Investigating the Perceptibility of Smartphone Notifications and Methods for Context-Aware Data Assessment in Experience Sampling Studies
Creators: name: Exler, Anja
Publisher: name: Karlsruhe
Year: 2019

description: Eine zentrale Aufgabe in der Mensch-Maschine-Interaktion ist die Durchführung von Nutzerstudien. Diese ermöglichen einen tieferen Einblick in das Verhalten von Nutzern, dienen aber auch dazu, Labels zum Annotieren von Daten zu sammeln. Die traditionelle Methode zum Erfassen von subjektivem Feedback ist die Experience Sampling Method (ESM). Durch das Beantworten von Fragebögen stellen Probanden nicht nur Informationen über sich selbst, sondern auch über ihre Umgebung zur Verfügung. Außerdem können ihre Antworten als Label für Daten, welche zeitgleich erhoben wurden, dienen. Inzwischen sind Smartphones zur Hauptplattform zum Durchführen von ESM Studien geworden. Sie werden genutzt, um ESM-Abfragen in Form von Benachrichtigungen auszusenden, um die gesammelten Labels zu speichern und um sie den Sensordaten zuzuweisen, welche im Hintergrund gesammelt wurden.

In ESM-Studien wird angestrebt, möglichst viele und qualitativ hochwertige Daten zu sammeln. Um dieses Ziel zu erreichen, bedarf es einer großen Menge sorgfältig beantworteter ESM-Abfragen. Die Probanden wiederum wollen in der Regel so wenig Abfragen wie möglich erhalten. Es ist notwendig, einen Kompromiss zwischen Abfragehäufigkeit und Probandenzufriedenheit zu finden.
Beim Erstellen von ESM-Studien ergeben sich verschiedene Herausforderungen. Einerseits sind diese mit der ESM-App und deren Funktionalität verbunden. Andererseits stehen sie aber auch mit dem Ausliefern von ESM-Abfragen und deren Wahrnehmung durch den Nutzer im Zusammenhang.
ESM-Abfragen müssen in Situationen ausgesandt werden, welche für den Studiendesigner von Interesse sind. Dies bedarf eines akkuraten Erkennungssystems, welches in die ESM-App eingebunden werden muss. Sowohl die Anzahl und Häufigkeit der Abfragen als auch die Länge des Feedback-Fragebogens sollten auf ein Minimum reduziert werden. Beides sind Herausforderungen, welche die ESM-App, welche zur Durchführung der Studie genutzt wird, adressieren muss.
Um das Erstellen von ESM-Anwendungen zu erleichtern, ist es empfehlenswert, auf ein primäres Entwicklungswerkzeug zurückzugreifen. Im besten Fall ist solch ein Werkzeug einfach zu nutzen und bietet Zugriff auf eine weitreichende Menge an Sensoren, aus denen kontextuelle Informationen abgeleitet werden können - beispielsweise, um ereignisbasiert Abfragen auszusenden. Im Rahmen dieser Dissertation stellen wir ESMAC vor, den ESM App Configurator. ESMAC stellt verschiedene Abfragetypen zur Verfügen, ebenso wie verschiedene Einstellungen, um die Anzahl an Abfragen pro Tag zu begrenzen (inquiry limit) oder um ein abfragefreies Zeitfenster zwischen zwei aufeinanderfolgenden Abfragen zu definieren (inter-notification time). Zudem bietet es Zugriff auf eine Vielzahl an Sensormesswerten und -Informationen.Diese Werte werden automatisch erfasst und benötigen keine Abfrage vom Nutzer, was zu einer reduzierten Fragebogenlänge führen kann. Um Informationen in Situationen zu sammeln, welche für den Studiendesigner von Interesse sind, bietet ESMAC eine Auswahl an ereignisbasierten Abfragen. 
Ereignisbasierte Abfragen fanden bereits in diversen ESM-Studien Anwendung. Dennoch wurde ihre Nützlichkeit bisher nicht explizit untersucht. Zwei Faktoren, welche für verschiedene Forschungsbereiche relevant sind, sind Ortswechsel und Aktivitätsänderungen des Nutzers. Diese können beispielsweise für die Erkennung der Unterbrechbarkeit eines Nutzers genutzt werden oder zum Überwachen von Zustandsänderungen bei Patienten, welche unter affektiven Störungen leiden. Am Beispiel einer Studie, welche auf die Erfassung dieser beiden Faktoren ausgerichtet ist, zeigen wir, dass ereignisbasierte Abfragen nützlich sind, vor allem wenn die ausgewählten ereignisbasierten Abfragen (hier: Ortswechsel) im Zusammenhang mit den zu erfassenden Daten stehen (hier: Feedback über die Mobilität und Aktivität des Nutzers).

