Das ubihave-Projekt untersucht, wie ubiquitäre Technologien von Verhaltensmodellen profitieren können. Die Forschung ist dadurch motiviert, dass persönliche Geräte und intelligente Umgebungen dank ihrer Sensorik und Rechenleistung reichhaltige benutzerspezifischer Daten zur Verfügung stellen können. Dadurch eröffnen sich neue Wege für Anwendungen, welche Verhaltensmodelle verwenden um sich an individuelle Benutzer und Kontexte anzupassen.

Allgegenwärtige Computer liefern reichhaltige Verhaltensdaten

Das ubihave Projekt untersucht, wie allgegenwärtige Computer von Verhaltensmodellen profitieren können. Diese Forschung ist durch die Tatsache motiviert, dass Computer unser Leben durchdringen, als alltägliche Begleiter (Smartphones, Tablets, Fitness-Armbänder, intelligente Kleidung) sowie in Form von in die Umgebung eingebetteten Sensoren (WiFi-Hotspots, NFC, Kameras, Tiefensensoren, Eye-Tracker). Diese Geräte liefern reichhaltige benutzerspezifische Datenströme, die neue Wege für Anwendungen basierend auf Verhaltensmodellen eröffnen. Durch die Nutzung und Kombination allgegenwärtiger Datenquellen für die Modellierung von Nutzerverhalten eröffnet sich erstmals die Möglichkeit, die lange existierende Vision von intelligenten Benutzeroberflächen, smarten Geräten und reaktiven Umgebungen, die sich an den individuellen Benutzer und seinen Kontext anpassen, zu realisieren. 

 

Modellierung von Benutzerverhalten

Viele aktuelle Benutzeroberflächen und Geräte können auf simple Sensordaten reagieren (z.B. Orientierung eines Smartphone-Displays). Allerdings werden Schnittstellen und Interaktionen nur selten an den individuellen Benutzer und Kontext angepasst, da dies spezielle Methoden erfordert, um unsichere benutzerspezifische Sensordaten zu verarbeiten. Um benutzerspezifische Informationen für Anwendungen und Benutzer zugänglicher und nützlicher zu machen, zielt dieses Projekt darauf ab, Modelle zu erstellen und anzuwenden, die das Benutzerverhalten basierend auf Daten von mobilen Geräten und allgegenwärtigen Sensoren beschreiben, analysieren und vorhersagen können. Anwendungsbereiche, von denen wir erwarten, dass sie stark von solchen Modellen profitieren, sind Benutzbare Sicherheit und Privatsphäre, Touch-Interaktion, Texteingabe und kontextabhängige adaptive Schnittstellen. 

 

Forschungsfragen

Dieses Projekt kombiniert die Perspektiven der Mensch-Maschine Interaktion mit Benutzermodellierung, um eine Reihe von Forschungsfragen zu beantworten: In welchen Anwendungen und Kontexten können Benutzer von Verhaltensmodellen profitieren? Wie können Modelle die Interaktion verbessern? Bemerken Benutzer solche Anpassungen und entsprechen sie ihren Erwartungen? Welche Funktionen, Modelle und Algorithmen sind geeignet, um Benutzerverhalten zu erfassen und für Anwendungen nutzbar zu machen? Wie können Metriken für Benutzeraktionen mit verhaltensbasierten Schnittstellen entwickelt werden? Welche Interaktionen rufen charakteristisches und konsistentes Verhalten hervor? 

 

Auswirkungen

Dieses Projekt leistet folgende Beiträge: Erstens wird ein ganzheitlicher Gestaltungsraum entwickelt, um das Potential der Benutzermodellierung auch jenseits von Desktop-Umgebungen zu verstehen und zu untersuchen. Daraus ergeben sich zukünftige Möglichkeiten und ein Ziel, dass für dieses Projekt einzigartig ist: Gemeinsamkeiten für verschiedene Anwendungen zu identifizieren, die auf der gleichen Benutzerrepräsentation basieren, um eine effiziente Datenverarbeitung über Anwendungen hinweg zu ermöglichen. Zweitens nutzen wir die anwendungsorientierte Forschung, um Szenarien zu identifizieren, in denen verhaltensbiometrische Daten helfen können, Interaktionen zu optimieren, zu personalisieren und zu schützen. Beispiele sind neuartige benutzbare Sicherheitsmechanismen, effiziente und benutzbare mobile Texteingabe, an Nutzeraktivitäten angepasste Anwendungen und neuartige adaptive mobile Dienste. Damit Anwendungen benutzerspezifische Interaktionseigenschaften und -verhalten berücksichtigen können, werden in diesem Projekt, drittens, Inferenzwerkzeuge entwickelt, die unsichere Sensordaten im Hinblick auf die angestrebten Benutzerkontexte und -ziele verarbeiten können.

