Lexikon

Location-based Services

Personalisierung mobiler Dienste durch Verortung

Im Zeitalter der Informationsgesellschaft, so wurde postuliert, spielten räumliche Distanzen keine Rolle mehr und unsere räumliche Mobilität nähme ab. Die Mobilität in den letzten Jahren, speziell die Freizeitmobilität, hat hingegen zugenommen. Die Bereitstellung ortsbezogener Dienste – Location-based Services – unterstützt und fördert dieses Verhalten.

Es bedeutet kein größeres Problem spontan an einen unbekannten Ort zu fahren, denn der Navigationsdienst im Auto kann uns dorthin leiten, mit unserem digitalen Helfer (z.B. Handy oder PDA) können wir eine lokale Bahnverbindung heraussuchen oder ein Restaurant über die (digitalen) Gelben Seiten finden. Dabei spielt jeweils unsere aktuelle geografische Position für die Nutzbarkeit der Informationen eine große Rolle. So bietet sich die Verortung, d.h. die Bestimmung der geografischen Position an, um mobile Dienste zu personalisieren.

Ein Location-based Service stellt einem Nutzer ortsbezogene Informationen über ein mobiles Gerät zur Verfügung (siehe Bild 1). Dazu wird als erstes die Anfrage zusammen mit der Position des Geräts über ein Netzwerk an einen Location Service Provider oder ein Geoportal weitergegeben. Der Location Service Provider bearbeitet dann die Anfrage eventuell unter Einbezug weiterer Dienstanbieter, die geografische Daten und/oder weitere Dienste (z.B. Routensuche) liefern. Zum Schluss wird die Antwort vom Location Service Provider an den Nutzer geliefert.

Zu diesem Grundprinzip gibt es viele Varianten: Besitzt das Gerät selbst kein Positionierungsmodul, so muss die Position über die Funkzelle bestimmt werden – eine weitere Anfrage entweder über den Location Service Provider oder direkt über den Funknetzanbieter ist notwendig. Ist der Service auf dem mobilen Gerät installiert, kann das mobile Gerät direkt Anfragen an Dienst- oder Datenanbieter stellen und die Antwort berechnen. Das Interaktionsmedium kann neben dem Internet auch ein lokales Funknetz sein. In der eigenständigsten Variante sind alle Daten sowie die Position auf dem Endgerät verfügbar (z.B. bei Navigationssystemen). Weitere Varianten sind denkbar.

Location-based Services berücksichtigen den Kontext ihrer Nutzung und passen damit sowohl den Inhalt als auch die (grafische) Darstellung diesem Kontext an. Der bewusste Einsatz von Kontext in Form von Ort, Zeit und Nutzung macht Location-based Services zu sehr speziellen Informationsdiensten. Im Weiteren wird Kontext auf den „Ort“ als zentralen Kontextgeber für Location-based Services eingeschränkt. Auf eine umfassende Erläuterung aller für Location-based Services sinnvollen Kontexte muss aus Platzgründen verzichtet werden.

Anwendungsfelder

Die existierenden und potentiellen Anwendungsfelder von Location-based Services sind breit gestreut. Klassische Anwendungen von Location-based Services finden sich in der Logistik und in der Navigation. Neuere Ideen sehen Anwendungen bei der Suche nach dem für den Einkäufer effizientesten Weg durch den Supermarkt je nach (digitalem) Einkaufszettel, optimieren die Anordnung eines Lagers oder der Wege eines Parks, schätzen Tier- und Pflanzenhabitate und produzieren alternative Routen im öffentlichen Verkehr [4].

Gesucht: Position

Die einfachste Anfrage, die ein Location-based Service beantworten kann, ist die Frage nach der Position einer Person oder eines Gegenstandes. In diesem Feld existieren schon viele kommerzielle Anwendungen: Rettungskräfte sind in der Lage über das Handy die Position ausfindig zu machen (z.B. LifeService von der Steiger Stiftung), die Position von Kindern und Alzheimer-Patienten kann über ein mobiles Gerät mit GPS (Global Positioning System) verfolgt werden (z.B. www.findware.co.uk, E-911 in den USA), oder der Aufenthaltsort auf Bewährung freigelassener Personen kann jederzeit festgestellt werden (z.B. Funksystem www.radiotrace.com). Im Legoland Billund (Dänemark) können Kinder mit Hilfe eines speziellen Armbandes jederzeit gefunden werden (www.kidspotter.com). Diese Methode basiert auf der Positionierungsbestimmung eines passiven Tags im Armband mit Hilfe der Funkidentifikation (RFID) und eines drahtlosen Netzwerks (WLAN). Ein Server leitet die Position an eine Telefonnummer weiter.

