Atmosphäre in virtuellen Umgebungen

Abstract

Virtuelle Realität erlebt gerade eine Renaissance: Mit Vorreitern wie Oculus mit Rift und HTC mit Vive zeigt diese Technologie, welche disruptiven Potentiale noch nicht ausgeschöpft wurden. Durch bezahlbare Hardware und vor allem durch verbesserte Technik soll sich VR nun weg von Spezialanwendungen (wie Maschinenbau und Medizintechnik) mitten hinein ins Wohnzimmer bewegen. Trotz aller Euphorie ist der große Run der Endanwender auf VR bisher ausgeblieben. Natürlich verzeichnet die Branche wachsende Absatzzahlen, doch nichtsdestotrotz ist VR nach wie vor eine Nischenanwendung, die zwar zunehmend im nicht professionellem Einsatz verwendet wird, jedoch wiederum nahezu exklusiv von technikbegeisterten Anwendern.
Was muss geschehen, damit die Technik diese eingangs angesprochenen Potentiale tatsächlich nutzen kann? Was muss geschehen, damit sich „Otto Normalverbraucher” auf ein vollkommen neuartiges Medium einlässt, das seine gewohnten Rezeptionsgewohnheiten gehörig durcheinander wirft? Die Lösung zu diesem Dilemma ist in einem perzeptiven Konstrukt zu verorten, das gemeinhin als „Atmosphäre” bezeichnet wird: Wann fühlt sich ein Nutzer intuitiv innerhalb einer Umgebung wohl? Welche Eigenschaften einer Umwelt bereitet ihm Unbehagen? Wie unterscheiden sich verschiedene Nutzergruppen hinsichtlich ihrer Wahrnehmung und subjektiver Präferenz von digitalen Inhalten?
Der vorliegende Bericht umfasst vier Studien mit insgesamt über 300 Probanden, die untersuchen, wie Inhalte innerhalb VR wahrgenommen werden, welche Art von Content überhaupt funktioniert und wie sich verschiedene Ein- und Ausgabemodalitäten auf die Entscheidungsfindung innerhalb der Anwendung auswirken. Sie zeigen einerseits welche Missverständnisse sich gegenwärtig bei den Designern in der Konzeption virtueller Anwendungen halten, jedoch auch, wie sich neue Zielgruppen für neue Inhalte erschließen lassen.

Full text

Über die Reihe
Die Berichte aus dem Karl-Steinbuch-Forschungs-
programm präsentieren ak tu elle Er kenntnisse
und Lösungen an der Schnittstelle von Kreativ-
wirtschaft und Informations- und Kommunika -
tionstechnologie. Ziel der Reihe ist es, Forschungs -
ergebnisse praxisorientiert aufzubereiten und
damit neben Wissenschaftlern auch Anwender-
branchen anzusprechen.
Mit dem Karl-Steinbuch-Forschungsprogramm
unterstützt die MFG Stiftung Baden-Württem-
berg seit 2011 besonders innovative Forschungs-
arbeiten an ba den-württembergischen Hoch -
schulen für Angewandte Wissenschaften. In fünf
Ausschreibungsrunden (2011 –2016) werden Pro-
jekte mit einer Laufzeit von bis zu zwei Jahren
realisiert. Das Programm wird aus Mitteln der
Zukunftsoffensive III des Landes Baden-Württem-
berg finanziert. Weitere Informationen und ak -
tuelle Neuig keiten finden sich im Internet unter
www.stiftung.mfg.de .
10
Matthias Wölfel · Andreas Sieß Atmosphäre in virtuellen Umgebungen
Atmosphäre in
virtuellen Umgebungen
Vier Studien zur Ästhetik des Digitalen
10Berichte aus dem
Karl-Steinbuch-
Forschungsprogramm
Matthias Wölfel
Andreas Sieß

Atmosphäre in
virtuellen Umgebungen
Vier Studien zur Ästhetik des Digitalen
Matthias Wölfel
Andreas Sieß
Berichte aus dem
Karl-Steinbuch-
Forschungsprogramm
Nr. 10


10
Impressum
Herausgeber:
MFG Stiftung Baden-Württemberg
Breitscheidstraße 
 Stuttgart
Tel. + . 
Fax + .
Ansprechpartnerin:
Dr. Andrea Buchholz
buchholz@mfg.de
©MFG Stiftung Baden-Württemberg  – http://stiftung.mfg.de
Gestaltung: Ingo Juergens, Südgrak


Zusammenfassung
Virtuelle Realität erlebt gerade eine Renaissance: Mit Vorreitern wie Oculus mit Rift
und HTC mit Vive zeigt diese Technologie, welche disruptiven Potentiale noch nicht
ausgeschöpft wurden. Durch bezahlbare Hardware und vor allem durch verbes-
serte Technik soll sich VR nun weg von Spezialanwendungen (wie Maschinenbau
und Medizintechnik) mitten hinein ins Wohnzimmer bewegen. Trotz aller Eupho-
rie ist der große Run der Endanwender auf VR bisher ausgeblieben. Natürlich ver-
zeichnet die Branche wachsende Absatzzahlen, doch nichtsdestotrotz ist VR nach
wie vor eine Nischenanwendung, die zwar zunehmend im nichtprofessionellem
Einsatz verwendet wird, jedoch wiederum nahezu exklusiv von technikbegeister-
ten Anwendern.
Was muss geschehen, damit die Technik diese eingangs angesprochenen Po-
tentiale tatsächlich nutzen kann? Was muss geschehen, damit sich „Otto Normalver-
braucher” auf ein vollkommen neuartiges Medium einlässt, das seine gewohnten
Rezeptionsgewohnheiten gehörig durcheinander wirft? Die Lösung zu diesem Di -
lemma ist in einem perzeptiven Konstrukt zu verorten, das gemeinhin als „Atmo-
sphäre” bezeichnet wird: Wann fühlt sich ein Nutzer intuitiv innerhalb einer
Umgebung wohl? Welche Eigenschaften einer Umwelt bereitet ihm Unbehagen?
Wie unterscheiden sich verschiedene Nutzergruppen hinsichtlich ihrer Wahrneh-
mung und subjektiver Präferenz von digitalen Inhalten?
Der vorliegende Bericht umfasst vier Studien mit insgesamt über  Proban-
den, die untersuchen, wie Inhalte innerhalb VR wahrgenommen werden, welche
Art von Content überhaupt funktioniert und wie sich verschiedene Ein- und Aus -
gabemodalitäten auf die Entscheidungsfindung innerhalb der Anwendung aus -
wirken. Sie zeigen einerseits welche Missverständnisse sich gegenwärtig bei den
Designern in der Konzeption virtueller Anwendungen halten, jedoch auch, wie sich
neue Zielgruppen für neue Inhalte erschließen lassen.


Inhalt
Zusammenfassung 
1Zum Thema: VR  Hype oder Meilenstein? 6
2Content in VR
.  Studiendesign 
.  Teilnehmer und Art der Befragung 
.  Ergebnisse 
. .  Gender und VR 
. .  Paradigmenwandel 
. .  Zielgruppenspezischer Inhalt: Präferenzen der Probanden 
. .  Zielgruppenspezische Aktivitäten: Präferenzen der Probanden 
. .  Vergleich mit TV-Genres: Präferenzen der Probanden 
. .  Erlebnisse & Gefühlswelten: Präferenzen der Probanden 
.  Motion Sickness: Prävalenz und Ursachen 
3Farbwahrnehmung 
.  Zum Thema 
.  Stand der Forschung 
.  Studiendesign 
. .  Testparameter 
. .  Testszenen 
. .  Kalibrierung 
. .  Teilnehmer 
.  Ergebnisse 
. .  Farbsättigung 
. .  Kontrast  
. .  Farbtemperatur 
. .  Nachvalidierung mittels zweitem Nutzertest 
.  Diskussion und weitere Betrachtungen 
.  Produktionstechnische Konsequenzen 


4Sichtweite: Nebel & Dunst 33
. Stand der Forschung 
.  Studiendesign 
. .  VR-Testumgebung 
. . Fragebogen 
.  Teilnehmer und Testpopulation 
.  Ergebnisse 
. .  Ergebnisse des Usertests 
. .  Ergebnisse des Fragebogens 
. .  Szenenspezische Zusammenhänge 
. . Attribute: Interszenische Beziehungen 
.  Relation Sichtweite und Nebel 
.  Resümee 
5Entscheidungsndung & Geometrie 
.  Wegndung in virtuellen Umgebungen 
.  Stand der Forschung 
. .  Bewegungsmuster 
. .  Navigation & Wegendung 
.  Studie 
. .  Teilnehmer 
. .  Testauau & Studiendesign 
. .  Testrun : Computerbildschirm und Controller 
. .  Testrun : Virtual Reality und Controller 
. .  Testrun : Virtual Reality und Virtualizer 
.  Virtuelle Umgebung 
. . Raum ID : Start 
. . Raum ID -: Grundrisse 
.  Testvorgang 
.  Datenerhebung 
.  Ergebnisse 
. .  Bewegungsmuster 
. .  Nähere Betrachtung der Pfade 
. .  Entscheidungen 
.  Ausblick und Schlussbemerkungen 
6Resümee 64
Literaturverzeichnis 


Neuen Medientechnologien haftet oft der Nimbus der „Blase” an, die genauso
schnell verschwindet, wie sie aufgetaucht ist und die wenig Gehaltvolles außer ent-
täuschten Erwartungen zurücklässt. Zu oft ist schon der Fall eingetreten, bei dem
ein Produkt the next big thing ist, nach einigen Monaten aber vollkommen verges-
sen in der Versenkung verschwindet. Ist VR nun eine zukünftige Schlüsseltechno -
logie im Medienalltag des . Jahrhunderts oder nur ein Strohfeuer, das bald
verglüht, sobald sich der nächste Hype am medialen Horizont abzeichnet?
Ein probates Mittel, um eine erste Einschätzung einer neuen Technologie zu
bekommen, ist der „Hype Cycle”, der jährlich von Gartner Inc. Gartner (a) he-
rausgegeben wird. Dieses Chart verortet die aktuelle Position verschiedener Tech-
nologien auf einer Interessenskurve, die grob in fünf Bereiche aufgeteilt werden
kann: Der „Technologischer Auslöser” markiert den Anfang einer neuen Erfindung,
die Interessenswerte steigen zu Beginn stark an, um dann den Höhepunkt im „Gipfel
der überzogenen Erwartungen” zu erreichen. Anschließend sinkt das Interesse
stark, wenn die Technik erste Unzulänglichkeiten und Probleme zeigt, um schließ-
lich das „Tal der enttäuschten Erwartungen” zu erreichen. Ist der Hype erst vorbei,
entsteht ein Zeitfenster, das genutzt werden kann, um das wahre Potential einer
Technologie differenziert und unaufgeregt zu ergründen. Einigen Technologien ge-
lingt dann der Transfer mittels des „Pfads der Erleuchtung” schließlich das „Plateau
der Produktivität” zu erreichen, ein Zustand, in dem eine Technologie breite Ver-
breitung und allgemeine Akzeptanz erfährt. Die externe Erwartungshaltung pen-
delt sich auf einem mittleren Niveau ein; die einst neue Technologie ist jetzt
profaner Alltag.
Nachdem auf der x-Achse jeweils der Zeithorizont angegeben ist, die eine
Technologie bis zum Erreichen des jeweils nächsten Meilensteins benötigt, ist be-
sonders interessant, wie sich die Bewertung von VR in den einzelnen Reports über
die Jahre verändert hat. Abbildung . verfolgt genau diesen Ansatz: Es fällt auf, dass
das Forschungsfeld VR in den letzten  Jahren überhaupt erst  kurz in den
Veröffentlichungen Ganters auftaucht – damals noch unter dem Terminus „Head
Mounted Display”. Die anschließende lange Lücke wird erst mit dem Begriff der
„Virtual Worlds” geschlossen, die bereits deutlich am Absteigen in das „Tal der Ent-
täuschungen” begriffen sind. Abgelöst wird der Begriff an der Talsohle von „Virtual
Reality” – ein Indiz, dass  bereits ein Umdeuten und eine Neuinterpretation
der Potentiale von VR stattgefunden hat. Virtual Reality gelingt dann der langsame
Aufstieg in den „Pfad der Erleuchtung”, der  aber noch nicht abgeschlossen
scheint.
Zum Thema:
VR  Hype oder Meilenstein?
1


Um die eingangs gestellte Frage nochmals aufzugreifen: Ist VR nun eine Blase, die
ihre Hochzeit bereits hinter sich hat oder befindet sich die Technik gerade in ihrer
„virtuellen Pubertät”, die ihr Profil schärft und großes Potential für den Medienkos-
mos der Zukunft entfaltet?
Ob sich diese Frage mit Ganters Reports beantworten lässt, ist nicht zweifel-
los sicher: Die Hype Cycles konnten schon präzise Ereignisse in der Zukunft antizi-
pieren, lagen aber auch bereits mehr als einmal meilenweit daneben. Bleibt man
allerdings bei Ganters Argumentation, so verlässt VR gerade das „Tal der Enttäu-
schungen” und beschreitet den „Pfad der Erleuchtung”. Es ist also an der Zeit, sehr
genau die Potentiale dieser Technologie abzuklopfen und bisherige für sicher ge-
glaubte Paradigmen auf den Prüfstand zu stellen – und so wollen die nachfolgen-
den Betrachtungen auch verstanden wissen:
Als kreatives Spiel mit einer Technik, die mehr verdient hat, als ihr bisheriges
Nischendasein.
 Zum Thema: VR – Hype oder Meilenstein?
Tec hnol ogi sche r
Auslöser
Tal d er
Enttäuschungen
ZEIT
ER WART UNG EN
Pfadder Erleuchtung
2017
2016
Virtual Reality
Virtual Worlds
Head Mounted Displays
2015
2014
2013
2012
2009
2010
2011
Plateau der Produktivit ät
Gipfel der
überzogenen
Erwartungen
2008
2001
. . Die Position der
Begriffe „Virtual Reality”,
„Head Mounted Display”
und „Virtual Worlds” in den
Hype Cycle Jahresreports
des Marktforschungsinsti-
tuts Gartner Inc.. Daten
aus den einzelnen Jahres-
reports (Jahre  – )
aggregiert; Darstellung der
Illustration nach Gartner
(b).


Consumer-Ready-VR ist nun schon seit einigen Jahren auf dem Markt – trotzdem
haben gut  Prozent der  bis -jährigen dieses Medium noch nie benutzt. Was
wünschen sich VR-Einsteiger im Vergleich zu erfahrenen Usern? Wie lassen sich
die Nichtnutzer gezielter ansprechen? Welche Interaktionskonzepte und vor allem:
Welchen Inhalt wünschen sich Nutzer für ihre persönliche VR-Umgebung? 
führte Carrie Heeter eine der ersten VR bezogenen Studien durch, in der sie junge
Erwachsene befragte, welchen Inhalt sie in dem damals noch kaum verbreiteten
Medium VR wünschten:
Sie fragte nicht nur nach klassischen Filmgenres, sondern auch, welche Inter-
aktionen in welchem Kontext welchen Effekt hervorrufen sollten. Das Besondere
daran: Sie befragte ausschließlich Probanden, die noch keine Erfahrungen mit VR
aufwiesen. Gut  Jahre später führten wir eine vergleichbare Studie durch, in der
wir uns stark an das Design und Fragesystem der Studie von Heeter orientierten.
Nachdem VR jedoch mittlerweile wesentlich mehr Verbreitung erfahren hat, führ-
ten wir weitere Kategorien ein, die dem veränderten Wissensstand und Erfahrungs-
schatz der Durchschnittsbevölkerung Rechnung trägt (Sieß et al. ). Zusätzlich
zu den von Heeter aufgestelltem Fragenkatalog fügten wir noch die Dimensionen
„VR-Erfahrung” und „Motion Sickness” ein und können jetzt nachweisen, dass seit
 ein grundsätzliches Umdenken der Rezipienten eingesetzt hat.
. Studiendesign
Unsere Untersuchung wurde als klassische empirische Studie im Diekmann‘schen
Sinne (Diekmann ) im Rahmen eines Online-Fragebogens durchgeführt. Den
Teilnehmern wurden  Fragen gestellt, die größtenteils als Skalenantworten (Skala
von  bis  sowie Skala von  bis 1) ausgeführt waren (Likert ). Als zentrales
Element standen in der Studie sieben virtuelle Erfahrungen, konkret: Virtuelle Fit-
ness, Virtuelle Präsenz, Virtueller Sex, Virtuelles Reisen, Virtuelle Spiele, Virtuelles
Lernen, Virtueller Kampf. Diese sieben Dimensionen wurden einerseits nach dem
generellem Interesse als auch Neben der bereits weiter oben angesprochenen Ka -
tegorisierung der bevorzugten Aktivitäten wurden darüber hinausgehend noch
folgende Fragen gestellt:
Content in VR
2
Die Verwendung unter-
schiedlicher Skalen orien-
tiert sich an der originären
Studie von .


Demografie
Alter, Geschlecht, Technikaffinität
Erfahrung
VR bereits getestet, Häufigkeit der Verwendung von VR, geplante Anschaffung
eines VR-Endgerätes, Besitz eines Head Mounted Displays (HMD)
Cybersickness
eventuelle negative Erfahrungen, z. B. Cybersickness, Auslöser dieser negativen
Erfahrungen
Genres: Im Vergleich zu den bekannten TV-Genres – welche Genres würdest
du dir in VR wünschen?
Abenteuer, Comedy, Sport, Science-Fiction, Musik, Erotik, Live-Events, Drama,
Krimi, Talkshow, Soap Opera, Internationale Kultur, Splatter, Horror, Wissen-
schaft & Bildung, Dokumentationen
Tätigkeiten und Interaktionen: Wie wichtig sind dir folgende Faktoren, um
das Ergebnis in Virtueller Realität beeinflussen zu können?
Erkunden, Kreativität, Risikobereitschaft, Wettbewerb, Rätsel lösen, Kommu-
nikation, spielerisches Dazulernen, Führungsqualitäten, Teamwork, Geschick-
lichkeit, Darstellungsqualität, körperliche Fitness, Kampfbereitschaft,
Vorwissen, Glück, ein Forscher sein
Wahrnehmung und Gefühle: Welche der nachfolgenden Wahrnehmungen
würdest du gerne in Virtueller Realität erleben?
Körperliche Erlebnisse (z.B. wie ein Vogel zu fliegen oder eine Klippe hinabzu-
stürzen); Visuelle oder akustische Reize (z.B. atemberaubende Landschaften
oder detaillierte Darstellung der Mimik eines Aliens); Intellektuelle Stimuli
(z. B. die Möglichkeit, während der Anwendung zu lernen); Emotionale Reize
(z. B. Anwendungen die emotionales Feedback ermöglichen)
Anmerkungen und Kommentare als Freitext
. Teilnehmer und Art der Befragung
Die Studie wurde als Online-Fragebogen durchgeführt. Neben den Antworten wur-
den noch Zeit und Datum der Beantwortung aufgezeichnet. Darüber hinausgehend
wurden keine weiteren Daten erhoben; die Studienteilnahme war freiwillig im
Zeitraum zwischen . und . Juni  möglich. Der Fragebogen war in deutscher
Sprache formuliert. In dieser Zeit nahmen insgesamt  Personen in einem Alter
zwischen  und  (Durchschnittsalter:  Jahre) an der Studie teil, davon 
. Content in VR


Frauen und  Männer. Über % der Probanden gaben an, bereits im Vorfeld VR
Erfahrung gesammelt zu haben, wobei wir hier ein großes Geschlechtsgefälle fest-
gestellt haben: Während nahezu die Hälfte (%) der weiblichen Teilnehmer noch
keinerlei VR Erfahrung besaßen, konnten nur % der Männer auf keine VR Erfah-
rung zurückgreifen.
. Ergebnisse
Im nachfolgenden werden die Ergebnisse der empirischen Studie dargelegt.
.. Gender und VR
Die von Heeter  durchgeführte Studie stellte insbesondere die Unterschiede
zwischen den Geschlechtern heraus. Um die beiden Studien vergleichbar zu halten,
wurde den Probanden zunächst die gleichen Fragen gestellt, die Heeter  eben-
falls benutzte. Im Allgemeinen konnte damals festgestellt werden, dass Männer ein
wesentlich stärkeres Interesse an der Nutzung von VR hatten, als Frauen. Lediglich
in zwei Kategorien – Virtuelles Lernen und Virtuelles Reisen – waren die Frauen in-
teressierter als die männliche Testpopulation (vgl. dazu Tabelle .). Nach wie vor
scheinen sich einige Klischees bestätigen zu lassen, beispielsweise die Vorliebe der
Männer für Virtuelle Spiele und Virtuellen Kampf.
Ebenfalls kann ein generelles Gefälle der Werte aus den Daten gelesen wer-
den: So erzielte die Studie  einen Mittelwert von , (Männer: ,; Frauen:
,) während der Mittelwert dieser Studie mit , (Männer: ,; Frauen: ,)
deutlich geringer angelegt ist. Ob dies tatsächlich als abnehmendes Interesse in die
Technologie VR oder mit einem kulturell bedingten veränderten Abstimmverhal-
ten2zu erklären ist, kann an dieser Stelle nicht beantwortet werden. Was allerdings
durchaus bereits herausgearbeitet werden kann, ist die Tatsache, dass Frauen und
Männer stark divergierende Präferenzen für den Content in VR haben. Dieser
. Content in VR
Geschlecht Virtuelle
Fitness
Virtuelle
Präsenz
Virtueller
Sex
Virtuelles
Reisen
Virtuelle
Spiele
Virtuelles
Lernen
Virtueller
Kampf
weiblich
() , , , , , , ,
männlich
() , , , , , , ,
weiblich
() ,
, , , , , ,
männlich
() ,
, , , , , ,
.. Durchschnitts-
werte der Ausgangsstudie
() und der jetzigen
Untersuchung () auf
die Frage, wie sehr den
Probanden die jeweiligen
Aktivitäten interessieren.
Die Antworten konnten
auf einer Skala von  (= kein
Interesse) bis  (= sehr gro-
ßes Interesse) abgegeben
werden.
 Nachdem Heeters Studie
in den USA, die aktuelle
Untersucheung jedoch im
deutschsprachigen Raum
statt fand, ist das Abstimm-
verhalten auch kulturellen
Unterschieden unterworfen
(Harzing et al. ). Wie
stark mitunter diese Aspekte
die Ergebnisse beeinflussen,
wurde unter anderem von
Dolnicar/Grün Dolnicar &
Grün () mit etwa
% Abweichung beziffert.


