TY - THES A1 - Dittrich, Monique T1 - Persuasive Technology to Mitigate Aggressive Driving : A Human-centered Design Approach T1 - Persuasive Technologie zur Minderung Aggressiven Fahrens : Ein menschzentrierter Design-Ansatz N2 - Manifestations of aggressive driving, such as tailgating, speeding, or swearing, are not trivial offenses but are serious problems with hazardous consequences—for the offender as well as the target of aggression. Aggression on the road erases the joy of driving, affects heart health, causes traffic jams, and increases the risk of traffic accidents. This work is aimed at developing a technology-driven solution to mitigate aggressive driving according to the principles of Persuasive Technology. Persuasive Technology is a scientific field dealing with computerized software or information systems that are designed to reinforce, change, or shape attitudes, behaviors, or both without using coercion or deception. Against this background, the Driving Feedback Avatar (DFA) was developed through this work. The system is a visual in-car interface that provides the driver with feedback on aggressive driving. The main element is an abstract avatar displayed in the vehicle. The feedback is transmitted through the emotional state of this avatar, i.e., if the driver behaves aggressively, the avatar becomes increasingly angry (negative feedback). If no aggressive action occurs, the avatar is more relaxed (positive feedback). In addition, directly after an aggressive action is recognized by the system, the display is flashing briefly to give the driver an instant feedback on his action. Five empirical studies were carried out as part of the human-centered design process of the DFA. They were aimed at understanding the user and the use context of the future system, ideating system ideas, and evaluating a system prototype. The initial research question was about the triggers of aggressive driving. In a driver study on a public road, 34 participants reported their emotions and their triggers while they were driving (study 1). The second research question asked for interventions to cope with aggression in everyday life. For this purpose, 15 experts dealing with the treatment of aggressive individuals were interviewed (study 2). In total, 75 triggers of aggressive driving and 34 anti-aggression interventions were identified. Inspired by these findings, 108 participants generated more than 100 ideas of how to mitigate aggressive driving using technology in a series of ideation workshops (study 3). Based on these ideas, the concept of the DFA was elaborated on. In an online survey, the concept was evaluated by 1,047 German respondents to get a first assessment of its perception (study 4). Later on, the DFA was implemented into a prototype and evaluated in an experimental driving study with 32 participants, focusing on the system’s effectiveness (study 5). The DFA had only weak and, in part, unexpected effects on aggressive driving that require a deeper discussion. With the DFA, this work has shown that there is room to change aggressive driving through Persuasive Technology. However, this is a very sensitive issue with special requirements regarding the design of avatar-based feedback systems in the context of aggressive driving. Moreover, this work makes a significant contribution through the number of empirical insights gained on the problem of aggressive driving and wants to encourage future research and design activities in this regard. N2 - Aggressives Fahren, egal ob Drängeln, Rasen oder Fluchen, ist kein Kavaliersdelikt, sondern ein ernstzunehmendes Problem mit schwerwiegenden Folgen—sowohl für den Täter als auch für das Opfer. Es nimmt die Freude am Fahren, beeinträchtigt die Herzgesundheit, verursacht Stau und erhöht das Unfallrisiko. Ziel dieser Arbeit war es daher nach den Prinzipien persuasiver Technologie (engl. Persuasive Technology) eine technische Lösung zu entwickeln, die aggressives Fahren verringert. Als persuasiv werden Systeme bezeichnet, die ein bestimmtes Verhalten oder eine bestimmte Einstellung ihres Nutzers verstärken, verändern oder formen, ohne dabei Zwang auf ihn auszuüben oder ihn zu täuschen. Vor diesem Hintergrund wurde im Rahmen dieser Arbeit der sogenannte Driving Feedback Avatar (DFA) entwickelt. Das System ist eine visuelle Benutzerschnittstelle im Fahrzeug, die dem Fahrer Rückmeldung zu bestimmten aggressiven Verhaltensweisen gibt. Hauptelement ist ein abstrakter Avatar, der in einem Display angezeigt wird. Das Feedback selbst wird durch den emotionalen Zustand dieses Avatars