Android – Soziotechnische Integration

Verwendung von iBeacons unter Android

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Der folgende Artikel befasst sich mit der Nutzung von iBeacons als Bluetooth Low Energy Lokalisierungshilfsmittel fürAndroid-Geräten. Nach einer kurzen Einführung in die grundsätzliche Funktionsweise von iBeacons werden Installationsanleitungen sowie Codebeispiele zur Verwendung von iBeacons mittels Estimote-SDK und AltBeacon bereitgestellt.

Begriff iBeacons

Der Begriff iBeacon wurde von Apple 2013 eingeführt und steht als Markenname für ein auf Bluetooth Low Energy (BLE) bzw. Bluetooth 4.0 basierendes Produkt, das z.B. zur Indoor-Navigation genutzt werden kann. Hierbei stellt das iBeacon einen Sender dar, der in kontinuierlichen Zeitabständen Daten an entsprechende Empfangsgeräte (Smartphone, Tablet, …) sendet. Diese Daten können mittels einer speziellen App genutzt werden, um beispielsweise die eigene Position zu ermitteln. Ein iBeacon zeichnet sich durch seine lange Laufzeit und vergleichsweise hohen Reichweite aus. Die Technologie wird von verschiedenen Herstellern angeboten, wobei die im Weiteren aufgeführten Tests und Beispiele unter Verwendung von Estimote-iBeacons durchgeführt wurden.

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Nutzung

Im folgenden Abschnitt werden die Vorraussetzungen für die Nutzung sowie die wesentlichen Daten und Begriffe, die für die Arbeit mit iBeacons relevant sind, aufgeführt.

Voraussetzung

Die Nutzung von iBeacons kann nur unter bestimmten Voraussetzungen erfolgen. Das jeweilige Mobile Device muss BLE / Bluetooth 4.0 unterstützen, was somit Geräte ab iOS7 und Android 4.3 umfasst.

Entsprechende Bibliotheken werden für IOS von Apple bereitgestellt. Android-Entwickler müssen hingegen auf Bibliotheken der jeweiligen Hersteller zurückgreifen, da Google keine offiziellen zur Verfügung stellt.

Daten eines iBeacons

Die Daten, die ein iBeacons sendet, sind im Folgenden Beispielhaft aufgeführt.

UUID: B9407F30-F5F8-466E-AFF9-25556B57FE6D
Minor: 1
Major: 2
RSSI: -55
measuredPower: 62

Die nachfolgende Abbildung stellt die Funktion der jeweiligen Werte schematisch dar:

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Ein beispielhafter Anwendungsfall ist die Kennzeichnung von Bereichen in einem Unternehmen mit mehreren Standorten. So würde jedes iBeacon des Unternehmens mit der gleichen UUID initialisiert werden. Jeder Standort erhält einen entsprechenden Major-Wert und ein eine Abteilung an einem Standort einen Minor-Wert. Unternehmen X verwendet also die UUID „B9407F30-F5F8-466E-AFF9-25556B57FE6D“ und Standort A und B jeweils die Major-Werte „1“ bzw. „2“. Die Abteilung „I“ und „J“ werden jeweils mit den Minor „1“ und „2“ verknüpft. So ist nun Abteilung I an Standort B des Unternehmens X mit den entsprechenden Werten(UUID: „B9407F30-F5F8-466E-AFF9-25556B57FE6D“, Major: „2“, Minor: „1“) eindeutig identifizierbar. Die Distanz zu einem iBeacon lässt sich aus den Werten RSSI und measuredPower berechnen

Monitoring, Ranging und Region

Die Begriffe Monitoring und Ranging beschreiben die zwei Kommunikationsweisen zwischen iBeacons und Empfangsgeräten. Eine Region ist ein Bereich, der sich durch festgelegte Werte (UUID, Major und Minor) definiert. Eine Region umfasst je nach Initialisierung ein bis beliebig viele iBeacons.

Beim Monitoring wird überprüft, ob ein bestimmter Bereich (Region) betreten oder verlassen wurde. Hierbei wird in zeitlichen Abständen getrackt, ob bzw. ob keine iBeacons einer Region empfangen werden; dementsprechend können Programmabschnitte aufgerufen werden. Monitoring ist speziell für Hintergrundprozesse geeignet, da nur beim Eintreten der zuvor erwähnten Ereignisse ein Aufruf entsprechender Methoden erfolgt.

Im Gegensatz zum Monitoring handelt es sich beim Ranging um einen kontinuierlichen Aufruf von entsprechenden Methoden, da dauerhaft eine Aktualisierung der empfangenen iBeacons erfolgt. Ranging eignet sich daher für Vordergrundprozesse, in denen eine Aktualisierung der entsprechenden Daten (z.B. Distanz zum iBeacon) erforderlich ist.

Verwendung unter Android

Wie zu Beginn dieses Beitrags erwähnt, müssen bei für Android-Anwendung die SDKs der jeweiligen Hersteller verwendet werden, z.B. das von Estimote. Alternativ dazu wird mit dem OpenSource-Projekt AltBeacon ein entsprechendes SDK zur allgemein gültigen Nutzung bereitgestellt, das weiter unten ebenfalls betrachtet wird.

Estimote

Eine Beispielanwendung, die Monitoring und Ranging verwendet, ist im Folgenden dokumentiert.

Zunächst muss die estimote-sdk-preview.jar in das /libs Verzeichniss des Projekts kopiert werden. Im build.gradle File muss nun folgende Abhängigkeit hinzugefügt werden:

 dependencies {
   compile files('libs/estimote-sdk-preview.jar')
 }

Folgende Zeilen müssen im Manifest (AndroidManifest.xml) ergänzt werden:

<uses-permission android:name="android.permission.BLUETOOTH" />
<uses-permission android:name="android.permission.BLUETOOTH_ADMIN" />

Anschließend muss der Service in der selben Datei deklariert werden. Dies geschieht innerhalb des Application Tags.

<service android:name="com.estimote.sdk.service.BeaconService" android:exported="false" />

Nun wird eine neue Activity erstellt und eine neue Region erzeugt, die alle Estimote-iBeacons umfasst. Außerdem wird ein BeaconManager erzeugt:

private static final String ESTIMOTE_PROXIMITY_UUID = "B9407F30-F5F8-466E-AFF9-25556B57FE6D";
private static final Region ALL_ESTIMOTE_BEACONS = new Region("regionId",ESTIMOTE_PROXIMITY_UUID, null, null);
private BeaconManager beaconManager = new BeaconManager(this);

Als nächstes wird in der onStart()-Methode der BeaconManager mit dem Service verbunden und je nach Bedarf das Ranging bzw. Monitoring gestartet.

@Override
protected void onStart() {
  super.onStart();
  beaconManager.connect(new BeaconManager.ServiceReadyCallback() {
    @Override public void onServiceReady() {
      try {
        beaconManager.startRanging(ALL_ESTIMOTE_BEACONS);
      } catch (RemoteException e) {
      }
    }
  });
}

Nun kann ein entsprechender Listener erzeugt und dem BeaconManager zugewiesen werden:

beaconManager.setRangingListener(new BeaconManager.RangingListener() {
  @Override public void onBeaconsDiscovered(Region region, List<Beacon> beacons) {
    System.out.println(beacons);
  }
});

AltBeacon

Radius-Networks stellt mit AltBeacon eine gut dokumentierte Open-Source Lösung zu Apples iBeacons zur Verfügung. Standardmäßig erkennt die Bibliothek nur iBeacons, die nach dem AltBeacon Standard spezifiziert sind. Zur Interaktion mit z.B. iBeacons von Estimote oder anderer Hersteller muss der enthaltene BeaconParser[ref]Vgl. https://altbeacon.github.io/android-beacon-library/javadoc/org/altbeacon/beacon/BeaconParser.html.[/ref] verwendet werden. Beispiele zur Verwendung der Bibliothek können auf der entsprechenden GitHub-Seite eingesehen werden.

Vergleich der Frameworks

Die Konfiguration des Estimote-SDK[ref]Vgl. https://github.com/Estimote/Android-SDK.[/ref] ist im Gegensatz zur Alternative AltBeacon einfacher, jedoch nur auf die entsprechenden iBeacons ausgelegt, sodass für den Einsatz anderer Hardware zusätzliche Bibliotheken eingebunden werden müssen. Zudem fehlen Methoden zur Entfernungsbestimmung, sodass die Berechnung selbst durchgeführt werden muss.

AltBeacon zeichnet sich durch seine Flexibilität und guten Dokumentation aus, jedoch muss zunächst der entsprechende BeaconParser erzeugt werden (siehe oben).

Probleme der Technologie

Die RSSI-Werte variieren sehr stark. Zum einen wird das empfangene Signal durch die Haltung des Device (Tablet, Smartphone) beeinträchtigt und zum anderen ist die Position des jeweiligen iBeacons entscheidend. Positioniert man dieses beispielsweise zwischen Regalen, so leidet das Signal je nach Position des Empfängers.

