Kann Virtual Reality (VR) in der Biosensor-Forschung eingesetzt werden? Dieser Artikel untersucht die potenziellen Anwendungsmöglichkeiten und Vorteile des Einsatzes von VR-Technologie in der Biosensor-Forschung. Erfahren Sie, wie VR die Datenerfassung und -analyse im Bereich der Biosensor-Forschung revolutionieren könnte. Entdecken Sie die vielversprechende Zukunft der Verbindung von VR und Biosensoren für bahnbrechende Fortschritte.
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Da Virtual Reality immer beliebter wird und Facebook sich in Meta umbenannt hat, fragen sich viele von uns: Wenn VR gekommen ist, um zu bleiben, wie werden wir dann ihre physiologischen, kognitiven und emotionalen Auswirkungen messen? Wenn Sie als Forscher mit Menschen in virtuellen Umgebungen arbeiten und erwägen, biometrische Messungen in Ihre Forschung einzubeziehen, helfen wir Ihnen gerne dabei, zu prüfen, ob Sie für diese Investition bereit sind. Kurz gesagt: Es gibt viele Vorbehalte zu berücksichtigen, bevor Sie zu einem „Ja“ kommen. Nutzen Sie diesen Blog, um die Anforderungen an eine virtuelle Umgebung mit tragbaren Biosensoren zu verstehen.
Relevante Anwendungsfälle für Wearables in der VR
VR kann eine vollständige Nachbildung einer Umgebung erzeugen und ermöglicht so die vollständige Kontrolle, die Manipulation von Szenarien sowie die Einbindung von Sicherheitsparametern in die Umgebung. Daher reichen VR-Anwendungen, bei denen Biosignale mithilfe physiologischer Sensoren ausgewertet werden, von der Gesundheitsversorgung über die Luftfahrt bis hin zum Gaming. Beispielsweise können Chirurgen in der virtuellen Realität geschult werden, wobei ihre visuelle Aufmerksamkeit, Herzfrequenz, kognitive Belastung und ihr Stress überwacht und/oder ausgewertet werden – was zu fundierteren Trainings- und Leistungsergebnissen führt, wenn sie später chirurgische Aufgaben im realen Leben ausführen. In Spielumgebungen können Eye-Tracking oder Herzfrequenzmesser zur Leistungsauswertung eingesetzt werden, unabhängig davon, ob man die Ablenkung von Fahrern, Präsenz und Flow beim Gaming oder Mensch-Maschine-Interaktionen wie Übernahmeinterventionen bei selbstfahrenden Fahrzeugen untersucht. Drittens ist die Expositionstherapie in der virtuellen Realität als klinische Behandlung von Angstzuständen oder PTBS in den Fokus gerückt, wobei die Überwachung von Eye-Tracking, Herzfrequenzvariabilität und Hautleitfähigkeit ein unmittelbares Biofeedback über Stressreaktionen liefern kann; so nutzt beispielsweise der iMotions-Kunde Massachusetts General Hospital VR zur Erforschung der körperdysmorphen Störung.
Auch wenn diese Forschungsmethoden für Verhaltensforscher unschätzbare Erkenntnisse liefern können, ist es nicht einfach, die Datenströme all dieser Wearables einzurichten und mit iMotions zu synchronisieren. Wir wollen Sie damit keineswegs völlig entmutigen; vielmehr möchten wir transparent sein und Ihnen die Fragen aufzeigen, die Sie sich stellen sollten, um sicherzustellen, dass Sie bereit sind, in dieses Vorhaben zu investieren.
Welche Sensoren eignen sich für den Einsatz in der VR?
Ja: Eye-Tracking
Es gibt mehrere Hersteller von VR-Headsets, die über integrierte Eye-Tracking-Funktionen verfügen. Varjo und HTC Vive Pro Eye stellen VR-Headsets her, mit denen Sie Augenbewegungen in virtuellen Welten erfassen können. Beide lassen sich mit iMotions integrieren. Eye-Tracking ist möglicherweise der beste Ausgangspunkt für die Datenerfassung, da die visuelle Aufmerksamkeit viel über menschliches Verhalten aussagen kann. Darüber hinaus besteht bei den zusätzlichen Sensoren, die ich unten aufführe, die Gefahr, dass sowohl Ihr Computer als auch Ihre Analyse durch die Komplexität der eingehenden Datenströme stark belastet werden. Daher ist es sicherer, zunächst nur mit Eye-Tracking zu beginnen.
