Die Anwendung der Diffusionstheorie nach Rogers auf die Adoption von Brain-Computer-Interfaces (BCI) bei Exoskeletten


Seminararbeit, 2018

25 Seiten, Note: 1,7


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Motivation
1.2 Ziel und Aufbau der Arbeit

2 Theoretische Grundlagen
2.1 Grundzüge der Diffusionstheorie
2.2 Innovations-Entscheidungs-Prozess nach Rogers
2.2.1 Wissensphase
2.2.2 Überzeugungsphase
2.3 Anwendungsbeispiel
2.3.1 Brain-Computer-Interface (BCI)
2.3.2 BCI zur Steuerung von Exoskeletten

3 Praktische Anwendung
3.1 Wie erfährt ein Individuum von der Existenz eines BCI-gesteuerten Exoskeletts?
3.2 Was spricht für/gegen die Adoption eines BCI-gesteuerten Exoskeletts?
3.2.1 Relativer Vorteil
3.2.2 Kompatibilität.
3.2.3 Komplexität
3.2.4 Erprobbarkeit
3.2.5 Beobachtbarkeit

4 Bewertung und Fazit
4.1 Kritische Bewertung der Methodik
4.2 Fazit

Abbildungsverzeichnis

Literaturverzeichnis

Selbstständigkeitserklärung

1 Einleitung

1.1 Motivation

Die Faszination für Systeme, die sich mit bloßer Kraft der Gedanken steuern lassen, ist beinahe so alt wie die digitale Welt an sich. Nun haben Wissenschaftler weltweit enorme Fortschritte erzielt – in kaum einem Bereich der Neuroforschung liegen Realität und Science-​Fiction inzwischen so dicht beieinander wie bei Gehirn-Maschine-​Schnittstellen, auch Brain-Computer-Interface (BCI) genannt. Informatiker der University of Ulster stellen diesbezüglich fest:

„[…] for over ten years, this concept has been very much a scientific fact. Admittedly, this idea of Brain-Computer Interaction (BCI) is far from commonplace, but it is a technology that may be set to augment the human’s senses and enhance the more accepted ways of interacting with the world; both real and virtual“ (Todd et al. 2012).

BCI besitzen langfristig das Potenzial, die Art und Weise der Interaktion von Menschen mit Computern grundlegend zu verändern. Indem Gedanken oder mentale Befehle durch das Messen von Hirnsignal-strömen ausgelesen werden, können BCIs als neurotechnologische Eingabesysteme eine sprach- und bewegungsunabhängige Maschinensteuerung vermitteln (Heuer 2015). Während sich das geschätzte Marktvolumen für BCI-Anwendungen im Jahr 2020 auf etwa 1,46 Milliarden US-Dollar beläuft (AMR 2015), bahnen sich BCIs bereits heute – angetrieben durch den stetigen technologischen Fortschritt sowie finanzstarke Grundlagenforschung in Europa (Human Brain Project) und den USA (BRAIN Initiative) – den Weg hin zu einer immer breiteren Nutzergruppe (Heuer 2015).

Weil BCIs völlig ohne Betätigung irgendeines peripheren Muskels auskommen, eröffnen die Computer-Gehirn-Schnittstellen insbesondere beim Einsatz von Exoskelett-Gehhilfen in der Rehabilitation und Mobilisierung von körperlich beeinträchtigen Menschen wie z.B. Querschnittsgelähmten geradezu revolutionäre Einsatzmöglichkeiten. Während muskelgesteuerte Exoskelette über keine wirksame Balance- und Gangkontrolle verfügen und somit umkippen können (Konrad 2013), verspricht ein gedankengesteuertes Exoskelett eine völlig neue Art der Mobilität für Gelähmte. Erste unabhängige Studien an gesunden Menschen zeigten bereits, dass prototypische BCI-Systeme in der Lage sind, allein mittels Gedankenkraft etwa die Steuerung und Kontrolle eines robotischen Exoskeletts voll-ständig und ohne Ausfälle zu übernehmen (Pluta 2012, Müller et al. 2015a). Euphorische Stimmen wie Nicolelis, der in diesem Fachgebiet an der US-amerikanischen Duke University forscht, sprechen aus diesem Grund gar vom „moonshot of the 21st century“ (McFarland 2014).