Aufgrund der Ungenauigkeit des Signals, sollten mehrere iBeacons möglichst mit größerem Abstand eingesetzt werden, um mögliche Störungen oder Überscheidungen der Signale zu vermeiden.

Fazit

Die Verwendung von iBeacons unter Android ist mit den entsprechenden Frameworks, die von den Herstellern bereitgestellt werden, mit geringem Aufwand möglich. Jedoch umfasst der Funktionsumfang der SDKs, die in diesem Beispiel zum Einsatz gekommen sind, nicht den der iOS-Bibliotheken.

Die Technologie könnte beispielsweise für die Kennzeichnung von bestimmten Bereichen in Gebäuden verwendet werden, sofern die iBeacons bzw. die Bereiche einen ausreichenden Abstand zu einander haben. Eine zufriedenstellende Indoor-Navigation ist jedoch nur schwer umsetzbar, da die Signale bisher zu störanfällig sind.

Android Tablet-Computer im Pilottest mit Senioren

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Mit dem elderly interaction & service assitent (elisa) entsteht im EU-Forschungsprojekt SI-Screen ein Tablet-Computer, der für die individuellen Bedürfnisse von älteren Menschen zugeschnitten ist. Um die Touch-Genauigkeit der älteren Generation auf Tablets zu messen, wurde eine Testapplikation für einen Multi-Directional Tapping Task nach ISO 9241-9 Standard angefertigt und in einem Pilottest mit vier Senioren evaluiert. In diesem Beitrag stellen wir die Testapplikation und erste Ergebnisse aus dem Pilottest mit vier verschiedenen Android Tablet-Computern vor. Über begleitende Interviews wurden die technische Vorkenntnisse der Teilnehmer und der Anspruch an Displaygröße, Formgebung und Material-Eigenschaften in Fragebögen festgehalten.

Motivation

Im Projekt SI-Screen besteht eine Herausforderung in der Wahl der optimalen Displaygröße, Gewicht, Form, Materialen und technischen Merkmale von Tablet-Computer für ältere Menschen. Darüber hinaus muss die Mindestgröße von berührbaren grafischen Elementen auf dem Multi-Touch-Display bestimmt werden, bei denen ältere Nutzer eine hohe Erkennungsrate (über 70 Prozent) erzielen. Um neben den subjektiven Eindrücken der Probanden die Genauigkeit der Touch-Bedienung zu messen und die Mindestgröße der Element auf Tablets mit unterschiedlicher Displaygröße zu bestimmen, wurde eine eigene Android Test-Applikation entwickelt. In den nachfolgenden Abschnitten wird der implementierte Multi-Directional Tapping Task (MDTT) nach ISO 9241-9 Standard vorgestellt und die Ergebnisse aus dem Pilottest präsentiert.

Evaluationsdurchführung

Ziel des Pilottests war die Test-Anwendung und den zugehörigen Fragebogen auf deren Korrektheit und Vollständigkeit zu prüfen. Infolgedessen beschränkte sich der Test auf vier Probanden. In den folgenden Abschnitten stellen wir die Teilnehmer, die Wahl der Tablet-Computer und den MDDT-Ergnomie-Test nach ISO 9241 Standard Teil 9 vor.

Teilnehmer des Pilottests

Am Pilottest nahmen insgesamt zwei ältere Damen und zwei ältere Herren aus Deutschland teil. Das durchschnittliche Alter der vier Teilnehmer Betrug 63,5 Jahre. Nach Überarbeitung der Test-Software und der Fragen wird der Tablet-Test im Rahmen des SI-Screen-Projektes mit 15 älteren Menschen in Deutschland, sowie 15 älteren Probanden in Spanien wiederholt und die Ergebnisse gegenübergestellt.

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Tablet-Computer im Pilottest

Bei der Vorauswahl der Tablet-Computer für den Pilottest wurde darauf geachtet, Endgeräte mit möglichst großen Unterschieden im Hinblick auf ihre physikalischen Merkmale zu wählen. Dabei kamen ausschließlich Android Tablets zum Einsatz, da der spätere Prototyp des elisa Tablets ebenfalls aus Tablet-Komponenten auf Android-Basis (Android Tablet Kits) gefertigt wird. Der Vorteil gegenüber einer Software-Lösung ist, dass die Anforderungen älterer Menschen auch gegenüber der Hardware-Benutzerschnittstelle berücksichtigen werden können.

[nggtags Gallery=Testgerät]

Nach eingehender Analyse der auf dem Markt verfügbaren Tablet-Computer (Stand 08.12.2011) fiel die Wahl auf das Motorola Xoom, Sony Tablet S, Sony Tablet P und das HTC Flyer. Diese unterscheiden sich in ihrer physischen Gesamtgröße, Displaygröße, Gewicht, Verarbeitung und Formgebung. Weiterführende Informationen zur Analyse der Tablet-Devices sind im Artikel Moderne Android Tablet-Devices im Vergleich einsehbar.

ISO 9241-9: Multi-Directional Tapping Task

Um die Ergebnisse der Touch-Eingabe auf unterschiedlichen Tablet-Computern testen zu können wurde der MDTT-Test herangezogen, der als Ergonomie-Test im „ISO 9241 Standard Teil 9: Anforderungen an Eingabegeräte – außer Tastaturen“ beschrieben ist. Eine detaillierte Übersicht zur Evaluation nach ISO 9241-9 bietet der Artikel Evaluation von Zeigegeräten nach ISO 9241-9.

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Wie die Abbildung zeigt, mussten die Probanden im MDTT-Test mehrere auf einem Kreis angeordnete Elemente in einer vorbestimmten Reihenfolge anwählen. Wurde ein Element erfolgreich angewählt, ist anschließend das gegenüberliegende Element anzuwählen. Während des Tests wurde die Genauigkeit bei der Berührung der Elemente sowie die Zeit für das Zurücklegen der Wegstrecke zwischen zwei Elementen gemessen. Die Größe der Elemente (W) wird durch den Schwierigkeitsindex (ID) und den Durchmesser des äußeren Kreises (D) nach Fitt’s law berechnet:

$ID = \log_2 \left(\frac{D}{W}+1\right).$

Nachdem für das Android-Betriebssystem bislang keine Software verfügbar ist, die den MDTT durchführen kann, wurde eine eigene Test-Anwendung für Android Tablet-Computer angefertigt. Die Test-Applikation bestimmt den Durchmesser des äußeren Kreises (D) über die kürzere Seite des jeweiligen Tablet-Displays mit Abstand zum Display-Rand.

Für jedes Tablet wurden insgesamt 12 MDTT-Tests aus einer Kombination von 4 Schwierigkeitsindizes (2.5 = sehr leicht, 3.0 = leicht, 3.5 = schwer, 4.0 = sehr schwer) und drei Wiederholungen nach Zufallsprinzip ausgewählt. In jedem Test wurden 11 Kreis-Elemente dargestellt, deren Größe (W) nach Fitts‘ law über den Durchmesser (D) und dem zufällig gewählten Schwierigkeitsindex (ID) berechnet wurden. Die Tests waren zufällig verteilt, um einen Lerneffekt bei den Probanden zu vermeiden. Der Test begann stets an einer festen Position und endet nach 11 Zügen mit dem letzten Kreis-Element.

Die Schwierigkeitsindex in den vier Schwierigkeitsstufen von 2.5 bis 4.0 entspricht auf einem 7″-Touchscreen einer Element-Größe von ~13,6 mm (ID=2.5) bis ~4,2 mm (ID=4.0). Auf einem Tablet von 10,1″ beträgt die Element-Größe jeweils ~21,7 mm (ID=2.5) bis ~6,6 mm (ID=4.0). Mit dem Grenzwerttest der Schwierigkeitsstufe 4.o konnte festgestellt werden, ob ältere Teilnehmer in der Lage sind, sehr kleine Größen anzuwählen und welche Genauigkeit dabei erzielt wird. Die Liste aller Element-Größen sind der nachfolgenden Tabelle zu entnehmen.

Tablet Computer	Bildschirmdiagonale (in Zoll)	Schwierigkeitsindex ISO ID	Elementbreite ISO W (in mm)	Durchmesser Aussenkreis ISO D (in mm)
Motorola Xoom	10.1	2.5	~21,7	~101,4
		3.0	~14,4
		3.5	~9,8
		4.0	~6,6
Sony Tablet P	2 x 5.5	2.5	~18,6	~86,6
		3.0	~12,3
		3.5	~8,4
		4.0	~5,7
HTC Flyer	7	2.5	~13,6	~63,6
		3.0	~9,1
		3.5	~6,1
		4.0	~4,2
Sony Tablet S	9.4	2.5	~19,8	~92,3
		3.0	~13,1
		3.5	~8,8
		4.0	~6,1

Ermittlung der Fehlerrate

Jede Berührung des Display durch den Probanden wurde von der MDTT-Test-Anwendung aufgezeichnet. Neben der Position auf dem Bildschirm wurde insbesondere der Zeitpunkt der Berührung, die Abweichung vom Mittelpunkt des anzuwählenden Kreis-Elements und der Schwierigkeitsindex festgehalten. Eine Berührung außerhalb des anzuwählenden Elements führte zu einer Wiederholung an der selben Position.

