Mensch-Maschine Interaktion
Gudrun war in Weimar an der Bauhaus Universit\xe4t zu Gast bei Jan Ehlers. Sie haben sich \xfcber seine Forschungst\xe4tigkeit im Umfeld von Mensch-Maschine Interaktion unterhalten. Jan hat in Bremen Psychologie studiert und dort auch promoviert. Nach einer Zeit an der Universit\xe4t in Ulm ist er zur Zeit in Weimar als Lehrstuhlinhaber t\xe4tig. Gudruns Wunsch war es schon l\xe4nger, 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 Gespr\xe4ch mit Jan nur einzelne Aspekte vorkommen werden. Dar\xfcber hinaus, dass es thematisch breit ist, ist es ein sehr interdisziplin\xe4res Feld, wo zwischen Biologie und Algorithmen als "Extremwerten" sehr unterschiedliches Wissen n\xf6tig 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 K\xf6rperoberfl\xe4che abgeleitete Informationen) als Messwerte f\xfcr psychologische Zust\xe4nde dienen k\xf6nnen. In erster Linie ist das universit\xe4re 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 Gr\xf6\xdfe wie Pupillenbewegung oder Leitf\xe4higkeit der Haut ablesen. Es m\xfcssen Gr\xf6\xdfen herangezogen werden, die dem Bewusstsein nicht direkt zug\xe4nglich (also leicht manipulierbar) sind. F\xfcr die Experimente sind k\xfcnstliche, hoch kontrollierte Situationen im Labor typisch, weil man ja wissenschaftlich Wirkmechanismen und Kausalbeziehungen beweisen m\xf6chte. Im Fachchargon spricht man auch von physiological computing bzw. mental status determination, also der Einsch\xe4tzung einer psychischen Situation ohne Worte. die auf Selbsteinsch\xe4tzung beruhen. Ein anschauliches Beispiel ist, dass man an der Blinzelfrequenz ablesen kann, wenn jemand m\xfcde wird. Man kann das gut mit Sensoren beobachten und messen und dann einen \xfcberm\xfcdeten 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 k\xf6nnen lernen, dar\xfcber kognitive Kontrolle zu erhalten. Ein Beispiel hierf\xfcr ist die Pupillengr\xf6\xdfe, die man auf dem Monitor gut als Kreis einer gewissen Gr\xf6\xdfe abbilden kann. Man kann \xfcben, sie willentlich gr\xf6\xdfer oder kleiner zu machen mit Hilfe der R\xfcckmeldung auf dem Bildschirm. (...)