Virtual Reality (VR) erlaubt, dass komplexe Szenarien vergleichsweise kostengünstig und eigenständig darstellbar sind und wird daher immer häufiger genutzt. Forscher von VR Anwendungen untersuchen ob und wie das eigene Aussehen, sowie das Gefühl Teil einer Gruppe zu sein sich auf die stereotype Wahrnehmung auswirken. Das Stereotype Content Model (SCM) aus der Sozialpsychologie kategorisiert Menschengruppen anhand von Wärme und Kompetenz. Ziel dieser Arbeit ist festzustellen, ob sich die stereotype Wahrnehmung einer Gruppe durch die Verkörperung virtueller Charaktere in VR systematisch verändern lässt.

Besonders wichtig ist die Frage, ob die Wahrnehmung von stereotypen Gruppen durch die Erfahrung, Mitglied dieser Gruppe zu sein, systematisch verändert und damit vorhergesagt werden kann.

Programmierung einer 3D Umgebung mit Unity für eine VR Anwendung, sowie Gestaltung verschiedener Charaktere zur Repräsentation von Stereotypen anhand des SCM. Gefolgt von einer Durchführung jener Studie mit OptiTrack zur Darstellung der eigenen Bewegungen und der Vorbereitung von Fragebogen. Dabei wird anhand dem SCM auf die Wahrnehmung von Wärme und Kompetenz aller Zielgruppen untersucht.

• ListenpunktUnreal Engine Programmierung / C++
• ListenpunktErfahrungen im 3D-Charakterdesign
• ListenpunktErfahrungen mit VR-Anwendungen
• ListenpunktErfahrungen mit qualitativen Analysen
• ListenpunktErfahrungen mit VR-Anwendungen

  Weiterführende Quellen

Cipresso, P., Chicchi Giglioli, I. A., Alcañiz Raya, M., \& Riva, G. (2018). The past, present, and future of virtual and augmented reality research: a network and cluster analysis of the literature. Frontiers in psychology, 9, 2086. Peck, Tabitha C., et al. „Putting yourself in the skin of a black avatar reduces implicit racial bias.“ Consciousness and cognition 22.3 (2013): 779-787. Kocur, M., Schwind, V., \& Henze, N. (2019). Utilizing the Proteus Effect to Improve Interactions using Full-Body Avatars in Virtual Reality. Mensch und Computer 2019-Workshopband. Schwind, V., Deierlein, N., Poguntke, R., \& Henze, N. (2019, April). Understanding the Social Acceptability of Mobile Devices using the Stereotype Content Model. In Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (p. 361). ACM.