Die Fehlerrate (Error Rate, ER) wurde anschließend aus der Anzahl der Berührungen pro Test (N) und der Anzahl der anzuwählenden Kreis-Elemente geteilt durch die Anzahl der Kreise-Elemente ermittelt.

Fragebogen

Zu Beginn des Pilottests wurde mit Hilfe von sechs Fragen die Technikaffinität der Probanden festgestellt, um später die Interview- und Messergebnisse von Personen mit unterschiedlichem Erfahrungsgrad vergleichen zu können. Hierzu kamen Fragen zur Erfahrungen mit Touchscreen-Geräten, wie zum Beispiel Navigationsgeräte in Autos, Fahrkartenautomaten, oder auch Tablet-Computer zum Einsatz.

Anschließend wurden die Teilnehmer gebeten, die Tests auf einem der vier verschiedenen Android-Tablets durchzuführen und direkt im Anschluss die subjektiven Eindrücke vom jeweiligen Gerät nach den Tests im Fragebogen festzuhalten. Zu jedem Gerät waren die nachfolgenden neun Aussagen auf einer 5er-Likert-Skala zu bewerten:

Die Bedienung macht Spaß.
Die Bedienung ist sehr genau.
Die Bedienung hat mich körperlich ermüdet.
Die Bildschirmgröße ist zu klein.
Das Gehäuse hat eine sehr hohe Qualität.
Das Bedienen mit dem Finger war sehr angenehm.
Ich musste mich beim Bedienen sehr konzentrieren.
Das Gewicht des Tablets ist zu schwer.
Das Tablet war insgesamt sehr leicht zu bedienen.

Nach Durchführung der Tests auf allen vier Geräten bildeten die Teilnehmer zusätzlich eine Rangreihe der bevorzugten drei Geräte entsprechend ihres Gesamteindrucks bei der Bedienung. Abschließend durfte jeder Proband ergänzende Kommentare im Fragebogen abgeben.

Diskussion der Ergebnisse

In der Evaluation der Testergebnisse wurden die aufgezeichneten Daten der Test-Applikation, die zugehörigen Fragebögen der Probanden sowie eigene Beobachtungsnotizen und Videoaufzeichnungen herangezogen. Die Ergebnisse der Tests können den nachfolgenden Abschnitten entnommen werden.

Messungen zur Touch-Genauigkeit

Die nachfolgende Tabelle zeigt für den jeweiligen Schwierigkeitsindex die durchschnittliche Trefferquote aller vier Tablet-Computer, welche durch die vier Probanden in jeweils 48 Tests mit drei Wiederholungen ermittelt wurden. Die Ergebnisse zeigen, dass mit der logarithmisch ermittelten Element-Größe die Fehlerquote mit steigendem Schwierigkeitsgrad exponentiell abnimmt. Weiterer Einflussfaktor ist die Berührungsempfindlichkeit der kapazitiven oder resistiven Touchscreens, insbesondere bei sehr kleinen Elementen.

Schwierigkeitsindex (ID)	Fehlerquote
2.5	1,68 %
3.0	6,71 %
3.5	45,68 %
4.0	66,15 %

Wie die zweite Tabelle zeigt, muss bei der Trefferquote pro Schwierigkeitsindex berücksichtigt werden, dass die älteren Teilnehmer auf dem HTC Flyer eine signifikant hohe Fehlerquote erzielt haben, was den Gesamtwert zusätzlich beeinflusst. Dem gegenüber haben die anderen Tablet-Geräte eine durchschnittliche Fehlerquote von ca. 24 %.

Tablet-Computer	Fehlerquote
Motorola Xoom	18,52 %
Sony Tablet P	29,41 %
HTC Flyer	65,51 %
Sony Tablet S	25,42 %
Durchschnitt	46,29 %

Weibliche Probanden hatten mit durchschnittlich ca. 15 % eine niedrigere Fehlerquote als männliche Probanden mit ca. 41 %. Die Abweichung von ca. 25 % ist vermutlich auf die unterschiedlichen Fingerlängen-Verhältnisse, Trockenheit und faltige Fingerkuppen zurückzuführen.

Erkenntnisse aus den Fragebögen

Die folgenden Abschnitte fassen die Erkennisse zusammen, die auf Basis der subjektiven Meinungen der älteren Teilnehmer nach den Tests abgeleitet werden konnten. Über Netzdiagramme werden ausgewählte Antworten zu den jeweiligen Tablet-Computer im Test gegenübergestellt. Die Antworten sind im Uhrzeigersinn nach Displaygröße angeordnet. Aus Vergleichbarkeitsgründen wurden die bereits oben vorgestellten Statements dabei so umcodiert, dass ein höherer Skalenwert einer besseren Eigenschaft entspricht.

Technikaffinität

Während eine Dame und ein Herr fast keine Erfahrung im Umgang mit Computern oder Geräten mit Touch-Oberfläche angaben, erwies sich eine Dame fortgeschrittene Computer-Nutzerin und ein Herr berichtete von Erfahrung mit verschiedenen Tablet-Computern.

Spaß bei der Bedienung

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Das Diagramm zeigt, dass für die vier Testteilnehmer bei zunehmender Bildschirmgröße, der Spaß bei der Bedienung ansteigt. Dieses Ergebnis scheint nachvollziehbar, da bei kleinen Display-Größen eine hohe Fehlerquote aufgezeichnet wurde, die bei zunehmender Display-Größe exponentiell gesunken ist. Eine bereits angedeutete Ursache dürfte die Berührungsempfindlichkeit und Technologie der Touchscreens sein. Je kleiner der Bildschirm ist, desto weniger genau kann die exakte Position der Berührung erkannt werden. Infolgedessen sinkt der Spaß bei der Bedienung des Gerätes, wenn die Eingabe mehrmals wiederholt werden muss.

Genauigkeit der Berührungserkennung

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Die Genauigkeit der Erkennung durch den Touchscreen der Tablet-Geräte wurde von den älteren Teilnehmern als durchschnittlich gut eingeschätzt. In der Auswertung erhält das HTC Flyer allerdings die niedrigste Wertung. Auch für das Sony Tablet P vergeben die Probanden eine negative Einstufung der Erkennungsgenauigkeit, obwohl die Messergebnisse auf eine niedrigere Fehlerquote gegenüber dem HTC Flyer aufzeigen.

Ermüdungsfaktor

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Nach Aussage der Probanden sind nach jedem Tablet-Test keine oder lediglich geringe körperlichen Ermüdungserscheinungen bei der Nutzung der Tablets aufgetreten, obwohl die älteren Teilnehmer die Geräte während der Tests durchgehend in der Hand halten mussten. Den Kommentaren der Teilnehmer zufolge wären sie bereit, auch zeitlich längere Tests durchzuführen.

Bildschirmgröße

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In der Abbildung ist erkennbar, dass das Sony Tablet P mit seinen beiden 5,5-Zoll-Displays von allen Teilnehmern als zu klein eingestuft wurde, obwohl die physische Gesamtfläche des Sony Tablet P größer ist als die des HTC Flyer ist. Die Testteilnehmer deuteten an, dass sie die Trennung der Bildschirme in der Mitte als störend empfinden. Ein Teilnehmer bemerkte, dass die geteilten Display-Flächen für ihn einen Kontext-Wechsel verursachen und er nicht die Bildinhalte als Ganzes wahrnehmen würde.

Das Display des HTC Flyers wurde von der Mehrheit als eher zu klein eingestuft. Dem gegenüber wurden im Durchschnitt die Bildschirme des Motorola Xoom und des Sony Tablet S als gut bewertet. Einzelne Teilnehmer können sich für das elisa-Tablet auch noch größere Displays vorstellen.

Qualität der Tablet-Gehäuses

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Die Testpersonen vergaben für alle Geräte eine hohe, jedoch keine sehr hohe Wertung für die Qualität. Dieses Ergebnis sollte vor dem Hintergrund betrachtet werden, dass drei der vier Personen vor dem Pilottest noch keine Erfahrung mit Tablet-Geräten hatten. Infolgedessen erfüllen die Probanden nicht die Voraussetzungen einen objektiven Vergleich zu anderen verfügbaren Tablet-Computern herzustellen. Die Angaben beschränken sich folglich auf den relativen Vergleich zwischen den verwendeten vier Geräten im Test.

Komfort der Touchscreen-Bedienung

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Analog zum Spaß bei der Bedienung verhält sich die Frage, ob die Bedienung mit den Fingern angenehm war. Das Netzdiagramm ist weitestgehend identisch. Der Ausschlag fällt beim HTC Flyer etwas geringer und beim Motorola Xoom etwas größer aus. Infolgedessen wird das Xoom Tablet von den Teilnehmern als sehr angenehm in der Bedienung eingestuft. Ein möglicher Einfluss auf diese Angabe dürfte die geringe Fehlerquote haben.

