Forschung im Bereich Virtual Reality (VR) – Der umfassende Taschenführer

Virtual Reality (VR) verändert die Forschung in Bereichen wie Gesundheitswesen, Bildung und Design grundlegend, indem sie immersive Umgebungen zur Untersuchung menschlichen Verhaltens, menschlicher Emotionen und menschlicher Leistungsfähigkeit bietet. Dieser ausführliche Leitfaden befasst sich mit der Geschichte, der Hardware, der Software, den Anwendungsbereichen und der Integration von VR mit Biosensoren und beleuchtet dabei insbesondere die Rolle von VR bei der Steigerung der Nutzerinteraktion, des Realismus und der Verbesserung von Forschungsmethoden.

Einleitung

Virtual Reality (VR) bezeichnet eine immersive, computergenerierte Umgebung, auf die über spezielle Geräte wie VR-Headsets zugegriffen wird und die es den Nutzern ermöglicht, mit lebensechten digitalen Umgebungen zu interagieren und diese zu erkunden. VR kann über Computerbildschirme oder Head-Mounted Displays (HMDs) erlebt werden. Während sich dieser Leitfaden auf Letzteres konzentriert, gelten viele der Konzepte für beide Medien. 

Obwohl die Anfänge der virtuellen Realität bis in die 1950er Jahre zurückreichen, wurden im Laufe der Jahrzehnte bedeutende Fortschritte erzielt. Mitte der 1950er Jahre stellte Morten Heilig das „Sensorama“ vor, einen frühen Versuch, ein multisensorisches Kinoerlebnis zu schaffen. In den 1960er Jahren entwickelten die Informatiker Ivan Sutherland und David Evans das erste Head-Mounted Display (HMD), einen rudimentären Vorläufer moderner VR-Headsets.

Die Integration von VR in die Gaming-Branche begann in den 1980er Jahren, doch erst die entscheidenden technologischen Fortschritte in den 2010er Jahren katapultierten VR in den Mainstream. In den vergangenen 30 Jahren gewann VR in der Wissenschaft an Bedeutung, insbesondere bei militärischen Anwendungen, und breitete sich schließlich auf vielfältige Forschungsbereiche aus. Heute spielt VR eine entscheidende Rolle in Bereichen wie dem Gesundheitswesen, der Architektur, der beruflichen Weiterbildung und der Bildung.

Dieses Dokument befasst sich mit der Anwendung von VR in der Forschung und behandelt Anwendungsfälle, Hardware, Software sowie Datenanalyse. Wir untersuchen die jüngsten Fortschritte im Bereich der virtuellen Realität und deren Auswirkungen auf die Stärkung von Forschungsmethoden, die VR-Technologie nutzen. Zu Beginn beleuchten wir die historischen Meilensteine in der Entwicklung der VR-Forschung und untersuchen die Rolle von Immersion und Embodiment als Schlüsselfaktoren für den Erfolg von VR in der Forschung.

Die virtuelle Realität (VR) hat Einzug in vielfältige Forschungsbereiche gehalten, die von militärischen Trainingssimulationen bis hin zur Verbesserung der Fähigkeiten im öffentlichen Sprechen reichen. Trotz der vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten bestehen in diesen Bereichen nach wie vor gemeinsame Herausforderungen, die sich in erster Linie auf technologische Hindernisse beziehen. Jüngste Fortschritte in der VR-Headset-Technologie, wie beispielsweise drahtlose Funktionen, der einfache Zugang zu realistischen Umgebungen und nahtlose Datenaufzeichnungsmethoden, versetzen die VR in die Lage, sich noch stärker in verschiedene Forschungspraxisbereiche zu integrieren.

Klinische Behandlungszentren nutzen VR mittlerweile für Interventionen im Bereich der psychischen Gesundheit, während medizinische Fakultäten sie für die chirurgische Ausbildung einsetzen. Piloten und Militärangehörige absolvieren immersive Trainings in sicheren Umgebungen, um Fähigkeiten zu entwickeln, mit denen sie komplexe und gefährliche Aufgaben bewältigen können. Im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen bietet VR eine einzigartige Möglichkeit, den Einzelnen in simulierte Umgebungen einzubinden und so die Entwicklung praxisnaher Fähigkeiten zu fördern – ein entscheidender Faktor für den Erfolg der VR-Forschung.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden zeichnet sich VR dadurch aus, dass sie das Eintauchen in die virtuelle Welt und das Gefühl der Präsenz – einen Zustand, in dem die Nutzer vollständig in eine simulierte Umgebung eintauchen – sowie die Verkörperung, also das Gefühl, physisch in dieser Umgebung präsent zu sein, fördert ^[1]. Diese Merkmale fehlen bei herkömmlichen Methoden weitgehend und scheinen einer der entscheidenden Faktoren für die Motivierung der Nutzer zur Einhaltung der Therapie zu sein, was im klinischen Bereich zu höheren Verbleibquoten führt. 

Die Begriffe „Immersion“ und „Präsenz“ werden oft – wenn auch fälschlicherweise – synonym verwendet. „Immersion“ bezieht sich auf die objektive technologische Qualität und die sensorische Erfahrung der virtuellen Umgebung, während „Präsenz“ die psychologische Erfahrung beschreibt, inwieweit man sich in der virtuellen Welt präsent fühlt (Wilkinson et al., 2021). Die Immersion lässt sich durch Funktionen wie haptisches Feedback verbessern, und ein höheres Maß an Immersion geht in der Regel mit einer stärkeren subjektiven Präsenz einher.

Interessanterweise scheinen Präsenz und Immersion zwar wichtig zu sein, um die Motivation der Nutzer aufrechtzuerhalten ^[2], doch ist eine hohe Immersion oder Präsenz nicht notwendig, um emotionale Reaktionen auszulösen ^[3]. Interessanterweise sind sie auch nicht erforderlich, damit Nutzer von der virtuellen Expositionstherapie profitieren können, was darauf hindeutet, dass Präsenz und Immersion im Kontext von VR nicht immer entscheidend sind ^[4].

Zwar ist es nach wie vor schwierig, Immersion und Präsenz zu quantifizieren, doch ist es Forschern gelungen, die Verkörperung zu quantifizieren. So hat beispielsweise eine Studie gezeigt, dass Teilnehmer dieselben physiologischen Reaktionen – unter anderem im Gehirn und im autonomen Nervensystem – zeigen, wenn sie das Gefühl haben, mit einem Messer angegriffen zu werden (Gonzalez-Franco et al., 2014).

Die physiologische Ähnlichkeit deutet darauf hin, dass sie ihren virtuellen Körperteil als ihren eigenen „angenommen“ haben. Daraus folgt, dass die emotionale Intensität einer virtuellen Erfahrung durch den Grad der Verkörperung beeinflusst wird, wobei ein höherer Grad an Verkörperung mit einer höheren emotionalen Intensität korreliert (Gall et al., 2019). Mit anderen Worten: Wenn Menschen sich verkörpert fühlen, kann die virtuelle Umgebung reale Reaktionen im Gehirn und im Körper auslösen.

Aus diesem Grund ist es vielleicht nicht überraschend, dass ein stärkeres Gefühl der Verkörperung in der virtuellen Umgebung mit besseren Behandlungsergebnissen und Leistungen korreliert ^[5]. Dem aufmerksamen Leser mögen die gegensätzlichen Ergebnisse hinsichtlich Verkörperung und Präsenz in Bezug auf die physiologische und emotionale Erfahrung eines Nutzers rätselhaft erscheinen ^[6]. Verkörperung beinhaltet zwar ein Gefühl der Präsenz, umfasst aber auch ein Gefühl der Handlungsfähigkeit und der Ortszugehörigkeit ^[7]. Während Präsenz allein die Benutzererfahrung möglicherweise nicht verbessert, kann dies die umfassendere Erfahrung der Verkörperung sehr wohl tun. Wir empfehlen neugierigen Lesern, sich an anderer Stelle mit diesem Thema auseinanderzusetzen ^[8].

Zusammenfassend lässt sich sagen: Auch wenn die Forschung im Bereich der virtuellen Realität noch in den Kinderschuhen steckt, ist klar, dass ihr Erfolg weitgehend von ihrer Fähigkeit abhängt, ein bisher unbekanntes immersives Erlebnis zu erzeugen. VR hat nicht nur begonnen, die therapeutische Landschaft zu verändern, sondern wirkt sich auch auf Bildung, berufliche Weiterbildung und Marketingpraktiken aus. Im Folgenden werden wir uns mit sechs verschiedenen Forschungsbereichen befassen, in denen VR zum Einsatz kommt. 

Anwendungsbeispiele für Virtual-Reality-Forschung 

Die virtuelle Realität hat sich zu einem unverzichtbaren Werkzeug in einer Vielzahl von Forschungsbereichen entwickelt, die sich mit menschlichem Verhalten und menschlicher Leistungsfähigkeit befassen. Ihre Anwendungsbereiche reichen von Marketing und öffentlicher Rede bis hin zu militärischer Ausbildung und chirurgischen Eingriffen. In den folgenden Abschnitten werden wir uns eingehender mit einer Auswahl dieser spannenden Anwendungsfälle befassen.

Psychische Gesundheit und psychische Erkrankungen

Psychische Erkrankungen sind sowohl innerhalb einzelner Krankheitsbilder als auch zwischen verschiedenen Krankheiten und bei einzelnen Personen äußerst heterogen. Auch wenn Menschen selten genau dieselben Symptome auf dieselbe Weise und zur selben Zeit zeigen, gibt es doch für jede definierte Erkrankung charakteristische und typische Merkmale, die durch standardisierte Therapieprogramme behandelt werden können. Die virtuelle Realität (VR) wird intensiv im Hinblick auf verbesserte Therapieergebnisse erforscht, findet aber auch zunehmend Anwendung bei der Identifizierung neuer Biomarker und Risikofaktoren. 

Phobie

VR ergänzt die standardisierte Therapie bei Phobien, indem sie eine schrittweise Exposition ermöglicht, die bei einem überschaubaren Angstniveau beginnt (z. B. das Betrachten eines Spinnenbildes) und bis hin zu realen Reizen führt (z. B. die Spinne kommt näher). Herkömmliche Expositionsmethoden stehen vor Herausforderungen (wie lässt sich beispielsweise Flugangst in einer Therapiepraxis hervorrufen?), die VR mit ihrer immersiven und leicht zugänglichen Technologie bewältigen kann. Auch wenn VR neuartig erscheinen mag, wird sie bereits seit Jahrzehnten zur Behandlung von Phobien eingesetzt.