vermittelt. Verhält sich der Fahrer aggressiv, wird er zunehmend wütender (negatives Feedback). Legt der Fahrer hingegen keine aggressiven Verhaltensweisen an den Tag, zeigt sich der Avatar nach und nach entspannter (positives Feedback). Darüber hinaus erhält der Fahrer ein sofortiges Feedback, indem das Display kurz aufblinkt, direkt nachdem eine aggressive Handlung vom System erkannt wurde. Zur Entwicklung des Systems wurden, unter Einsatz menschenzentrierter Forschungsmethoden, insgesamt fünf empirische Studien durchgeführt. Diese dienten dazu, den Nutzer und den Nutzungskontext des zukünftigen Systems zu verstehen, Ideen für mögliche Systeme zu entwickeln und die finale Lösung anhand eines Prototypens zu evaluieren. Zunächst stand dabei die Forschungsfrage im Raum, welche Auslöser für aggressives Fahren es heute gibt. In einer Fahrerstudie auf öffentlicher Straße berichteten dazu 34 Teilnehmer während der Fahrt von ihren Emotionen und deren Auslösern (Studie 1). Die zweite Forschungsfrage ergründete Maßnahmen zur Bewältigung von Aggression im Alltag. Hierzu wurden 15 Experten, die sich beruflich mit der Behandlung von aggressiven Personen befassen, interviewt (Studie 2). Insgesamt konnten so 75 Auslöser aggressiven Fahrens und 34 Maßnahmen zur Regulierung von Aggression im Allgemeinen abgeleitet werden. Inspiriert von diesen Erkenntnissen, entwickelten 108 Teilnehmer in einer Reihe von Workshops mehr als 100 Ideen, wie Aggression beim Fahren, unter Einsatz von Technologie, verringert werden könnte (Studie 3). Basierend auf diesen Ideen, entstand das Konzept des DFA. In einer Onlineumfrage mit 1.047 deutschen Teilnehmern wurde das Konzept evaluiert, um eine erste Bewertung der Wahrnehmung des Systems zu erhalten (Studie 4). Später wurde der DFA prototypisch umgesetzt und dessen Effektivität in einer Fahrerstudie unter experimentellen Bedingungen untersucht (Studie 5). Es zeigte sich, dass das System nur schwache und in Teilen auch unerwartete Effekte hat, die eine eingehende Diskussion verlangen. Diese Arbeit hat gezeigt, dass es möglich ist, aggressives Fahren mit Hilfe persuasiver Technologie zu beeinflussen. Jedoch ist dies ein sehr sensibles Vorhaben, das besondere Anforderungen an das Design Avatar-basierter Feedbacksysteme im Kontext aggressiven Fahrens stellt. Darüber hinaus leistet diese Arbeit vor allem aufgrund der gewonnenen empirischen Erkenntnisse rund um das Problem aggressiven Fahrens einen wichtigen Beitrag für Wissenschaft und Praxis und will zu weiteren Forschungs- und Designaktivitäten anregen. KW - Fahrerassistenzsystem KW - Avatar KW - Fahrerverhalten KW - Aggression KW - Driving Behavior KW - Aggressive Driving KW - Behavior Change KW - Empirical Research KW - In-Car Interface KW - Mensch-Maschine-Kommunikation KW - Persuasive Technology KW - Human-Centered Design Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-230226 ER - TY - THES A1 - Wandtner, Bernhard T1 - Non-driving related tasks in highly automated driving - Effects of task characteristics and drivers' self-regulation on take-over performance T1 - Fahrfremde Tätigkeiten beim hochautomatisierten Fahren - Einfluss des Aufgabentyps und der Selbstregulation auf die Übernahmeleistung N2 - The rise of automated driving will fundamentally change our mobility in the near future. This thesis specifically considers the stage of so called highly automated driving (Level 3, SAE International, 2014). At this level, a system carries out vehicle guidance in specific application areas, e.g. on highway roads. The driver can temporarily suspend from monitoring the driving task and might use the time by engaging in so called non-driving related tasks (NDR-tasks). However, the driver is still in charge to resume vehicle control when prompted by the system. This new role of the driver has to be critically examined from a human factors perspective. The main aim of this thesis was to systematically investigate the impact of different NDR-tasks on driver behavior and take-over performance. Wickens’ (2008) architecture of multiple resource theory was chosen as theoretical framework, with the building blocks of multiplicity (task interference due to resource overlap), mental workload (task demands), and aspects of executive control or self-regulation. Specific adaptations and extensions of the theory were discussed to account for the context of NDR-task interactions in highly automated driving. Overall four driving simulator studies were carried out to investigate the role of these theoretical components. Study 1 showed that drivers focused NDR-task