Konzentrationsfaktor

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Ähnlich verhält es sich mit den Angaben zur Konzentration bei den Tests. Insgesamt waren in den Fragebögen der Wert für die benötigte Konzentration bei den Tests durchgehend niedrig. Nur bei Tablet-Computern mit kleineren Displays, dem Sony Tablet P und dem HTC Flyer gaben die Probanden einen leicht höheren Konzentrationsbedarf an.

Tablet-Gewicht

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Das Diagramm verdeutlicht eine Abweichung zwischen dem tatsächlichen und empfundenen Gewicht der Tablet-Computer. Die beiden Sony Tablets wurden weder als zu schwer noch als zu leicht bewertet und liegen gegenüber den anderen Tablets im Mittelfeld. Das Xoom Tablet wurde von allen älteren Teilnehmern als zu schwer eingestuft und knapp danach folgt bereits das über 300 Gramm leichtere HTC Flyer.

Möglichen Einfluss auf die Beurteilung des Gewichts könnte zum Einen die Gesamtgröße des Geräts zusammen mit dem Rahmen haben. Zum Anderen besteht der Rahmen des Xoom Tablets und des HTC Flyers überwiegend aus Metall. Dem gegenüber besteht das Gehäuse des Sony S und P aus Kunststoff.

Gesamteindruck

Auf Basis der durchgeführten Rangreihenbildung durch die Testteilnehmer belegen das Motorola Xoom den ersten, das Sony Tablet S den zweiten, das HTC Flyer den dritten und das Sony Tablet P den vierten Platz.

Tablet-Computer	Platz	1. Platz	2. Platz	3. Platz	4. Platz
Motorola Xoom	1	2	1	1	0
Sony Tablet S	2	2	1	0	1
HTC Flyer	3	0	1	2	1
Sony Tablet P	4	0	1	1	2

Den Probanden zufolge überzeugt das Motorola Xoom durch seine Bedienbarkeit, die Qualität, der Oberfläche und der Helligkeit. Dem Gegenüber wird das Sony Tablet S für seine Bedienbarkeit, das angeschnittene Gehäuse mit breitem Gehäuserand und dem relativ leichten Gewicht bei großer Display-Größe gelobt.

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Zusammenfassung und Ausblick

Aus den Ergebnissen der Pilottest konnten bereits sehr interessante Erkenntnisse gewonnen werden, die beim groß angelegten Test mit insgesamt 30 Probanden in Deutschland und Spanien verifiziert werden müssen. In erster Linie lassen die Ergebnisse aus den Messungen und Fragebögen eine klare Tendenz für Tablet-Computer mit großem Bildschirm erkennen. Dabei sollte allerdings berücksichtigt werden, dass trotz großem Display das Gewicht in einem annehmbaren Verhältnis zur Bildschirmgröße stehen sollte. Bei den vier getesteten Geräten bieten das Motorola Xoom und das Sony Tablet S den besten Kompromiss zwischen Größe und Gewicht. Darüber hinaus hatte das eingesetzte Material Einfluss auf das subjektive Empfinden bezüglich des Gewichts. Zwar wurde ein Tablet-Rahmen aus Metall als höherwertiger eingestuft, jedoch wurde das Gewicht von Plastik-Gehäusen als leichter empfunden.

Die Messungen der Fehlerquote der vier Tablets zeigt, dass für eine hohe Erkennung der Touch-Eingabe durch Senioren eine Mindestgröße von ca. 9-10 mm für die visuellen Interaktionselemente gewählt werden sollte. Andernfalls kann das einen negativen Einfluss auf den Spaß bei der Bedienung haben.

Nicht nur aus den aufgezeichneten Messwerten , sondern auch aus den Fragebögen der Probanden lässt sich das Motorola Xoom als Favorit herausstellen. Für das Tablet wurde mehrfach der erste Platz vergeben. Knapp danach folgt das Sony Tablet S auf dem zweiten Platz. Interessanterweise unterscheidet sich die Platzvergabe je nach Geschlecht. Während Männer eindeutig das Motorola Xoom bevorzugen, vergaben Frauen dem etwas kleineren und leichteren Sony Tablet S die Bestnoten.

Im Rahmen der Tests des SI-Screen Projekts in Spanien und Deutschland werden einige Messergebnisse und Beobachtungen näher beleuchtet werden; insbesondere, ob Frauen und Männer unterschiedliche Präferenzen und Anforderungen an Tablet Computer haben. Dabei wird nicht nur die subjektive Wahrnehmung der Probanden verglichen, sondern auch auf die geschlechtsspezifischen Unterschiede bei den Fingern geachtet.

Auffällig ist, dass die Finger älterer Herren eher breit und groß sind. Die Finger von älteren Damen sind dagegen eher schmal. Dieser Umstand kann Einfluss auf die Präzision der Bedienung haben. Ein weiterer Einflussfaktor wäre auch die Veränderung der Struktur und Feuchtigkeitsaufnahme der Fingerkuppen bei älteren Generationen[ref]Studie zu altersbedingten Veränderungen in der Struktur und der Präzision der Finger. Verfügbar unter: http://www.jneurosci.org/content/19/8/3238.full.pdf. (04.06.2012)[/ref].

Unabhängig davon planen wir, die Ergebnisse aus den Tests mit älteren Menschen denen von jüngeren Leuten gegenüber zu stellen. Ziel ist eine Analyse der altersbedingten Auswirkungen auf die Tests.

Danksagung

Wir bedanken uns herzlich bei den vier älteren Testkandidaten für das rege Interesse und die Teilnahme am Pilottest. Ein weiteres Dankeschön an Florian Ott, Benjamin Prost, Tobias Haugg und Britta Meyer für die Unterstützung bei der Vor- und Nachbereitung, sowie der Durchführung des Pilottests an der Universität der Bundeswehr München.

Dieser Beitrag steht im Zusammenhang mit dem Forschungsprojekt SI-Screen, das mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung, und Forschung (Förderkennzeichen 16SV3982), sowie durch das Europäische AAL Joint Programm (AAL-2009-2-088) gefördert wird. Das Vorhaben wird von der Innovationsmanufaktur GmbH (ehemals SportKreativWerkstatt GmbH) koordiniert und gemeinsam mit der Universität der Bundeswehr München realisiert. Weiterführende Informationen sind verfügbar unter http://www.si-screen.eu.

Moderne Android Tablet-Devices im Vergleich

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Tablets haben inzwischen Laptops als ubiquitäre Benutzerschnittstellen den Rang abgelaufen und werden zunehmend zum alltäglichen Begleiter. Vor diesem Hintergrund fasst der vorliegende Artikel aktuelle sowie in naher Zukunft auf dem Markt erhältliche Tablet-Produkte zusammen und vergleicht sie miteinander. Der Schwerpunkt des Vergleichs liegt in erster Linie auf Tablets mit dem Betriebssystem Android, wobei zwei Geräte mit anderen Betriebssystemen als Referenz dienen. Der Artikel ist im Kontext des Forschungsprojekts SI-Screen entstanden, das aktuell unter Beteiligung der Forschungsgruppe Kooperationssysteme zusammen mit anderen Firmen durchgeführt wird und versucht, älteren Menschen durch eine einfach zu bedienende Benutzerschnittstelle einen leichteren Zugang zum Social Web zu ermöglichen. In der Zusammenstellung werden deshalb auch wesentliche Anforderungen an die Geräte für die Nutzung durch Senioren berücksichtigt. Darüber hinaus werden im Hinblick auf die im Projektkontext betrachtete Nutzergruppe der „Best Ager“ nicht nur Tablets, die in naher Zukunft bereits erscheinen behandelt, sondern auch Industrial-Design-Konzepte, die ein Wegweiser dafür sein können, wie derartige Geräte in wenigen Jahren aussehen könnten.

