Bewertung der Benutzererfahrung in der Telekommunikation

Die Telekommunikationsbranche sieht sich einem harten Wettbewerb gegenüber, da Unternehmen versuchen, qualitativ hochwertige Dienstleistungen anzubieten. Anbieter investieren in fortschrittliche Technologien, um die Servicequalität zu verbessern, da ihr Überleben davon abhängt, wie gut sie die Kunden bedienen können. Allerdings ist die Messung der Servicequalität nicht ganz einfach. Ein zentraler Bestandteil dieser Aufgabe ist das Verständnis der Benutzererfahrung, die eine grosse Rolle für den Erfolg eines Dienstes oder Produkts spielt. Eine reibungslose und positive Benutzererfahrung ist entscheidend, um Kunden zu gewinnen und zu halten.

Es wurde viel Aufwand betrieben, um Werkzeuge zu schaffen, die die Qualität der Erfahrung (QoE) messen, wobei sowohl subjektive als auch objektive Kriterien verwendet werden. Diese Werkzeuge, die sowohl in geschlossenen als auch in Open-Source-Formen verfügbar sind, helfen Organisationen, die Qualität der Benutzererfahrung besser zu verstehen. Dieser Artikel beleuchtet aktuelle Forschungen und Bemühungen, die darauf abzielen, Rahmenbedingungen für die Bewertung der Benutzer-QoE zu schaffen. Ausserdem wird untersucht, wie Maschinelles Lernen diese Werkzeuge für zukünftige Entwicklungen verbessern kann, während aktuelle Herausforderungen angesprochen und zukünftige Richtungen für diese Messwerkzeuge vorgeschlagen werden.

#Bedeutung der Benutzererfahrung in drahtlosen Netzwerken

Drahtlose Netzwerke erfüllen heute verschiedene Funktionen. Unter den vielen Anwendungen, die auf drahtlose Netzwerke angewiesen sind, gewinnen solche, die die Qualität des Dienstes (QoS) priorisieren, zunehmend an Bedeutung. Beispiele sind Video-Streaming, Voice over IP, Echtzeitüberwachung und Netzwerksteuerung. Diese Anwendungen haben spezifische Kommunikationsbedürfnisse, die sorgfältige Planung erfordern. Der QoS-Parameter erfasst die Gesamtleistung eines Dienstes. Bei einem VoIP-Anruf ist es zum Beispiel wichtig, die Mindestanforderungen für die Netzwerkverbindung festzulegen. Wenn diese Mindestanforderungen nicht erfüllt werden, hat das aus der Sicht des Anbieters negative Auswirkungen auf den Service. Mindest-QoS-Anforderungen für ein gutes Telefongespräch umfassen typischerweise:

• Jitter sollte weniger als 30 Millisekunden betragen.
• Paketverlust sollte unter einem Prozent liegen.

Die Erwartungen an die Qualität können unter den Nutzern unterschiedlich sein. Allein auf technische Parameter zu setzen, hat sich in den letzten Jahren als unzureichend erwiesen, um die Kundenzufriedenheit sicherzustellen. Nehmen wir zum Beispiel zwei Benutzer: Benutzer A spielt Spiele und benötigt null Verzögerungen, während Benutzer B leichte Verzögerungen tolerieren kann. Selbst bei gleichem QoS werden ihre Erfahrungen unterschiedlich sein. Die Bewertung der QoE hat sowohl in der Forschung als auch in der praktischen Anwendung innerhalb des Telekommunikationssektors an Bedeutung gewonnen, da sie die Kundenzufriedenheit und die allgemeine Effektivität der Kommunikation widerspiegelt. Daher ist es entscheidend, die QoE genau zu messen.

Im Gegensatz zu traditionellen Methoden, die oft auf Datenraten und ähnlichen Metriken basieren, berücksichtigt der QoE-Ansatz persönliche Faktoren, die die Wahrnehmung des Dienstes durch den Nutzer beeinflussen.

