Allgemeine Informationen

ABSTRACT
In lernenden Systemen, die hoch personalisiert arbeiten sollen und
Daten über die Verhaltensweisen und Gewohnheiten der User sammeln,
kommt der User Experience und wohlbefindensbezogenen
Aspekten eine große Relevanz zu. Oft berichten Nutzer:innen über
Unsicherheit bezüglich der Funktionsweise intelligenter Systeme,
Bedenken bezüglich Privatsphäre und Datenschutz und/oder mangelndem
Kontrollgefühl. Gleichzeitig bedarf es oft des Mitwirkens
der Nutzer:innen um das System korrekte Erkennungsleistungen
und Verhaltensabläufe erlernen zu lassen. Daher muss nicht nur
die User Experience der finalen Funktionsweise des Systems, sondern
auch die der Lernphase berücksichtigt werden, die bisher
jedoch selten in entsprechende System-Evaluationen eingeflossen
ist. Ziel des Workshops ist es, Forschende aus Themenbereichen
wie Smart Home, Empfehlungssysteme, Activity Recognition und
verwandter intelligenter Systeme zusammen zu bringen und die
Besonderheiten von UX in lernenden Systemen herauszuarbeiten.
Der Austausch soll Wissenschaftler:innen und Expert:innen aus
der Praxis, die in genannten oder angrenzenden Themenbereichen
forschen und neue Technologien entwickeln, die Möglichkeit geben
weitere Aspekte aufzugreifen, die mit ihrer Arbeit in Verbindung
stehen, sowie neue Forschungsansätze zu explorieren.

KEYWORDS
User Experience, Intelligente Systeme, Activity Recognition

1 THEMA DES WORKSHOPS
Die Zielsetzung, Wohlbefinden bei der Entwicklung neuer Technologien
mit zu bedenken oder sogar in den Fokus zu setzen, hat in
den letzten Jahren zunehmende wissenschaftliche Aufmerksamkeit
erfahren [3, 5, 6]. Gerade in Bereichen wie dem assistiertenWohnen
ist diese von sichtbarer Bedeutung [2, 9]. In allen Anwendungen
müssen emotionale Faktoren berücksichtigt werden, um Akzeptanz
durch die User zu gewährleisten [7]. In einigen Anwendungsbereichen
kann eine Entwicklung beobachtet werden, die sich entfernt
von einzelnen isolierten Anwendungen hin zu Intelligenten
Systemen, wie dem Smart Home [1]. Ein Intelligentes System ist
dabei weniger eine für sich stehende technologische Instanz, sondern
entsteht aus einer Verbindung verschiedener Technologien,
in die wiederum weitere bereits vorhandene Technologien wie
das Smartphone oder Teile des Hauses einbezogen werden können.
Dabei rückt das Stichwort Ubiquitous Computing ins Zentrum:
Um Aktivitäten intelligenter Systeme optimal auf die Situation
der Nutzer:innen abstimmen zu können müssen mehrere
Informationen zeitgleich gesammelt und integriert, beispielsweise
durch Kameras, Sensoren oder physiologische Messungen [7, 8]
und mittels maschineller Lernmethoden Informationen über individuelle
Userbesonderheiten verarbeitet werden. Besonders in lernenden
Systemen die hoch personalisiert arbeiten sollen und Daten
über die Verhaltensweisen und Gewohnheiten der User sammeln,
kommt den eingangs genannten wohlbefindens-bezogenen Aspekten
eine große Relevanz zu. Oft berichten Nutzer:innen über Unsicherheit
bezüglich der Funktionsweise intelligenter Systeme, Bedenken
bezüglich Privatsphäre und Datenschutz und/oder mangelndem
Kontrollgefühl [7, 8]. Gleichzeitig bedarf es oft des Mitwirkens
der Nutzer:innen um das System korrekte Erkennungsleistungen
und Verhaltensabläufe erlernen zu lassen [4]. Hier muss nicht nur
die User Experience der finalen Funktionsweise des Systems, sondern
auch die der Lernphase berücksichtigt werden, die bisher
jedoch selten in entsprechende System-Evaluationen eingeflossen
ist. Forschung, Design und Evaluationen, die Erkenntnisse über
die Wahrnehmungen, Meinungen und Bedenken der Nutzer:innen
bezüglich des Lernprozesses eines intelligenten Systems thematisieren,
sollen daher in diesem Workshop in den Fokus gerückt
werden.


