Die Nutzung von Kommunikationstechnologien parallel zum Führen eines Fahrzeugs stellt durch die drohende Ablenkung von sicherheitsrelevanten Umweltreizen eine nicht zu unterschätzende Gefahr dar. Ein starkes Kommunikationsbedürfnis und die Unterschätzung der Gefahren sorgen dennoch dafür, dass Autofahrer immer wieder während der Fahrt einer kommunikativen Nebentätigkeit nachgehen. Im Laufe der Jahre sind eine Reihe von technologischen Gegenmaßnahmen entwickelt und veröffentlicht worden, die die Ablenkung durch das Smartphone und andere Kommunikationstechnologien mindern oder gänzlich vermeiden sollen. Deren Wirkung und Sinnhaftigkeit wurde bislang allerdings bestenfalls punktuell untersucht. Die vorliegende Studie umfasst eine Marktrecherche zu den gegenwärtig erhältlichen technologischen Maßnahmen zur Vermeidung und Verminderung von Ablenkung durch Kommunikationstechnologie. Die Studie systematisiert die in diesen Lösungen verwendeten Ansätze und Funktionsarten. Daraus resultieren vier Funktionstypen: restriktive Funktionen, motivationsbezogene Funktionen und die Ein- oder Ausgabe der Nebenaufgabe unterstützende Funktionen. Diese Funktionsarten wurden durch Experten aus der Verkehrs- und Verkehrssicherheitsforschung bzgl. ihrer Eignung zur Minderung oder Vermeidung von Ablenkung bewertet. Es zeigte sich, dass ein Großteil der verfügbaren Lösungen bereits auf konzeptueller Ebene kaum geeignet ist, die Ablenkung durch Kommunikationstechnologie wirksam zu vermindern. Favorisiert wurde von den Experten eine auditiv-verbale Nutzerschnittstelle auf Basis eines Sprachsteuerungssystems. Allerdings sind die gegenwärtig verfügbaren Sprachsteuerungssysteme noch nicht ausgereift genug, um als uneingeschränkt sicherheitsförderlich gelten zu können. Daher ist eine vollständige Vermeidung der fahrtbegleitenden Nutzung von Kommunikationstechnologien immer noch die beste Option, um Ablenkung vom Verkehrsgeschehen zu vermeiden. Sofern Kommunikationstechnologie im Fahrzeug benutzt wird, ist gegenwärtig die Integration in die fahrzeugeigne Bordinfrastruktur mit einer auditiv-verbalen Nutzerschnittstelle (Sprachsteuerung) zu bevorzugen. Die Sprachsteuerung muss soweit verbessert werden, dass sie dem Kommunikationsverhalten eines Beifahrers möglichst nahe kommt und visuelle Prüfblicke des Fahrers nicht erforderlich sind. Besonders ablenkende Funktionen wie z.B. Social Media sollten blockiert werden. Für Fahrzeuge ohne fahrzeugeigne Bordinfrastruktur muss eine Lösung bereitgestellt werden, die ausschließlich auf Basis des Smartphones selbst funktioniert. Im Rahmen der Studie wurden Anforderungen an eine derartige App identifiziert. Bereits am Markt verfügbare Apps erfüllen diese Anforderungen gegenwärtig nicht. Wünschenswert sind auch Richtlinien für eine ablenkungsarme Gestaltung der Nutzerschnittstellen und Apps nach dem Vorbild der „European Statement of Principles on human machine interaction“ (ESOP). Darüber hinaus ist absehbar, dass das Problem der Ablenkung beim Autofahren durch Kommunikationstechnologien allein durch den Einsatz weiterer Technologie nicht zu lösen sein wird. Ebenso bedarf es einer langfristigen Aufklärungsarbeit über die Folgen von Ablenkung beim Fahren und einer gesellschaftlichen Umbewertung sowohl der Risiken als auch der vermeintlichen Notwendigkeit einer Smartphonenutzung während des Fahrens. / The use of communication-related technology while driving can compromise the safety of the driver, due to the risk of being distracted from relevant traffic-related information. Strong communication needs and the underestimation of the associated risks nonetheless result in drivers consistently engaging in communication-related secondary tasks. Over the years, a variety of technological countermeasures was developed and released, which aim at mitigating or entirely preventing driver distraction caused by smartphone usage. Up until now, the effect and meaningfulness of these countermeasures have been researched only occasionally, at best. This study consists of a market analysis regarding currently available technologies for prevention and reduction of driver distraction through communication technologies. Furthermore, the study systemizes the specific approaches and functions that were implemented in the solutions found. Four distinct classes of functions were observed: restrictive functions, motivation-related functions, input-supporting functions, output-related support functions. These functionality classes were evaluated by traffic and road safety experts regarding their capability to reduce or prevent distraction. Results showed that even on a conceptual level, the majority of available solutions can hardly be expected to efficiently reduce distracted driving in the population. Experts preferred a voice-user interface to face the challenges of distracted driving. Contemporary voice-command devices, however, are not yet well-engineered enough to be considered as unreservedly beneficial to road safety. Therefore, a complete avoidance of the use of communication technologies while driving is still the best way to prevent distraction. If communication technologies are used while driving, currently the favorable approach is the integration of the smartphone into the in-vehicle infotainment infrastructure with a auditory-verbal voice-command interface. Voice-command technology needs to be improved in such a way that the resulting communication between system and driver is as close as possible to an exchange with a human passenger, while eliminating the driver’s need for visual checking behavior. Using highly distracting functions and services like social media should be blocked entirely during drives. For vehicles without a sufficient in-vehicle infotainment system ready for smartphone-integration, a solution which is solely based and run on the smartphone itself has to be developed and provided. In the course of the study, the requirements of such an app were identified. No app-based solution already available to drivers currently meets these requirements. A guideline for distraction-decreasing design of user interfaces and apps following the example of the “European Statement of Principles on Human Machine Interaction“ (ESOP) is desirable. Furthermore, the problem of distracted driving will conceivably not be solved by yet another technological solution alone. There is a need for long-term efforts to inform about the consequences of distracted driving and a societal re-evaluation of the risk and the alleged necessity to use the smartphone while driving.

Die meisten Fahrzeugführer nutzen während der Fahrt verschiedenste Kommunikationstechnologien, die von der eigentlichen Fahraufgabe mehr oder weniger ablenken. Ein starkes Kommunikationsbedürfnis, gepaart mit der Unterschätzung des Unfallrisikos, führt dazu, dass Fahrzeugführer immer wieder während der Fahrt einer kommunikativen Nebentätigkeit nachgehen [1]. Das stellt eine nicht zu unterschätzende Gefahr dar. Überraschend auftauchende Gefahrensituationen werden durch den abgelenkten Fahrer oft nicht oder nur zu spät wahrgenommen. Eine angemessene Reaktion wird so unwahrscheinlicher. Sehr häufig anzutreffen ist die händische Bedienung eines Smartphones während der Fahrt. Gerade die Bedienung eines Smartphones geht mit einem sehr hohen Maß an visueller, motorischer und kognitiver Ablenkung einher [2]. Aber auch die Nutzung anderer Kommunikationstechnologien (z.B. bordinterne Diktierfunktion) während der Fahrt ist ein nicht zu unterschätzendes Risiko. In den letzten Jahren wurden eine Reihe technischer Produkte entwickelt, deren Hersteller alle versprechen, die Ablenkung zu mindern oder gänzlich zu vermeiden und damit den Straßenverkehr sicherer zu gestalten. Die Wirkung solcher technischer Lösungen wurde bislang allerdings bestenfalls punktuell untersucht.