Aktuell registrieren Statistiker alleine in Deutschland etwa 1500 Querschnittsgelähmte, die jährlich neu erkranken (Karberg 2014). Weltweite liegt diese Zahl bei rund 250.000 Menschen (WHO 2013). Die Folgen der Erkrankung für Patienten und Umfeld sind weitreichend und oft mit einem hohen Maß an gesundheitlichen Komplikationen und langwierigen Einschränkungen im Alltag verbunden. Die technischen Fortschritte der jüngsten Vergangenheit im Bereich BCI stellen nun jedoch einen Paradigmenwechsel in Bezug auf die Rehabilitationsmöglichkeiten bei Querschnittsgelähmten dar, an dem eine Vielzahl von wissenschaftlichen, aber auch gesellschaftlichen, privatwirtschaftlichen und politischen Akteuren beteiligt ist (Allison 2010). Die Chancen steigen, dass trotz der Diagnose „Querschnittslähmung“ in Zukunft eine Mobilität der Betroffenen über den Rollstuhl hinaus Realität wird. Aus diesem Grund ergibt sich für die vorliegende Arbeit somit ein als gleichsam interessant als auch komplex einzustufendes Anwendungsgebiet für Rogers Diffusionstheorie.

1.2 Ziel und Aufbau der Arbeit

Das Hauptziel der Seminararbeit besteht darin, das Diffusionsmodell nach Rogers exemplarisch am Fallbeispiel eines lediglich durch BCI-gesteuerten Exoskeletts anzuwenden und so ein intensiviertes Verständnis für den Gebrauch der gewählten Diffusionsmethodik zu entwickeln. Inhaltlich gliedert sich die Arbeit in vier thematisch aufbauende Kapitel: Zunächst wird der aktuelle Stand der Wissenschaft in der Diffusionsforschung knapp dargestellt (Kapitel 2.1). Dabei wird insbesondere auf die erste und zweite Phase des in dieser Arbeit im Fokus stehenden Innovations-Entscheidungs-Modells nach Rogers (Kapitel 2.2) sowie auf das BCI-Fallbeispiel eingegangen (Kapitel 2.3). Daraufhin erfolgt die schrittweise Anwendung der Diffusionsmethodik auf das konkrete Technologiebeispiel, wobei vornehmlich die Adoptionsattribute Relativer Vorteil, Kompatibilität, Komplexität, Erprobbarkeit und Beobachtbarkeit im Mittelpunkt stehen (Kapitel 3). Die Seminararbeit endet mit einer kritischen Methodenbewertung sowie einem abschließenden Fazit (Kapitel 4).

2 Theoretische Grundlagen

Zweck dieses Kapitels ist es, die theoretischen Grundlagen der Seminararbeit vorzustellen. Während zunächst auf zentrale Grundlagen im Bereich Diffusionsforschung eingegangen wird, erfolgt im Anschluss die Darstellung des Innovations-Entscheidungs-Prozesses nach Rogers, wobei die ersten beiden Prozessphasen als zentrale Theoriebasis dieser Arbeit dienen sollen. Zum Schluss des Kapitels wird das ausgewählte Anwendungsbeispiel kurz vorgestellt.

2.1 Grundzüge der Diffusionsforschung

Die Diffusionsforschung stellt den Teil der Innovationsforschung dar, der sich an die Innovations-entstehung anschließt und sich mit der zeitlichen Ausbreitung von Innovationen beschäftigt. Rogers (2003, S. 5) definiert Diffusion folgendermaßen: „Diffusion is the process in which an innovation is communicated through certain channels over time among the members of a social system.“

Demnach sind vier Kernelemente der Diffusionsforschung auszumachen: Innovation, soziales System, Kommunikationskanal und Zeit (Karnowski 2011). Rogers (2003, S.11) beschreibt eine Innovation an sich als „idea, practice or object that is perceived as new by an individual or other unit of adoption“. Dies kann sowohl eine substanzielle Innovation als auch eine Neuheit aus den Augen eines einzelnen Individuums umfassen (Hofbauer 2004). Während das soziale System hierbei die Grenzen und Rahmenbedingungen absteckt, innerhalb derer der Diffusionsprozess stattfindet, bestimmt der Kommunikationskanal, in welcher Form Informationen an potenzielle Adoptionseinheiten heran-getragen werden (Hensel/Wirsam 2008). Hierbei lassen sich Modelle der Massenkommunikation, der persönlichen und unpersönlichen sowie der gemischten Kommunikation unterscheiden (Schmalen/ Pechtl 1992). Da Diffusionserscheinungen zudem dynamisch sind und im Zeitablauf auftreten, spielt auch die Zeitkomponente eine entscheidende Rolle (Hofbauer 2004). Die Ursachen für die zeitliche Verteilung der Übernahmeentscheidung werden in unterschiedlichen Startzeitpunkten, Dauern und Ergebnissen von Übernahmeentscheidungsprozessen gesehen (Corsten et al. 2006).