1.1 Themenschwerpunkte
Der Call für Papers wird folgende Themenschwerpunkte benennen:
• User Experience in lernenden Systemen
• Nutzer:innenbeteiligung in der Lernphase
• Nutzer:innenzentrierte Ansätze zur Activity Recognition
• Technologische Einflussfaktoren auf Wohlbefinden
• Motivation, Verhalten und Einstellungen bezüglich Technik
• Diversity-Faktoren in intelligenten Systemen
• Methoden und Prozesse zur wohlbefindensorienteriten Systementwicklung
im Smart Home
• Verhaltensänderungs- und Gesundheits-Emfehlungssysteme
• User Modeling und Smartphone-Tracking zur Wohlbefindensförderung
• Positive Computing zur Gesundheitsförderung

2 ZIEL DES WORKSHOPS
Ziel des Workshops ist es, Forschende zusammen zu bringen und aktuelle
Studien in den relevanten Themenbereichen zu diskutieren,
anwendungsübergreifende Folgerungen abzuleiten und weitere
Forschungsansätze zu explorieren. Es soll die Möglichkeit geschaffenwerden
kürzlich abgeschlossene Forschungsarbeiten vorzustellen,
aber auch „Work in Progress“, um diese Arbeiten zu diskutieren
und in der Gruppe mögliche Verbesserungen zu diskutieren. Zudem
sollen auch Beobachtungen aus gesammelter Erfahrung in Arbeiten
zu lernenden Systemen, die jenseits der getestete Hypothesen und
in Papern berichteten Erkenntnisse liegen, Aufmerksamkeit bekommen.
Es sollen so auch Forschende miteinander in Austausch gelangen,
durch deren Themengebiete sonst weniger Kontakt zueinander
zustande kommt, die jedoch gemeinsame Herausforderungen in
Ihrer Forschung oder bei der Entwicklung von Systemen haben.
Dabei sollen neue Perspektiven ausgetauscht und ein interdisziplinärer
Blick ermöglicht werden, sowie möglicherweise Ideen für
Kooperationen entstehen. Der Workshop richtet sich somit an Wissenschaftler:
innen und Praktiker:innen, die entweder bereits an
oder mit lernenden Systemen arbeiten, die in ihrer Arbeit Faktoren
wie User Experience adressieren, oder in umliegenden Themenfeldern
an Technologien forschen und arbeiten.
Die zentralen Fragestellungen, die adressiert werden sollen, sind
unter anderem:
• Welche Besonderheiten bringen lernende Systeme für die
UX und das Wohlbefinden mit sich?
• Welche Faktoren spielen eine Rolle spielen für die UX in
lernenden Systemen?
• Welche Folgen hat dies in der praktischen Anwendung für
Akzeptanz und Design?
• Wie können Zufriedenheit und UX mit und in lernenden
Systemen verbessert werden?