Fahrerablenkung ist ein Begriff, der in den vergangen Jahren verstärkt in das Blickfeld der Öffentlichkeit geraten ist. Dies ist im Wesentlichen zurückzuführen auf die deutlich steigende Verbreitung und Nutzung von Fahrerinformationssystemen. Gleichzeitig führt die steigende Automatisierung im Fahrzeug dazu, dass dem Fahrer in seiner subjektiven Wahrnehmung mehr Ressourcen zur Verfügung stehen, um sich anderen Aktivitäten wie etwa Essen, Rauchen oder Telefonieren zuzuwenden. Die steigende Aktualität dieser Problematik wirft viele Fragen auf. Wie häufig tritt Fahrerablenkung auf? Welche Konsequenzen hat sie? Welche kognitiven Prozesse zeichnen für diese Konsequenzen verantwortlich? Und wie kann man Fahrerablenkung messen? Die vorliegende Dissertation besteht aus drei empirischen Beiträgen, sowie einer kurzen Einführung, die die grundlegenden Fragen und Befunde zum Thema Fahrerablenkung betrachtet. Das Augenmerk des ersten Beitrags liegt auf der Überprüfung theoretischer Annahmen zur Fahrerablenkung. Eine Vielzahl von Untersuchungen zeigt, dass sich kognitiv beanspruchende Zweitaufgaben negativ auf die Fahrleistung auswirken. Im vorliegenden Beitrag wird davon ausgegangen, dass dieser Effekt eine Folge von Interferenzen zwischen den Funktionen des Arbeitsgedächtnisses, die dazu dienen das Situationsmodell der Verkehrssituation aktuell zu halten, und den bearbeiteten Zweitaufgaben ist. Im Rahmen einer Simulatorstudie wurde diese Annahme überprüft. Es zeigte sich, dass die Probanden, die eine Zweitaufgabe ausführten, die speziell die Integration von neuen Informationen in das bestehende Situationsmodell behindern sollte, später auf antizipierbare kritische Ereignisse reagierten als Vergleichsgruppen. Im Gegensatz dazu ergaben sich für unvorhersehbare Ereignisse keine Unterschiede. Diese Ergebnisse weisen darauf hin, dass die negativen Effekte kognitiver Belastung tatsächlich auf Interferenzen mit spezifischen Arbeitsgedächtnisprozessen zurückzuführen sind. Die beiden weiteren Beiträge befassen sich mit messmethodischen Fragen in Bezug auf Fahrerablenkung. In Beitrag zwei wird die Lane Change Task (LCT) thematisiert, eine Labormethode zur Erfassung von Ablenkung. Aufgabe der Probanden ist die Steuerung eines virtuellen Fahrzeuges mittels Lenkrad, und dabei konkret die Ausführung von Spurwechseln, bei gleichzeitiger Bearbeitung von Zweitaufgaben. Trotz eines standardisierten Versuchsaufbaus sind allerdings starke Messvarianzen zwischen verschiedenen Testreihen zu beobachten. Der Übungsgrad der Versuchsteilnehmer wurde dabei als eine mögliche Ursache identifiziert. In zwei Experimenten wurde dieser Vermutungnachgegangen. Probanden bearbeiteten parallel zur LCT Zweitaufgaben verschiedener Schwierigkeitsstufen, nachdem sie zuvor trainiert wurden. Es konnte gezeigt werden, dass der Grad der Übung tatsächlich einen Einfluss auf die Spurwechselperformanz hat, und dass dieser Einfluss auch Monate später noch zu finden ist. Es ist jedoch zweifelhaft, dass dieser Effekt allein ursächlich für die zu beobachtenden Messvarianzen ist. Im dritten Beitrag wird die Critical Tracking Task (CTT) betrachtet, ein Verfahren, das im Kontext Fahrerablenkung bisher kaum Beachtung fand. Die CTT ist eine einfache Trackingaufgabe, welche vom Nutzer die Stabilisierung eines dynamischen, instabilen Elementes auf einem Bildschirm fordert. Die zur Bearbeitung der Aufgabe auszuführenden Tätigkeiten der kontinuierlichen visuellen Überwachung und manuellen Kontrolle sind grundsätzlich vergleichbar mit basalen Anforderungen der Fahraufgabe. Ziel war es, das Potenzial der CTT als Messverfahren von Fahrerablenkung durch Fahrerinformationssysteme zu überprüfen. Die Ergebnisse der vier durchgeführten Experimente, in denen sowohl künstliche als auch reale Aufgaben und Systeme bearbeitet und bedient wurden, legen den Schluss nahe, dass die CTT in der Tat in der Lage ist, das Ausmaß von Ablenkung ausgelöst durch Fahrerinformationssysteme zu quantifizieren.

Fahrerablenkung ist ein Begriff, der in den vergangen Jahren verstärkt in das Blickfeld der Öffentlichkeit geraten ist. Dies ist im Wesentlichen zurückzuführen auf die deutlich steigende Verbreitung und Nutzung von Fahrerinformationssystemen. Gleichzeitig führt die steigende Automatisierung im Fahrzeug dazu, dass dem Fahrer in seiner subjektiven Wahrnehmung mehr Ressourcen zur Verfügung stehen, um sich anderen Aktivitäten wie etwa Essen, Rauchen oder Telefonieren zuzuwenden. Die steigende Aktualität dieser Problematik wirft viele Fragen auf. Wie häufig tritt Fahrerablenkung auf? Welche Konsequenzen hat sie? Welche kognitiven Prozesse zeichnen für diese Konsequenzen verantwortlich? Und wie kann man Fahrerablenkung messen? Die vorliegende Dissertation besteht aus drei empirischen Beiträgen, sowie einer kurzen Einführung, die die grundlegenden Fragen und Befunde zum Thema Fahrerablenkung betrachtet. Das Augenmerk des ersten Beitrags liegt auf der Überprüfung theoretischer Annahmen zur Fahrerablenkung. Eine Vielzahl von Untersuchungen zeigt, dass sich kognitiv beanspruchende Zweitaufgaben negativ auf die Fahrleistung auswirken. Im vorliegenden Beitrag wird davon ausgegangen, dass dieser Effekt eine Folge von Interferenzen zwischen den Funktionen des Arbeitsgedächtnisses, die dazu dienen das Situationsmodell der Verkehrssituation aktuell zu halten, und den bearbeiteten Zweitaufgaben ist. Im Rahmen einer Simulatorstudie wurde diese Annahme überprüft. Es zeigte sich, dass die Probanden, die eine Zweitaufgabe ausführten, die speziell die Integration von neuen Informationen in das bestehende Situationsmodell behindern sollte, später auf antizipierbare kritische Ereignisse reagierten als Vergleichsgruppen. Im Gegensatz dazu ergaben sich für unvorhersehbare Ereignisse keine Unterschiede. Diese Ergebnisse weisen darauf hin, dass die negativen Effekte kognitiver Belastung tatsächlich auf Interferenzen mit spezifischen Arbeitsgedächtnisprozessen zurückzuführen sind. Die beiden weiteren Beiträge befassen sich mit messmethodischen Fragen in Bezug auf Fahrerablenkung. In Beitrag zwei wird die Lane Change Task (LCT) thematisiert, eine Labormethode zur Erfassung von Ablenkung. Aufgabe der Probanden ist die Steuerung eines virtuellen Fahrzeuges mittels Lenkrad, und dabei konkret die Ausführung von Spurwechseln, bei gleichzeitiger Bearbeitung von Zweitaufgaben. Trotz eines standardisierten Versuchsaufbaus sind allerdings starke Messvarianzen zwischen verschiedenen Testreihen zu beobachten. Der Übungsgrad der Versuchsteilnehmer wurde dabei als eine mögliche Ursache identifiziert. In zwei Experimenten wurde dieser Vermutungnachgegangen. Probanden bearbeiteten parallel zur LCT Zweitaufgaben verschiedener Schwierigkeitsstufen, nachdem sie zuvor trainiert wurden. Es konnte gezeigt werden, dass der Grad der Übung tatsächlich einen Einfluss auf die Spurwechselperformanz hat, und dass dieser Einfluss auch Monate später noch zu finden ist. Es ist jedoch zweifelhaft, dass dieser Effekt allein ursächlich für die zu beobachtenden Messvarianzen ist. Im dritten Beitrag wird die Critical Tracking Task (CTT) betrachtet, ein Verfahren, das im Kontext Fahrerablenkung bisher kaum Beachtung fand. Die CTT ist eine einfache Trackingaufgabe, welche vom Nutzer die Stabilisierung eines dynamischen, instabilen Elementes auf einem Bildschirm fordert. Die zur Bearbeitung der Aufgabe auszuführenden Tätigkeiten der kontinuierlichen visuellen Überwachung und manuellen Kontrolle sind grundsätzlich vergleichbar mit basalen Anforderungen der Fahraufgabe. Ziel war es, das Potenzial der CTT als Messverfahren von Fahrerablenkung durch Fahrerinformationssysteme zu überprüfen. Die Ergebnisse der vier durchgeführten Experimente, in denen sowohl künstliche als auch reale Aufgaben und Systeme bearbeitet und bedient wurden, legen den Schluss nahe, dass die CTT in der Tat in der Lage ist, das Ausmaß von Ablenkung ausgelöst durch Fahrerinformationssysteme zu quantifizieren.

