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Psychologische Methodenlehre

Projekte

Drittmittelfinanzierte Projekte

  • Wearables

    Experience sampling mit Wearables: Eine open-source Lösung

    • Projektnummer: P 31800-N38
    • Projektleitung: Stefan Stieger, Karl Landsteiner Privatuniversität für Gesundheitswissenschaften / Fachbereich Psychologische Methodenlehre
    • Projektlaufzeit: 36 Monate ab 01.03.2019

    Hintergrund

    Tagebücher sind allseits bekannt. Sie dienen uns um unsere täglichen Erlebnisse in unseren eigenen Worten festzuhalten und beziehen sich üblicherweise auf das am selben Tag erlebte. Tagebücher werden aber auch in der Wissenschaft eingesetzt wo Versuchspersonen ihre Erlebnisse in meist strukturierter Form (geschlossene Fragen) zu einem bestimmten Thema (z.B. Wohlbefinden) systematisch erfassen. Dabei besteht nicht nur die Möglichkeit am Ende des Tages diese Fragen zu beantworten, sondern im Prinzip zu jedem beliebigen Zeitpunkt über den Tag verteilt (sogenanntes Event- bzw. Zeit-basiertes sampling). Früher wurden diese wissenschaftlichen Tagebücher in gedruckter Form verwendet, jedoch durch den technischen Fortschritt gibt es diese mittlerweile auch digital, zum Beispiel in der Form von Persönlichen Digitalen Assistenten (sogenannte PDAs) oder Smartphones. Eine noch neuere Entwicklung scheint dabei durchaus weiteres Potential für den Einsatz in der Tagebuchforschung zu haben – die Wearables. Wearables werden momentan fast ausschließlich im Sportbereich verwendet wo sie Pulsfrequenz und Blutdruck messen, die Anzahl der Schritte zählen, oder die exakte Position via GPS bestimmen. Doch auch in der Wissenschaft wäre das Potential groß, Wearables für Datenerhebungszwecke bei Tagebuchstudien zu verwenden. Diese hätten den großen Vorteil, dass sie unscheinbar sind (wichtig bei der direkten Messung heikler Themen), kaum im Alltag stören (wichtig, wenn mehrmals am Tag gemessen werden soll/muss), und theoretisch autonom agieren können (d.h. unabhängig von Smartphones und Internet). Ziel des vorliegenden Projektes ist es, eine open-source Softwarelösung für wissenschaftliche Erhebungen zu entwickeln, welche leicht adaptierbar ist (um weitere Sensoren, Buttons, usw.), autonom funktioniert, einen geringen Stromverbrauch hat, und Daten lokal speichern kann aufbauend auf einem kostengünstigen, frei erhältlichen Development Board.

Projekte

ESM Wearable

wearable

(c) Mbientlab

MetaWear Admin ist ein Tool zur Verwendung von mbientlab MetaWear Boards in der ESM-Forschung (Experience Sampling), welches an der KL entwickelt wurde. Die App wird hauptsächlich mit dem Wearable MetaMotion R getestet und eingesetzt. Die Idee ist, dass Forscher_innen dieses Tool nutzen können, um ein Gerät nach ihren Bedürfnissen zu konfigurieren (z.B. Zeitpunkte/Frequenz der Eingabeaufforderungen, Vibration, LED-Lichter). Das Wearable kann dann unabhängig und ohne mit einem Smartphone verbunden zu sein, verwendet werden. Alle Daten werden auf dem Gerät selbst gespeichert und können zu einem späteren Zeitpunkt durch erneutes Verbinden mit der App heruntergeladen werden.

