Modellierung des QoS-QoE-Zusammenhangs für mobile Dienste und empirische Bestimmung in einem Netzemulations-Testbed

Modellierung des QoS-QoE-Zusammenhangs für mobile Dienste und empirische Bestimmung in einem Netzemulations-Testbed von Kurze,  Albrecht
In der theoretischen Auseinandersetzung mit mobilen Internet-Diensten sind Quality of Service (QoS) und Quality of Experience (QoE) als hochkomplexe und verbundene Konzepte zu erkennen. QoS umfasst dabei die technische Sicht auf das Telekommunikationsnetz, charakterisiert durch leistungsrelevante Parameterwerte (z. B. Durchsatz und Latenz). QoE hingegen bezieht sich auf die Bewertung des Nutzererlebnisses (z. B. Zufriedenheit und Akzeptanz). Zur gemeinsamen Erklärung bedarf es einer multi- bzw. interdisziplinären Betrachtung zwischen Ingenieurs- und Humanwissenschaften, da neben der Technik auch der Mensch als Nutzer in den QoS-QoE-Zusammenhang involviert ist. Ein mehrschichtiges Modell erfasst die relevanten Einflussfaktoren und internen Zusammenhänge zwischen QoS und QoE sowohl aus Netz- als auch Nutzersicht. Zur Quantifizierung des Zusammenhangs konkreter Werte in einer empirischen QoE-Evaluation wurde ein umfangreiches psychophysikalisches Laborexperiment konzipiert. Das dafür entwickelte Netzemulations-Testbed erlaubt mobiltypische Netz- und Nutzungssituationen gezielt in einem Testparcours zusammenzubringen. Die formulierten Prinzipien zur Testrelevanz, -eignung und -effizienz berücksichtigen hierbei die Besonderheiten des Testaufbaus und -designs mit echten Endgeräten und Diensten. Die Ergebnisse von über 200 Probanden bestätigen die vorhergesagten QoS-QoE-Charakteristiken der sechs untersuchten Dienste als kontinuierlich-elastisch bzw. sprunghaft-fest. Dienstspezifisch lässt sich jeweils von einem angestrebten Grad der Nutzerzufriedenheit auf die notwendigen Werte der QoS-Netzparameter schließen, woraus sich ein QoS-QoE-Zufriedenheitskorridor zwischen einem unteren und oberen Schwellwert ergibt. Teilweise sind dabei QoS-unabhängige Faktoren, z. B. die Art der Präsentation der Stimuli in der App auf dem Endgerät, als ebenso relevant zu erkennen wie die QoS-Netzparameter selbst.
Aktualisiert: 2021-09-08
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