Die Erfassung von Datenlabels bedarf nicht nur ereignisbasierter Abfragen, sondern auch zeitnaher Antworten von den Probanden, um die Labels möglichst akkurat den gesammelten Daten zuweisen zu können. Hierzu ist es notwendig, dass die Probanden die eingehenden Abfragen rechtzeitig bemerken. Abfragen werden unter Umständen nicht wahrgenommen, weil eine zu unauffällige Benachrichtigungsmodalität gewählt wurde oder weil die ESM-Abfragen in einem überfüllten Notification Drawer des Smartphones untergehen.
Die Wahrnehmbarkeit von Benachrichtigungen wird durch verschiedene kontextuelle Faktoren beeinflusst, z.B. die Position des Smartphones, den aktuellen Ort oder die (soziale) Aktivität des Nutzers. Aber auch inhaltliche Eigenschaften wie die empfundene Wichtigkeit einer Benachrichtigung können einen Einfluss haben. Als Grundlage für spätere Forschung untersuchen wir Methoden, um diese Einflussfaktoren zu erfassen. Zuerst stellen wir eine Methode zur Position-Transition-Korrektur vor, welche die Erkennung der aktuellen Smartphone-Position verbessert. Diese Methode basiert auf der Annahme, dass jeder Wechsel von einer Position zur nächsten über das Halten des Geräts in der Hand erfolgt. Als nächstes untersuchen wir verschiedene Methoden zur Ortserfassung, unter Achtung der Privatsphäre des Benutzers. Wir stellen vor, wie WLAN-Informationen und Ortstypen genutzt werden können, um den Aufenthaltsort eines Nutzers zu beschreiben und Ortswechsel zu erkennen, ohne den exakten Standort abzuspeichern. Basierend auf dem Ortstypen präsentieren wir eine Methode, um abzuschätzen, ob ein Smartphone-Nutzer in Begleitung ist. Abschließend untersuchen wir noch Smartphone-Features, welche mit der empfundenen Wichtigkeit einer Benachrichtigung in Zusammenhang stehen könnten.

Nachdem wir Methoden zum Erfassen von Einflussfaktoren untersucht haben, betrachten wir Zusammenhänge zwischen der Wahrnehmung von eingehenden Benachrichtigungen und verschiedenen Benachrichtigungsmodalitäten. Diese Betrachtung erfolgt unter Berücksichtigung (a) der aktuellen Position des Smartphones und (b) des aktuellen Ortes des Smartphone-Nutzers und möglicher ortsbasierter Aktivitäten. Wir stellen eine Studie vor, welche Aufschluss darüber gibt, wie angenehm und wahrnehmbar verschiedene Benachrichtigungsmodalitäten sind - abhängig davon, wo das Smartphone vom Nutzer aufbewahrt wird. Für den aktuellen Ort und ortsbezogene Aktivitäten stellen wir passende Benachrichtigungsmodalitäten vor, über welche wir im Rahmen einer Onlineumfrage und einer Laborstudie  Rückmeldung erhalten haben.
Abschließend erstellen und evaluieren wir verschiedene Designs, um wichtige Benachrichtigungen - welche ESM-Abfragen einschließen - hervorzuheben, indem ihre Sichtbarkeit im Notification Drawer erhöht wird. Diese Designs basieren auf Feedback von Interviewprobanden als auch auf Erkenntnissen aus der Literatur. Wir stellen Eigenschaften von Benachrichtigungsdesigns vor, welche von Probanden einer Onlineumfrage als angenehm und nützlich empfunden wurden. Zudem empfehlen wir auch Kombinationen verschiedener Designeigenschaften.

Die Beiträge dieser Dissertation können wie folgt zusammengefasst werden:
- Vorstellung eines Tools, um kontextsensitive ESM-Apps zu erstellen
- Bestätigung der Relevanz von ereignisbasierten Abfragen am Beispiel einer ESM-Studie mit Fokus auf Ortswechsel und Aktivitätsänderungen
- Vorstellung eines Position-Transition-Korrekturmechanismus zum Verbessern der Erkennung der Smartphone-Position
- Vorstellung zweier Methoden zur Ortserfassung ohne konkrete Offenlegung und Speicherung des konkreten Aufenthaltsortes
- Vorstellung einer ortsbasierten Methode zum Abschätzen, ob sich ein Smartphone-Nutzer in Begleitung befindet oder nicht
- Vorstellen von vier Typen von Wichtigkeit und von Smartphone-Features, welche mit der empfundenen Wichtigkeit von Benachrichtigungen in Zusammenhang stehen
- Empfehlungen für die Auswahl von Benachrichtigungsmodalitäten abhängig von der (a) Smartphone-Position als auch (b) des aktuellen Ortes und möglicher ortsbasierter Aktivitäten
- Empfehlungen für Designanpassungen von Smartphone-Benachrichtigungen, um solche von höherer Wichtigkeit hervorzuheben