Publikationen

prange2020avi.jpg Sarah Prange, Lukas Mecke, Alice Nguyen, Mohamed Khamis and Florian Alt. Don't Use Fingerprint, it's Raining! How People Use and Perceive Context-Aware Selection of Mobile Authentication. In Proceedings of the 2020 International Conference on Advanced Visual Interfaces. AVI'20. Association for Computing Machinery, New York, NY, USA. [Download Bibtex]
kosch2020avi.jpg Thomas Kosch, Mariam Hassib, Robin Reutter and Florian Alt. Emotions on the Go: Assessing Emotional Probes in Real-Time using Facial Expressions. In Proceedings of the 2020 International Conference on Advanced Visual Interfaces. AVI'20. Association for Computing Machinery, New York, NY, USA. [Download Bibtex]
rivu2020cogain.jpg Sheikh Radiah Rahim Rivu, Yasmeen Abdrabou, Ken Pfeuffer, Augusto Esteves, Stefanie Meitner and Florian Alt. StARe: Gaze-Assisted Face-to-Face Communication inAugmented Reality. In Proceedings of the 2020 ACM Symposium on Eye Tracking Research & Applications. COGAIN '20. ACM, New York, NY, USA. [Download Bibtex] [Video]
froehlich2020dis.jpg Michael Froehlich, Felix Gutjahr and Florian Alt. Don't lose your coin! Investigating security practices of cryptocurrency users. In Proceedings of the 2020 ACM Conference on Designing Interactive Systems. DIS '20. ACM, New York, NY, USA. [Download Bibtex]
abdrabou2020etra.jpg Yasmeen Abdrabou, Ken Pfeuffer, Mohamed Khamis and Florian Alt. GazeLockPatterns: Comparing Authentication Using Gaze andTouch for Entering Lock Patterns. In Proceedings of the 2020 ACM Symposium on Eye Tracking Research & Applications. ETRA '20. ACM, New York, NY, USA. [Download Bibtex] [Video]
mecke2019soups2.jpg Lukas Mecke, Daniel Buschek, Mathias Kiermeier, Sarah Prange and Florian Alt. Exploring Intentional Behaviour Modifications for Password Typing on Mobile Touchscreen Devices. In Fifteenth Symposium on Usable Privacy and Security (SOUPS 2019). USENIX Association, Santa Clara, CA. [Download Bibtex] [Video]
mecke2019soups1.jpg Lukas Mecke, Sarah Delgado Rodriguez, Daniel Buschek, Sarah Prange and Florian Alt. Communicating Device Confidence Level and Upcoming Re-Authentications in Continuous Authentication Systems on Mobile Devices. In Proceedings of the Fifteenth Symposium on Usable Privacy and Security. (SOUPS 2019). USENIX Association, Santa Clara, CA. [Download Bibtex]
pfeuffer2019chi.jpg Ken Pfeuffer, Matthias Geiger, Sarah Prange, Lukas Mecke, Daniel Buschek and Florian Alt. Behavioural Biometrics in VR - Identifying People from Body Motion and Relations in Virtual Reality. In Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. CHI '19. ACM, New York, NY, USA. [Download Bibtex]
abdelrahman2019mum.jpg Yomna Abdelrahman, Pawel Wozniak, Pascal Knierim, Dominik Weber, Ken Pfeuffer, Niels Henze, Albrecht Schmidt and Florian Alt. Exploring the Domestication of Thermal Imaging. In Proceedings of the 18th International Conference on Mobile and Ubiquitous Multimedia. MUM'19. ACM, New York, NY, USA. [Download Bibtex]
mecke2018mobilehciadj.jpg Lukas Mecke, Sarah Prange, Daniel Buschek, Mohamed Khamis, Mariam Hassib and Florian Alt. Outsourcing Security: Supporting People to Support Older Adults. In Proceedings of the Mobile HCI '18 Workshop on Mobile Privacy and Security for an Aging Population. [Download Bibtex]
buschek2018tochi.jpg Daniel Buschek, Mariam Hassib and Florian Alt. Personal Mobile Messaging in Context: Chat Augmentations for Expressiveness and Awareness. In ACM Trans. Comput.-Hum. Interact., 25, 2018, 23:1--23:33. [Download Bibtex]
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