Laut jüngsten Untersuchungen ist das Betriebssystem Android auf dem Vormarsch und hat im Smartphone-Bereich bereits einen Marktanteil von 50 Prozent erreicht.[ref]http://www.welt.de/print/welt_kompakt/webwelt/article13719379/Android-auf-dem-Vormarsch.html.[/ref] Auch im Tablet-Bereich wird Android immer mehr zum Apple-Konkurrenten. Apple iOS hat im 2. Quartal 2011 etwas über 30 Prozent Marktanteil im Vergleich zum Vorjahr verloren, wohingegen Android fast 30 Prozent hinzugewinnen konnte.[ref]http://www.androidmag.de/news/strategy-analytics-android-tablets-am-vormarsch/.[/ref]

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Zukunftsvisionen

In diesem einführenden Abschnitt werden Konzepte von Tablet-Devices vorgestellt, die zum Teil nur als Grafik und Idee, aber auch bereits als Prototyp vorhanden sind. Im Vordergrund der Betrachtungen steht der potenzielle Mehrwert für ältere Menschen.[ref]Die vorgestellten Design-Studien und Prototypen basieren primär auf den Blogposts „The Future of Tablets – What your tablet will look like in 5 years“ und dem Engadget-Beitrag „Sharp bringt Tablet für Senioren„.[/ref]

Papier-Tablet

Eine mögliche Weiterentwicklungsrichtung für Tablet-Devices ist das Material. Diesbezüglich existieren Visionen, dass ein Tablet in Zukunft einem Stück Papier ähnlich wird, auf dem man beispielsweise seine Zeitung lesen kann. Die digitale Version ist dabei immer aktueller als gedruckte Zeitungen und gleichzeitig flexibler als bisherige Tablets, da sich dieses Device falten lässt und somit auch bequem in einer Jackentasche unterzubringen ist. Um die Vision zu verwirklichen, läuft aktuell an der Stanford Universität ein Projekt um biegsame Batterien aus Papier herzustellen[ref]http://news.stanford.edu/news/2009/december7/nanotubes-ink-paper-120709.html.[/ref]. Neben der grundlegend anderen Haptik liegt der Hauptvorteil des Konzepts darin, dass das leicht in jeder Jackentasche mitgenommen werden kann.

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Smartphone-Tablet-Hybrid

Eine andere Designstudie beschäftigt sich mit der Lösung für das Problem, mit einem Tablet auch telefonieren zu können. Nutzer haben heute häufig nur eine SIM-Karte. Sofern diese für den mobilen Internetzugang in einem Tablet verwendet wird, ist die telefonische Erreichbarkeit eingeschränkt. Im Lösungsansatz von HTC deshalb verfügt das Tablet über einen Telefonhörer in stabform zum Telefonieren. Somit kann man sein Tablet auch als Telefon benutzen und hat trotzdem nur einen kleinen Hörer am Ohr. Zudem ist der ein Hörer am Ohr eine seit langem bekannte Art zu telefonieren und erfordert somit keine Verhaltensumstellung.

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Senioren-Tablet

In Japan bringt Sharp ein Senioren-Tablet[ref]http://de.engadget.com/2011/02/18/japan-sharp-bringt-tablet-fur-senioren/.[/ref] auf den Markt, welches das Einkaufen erleichtern soll, indem die Benutzer durch ein virtuelles Einkaufszentrum geleitet werden. Das Gerät eignet sich vor allem für Personen, die aus gesundheitlichen Gründen nicht mehr ausreichend mobil sind, um die Einkäufe selbst im Supermarkt durchzuführen. Durch die Verwendung von großer Schrift und speziell angepassten Bedienelementen, richtet sich das Tablet nach den besondere Bedürfnissen der Zielgruppe „Best Ager“. Die im Comic-Design gehaltene Software verwendet eine eigene Währung und nutzt eine virtuelle Bezugsperson (Avatar) als zusätzliche personalisierte Hilfestellung für die Benutzer.

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Tablet-Auswahl im Überblick

Dieser Abschnitt gibt einen Überblick über die innerhalb der Marktstudie verwendeten Geräte sowie die zugrundegelegten Bewertungskriterien, wie beispielsweise Gewicht, Auflösung, Displaygröße oder Abmessungen. Die Geräteauswahl basiert u.a. auf dem Heise Preisvergleich für Tablets. Eine besondere Herausforderung war dabei die Konsolidierung der z.T. fehlenden oder voneinander abweichenden Angaben zu Ausstattung und technischen Details.

[nggtags Gallery=Überblick]

Eingrenzung des Studienrahmens

Der Begriff „Tablet“ wurde in der Vergangenheit für sog. „Tablet-PCs“, eine primär von Microsoft geprägte Laptop-Spezialform aus den späten neunziger Jahren verwendet. Diese ursprüngliche Kategorie des Tablet-PCs, bei der es sich quasi um einen Laptop mit drehbarem Touchscreen handelt wird heute meist als Convertible bezeichnet. Kennzeichnend für die Geräte ist u.a. der häufig mitgelieferte Stift sowie eine typischerweise vorhandene Handschrifterkennung.

Spätestens seit der Einführung des Apple iPad wird der Begriff „Tablet“ inzwischen synonym für ultra-mobile Touchscreens verwendet, die meist gänzlich ohne Tastatur auskommen und deutlich größer sind als die von der grundsätzlichen Bedienung her sehr ähnlichen Smartphones. Im Unterschied zu Convertibles, deren Software meist keinerlei Unterschiede zu einem klassischen Desktop-PC aufweisen, arbeiten Tablets fast ausschließlich mit speziell angepassten Betriebssystemen, die auf dem App-Konzept basieren. Hierdurch erlauben sie die modulare und sehr einfache Erweiterung um neue Funktionen bzw. Anwendungen.

Am Beispiel der verschiedenen Transformationsstufen vom Laptop zu einem multimedialem Notizblock des HP EliteBook 2760p zeigt die nachfolgende Galerie den Unterschied zwischen dem Convertible und einem Viewsonic Viewpad 7:

[nggtags Gallery=Abgrenzung]

Bewertungskriterien

Um die Funktionalitäten und Besonderheiten der Tablets ausführlich gegeneinander abgrenzen zu können, wurden unterschiedliche Bewertungskriterien gesammelt und im tabellarischen Überblick am Ende dieses Artikels zusammengestellt. Alle hier aufgeführten Tablets sind WLAN-fähig und unterstützen Multitouch-Gesten. Die Bewertungskriterien sind folgende:

Preisspanne: Spanne zwischen dem niedrigsten und höchsten Preis des Heise Preisvergleichs für Tablets.[ref]Bei Tablets mit mehreren Ausstattungsvarianten wurde jeweils die billigste Variante für die Untergrenze und die Top-Variante für die Obergrenze der Preispanne verwendet. Alle Preise basieren auf Angaben vom 28.11.2011.[/ref]
Displaygröße: Display-Diagonale in Zoll
Abmessungen: Breite und Höhe des Gerätes in Millimetern
Dicke: Dicke des Tablets in Millimetern
Gewicht: Gewicht des Tablets in Gramm
Gewicht/Größe: Verhältnis von Gewicht in Gramm zu Displaygröße in Zoll (je kleiner, desto besser)
Auflösung: Native Auflösung des Tablets
Prozessor: CPU des Tablets mit Rechengeschwindigkeit in GHz
Arbeitsspeicher: Arbeitsspeicher in GB
Massenspeicher: Interner Flash-Speicher des Tablets
Betriebssystem: Verwendetes Betriebssystem
3G- / WWAN-Modul: Möglichkeit, mit dem Tablet auch unterwegs ohne WLAN im Internet zu surfen.
Speicherkarten: Welche und wie viele Speicherkartenslots sind vorhanden?
Kamera: Sind Kameras vorhanden und welche Auflösung haben sie?
haptische Tastatur: Wird eine haptische Tastatur speziell für das Gerät mitgeliefert, oder ist sie als Zubehör verfügbar?

Neben diesen quantitativen Bewertungskriterien wurden folgende subjektiven bzw. kontextspezifischen Vergleichskriterien für die Zusammenstellung herangezogen:

Verarbeitung/Qualität: Wirkt das Tablet hochwertig verarbeitet?
Haptik: Wie fühlt es sich an?
Besonderheiten: Beispielsweise Stylus, Tastatur, aufklappbar
Knöpfe: Hat das Tablet Knöpfe und wenn ja wie viele? Sind die Knöpfe sinnvoll belegt und gut zu erreichen?
Ergonomie: Liegt das Tablet gut in der Hand?
Mobilität: Kann man das Tablet auch bequem mit nur einer Hand halten?
Displayqualität: Spiegelt das Display?

Tablet-Devices im Detail

In diesem Abschnitt werden die im Überblick oben bereits aufgeführten Tablets jeweils kurz mit ihren Besonderheiten im Detail vorgestellt.

Sony Tablet S

[singlepic id=622 w=618 float=center]

Das Sony Tablet S hat eine Bildschirmdiagonale von 9,4 Zoll und im Gegensatz zu den meisten Tablets eine schräge Bauform. Dies ermöglicht eine ergonomische Körperhaltung, wenn das Gerät auf dem Tisch liegt, da man sich nicht nach vorne beugen muss um den Bildschirm ohne Spiegelungen zu erkennen. Die Top-Variante bietet bis zu 32 GB Massenspeicher und 3G.

Das Tablet wird mit Android 3.1 ausgeliefert und kann auf Android 3.2 geupdatet werden. Der auf den ersten Blick gute technische Eindruck wird durch die Verwendung des etwas billig wirkenden Kunststoffs getrübt.

