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User Experience

Der Begriff User Experience umfasst alle Erfahrungen bei der Interaktion mit digitalen Produkten und Diensten, wie zum Beispiel Computer, Internet oder andere IT-Systeme. Dies schließt neben dem aktuellen Erleben auch die Erwartungen zu einer möglichen zukünftigen Nutzung ein. Die Vielfalt der computer-basierten Anwendungen und Informationstechnologien begegnet uns dabei heutzutage in einer Vielzahl von Lebensbereichen und hat entsprechend auch einen enormen Einfluss auf die Arbeitswelt. Dementsprechend treffen in der Untersuchung der User Experience Fächer wie Psychologie, Design, Ergonomie, Informatik und Wirtschaftswissenschaft zusammen.

Unsere Forschungen befassen sich hierbei insbesondere mit dem World Wide Web sowie Informationssystemen am Arbeitsplatz. Im Bereich der Neuen Medien erweisen sich drei Aspekte von Websites als zentral: Inhalt, Usability und Ästhetik. Unsere Fragestellungen sind hierbei
a) wie Menschen das Web und verwandte interaktive Technologien wahrnehmen,
b) wie sich diese Erfahrungen psychometrisch valide erfassen lassen und
c) welche Konsequenzen sich aus der User Experience für Privat- und Arbeitsleben ergeben.

Das Web ist allerdings nur ein wichtiges Tool moderner digitalisierter Arbeit. Weiterhin kommen heutzutage vielfältige computergestützte Informationssysteme zum Einsatz. Eine zentrale Frage ist, wie MitarbeiterInnen in Organisationen mit diesen Systemen arbeiten, was förderliche und was hinderliche Faktoren sind. Diesen Themen widmen wir uns aktuell im Projekt „Getrost Vergessen: Motivationale und emotionale Einflüsse auf intentionales Vergessen in Organisationen“ (gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft). Weitere Informationen finden sich dazu auf getrost-vergessen.de

 


 

ausgewählte Publikationen

Eisbach, S., Daugs, F., Thielsch, M. T., Böhmer, M., & Hertel, G. (in press). Predicting Rating Distributions of Website Aesthetics with Deep Learning for AI-Based Research. ACM Transactions on Computer-Human Interaction (TOCHI).

Abstract: The aesthetic appeal of a website has strong effects on users’ reactions, appraisals, and even behaviors. However, evaluating website aesthetics through user ratings is resource intensive, and extant models to predict website aesthetics are limited in performance and ability. We contribute a novel and more precise approach to predict website aesthetics that considers rating distributions. Moreover, we use this approach as a baseline model to illustrate how future research might be conducted using predictions instead of participants. Our approach is based on a deep convolutional neural network model and uses innovations in the field of image aesthetic prediction. It was trained with the dataset from Reinecke and Gajos (2014) and was validated using two independent large datasets. The final model reached an unprecedented cross-validated correlation between the ground truth and predicted rating of LCC = 0.752. We then used the model to successfully replicate prior findings and conduct original research as an illustration for AI-based research.

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Reiners, S., Müller, L.S., Becker, J., Hertel, G. (2022). Measuring the Influence of Characteristics on Decision-Making Scenarios: A Prototype. In: Stephanidis, C., Antona, M., Ntoa, S. (eds) HCI International 2022 Posters. HCII 2022. Communications in Computer and Information Science, vol 1580. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-06417-3_52

Hertel, G. & Meeßen, S. M. (2020). Wie Technologien das Vergessen unterstützen – und warum das wichtig ist. Wirtschaftspsychologie aktuell, Heft 1 2020, S. 38-42. https://www.psychologenverlag.de/Produkte/dCatID/162/pid/761/backLink/Produkte__catID__162

Hertel, G., Meeßen, S. M., & Höddinghaus, M. (2020). Trust in the Context of e-HRM. In Bondarouk, T. & Fisher, S. (Eds.), Encyclopedia of Electronic HRM (pp. 76–81). Berlin: De Gruyter Oldenbourg. https://doi.org/10.1515/9783110633702-012. [PDF]

Meeßen, S.M., Thielsch, M. T., Riehle, D. M. & Hertel, G. (2020). Trust is Essential: Positive Effects of Information Systems on Users’ Memory require Trust in the System. Ergonomics, 63 (7), 909-926. https://doi.org/10.1080/00140139.2020.1758797

Müller, L. S., Meeßen, S. M., Thielsch, M. T., Nohe, C., Riehle, D. M., & Hertel, G. (2020). Do not Disturb! Trust in Decision Support Systems improves work outcomes under certain conditions. MuC '20: Proceedings of the Conference on Mensch und Computer 2020, pp. 229–237. New York: ACM. https://doi.org/10.1145/3404983.3405515

Hertel, G., Meeßen, S. M., Riehle, D. M., Thielsch, M. T., Nohe, C., & Becker, J. (2019). Directed forgetting in organisations: The positive effects of decision support systems on mental resources and well-being. Ergonomics, Vol. 62 (No. 5), 597-611. doi: https://doi.org/10.1080/00140139.2019.1574361

Thielsch, M. T., Engel, R. & Hirschfeld, G. (2015). Expected usability is not a valid indicator of experienced usability. PeerJ Computer Science, 1:e19. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.19

Thielsch, M. T., Blotenberg, I. & Jaron, R. (2014). User evaluation of websites: From first impression to recommendation. Interacting with Computers, 26 (1), 89-102. http://dx.doi.org/10.1093/iwc/iwt033

Thielsch, M. T. & Hirschfeld, G. (2012). Spatial frequencies in aesthetic website evaluations – explaining how ultra-rapid evaluations are formed. Ergonomics, 55 (7), 731-742. http://dx.doi.org/10.1080/00140139.2012.665496 

Moshagen, M. & Thielsch, M. T. (2010). Facets of visual aesthetics. International Journal of Human-Computer Studies, 68 (10), 689-709. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijhcs.2010.05.006