Vorteile

  • Einfache Eingabe
    Nutzer_innen können Eingaben über den Button und/oder den Armwinkel durchführen.
  • Automatische Benachrichtigungen
    Über die App können automatische Benachrichtigungen zu fixen und/oder zufälligen Zeiten eingestellt werden.
  • Batteriesparend
    Die Sensoren des Wearables werden nur in sehr kurzen Intervallen genutzt. Das ermöglicht Batterielaufzeiten bis zu einem Monat.
  • Akkukontrolle
    Das Wearable warnt die Nutzerin oder den Nutzer, wenn der Akkustand einen vorbestimmten Wert unterschreitet.
  • Backupmöglichkeiten
    Die Konfigurationen und Daten können exportiert und/oder automatisch auf einen eigenen Server hochgeladen werden.
  • Open Source
    Der Quelltext von Metawear Admin ist (ab ca. 2020) über Github verfügbar und wird aktiv betreut.
    Feedback und Beiträge zur Weiterentwicklung sind über diese Plattform gerne willkommen.
    Weitere Informationen finden Sie im Wiki (only in English).

Publikationen

 

Präsentationen

Stieger, S., & Mlakic, V. (2020). Experience Sampling mit Wearables und Smartphones: Standortbestimmung und Einsatzmöglichkeiten in der AOW. Vortrag im Hot-Topic Symposium „Erhebung von nicht-reaktiven Sensordaten in der AOW-Psychologie“ auf der 52. Tagung der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (DGPs), 13.-17.9.2020, Wien, Österreich (abgesagt wegen COVID-19). [submitted]

Volsa, S., Stieger, S., Lewetz, D., & Batinic, B. (2020). Measuring laughter: How wearable devices can improve data accuracy. Poster präsentiert auf der 4. Konferenz der Deutschen Gesellschaft für Positiv-Psychologische Forschung (DGPPF), 15.-18.4.2020, Wien, Österreich (abgesagt wegen COVID-19). [submitted]

Schmid, I., Altenburger, P., & Stieger, S. (2020). Die Messung von Mikrosituationen durch Verwendung von am Handgelenk getragenen Wearables und einer physischen Analogskala am Beispiel von Kränkungen durch Social-Media Ostrazismus. Vortrag auf der 52. Tagung der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (DGPs), 13.-17.9.2020, Wien, Österreich (abgesagt wegen COVID-19). [submitted]

Volsa, S., Stieger, S., Lewetz, D., & Batinic, B. (2020). Less is more: Resources and arguments for the use of simple one-button wearables in Experience Sampling Methodology studies. Vortrag auf der 52. Tagung der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (DGPs), 13.-17.9.2020, Wien, Österreich (abgesagt wegen COVID-19). [submitted]

Volsa, S., Stieger, S., Lewetz, D., & Batinic, B. (2020). Increasing compliance by lowering participant burden:The application of simple one-button wearables in ESM studies.Talk at the 62nd Conference of Experimental Psychologists (TeaP), 22.-25.3.2020, Jena, Germany (abgesagt wegen COVID-19). [accepted]

Stieger, S., & Lewetz, D. (2018). Experience Sampling im Feld unter der Verwendung von frei programmierbaren Wearables. Vortrag auf der 13. Wissenschaftlichen Tagung der Österreichischen Gesellschaft für Psychologie, 12.-14.4.2018, Linz, Österreich.

Downloads

Erklärung Wearables

ESMira

ESMira

Die Wissenschaftsanwendung ESMira wurde an der Karl Landsteiner Privatuniversität für Gesundheitswissenschaften (KL) speziell für wissenschaftliche ESM-Studien entwickelt und wird durch Erweiterung der technischen Möglichkeiten des Tools ständig verbessert. Die App wurde so entwickelt, dass sie wissenschaftliche Voraussetzungen wie das Vorliegen einer Einverständniserklärung, Datensicherheit (Daten werden verschlüsselt auf den Server der KL übertragen) und Anonymität (randomisierte Teilnehmer_innenzahl) erfüllt. Darüber hinaus wertet ESMira keine Sensordaten oder andere persönliche Informationen (z.B. die Telefonnummer) oder persönliche Einstellungen (z.B. Anzahl der installierten Apps) aus.

