Für den Aufbau von Nutzermodellen für die Personalisierung werden in der Arbeitsgruppe Nutzermodelle verschiedene Befähiger entwickelt:
Für den Aufbau von Nutzermodellen für die Personalisierung werden in der Arbeitsgruppe Nutzermodelle verschiedene Befähiger entwickelt:
Den Kern bildet ein modular erweiterbares Basis-Nutzermodell, welches die grundlegenden Regeln zum Aufbau von Datenstrukturen in Nutzermodellen für Mass Personalization definiert. Zudem legt es Nutzermerkmale fest, die unabhängig von der jeweiligen Anwendungsdomäne für die Personalisierung von Produkten relevant sind und definiert Mechanismen zur domänenspezifischen Erweiterung des Modells.
Für die Entwicklung einer solchen Erweiterung des Nutzermodells für bestimmte Anwendungsdomänen muss geklärt werden, welche Nutzermerkmale speziell für die Personalisierung des jeweiligen Produkts relevant sind. Dies können sowohl Ergänzungen zum Kernmodell als auch Konkretisierungen für die jeweilige Anwendungsdomäne sein. Die domänenspezifische Nutzermodellierung bietet hierfür eine nutzerzentrierte Methodik zur Ermittlung der jeweils relevanten Nutzermerkmale.
Ein Werkzeug zum Aufbau von Knowhow stellt die Datenbasis zur Nutzervariabilität dar. Sie widmet sich der Frage, wie sich Nutzer bestimmter Zielgruppen hinsichtlich ihrer Merkmalsausprägungen unterscheiden. Durch die Auswertung von Daten aus den Anwendungen des Basis-Nutzermodells können Personalisierungspotenziale abgeleitet und mögliche Nutzermerkmale für die domänenspezifische Modellierung identifiziert werden.
Begleitend wird im HiPIE-Labor (High Performance Indoor Environment Laboratory) ein Demonstrator für personalisierbare Lebensräume errichtet. Die Laborumgebung ermöglicht die zielgenaue Manipulation aller raumphysikalischen Parameter wie Sonneneinstrahlung und Temperatur. Anhand verschiedener Nutzertypen lässt sich demonstrieren, wie unterschiedliche Nutzer in alltäglichen Szenarien im Wohnungsumfeld aufgrund ihrer unterschiedlichen Bedürfnisse auf bestimmte Umgebungsbedingungen reagieren und wie personalisierte Lösungen zu einer hohen Nutzerzufriedenheit beitragen können.