Sony Tablet P

[singlepic id=617 w=618 float=center]

Im Gegensatz zu seinem zuvor vorgestellten großen Bruder hat das Tablet P zwei 5,5 Zoll Bildschirme, die es ermöglichen das Gerät zuzuklappen, was wiederum einen enorm hohen Mobilitätsfaktor mit sich bringt. Die CPU ist ein Tegra 2 mit 1,0 GHz, der auch in vielen anderen Android-Tablets wie zum Beispiel dem Asus EeePad Transformer TF101 oder dem Sony Tablet S zu finden ist.

Im Vergleich zu anderen Tablets ist das Gerät mit einem Preis von rund 599 Euro relativ teuer und mit 14 Millimetern vergleichsweise dick. Ein Pluspunkt ist die Tatsache, dass es bereits mit Android 3.2 ausgeliefert wird, der momentan aktuellsten Honeycomb-Version.

Asus EeePad Transformer TF101

[singlepic id=621 w=618 float=center]

Das Asus EeePad Transformer hat eine Bildschirmdiagonale von 10,1 Zoll und wiegt nicht zu unterschätzende 680 Gramm. Das Gerät verfügt über eine 1,2 Megapixel Kamera an der Vorderseite zur Videotelefonie und über eine 5,0 Megapixel Kamera für Schnappschüsse auf der Rückseite.

Das Tablet ist eines der Ersten, welches durch ein optional erhältliches Keydock zu einem Android-Laptop transformierbar ist. Das Keydoch steigert außerdem die Akkulaufleistung und bietet zusätzliche Anschlüsse.

HTC Flyer

[singlepic id=764 w=618 float=center]

Das Flyer von HTC ist ein 7 Zoll großes Tablet, das durch die geringe Displaydiagonale hohe Mobilität verspricht. Entgegen der aufstrebenden Multitouch-Kultur ist das Tablet mit einem zusätzlichem Stylus ausgestattet, der schwierige Eingaben auf dem kleinen Displays vereinfacht.

Im Gegensatz zum Sony Tablet S wirk die Verarbeitung des HTC Flyer auf Grund des Metallgehäuses qualitativ hochwertig. Trotz der edleren Verarbeitung liegt das Gerät mit 420 Gramm bzgl. des Gewichts im Durchschnitt.

Amazon Kindle Fire

[singlepic id=623 w=618 float=center]

Das Kindle Fire ist der günstigste Kandidat im Vergleich und ist primär als eBook-Reader konzipiert. Daher hat es keine Kamera und der nicht vorhandene Speicherkartenslot ist von Amazon so beabsichtigt, da Inhalte ausschließlich über die eigenen Dienste bezogen werden sollen.

Das Tablet hat kein 3G-Modul und ist somit auf WLAN für den Internetzugang angewiesen. Das geringe Gewicht von 413 Gramm ordnet sich hervorragend in den 7 Zoll Tablet-Markt ein.

Samsung Galaxy Tab 8.9

[singlepic id=767 w=618 float=center]

Das Samsung Galaxy Tab 8.9 hat für seine Bildschirmdiagonale von 8,9 Zoll mit 470 Gramm ein relativ geringes Gewicht. Es bietet eine 2,0 Megapixel Kamera an der Front für gute Qualität bei Videotelefonie und eine 3,0 Megapixel Kamera auf der Rückseite für Schnappschüsse.

Das Tablet wird mit Android 3.1 ausgeliefert und hat ein 3G-Modul. Bemerkenswert ist die geringe Dicke des Gerätes von nur 8,6 Millimetern. Unglücklicherweise bietet es keinen Kartenslot zur Erweiterung des internen 16 GB Massenspeichers.

Samsung Series 7 Slate

[singlepic id=625 w=618 float=center]

Das Samsung Series 7 Slate ist neben dem als nächstes vorgestellten Apple iPad2 das einzige nicht auf Android basierende Tablet in diesem Vergleich. Es wird mit Windows 7 ausgeliefert und hat einen Intel Core i5 Prozessor mit zwei Kernen bei einer Geschwindigkeit von 1,6GHz.

Das Gerät verfügt über 128 GB interne Speicherkapazität und einen microSD-Kartenslot. Es fehlt jedoch ein 3G-Modul. Außerdem weist das Tablet weist mit 890 Gramm bei 11,6 Zoll Bildschirmdiagonale ein sehr hohes Gewicht auf. Bemerkenswert ist der hohe Preis von über 1300 Euro, was eher an Preise für vollwertige Desktop-PCs erinnert. Als kleiner Pluspunkt ist eine Tastatur optional erhältlich.

Apple iPad2

[singlepic id=747 w=618 float=center]

Das Apple iPad2 ist auf dem Tablet-Markt heute quasi das Maß der Dinge und legt somit auch die Messlatte dieses Vergleichs vor. Der interne Flashspeicher des mit iOS5 ausgelieferten Geräts ist bis zu 64 GB groß. Darüber hinaus ist die teuerste Variante auch mit 3G-Modul erhältlich und wiegt 613 Gramm.

Beim iPad(2) muss erwähnt werden, dass es schon vergleichsweise lange auf dem Markt erhältlich ist, dabei aber wie viele Apple-Produkte immer noch einen sehr hohen Preis hat. Es verfügt zwar über eine Kamera in der Front und eine auf der Rückseite, beide besitzen allerdings nur geringe Auflösungen, die z.T. noch nicht einmal die vom iPhone 3S bekannte Fotoqualität erreicht. Weiterhin sucht man vergeblich nach einem Slot für eine Speicherkarte.

Zusammenfassung

Abschließend lässt sich sagen, dass auch heute noch kein Allround-Tablet existiert, welches perfekt für jedes Einsatzszenario zugeschnitten ist. Benötigt man viel Arbeitsspeicher und eine hohe Festplattenkapazität, ist das Samsung Series 7 Slate den anderen Tablets vorzuziehen, wobei hier natürlich der weit höhere Preis und das nicht nativ für Tablets ausgelegte Betriebssystem Windows zu beachten ist.

Falls die Mobilität im Vordergrund steht, darf man das Sony Tablet P nicht außer Acht lassen. Es zeichnet sich durch das beste Gewicht-Größe-Verhältnis im Vergleich aus und ist durch seine kompakte Bauweise leicht in der Hosentasche zu verstauen.

Um eine einfachere, dem individuellen Einsatzkontext entsprechende Auswahl zu erleichtern fasst der nachfolgende Überblick die wichtigsten oben bereits kurz vorgestellten Bewertungskriterien der Devices in einem abschließenden tabellarischen Überblick zusammen:

[singlepic id=792 w=618 float=center]

Danksagung

Dieser Beitrag steht im Zusammenhang mit dem Forschungsprojekt SI-Screen, das mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung, und Forschung (Förderkennzeichen 16SV3982), sowie durch das Europäische AAL Joint Programm (AAL-2009-2-088) gefördert wird. Das Vorhaben wird von der innovationsmanufaktur GmbH (ehemals SportKreativWerkstatt GmbH) koordiniert und gemeinsam mit der Universität der Bundeswehr München realisiert. Weiterführende Informationen sind verfügbar unter http://www.si-screen.eu.

Spracherkennung und Sprachsteuerung

[toc]

Die Faszination dafür, Gegenstände nur durch die eigene Stimme zu steuern, hat mittlerweile zu einer merklichen Schwerpunktverlagerung in der Weiterentwicklung technischer Geräte geführt, wie zum Beispiel die Feature Liste des iPhone 4S jüngst zeigte. So wurde die Sprachsteuerung zu einem der wichtigsten Aspekte Multimodaler Interaktion. In diesem Artikel soll ein Überblick über Möglichkeiten zur Spracherkennung bzw. Sprachsteuerung vermittelt werden, dazu werden auch Webdienste behandelt. Möglichkeiten zur Implementierung beziehungsweise Einbindung für Software-Projekte, also vorhandene Programmbibliotheken[ref]http://de.wikipedia.org/wiki/Programmbibliothek[/ref] werden sofern vorhanden vorgestellt. Er soll einen groben Umriss über aktuell Produkte bieten. Der Schwerpunkt liegt in diesem Artikel auf der Android-Entwicklung und wurde im Zusammenhang mit dem Projekt ELISA erstellt. Es soll eine Erleichterung der Bedienbarkeit von Tablets unter anderem durch Sprachsteuerung erreicht werden. Zunächst werden grundlegende Begriffe sowie Mechanismen erklärt, bevor im weiteren Verlauf Webdienste und Produkte im Einzelnen behandelt werden. Sie sind dabei unterteilt in den Kategorien „kommerziell“ und „Open Source“. Im abschließenden Vergleich werden sie einander tabellarisch gegenübergestellt.

Grundlagen

Zu unterscheiden ist neben Text-to-Speech (TTS) und Speech-to-Text (STT) vor allem zwischen Spracherkennung und Sprachsteuerung. TTS ist die künstliche Erzeugung (Synthese) von Sprache. Bei STT findet eine Digitalisierung der analogen Sprachsignale statt, welche mit Hilfe von akustischen Modellen, Wörterbücher und Sprachmodellen erkannt werden.