engagement on sections of highly automated compared to manual driving. In addition, drivers avoided task engagement prior to predictable take-over situations. These results indicate that self-regulatory behavior, as reported for manual driving, also takes place in the context of highly automated driving. Study 2 specifically addressed the impact of NDR-tasks’ stimulus and response modalities on take-over performance. Results showed that particularly visual-manual tasks with high motoric load (including the need to get rid of a handheld object) had detrimental effects. However, drivers seemed to be aware of task specific distraction in take-over situations and strictly canceled visual-manual tasks compared to a low impairing auditory-vocal task. Study 3 revealed that also the mental demand of NDR-tasks should be considered for drivers’ take-over performance. Finally, different human-machine-interfaces were developed and evaluated in Simulator Study 4. Concepts including an explicit pre-alert (“notification”) clearly supported drivers’ self-regulation and achieved high usability and acceptance ratings. Overall, this thesis indicates that the architecture of multiple resource theory provides a useful framework for research in this field. Practical implications arise regarding the potential legal regulation of NDR-tasks as well as the design of elaborated human-machine-interfaces. N2 - In den nächsten Jahren wird die Fahrzeugautomatisierung stufenweise immer weiter zunehmen. Im Fokus dieser Arbeit steht das Hochautomatisierte Fahren (HAF), bei dem ein System in definierten Anwendungsbereichen, z.B. auf Autobahnen, die Fahraufgabe vollständig übernehmen kann (Level 3; SAE International, 2014). Der Fahrer muss das Verkehrsgeschehen nicht mehr überwachen, jedoch bereit sein, nach Aufforderung durch das System die Fahraufgabe wieder zu übernehmen. Bisherige Forschung legt nahe, dass Fahrer die freigewordene Zeit oftmals zur Beschäftigung mit sog. fahrfremden Tätigkeiten (FFTs) nutzen werden. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit den Herausforderungen, die diese neue Rolle des Fahrers mit sich bringt. Der Fokus liegt auf dem Einfluss unterschiedlicher FFTs auf die Übernahmeleistung und der Frage, inwieweit Fahrer den Umgang mit FFTs an die situativen Bedingungen anpassen. Die Theorie der multiplen Ressourcen (Wickens, 2008) wurde dabei als Rahmenmodell gewählt und für den spezifischen Anwendungsfall von HAF-Systemen ausgelegt. In vier Fahrsimulatorstudien wurden die unterschiedlichen Komponenten der Theorie untersucht. Studie 1 beschäftigte sich mit dem Aspekt der Ressourcenallokation (Selbstregulation). Die Ergebnisse zeigten, dass Fahrer die Beschäftigung mit einer prototypischen FFT an die Verfügbarkeit des HAF-Systems anpassten. Die Tätigkeit wurde bevorzugt im HAF und nicht im manuellen Fahrbetrieb durchgeführt und vor Übernahmesituationen wurden weniger Aufgaben neu begonnen. Studie 2 betrachtete den Aspekt der Interferenz zwischen FFT und Fahraufgabe. Die Modalitäten einer FFT wurden dazu systematisch variiert. Dabei zeigte sich, dass insbesondere visuell-manuelle Tätigkeiten mit hoher motorischer Beanspruchung (z.B. ein in der Hand gehaltenes Tablet) die Übernahme erschwerten. Fahrer schienen sich der Ablenkung bewusst zu sein und brachen diese Art von Aufgaben bei der Übernahme eher ab. Studie 3 ergab Hinweise, dass neben den Aufgabenmodalitäten auch kognitive Beanspruchung die Übernahmeleistung beeinträchtigen kann. Studie 4 beschäftigte sich mit der Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) für HAF-Systeme. Die Ergebnisse ergaben, dass eine explizite Vorankündigung von Übernahmesituationen die Selbstregulation des Fahrers unterstützen kann. Die Arbeit zeigt die Eignung der multiplen Ressourcentheorie als Rahmenmodell für Forschung im Bereich HAF. Praktische Implikationen ergeben sich für mögliche gesetzliche Regelungen über erlaubte Tätigkeiten beim HAF, genauso wie konkrete HMI-Gestaltungsempfehlungen. KW - Autonomes Fahrzeug KW - Fahrerverhalten KW - automated driving KW - human-automation interaction KW - driver behavior KW - driver distraction KW - Automatisiertes Fahren KW - Mensch-Maschine-Interaktion KW - Fahrerablenkung KW - Automation KW - Verkehrspsychologie KW - Mensch-Maschine-Kommunikation Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-173956 ER - TY - THES A1 - Schnabel, Eva T1 - Alcohol and driving-related performance - A comprehensive meta-analysis focusing the significance of the non-significant T1 - Alkohol und fahrrelevante Leistungen - Eine umfassende Metaanalyse N2 - The present work reviews the experimental literature on the acute effects of alcohol on human behaviour related to driving performance. A meta-analysis was conducted which includes studies published between 1954 and 2007 in order to provide a comprehensive knowledge of the substance alcohol. 