#QoE-Verbesserungssystem

Das QoE-Verbesserungssystem funktioniert durch einen Feedback-Mechanismus. Wenn Nutzer mit Diensten von Servern interagieren, haben sie spezifische Erfahrungen. Diese Erfahrungen, zusammen mit den von den Nutzern bereitgestellten Daten, fliessen in ein KI-System ein. Die KI analysiert diese Daten und sagt zukünftige Nutzererfahrungen voraus. Diese Vorhersagen helfen, die von den Servern bereitgestellten Dienste zu optimieren und bilden ein geschlossenes System, in dem die Nutzererfahrungen ständig die Servicequalität verbessern.

In Geschäftsanwendungen ist QoE entscheidend für die Förderung von Teamarbeit und Produktivität. Schlechte Kommunikationsqualität kann zu Missverständnissen, Unterbrechungen und einem Rückgang der Effizienz führen. Da Unternehmen zunehmend remote Arbeit und Online-Kommunikationstools nutzen, wird der Fokus auf QoE unerlässlich, um die Produktivität effektiv zu steuern. Darüber hinaus wird mit neuen Technologien wie Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR), die in der Kommunikation aufkommen, die Bedeutung von QoE verstärkt, da diese Anwendungen bestrebt sind, immersive und ansprechende Nutzererlebnisse zu bieten.

Mobilfunknetzbetreiber (MNOs) müssen mit der steigenden Nachfrage nach QoE Schritt halten und hohe Standards in verschiedenen Anwendungen wie Video aufrechterhalten. Dieser Bedarf treibt MNOs dazu, die Erfahrungen der Nutzer genau zu verstehen, um bei der Planung, Verwaltung und Verteilung des Netzwerkverkehrs zu unterstützen.

#Forschungsfortschritte in QoE

In den letzten Jahren hat die umfangreiche Forschung zur QoE zu bedeutenden Erkenntnissen geführt. Zwei bemerkenswerte Übersichtsarbeiten beleuchten verschiedene Aspekte der QoE. Eine untersucht Methoden zur Bewertung der QoE in multimedialen Diensten, beschreibt Definitionen, Einflussfaktoren und sowohl subjektive als auch objektive Methoden. Sie führt auch verschiedene QoE-Bewertungsmodelle ein und hebt Faktoren hervor, die die QoE in Bereichen wie AR und Videospielen beeinflussen. Die zweite Arbeit untersucht, wie die sechste Generation mobiler Netzwerke (6G) die QoE für multimediale Anwendungen, insbesondere im Bereich der mobilen Gesundheit (m-Health), durch die Nutzung von Funktionen wie intelligenten Oberflächen und ultra-zuverlässigen Kommunikationsmitteln verbessern kann.

Trotz der Behandlung vieler relevanter Themen wird den verfügbaren QoE-Messwerkzeugen immer noch wenig Beachtung geschenkt. Diese Werkzeuge, ob geschlossen oder Open-Source, sind entscheidend für die Bewertung und Verbesserung der Kundenzufriedenheit in Kommunikationsnetzen. Ein umfassendes QoE-Verbesserungssystem, das auf objektiven Methoden basiert, zielt darauf ab, die von den Servern bereitgestellten Dienste zu optimieren und umfasst Messwerkzeuge und Optimierungstechnologien. In solchen Systemen interagieren Nutzer mit Servern, um auf Dienste zuzugreifen, was Erfahrungen erzeugt. Diese Erfahrungen, zusammen mit zusätzlichen Nutzerdaten, informieren ein KI-Modell, das zukünftige Nutzerinteraktionen vorhersagt, um die Serverdienste weiter zu optimieren. Auf diese Weise entsteht eine Feedbackschleife, in der die Nutzererfahrungen kontinuierlich zur Verbesserung der Dienste beitragen.