Abgelenktes Fahren gehört zu den Hauptursachen von Verkehrsunfällen und kann auf visuelle, manuelle oder kognitive Ablenkungsquellen zurückgeführt werden. Jede dieser Ablenkungsquellen wurde bereits mit negativen Effekten auf die Fahrerleistung in Zusammenhang gebracht. Obschon ein weitgehender Konsens über negative Auswirkungen von visueller/visuell-manueller Ablenkung besteht, sind die Wirkungen kognitiver Ablenkung auf Fahrfehler und Unfälle noch immer umstritten. Viele experimentelle Studien haben negative Auswirkungen kognitiver Ablenkung auf die Fahrerleistung berichtet. Demgegenüber stehen jedoch die Ergebnisse der Mehrzahl vorliegender „naturalistic driving studies“, die kein erhöhtes Unfallrisiko oder sogar protektive Effekte in diesem Zusammenhang fanden. Die aktuelle Entwicklung hin zu Mensch-Fahrzeug-Schnittstellen, die die Bedienung diverser Anwendungen mittels Sprachsteuerung ermöglichen, führt zu einem Anstieg von kognitiver Beanspruchung beim Fahren. Es ist daher von entscheidender Bedeutung, die Auswirkungen kognitiver Ablenkung auf die Fahrerleistung zu erfassen, um den Verantwortungsträgern in der Gesellschaft, den Regierungen und der Industrie eine Risikoabschätzung dieser Funktionen zu ermöglichen und die Sicherheit von Mensch-Fahrzeug-Schnittstellen zu erhöhen. Das Hauptziel dieser Dissertation bestand darin, die Effekte von kognitiver Ablenkung auf die Fahrerleistung zu untersuchen. Verschiedene Arten kognitiver Ablenkung, die sich beim Fahren unter realen Bedingungen häufig auf die Fahrer auswirken, wurden in dieser Arbeit kodiert und analysiert: kognitiv ablenkende Nebenaufgaben (z.B. telefonieren, singen), Fahreremotionen (z.B. Freude, Wut/Frustration, Traurigkeit) und Kombinationen von Fahreremotionen und Nebenaufgaben (z.B. Streit mit dem Beifahrer oder am Telefon). Bei der Untersuchung von Effekten kognitiver Ablenkung auf das Fahren sind Umwelt-, Situations- und Personenfaktoren zu berücksichtigen, da sie Mediator- und Moderatorvariablen bei der Erfassung des relativen Risikos von Ablenkung beim Fahren im Straßenverkehr darstellen. Daher folgte diese Dissertation dem ganzheitlichen Ansatz, so viele relevante Variablen wie möglich zu betrachten, die mit der Ausführung kognitiv ablenkender Tätigkeiten interagieren. Zu diesem Zweck wurden Daten der derzeit umfangreichsten „naturalistic driving study“ (the second Strategic Highway Research Program, SHRP 2) kodiert und analysiert, um möglichst viele Situationen, in denen eine kognitive Beanspruchung die Fahrerleistung potenziell beeinflusste, umfassend zu bewerten. Gleichzeitig wurde eine große Zahl von Mediator- und Moderatorvariablen betrachtet, die beim Fahren im realen Straßenverkehr auftreten (z.B. Einfluss von Kreuzungen, Wetter, etc.). Dieser Ansatz sollte das Verständnis und die externe Validität der Ergebnisse erhöhen und stellt einen wichtigen Schritt hin zu einem vollständigen Modell jener Variablen dar, die entweder zu unangemessen Verhaltensweisen und Unfällen beitragen oder sie reduzieren. Im Rahmen der Dissertation wurden vier Studien durchgeführt, die auf der Grundlage von zwei SHRP 2 Datensätzen die Zusammenhänge zwischen kognitiven und anderen Ablenkungsquellen, Umwelt-, Situations- und Personenfaktoren und Fahrerleistung untersuchten. Weiterhin wurden Kausalfaktoren in 315 vom Fahrer verursachten Unfällen und Beinaheunfällen, die mit Fahrerablenkung, Fahrerbeeinträchtigung oder keinem dieser Faktoren assoziiert waren, analysiert. Die erste Studie untersuchte die Auswirkungen von Wut beim Fahren und Streit mit dem Beifahrer oder jemandem am Telefon auf die Fahrerleistung. Wut beim Fahren ging mit einer Häufung aggressiver Verhaltensweisen einher, jedoch nicht mit einer Erhöhung von Fahrfehlern. Streitgespräche mit dem Beifahrer oder einer Person am Telefon (das heißt, wenn mutmaßlich das höchste Maß an kognitiver Ablenkung vorlag), schienen darüber hinaus mit keiner Form von unangemessenen Verhaltensweisen im Zusammenhang zu stehen. Die zweite Studie untersuchte, wie sich kognitive, visuelle und manuelle Fahrerablenkung, emotionale Beeinträchtigung sowie Umwelt-, Situations- und Persönlichkeitsfaktoren auf die Fahrerleistung auswirken. Ein Zusammenhang zwischen kognitiver Ablenkung und einer Verschlechterung der Fahrerleistung konnte nicht festgestellt werden. Die dritte Studie replizierte und erweiterte Ergebnisse der zweiten Untersuchung auf der Grundlage eines größeren Datensatzes, bestehend aus Fahrsegmenten, die Unfällen, Beinaheunfällen und Baselines vorausgingen und weder emotionale noch andere Fahrerbeeinträchtigungen enthielten. In Übereinstimmung mit den Ergebnissen der ersten und zweiten Studie, wurde keine Assoziation zwischen kognitiver Ablenkung und einer verschlechterten Fahrerleistung festgestellt. Bei der vierten Studie handelte es sich um eine vergleichende Analyse von Risikofaktoren für Unfälle/ Beinaheunfälle, die mit verschiedenen Arten von Ablenkung, Beeinträchtigung oder keinem von beiden, assoziiert waren. Unfälle, denen eine kognitive Ablenkung vorausgegangen war, waren vor allem mit von Ablenkung unabhängigen Fahrfehlern verbunden - genau wie die Unfälle, denen keine beobachtbare Nebentätigkeit vorausgegangen war. Dieses Ergebnis lässt vermuten, dass in früheren „naturalistic driving studies“, das Unfallrisiko von kognitiv ablenkenden Nebentätigkeiten eventuell sogar überschätzt wurde. Zusammenfassend legen die Ergebnisse die Schlussfolgerung nahe, dass kognitive Ablenkung durch beobachtbare emotionale Beeinträchtigung, (überwiegend) kognitiv ablenkende Nebenaufgaben oder die Kombination dieser beiden Faktoren, nicht mit sichtbaren negativen Auswirkungen auf die Fahrerleistung im tatsächlichen Straßenverkehr assoziiert werden kann. Im Gegensatz dazu hatten ablenkende Tätigkeiten, die zu Blickabwendungen von der Straße führen, und solche, die mit einem besonders hohen Unfallrisiko assoziiert werden, die größte Wahrscheinlichkeit Fahrfehler und Unfälle zu verursachen. / Driver distractions are among the leading causes of motor vehicle accidents. Such distractions can stem from competing visual, manual, or cognitive resources, all of which have been associated with detrimental effects on driving performance. Although the negative impacts of visual/visual-manual distraction are widely agreed upon, the effects of cognitive load on driving errors and crash risk are still debated. On the one hand, numerous experimental studies have shown adverse effects of cognitive distraction on driving performance. In contrast, most existing naturalistic driving studies have either not revealed increased crash/near-crash risk due to cognitive distraction, or have even reported a safety benefit. The number of in-vehicle tasks placing cognitive load on the driver is increasing in recent years due to the development of auditory human–machine interfaces such as voice control for several functions. This has enhanced the need to assess how cognitive distraction affects driving performance. These results are necessary to provide society, government, and industry with valid risk estimates, which will affect decision making regarding how to enhance the safety of using in-vehicle human-machine interfaces while driving. Therefore, the main objective of this thesis was to investigate how cognitive distraction affects driving performance. Different types of cognitive distraction that commonly affect most drivers in naturalistic conditions were coded and analyzed in the present thesis, including: cognitively distracting secondary tasks (e.g., talking on the phone, singing), driver emotion (e.g., happiness, anger/frustration, sadness), and combinations of driver emotion and secondary task demand (e.g., arguing with a passenger or with someone on the phone). Environmental, situational, and individual factors cannot be ignored when investigating the effects of cognitive distraction on driving performance, as they are mediating and moderating variables for estimating distraction relative risk in naturalistic driving. Therefore, a holistic approach guided this thesis towards incorporating as many important variables as possible that interact with the engagement in cognitively distracting activities. Data from the largest naturalistic driving study ever conducted (the second Strategic Highway Research Program, SHRP 2) were coded and analyzed to comprehensively assess many situations in which cognitive load potentially affected driving performance. Further, the goal was to simultaneously consider many possible mediating and moderating variables existent in real-world traffic (such as intersection influences, weather, etc.). This approach should increase understanding and external validity of the results, as well as represent an important step towards building a complete model depicting variables that contribute to or mitigate aberrant driving behaviors and crash risk. Four different analyses focused on two SHRP 2 data subsets to assess the relationship between cognitive and other distraction sources, environmental, situational, and individual factors, as well as driving performance. In addition, contributing factors in 315 at-fault crash and near-crash events associated with driver distraction, driver impairment, or neither of the two were analyzed. The first study examined driving performance in relation to driving anger as well as arguing with a passenger or with someone on the phone. Results showed that driving anger was associated with more frequent aggressive driving behaviors without increasing driving error frequency. Furthermore, when a conflict arose with a passenger or with someone on the phone (i.e., when the level of cognitive distraction was expected to be highest), there did not appear to be a link to any type of aberrant driving behavior. The second study analyzed driving performance based on cognitive, visual, and manual driver distraction, emotional impairment, as well as environmental, situational, and individual factors. Cognitive distraction was not associated with any decline in driving performance. The purpose of the third analysis was to replicate and extend the second study’s effects based on a larger data sample of driving segments preceding crashes, near-crashes, and matched baselines, of drivers not exhibiting emotional or other impairment types. Corroborating the first and second study’s results, there was no association between cognitive distractions and impaired driving performance. Finally, the fourth study compared the risk factors of crashes/near-crashes associated with either different driver distraction types, impairment, or neither. Crashes preceded by cognitive distraction were mainly associated with driving errors unrelated to the secondary task demands, as were the crashes preceded by no observable secondary task. This finding suggests that previous studies analyzing naturalistic driving data may have even overestimated the crash risk of cognitively distracting secondary task engagement. In summary, this thesis provides compelling evidence that cognitive distraction, either through observable emotional impairment, (mainly) cognitively distracting secondary tasks, or the combination of both, has no apparent relation with poorer driving performance observable in real-world traffic. On the contrary, distracting activities requiring the driver’s gaze to move away from the forward roadway and those associated with a particularly high crash risk had the highest chances of causing driving errors and crashes.

