In den letzten Jahren hat der Begriff der virtuellen Realität eine besondere Bedeutung als Werkzeug für die wissenschaftliche Forschung erlangt. Dieser Beitrag beschreibt verfügbare Software, Hardware und Anwendungen, die Virtual-Reality-Techniken in der Psychologie und verwandten Disziplinen wie Ingenieurwesen, Pädagogik und Medizin nutzen. Der Artikel beinhaltet auch eine Diskussion der Stärken und Schwächen der Technik in Bezug auf die Interpretation von experimentellen Ergebnissen und das Ziehen von allgemeinen Schlussfolgerungen über die zugrunde liegenden psychologischen Prozesse. Schließlich wird Die Autoren dieses Kapitels diskutieren kurz die technischen und methodischen Grenzen und mögliche zukünftige Richtungen, um die virtuelle Realität als Forschungsinstrument zu verbessern.

Ein kurzer Rückblick auf die Geschichte der virtuellen Realität zeigt, dass virtuelle Umgebungen ursprünglich als Hilfsmittel für die Ausbildung von Piloten vorgeschlagen wurden. Frühe Studien zeigen, dass kommerzielle Flugsimulationen die Lernkurve für die Ausbildung von Piloten verkürzen können, indem sie die mit der Ausbildungszeit verbundenen Gesamtkosten reduzieren (Dawkins, 1989; Dalton & Lumsden, 1991). In Anbetracht des Erfolges bei der Verbesserung der Pilotenfähigkeiten, ist es natürlich zu fragen, ob es weitere Anwendungen für diese Technologie gibt. Die moderne Vorstellung von virtueller Realität wurde von Ideen geprägt, die aus McClellands Theorie über semantische Räume stammen (McClelland & Rumelhart, 1981). Nach McClelland wird das Wissen auf eine verteilte Art und Weise repräsentiert, ähnlich wie das menschliche Gedächtnis. McClelland schlug vor, dass der Computer als externes Gedächtnisgerät genutzt werden könnte, um die Art und Weise zu simulieren, wie sich Menschen an Informationen erinnern und diese zur Problemlösung nutzen. Diese Idee inspirierte Forscher dazu, zu untersuchen, ob die Technologie der virtuellen Realität für Simulationstraining in verschiedenen Bereichen nützlich sein könnte (Gibson & Glass, 1981). Insbesondere konzentrierte sich die frühe Arbeit darauf, computergenerierte Bilder von realen Objekten und Umgebungen zu verwenden, anstatt neue Lernumgebungen von Grund auf zu schaffen. Beispiele hierfür sind Simulationen für die Pilotenausbildung (z.B. Dorr et al., 1984) oder den Fahrunterricht (Pausch & Wandersee, 1985), wobei das Ziel darin bestand, sowohl die Kosten als auch die Effektivität solcher Trainingsmethoden durch die Nachahmung Bedingungen der realen Welt so nah wie möglich zu kommen.

In den letzten Jahren hat diese Art der Forschung an Schwung gewonnen (Gervautz, 1997), wobei die Anzahl der empirischen Studien in virtuellen Umgebungen stetig zunimmt. Das vorliegende Absatz gibt einen Überblick über die Forschung mit virtueller Realität und diskutiert Fragen, die für ihren Nutzen und ihre Validität für die wissenschaftliche Forschung in der Psychologie und anderen Bereichen wie Pädagogik, Medizin, Wirtschaft, Technik, Chemie und Biologie relevant sind. Insbesondere konzentrieren wir uns auf drei Hauptanwendungen der Technik: kognitive Modellierung (z.B. Anderson et al., 1994; Chalmers & Landy, 1995; Hoffman & Novak, 1989); Neurowissenschaften (z.B. Gazzaniga & Botvinick, 2004); und angewandte Forschung (z.B. Collins & Loftus, 1975).