Bei der Frage nach der Position geht es nicht darum eine einzelne Koordinate als Antwort zu erhalten, sondern die Position in Bezug zu einem größeren räumlichen Kontext zu bestimmen. Die Antwort auf diese Frage wird im Allgemeinen eine Karte oder kartenähnliche Darstellung sein. Zum Beispiel wird in Bild 2 (rechts) die Position des Geräts als roter Punkt im Stadtplan dargestellt. Die Fläche des räumlichen Kontextes richtet sich nach der Anwendung bzw. dem weiteren Kontext der Anfrage, z.B. wird einem Fußgänger eine kleinere Umgebung präsentiert als einem Autofahrer (Bild 2 links). Im Legoland wird der Aufenthaltsort der Kinder in einer vordefinierten Zone bestimmt, die auf einer Karte eingezeichnet ist.

Navigationshilfen

Eine klassische Nutzung von Positionsgebern ist die Unterstützung der Fahrzeugnavigation durch Geräte, die neben der Position auf einem Kartenhintergrund auch die Strecke zum nächsten Ziel berechnen und anzeigen (siehe Bild 2 links). Navigationssysteme gab es zunächst nur für Schiffe, Autos und Lastkraftwagen, da die Kosten hoch und die technische Ausstattung sperrig war. Mit dem Wechsel von einer System- zu einer Dienste-Architektur sowie von großen zu kleinen Endgeräten (beschleunigt durch die Miniaturisierung) wurden Navigationshilfen auch für andere Nutzergruppen interessant. Persönliche digitale Assistenten (PDA) können auf dem Fahrrad befestigt (z.B. Fahrrad Handy von Motorola) oder in der Hand gehalten werden.

Die Navigation per Handy ist prinzipiell möglich, hat aber aufgrund der kleinen Bildschirme bei der Darstellung von Karteninformationen starke Nachteile. Für die Handy- bzw. PDA-Navigation gibt es Bestrebungen mit Sprachaus und -eingabe zu arbeiten (z.B. [8, 9]).

Dienste für die Navigation innerhalb von Gebäuden, z.B. für Museen, gibt es ebenfalls (www.eyeled.de, [10]). Im Innenbereich muss eine andere Positionierungstechnik verwendet werden, da dort klassisches GPS nicht funktioniert. Eingesetzte Lösungen funktionieren mit Infrarot, Funk, oder Positionsbaken (externe Positionierung) und PDAs.

Städte mobil, Friendfinder und Co

Die Frage nach spezifischen Diensten oder Personen in der Umgebung kann ebenfalls mit Hilfe eines Location-based Service beantwortet werden. Die Suche nach einem Kaufhaus, einem geeigneten Restaurant oder einer Bar (z.B. www.goodguides.co.uk/gpubmobile.asp) ist per Handy möglich. Touristen können sich umgebungsbezogene Informationen direkt vor Ort auf ihren PDA laden und so eine Stadt entdecken (z.B. www.heidelberg-mobil.de, xGuide vom Fraunhofer IGD Rostock). Friend Finder überprüft welche Freunde (einer vordefinierten Liste) sich in der Nähe des Geräts aufhalten. Eine leichte Änderung dieses Dienstes macht ihn für die Partnersuche nutzbar (z.B. www.clicmobile.com, friendfinder.com).

Spiele einmal anders: Location based gaming

Auch Spiele nutzen bereits die Technologie der Location-based Services: beim Geocaching suchen Teilnehmer ein Versteck mit Hilfe von GPS und hinterlassen eine Überraschung für den nächsten Spieler (www.geocaching.com). Andere Spiele nutzen die Netzabdeckung aus um eine moderne Version von „Verstecken“ oder „Räuber und Gendarm“ zu spielen (z.B. uncleroyallaroundyou.co.uk, CityPoker Bamberg).