Bei der Spracherkennung werden eingegebene Sprachinformationen durch computerbasierte Systeme analysiert.[ref]http://www.itwissen.info/definition/lexikon/Spracherkennung-voice-recognition.html[/ref] Natürliche oder auch fließende Spracherkennung ist dabei die Fähigkeit des Systems nicht nur unterbrochene (diskrete) Sätze, sondern einen gesamten Sprachfluss zu erkennen. Es ist also bei modernen System nicht notwendig eine Pause zwischen den Wörtern einzulegen.

Als Sprachsteuerung hingegen bezeichnet man die Eingabe von Befehlen in technische Geräte per Stimme. Diese baut direkt auf Spracherkennung auf, denn das gesprochene Wort muss erst erkannt werden, bevor es einem bestimmten Befehl zugeordnet werden kann.

[singlepic id=627 w=600 h=440 float=]

Mechanismen zur Spracherkennung

Hidden Markov Model

Als stochastisches Model der Spracherkennung wird unter anderem das Hidden-Markov-Model[ref]https://de.wikipedia.org/wiki/Hidden_Markov_Model[/ref] verwendet und in der Spracherkennungssoftware implementiert.

Das Hidden-Markov-Model ist die einfachste Form eines dynamischen Bayes’schen Netzes und ist durch Zustände und Übergangswahrscheinlichkeiten gekennzeichnet. Es entscheidet abhängig von den bisherigen Eingaben welches Wort, oder auch welches Phonem, mit größerer Wahrscheinlichkeit gemeint ist.[ref]http://en.wikipedia.org/wiki/Speech_recognition#Algorithms[/ref]

Beispiel:

Otto möchte seinen Bekannten Charlie anrufen.
„Charlie“ wird im Optimalfall wie „t-sch-a-r-l-i“ ausgesprochen.
Aufgezeichnet wird jedoch eine Tonspur die sich eher anhört wie „d-sch-a-o-l-ü“.
Das gemeinte Wort „Charlie“ ist für das Spracherkennungsprogramm also keineswegs direkt erkennbar, „t-sch-a-r-l-i“ ist hidden.

Das Programm verfügt über zwei Wahrscheinlichkeitstabellen,
die es sich nun zuhilfe nimmt.
Die eine Tabelle enthält Information, die unter Anderem besagen, dass
ein hidden-t mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit auch als „d“,
ein hidden-r mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit auch als „o“ und
ein hidden-i mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit auch als „ü“ beobachtet werden kann.
Die andere Tabelle enthält Information, die unter Anderem besagen, dass
ein hidden-t wahrscheinlicher einem hidden-sch vorrausgeht als ein hidden-d,
ein hidden-r wahrscheinlicher zwischen einem hidden-a und einem hidden-l vorkommt als ein hidden-o und
ein hidden-i wahrscheinlicher auf ein hidden-l folgt als ein hidden-ü.

Dank dieser Informationen wird das Programm nach einer etwas aufwändigen Berechnung unter Beachtung vieler weiterer Informationen aus den Tabellen in der Lage sein, „t-sch-a-r-l-i“ als wahrscheinlicher anzunehmen, „d-sch-a-o-l-ü“ also zu verwerfen und die Tonspur als „Charlie“ richtig zu erkennen.

Kommerzielle Dienste und Produkte

Nuance

Nuance bietet neben verschiedenen Spracherkennungsprodukten für Desktopanwendungen auch einen Webdienst zur serverbasierten Spracherkennung zum Beispiel für mobile Apps. Es unterstützt sowohl iOS als auch Android. Zur Entwicklung solcher Apps wird ein entsprechendes Software Development Kit (SDK) bereitgestellt, das im Folgenden kurz erläutert wird.

Dragon Mobile SDK

[singlepic id=742 w=320 h=240 float=]

Das Dragon Mobil SDK ist eine eigener Werkzeugsatz zur Integration von Spracherkennung in bestehende Applikationen und zur Erstellung eigener Anwendungen und nutzt eine serverbasierte Spracherkennung. Sogenannte Back-End-Systeme haben den Vorteil dass eine Verbesserung der Spracherkennung durchgeführt werden kann, ohne dass die Anwendung selbst aktualisiert werden muss.

Ein Codebeispiel:

 // Use the same handler for both buttons
 final Button dictationButton = (Button)findViewById(R.id.btn_startDictation);
 Button websearchButton = (Button)findViewById(R.id.btn_startWebsearch);
 Button.OnClickListener startListener = new Button.OnClickListener()
 {
 @Override
 public void onClick(View v) {
 _listeningDialog.setText("Initializing...");   
 showDialog(LISTENING_DIALOG);
 _listeningDialog.setStoppable(false);
 setResults(new Recognition.Result[0]);

 if (v == dictationButton)
 _currentRecognizer = MainView.getSpeechKit().createRecognizer(Recognizer.RecognizerType.Dictation, Recognizer.EndOfSpeechDetection.Long, "en_US", _listener, _handler);
 else
 _currentRecognizer = MainView.getSpeechKit().createRecognizer(Recognizer.RecognizerType.Search, Recognizer.EndOfSpeechDetection.Short, "en_US", _listener, _handler);
 _currentRecognizer.start();
 }
 };
 dictationButton.setOnClickListener(startListener);
 websearchButton.setOnClickListener(startListener);

Apple

Apple hat spätestens seit dem iPhone 4S [ref](https://www.apple.com/de/iphone)[/ref] und ihren Plänen zu Sprachsteuerung von TV-Geräten [ref](http://www.iptv-anbieter.info/iptv-news/apple-stost-auf-tv-markt-vor-fernseher-mit-sprachsteuerung-in-arbeit)[/ref] wieder eine wichtige Rolle in der Spracherkennung eingenommen. Es unterhält dementsprechend eigene Server zur Spracherkennung und -steuerung, limitiert deren Nutzung jedoch bisweilen stark.

SIRI

[singlepic id=743 w=320 h=240 float=]

Siri ist eine Software von Apple, die der Erkennung und Verarbeitung von natürlich gesprochener Sprache dient. [ref](https://de.wikipedia.org/wiki/Siri_%28Software%29)[/ref] Apple hat durch den Kauf vin Siri[ref](http://www.macnotes.de/2010/04/29/apple-kauft-siri-virtueller-assistent-fur-intelligente-suche-im-iphone-os/)[/ref] bewiesen, wie interessant Sprachesteuerung für Kunden ist.

Microsoft

Tellme

Von Microsoft für Windows-Phone entwickelt Software Tellme bietet durch die Cloud eine ständige Verbesserung der Spracherkennung [ref](https://www.microsoft.com/en-us/Tellme/technology/default.aspx#tab=engines)[/ref].

[singlepic id=781 w=320 h=240 float=]

Es soll ein Konkurrent zu Siri sein, schnitt jedoch in vielen subjektiven Tests als deutlich schlechter und weniger intelligent ab.[ref]http://www.ifrick.ch/2011/11/microsoft-tellme-gegen-apple-siri-noch-fragen/[/ref]

WSR Macros

Dies ist ein kostenfreies Tool zum herunterladen, welches einem eine einfache Möglichkeit gibt die Sprachsteurung von Windows zu erweitern, ohne weitgreifende Programmierkenntnisse zu besitzen. Jedoch bleibt es weit hinter den Möglichkeiten anderer Anbieter zurück.

Google VoiceActions

[singlepic id=753 w=320 h=240 float=]

Auch Google hat mit Google Voice Actions[ref]http://www.google.com/mobile/voice-actions/[/ref] eine Möglichkeit entwickelt das Mobiltelefon oder das Tablet per Sprache zu bedienen. Anders als andere Anbieter braucht es den Vergleich mit Siri nicht zu scheuen, obwohl es in der Umsetzung einen deutlich anderen Weg gewählt hat. Anders als beim Produkt von Apple wird weniger in Oberfläche von Siri angezigt, sondern auf die Suchmaschine von Google gesetzt. Es wirkt zwar dadurch technischer, aber häufig auch detaillierter. Es stehen also auf der einen Seite ein Dialog-Ansatz und Styling von Apple und auf der anderen Seite klare Anweisungen und aufgelistete Ergebnisse von Google.[ref]http://t3n.de/news/apple-siri-google-voice-actions-funktioniert-besser-337314/[/ref]

Iris

Die erste Version von Iris soll innerhalb weniger Stunden entstanden sein und wurde später durch updates immer genauer und zuverlässiger. Dexetras Versuch Siri zu klonen stellt zur Zeit noch nicht eine ausgereifte Software dar, man kann aber vermuten, dass durchaus noch weitere Updates folgen werden.[ref]http://www.businessvalue24.de/iris-die-sprachsoftware-im-test[/ref] Iris benötigt Google Voice Search[ref]http://www.golem.de/1008/77191.html[/ref] und TTS, welche aber frei im Android Market erhältlich sind. Da es keine Softwarebibliothek, sondern eine prototypische Implementierung auf Basis des unten erläutertem Android SDK ist und kein Quellcode erhältlich ist, kann es nicht in eigenen Programmen verwendet werden.