We investigated development from adolescence to young adulthood of neural bottom-up and top-down processes using a functional magnetic resonance imaging task on emotional attention. We followed 249 participants from age 14–22 in up to four waves resulting in 687 total scans of a matching task in which participants decided whether two pictures were the same including distracting emotional or neutral scenes. We applied generalized additive mixed models and a reliability approach for longitudinal analysis. Reaction times and error rates decreased longitudinally. For top-down processing, we found a longitudinal increase for the bilateral inferior frontal gyrus (IFG) for negative stimuli and in the left IFG also for positive and neutral stimuli. For bottom-up activation in the bilateral amygdala, we found a relative stability for negative and neutral stimuli. For positive stimuli, there was an increase starting in the twenties. Results show ongoing behavioral and top-down prefrontal development relatively independent from emotional valence. Amygdala bottom-up activation remained stable except for positive stimuli. Current findings add to the sparse literature on longitudinal top-down and bottom-up development into young adulthood and emphasize the role of reliability. These findings might help to characterize healthy in contrast to dysfunctional development of emotional attention.

Technology pervades our daily living, and is increasingly integrated into the vehicle – directly affecting driving. On the one hand technology such as cell phones provoke driver distraction and inattention, whereas, on the other hand, Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) support the driver in the driving task. The question is, can a driver successfully adapt to the ever growing technological advancements? Thus, this thesis aimed at improving safe driver behaviour by understanding the underlying psychological mechanisms that influence behavioural change. Previous research on ADAS and human attention was reviewed in the context of driver behavioural adaptation. Empirical data from multiple data sources such as driving performance data, visual behaviour data, video footage, and subjective data were analyzed to evaluate two ADAS (a brake-capacity forward collision warning system, B-FCW, and a Visual Distraction Alert System, VDA-System). Results from a field operational test (EuroFOT) showed that brake-capacity forward collision warnings lead to immediate attention allocation toward the roadway and drivers hit the brake, yet change their initial response later on by directing their eyes toward the warning source in the instrument cluster. A similar phenomenon of drivers changing initial behaviour was found in a driving simulator study assessing a Visual Distraction Alert System. Analysis showed that a Visual Distraction Alert System successfully assists drivers in redirecting attention to the relevant aspects of the driving task and significantly improves driving performance. The effects are discussed with regard to behavioural adaptation, calibration and system acceptance. Based on these findings a novel assessment for human-machine-interaction (HMI) of ADAS was introduced. Based on the contribution of this thesis and previous best-practices, a holistic safety management model on accident prevention strategies (before, during and after driving) was developed. The DO-IT BEST Feedback Model is a comprehensive feedback strategy including driver feedback at various time scales and therefore is expected to provide an added benefit for distraction and inattention prevention. The central contributions of this work are to advance research in the field of traffic psychology in the context of attention allocation strategies, and to improve the ability to design future safety systems with the human factor in focus. The thesis consists of the introduction of the conducted research, six publications in full text and a comprehensive conclusion of the publications. In brief this thesis intends to improve safe driver behaviour by understanding the underlying psychological mechanisms that influence behavioral change, thereby resulting in more attention allocation to the forward roadway, and improved vehicle control. / Technologie durchdringt unser tägliches Leben und ist zunehmend integriert in Fahrzeuge – das Resultat sind veränderte Anforderungen an Fahrzeugführer. Einerseits besteht die Gefahr, dass er durch die Bedienung innovativer Technologien (z.B. Mobiltelefone) unachtsam wird und visuell abgelenkt ist, andererseits kann die Nutzung von Fahrerassistenzsystemen die den Fahrer bei der Fahraufgabe unterstützten einen wertvollen Beitrag zur Fahrsicherheit bieten. Die steigende Aktualität beider Problematiken wirft die Frage auf: "Kann der Fahrer sich erfolgreich dem ständig wachsenden technologischen Fortschritt anpassen?" Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist der Erkenntnisgewinn zur Verbesserung des Fahrverhaltens indem der Verhaltensänderungen zugrunde liegende psychologische Mechanismen untersucht werden. Eine Vielzahl an Literatur zu Fahrerassistenzsystemen und Aufmerksamkeitsverteilung wurde vor dem Hintergrund von Verhaltensanpassung der Fahrer recherchiert. Daten mehrerer empirischer Quellen, z. B. Fahrverhalten, Blickbewegungen, Videomitschnitte und subjektive Daten dienten zur Datenauswertung zweier Fahrerassistenzsysteme. Im Rahmen einer Feldstudie zeigte sich, dass Bremskapazitäts-Kollisionswarnungen zur sofortigen visuellen Aufmerksamkeitsverteilung zur Fahrbahn und zum Bremsen führen, Fahrer allerdings ihre Reaktion anpassen indem sie zur Warnanzeige im Kombinationsinstrument schauen. Ein anderes Phänomen der Verhaltensanpassung wurde in einer Fahrsimulatorstudie zur Untersuchung eines Ablenkungswarnsystems, das dabei hilft die Blicke von Autofahrern stets auf die Straße zu lenken, gefunden. Diese Ergebnisse weisen nach, dass solch ein System unterstützt achtsamer zu sein und sicherer zu fahren. Die vorliegenden Befunde wurden im Zusammenhang zu Vorbefunden zur Verhaltensanpassung zu Fahrerassistenzsystemen, Fahrerkalibrierung und Akzeptanz von Technik diskutiert. Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen wurde ein neues Vorgehen zur Untersuchung von Mensch- Maschine-Interaktion eingeführt. Aufbauend auf den Resultaten der vorliegenden Arbeit wurde ein ganzheitliches Modell zur Fahrsicherheit und -management, das DO-IT BEST Feedback Modell, entwickelt. Das Modell bezieht sich auf multitemporale Fahrer-Feedbackstrategien und soll somit einen entscheidenen Beitrag zur Verkehrssicherheit und dem Umgang mit Fahrerunaufmerksamkeit leisten. Die zentralen Beiträge dieser Arbeit sind die Gewinnung neuer Erkenntnisse in den Bereichen der Angewandten Psychologie und der Verkehrspsychologie in den Kontexten der Aufmerksamkeitsverteilung und der Verbesserung der Gestaltung von Fahrerassistenzsystemen fokusierend auf den Bediener. Die Dissertation besteht aus einem Einleitungsteil, drei empirischen Beiträgen sowie drei Buchkapiteln und einer abschliessenden Zusammenfassung.

