Der breite Einsatz von Wasserstoff-Brennstoffzellen kann einen nachhaltigen Beitrag zur Minderung des Ausstoßes klima- und gesundheitsschädlicher Emissionen leisten. Allerdings ist der Erfolg dieser wie anderer neuer Technologien maßgeblich von der Akzeptanz durch zukünftige Nutzer abhängig. Daher sollten bei der Technologieentwicklung und -implementierung unbedingt Nutzenvorteile bei Kostenneutralität oder sogar Kostenvorteile gegenüber bestehenden Technologien angestrebt werden. Mit dem Konzept der integrierten Geschäftsmodell- und Technologieentwicklung findet eine Verknüpfung der technologischen Entwicklung mit der Herbeiführung einer ökonomischen Verwertbarkeit statt. Bereits während der Technologieentwicklung werden, eng mit dieser verzahnt, Geschäftsmodelle entwickelt, die eine erfolgreiche Verwertung ermöglichen sollen. Aus den Geschäftsmodell(ide)en resultierende ökonomische Steuerungsimpulse sollen zur Auswahl alternativer Technologie- bzw. Systemvarianten genutzt und in Anforderungen umgesetzt werden, um die Technologieentwicklung gezielt so früh wie möglich auf Anwenderbedürfnisse und wirtschaftliche Kriterien ausrichten, Risiken verringern und eine erfolgreiche Verwertung herbeiführen zu können. Ein Element des Konzepts stellt eine Integrierte Technologie-, Anwender- und Marktanalyse dar, mit deren Hilfe Szenarien erarbeitet werden können, die eine Basis für die Technologie- und Geschäftsmodellentwicklung (einschließlich der Ableitung von Anforderungen) darstellen. Hinzu kommt eine Bewertungsmethodik für Geschäftsmodelle, die monetäre und nicht-monetäre (ökonomische, soziale und ökologische) Zielkriterien einbezieht. Des Weiteren sollen mittels Kostenanalysen und -prognosen sowie der Ableitung von Zielkosten für Komponenten und Fertigungsprozesse Steuerungsimpulse erzeugt werden, die eine effektive, auf den Geschäftsmodellerfolg gerichtete Technologie(weiter)entwicklung erlauben.

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Europe requires significant transmission grid expansions to foster the integration of electricity markets, enhance security of supply and integrate renewable energies. However, next to lengthy authorization processes, transmission system operators (TSOs) in Europe are currently facing extreme public opposition in their transmission line projects leading to significant project delays. These delays imply significant additional costs for TSOs as well as society as a whole and put the transformation of the European energy system at risk. Existing scientific literature currently lacks comprehensive studies that have tried to identify generalizable success factors to overcome public opposition in transmission line projects. The goal of work at hand was to close this research gap. Potential success factors were collected through extensive literature review and interviews throughout Europe with respective stakeholders such as citizen action groups, NGOs or energy experts. Experiences from analogue large infrastructure projects like wind parks, carbon capture and storage facilities, hydro dams, nuclear waste repositories, etc. were also used to form hypotheses. The findings were transformed into a structural equation model and tested through a questionnaire answered by almost all European TSOs. Results revealed that people’s trust in the TSO is of utmost importance for less public opposition. It can be regarded as the critical success factor per se. TSOs can create trust through stakeholder participation, sufficient communication, proper organizational readiness and liaison with stakeholders. Furthermore, appropriate technical planning can help to reduce public opposition in transmission line projects. In total 18 concrete and actionable success factors were identified for TSO management