Flottenmanagement

Neben den personalisierten Anwendungen werden Location-based Services ebenfalls im Flottenmanagement, also bei Speditionen und auch bei Taxiunternehmen eingesetzt. Die Positionen der Flottenfahrzeuge können jederzeit bestimmt werden um eventuelle Änderungen der Routen- oder Auslieferungspläne an die Fahrer weitergeben zu können. Zudem werden die so gesammelten Daten als Grundlage für Routenoptimierungen und Neuverteilung von Routen verwendet. Die Beförderung der Fracht kann mit Hilfe von RFID-Tags verfolgt werden.

Location based billing

Eine relativ neue Anwendung von Location-based Services findet sich im Bereich der ortsbezogenen Bezahlung. Die Maut für LKW’s wird nach der tatsächlichen Benutzung der mautpflichtigen Strecken abgerechnet: ein kleines Gerät gibt Informationen zum LKW und dessen Nutzung von mautpflichtigen Strecken an den Server weiter, der die mautpflichtigen Kilometer am Ende des Monats abrechnet (www.toll-collect.de). Vorstellbar wäre auch die Verwendung von RFID tags auf Eintrittskarten von Großveranstaltungen um den Eintritt zu beschleunigen oder bei einem eventuellen Evakuationsereignis die Position noch im Gebäude verbliebener Personen festzustellen.

Eigenschaften und Herausforderungen von Location-based Services

Location-based Services ermöglichen eine neue Art der Mobilität und der räumlichen Informationsverarbeitung. Dabei entstehen neue Gelegenheiten aber auch neue Problemklassen für Forschung und Entwicklung. Um Nutzer mit hochwertigen Zusatzinformationen zu ihrer Position zu versorgen, müssen komplexe Aufgaben gelöst werden, deren wissenschaftliche Herausforderungen quer durch alle Felder der Informatik führen.

Location-based Services entstehen aus der Konvergenz mehrer Technologien, d.h. GIS, Internet, drahtlose Kommunikation, Positionsbestimmungsverfahren und mobilen Geräten. Location-based Services benötigen ein mobiles Endgerät (Handy, PDA, MP3-Player...) mit einer Positionierungs- und eventuell einer Orientierungskomponente (z.B. GPS, RFID, WLAN), ein Kommunikationsnetzwerk, Dienstanbieter (engl. service provider) und Datenanbieter (engl. data provider).

Diese unterschiedlichen Technologien müssen miteinander kommunizieren und räumliche Daten austauschen können. Eine der größten Hürden in den Anfangszeiten von Location-based Services war die fehlende Interoperabilität der einzelnen Komponenten auf konzeptioneller und auf technischer Ebene. Durch die Gründung des Open Geospatial Consortium (OGC) entstanden Schnittstellen für den Austausch von Daten und Informationen zwischen räumlichen Informationssystemen und anderen Technologien. Durch das OGC (www.opengeospatial.org) erfuhr die Entwicklung von Location-based Services einen starken Aufschwung.

Neben der Austauschmöglichkeit von räumlichen Daten werden gemeinsame oder zumindest offen gelegte Datenstrukturen und –modelle benötigt. Dienste benutzen speziell an den Dienst angepasste Datenstrukturen, greifen aber von extern auf räumliche Datenbanken zu. Um Datenverluste möglichst klein zu halten, sollten ähnliche Datenstrukturen verwendet werden. Die Suche nach der besten Datenstruktur ist noch nicht beendet.

Räumliche Datenbanken werden schnell mehrere Giga- bis Terabytes groß. Ein Abgleich dieser Datenmengen oder gar eine Schemaintegration on-the-fly erscheint nicht praktikabel, obwohl auch in diesem Bereich Forschung betrieben wird. Ein großes Forschungsfeld sind derzeit räumliche Ontologien und deren Semantik. Es werden sowohl eine upper ontology als auch Anwendungsontologien entwickelt (siehe [11]).