Tatsächlich beschreibt eine Studie aus dem Jahr 1998, wie VR bei Höhenangst, Angst vor öffentlichen Reden und Flugangst eingesetzt wurde ((North et al., 1998)). Seitdem hat sich der Bereich der VR-Therapie rasant weiterentwickelt, und zahlreiche Studien belegen die Wirksamkeit der VR-Therapie bei der Behandlung von Agoraphobie (Angst vor bestimmten Orten oder Situationen) ^[9], Arachnophobie (Angst vor Spinnen) ^[10], Fahrangst ^[11], Höhenangst ^[12] und der Phobie vor Blut, Injektionen und Verletzungen (BII) ^[13]. 

Andere psychische Erkrankungen 

Zwar hat sich die VR-Therapie vor allem bei der Behandlung von Phobien bewährt, doch zeigt sie auch Wirksamkeit bei der Linderung von Depressionen ^[14], Angstzuständen ^[15], posttraumatischen Belastungsstörungen (PTBS) ^[16], Suchterkrankungen ^[17] und Stresslevels ^[18]. Darüber hinaus hat die VR-Therapie das Potenzial, das Ausmaß von Depressionen und Angstzuständen vorherzusagen ^[19], wobei neuere Studien darauf hindeuten, dass sie die Lebensqualität von Menschen mit Schizophrenie ^[20] und psychotischen Störungen ^[21] verbessern kann. Es besteht kein Zweifel daran, dass VR einen revolutionären Ansatz zum Verständnis und zur Behandlung psychischer Erkrankungen darstellt. 

Schmerztherapie 

Eine Vielzahl von Veröffentlichungen befasst sich mit den positiven Auswirkungen der VR-Therapie auf die Behandlung akuter und chronischer Schmerzen ^[22]. Zwar haben sich bereits mehrere kommerzielle Lösungen entwickelt, doch sind die Forschungsergebnisse nach wie vor widersprüchlich, und es besteht dringender Bedarf an weiteren randomisierten Kontrollstudien ((Brady et al., 2021; Smith et al., 2020; Wittkopf et al., 2019)). Faktoren wie individuelle Unterschiede, die spezifische Schmerzerkrankung, der Schweregrad der Schmerzen und das Alter können Einfluss darauf haben, ob eine VR-Therapie bei Schmerzen wirksam ist. 

Physiotherapie 

Die physische Rehabilitation ist einer der am besten erforschten Bereiche der VR-Forschung. Laut der Suchmaschine Pubmed wurden seit dem Jahr 2000 1473 Artikel zum Thema „Virtual-Reality-Therapie UND Rehabilitation“ veröffentlicht. Forscher der University of South Carolina haben einen bahnbrechenden Ansatz für die Schlaganfallrehabilitation entwickelt, bei dem Prinzipien der virtuellen Realität (VR) und der Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI) integriert werden ^[23].

Diese innovative Methode nutzt VR zur Darstellung von Avataren der oberen Extremitäten und setzt dabei Hirn- (EEG) und Muskelsensoren (EMG) ein, um versuchte Bewegungen in Echtzeit zu visualisieren. Dieser multimodale Ansatz verbessert die motorische Vorstellungskraft erheblich, reaktiviert motorische Schaltkreise und beschleunigt die Wiederherstellung der motorischen Funktionen der oberen Extremitäten bei Patienten mit chronischem Schlaganfall. Darüber hinaus zeigen Studien unter der Leitung von Wittmann und Forschern des Universitätsspitals Zürich, dass der Einsatz von VR-Systemen in der Schlaganfallrehabilitation vielversprechende Ergebnisse liefert, wobei eine verstärkte Nutzung mit verbesserten motorischen Funktionen korreliert (Wittmann et al., 2016).

Es wird deutlich, dass VR in klinischen Einrichtungen eine wertvolle Ergänzung oder einen teilweisen Ersatz für die Physiotherapie darstellen kann. Darüber hinaus haben VR-basierte Interventionen bemerkenswerte Erfolge bei der Verbesserung der motorischen Funktionen bei Kindern mit Zerebralparese gezeigt und dabei herkömmliche Trainingsmethoden übertroffen (Cho et al., 2016). Diese Fortschritte unterstreichen die breite Anwendbarkeit und Wirksamkeit von VR in verschiedenen Rehabilitationskontexten, von Schlaganfallpatienten bis hin zu pädiatrischen Patientengruppen.

Aus- und Weiterbildung in der virtuellen Realität

Die virtuelle Realität verändert die Bildung und die berufliche Weiterbildung durch immersive, praxisnahe Lernerfahrungen. Sie überwindet geografische Grenzen und macht Bildung weltweit zugänglich. In der Wirtschaft senkt VR die Schulungskosten und verbessert die Praxisnähe. Diese sich weiterentwickelnde Technologie gestaltet die Zukunft des Lernens und der beruflichen Weiterbildung neu.

Chirurgische und medizinische Ausbildung

Schon früh im Einsatz von Virtual Reality (VR) für die medizinische Ausbildung zeigte sich, dass diese Technologie nicht nur kein Risiko für Patienten darstellte, sondern auch eine wertvolle Ergänzung für chirurgische Assistenzärzte darstellte. Eine Studie von Seymour und Kollegen ergab, dass VR-geschulte Personen Gallenblasen um 29 % schneller präparierten und weniger häufig Nicht-Zielgewebe verletzten als diejenigen, die nur eine Standardausbildung absolviert hatten ^[24]. Ähnliche Vorteile wurden in der laparoskopischen Chirurgie festgestellt (Larsen et al., 2009), wo ein vorheriges VR-Training zu einer erheblichen Leistungssteigerung führte, was durch eine Metaanalyse bestätigt wurde (Alaker et al., 2016).

Eine aktuelle Studie aus dem Jahr 2019 belegte die Übertragbarkeit von Fähigkeiten aus der VR auf reale Hüftoperationen und wies damit auf das Potenzial hin, dass VR-Training die chirurgischen Fähigkeiten erheblich verbessern kann ^[25]. Diese Ergebnisse deuten auf die Möglichkeit eines grundlegenden Wandels in der Ausbildung am Operationstisch und auf verbesserte Operationsergebnisse hin. Ein Übersichtsartikel hob die Stärkung der Fähigkeiten von Chirurgen sowie das Potenzial für Kostensenkungen und verbesserte Patientenergebnisse durch strukturierte VR-basierte Lehrpläne hervor ^[26].

Mitarbeiterschulung 

In Berufen wie dem Hochspannungsleitungsbau, in denen Sicherheit oberste Priorität hat, haben Forscher virtuelle Lernumgebungen genutzt, um die Effektivität der Ausbildung zu steigern ^[27]. Eine Studie hob die Kosteneffizienz dieses Ansatzes hervor und betonte dessen Fähigkeit, Fähigkeiten und Wissen effizient an neue Mitarbeiter weiterzugeben und gleichzeitig den Zeit- und Finanzaufwand für die Ausbildung zu minimieren ^[28].

Dies fördert den breiteren Einsatz von Virtual Reality (VR) in Trainingsszenarien. Um die Forschungsergebnisse weiter zu vertiefen, kann die Integration von Biosensoren wertvolle Daten zur physiologischen Erregung und zur kognitiven Belastung während des Lernprozesses liefern. Diese Daten ermöglichen ein differenziertes Verständnis, helfen dabei, kritische Momente zu identifizieren, in denen Unfälle wahrscheinlicher sind, und liefern wichtige Erkenntnisse für die Weiterentwicklung von Trainingsmethoden.

Produktdesign

VR revolutioniert das Produktdesign, indem es 3D-Prototyping, gemeinsame Design-Sitzungen und Tests der Benutzererfahrung in einer virtuellen Umgebung ermöglicht ^[29]. Es erleichtert Designiterationen in Echtzeit, unterstützt die Zusammenarbeit über große Entfernungen hinweg und hilft bei der Marktforschung, indem es immersive Produkterlebnisse bietet, die sowohl die physischen als auch die emotionalen Aspekte der Produktinteraktion erfassen können ^[30].

Während viele Unternehmen bereits damit begonnen haben, VR einzusetzen, haben Forscher zudem deren Wirksamkeit in verschiedenen Bereichen nachgewiesen, vom Design von Imbisswagen ^[31] bis hin zur Gestaltung von Straßenlaternen ^[32].  Darüber hinaus reduziert VR Zeit und Kosten, indem Designfehler frühzeitig erkannt werden, was den Designprozess effizienter und kostengünstiger macht. Dieser in Forbes veröffentlichte Artikel befasst sich eingehender mit den positiven Aspekten des Einsatzes von VR im Produktdesign. 

Marketing 

Virtual Reality (VR) revolutioniert Marketingstrategien, insbesondere in der Tourismus- und Immobilienbranche. Im Tourismus bietet VR einen bahnbrechenden Ansatz, da sie Reiseziele nicht nur visuell präsentiert, sondern auch ein immersives Erlebnis bietet, wodurch die Motivation und die Absicht zu einem Besuch gesteigert werden ^[33].

Auch die Immobilienbranche hat VR für sich entdeckt, wobei Studien deren positiven Einfluss auf die Einstellung und die Kaufabsicht hervorheben ^[34]. Darüber hinaus hat sich gezeigt, dass VR im Vergleich zu traditionellen Marketingmethoden eine positivere Einstellung zur Marke fördert ^[35]. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die dynamische und immersive Natur von VR das Publikum fesselt, was zu einem erhöhten Engagement und einer positiven Wahrnehmung für Vermarkter führt.