to facilitate the establishment of these aforementioned aspects. They will help European TSOs to reduce public opposition and thus accelerate the implementation of new transmission lines. Interestingly, economic benefits for people did not turn out to be a Significant success factor in reducing their opposition against new transmission lines.:Contents I List of tables VIII List of figures IX List of abbreviations XI List of symbols XV List of country codes XVI 1 Introduction 1 1.1 Problem statement 1 1.2 Thematic classification and research gap 2 1.3 Objective, research questions and scop e of work 3 1.4 Methodology and structure of work 5 2 Fundamentals of electricity transmission line planning 7 2.1 History of the European electricity transmission network 7 2.2 Transmission technologies 9 2.2.1 High-voltage alternating current (HVAC) 9 2.2.1.1 High - voltage alternating current overhead lines (HVAC OHL) 9 2.2.1.2 High - voltage alternating underground cables (HVAC UGC) 10 2.2.2 High - voltage direct current (HVDC) 12 2.2.2.1 High - voltage direct current overhead lines (HVDC OHL) 12 2.2.2.2 High - voltage direct current underground cables (HVDC UGC) 13 2.2.3 Gas - insulated lines (GIL) 14 2.3 Major players 15 2.3.1 European Transmission System Operators (TSOs) and related associations 15 2.3.1.1 National Transmission System Operators (TSOs) 15 2.3.1.2 ENTSO - E 16 2.3.2 Energy regulators and related associations 18 2.3.2.1 National regulatory authorities (NRA) 18 2.3.2.2 European associations of energy regulators 19 2.4 Development of new transmission lines 20 2.4.1 Planning objectives 20 2.4.2 Planning process 21 2.4.2.1 Identification of needs 22 2.4.2.2 Feasibility study 23 2.4.2.3 Spatial planning 24 2.4.2.4 Strategic Environmental Assessment (SEA) 25 2.4.2.5 Environmental Impact Assessment (EIA) 26 2.4.2.6 Permitting procedure 28 2.4.2.7 Securing land rights and way - leaves 28 2.4.2.8 Construction, commissioning and operation 29 2.5 Project delays and obstacles 31 2.5.1 Project delays 31 2.5.2 Rationales for delay 33 2.5.2.1 Minor obstacles 34 2.5.2.2 Public opposition 35 2.5.2.3 Insufficient authorization procedures 36 2.5.3 Excursus: Recent governmental measures to overcome delays 38 2.5.3.1 Austria 38 2.5.3.2 Denmark 38 2.5.3.3 Germany 39 2.5.3.4 Great Britain 41 2.5.3.5 Netherlands 42 2.5.3.6 European Union 43 2.5.3.7 Further recommendations 48 2.6 Interim conclusion on the fundamentals of transmission line planning 49 3 Fundamentals of social acceptance 51 3.1 Definition and classification 51 3.2 Contextual factors that influence stakeholders’ attitudes 54 3.2.1 Proximity of stakeholders to a facility 54 3.2.2 Risk perception of individuals 55 3.2.3 Individual knowledge base 56 3.2.4 Existing and marginal exposure 56 3.2.5 Land valuation and heritage 57 3.2.6 Trust in project developer 58 3.2.7 Energy system development level 59 3.3 The history of social movement against infrastructure facilities 60 3.4 Forms of public opposition 61 3.5 Interim conclusion on the fundamentals of social acceptance 63 4 Fundamentals and methodology of success factor research 64 4.1 The goal of success factor research 64 4.2 Defining success factor terminology 64 4.2.1 Success 64 4.2.2 Success factors 65 4.3 Success factor research history and current state 67 4.4 Classification of success factor studies 67 4.4.1 Specificity 68 4.4.2 Causality 69 4.5 Success factor identification approaches 70 4.5.1 Systematization of success factor identification approaches 70 4.5.2 Approach assessment 72 4.6 Criti cism to success factor research 73 4.7 Interim conclusion on the fundamentals of success factor research 75 5 Success factor res earch on social acceptance in transmission line planning – a combination of research streams 77 5.1 