Prototyp für App-geführte Höhenangst-Exposition für Meta Quest, die den Fortschritt an der Erwartungsänderung ausrichtet statt am Abklingen der Angst. Die Patient:in arbeitet selbstgesteuert in gestuften Höhensituationen; die Therapeut:in verordnet und bespricht die dokumentierten Ergebnisse. Blick in die App im 6 minütigen Playthrough auf Youtube.
Unity 6000.5.7f1 · URP · OpenXR · natives Handtracking Gebaut für Meta Quest 2/3/3S, getestet ausschließlich auf Quest 2.
Ziel. Graduelle Höhenexposition in-virtuo. Jede Sitzung ist ein Verhaltensexperiment: Befürchtung vorher benennen, prüfen, hinterher auswerten.
Selbstgesteuert im geführten Rahmen. Die App liefert Struktur, Anleitung und Dokumentation — welche Befürchtung geprüft wird, auf welcher Etage, mit welcher Aufgabe und wie lange, entscheidet die Patient:in. Keine Sperre, keine Empfehlung aus den Messwerten. Die App ersetzt nicht die Behandlung.
Wirkmodell. Inhibitorisches Lernen: Die Angstassoziation wird nicht gelöscht, sondern bekommt über die Erwartungsverletzung eine konkurrierende Sicherheitsassoziation (Craske et al. 2014). Aufbau und Sitzungsstruktur folgen der automatisierten VR-Höhentherapie von Freeman et al. 2018 (RCT, d = 2,0).
| Parameter | Stufen |
|---|---|
| Höhe | Etage 0 … 10 |
| Randschutz | Geländer → Glasbrüstung → offene Kante |
| Untergrund | fest → Gitterrost → Glasboden → Steg |
| Aufgabe | stehen → an Rand treten → hinabblicken → Steg queren |
| Wind | aus … stark |
Abbruch jederzeit ohne Begründung, harte Grenze bei Herzfrequenz 200 · Start ebenerdig, Selbstwahl bei Stufenwechsel, die Aufzugfahrt wird real durchlebt · Bedienung per Handtracking und Controller möglich.
Dreiteilig, einmal pro Sitzung am Boden — nie in der Höhe, nach Freeman et al. 2018, Skala 0–10: E₁ erwartete Wahrscheinlichkeit vorher · O wie stark es eintrat · E₂ erwartete Wahrscheinlichkeit fürs nächste Mal. Daraus Erwartungsänderung = E₁ − E₂ und Lernrate = (E₁ − E₂) / (E₁ − O), beides ins CSV-Protokoll.
Fortschritt hängt nicht an der Erwartungsverletzung: Pittig et al. 2023 fanden, dass „not expectancy violation itself, but higher learning rate and expectancy change predicted better treatment outcome". Etagen werden nach erfüllter Aufgabe dauerhaft freigeschaltet und nie entzogen.
Generischer Kern, zwei Ableitungen. ExposureSessionController<TState> ist abstrakt und
generisch über den Umgebungszustand; Höhenangst (HeightState) und Klaustrophobie
(RoomState) sind dünne Schließungen desselben Ablaufs. Zwei statt einer sind Absicht: eine
generische Struktur, die nur einmal verwendet wurde, ist nicht als generisch nachgewiesen.
Inhalte als Daten. Stufen, Parameter und Befürchtungstexte liegen in ScriptableObjects aus Editor-Generatoren. Eine Stufe hinzuzufügen ist Dateneingabe.
Abhängigkeiten über Interfaces. IPredictionPrompt, ITaskCompletionSource,
IEnvironmentController<TState>, IBiosignalSource, ISessionLogger. Ein echter
Herzfrequenzsensor ersetzt eine Klasse, nicht den Ablauf.
Erkennung geometrisch. Abstand zur Kantenlinie, Blickwinkel, Verweildauer — funktioniert mit bloßem Handtracking. Die Bedingung muss gehalten werden; ein Streifen an der Kante zählt nicht als Exposition.
Assets/_Exposure/
├── Scripts/ Data · Runtime · Environment · Feedback · IO
├── Editor/ Szenario-Generatoren, Szenen-Setup
├── Scenarios/ generierte ScriptableObjects
├── Content/ Coach-Texte (CSV)
├── Audio/ Umgebungston, Abschlussfanfare
└── Scenes/ Exposure_Acrophobia.unity
- Speicherstände — Sitzungen fortsetzen und die Erwartungsänderung über mehrere Sitzungen als Verlauf zeigen. Derzeit setzt sich der Status zwischen den Sitzungen zurück.
- Aufgabenpool je Etage füllen —
TaskVariant<TState>trägt beliebig viele Aufgaben pro Stufe, hinterlegt ist bislang eine. - Sprachausgabe statt Panels — bei Freeman per Spracherkennung oder virtueller Armbanduhr. Die Coach-Texte liegen vor, die Audio-Schicht fehlt.
- Feinstufige Progression — pro Schritt eine Stellschraube, auf gleicher Höhe variieren statt nur zu überbieten.
- Therapeutenzugang — Stufen vorgeben, eingreifen, Kennzahlen einsehen. CSV liegt vor, eine Oberfläche nicht.
- Sicherheitsverhalten adressieren — Interaktiv durch Coaching Stimme s. Freeman et al. 2018. Begründung: Festhalten, Wegschauen, Abstandhalten schwächen den Effekt (Blakey & Abramowitz 2019).
Keine kommerziellen Assets im Repository; nach dem Klonen als Blockout lauffähig. Umgebungsklänge von freesound.org (CC0 / CC BY, mit Namensnennung), Abschlussfanfare selbst erzeugt. Details: ASSETS.md.