Umstand lässt sich bereits bei den traditionellen Medien nachweisen – so bestehen
beispielsweise ebenfalls signifikante Unterschiede zwischen den Geschlechtern,
wenn das TV-Nutzungsverhalten und -Inhaltspräferenz untersucht wird (IfD-
Allensbach).
Vergleicht man nun die Werte des Interesses in VR zu der hier durchgeführ-
ten Studie, so scheint sich eine Trendwende bei den Geschlechtsunterschieden
abzuzeichnen: Das in Relation zu den Frauen deutlich höhere Interesse der männ-
lichen Testpopulation3war mit % in  wesentlich stärker ausgeprägt als 
(ca. %). Vergleicht man die Werte aus Tabelle . zeigten Frauen höheres Interesse
in den Kategorien Virtuelles Lernen, Virtuelle Fitness und Virtuelles Reisen. Ledig-
lich in den bereits im Vorfeld als Klischee bezeichneten Dimensionen Virtueller
Kampf, Virtuelles Spielen und Virtueller Sex sind die Männer im Durchschnitt inte-
ressierter, während die Kategorie Virtuelle Präsenz nahezu identische Werte auf-
wies. Aus diesen Ergebnissen lässt sich bereits jetzt ableiten, dass der Gender Gap –
zumindest in VR – immer weiter geschlossen wird. Diese Entwicklung lässt sich
umso stärker nachweisen, wenn die Vorerfahrung der Probanden als unabhängige
Variable in die Auswertung mit aufgenommen wird. Tabelle . schlüsselt diesen
Zusammenhang näher auf, indem sie die beiden Geschlechtergruppen nochmals in
ihre individuellen Erfahrungsniveaus auftrennt. Es lässt sich ableiten, dass selbst
marginale VR-Erfahrung4zu einem deutlich gesteigerten Interesse, als auch zu
wesentlich kleineren Unterschieden zwischen den Geschlechtern führte (Männer:
,; Frauen: ,; relativer Unterschied: %). Ob dieser Effekt allerdings tatsächlich
exklusiv in der VR Vorerfahrung oder eher durch in einem allgemein höherem In-
teresse an Neuen Medien begründet liegt, kann an dieser Stelle nicht mit Sicherheit
bestimmt werden (vgl. dazu auch die Ausführungen in Abschnitt ..).
Um die statistische Relevanz des Einflusses des Geschlechts, respektive der
Vorerfahrung auf die einzelnen Kategorien bewerten zu können, wurde eine Vari-
anzanalyse (ANOVA) durchgeführt (Lazar et al. ). Die Ergebnisse sind in Tabelle
. aufgeführt und zeigen, dass beide Attribute signifikanten Einfluss5auf das Maß
an Interesse haben können.
. Content in VR
Auch sei angemerkt, dass
Computer und Neue Me-
dien in den Neunzigern als
männlich dominierte (Sub-)
Kultur angesehen wurde
(Bjorkman et al. ).
Dieser Gender-Gap wurde
dann mit der Ära des
Smartphones geschlossen
und spätestens ab 
ins Gegenteil verkehrt:
Beispielsweise benutzen
Frauen ihr mobiles End -
gerät häufiger als Männer
(Andone et al. ).
 In die Testpopulations-
gruppe „mit Vorerfahrung”
wurden alle Probanden
eingegliedert, die bei der
zugehörigen Frage „Hast
du schon einmal ein VR-
Headset ausprobiert?” mit
„ja, einmal” als auch mit
„ja, mehrmals” geantwor-
tet haben.
 In Anlehnung an Rice
() wurden alle p-Werte
kleiner als , als Signifi-
kanzkriterium gewertet.
.. Durchschnitts-
werte auf die Frage nach
dem Interesse an verschie-
denen Aktivitäten ( (= kein
Interesse) bis  (= sehr
großes Interesse)) nach
Geschlechtern und VR-
Vorerfahrung segmentiert.
Geschlecht VR-
Erfahrung
Virtuelle
Fitness
Virtuelle
Präsenz
Virtueller
Sex
Virtuelles
Reisen
Virtuelle
Spiele
Virtuelles
Lernen
Virtueller
Kampf
weiblich ja , , , , , , ,
weiblich nein , , , , , , ,
männlich ja , , , , , , ,
männlich nein , , , , , , ,


.. Paradigmenwandel
Um die erwähnten Klischees endgültig ad acta zu legen, soll der Fokus im Nachfol-
genden auf einen wesentlich interessanteren – und geschlechtsunspezifischen –
Zusammenhang gelegt werden: Heeter konnte damals ihre Daten nicht nach VR-
Vorerfahrung aufbereiten und segmentieren: Nachdem VR zu der Zeit für die
breite Bevölkerung eher Science-Fiction als tatsächlich umsetzbare Realität war,
konnte keiner ihrer Probanden Erfahrungen mit VR vorweisen. In der jetzt vorlie-
genden Untersuchung ist das problemlos auch mit leicht gesteigerter Granularität
möglich: Bereits in Tabelle . und . deutete sich an, dass das Interesse für die ein-
zelnen Kategorien nicht nur mit den Geschlecht der Probanden korrelierte, son-
dern gerade auch an die individuelle Vorerfahrung geknüpft war: Personen mit
Vorerfahrung tendierten eher dazu, in allen Kategorien mehr Interesse zu zeigen,
unabhängig von ihrem Geschlecht. Ob dieser Effekt jedoch konkret durch die VR-
Erfahrung selbst oder eher durch ein generelles individuelles Interesse an neuer
Medientechnik ausgelöst wurde, lässt sich nicht mit Sicherheit bestimmen6. Aller-
dings beantworteten die Nicht-VR-User die Frage nach der Selbsteinschätzung
ihrer Technikaffinität mit einem Mittelwert von , ( = überhaupt nicht tech -
nikaffin;  = sehr technikaffin). Zum Vergleich: Häufige VR-Nutzer erreichten auf
dieser Skala einen Durchschnittswert von ,. Der Zusammenhang zwischen all-
gemeiner Technikaffinität und der VR-Vorerfahrung ist statistisch signifikant
(p<,).
Im Kontext dieser Ergebnisse scheinen die Chancen günstig, dass die verblei-
benden % (Frauen) und % (Männer) der Non-VR-User ein deutlich gesteigertes
Interesse an dieser Technologie zeigen würden, wenn sie zumindest einmal ein
Headset ausprobierten: Die festgestellten Ergebnisse aus Tabelle . deuten zu -
mindest an, dass die Werte des Interesses in jeder Kategorie (mit Ausnahme der
Dimension Virtuelles Lernen) deutlich ansteigen würden. Mit diesem geänderten
Anspruch an Content in VR stellt sich die Frage, was konkret zu tun ist, um Nicht-
VR-User direkt zu adressieren und ihnen ein Incentive anzubieten, dieser Technik
einen Raum in ihrem gewohnten Medienkosmos einzuräumen. Welche Art von In-
halten und Umgebungen bevorzugen potentielle Rezipienten? Welche Art von In-
teraktionskonzepten können dazu dienen, die Einstiegshürden der VR für diese
Zielgruppe abzusenken?
. Content in VR
Attribut Virtuelle
Fitness
Virtuelle
Präsenz
Virtueller
Sex
Virtuelles
Reisen
Virtuelle
Spiele
Virtuelles
Lernen
Virtueller
Kampf
VR-
Erfahrung , , <, , <, , <,
Geschlecht <, , <, , <, , <,
.. Werte für p einer
durchgeführten ANOVA
über den Zusammenhang
zwischen VR-Erfahrung
bzw. Geschlecht und dem
Abstimmungsverhalten der
verschiedenen Aktivitäten.
Alle p-Werte kleiner als
, werden als Indiz für
eine statistisch signifi-
kante Korrelation gewertet.
 Eine durchgeführte ANOVA
zeigte signifikante positive
Korrelationen (p<,) zwi-
schen der VR-Vorerfahrung
und dem Interesse an Vir -
tuellen Spielen, Virtuellen
Kämpfen und Virtuellem Sex.
Weitere statistisch relevante
Zusammenhänge ließen sich
nicht feststellen.


.. Zielgruppenspezischer Inhalt: Präferenzen der Probanden
Neben den präferierten Aktivitäten in Kategorienform wurden die Probanden auch
danach gefragt, welche Art von visuellem Content sie in Virtueller Realität bevorzu-
gen. Eine der deutlichsten Erkenntnisse war, dass der Wunsch nach einer realis -
tischen Darstellung mit zunehmender VR-Erfahrung abnimmt: So erreichten die
Unerfahrenen einen Mittelwert von , (auf einer Skala von  (=Fantasy) bis 
(=Realität)) während die Probanden mit VR-Erfahrung im Durchschnitt (,) zu
einer Fantasy-Umgebung tendierten. Auch dass die Umgebung physikalische Para-
digmen der materiellen Welt (z. B. Gravitation, Beschleunigung, etc.) möglich rea-
listisch abzubilden hat, ist eher ein Wunsch der VR-Unerfahrenen (Durchschnitt
der Antworten auf die Frage: „Wie wichtig ist dir, dass sich die Umgebung wie die
echte Welt verhält?” Nicht-User: ,; Durchschnitt der Probanden mit Erfahrung
, auf einer Skala von  (= sehr wichtig) bis  (= überhaupt nicht wichtig)). Auch
bei der Frage, wie sie selbst in der virtuellen Umgebung aussehen wollen (Avatar)
setzte sich dieser Trend fort: So bevorzugten Non-User tendenziell eine eher rea -
listische Darstellung (Durchschnitt: , auf einer Skala von  (= realistisch) bis 
(= Fantasy)) im Vergleich zu regelmäßigen Nutzern, die eher ein phantastisches
Design bevorzugten (Mittelwert: ,).
Zusammengefasst versuchten die Non-User die materielle Welt in VR abzubil-
den – um die potentielle Zielgruppe also anzusprechen sind Anwendungen nötig,
die realistische Umgebungen mit natürlicher Physik und realistischen Avataren
kombinieren. Sobald die Nutzer sich mit der Anwendung vertraut gemacht haben,
steigt die Bereitschaft zu divergierenden Ansätzen deutlich an. Von Vorteil aus Ent-
wickler- und Gestalterperspektive ist, dass die Nichtnutzer geringere Ansprüche an
die Darstellungsqualität stellen: Durchschnitt der Non-User: , gegenüber ,
der Vielnutzer auf einer Skala von  (= unwichtig) bis  (= sehr wichtig).
.. Zielgruppenspezische Aktivitäten: Präferenzen der Probanden
In diesem Abschnitt des Fragebogens konnten die Teilnehmer bewerten, welche Art
der Aktivität Einfluss auf ihre Erfahrung in der virtuellen Umgebung haben sollte.
. Content in VR
VR-
Erfahrung
Virtuelle
Fitness
Virtuelle
Präsenz
Virtueller
Sex
Virtuelles
Reisen
Virtuelle
Spiele
Virtuelles
Lernen
Virtueller
Kampf
noch nie , , , , , , ,
einmal , , , , , , ,
öfter , , , , , , ,
.. Durchschnitt der
Bewertung des Interesses
( = gar kein Interesse;
 = sehr großes Interesse)
der verschiedenen Aktivi-
tätskategorien in Relation
zu der VR-Vorerfahrung
der Probanden. Zur Norma -
lisation der Geschlechts -
unterschiede wurden die
Mittelwerte zunächst sepa-
rat für jedes Geschlecht
berechnet und aus den
daraus ermittelten Ergeb-
nisse wiederum der Durch-
schnitt ermittelt.


Sie konnten bei insgesamt  verschiedene Aktivitäten die subjektiven Wichtigkeit
von  (= vollkommen unwichtig) bis  (= sehr wichtig) kategorisieren. Tabelle . lis-
tet die einzelnen Werte auf.
Zunächst fällt auf, dass die Aktivität Entdecken/Erkunden von allen Katego-
rien mit einem Durchschnitt von , als besonders wichtig bewertet wurde und
damit alle anderen gelisteten Aktivitäten hinter sich lässt – besonders, wenn die
VR-Erfahrung der Probanden mit in Betracht gezogen wird: Dann bewerten die
Probanden, die bereits mehrmals VR genutzt haben, Entdecken/Erkunden noch-
mals besser mit einem Mittelwert von ,.
Wenn im Gegenzug untersucht werden soll, welche Kategorie von den Teil-
nehmern am wenigsten gewünscht wurde, dann ergeben sich bei den einzelnen
Probandengruppen Unterschiede: So bewerten die erfahrenen VR Nutzer die Di-
mension Glück am schlechtesten, während VR unerfahrene Teilnehmer eher die
Kategorie Kampfbereitschaft ablehnen.
Wenn die generell erzielten Werte, ohne Nutzergruppensegmentierung be-
trachtet wird, dann sind die drei am schlechtesten bewerteten Kategorien Kampf-
bereitschaft (Durchschnittswert: ,), Vorwissen (,) und Glück (,) – obwohl
die Dimension Vorwissen interessanterweise bei den VR-unerfahrenen Probanden
höher bewertet wurde, als bei den VR-Nutzern. (Darüber hinausgehend wurden,
verglichen mit VR-Usern, ebenso die Kategorien Körperliche Stärke, Glück und Ri-
sikobereitschaft von Teilnehmern ohne Erfahrung höher bewertet.)
Der größte geschlechtsspezifische Unterschied 7ließ sich bei der Kategorie
Kampfbereitschaft fest machen, mit einer absoluten Distanz8untereinander von
,, gefolgt von der Aktivität Spielerisches Dazulernen (Distanz: ,) und Wettbe-
werb (Distanz: ,). Die geringsten Unterschiede wiederum konnten bei den Di-
mensionen festgestellt werden, die generell die extremsten Resultate offenbarten:
Es scheint einen geschlechtsübergreifenden Konsens bei Lieblingsaktivität (Entde-
cken/Erkunden: Distanz zwischen den Geschlechtern: ,) als auch bei der Ableh-
nung von Glück als deterministische Größe in VR zu geben (Distanz: ,).
.. Vergleich mit TV-Genres: Präferenzen der Probanden
In der Ursprungsstudie wurden die Probanden zusätzlich gebeten, verschiedene
vorgegebene Filmgenres in Bezug auf VR zu bewerten. Diese Frage wurde damals
vermutlich mit aufgenommen, weil keiner der Probanden Erfahrung mit Virtueller
Realität hatte und durch die Analogie zum Film jeder in die Lage versetzt wurde,
eine qualifizierte Antwort zu geben. Daher wurde diese Frage auch in der jetzigen
Untersuchung mit aufgenommen, obwohl sie auf den ersten Blick etwas veraltet er-
scheint. Trotz der Wandlung von VR von einem Nischenprodukt zu einem breiten
Unterhaltungsmedium waren auch in dieser Studie gut ein Drittel der Probanden
ohne jedwede VR-Erfahrung. Daher wurde auch hier mit der Analogie zum Film ge-
arbeitet, schlichtweg deshalb, weil jeder dazu sehr einfach Stellung beziehen konnte.
. Content in VR
 Nachdem die Testpopulation
große Geschlechtsdifferen-
zen bei der VR-Vorerfahrung
aufwies, wurde für die Ta-
belle die Mittelwerte norma-
lisiert, indem zunächst die
einzelnen Erfahrungsgrup-
pen für jedes Geschlecht
gemittelt wurden und im
Anschluss daraus der final
gelistete Durchschnitt be-
rechnet.
 Als Distanz ist hier die Diffe-
renz der Durchschnittswerte
zu verstehen.


Die Probanden wurden daher gebeten, sich die  verschiedene Genres aus Tabelle
. in VR vorzustellen und anschließend ihr individuelles Interesse auf einer Skala
von (= würde ich mir stark wünschen) bis  (= interessiert mich überhaupt nicht) zu
bewerten.
Es zeigt sich, dass die am höchsten bewerteten Genres (Abenteuer, Doku und
Wissenschaft & Bildung) mit den Erkenntnissen aus Tabelle . korreliert (Ent -
decken/Erkunden). Die am wenigsten gewünschten Genres waren Talk (Durch-
schnitt: ,) und Soaps (,), jedoch mit einem leichten Unterschied bei den
Geschlechtergruppen (Distanz im Genre Talk: , bzw. im Genre Soaps: ,). Die
größten Distanzen zwischen den normalisierten Mittelwerten der Geschlechter
konnte bei den Genres Science-Fiction (,), Erotik (,) und Comedy (,) nach-
gewiesen werden.
. Content in VR
Aktivität öfter VR
genutzt
einmal VR
genutzt
nie VR
genutzt
Durch-
schnitt
Männer,
normalisiert
Frauen
normalisiert
Visuelle Qualität , , , , , ,
ein Wissenschaftler sein , , , , , ,
Entdecken/Erkunden , , , , , ,
Führungsqualitäten , , , , , ,
Geschicklichkeit , , , , , ,
Glück , , , , , ,
Kampereitschaft , , , , , ,
Kommunikation , , , , , ,
Kreativität , , , , , ,
Körperliche Fitness , , , , , ,
Risikobereitschaft , , , , , ,
Rätsel lösen , , , , , ,
Spielerisches
Dazulernen , , , , , ,
Teamwork , , , , , ,
Vorwissen , , , , , ,
Wettbewerb , , , , , ,
. . Durchs chnittswert e
der wahrgenommenen Wich -
tigkeit von diversen Aktivi -
täten für das Erlebnis in VR.
Die Daten wurden in ver-
schiedene Probandengruppen
segmentiert; die Abstim-
mung war auf einer Skala
von  (= vollkommen unwich-
tig) bis  (= sehr wichtig)
möglich.