3 ABLAUF
Ein Call for Papers soll über diverse wissenschaftliche und praxisbezogene
Netzwerke verteilt werden. Der Workshop beginnt mit
einer kurzen Einführung in das Themenfeld. Alternierend finden
Präsentationen der im Reviewverfahren akzeptieren Beiträge (ggf.
per Videokonferenz) und offene Austauschphasen (ggf. per Wonder.
me o.ä.) statt. Anschließend wird sich in Kleingruppen mit
unterschiedlichen Schwerpunkten über das Gehörte und eigene
Erfahrungen und Methoden ausgetauscht und Überlegungen für
zukünftige Forschungsarbeiten angestellt. Zum Schluss werden
die Ergebnisse gesammelt und die Möglichkeit zu weiterer Vernetzung
geschaffen. Zu dem Workshop wird eine Webseite eingerichtet,
die im Nachgang auch einen Austausch der Ergebnisse
ermöglichen wird. Die Einreichungen werden im Vorfeld durch ein
Peer-review-Verfahren laufen, unterstützt durch weitere im Themenfeld
erfahrene Wissenschaftler:innen. Mit mindestens zwei Reviewer:
innen pro Einreichung werden die besten zur Präsentation
im Workshop ausgewählt. Sie sollen anschließend im Workshopband
der Konferenz abgedruckt werden.


4 ORGANISATIONSTEAM
Das Organisationsteam besteht aus Leonie Nora Sieger und Ayşegül
Doğangün. Leonie Nora Sieger ist wissenschaftliche Mitarbeiterin
am Institut Positive Computing der Hochschule Ruhr West. Seit
Ende 2019 beschäftigt sie sich interdisziplinär mit Smart Home Technologien
und Fragestellungen desWohlbefindens ihrer Nutzer:innen
sowie der User Experience in der Lernphase intelligenter Systeme.
Ayşegül Doğangün ist Inhaberin der Professur für menschzentrierte
Technikentwicklung an der Hochschule Ruhr West und war Vorsitzende
des interdisziplinären Forschungsgruppe Personal Analytics
an der Universität Duisburg-Essen. In verschiedenen Projekten
beschäftigte sie sich mit der mensch-zentrierten Entwicklung von
assistiven Systemen: Im Bereich der ambulanten und klinischen
Demenzpflege, alltäglichem Gesundheitsmonitoring, Stresserkennung
und -Interventionsentwicklung im Alltags- und Arbeitsleben,
Emotionserkennung und Risikokommunikation.


REFERENCES
[1] Sumathi Balakrishnan, Hemalata Vasudavan, and Raja Kumar Murugesan. 2018.
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[2] Nils Beckmann, Aysegül Dogangün, Katja Herrmanny, Hanno Sauer, and Katharina
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Altern. In Mensch und Computer 2015 –Workshopband, AnetteWeisbecker, Michael
Burmester, and Albrecht Schmidt (Eds.). De Gruyter, 589–594. https://doi.org/10.
1515/9783110443905-082
[3] Rafael A. Calvo and Dorian Peters. 2014. Positive computing: Technology for
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[4] Soumyajit Chatterjee, Avijoy Chakma, Aryya Gangopadhyay, Nirmalya Roy, Bivas
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[5] Sarah Diefenbach, Marc Hassenzahl, Kai Eckoldt, Lena Hartung, Eva Lenz, and
Matthias Laschke. 2017. Designing for well-being: A case study of keeping small
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10.1080/17439760.2016.1163405
[6] Jan M. Pawlowski, Sabrina C. Eimler, Marc Jansen, Julia Stoffregen, Stefan Geisler,
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Business & Information Systems Engineering 57, 6 (2015), 405–408. https://doi.org/
10.1007/s12599-015-0406-0
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Fraunhofer Verlag, Stuttgart, 87–89. https://dl.gi.de/bitstream/handle/20.500.
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[8] Rayoung Yang and Mark W. Newman. 2013. Learning from a learning thermostat.
In Proceedings of the 2013 ACM International Joint Conference on Pervasive and
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the 2013 International Symposium on Wearable Computers (ISWC) ; [including]
UbiComp 2013 adjunct publication, Marc Langheinrich (Ed.). ACM, New York, NY, https://doi.org/10.1145/2493432.2493489
[9] Matteo Zallio and Niccolò Casiddu. 2016. Lifelong Housing Design. In Proceedings
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2910674.2935828

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