Psychophysiologie & Verhaltensmessung
Forschungsschwerpunkte:
- EEG, Eye-Tracking, Biosignale zur Analyse der Qualitätswahrnehmung
- Implizite Reaktionen auf Medien und Interaktion jenseits von Selbstberichten
- Emotionserkennung und -modellierung beim Medienkonsum
- Kognitiv-affektives UX-Modellieren mit physiologischen Daten
- Adaptive Systeme, die auf kognitive und emotionale Zustände reagieren
Um besser zu verstehen, wie Menschen digitale Systeme und Inhalte wahrnehmen, wenden wir psychophysiologische und verhaltensbezogene Methoden zur Untersuchung von Nutzererlebnis, Emotion und Aufmerksamkeit an. Wir nutzen Elektroenzephalografie (EEG), Eye-Tracking, Herzratenvariabilität und andere Biosignale, um implizite Reaktionen auf Medien und Interaktionen zu messen. Dadurch können wir über Selbstberichte hinausgehen und kontinuierliche, objektive Indikatoren für mentale Belastung, Aufmerksamkeit, Ermüdung und Affekt erfassen. Diese Messungen fließen in unsere Quality-of-Experience-Arbeit ein, wo aus ihnen Modelle und Standards werden. Langfristig wollen wir adaptive Systeme entwickeln, die sinnvoll auf die kognitiven und emotionalen Zustände der Nutzer reagieren.
Verwandte Projekte:
Was der Körper sagt, wenn der Fragebogen schweigt
Menschen sind schlechte Zeugen ihrer eigenen Beanspruchung, Aufmerksamkeit und Befindlichkeit, und noch schlechtere, wenn man sie hinterher fragt. Wir erfassen Elektroenzephalographie, elektrodermale Aktivität, Herzrate, Pupillenweite und Blick parallel zur Aufgabe und lesen sie gegen das, was die Person berichtet. Widersprechen sich beide, ist der Widerspruch das Ergebnis — dort fühlt sich ein System mühelos an und ist es messbar nicht, oder umgekehrt.
Messen im Headset
Physiologische Messung wurde für einen ruhigen Raum und eine stillsitzende Person entworfen; Virtual Reality bietet keines von beidem. Ein großer Teil dieser Linie ist deshalb Methodenarbeit: Affekt in Echtzeit aus einem dreidimensionalen Emotionsmodell in einer virtuellen Umgebung erkennen, Beanspruchung mit EEG unter Umgebungslärm und aktiver Geräuschunterdrückung erfassen, Lesbarkeit von Text mit Eye-Tracking beurteilen, wenn der Text im Raum hängt statt auf einer Seite.
Instrumente, die wir bauen — und solche, die wir zerlegen
Zwei Richtungen, ein Zweck. Wir entwickeln und validieren schnelle Instrumente, wo die etablierten zu langsam oder zu sprachlich sind, etwa piktografische Skalen zur Erfassung affektiver Zustände. Und wir zerlegen Geräte aus dem Handel: Der Stresswert einer verbreiteten Smartwatch wurde rekonstruiert und auf seine physiologische Grundlage zurückgeführt — eine Zahl, die Millionen Menschen angezeigt bekommen, sollte etwas bedeuten.
Systeme, die sich anpassen
Messen lohnt sich, wenn ein System etwas damit anfängt. Wir arbeiten an Anwendungen, die kognitive und emotionale Zustände lesen und ihr Verhalten danach ändern: virtuelle Gesundheitsassistenten, die sich auf ihr Gegenüber einstellen, und sicherheitskritisches Training, das auf den physiologischen Zustand unter Belastung reagiert. Die offene Frage ist dabei nie, ob Anpassung möglich ist, sondern wann sie hilft und wann sie nur irritiert.
Ausgewählte Arbeiten
- Real-time affect detection in virtual reality: a technique based on a three-dimensional model of affect and EEG signals
- Working with environmental noise and noise-cancellation: A workload assessment with EEG and subjective measures
- Reconstruction and Physiological Basis of Samsung’s Galaxy Watch Stress Score
- Using Eye Tracking for Assessing User Experience of Text Readability in Virtual Reality
- Development and Validation of Pictographic Scales for Rapid Assessment of Affective States in Virtual Reality
- Don’t Worry be Happy - Using virtual environments to induce emotional states measured by subjective scales and heart rate parameters
- When Simulation Meets Physiology: Adaptive Resilience for Mission-Critical XR in Fast-Jet Training
- Designing Adaptive Virtual Health Assistants Using Cognitive and Emotional State Predictions