| Lizenz: Veröffentlichungsvertrag für Publikationen mit Print on Demand (9MB) |
- URN zum Zitieren dieses Dokuments:
- urn:nbn:de:bvb:355-epub-341450
- DOI zum Zitieren dieses Dokuments:
- 10.5283/epub.34145
| Dokumentenart: | Hochschulschrift der Universität Regensburg (Dissertation) |
|---|---|
| Open Access Art: | Primärpublikation |
| Datum: | 27 Juli 2016 |
| Begutachter (Erstgutachter): | Prof. Dr. Bernd Ludwig und Prof. Dr. Sabine Timpf |
| Tag der Prüfung: | 22 Juli 2016 |
| Institutionen: | Sprach- und Literatur- und Kulturwissenschaften > Institut für Information und Medien, Sprache und Kultur (I:IMSK) > Lehrstuhl für Informationswissenschaft (Prof. Dr. Udo Kruschwitz) Informatik und Data Science > Fachbereich Menschzentrierte Informatik > Lehrstuhl für Informationswissenschaft (Prof. Dr. Udo Kruschwitz) |
| Stichwörter / Keywords: | EN-Schlagwörter: Salience; Landmarks; Survey; In-Situ study; PLS Path Modeling; Structural Equation Models DE-Schlagwörter: Salienz; Landmarken; Fragebogen; In-Situ Experiment; PLS Path Modeling; Strukturgleichungsmodellierung |
| Dewey-Dezimal-Klassifikation: | 000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik 000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 020 Bibliotheks- und Informationswissenschaft 300 Sozialwissenschaften > 310 Statistik |
| Status: | Veröffentlicht |
| Begutachtet: | Ja, diese Version wurde begutachtet |
| An der Universität Regensburg entstanden: | Ja |
| Dokumenten-ID: | 34145 |
Zusammenfassung (Englisch)
Humans usually refer to landmarks when they give route directions to pedestrians. One of the reasons why current mobile pedestrian navigation systems do not yet mimic this mode of communication is the lack of available data sources. The usefulness of a crowd-sourced data acquisition approach to overcome this problem has long been mooted. However, to date no empirically sound way of measuring the ...
Zusammenfassung (Englisch)
Humans usually refer to landmarks when they give route directions to pedestrians. One of the reasons why current mobile pedestrian navigation systems do not yet mimic this mode of communication is the lack of available data sources. The usefulness of a crowd-sourced data acquisition approach to overcome this problem has long been mooted. However, to date no empirically sound way of measuring the salience of objects by means of surveys exists.
GOAL
Given this background, this doctoral work has three goals:
1. To achieve a sound way of measuring salience and its subdimensions, i.e. visibility in advance, cognitive salience, prototypicality, structural salience, and visual salience based on taking dimensions revealed in earlier studies systematically and simultaneously
into account.
2. To find subgroups of visual features among the large number of visual attributes known from the literature.
3. To find the most important subdimensions of salience by means of estimating two different structural equation models. Model I is based on assumptions of independence among subdimensions, whereas model II reflects hypotheses of mediation. Taken as a whole, achieving these goals will foster both, the advancement of theories of salience and landmark acquisition methods.
METHODOLOGY
A large scale, in-situ experiment was implemented, trying to overcome weaknesses of earlier attempts made to estimate salience. An appropriate sample size of buildings and non-buildings was calculated a priori (nobj = 360). Objects were randomly selected based on their geographical coordinates and randomly grouped into nr = 55 routes. Participants were required to rate objects by means of a survey. The questions were derived from empirical evidence found in earlier studies. Each route was walked by two
different participants (n = 112), id est (i.e.) two ratings per object were collected for data analysis.
FINDINGS
Model I and model II were analyzed using PLS Path Modeling and consistent PLS Path Modeling, respectively. The measurement models proposed showed a good fit, although some weaknesses were identified for prototypicality and cognitive salience. Geometrical aspects as well as features like (visual) age turned out to have a stronger impact on visual salience than color. Model I did not yield reasonable structural model results based on consistent Partial Least Squares Path Modeling. Model II, however, showed that
visual salience had a very high impact on visibility in advance which, in turn, heavily influenced structural salience. An analysis of the predictive capabilities of model II revealed important, but rather small effects.
VALUE OF WORK
This doctoral work adds to salience models as well as to its empirical, survey-based, in-situ measurement. The results of the mediation analysis as well as the predictive capabilities of model II suggest that important subdimensions of salience are missing in current theories. Emotional salience and familiarity are identified as two candidate constructs. The structural relationships found during the analysis of model II provide, in combination with the measurement model results, a sound basis to choose important features for surveys which are usable to gain crowd-sourced salience ratings. Furthermore, several important aspects for future studies are identified. These include heterogeneity analyses for different subgroups of users of pedestrian navigation systems as well as local environments different to the historic one used in this study.
