Mensch-Maschine Interaktion

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?

Literatur und weiterführende Informationen

C.Strauch e.a.: Pupil-Assisted Target Selection (PATS),
Proceedings of the 16th IFIP TC.13 International Conference on
Human-Computer Interaction – INTERACT, Mumbai, India. 2017

J. Ehlers e.a.: Pupil Size Changes as an Active Information
Channel for Biofeedback Applications, Applied Psychophysiology
and Biofeedback. doi: 10.1007/s10484-016-9335-z. 2016

Steven Fairclough: Physiological Computing

E.M. Vingolo, G. Napolitano, S. Fragiotta:Microperimetric
biofeedback training: fundamentals, strategies and perspectives
Frontiers In Bioscience, Scholar, 10, 48–64, January 1, 2018

Podcasts

P. Purgathofer, T. Pritlove: Mensch-Maschine Interaktion, CRE
Folge 131, Technik Kultur Gesellschaft, Metaebene Personal Media,
2009.

P. Dzierzawski, G. Jaworek: Vibrationsbänder, Folge 9 im
Neues Terrain Podcast, 2017.