.. Erlebnisse & Gefühlswelten: Präferenzen der Probanden
Um nachzuvollziehen, welche konkreten Erlebnisse und Gefühle die Probanden
in Virtueller Realität erfahren wollen, wurden die Teilnehmer gebeten, vier Szena-
rios auf einer Skala von  (= gar nicht interessiert) bis  (= sehr interessiert) zu be-
werten. Die Szenarios umrissen jeweils eine der Kategorien „Körperliche Erlebnisse”,
„Visuelle und auditive Erlebnisse”, „Intellektuelle Stimulation” und „Emotionale

. Content in VR
TV Genre öfter VR
genutzt
einmal VR
genutzt
noch nie VR
genutzt
Durch-
schnitt
Männer,
normalisiert
Frauen
normalisiert
Abenteuer , , , , , ,
Comedy , , , , , ,
Drama , , , , , ,
Erotik , , , , , ,
Horror , , , , , ,
Kultur , , , , , ,
Krimi , , , , , ,
Events , , , , , ,
Musik , , , , , ,
Science-Fiction , , , , , ,
Soaps , , , , , ,
Splatter , , , , , ,
Sport , , , , , ,
Talk , , , , , ,
Wissenschaft &
Bildung , , , , , ,
.. Durchschnittswerte
der einzelnen Probanden-
gruppen auf die Frage, wie
sehr sie sich das jeweilige
Genre in VR wünschen auf
einer Skala von  (= würde
ich mir stark wünschen) bis
 (= interessiert mich über-
haupt nicht).
Erlebnis öfter VR
genutzt
einmal VR
genutzt
noch nie VR
genutzt
Durch-
schnitt
Männer,
normalisiert
Frauen
normalisiert
Körperliche
Erlebnisse , , , , , ,
Visuelle &
auditive Erlebnisse , , , , , ,
Intellektuelle
Stimulation , , , , , ,
Emotionale
Stimulation , , , , , ,
. . Bewertung der ver-
schiedenen Erlebnisse auf
einer Skala von  (= gar nicht
interessiert) bis  (= sehr
interessiert). Die Normali -
sierung der Geschlechter
wurde mit der in Abschnitt
.. beschriebenen Methode
durchgeführt.


Stimulation”. In Anlehnung an die zu Grunde liegende Studie von Heeter wurde
jedes Szenario mit einem kleinen beschreibenden Text versehen, um den Probanden
ein mentales Bild zu geben, das sie bewerten konnten. „Körperliche Erlebnisse”
wurde eingeleitet mit „Stell dir vor, dass du – ohne Angst vor Gefahren oder Verlet-
zungen – wie ein Vogel fliegen oder ein Klippe hinunter stürzen könntest.”; Visuelle
und auditive Erlebnisse wiederum mit „Stell dir atemberaubende Landschaften und
detaillierte Gesichtsausdrücke deines Gegenübers vor.”; Intellektuelle Stimulation
mit „Stell dir Content und Erlebnisse vor, in denen du ganz automatisch zum Nach-
denken und Lernen angeregt wirst.” und Emotionale Stimulation mit „Stell dir Er-
lebnisse vor, die ganz natürlich emotionale Reaktionen hervorrufen.”
Die Ergebnisse aus dieser Frage (Tabelle .) zeigen zunächst unterschiedliche
Werte des Interesses zwischen den Erfahrungsniveaus. Jedoch konnte ein Zusam-
menhang zwischen Erfahrung und Bewertung der Erlebnisse statistisch nicht be-
legt werden: Die p-Werte einer durchgeführten ANOVA schwanken zwischen ,
(Körperliche Erlebnisse), , (Intellektuelle Stimulation) bis , (Emotionale Stimu-
lation). Einzige Ausnahme bildet mit p = , die Kategorie Visuelle und auditive Er-
lebnisse (Distanz zwischen VR-Nichtnutzern und VR-Vielnutzern: ,).
. Motion Sickness: Prävalenz und Ursachen
Abweichend von der Vorgängerstudie wurden die Teilnehmer auch nach ihren Er-
fahrungen und Einschätzungen zum Phänomen Motion Sickness (manchmal auch
unter dem Terminus Simulator Sickness bekannt) befragt.
Wenn sie bei der Einstiegsfrage ob sie denn schon während der Benutzung eines
HMDs körperliches Unwohlsein verspürt hatten mit ja, einmal oder mit ja, mehr-
mals antworteten, konnten sie unter fünf vorgegebenen Ursachen auswählen, was
ihrer Meinung nach der Grund für diese Effekte war. Mehrfachantworten waren
möglich, zusätzlich bestand Raum für Freitextantworten.
Da sich unter der Testpopulation auch Personen befanden, die noch über
keinerlei Erfahrungen mit VR verfügten – und die dementsprechend auch keine
. Content in VR
66%
24%
58%
50%
13%
43%
11%
61%
43%
25%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
unpassendes
Mapping
Männer Frauen
unzureichende
Grafik
Geschwindigkeit Technik generelle
Empfindlichkeit
. . Selbsteinschätzung
der Probanden über die Ur-
sachen für ihr Unwohlsein
bei der Benutzung eines
HMD (Mehrfachantworten
möglich).


qualifizierten Antworten auf Effekte innerhalb von VR geben konnten, wurden für
die nachfolgende Auswertung nur Personen herangezogen, die mindestens einmal
mit VR in Berührung kamen. Es zeigte sich, dass die Mehrheit (ca. %, n = ) der
Personen mit VR-Erfahrung schon einmal Effekte erlebt haben, die als Motion Sick-
ness klassifiziert werden können – von diesen  Personen waren % männlich
und  % weiblich. Bei der Frage, was sie denn selbst als ursächlich für dieses Un-
wohlsein einschätzten, gaben , % dieser Testgruppe an, dass zu viel Informatio-
nen in zu kurzer Zeit parallel zu verarbeiten seien, um die Reize adäquat verarbeiten
zu können. , % kritisierten das asynchrone Mapping zwischen visuellen und
haptischen Reizen in der Anwendung, ,% machten technische Unzulänglich -
keiten (z.B. Sichtfeldverzerrung, Linsenqualität, unzureichender Tragekomfort)
verantwortlich, während nur ,% die Qualität der grafischen Darstellung (z.B.
schlechte Texturen, falsche Schattenberechnung, fehlender Photorealismus) be-
mängelten. ,% antworteten, dass sie generell empfindlich auf multimediale An-
wendungen reagierten und ihr Unwohlsein nicht exklusiv dem HMD zurechneten.
In Bezug auf Geschlechtsunterschiede lassen sich aus Abbildung . ebenfalls
divergente Ursachen festmachen: So scheinen Männer einerseits etwas empfind -
licher auf inkorrektes Mapping und fehlerhafte Darstellungen zu reagieren, wäh-
rend Frauen sich generell als empfindlicher gegenüber allen multimedialen An-
wendungen einschätzen.
Im Freitextfeld konnten die Teilnehmer weitere Ursachen aufführen, die nicht
in den gegebenen Standardantworten abgehandelt wurden. Diese Gelegenheit
nutzten insgesamt  Teilnehmer mit Antworten wie „zu wenig Bewegungsfreiheit”,
„fehlende Fixpunkte in der virtuellen Umgebung”, „unbequeme Kombination von
normaler Brille und HMD”, „zu starkes Motionblur” sowie „generelle Probleme mit
allen Anwendungen, die in First-Person-Perspektive gesteuert werden, unabhängig
vom Ausgabegerät”.
Da diese Studie sehr detailliert die Inhaltspräferenzen der Probanden unter-
sucht hat, wurde in einem letzten Schritt der Versuch unternommen, Korrelationen
zwischen den individuellen Inhaltspräferenzen der Teilnehmer und ihrer Motion
Sickness Prävalenz zu finden: Wie sehr wirkt sich die Anfälligkeit für Unwohlsein in
virtuellen Umgebungen auf die gewünschten Inhalte in derselben aus? Bei einer
durchgeführten ANOVA ergaben sich folgende statistisch signifikante Zusammen-
hänge: Der Wunsch, dass sich „die virtuelle Umgebung genauso verhält und an-
fühlt” ist höher, wenn der Nutzer im Vorfeld bereits Erfahrungen mit Unwohlsein
in VR hatte (p = ,). Ebenso wird die Aktivität „Körperliche Stärke” höher gewer-
tet (p = ,) und die Aktivität „Wettbewerb” schlechter bewertet (p = ,), wenn
der jeweilige Proband Probleme mit Motion Sickness hatte.
. Content in VR


„De gustibus et coloribus non est disputandum” – Über Geschmack und Farben
streitet man nicht – dieses antike Bonmot deutet schon die Problematik an, die die
folgende Untersuchung adressiert: Farben, beziehungsweise deren Wahrnehmung
ist hoch subjektiven Kognitionsprozessen unterworfen. Mit VR tritt ein neues Me-
dium in den Alltag der Rezipienten, das zwar den Versuch unternimmt, Realität ab-
zubilden, jedoch von der Realität divergente kognitive Prozesse auslöst. Bisherige
Untersuchungen zur Farbwahrnehmung in VR hatten immer die Prämisse, dass die
Technik immer als beschränkendes Element zu verstehen ist, dessen Unzulänglich-
keiten kreativ adressiert werden müssen (Brooks ). Diese Beschränkungen sind
nun deutlich in den Hintergrund gerückt, sodass die Farbwahrnehmung in VR nun
im ästhetischen Kontext untersucht werden kann: Wie sehr unterscheidet sich die
subjektive Perzeption zwischen verschiedenen Ausgabegeräten?
. Zum Thema
Nachdem bereits im vorangegangenen Kapitel die geschlechtsspezifischen Unter-
schiede zwischen Frauen und Männern bezüglich des dargestellten Inhalts darge-
legt wurden, soll in dieser Studie die Darstellungsform selbst adressiert werden. Im
Hinblick auf einen zunehmenden Wechsel von Virtual Reality vom Werkzeugstatus
hin zum Unterhaltungsmedium gewinnen ästhetische Überlegungen, die imstande
sind, die Erfahrung in VR aufzuwerten, größere Relevanz.
Diese Studie untersucht nun den Einfluss von drei farbbestimmenden Para-
metern auf die Wahrnehmungsgewohnheiten verschiedener Nutzergruppen zwi-
schen HMD einerseits und PC-Bildschirm andererseits, mittels zwei empirischer
Tests. Im ersten Test wurden  Probanden gebeten, die Farbtemperatur, Farbsätti-
gung und Kontrast nach ihrer persönlichen Präferenz an einem PC-Bildschirm
und einem HMD einzustellen. Zur Validierung der Ergebnisse aus dem ersten Test
wurden in einem zweiten, leicht abgeänderten Versuch weitere  Personen gebe-
ten, ausschließlich die Farbtemperatur nach ihrer persönlichen Vorliebe einzustel-
len. Bei beiden Tests befanden sich die Probanden in fünf verschiedenen virtuellen
Umgebungen, die jeweils stellvertretend für ein bestimmtes Szenario dienten.
Grundsätzlich kann festgestellt werden, dass sich die Farbwahrnehmung
nicht nur zwischen Frauen und Männern signifikant unterscheidet, sondern insbe-
sondere auch zwischen den verwendeten Ausgabegeräten. Verglichen mit den Ein-
stellungen für den Computerbildschirm bevorzugten Frauen beispielsweise eine
Farbwahrnehmung
3


wesentlich kältere (bezogen auf die Farbtemperatur) Umgebung in VR. Vergleicht
man wiederum die Geschlechter untereinander, so ergeben sich auch deutliche
Diskrepanzen innerhalb eines Ausgabegeräts: Beispielsweise bevorzugten Männer
im Vergleich zu der weiblichen Testpopulation eine wesentlich wärmere Umge-
bung am HMD.
Als erstes Zwischenfazit lässt sich daher festhalten, dass Content, der auf tra-
ditionellem Weg am PC-Bildschirm erstellt wird, nicht ohne Weiteres unverändert
in Head Mounted Displays funktioniert, sondern einer ästhetische Angleichung be-
darf, die den besonderen Eigenschaften der VR Rechnung trägt.
. Stand der Forschung
Dass es eine generelle Diskrepanz in der Perzeption von virtueller und materieller
Umgebung gibt, hat beispielsweise Saleeb () festgestellt, als er die unterschied-
liche Wahrnehmung von Geometrie zwischen VR und Realität untersucht hat.
Konkret zur Farbwahrnehmung kritisieren Billger et al. () wiederum die be-
schränkten Möglichkeiten, die das Instrumentarium zur dreidimensionalen Mo-
dellierung bereitstellt: Für eine wirklichkeitsgetreue und glaubwürdige Darstellung
sei nicht nur eine verlässliche Referenz nötig, sondern auch die technischen Mög-
lichkeiten, das Aussehen dieser Referenz möglichst nah abzubilden. Dieses Instru-
mentarium leidet allerdings an den oben aufgeführten Mängeln: Stahre & Billger
() beispielsweise schreiben, dass schon allein der (Farb-)Dynamikumfang
aktueller HMDs nicht annähernd ausreiche, um realistische Darstellungen umzu-
setzen. Diese Mängel seien mittlerweile gut bekannt und dokumentiert: In der
(spieleentwickelenden) Praxis werden sie beispielsweise recht hemdsärmelig adres-
siert, indem die Kontraste und Sättigung innerhalb virtueller Umgebungen unna-
türlich stark angehoben werden.
. Studiendesign
.. Testparameter
Folgende Testparameter wurden in der Studie untersucht:
Farbtemperatur
in K-Schritten im Bereich von .K (extrem „warmes” Farbklima) bis
.K (extrem „kaltes” Farbklima) (Lübbe )
Farbsättigung
in granularen Abstufungen, auf vier Dezimalstellen genau, im Wertebereich
von  bis , mit  als höchstmögliche Sättigung (Lübbe )
. Farbwahrnehmung


Farbkontrast
als Quadratisches Mittel (root mean square (RMS)), wie von Peli ()
dargelegt
.. Testszenen
Um die individuellen Präferenzen der Probanden zu untersuchen, ist eine beson-
dere Auswahl an Bildern nötig, die möglichst breit unterschiedliche Situationen
abdecken können. Selbstverständlich ist es unmöglich, jede Situation zu testen, die
(theoretisch) innerhalb virtueller Umgebungen auftreten könnte, daher soll statt-
dessen ein Kategoriensystem eingeführt werden: Jeder Kategorie wird ein passen-
des Testbild zugeordnet, das wiederum beispielhaft stellvertretend für eine be-
stimmte Situation zum Einsatz kommt. Da das menschliche Sehen (und die nachge-
ordnete kognitive Verarbeitung) auch als Produkt kultureller Sozialisation verstan-
den werden kann (Braun ), können die benötigten Kategorien ebenfalls aus
den Genres der bildenden Kunst abgeleitet werden.
Eine erste Kategorisierung wurde  von André Félibien unternommen –
trotz des Alters gilt seine Hierarchie der Genres (Felibien ) nach wie vor als be-
lastbare Referenz, um Kunst einzuordnen (Bailey et al. ). Félibien teilte Kunst
in vier verschiedene Genres ein: Landschaft, Portrait, Geschichte und Stillleben.
Diese Liste wurde  noch um die Kategorie Genre erweitert – aller Wahrschein-
lichkeit nach von Jean-Baptiste Massé (Kirchner ).
Für diese Studie wurden eigens fünf  Grad Panoramas aufgenommen, die
einerseits über genügend Auflösung, Farbtreue und Dynamikumfang verfügten,
um auf beiden Endgeräten verlässliche Beurteilungen zuzulassen, andererseits
jedoch auch den konzeptionellen Kategorien Félibiens zu genügen. Sie setzen sich
aus  zusammengesetzten („stitched”) RAW Bildern zusammen, die mit einer
Nikon DE DSLR Kamera und einem Nikkor –mm f /. ED Weitwinkel -
objektiv aufgenommen wurden. Der Weißabgleich als auch die Belichtungszeit und
der damit einhergehende Dynamikumfang wurden jeweils vor Ort während der
Aufnahmen ermittelt. Dazu wurde an sechs neuralgischen Stellen innerhalb der
Szene ein Spyder CUBE9platziert.
Um sicherzustellen, dass die Kamera den größtmöglichen technisch machba-
ren Dynamikumfang liefert (DxO ) wurden sämtliche Aufnahmen mit einem
ISO-Wert von  angefertigt. Da die einzelnen Szenarios untereinander sehr unter-
schiedliche Lichtbedingungen aufwiesen, wurde der interne Belichtungsmesser
der Kamera verwendet, um die jeweils nötigen Belichtungszeiten zu ermitteln.
Es wurde durchgängig bei allen Szenarios mit einem Blendenwert von f/ ge-
arbeitet – dieser Wert ergibt sich aus einem Kompromiss zwischen größtmöglicher
Tiefenschärfe einerseits und Abbildungsqualität (Schärfe, geringe chromatische Ab-
berationen, geringe Vignettierung) andererseits (DxO ). Generell wurde mit re-
lativ langen (< ¹/  Sekunden) Belichtungszeiten gearbeitet, da vier von fünf Szenarien
. Farbwahrnehmung
 Der Hersteller beschreibt
den Spyder CUBE als
„erweiterte Graukarte, um
die Farbtemperatur, Belich-
tungszeit, Schwarzwert
und Helligkeit”(datacolor
) in einer Szene zu
messen.


in Innenräumen aufgenommen wurden, die teilweise nur spärlich beleuchtet waren.
Die sehr schwache Signalverstärkung (geringer ISO-Wert) und die vergleichsweise
kleinen Blende verlängerten die nötigen Belichtungszeiten zusätzlich.
Abbildung . bis . zeigen die einzelnen verwendeten Szenarios als zweidi-
mensionale Bilder in Mercatorprojektion in ihrer unbearbeiteten Version mit neu-
tralem Weißabgleich und mit maximalem Dynamikumfang.
. Farbwahrnehmung
. . Das verwendete
Bild für das Szenario Genre
als zweidimensionale Pro-
jektion. Aufnahmeort:
Historische Glasschleife
Münchshofen.
. . Das verwendete
Bild für das Szenario Historie
als zweidimensionale Pro-
jektion. Aufnahmeort:
Historisches Gebeinhaus
Nabburg.


. Farbwahrnehmung
. . Das verwendete
Bild für das Szenario Land-
schaft als zweidimensionale
Projektion. Aufnahmeort:
Allgäu.
. . Das verwendete
Bild für das Szenario Portrait
als zweidimensionale
Projektion. Aufnahmeort:
Regensburg.
.. Das verwendete
Bild für das Szenario Still -
leben als zweidimensionale
Projektion. Aufnahmeort:
Firma Kremer Pigmente.


