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 - Kaß, Christina T1 - Unnecessary Alarms in Driving: The Impact of Discrepancies between Human and Machine Situation Awareness on Drivers’ Perception and Behaviour T1 - Unnötige Warnungen beim Fahren: Der Einfluss von Diskrepanzen zwischen menschlichem und maschinellem Situationsbewusstsein auf Wahrnehmung und Verhalten N2 - Forward Collision Alarms (FCA) intend to signal hazardous traffic situations and the need for an immediate corrective driver response. However, data of naturalistic driving studies revealed that approximately the half of all alarms activated by conventional FCA systems represented unnecessary alarms. In these situations, the alarm activation was correct according to the implemented algorithm, whereas the alarms led to no or only minimal driver responses. Psychological research can make an important contribution to understand drivers’ needs when interacting with driver assistance systems. The overarching objective of this thesis was to gain a systematic understanding of psychological factors and processes that influence drivers’ perceived need for assistance in potential collision situations. To elucidate under which conditions drivers perceive alarms as unnecessary, a theoretical framework of drivers’ subjective alarm evaluation was developed. A further goal was to investigate the impact of unnecessary alarms on drivers’ responses and acceptance. Four driving simulator studies were carried out to examine the outlined research questions. In line with the hypotheses derived from the theoretical framework, the results suggest that drivers’ perceived need for assistance is determined by their retrospective subjective hazard perception. While predictions of conventional FCA systems are exclusively based on physical measurements resulting in a time to collision, human drivers additionally consider their own manoeuvre intentions and those attributed to other road users to anticipate the further course of a potentially critical situation. When drivers anticipate a dissolving outcome of a potential conflict, they perceive the situation as less hazardous than the system. Based on this discrepancy, the system would activate an alarm, while drivers’ perceived need for assistance is low. To sum up, the described factors and processes cause drivers to perceive certain alarms as unnecessary. Although drivers accept unnecessary alarms less than useful alarms, unnecessary alarms do not reduce their overall system acceptance. While unnecessary alarms cause moderate driver responses in the short term, the intensity of responses decrease with multiple exposures to unnecessary alarms. However, overall, effects of unnecessary alarms on drivers’ alarm responses and acceptance seem to be rather uncritical. This thesis provides insights into human factors that explain when FCAs are perceived as unnecessary. These factors might contribute to design FCA systems tailored to drivers’ needs. N2 - Kollisionswarnungen sollen Fahrer auf gefährliche Situationen aufmerksam machen und ihnen die Notwendigkeit einer sofortigen Reaktion signalisieren. Feldstudien zeigten jedoch, dass etwa die Hälfte aller Warnungen, die von herkömmlichen Kollisionswarnsystemen ausgegeben wurden, als unnötig einzustufen sind. Diese Warnungen wurden zwar auf Grundlage des implementierten Algorithmus korrekterweise aktiviert, allerdings führten sie zu keinen oder nur geringen Fahrerreaktionen. Psychologische Forschung kann einen wichtigen Beitrag zum Verständnis des tatsächlichen Assistenzbedarfs der Fahrer im Umgang mit Fahrerassistenzsystemen leisten. Die vorliegende Arbeit untersuchte psychologische Faktoren und Prozesse, die Einfluss auf den wahrgenommenen Assistenzbedarf des Fahrers in potenziellen Kollisionssituationen haben. Um Bedingungen identifizieren zu können, unter denen Fahrer Warnungen als unnötig bewerten, wurde ein theoretisches Rahmenmodell entwickelt. Des Weiteren wurden die Auswirkungen unnötiger Warnungen auf die Reaktionen und die Akzeptanz der Fahrer untersucht. In diesem Rahmen wurden vier Fahrsimulatorstudien durchgeführt. Die Ergebnisse zeigten, dass der wahrgenommene Assistenzbedarf der Fahrer durch ihre subjektive Gefahrenwahrnehmung vorhergesagt wird. Während das System den weiteren Verlauf einer potenziell gefährlichen Situation ausschließlich anhand physikalischer Messungen vorhersagt, berücksichtigen Fahrer zusätzlich ihre eigenen Manöverintentionen und Intentionen, die sie anderen Verkehrsteilnehmern zuschreiben. Wenn Fahrer vorhersagen können, dass sich der potenzielle Konflikt im weiteren Verlauf auflösen wird, bewerten sie die Situation ungefährlicher als das System. Eine solche Diskrepanz führt dazu, dass das System eine Warnung ausgibt, obwohl der Assistenzbedarf des Fahrers gering ist. Dadurch wird die Warnung als unnötig bewertet. Darüber hinaus ist die Akzeptanz für unnötige Warnungen geringer als für nützliche, wobei dies keine Auswirkungen auf die Gesamtakzeptanz eines Kollisionswarnsystems hat. Während Fahrer zunächst moderat auf unnötige Warnungen reagieren, wird die Intensität ihrer Reaktionen mit wiederholtem Erleben unnötiger Warnungen geringer. Insgesamt scheinen die Auswirkungen unnötiger Alarme auf die Alarmreaktionen und die Akzeptanz der Fahrer jedoch eher unkritisch zu sein. Die Ergebnisse erklären, durch welche menschlichen Faktoren Fahrer Kollisionswarnungen als unnötig wahrnehmen. Diese Faktoren können dazu beitragen, Warnungen an den tatsächlichen Assistenzbedarf der Fahrer anzupassen. KW - Fahrerassistenzsystem KW - Zusammenstoß KW - unnecessary alarm KW - anticipation KW - situation awareness KW - need for assistance KW - manoeuvre intention KW - Unnötige Warnung KW - Assistenzbedarf KW - Manöverintention KW - Warnung KW - Verkehrspsychologie KW - Antizipation KW - Situationsbewusstsein Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-192520 