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CAVE-basierte Nutzerstudie eines Aufenthalts-Empfehlungssystems

Autor(en):
Hegenberg, Jens [DBLP] ;
Kannengießer, Niclas [DBLP] ;
Klose, Elisa [DBLP] ;
Schmidt, Ludger [DBLP]
Zusammenfassung
Reiseassistenzsysteme sind vielversprechend, um individualisierte und kontextbezogene Unterstützung entlang intermodaler Reiseketten im öffentlichen Verkehr anzubieten. Hierbei stellen sowohl zeitkritische Situationen als auch solche mit längerer Wartezeit eine Belastung des Reisenden dar. Für letztere bietet das untersuchte System Assistenz durch individuali-sierte Gestaltungsvorschläge für längere Aufenthalte. In Vorbereitung auf eine großangelegte Feldstudie wurden vier Varianten des zugrundeliegenden Empfehlungssystems und ein Trai-ningsansatz zur Initialisierung des Nutzerprofils hinsichtlich der numerischen und der sub-jektiv wahrgenommenen Genauigkeit der Empfehlungen evaluiert. Die Benutzungsschnitt-stelle in einer optischen Durchsichtdatenbrille wird außerdem hinsichtlich ihrer Ge-brauchstauglichkeit evaluiert. Für die Evaluation wurde eine Reise inkl. zweier längerer Aufenthalte mittels einer CAVE simuliert.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Hegenberg, J., Kannengießer, N., Klose, E. & Schmidt, L., (2018). CAVE-basierte Nutzerstudie eines Aufenthalts-Empfehlungssystems. In: Dachselt, R. & Weber, G. (Hrsg.), Mensch und Computer 2018 - Tagungsband. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. DOI: 10.18420/muc2018-mci-0303
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DateienGroesseFormatAnzeige
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Mehr Information

DOI: 10.18420/muc2018-mci-0303
Datum: 2018
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper

Keywords

  • Empfehlungssystem
  • Reiseassistenz
  • Nutzerstudie
  • Augmented-Reality
  • Virtual-Reality
Sammlungen
  • Tagungsband MuC 2018 [68]

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