.. Kalibrierung
Um eine vergleichbare Ausgabe zwischen den beiden Endgeräten zu gewährleisten,
ist ein Kalibrierungsprozess nötig, der einerseits eine gleichbleibende Farbwieder-
gabe über den gesamten Testzeitraum als auch eine konsistente und im Idealfall
identische Farbwiedergabe unter den Geräten sicherstellt. Da die Hardware des
HMDs die Verwendung herkömmlicher Colorimeter nicht zerstörungsfrei zulässt,
verwendeten wir die Spiegelreflexkamera (DSLR) Nikon DE und ein Makroob-
jektiv mit Festbrennweite (Nikkor mm f/.) als Kalibrierungsinstrument. Um
die Helligkeit der beiden Bildschirme anzugleichen wurde der interne Belichtungs-
messer der Kamera im Modus Matrix-Metering verwendet. Da das HMD nur sehr
eingeschränkt hardware-nahe Bildeinstellungen zulässt, wurden sämtliche Anpas-
sungen am PC Monitor vorgenommen, während die Vive im Auslieferungszustand
verblieb. Um die Farbwiedergabe zwischen den beiden Endgeräten anzugleichen,
wurde ein Mittleres Grau (Reinhard et al. ) (Bodrogi & Khanh ) verwendet,
das displayfüllend angezeigt wurde, während die Kamera das gesamte Bild des Bild-
schirms erfasste. Die Feineinstellungen des Monitors wurden durch einen sukzes-
siven Prozess ermittelt, bis schließlich keine Unterschiede zwischen den beiden
Bildern mehr festgestellt werden konnten (dies wurde durch die Dividieren-Funk-
tion in Photoshop gemessen). Zusätzlich zu diesem Prozess wurden ebenfalls die
originalen Bilder (Abbildung . bis .) hinzugezogen, die im späteren Probanden-
test verwendet wurden. Um das Objektiv von Streulicht abzuschirmen – was zu Fla-
res führen würde, die die Messergebnisse verfälschen – wurde ein vollständig
lichtdichter Molton über den gesamten Aufbau gelegt. Der Kalibrierungsprozess
wurde nachts durchgeführt, während die Raumbeleuchtung auf das absolut not-
wendige Minimum beschränkt wurde.
Da der Probandentest über mehrere Tage hinweg durchgeführt wurde, wur-
den die eingangs gefundenen Werte regelmäßig überprüft. Es stellte sich jedoch
heraus, dass weder der verwendete Bildschirm noch das HMD wesentlich von den
ermittelten Werten abwich. Auch längere Benutzung und die damit einhergehende
Erwärmung beeinträchtigten die Bildwiedergabe nicht.
.. Teilnehmer
Im ersten Testdurchlauf nahmen  Probanden an der Studie teil, davon  Män-
ner und  Frauen im Alter zwischen  und  (Durchschnittsalter:  Jahre). Beim
zweiten Testdurchlauf wurden  Probanden im Alter zwischen  und  Jahren
getestet; davon  Männer und  Frauen.
. Farbwahrnehmung


. Ergebnisse
Grundsätzlich lässt sich feststellen, dass es einen deutlich messbaren Unterschied
zwischen Männern und Frauen bei ihren individuellen Farbpräferenzen gibt. Um
die Effektstärken der jeweiligen Parametern zu berechnen, wurde mit Cohen’s d ge-
arbeitet, der sich aus folgender Formel ergibt:
n = Stichprobe; s = Standardabweichung; M = Durchschnitt der Stichprobe;
SD =gepoolte Standardabweichung
.. Farbsättigung
Im Vergleich zum Monitor bevorzugten alle Testteilnehmer ein gesättigteres Bild
bei der Verwendung eines HMD: Wie in Tabelle . angedeutet waren die größten
Unterschiede im Szenario Landschaft bei den weiblichen Teilnehmern messbar;
wobei auch der geringste Unterschied bei der weiblichen Population auftrat – kon-
kret: im Szenario Stillleben. Die große Diskrepanz im Szenario Landschaft äußert
sich auch in der größten Effektstärke dieses Testparameters (siehe Tabelle .). Die
Farbsättigung war auch der einzige Testparameter, der teilweise größere Effektstär-
ken bei der männlichen Testpopulation aufwies.
.. Kontrast
Im Vergleich zum vorherigen Testparamter Sättigung waren hier nur vereinzelt sig-
nifikante Unterschiede festzustellen. Zwar lässt sich eine Tendenz zu einem gesät-
tigteren Bild bei beiden Geschlechtern erkennen (siehe Tabelle .), jedoch sind die
Effektstärken größtenteils relativ klein, wenn HMD mit Monitor verglichen wer-
den (Tabelle .). Einzige Ausnahmen bilden die Szenarios Genre und Stillleben bei
der weiblichen Testpopulation, mit Effektstärken von , (große Effektstärke) bzw.
, (mittlere Effektstärke.)
. Farbwahrnehmung
SD =  (n – )s²+(n – )s²
n +n – 
d= M²–M²
SD


.. Farbtemperatur
Mit die frappierenste Erkenntnis dieser Untersuchung war das Phänomen, dass die
weibliche Testpopulation im Vergleich zum PC-Monitor deutlich kältere Farbtem-
peraturen für das HMD bevorzugten: Das arithmetische Mittel über alle Szenarios
hinweg betrug  K für das HMD, während am Monitor eine durchschnittliche
Präferenz von  K gemessen wurde. Die Einzelwerte sind in Tabelle . aufge-
schlüsselt – daraus wird ebenfalls deutlich, dass die Durchschnittswerte in den ein-
zelnen Szenarios mitunter deutlich abweichen: Während im Szenario Stillleben
kaum Unterschiede festzustellen waren, unterscheiden sich die restlichen Szena-
rios um über  K voneinander (vgl. dazu Abbildung .).
. Farbwahrnehmung
.. Durchschnittliche
Werte der Farbsättigung der
einzelnen Szenarios.
Genre Geschichte Landschaft Portrait Stillleben
Bildschirm, Frauen . . . . .
HMD, Frauen . . . . .
Bildschirm, Männer . . . . .
HMD, Männer . . . . .
. . Effektstärken (Co-
hen’s d) der Farbsättigung
zwischen HMD und Bild-
schirm. Ein Asterisk markiert
eine mittlere, zwei Asteriske
eine große Effektstärke.
Genre Geschichte Landschaft Portrait Stillleben
Frauen .** .* .** .* <.
Männer . .* . . .
.. Durchschnittswerte
der Kontrasteinstellungen
(Quadratisches Mittel, RMS),
die die Testpopuationen in
den jeweiligen Endgeräten
tätigten.
Genre Geschichte Landschaft Portrait Stillleben
Bildschirm, Frauen . . . . .
HMD, Frauen . . . . .
Bildschirm, Männer . . . . .
HMD, Männer . . . . .
. . Effektstä rken
(Cohen’s d) der Kontrast -
unterschiede zwischen HMD
und Monitor. Ein Asterisk
markiert eine mittlere, zwei
Asteriske eine große Effekt-
stärke.
Genre Geschichte Landschaft Portrait Stillleben
Frauen .** . . . .*
Männer . . . . .


Dieses Phänomen stellte sich bei der männlichen Testpopulation nicht ein, im Ge-
genteil: Männer bevorzugten sogar leicht wärmere Umgebungen für das HMD, wobei
sich die gemessenen Werte nur leicht voneinander unterscheiden. Des weiteren soll
ebenso nicht unerwähnt bleiben, dass sich die großen endgerätspezifischen Diskre-
panzen bei der weiblichen Testpopulation auch aus dem Phänomen ergeben, dass
sie weitaus extremere Einstellungen für die jeweiligen Geräte bevorzugten.
Mit einem Durchschnittswert von .K im HMD bevorzugte die männli-
che Testpopulation eine etwas wärmere Farbstimmung im Vergleich zum Monitor
(Durchschnitt: .K). Dass diese Ergebnisse sich diametral von der weiblichen
Testpopulation unterscheiden, kann einerseits als Beweis angesehen werden, dass
der gemessene Effekt nicht durch einen Offset während der Kalibrierung verur-
sacht sein könnte, als auch, dass es einen signifikanten Unterschied bei den Ge-
schlechtern in ihren individuellen Vorlieben gibt. Um die Signifikanz der
Unterschiede in den Einzelwerten zu überprüfen, wurde mit Cohen’s d gearbeitet;
die jeweiligen Koeffizienten sind in Tabelle . aufgeführt. Grundsätzlich lässt sich
aussagen, dass die Effektstärken im weiblichen Teil der Testpopulation entweder
groß (Szenarios Portrait und Genre) oder, frei nach Sawilowsky Sawilowsky ()
interpretiert, sehr groß (Szenarios Landschaft und Geschichte) ausgeprägt sind. Die
einzige Ausnahme bildet hier das Szenario Stillleben, das ohnehin nur wenig nomi-
nelle Unterschiede aufweist. Im Kontrast dazu lassen sich bei der männlichen Test-
population kaum auffällige Effektstärken nachweisen – lediglich die Szenarios
Genre und Geschichte liefern erwähnenswerte Effekte, die von klein (Genre) bis
mittel (Geschichte) reichen.
. Farbwahrnehmung
.. Durchschnittswerte
der Farbtemperaturpräferen-
zen bei den einzelnen Test-
szenarios.
Genre Geschichte Landschaft Portrait Stillleben
Bildschirm, Frauen  K  K  K  K  K
HMD, Frauen  K  K  K  K  K
Bildschirm, Männer  K  K  K  K  K
HMD, Männer  K  K  K  K  K


. Farbwahrnehmung
Genre
Frauen
Männer
Frauen
Männer
Frauen
Männer
Frauen
Männer
Frauen
Männer
Geschichte
Landschaft
Portrait
Stillleben
Monitor HMD
6318K
6358K
5709K
5800K 6717K
6136K 8963K
7386K 7547K
5645K 8109K
7296K 7586K
6136K 6254K
5714K 5764K
8127K
6806K
8563K
. . Vergleich der er-
mittelten Farbtemperatur-
werte in den jeweiligen
Endgeräten. Es fallen die
verhältnismäßig großen
Distanzen bei der weib -
lichen Testpopulation im
Vergleich zu den deutlich
kleineren Unterschiede bei
den Männern auf.
. . Effektstärken der
Farbtemperaturunterschiede
zwischen den einzelnen
Ausgabegeräten, angegeben
als Cohen’s d. Ein Asterisk
markiert einen mittleren,
zwei Astersike einen großen
und drei Asteriske einen sehr
großen Effekt.
Genre Geschichte Landschaft Portrait Stillleben
Frauen .** .*** .*** .** .
Männer . .* . . .


.. Nachvalidierung mittels zweitem Nutzertest
Da sich die größten Diskrepanzen in den subjektiven Präferenzen der Farbtempe-
ratur zeigten, wurde ein zweiter, leicht abgeänderter Test entworfen, in dem die
Probanden gebeten wurden, ausschließlich nach ihrem Gusto die Farbtemperatur
einzustellen, während die beiden anderen Parameter in neutraler Stellung verblie-
ben. Durch diese Abänderung des Testdesigns sollten einerseits die mitunter extre-
men Unterschiede des ersten Testdurchlaufs bestätigt werden als auch sicher ge-
stellt werden, dass die festgestellten Differenzen nicht im Einfluss der Parameter
Kontrast und Sättigung begründet liegen10. Für den zweiten Test wurden weitere 
Probanden gebeten, die Farbtemperatur nach ihren persönlichen Vorstellungen
einzustellen. Dieser zweite Test ermöglichte es zudem, den Altersrahmen der
Population auszudehnen: Das Durchschnittsalter der Männer betrug hier , das
der Frauen  Jahre. Wie in Tabelle . dargestellt, konnten die im Test  ermittel-
ten Ergebnisse nicht nur bestätigt werden – die Unterschiede zwischen den End-
geräten als auch zwischen den Geschlechtern zeigten sich sogar in noch aus -
geprägterer Form. Im Vergleich zum HMD scheint die weibliche Testpopulation
am Monitor eine signifikant wärmere Farbstimmung zu bevorzugen (Durch-
schnitt über alle Szenarien hinweg:  K am Monitor,  K für das HMD). Auch
die Tendenz der Männer, am Monitor eher eine kältere Umgebung zu bevorzugen,
konnte bestätigt werden (Szenarioübergreifender Durchschnitt:  K am Moni-
tor,  K für das HMD).
Sogar Szenarios, bei denen der erste Nutzertest eher ambivalente Ergebnisse
erzielte (z.B. Genre oder Stillleben) lieferten jetzt konklusive Werte zurück.
Durch diese zweite Nutzerstudie kann festgestellt werden, dass sich die in -
dividuellen Präferenzen der Farbtemperatur einerseits signifikant zwischen den
jeweils verwendeten Ausgabegeräten als auch zwischen den Geschlechtern unter-
scheidet – unabhängig von den Parametern Kontrast und Sättigung. Die ermittel-
ten Effektstärken dieser Zusammenhänge waren sogar noch größer als im ersten
Nutzertest (vgl. Tabelle ., die die Effektstärken der beiden Tests gegenüberstellt.)
Tabelle . zeigt, dass alle Effektstärken vergleichsweise groß erscheinen, mit
zwei Ausnahmen bei der männlichen Testpopulation, konkret: Die Szenarios
Genre und Portrait zeigten „nur” mittlere Effektstärken beim Vergleich der beiden
Endgeräte.
. Farbwahrnehmung
 vgl. hierzu auch die Aus-
führungen zur Scheinkorre-
lation bei Diekmann ()
. . Mittelwerte der
Farbtemperaturpräferenzen
in Kelvin der zweiten Nutzer-
studie, in der die Probanden
gebeten wurden, aus-
schließlich die Farbtempera-
tur nach ihrem persönlichem
Geschmack einzustellen.
Genre Geschichte Landschaft Portrait Stillleben
Bildschirm, Frauen  K  K  K  K  K
HMD, Frauen  K  K  K  K  K
Bildschirm, Männer  K  K  K  K  K
HMD, Männer  K  K  K  K  K


Generell zeigen sich die Unterschiede sehr artikuliert und eindeutig. Als eine zweite
Gegenüberstellung wurde eine ANOVA durchgeführt, um die Ergebnisse aus Test 
mit den Werten aus Test  zu vergleichen: Wie stark beeinflusst das Endgerät die
Farbpräferenzen?
Die ANOVA (vgl. Tabelle .) bestätigt die Hypothese des signifikanten Ein-
flusses des verwendeten Geräts auf die bevorzugte Farbtemperatur, besonders bei
der weiblichen Testpopulation.
. Diskussion und weitere Betrachtungen
Die menschliche Farbwahrnehmung ist eng an die Varianz der Umgebungsfarben
geknüpft: Beispielsweise lässt sich das schon an dem sehr breit bekannten Phäno-
men veranschaulichen, dass Objekte wesentlich bunter und leuchtender wirken,
wenn sie in einer vergleichsweise farb- und kontrastarmen Umgebung betrachtet
werden (Brown & MacLeod ). Da die in diesem Test verwendete Vive (noch)
nicht annähernd ein dem menschlichem Sehen vergleichbares Sichtfeld aufweist
(zum Vergleich: Das horizontale Sichtfeld der Vive beträgt  Grad (Corp. ), ist
. Farbwahrnehmung
. . Gegenüberstellung
der Eektstärken (Cohen’s d),
aufgeschlüsselt nach Ge-
schlechtern, des Einflusses
des Endgeräts auf den Test-
parameter Farbtemperatur.
Test  umfasste die Einstel-
lung aller drei Parameter,
während Test  ausschließ-
lich die Farbtemperatur
überprüfte.
Genre Geschichte Landschaft Portrait Stillleben
. Test, Frauen . . . . .
. Test, Frauen . . . . .
. Test, Männer . . . . .
. Test, Männer . . . . .
. . Ergebnisse des zwei-
ten Nutzertests: Die Effekt-
stärken des Endgeräteinusses
auf die Farbtemperaturpräfe-
renz, angegeben als Cohen’s d.
Ein Asterisk markiert eine
mittlere, zwei Asteriske eine
große und drei Asteriske eine
sehr große Effektstärke.
Genre Geschichte Landschaft Portrait Stillleben
Frauen .*** .*** .*** .*** .***
Männer .* .** .*** . .***
. . Werte von p als
Ergebnis einer ANOVA des
Einflusses des Endgeräts
auf die individuellen Präfe-
renzen der Farbtemperatur.
Signifikante Korrelationen
(p<,) zeigen sich beson-
ders im weiblichen Teil der
Testpopulation. Wird die
Farbtemperatur exklusiv –
also in Neutralstellung der
Parameter Sättigung und
Kontrast – getestet (. Test),
so zeigen sich in dieser Test-
population bei allen Szena-
rios signifikante Korrela -
tionen, während bei den
Männern nur im zweiten Test
und nur bei einzelnen Sze-
narios Zusammenhänge er-
kennbar werden.
Genre Geschichte Landschaft Portrait Stillleben
. Test, Frauen . <. <. . .
. Test, Frauen <. <. <. <. <.
. Test, Männer . . . . .
. Test, Männer . . . . .


gut  Grad kleiner als das periphäre menschliche Sichtfeld von etwa  Grad
(Werner )), können die Rahmenbedingungen innerhalb einer Head Mounted
Displays auch als die von Brown/MacLeod eingangs beschriebene kontrast- und
farbarme Umgebung aufgefasst werden, da der innere Rahmen des HMD immer im
Sichtfeld des Benutzers verbleibt. Im erste Usertest konnte festgestellt werden, dass
die Teilnehmer ein im Vergleich zu der neutralen Baseline (Abbildungen . bis .)
im HMD ein deutlich gesättigteres Bild bevorzugten. Dieses Phänomen könnte auf
eine Überkompensation der User zurückzuführen sein, die schlichtweg ein sehr ge-
sättigtes, leuchtendes Bild in der VR-Umgebung erwarten, weil die Umgebung nur
sehr wenig visuelle Reize bietet. Andererseits könnte diese Diskrepanz auch mit
dem von Stahre & Billger () beschriebenen Effekt erklärt werden, dass die Nut-
zer eine visuelle Ästhetik erwarten, die dem Versuch der Content-Ersteller geschul-
det ist, den zu kleinen Dynamikumfang der HMDs auszugleichen, indem sie ihre
Inhalte übersättigen.
Neben den Überlegungen in Virtueller Realität existieren auch Untersuchun-
gen, die auch im physikalischem Raum Unterschiede in der Farbwahrnehmung
zwischen Frauen und Männern nachweisen: Beispielsweise zeigten Hurlbert&Ling
(), dass europäische Frauen eine deutliche Tendenz in Richtung der „rot-violet-
ten Region” in ihrer subjektiven Farbempfindung hatten, während Männer eher
zur „blau-grünen Region” strebten.
Obwohl in dieser Studie keine individuellen Farbwerte gemessen wurden,
kann trotzdem festgestellt werden, dass dieser Effekt hier nicht nachgewiesen wer-
den kann, im Gegenteil: Die weibliche Testpopulation bevorzugten vielmehr Farb-
klimata, die sich fundamental von Hurlberts Werten unterscheiden – jedoch mit
einer Gemeinsamkeit: Die Unterschiede bei den Frauen waren auch hier deutlich
stärker ausgeprägt als bei den männlichen Teilnehmern.
Zuletzt sollten ebenfalls noch Überlegungen angesprochen werden, die
Wahrnehmungsphänomene generell adressieren. Konkret genannt sei hier der
Gelbeffekt (Gelb ), der das Phänomen beschreibt, dass die wahrgenommene
Helligkeit eines Objekts signifikant stärker ist, wenn das betrachtete Objekt in einer
dunklen Umgebung platziert ist. Allerdings müsste sich dieser Effekt in generellen
Kontrastdifferenzen in den Präferenzen äußern (Stewart ), was sich ebenso
nicht in der vorliegenden Studie nachweisen lässt.
. Produktionstechnische Konsequenzen
Ein Großteil des Contents für VR wird nach wie vor an normalen PC-Bildschirmen
konzipiert, entworfen und umgesetzt – zumeist unter Zuhilfenahme einer Game -
engine11 . Die in dieser Studie nachgewiesenen Effekte legen eine Farbkorrektur
nahe, sobald die Anwendung von der PC-Produktionsumgebung in die VR-Testum-
gebung migriert wird. Grundsätzlich lässt sich diese Korrektur entweder bereits
in der Produktion selbst berücksichtigen oder später beim Endanwender in der
. Farbwahrnehmung
 Beispielsweise setzten -
% der Entwickler auf
die Engine UnityD, wenn
sie Produktionen für die
Oculus Rift umsetzten.
(Carmack )


. Farbwahrnehmung
Anwendung. Beide Verfahren haben ihre Vor- und Nachteile: Wählt man den ersten
Ansatz, ist es beispielsweise möglich, die Farbkorrektur sehr früh in die Konzep -
tionsphase einzubetten (und gegebenenfalls auch mit ihrer eigenen Ästhetik zu
spielen), jedoch muss die Zielgruppe sehr früh bekannt und dementsprechend eng
umgrenzt sein, um diesen Weg beschreiten zu können. Beim zweiten Ansatz ist eine
Methode nötig, um das Geschlecht des Endnutzers herauszufinden, was entweder
sehr niederschwellig durch eine einfache Abfrage zu Beginn der Anwendung oder
durch anspruchsvollere Lösungen, die mittels Bildverarbeitung geschlechtsspezi -
fische Merkmale des Nutzers detektieren können, (Zhao et al. ) realisiert wer-
den kann.
Je nach gewählter Methode sind verschiedene technische Realisierungen denk-
bar, um die Farbkorrektur im Bild durchzuführen: So können hardwareseitig be-
reits die PC-Bildschirme in der Produktion angepasst werden (so dass sie dem
Designer ein negativ-farbverzerrtes Bild zeigen, dass er dann in seinem Gestal-
tungsprozess hin zu einem neutralen Bild korrigiert). Obwohl dieser Ansatz relativ
schnell umgesetzt werden könnte, so zeigt er sich recht unflexibel in Bezug auf
variable Arbeitsbedingungen mit Multi-Device Output. Deutlich zweckmäßiger12
und flexibler sowie wahlweise auf Entwickler- als auch auf Endanwenderseite an-
wendbar präsentieren sich Look-Up-Tables – diese haben bereits bewiesen, dass sie
mächtige Werkzeuge zur Farbkorrektur darstellen (Hung ) und können in der
Gameengine als Kameraeffekt (Unity ) (Unreal ) oder in anderen Design -
werkzeugen (z.B. Photoshop) als Bildeffekt verwendet werden.
 zumal auch ein schnelles
A/B-Testing immer öfter
gefordert wird