Technology pervades our daily living, and is increasingly integrated into the vehicle – directly affecting driving. On the one hand technology such as cell phones provoke driver distraction and inattention, whereas, on the other hand, Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) support the driver in the driving task. The question is, can a driver successfully adapt to the ever growing technological advancements? Thus, this thesis aimed at improving safe driver behaviour by understanding the underlying psychological mechanisms that influence behavioural change. Previous research on ADAS and human attention was reviewed in the context of driver behavioural adaptation. Empirical data from multiple data sources such as driving performance data, visual behaviour data, video footage, and subjective data were analyzed to evaluate two ADAS (a brake-capacity forward collision warning system, B-FCW, and a Visual Distraction Alert System, VDA-System). Results from a field operational test (EuroFOT) showed that brake-capacity forward collision warnings lead to immediate attention allocation toward the roadway and drivers hit the brake, yet change their initial response later on by directing their eyes toward the warning source in the instrument cluster. A similar phenomenon of drivers changing initial behaviour was found in a driving simulator study assessing a Visual Distraction Alert System. Analysis showed that a Visual Distraction Alert System successfully assists drivers in redirecting attention to the relevant aspects of the driving task and significantly improves driving performance. The effects are discussed with regard to behavioural adaptation, calibration and system acceptance. Based on these findings a novel assessment for human-machine-interaction (HMI) of ADAS was introduced. Based on the contribution of this thesis and previous best-practices, a holistic safety management model on accident prevention strategies (before, during and after driving) was developed. The DO-IT BEST Feedback Model is a comprehensive feedback strategy including driver feedback at various time scales and therefore is expected to provide an added benefit for distraction and inattention prevention. The central contributions of this work are to advance research in the field of traffic psychology in the context of attention allocation strategies, and to improve the ability to design future safety systems with the human factor in focus. The thesis consists of the introduction of the conducted research, six publications in full text and a comprehensive conclusion of the publications. In brief this thesis intends to improve safe driver behaviour by understanding the underlying psychological mechanisms that influence behavioral change, thereby resulting in more attention allocation to the forward roadway, and improved vehicle control.:Abstract i Zusammenfassung iii List of included publications v Acknowledgements vii Previously published work ix Table of contents xi Preface xii 1 Chapter 1 Introduction 1 1.1 Outline 1 1.2 Objectives 2 1.3 Background 8 1.3.1 Behavioural adaption to ADAS 8 1.3.2 Driver distraction and inattention 9 2 Chapter 2 Paper I 23 3 Chapter 3 Paper II 47 4 Chapter 4 Paper III 61 5 Chapter 5 Paper IV 91 6 Chapter 6 Paper V 117 7 Chapter 7 Paper VI 143 8 Chapter 8 Conclusions and discussion 161 8.1. Contributions 161 8.2. Implications 171 8.3. Limitations and research needs 173 9 References 177 Curriculum Vitae 199 Eidesstattliche Erklärung 201 / Technologie durchdringt unser tägliches Leben und ist zunehmend integriert in Fahrzeuge – das Resultat sind veränderte Anforderungen an Fahrzeugführer. Einerseits besteht die Gefahr, dass er durch die Bedienung innovativer Technologien (z.B. Mobiltelefone) unachtsam wird und visuell abgelenkt ist, andererseits kann die Nutzung von Fahrerassistenzsystemen die den Fahrer bei der Fahraufgabe unterstützten einen wertvollen Beitrag zur Fahrsicherheit bieten. Die steigende Aktualität beider Problematiken wirft die Frage auf: "Kann der Fahrer sich erfolgreich dem ständig wachsenden technologischen Fortschritt anpassen?" Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist der Erkenntnisgewinn zur Verbesserung des Fahrverhaltens indem der Verhaltensänderungen zugrunde liegende psychologische Mechanismen untersucht werden. Eine Vielzahl an Literatur zu Fahrerassistenzsystemen und Aufmerksamkeitsverteilung wurde vor dem Hintergrund von Verhaltensanpassung der Fahrer recherchiert. Daten mehrerer empirischer Quellen, z. B. Fahrverhalten, Blickbewegungen, Videomitschnitte und subjektive Daten dienten zur Datenauswertung zweier Fahrerassistenzsysteme. Im Rahmen einer Feldstudie zeigte sich, dass Bremskapazitäts-Kollisionswarnungen zur sofortigen visuellen Aufmerksamkeitsverteilung zur Fahrbahn und zum Bremsen führen, Fahrer allerdings ihre Reaktion anpassen indem sie zur Warnanzeige im Kombinationsinstrument schauen. Ein anderes Phänomen der Verhaltensanpassung wurde in einer Fahrsimulatorstudie zur Untersuchung eines Ablenkungswarnsystems, das dabei hilft die Blicke von Autofahrern stets auf die Straße zu lenken, gefunden. Diese Ergebnisse weisen nach, dass solch ein System unterstützt achtsamer zu sein und sicherer zu fahren. Die vorliegenden Befunde wurden im Zusammenhang zu Vorbefunden zur Verhaltensanpassung zu Fahrerassistenzsystemen, Fahrerkalibrierung und Akzeptanz von Technik diskutiert. Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen wurde ein neues Vorgehen zur Untersuchung von Mensch- Maschine-Interaktion eingeführt. Aufbauend auf den Resultaten der vorliegenden Arbeit wurde ein ganzheitliches Modell zur Fahrsicherheit und -management, das DO-IT BEST Feedback Modell, entwickelt. Das Modell bezieht sich auf multitemporale Fahrer-Feedbackstrategien und soll somit einen entscheidenen Beitrag zur Verkehrssicherheit und dem Umgang mit Fahrerunaufmerksamkeit leisten. Die zentralen Beiträge dieser Arbeit sind die Gewinnung neuer Erkenntnisse in den Bereichen der Angewandten Psychologie und der Verkehrspsychologie in den Kontexten der Aufmerksamkeitsverteilung und der Verbesserung der Gestaltung von Fahrerassistenzsystemen fokusierend auf den Bediener. Die Dissertation besteht aus einem Einleitungsteil, drei empirischen Beiträgen sowie drei Buchkapiteln und einer abschliessenden Zusammenfassung.:Abstract i Zusammenfassung iii List of included publications v Acknowledgements vii Previously published work ix Table of contents xi Preface xii 1 Chapter 1 Introduction 1 1.1 Outline 1 1.2 Objectives 2 1.3 Background 8 1.3.1 Behavioural adaption to ADAS 8 1.3.2 Driver distraction and inattention 9 2 Chapter 2 Paper I 23 3 Chapter 3 Paper II 47 4 Chapter 4 Paper III 61 5 Chapter 5 Paper IV 91 6 Chapter 6 Paper V 117 7 Chapter 7 Paper VI 143 8 Chapter 8 Conclusions and discussion 161 8.1. Contributions 161 8.2. Implications 171 8.3. Limitations and research needs 173 9 References 177 Curriculum Vitae 199 Eidesstattliche Erklärung 201

Die Zunahme technologischer Innovationen in unserem Alltag bietet uns neue Chancen und Herausforderungen - auch als Autofahrer. Wenngleich die breitere Verfügbarkeit und Funktionsvielfalt von sowohl Fahrerinformations- (Human Machine Interface, HMI) und -assistenzsystemen als auch mobilen Endgeräten der Erfüllung von Nutzerbedürfnissen dienen und bestenfalls der Fahrerablenkung entgegenwirken sollen, wird der Fahrer durch diese nicht notwendigerweise bei der Fahraufgabe unterstützt. Die Anforderungen an die Informationsverarbeitung steigen hingegen, gleichzeitig besteht die Versuchung die Aufmerksamkeit nicht-fahrrelevanten Tätigkeiten zuzuwenden. Fahrerablenkung ist seit jeher Thema der Verkehrsforschung, denn die Ablenkung von der Fahraufgabe kann schwerwiegende Konsequenzen haben. Innerhalb der Interaktion von Fahrer, Fahrzeug und Umwelt spielt das HMI zur sicheren Erfüllung der primären Fahraufgabe hinsichtlich des Stabilisierens, Manövrierens und Navigierens eine essenzielle Rolle. Eine fahrsituationsabhängige Anpassung der dargestellten Informationen kann während dieser Interaktion variierender Anforderungen eine Unterstützung für den Fahrer darstellen. Die vorliegende Dissertation hatte die Identifikation einer Gestaltungslösung für zukünftige Fahrerinformationssysteme, welche eine sichere