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2.8 Kontext-Modellierung 31
Informationen vorn, je nach aktueller Lokation und Präferenzen des Anwenders. Eine andere Anpassung
kommt vom Smartphone selbst, indem das Rufzeichen und Ruflautstärke aufgrund der Lokation,
voraussichtlicher Aktivität sowie das Begleiten des Benutzers anpasst [HIM05].
Darüber hinaus ist Kontext-Bewusstsein ein zentraler Baustein weiterer Technologien, wie der Zukunftstechnologie
namens “Ambient Intelligence”, die eine intelligente, reagierende Umgebung mittels
Rechentechnik aufbaut. Somit werden Häuser, Krankenhäuser und Konferenzzimmer in der Lage
sein, die Aktivitäten ihrer Besitzer “wahrzunehmen” und diese Informationen wirksam einzusetzen –
indem die Bedürfnisse der Besitzer zu jeder Zeit automatisch erkannt werden.
Auf diesen Aspekt wird in [Cur11] auch eingegangen: durch das Einsetzen von Sensoren in der
Umgebung können diese miteinander kommunizieren und gemeinsam zum Erkennen von Bewegungen
und letztendlich Aktionen oder Aktivitäten von einem zentralen System beitragen. Eine zur Zeit
gängige, obschon “limitierte” Anwendung von Kontext-Bewusstsein im Rahmen von “Ambient Intelligence”
Technologien ist die drahtlose Übermittlung von Audio-, Video- und allgemeinen Datensätze
zu Geräten in der Wohnung, die einen drahtlosen Zugang zu Informationen und Entertainment
ermöglichen.
“Ambient Intelligence”, verknüpft mit dem Konzept von Kontext-Bewusstsein führt zu einer anschaulichen
Interaktion (sei es über Stimme, Bewegung oder Geste gesteuert) der Einwohner mit
ihrer Umgebung im Alltag. Eine Aussage an dieser Stelle ist folgende: durch “Ambient Intelligence”
wird eine neue Art von “hands free” Nutzerlebnissen ermöglicht.
2.8.4 Historische Entwicklung
Kontextbewusste Anwendungen sind auf die impliziten Formen von “Eingaben” wie Sensor-erfasste
und -abgeleitete Daten angewiesen, um zu vermeiden, die Kontext-Informationen explizit vom Benutzer
verlangen zu müssen.
Die ersten naiven Überlegungen zum Thema “Kontext-Erfassung” beschreiben eine simplifizierende
Herangehensweise, mit der Kontext erfasst werden könnte: eine explizite Auflistung aller in
einer Situation relevanten Aspekte konnte vom Benutzer ausgeführt werden [DA00]. Dieses Verfahren
muss aber mit der Zielsetzung von kontextbewusstem Computing (engl. Context-Aware Computing)
verglichen werden: die Interaktion mit Rechnersystemen zu erleichtern, was in diesem Fall nicht
passiert.
Folglich lässt sich diese Perspektive, Nutzer zu zwingen, die Informationsmenge im System manuell
zu vergrößern, nur schwierig und ermüdend lösen. Weiterhin würden möglicherweise durch diesen
Denkansatz andere Probleme auftreten und zwar: voraussichtlich werden die Benutzer nicht wissen,
ob eine Information eine höhere Relevanz für das System oder für die aktuelle Situation besitzt und
es nicht bekannt machen bzw. eingeben.
Die plausiblere und praxistauglichere Methode, das Kontext-Bewusstsein in einer Anwendung zu
integrieren, beschreibt einen Ablauf, in dem eine automatische Datenerfassung stattfindet, gefolgt
von der Bereitstellung der abgeleiteten Daten zum laufenden Rechensystem oder der Anwendung.
Als letztes muss die Maschine “entscheiden”, welcher Aspekt der Daten für das entworfene Szenario
relevant ist und entsprechend darauf reagieren. Die für diese Entscheidung wichtigen Informationen
müssen vorab entworfen worden sein.