EDC Hochschule Bochum – Projektbericht des Gewinners

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Für mobile GIS-Anwendungen: Neues Table of Content (TOC) Konzept und Natural Language Understanding (NLU)

 

Der diesjährige Gewinner des Esri Developer Center (EDC) Awards an der Hochschule Bochum ist Matthias Stein mit seiner Masterarbeit. Auf GIS-IQ stellt er seine spannende Arbeit vor:

 

Im Rahmen meiner Masterarbeit zum Abschluss meines Geoinformatik Studiums an der Hochschule Bochum, habe ich mich im Wintersemester 2017/2018 mit der Benutzbarkeit der Karteninhaltssteuerung mobiler Geoinformationssysteme beschäftigt. Die Idee dazu kam mir aufgrund meiner Erfahrungen bei der Verwendung von unterschiedlichen GIS-Anwendungen auf Smartphones, die aufgrund fehlender Optimierungen häufig mit Schwierigkeiten bei der Bedienung einhergehen. Der zunehmende Einsatz von Smartphones fordert die Entwickler von Geoinformationssystemen heraus, neue Konzepte zu entwickeln, um ihre Anwendungen für mobile Endgeräte zu verbessern. Viele aktuelle Lösungen erscheinen lediglich als mobile Ableger ihrer Desktop-Pendants und übertragen ihr Interaktionsdesign nahezu ohne Anpassungen auf die mobilen Plattformen. In meiner Masterarbeit entwickelte ich zwei Lösungsansätze, die genau dieses Problem angehen. Das Thema meiner Masterarbeit lautete: „Die Verbesserung der Usability bei der Steuerung von Karteninhalten auf mobilen Endgeräten“. Mein Vorgehen und die Ergebnisse möchte ich im Folgenden kurz vorstellen.

Zu Beginn meiner Arbeit habe ich zunächst die Probleme der Benutzerschnittstellen aktueller Lösungen identifiziert. Zu diesem Zweck habe ich mir drei bestehende Ansätze genauer angesehen, die es dem Anwender ermöglichen die Karteninhalte einer mobilen GIS-Anwendung zu kontrollieren. Sie alle haben gemeinsam, dass sie dem bekannten Table of Contents (TOC) Ansatz folgen, der alle Karteninhalte in einer Liste darstellt. Die Usability dieser Ansätze habe ich auf der Grundlage etablierter Usability-Inspektionsmethoden, d.h. Benutzerstudien und heuristischer Evaluationen, bewerten lassen. Nach der Identifizierung von Stärken und Schwächen der drei Ansätze, entwickelte ich ein neues Steuerungskonzept. Der neuartige Ansatz adressiert die Usability-Probleme des bekannten Table of Contents-Konzepts. Diesen implementierte ich für die map.apps Plattform, ein Produkt der Firma con terra, die mich während der Masterarbeit unterstützte. Die zugrundeliegende Technologie dieser Plattform ist die ArcGIS API for JavaScript, die von Esri entwickelt wird. Zusätzlich setzte ich für die Entwicklung der Benutzeroberflächen auf das Open-Source-JavaScript-Framework Vue.js. In Kombination mit dem Komponenten-Framework Vuetify.js entstand dabei eine moderne Benutzeroberfläche.

Abb. Benutzeroberfläche mobile GIS-Anwendung

Als zu seinem Zweck passenden Namen wählte ich den Begriff „VueTOC“. Um greifbare und nachhaltige Forschungsergebnisse zur Verfügung zu stellen, ist der komplette Code auf GitHub verfügbar.

Neben dem neuen TOC-Konzept entwickelte ich einen weiteren Ansatz zur Steuerung von Karteninhalten in mobilen GIS-Lösungen, der auf Natural Language Understanding (NLU) setzt. Diese neuartige Steuerung setzt künstliche Intelligenz ein, um Befehle, die dem System sowohl in schriftlicher als auch in gesprochener Sprache gegeben werden, zu verarbeiten. Anfragen wie „Zeige mir alle Grundschulen“ aktivieren die entsprechende Kartenebene, oder „Wechsel zum Luftbild“ sorgt für die Änderung der Hintergrundkarte. Auch dieser Ansatz wurde durch den Einsatz der bereits zuvor genannten Technologien implementiert. Zusätzlich wurde das Open-Source-Tool Rasa NLU eingesetzt, um Texte in maschinenlesbare Daten umzuwandeln. Im Vergleich zum „VueTOC“ benötigt der NLU-Ansatz deutlich weniger Bedienelemente. Es werden nur ein Textfeld und zwei Schaltflächen benötigt (eine für die Suche und eine für die Aktivierung der Spracheingabe). Benutzer können den NLU-Prozess auch mit einem Schlüsselwort ähnlich wie „Alexa“ oder „OK Google“ auslösen.

Abb. Autor testet die Spracheingabe der mobilen GIS-Anwendung

Zum Ende meiner Masterarbeit wurden zusätzliche Usability-Tests zu den beiden neuen Ansätzen durchgeführt, um sie mit den alten Lösungen vergleichen zu können. Basierend auf einer quantitativen und qualitativen Bewertung haben sowohl der „VueTOC“ als auch die NLU-Lösung die Usability im Vergleich zu bestehenden Lösungen verbessert. Der „VueTOC“ vermeidet gängige Usability-Probleme und führt zu einer messbar höheren Benutzerzufriedenheit. Auch der NLU-Ansatz verbessert die Benutzbarkeit und die wahrgenommene Zufriedenheit der Anwender. Es gibt zwar noch vereinzelte Probleme mit der Erkennung der Sprachbefehle, aber insgesamt ist die Reaktion der Benutzer auf diese neue Art der Steuerung äußerst positiv.