In ihrer Dissertation »Multifaktorielle Echtzeitdiagnose des Nutzerzustands in adaptiver Mensch-Maschine-Interaktion« stellt Dr. Jessica Schwarz den Menschen bewusst in den Mittelpunkt. Die in dieser entwickelte Nutzerzustands-diagnose RASMUS ermöglicht eine ganzheitliche Erfassung und Bewertung mentaler Zustände und Einflussfaktoren bereits während der Aufgabenbearbeitung. Dadurch kann das technische System, das bereits als Demonstrator für die maritime Luftraumüberwachung umgesetzt wurde, bedarfsgerecht und dynamisch an den Menschen angepasst werden. »Hervorzuheben ist vor allem die multifaktorielle Zustandserfassung, die Leistungseinbrüche und verschiedene mentale Zustände registriert«, betonte Prof. Dr. Mario Trapp, Institutsleiter des Fraunhofer IKS, in seiner Laudatio. Dies stelle sicher, dass die Technik den Selbstregulierungsstrategien des Nutzenden nicht entgegenwirke, sondern ihn passgenau unterstütze. »Es wird künftig verstärkt Teams aus Menschen und Computern geben. Das funktioniert aber nur, wenn sich die Maschine an den Menschen anpasst, und nicht umgekehrt. Das ist eine bedeutende ethische Komponente Ihrer Arbeit, die einen wichtigen Wegpunkt in einem der zentralsten Zukunftsthemen unserer Zeit legt«, so Trapp.

FKIE-Institutsleiter Prof. Dr. Peter Martini hatte die Leiterin der Forschungsgruppe »Human Factors Analysis« für den Preis vorgeschlagen: »Ich freue mich sehr darüber, dass Dr. Jessica Schwarz mit diesem renommierten Promotionspreis ausgezeichnet wird. Es bestätigt die wissenschaftliche Qualität und Neuartigkeit ihres Forschungsansatzes ebenso wie die aktuelle und praktische Relevanz des Themas für die Mensch-Maschine-Interaktion.« Bereits 2020 erhielt Dr. Schwarz den Dissertationspreis der TU Dortmund, als Preisträgerin der Fakultät Erziehungswissenschaft, Psychologie und Bildungsforschung. Betreut wurde die Arbeit von Prof. Dr. Gerhard Rinkenauer.

Den Ausgangspunkt ihrer Forschungsarbeit beschreibt Dr. Schwarz mit der Notwendigkeit der kontinuierlichen, mentalen Zustandserfassung, wenn technische Systeme auf den Menschen abgestimmt werden sollen. Die von ihr entwickelte Echtzeitdiagnose RASMUS (Real-Time Assessment of Multidimensional User State) berücksichtigt sechs mentale Zustände, die nachgewiesenermaßen Einfluss auf die menschliche Leistungsfähigkeit haben: Beanspruchung, Müdigkeit, Motivation, Aufmerksamkeit, Situationsbewusstsein sowie der emotionale Zustand. Umsetzung und Validierung erfolgen für die drei potenziell kritischen Nutzerzustände hohe Beanspruchung, falsche Aufmerksamkeitsverteilung und passive aufgabenbezogene Müdigkeit.

Das im Rahmen ihrer Promotion entstandene Diagnoseverfahren kann überall dort eingesetzt werden, wo der Mensch mit sicherheitskritischen Systemen interagiert, insbesondere wenn anstrengende, langanhaltende Überwachungstätigkeiten erfüllt werden müssen und eine dauerhaft gute Aufmerksamkeit gefordert ist, wie z. B. an Flughäfen oder in Leitzentralen.