Überblick über die VR-Technologie

Komponenten von VR-Systemen mit Head-Mounted-Display (HMD) 

Virtual-Reality-Systeme (VR) bestehen in der Regel aus mehreren Schlüsselkomponenten, die zusammenwirken, um ein immersives virtuelles Erlebnis zu schaffen. Zu den Hauptkomponenten gehören:

• Kopfhörer:
  • Display: Das Headset verfügt über ein oder mehrere hochauflösende Displays, die nahe an den Augen des Benutzers positioniert sind. Dies ermöglicht eine stereoskopische Sicht und erzeugt einen 3D-Effekt.
  • Linsen: Linsen dienen dazu, die auf dem Bildschirm angezeigten Bilder zu fokussieren und zu formen, wodurch das Sichtfeld und die Tiefenwahrnehmung des Nutzers verbessert werden. Die Bildschirme in VR-Headsets befinden sich sehr nah an den Augen des Nutzers, und ohne Linsen würden die Bilder verschwommen erscheinen. Linsen helfen dabei, das Licht vom Display zu fokussieren, wodurch die virtuellen Inhalte klar und scharf dargestellt werden. Linsen spielen zudem eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung des Sichtfelds, das Nutzer in der VR erleben. Sie tragen dazu bei, die Bilder auf dem Display zu vergrößern, und bieten so ein breiteres und immersiveres Sichtfeld. Sie tragen auch zum 3D-Effekt bei, und die richtige Wahl der Linsen ist wichtig, um den Komfort während des VR-Erlebnisses zu erhöhen. Während Linsen ein Standardbestandteil von VR-Headsets sind, können die spezifischen Linsentypen, ihre Form und ihre optischen Eigenschaften bei verschiedenen VR-Geräten variieren. VR-Headsets verwenden entweder Fresnellinsen, die für ihr leichtes Design bekannt sind, oder traditionelle konvexe Linsen (Xiong et al., 2021). Fresnellinsen sind bei Herstellern beliebt, da sie mit kleineren Headsets kompatibel sind und eine einfache Produktion ermöglichen. Diese Bequemlichkeit geht jedoch mit optischen Artefakten einher, die Nutzer potenziell ablenken können. Auf der anderen Seite werden herkömmliche konvexe Linsen, obwohl ihre Herstellung für tragbare Displays teurer ist, von einigen wenigen Anbietern wie Varjo verwendet, die bei ihren VR-Headsets Wert auf optische Qualität legen. Letztendlich wird die Wahl des Linsendesigns von Faktoren wie Gewicht, Größe und den gewünschten optischen Eigenschaften des VR-Erlebnisses beeinflusst.
• Verantwortliche:
  • Handsteuerungen: Hierbei handelt es sich um Handgeräte, mit denen Benutzer interagieren, um Objekte in der virtuellen Welt zu bewegen. Sie verfügen häufig über Tasten, Auslöser und berührungsempfindliche Oberflächen, um verschiedene Interaktionen zu ermöglichen.
  • Gestensteuerung: Einige neuere VR-Systeme nutzen Kameras oder Sensoren, um die Handbewegungen und Gesten des Nutzers zu erfassen, ohne dass physische Controller erforderlich sind.
• Sensoren:
  • Positionserfassungssensoren: Diese Sensoren erfassen die körperlichen Bewegungen des Benutzers innerhalb eines definierten Raums. Dabei kann es sich um externe Sensoren handeln, die im Raum verteilt sind, oder um Sensoren, die direkt in das VR-Headset integriert sind. Positionserfassungssensoren überwachen die Kopfbewegungen und die Ausrichtung des Benutzers innerhalb eines begrenzten Raums. Sie erfassen die Position und Drehung des VR-Headsets, um die virtuelle Darstellung entsprechend anzupassen.
  • Raumskalierte Sensoren: Bei VR-Setups im Raummaßstab werden Sensoren strategisch im physischen Raum platziert, um die Bewegungen des Nutzers präzise zu erfassen. Dadurch können sich Nutzer innerhalb eines definierten Bereichs frei bewegen. Raumskalierte Sensoren sind speziell darauf ausgelegt, die Bewegungen des Nutzers in einem größeren physischen Raum zu erfassen. Sie ermöglichen es den Nutzern, innerhalb des festgelegten Bereichs herumzulaufen, sich hinzuknien und freier zu interagieren.
  • Inside-Out-Tracking: Einige moderne VR-Headsets verfügen über Inside-Out-Tracking, bei dem integrierte Kameras und Sensoren die Position und Bewegung des Nutzers erfassen, ohne dass externe Sensoren erforderlich sind.
• Kabel und Stecker:
  • Kabel: VR-Headsets sind häufig über Kabel, die Daten und Strom übertragen, mit einem Computer oder einer Konsole verbunden. Drahtlose, auch als „Standalone“-VR-Lösungen bezeichnete Systeme, werden immer beliebter, da sie mehr Bewegungsfreiheit bieten. Darauf gehen wir im nächsten Abschnitt näher ein. 
  • Anschlüsse: Die Kabel verbinden den Computer mit dem VR-Headset und in manchen Fällen auch mit externen Sensoren oder Recheneinheiten.
• Computer:
  • PC, Konsole oder eigenständiges Gerät: VR-Erlebnisse erfordern erhebliche Rechenleistung. VR-Systeme werden an ein kompatibles Rechengerät angeschlossen, bei dem es sich um einen leistungsstarken PC, eine Spielekonsole oder ein eigenständiges Gerät mit integrierten Rechenfunktionen handeln kann.
• Software:
  • VR-Anwendungen: Auch wenn sich dieser Abschnitt auf die Hardware konzentriert, kann nicht genug betont werden, wie wichtig Software für den erfolgreichen Betrieb einer VR-Erfahrung ist. Es gibt verschiedene Softwareanwendungen und Spiele, die für VR-Plattformen entwickelt wurden und den Nutzern immersive Erlebnisse bieten. Darauf gehen wir in den folgenden Abschnitten näher ein. 
• Haptisches Feedback:
  • Einige VR-Systeme verfügen über haptische Rückmeldungsvorrichtungen, um den Tastsinn zu simulieren. Dazu gehören beispielsweise Vibrationen oder Kraftrückmeldungen in den Controllern, um das Gefühl der Interaktion mit virtuellen Objekten zu verstärken.

Unter idealen Bedingungen arbeiten diese Komponenten nahtlos zusammen, um ein fesselndes virtuelles Erlebnis zu schaffen, das es den Nutzern ermöglicht, digitale Umgebungen auf eine noch intensivere Weise zu erleben und zu erkunden. Ihr genauer Hardwarebedarf hängt stets von der jeweiligen Forschungsstudie ab. 

Kabelgebundene vs. kabellose Headsets: eine vergleichende Analyse

Kabelgebundene und eigenständige VR-Headsets weisen bei der Nutzung für Forschungszwecke jeweils eigene Vor- und Nachteile auf. Die Wahl zwischen den beiden hängt von den spezifischen Anforderungen des Forschungsprojekts ab. Die folgende Abbildung bietet einen Überblick über die unserer Ansicht nach wichtigsten Unterschiede. 

	Kabelgebundenes VR-Headset	Eigenständiges VR-Headset
Grafikqualität	Kabelgebundene Headsets können dank der direkten Verbindung zu einem leistungsstarken Computer komplexere Grafiken und visuelle Effekte darstellen.	Die Rechenleistung ist im Vergleich zu kabelgebundenen Systemen begrenzt, was sich möglicherweise auf die Grafikqualität und die Komplexität der virtuellen Umgebung auswirkt.
Mobilität	Das Anschlusskabel schränkt die Bewegungsfreiheit des Benutzers ein und kann eine Stolpergefahr darstellen. Einige kabelgebundene Headsets bieten mittlerweile jedoch längere Kabel oder Lösungen zur Kabelführung an.	Standalone-Headsets bieten völlige Bewegungsfreiheit, da sie nicht an ein externes Gerät angeschlossen sind. Dies ist vorteilhaft für Forschungsszenarien, in denen Mobilität entscheidend ist.
Tracking-Genauigkeit	Kabelgebundene VR-Headsets verfügen entweder über externe Sensoren oder Basisstationen oder über Inside-Out-Tracking. Externe Sensoren/Basisstationen sorgen oft für eine präzise Ortung, wodurch genaue Kopf- und Controller-Bewegungen möglich sind. Inside-Out-Tracking, das in der Spalte „Standalone-VR-Headsets“ näher erläutert wird, bietet eine immer genauere Ortung.	Standalone-VR-Headsets nutzen in der Regel Inside-Out-Tracking, bei dem die Bewegungen des Nutzers und die Position der Controller über integrierte Sensoren und Kameras am Headset selbst erfasst werden. Das Inside-Out-Tracking in Standalone-Headsets hat sich weiterentwickelt, und viele moderne Geräte bieten eine relativ genaue Erfassung von Kopfbewegungen und Controller-Interaktionen.
Kosten	In der Regel sind kabelgebundene VR-Systeme teurer, da für das VR-Erlebnis ein leistungsstarker Computer oder eine leistungsstarke Konsole erforderlich ist.	Standalone-Headsets können kostengünstiger sein, da sie kein externes Computergerät erfordern. Dies kann für Forschungsprojekte mit begrenztem Budget von Vorteil sein.
Benutzerfreundlichkeit	Die Einrichtung externer Sensoren kann etwas aufwendiger sein, und der Benutzer muss sich in Sichtweite des Sensors befinden.	Eigenständige Headsets lassen sich in der Regel einfacher einrichten und bedienen, da keine externen Sensoren oder Kabel zu handhaben sind.
Leistung	Kabelgebundene Headsets können dank der ständigen Stromversorgung ununterbrochen betrieben werden.	Eigenständige Headsets werden mit Akkus betrieben und haben eine begrenzte Betriebsdauer, bevor sie wieder aufgeladen werden müssen.
Verfügbarkeit der Inhalte	Kabelgebundene Headsets bieten oft umfassende Unterstützung für die Entwicklung von Inhalten und ermöglichen den Zugriff auf leistungsstarke Entwicklungsumgebungen und -tools.	Das eigenständige VR-Ökosystem weist im Vergleich zu etablierteren kabelgebundenen VR-Plattformen möglicherweise Einschränkungen hinsichtlich der verfügbaren Inhalte und Entwicklungswerkzeuge auf.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Wahl zwischen kabelgebundenen und eigenständigen VR-Headsets für Forschungszwecke von den spezifischen Anforderungen des Projekts abhängt, wobei Faktoren wie Leistungsanforderungen, Mobilität, Benutzerfreundlichkeit und Budgetbeschränkungen zu berücksichtigen sind. Forscher sollten diese Faktoren sorgfältig abwägen, um zu entscheiden, welcher VR-Headset-Typ am besten zu ihren Forschungszielen passt. 

