Ergonomic visualization of personal health data

  • Ergonomische Visualisierung persönlicher Gesundheitsdaten

Theis, Sabine Wilrun; Nitsch, Verena (Thesis advisor); Jochems, Nicole (Thesis advisor)

Aachen (2019, 2020)
Doktorarbeit

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2019

Kurzfassung

Die vorliegende Dissertationsschrift beschäftigt sich mit der ergonomischen Gestaltung von Datenvisualisierungen. Hierzu wurden insgesamt vier empirische Studien durchgeführt und aus deren Ergebnissen Handlungs- und Gestaltungsempfehlungen für die Praxis abgeleitet. Jede Studie adressiert einen der folgenden Schritte innerhalb des nutzerzentrierten Entwicklungsprozesses: Kontextanalyse, Aufgabenanalyse und Evaluation. In der ersten Studie (1a) wurde anhand eines qualitativ-quantitativen Mixed-Method-Designs untersucht, welche Informationen ältere Menschen für ihre Gesundheit benötigen. Der entsprechende Informationsbedarf wurde hierbei als Kontext und Voraussetzung für die Visualisierung von Gesundheitsdaten gesehen. Es haben sich unterschiedliche Bedarfe ergeben: Für manche ist der Umgang mit Gesundheitsdaten eine Bewältigungsstrategie, andere hingegen vermeiden ihn aus Angst, Krankheit zu verursachen oder zu verstärken. Viele ältere Menschen sammeln Gesundheitsinformationen bereits papierbasiert, um sie als Grundlage für den Austausch mit medizinischem Fachpersonal zu nutzen oder um Entscheidungen bezüglich der eigenen Gesundheit zu treffen. Dies motivierte die weitere altersdifferenzierte Betrachtung der ergonomischen Visualisierung von Gesundheitsdaten. In Studie 1b konnte zusätzlich der vermutete Zusammenhang zwischen Informationsbedarf und Techniknutzung anhand einer repräsentativen Umfrage im bundesdeutschen Raum belegt werden. Gesteigerter Informationsbedarf führt demnach bei älteren Menschen zu einer vermehrten Nutzung mobiler Informations- und Kommunikationstechnologie. In Studie 2 wurden für ältere Menschen relevante e-Health-Aufgaben und -Datentypen identifiziert und diese in einer allgemeinen Taxonomie zusammengefasst. Praktiker können diese zur Definition von funktionalen Anforderungen, Wissenschaftler zur Festlegung von Experimentalaufgaben verwenden. Insgesamt wurden zeitbasierte multivariate Daten und Gesundheitsmonitoring als besonders bedeutsam identifiziert. Hierauf aufbauend wurde in der abschließenden Studie 3 - der Hauptstudie - der Einfluss grafischer Merkmale (prä-attentiv) auf die Leistung und Beanspruchung junger, alter und sehr alter Menschen im Umgang mit Datenvisualisierungen untersucht. Hinsichtlich der Aufgabendurchführungszeit und der Fehleranzahl konnten keine Alterseffekte festgestellt werden. Allerdings nahm die Anzahl der von den Teilnehmern gewonnenen Erkenntnisse zu den Daten mit zunehmendem Alter ab. Während der Unterschied zwischen jungen und alten Menschen nur gering war, verringerte sich die Anzahl der von sehr alten Menschen gewonnenen Erkenntnisse zu den Daten signifikant um etwa die Hälfte. Altersunabhängig konnten prä-attentive Merkmale in der Datenvisualisierung die Aufgabendurchführungszeit verkürzen und die Fehlerzahl sowie die mentale Beanspruchung verringern.

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