Eine virtuelle Umgebung ist eine computergenerierte Simulation einer realen Umgebung oder eines Ereignisses. In der Vergangenheit wurde diese Technologie genutzt, um dreidimensionale Modelle von statischen Objekten und Gebäuden zu erstellen. Diese Fähigkeit hat zur Entwicklung von realistischen Flugsimulationen in kommerziellen Fluggesellschaften für die Pilotenausbildung beigetragen und wurde auf technische Anwendungen wie Baustellensicherheit und architektonisches Design ausgeweitet (Collins & Loftus, 1975; Dorr et al., 1984). In jüngerer Zeit haben Forscher Avatare eingesetzt, die grafische Repräsentationen von Nutzern in virtuellen Welten sind, begleitet von Sprachsynthese-Software, die es den Teilnehmern ermöglicht, in Echtzeit miteinander zu kommunizieren. Das Ziel ist es, eine Erfahrung zu schaffen, die die Art der Studie in Frage. Zum Beispiel bietet die virtuelle Realität die Möglichkeit, eine realistische Erfahrung durch den Einsatz von Reizen zu schaffen, die nicht Teil unseres Alltags sind. Virtuelle Realität schafft auch Möglichkeiten für komplexere Interaktionen zwischen Teilnehmern und Objekten, als es in realen Umgebungen möglich wäre (Gazzaniga & Botvinick, 2004). Virtuelle Umgebungen können auch verwendet werden, um Aspekte der körperlichen Bewegung zu kontrollieren, wobei das Ziel darin besteht, bestimmte Parameter über mehrere Versuche hinweg konsistent zu kontrollieren und gleichzeitig Variationen in anderen Faktoren zu ermöglichen (Anderson et al., 1994). Diese Beispiele verdeutlichen, wie die Technologie der virtuellen Realität Simulationen mit reichhaltigeren und vielfältigeren Erfahrungen ermöglicht, als dies sonst durch das reale Leben allein erreicht werden könnte.

Obwohl viele Anwendungen im Laufe der Jahre entwickelt wurden, konzentriert wir uns auf drei Hauptklassen von Anwendungen: kognitive Modellierung (z.B. Hoffman & Novak, 1989), Neurowissenschaft (z.B. Gazzaniga & Botvinick, 2004) und angewandte Forschung (z.B. Collins & Loftus, 1975). Kognitive Modelle werden verwendet, um die Art und Weise zu verstehen, wie Individuen Probleme lösen und Entscheidungen in verschiedenen Kontexten treffen. Die Logik hinter dieser Art von Modellen ist einfach: Wenn wir simulieren können, wie ein Individuum Informationen in einem bestimmten Kontext verarbeitet, können wir die Entscheidungen oder Verhaltensweisen erfassen, die er oder sie in dieser Situation zeigen würde. Obwohl dieser Ansatz schon seit vielen Jahren ohne Virtual-Reality-Technologie verwendet wird, legen neuere Arbeiten nahe, dass virtuelle Umgebungen es Forschern ermöglichen, genauere Modelle zu erstellen, als sie es mit abstrakten Repräsentationen der realen Welt. Forscher, die diese Modelle nutzen, um Verhaltensweisen vorherzusagen oder Probleme zu lösen, führen typischerweise Experimente in virtuellen Welten durch, um Daten zu sammeln, die ihre Hypothesen unterstützen oder widerlegen. Die Neurowissenschaft ist eine verwandte Anwendung, die Neuroimaging-Techniken wie Positronen-Emissions-Tomographie (PET) und funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRI) zur Erforschung kognitiver Funktionen wie Sprachverständnis, Gedächtnisabruf, Aufmerksamkeitszuweisung und Entscheidungsfindung einsetzt. Diese Art von Arbeit beginnt mit der Beobachtung, dass Veränderungen in der Hirnaktivität mit verschiedenen Zuständen mentaler Aktivität verbunden sind; sie schlägt dann spezifische Hypothesen darüber vor, wie mentale Prozesse über bestimmte Bereiche des Gehirns während verschiedener Aktivitäten oder Aufgaben verteilt sein sollten. Virtuelle Realität kann Forschern helfen, experimentelle Bedingungen effizient zu replizieren, indem sie genaue Repräsentationen von Aufgaben und Umgebungen schafft, ohne dass die Teilnehmer in physisch isolierten Räumen. Angewandte Forschung wie die Analyse des Verbraucherverhaltens, die Ergonomiepraxis und Trainingssimulationen sind weitere Beispiele dafür, wie virtuelle Realität in der Vergangenheit genutzt wurde, um reale Kontexte für Studien genauer darzustellen. Dieses Beitrag veranschaulicht Anwendungen in jedem dieser Bereiche und gibt einen Überblick über die verwandte Literatur zum Einsatz von virtueller Realität in der psychologischen Forschung (z.B. Arnberg & Slater, 2002; Pizzi & Boella, 2007).