und komfortable Nutzung während des Fahrens erlauben, zum Ziel. Hierfür wurde der nutzerzentrierte Gestaltprozess (User-Centred Design, UCD, DIN EN ISO 9241-210, 2010) verfolgt. Im ersten Schritt, den Vor-Studien, wurden der Kontext und die Nutzeranforderungen in der Interaktion mit fahrfremden Tätigkeiten in einem explorativen Ansatz untersucht. Am häufigsten gaben die Fahrer an, ihr Smartphone während der Fahrt zur Navigation und Kommunikation zu nutzen. Die Bereitschaft sich einer fahrfremden Tätigkeit zuzuwenden, war maßgeblich von der Modalität dieser Tätigkeit in Interaktion mit dem aktuellen Fahrszenario abhängig. Insbesondere der Straßentyp beeinflusste die Entscheidung. Die berichtete Bereitschaft zu fahrfremden Tätigkeiten wurde im zweiten Schritt des UCDs in einer Fahrsimulatorstudie, Studie I, untersucht. Sowohl für visuell-manuelle als auch kognitiv- auditive Nebentätigkeiten war die zuvor berichtete Nutzungsbereitschaft Prädiktor für das Fahrererleben und -verhalten. In Fahrszenarien, in denen die Bereitschaft für Nebentätigkeiten gering war, wurde eine höhere Beanspruchung wahrgenommen. Die Reaktionszeiten für die visuell-manuelle Aufgabe stiegen in Fahrszenarien geringer Bereitschaft. Für kognitiv-auditive Aufgaben wurden geringere Spurabweichungen und Geschwindigkeitsvarianzen in Fahrszenarien hoher Bereitschaft gefunden. Diese Befunde flossen in die Gestaltung erster adaptiver HMIs ein, Schritt drei des UCDs, und wurden im vierten Schritt in einem Fahrsimulator gegen ein statisches sowie ein konfigurierbares HMI getestet, Studie II. Abhängig von der Komplexität des Fahrszenarios wurde die Informationsmenge der adaptiven HMIs erhöht bzw. reduziert. Keines der getesteten Konzepte beeinträchtigte die Bedienbarkeit des Systems oder das Fahrverhalten und Blickverhalten. Die adaptiven und das statische HMI unterschieden sich nicht hinsichtlich der subjektiven Beurteilungen und der Verhaltensmetriken. Das konfigurierbare HMI war den adaptiven und dem statischem hinsichtlich der User Experience (UX), Beanspruchung, dem Bedienkomfort und der Akzeptanz überlegen und zog weniger Aufmerksamkeit auf das Mittelkonsolendisplay. Im Rahmen des UCDs wurden die adaptiven HMIs in einem iterativen dritten und vierten Schritt auf Basis der Ergebnisse der Studie II modifiziert und in einer Realfahrtstudie evaluiert, Studie III. Die adaptiven HMIs wurden gegen ein reduziertes, ein informationsreiches, und ein kontrollierbares HMI getestet. Einhergehend mit den Ergebnissen aus Studie II beeinträchtigte keines der Konzepte die Systembedienbarkeit oder das Fahr- und Blickverhalten. Alle Konzepte wurden gleichermaßen hoch in der UX und dem Bedienkomfort bewertet. Die Akzeptanz für das kontrollierbare Konzept war höher als für die adaptiven Konzepte. Das informationsreiche HMI erzeugte eine höhere subjektive Beanspruchung, insbesondere durch die wahrgenommene visuelle Belastung. Ebenso wurden längere Blickabwendungen von der Straße gefunden. Das Adaptieren der Nutzeroberfläche ohne den direkten Einfluss des Nutzers birgt das Risiko ein Gefühl der Bevormundung hervorzurufen. Im Rahmen dieser Dissertation wurde ein Verfahren zur Erfassung der Bevormundung durch Technologie mittels eines kombinierten Experten- und Novizenansatzes durch Interviews, Onlineumfragen und eines psycho- lexikalischen Ansatzes entwickelt. Die Ergebnisse des finalen Fragebogens (Technology Paternalism Questionnaire, TPaQ) zeigten eine höhere wahrgenommene Bevormundung der adaptiven Systeme im Vergleich zu den konfigurierbaren und kontrollierbaren. Kein Unterschied bestand hingegen zu den statischen Systemen, was für ein allgemein erhöhtes Bevormundungsgefühl durch vordefinierte Systeme spricht. Die Befunde dieser Dissertation liefern eine Gestaltungslösung zur Unterstützung des Fahrers in der Interaktion mit dem Fahrzeug und der Umwelt. Informationen im HMI konnten reduziert und situationsabhängig adaptiv dargestellt werden, ohne das Fahrererleben und -verhalten zu beeinträchtigen. Um dem Gefühl der Bevormundung entgegenzuwirken und die UX zu erhöhen, sollte der Inhalt des HMIs für den Nutzer konfigurierbar, bzw. kontrollierbar sein.:1 INTRODUCTION 2 THEORETICAL BACKGROUND 2.1 Driving Models and Driving Tasks 2.1.1 Information Processing 2.1.2 Driver Distraction 2.2 System Attitude Model 2.2.1 User Experience 2.2.2 Behavioural Adaptations 2.2.3 Driver Capabilities 2.2.4 Driving Task Demands 2.3 HMI Design Solutions 2.3.1 Indication of Adaptation 2.3.2 Adaptation Contexts 2.3.3 Adaptive User Interfaces 2.3.4 Challenges for Adaptive User Interfaces 3 AIM OF THE THESIS AND RESEARCH QUESTIONS 4 PRE-STUDIES: USER REQUIREMENTS AND NEEDS 4.1 Creativity Workshops 4.1.1 Background and Research Questions 4.1.2 Method 4.1.3 Results 4.1.4 Summary 4.2 Focus Group 4.2.1 Background and Research Questions 4.2.2 Method 4.2.3 Results 4.2.4 Summary 4.3 Online Survey 4.3.1 Background and Research Questions 4.3.2 Method 4.3.3 Results 4.3.4 Summary 4.4 Discussion 5 STUDY I: INTERACTION OF DRIVING SCENARIOS AND NON-DRIVING-RELATED TASKS 5.1 Background and Aim of the Study 5.1.1 Driver Distraction Effects under different NDRT Modalities 5.1.2 Driving Scenarios 5.2 Method 5.2.1 Independent Variables 5.2.2 Dependent Variables 5.2.3 Study Procedure 5.3 Results 5.3.1 Manipulation Check 5.3.2 Subjective Perceptions 5.3.3 Behavioural Adaptations 5.4 Discussion 6 TECHNOLOGY PATERNALISM 6.1 Theoretical Background 6.1.1 Paternalism 6.1.2 Previous Research 6.1.3 Research Questions 6.2 Methodological Approach 6.3 Expert Approach 6.3.1 Method 6.3.2 Results 6.3.3 Summary 6.4 Novice Approach 6.4.1 Interviews: Perception of (Technology) Paternalism 6.4.2 First Online Survey: Psycholexical Approach 6.4.3 Second Online Survey: Experiences with Patronisation by Technology 6.5 Technology Paternalism Model 6.5.1 Identified Definition 6.5.2 Model Assumptions 6.6 First Validation 6.7 Test Statistics 6.7.1 Psychometric Criteria 6.7.2 Factor Structure 6.7.3 Moderation and Mediation Analyses 6.8 Conclusion and Implications 6.9 Final Questionnaire 7 STUDY II: ADAPTIVE HUMAN MACHINE INTERFACES 7.1 Background and Aim of the Study 7.1.1 Needed Information in an Automotive HMI 7.1.2 HMI Designs for the Simulator Study 7.1.3 Adaptive, static and configurable HMI Concepts in the Simulator Study 7.2 Method 7.2.1 Independent Variables 7.2.2 Dependent Variables 7.2.3 Study Procedure 7.3 Results 7.3.1 Manipulation Check 7.3.2 Subjective Perceptions 7.3.3 Behavioural Adaptations 7.3.4 Configuration of the HMI 7.4 Discussion 8 STUDY III: ADAPTIVE HUMAN MACHINE INTERFACES IN THE FIELD 8.1 Background and Aim of the Study 8.1.1 HMI Designs for the Field Study 8.1.2 Adaptive, non-adaptive and controllable HMI Concepts in the Field Study 8.2 Method 8.2.1 Independent Variables 8.2.2 Dependent Variables 8.2.3 Study Procedure 8.3 Results 8.3.1 Manipulation Check 8.3.2 Subjective Perceptions 8.3.3 Behavioural Adaptations 8.3.4 Controllable HMI 8.4 Discussion 9 GENERAL DISCUSSION 9.1 Effects of the Driving Scenario on NDRT Engagement Willingness and Driver Behaviour 9.2 Impacts of Adaptive HMI Concepts 9.3 Evaluation of Configurable and Controllable HMI Concepts 9.4 Patronisation through Technology 9.5 Limitations 9.6 Future Research and Theoretical Implications 9.7 Practical Implications 10 CONCLUSION BIBLIOGRAPHY APPENDIX CURRICULUM VITAE PUBLICATIONS LIST / As technology increases throughout our daily lives we are faced with new chances and challenges, also as car drivers. Extended availability and functionalities of in-vehicle information systems (IVIS) and driver assistance systems (ADAS) in addition to mobile device features tempt the driver into distraction from the driving task. Although the intent of the integration of new technologies is the fulfilment of drivers’ needs, it does not necessarily truly support the driver or counteract driver distraction. Driver distraction is an everlasting topic in driving research as failures in managing the driving task can have severe effects. Within the interaction of the driver, the vehicle and the environment, in-vehicle information systems are crucial in guaranteeing a fulfilment of the primary driving tasks of navigating, stabilizing and manoeuvring. To support the driver in this interaction of varying demands a