@phdthesis{Forstner2021, type = {Bachelor Thesis}, author = {Svenja Forstner}, title = {Incentivierung von {\"O}PNV-Nutzer*innen zur Verbesserung der Aussprache von Haltestellen durch Sprachassistenten unter Ber{\"u}cksichtigung lokaler Besonderheiten}, doi = {10.25968/opus-1877}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:960-opus4-18771}, year = {2021}, abstract = {Ein gro{\"s}er Teil der deutschen Bev{\"o}lkerung nutzt t{\"a}glich den {\"o}ffentlichen Nahverkehr, um von A nach B zu kommen. Gerade in St{\"a}dten existiert meist bereits ein gro{\"s}es Netz an Haltestellen und umfangreichen Fahrpl{\"a}nen. Da sich die Wenigsten diese auf Dauer in ihrer Gesamtheit merken k{\"o}nnen, wird heutzutage oft auf mobile Apps zur{\"u}ckgegriffen, die schnell und zuverl{\"a}ssig personalisierte Verbindungen anzeigen k{\"o}nnen. Diese „Fahrplan-Apps“ k{\"o}nnen unter anderem auch von sogenannten „digitalen Sprachassistenten“ gesteuert und verwendet werden. Einige der deutschen Bus- und Bahnhaltestellennamen sind dabei f{\"u}r Sprachassistenten schwierig zu verarbeiten, weil sie etwa Personennamen enthalten, die nicht gel{\"a}ufig in der deutschen Sprache sind (z.B. „Podbielskistra{\"s}e“ oder „Poccistra{\"s}e“), oder aus ihrer Schreibweise keine eindeutige Aussprache abgeleitet werden kann (z.B. „Aegidientorplatz“). Dies kann zu Problemen f{\"u}hren, wenn beispielsweise die Aussprache einer Haltestelle von dem Sprachassistenten nicht erkannt oder falsch erkannt wird und dieser deshalb keine zufriedenstellende Fahrplanauskunft geben kann. Hierzu sollte eine L{\"o}sung entwickelt werden, die Nutzer*innen dazu motiviert, bei der Verbesserung der Aussprache von Haltestellennamen durch Sprachassistenten mitzuhelfen. Der erste Schritt ist hierbei, dass die Nutzer*innen verifizieren, ob die Aussprache einer Haltestelle richtig oder falsch ist. Wird sie als falsch bewertet, folgt zus{\"a}tzlich der zweite Schritt: Die Nutzer*innen k{\"o}nnen zus{\"a}tzlich die richtige Aussprache {\"u}bermitteln. In der Bachelorarbeit sollte also eine Incentivierungsmethode f{\"u}r diese beiden Schritte entwickelt werden. Die Softwarel{\"o}sung sollte eine zus{\"a}tzliche Funktion in der von der Projektionisten GmbH entwickelten Fahrplan-App \"naNah\" darstellen. Au{\"s}erdem sollte der Fokus der Arbeit auf der Konzeption des Softwaremoduls liegen, da die Benutzerfreundlichkeit und das Interaktionsdesign einen erheblichen Einfluss auf die Wirksamkeit der Incentivierungsmethode hat. Dazu wurden zun{\"a}chst Interviews mit potenziellen Nutzer*innen sowie eine Umfrage durchgef{\"u}hrt. Die jeweiligen Ergebnisse wurden als Grundlage f{\"u}r die n{\"a}chsten Konzeptionsschritte verwendet. Es wurden hieraus vorl{\"a}ufige Bed{\"u}rfnisse und Anforderungen formuliert und Zielgruppen abgeleitet. Hieraus wurden wiederum Personas erstellt. Anschlie{\"s}end wurden passende User Journeys und User Stories entwickelt. Im n{\"a}chsten Schritt wurde eine Wettbewerbsanalyse durchgef{\"u}hrt, in der die Vor- und Nachteile anderer {\"a}hnlicher Software herausgearbeitet und f{\"u}r die weitere Entwicklung der eigenen Software bedacht wurden. Nach der Ausarbeitung von Design- sowie technischen Anforderungen wurde ein Prototyp erstellt. Dazu wurde die bis hierhin herausgearbeitete L{\"o}sungsidee mithilfe von Skizzen veranschaulicht. Um die Idee detaillierter sowie wahrheitsgetreu darstellen zu k{\"o}nnen, wurde au{\"s}erdem ein klickbares Mock-up erstellt, das den inhaltlichen Aufbau der Software hervorhebt. Anschlie{\"s}end wurde dessen Eignung mit einem Usability-Test {\"u}berpr{\"u}ft und es wurden aus diesem folgende Verbesserungen an dem Clickdummy ausgef{\"u}hrt, sodass am Ende ein ausgereifter Prototyp vorlag. Dieser wurde schlie{\"s}lich in seinen Grundz{\"u}gen technisch implementiert. Das Ergebnis der Bachelorarbeit ist eine konzeptionell vollst{\"a}ndig ausgearbeitete Softwarel{\"o}sung sowie ein Proof of Concept.}, language = {de} }