Aufbau und Nutzung der VR-Umgebung für Forschungszwecke

Um VR-Forschung zu betreiben, reicht es nicht aus, nur ein VR-Headset zu besitzen. Man muss sich auch Gedanken über die virtuelle Umgebung machen: Will man sie selbst erstellen oder kann man sie online erwerben? Soll sie spielerisch gestaltet sein? Muss sie interaktiv sein oder reicht passives Betrachten aus? Soll sie monoskopisch oder stereoskopisch sein? Und welchen Herausforderungen ist man bereit sich zu stellen? In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Aspekte der Erstellung einer VR-Umgebung für Forschungszwecke behandelt. 

Erstellen der VR-Umgebung 

Die Entwicklung einer Virtual-Reality-Umgebung (VR) für Forschungszwecke umfasst wesentliche Schritte, die von der Auswahl einer geeigneten Entwicklungsumgebung bis hin zur Bewältigung der besonderen Herausforderungen bei der Erstellung von VR-Inhalten reichen. Es ist wichtig zu beachten, dass Sie, selbst wenn Sie nicht direkt an der Erstellung der VR-Umgebung beteiligt sind, möglicherweise dennoch eine Entwicklungsplattform nutzen müssen, um eine vorgefertigte Umgebung für Ihre Forschungszwecke auszuführen. Im Folgenden geben wir Ihnen einen Überblick darüber, was Sie dabei beachten und bewältigen müssen. 

3D-Entwicklungsumgebungen

3D-Entwicklungsumgebungen sind spezialisierte Softwareplattformen, die für die Erstellung und Bearbeitung dreidimensionaler digitaler Inhalte konzipiert sind. Diese Umgebungen bieten Werkzeuge und Funktionen, mit denen Entwickler, Designer und Künstler immersive und interaktive 3D-Erlebnisse gestalten können. In diesen Umgebungen können Nutzer virtuelle Objekte und Szenen modellieren, animieren, simulieren und rendern.

Zwei bekannte Beispiele für 3D-Entwicklungsumgebungen sind Unity und Unreal Engine, die beide in verschiedenen Branchen weit verbreitet sind, darunter Gaming, Simulation, Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR). Diese Umgebungen spielen eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der digitalen Landschaft und ermöglichen die Erstellung realistischer und fesselnder Inhalte für eine Vielzahl von Anwendungen. Im Folgenden finden Sie einen Vergleich zwischen Unity und Unreal, der Ihnen bei der Entscheidung helfen soll, welche Plattform für Sie am besten geeignet ist.

Beachten Sie, dass es verschiedene branchenspezifische Tools für die Erstellung von VR-Inhalten gibt und es sich lohnt, diese Alternativen in Betracht zu ziehen. So wird beispielsweise Revit im Architekturbereich häufig eingesetzt, während Prepared3D speziell für militärische Anwendungen entwickelt wurde.

	Unreal Engine	Einheit
Programmiersprache	Verwendet C++ als primäre Programmiersprache, bietet einen stärker leistungsorientierten Ansatz, erfordert jedoch fundiertere Programmierkenntnisse.	Es wird hauptsächlich C# für die Skripterstellung verwendet, wodurch es für Entwickler mit unterschiedlichem Erfahrungsniveau zugänglich ist.
Benutzerfreundlichkeit	Aufgrund der komplexeren Benutzeroberfläche und der Verwendung von C++ ist der Einstieg etwas schwieriger. Allerdings bieten die Blueprints in Unreal ein visuelles Skriptsystem, das die Entwicklung für diejenigen vereinfacht, die keine umfassenden Programmierkenntnisse besitzen.	Es ist bekannt für seine benutzerfreundliche Oberfläche und seine einfache Bedienung, was es zu einer beliebten Wahl für Anfänger und Indie-Entwickler macht.
Grafik und Rendering	Bekannt für seine fortschrittlichen Grafikfunktionen, die von Haus aus realistische Darstellungen, hochwertige Beleuchtung und ausgefeilte visuelle Effekte bieten. Verfügt über erweiterte Werkzeuge zur prozeduralen Generierung von Inhalten.	Bietet gute Grafikfunktionen und ermöglicht dank der Einführung der High Definition Render Pipeline (HDRP) eine hochwertige Darstellung.
Asset Store und Marktplatz	Bietet den Unreal Marketplace an, der eine Vielzahl von Assets bereitstellt, darunter 3D-Modelle, Texturen und Plugins.	Bietet einen umfangreichen Asset Store mit einer riesigen Bibliothek an Assets, Plugins und Tools, die Entwickler erwerben oder kostenlos nutzen können.
Community und Support	Verfügt über eine starke Community mit umfassender Dokumentation und Support-Foren. Epic Games, das Unternehmen hinter der Unreal Engine, bietet Support und Ressourcen.	Verfügt über eine große und aktive Community mit umfangreicher Dokumentation und einer Fülle von Tutorials.
Plattformen	Unterstützt mehrere Plattformen, wobei der Schwerpunkt auf High-End-Gaming-Plattformen liegt, doch die Unterstützung für Mobilgeräte sowie VR/AR hat im Laufe der Zeit zugenommen.	Bekannt für seine hervorragenden plattformübergreifenden Funktionen, die es Entwicklern ermöglichen, Spiele und Anwendungen auf einer Vielzahl von Plattformen bereitzustellen, darunter Mobilgeräte, Desktop-PCs, Konsolen sowie VR-/AR-Geräte.

Letztendlich hängt die Wahl zwischen Unity und Unreal Engine oft von den spezifischen Anforderungen eines Projekts, den Vorlieben und Fachkenntnissen des Entwicklungsteams sowie der gewünschten Bereitstellungsplattform ab. Beide Engines sind in der Lage, hochwertige Anwendungen zu erstellen, und die Entscheidung ist oft subjektiv und hängt vom jeweiligen Projektkontext ab.

3D-Virtual-Reality-Welt vs. 360°-Video

Bei der Erstellung oder Auswahl einer virtuellen Umgebung müssen Sie sich zudem entscheiden, ob es sich um eine virtuelle 3D-Welt oder ein 360°-Video handeln soll. Eine virtuelle 3D-Welt ist eine computergenerierte, interaktive Umgebung, in der Nutzer navigieren und mit digitalen Objekten interagieren können. Sie eignet sich besonders gut für Forschungsszenarien, bei denen Nutzerinteraktion, räumliches Verständnis und dynamische Inhalte im Vordergrund stehen, und erfordert Kenntnisse in 3D-Modellierung und Skripting für die Implementierung interaktiver Elemente und Verhaltensweisen.

Im Gegensatz dazu erfasst das 360-Grad-Video reale Umgebungen und bietet den Zuschauern ein immersives, aber passives Erlebnis. Es eignet sich ideal für Forschungsprojekte, bei denen die Beobachtung der realen Welt oder das Erzählen von Geschichten im Vordergrund stehen, und erfordert den Einsatz spezieller 360-Grad-Kameras sowie die Bearbeitung in der Postproduktion, um eine optimale Bildqualität zu gewährleisten. Die Wahl zwischen beiden Formaten hängt vom gewünschten Grad an Interaktivität und der Art der zu erstellenden Inhalte oder Erlebnisse ab.

Monoskopisch vs. stereoskopisch

Der wesentliche Unterschied zwischen monoskopischer und stereoskopischer Virtual Reality (VR) liegt in der Art und Weise, wie sie die Tiefenwahrnehmung darstellen: Während bei der monoskopischen VR beiden Augen ein einziges, flaches Bild präsentiert wird, bietet die stereoskopische VR ein intensiveres Erlebnis, indem sie jedem Auge ein eigenes Bild liefert und so eine realistischere Wahrnehmung von Tiefe und Räumlichkeit ermöglicht.

Stereoskopische VR eignet sich ideal für Szenarien, in denen eine genaue räumliche Wahrnehmung entscheidend ist, wie beispielsweise bei Trainingssimulationen, Architekturvisualisierungen oder allen Anwendungen, bei denen eine realistische 3D-Umgebung gewünscht ist. Im Gegensatz dazu eignet sich monoskopische VR für Erlebnisse, bei denen die Tiefenwahrnehmung weniger wichtig ist und der Schwerpunkt auf Einfachheit liegt oder bei denen 3D-Effekte keine vorrangige Rolle spielen.

Herausforderungen bei der Erstellung von VR-Umgebungen

Die Entwicklung von VR-Umgebungen ist eine Herausforderung, die eine Optimierung hinsichtlich Leistung und Hardwarekompatibilität, intuitive Benutzeroberflächen sowie die Berücksichtigung ethischer Aspekte erfordert. Die Zusammenarbeit zwischen Programmierern, Forschern, Designern und sogar Künstlern ist unerlässlich, um technische Feinheiten und Benutzererfahrung in Einklang zu bringen. Die folgende Grafik zeigt sechs häufige Herausforderungen bei der Entwicklung einer virtuellen Umgebung auf. 

Hardware-Kompatibilität:	Die Gewährleistung der Kompatibilität zwischen verschiedenen VR-Headsets und Geräten ist angesichts der Unterschiede bei Tracking-Systemen, Eingabemethoden und Leistungsmerkmalen eine Herausforderung. „Offene“ Entwicklungsplattformen wie OpenXR, die die Erstellung virtueller Umgebungen ermöglichen, die auf jedem VR-Headset ausgeführt werden können, werden zwar zunehmend verfügbar, doch bestehen insbesondere bei älterer Hardware nach wie vor technische Einschränkungen.
Leistungsoptimierung:	VR-Umgebungen müssen optimiert werden, um eine flüssige Darstellung zu gewährleisten, Bewegungsübelkeit zu vermeiden und den Komfort der Nutzer zu sichern. Dazu gehören die Steuerung der Polygonanzahl, der Texturen und der Rendering-Techniken.
Gestaltung der Benutzeroberfläche (UI):	Die Gestaltung benutzerfreundlicher VR-Oberflächen ist eine Herausforderung, da herkömmliche Prinzipien der 2D-Benutzeroberfläche nicht ohne Weiteres übertragbar sind. Je nach Hardware kann die Lesbarkeit von Text auf dem Head-Mounted-Display ein Problem darstellen. Zudem stehen herkömmliche Eingabemethoden wie Maus und Tastatur in der VR in der Regel nicht ohne Weiteres zur Verfügung.
Maßnahmen gegen Reisekrankheit:	Die Bekämpfung von Reisekrankheit ist von entscheidender Bedeutung, wobei Faktoren wie komfortable Fortbewegung, reduzierte Latenz und ein minimiertes vestibuläro-okulares Missverhältnis zu berücksichtigen sind.
Kompetenz in der Erstellung von Inhalten:	Oftmals entsprechen vorgefertigte Assets nicht genau Ihren Anforderungen, und die Erstellung neuer 3D-Modelle, Texturen und Animationen erfordert Fachwissen. Forschungsteams benötigen daher möglicherweise erfahrene 3D-Grafiker oder -Designer.
Ethische Überlegungen:	Die VR-Forschung kann ethische Herausforderungen hinsichtlich der Sicherheit der Nutzer, des Datenschutzes und der Auswirkungen immersiver Erlebnisse auf die Teilnehmer mit sich bringen.

