DINCO - Detektion von Interaktions-Kompetenzen und -Hindernissen

• Antragsteller: Dr. Felix Putze
• Fachliche Zuordnung: Arbeitswissenschaft, Ergonomie, Mensch-Maschine-Systeme ; Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 316930318

Technische Systeme sind dabei, ein wichtiger Bestandteil des alltäglichen Lebens älterer Menschen zu werden und dabei wichtige Unterstützung zu bieten. Allerdings kämpfen viele ältere Benutzer mit Interaktionshindernissen, die verhindern, dass sie von solchen Systemen profitieren. Der aktuelle Stand der Technik für Benutzerschnittstellen sind generische Standardlösungen. Diese folgen Designvorschlägen, welche individuelle Unterschiede nicht berücksichtigen. Insbesondere ältere Benutzer stellt dies vor große Probleme. Wir schlagen die DINCO-Methode zur Verbesserung dieser Situation vor: DINCO sammelt Verhaltensdaten und physiologische Parameter während der Systembenutzung. Diese Daten werden dann an ein hierarchisches statistisches Modell weitergegeben. Dieses Modell aggregiert und interpretiert diese Benutzerdaten, um Verhaltens-Deskriptoren zu identifizieren und dann Hypothesen über die vorliegenden Interaktionshindernisse und Interaktionskompetenzen zu erzeugen. Es findet dann eine optimale Adaption der Benutzerschnittstelle und wendet diese Hypothese schließlich automatisch an, um sie zu testen und umzusetzen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen