👨‍🎓 Kompetenzen
- User Research
- Konzeption
- UX-Design
- UI-Design
- Frontend
✨ Special Features
- Interactive Grafen und Karten
- Methapher Visualisierungen
- Garmin Connect Verbindung
- Plor Flow Verbindung
👨‍💻 Technologien
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Figma
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D3
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React Native
User und Litreature Reaserch
Die Erfassung und Analyse von physiologischen Daten wie der Herzfrequenz in Relation zur Geschwindigkeit ist für Athleten von entscheidender Bedeutung, um die Qualität ihres Trainings präzise zu bewerten und die Intensität an die vorgegebenen Trainingspläne anzupassen. Insbesondere im Rudersport, wo Athleten zwar gemeinsam in einem Boot agieren, die individuelle Anstrengung jedoch variieren kann, ist der Vergleich der Herzfrequenzen ein wesentliches Element zur Beurteilung der Synchronität und des individuellen Leistungsbeitrags.
Häufig besteht der Bedarf nach einer verbesserten Visualisierung der gesammelten Daten, um komplexe Zusammenhänge intuitiver zu erfassen und fundiertere Entscheidungen treffen zu können. Anstatt einer reinen Anhäufung von Datenpunkten steht die klare und aussagekräftige Darstellung im Vordergrund.
In Teamsportarten gewinnen Aspekte wie die Zusammenarbeit und die Motivation der Athleten zusätzlich an Bedeutung und können die individuelle und kollektive Performance maßgeblich beeinflussen. Hier rückt neben dem reinen Tracking von Einzeldaten die Erfassung und Förderung von Teamdynamiken in den Fokus.
Das übergeordnete Ziel besteht somit in der Optimierung der Zusammenarbeit und Motivation innerhalb von Teams sowie in der Entwicklung ansprechender Visualisierungen, um die Analyse von Leistungsdaten effektiver und zugänglicher zu gestalten.
graphs vs methaphors
Die Verwendung von Metaphern hat sich als vielversprechender Ansatz erwiesen, um die Zusammenarbeit innerhalb von Teams effektiver zu fördern als herkömmliche grafische Darstellungen. Richtig eingesetzt, können Metaphern sowohl wettbewerbsorientierte als auch kollaborative Persönlichkeiten ansprechen und somit ein förderliches Umfeld für gemeinsame Ziele schaffen.
Um die differenziellen Effekte von Metaphern und klassischen Graphen auf die Motivation und die Zusammenarbeit zu evaluieren, ist ein A/B-Test vorgesehen. Dieser umfasst zwei zentrale Vergleichspunkte:
Erstens wird die Darstellung der Herzfrequenzdaten der Teammitglieder verglichen. Eine Variante zeigt die individuellen Herzfrequenzverläufe aller Athleten in klassischen Graphen. Die alternative Darstellung nutzt eine kompetitive Metapher, die hervorhebt, wenn ein Athlet sich im Vergleich zum Team in einer ineffizienten oder unpassenden Intensitätszone befindet. Ziel ist es zu untersuchen, welche Visualisierung die Athleten besser darin unterstützt, ihre Anstrengung im Teamkontext zu optimieren.
Zweitens wird die Messung der Trainingseffizienz betrachtet, indem die Geschwindigkeit in Relation zur durchschnittlichen Herzfrequenz visualisiert wird. Hier steht einem einfachen Graphen, der diese beiden Metriken abbildet, eine kollaborative Metapher gegenüber. Diese Metapher soll die gemeinsame Leistung und Effizienz des Teams in den Vordergrund stellen und möglicherweise Anreize für eine synchronere und effektivere Ausführung schaffen.
Durch diesen A/B-Test erhoffen wir uns fundierte Erkenntnisse darĂĽber, inwieweit der Einsatz von Metaphern im Vergleich zu traditionellen Graphen die Motivation und insbesondere die Zusammenarbeit innerhalb von Sportteams positiv beeinflussen kann.
Die Umsetzung
Die Entwicklung dieses innovativen Projekts umfasste die sorgfältige Konzeption und Gestaltung von Metaphern zur Datenvisualisierung, welche in Figma erarbeitet wurden. Die resultierende Applikation wurde in React Native mit TypeScript implementiert, um eine plattformübergreifende Nutzbarkeit und eine hohe Codequalität zu gewährleisten. Der Entwicklungsprozess zeichnete sich durch schnelles Prototyping, kontinuierliches Testen und eine zügige Umsetzung von Funktionen unter Verwendung von Expo aus.
Die Integration von Daten erfolgte über APIs und sichere Login-Verfahren von Garmin und Polar, wodurch eine breite Kompatibilität mit gängigen Wearables sichergestellt wurde. Für die Darstellung interaktiver Graphen kam die leistungsstarke Bibliothek D3.js zum Einsatz, die flexible und ansprechende Datenvisualisierungen ermöglicht. Die speziell entwickelten Metaphern wurden mithilfe von Reanimated und SVGs umgesetzt, um dynamische und intuitive Darstellungen zu erzeugen.
Ein besonderes Augenmerk wurde auf den Schutz der Nutzerdaten gelegt. Sämtliche erfassten Informationen wurden unter strenger Beachtung der Datenschutzrichtlinien verarbeitet und zu keinem Zeitpunkt dauerhaft gespeichert.