Kleine tragbare Kameras (GoPro, Autographer) sind in der LifeloggingSzene beliebt, um einfach und unkompliziert Momente des eigenen Alltags zu dokumentieren. Einige der aktuell verfügbaren Modelle nehmen sensorbasiert automatisch Fotos auf, etwa bei Geräuschen, Bewegungen oder Temperaturänderungen. Zeitgleich werden mit jedem Bild Metadaten (zu Position, Geschwindigkeit, Datum, Uhrzeit, Temperatur, etc.) protokolliert. Diese Funktionen sind interessant für die Designforschung, da so das Verhalten von Studienpersonen untersucht werden kann.
Die hier gezeigte Studie diente als Test, um das Potenzial einer solchen Forschungsmethode zu evaluieren. Teilnehmende Studierende wurden über einen Zeitraum von zwei Wochen während eines Kompaktseminars auf ihrem Campus mittels einer tragbaren Autographer Kamera ausgerüstet. Fotos und Metadaten wurden im Anschluss semi-automatisch analysiert (Clustering, Image Recognition) und ausgewertet. Aus den Fotos konnten bestimmte Interaktionen und Kontexte ausgelesen werden, und durch Triangulation mit den Metadaten (Temperatur, Uhrzeit, Position) war eine Interpretation der möglicherweise zugrundeliegenden Motivationen möglich. Die Studie zeigt Potenziale der Methode aber auch Schwächen auf (etwa Privatsphäre, Auswerten der Datenflut).
Publikation:
Thoring, K. C., Mueller, R.M., & Badke-Schaub, P. (2015). Ethnographic Design Research with Wearable Cameras. In: CHI’15 EA Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems (pp. 2049–2054). Seoul, Republic of Korea
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