State of research 77 5.1.1 Social acceptance in electricity transmission line planning (A) 77 5.1.2 Success factor research on social acceptance (B) 83 5.1.3 Success factor research in transmission line planning (C) 89 5.2 Value add and classification of this work 89 5.3 Research design 90 5.3.1 Identification of potential success factors through a direct, qualitative - explorative approach 92 5.3.1.1 Overview of methodologies 92 5.3.1.2 Survey 93 5.3.2 Quantitative - confirmatory approach to validate potential success factors 95 5.3.2.1 Overview of statistical methodologies 95 5.3.2.2 Structural equation modeling (SEM) 96 5.3.2.2.1 Path analysis 97 5.3.2.2.2 Structure of SEM 99 5.3.2.2.3 Methods for SEM estimation 102 5.3.2.2.4 PLS algorithm 106 6 Identification of reasons for public opposition and derivation of potential success factors 112 6.1 Conducted interviews 112 6.1.1 Selection of interviewees 112 6.1.2 Preparation, conduction and documentation of interviews 115 6.2 Reasons for public opposition 117 6.2.1 Health and safety issues 118 6.2.1.1 Electric and magnetic fields (EMF) 118 6.2.1.2 Falling ice 124 6.2.1.3 Toppled pylons and ruptured conductors 125 6.2.1.4 Flashover 125 6.2.2 Reduced quality of living 126 6.2.2.1 Visual impact 126 6.2.2.2 Noise 128 6.2.3 Economic unfairness 130 6.2.3.1 Devaluation of property and insufficient compensation 130 6.2.3.2 Expropriation 131 6.2.3.3 Negative impact on tourism 132 6.2.3.4 Lack of direct benefits and distributional unfairness 132 6.2.3.5 Agricultural disadvantages 133 6.2.4 Lack of transparency and communication 135 6.2.4.1 Insufficient justification of line need 135 6.2.4.2 Insufficient, inaccurate and late information 137 6.2.4.3 Intransparent decision making 138 6.2.4.4 Inappropriate appearance 138 6.2.4.5 Expert dilemma 139 6.2.5 Lack of public participation 140 6.2.5.1 Lack of involvement 140 6.2.5.2 One - way communication 141 6.2.5.3 Lack of bindingness 141 6.2.5.4 Inflexibility 142 6.2.6 Environmental impact 142 6.2.6.1 Flora 143 6.2.6.2 Fauna 145 6.2.7 Distrust 146 6.3 Potential success factors to reduce public opposition 147 6.3.1 Communication 149 6.3.1.1 Communication strategy 149 6.3.1.2 Early communication 150 6.3.1.3 Line justification 150 6.3.1.4 Direct personal conversation 151 6.3.1.5 Appropriate communication mix 153 6.3.1.6 Comprehensibility 156 6.3.1.7 Sufficient and honest information 157 6.3.1.8 Stakeholder education 158 6.3.1.9 Post - communication 159 6.3.2 Participation 160 6.3.2.1 Pre - polls 160 6.3.2.2 Participation possibilities 161 6.3.2.3 Participation information 164 6.3.2.4 Macro - planning involvement 165 6.3.2.5 Pre - application involvement 166 6.3.2.6 Neutral moderation/mediation 166 6.3.2.7 Joint fact finding 169 6.3.2.8 Flexibility, openness and respect 170 6.3.2.9 Commitment and bindingness 171 6.3.2.10 Transparent decision making 172 6.3.3 Economic benefits 173 6.3.3.1 Local benefits 173 6.3.3.2 Individual compensations 174 6.3.3.3 Muni cipality compensations 176 6.3.3.4 Socio - economic benefits 177 6.3.3.5 Excursus: Social cost - benefit analysis of a new HVDC line between France and Spain 177 6.3.4 Organizational readiness 182 6.3.4.1 Stakeholder analysis and management 182 6.3.4.2 Qualification and development 184 6.3.4.3 Sufficient resources 186 6.3.4.4 Internal coordination 187 6.3.4.5 Cultural change 187 6.3.4.6 Top - management support 188 6.3.4.7 Best practice exchange 188 6.3.5 Stakeholder liaison 189 6.3.5.1 Stakeholder cooperation 189 6.3.5.2 Supporters / Multiplicators 190 6.3.5.3 Local empowerment 191 6.3.6 Technical planning 191 6.3.6.1 Line avoidance options 191 6.3.6.2 Route alternatives 194 6.3.6.3 Transmission technology options 194 6.3.6.4 Piloting of innovations 198 6.3.6.5 Excursus: Exemplary transmission