Wir treffen Prof. Paweł W.  in einem verwinkelten Altbau nahe dem Gußhaus der TU Wien, wo der Forschungsbereich Human Computer Interaction derzeit übergangsweise untergebracht ist. Die eigentlichen Räumlichkeiten werden gerade renoviert, und so interviewen wir Prof. Woźniak zwischen gepackten Kisten, Werkzeug, technischen Prototypen und 3D-Druckern. An der Fakultät für Informatik der TU Wien gibt es für das Thema Mensch-Computer-Interaktion (Human-Computer Interaction, HCI) einen eigenen Forschungsbereich, eine Überschneidung aus Informatik, Engineering und Design, den Prof. Paweł W. Woźniak seit April 2024 leitet. Sein Team entwickelt und erforscht benutzerfreundliche Computersysteme, die Wohlbefinden, Gesundheit sowie Lebensqualität fördern. Wir sprechen über Technikakzeptanz, Methoden der Userforschung, den Umgang mit qualitativen Daten und nutzerzentriertes Prototypen-Design – und das alles vor dem Hintergrund des aktuellen KI-Hypes und der Frage, wie Technologie wirklich zugänglich und inklusiv gestaltet wird.

Technologien kritisch hinterfragen

„Also, die Philosophie in dem ganzen Forschungsbereich ist, dass wir die Leute für die zukünftigen Technologien vorbereiten. Wir fragen uns wie die Zukunft sein wird, sodass wir bereit sind, wenn ein kommerzielles Produkt einschlägt – ja, Akzeptanz, Nutzbarkeit und auch die negativen Konsequenzen, das steht im Fokus. Wir schauen kritisch auf heutige Technologien und wie diese für vordefinierte Nutzergruppen designt sind. Und dann fragen wir wie diese umgestaltet werden könnten, um für alle nutzbar sein zu können."

Prof. Woźniaks Team forscht intensiv zu Gesundheitstechnologien wie beispielsweise Fitness-Trackern und welchen Einfluss das Interaktionsdesign auf die Nutzung von Health-Apps und das Wohlbefinden der Nutzenden insgesamt hat. In einem jüngst publizierten Projekt geht es darum, wie aus bloßen Zahlen und Bewegungsdaten sinnvolle Geschichten entstehen können, die „echte“ Reflexion über die Tacker-Daten fördern. Statt starrer Ziele wie „12.000 Schritte“ nutzt sein Team Sprachmodelle, um Tracker-Daten in lebendige Beschreibungen zu verwandeln, die mit Visualisierungen untermalt sind. Laut Woźniak zeigen 60 User-Interviews klar: Reine Zahlen motivieren kaum, Nutzer_innen wollen selbst Schlüsse ziehen statt bloßer Systemanweisungen durch eine Applikation, vielmehr braucht es eine gezielte Aufbereitung der eigenen Bewegungs- und Gesundheitsdaten, die inmitten von Datenfluten Orientierung schafft. 

Ein weiteres Projekt ist das ERC-geförderte ACCESSTECH von Katta Spiel (Ass. Prof.). Da HCI-Forschung überwiegend von nichtbehinderten Forschenden geprägt wurde, verfehlen viele Technologien die gelebten Erfahrungen behinderter Menschen – und werden von diesen als unerwünscht oder gar schädlich wahrgenommen. ACCESSTECH fragt daher kritisch, ob klassische „Zugänglichkeit" wirklich das ist, was gehörlose Menschen wollen – oder ob echte Potenziale nur durch aktive Zusammenarbeit mit der Deaf Community erschlossen werden können.

Entwicklung und Vertestung von Prototypen 

„Interaktionsgestaltung ist ein Werkzeug von Human-Computer Interaction. Was bedeutet, dass, um Technologien zu verstehen, müssen wir direkt rein in den Gestaltungsprozess. Dass wir im Prinzip die Technologien erst designen, dann implementieren, dann testen und dann wieder entsprechend redesignen. Deshalb haben wir Studierende hier von der Informatik, aber auch von der Angewandten, die Gestaltung studiert haben. Ziel ist es, Prototypen zu entwickeln, und das ist dann ein Vorschlag für eine zukünftige Technologie, die in einem oder mehreren Aspekten besser ist als das, was jetzt existiert. Und dann machen wir Studien mit Menschen, die diese Technologien evaluieren.“

Für die Erforschung von Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit gibt es ein breites Methodenspektrum in der HCI, abhängig vom Reifegrad eines Prototyps und seinem angestrebten Einsatzbereich – Labor für Machbarkeit, Feld für Realität, Online für Breite.

So schwärmt Paweł von den eigentlichen TU Wien Institutsräumlichkeiten, wo unter anderem ein Beobachtungsraum mit Einwegspiegel, Kameras für Eye-Tracking und Bewegungssensoren warten. Diese Laborexperimente mit jungen Prototypen sind zeitlich aufwändig, ebenso wie Feldstudien im Alltag etwa mit Wearables, denn erst ab einer Probandenzahl von mehr als 20 werden Ergebnisse als robust eingestuft. Online-Fragebogenstudien hingegen stellen eine skalierbare Methode für große Teilnehmerzahlen dar, die über Crowdwork-Plattformen extern nach demographischen Merkmalen rekrutiert werden. Software wie Qualtrics dient als zentrales Survey-Tool, da sie JavaScript-Integration und Einspieler von Web-Apps ermöglicht, sodass sich Fragebögen in Echtzeit an Nutzerinteraktionen anpassen und wiederverwendbar bleiben. Sie sind kostengünstig und einfach umzusetzen, liefern umfangreiche quantitative Datenmengen, gehen jedoch oft mit einer niedrigeren Qualität einher. Laut Prof. Woźniak müssen bei 1000 Proband_innen etwa 20 Prozent der Daten aussortiert werden, da zufällige Antwortmuster und das systematische Klicken in der Mitte von Skalen die Ergebnisse verfälschen.

Zwischen Datenschutz und Reproduzierbarkeit 

„Was macht man wegen Reproducibility von qualitativen Daten? Selbstverständlich kann man das nicht einfach öffentlich machen, in unserem Bereich, wo wir mit Gesundheits- und Bewegungsdaten arbeiten und auch einfach persönlichen Geheimnissen – da wird uns ein hohes Vertrauen entgegengebracht. Es ist auch für uns ein bisschen unheimlich manchmal, dass wir das jetzt in unserem Datenspeicher haben. Das ist immer die Frage, ab welchem Niveau der Analyse kann man das öffentlich teilen, was wir machen? Aber wir haben auch einen wichtigen und dritter Typ von Daten, die wir produzieren, das sind die Prototypen selber –[…] Code der geteilt werden kann, in der TU Digital Library oder GitHub.“

Das Teilen von Daten im Feld der Human-Computer Interaction muss je nach Art differenziert gestaltet werden, um den Balanceakt zwischen Datenschutz und Reproduzierbarkeit zu meistern. Bei qualitativen Studien, wie den oben erwähnten 60 Fitnesstracker-Interviews, ist die Anwendung der FAIR-Prinzipien eingeschränkt: Reproduzierbarkeit ist hier nie vollständig erreichbar, da die Daten stark kontextgebunden sind und dieser Kontext meist sensible personenbezogene Informationen enthält, die aus Datenschutzgründen nicht geteilt werden können; stattdessen werden kodierte Inhalte, Themen-Cluster, Analyseebenen und Review-Schritte freigegeben.​

Quantitative Daten, etwa aus Online-Fragebögen, werden über externe Rekrutierungsplattformen bereits anonymisiert (Teilnehmende werden nur via ID gekennzeichnet) und können nach der Analyse als anonymisierte CSV-Rohdaten in der TU Digital Library mit der zugehörigen Publikation frei zugänglich geteilt werden. Vor fünf Jahren musste diese Praxis laut Prof. Woźniak noch gefördert werden, heute ist sie bei Doktoranden Standard und steigert die Paper-Akzeptanz deutlich.

Jegliches Videomaterial aus Laborstudien wird sorgfältig lokal gespeichert, anonymisiert ausgewertet und dann gelöscht, während Details zur Prototypenentwicklung großzügig geteilt werden: Code auf GitHub, Anleitungen in YouTube-Videos, 3D-Modelle, Elektronik-Spezifikationen und Einkaufslisten finden sich verlinkt im Paper – damit Forschende weltweit nachbauen und weiterentwickeln können.

Sommer der KI - Winter der HCI

„Die Gestaltungsprinzipien bleiben langfristig, die Technologie ändert sich die ganze Zeit, aber der Mensch ändert sich nicht so schnell, deswegen ist es wichtig, dass wir die Artefakte, also die Prototypen, den Code und die 3D-Modelle, dass wir das speichern. Die Geschichte, wie wir diese Technologien entwickelt haben, kann viel über die zukünftigen Technologien informieren. Deswegen reden wir über KI-Sommer und HCI-Winter im Feld. Wenn man an die Investitionen in KI der letzten 60 Jahre zurückdenkt, zeigt sich: Wenn die Hoffnungen in KI und Automatisierung zu groß waren und nicht erfüllt werden, wird daraufhin wieder in Interfaces und menschenzentrierte Gestaltung investiert.“

Zum Abschluss malt Paweł W. Woźniak ein Bild des HCI-Feldes, das von zyklischen Hypes geprägt ist, wie sie bei Automatisierungsfantasien oder dem aktuellen KI-Hype auftreten, wo überzogene Erwartungen scheitern und Ressourcen daraufhin wieder in benutzerzentrierte Interfaces fließen. Selbstverständlich arbeitet sein Team mit lokalen und webbasierten LLMs, um ihr Potenzial für Mensch-Computer-Interaktionen auszuloten. Für Forschungszwecke wie die Analyse qualitativer Daten eignen sich KI-Modelle zurzeit nicht – der Kontext von Interviews und Feldstudien ist zu nuanciert, die personenbezogene Datenlandschaft zu sensibel und die Modelle zu undurchsichtig.

Prof. Paweł Woźniak erklärt, dass am Institut Menschen mit unternehmerischen Kompetenzen ausgebildet werden und anwendungsnah forschen – zugleich aber lege man großen Wert darauf, auch Alternativen sichtbar zu machen, die nicht zwangsläufig einem Geschäftsmodell folgen. Manche dieser Systeme seien für den Markt zwar uninteressant, gesellschaftlich jedoch umso bedeutsamer: Sie fördern Wohlbefinden statt Abhängigkeit, und ihre Ergebnisse werden offen geteilt. Das Bewahren von Artefakten hilft, die technologische Entwicklung künftiger Generationen zu verstehen, indem FAIR-Datenpraktiken helfen, eine Brücke zwischen technologischem Hype und realer Anwendung zu schlagen. Human-Computer Interaction verstehe sich dabei, so Woźniak, als langfristige Disziplin, die dokumentiert, wie sich die Beziehung zwischen Mensch und Computer historisch verändert, und Technik so gestaltet, dass sie menschliche Prozesse stärkt statt sie zu ersetzen.

Kontakt

Paweł W. Woźniak
Forschungsbereich Human Computer Interaction
TU Wien
pawel.wozniak@tuwien.ac.at

Zentrum für Forschungsdatenmanagement
TU Wien
research.data@tuwien.ac.at