Ähnlich verhält es sich, wenn Sie ein Szenario durchführen, für das ein VR-Headset nicht unbedingt erforderlich ist: Eine Eye-Tracking-Brille könnte eine mögliche Lösung sein. Fragen Sie sich: Muss diese Forschungsfrage tatsächlich in der virtuellen Realität beantwortet werden, oder sind Sie einfach nur von der Technologie begeistert? Simulationen können eine einfachere Alternative sein, und je nach Ihrer Hypothese kann die Arbeit mit einem einfachen Simulator und der Einsatz von Eye-Tracking-Brillen anstelle von VR-Eye-Tracking den gewünschten Erfolg bringen. Glücklicherweise haben wir hier einen ganzen Blogbeitrag zu dieser Art von Forschung!
Ja: Herzfrequenz – EKG (Elektrokardiogramm)
Die Herzfrequenz und die Herzfrequenzvariabilität werden aus der von EKG-Geräten gemessenen Herzaktivität abgeleitet, die anhand der Frequenz und des Musters der Herzschläge Hinweise auf Stress- und Erregungszustände geben kann. iMotions liefert hierfür zuverlässige Messwerte, und das Gute daran ist, dass die Sensoren für die Teilnehmer nicht besonders invasiv sind, auch in virtuellen Umgebungen (natürlich mit dem richtigen Computer, worauf ich später noch eingehen werde).
Ja: Hautleitfähigkeit (auch bekannt als galvanische Hautreaktion oder elektrodermale Aktivität)
Die Hautleitfähigkeit misst die Schweißbildung der Haut, die mit emotionaler Erregung aufgrund von Stress oder Aufregung korreliert. Sie liefert einen Messwert für die Intensität dieser Erregung, die häufig anhand sogenannter GSR-Spitzen erfasst wird. Beachten Sie, dass Daten zur Hautleitfähigkeit leicht durch Bewegungsartefakte verfälscht werden können. Stellen Sie daher sicher, dass Ihr Forschungsprotokoll die Erkennung und Entfernung von verrauschten Daten berücksichtigt.
Vielleicht: EMG (Elektromyographie) & Atmung
Die Erfassung von Muskelbewegungen kann relevant sein, wenn Sie über die erforderlichen Kenntnisse verfügen, um das Signal zu interpretieren. Ein relevanter Anwendungsfall wäre beispielsweise, wenn Sie wissen, wie man fEMG-Untersuchungen zur Messung der Gesichtsmuskulatur durchführt, was in der VR eine Alternative zur Gesichtsausdrucksanalyse darstellt, da das Gesicht durch das Headset verdeckt ist. Die Untersuchung von Stress anhand der Nacken- und Schultermuskulatur mittels EMG wäre ebenfalls möglich, jedoch nur für Personen mit einer klar definierten Hypothese und entsprechenden technischen Kenntnissen. Beachten Sie, dass Bewegungsdaten auch ziemlich verrauscht und ungenau sein können und am besten mit anderen Biosignalen für eine kontextreiche Analyse kombiniert werden sollten, was Ihren Computer belasten kann und solide Fähigkeiten in der Datenbereinigung und -analyse erfordert. Überlegen Sie, ob diese Sensoren am besten geeignet sind oder ob Eye-Tracking, GSR und/oder EKG das leisten können, was Sie anstreben.
Die Atmung ist trotz Bewegungsartefakten ein potenziell guter Sensor für VR. Da sie mithilfe eines Gurtes gemessen wird, der am Brustkorb des Teilnehmers befestigt ist, kann sich Ihr Teilnehmer möglicherweise ein wenig bewegen, bevor zu viele Störsignale in die Studie gelangen.