Die App verfügt über eine Reihe von Funktionen wie die Personalisierung der Zeitpunkte der Eingabeaufforderungen („Bings“) oder grafisches Feedback für die Teilnehmer_innen. Zudem besteht die Möglichkeit, der Studienleiterin oder dem Studienleiter eine E-Mail zu senden, um weitere Informationen anzufordern. Die Studienteilnahme kann jederzeit mit der Option „Studie beenden“ abgebrochen werden.

ESMira kann kostenlos über den App-Store auf Smartphones mit Android-Betriebssystem installiert werden. Eine Version für iPhones ist in Arbeit. Der Zugang zu Projekten kann mit Hilfe von Schlüsselwörtern eingeschränkt werden (d.h. nur Teilnehmer_innen, die das Schlüsselwort kennen, haben Zugang zur Studie).

Vorteile

  • Ohne technische Vorkenntnisse
    Es sind nur minimale IT-Kenntnisse notwendig, um einen eigenen Server einzurichten. Die entsprechenden Dateien werden auf den Webspace geladen und der persönliche ESMira-Server ist betriebsbereit!
  • Kein eigenes Erstellen der App
    Es muss keine eigene Version der Android- oder iPhone-App im Store erstellt werden. Eine allgemein verfügbare App kann von unterschiedlichen Forscher_innen mit verschiedenen Servern verwendet werden.
  • Einfache Einrichtung
    Studien können komfortabel über eine eigene Weboberfläche eingerichtet und verwaltet werden, die Studiendaten in weiterer Folge über die Weboberfläche entweder direkt heruntergeladen oder über einen eigenen Datenviewer eingesehen werden.
  • Optionsvielfalt
    ESMira erlaubt eine bunte Vielfalt an Konfigurationsmöglichkeiten. Fragebögen bieten eine große Auswahl an unterschiedlichen Eingabeoptionen und Benachrichtigungen können durch unterschiedlichste Events und/oder komplexe Zeitpläne ausgelöst werden.
  • Studien versteckt oder öffentlich
    Es ist möglich, Studien entweder öffentlich zugreifbar zu gestalten oder mit Zugangscodes zu schützen.
  • Anonymität für Studienteilnehmer_innen
    Die Verwendung von ESMira ist absolut anonym. Jede Nutzerin und jeder Nutzer bekommt eine zufällig generierte ID zugewiesen, die nicht auf sie oder ihn zurückführbar ist.
  • Up to date
    ESMira wird aktiv weiterentwickelt, getestet und in unseren eigenen Projekten vielfach eingesetzt.
  • Datenschutz
    Die Forscherin bzw. der Forscher behält die volle Kontrolle über die Studiendaten. Die App sendet lediglich Daten an den jeweiligen Studienserver. Es werden keinerlei Daten an Dritte (wie z. B. Google, Apple oder den AppEntwickler) geschickt.
  • Anonyme Kommunikation
    Über die Weboberfläche können Nachrichten an Studienteilnehmer_innen (einzeln oder an alle) verschickt werden, ohne dass direkter Kontakt zu den Teilnehmer_innen notwendig ist.
  • Nachträgliche Updates
    ESMira überprüft bei Studien automatisch auf neue Updates und stellt sicher, dass bei Nutzer_innen immer die neuesten Konfigurationen installiert sind.
  • In-App-Statistiken
    Nutzer_innen können in der App direkt und anonym allgemeine und persönliche Statistiken rückgemeldet werden.
  • Multiplattform
    Sie läuft auf Android und IOS (Fertigstellung geplant für August 2020). Außerdem gibt es eine Webversion der Fragebögen, welche für Smartphones und sehr alte Browser optimiert ist.
  • Native Applikation
    Die Apps wurden direkt für die jeweilige Plattform entwickelt und verwenden keine Frameworks von Drittanbietenden.
  • Open Source
    Der Quelltext von ESMira ist (ab ca. 2020) über Github verfügbar und wird aktiv betreut.
    Feedback und Beiträge zur Weiterentwicklung sind herzlich willkommen.
    Weitere Informationen finden Sie im Wiki (only in English).

