ubihave - Verhaltensbiometrie für ubiquitäre Computer

• Antragsteller: Professor Dr. Florian Alt
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing ; Arbeitswissenschaft, Ergonomie, Mensch-Maschine-Systeme
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 316457582

Das ubihave Projekt erforscht, wie Nutzer von der Modellierung ihres Interaktionsverhaltens mit ubiquitären Computern profitieren können. Diese dienen als alltägliche Begleiter (Mobiletelefone, Tablets, Gesundheits-Armbänder, intelligente Kleidung) oder als Umgebungssensoren (WiFi-Hotspots, NFC-Leser, Kameras, Tiefensensoren, Geräte zur Blickerkennung). Solche Geräte erzeugen benutzerspezifische Daten, welche das Erstellen von Verhaltensmodellen und darauf basierender Anwendungen ermöglichen. Durch die Nutzung und Kombination ubiquitärer Datenquellen zur Verhaltensmodellierung hat die HCI Community die Chance, seit langem bestehende Visionen von intelligenten Benutzerschnittstellen, Geräten und reaktiven Umgebungen zu realisieren, die sich sinnvoll an Nutzer und Kontext anpassen. Benutzerschnittstellen und Interaktionsmöglichkeiten sind heute selten an den individuellen Benutzer und Kontext angepasst, da Verfahren benötigt werden, um unsichere benutzerspezifische Sensordaten zu verarbeiten. Damit Anwendungen und Benutzer von solchen Daten profitieren können, entwickelt dieses Projekt Modelle, welche Benutzerverhalten beschreiben, analysieren und vorhersagen können. Aussichtsreiche Anwendungsgebiete von solchen Modellen sind: benutzbare Sicherheit, Touch-Interaktion, Texteingabe, und kontextsensitive, adaptive Systeme. Dieses Projekt kombiniert Wissen aus dem Bereich der Mensch-Maschine Interaktion sowie der Benutzermodellierung um folgende Fragen zu beantworten: In welchen Anwendungen und Kontexten können Benutzer von Verhaltensmodellen profitieren? Wie können solche Modelle Interaktion verbessern? Bemerken Benutzer resultierende Adaptionen, finden sie diese akzeptabel und entsprechen diese ihren Erwartungen? Welche Merkmale, Modelle und Algorithmen sind geeignet um Benutzerverhalten zu beschreiben? Welche Metriken können die Performanz der Benutzer bei der Interaktion mit verhaltenssensitiven Schnittstellen messen? Welche Interaktionen führen zu charakteristischem und konsistentem Verhalten? Das Projekt leistet drei Hauptbeiträge. Erstens werden Modellierungskonzepte und Anwendungen jenseits des PC Arbeitsplatzes erforscht. Dadurch wird eine gemeinsame Grundlage für verschiedenste Anwendungen geschaffen, wodurch Daten effizient - auch zwischen Anwendungen - nutzbar werden. Zweitens werden durch benutzerzentrierte Forschung Einsatzbereiche identifiziert, in denen Interaktion durch Verhaltensmodelle optimiert, personalisiert und sicherer gestaltet werden kann. Beispiele sind neuartige Authentifizierungsmechanismen, effiziente und benutzbare Texteingabe, aktivitätssensitive Anwendungen und neue mobile Dienste, die sich an das Benutzerverhalten anpassen. Drittens werden in diesem Projekt Inferenz-Methoden entwickelt, welche unsichere Sensordaten im Hinblick auf den Kontext und die Ziele des Benutzers verarbeiten können, um Anwendungen die Berücksichtigung benutzerspezifische Verhaltenseigenschaften zu ermöglichen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen