Bachelorarbeit

Problemstellung

Citizen Science. Forschungsmethode, bei der Bürger mithelfen, beispielsweise durch das Sammeln von Daten. So zum Beispiel beim Projekt "Luftdaten.info", bei dem viele Bürger mithilfe von günstigen Sensoren Daten zur Luftqualität messen und bereitstellen. Dadurch dass die günstigen Sensoren nicht so genau messen, sollte man nicht nur die gemessenen Daten darstellen, sondern auch wie sicher bzw. verlässlich diese sind.
Die Fragestellung meiner Bachelorarbeit ist daher, wie man Messunsicherheit intuitiv verständlich für Nicht-Experten darstellen kann.

Analyse

Mithilfe von einer ausführlichen Literatur-Recherche habe ich bestehende Visualisierungsmethoden identifiziert und anhand bisheriger Studien die vier ausgewählt, die für den gegebenen Anwendungsfall (Kartendarstellungen für Nicht-Experten) am geeignetsten sind.
So kam ich auf die vier Visualisierungsmethoden:
1. Transparenz: Unsichere Daten sind transparenter als sichere
2. Verschwommenheit ("Blur"): Unsichere Daten sind verschwommener als sichere Daten
3. Muster: Unsichere Daten haben ein sichtbares Muster
4. Sättigung: Unsichere Daten sind entsättigt

Implementierung

Für alle vier Darstellung entwickelte ich eine prototypische Webapp mithilfe von HTML, CSS und Javascript. Diese Karten wurden in die Online-Nutzerstudie eingebunden und Interaktionsvariablen wie die Anzahl der Klicks wurden aufgezeichnet.

Nutzerstudie

Um die vier Darstellungen zu vergleichen entwarf ich eine Nutzerstudie. Ich entschied mich für eine Online-Studie, um mehr Teilnehmer erreichen zu können. Um Lerneffekte zu vermeiden und zu untersuchen, wie intuitiv die Darstellungen bei der ersten Nutzung sind wählte ich einen between-subject Vergleich und jeder Teilnehmer testete genau eine Visualisierung. Die Daten waren hauptsächlich quantitativ, da diese bei vielen Teilnehmer schneller zu analysieren sind. Den Online-Fragebogen realisierte ich mit dem Tool SoSci-Survey.

Fazit

Mittels ANOVA Varianzanalyse und paarweisen t-Tests verglich ich die erhobenen Daten: SUS Score, Effektivität beim Aufgabenlösen und die mentale Arbeitsbelastung. Der SUS Score und die Effektivität beim Aufgabenlösen waren bei der Visualisierungsmethode mithilfe von Transparenz signifikant besser als bei anderen Visualisierungen. Daher kann man insgesamt folgern, dass Transparenz die intuitivste Visualisierungsmethode für Messunsicherheit ist.