Einen schnellen Überblick über die Wissenschaftsanwendung ESMira vermitteln folgende Screenshots

Startbildschirm von ESMira

Passwortgeschützter Zugang

Kurze Information einer Beispielstudie

Beispiel Einverständniserklärung

Liste der Fragebögen

Beispiel eines Fragebogens

 

Publikationen

Götz*, F. M., Stieger*, S., Ebert, T., Rentfrow, P. J., & Lewetz, D. (2020). What drives our emotions when we watch sporting events? An ESM study on the affective experience of German spectators during the 2018 FIFA World Cup. Collabra: Psychology, 6(1), 15. doi:10.1525/collabra.262 Retrieved from osf.io/r7vxp *both authors contributed equally

Präsentationen

Götz, F. M., Stieger, S., Ebert, T., Rentfrow, P. J., & Lewetz, D. (2020). Shot through the heart: Eine ESM-Studie zum affektiven Erleben von deutschen Zuschauern während der Fußballweltmeisterschaft 2018. Vortrag im Symposium „Das Runde muss ins Eckige!“ – Fußball im Fokus psychologischer Forschung“ auf der 52. Tagung der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (DGPs), 13.-17.9.2020, Wien, Österreich (abgesagt wegen COVID-19). [submitted]

Lewetz, D., Mlakic, V., Volsa, S., & Stieger, S. (2020). ESMira: A new open source tool for smartphone-based ESM research. Poster auf der 52. Tagung der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (DGPs), 13.-17.9.2020, Wien, Österreich (abgesagt wegen COVID-19). [submitted]

Downloads

Übersicht ESMira

TWEETWORKS | Co-Projekt mit HTL Krems

Logo TWEETWORKS
Ziel des gemeinsamen Projektes mit der HTL Krems (Abteilung IT) war es, Twitter Nachrichten abzugreifen, welche bestimmte Kriterien erfüllen (searchterm plus geolocation). Vergangene Forschung hat gezeigt, dass sich die Stimmungslage von User_innen im Inhalt der tweets widerspiegelt. Durch Textanalysen wurden sogenannte Hedonometer entwickelt, d.h. die affektive Beurteilung einzelner Wörter im tweet lassen einen Rückschluss auf die Stimmungslage des Users bzw. der Userin zu (z.B., Dodds et al., 2015; für non-geotagged tweets, siehe Stieger & Swami, 2014). Mit dem vorliegenden Projekt ist es möglich, die Stimmungslage geographisch und zeitlich exakt zu verorten.

The following screenshots provide a quick overview of TWEETWORKS

Verbindung mit Twitter aufgebaut

Download Tweets

Laufende Exports

TWEETWORKS 1
TWEETWORKS
TWEETWORKS

Anzeigen der Abfragen

Systemeinstellungen

Laufende Abfragen

TWEETWORKS
TWEETWORKS
TWEETWORKS


Dodds, P. S., Clark, E. M., Desu, S., Frank, M. R., Reagan, A. J., Williams, J. R., . . . Danforth, C. M. (2015). Human language reveals a universal positivity bias. PNAS Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 112, 2389-2394.

Stieger, S., & Swami, V. (2014). Twitter users’ interest in Asteroid 2012 DA14 mirrored the asteroid’s trajectory during its earth flyby. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 65, 1409-1415.

Versuchspersonendatenbank

Der Fachbereich Psychologische Methodenlehre pflegt eine Versuchspersonendatenbank.
Weitere Informationen finden Sie hier.

Events

  1. 17 Sep

    Internationales Skills Lab Symposium 2020 - ABGESAGT

    17. September 2020, 09:00 - 19. September 2020, 18:00
    Karl Landsteiner Privatuniversität für Gesundheitswissenschaften, Skills Lab, Trakt Y
  2. 18 Mär

    Internationales Skills Lab Symposium 2021

    18. März 2021, 09:00 - 20. März 2021, 18:00
    Karl Landsteiner Privatuniversität für Gesundheitswissenschaften, Skills Lab, Trakt Y
  3. 10 Jun

    Online INFO TALK Masterstudium Psychologie

    10. Juni 2020, 17:00 - 17:30
    Online Chatroom