Open-Source-Messwerkzeuge, die durch Gemeinschaftszusammenarbeit entwickelt wurden, bieten Transparenz und Flexibilität. Geschlossene Werkzeuge, die oft von privaten Firmen erstellt werden, bieten in der Regel benutzerfreundlichere Lösungen, die durch proprietären Support unterstützt werden. Beide Arten von Werkzeugen spielen eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung von Kommunikationsnetzen, indem sie Leistungsprobleme identifizieren, das Netzwerkverhalten analysieren und Verbesserungen erleichtern.

Diese Übersicht beleuchtet die praktischen Anwendungen, Datensammlungsmethoden und operativen Fähigkeiten dieser Messwerkzeuge und bewertet ihre Stärken und Schwächen. Sie bewertet auch die Rolle von KI-Algorithmen als ergänzende Elemente in zukünftigen Entwicklungen und hebt die derzeitigen Herausforderungen im Bereich der QoE-Messung hervor, einschliesslich Aspekten wie Datensammlung, Generalisierbarkeit, Gerätevielfalt, Interpretierbarkeit, Benchmarking und Datenschutz.

#Schlüsselkonzepte im Zusammenhang mit QoE

#Benutzerzufriedenheit und QoE-Definition

Benutzerzufriedenheit ist heute eine Priorität für Dienst- und Netzwerkprovider. QoE ist ein subjektives Mass, das menschliche Elemente berücksichtigt und die Wahrnehmungen, Erwartungen und Erfahrungen der Nutzer zusammen mit der Leistung der Anwendung und des Netzwerks einbezieht. Die ITU-T definiert QoE als den "Grad an Freude oder Ärger eines Nutzers mit einer Anwendung oder einem Dienst." Methoden zur Bewertung der QoE basieren im Allgemeinen auf Nutzerumfragen und Bewertungen, die sehr subjektiv sind und erhebliche Zeit und Ressourcen erfordern.

#Einflussfaktoren auf QoE

Einflussfaktoren, die die Benutzererfahrung betreffen, lassen sich in vier Haupttypen kategorisieren:

1. Menschbezogene Faktoren: Dazu gehören persönliche Merkmale wie Motivation, Aufmerksamkeit, emotionaler Zustand und feste Eigenschaften wie Alter und Geschlecht. Auch der sozioökonomische Hintergrund und der emotionale Zustand des Nutzers sind relevant.

2. Technische Faktoren: Dies umfasst Eigenschaften wie Verzögerung, Durchsatz, Paketverlust und Medienanzeige, die mit dem Transportnetz und der Kommunikationsverbindung zusammenhängen.

3. Kontextbezogene Faktoren: Diese Faktoren ergeben sich aus der Umgebung des Nutzers, wie Standort und sozialer Kontext.

4. Inhaltsbezogene Faktoren: Hierbei handelt es sich um spezifische Merkmale von Medien, einschliesslich Kodierungsraten, Qualität und Popularität.

#Unterschiede zwischen QoE und QoS

Die Unterschiede zwischen Netzwerkqualität, QoS und QoE zu verstehen, ist entscheidend. Die Infrastruktur des Mobilfunknetzes umfasst das Kernnetz, das Radiozugangsnetz (RAN) und die Benutzergeräte. Wenn ein Nutzer mit der Videowiedergabe beginnt, bezieht sich die Netzwerkqualität auf die Gesamtqualität des Internets und spezifische Netzwerkprobleme. QoS konzentriert sich auf gerätebezogene Angelegenheiten, wie die Klarheit des Videos, während QoE die Erwartungen und die allgemeine Erfahrung des Nutzers berücksichtigt.

Zum Beispiel: Selbst wenn ein Netzwerk eine schlechte QoS hat, kann der Zuschauer dennoch eine gute QoE haben, wenn ein Video reibungslos wiedergegeben wird. Umgekehrt kann ein Netzwerk einwandfrei funktionieren, aber der Zuschauer findet den Inhalt vielleicht nicht ansprechend, was zu einer schlechten QoE führt.

