  • Einzelhandel?
    • Nutzen Sie eine Payback-Karte, Deutschland-Card o.Ä.? Was halten Sie davon?
  • Soziale Angebote: Vereine, Clubs?
  • Kirche?
  • Sonstige Nutzung des öfftl. Raumes? (z.B. Spaziergänge)

Experiment:

1. Gemeinsame Positionierung vor dem Informationsstrahler im Pavillon
2. Versuchsleiter erklärt Zweck und Funktionsweise des Informationsstrahlers, wechselnde ambiente Informationsangebote
3. Versuchsleiter ruft manuell den „persönlichen Bereich“ (nach Wizard-of-Oz-Prinzip) für die Versuchsperson auf und erklärt diesen.
4. Versuchsleiter erzeugt manuell ein Exemplar der Beispiel-Herausforderung „Besuch des Textiltechnikums“ und bittet VP, diese zu berühren.
5. VP erhält Gelegenheit, sich die Beschreibung der Herausforderung durchzulesen.
6. VL erklärt das Konzept hinter den Herausforderungen.
7. Herausforderung „Erkundung E-Scooter-Park“ wird gezeigt.
8. VL bittet VP, die Herausforderung in den persönlichen Bereich zu ziehen, und erklärt, dass dies ein „Annehmen“ der Herausforderung bedeutet.
9. Besprechen wie das Ausstellen von Quest-Belohnungen in einem echten Deployment funktionieren würde.

Nachbesprechung:

• Anmerkung: Ein Dialog kann sich auch bereits im Verlauf des Experiments ergeben haben.
• Zuerst unmittelbare Verständnisfragen
• Wie finden Sie den persönlichen Bereich und das Dort-hin-Ziehen von Herausforderungen? (F1)
• Was halten Sie von der Idee der Herausforderungen? (F1, F2)
• Würden Belohnungen/Sachpreise wie im Beispiel Sie animieren, mehr Angebote im Quartier zu nutzen? (F4)
• Gibt es Dinge, die Sie ändern würden damit es besser funktioniert? (F1, F3, F4)

Evaluation 2: Mikroinformationsstrahler als Aktivitätsunterstützung – Piktogramme (LS)

Ziel

Überprüfung der Sinnhaftigkeit von Piktogrammen auf 8x8 LED-Displays und der Nützlichkeit von Mikrostrahler als Wegweiser, um das Gefühl von Safety zu erhöhen während der Durchführung von Outdoor-Aktivitäten

Beteiligt: Versuchsleiter (Laura Stojko, UBW), Versuchsperson, ggf. Versuchsperson-Begleitung falls sinnvoll (im Ermessen der Versuchsperson und der SHMG)

Methode: Think-Aloud und semi-strukturiertes Interview mit Audio- und Video-Mitschnitt, Test-Bedingungen: (Pfeile (P) – Einfarbig (E))

Ablauf

Das Experiment startet am Makrostrahler im Pavillon des E-Scooter-Parks. Hier wird der grobe Ablauf erklärt:

1. Wir werden gemeinsam ein Ziel im E-Scooter-Park auswählen (das Bienenhotel)
2. Ihre persönlich Farbe ist ...
3. Im E-Scooter-Park wurden kleine technische Geräte installiert, die bei der Erreichung des Ziels als Navigation unterstützen sollen
4. Bitte teilen Sie uns Ihre Gedanken laut und offen während des Experiments mit

Am Makrostrahler im Pavillon wird gemeinsam mit dem Probanden ein Ziel im E-Scooter-Park ausgewählt (eine Auswahl an möglichen und zuvor getesteten Zielen werden angezeigt), sodass mit der Navigation dorthin gestartet werden kann.

Es befinden sich einige Mikrostrahler im E-Scooter-Park, die die Richtung zum Ziel weisen. Die individuellen Wegweiser sind auf den Benutzer farblich angepasst. Die Wegweiser können entweder leuchtende (evtl. auch blinkende) einfarbige 8x8 LED-Displays (E) sein, oder leuchtende (evtl. auch blinkende) Pfeile (P) auf dem 8x8 LED-Display anzeigen.