To see how these concepts are applied in practice, explore our Talk to a Research Expert page.
Nr.: Analyse des Gesichtsausdrucks
Es dürfte Sie nicht überraschen, dass die kamerabasierte Gesichtsausdrucksanalyse in der VR recht schwierig ist, da das Headset die Hälfte des Gesichts verdeckt. Für die Art von Forschung, die wir bei iMotions unterstützen, ist dies ein No-Go, da die Gesichtsausdrucksanalyse auf Gesichtsmarkern basiert, um anhand von Gesichtsaktions-Einheiten (FAUs) geäußerte Emotionen zu triangulieren – und dies ist nicht möglich, wenn diese Marker durch die VR-Hardware verdeckt werden. Einige Headsets verfügen zwar über einen Gesichts-Tracker, doch können wir keine Aussage über deren Zuverlässigkeit treffen und arbeiten nicht direkt mit dieser Methode. Je nach Ihren Forschungsanforderungen könnte fEMG jedoch eine Alternative darstellen.
Nr.: EEG – Elektroenzephalografie
Einfach gesagt: EEG-Forschung in der VR ist sehr schwierig. Nicht nur, dass das Headset die EEG-Kopfkappe behindert, sondern die EEG-Daten enthalten auch eine Menge Störsignale (Bewegungsartefakte, Signalrauschen usw.), die die Datenerfassung und -analyse zu einer mühsamen bis gar unmöglichen Aufgabe machen. Es zeichnen sich jedoch einige Entwicklungen ab, beispielsweise die Partnerschaft zwischen Varjo und OpenBCI. Wenn Sie also erwägen, mit EEG in der VR zu arbeiten, wenden Sie sich bitte an unser Team, um Ihre Möglichkeiten zu besprechen.
In welcher VR-Umgebung sollte ich arbeiten?
Wenn Sie sich mit Experten beraten haben, welche Sensoren Sie mindestens benötigen, um relevante Daten zu erfassen, und Sie wissen, dass Ihr Team über die erforderlichen Kompetenzen verfügt, um Datenanalysen durchzuführen und fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen, dann besteht der nächste Schritt darin, zu überlegen, in welcher Umgebung Sie arbeiten möchten.
Für VR-Umgebungen mit Eye-Tracking ist iMotions mit Unity kompatibel. Wir arbeiten mit Unity und nicht mit anderen Engines wie beispielsweise Unreal, da das Unity-Plugin eine funktionierende Beispielszene enthält, die gut zu iMotions passt. Von da an sollten alle Anpassungen von erfahrenen Entwicklern von VR-Umgebungen vorgenommen werden, da das Hinzufügen biometrischer Messungen recht komplex werden kann. Wenn Sie noch keine Erfahrung mit Unity und VR haben, sollten Sie sich fragen: „Gibt es in meinem Team jemanden mit direkter Erfahrung in der Erstellung von Unity-Umgebungen?“ Aufgaben wie die Erstellung von 360°-Inhalten, das Debuggen oder das Anpassen von benutzerdefinierten Unity-Umgebungen über die Beispielszene im Plugin hinaus sollten zu den Fähigkeiten dieser Person gehören. Wenn die Antwort „Ja“ lautet und Sie von deren Erfahrung überzeugt sind oder wenn Sie planen, jemanden mit diesem technologischen Hintergrund einzustellen, lesen Sie weiter. Andernfalls sollten Sie überlegen, ob eine andere Forschungsmethodik eine plausible Alternative sein könnte.
Es gibt tatsächlich viele Forschungsfragen, die man auch ohne eine komplett erstellte VR-Umgebung beantworten kann. Mit dem HTC Vive kann man beispielsweise ein 360°-Video aufnehmen und dieses als Umgebung nutzen, anstatt eine komplette VR-Umgebung zu erstellen, in die man die Teilnehmer versetzt und deren Blickverfolgung in diesem 360°-Raum, den man an einem realen Ort aufgenommen hat, überwacht.