#Werkzeuge zur Messung von QoE

Die Messung und Optimierung der QoE in Kommunikationssystemen sind entscheidend. Die Sammlung genauer Nutzerdaten zur Schulung von KI-Modellen für präzise QoE-Prognosen ist kritisch. Allerdings ist es nicht einfach, diesen Prozess effizient zu gestalten. Werkzeuge zu entwickeln, die automatisch und genau die vom Nutzer wahrgenommenen QoE-Parameter wie Videoqualität und Unterbrechungen aufzeichnen können, ist notwendig. Diese Werkzeuge müssen zuverlässig sein und gegen Nutzermeinungen validiert werden, um ein umfassendes Verständnis der QoE, insbesondere in komplexen Netzwerkbedingungen, zu gewährleisten.

#Geschlossene Plattformen

Geschlossene QoE-Messrahmen beinhalten Anwendungsbereiche, Datensammlungsmethoden und einzigartige Merkmale. Einige Studien haben Algorithmen vorgeschlagen, die sich auf die Verbesserung des Netzwerkmanagements basierend auf der Nutzer-QoE konzentrieren. Diese Rahmen erfordern oft subjektive Bewertungen, um mobile Netzwerke zu optimieren.

#Open-Source-Plattformen

Open-Source-QoE-Messrahmen bieten verschiedene Anwendungen und sammeln QoE-Daten effektiv. Ein Werkzeug bewertet die QoE von YouTube-Nutzern, indem es die Netzwerkleistung misst und in QoE-Punkte umwandelt. Ein weiteres Werkzeug, VLQoE, misst die Video-QoE auf Smartphones und sagt die Nutzererfahrung genau basierend auf aufgezeichneten Parametern voraus.

#Rolle des maschinellen Lernens in der QoE

Maschinelles Lernen (ML) spielt eine wichtige Rolle bei der Verbesserung des QoE-Managements in Kommunikationsnetzen. Es trägt Intelligenz und Automatisierung zu Entscheidungsprozessen bei. Diese Schnittstelle zwischen ML und QoE wird näher untersucht, wobei der Fokus auf spezifischen Algorithmen liegt, die in QoE-Anwendungen verwendet werden.

#Gängige Algorithmen des maschinellen Lernens

• Tiefe Neuronale Netzwerke (DNNs): Diese Netzwerke sind darauf ausgelegt, komplexe Beziehungen zu modellieren und wurden verwendet, um QoE-Werte vorherzusagen, wobei in verschiedenen Studien hohe Genauigkeit erreicht wurde.

• Faltungsneuronale Netzwerke (CNNs): CNNs sind hervorragend geeignet, um Bilder und Videos zu verarbeiten und Muster zu erkennen sowie QoE in verschiedenen Medientypen vorherzusagen. Sie lernen effektiv lokale Merkmale in Videos und können die Zufriedenheit der Nutzer vorhersagen.

• Random Forest Regression (RFR): Diese Methode kombiniert mehrere Entscheidungsbäume, um die Vorhersagegenauigkeit, insbesondere bei der QoE-Bewertung, zu verbessern.

• Support Vector Regression (SVR): SVR eignet sich gut zum Modellieren komplexer Beziehungen und hat sich als effektiv bei der Vorhersage von QoE-Werten auf Basis verschiedener Parameter erwiesen.

• Rekurrente Neuronale Netzwerke (RNNs): RNNs, insbesondere in Kombination mit LSTM, sind effektiv darin, zeitliche Muster zu erfassen, die für die Vorhersage von QoE über die Zeit notwendig sind.

• k-Means-Clustering: Dieser unüberwachte Algorithmus gruppiert Daten basierend auf Ähnlichkeiten und hat sich als erfolgreich erwiesen, um Videoinhalte zu gruppieren und Qualitätswerte vorherzusagen.