„Atmosphäre in virtuellen Räumen” – so ist dieses Forschungsprojekt betitelt und
eben jene Atmosphäre sollen nun auch im ästhetischem Sinne adressiert werden.
Es stellt sich nun die sehr elementare Frage, inwiefern dieses Phänomen der Atmo-
sphäre greifbar definiert werden kann. Zunächst ist festzustellen, dass im Bereich
der Philosophie – konkret der „Neuen Phänomenologie” – sehr breite Überlegun-
gen zur „Greifbarmachung” der Atmosphäre existieren. Schmitz () schreibt, At-
mosphäre sei „eine ausgedehnte Besetzung eines flächenlosen Raumes im Bereich
erlebter Anwesenheit”. Böhme () postuliert, dass Dunst (er meint damit tat-
sächlich das physikalische Phänomen) einem nichtssagenden Platz eine Atmo-
sphäre verleiht. Allen Überlegungen fehlt allerdings der tatsächliche empirische
Beweis, ob denn Atmosphäre durch Dunst oder Nebel geschaffen wird; damit ein-
hergehend bleiben sie auch Überlegungen schuldig, welche physikalischen Attribute
der Nebel benötigt, um tatsächlich von einer atmosphärenstiftenden Eigenschaft
sprechen zu können. Der nachfolgende Test soll als erste Voruntersuchung darauf
eingehen, ob unter den Teilnehmern überhaupt ein nachweisbarer Konsens bezüg-
lich der Relation zwischen Nebel und Atmosphäre besteht und hinterfragt fun -
damentale Parameter, die der Nebel aufweisen muss, um in einem gegebenen
Szenario Atmosphäre zu stiften.
. Stand der Forschung
Wie lässt sich nun diese abstrakten Überlegungen zu Dunst und Nebel in physika -
lische Rahmenbedingungen einbetten, um daraus wiederum eine belastbare Test-
umgebung abzuleiten? Zunächst ist festzustellen, dass Nebel aus kognitions-
psychologischer Sicht als Sichtweitenbegrenzung und Kontrastminderung wahr -
genommen wird (Meyer et al. ). Wie in Tabelle . dargestellt, wird die größte
mögliche Sichtweite in Kilometern (Φ) auf einer freien Fläche als Maßgabe für die
verschiedenen Nebel- und Dunstabstufungen verwendet.
Bei der Wahrnehmung von Raum(-situationen) in virtuellen Umgebungen
leistete Cutting () und insbesondere Epstein & Rogers () wertvolle Arbeit:
Sie teilten einerseits die Sichtsphären des Menschen in drei unterschiedliche Kate-
gorien ein, namentlich Personal-, Action- und Vista-Space und verknüpften diese
Sphären mit jeweils zugehörigen Kontrastumfängen, die die jeweilige Sichtachse
aufweisen muss.
Um (virtuellen) Nebel zu simulieren, bieten sich nach Favorskaya et al. ()
zwei Strategien an: () das sukzessive Aufhellen der Farbkanäle jedes gerenderten
Sichtweite:
Nebel & Dunst
4


Pixel je nach Distanz vom Betrachter und () die „Stochastisierung” dieses Prozesses
mit einer geeigneten Noise-Quelle (Favorskaya et al. schlagen dafür die Verwendung
des Perlin-Noise vor.) Für den in dieser Studie eingesetzten Nebel wurde diese Gene-
ration mittels eines Shaders in der Gameengine Unity D umgesetzt, der diese Vor-
gaben von Favorskaya et al. weitgehend umsetzt. Um eine zunehmende Nebeldichte
bei höheren Sichtdistanzen zu simulieren, wurde eine umgekehrt exponentiell an-
steigende Dichte implementiert.
. Studiendesign
Die Studie ist als erster „Pretest” (Diekmann ) angelegt, inwiefern Kontext, de-
mografische Merkmale, VR-Erfahrung und Immersions- /Präsenzaffinität zu un-
terschiedlichen Präferenzen innerhalb einer Umgebung beitragen.
.. VR-Testumgebung
Die Probanden wurden mittels VR-Headset – zum Einsatz kam wieder eine HTC
Vive – in vier für diese Untersuchung konzipierten Umgebungen getestet: Einer
texturierten Naturszene13, die sich in Ästhetik und Anmutung an zeitgenössischen
„Open-World”-Computerspiele orientiert, einer Innenstadtumgebung mit sehr re-
duziertem, minimalistischem Design, einer Umgebung, die keinerlei Referenzen
zur gewohnten (materiellen) Welt aufweist und ausschließlich aus abstrakten geo-
metrischen Formen besteht und schließlich einer kargen Wüstenszene, die nur
sehr wenige visuelle Fixpunkte aufweist (vgl. Abbildung . bis .14). Bei allen Sze-
nen wurde beim Design auf eine Komposition geachtet, die nahe, mittlere und
ferne Elemente beinhaltet. Mit Ausnahme der abstrakten Szene beinhalteten alle
Szenarios Objekte, die eine Distanz-, Größen- und Maßstabsschätzung ermöglich-
ten. Ein Blick auf „unendlich” – also auf die Horizontlinie – war ebenso in jeder
Szene möglich. Der umgebende Himmel wurde in einem neutralen Grau (RGB:
, , ) gehalten.
. Sichtweite: Nebel & Dunst
.. Zusammenhang
zwischen den einzelnen
Nebel-/Dunstklassifikatio-
nen und den jeweils zuge-
ordneten Sichtweiten nach
Meyer et al. ()
Klassifikation Sichtweite in km
klar Φ>6
leichter Dunst  > Φ>0
dichter Dunst  >Φ>5
leichter Nebel  >Φ>
dichter Nebel Φ<
 vgl. dazu auch die Ausfüh-
rungen von Schmitz zur
„Landschaft als Wahrneh-
mungsweise” (Schmitz
, –) bzw. „Die
Atmosphäre einer Stadt”
(Schmitz , –)
 Die Abbildungen zeigen
jeweils einen Ausschnitt
aus dem verwendeten
Szenario, der in etwa dem
Sichtfeld des HMD ent-
spricht. Die Abbildungen
entsprechen einer neutra-
len Farbtemperaturwieder-
gabe und einem mittleren
Wert für die Nebeldichte.


. Sichtweite: Nebel & Dunst
.. Ausschnitt aus
dem Szenario Natur in
neutraler Farbtemperatur-
einstellung. Diese Szene
wurde mit voller Texturie-
rung getestet.
.. Ausschnitt aus dem
Szenario Stadt in neutraler
Farbtemperatur einstellung.
Die Gebäude sind nicht tex-
turiert, weisen jedoch subtile
Farbunterschiede auf, die
Hausdächer sind in einem
Rotton gehalten.
.. Ausschnitt aus
dem Szenario Abstrakt in
neutraler Farbtemperatur-
einstellung. Die Würfel
selbst sind in einem neutra-
len Grau gehalten, weisen
jedoch durch Verschattung
leichte Variationen auf.

Bei allen Umgebungen konnten sich die Probanden ausschließlich um  Grad
horizontal und (theoretisch) vertikal drehen. Fortbewegung war nicht möglich.
Mittels eines XBox Controllers war es in jeder Szene möglich, die Nebelstärke
(„Density”) und die Nebelfarbe (als normierte Kelvin-Werte) einzustellen. Eine
Zeitbegrenzung wurde nicht gesetzt.
.. Fragebogen
Nach der Beendigung des Tests in VR wurden die Probanden zusätzlich gebeten,
einen Fragebogen zu beantworten. Neben der Befragung zu demografischen Eck-
daten (Alter, Geschlecht, Medienaffinität) wurden folgende Fragen gestellt:
Wie viele Stunden pro Woche benutzt du digitale Medien (Smartphone, PC,
Tablet, etc.)?
Wie viele Stunden pro Woche spielst du Computer- oder Videospiele?
Welche Art von Computer-/Videospielen interessiert dich besonders?
(Mehrfachnennung möglich.)
Adventure, Sport, Simulation, Strategie, Action/Shooter, Rollenspiele, mich
interessen generell keine Computer/Videospiele

Hast du schon einmal einen Gamecontroller genutzt (Xbox, Playstation, etc.)?
nein, noch nie / ja, schon einmal / ja, schon mehrmals / ja, ich besitze sogar
selbst einen

. Sichtweite: Nebel & Dunst
.. Ausschnitt aus
dem Szenario Wüste in neu-
traler Farbtemperaturein-
stellung. Um den Probanden
die Größen-/Maßstabsein-
schätzung zu erleichtern,
wurde ein einzelner, nicht
texturierter Baum in die
Szene aufgenommen. Das
Terrain wurde prozedural
generiert und ist in einem
neutralen Grau gehalten.


. Sichtweite: Nebel & Dunst
Hast du schon einmal eine VR-Brille genutzt?
(HTC Vive, Oculus Rift, Google Cardboard etc.)
nein, noch nie / ja, schon einmal / ja, schon mehrmals / ja, ich besitze sogar
selbst eine
Hast du dich während der Benutzung der VR-Brille unwohl gefühlt?
nein, überhaupt nicht / ja, manchmal / ja, öfter / ja, immer / ja, ich war kurz
davor, den Versuch abzubrechen / ja, ich habe den Versuch abgebrochen
Wie sehr hat dich der Gamecontroller von deinem virtuellen Erlebnis abge-
lenkt? Antwortmöglichkeiten: Likert-Skala von  (sehr stark) bis  (über-
haupt nicht)
Durch was wird deiner Meinung nach Atmosphäre in einer virtuellen Um-
gebung erzeugt?
Antwortmöglichkeiten, jeweils auf einer Likert-Skala von  (sehr starke
Zustimmung) bis  (sehr starke Ablehnung):
· Nebel Dunst Farbigkeit
· Beleuchtung
· Kontext
· Interaktion generell
· Interaktion mit echten Menschen
· Interaktion mit computergenerierten Menschen Töne und Sound
· Haptische Erlebnisse
· Das Gefühl, dass das Erlebnis unwiederholbar ist
Abschließende Kommentare Freitextantwort
Zusätzlich zu den oben ausgeführten generellen Fragen wurde für jedes einzelne
Szenario die folgenden Fragen abgefragt. Um den Probanden die Zuordnung zu
den einzelnen Szenarios zu erleichtern, wurde jeweils zu Beginn des jeweiligen Ab-
schnitts ein Screenshot aus der Testanwendung eingefügt.
Ganz allgemein: Wie wichtig ist dir Nebel, um in dieser Szene Atmosphäre
zu erzeugen?
Antwortmöglichkeiten: Likert-Skala von  (überhaupt nicht wichtig) bis 
(sehr wichtig)
Wie wichtig schätzt du die Dichte des Nebels ein, um in dieser Szene Atmo-
sphäre zu erzeugen?
Antwortmöglichkeiten: Likert-Skala von  (überhaupt nicht wichtig) bis 
(sehr wichtig)


Wie wichtig schätzt du die Farbe des Nebels ein, um in dieser Szene Atmo-
sphäre zu erzeugen?
Antwortmöglichkeiten: Likert-Skala von  (überhaupt nicht wichtig) bis 
(sehr wichtig)

Mit welchen Begriffen würdest du die Atmosphäre dieser Szene beschreiben?
Antwortmöglichkeiten (alle durch eine Likert-Skala von  (stimme über-
haupt nicht zu) bis  (stimme voll und ganz zu): schön, düster, heiter, be-
drohlich, lieblich, gemütlich.
Anmerkung: Diese Adjektive wurden von den philosophischen Grundlagen-
texten von Schmitz () und Böhme () abgeleitet.
Die nachfolgenden Fragen sind dem Presence Questionnaire (Witmer & Singer
) entlehnt, um das generelle Präsenzerleben der Probanden in den einzelnen
Szenarios abzufragen. Dieser Questionnaire ist deutlich umfangreicher, als die
unten aufgelisteten Fragen, jedoch umfasst das Original auch Passagen, die Frei-
heitsgrade und Features abfragen, die in der Testanwendung nicht möglich waren.
Um dennoch ein belastbares Ergebnis zu erhalten, wurde jede einzelne Frage mit
dem von Witmer und Singer angeführten Korrelationkoeffizienten gewichtet und
durch das theoretisch erzielbare Maximalergebnis geteilt. Die jeweiligen Koeffi-
zienten sind in den einzelnen Fragen in Klammern mit aufgeführt. Da diese Fra-
gen ebenfalls mittels einer siebenstufigen Likert-Skala von  (gar nicht) bis 
(vollkommen) zu beantworten waren, konnte ein theoretisches Ergebnis von ,
Punkten erzielt werden.
Wie sehr hattest du das Gefühl, die Vorgänge innerhalb der Szene kontrol-
lieren zu können? (Gewichtungsfaktor: ,)
Wie sehr hattest du das Gefühl, dass die Umgebung auf deine Eingaben rea-
giert? (,)
Wie natürlich fühlten sich die Interaktionen mit der Szene an? (,)
Wie sehr haben dich die visuellen Aspekte der Szene angesprochen? (,)
Wie konsistent hat sich deine Erfahrung in der virtuellen Umgebung ange-
fühlt? (,)
Wie detailliert konntest du Objekte innerhalb der Szene untersuchen? (,)
Hast du dich als Teil der virtuellen Umgebung gefühlt? (,)
Wie schnell konntest du dich auf die virtuelle Umgebung einstellen? (,)
. Sichtweite: Nebel & Dunst


Zusätzlich wurden abschließend noch folgende Fragen gestellt, um den Probanden
ein Mittel für direktes Feedback zu ermöglichen. Sie sind nicht im Präsenzfragebo-
gen von Witmer & Singer () aufgeführt, sind allerdings nochmals etwas nieder-
schwelliger zu beantworten und bieten dem Probanden eine Möglichkeit für eine
intuitive Antwort. Beide Fragen wurden ohne Gewichtungsfaktor ausgewertet.
Hat dir die virtuelle Umgebung gefallen?
Könntest du dir vorstellen, länger als einige Minuten in dieser Umgebung
zu sein?
. Teilnehmer und Testpopulation
Der Test fand in einem Zeitraum von zwei Wochen statt. In dieser Zeit nahmen 
Personen an der Studie teil, davon  Männer (%) und  (%) Frauen. Der
Altersrahmen reichte von  bis  Jahre, mit einem Durchschnittswert von ,
Jahren (Standardabweichung: , Jahre).
. Ergebnisse
Im Nachfolgenden werden die Ergebnisse des Usertests und des Fragebogens ausge-
wertet und auf eventuelle Zusammenhänge hin untersucht.
. Sichtweite: Nebel & Dunst
. . Ergebnisse des
Usertests: Mittelwerte der
Farbtemperatur der einzel-
nen Testgruppen.
Abstrakt Natur Stadt Wüste
Männer 6,7 13,9 18,7 23,6
Frauen , , , ,
gesamt , , , ,
. . Ergebnisse des
Usertests: Mittelwerte der
Dichte der einzelnen Test-
gruppen.
Abstrakt Natur Stadt Wüste
Männer 71,8 69,4 46,2 72,2
Frauen , , , ,
gesamt , , , ,


.. Ergebnisse des Usertests
Als erster Anhaltspunkt zu den Testergebnissen kann festgehalten werden, dass die
einzelnen Ergebnisse stark von der getestete Umgebung abhängen. Tabelle .
schlüsselt die Mittelwerte der Farbtemperatur und . die Mittelwerte der Nebel-
dichte geschlechtsspezifisch als auch in ihrer Gesamtheit auf – dabei zeigt sich,
dass zwar vereinzelt Divergenzen zwischen den Geschlechtern bestehen, aller-
dings offenbart eine durchgeführte ANOVA, dass diese Unterschiede nicht als sta-
tistisch signifikant angesehen werden können (alle Werte für p lagen deutlich
über dem Relevanzkriterium von ,).
Werden die Ergebnisse nicht nach Geschlechtern separiert, so ergeben sich
signifikante (p<,) positive Korrelationen zwischen den Dichte-Werten der Sze -
narios NaturStadt, AbstraktNatur, Wüste Abstrakt sowie WüsteStadt. In
den Farbpräferenzen konnten zwei signifikante (p<,) positive Zusammen-
hänge bei den Kombinationen WüsteAbstrakt und NaturStadt nachgewiesen
werden.
Keine Korrelation konnte dagegen zwischen der VR-Vorerfahrung der Pro-
banden und den Ergebnissen des Usertests hergestellt werden – die beigeordneten
p-Werte lagen in jeder möglichen Kombination stets deutlich oberhalb der Marke
von ,.
.. Ergebnisse des Fragebogens
Tabelle . zeigt die Mittelwerte der Antworten auf die Frage, durch was ganz all-
gemein Atmosphäre in einer virtuellen Umgebung erzeugt wird. Die einzelnen
Faktoren offenbaren ganz klare Tendenzen: So werden die Faktoren Farbigkeit
und Beleuchtung als wesentlich relevanter angesehen als Nebel oder Dunst. Am
wenigsten relevant werden die beiden Dimensionen von Interaktion bewertet,
wobei Interaktion generell wiederum durchschnittliche Relevanz beigemessen
wird. Im Kontext dieser Untersuchung sei auch darauf verwiesen, dass die Fakto-
ren Nebel und Dunst – immerhin in einschlägiger Fachliteratur als die determi-
nistischen Größen für das Aufkommen von Atmosphäre bezeichnet – bestenfalls
durchschnittliche Werte erreichen. Signifikante Geschlechtsunterschiede sind
dabei nicht festzustellen. Die größte Differenz zwischen den Geschlechtern ergab
sich beim Faktor Unwiederholbarkeit. Die beigeordneten p-Werte einer durch -
geführten ANOVA sind jedoch allesamt größer , – was als Indiz dafür gewertet
werden kann, dass ein breiter Konsens zwischen den Geschlechtern in ihrer indi-
viduellen atmosphärischen Perzeption besteht.
. Sichtweite: Nebel & Dunst


.. Szenenspezische Zusammenhänge
Tabelle . zeigt die Mittelwerte der Antworten zu den Fragen, die zu jeder Szene
gestellt wurden im Vergleich zu den jeweils gemessenen Werten des Usertests.
Naturszene
In der Szene, die an den Look and Feel moderner First-Person-Adventures ange-
lehnt ist, lassen sich vereinzelt einige statistisch signifikante Zusammenhänge er-
kennen: So ergeben sich positive Korrelationen bei der Antwort auf die Frage nach
der Wichtigkeit des Nebels allgemein und der Antwort auf die Frage nach der
Wichtigkeit der Nebeldichte (p<,). Der Zusammenhang zwischen bewerteten
Wichtigkeit des Nebels und der tatsächlich im Usertest gemessenen Nebeldichte
ist jedoch deutlich schwächer ausgeprägt (p = ,). Des Weiteren lassen sich noch
positive Korrelationen zwischen den Antworten auf die Frage nach der Farbig -
keit und der Wichtigkeit der Nebeldichte (p<,) sowie in der Beantwortung der
Frage nach der Farbigkeit und der gemessenen Dichte im Usertest (p<,) fest-
stellen. Darüber hinausgehend besteht eine starke positive Korrelation zwischen
dem Gefallen an der Umgebung und dem kumulierten Wert der Präsenz (p<,).
. Sichtweite: Nebel & Dunst
. . Ergebnisse des
Fragebogens. Mittelwerte
der Frage: Ganz allgemein:
Wie wichtig ist dir der Nebel
bei der jeweiligen Szene
( = vollkommen unwichtig
bis  = sehr wichtig)?
Naturszene Stadtszene Wüstenszene Abstrakte Szene
Männer 3,7 4,8 4,6 3,2
Frauen , , 4,6 ,
gesamt , , 4,6 ,
. . Ergebnisse des
Fragebogens. Mittelwerte
der Frage: Durch was wird
deiner Meinung nach
Atmosphäre in einer virtu-
ellen Umgebung erzeugt?
(
-
 = stimme gar nicht zu
bis + = stimme vollkom-
men zu)
Faktor gesamt Männer Frauen
Nebel 0,97 0,97 0,96
Dunst , , 0,72
Farbigkeit , , ,72
Beleuchtung , , ,60
Kontext , , ,32
Interaktion generell , , 0,92
Interaktion mit Menschen -, , -0,6
Interaktion mit KI -, -, -0,04
Töne & Sound , , ,52
Haptische Erlebnisse , , 0,52
Unwiederholbarkeit , , 0,50