Der Diffusionsprozess ist darüber hinaus eng mit der Adoption einer Innovation verbunden. Rogers (2003, S. 177) definiert den Begriff Adoption als „decision of full use of an innovation as the best course of action available“. Adoption bezeichnet somit einen mentalen Vorgang, den jedes Individuum von der ersten Wahrnehmung bis hin zur Übernahme oder Ablehnung der Innovation durchläuft (Weiber/Pohl 1996). Interpretiert man jede einzelne Adoption eines Individuums – also die Entscheidung eines Nachfragers, die Innovation zu übernehmen – als einen weiteren Schritt im Diffusionsprozess, ist Diffusion letztlich als Konsequenz und aggregiertes Resultat einer Reihe von individuellen Adoptions-vorgängen zu charakterisieren (Hensel/Wirsam 2008).

2.2 Innovations-Entscheidungs-Prozess nach Rogers

Die Entscheidung, eine Innovation anzunehmen oder abzulehnen, ist laut Rogers keine spontane Aktion, sondern ein individueller Entscheidungsprozess auf Mikroebene, der sich idealtypisch aus fünf zeitlich aufeinanderfolgenden Phasen zusammensetzt (siehe Abbildung 1). Rogers (2003, S. 172) definiert den Vorgang als eine „information-seeking and information-processing activity, where an individual is motivated to reduce uncertainty about the advantages and disadvantages of an innovation”. Während das Individuum zunächst von der Existenz einer Innovation erfährt (knowledge), beschäftigt es sich im Anschluss mit dem Für und Wider der Innovationsübernahme (persuasion). Danach wird die nun gebildete Einstellung in konkretes Verhalten umgesetzt, d.h. eine Innovation wird übernommen oder abgelehnt (decision). Als nächstes kommt es zur tatsächlichen Nutzung der Innovation und einer damit verbundenen nachhaltigen, offenen Verhaltensänderung (implementation). Zuletzt sucht der Übernehmer der Innovation nach bestätigenden Informationen (confirmation), die seine Entscheidung zur Übernahme der Innovation stützen (Rogers 2003).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Innovations-Entscheidungs-Prozess nach Rogers (2003)

Darüber hinaus definiert Rogers (2003) verschiedene Voraussetzungen, die jedes Individuum mit-bringt, wenn der Innovations-Entscheidungs-Prozess einsetzt. Hierzu zählen neben früheren Erfahrungen und Erkenntnissen – getreu dem Motto „past behavior predicts future behavior“ (Outlette/ Wood 1998) – auch Probleme und Bedürfnisse des Individuums, welche eventuell durch die fragliche Innovation bedient werden können. Daneben spielen auch die Innovativität des Individuums, d.h. die grundsätzliche Neigung, Neuerungen anzunehmen, sowie das soziale System, in welchem sich das Individuum bewegt, eine entscheidende Rolle.

2.2.1 Wissensphase

In der ersten Prozessphase erfährt ein Individuum von einer Neuerung und ihrer Funktionsweise. Es versucht herauszufinden, „what the innovation is and how and why it works” (Rogers 2003, S. 21). Nach Rogers (2003) lassen sich dabei drei Stufen von Wissen differenzieren:

- awareness-knowledge kennzeichnet das reine Wissen um die Existenz einer Innovation.
- how-to-knowledge ermöglicht die korrekte Anwendung einer Innovation.
- principle-knowledge ist das Grundlagenwissen über eine Innovation.

Für den Adoptionsprozess ist laut Rogers insbesondere die Bedeutung des how-to-knowledge hervor-zuheben, da eine unzureichende Ausprägung oftmals zur direkten Ablehnung einer Innovation oder zur Unterbrechung ihrer Nutzung führt. Im Gegensatz dazu ist das principle-knowledge für die Adoption einer Innovation grundsätzlich nicht nötig. Allerdings ist bei mangelndem principle-knowledge die Gefahr, eine Innovation falsch zu nutzen und in der Folge ihre Nutzung komplett abzubrechen, ebenfalls deutlich erhöht (Rogers 2003).