#Herausforderungen bei der QoE-Messung

Bei der Gestaltung und Entwicklung von Rahmenbedingungen zur Messung der QoE treten mehrere Herausforderungen auf. Dazu gehören:

#Datensammlung

Die Sammlung von grossen Mengen an Nutzerdaten zur QoE unter verschiedenen Bedingungen ist herausfordernd. Probleme wie die Zurückhaltung der Nutzer, Daten zu teilen, und die Kosten, die mit umfangreicher Datensammlung verbunden sind, können die Bemühungen behindern. Es ist entscheidend, die Qualität und Genauigkeit der gesammelten Daten sicherzustellen, da Lärm und Messfehler die Zuverlässigkeit der QoE-Prognosen beeinträchtigen können.

#Einschränkungen in der Generalisierbarkeit

Die meisten Methoden zur Bewertung der QoE sind auf spezifische Anwendungen zugeschnitten, was ihre Anpassungsfähigkeit an andere Dienste einschränkt. Das macht es schwierig, Methoden zu entwickeln, die über verschiedene Anwendungen hinweg integriert werden können.

#Gerätevielfalt

Nutzer greifen über verschiedene Geräte auf multimediale Dienste zu, was das Verständnis der QoE-Faktoren kompliziert. Die Hardware und Software jedes Gerätes können zu unterschiedlichen Nutzererfahrungen führen, was genaue Vorhersagen herausfordernd macht.

#Mangelnde Interpretierbarkeit

Viele moderne ML-Modelle werden als "Black Boxes" angesehen, was bedeutet, dass sie ihre Entscheidungsprozesse nicht erklären. Dieser Mangel an Transparenz erschwert das Verständnis, warum ein Modell bestimmte QoE-Werte vorhersagt, was die Fähigkeit beeinträchtigt, Dienste zu analysieren und zu verbessern.

#Algorithmische Verzerrung

Vorurteile in den Trainingsdaten können zu Ungerechtigkeiten bei den QoE-Vorhersagen führen. Wenn die Daten nicht eine vielfältige Nutzergruppe repräsentieren, spiegeln die Vorhersagen möglicherweise nicht die Erfahrungen unterrepräsentierter Demografien wider.

#Anpassung an Veränderungen

Die Vielzahl an Faktoren, die die wahrgenommene QoE beeinflussen, erfordert adaptive Modelle, die sich im Laufe der Zeit entwickeln können. Traditionelle Modelle, die auf alten Daten trainiert wurden, können möglicherweise nicht mit Veränderungen in den Netzwerkbedingungen oder den Nutzererwartungen Schritt halten.

#Datenschutzbedenken

Es ist entscheidend, die Privatsphäre der Nutzer bei der Erhebung von QoE-Daten zu gewährleisten. Rechtliche Anforderungen können die Datensammlung einschränken, was die Einhaltung zu einer erheblichen Herausforderung für Forscher macht.

#Fazit

Die Messung der QoE ist ein zentraler Fokus in der Forschung und Praxis der Telekommunikation. Das Verständnis und die Vorhersage der Benutzer-QoE können die Auslieferung multimedialer Dienste optimieren und die Beziehung zwischen technischen Aspekten und Servicequalität hervorheben. QoE-Messwerkzeuge, sowohl Open-Source als auch Closed-Source, sind entscheidend für die Bewertung und Verbesserung der Nutzerzufriedenheit. Dieser ausgewogene Ansatz trägt zur kontinuierlichen Verbesserung der Kommunikationserlebnisse bei.

Darüber hinaus können KI-Algorithmen die Optimierungsrahmen für QoE verbessern. Herausforderungen im Zusammenhang mit Datensammlung, Generalisierbarkeit, Gerätevielfalt, Interpretierbarkeit, Benchmarking und Datenschutzüberlegungen prägen weiterhin das Gebiet der QoE-Messung. Die Bewältigung dieser Herausforderungen ist entscheidend für die Weiterentwicklung effektiver QoE-Strategien in der sich schnell entwickelnden Telekommunikationsbranche.