Auf dem Weg zum Ziel werden LED-Displays der Art (P) angezeigt und auf dem Rückweg zum Pavillon LED-Displays der Art (E). Sind eine entsprechende Anzahl an Probanden verfügbar (ca. 10 Personen), so kann die Reihenfolge der Anzeige (E) und (P) nach der Hälfte der Probanden gewechselt. Während der Durchführung der Aktivität werden die Senioren gebeten, ihre Gedanken bzgl. der Aktivität, der Leuchthinweise etc. laut mitzuteilen. Anschließend werden den Probanden bei Ihrer Ankunft am Ausgangspunkt eine Blume als Dankbarkeit übergeben und eine letzte Schlussbefragung findet statt:

• Ist Ihnen ein Unterschied an den Leuchthinweisen aufgefallen?
• Haben sie die Leuchthinweise als nützlich empfunden?
• Was haben sie an den Leuchthinweisen als positiv empfunden?
• Was haben sie an den Leuchthinweisen als negativ empfunden?
• Konnten sie die Pfeile erkennen und hat es für sie einen Mehrwert dargestellt?
• Haben sie sich durch die visuellen Wegweiser sicherer gefühlt während dem Spaziergang durch den Park?

Benötigte ULP Komponenten

Makrostrahler für die Auswahl der Aktivität (Spaziergang im E-Scooter-Park), Mikrostrahler mit Wegweiser-Funktion (visuell), Anbindung an MiR-Controller, Aktivitätsunterstützungsdienst (AUD) und Routing (über AUD)

Ergebnisse

Erkenntnisse zur Eignung von Mikrostrahlern als Wegweiser zur Erhöhung des Safety-Gefühls (zur besseren Orientierung) und zur Eignung von Piktogrammen auf einem 8x8 LED-Display für Senioren (Gestaltungsempfehlung)

Einverständniserklärung Evaluation A

Demographischer Fragebogen Evaluation A

Pre-Test-Fragebogen Evaluation A

Interviewleitfaden Quests Evaluation A

Debriefing Questions – Quests

1. Zuerst unmittelbare Verständnisfragen
2. Wie finden Sie den persönlichen Bereich und das Dort-hin-Ziehen von Herausforderungen? (F1)
3. Was halten Sie von der Idee der Herausforderungen? (F1, F2)
4. Würden Belohnungen/Sachpreise wie im Beispiel Sie animieren, mehr Angebote im Quartier zu nutzen? (F4)
5. Gibt es Dinge, die Sie ändern würden damit es besser funktioniert? (F1, F3, F4)

Interviewleitfaden Mikroinformationsstrahler Evaluation A

Debriefing Questions – Micro Information Radiators

1. Ist Ihnen ein Unterschied an den Leuchthinweisen aufgefallen?
2. Haben sie die Leuchthinweise als nützlich empfunden?
3. Was haben sie an den Leuchthinweisen als positiv empfunden?
4. Was haben sie an den Leuchthinweisen als negativ empfunden?
5. Konnten sie die Pfeile erkennen und hat es für sie einen Mehrwert dargestellt?
6. Welche Gefühle hatten Sie während unseres Spaziergangs durch den Park auf dem Weg zum Bienenhotel?
7. Haben sie sich durch die visuellen Wegweiser sicherer gefühlt während dem Spaziergang durch den Park?
8. Hat es Ihnen Spaß gemacht den kleinen technischen Geräten im Park zu folgen?

Fragebogen Evaluation B

Anhang B. Interview-Transkripte (Evaluation A)

Die Interviews zum Rundgang und zum Mikroinformationsstrahler-Debriefing wurden von Laura Stojko transkribiert und kodiert. Außerdem wurden die Pre-Tests 5 bis 7 von Laura Stojko transkribiert. Alle anderen Transkriptionen und Kodierungen wurden von Julian Fietkau durchgeführt.

Probandin 1

Probandin 2

Proband 3

Probandin 4

Proband 5

Proband 6

Probandin 7

Anhang C. Axial und Selective Coding (Evaluation A)

Das Axial Coding und Selective Coding der Phasen zur Quest-Durchführung, d. h. zum Umgang mit den Mikroinformationsstrahlern, wurde von Laura Stojko durchgeführt. Die Codings der Pre-Tests und der Quest-Auswahl wurden von Julian Fietkau vorgenommen.

Pre-Test