Eine mit der großen Menge der grafischen Daten verknüpfte Herausforderung ist der Zugriff über eine potentiell schmale Datenleitung und deren rasche Visualisierung. Datenstrukturen werden gesucht, die eine möglichst verlustfreie Komprimierung der grafischen Daten zur Übertragung auf das mobile Gerät erlauben. Dabei soll der Nutzer möglichst schnell etwas auf seiner Karte sehen können. Besonders bei vielen Zoom und Pan Operationen des Nutzers sind schnelle Techniken gefragt.

Die Mensch-Maschine Kommunikation von Location-based Services erfordert einerseits eine gute grafische Ausgabemöglichkeit um den Überblick zu behalten. Je nach Anwendung wäre aber andererseits eine verbale Kommunikation vorzuziehen. Die räumliche Sprache wird in der Forschung seit Jahren intensiv untersucht, erweist sich aber als komplexer als ursprünglich angenommen. Das Spezielle an der Mensch-Maschine Kommunikation von Location-based Services ist, dass der Nutzer des Dienstes im Raum situiert ist und damit einen Interpretationskontext mitbringt (siehe Bild 3)

Vor Ort gibt es viele verschiedene Informationsquellen: der Nutzer bringt aufgrund seiner Erfahrung Wissen in die aktuelle Situation mit (Kontext - knowledge in the head); es existiert ein reicher Fundus an Wissen in der physischen Umgebung (Kontext - knowledge in the world); als dritte Informationsquelle stehen Metainformationen (z.B. Notizen, Reiseführer – knowledge in the pocket) zur Verfügung. In welcher Form Vorwissen des Nutzers bzw. die durch Sensoren erfassbare physische Umgebung als Kontext modelliert und als Filter für Location-based Services genutzt werden können, wird derzeit noch erforscht.

Location-based Services berücksichtigen den Kontext ihrer Nutzung und sind in der Lage Informationsinhalte und -darstellung an diesen Kontext anzupassen. Diese Art der Personalisierung unterscheidet sich von einer Personalisierung durch Präferenzprofile da sie auf dynamische Ortsveränderungen reagiert, also eine ständige Anpassung notwendig macht. Der Kontext Ort beschreibt wo sich der Nutzer selbst und was sich geografisch um den Nutzer herum befindet. Neben der offensichtlichen Nutzung geografischer Orte ist auch die Nutzung semantisch wichtiger Orte, also z.B. „zuhause“, „auf der Arbeit“, für eine Personalisierung von Vorteil. So könnten z.B. alle eingehenden Telefonate abgewiesen werden, wenn wir im Sitzungszimmer sind. Hingegen würden wir diese Telefonate annehmen, wenn wir am Arbeitsplatz sitzen. Semantische Orte, deren Bedeutung für den Nutzer und ihr Einfluss auf Location-based Services sind noch Teil gegenwärtiger Forschung.

Menschen arbeiten üblicherweise mit qualitativen Begriffen. Nachbarschafts- und Ähnlichkeitsrelationen können in räumlichen Abfragen derzeit nicht ausgedrückt werden. Vielleicht kann die Relativität ungenauer Begriffe, wie z.B. „nahe“, aufgrund des existierenden Kontexts bestimmt werden. Die formale Beschreibung der qualitativen räumlichen Anfragen, die vage oder ungenaue Begriffe benutzen, ist ein großes Forschungsfeld. In den letzten Jahren sind viele räumliche oder raum-zeitliche Kalküle entstanden, die einzelne Teilprobleme lösen können. Eine Integration dieser Kalküle ist aber noch nicht abzusehen.

Kulturelle Unterschiede spielen bei der Kognition räumlicher Begriffe und deren Verwendung ein Rolle. Ihr spezieller Einfluss wurde bisher aber noch nicht genau untersucht. Sinnvoll wären hier Nutzbarkeitsstudien von Location-based Services, die neben der technischen Machbarkeit speziell die Bedienbarkeit und Verständlichkeit der Dienste in unterschiedlichen Kulturkreisen untersuchen.

