Spatial Movement Behaviour

Every day, we move through space and time. To reach more distant destinations, we use navigation aids. But also in our immediate environment – for example while visiting a museum – we move purposefully along a path. A thesis can investigate spatial movement behaviour from different perspectives:

How can we observe spatial movement and gain a deeper understanding of human behaviour? Indoor, we may use depth cameras such as Kinect to collect information about people interacting with each other. Outdoor, we can complement GPS tracks with information on the viewing direction and information on your environment. Virtual environments can be used to systematically modify the environment w.r.t. visibility, spatiousness etc. to investigate its influence on the wayfinding behaviour.

A thesis may investigate the above questions from a technical perspective (e.g. building a system to collect relevant information), from a data perspective (e.g. how to interpret movement data collected by technology-supported observation) or from an experimental perspective (e.g. exploring wayfinding strategies and movement behaviour).

Spatial Learning Analytics

Learning Analytics is a method to collect, measure, analyze and visualize data about learners and their context. It enables the understaning of the learning process and allows an adaption of learning paths based on the collected data. It also gives feedback to the learner and teacher about the learning process.

The spatial intelligence lab has developed several learning platforms (GeoGami, Blockly for programming senseBox), where data revealing information about the learning proces sis collected. The thesis will investigate how real time data on the learning process can be used to guide the learning process using learning analytics.

Räumliches Bewegungsverhalten

Jeden Tag bewegen wir uns durch Raum und Zeit. Um entferntere Ziele zu erreichen, nutzen wir Karten in Navigationssystemen. Aber auch in unserer direkten Umgebung – beispielsweise beim Museumsbesuch – navigieren wir zielgerichtet entlang bestimmter Wege. Im Rahmen der Bachelorarbeit wird untersucht, wie mittels Technologie das räumliche Bewegungsverhalten von Menschen beobachtet und interpretiert werden kann. Tiefenbildkameras wie die Kinect können innerhalb von Gebäuden wertvolle Informationen über menschliche Interaktionen liefern. Im Freien kann GPS durch Informationen zur Blickrichtung und zur Umgebung ergänzt werden und so eine tiefergehende Interpretation ermöglichen. Durch Virtual Environments kann die Umgebung systematisch verändert werden und der Einfluss der Umgebung auf das Wegfindungsverhalten untersucht werden.

Eine Bachelorarbeit kann die oben genannten Fragen aus einer technischen Perspektive (z.B. Entwicklung eines Systems zur Erfassung relevanter Bewegungsinformationen), aus einer Datenperspektive (z.B. Interpretation von Bewegungsdaten, die durch technologiegestützte Beobachtung erfasst wurden) oder aus einer experimentellen Perspektive (z.B. Untersuchung von Wegfindungsstrategien und Bewegungsverhalten in selbst programmierten virtuellen Umgebungen in Unity) untersuchen.

Spatio-Temporal & Semantic Analysis of Spatial Movement

When we compare the preformance of people navigation through the environment, we usually look at the distance travel, time spent or number of times a person is lost resulting in erroneous navigation decisions. This is a rather simple analysis: using a navigation app, we can collect much more information about the actual spatial behaviour.

Our GeoGame GeoGami, records the behaviour of people during a navigation tasks. Besides the actual travelled trajectory, GeoGami records the orientation, …

A thesis could explore how to make use of the collected data and aggregate it to meaningful measures of wayfinding performance. The thesis can also explore different visualizations of individuals and of individuals in comparison to others in a group.