Stresserkennung

Stresserkennung mit Hilfe von Methoden des statistischen und maschinellen Lernens

Studienziel:

Das Team des Projekts Smart Health Lab (SHL) der Universität der Bundeswehr München (UniBW M) entwickelt in Zusammenarbeit mit externen Partnern Virtual Reality Szenarien für ein Stresstraining in verschiedenen Kontexten. Langfristig sollen diese u.a. der Aus- und Weiterbildung von Rettungskräften dienen und die Einübung von Stressbewältigungskompetenzen im Kontext von Großschadenslagen unterstützen.
Um ein Stresstraining erfolgreich durchführen zu können, ist zuerst eine valide Stresserkennung erforderlich. Hier setzt die aktuelle Studie an. Ihr Ziel ist die Erhebung von physiologischen Daten wie z.B. die Herzfrequenz mit Hilfe von tragbaren nicht invasiven Sensoren während eines VR Szenarios. Die Ergebnisse fließen in die inhaltliche und technische Weiterentwicklung der Stresserkennung ein.

Ablauf:

Im Verlauf der Untersuchung werden Sie einen VR Prototyp und ein kommerzielles VR Spiel testen. Wir losen Sie dabei zufällig einer von drei verschiedenen Möglichkeiten zu: der stressigen Planke, dem zivilen Stressbaukasten und einem virtuellen Häuserkampfszenario. Bei dem VR Spiel handelt es sich um den VR Rollercoaster Epic Rollercoasters.
Alle Prototypen werden Ihnen in drei unterschiedlichen Varianten präsentiert, die Ihnen einfacher oder schwerer bzw. stressiger erscheinen können.

Interessiert? Was nun?

Nähere Details zur Studie entnehmen Sie bitte der unten bereitgestellten Teilnehmerinformation. Bitte lesen Sie dieses Dokument sorgfältig durch bevor Sie eine Teilnahme in Betracht ziehen. Es enthält wichtige Informationen zu möglichen Risiken und Ausschlusskriterien, zum Datenschutz und Umgang mit Ihren Daten, sowie zu Teilnehmerrechten, Ansprechpartnern etc.

Ein wichtiger Punkt, der Studierende der Psychologie unter Ihnen betrifft: Mit der Zustimmung von Herrn Prof. Dr. Karl-Heinz Renner kann Ihnen durch Ihre Teilnahme das Anrechnen von Versuchspersonenstunden angeboten werden.

Wenn Sie neugierig geworden sind, schreiben Sie bitte eine Email an die unten angegebene Kontaktperson. Geben Sie, falls möglich, bitte auch eine Tages- (Di, Mi, Do) und Tageszeitpräferenz (zwischen 0930-1700) an.

Wir freuen uns auf Sie!

Kontakt:
Daniela Legl
INF3 Institut für Technische Informatik
+49 89 6004 2028
daniela.legl@unibw.de