2.2.2 Überzeugungsphase

Die zweite Prozessphase beschreibt das Stadium, in dem das Individuum eine bestimmte Einstellung gegenüber der Innovation entwickelt und die möglichen Folgen einer (Nicht-)Übernahme abwägt (Rogers 2003). Es durchdenkt mögliche Konsequenzen einer (Nicht-)Übernahme und sucht in seinem Umfeld nach sozialer Unterstützung für eine potenzielle Übernahmeentscheidung (Karnowski 2011). Ergänzend formuliert Rogers (2003, S. 176) jedoch, dass „the formation of a favorable or unfavorable attitude toward an innovation does not always lead directly or indirectly to an adoption or rejection”. Den Fall, dass eine Innovation zwar als vorteilhaft eingestuft, dennoch jedoch nicht zwangsläufig genutzt wird, bezeichnet man folglich als KAP-Gap (Knowledge, Attitude, Practice).

Maßgeblich für den weiteren Verlauf des Innovations-Entscheidungs-Prozesses, den Rogers (2003, S. 15ff) selbst auch als „an uncertainty reduction process“ charakterisiert, sind folgende fünf produkt-spezifische Adoptionsattribute (Rogers 2003, Sahin 2006, Karnowski 2011):

- Relativer Vorteil bezeichnet „the degree to which an innovation is perceived as being better than the idea it supersedes“ (Rogers 2003, S. 15). Das Kriterium spiegelt somit den Vorteil wider, den ein Übernehmer aus der potenziellen Adoption der Innovation zieht. Dies kann z.B. ein höherer ökonomischer Ertrag, mehr Komfort oder ein verbessertes soziales Prestige sein. Es gilt, dass mit wachsendem subjektiv wahrgenommenen relativen Vorteil einer Innovation ihre Übernahme umso schneller verläuft.
- Kompatibilität setzt eine grundlegende Vertrautheit mit dem Gesamtzusammenhang voraus, in dem die Innovation eingebettet ist. Die Eigenschaft charakterisiert somit „the degree to which an innovation is perceived as consistent with the existing values, past experiences and needs of potential adopters” (Rogers 2003, S.15). Die Adoptionsgeschwindigkeit ist umso größer, je größer die Kompatibilität einer Innovation ist.
- Komplexität beschreibt „the degree to which an innovation is perceived as relatively difficult to understand and use” (Rogers 2003, S. 15). Je schwieriger es das Individuum empfindet, eine Innovation zu verstehen und zu nutzen, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit, dass er sie übernimmt. Die Komplexität manifestiert sich im Lernaufwand, der für die Nutzung einer Innovation betrieben wird.
- Erprobbarkeit – also die Möglichkeit des Ausprobierens – zielt darauf ab, das mit einer Innovation verbundene Kaufrisiko für den Adopter zu reduzieren. Die Eigenschaft beschreibt „the degree to which an innovation may be experimented with on a limited basis“ (Rogers 2003, S.16). Die Adoptionsgeschwindigkeit ist umso größer, je größer die Erprobbarkeit ist.
- Beobachtbarkeit bezeichnet „the degree to which the results of an innovation are visible to others” (Rogers 2003, S.16). In dem Maße, in dem das Ergebnis einer Innovation sowie ihr Nutzen zu beobachten ist, erhöht sich auch die Übernahmewahrscheinlichkeit der Innovation.

2.3 Anwendungsbeispiel

2.3.1 Brain-Computer-Interface (BCI)

Ein Brain-Computer-Interface (BCI) – oder auch Gehirn-Maschine-Schnittstelle – bezeichnet ein Kommunikationssystem zwischen Mensch und Computer, das „jegliche muskuläre Informationsüber-mittlung oder die Übermittlung via Nervenzellen umgeht und direkte Signale des Gehirns in Befehle übersetzt, die an ein externes Device übermittelt werden können“ (Migliore et al. 2008, S.221). BCIs definieren sich also dadurch, dass sie nicht auf eine periphere Muskelaktivität angewiesen sind, sondern eine direkte Informationsübertragung zwischen dem organischen Gehirn und einem technischen Schaltkreis stattfindet (Heuer 2015). Ein BCI muss dabei notwendigerweise folgende vier Kriterien erfüllen (Future BCNI 2012):

- Die Gehirn-Aktivitäten müssen direkt gemessen werden.
- Das BCI muss dem Nutzer Rückmeldung geben.
- Das BCI muss die Signale in Echtzeit verarbeiten.
- Das BCI muss auf vorsätzlicher Kontrolle der Gehirn-Aktivitäten durch den Nutzer beruhen.