Stadtszene
Im Gegensatz zur vorangegangenen Naturszene lassen sich hier deutlich mehr
positive Korrelationen finden: So ergibt sich nicht nur ein Zusammenhang bei der
Beantwortung der Frage nach der Wichtigkeit des Nebels allgemein mit der Fra -
ge nach der Nebeldichte (p<,) sondern auch mit der Frage nach der Farbigkeit
(p<,), dem Gefallen an der Umgebung (p<,) und dem Präsenzwert (p<,).
Darüber hinausgehend sind auch die Antworten zu den Fragen nach der Nebel-
dichte und der Farbigkeit positiv korreliert (p<,). Des Weiteren war festzustel-
len, dass je höher die Relevanz von Farbigkeit bewertete wurde, umso eher hat den
Probanden die Umgebung gefallen (p<,).
Es bleibt allerdings auch festzuhalten, dass sich die Antworten auf die szene-
spezifischen Fragen nicht im Usertest widerspiegeln: Keine der Antworten des Fra-
gebogens kann in einen statistischen Zusammenhang mit den gemessenen Werten
des Tests gesetzt werden.
Auch hier kann die Aussage getroffen werden, dass je höher das Präsenzerle-
ben der Probanden war, umso eher haben sie auch der Aussage zugestimmt, dass
ihnen die Umgebung gefallen habe (p<,) und umso höher haben sie die Wich-
tigkeit der Dichte des Nebels (p<,) und der Farbigkeit (p<,) bewertet.
Wüstenszene
Bestätigend zu den vorhergehenden Szenen kann auch hier ein positiver Zusam-
menhang zwischen den Antworten auf die Frage nach der Wichtigkeit des Nebels
allgemein und der subjektiven Wichtigkeit der Nebeldichte festgestellt werden
(p<,). Weitere signifikante Zusammenhänge bestehen zwischen dem Präsenz-
wert und der Bewertung der Relevanz des Nebels (p<,), der Bewertung der
Nebeldichte (p<,) und der Bewertung der Farbigkeit (p<,). Auch in dieser
Umgebung gilt: Der Präsenzwert war umso höher, je mehr den Probanden die
Szene gefallen hat (p<,). Auch die Farbigkeit wurde umso relevanter bewertet,
wenn den Usern die Umgebung zusagte (p<,).
Bei der Wüstenszene zeigte sich auch eine leichte Tendenz, die Wichtigkeit
der Nebeldichte im Fragebogen höher zu bewerten, wenn im Usertest die Dichte
höher eingestellt wurde (p<,) und wenn den Usern die Umgebung gefallen hatte
(p<,).
Abstrakte Szene
Wiederum haben die Probanden, die dem Nebel allgemein eine hohe Bedeutung zu-
gewiesen haben, die Relevanz der Nebeldichte signifikant höher bewertet (p<,).
Ebenso besteht eine positive Korrelation zwischen dem Gefallen an der Umgebung
und der Bewertung des Nebels allgemein (p<,) und der Nebeldichte (p<,).
Wie in allen vorhergehenden Szenen haben die Probanden mit hohem Präsenzer-
leben die Umgebung signifikant besser bewertet (p<,) und die Relevanz des
Nebels höher eingeschätzt (p<,).
. Sichtweite: Nebel & Dunst


.. Attribute: Interszenische Beziehungen
Zusätzlich zu den Präsenz- und Ästhetikfragen, wurden die Probanden gebeten, je-
weils sechs Attribute pro Szene zu bewerten. Diese Bewertung konnte für jedes At-
tribut auf einer fünfgeteilten Skala vorgenommen werden, die von „trifft nicht zu”
bis „trifft vollkommen zu” reichte und durch diese Unterteilung auch über eine
„neutrale Mitte” verfügte. Um die Verflechtungen dieser Attribute innerhalb einer
Szene, jedoch auch die Bezüge der Begriffe zwischen den Szenen zu visualisieren,
wurde ein Netzwerkdiagramm (siehe Abbildung .) angelegt 15. Die Abstände der
Elemente zueinander spiegeln sich dabei in den beigeordneten p-Werten wieder
(so besteht beispielsweise kein statistischer Zusammenhang zwischen der Bewer-
tung des Begriffs „düster” bei der abstrakten Szene und des Attributs „bedrohlich”
bei der Wüstenszene (p<,) ) Die Farbe der Verbindungsachsen dienen als Indi-
kator, ob es sich um eine positive (blau) oder negative (rot) Korrelation handelt.
Kombinationen, die starke (p<,) positive Korrelationen aufwiesen, waren:
Natur düster  Natur bedrohlich
Natur heiter  Natur lieblich
Natur lieblich  Natur gemütlich
Stadt schön  Stadt gemütlich
Stadt düster  Stadt bedrohlich
Stadt heiter  Stadt lieblich
Stadt lieblich  Stadt gemütlich
Wüste schön  Wüste heiter
Wüste schön  Wüste lieblich
Wüste schön  Wüste gemütlich
Wüste düster  Wüste bedrohlich
Wüste lieblich  Wüste gemütlich
Abstrakt schön  Abstrakt heiter
Abstrakt schön  Abstrakt lieblich
Abstrakt schön  Abstrakt gemütlich
Abstrakt lieblich  Abstrakt gemütlich
Kombinationen, die starke (p<,) negative Korrelationen aufwiesen, waren:
Natur düster  Natur heiter
Natur düster  Natur lieblich
Natur düster  Natur gemütlich
Natur bedrohlich  Natur lieblich
Natur bedrohlich  Natur gemütlich
Wüste schön  Wüste düster
Wüste schön  Wüste bedrohlich
. Sichtweite: Nebel & Dunst
 Als Grundlage für die Er-
stellung wurde das Modul
„EBICglasso/cor” des Tools
JASP (JASP Team ) ver-
wendet.

. Relation Sichtweite und Nebel
Nachdem bereits in Kapitel . auf die Definition von physikalischem Nebel ein -
gegangen wurde, soll hier der Versuch unternommen werden, die ermittelten
Werte im Usertest auf die Kategorisierung von Meyer et al. () anzuwenden. Ein-
schränkend soll hier allerdings ebenso nicht unerwähnt bleiben, dass Größenver-
hältnisse in Virtueller Realität von einer Vielzahl an Probanden tendenziell kleiner
eingeschätzt werden, als sie tatsächlich sind (Saleeb ). Nachdem die Skalierung
von Meyer et al. () jedoch sehr grob aufgelöst ist, fällt dieses Phänomen weni-
ger gravierend ins Gewicht, als zunächst angenommen.
Es kann festgestellt werden, dass die Werte für die Sichtweite in Kilometern
(Φ) bei allen Szenarien geschlechtsübergreifend zwischen , und  lagen – der

. Sichtweite: Nebel & Dunst
.. Gesammelte
Ergebnisse zu den szene-
spezifischen Fragen im
Vergleich zu den Ergebnis-
sen des Usertests.
Faktor Natur Stadt Wüsten Abstrakt
Wie wichtig ist dir Nebel in dieser Szene?
( = sehr unwichtig,  = sehr wichtig)
3,64 4,43 4,56 3,03
Wie wichtig ist dir die Dichte des Nebels in dieser Szene?
( = sehr unwichtig,  = sehr wichtig)
, , 4,67 2,98
Wie wichtig ist dir die Farbigkeit in dieser Szene?
( = sehr unwichtig,  = sehr wichtig)
, , , 4,02
Wie sehr trifft folgendes Attribut auf diese Szene zu?
„schön” (- = trit nicht zu, + = trit vollkommen zu)
, -, -, 0,47
Wie sehr trifft folgendes Attribut auf diese Szene zu?
„düster” (- = trit nicht zu, + = trit vollkommen zu)
-, , , -0,64
Wie sehr trit folgendes Attribut auf diese Szene zu?
„heiter” (- = trit nicht zu, + = trit vollkommen zu)
-, -, -0,66 -0,07
Wie sehr trit folgendes Attribut auf diese Szene zu?
„bedrohlich” (- = trit nicht zu, + = trit vollkommen zu)
-, -, 0,9 -0,47
Wie sehr trit folgendes Attribut auf diese Szene zu?
„lieblich” (- = trit nicht zu, + = trit vollkommen zu)
-, -, -0,93 -0,34
Wie sehr trit folgendes Attribut auf diese Szene zu?
„gemütlich” (- = trit nicht zu, + = trit vollkommen zu)
, -, -, -,
Kumulierter Wert der Präsenz
( bis %)
,% ,% 70,2% 69,4%
Hat dir die Umgebung gefallen?
( = stimme nicht zu,  = stimme vollkommen zu)
, , 4,97 5,05
Ergebnis des Usertests: Dimension Farbe
- (sehr kalt) bis + (sehr warm; Weißpunkt: )
, , 7,64 7,29
Ergebnis des Usertests: Nebeldichte
(dimensionslose Skala von –)
, , 55,09 7,63


darin vorkommende Nebel kann daher entweder als leichter Nebel (Szenarios Stadt
und Wüste) bzw. als dichter Nebel (Szenarios Natur und Abstrakt) klassifiziert werden.
. Resümee
Die Gleichsetzung von Atmosphäre mit Nebel/Dunst, die in der Neuen Phänome-
nologie praktiziert wird, kann in dieser Form nicht für VR-Umgebungen aufrecht
erhalten werden. Spätestens in der Beantwortung des Fragebogens zeigt sich, dass
Beleuchtung und Lichtfarbe deutlich mehr Einfluss auf das atmosphärische Erle-
ben haben, als Nebel/Dunst allein. Nebel kann daher als Medium der Lichtfarbe
aufgefasst werden, um außerhalb von Reflexion sichtbar zu werden: Atmosphäre
ist dann durch die (partielle) Sichtbarmachung von Lichtfarbe zu verorten.
Von besonderem Interesse ist, dass sich in dieser Untersuchung keine signifi-
kanten Geschlechtsunterschiede zeigten: Es scheint einen breiten Konsens zwischen
beiden Testpopulationen zu geben, der sich nicht nur in den Antworten im Frage-
bogen, sondern ebenfalls im Nutztest selbst nachweisen lässt. Diese Untersuchung
will generell als erster Versuch verstanden wissen, einen groben Einblick in die at-
mosphärenstiftenden Parameter von Nebel und Dunst anzubieten. Daher bleiben
eine Vielzahl an möglichen Fragestellungen unbeantwortet: So wurde beispiels-
weise nicht die Nebelfarbe getrennt von der generellen Farbstimmung untersucht.
. Sichtweite: Nebel & Dunst
bedrohlich
bedrohlich
bedrohlich
bedrohlich
düster
düster
düster
düster
gemütlich
gemütlich
gemütlich
gemütlich
lieblich
lieblich
lieblich
lieblich
schön
schön
schön
schön
heiter
Abstrakt
Natur
Stadt Wüste
heiter
heiter
heiter
. . Netzwerkdia-
gramm der positiven (blau)
und negativen (rot)
Korrelationen der einzel-
nen Attribute im szenario-
spezifischen Kontext.


Virtuelle Realität wird zuallererst als euklidischer Raum verstanden, der durch geo-
metrische Körper seine Fixpunkte/ seinen Raumeindruck erhält. Insofern ist es
wichtig, zu untersuchen, wie sich geometrische Konfigurationen und unterschied-
liche Ein- und Ausgabemodalitäten auf den individuellen Entscheidungsprozess
der Einzelnutzer auswirken.
Nachdem VR mittlerweile nicht nur im Entertainmentbereich genutzt wird,
sondern unter anderem auch zur Architekturvisualisierung, Fluchtszenarienpla-
nung und im Ingenieursbau Anwendung findet, kann diese Untersuchung dazu
beitragen, wie Erkenntnisse aus dem klassischen CAD in virtuelle Interaktionskon-
zepte übertragen werden können und wie eine standardisierte Arbeitspipeline rea-
lisiert werden kann, die Feedback in beiderlei Richtungen zulässt.
. Wegndung in virtuellen Umgebungen
Individuelle Orientierungskonzepte und Bewegungsmuster sind Bestandteil einer
breiten Anzahl an Forschungsfeldern: Egal, ob es um die Optimierung der Produkte
im Einzelhandel, dem tieferen Verständnis der Bewegung von Ausstellungsbesu-
chern oder um die Fluchtwegplanung in größeren Gebäudekomplexen geht, letzt-
endlich bleibt ein übergreifendes Ziel, das es zu erforschen gilt: Die Beeinflussung
und Optimierung der menschlichen Bewegung durch eine gegebene räumliche
Situation in ihrem jeweiligen Kontext.
Auf der Suche nach einem einfachen und zugleich preisgünstigen Werkzeug,
um räumliche Situationen auf ihre Praktikabilität bereits in der frühen Planungs-
phase zu testen, wird immer öfter auf VR zurück gegriffen (Saleeb ), obwohl
bereits relativ früh in diversen Untersuchungen festgestellt wurde, dass sich die
räumliche Wahrnehmung mitunter grundlegend von ihrem virtuellen Pendant un-
terscheidet (Wilson & Soranzo ). Beispielsweise werden Dimensionen inner-
halb virtueller Umgebungen regelmäßig falsch eingeschätzt (Saleeb ), was sich
inhärent beim Versuch äußert, Objekte im virtuellen Raum korrekt zu verorten
und sicher zu greifen. Da diese Effekte nachweisbar existieren, erscheint in den
oben aufgeführten Beispielen ein unveränderter : Transfer zwischen virtueller
und materieller Umgebung problematisch.
Darüber hinausgehend kann ebenfalls konstatiert werden, dass selbst beim
Vergleich virtueller Umgebungen untereinander die jeweils verwendeten Ein- und
Ausgabegeräte die Ergebnisse mitunter verfälschen: Als sehr fundamentales Bei-
Entscheidungsndung &
Geometrie
5


spiel für diese Problematik kann das Phänomen aufgeführt werden, dass sich die
Bewegungswahrnehmung drastisch unterscheidet, wenn der mögliche Sichtwinkel
des Ausgabegeräts verändert wird (Brandt et al. ) – wie es beispielsweise sehr
deutlich beim Vergleich von HMD und Monitor auftreten würde. Sehr frappierend
wurde diese Diskrepanz im Versuch von Carlozzi et al. (), die die Reaktions -
zeiten als auch die generelle Performanz der Probanden in einem Fahrsimulator
untersuchte: Er verglich dabei ein Setup aus drei angewinkelten Bildschirmen mit
einem HMD und konnte nachweisen, dass die Testteilnehmer deutlich schlechte
Fahrleistungen im HMD zeigten. Diese ersten Beispiele zeigen deutlich, dass für ein
holistisches Verständnis (virtueller) Bewegungsmuster sehr fundamentale Kogniti-
onsvorgänge nötig sind – so wiesen beispielsweise Klatzky, Loomis und Golledge
nach, dass Orientierung (und damit die nachgelagerte Navigation) stark an die
Eigenwahrnehmung des Körpers gebunden ist (Klatzky ).
Schon allein dieses Feature kann nur ein Bruchteil virtueller Ein- und Ausga-
begeräte leisten, die zwar sehr geeignet sind visuelle Stimuli in isolierter Manier zu
untersuchen und glaubwürdig aufzubereiten (Wartenberg et al. ), jedoch nur
vereinzelt Eingabemethoden anbieten, die von den artifiziellen Standards (z.B. Joy-
stick, Maus, Tastatur, Controller) abweichen. Die virtuellen Avatare werden daher
immer durch eine „Zwischenübersetzung” indirekt gesteuert – eine Übertragung
der physikalischen Körperbewegungen findet nur sehr eingeschränkt statt.
Die nachfolgende Studie versucht diese Probleme im Kontext Entscheidungs-
findung und Bewegungsmuster in virtuellen Umgebungen zu adressieren, indem
ein besonderes Augenmerk auf die Ein- und Ausgabegeräte als Untersuchungsge-
genstand gelegt wurde. Die getesteten virtuellen Räume waren dagegen darauf aus-
gelegt, nur das absolut nötige Minimum an geometrischen Objekten zu geben, die
für eine eindeutige Entscheidung des Probanden notwendig sind (z.B. links/rechts,
nach oben/nach unten, große Tür/kleine Tür, etc.).
Als Ein- bzw. Ausgabemethoden – nachfolgend „Setups” genannt – wurden
folgende Kombinationen getestet:
Xbox One Controller und Standardisierter Bildschirmarbeitsplatz
Xbox One Controller und HTC Vive
Cyberith Virtualizer (Cakmak & Hager ) und HTC Vive
Die Reihenfolge der Setups wurde bei jedem Probanden randomisiert getestet.
. Stand der Forschung
Hardware, die physikalische Gehbewegungen in virtueller Realität erlaubt, ist nach
wie vor sehr eingeschränkt am Markt erhältlich (Janssen )16. Diese Limitierun-
gen führten zu einer großen Lücke in der VR-Forschung, die detailliert auf diese
Art der Eingabegeräte eingeht und untersucht, ob und in welcher Weise diese zu
. Entscheidungsfindung & Geometrie
 Beispielsweise ist der in
dieser Studie eingesetzte
Cyberith Virtualizer – im-
merhin bereits Ende 
vorgestellt – noch nicht
frei im Handel erhältlich
(Painter )


divergenten Bewegungsmustern oder Orientierungsentscheidungen gegenüber
herkömmlichen Eingabemethoden führen.
Trotzdem kann auf einige vorhergegangene Studien zurückgegriffen werden,
die beispielsweise Bewegungsmuster in geschlossenen (halb-)öffentlichen Raum -
situationen (z. B. Museen, Kunstausstellungen) untersuchen und in einzelne Kate-
gorien aufteilen. Diese Standardisierung soll dann im Verlauf dieser Studie beibe-
halten werden.
.. Bewegungsmuster
Eine erste Klassifikation von Bewegungsmustern wurde von Veron und Levasseur
vorgestellt, die sich mit Besuchern von Museen auseinandersetzten (Levasseur &
Veron ). Diese Überlegungen wurden später empirisch von Umiker-Sebeok
() untermauert und schlussendlich von Chittaro & Ieronutti () interdis-
ziplinär bei ethnografischen Studien eingesetzt.
Veron und Lavasseur unterteilten die Besucher in vier Kategorien, die sich
durch unterschiedliche Bewegungsmuster auszeichnen:
ant visitor
fish visitor
grashopper visitor
butterfly visitor
Der Ant Visitor bleibt gemeinhin nahe der Raumwände. Er stoppt regelmäßig, um
sich seine Umgebung anzusehen und braucht relativ lange, um eine Entscheidung
zu treffen, in welche Richtung (bzw. durch welche Tür) er weitergeht. Ihm gegen-
über steht der Fish Visitor, der sich vorrangig durch die Mitte des Raums gezielt zu
den von ihm gewählten Ausgang bewegt, ohne näher die Details seiner Umgebung
wahrzunehmen. Ebensowenig bleibt er vor den Türen stehen, um seine Wahl zu
überdenken (Chittaro & Ieronutti ). Er trifft zielstrebig Entscheidungen und
folgt diesen konsequent (Umiker-Sebeok ). Der Grasshopper Visitor ist dem Fish
Visitor nicht unähnlich: Auch er bewegt sich eher durch die Mitte des Raums – je-
doch mit dem Unterschied, dass er deutlich länger benötigt, um Richtungsent-
scheidungen zu treffen. Auch wartet er vor dem Ausgang und überdenkt seine
Wahl mehrfach. Der Butterfly Visitor ändert oft seine Richtung innerhalb des Rau-
mes, unter anderem auch, um leere Bereiche zu vermeiden und um innerhalb grö-
ßerer Personengruppen zu bleiben. Er betrachtet detailliert die Objekte/Exponate
im Raum und bleibt dazu auch regelmäßig stehen. Für einige Ausgänge braucht er
relativ lang in seiner Entscheidung (und ähnelt dabei dem Grasshopper Visitor)
während er bei anderen sehr schnell ohne weiteres Nachdenken intuitiv entschei-
det (Chittaro & Ieronutti ). Um Butterfly und Ant Visitor besser untereinander
zu unterscheiden, kann auch ein Blick auf die Verweildauer in den einzelnen Räu-
. Entscheidungsfindung & Geometrie


