Das Smartphone hat sich in den letzten Jahren immer mehr zu einem unentbehrlichen täglichen Begleiter entwickelt. Die Menge an abgerufenen Inhalten, an genutzten Funktionalitäten und die Vielzahl der Einsatzbereiche steigt kontinuierlich an. Damit ist die Grundlage für Mobile Crowdsensing geschaffen. Durch Mobile Crowdsensing können Daten über das Smartphone erhoben und automatisiert ausgewertet werden, was vor allem für den medizinischen Sektor ein großes Potential mit sich bringt. Die Erfassung von gesundheitsrelevanten Daten durch den Patienten selbst kann dem Fachpersonal eine Hilfestellung bei der Diagnostizierung sein. Mit einer entsprechenden Anwendung können tägliche Fragebögen in Papierform dem Patienten digital angeboten werden und die Ergebnisse für das Fachpersonal automatisch aufgearbeitet werden. Vor diesem Hintergrund wurde in der Arbeit untersucht, inwieweit sich eine Progressive Web App und eine Android App für eine solche Anwendung eignen und ob eine Progressive Web App eine native Android Anwendung in diesem Kontext ersetzten kann. Mit der Durchführung von mehreren Labormessungen wurden die Funktionalitäten der beiden Anwendungen in Bezug auf das Senden und Empfangen von Notifications unter unterschiedlichen Ausführungsbedingungen beleuchtet. In diesen wurde aufgezeigt, dass die beiden Anwendungen in der Mehrzahl der Messungen den Patienten zuverlässig bei der täglichen Beantwortung der Fragebögen unterstützen können, wenn die Notification als Erinnerung an das Ausfüllen des Fragebogens von Clientseite aus erfolgt. Wird eine entsprechende Notification serverseitig gesendet empfiehlt sich der Einsatz einer Android Anwendung, denn die Progressive Web App unterliegt den Einschränkungen des Android Betriebssystems. Eine Progressive Web App kann demnach einenative Android Anwendung nur in ausgewählten Kontexten ersetzten.
Entwicklung eines Rahmenwerks zur Evaluation von Benachrichtigungsstrategien im Bereich Mobile Crowdsensing
Ulm University Ulm UniversityMA Abschlussvortrag, Jenny Lehmann, Ort: Online, Datum: 09.12.2020, Zeit: 11:45 Uhr