Mit Hilfe einer Sensormaske haben Wissenschaftler der Universität Siegen Überforderung und Unterforderung von Menschen in der virtuellen Realität untersucht. In einer Beispielanwendung durchlaufen Auszubildende den Arbeitsprozess einer Poststelle. Hierbei werden die einzelnen Arbeitsschritte wie Paketannahme, Frankierung und Einsortierung virtuell simuliert und erlernt. Durch die Emotionserkennung reagiert das System gezielt auf die Einzelperson. Wird durch den Einsatz der Sensoren Langeweile bei einer Person festgestellt, werden die Arbeitsschritte schneller durchlaufen und das Lernniveau wird gesteigert. Umgekehrt können Arbeitsschritte vereinfacht und wiederholt werden, bis bei der Person eine positive Stimmung erkennbar ist. Die Echtzeiterkennung der ausgelösten Emotionen kann genutzt werden, um VR-Lernsysteme individuell auf die Nutzer abzustimmen.

Für das Forschungsprojekt ELISE der Universität Siegen, das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert wird, ist am Lehrstuhl für Medizinische Informatik und Mikrosystementwurf von Prof. Dr. Rainer Brück eine spezielle Sensormaske entwickelt worden. Mit Hilfe dieser Maske sollen individuelle Körperdaten gemessen werden – etwa Hautleitfähigkeit, Temperatur, Augenbewegungen, Puls und Gehirnaktivität. Ein finaler Prototyp dieser Maske wurde erstmals in einer zweiwöchigen Emotionsstudie in Virtual Reality-Umgebung mit rund 100 Teilnehmerinnen und Teilnehmern im Forschungskolleg (FoKoS) der Uni getestet. Ziel ist die Generierung eines Algorithmus zur Mustererkennung von Emotionen in einer Virtual-Reality-Anwendung.

Eine erste stichprobenartige Analyse der Daten fiel aus Sicht der Entwickler positiv aus. „Die Sensordaten sehen nicht nur gut aus, wir haben auch durchgängig gutes Feedback zu dem VR-Erlebnis von den Studienteilnehmerinnen und -teilnehmern bekommen. Jetzt hoffen wir, dass die Forschungsgruppe Mustererkennung von Prof. Dr. Marcin Grzegorzek an der Universität zu Lübeck, die Teil des interdisziplinären Projektes ist, die Daten erfolgreich verwenden kann“, sagte Dr. Armin Grünewald vom Siegener Lehrstuhl für Medizinische Informatik und Mikrosystementwurf. Das gemeinsame Ziel der WissenschaftlerInnen ist die Emotionserkennung in Echtzeit. Hierfür muss der Algorithmus die gemessenen Körperdaten mit den zugehörigen Gefühlsregungen verknüpfen können.