men geworfen werden: Ant Visitors bleiben generell länger im Raum als Butterfly Vi-
sitors, die darüber hinausgehend wiederum die Ausgangstüren länger betrachten.
Fish und Ant Visitors unterscheiden sich ebenfalls in der tatsächlich abgegangenen
Wegstrecke als auch in der generellen Zeit, die sie benötigten, um den Raum zu
durchqueren. Die Abgrenzung des Grasshopper vom Butterfly Visitor ist zunächst
schwierig, weil hier auch individuelle Persönlichkeitsmerkmale eine Rolle spielen,
die sich nur indirekt in ihrem Verhalten äußern. Erst durch eine tiefere Analyse der
Bewegungsmuster wird deutlich, welchem Besuchertyp das gerade analysierte Pro-
fil entspricht (Chittaro & Ieronutti ).
.. Navigation & Wegendung
Montello unterscheidet den Navigationsprozess generell in zwei Kategorien:
Fortbewegung und Wegfindung. Während Fortbewegung eher unterbewusst statt-
findet – dazu zählt beispielsweise der physiologische Gehprozess als auch Hinder-
nisvermeidung ist Wegfindung ausschließlich als bewusster Kognitionsprozess zu
verstehen wie etwa die aktive Suche, das Erkunden oder auch die Wegplanung
selbst (Montello ).
Thorndyke wiederum unterteilte die Wegfindung in die zwei Unterarten der
extern unterstützten und der unterstützungslosen Navigation. Gemeinhin ist der
moderne Mensch nahezu ausschließlich in extern unterstützten Umgebungen un-
terwegs. Konkret bedeutet das, dass der öffentliche Raum mittlerweile hinreichend
erschlossen ist, dass der Fußgänger immer durch Schilder, Städtebau, Straßenver-
lauf oder Landkarten extern geleitet wird (Thorndyke & Hayes-Roth ). Wiener
et al. () geht näher auf den Begriff des Spaziergangs ein, den er als Wegefin-
dung mit nicht-räumlichen Zielen definiert. Obwohl diese Studie sich nicht als Un-
tersuchung der Promenadologie17 versteht, so wurde den Probanden weitgehende
Freiheit über ihre individuelle Definition der Aufgabe gelassen. Im Sinne von Wie-
ner würde diese Art der Navigation als ziellose Wegefindung eingeordnet werden
und würde sich zum Großteil mit seiner Definition des Spaziergangs decken.
Als weiteres Unterscheidungsmerkmal kann das Wissen des Navigierenden
über den genauen Ort seines Ziels dienen. So lassen sich beispielsweise die Begriffe
„Suche” (wenn der Proband über keinerlei Wissen verfügt) und „Navigation” (der
Proband hat eine klare Vorstellung über den genauen Ort seines Ziels) unterschei-
den. Des Weiteren lässt diese Klassifikation ebenfalls eine genauere Differenzie-
rung des Suchenden zu: So unterscheidet Zacharias beispielsweise den uniformierten
Suchenden (der Suchende hat weder Wissen über den Ort seines Ziels noch über
seine Suchumgebung selbst) vom informierten Suchenden, der über einen Wissens-
schatz seiner Umgebung verfügt und dadurch einen klaren Vorteil gegenüber des
Uninformierten besitzt (Zacharias ).
. Entscheidungsfindung & Geometrie
 Promenadologie = Spazier-
gangswissenschaften –
vgl. dazu auch Burckhardt
et al. ()


. Studie
Im folgenden wird die durchgeführte Studie selbst als auch die gewählte Methodik
und Teilnehmerschaft näher ausgeführt und die gewonnenen Daten präsentiert.
.. Teilnehmer
Während des Testzeitraums nahmen insgesamt  Probanden am Test teil, davon
waren  männlich und  weiblich. Das Durchschnittsalter betrug  Jahre. Ein
Großteil der Teilnehmer hatte bereits im Vorfeld Erfahrung mit VR gesammelt, 
Probanden gaben an, sehr viel Vorerfahrung zu besitzen und  Teilnehmer hat-
ten zumindest einmal ein HMD ausprobiert. Trotzdem hatte keiner der Probanden
jemals eine Eingabegerät benutzt, das an das Bewegungskonzept des Virtualizers18
heranreicht.  Befragte gaben an, Probleme mit Cybersickness zu haben und 
Teilnehmer hatten leicht physische Beeinträchtigungen ( Probanden gaben bei-
spielsweise an, kurzsichtig zu sein.)
.. Testauau & Studiendesign
Zu Beginn des Tests hatten die Teilnehmer keinerlei Wissen über die räumliche
Situation, die sie betraten. Nach der Kategorisierung (vgl. dazu ..) können die
Probanden als ungeleiteter Suchender ohne externe Hilfe eingeordnet werden.
Diese Attributierung spielt eine wichtige Rolle, da sie intuitive Entscheidungen
und spontane Wegfindung zulässt. Die Ergebnisse der Studie von Büchner bei-
spielsweise postuliert, dass Vorwissen über das abzusuchende Gebiet (oder räum-
liche Situation) die Probanden dazu verleitet, von ihrer Intuition abzuweichen
und ausschließlich „rationale” Entscheidungen zu treffen (Buechner et al. ).
Als Testaufbau wurden drei verschiedene „Testruns” konzipiert, die jeder Pro-
band durchschreiten musste. Die Testruns unterschieden sich dabei ausschließlich
in ihren jeweiligen Ein- und Ausgabegeräten.
.. Testrun : Computerbildschirm und Controller
Im ersten Testrun wurden die Probanden gebeten, die Anwendung mittels eines
Xbox One-Controllers zu bedienen. Wie in Abbildung . dargestellt, nutzte die
Anwendung selbst als Ausgabegerät einen herkömmlichen Bildschirm. Das Be-
dienkonzept des Controllers orientierte sich dabei sehr stark an die Schemata,
die eine sehr breite Verwendung bei Computerspielen finden: Mit dem linken Joy-
stick konnte der Avatar durch den Raum bewegt werden, während der rechte Joy-
stick die Kopfdrehung (und damit die Blickrichtung) kontrollierte. Alle weiteren
. Entscheidungsfindung & Geometrie
 Der Virtualizer ist ein Hard-
wareeingabegerät, das die
physikalischen Gehbewe -
gungen der Nutzer in die
virtuelle Realität überträgt
(vgl. dazu auch Abbildung .).


Schalter des Controllers waren inaktiv. Beim Aufbau des Testarbeitsplatzes orien-
tierten wir uns sehr stark am Setup, das bereits beim Test der Farbwahrnehmung
(vgl. dazu .) verwendet wurde. Auch wurde ein identischer Bildschirm ( Zoll,
. x . ( Hz)) verwendet.
.. Testrun : Virtual Reality und Controller
Wiederum wurde der bereits aus Testrun  bekannte Xbox-Controller als Eingabe -
methode verwendet, allerdings mit einer kleinen Änderung: Da das HMD autark
vom Controller die Kamerarotation zulässt, wurde der rechte Joystick eben falls de-
aktiviert, um inkonsistente und doppelte Bedienungsgesten zu vermeiden. Als
Ausgabegerät wurde die HTC Vive verwendet (siehe dazu Abbildung .), die mit
einer fixierten Framerate von Hz (Strentzsch et al. ) arbeitete.
. Entscheidungsfindung & Geometrie
. . Testaufbau mit
Controller und Bildschirm
.. Testaufbau mit
Controller und HMD


.. Testrun : Virtual Reality und Virtualizer
Divergent zu den vorherigen Testruns wurde hier als Eingabemethode der Cybe-
rith Virtualizer (siehe dazu Abbildung .) in Verbindung mit der HTC Vive ver-
wendet. Der Virtualizer kann als „Laufstall” beschrieben werden, der den
Probanden erlaubt, relativ natürliche Gehbewegungen innerhalb virtueller Umge-
bungen auszuüben. Dabei wird nicht nur die Geschwindigkeit der Tritte, sondern
auch die Gehrichtung an die Anwendung übertragen (Cakmak & Hager ).
. Virtuelle Umgebung
Als virtuelle Testumgebung wurde eine räumliche Konfiguration gewählt, die keine
substantiellen Differenzen zwischen den einzelnen Testruns als auch unter den in-
dividuellen Probanden aufwies. Konkret wurden die Probanden gebeten, je Testrun
insgesamt acht Räume zu durchschreiten – dabei wurde die Reihenfolge der einzel-
nen Räume bei jedem Testrun randomisiert. Die einzigen Ausnahmen bildeten der
erste und letzte Raum, die immer im exakt gleichen Layout gehalten wurden, um
den Probanden einerseits einen konsistenten Start als auch ein räumliches Ziel vor-
geben zu können.
Die Größe der Räume orientierte sich dabei an der DIN  (Building &
Energeering ), die Grundmaße von  x  Metern nahelegt. Um jedoch den Ein-
fluss unterschiedlicher Wandlängen auf die Probanden auszuschließen, wurde
dieses Layout auf einen quadratischen Grundriss hin angepasst, sodass der endgül-
tige Raum  x  Meter umfasste. Innerhalb jedes Raumes wurde den Testpersonen
verschiedene Ausgangstüren angeboten, die sie zum Verlassen des Raumes benut-
zen konnten. Ein Zurückgehen in den vorhergehenden Raum war nicht möglich,
jede getroffene Türentscheidung war also endgültig. Die Größe der Türen orien-
tierte sich wiederum an der DIN  (Building & Energeering ), die Mindest-
. Entscheidungsfindung & Geometrie
.. Testaufbau mit VR
und Cyberith Virtualizer


maße von , x , Metern veranschlagt. Außer den Türnischen wurde den Test-
personen keine weiteren visuellen Indizes (z. B. Türknäufe, Drücker, Scharniere etc.)
gezeigt, um auch deren Einfluss auf die Entscheidung auszuschließen. Nach dem
Durchschreiten eines Ausgangs wurde die Türe automatisch geschlossen, um eine
klare kognitive Trennung zwischen den einzelnen Räumen herzustellen.
Da der Virtualizer wie in Kapitel .. dargestellt ausschließlich die Körperro-
tation und Körperbewegung detektieren kann, hatten die Testpersonen keine Mög-
lichkeit, die Türen selbstständig zu öffnen19Um alle Testruns konsistent zu halten,
wurden die Türen daher grundsätzlich vom anwesenden Testleiter geöffnet, nach-
dem der Proband verbal seine Entscheidung mitgeteilt hatte, welchen Ausgang er
konkret benutzen wolle und er vor der gewählten Tür zum Stehen gekommen war.
Die Anzahl und Position der möglichen Ausgangstüren variierte dabei von Raum
zu Raum und wird im Nachfolgenden näher erläutert.
.. Raum ID : Start
Der Raum mit der ID  diente bei allen Tests als Startplatz für alle Probanden. Er
enthielt nur eine einzige Tür an seiner Stirnseite, die nach Ablauf von  Sekunden
automatisch erschien. Das sehr einfach Layout und der erst nach der Zeitspanne
erscheinende Ausgang diente dazu, den Testteilnehmern etwas Raum zu geben, in
dem sie sich an die virtuelle Umgebung gewöhnen konnten und zugleich sich mit
der jeweiligen Steuerung des Testruns vertraut zu machen.
.. Raum ID -: Grundrisse
Die Räume der ID-Spanne  bis  beinhalteten ausschließlich normale20 Türen,
deren Anzahl und in Abbildung . aufgeschlüsselt sind. Diese Räume wurden aus-
nahmslos von jedem Teilnehmer durchschritten, jedoch wurde die Reihenfolge
der IDs - bei jedem Testrun und Teilnehmer randomisiert.
. Entscheidungsfindung & Geometrie
 Aus Sicherheitsüberlegungen
heraus wurde darauf verzich-
tet, den Benutzern zusätzlich
zu Virtualizer und HMD
einen Controller zu geben.
 Normal bedeutet in diesem
Kontext, dass sich die Tür-
schwellen auf Fußbodenhöhe
befanden und die Türen die in
Kapitel . ausgeführten
Standardmaße aufwiesen.
. . Grundrisse der ge-
testeten virtuellen Räume.
Der Startplatz des Proban-
den ist jeweils in blau mar-
kiert, die jedem Raum
beigeordnete ID ist ebenfalls
aufgeführt.


. Testvorgang
Neben der Körpergröße der Probanden wurde ebenfalls die Pupillendistanz und
Höhe der Augen gemessen, um den Test auf jeden Probanden anzupassen – so wurde
beispielsweise die Kamerahöhe innerhalb der virtuellen Umgebung jeweils an die
Augenhöhe des Probanden angepasst, um die Testumstände so realitätstreu wie
möglich zu halten. Im Anschluss wurden die Teilnehmer gebeten, einen Fragebo-
gen auszufüllen, der in Abschnitt . näher ausgeführt ist. Danach wurde den Teil-
nehmern ihre Aufgabe erklärt und dazu aufgefordert, ihre Denkvorgänge auch
verbal auszusprechen, um den jeweiligen Entscheidungsprozess auch für die anwe-
senden Testleiter nachvollziehbar zu halten.
. Datenerhebung
Dieses Kapitel führt näher aus, welche Daten von den Probanden konkret gesam-
melt wurden. Generell kann die Datensammlung in vier Gruppen eingeteilt wer-
den, die im Test in folgender Reihenfolge durchschritten wurden:
Pre-Testing Fragebogen
Dieser Fragebogen zielte darauf ab, generelle Erkenntnisse und demografische
Angaben der Probanden zu sammeln. Folgende Daten wurden abgefragt bzw.
vor Ort gemessen: Alter, Körpergröße, Augenhöhe (entspricht dem Abstand
der Schädeloberkante bis zum Mittelpunkt der Iris), Pupillendistanz (ent-
spricht der Distanz der beiden Iriszentren beim Horizontblick und Fokus auf
Unendlich), Geschlecht, Rechts-/Linkshänder, Sehbeinträchtigungen, Spiel-
konsum pro Woche, VR-Vorerfahrung, Erfahrung mit Motionsickness.
Anwendungsdaten
Während des eigentlichen Usertests wurden automatisiert Daten des Proban-
den in einer Datenbank gespeichert. Konkret wurden folgende Informationen
gesammelt: Position und Rotation des Probanden innerhalb der Virtuellen
Umgebung in Intervallen von / Sekunden, gewählte Entscheidung des
Testteilnehmers, welchen Ausgang er im jeweiligen Raum gewählt hatte.
Zusätzliche Informationen
Im Usertest wurden die Probanden zusätzlich gebeten, „laut zu denken” also
ihre bewussten gedanklichen Prozesse zu verbalisieren. Für eine nachfol-
gende Auswertung wurden diese Äußerungen mit Einverständnis des Pro-
banden aufgezeichnet und zusätzlich in Stichpunkten transkribiert.
. Entscheidungsfindung & Geometrie


Post-Testing Fragebogen
Nach dem Usertest wurden die Probanden bei einem zweiten Fragebogen ge-
beten, die Anwendung selbst zu bewerten und etwaige Kritik oder Unzuläng-
lichkeiten (die eventuell das Testresultat verfälschen könnten) vorzubringen.
Auch eine stark abgewandelte Form des Präsenzfragebogens (Witmer & Sin-
ger ) wurde verwendet, um die individuell wahrgenommene Präsenz der
Testteilnehmer quantitativ zu messen.
. Ergebnisse
Im Nachfolgenden werden die Ergebnisse der Untersuchung vorgestellt. Nachdem
eine Vielzahl unterschiedlichster Daten gesammelt wurde, erscheint es zweckmä-
ßig, die Ergebnisse nicht nach Datentypen geordnet vorzustellen, sondern die Re-
sultate nach Kategorien sortiert auszuarbeiten.
.. Bewegungsmuster
Einer der wichtigsten Untersuchungsgegenstände dieser Studie waren die tatsäch-
lich vollzogenen Bewegungsmuster der Probanden. Um diese Bewegungen auszu-
werten, wurden die Wege von  Probanden komplett aufgezeichnet. Diese Daten
erlauben die Aufschlüsselung der Bewegungsmuster, die sich als charakteristisch
für die jeweiligen Ein- und Ausgabegeräte erwiesen.
Testrun : Controller und PC-Bildschirm
Wie in Abbildung . zu erkennen, bewegten sich die Probanden zunächst zur
Raummitte, um dann direkt und sehr zielgerichtet den von ihnen gewählten Aus-
gang zu benutzen. Dieses Verhalten erinnert stark an den Fish-Visitor, wie in Ka -
pitel .. beschrieben. Abbildung . schlüsselt zusätzlich auf, wie lange die
Probanden sich in den einzelnen Bereichen des Raumes aufhielten. Dazu wurde
der Grundriss in  Quadranten (entspricht einem Grid von  ×  Einheiten)
eingeteilt und die Flächenfarbe jeweils nach kumulierter Verweilzeit verändert.
Zusammengefasst lassen sich aus den Abbildungen folgende Schlüsse ziehen:
Die Probandenwege bildeten ein kreuzartiges Geflecht
Die Probanden verweilten eher in der unteren Hälfte des Raumes
Die gezeigten Akkumulationen entstammen entweder vom horizontalen
oder vertikalen Balken des gebildeten Kreuzes
. Entscheidungsfindung & Geometrie


. Entscheidungsfindung & Geometrie
. . Testrun  (Con-
troller und PC-Bildschirm):
Charakteristische Pfade
aller aufgezeichneten
Probanden während des
ersten Testruns.
. . Testrun 
(Controller und PC-Bild-
schirm): Kumulierte
Verweilzeiten (in Milli-
sekunden) der Probanden.
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
StartRaumbreite: 5m
Raumtiefe: 5m


. Entscheidungsfindung & Geometrie
. . Testrun 
(Controller und HMD):
Bewegungsmuster
. . Testrun 
(Controller und HMD):
Kumulierte durchschnitt -
liche Verweilzeiten der
Probanden
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
S
Raumtiefe: 5m


. Entscheidungsfindung & Geometrie
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
StartRaumbreite: 5m
Raumtiefe: 5m
. . Setup 
(Virtualizer und HMD):
Bewegungs muster
.. Testrun 
(Virtualizer und HMD):
Kumulierte durchschnitt-
liche Verweilzeiten der
Probanden


. Entscheidungsfindung & Geometrie
Testrun : Controller und HMD
Der Testrun  zeigt einige Gemeinsamkeiten zum vorhergehenden Test: Wie in
Abbildung . dargestellt lässt sich auch hier die kreuzartige Verzweigung der in-
dividuellen Pfade gut erkennen. Ebenfalls auffallend – und damit von Testrun 
divergierend – ist, dass die Raumecken deutlich weniger oft begangen wurden.
Vergleicht man die Raumnutzung mit den Verweilzeiten (siehe dazu Abbildung .)
so lässt sich feststellen, dass ebenfalls die untere Raumhälfte deutlich intensiver
genutzt wurde.
Testrun : Virtualizer und HMD
Bei diesem Testrun zeigten sich die größten Unterschiede zu den vorhergegange-
nen Tests: Die Pfade in Abbildung . sind deutlich fluider und organischer, zeigen
jedoch auch die charakteristische Kreuzform. Die Raumecken wurden von keinem
Probanden genutzt, die Wege sind weitgehend zielstrebig ohne größere Richtungs-
änderungen. Abbildung . zeigt zusätzlich, dass sich die Verweilplätze nochmals
weiter Richtung Startpunkt verschieben.
.. Nähere Betrachtung der Pfade
Im Allgemeinen weisen alle drei Testruns einige Gemeinsamkeiten auf: Wie be-
reits festgestellt zeigten sich bei den abgeschrittenen Wegen in allen Tests eine
charakteristische Kreuzform deren Balken parallel zu den Außenmauern des Rau-
mes liegen. Diese Erkenntnis scheint nicht weiter verwunderlich, wenn Studien
der Architektur im öffentlichen Raum hinzugezogen werden. Beispielsweise wurde
dieses Phänomen bereits hinreichend im Kontext der Besucherpfade bei Ausstel-
lungen beschrieben – demnach folgen die Besucher bestimmten unbewussten
Heuristiken, wenn sie durch ein vorgegebenes Raumlayout navigieren:
Besucher sind zunächst bestrebt, einen Hauptweg durch die Raummitte
zu folgen.
Wenn sie nicht durch Hindernisse oder Stimuli beeinflusst werden,
dann bewegen sie sich vorwiegend in nahezu geraden Linien mit so wenig
Richtungsänderungen wie möglich, dem Prinzip der „Trägheit” folgend
(Bitgood )
Nachdem in dieser Studie auch Räume getestet wurden, die mehrere mögliche
Ausgänge aufwiesen – beispielsweise Raumlayout  (vgl. dazu Abbildung .) –
zeigte sich, dass viele Probanden zunächst eine Seitwärtsbewegung durchführten
und anschließend den von ihnen gewählten Ausgang in einer geraden Linie an-
steuerten. Dieses Phänomen könnte ebenfalls auf die von Bitgood beschriebene
Grid-Strategie zurück geführt werden.


