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Informationsnutzung in der Praxis<br />

können beispielsweise zu Stoßzeiten auf bestimmten Strecken<br />

Bahn- statt Busfahrten empfohlen werden. Wenn die App auf<br />

Termine aus dem persönlichen Kalender zurückgreifen kann,<br />

ist es z.B. möglich, dass das Routing bei geschäftlichen Terminen<br />

automatisch öffentliche Verkehrsmittel bzw. Taxifahrten auswählt.<br />

Am Wochenende sollten zudem z.B. automatische Störungsmeldungen<br />

zum Arbeitsweg deaktiviert sein.<br />

Abb. 19: Screenshot der<br />

Car2Go-App<br />

Abb. 20: Screenshot der<br />

Alarmfunktion bei cairo<br />

Eine weitere Funktion, die Zeitangaben für kontextsensitive<br />

Auskünfte nutzt, sind Alarmdienste. Auch bei der cairo-App<br />

können Nutzer des ÖV bei dieser Funktion einstellen, dass sie<br />

vor dem Erreichen des Zielorts alarmiert und z.B. über Anschlusszüge<br />

informiert werden (vgl. Abbildung 20). Eine solche<br />

Alarmfunktion muss allerdings sehr zuverlässig sein, da die<br />

Folgen wie ein verpasster Ausstieg vor allem im Fernverkehr<br />

gravierend sind. Dementsprechend bemängelte etwa jeder<br />

fünfte cairo-Testnutzer, dass die Alarmfunktion noch nicht zu<br />

100 Prozent fehlerfrei funktioniere.<br />

Benutzerkontexts ersetzt. So könnte zum Beispiel bei der Integration<br />

von Wetterinformationen bei Regen auf Fahrradsharing-<br />

Angebote im Routing verzichtet werden. Nach Ackermann et al.<br />

(2009) haben Informationen zum Ort (wo?), zur Zeit (wann?),<br />

zur Identität (wer?) sowie zur aktuellen Aktivität (was?) als<br />

„primärer Kontext“ eine übergeordnete Bedeutung (ebd., S. 91).<br />

Alle weiteren sekundären Kontextinformationen wie „Wegezweck“<br />

oder „Wetter“ leiten sich nach Ackermann hieraus ab.<br />

Dienste wie Moovel haben diesen primären Kontext durch<br />

dialogartige Abfragen in die App-Gestaltung eingebunden.<br />

Für ein kontextsensitives Routing werden in erster Linie Standortdaten<br />

genutzt, die über GPS erfasst werden. Die Einbindung<br />

von Standortinformationen ist bei Routenplanern mittlerweile<br />

eine Standardfunktion. Die meisten Applikationen nutzen dabei<br />

GPS-Ortung bzw. den Positioning-Layer oder andere Ortungstechnologien,<br />

um den Standort des Nutzers zu bestimmen und<br />

aus dieser Position heraus Verbindungen oder lokale Informationen<br />

bereit zu stellen. Für stationsungebundene Carsharing-<br />

Angebote wie Car2go oder DriveNow sind die Ortung der Person<br />

und der Fahrzeuge sowie die Anzeige auf einer Karte eine zentrale<br />

Voraussetzung für die Nutzung des Dienstes (vgl. Abbildung 19).<br />

Auch die cairo-App besitzt bereits einige kontextsensitive Dienste.<br />

So können z.B. über die Funktion „Unterwegs“ der gerade genutzte<br />

Zug geortet und am Ankunftsort Anschlüsse, Haltestellen<br />

oder Carsharing-Stationen angezeigt werden. Da die Standorterfassung<br />

bei Mobilitäts-Apps schon weit verbreitet ist, sehen<br />

es viele Nutzer daher auch als selbstverständlich an, dass standortbasierte<br />

Dienste problemlos funktionieren. So fiel demnach<br />

auch etwa einem Drittel der cairo-Testnutzer auf, dass die<br />

Standortfunktion der cairo-App noch nicht optimal umgesetzt<br />

ist und die Nutzung einschränkt. Allerdings war auch etwa die<br />

Hälfte der Testnutzer mit der Standortfunktion zufrieden.<br />

Wetterinformationen sind ebenfalls für die Verkehrsmittelwahl<br />

von Belang. Bei Dauerregen oder Glatteis sollten z.B. möglichst<br />

keine Radfahrten in die Route integriert werden. Einige Fahrradroutenplaner<br />

berücksichtigen zumindest in der Internet-Version<br />

bereits Wetterinformationen: Beim Radroutenplaner NRW kann<br />

z.B. das Wetter je Etappe angezeigt werden. Schließlich lassen<br />

sich über bestimmte Smartphone-Funktionen weitere Informationen<br />

aus dem Kontext gewinnen. So kann z.B. über die Rüttelsensoren<br />

des Smartphones erfasst werden, ob man gerade zu<br />

Fuß geht, die Bahn benutzt, joggt oder Fahrrad fährt. Dementsprechend<br />

können dann passende, z.B. attraktive Jogging-Routen<br />

vorgeschlagen werden oder Push-Services z.B. zu umliegenden<br />

Sehenswürdigkeiten passende Informationen liefern.<br />

Insgesamt besteht bei der Berücksichtigung kontextsensitiver<br />

Informationen jedoch die Gefahr, dass sie zu stark die individuelle<br />

Auswahl an Informationen beschränken. Nutzer können<br />

sich demnach auch durch kontextsensitive Selektionen bevormundet<br />

fühlen, z.B. wenn Mietfahrräder bei einer schlechten<br />

Wetterlage als Option nicht angezeigt werden. Insgesamt bestehen<br />

insbesondere im Bereich der Kontextsensitivität von<br />

Mobilitätsdiensten noch viele offene Fragen, was Nutzeranforderungen<br />

und Akzeptanzbedingungen angeht. Ähnliches gilt<br />

auch für die Push-Dienste. Wichtig erscheint, so bleibt festzuhalten,<br />

dass zunächst ein Verständnis für Nutzeranforderungen<br />

und -motivationen erreicht werden muss, um diese Funktionen<br />

nutzergerecht einbringen zu können. Die sozialwissenschaftliche<br />

Analyse von Informationsbedürfnissen und Nutzungskontexten<br />

der User nimmt somit bei der Entwicklung solcher Angebote<br />

eine Schlüsselrolle ein.<br />

Für kontextsensitive Abfragen können auch Kalendereinträge,<br />

Wetterinformationen und viele weitere Datenquellen genutzt<br />

werden. Zeitangaben wie die Uhrzeit oder der Wochentag geben<br />

ebenfalls wertvolle Hinweise für die Routenplanung. So<br />

24 Einfach und komplex · <strong>InnoZ</strong>-Baustein Nr. 13

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