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Fakultät für Mathematik

Karlsruher Institut für Technologie
D-76128 Karlsruhe
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Folge 187 - Mensch-Maschine Interaktion

Der Modellansatz: Mensch-Maschine Interaktion. Photo G. Thäter Komposition: S. Ritterbusch

Gudrun war in Weimar an der Bauhaus Universität zu Gast bei Jan Ehlers. Sie haben sich über seine Forschungstätigkeit im Umfeld von Mensch-Maschine Interaktion unterhalten. Jan hat in Bremen Psychologie studiert und dort auch promoviert. Nach einer Zeit an der Universität in Ulm ist er zur Zeit in Weimar als Lehrstuhlinhaber tätig.

Gudruns Wunsch war es schon länger, das Thema im Podcast zu haben, denn Mensch-Maschine Interaktion betrifft alle Leute, die irgend etwas mit Computern machen. Dabei war klar, dass dies ein sehr breites Feld ist, wo im Gespräch mit Jan nur einzelne Aspekte vorkommen werden. Darüber hinaus, dass es thematisch breit ist, ist es ein sehr interdisziplinäres Feld, wo zwischen Biologie und Algorithmen als "Extremwerten" sehr unterschiedliches Wissen nötig ist und nur in Zusammenarbeit der Fachgebiete neues entsteht.

Jans Fachgebiet ist der "Faktor Mensch". An seiner Arbeit faszinieren ihn viele Dinge, aber besonders, dass es noch so ein junges Feld ist, in den man Pionierarbeit verrichtet. Er hat sich auf kognitive Psychologie spezialisiert und untersucht u.a. wie peripher physiologische Signale (also von der Körperoberfläche abgeleitete Informationen) als Messwerte für psychologische Zustände dienen können. In erster Linie ist das universitäre Grundlagenforschung ohne unmittelbaren Anwendungsbezug.

Dahinter stehen aber so fundamentale Fragen wie: Wie wird Aufmerksamkeit generiert? Wie kann man trotz interindividueller Unterschiede Erregungs- oder Aktivierungsniveaus aus solchen objektiv beobachtbaren Größe wie Pupillenbewegung oder Leitfähigkeit der Haut ablesen. Es müssen Größen herangezogen werden, die dem Bewusstsein nicht direkt zugänglich (also leicht manipulierbar) sind.

Für die Experimente sind künstliche, hoch kontrollierte Situationen im Labor typisch, weil man ja wissenschaftlich Wirkmechanismen und Kausalbeziehungen beweisen möchte. Im Fachchargon spricht man auch von physiological computing bzw. mental status determination, also der Einschätzung einer psychischen Situation ohne Worte. die auf Selbsteinschätzung beruhen.
Ein anschauliches Beispiel ist, dass man an der Blinzelfrequenz ablesen kann, wenn jemand müde wird. Man kann das gut mit Sensoren beobachten und messen und dann einen übermüdeten LKW-Fahrer durch so ein System erkennen und zum Pause machen anhalten.

Menschlich ist das allerdings ein wenig brisant, denn wir wollen lieber die Kontrolle behalten und nicht von System Vorschriften gemacht bekommen.
Hinzu kommt, dass man solche Systeme auch austricksen kann. Im Labor wird dazu das Biofeedback der Sensoren visualisiert und Probanden können lernen, darüber kognitive Kontrolle zu erhalten. Ein Beispiel hierfür ist die Pupillengröße, die man auf dem Monitor gut als Kreis einer gewissen Größe abbilden kann. Man kann üben, sie willentlich größer oder kleiner zu machen mit Hilfe der Rückmeldung auf dem Bildschirm.

Für Forschung mit und über Menschen müssen ethische Prinzipien eingehaltne werden. Es ist apriori ja nicht in Ordnung, wenn man z.B. im Experiment Probanden systematisch anlügt. Trotzdem ist es eine wichtige und interessante Fragestellung, ob man die oben erläuterte Möglichkeit, dass man Einfluss auf eigentlich unbewusste Vorgänge erhalten kann, auch in die andere Richtung ausnutzen kann. Wenn ich einem erregten Probanden Biofeedback auf dem Monitor zeige, dass einer ruhigen Situation entspricht und der Proband dem Feedback glaubt, wird er dann vielleicht ruhig?


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