Dutzende von Forschern haben versucht, kognitive Modelle zu konstruieren, die Verhaltensweisen in der realen Welt vorhersagen oder erklären. Meistens tun sie dies, indem sie virtuelle Umgebungen schaffen, die auf ihren Vorhersagen basieren, wie ein problemlösender Verstand Informationen verarbeiten würde, um die besten Entscheidungen in bestimmten Kontexten zu treffen. Diese Modelle werden üblicherweise als „kognitive Architekturen“ bezeichnet (z.B. Hollnagel, 2005) und können als eine Weiterentwicklung traditioneller mathematischer Entscheidungstheorien aus den 1960er und 1970er Jahren betrachtet werden (z.B. Raiffa & Schlaifer, 1962). Die frühesten Studien verwendeten einfache Modelle, die sich auf Heuristiken oder Faustregeln stützten, um die Entscheidungsfindung zu leiten (z.B. Barron, 1963). Die Forscher lernten dann, dass diese einfachen Modelle sie entwickelten daher komplexere Theorien, die mehrere Arten von mentalen Systemen mit einbeziehen. Zum Beispiel schlugen Howard und Mathews (1985) eine Theorie der Aufmerksamkeitszuweisung vor, die eine Vielzahl von Möglichkeiten der Aufmerksamkeitszuweisung beinhaltete: zentrale Exekutive, Fokus der Aufmerksamkeit und räumliche Position. Langley et al. (1987) überprüften viele der anderen Modelle zu dieser Zeit – einschließlich derer über Argumentationsstrategien (z.B. Johnson-Laird & Byrne, 1991), Gedächtnisabrufschemata oder Frames (Bower, 1972), Produktionssystemprogramme (Newell & Simon, 1972) und Wissensstrukturen (Anderson 1983) – und kamen zu dem Schluss, dass sie alle in zwei Hauptkategorien fielen, basierend darauf, ob sie „top -down“ oder „bottom-up“ Die Top-Down-Modelle neigen typischerweise dazu, Wissen als ein Netzwerk von Knotenpunkten darzustellen, mit einem Schwerpunkt auf Wahrnehmung und Gedächtnis; sie nutzen das Denken, um alle Entscheidungen zu steuern. Bottom-up-Modelle beinhalten in der Regel verschiedene Arten der Wahrnehmungsverarbeitung, die von hochrangigen Zielen angetrieben werden und spezifische Informationen über die Umwelt suchen. Ihre Repräsentationen sind oft räumlich organisiert und modularisiert. In beiden Fällen wird eine Form von Problemraum durch deiktische Kodierung geschaffen (d.h. die Schaffung von Segmenten oder Zonen in 3D-Räumen), die die Modellierung von Prozessen wie Zielselektion und selektiver Aufmerksamkeit ermöglicht (Schmorrow & Langley, 1989). Diese kognitiven Architekturen wurden auf viele Probleme angewandt, wie z.B. visuelle Suchstrategien (Baddeley et al., 2006), Kartierungsstrategien (z.B. Mark et al., 2000; Rorie & Newell, 2000) und Entscheidungsfindung unter Risiko (Busemeyer & Wang, 2005).

Eines der Probleme früherer Computersysteme war, dass es ihnen an Genauigkeit bei der Simulation von „dreidimensionalen“ Objekten und räumlichen Beziehungen mangelte. Die virtuelle Realität hat dies geändert, indem sie reale physikalische Eigenschaften für 3D-Objekte und deren Standorte innerhalb der virtuellen Umgebung verwendet. Diese Fähigkeit, die Umgebung, in der sich ein Geist aufhält, genau darzustellen, macht die virtuelle Realität zu einem attraktiven Mittel für die psychologische Forschung (Minsky, 1985). Das Versprechen der virtuellen Realität ist, dass sie es Forschern ermöglicht, reale Räume oder sogar reale historische Ereignisse auf eine Art und Weise nachzubilden, die dem tatsächlichen Verhaltenskontext näherkommt (Minsky, 1985). Allerdings haben die Schwierigkeiten bei der Erstellung eines Virtual-Reality-Modells verhindert, dass es in der kognitiven Forschung weit verbreitet ist. Sehr frühe Modelle von Avataren und einfachen 3D-Räumen wurden erstellt, indem die motorischen Bewegungen der Nutzer durch Headsets (z.B. mit Datenhandschuhen) untersucht wurden, während sie durch einfache 3D-Labyrinthe navigierten (z.B., Weiser & Harrison, 1991). Später schufen Forscher komplexere Modelle und Labyrinthe, denen mehr Tiefe verliehen wurde (z.B. Tversky et al., 1995), jedoch beschränkt die Komplexität der Gestaltung einer virtuellen Umgebung immer noch ihre Nutzung auf Experten.