contextual, driving scenario-based adaptation of the content in the information system poses an opportunity. The present doctoral thesis aimed at identifying a potential design solution for an IVIS to provide a safe and comfortable usage while maintaining safe driving behaviour. Therefore, an iterative user-centred design approach (UCD, DIN EN ISO 9241-210, 2010) was pursued. As a first step, the context and user requirements in interacting with non-driving-related tasks (NDRTs) were identified in the Pre-Studies following an explorative approach. Most prevalently, drivers engaged in using their smartphones for navigation and communication. The willingness to engage in an NDRT was reported to be dependent on the modality of the task in interaction with the driving scenario, where the road type had the highest impact. As the second step, the reported engagement willingness was evaluated in a driving simulator, Study I. For both visual-manual and cognitive-auditory NDRTs the reported engagement willingness predicted the perceived workload. A higher workload was perceived in driving scenarios of a lower reported engagement willingness for NDRTs. This finding was supported by the driving behaviour. For the visual-manual task, behavioural data showed an increase in reaction times in the scenarios where engagement willingness was reported to be lower. For cognitive-auditory tasks lower lane departures and speed variances were observed in the driving scenarios with a higher reported engagement willingness. These results fed into the third and fourth steps of the user-centred design process, Study II, in which first designs of an adaptive Human Machine Interface (HMI) were realised and tested in a driving simulator against a static and a configurable HMI. Based on the complexity of the driving scenario the information content in the HMI was reduced or increased. None of the HMI concepts adversely affected system usability, driving performance, or eye glance behaviour. The adaptive and the static concepts did not differ in subjective perceptions and behavioural adaptations. The configurable HMI was superior to the adaptive and static HMI concepts in user experience (UX), perceived usability, subjective workload, as well as acceptance, and attracted less glances to the centre stack display (CSD). Iteratively, the results of Study II were integrated in the adaptive HMI concepts and then tested in an on-road study, Study III. Two adaptive HMI concepts of higher adaptation degrees, a reduced, a loaded and a controllable HMI concept were evaluated regarding subjective perceptions and behavioural adaptations. Supporting the findings of Study II, the HMI concepts did not adversely affect system usability and driver behaviour. All concepts were equally high in UX and perceived usability. The controllable HMI showed some advances, as acceptance was higher than for the adaptive concepts. The loaded HMI provoked a higher workload, especially due to the visual load, and longer glances away from the road scene. Changing the user interface (UI) without the users’ direct control poses responsibility on the system designer: Users can feel patronised by the technical system. A method to assess Technology Paternalism was developed applying a combined expert and novice approach, including interviews, online surveys and a psycholexical approach. The final questionnaire, the Technology Paternalism Questionnaire (TPaQ), showed good reliability and validity. The results of the TPaQ indicated that the adaptive HMI concepts were perceived more patronising than the configurable and controllable HMI concepts. Though, the adaptive concepts did not differ to the static concepts, speaking for a general feeling of patronisation through pre-defined concepts. Solely the control over the visualisation reduced the perceived patronisation by a technical system. The findings within this doctoral thesis provide a design solution to face the issue of driver distraction and support the interaction of the driver, vehicle and environment. Information content in the HMI could be reduced and contextually adapted, as no adverse effects on drivers’ subjective perceptions and behavioural adaptations were found. In order to counteract a feeling of patronisation and increase the UX, the information content in the HMI should be configurable or controllable.:1 INTRODUCTION 2 THEORETICAL BACKGROUND 2.1 Driving Models and Driving Tasks 2.1.1 Information Processing 2.1.2 Driver Distraction 2.2 System Attitude Model 2.2.1 User Experience 2.2.2 Behavioural Adaptations 2.2.3 Driver Capabilities 2.2.4 Driving Task Demands 2.3 HMI Design Solutions 2.3.1 Indication of Adaptation 2.3.2 Adaptation Contexts 2.3.3 Adaptive User Interfaces 2.3.4 Challenges for Adaptive User Interfaces 3 AIM OF THE THESIS AND RESEARCH QUESTIONS 4 PRE-STUDIES: USER REQUIREMENTS AND NEEDS 4.1 Creativity Workshops 4.1.1 Background and Research Questions 4.1.2 Method 4.1.3 Results 4.1.4 Summary 4.2 Focus Group 4.2.1 Background and Research Questions 4.2.2 Method 4.2.3 Results 4.2.4 Summary 4.3 Online Survey 4.3.1 Background and Research Questions 4.3.2 Method 4.3.3 Results 4.3.4 Summary 4.4 Discussion 5 STUDY I: INTERACTION OF DRIVING SCENARIOS AND NON-DRIVING-RELATED TASKS 5.1 Background and Aim of the Study 5.1.1 Driver Distraction Effects under different NDRT Modalities 5.1.2 Driving Scenarios 5.2 Method 5.2.1 Independent Variables 5.2.2 Dependent Variables 5.2.3 Study Procedure 5.3 Results 5.3.1 Manipulation Check 5.3.2 Subjective Perceptions 5.3.3 Behavioural Adaptations 5.4 Discussion 6 TECHNOLOGY PATERNALISM 6.1 Theoretical Background 6.1.1 Paternalism 6.1.2 Previous Research 6.1.3 Research Questions 6.2 Methodological Approach 6.3 Expert Approach 6.3.1 Method 6.3.2 Results 6.3.3 Summary 6.4 Novice Approach 6.4.1 Interviews: Perception of (Technology) Paternalism 6.4.2 First Online Survey: Psycholexical Approach 6.4.3 Second Online Survey: Experiences with Patronisation by Technology 6.5 Technology Paternalism Model 6.5.1 Identified Definition 6.5.2 Model Assumptions 6.6 First Validation 6.7 Test Statistics 6.7.1 Psychometric Criteria 6.7.2 Factor Structure 6.7.3 Moderation and Mediation Analyses 6.8 Conclusion and Implications 6.9 Final Questionnaire 7 STUDY II: ADAPTIVE HUMAN MACHINE INTERFACES 7.1 Background and Aim of the Study 7.1.1 Needed Information in an Automotive HMI 7.1.2 HMI Designs for the Simulator Study 7.1.3 Adaptive, static and configurable HMI Concepts in the Simulator Study 7.2 Method 7.2.1 Independent Variables 7.2.2 Dependent Variables 7.2.3 Study Procedure 7.3 Results 7.3.1 Manipulation Check 7.3.2 Subjective Perceptions 7.3.3 Behavioural Adaptations 7.3.4 Configuration of the HMI 7.4 Discussion 8 STUDY III: ADAPTIVE HUMAN MACHINE INTERFACES IN THE FIELD 8.1 Background and Aim of the Study 8.1.1 HMI Designs for the Field Study 8.1.2 Adaptive, non-adaptive and controllable HMI Concepts in the Field Study 8.2 Method 8.2.1 Independent Variables 8.2.2 Dependent Variables 8.2.3 Study Procedure 8.3 Results 8.3.1 Manipulation Check 8.3.2 Subjective Perceptions 8.3.3 Behavioural Adaptations 8.3.4 Controllable HMI 8.4 Discussion 9 GENERAL DISCUSSION 9.1 Effects of the Driving Scenario on NDRT Engagement Willingness and Driver Behaviour 9.2 Impacts of Adaptive HMI Concepts 9.3 Evaluation of Configurable and Controllable HMI Concepts 9.4 Patronisation through Technology 9.5 Limitations 9.6 Future Research and Theoretical Implications 9.7 Practical Implications 10 CONCLUSION BIBLIOGRAPHY APPENDIX CURRICULUM VITAE PUBLICATIONS LIST