Von besonderem Interesse ist, dass dieser Ansatz nicht in Testrun  – also gerade
dem Testrun, der die physikalische Realität vermeintlich am besten abbilden kann
– nachzuweisen ist: So sind die Pfade zwar wesentlich zielstrebiger, jedoch zeigt
sich insbesondere im Raumlayout  dass die These des rechtwinkligen Grids in die-
ser Konfiguration nicht bestätigt werden kann.
Um die Klassifikation der Visitor-Typen aus Kapitel .. nochmals aufzugrei-
fen, kann generell festgestellt werden, dass bei dieser getesteten Konfiguration –
quadratische, reizarme Räume – die meisten Probanden als Fish-Visitor eingeord-
net werden können: Sie bewegen sich vornehmlich durch die Mitte des Raumes,
verbringen vergleichsweise wenig Zeit auf einem Ort und bleiben im Allgemeinen
eher selten stehen21. Die Dominanz des Fish-Visitors lässt sich ebenfalls dadurch
erklären, dass alle Raumlayouts der Studie die beste Übersicht über die Raum -
geometrie gleich am Startpunkt garantierte – die Testpersonen hatten daher auch
keine Notwendigkeit sich zunächst eine bessere Beobachtungsposition für die
Raumevaluation suchen zu müssen.
.. Entscheidungen
Neben den Bewegungsprofilen wurde auch die letztendliche Entscheidung der
Probanden aufgeschlüsselt, welchen Ausgang sie in der jeweiligen Raumkonfigura-
tion auswählten. Der nachfolgende Abschnitt beleuchtet daher, wie sich die verän-
derte Geometrie als auch die unterschiedlichen Ein- und Ausgabemethoden auf
den Entscheidungsprozess auswirken.
Jeweils abhängig von der auftretenden Raumgeometrie (vgl. Abbildung .)
sind folgende Entscheidungen möglich:
L = linke Tür; M = mittlere Tür; R = rechte Tür
L, R = linke Tür/rechte Tür, bei einer Wand mit zwei Türen (Raum ID )
aL, aR = linke/rechte Tür bei einem angewinkelten Raum (Raum ID )
L, M, R = linke, mittlere und rechte Tür bei einem Raum mit drei Türen
an einer Wand (Raum ID )
. Entscheidungsfindung & Geometrie
 Es ist allerdings auch anzu-
merken, dass die Kategorien
Butterfly-Visitor und Ant-
Visitor in der Testumgebung
durch das Fehlen von Aus-
stellungsstücken/ Objekten
nicht detektiert werden
können: Durch das Fehlen
von Stimuli hatten die Pro-
banden schlichtweg nichts
zu entdecken, wenn sie sich
nahe den Wänden auielten.


Die kumulierten Entscheidungen in absoluten Zahlen sind in Tabelle . aufge-
schlüsselt. Es zeigt sich, dass sich kaum signifikante Abweichungen zwischen den
Testruns feststellen lassen. Obwohl also die individuell gewählten Pfade teilweise
deutlich bei den einzelnen Testruns abweichen, schlagen sich diese Unterschiede
nicht in der letztendlich getroffenen Entscheidung nieder.
Nachdem die Raumgeometrien mitunter stark voneinander abweichen,
scheint eine Normalisierung sinnvoll, um zu ermitteln, ob sich die Testpersonen
eher für rechts bzw. links oder die Mitte entscheiden. Tabelle . verfolgt genau die-
sen Ansatz: Alle Türen, die eher auf einen Linksdrall hinweisen (z.B. die linke Tür
bei Raum ID , jedoch auch die linke Tür bei Raum ID ) wurden in die Kategorie
Links einsortiert. Es ist dabei unerheblich, ob sich die linke Tür in der gleichen
Wand auf der Stirnseite oder isoliert auf der linken Seite befindet. Analog wurde
mit den Kategorien Mitte und Rechts verfahren.
Alle Optionen in Summe ergeben insgesamt  theoretisch mögliche Ent-
scheidungen pro Testrun. Es lässt sich ableiten, dass die getesteten Probanden eher
die mittlere Entscheidungsoption bevorzugten. Signifikante Unterschiede zwi-
schen Links und Rechts ließen sich nicht ausmachen.
. Entscheidungsfindung & Geometrie
Raumlayout ID mögliche Optionen Testrun  Testrun  Testrun 


L
R








L
R








L
M








M
R








aL
aR









L
M
R












L
M
R









. . Türentscheidungen
in absoluten Zahlen
(N = ) bei den einzelnen
Testruns.
Testrun  Testrun  Testrun 
Links .% Links .% Links .%
Mitte .% Mitte .% Mitte .%
Rechts .% Rechts .% Rechts .%
. . Getroffene Ent-
scheidungen, normalisiert
über alle theoretisch
möglichen Optionen.


Der von den Probanden benötigte Zeitansatz unterscheidet sich mitunter aller-
dings deutlich zwischen den Testruns. Vergleicht man die in Tabelle . aufgeführ-
ten Durchschnittszeiten je Testrun, so fällt auf, dass die Probanden die Kombi-
nation Controller und PC-Bildschirm (Testrun ) am schnellsten und die Ein-/Aus-
gabekonfiguration Virtualizer und HMD (Testrun ) am langsamsten bewältigten.
Dies lässt sich zum einen durch die rein physiologisch nötige Anstrengung (im Vir-
tualizer ist realitätsnahe Laufbewegung nötig), jedoch auch mit dem gesteigerten
Zeitbedürfnis für VR im generellen erklären. Diese VR-spezifische Zeitdiskrepanz
schlägt sich dann konsequenterweise auch in den Durchschnittswerten der Kombi-
nation Controller und HMD (Testrun ) nieder.
Vergleicht man die gemessenen Ergebnisse, so lässt sich feststellen, dass es
keine Anhaltspunkte für einen relevanten Einfluss der Ein- und Ausgabegeräte gibt
(bei einem einfachen χ2Test lagen die Konfidenzwerte immer unter %). Diese Er-
kenntnis ist insofern interessant, weil die unterschiedlichen Bewegungsmuster zu-
nächst auch auf divergierende Entscheidungen hindeuteten. Ein subtile positive
Korrelation lässt sich jedoch im Zusammenhang zwischen der tendenziellen (d. h.
der normalisierten Türentscheidung wie in Tabelle . aufgeführt) Orientierung
und der „Händigkeit” (Links-/Rechtshänder) ausmachen: Rechtshänder präferie-
ren eher Ausgänge, die tendenziell rechts verortet waren (p = ,). Ein ähnlicher
Zusammenhang besteht bei den Geschlechtern: Frauen benutzten eher Ausgänge,
die sich links befanden (p = ,).
. Entscheidungsfindung & Geometrie
Raum ID Testrun  Testrun  Testrun 
 . . .
 . . .
 . . .
 . . .
 . . .
 . . .
 . . .
Summe
Durchschnitt
.
.
.
.
.
.
.. Durchschnittlicher
Zeitbedarf der Probanden
(in Sekunden) für die
Bewältigung der einzelnen
Raumgeometrien, nach
Testruns getrennt.


. Ausblick und Schlussbemerkungen
In diesem Test wurde mit sehr spartanischen Räumen gearbeitet, die weder Möb-
lierung noch Dekoration oder sonstige architektonische Merkmale aufwiesen, die
über das absolute Minimum hinausreichen. Diese Konfiguration wurde sehr be-
wusst gewählt, um einen unverfälschten und ausschließlich an räumlicher Geo -
metrie orientierenden Bewegungsfluss zu bestimmen. Natürlich haben diese
Merkmale einen beträchtlichen Einfluss auf die individuellen Orientierungspro-
zesse als auch auf die persönliche Navigation. So versteht sich diese durchgeführte
Studie eher als erster Beitrag zu einer weiteren Vertiefung der Erkenntnisse von Na-
vigation und Orientierung in immersiven virtuellen Umgebungen und nicht als ab-
geschlossenes Projekt.
Was sich jedoch bereits mit hoher Sicherheit sagen lässt, ist, dass der Einfluss
der Ein- und Ausgabegeräte mitunter zu signifikant anderem Verhalten der Rezi-
pienten innerhalb des Entscheidungsprozesses führt, jedoch kaum Einfluss auf die
final getroffene Entscheidung hat. Dieses Phänomen ist insofern wichtig, weil ge-
rade in den Kerneinsatzgebieten von VR (Gaming, Simulation und Engineering)
der Weg oftmals wesentlich wichtiger als das Ziel ist.
. Entscheidungsfindung & Geometrie


Virtuelle Realität unterscheidet sich von einer Vielzahl der klassischen (Massen-)
Medien durch die Verwendung in einem stark isolierenden Kontext: Der Nutzer ist
nicht nur sensorisch mit seinen wichtigsten Sinnen (Augen, Ohren, Gleichgewicht)
in der Anwendung, sondern wird durch die Endgeräte wie HMD oder Kopfhörer
sehr stark von seiner natürlichen Umwelt getrennt. Diese Eigenschaften von VR
sind einerseits für das große Immersionspotential des Mediums verantwortlich,
schüren allerdings bei Otto Normalverbraucher nachvollziehbare Ängste: Asso -
ziationen mit der Matrix und dem Ausgeliefertsein an eine Anwendung sind insbe-
sondere bei VR-unerfahrenen Nutzern sehr weit verbreitet. Damit einhergehend
verlangt dieses Medium also eine Ästhetik, die sich wesentlich stärker am indivi-
duellen Geschmack des Rezipienten orientiert und die einen klaren Fokus auf das
subjektive Wohlergehen des Nutzers legen muss. Eine einheitliche Anwendung, die
einen signifikanten Teil des Massengeschmacks zu bedienen versteht, wird es so
nicht geben, vielmehr muss der Content auf die psychologischen, demografischen
und nicht zuletzt auf die Erfahrungswerte des Einzelnutzers eingehen.
Kapitel  hat gezeigt, dass große Diskrepanzen zwischen den Inhaltspräferen-
zen von VR-Nutzern und Nichtnutzern bestehen: Eine zukünftige Aufgabe für Ent-
wickler ist, diese Diskrepanzen aufzugreifen und in einen „fluiden” Prozess ein-
zubetten, der erlaubt, dass die Anwendung sich an das Erfahrungsniveau der
Nutzer dynamisch anpassen kann. Ganz generell kann festgestellt werden, dass die
Ergründung der Zielgruppe einer VR-Anwendung ein hoher Stellenwert beigemes-
sen werden muss: Nicht nur die divergierende Vorerfahrung, sondern auch das Ge-
schlecht der Nutzer muss bei Konzeption als auch Design berücksichtigt werden.
So konnte beispielsweise gezeigt werden, dass Frauen einerseits durchaus großes
Interesse an der Technologie VR haben, jedoch einen vollkommen von den männ-
lichen Präferenzen unterschiedlichen Inhalt bevorzugen und, wie Kapitel  zeigt,
auch eine besondere grafische Aufbereitung des dargestellten Contents wünschen.
In Kapitel  wurde dargelegt, dass es auch in absehbarer Zeit keinen „Ein-/
Ausschalter” für Atmosphäre in virtuellen Umgebungen geben kann, sondern
Sichtweite und deren Beschränkung sehr subtil und situationsbedingt eingesetzt
werden muss. Ebenso wurde gezeigt, dass ästhetisches Erleben und Präsenz in VR
stark miteinander verknüpft sind – ein Argument mehr, dass auch virtuelle Welten
einer eigenen ästhetischen Sprache bedürfen: Daraus lässt sich das Potential ab -
leiten, den ohnehin schon hohen Immersionsgrad der VR ein weiteres Mal zu
steigern, ohne die Einstiegshürden – beispielsweise durch zusätzliche isolierende
Eigenschaften – erhöhen zu müssen. Darüber hinausgehend betont die Untersu-
Resümee
6


chung ein weiteres Mal, wie hoch der Stellenwert von Farbigkeit und Beleuchtung
den Probanden ist und wie vergleichsweise unwichtig sie die interaktiven Möglich-
keiten einschätzen, wenn von Atmosphäre die Rede ist.
Schlussendlich konnte in Kapitel  noch nachgewiesen werden, welchen Ein-
fluss verschiedene Modalitäten bei den Ein- und Ausgabegeräten schon auf so fun-
damentale und primitive Verhaltensmuster wie die hindernislose Wegefindung
haben können. Nachdem die Bewegungsmuster signifikant unterschiedliche Aus-
prägungen hatten, die letztendlich gewählte Entscheidung jedoch wiederum deut-
liche Parallelen aufwiesen, ist hier eine Abwägung zu treffen, was das konkrete Ziel
der jeweiligen Anwendung ist.
Letztendlich haben diese vier Studien gezeigt, dass die virtuelle Realität einer eige-
nen Ästhetik und Designsprache bedarf: Eine unveränderte Übertragung der phy -
sikalischen Paradigmen aus der materiellen Welt erscheint daher technisch und
besonders konzeptionell wenig sinnvoll. Verdichtet man die Erkenntnisse der Un-
tersuchungen auf griffige Handlungsanweisungen, so können folgende Aspekte
festgehalten werden:
Beide Geschlechter sind an VR interessiert, benötigen aber divergente In-
halte: Frauen interessieren sich eher für Bildung, Reisen und Fitness; wäh-
rend sich Männer eher für Spiele und Wettbewerb begeistern können. Ob
Sex in der Virtualität tatsächlich eine Rolle spielen wird, sei an dieser Stelle
dahin gestellt. In der Befragung weckte diese Kategorie trotz signifikanter
Geschlechtsunterschiede eher unterdurchschnittliches Interesse über alle
Probandengruppen hinweg.
VR-Vorerfahrung der Zielgruppe wirkt sich nicht nur in ihrem inhärenten
Qualitätsanspruch an die Anwendung, sondern insbesondere auch auf ihre
subjektiven Inhaltspräferenzen aus.
Motion Sickness ist zwar nach wie vor ein Thema, jedoch ist die Ursache nicht
– wie gemeinhin gerne angenommen wird – die unzureichende Grafik der
Anwendungen, sondern ist eher im unpassendem Mapping zu verorten.
Ist die Zielgruppe weiblich, so sollte das generelle Farbklima deutlich in einen
„kälteren” – sprich blaustichigen – Bereich verschoben werden.
Der von den Anwendungsdesignern gern eingesetzte Nebel und Dunst wird
von den Rezipienten nicht automatisch mit höherer atmosphärischer Ästhe-
tik assoziiert. Erst wenn der Nebel als Medium des Lichts (genauer: der Licht-
farbe) verwendet wird, verleiht er der Umgebung atmosphärische Qualitäten.
 Resümee


Die Ästhetik der Umgebung ist relevant: Gefällt den Anwendern die virtuelle
Umwelt, so steigt auch der Wert der Präsenz an.
Unterschiedliche Ein- und Ausgabegeräte führen zu mitunter deutlich unter-
schiedlicher Wegfindung der einzelnen User – selbst bei sehr reduzierten
geometrischen Stimuli. Anwendungen, in denen die Wegfindung eine beson-
dere Rolle spielt (z.B. Fluchtwegsplanung, jedoch auch Adventure- und Shoo-
ter-Games), müssen diesen Umstand unbedingt konzeptionell adressieren.
Interessanterweise führen die unterschiedlichen Wege der Anwender trotz-
dem nicht zu divergenten Entscheidungen bei der Wahl des Ausgangs. Es ist
daher nicht ausreichend, bei zukünftigen Untersuchungen ausschließlich die
finale Entscheidung aufzuzeichnen und auszuwerten, vielmehr sollte ein be-
sonderes Augenmerk auch auf den Bewegungspfad gelegt werden, der zu der
jeweiligen Entscheidung geführt hat.
Aus der Perspektive der Autoren ergeben sich mit diesen Ergebnissen neue Poten-
tiale, nicht nur um bisher unerschlossene Zielgruppen zu adressieren, die bisher
noch nicht mit VR in Berührung gekommen sind, sondern auch, wie sich bereits
fertige Anwendungen für die Verwendung in VR adaptieren lassen. Wie bereits in
Kapitel  angedeutet, wird die nächste Zeit zeigen, ob sich VR auch in der breiten
Masse gegen etablierte Medien bewähren kann. Dieses Forschungsprojekt versteht
sich als kleinen Beitrag in diesem Zusammenhang, in der Hoffnung, dass VR ihren
fixen Platz im Medienkosmos findet.
 Resümee


, ., , ., , ., , ., , .  -
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A literature survey’, ACM Comput. Surv. (), –.
URL: http://doi.acm.org/10.1145/954339.954342
Literaturverzeichnis

Über die Autoren
. .   ist Professor für Intuitive und Perzeptive Benutzer-
schnittstellen an der Hochschule Karlsruhe. Zuvor war er Professor für Interaktive
Medien in Furtwangen und Professor für Intermediales Design in Pforzheim. 
wurde er mit dem . Platz beim bundesweiten Wettbewerb „Professor des Jahres”
der UNICUM Stiftung ausgezeichnet.
Neben Industrie (u.a. Präsentationen bei Intel, Microsoft, Porsche) und Wis-
senschaft (z. B. Keynote Human Factors in Design, Shanghai) ist Wölfel auch bei
Ausstellungen (z.B. Architekturbiennale Venedig) und Museen (z. B. ZKM | Zentrum
für Kunst und Medien Karlsruhe) tätig.  wurde Dr. Wölfel mit dem IKT Innova-
tiv Preis durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie ausgezeich-
net.  erhielt er den Innovationspreis-IT in der Kategorie Entertainment/D.
  .. ist zur Zeit akademischer Mitarbeiter an der Fakultät Infor-
matik/Wirtschaftsinformatik der Hochschule Karlsruhe. Zuvor forschte er im Rah-
men des Karl Steinbuch Forschungsprogramms der MFG Baden-Württemberg an
der Hochschule Furtwangen zur Ästhetik in virtuellen Umgebungen und war lange
im Agenturumfeld als Art Director und Projektleiter tätig. Neben seiner Tätigkeit
an der Hochschule Karlsruhe arbeitet Sieß zudem als Lehrbeauftragter für Interak-
tionsdesign an der Hochschule Furtwangen und als selbstständiger (D-)Designer
in Karlsruhe und Regensburg.
Über die MFG Stiftung Baden-Württemberg
Die gemeinnützige MFG Stiftung wurde  als Geschäftsbereich der MFG Medien-
und Filmgesellschaft Baden-Württemberg ins Leben gerufen. Stifter ist die Wirt-
schafts- und Clusterinitiative bwcon (Baden-Württemberg: Connected). Das Ziel
der MFG Stiftung ist die Aus- und Weiterbildung sowie die Förderung von
Kunst,
Kreativität und Kultur. Dabei sind ihre Schwerpunkte die Forschung und Ent
wick-
lung in den Bereichen Medien, IT und Film. Die MFG Stiftung vergibt Stipendien,
leitet Forschungsprogramme und beauftragt wissenschaftliche Studien.
Mehr Informationen finden Sie im Internet unter
http://stiftung.mfg.de
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
Über die Reihe
Die Berichte aus dem Karl-Steinbuch-Forschungs-
programm präsentieren ak tu elle Er kenntnisse
und Lösungen an der Schnittstelle von Kreativ-
wirtschaft und Informations- und Kommunika -
tionstechnologie. Ziel der Reihe ist es, Forschungs -
ergebnisse praxisorientiert aufzubereiten und
damit neben Wissenschaftlern auch Anwender-
branchen anzusprechen.
Mit dem Karl-Steinbuch-Forschungsprogramm
unterstützt die MFG Stiftung Baden-Württem-
berg seit 2011 besonders innovative Forschungs-
arbeiten an ba den-württembergischen Hoch -
schulen für Angewandte Wissenschaften. In fünf
Ausschreibungsrunden (2011 –2016) werden Pro-
jekte mit einer Laufzeit von bis zu zwei Jahren
realisiert. Das Programm wird aus Mitteln der
Zukunftsoffensive III des Landes Baden-Württem-
berg finanziert. Weitere Informationen und ak -
tuelle Neuig keiten finden sich im Internet unter
www.stiftung.mfg.de .
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