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Auflistung nach Autor:in "Oehl, Michael"

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  • Workshopbeitrag
    Emotions in the Age of Automated Driving - Developing Use Cases for Empathic Cars
    (Mensch und Computer 2019 - Workshopband, 2019) Oehl, Michael; Ihme, Klas; Bosch, Esther; Pape, Anna-Antonia; Vukelić, Mathias; Braun, Michael
    Improving user experience of highly automated vehicles is key to increase their acceptance. One possibility to realize this is the design of empathic cars that are capable of assessing the emotional state of vehicle occupants and react to it accordingly by providing tailored support. At the moment, the central challenge is to derive relevant use cases as basis for the design of future empathic cars. Therefore, we propose a workshop that aims to bring together researchers and practitioners interested in affective computing, affective interfaces and automated driving as forum for the development of a roadmap towards empathic vehicles using design thinking methods. During the workshop, we will gain a common understanding of the central concepts and listen to impulse talks about current and recent projects on emotions during automated driving. Based on this, relevant use cases are generated in group work and discussed with the goal to identify potential research and knowledge gaps. Finally, a road map for research towards the realization of automated empathic cars is formulated from the results.
  • Workshopbeitrag
    Integrierte Eingabegeräte: Sind Links- oder Rechtshänder besser?
    (Mensch und Computer 2016 - Tagungsband, 2016) Oehl, Michael; Stein, Julia; Sutter, Christine
    Diese experimentelle Studie untersucht die Leistung von Links- und Rechtshändern mit ihrer dominanten vs. nicht-dominanten Hand bei der Bearbeitung einer komplexeren Point-Drag-Drop-Aufgabe im Vergleich zu einfacheren Pointing-Aufgaben (Oehl et al. 2015) mit den etablierten integrierten Eingabegeräten Touchpad und Trackpoint. Linkshänder sind häufig gezwungen, für alltägliche Handlungen die rechte Hand zu benutzen. Dadurch sind sie mit ihrer nicht-dominanten Hand geübter. Es gibt bisher kaum Untersuchungen in der Mensch-Computer-Interaktion bezüglich der Usability für Linkshänder. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass Linkshänder mit der nicht-dominanten Hand eine bessere Leistung bei komplexeren Aufgaben zeigen. Bei einfacheren Aufgaben war dies nur tendenziell so. Mit der dominanten Hand ist die Leistung zwischen Links- und Rechtshändern aber vergleichbar gut. Erneut ist ein Touchpad effizienter bedienbar als ein Trackpoint.
  • Workshopbeitrag
    Linkshändigkeit als Privileg oder Nachteil bei Notebookeingabegeräten?
    (Mensch und Computer 2015 – Proceedings, 2015) Oehl, Michael; Stein, Julia; Sutter, Christine
    Diese experimentelle Studie untersucht die Leistung von Links- und Rechtshändern mit ihrer dominanten vs. nicht-dominanten Hand bei der Bearbeitung einer einfachen Selektionsaufgabe mit den etablierten Notebookeingabegeräten Touchpad und Trackpoint. Linkshänder sind häufig gezwungen, für alltägliche Handlungen die rechte Hand zu benutzen. Dadurch sind sie mit ihrer nicht-dominanten Hand geübter. Es gibt bisher kaum Untersuchungen in der Mensch-Computer-Interaktion bezüglich der Usability für Linkshänder. Die Ergebnisse unserer Studie zeigen, dass tendenziell nur Linkshänder mit der nicht-dominanten Hand eine bessere Leistung zeigen. Mit der dominanten Hand ist die Leistung zwischen Links- und Rechtshändern vergleichbar gut. Integrierte Eingabegeräte sind somit bei einfachen Selektionsaufgaben unabhängig von Händigkeit oder Handdominanz. Allerdings ist ein Touchpad (bewegungstransformierend) effizienter bedienbar als ein Trackpoint (krafttransformierend).
  • Konferenzbeitrag
    Mechanischer versus humanoider aussehende Assistenzroboter: Was trauen ihnen Nutzer zu? Eine Untersuchung jüngerer versus älterer Nutzer
    (Mensch und Computer 2019 - Tagungsband, 2019) Oehl, Michael; Kamps, Michelle; Sutter, Christine
    Diese experimentelle Studie untersucht die Akzeptanz jüngerer (vs. älterer) Nutzer für persönliche Roboterassistenz in unterschiedlichen Aufgabenbereichen und vergleicht diese für Roboter mit unterschiedlichem holistischen Design. Auf Basis der deutschen Version der „Assistance Preference Checklist“ für Roboterassistenzakzeptanz beurteilten N = 70 jüngere Probanden als zukünftige Nutzer sozialer Roboter ihre prospektive Akzeptanz für Roboterassistenz für sechs unterschiedliche Tätigkeitsbereiche. In einem ausbalancierten Studiendesign mit Messwiederholung wurden zwei unterschiedliche Robotertypen präsentiert, die die zwei Stufen der experimentellen Variablen „holistisches Design“ (mechanischer = PR2 vs. humanoider = Pepper) darstellten. Altersspezifische Unterschiede in der Beurteilung wurden durch einen Vergleich mit einer Stichprobe von N = 47 älteren Probanden untersucht. Erwartungskonform zeigten die jüngeren Probanden Offenheit für Roboterassistenz und eine selektive Akzeptanz für unterschiedliche Tätigkeits-bereiche. Das Design des Roboters hatte bei den jüngeren Nutzern einen stärkeren Einfluss auf die Beurteilung als bei den älteren Nutzern. Grundsätzlich zeigte sich, dass die jüngeren Probanden den Robotern in den Kategorien „Persönliche Pflege“ und „Hausarbeit“ (Pepper) sowie „Freizeitaktivitäten“ (Pepper und PR2) mehr zutrauten als die älteren Probanden. Die Studienergebnisse ermöglichen eine differenziertere, nutzer-basierte Gestaltung von Assistenzrobotern.
  • Workshopbeitrag
    Was ältere Nutzer Assistenzrobotern zutrauen – Eine Frage des Designs?
    (Mensch und Computer 2018 - Tagungsband, 2018) Oehl, Michael; Kamps, Michelle; Wesa, Maike; Sutter, Christine
    Diese experimentelle Studie untersucht die Akzeptanz älterer Nutzer für persönliche Roboterassistenz in unterschiedlichen Aufgabenbereichen. Auf Basis der von Smarr et al. (2014) entwickelten „Assistance Preference Checklist“ beurteilten ältere Probanden ihre Akzeptanz für Roboterassistenz. Als Stimulusmaterial der experimentellen Variation wurden Fotos zweier unterschiedlicher Robotertypen verwendet, um zusätzlich den Einfluss des Designs auf die Akzeptanz zu untersuchen. Die Probanden zeigten eine grundsätzliche Offenheit für Roboterassistenz, diskriminierten jedoch zwischen den Tätigkeitskategorien. Tätigkeiten mit viel Interaktion zwischen Benutzer und Roboter wurden weniger akzeptiert als z. B. Haushaltsaufgaben. Diese Ergebnisse sind im Einklang mit ähnlichen Studien. Das Design des Roboters hatte nur einen geringen Einfluss auf die Bewertung.