Wenn Eye-Tracking für Ihre Studie nicht unbedingt erforderlich ist, können Sie zudem andere Sensoren wie GSR zur Erfassung der Erregung einsetzen, und diese Studien lassen sich mithilfe von Unreal, SteamVR oder anderen Engines als Bildschirmaufzeichnungen durchführen! Dies eröffnet auch die Möglichkeit, andere Headsets als das Varjo oder das HTC Vive zu verwenden.
Und schließlich kann die iMotions-API bei anderen simulierten Umgebungen mit Ereignissen und Auslösern von Drittanbietern interagieren, um Daten zwischen iMotions und diesen Systemen auszutauschen. Wenn sich Ihr Setup außerhalb einer headsetbasierten VR-Umgebung befindet, könnte ein Simulator in Verbindung mit der iMotions-API für Ihre Forschung relevant sein – zusammen mit Eye-Tracking-Brillen und/oder anderen biometrischen Messungen wie der Analyse von Gesichtsausdrücken –, da Ihr Gesicht dabei nicht durch das Headset verdeckt wird.
Zum Schluss: 10 Möglichkeiten, Microsoft Hololens mit iMotions zu nutzen
Wie sieht es mit den Systemanforderungen aus?
Es ist unbedingt erforderlich, dass Ihr Computer leistungsfähig genug ist, um die Mindestanforderungen zu erfüllen. Nicht alle Computer sind gleich, insbesondere was die CPU-Leistung betrifft, die für die Unterstützung einer VR-Umgebung, Eye-Tracking sowie die Erfassung zusätzlicher Sensordaten erforderlich ist.
Als Faustregel gilt: Laptops reichen nicht aus. Sie benötigen einen leistungsstarken Desktop-PC mit Windows 10, idealerweise mit zwei Monitoren und zwei Grafikkarten, ausreichend Arbeitsspeicher für die Datenverarbeitung und der besten GPU, die man für Geld kaufen kann. Wenn Sie in eine erstklassige VR-Ausstattung investieren, wird sich das Sparen an einem Computer aus dem mittleren Preissegment langfristig nicht auszahlen und birgt sogar das Risiko, die Zeit- und Ressourceninvestitionen des gesamten Labors zu behindern, sollte der Computer die Datenlast nicht mehr bewältigen können – insbesondere da die CPU-Auslastung zunimmt, wenn Sie immer mehr Sensoren hinzufügen. Für konkrete Computerempfehlungen für VR wenden Sie sich bitte an unser Beraterteam, das Sie zu Ihren Optionen beraten kann.
Festlegung von Zeitplänen und Erwartungen
Rechnen Sie schließlich damit, dass bei VR häufig Probleme auftreten. Wenn Sie einen engen Zeitplan für ein Projekt haben, insbesondere wenn alles auf einem neuen PC oder in einem neuen Labor installiert und eingerichtet werden muss, sollten Sie sich fragen, ob 1) Sie genügend Zeit haben, den Raum einzurichten, das Plugin in Ihrer Umgebung zu installieren sowie die Sensoren zu installieren und zu testen, noch bevor Sie mit der Datenerfassung beginnen, und 2) ob Sie die Zeit haben, die Datenanalyse durchzuführen, falls alles gut läuft. Sprechen Sie mit Ihren Stakeholdern offen darüber, wie viel Zeit Sie im schlimmsten wie auch im besten Fall dafür veranschlagen, um keine übertriebenen Versprechungen zu machen und dann hinter den Erwartungen zurückzubleiben. Bei iMotions führen wir dieses Gespräch frühzeitig mit Ihnen, damit Sie auch verstehen, was Sie von uns in Bezug auf Liefer-, Installations- und Einarbeitungszeiten erwarten können.
Fazit
Ich hoffe, ich habe Ihnen einen Überblick über die wichtigsten Fragen gegeben, die Sie sich stellen sollten, wenn Sie erwägen, menschliches Verhalten in VR-Umgebungen zu untersuchen. Wenn Sie glauben, dass Sie bei dem „Ja“ angelangt sind, von dem ich zu Beginn dieses Blogs gesprochen habe, erfahren Sie hier mehr über unsere VR-Lösungen!