450 studies reporting 5,300 findings were selected from over 12,000 references after applying certain in- and exclusion criteria. Thus, the present meta-analysis comprises far more studies than reviews on alcohol up to now. In the selected studies, different performance tests were conducted which were relevant for driving. The classification system used in this work assigns these tests to eight categories. The main categories consist of several sub categories classifying the tasks more precisely. The main categories were: (1) visual functions, (2) attention (including vigilance), (3) divided attention, (4) en-/decoding (including information processing and memory), (5) reaction time (including simple reaction time and choice reaction time), (6) psychomotor skills, (7) tracking and (8) driving. In addition to the performance aspect, the classification system takes into account mood and social behaviour variables related to driving safety like tiredness or aggression. Following the evaluation method of vote-counting, the number of significant findings and the number of non-significant findings were summarised per blood alcohol concentration (BAC) group. Thereby, a quantitative estimation of the effects of alcohol depending on the BAC was established, the so-called impairment function, which shows the percentage of significantly impaired findings. In order to provide a general overview of alcohol effects on driving-related performance, a global impairment function was established by aggregating all performance findings. The function is nearly linear with about 30% significant findings at a BAC of 0.05% and 50% significant findings at a BAC of 0.08%. In addition, more specific impairment functions considering only the findings of the single behavioural categories were calculated. The results revealed that impairment depends not only on the BAC, but also clearly differs between most of the performance categories. Tracking and driving performance were most affected by alcohol with impairment beginning at very low BACs of 0.02%. Also psychomotor skills were considerably affected by rather low BACs. Impairment of visual functions and information processing occurred at BACs of 0.04% and increased substantially with higher BACs. Impairment in memory tests could be found with very low BACs of 0.02%, but varied depending on the kind of memory. Performance decrements in divided attention tests could also be found with very low BACs in some studies. Attention started to be impaired at 0.04% BAC, but – as in vigilance tasks – considerable impairment only occurred at higher BACs. Choice reaction time was affected at lower BACs than simple reaction time, which was – together with the critical flicker fusion frequency – the least sensitive parameter to the effects of alcohol. To conclude, most skills which are relevant for the safe operation of a vehicle are clearly impaired by BACs of 0.05%, with motor functions being more affected than cognitive functions and complex tasks more than simple tasks. Generally, the results provided no evidence of a threshold effect for alcohol. There was no driving-related performance category for which a sudden transition from unimpaired to impaired occurred at a particular BAC level. In addition, a comparison was made between the present meta-analysis and two reviews of Moskowitz (Moskowitz & Fiorentino, 2000; Moskowitz & Robinson, 1988). Moskowitz reported much lower BACs at which performance was impaired. The reasons for this discrepancy lies in a different way to review scientific findings. On the one hand, Moskowitz focused on significant findings when selecting studies and findings for his reviews. On the other hand, the evaluation method used by Moskowitz ignored non-significant findings and counted each study once at the lowest BAC for which impairment was found. Those non-significant findings are as important as the significant ones in order to determine thresholds of impairment. Therefore, in contrast to Moskowitz, the present work describes the effects of alcohol with functions considering also the non-significant findings. The significance of the non-significant is emphasized with respect to the selection procedure as well as to the evaluation method. N2 - Die vorliegende Arbeit gibt einen umfassenden