Die Erstellung einer VR-Umgebung für Forschungszwecke erfordert einen interdisziplinären Ansatz, bei dem technische Kompetenzen, Kreativität und ein Verständnis für die spezifischen Forschungsziele miteinander verbunden werden. Forscher sollten die Entwicklungsumgebung sorgfältig auswählen und die besonderen Herausforderungen berücksichtigen, die mit der Erstellung von VR-Inhalten verbunden sind.

Nutzung der VR-Umgebung

Im Rahmen unserer Forschungsarbeit besteht ein großes Interesse daran, die menschliche Wahrnehmung zu verstehen – insbesondere daran, Blickpunkte zu identifizieren, bevorzugte Bereiche innerhalb der virtuellen Umgebung zu erkennen und die Interaktion mit virtuellen Objekten zu messen. Im Bereich der virtuellen Realität (VR) wird die Quantifizierung dieser Erfahrungen durch Spieltelemetrie ermöglicht.

Unabhängig davon, ob wir einen ereignisbasierten oder einen kontinuierlichen Ansatz verfolgen, gewinnen wir Einblicke in die visuelle Aufmerksamkeit der Nutzer, ihre Bewegungsmuster und ihre Interaktionen mit virtuellen Elementen. Durch die sorgfältige Analyse von Spiel-Telemetriedaten gewinnen Forscher wertvolle Erkenntnisse über die Erfahrungen, Vorlieben und Reaktionen der Teilnehmer. Dieser Analyseprozess trägt zu einem differenzierten Verständnis der psychologischen und emotionalen Dimensionen der VR-Erfahrung bei und ermöglicht eine umfassendere Bewertung dessen, wie virtuelle Umgebungen die Wahrnehmung und das Verhalten der Nutzer beeinflussen.

Im Wesentlichen stellt die Spieltelemetrie ein quantitatives Instrument dar, das es Forschern ermöglicht, die komplexen Facetten der menschlichen Erfahrung in der virtuellen Realität zu messen und zu untersuchen. Um noch tiefer in die Materie einzutauchen, können Forscher die Spieltelemetriedaten mit Eye-Tracking-Daten oder anderen Biosensor-Messungen synchronisieren und so ihr Verständnis vertiefen – ein Ansatz, der in den folgenden Abschnitten näher erläutert wird.

Integration von Biosensoren in VR

Die Einbindung von Biosensoren in die Virtual-Reality-Forschung (VR) vertieft unser Verständnis der menschlichen Erfahrung. Durch die Messung physiologischer Reaktionen wie Herzfrequenz und Gehirnaktivität können Forscher Echtzeitdaten in immersiven VR-Umgebungen analysieren. Diese Kombination liefert differenzierte Einblicke in emotionale und kognitive Zustände während simulierter Erlebnisse und bietet wertvolle Anwendungsmöglichkeiten in der Psychologie, den Neurowissenschaften und der Mensch-Computer-Interaktion.

Heutzutage lässt sich fast jeder Biosensor mit VR-Headsets kombinieren. Einige VR-Headsets verfügen sogar über integrierte Biosensoren. Die folgende Tabelle bietet einen kurzen Überblick darüber, wie verschiedene Biosensoren dazu beitragen, die Erkenntnisse in der VR-Forschung zu verbessern.

Sensoren

Eye-Tracking
Vorteil für die VR-Forschung	Damit können Sie die Blickverläufe von Personen in der VR-Umgebung messen.
Überlegungen	Dies wird zunehmend in hochwertigeren VR-Headsets integriert.
Relevante Anwendungsfälle	– Leistungsbewertung (Makransky et al., 2017) – Verkehrssicherheit im autonomen Fahren (Brown et al., 2018) – Architekturentwurf (Zou und Ergan, 2019)

Herzfrequenz (EKG/PPG)
Vorteil für die VR-Forschung	Ermöglicht es Ihnen, die physiologischen und psychologischen Reaktionen der Teilnehmer auf eine virtuelle Veranstaltung zu messen
Überlegungen	Eine einfache Ergänzung, insbesondere bei der Verwendung von Brustgurten. Einige modernere Headsets verfügen möglicherweise über einen integrierten PPG-Sensor.
Relevante Anwendungsfälle	– Stressreduzierende Wirkung von VR-Therapien (Kim et al., 2021) – Einstufung des Stressniveaus (Ham et al., 2017) – Erfassung emotionaler Reaktionen und Immersion (Marin-Morales et al., 2021)

Atmung
Vorteil für die VR-Forschung	Ermöglicht es Ihnen, die physiologischen und psychologischen Reaktionen der Teilnehmer auf eine virtuelle Veranstaltung auf nicht-invasive und sogar berührungslose Weise zu messen.
Überlegungen	Eine einfache Ergänzung, insbesondere bei der Verwendung von Brustgurten. Ihr Atemsensor kann über eine Videoübertragung kontaktlos betrieben werden, aber beachten Sie, dass Ihr Teilnehmer bei dieser Konfiguration still sitzen muss.
Relevante Anwendungsfälle	– Maßnahmen gegen Reisekrankheit (Russell et al., 2014) – Stressklassifizierung (Ishaque et al., 2020) – Atemtechniktraining (Lan et al., 2021)

Elektrodermale Aktivität (EDA/GSR)
Vorteil für die VR-Forschung	Ermöglicht es Ihnen, die psychologische Reaktion der Teilnehmer auf eine virtuelle Veranstaltung zu messen
Überlegungen	Auch wenn die Anbringung einfach ist, muss die Position des Sensors sorgfältig gewählt werden. Bei VR-Studien, die Handbewegungen erfordern, muss die optimale Platzierung des EDA-Sensors berücksichtigt werden, um Bewegungsartefakte zu minimieren.
Relevante Anwendungsfälle	– Erkennung von Autismus-Spektrum-Störungen bei Kindern (Alcaniz Raya et al., 2020) – Verkörperung einer virtuellen Prothese (Rodrigues et al., 2022) – Training motorischer Fähigkeiten (Radhakrishnan et al., 2022)

Stimmenanalyse
Vorteil für die VR-Forschung	Ermöglicht es Ihnen, die psychologische Reaktion der Teilnehmer auf eine virtuelle Veranstaltung mithilfe eines vollständig kontaktlosen Systems zu messen.
Überlegungen	Immer häufiger sind VR-Headsets mit hochwertigen integrierten Mikrofonen ausgestattet, die für die Erfassung von Sprachanalysedaten ausreichen.
Relevante Anwendungsfälle	– Screening auf leichte kognitive Beeinträchtigungen in der virtuellen Realität (Wu et al., 2023) – Echtzeit-Erkennung von Stress beim VR-Gaming (Brambilla et al., 2023) – Training für das öffentliche Sprechen (Arushi et al., 2021)

EEG
Vorteil für die VR-Forschung	Damit können Sie die kognitive Reaktion der Teilnehmer auf eine virtuelle Veranstaltung messen.
Überlegungen	Die Einbindung von EEG in ein VR-Setup birgt zahlreiche methodische Nachteile, doch moderne Headsets beginnen, diese zu umgehen. So hat beispielsweise Galea EEG in das Headset integriert, und Wearable Sensing bietet ein VR-Headset an, das für die Aufnahme eines EEG-Headsets ausgelegt ist. Man sollte jedoch bedenken, dass die Einbindung von EEG in Ihre VR-Forschung den Zeitaufwand für den Aufbau erheblich erhöht.
Relevante Anwendungsfälle	– Messung der kognitiven Belastung in der VR-Umgebung (Tremmel et al., 2019) – Überwachung meditativer Zustände während der VR (Lan et al., 2021) – Messung von Präsenz und Immersion in der VR (Dey et al., 2023)

Bewegungssensoren mittels EMG oder Beschleunigungssensoren.
Vorteil für die VR-Forschung	Damit können Sie die Bewegungen von Personen in der VR-Umgebung erfassen.
Überlegungen	Eine einfache Ergänzung, insbesondere wenn Sie drahtlose Sensoren verwenden.
Relevante Anwendungsfälle	– Rehabilitation mit einer virtuellen Prothese (Rodrigues et al., 2022) – Vergleich von Muskelbewegungen mit natürlichen Bewegungsabläufen im Sport (Ida et al., 2022) – Entschlüsselung von Muskelbewegungen in der virtuellen Realität (Dwivedi et al., 2020)

Gesichtsausdrucksanalyse (FEA).
Vorteil für die VR-Forschung	Damit können Sie die Mimik von Personen in der VR-Umgebung erfassen.
Überlegungen	Die Gesichtsausdrucksanalyse (FEA) leistet einen wesentlichen Beitrag zum Verständnis der emotionalen Erfahrungen von Nutzern in VR-Szenarien und wird traditionell mittels Gesichts-Elektromyographie (fEMG) gemessen. fEMG, ein vielfach publizierter und etablierter Ansatz, erfasst die elektrische Aktivität in den Gesichtsmuskeln, ohne dass diese durch VR-Headsets beeinträchtigt wird. Allerdings weist fEMG auch Einschränkungen auf, wie beispielsweise die Unmöglichkeit, die Intensität von Gesichtsausdrücken zu vergleichen, sowie Herausforderungen bei der Platzierung der Elektroden aufgrund der Behinderung durch VR-Headsets. Die Integration von EMG-Sensoren in die VR-Forschung verlängert zwar die Einrichtungszeit. Eine sich abzeichnende Alternative ist die computergestützte FEA während der VR, bei der Kameras eingesetzt werden, um ungehinderte Gesichtsmuskelbewegungen zu erfassen. Produkte wie das VIVE bieten Headset-Erweiterungen wie kleine Kameras an, um Bewegungen im unteren Gesichtsbereich während virtueller Erlebnisse zu verfolgen. Dennoch befindet sich die wissenschaftliche Gemeinschaft noch in einem frühen Stadium der Prüfung der Zuverlässigkeit dieser Form der Erfassung für hochwertige Gesichtsausdrucksdaten.
Relevante Anwendungsfälle	– Einfluss der Nutzer auf die Beteiligung an einem virtuellen kognitiven Trainingsprogramm (Reidy et al., 2020) – Rehabilitation bei Gesichtslähmung in der virtuellen Realität (Quidwai und Ajimsha, 2015) – Soziale Auswirkungen in der virtuellen Realität (Philipp et al., 2012)

Biosensoren werden nicht nur zur Überwachung, Erkennung und Vorhersage von Verhaltens-, emotionalen und physiologischen Zuständen eingesetzt, sondern auch für das Biofeedback. Beim Biofeedback handelt es sich um eine Technik, bei der physiologische Funktionen wie Herzfrequenz, Muskelspannung oder Hautleitfähigkeit überwacht und dem Einzelnen in Echtzeit mitgeteilt werden.