Prinzipiell lassen sich BCIs nach invasiver und nicht-invasiver Sensortechnik unterscheiden (Weygandt 2007). Während die Sensoren bei ersterer direkt operativ ins Gehirn eingesetzt werden, befinden sie sich bei letzterer außerhalb des Schädels unmittelbar auf der Kopfhaut (Kamp 2012). BCIs bestehen im Regelfall aus vier Komponenten (siehe Abbildung 2): „methods to acquire, process, implement and manage relevant brain and/or other signals“ (Allison 2009, S.18). Zunächst erfolgt die Erfassung der Gehirnaktivität, wobei je nach Signalqualität, Nutzen und Kosten verschiedene Sensortechnologien wie z.B. Elektroenzephalografie (EEG), Magnetoenzephalographie (MEG), funktionelle Magnet-resonanztomographie (fMRI) oder Elektrokortiographie (ECoG) zum Einsatz kommen (Pantke 2010). Im Anschluss werden die erfassten Signale mittels geeigneter Algorithmen in Maschinensignale übersetzt, die es der Maschine dann erlauben, eine entsprechende Aktion auszuführen (Future BNCI 2012). Zuletzt erhält der Nutzer ein visuelles oder haptisches Feedback über die ausgeführte Aktion (Schalk/Mellinger 2010).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Komponenten eines BCI-Systems (Allison 2011)

2.3.2 BCI zur Steuerung von Exoskeletten

Das im Fokus stehende Anwendungsbeispiel umfasst ein von Wissenschaftlern der TU Berlin und Korea University neu entwickeltes BCI-System, welches es ermöglicht, ein Exoskelett – also eine außerhalb des Körpers liegende stabilisierende Stützstruktur – allein mittels dekodierter EEG und Neurofeedback zu steuern (Müller et al. 2015a). Während bisherige Exoskelett-Prototypen zur Steuerung stets auf den Einsatz von peripheren Muskeln und Nerven angewiesen waren, sollen die Absichten des Menschen nun durch direkte Rückmeldung der elektrischen Hirnaktivität gemessen und in Bewegungsimpulse umgesetzt werden (Kübler/Neuper 2012). Dazu richtet der Benutzer, der zusätzlich zum Exoskelett eine nicht-invasive EEG-Kopfkappe trägt, seine Aufmerksamkeit auf eine von fünf in unterschiedlichen Frequenzen flackernden Leuchtdioden (LEDs). Lenkt der Nutzer nun seine Aufmerksamkeit auf eine spezifische LED, wird deren Leuchtfrequenz im EEG stärker reflektiert als die der anderen LEDs, auf die der Nutzer seine Aufmerksamkeit nicht lenkt. Diese Auswahl kann dann in Echtzeit auf einen angeschlossenen Computer übertragen und mittels Algorithmen des maschinellen Lernens wiederum in ein Kontroll- und Steuerkommando der Exoskelett-Apparatur umgewandelt werden, welche im Experiment mit einem Flaschenzug an der Decke gesichert ist. Im Experiment kodiert jede LED einen der fünf Befehle: Rechts, Links, Sitzen, Vorwärts und Aufstehen (siehe Abbildung 3) (Müller et al. 2015a).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Ablauf des Experiments (links) und LED-Reizerzeuger (rechts) (Müller et al. 2015b)

Dass Gehen per BCI-Steuerung grundsätzlich möglich ist, zeigen folgende weitere Studien: Forscher am Veterans Affairs Medical Center im kalifornischen Long Beach entwickelten zunächst eine Gehirn-Computer-Schnittstelle, mit der ein Nutzer per Hirnstromsignal einen virtuellen Avatar steuerte. Indem sie in einem nächsten Schritt das System mit einem Bein-Exoskelett koppelten, wurde deutlich, dass sich die robotische Prothese prinzipiell allein mittels Gedankenkraft bewegen lässt (Do et al. 2013).

[...]

Ende der Leseprobe aus 25 Seiten

Details

Titel
Die Anwendung der Diffusionstheorie nach Rogers auf die Adoption von Brain-Computer-Interfaces (BCI) bei Exoskeletten
Hochschule
Universität Karlsruhe (TH)
Note
1,7
Autor
Jahr
2018
Seiten
25
Katalognummer
V427610
ISBN (eBook)
9783668727885
ISBN (Buch)
9783668727892
Dateigröße
1743 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
anwendung, diffusionstheorie, rogers, adoption, brain-computer-interfaces, exoskeletten
Arbeit zitieren
Fabian Bröcker (Autor), 2018, Die Anwendung der Diffusionstheorie nach Rogers auf die Adoption von Brain-Computer-Interfaces (BCI) bei Exoskeletten, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/427610

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