@masterthesis{Forstner2021,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Forstner, Svenja},
  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       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:960-opus4-18771},
  school      = {Hochschule Hannover},
  year      = {2021},
  abstract  = {Ein großer 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 großes 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. „Podbielskistraße" oder „Poccistraße"), 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. Außerdem 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. Anschließend 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 außerdem ein klickbares Mock-up erstellt, das den inhaltlichen Aufbau der Software hervorhebt. Anschließend 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 schließlich 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.},
  subject      = {Fahrplan},
  language  = {de}
}