Das Ziel des Biofeedbacks besteht darin, das Bewusstsein für diese körperlichen Prozesse zu schärfen und die Kontrolle darüber zu verbessern, in der Regel mithilfe visueller oder akustischer Signale. Indem sie die unmittelbaren Auswirkungen ihrer Gedanken, Emotionen und Verhaltensweisen auf ihre physiologischen Reaktionen beobachten, können Betroffene lernen, sich selbst zu regulieren und gewünschte Veränderungen in Bezug auf ihre Gesundheit und ihr Wohlbefinden zu erreichen. Biofeedback wird häufig in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Stressbewältigung, Leistungssteigerung und Rehabilitation, und bietet eine nicht-invasive und selbstbestimmte Möglichkeit für den Einzelnen, seine eigenen physiologischen Reaktionen zu beeinflussen.

Biofeedback wird zunehmend als Teil der VR-Forschung eingesetzt und verbessert nachweislich die Ergebnisse der Physiotherapie ^[36], verstärkt Techniken zur Stressreduktion ^[37], die sportliche Leistung steigert ^[38] und sogar dazu dient, die Empathiefähigkeit des Menschen zu erhöhen ^[39]. Die Einbindung von Biofeedback in Ihre Forschung erfordert eine bidirektionale Kommunikation zwischen Ihrem Biosensor und Ihrer virtuellen Umgebung. In iMotions lässt sich dies über unsere API-Schnittstelle realisieren.

Nutzung von APIs und LSLs zur Synchronisierung und Steuerung von VR-Daten

Die virtuelle Realität (VR) erweist sich als unschätzbares Werkzeug in der Forschung und bietet immersive Erlebnisse, die mit herkömmlichen Reizen nicht zu erreichen sind. Um das Potenzial der VR voll auszuschöpfen, ist es entscheidend zu untersuchen, wie sich die Teilnehmer auf natürlichere und sinnvollere Weise in diese virtuellen Landschaften einbringen können.

Stellen Sie sich beispielsweise eine Theaterkulisse vor, in der VR den Schauspielern hilft, Stress während der Aufführung abzubauen, indem sie in Echtzeit Rückmeldung zu ihrer erhöhten Herzfrequenz gibt und therapeutische Maßnahmen wie tiefes Atmen fördert. Im Bereich der militärischen Ausbildung wird die Synchronisation von Spiel-Telemetriedaten mit biometrischen Signalen zu einem leistungsstarken Werkzeug, das präzise Einblicke darin liefert, wie sich virtuelle Ereignisse auf die Physiologie und Leistungsfähigkeit eines Soldaten auswirken.

Durch die Einbindung einer zusätzlichen Ebene erweisen sich Biofeedback und multimodale Biometrie als wirkungsvolle Instrumente zur Verhaltensänderung und -optimierung. Stellen Sie sich eine therapeutische VR-Sitzung vor, die auf jemanden mit Spinnenphobie ausgerichtet ist. Durch die Integration von Biofeedback könnte die virtuelle Umgebung die Inhalte der Expositionstherapie an die Herzfrequenz des Patienten anpassen. Wenn sich der Patient physiologisch zunehmend an die virtuellen Spinnen gewöhnt, passt sich die Umgebung dynamisch an und bringt die Spinnen näher heran.

Diese komplexe Integration von Biofeedback und multimodaler Biometrie in das VR-Erlebnis hat zu einer bemerkenswerten Steigerung der Effektivität der VR-Forschung geführt. Für eine nahtlose Integration sorgen Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) und die Lab Streaming Layer (LSL) (https://labstreaminglayer.org/#/).

APIs dienen als unverzichtbare Schnittstellen, die Protokolle definieren, welche eine nahtlose Kommunikation zwischen verschiedenen Softwareanwendungen ermöglichen und den Austausch von Daten und Funktionen gewährleisten. LSL fungiert hingegen als hochentwickeltes Framework für den Datenaustausch in Echtzeit und sorgt für eine reibungslose Kommunikation und Synchronisation zwischen verschiedenen Forschungsgeräten und Softwareanwendungen in Laborumgebungen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der strategische Einsatz von APIs und LSL Forschern die Möglichkeit gibt, einen bidirektionalen Informationsfluss zu etablieren, wodurch innovative Wege zur Synchronisierung und Steuerung von VR-Daten erschlossen werden. Dies vertieft nicht nur die VR-Forschung, sondern eröffnet auch neue Wege für bahnbrechende Anwendungen in Bereichen, die von der darstellenden Kunst bis hin zu therapeutischen Interventionen reichen.

Einbindung von Biosensordaten in VR-Umgebungen:

APIs spielen eine zentrale Rolle bei der Integration von Biosensordaten in VR-Umgebungen. Durch die Herstellung einer Verbindung zwischen Biosensorsystemen und VR-Plattformen können Entwickler APIs nutzen, um physiologische Echtzeitdaten – wie Herzfrequenz oder EEG – nahtlos direkt in das virtuelle Erlebnis einzuspeisen. Diese Integration bereichert VR-Interaktionen, indem sie adaptive Reaktionen ermöglicht, die auf dem physiologischen Zustand der Nutzer basieren.

Extrahieren von Telemetriedaten aus der VR-Umgebung:

LSL, ein System zur Echtzeit-Datensynchronisation, erweist sich als wertvolles Hilfsmittel für die Erfassung von Telemetriedaten aus der VR-Umgebung. Durch die Integration von LSL in die VR-Umgebung können Forscher Datenströme erstellen, die verschiedene Aspekte der Benutzerinteraktionen, Blickverläufe und Navigationsmuster erfassen. Diese durch LSL ermöglichten Datenströme ermöglichen die Gewinnung detaillierter Telemetriedaten für eine umfassende Analyse, was zur Optimierung von VR-Inhalten und zum Verständnis des Benutzerverhaltens beiträgt.

Steuerung des virtuellen Erlebnisses mithilfe von Biosensordaten:

Die bidirektionalen Funktionen von APIs ermöglichen die dynamische Steuerung des virtuellen Erlebnisses anhand von Biosensordaten. Durch die Integration von Biosensorinformationen über APIs können Entwickler auf der Grundlage der physiologischen Reaktionen der Nutzer Anpassungen an der VR-Umgebung in Echtzeit vornehmen. So können beispielsweise von Biosensoren erfasste Veränderungen des Stressniveaus oder des Engagements adaptive Anpassungen der VR-Inhalte auslösen, wodurch die Personalisierung und das Eintauchen in die virtuelle Welt verbessert werden.

Herausforderungen bei der Analyse von VR-Daten

VR generiert riesige Mengen an mehrdimensionalen Daten, darunter sensorische Eingaben, Interaktionen und physiologische Reaktionen. Die Analyse und Auswertung dieses komplexen Datensatzes kann eine Herausforderung darstellen. Im Folgenden konzentrieren wir uns auf drei der Herausforderungen, mit denen Forscher häufig konfrontiert sind: 

1. Die Herausforderung, Daten aus einzigartigen VR-Erlebnissen zusammenzuführen 

Jeder VR-Nutzer begibt sich auf eine ganz eigene Reise, interagiert mit verschiedenen Objekten, erkundet unterschiedliche Bereiche und reagiert auf einzigartige Weise innerhalb der virtuellen Umgebung. Unabhängig davon, welche Biosensoren in der VR-Forschung zum Einsatz kommen, ist die Zusammenführung dieser individuellen Daten unerlässlich, um aussagekräftige Schlussfolgerungen zu ziehen. Ein strategischer Ansatz besteht darin, den Teilnehmern bestimmte Aufgaben zuzuweisen, wie beispielsweise einem vorgegebenen Weg zu folgen oder eine bestimmte Handlung auszuführen.

Auch wenn die Nutzer leicht voneinander abweichen mögen, trägt dies dazu bei, ihre Erfahrungen anzugleichen und individuelle Unterschiede zwischen den Datensätzen zu minimieren. Eine weitere wirksame Methode besteht darin, bestimmte Bereiche oder Aktivitäten von Interesse zu identifizieren, in denen sich alle Teilnehmer treffen, wie beispielsweise die Landung eines Flugzeugs auf der Landebahn eines Flughafens oder die Begegnung mit einer sich nähernden Spinne. Dies ermöglicht es den Forschern, das individuelle Verhalten in derselben virtuellen Szene zu vergleichen und so Erkenntnisse zu gewinnen, ungeachtet der unterschiedlichen Wege, die jeder Nutzer eingeschlagen haben mag.

In iMotions ermöglicht unsere Blickverfolgungsfunktion den Nutzern, Eye-Tracking-Daten und andere Biosensordaten aus unterschiedlichen Nutzererfahrungen zusammenzuführen. Diese Funktion ermöglicht es Forschern, Daten aus bestimmten Szenen übereinanderzulegen, unabhängig davon, zu welchem Zeitpunkt die einzelnen Nutzer mit diesen Szenen interagiert haben. Diese Funktionalität versetzt Wissenschaftler letztendlich in die Lage, aus einer Vielzahl unterschiedlicher virtueller Erlebnisse übergreifende Schlussfolgerungen zu ziehen.

2. Die Herausforderung der Echtzeit-Synchronisation von Biosensordaten und virtuellen Umgebungen

Die präzise Synchronisation von Biosensordaten mit der Virtual-Reality-Umgebung (VR) des Nutzers in Echtzeit ist entscheidend, um physiologische Reaktionen genau mit bestimmten Momenten im VR-Erlebnis zu verknüpfen. Verzögerungen oder Ungenauigkeiten bei dieser Synchronisation können zu Fehlinterpretationen des Zusammenhangs zwischen den physiologischen Reaktionen des Nutzers und virtuellen Ereignissen führen.

