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Einerseits dominiert in der Forschung zur MMI die Untersuchung dyadischer Interaktionen. Andererseits werden bestehende Studien zu Gruppeninteraktionen überwiegend in kontrollierten Laborumgebungen oder als Wizard-of-Oz (WOz)-Studien durchgeführt. Entsprechend mangelt es bislang an empirischen Untersuchungen zu autonomen sozial interaktiven Agenten (SIA) in realen Gruppenkontexten. Besonders in öffentlichen, situierten Interaktionen – also in Umgebungen, in denen Menschen spontan und unvorhersehbar mit SIA interagieren – sind die zugrunde liegenden sozialen und technischen Dynamiken bislang kaum erforscht. Diese Dissertation schließt diese Forschungslücke durch Feldstudien mit autonomen SIA – dem sozialen Roboter Furhat und dem virtuellen Agenten MetaHuman – in öffentlichen Räumen. Ziel ist es, die Komplexität soziotechnischer Gruppeninteraktionen zu entschlüsseln und ein fundiertes, empirisch basiertes Verständnis der Dynamiken und Wechselwirkungen soziotechnischer Gruppeninteraktionen in öffentlichen Räumen zu entwickeln. Der Schwerpunkt liegt auf der Identifikation von Mechanismen, die soziotechnische Verbindungen stärken und bestehende Barrieren für Gruppeninteraktionen abbauen. Durch die Analyse von in situ Interaktionen wird untersucht, wie SIA effektiv in Gruppen integriert werden können, um ihre Interaktionsqualität zu optimieren. Wichtig ist nicht nur, wie SIA in bestehende Gruppen integriert werden, sondern auch, wie sie aktiv Kommunikation, Rollenverteilung und Kohäsion innerhalb der Gruppe beeinflussen. Die Ergebnisse leisten sowohl theoretische Beiträge für die MMI und angrenzenden Disziplinen als auch praxisorientierte Leitlinien für die Entwicklung zukünftiger Generationen von SIA, die soziale Dynamiken fördern, statt sie zu stören. Die Arbeit fußt auf dem Dynamischen-Soziotechnischen-Interaktionsmodell (DSI), das als theoretischer und methodischer Rahmen die Akteur-Netzwerk-Theorie (ANT), Design-Based-Research (DBR) und Design Science Research (DSR) integriert, um soziotechnische Gruppeninteraktionen systematisch zu analysieren und gezielt zu gestalten. Zur Untersuchung der Fragestellung wurde ein interdisziplinäres Forschungsdesign mit qualitativen und quantitativen Methoden entwickelt. Vier Feldstudien wurden in Museen, einer Hochschule und einer Stadtverwaltung durchgeführt. Eine als empirische Bestandsaufnahme angelegte Grounded-Theory-Videoanalyse (N = 176) zeigte, dass Gruppeninteraktionen durch dynamische Rollenverteilungen, emergente soziale Normen und situative Adaptivität geprägt sind. Auf dieser Grundlage wurde ein gruppensensitives Conversation Design entwickelt und in zwei A/B-Tests evaluiert (N = 188). Die Ergebnisse zeigen, dass adaptive Sprachstrategien allein keine signifikante Verbesserung der Interaktionsqualität bewirken. Eine weitere Studie (N = 40) untersuchte mittels soziotechnischer Egonetzwerkanalyse (sENA) die Interaktionsrollen in Gruppeninteraktionen. Zudem wurde in einer Studie zur räumlichen Nähe (N = 187) eine multimodale quantitative Methodentriangulation durchgeführt, um subjektives Bonding (wahrgenommene soziale Nähe) und objektive Proximity (physische Nähe) zu erfassen. Während das Bonding per Fragebogen erhoben wurde, wurde die Proximity-Analyse mittels Videoauswertung durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass Gruppen tendenziell eine größere räumliche Distanz zu SIA einhalten, während Einzelpersonen eine stärkere soziale Nähe berichten. Das Promotionsprojekt leistet einen substanziellen Beitrag zur (1) Theorie- und Modellbildung soziotechnischer Gruppeninteraktionen durch die Entwicklung des DSI, zur (2) Entwicklung und Evaluation adaptiver Gruppeninteraktionsstrategien für sozial interaktive Agenten (SIA) in öffentlichen Räumen sowie zur (3) methodischen Weiterentwicklung der empirischen Untersuchung von Gruppeninteraktionen, insbesondere durch die Anwendung und Adaption der Egonetzwerkanalyse und multimodaler quantitativer Triangulation. Die Arbeit schließt mit einem Ausblick auf die Zukunft der gruppensensitiven MMI und diskutiert zentrale Herausforderungen und Potenziale. Sie trägt damit (4) zur Forschung und Entwicklung in anderen Bereichen Mensch-Maschine-Interaktion, darunter der Human-Robot-Interaction (HRI), Conversational Artificial Intelligence (AI), der Human-Agent-Interaction (HAI), sowie empirische Methoden für soziotechnische Gruppeninteraktionen bei." ; bibo:doi "10.57684/COS-1302" ; vitro:mostSpecificType thkoeln:Monographie ; vivo:dateTimeValue ; vivo:freetextKeyword "Mensch-Roboter-Interaktion" , "Interaktion" , "Feldstudien" , "Mensch-Maschine-Kommunikation" , "Mensch-Maschine-Interaktion" , "Soziotechnische Gruppeninteraktionen" , "sozial interaktive Agenten" ; vivo:publisher ; vivo:relatedBy . a thkoeln:Zitat , owl:Thing . obo:BFO_0000001 a owl:Class ; rdfs:label "Entität"@de-DE , "Entity"@en-US , "Entity"@en . thkoeln:Buch a owl:Class ; rdfs:label "Buch"@de-DE , "Book"@en-US . a owl:NamedIndividual , , owl:Thing ; rdfs:label "Text"@de-DE , "Text"@en-US . bibo:Document a owl:Class ; rdfs:label "Dokument"@de-DE , "Document"@en-US , "Document"@en . a thkoeln:Zitat , owl:Thing . a , owl:NamedIndividual , owl:Thing ; rdfs:label "Doctoral Thesis"@en-US , "Dissertation"@de-DE . owl:Thing a owl:Class . bibo:Book a owl:Class ; rdfs:label "Buch"@de-DE , "Book"@en-US , "Book"@en . thkoeln:Monographie a owl:Class ; rdfs:label "Monograph"@en-US , "Monographie"@de-DE . obo:IAO_0000030 a owl:Class ; rdfs:label "Entität für Informationsinhalt"@de-DE , "Information Content Entity"@en-US , "Information Content Entity"@en . a thkoeln:Organisationseinheit , foaf:Agent , obo:BFO_0000001 , obo:BFO_0000004 , obo:BFO_0000002 , foaf:Organization , owl:Thing ; rdfs:label "Institut für Produktentwicklung und Konstruktionstechnik" ; . a obo:BFO_0000003 , obo:BFO_0000008 , obo:BFO_0000001 , vivo:DateTimeValue , obo:BFO_0000148 , owl:Thing . vivo:publisherOf . thkoeln:Publikation a owl:Class ; rdfs:label "Publikationen"@de-DE , "Publications"@en-US .