Auch die Ethik-Debatte gewinnt zunehmend an Einfluss auf Location-based Services und deren Nutzung. Vom Service Provider werden Positions- und Nutzerinformationen ausgewertet, gefiltert und zur Berechnung an ein Programm weitergegeben. Teile dieser Information unterstehen dem Datenschutz. Die derzeitigen Positionierungsmethoden sind ungenau (besonders für die Ortung per Handy) oder werden nur ungenau weitergegeben. Das ist einerseits von Vorteil, weil der Nutzer durch diese Ungenauigkeit geschützt wird. Andererseits führt diese teilweise sehr große Ungenauigkeit zu Problemen bei den räumlichen Abfragen und damit zu falschen Antworten. Wie genau die Position des Nutzers beim Location-based Service Provider anlangen muss, ist von der Anfrage abhängig, könnte aber mit Hilfe einer Verhandlungstechnik bestimmt werden [1].

Eine weitere Herausforderung besteht in der Qualitätssicherung von Location-based Services. Wie kann ein Nutzer die Qualität eines Service beurteilen? Welche Qualitätskriterien können für Location-based Services angesetzt werden? Im Zusammenhang mit den Kosten der räumlichen Daten werden häufig Mikro-Payments als Finanzierungsmethode in Betracht gezogen. Diese werden vom Nutzer nur akzeptiert, wenn die Leistung, also die Qualität eines Service, für den Nutzer stimmt.

Ausblick

Vor 5-10 Jahren wurden Location-based Services als die Killerapplikation der Personal Digital Assistants und Handys eingeschätzt. Der Erfolg trat nicht so schnell ein wie erhofft: Neben Engpässen in der Datenbeschaffung und Lizenzierung waren Fragen zum grafischen User Interface und zur Behandlung des Kontextes weder auf der wissenschaftlichen noch auf der pragmatischen Seite gelöst. Mittlerweile wird das Potential von Location-based Services vor allem im persönlichen Notruf, in der personalisierten Navigation und in der Touristenbranche erkannt. In Kombination mit ausfaltbaren Bildschirmen oder elektronischem Papier könnten sich Location-based Services doch noch zur Killerapplikation entwickeln.

Literatur

1. Duckham, M. and Kulik, L., 2005. Simulation of Obfuscation and Negotiation for Location Privacy. In: A.G.Cohn and D.M.Mark (Eds.) Spatial Information Theory, LNCS 3693, pp. 31-48.

2. Nivala, A-M., and Sarjakoski, L.T., 2003b. An Approach to Intelligent Maps: Context Awareness. In: The 2nd Workshop on 'HCI in Mobile Guides', in adjunction to: MobileHCI'03, 5th International Conference on Human Computer Interaction with Mobile Devices and Services, September 8th, 2003, Udine, Italy.

3. Schiller, J. and A. Voisard. Location-Based Services. Morgan Kaufmann, 2004.

4. Schwab, Tobias; 2007. Mobile Fahrplanauskunft über GPS und Web Services, Diplomarbeit Institut für Informatik, Universität Erlangen-Nürnberg, Werner-von-Siemens-Preis 2007.

5. Steiniger, S., M. Neun and A. Edwardes; 2006. Lecture Notes: Foundations of Location Based Services. Department of Geography, University of Zürich, www.geo.unizh.ch/~sstein/.

6. Timpf, S., 2005. Wayfinding with mobile devices: decision support for the mobile citizen. In: S. Rana and J. Sharma (Editors), Frontiers of Geographic Information Technology. Springer, Berlin, pp. 209-228.

7. Würth, R. and Timpf, S. 2006. Ein Navigationsassistent für Fußgänger in der Stadt - aufbauend auf den Strukturelementen von Kevin Lynch. In: Angewandte Geoinformatik 2006, Salzburg, J. Strobl, T. Blaschke and G. Griesebner (Eds.). Hüthig Verlag, pp. 773-782.

8. Wahlster, W., 2006. SmartKom: Foundations of Multimodal Dialogue Systems. Springer Verlag, 643pp.

9. compass.dfki.de

10. www.igd-r.fraunhofer.de/IGD/Abteilungen/AR3/index_html Projekt XyberScout, Product TouristGuide

11. www.ontospace.uni-bremen.de

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Sabine Timpf
Fakultät für Angewandte Informatik
Universität Augsburg
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