Gleichzeitig erfordert die Bewältigung der Herausforderung der Hardware- und Softwarekompatibilität die Gewährleistung einer nahtlosen Integration zwischen verschiedenen Biosensoren und VR-Systemen mit unterschiedlichen technischen Spezifikationen und Protokollen. Kompatibilitätsprobleme, die sich aus Unterschieden bei Datenformaten, Kommunikationsgeschwindigkeiten oder Kalibrierungsmethoden ergeben, müssen überwunden werden, um einen standardisierten und interoperablen Rahmen für eine effektive Synchronisation zu schaffen. Zwar können APIs und LSLs dieses Problem oft lösen, doch sind sie möglicherweise nicht in allen Fällen ausreichend.

3. Die Herausforderung bei der Analyse von Eye-Tracking-Daten aus VR-Headsets: der Übergang von 3D zu 2D

Die Herausforderung bei der Analyse von Eye-Tracking-Daten aus VR-Headsets besteht darin, diese Daten für die Auswertung von einer dreidimensionalen (3D) virtuellen Umgebung in eine zweidimensionale (2D) Darstellung zu übertragen. Beim Eye-Tracking werden Blickdaten im immersiven 3D-Raum der VR erfasst, doch um diese Informationen effektiv interpretieren und analysieren zu können, müssen Forscher sie häufig in ein 2D-Format umwandeln.

Dieser Übergang bringt Herausforderungen mit sich, da er eine sorgfältige Berücksichtigung der Tiefenwahrnehmung, der räumlichen Beziehungen und der Dynamik der Blickpunkte innerhalb der VR-Umgebung erfordert. Die genaue Darstellung und Interpretation von Eye-Tracking-Daten in einem 2D-Kontext unter Wahrung der Feinheiten der visuellen Interaktionen der Nutzer im virtuellen 3D-Raum ist eine komplexe Aufgabe, der sich Forscher und Analysten stellen müssen, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. 

Fortschritte in der VR-Technologie

Die jüngsten technologischen Fortschritte haben eine Ära des Wandels eingeläutet, geprägt von bedeutenden Entwicklungen in den Bereichen Augmented Reality (AR), Hand-Tracking, Eye-Tracking und Social Virtual Reality (VR). Mit der weiteren Reifung dieser Technologien scheinen die Innovationsmöglichkeiten in der Forschung und im gesellschaftlichen Umfeld insgesamt grenzenlos zu sein.

Augmented Reality (AR)

Augmented Reality (AR) ist eine Technologie, die computergenerierte Inhalte in Echtzeit über die reale Umgebung legt und so die Wahrnehmung der Umgebung durch den Nutzer erweitert. Sie verbindet digitale Informationen wie Bilder und 3D-Modelle mithilfe von Geräten wie Smartphones, Smart-Brillen oder AR-Headsets mit der physischen Welt. AR-Anwendungen reichen von informativen Einblendungen bis hin zu interaktiven Erlebnissen und bieten den Nutzern eine reichhaltigere und intensivere Interaktion mit ihrer Umgebung.

Augmented Reality, die digitale Informationen nahtlos in die reale Welt integriert, findet Anwendung in Bereichen, die vom Gaming bis zum Gesundheitswesen reichen, und bietet den Nutzern ein bereicherndes und interaktives Erlebnis. 

Handverfolgungstechnologie

Hand-Tracking für VR ist eine Technologie, die es Nutzern ermöglicht, mithilfe ihrer natürlichen Handbewegungen mit virtuellen Umgebungen zu interagieren, wodurch physische Controller überflüssig werden. Sensoren oder Kameras erfassen die Handbewegungen in Echtzeit und setzen sie in virtuelle Aktionen innerhalb des VR-Raums um. Dies sorgt für ein intuitiveres und immersiveres Erlebnis und steigert das Nutzerengagement, ohne dass Handheld-Controller erforderlich sind.

Soziale virtuelle Realität 

Unter „Social Virtual Reality“ (VR) versteht man den Einsatz von Virtual-Reality-Technologie zur Schaffung digitaler Räume, in denen Nutzer in Echtzeit miteinander interagieren können. In diesen gemeinsamen virtuellen Umgebungen können die Teilnehmer als Avatare miteinander kommunizieren, zusammenarbeiten und interagieren, auch wenn sie sich physisch an unterschiedlichen Orten befinden. Social-VR-Plattformen bieten häufig Funktionen wie Voice-Chat, Handgesten und anpassbare Avatare, um das Gefühl der Präsenz und die soziale Interaktion zu verstärken.

Diese Technologie wird für verschiedene Zwecke eingesetzt, darunter virtuelle Besprechungen, kollaborative Arbeitsbereiche, gesellschaftliche Veranstaltungen und Multiplayer-Spiele, und ermöglicht es den Nutzern, ein Gefühl der gemeinsamen Präsenz und Verbundenheit innerhalb der virtuellen Welt zu erleben. Obwohl es sich noch um eine neue Technologie handelt, wurden bereits mehrere Forschungsstudien durchgeführt, um die Auswirkungen von Social VR auf die Lernergebnisse im Fernunterricht ((Mystakidis et al., 2021)), die Sozialisierung ^[40] sowie Einsamkeit und soziale Ängste ^[41] zu untersuchen. 

Förderung der Nutzerinteraktion

Zwar sind weitere Untersuchungen erforderlich, doch erste Studien zeigen bereits, wie diese Fortschritte in der VR-Forschung das Nutzerengagement steigern. So stellte eine Forschungsgruppe beispielsweise fest, dass AR das Nutzerengagement während des Kaufprozesses erhöht ^[42]. Eine überraschende Erkenntnis ist hingegen, dass Hand-Tracking das Nutzerengagement oder das Nutzererlebnis in der virtuellen Umgebung offenbar nicht steigert ((Masurovsky et al., 2020)).

Trotz der ausbleibenden Verbesserung der Nutzerinteraktion ergab eine Studie jedoch, dass Patienten in der motorischen Rehabilitation das Hand-Tracking der Verwendung von Controllern vorzogen ^[43]. Zudem erleichtert Hand-Tracking den Zugang zur Telerehabilitation, da es die Anzahl der Geräte reduziert, die ein Patient verstehen und bedienen muss. Im Vergleich zu traditionellen Social-Media-Plattformen schneidet Social VR in Bezug auf Präsenz und Verbundenheit besser ab ^[44].

Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass manche VR-Entwicklungen zwar nicht in jedem Fall das Nutzerengagement steigern, sich jedoch in bestimmten Anwendungsbereichen etablieren. Damit verdeutlichen sie die vielfältigen Auswirkungen der Technologie in unterschiedlichen Kontexten und erweitern die Relevanz der VR in neuen Forschungsbereichen.

Implikationen für die Forschung

Fortschritte in der VR-Technologie, darunter Funktionen wie Hand-Tracking, Social VR und Augmented Reality, haben tiefgreifende Auswirkungen auf die wissenschaftliche Forschung in verschiedenen Disziplinen. Hand-Tracking ermöglicht es Forschern, natürlichere und intuitivere Mensch-Computer-Interaktionen zu untersuchen, und liefert Einblicke in kognitive Prozesse und ergonomische Aspekte. Soziale VR eröffnet neue Wege für die Untersuchung sozialer Dynamiken und menschlichen Verhaltens in immersiven digitalen Umgebungen und bietet eine einzigartige Perspektive. Während diese Technologien weiter ausgereift werden, durchläuft die Landschaft der Forschung und der Nutzerinteraktion einen tiefgreifenden Wandel, der neue Möglichkeiten für Innovation und Erforschung eröffnet.

Bewährte Verfahren in der VR- und multimodalen Forschung 

Die Durchführung multimodaler VR-Forschungsprojekte bringt zahlreiche Aspekte mit sich, die es zu berücksichtigen gilt. Mit sorgfältiger Planung lassen sich jedoch aufschlussreiche Daten mit hoher ökologischer Validität und praktischer Relevanz gewinnen. Als Orientierungshilfe finden Sie hier wichtige Fragen und Schritte, die Sie beachten sollten:

Fragen vor Beginn der Recherche:

1. Eignung der Forschungsfrage: Lässt sich Ihre Forschungsfrage durch VR sinnvoll untersuchen, und eignet sich Ihre Testgruppe für VR-Forschung? Welche Schlüsselmomente müssen gemessen werden, und wie werden Sie diese messen? Wie werden Sie erfassen, wann diese Schlüsselmomente eintreten? 
2. Gestaltung der virtuellen Umgebung: Werden Sie die virtuelle Umgebung selbst gestalten oder eine vorgefertigte verwenden? Gibt es in Ihrem Forschungsbereich bestimmte Erwartungen hinsichtlich des Aussehens oder der Funktionalität der virtuellen Umgebung?
3. Auswahl der Biosensoren: Welche Biosensoren sind für Ihre VR-Studie am relevantesten, unter Berücksichtigung etwaiger Einschränkungen durch Ihren Aufbau oder Ihre Aufgabe?
4. Software zur Datenerfassung: Wie wollen Sie menschliche Erfahrungen so quantifizieren, dass eine Aggregation möglich ist, und unterstützt Ihre Software zur Datenerfassung dies?
5. Benutzererfahrung und Nebenwirkungen: Wie werden sich die Nutzer an die virtuelle Umgebung gewöhnen, ohne die Forschungsziele zu beeinträchtigen, und wie werden Sie die Cyber-Übelkeit bewerten (Kim et al., 2018)?

Schritte, die während der Recherche zu beachten sind:

1. Pilotstudie: Durchführung einer Pilotstudie zur Untersuchung der Auswirkungen der virtuellen Umgebung auf die Nutzer, wobei Aspekte wie Cyber-Übelkeit, Aufgabenkohärenz und Nutzerkomfort berücksichtigt werden.
2. Überprüfung der Biosensor-Synchronisation: Stellen Sie sicher, dass die Biosensoren effektiv mit der virtuellen Umgebung synchronisiert sind, um eine nahtlose Integration zu gewährleisten, die eine aussagekräftige Datenanalyse ermöglicht.
3. Auswertung der Pilotdaten: Werten Sie die Pilotdaten aus, um zu überprüfen, ob Sie die erwarteten physiologischen Effekte in der virtuellen Umgebung erfassen können.