Fortgeschrittene Modellierungstechniken ermöglichen nun qualitativ hochwertige virtuelle Umgebungen, die schnell zu sehr komplex (z.B., Beck & Taylor, 2006). Forscher haben die virtuelle Realität für verschiedene Forschungszwecke genutzt, darunter visuelle Suchstrategien (Baddeley et al., 2006), Mapping-Strategien (z.B. Mark et al., 2000; Rorie & Newell, 2000), Entscheidungsfindung unter Risiko (Buse Meyer & Wang, 2005), Konzeptlernen (z.B. Gendron et al., 2009), Argumentationsstrategien (z.B. Johnson-Laird & Byrne, 1991), Gedächtnisabrufschemata oder Frames (Bower, 1972), Produktionssystemprogramme (Newell & Simon, 1972) und Wissensstrukturen (Anderson, 1990).

Der Einsatz von virtueller Realität in der Forschung ist aber weitgehend auf Informatik und Psychologie beschränkt, mit wenigen Studien aus anderen Disziplinen. Eine Ausnahme ist die Anthropologie (z.B. Knecht et al., 2005), die zeigt, wie virtuelle Realität zur Verhaltensbeobachtung genutzt werden kann, auch wenn die Replikation aus politischen oder physischen Gründen unmöglich ist. Eine weitere eine Ausnahme ist die Wildtierforschung, wo virtuelle Realität genutzt wurde, um Raubtier-Beute-Interaktionen zu verstehen (z.B. Cloutier & Palmer, 2007).

Eine weitere verwandte Technologie ist Augmented Reality. Sie könnte als „Cyber-Merger“ definiert werden, der den Virtual Reality Ansatz für Visualisierungen von realen Umgebungen mit digitalen Informationen unter Verwendung von mobilem Computer (z.B. Smartphones). Diese Technologie wird in vielen Bereichen eingesetzt, z.B. in der Verteidigung (z.B. nutzt die U.S. Air Force diese Technologie, um Piloten zu trainieren; Saponas & Bajcsy, 2004), in der Architektur (z.B. um Kunden zu zeigen, wie ein Gebäude aus verschiedenen Blickwinkeln aussehen wird) und Medizin (z.B. um MRT-Bilder eines Patienten zu betrachten).

In der Psychologie wurde Augmented Reality beim Sporttraining (Brunner et al., 2005), bei der Simulation von Operationen (Sun et al., 2007) und beim militärischen Training für die urbane Kriegsführung (Meyer & Causer, 2010) eingesetzt. Virtual Reality wird in vielen dieser Bereiche eingesetzt. Die Augmented Reality wird jedoch zunehmend eingesetzt, wenn sperrige VR-Headsets nicht machbar oder praktisch sind. In der Luftfahrt kann Augmented Reality genutzt werden, um einen Flugweg auf einem Instrumentenbrett zu visualisieren (Owen & Campbell, 2009). Im Gegensatz zu Virtual Reality versucht Augmented Reality nicht, den Nutzer komplett aus seiner Umgebung zu entfernen: Stattdessen ist das Ziel, den Nutzer mit der realen Welt und fügt gleichzeitig zusätzliche Informationen hinzu.

Die Hauptanwendung von Augmented Reality in der Psychologie ist der klinische Einsatz (z.B. zur Visualisierung von Rehabilitationsübungen). Die Technologie kann auch in Forschungsstudien eingesetzt werden, um den Nutzern visuelle Hinweise und Feedback zu geben (z.B. Bajcsy, 1988; Jung et al., 1997), was den Forschern erlaubt, die variablen zu manipulieren, während andere Aspekte der Umgebung unverändert bleiben. Infolgedessen wird Augmented Reality in der Psychologie genutzt, um verschiedene Aspekte der Wahrnehmung und Kognition zu untersuchen, darunter visuelle Suchstrategien (z.B. Bajcsy et al., 2007; Gao & Newell, 2006), Informationsverarbeitungsgeschwindigkeit beim Lesen von Texten (Chase et al ., 2002; Gao et al., 2011), und die Belastung des Arbeitsgedächtnisses (z.B. Bajcsy & Newell, 1998). Es ist besonders nützlich in der visuellen Suchforschung, weil es den Forschern erlaubt, die Effizienz von Strategien in einer naturalistischen Umgebung zu untersuchen, ohne die Möglichkeit einer Kontamination der Aufgabe.