2014 # Haptische Textur, optische Struktur # GfA

Haptische Textur vs. optische Struktur
Haptik im Spannungsfeld von Leichtbau und Stabilität
Methode
Bei der Interaktion zwischen Mensch und Maschine
werden Informationen vorrangig über den optischen,
akustischen und haptischen Kanal ausgetauscht. In
diesem Beitrag steht die bislang kaum untersuchte
Forschungsfrage im Fokus, ob, und wenn ja, wie haptische und optische Einschätzungen von Probanden
differieren bzw. zusammenhängen.
Im Rahmen des Bundesexzellenzclusters MERGE wird eine Laborstudie zur
grundlagenorientierten Untersuchung von Oberflächen durchgeführt. Dabei
werden Materialien des Interieurs und Exterieurs von Automobilen untersucht,
um Eigenschaften neuer Leichtbau-Materialien ableiten zu können.
Zusammenfassung
Motivation
Jens Mühlstedt, Martin Jentsch, Angelika C. Bullinger
Die Untersuchung zeigt, dass optische Textur und haptische Struktur in der
Wahrnehmung differieren können. Bei multimodaler Interaktion dominiert
meist der optische Sinn. Eine genaue Analyse einer Oberfläche bezüglich des
geplanten Einsatzzwecks wird empfohlen, insbesondere in Abhängigkeit der
Interaktions-Modalität(en).
In folgenden Studien stehen
Ÿder Vergleich der subjektiven Bewertungen mit objektiven Messgrößen,
Ÿdie haptische Interaktion mittels verschiedener Körperteile,
Ÿdie Differenzierung der Ergebnisse nach demografischen Gruppen sowie
Ÿdie Untersuchung von Bauteilen im Interieur und Exterieur im Fokus.
In einer kontextunabhängigen Laborstudie werden
bislang 32 Oberflächen durch Probanden optisch,
haptisch und kombiniert optisch-haptisch exploriert
und bewertet:
Es erfolgt jeweils die Beurteilung von vier Proben in einer
Modalität.
je 4
optisch
ŸN = 50, Ø34±13 (41% weiblich, 44% Sehhilfe)
32 Proben
59 Probanden haptisch
ŸDemonstrator mit Proben (100 x 250 mm²)
Ÿverschiedene Oberflächen im Winkel von 45°
je 4
ŸProben mit neutralweißem Licht beleuchtet
Ÿsemantisches Differential (14 Adjektivpaare, her-
kombiniert
vorgegangen aus Vorstudien)
je 4
ŸVersuchsschritte sind ausbalanciert
Die Bewertung erfolgt in
keiner für die Probanden
erkennbaren Reihenfolge.
Durchführung des Versuchs mit Oberflächen und Bewertungsgerät
Semantische Differntiale
Die Ergebnisse zeigen neben der eigentlichen
Bewertung der verschiedenen Oberflächen (siehe
rechts) die Unterschiede und Gemeinsamkeiten der
optischen und haptischen Beurteilung.
Ergebnisse
Bestimmte Adjektivpaare werden von einem Sinn
dominiert (summierte Beträge der Adjektivwertungen bzw. signifikant, t-Test, p < .05). Bewertungen
anderer Adjektivpaare werden in beiden Sinnen ähnlich repräsentiert.
haptisch dominiert
Adjektive wie dunkel | hell erlangen
eine haptische Wertung ungleich null es gibt also kognitive Repräsentationen
extreme Wertungen zeigen,
dass Probanden die Skala ausnutzen
Probe A: Beispiel einer „klassischen“ Oberfläche
(6mm Verbundsicherheitsglas VSG)
optisch dominiert
dunkel | hell
1
dezent | kräftig
1, 2
fein | grob
1, 2
eben | strukturiert
1, 2
angenehm | unangen.
2
kalt | warm
2
modern | zeitlos
1
matt | glänzend
1
instabil | stabil
2
glatt | rau
die Adjektive fein | grob sind im Mittel
aller Proben als einziges Paar signifikant
haptisch dominiert, je nach Probe kann
dies jedoch differieren
wenn Adjektivpaare
modal dominiert sind,
dann meist optisch
aber bei
einzelnen Proben
nicht zwingend
Probe B: Beispiel eines Interieur-Materials
(Nanova Stoff: 47% Polyacryl, 30% Polyamide,
15% Polyethylen, 8% Baumwolle)
1
elastisch | starr
hart | weich
alltäglich | einmalig
leicht | schwer
ähnlich repräsentiert
1 ... starke Unterschiede > 0,2 bei Mittelwerten der summierten Beträge (bei Werten zwischen -3 und +3)
2 ... signifikant (t-Test) unterschiedlich mit p < .05
Das Fazit der Ergebnisauswertung lautet, dass
Ÿeinige Eigenschaften intramodal differieren und damit
Ÿbei der Gestaltung modaldifferenziert betrachtet werden sollten
Ÿsowie bei Multimodalität meist der optische Sinn dominiert.
This work was performed within the Federal Cluster of Excellence EXC 1075 “MERGE Technologies for Multifunctional Lightweight Structures” and supported by the German Research Foundation (DFG). Financial support is gratefully acknowledged.
www.tu-chemnitz.de/mb/Arbeitswiss/
Dr.-Ing. Jens Mühlstedt arbeitet seit
2006 als wissenschaftlicher Mitarbeiter
und Teamleiter an der Professur. Seine
Arbeitsgebiete sind Produktergonomie,
Innovation Engineering, Haptik, digitale
Menschmodelle, Biometrik, Arbeitsumwelt und Licht/Farbe sowie Wissensarbeit.
Dipl.-Wirtsch.-Ing. Martin Jentsch
arbeitet seit 2009 an der Professur.
Seine Arbeitsgebiete sind Fahrerassistenzsysteme, Produktergonomie,
Mensch-Maschine-Interaktion, Simulation und Prozessergonomie.
Dr. Angelika C. Bullinger-Hoffmann leitet die
Professur Arbeitswissenschaft und Innovationsmanagement an der TU Chemnitz. Die
Schwerpunkte von Forschung und Lehre sind
Produkt- und Prozessgestaltung sowie innovative Arbeitswelten und Innovationsmanagement. Dabei stehen Mensch, Technik und
Organisation sowie deren Zusammenwirken
im Fokus.
Tel. 0371 531-36464
[email protected]
Tel. 0371 531-36984
[email protected]
Tel. 0371 531-23210
[email protected]
Probe C: Beispiel eines unkonventionellen Materials
(PVC-Schaum)
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