Diese Leitlinien dienen als Ausgangspunkt, wobei zu berücksichtigen ist, dass die Komplexität der multimodalen VR-Forschung eine kontinuierliche Überprüfung und Anpassung während des gesamten Forschungsprozesses erfordert.

Das Engagement von iMotions für die VR-Forschung im Gesundheitswesen

Als Vorreiter im Bereich der Software für multimodale Biosensoren widmet sich iMotions der unermüdlichen Entwicklung innovativer Softwarelösungen und Forschungsplattformen. Als Team aus Biosensor-Experten und Forschern sind wir davon überzeugt, dass echte Durchbrüche nur durch die Zusammenarbeit mit der Wissenschaft entstehen.

Als bedeutenden Meilenstein im Jahr 2019 startete iMotions eine Kooperation mit dem Syddansk Universitets Hospital in Dänemark, mit dem Ziel, die Behandlung von sozialen Ängsten zu revolutionieren. Diese Zusammenarbeit vereinte das Fachwissen von iMotions mit den Psychologen und dem Forschungsteam des Syddansk Universitets Hospital, um die Erfassung, Visualisierung und den Export von Daten zu optimieren, die mittels Virtual Reality und multimodaler Biosensoren gewonnen wurden und Variablen wie Herzfrequenz und elektrodermale Aktivität umfassen. In diesen begutachteten Artikeln können Sie mehr über den aktuellen Fortschritt dieses Projekts erfahren: Quintana et al., 2023 und Ørskov et al., 2022. 

Durch unsere direkte Beteiligung an Forschungsprojekten sind wir bestens in der Lage, die sich wandelnden Bedürfnisse der Forschungsgemeinschaft zu erkennen. Vor allem ermöglicht uns dieses Engagement, einen wesentlichen Beitrag dazu zu leisten, dass wirksame Therapien dort ankommen, wo sie am dringendsten benötigt werden. iMotions setzt sich weiterhin unermüdlich dafür ein, das Fachgebiet voranzubringen und wirkungsvolle Kooperationen zu fördern, die Innovationen in der Biosensortechnologie und ihren Anwendungsbereichen vorantreiben. 

Weitere Informationen über den Förderzuschuss der Stiftung, der dieses Gemeinschaftsprojekt unterstützt, finden Sie hier: https://vr8.dk/en/virtual-reality-for-social-anxiety/ 

Zusammenfassung: Was Sie als VR-Forscher beachten müssen

Virtual Reality (VR) stellt einen bedeutenden Fortschritt bei der Steigerung des Realismus in kontrollierten Forschungsumgebungen dar. Diese Spitzentechnologie ermöglicht es Forschern, sowohl die psychologischen als auch die physiologischen Auswirkungen von typischerweise gefährlichen oder schwer zugänglichen Szenarien zu untersuchen. Praktisch kein Forschungsgebiet bleibt vom transformativen Potenzial der VR unberührt. Ob es darum geht, Baustellenprotokolle zu verfeinern, Fluganfänger auszubilden oder Menschen dabei zu helfen, ihre Höhenangst zu überwinden – virtuelle Umgebungen bieten ein revolutionäres Werkzeug, um Forschungsvorhaben auf ein neues Niveau zu heben.

Wenn Sie sich dafür entscheiden, VR in Ihre Forschung zu integrieren, stellen sich eine Reihe wichtiger Fragen, die einer sorgfältigen Abwägung bedürfen:

1. Hardware: Welcher Headset-Typ entspricht Ihren Anforderungen am besten? Welche Funktionen sind für Ihre Forschung unverzichtbar? Haben Sie bestimmte Vorlieben hinsichtlich der Linsen oder des Gewichts des Headsets? Benötigen Sie Zusatzfunktionen wie Hand-Tracking oder AR-Tools?
2. Virtuelle Umgebung: Wie wollen Sie die virtuelle Umgebung gestalten? Wenn Sie ein vorgefertigtes Spiel verwenden, haben Sie Zugriff auf dessen Telemetriedaten? Ist die virtuelle Umgebung mit verschiedenen Plattformen kompatibel oder auf eine bestimmte Spiel-Engine beschränkt?
3. Biosensoren: Welche Daten möchten Sie mit Ihrer VR-Forschung erfassen? Ist ein integriertes Eye-Tracking für Ihre Studie erforderlich? Ziehen Sie in Betracht, Gesichtsbewegungen mit einer Zusatzkamera aufzuzeichnen? Beabsichtigen Sie, die Aktivität des autonomen Nervensystems mithilfe von Sensoren für die Herzfrequenz oder die elektrodermale Aktivität zu messen?
4. Software: Wo werden Sie Ihre Daten erfassen? Unterstützt die Softwareplattform die Synchronisierung aller Datenströme? Kann sie bei der Analyse von Telemetrie- und Biosensordaten helfen? Ist sie in der Lage, das Virtual-Reality-Erlebnis zu visualisieren? Können Sie mit der Software Daten von mehreren Teilnehmern zusammenführen?
5. Fachliche Kompetenz und Ausbildung: Stehen ausreichend Fachkompetenz und entsprechende Ausbildung zur Verfügung? Verfügen Sie über Forscher, die mit der Einrichtung, dem Betrieb und der Datenerfassung von VR-Headsets vertraut sind? Gibt es ein Teammitglied, das sich mit der Analyse und Interpretation der erhobenen Daten auskennt? Verfügen Sie, falls Sie Ihre eigene virtuelle Umgebung erstellen, über die erforderlichen Kenntnisse in den Bereichen Programmierung und UX-Design?

Der Einstieg in die VR-Forschung bringt ganz eigene Vorteile und Herausforderungen mit sich. Es ist entscheidend, Zeit in die Suche nach Lösungen zu investieren, die genau auf Ihren spezifischen Anwendungsfall zugeschnitten sind. Auch wenn jeder Forscher individuelle Anforderungen hat, lassen sich die folgenden Punkte als gemeinsame Muster zusammenfassen, die wir bei unseren Kunden beobachten.

Der unerfahrene VR-Forscher entscheidet sich oft für:

• VR-Headset in Forschungsqualität mit Eye-Tracking-Funktionen 
• Bereits veröffentlichte, vorgefertigte virtuelle Umgebung/Spiel
• Einige weitere Biosensoren wie Herzfrequenz und elektrodermale Aktivität
• Software, mit der sie ihre Daten ganz einfach visualisieren, synchronisieren und analysieren können 
• Sie bieten ihrem Team fachliche Fortbildungen an, um akademisches und praktisches Fachwissen im Bereich der VR-Forschung zu vermitteln.

Erfahrene VR-Forscher entscheiden sich in der Regel für:

• VR-Headset in Forschungsqualität mit Eye-Tracking, Hand-Tracking und AR-Funktionen
• Eine maßgeschneiderte virtuelle Umgebung, die von ihrem eigenen Team entwickelt und getestet wurde 
• Mehrere weitere Biosensoren, darunter EMG-, EEG- und Herzfrequenzsensoren, je nach Art der Forschungsfrage
• Eine Software, die ihnen dabei hilft, alle ihre Daten zu synchronisieren, und ihnen gleichzeitig die Flexibilität bietet, Daten und Befehle mithilfe von API und LSL zwischen der Datenerfassungsplattform und der virtuellen Umgebung hin und her zu übertragen
• Fachliche Schulungen und Beratung nach Bedarf

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Ørskov, P. T., Lichtenstein, M. B., Ernst, M. T., Fasterholdt, I., Matthiesen, A. F., Scirea, M., Bouchard, S. & Andersen, T. E. (2022). Kognitive Verhaltenstherapie mit adaptiver Virtual-Reality-Exposition im Vergleich zu kognitiver Verhaltenstherapie mit In-vivo-Exposition bei der Behandlung von sozialen Angststörungen: Ein Studienprotokoll für eine randomisierte kontrollierte Studie. Frontiers in Psychiatry, 13, 991755. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2022.991755

1. Matamala-Gomez et al., 2019 ↩
2. Wenk et al., 2023 ↩
3. Gromer et al., 2019 ↩
4. Gromer et al., 2019 ↩
5. Matamala-Gomez et al., 2022; Juliano et al., 2020 ↩
6. vgl. Gall et al., 2019 und Gromer et al., 2019 ↩
7. Forster et al., 2022 ↩
8. Forster et al., 2022 ↩
9. Freeman et al., 2022 ↩
10. Lindner et al., 2020 ↩
11. Trappey et al., 2020 ↩
12. Rimer et al., 2021 ↩
13. Jiang et al., 2020 ↩
14. Szczepanska-Gieracha et al., 2021 ↩
15. Zainal et al., 2021 ↩
16. Rizzo et al., 2010 ↩
17. Thompson-Lake et al., 2015 ↩
18. Modrego-Alarcon et al., 2021 ↩
19. Voinescu et al., 2023 ↩
20. Dellazizzo et al., 2021 ↩
21. Geraets et al., 2020 ↩
22. Baker et al., 2022; Dressmann et al., 2022; Goudman et al., 2022; Deo et al., 2020 ↩
23. Vourvopoulos et al., 2019 ↩
24. Seymour et al., 2006 ↩
25. Hooper et al., 2019 ↩
26. Badash et al., 2016 ↩
27. Garcia et al., 2016; Park et al., 2006 ↩
28. Garcia et al., 2016 ↩
29. Berni und Borgianni, 2012 ↩
30. Berg und Vance, 2017 ↩
31. Song et al., 2017 ↩
32. Scorpio et al., 2020 ↩
33. Yuce et al., 2020; Leveau und Camus, 2023 ↩
34. Hsiao et al., 2024; Azmi et al., 2021; Grudzewski et al., 2018 ↩
35. Van Kerrebroeck et al., 2017 ↩
36. Yoo et al., 2024; Lin et al., 2023 ↩
37. Michela et al., 2022; Lan et al., 2021; Blum et al., 2020 ↩
38. Lagos et al., 2011 ↩
39. Schoeller et al., 2019 ↩
40. Barreda-Angeles und Hartmann, 2022 ↩
41. Kenyon et al., 2023 ↩
42. Jessen et al., 2020 ↩
43. Juan et al., 2023 ↩
44. Barreda-Angeles und Hartmann, 2022 ↩