Übersetzung der Zusammenfassung (Deutsch)
Zwischenmenschliche Kommunikation über Routen zeichnet sich im Allgemeinen durch die Bezugnahme auf sog. Landmarken aus. Einer der Gründe, weshalb aktuelle Fußgängernavigationssysteme dies nicht tun, ist, dass keine entsprechenden Datenquellen zur Verfügung stehen. Dementsprechend wird seit langem darauf hingewiesen, dass crowd-basierte Ansätze dazu beitragen können, entsprechende Abhilfe zu ...
Übersetzung der Zusammenfassung (Deutsch)
Zwischenmenschliche Kommunikation über Routen zeichnet sich im Allgemeinen durch die Bezugnahme auf sog. Landmarken aus. Einer der Gründe, weshalb aktuelle Fußgängernavigationssysteme dies nicht tun, ist, dass keine entsprechenden Datenquellen zur Verfügung stehen. Dementsprechend wird seit langem darauf hingewiesen, dass crowd-basierte Ansätze dazu beitragen können, entsprechende Abhilfe zu schaffen. Allerdings existiert bis heute kein Ansatz, der es ermöglicht, die Salience von Objekten fragebogenbasiert empirisch zu erheben.
ZIEL DER ARBEIT
Dieser Problematik versucht die vorliegende Arbeit durch die Erreichung dreier Ziele zu begegnen.
1. Soll eine Möglichkeit geschaffen werden, Salience und ihre entsprechenden Subdimensionen empirisch fundiert zu bemessen. Hierfür werden die Subdimensionen Visibility in Advance, Cognitive Salience, Prototypicality, Structural Salience und Visual Salience gleichzeitig betrachtet und bereits bekannten Einflussgrößen wird systematisch Rechnung getragen.
2. Wird untersucht, welche Untergruppen von Variablen sich innerhalb der Visual Salience finden lassen.
3. Geht es darum, die Wichtigkeit der Teildimensionen von Salience auf Grundlage zweier Strukturgleichungsmodelle einzuschätzen. Dabei basiert Modell I auf Unabhängigkeitsannahmen während in Modell II Beziehungen zwischen den einzelnen Teildimensionen postuliert werden.
METHODIK
Die Forschungsfragen wurden mit Hilfe eines groß angelegten In-Situ-Experiments beantwortet. Die entwickelte methodische Herangehensweise wurde dabei von dem Versuch geprägt, bekannte Nachteile früherer Studien zu überwinden. Entsprechend wurde ein geeigneter Stichprobenumfang a priori bestimmt (nobj=360). Diese Objekte wurden auf Grundlage ihrer geographischen Koordinaten zufällig gewählt und als Tupel in insgesamt nr=55 Routen gruppiert. Die Versuchsteilnehmenden mussten zu jedem Objekt, das ihnen zur Bewertung zugeteilt wurde, einen Fragebogen ausfüllen. Die gestellten Fragen wurden systematisch aus früheren empirischen Ergebnissen abgeleitet. Jede Route wurde zweimal von zwei verschiedenen Versuchspersonen begangen (n=112), sodass zwei Bewertungen je Objekt für die Datenanalyse vorlagen.
ERKENNTNISSE
Beide Strukturgleichungsmodelle wurden mit Hilfe von PLS Path Modeling analysiert. Die reflexiven Messmodellteile zeigten gute Passung, allerdings ergaben sich für Prototypicality und insbesondere für Cognitive Salience erkennbare Schwächen. Visual Salience, welche formativ modelliert war, wurde stärker durch geometrische Aspekte oder (vermeintliches) Alter beeinflusst als durch Farbe. Basierend auf der Schätzung mit Hilfe von consistent PLS Path Modeling zeigte das Strukturmodell von Modell I nur eine äußerst dürftige Passung. Strukturmodell II hingegen fördert einen sehr starken Einfluss von Visual Salience zu Tage. Vor allem Visibility in Advance ist stark durch visuelle Attribute beeinflusst und wirkt selbst stark auf Structural Salience. Im Rahmen der Analyse der Vorhersagefähigkeit von Modell II zeigten sich wichtige, aber kleine Effekte.
INTERPRETATION DER ERKENNTNISSE
Die vorliegende Arbeit trägt zur Modellbildung von Salience ebenso bei wie zur fragebogen-basierten Messung von Salience in-situ. Die Ergebnisse der Analyse von Modell II zeigen dabei, dass wichtige Subdimensionen von Salience in der aktuellen Theoriebildung fehlen. Emotional Salience und Familiarity sind hier beides denkbare Konstrukte. Die gefundenen Beziehungen zwischen den latenten Variablen und die Güte von deren Messung bilden eine solide Grundlage für die fragebogen-basierte Erhebung von Salience in alltäglichen Situationen. Schließlich konnten wichtige, zukünftige Forschungsarbeiten identifiziert werden. Hierzu gehört die Heterogenitätsanalyse ebenso wie die Untersuchung der Übertragbarkeit der Ergebnisse auf andere Umgebungen.
Metadaten zuletzt geändert: 25 Nov 2020 22:25
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