Die Nutzung von Mobiltelefonen während des Fahrens, vor allem das Lesen und Verfassen von Textnachrichten („Texting“), hat in den letzten Jahren drastisch zugenommen und stellt ein wachsendes Risiko für die Verkehrssicherheit dar. Es ist bekannt, dass visuell-manuelle Zweitaufgaben wie Texting die Fahrleistung negativ beeinträchtigen und das Unfallrisiko erheblich erhöhen. Gleichzeitig gibt es jedoch auch Hinweise darauf, dass Fahrer eine Reihe von selbstregulatorischen Verhaltensweisen nutzen, um die erhöhten Anforderungen durch die Zweitaufgabenbearbeitung beim Fahren auszugleichen. Die meisten Befunde zur selbstregulatorischen Verhaltensanpassung während der Zweitaufgabenbearbeitung beim Fahren beruhen allerdings auf experimentellen Studien, in denen die Versuchspersonen in künstlichen Verkehrsumgebungen fahren und oftmals nicht frei entscheiden können, ob und wann sie eine Zweitaufgabe aufnehmen. Ziel der vorliegenden Dissertation war es, selbstregulatorisches Verhalten basierend auf Daten aus sogenannten Naturalistic Driving Studies zu untersuchen und damit das Verständnis über ein Themengebiet zu verbessern, welches lange Zeit vernachlässigt wurde. Der Fokus lag dabei auf mobiltelefonbezogenen Aufgaben. Die Dissertation besteht aus fünf empirischen Artikeln sowie einer kurzen Synopse, in der theoretische Grundlagen zum Thema betrachtet sowie die Ergebnisse übergreifend zusammengefasst und diskutiert werden. Für die Studien, die den empirischen Artikeln zugrunde liegen, wurden Daten aus zwei großangelegten Naturalistic Driving Studies kodiert und analysiert – der US-amerikanischen SHRP 2 (Second Strategic Highway Research Program) Naturalistic Driving Study sowie der europäischen UDRIVE (European naturalistic Driving and Riding for Infrastructure & Vehicle safety and Environment) Naturalistic Driving Study. Das erste Forschungsziel der Dissertation bestand darin, selbstregulatorisches Verhalten in Form von Geschwindigkeitsanpassung zu untersuchen. Der Fokus lag dabei auf Fahrten, bei denen die Fahrer auf der Autobahn und im freien Verkehrsfluss fuhren. Für das Telefonieren mit dem Mobiltelefon ergab die Analyse der SHRP 2 Daten, dass Fahrer ihre Geschwindigkeit während des Telefonierens nicht reduzieren. Für Texting zeigten sich kleine Hinweise für eine Geschwindigkeitsanpassung, vor allem während des Fahrens mit höheren Geschwindigkeiten. Bei der Analyse der UDRIVE Daten konnten hingegen deutlichere Ergebnisse gefunden werden. Fahrer reduzierten ihre Geschwindigkeit nach dem Initiieren von Texting und erhöhten ihre Geschwindigkeit nach dem Beenden von Texting – in beiden Fällen um mehr als 2 km/h. Europäische Fahrer scheinen also „mehr“ selbstregulatorisches Verhalten zu zeigen als US-amerikanische Fahrer. Gründe für diese unterschiedlichen Befunde könnten in der Verkehrsinfrastruktur, der Fahrzeugausstattung sowie in den Stichprobencharakteristiken liegen. Das zweite Forschungsziel bezog sich auf die Identifikation der Orte, an denen das Mobiltelefon vor Beginn der mobiltelefonbezogenen Aufgabe verstaut wird, sowie deren Einfluss auf das Blickverhalten der Fahrer. Die Analyse der UDRIVE Daten zeigte, dass vor Beginn des Textings das Mobiltelefon zumeist offen und in Reichweite lag. Ähnliche Ergebnisse wurden bei der Analyse der SHRP 2 Daten für das Telefonieren gefunden. Die meisten Fahrer verstauten das Mobiltelefon in unmittelbarer Reichweite (z.B. auf dem Schoß). Bei einem Großteil dieser Fälle wurde darüber hinaus der Anruf vom Fahrer selbst initiiert. Dies lässt vermuten, dass sich Fahrer auf selbstinitiierte Anrufe vorbereiten und ihr Mobiltelefon in der Nähe verstauen, um den Aufwand des Suchens bzw. Greifens nach dem Mobiltelefon so gering wie möglich zu halten. Wenn sich das Mobiltelefon auf dem Beifahrersitz oder in der Tasche befand, war der Anruf zumeist eingehend. Die Analysen des Blickverhaltens in der Initiierungsphase eines Telefonats (d.h. wenn nach dem Mobiltelefon gesucht und gegriffen wird) zeigten, dass die Dauer der auf die Straße gerichteten Blicke tendenziell (allerdings nicht signifikant) zunimmt je weiter weg das Mobiltelefon verstaut wird, während kein Unterschied zwischen den Ablageorten hinsichtlich der Dauer der Blickabwendungen von der Straße erkennbar war. Dieser Befund legt nahe, dass Fahrer die Aufmerksamkeit, welche sie auf die primäre Fahraufgabe richten, in Abhängigkeit der Zweitaufgabenanforderung anpassen. Im Rahmen des dritten Forschungsziels der Dissertation wurden die Verkehrskontexte identifiziert, in denen Fahrer mobiltelefonbezogene Aufgaben vermehrt aufnehmen. Mit Ausnahme des Telefonierens initiierten die Fahrer mobiltelefonbezogene Aufgaben signifikant häufiger, wenn das Fahrzeug stand (z.B. an einer roten Ampel). Darüber hinaus wurde signifikant weniger getextet, wenn die Fahrer in einem konstanten Verkehrsfluss fuhren oder abbogen. Folglich scheinen Verkehrskontexte mit geringen Anforderungen an die primäre Fahraufgabe für die Aufnahme mobiltelefonbezogener Aufgaben präferiert zu werden. Dieser Befund konnte ebenfalls in einer weiteren Untersuchung bestätigt werden, bei welcher der Fokus auf Ampelsituationen lag. Texting wurde im Vergleich zum Telefonieren signifikant häufiger während des Stehens an der Ampel begonnen als auch beendet. Dies deutet daraufhin, dass Fahrer versuchen, die Dauer des Textings auf die Rotlichtphase zu beschränken. Aus den Blickanalysen ging hervor, dass Fahrer, die an der Ampel texteten, mehr als die Hälfte der Zeit auf das Mobiltelefon und somit nicht auf die Straße schauten. Es gab zudem einen beachtenswerten Teil an Fahrern, die Texting erst nach dem Wiederlosfahren beendeten, was das Situationsbewusstsein erheblich beeinträchtigen und sich damit negativ auf die Verkehrssicherheit auswirken kann. Die Ergebnisse dieser Dissertation zeigen, dass Daten aus Naturalistic Driving Studies nicht nur verwendet werden können, um bereits bestehende Befunde aus experimentellen Studien zu validieren, sondern auch um neue Erkenntnisse bezüglich selbstregulatorischen Verhaltens während der Zweitaufgabenbearbeitung beim Fahren unter natürlichen Verkehrsbedingungen zu gewinnen. Die vorliegende Arbeit leistet damit einen Forschungsbeitrag im Bereich der Fahrerablenkung. In zukünftigen Untersuchungen sollte das Zusammenspiel zwischen strategischen und operationalen Verhaltensweisen sowie der Einfluss von individuellen Faktoren auf die selbstregulatorische Verhaltensanpassung thematisiert werden. Darüber hinaus stellen die Befunde einen Ausgangspunkt für die Ableitung praktischer Maßnahmen dar. Zur Erhöhung der Verkehrssicherheit könnten beispielsweise sogenannte Workload-Management-Systeme den Fahrer während einer Zweitaufgabenbearbeitung in kritischen (z.B. während des Fahrens mit hohen Geschwindigkeiten) oder in vermeintlich einfachen Verkehrsumgebungen (z.B. während des Stehens an einer roten Ampel) unterstützen, sodass die Aufmerksamkeit (rechtzeitig) auf die primäre Fahraufgabe gelenkt wird.:Danksagung i Zusammenfassung iii Table of Contents vii Synopsis 1 1 Introduction 1 2 Cell phone related driver distraction 2 2.1 Prevalence of cell phone usage while driving 3 2.2 Effects of cell phone usage while driving on driving performance 4 3 Self-regulatory behavior adaptation 5 3.1 Trying to find a definition of self-regulatory behavior adaptation 6 3.2 Theoretical frameworks to explain drivers’ self-regulatory behavior adaptation 6 3.2.1 Task Difficulty Homeostasis (Fuller, 2005, 2008, 2011) 7 3.2.2 Behavioural Adaptation Model (Young, Regan, & Lee, 2009) 8 3.3 Types of self-regulatory behavior adaptation 9 3.3.1 Operational self-regulatory behavior adaptation 10 3.3.2 Strategic self-regulatory behavior adaptation 12 4 Naturalistic driving study – A useful method to investigate driving behavior? 13 4.1 SHRP 2 naturalistic driving study 17 4.2 UDRIVE naturalistic driving study 17 5 Research objectives 17 5.1 Assessing drivers’ speed behavior 18 5.2 Identifying cell phone storage location before initiating a cell phone task and assessing its impact on drivers’ glance behavior 18 5.3 Assessing the driving contexts that encourage drivers to initiate a cell phone task and getting some indications about potential safety implications associated with this behavior strategy 19 5.4 Integration of the research objectives into the theoretical frameworks 19 6 Summary and conclusion 20 6.1 Main findings of the dissertation 20 6.1.1 Drivers’ speed behavior when engaged in cell phone tasks 20 6.1.2 Drivers’ cell phone storage location before initiating a cell phone task and its impact on drivers’ glance behavior 21 6.1.3 Driving contexts that encourage drivers to initiate a cell phone task and potential safety implications associated with this behavior strategy 22 6.2 Overall discussion 23 6.2.1 Methodological considerations 23 6.2.2 Theoretical implications 25 6.2.3 Practical implications 28 6.3 Conclusion 30 7 References 31 Paper I 43 Paper II 55 Paper III 73 Paper IV 83 Paper V 93 Curriculum Vitae 105 Publications 109