ER - TY - THES A1 - Rittger, Lena T1 - Driving Behaviour and Driver Assistance at Traffic Light Intersections T1 - Fahrverhalten und Fahrerassistenz an Ampelkreuzungen N2 - The increasing importance of environmental friendly and efficient transportation guides the interest of researchers and car manufacturers towards the development of technologies that support an efficient driving style. This thesis presents the development of a traffic light assistance system with the focus on human factors. The system aims on supporting drivers in approaching traffic light intersections efficiently. In three driving simulator studies, the content related research covered the investigation of the unassisted driving task, the influence of the system on the driver’s perception of the interaction with other road users and the information strategy of the human machine interface. When the traffic light phase changes or when visibility is limited, drivers prepare driving behaviour that is not appropriate for the traffic light phase at arrival at the intersection. These situations offer the greatest potential for the assistance system. The traffic light assistant is able to change driving behaviour. However, the expectation of other road user’s emotional reactions influences driver compliance. In situations in which drivers expected to bother others with their driving behaviour, compliance to the traffic light assistant was low. Further, the deviations of driver behaviour from the target strategy of the traffic light assistant are lowest when the HMI includes the two information units target speed and action recommendations. Traffic light phase information in the HMI is a subjectively important information for drivers. The results point towards the presentation of all three information units. The method related research covered the development of a method for measuring drivers’ information demand for dynamic stimuli. While driving, specific stimuli are action relevant for drivers, i.e. they need to be processed in order to decide on the appropriate driving behaviour. Eye tracking has been the standard method for measuring information demand while driving. The novel MARS (Masking Action Relevant Stimuli) method measures information demand by masking the dynamic action relevant stimulus in the driving environment or in the vehicle. To unmask the stimulus for a fixed interval, drivers press a button at the steering wheel. In the present thesis, two driving simulator studies evaluated the MARS method. They included measuring information demand for the traffic light phasing and the in-vehicle display of the traffic light assistant. The analyses demonstrate that variations in the experimental conditions influence the information demand measured with the MARS method qualitatively similar to the influences on fixations measured by eye tracking. Due to its simple application, the MARS method represents a promising tool for transportation research. N2 - Die wachsende Bedeutung umweltfreundlicher und effizienter Mobilität hat zur zunehmenden Entwicklung von Technologien geführt, die Fahrer bei der Umsetzung eines effizienten Fahrstils unterstützen. Die vorliegende Arbeit beinhaltet die Entwicklung eines Ampelassistenten aus verkehrspsychologischer Sicht. Das System unterstützt Fahrer bei der effizienten Annäherung an Ampelkreuzungen. Drei Fahrsimulatorstudien betrachten die inhaltlichen Forschungsfragen zur Analyse von nicht-assistiertem Fahrverhalten, der Wahrnehmung der Interaktion zwischen verschiedenen Verkehrsteilnehmern mit und ohne Assistenzsystem und der Informationsstrategie in der Mensch-Maschine Schnittstelle des Systems. In Fahrsituationen mit wechselnden Ampelphasen oder Sichtverdeckung initiieren Fahrer Verhalten, das im Hinblick auf die Ampelphase bei Ankunft an der Kreuzung unangemessen ist. Diese Situationen bieten das größte Potential für eine Unterstützung durch das Assistenzsystem. Die weiteren Studien zeigen, dass der Ampelassistent das Fahrverhalten beeinflusst. Hierbei spielt die Erwartung, die Fahrer an die emotionalen Reaktionen nachfolgender Fahrer in der Kolonne haben, eine Rolle. In Situationen, in denen Fahrer erwarten andere zu behindern, sinkt die Bereitschaft sich an die Empfehlungen des Systems zu halten. Die Abweichungen des Fahrverhaltens vom Zielverhalten der Funktion sind am geringsten, wenn Handlungs- und Geschwindigkeitsempfehlungen gegeben werden. Information zur Ampelphase stellt für die Fahrer subjektiv eine wichtige Informationseinheit dar. Die Ergebnisse legen nahe, alle drei Informationen zur Kommunikation des Zielverhaltens zu präsentieren. Der methodische Teil der Arbeit beschäftigt sich mit der Messung des Informationsbedarfs für dynamische Reize. Um Entscheidungen für das angemessene Fahrverhalten zu treffen, müssen Fahrer bestimmte handlungsrelevante Informationen erfassen. Eye Tracking ist eine Standardmethode um den Informationsbedarf für fahrrelevante Reize zu messen. Die im Zuge der Arbeit entwickelte MARS (Masking Action Relevant Stimuli) Methode misst den Informationsbedarf durch Verdeckung. Der Fahrer kann die Verdeckung des Reizes durch Tastendruck für einen limitierten Zeitraum lösen. In zwei Fahrsimulatorstudien wurde die MARS Methode auf die Ampelschaltung und die Darstellung im Display des Ampelassistenten angewendet. Die Ergebnisse zeigen, dass die MARS Methode die experimentellen Variationen des Informationsbedarfs abbilden kann. Die Ergebnisse sind vergleichbar mit der Variation in Fixationen gemessen durch Eye Tracking. Aufgrund ihrer einfachen Umsetzung ist die MARS Methode als Forschungsinstrument vielversprechend. KW - Fahrerassistenzsystem KW - Verkehrsteilnehmer KW - Driver assistance KW - Traffic psychology KW - Driving simulation KW - Traffic Lights KW - Human Factors KW - Advanced Driver Assistance Systems Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-117646 ER -