Überblick experimenteller Studien, die die akute Wirkung von Alkohol auf fahrrelevante Leistungen untersuchen. Hierzu wurde eine Metaanalyse durchgeführt, in der Studien von 1954 bis 2007 berücksichtigt wurden. Aus über 12.000 Referenzen wurden 450 Studien mit insgesamt 5.300 Befunden nach vorher festgelegten Ein- und Ausschlusskriterien ausgewählt. So umfasst die vorliegende Metaanalyse weit mehr Studien als die bisherigen veröffentlichten Literaturüberlicke. In den ausgewählten Studien kamen verschiedene Leistungstests zur Anwendung, um die Effekte von Alkohol auf fahrrelevante Leistungen zu überprüfen. Diese Tests wurden in acht Kategorien klassifiziert: (1) visuelle Funktionen, (2) Aufmerksamkeit (einschließlich Vigilanz), (3) geteilte Aufmerksamkeit, (4) En-/ Dekodierung (einschließlich Informationsverarbeitung und Gedächtnis), (5) Reaktionszeit (einschließlich Einfachreaktionszeit und Wahlreaktionszeit), (6) psychomotorische Fähigkeiten, (7) Tracking und (8) Fahren. Neben den Leistungsaspekten berücksichtigt das in der vorliegenden Arbeit verwendete Klassifikationssystem auch andere für die Fahrleistung relevante Aspekte der beiden Bereiche subjektives Befinden und soziales Verhalten, wie beispielsweise Müdigkeit oder Aggressivität. Gemäß der Vote-counting-Methode wurde die Anzahl der signifikanten und nicht-signifikanten Befunde für verschiedene Blutalkoholkonzentrationsgruppen zusammengezählt. Daraus ergab sich eine quantitative Schätzung der Effekte von Alkohol in Abhängigkeit der Blutalkoholkonzentration (BAK), die sogenannte Beeinträchtigungsfunktion. Diese stellt den Prozentsatz an signifikanten Befunden, die eine Beeinträchtigung berichteten, dar. Um einen allgemeinen Überblick über Alkohol und die Effekte auf die Fahrleistung zu geben, wurde eine globale Beeinträchtigungsfunktion aufgestellt, in die alle Leistungsbefunde eingegangen sind. Diese Funktion ist nahezu linear mit etwa 30% signifikanten Befunden bei einer BAK von 0,05% und 50% signifikanten Befunde bei einer BAK von 0,08%. Darüber hinaus wurden spezifische Beeinträchtigungsfunktionen berechnet, in denen die jeweiligen Befunde der einzelnen Kategorien berücksichtigt wurden. Die Ergebnisse zeigten, dass die Beeinträchtigung nicht nur von der BAK abhängt, sondern auch von der geforderten Leistung. Tracking- und Fahrleistung waren dabei am stärksten betroffen. Hier zeigten sich bereits bei sehr geringen BAK von 0,02% Beeinträchtigungen. Auch psychomotorische Fähigkeiten wurden beträchtlich durch geringe BAK beeinträchtigt. Eine Beeinträchtigung der visuellen Funktionen und Informationsverarbeitung trat bei einer BAK von 0,04% auf und verstärkte sich deutlich mit höheren BAK. Eine Beeinträchtigung in Gedächtnistests konnte bei sehr geringen BAK von 0,02% gefunden werden, wobei diese in Abhängigkeit von der Art der Gedächtnistests variierte. Eine Abnahme der Leistung in Tests zu geteilter Aufmerksamkeit konnte in einigen Studien ebenfalls bei sehr geringen BAK gefunden werden. Eine Beeinträchtigung der Aufmerksamkeit trat bei einer BAK von 0,04% auf, aber erst bei höheren BAK kam es – wie bei Vigilanzaufgaben – zu erheblichen Beeinträchtigungen. Die Einfachreaktionszeit war zusammen mit der Flicker-Verschmelzungsfrequenz der am wenigsten sensitive Parameter für Alkoholeffekte. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die meisten Fertigkeiten, die für das sichere Führen eines Fahrzeugs relevant sind, ab einer BAK von 0,05% deutlich beeinträchtigt sind. Die motorischen Fertigkeiten sind dabei stärker betroffen als die kognitiven Funktionen, und komplexe Aufgaben stärker als einfache Aufgaben. Generell lieferten die Ergebnisse keinen Hinweis für einen Schwelleneffekt von Alkohol. Das heißt es gab keine fahrrelevante Leistungskategorie, bei der bei einer bestimmten BAK-Stufe ein plötzlicher Übergang von unbeeinträchtigt zu beeinträchtigt auftrat. Um Schwellen für ein Auftreten der Beeinträchtigung zu bestimmen, sind nicht-signifikante Befunde genauso wichtig wie signifikante. Die vorliegende Arbeit hebt die Bedeutung der Nichtsignifikanz sowohl für das Auswahlverfahren der Studien als auch für die Auswertungsmethode explizit hervor und beschreibt die Effekte von Alkohol durch Funktionen, die auch nicht-signifikante Befunde berücksichtigen. KW - Trunkenheit im Verkehr KW - Alkohol KW - Fahrerverhalten KW - Fahren KW - Leistung KW - Review KW - experimentelle Studien KW - Leistungstests KW - Metaanalyse KW - Alcohol KW - performance KW - driving KW - meta-analysis KW - review Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-69959 ER -