Android SDK

Android bietet den Vorteil, dass es frei und kostenlosnlos ist und zusäzlich der Quellcode eingesehen und studiert werden kann. Beides erleichtert die Implementierung neuer Applikationen. Die SDKs sind umfangreich und schon mit verschieden Tests vorhanden. Mit der aktuellen Version 4.0 Ice Cream Sandwich soll zudem auch ein Front-End-System, also einer Erkennung auf dem Client, der Spracherkennung möglich sein. Es ist damit unabhängig von den Servern der Anbieter, die Anwendung muss aber zur Verbesserung manuelle aktualisiert werden.

ein Codebeispiel:

/**
 * A very simple application to handle Voice Recognition intents
 * and display the results
 */
public class VoiceRecognitionDemo extends Activity
{

    private static final int REQUEST_CODE = 1234;
    private ListView wordsList;

    /**
     * Called with the activity is first created.
     */
    @Override
    public void onCreate(Bundle savedInstanceState)
    {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.voice_recog);

        Button speakButton = (Button) findViewById(R.id.speakButton);

        wordsList = (ListView) findViewById(R.id.list);

        // Disable button if no recognition service is present
        PackageManager pm = getPackageManager();
        List<ResolveInfo> activities = pm.queryIntentActivities(
                new Intent(RecognizerIntent.ACTION_RECOGNIZE_SPEECH), 0);
        if (activities.size() == 0)
        {
            speakButton.setEnabled(false);
            speakButton.setText("Recognizer not present");
        }
    }

    /**
     * Handle the action of the button being clicked
     */
    public void speakButtonClicked(View v)
    {
        startVoiceRecognitionActivity();
    }

    /**
     * Fire an intent to start the voice recognition activity.
     */
    private void startVoiceRecognitionActivity()
    {
        Intent intent = new Intent(RecognizerIntent.ACTION_RECOGNIZE_SPEECH);
        intent.putExtra(RecognizerIntent.EXTRA_LANGUAGE_MODEL,
                RecognizerIntent.LANGUAGE_MODEL_FREE_FORM);
        intent.putExtra(RecognizerIntent.EXTRA_PROMPT, "Voice recognition Demo...");
        startActivityForResult(intent, REQUEST_CODE);
    }

    /**
     * Handle the results from the voice recognition activity.
     */
    @Override
    protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data)
    {
        if (requestCode == REQUEST_CODE && resultCode == RESULT_OK)
        {
            // Populate the wordsList with the String values the recognition engine thought it heard
            ArrayList<String> matches = data.getStringArrayListExtra(
                    RecognizerIntent.EXTRA_RESULTS);
            wordsList.setAdapter(new ArrayAdapter<String>(this, android.R.layout.simple_list_item_1,
                    matches));
        }
        super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data);
    }
}

Vlingo

[singlepic id=745 w=320 h=240 float=]

Vlingo ist eine kostenfreie App, welche Nachrichten oder Mails sendet, Anrufe und Websuche durch einfache Sprachbefehle startet – welche aber beim ersten Start eingestellt werden müssen. Es ist nur mit Android Versionen ab 2.0 kompatibel. Im Hauptmenü werden alle verfügbaren Befehle aufgelistet und neben dem erstellen von SMS, ist es auch möglich andere Applikationen wie zum Beispiel Skype aufrufen. Die Spracherkennung wurde in mehreren Test als überraschend gut beschrieben und bietet auch einen inCar-Modus, welcher eine Steuerung mit fast gar keinem Berühren erlaubt.[ref]http://www.cnet.de/blogs/mobile/android-app/41555152/vlingo_fuer_android_das_smartphone_per_sprachbefehl_steuern.htm[/ref]

Open Source Projekte

Neben kommerziellen Webdiensten und Produkten gibt es auch Open Source Projekte, die sich ebenfalls mit Spracherkennung (vordergründig) sowie zum Teil mit Sprachsteuerung befassen.
Durch eine freie und kostenlose Veröffentlichung eines Quelltextes fördern diese die Weiterentwicklung und erleichtern die Verbreitung. Es kann somit eine große Anzahl an Personen an einer Aufgabe arbeiten und jeder profitiert von den Erfolgen anderer.

CMU Sphinx

CMU Sphinx ist ein Open Source Projekt[ref]http://cmusphinx.sourceforge.net/[/ref] zur Spracherkennung der Carnegie Mellon University. Es ist unabhängig vom Nutzer und bietet die Erkennung von ununterbrochenem Sprachfluss.[ref](http://sourceforge.net/projects/cmusphinx/)[/ref]

Julius

[singlepic id=783 w=320 h=240 float=]

Julius ist eine Spracherkennungs-Engine, welche Open Source ist und sowohl ununterbrochene Sprachflüsse versteht, als auch mit großen Wortschätzen umgehen kann. Es basiert auf Hidden Markov Modellen und läuft auf modernen PCs nahezu in Echtzeit.[ref](https://de.wikipedia.org/wiki/Julius_%28Software%29)[/ref] Neben dem vollständigen Quelltext bietet es zusätzlich noche eine Anleitung in Englisch und Japanisch.

VoxForge

[singlepic id=770 w=320 h=240 float=]

VoxForge erstellt akustische Modelle für die Verwendung mit Spracherkennungs-Engines wie Sphinx oder Julius. Es sammelt dafür eingereichte Sprachdateien von Benutzern. [ref]http://julius.sourceforge.jp/en_index.php[/ref] Aus den Sprachaufnahmen wir dann ein akustisches Modell erstellt, welches aber eine große Menge von Sprachaufnahmen benötigt.

RWTH ASR

[singlepic id=793 w=320 h=240 float=]

RASR ist ein open source Spracherkennungs-Werkzeugsatz. Es wurde von der „Human Language Technology and Pattern Recognition Group“ an der Universität in Aachen entwickelt.

Nutzungsmöglichkeiten

[singlepic id=630 w=600 h=420 float=]

Das Ziel ist es im Schwerpunkt eine Verkürzung der Funktionsaufrufe um damit die Erleichterung der Bedienbarkeit zu erreichen. So soll es möglich sein vom Hauptmenü aus, mit nur einem Befehl, eine Person aus der Kontaktliste des Tablets anzurufen. Es entfallen also zum Teil lange Befehlsketten und werden durch einzelne Befehle ersetzt. Es ist unter anderem für ältere Menschen, der Zielgruppe von ELISA, von Bedeutung.

In diesem Zusammenhang soll eine Beispielkontakliste auf einem Tablet erstellt und dem Nutzer ermöglicht werden sich einen dieser Kontakte durch einen Sprachbefehl anzuzeigen.

Vergleich

In dieser Tabelle können die vorgestellten Produkte und Webdienste nun miteinander verglichen werden.

[singlepic id=834 w=816 h=240 float=]

Zusammenfassung

Der Artikel zeigt, dass es bereits eine Vielzahl an Webdiensten, Produkten und Open Source Projekten zur Spracherkennung und Sprachsteuerung gibt, welche sich in vielen Gesichtspunkten jeweils sehr von einander unterscheiden. So wird die potentielle Nutzbarkeit zum Teil stark dadurch eingeschränkt, welche Betriebssysteme unterstützt werden, unter was für einer Lizenz die Veröffentlichung läuft, welche Sprachen erkannt werden und ob überhaupt Sprachsteuerung oder das Entwickeln eigener Anwendungen (SDK) vorgesehen ist. Dies wird in obiger Tabelle deutlich.

Die Spracherkennung derer Technologien, die sich für Android nutzen lassen findet bisweilen serverseitig statt. Die aufgezeichnete Eingabe wird an einen Server weitergeleitet und von diesem zu Text bzw. Befehlen verarbeitet.
Somit funktionieren jene nur, solange die Verbindung zwischen Gerät und Internet steht. Lediglich Google ließ verlauten, dass sein Android 4.0, welches Anfang Januar 2012 erscheinen soll, erstmals über eine autonom arbeitende Spracherkennung verfügt.

Unabhängig davon soll unbestätigten Berichten zufolge Anfang 2012 Googles Antwort auf Siri erscheinen. So berichtet der Fachblog androidandme, derzeit arbeite das Entwicklerteam an einer neuen Android-Sprachsteuerung mit Codenamen Majel. Auch heise.de zitierte den englischsprachigen Bolg in einem entsprechenden Artikel.
Majels Spracherkennung solle jedoch serverseitig stattfinden, hieß es, was wiederum mit Goggels offizieller Ankündigung einer autonom arbeitende Spracherkennung nicht ganz in Einklang zu bringen ist. Ein Google-Sprecher wiegelt Nachfragen indess damit ab, dass sie „keine Gerüchte und Spekulationen kommentieren“.
Man darf gespannt sein.