line innovations 198 6.3.6.6 Avoidance of sensitive areas 206 6.3.6.7 Bundling of infrastructure 206 6.3.6.8 Line deconstruction 207 6.3.6.9 Regulatory overachievement 208 7. Development of research model 209 7.1 Procedure 209 7.2 Development of hypotheses on causal relationships 209 7.2.1 Stakeholder liaison 209 7.2.2 Participation 210 7.2.3 Communication 210 7.2.4 Organizational readiness 211 7.2.5 Economic benefits 212 7.2.6 Technical planning 212 7.2.7 Trust 213 7.2.8 Summary of hypotheses 213 7.3 Development of path diagram and model specification 214 7.3.1 Structural model 214 7.3.2 Measurement model 215 7.3.2.1 Formative measurements 215 7.3.2.2 Reflective measurements 2 7.4 Identifiability of model structure 217 8 Empirical validation of potential success factors 219 8.1 Data acqu isition 219 8.1.1 Concept of using questionnaires for data acquisition 219 8.1.2 Target group and sample size 220 8.1.3 Questionnaire design 222 8.1.3.1 Form and structure 222 8.1.3.2 Operatio nalization 224 8.1.3.2.1 Operationalization of potential success factors 224 8.1.3.2.2 Operationalization of construct TRUST 225 8.1.3.2.3 Operationalization of construct REDUCED PUBLIC OPPOSITION 226 8.1.3.2.4 Operationalization of control variables 226 8.1.3.3 Bias 227 8.1.3.3.1 Common method bias 227 8.1.3.3.2 Key i nformation bias 229 8.1.3.3.3 Hypothetical bias 229 8.1.4 Pretest 230 8.1.5 Questionnaire return and data preparation 231 8.2 Model estimation 236 8.2.1 Software selection for modeling 236 8.2.2 Estimation results 237 8.3 Model evaluation 239 8.3.1 Evaluat ion of reflective measurement models 240 8.3.1.1 Content validity 240 8.3.1.2 Indicator reliability 243 8.3.1.3 Construct validity 245 8.3.1.3.1 Convergent validity 245 8.3.1.3.1.1 Average var iance extracted (AVE) 245 8.3.1.3.1.2 Construct reliability 245 8.3.1.3.2 Discriminant validity 247 8.3.1.3.2.1 Fornell/Larcker criterion 247 8.3.1.3.2.2 Cross loadings 248 8.3.2 Evaluation of formative measurement models 250 8.3.2.1 Content validity 250 8.3.2.2 Indicator reliability / relevance 250 8.3.2.2.1 Indicator weights and significance 250 8.3.2.2.2 Multicollinearity 254 8.3.2.3 Construct validity 256 8.3.3 Evaluation of structural model 256 8.3.3.1 Multicollinearity 256 8.3.3.2 Explanatory power 257 8.3.3.3 Predictive relevance 259 8.3.4 Evaluation of total model 260 8.4 Verification of hypotheses and discussion of results 260 8.5 Success factors for reducing public opposition in transmission line planning: Recommendations for TSO management 264 8.5.1 Measures to create stakeholder trust 266 8.5.1.1 Sufficient stakeholder participation 266 8.5.1.2 Proper stakeholder communication 267 8.5.1.3 TSO’s organizational readiness for stakeholder management 267 8.5.1.4 Creating liaison with stakeholders 268 8.5.2 Important aspects in technical planning 268 8.5.3 Consolidated overview 269 9 Concluding remarks 270 9.1 Summary of results 270 9.2 Contribution, limitations, and directions for further research 272 10 Appendix 276

This study is mainly designed to investigate the issue of acceptance and use of Information and Communication Technologies (ICTs), and examine factors that influence and predict acceptance and use of ICTs among Staff Members (SMs) of Khartoum State Universities (KSUs) (Sudan). To achieve these objectives the study was structured in seven chapters that represent the chronological development of the study. The review of the literature allows for the development of a study conceptual framework, instruments, and methodology of the study. A mixed methodology, mainly quantitative questionnaire of a deductive nature and qualitative methods, was employed. Of 787 questionnaires randomly distributed 527 (a response rate 67 %,) was received and analysed. The analysis was performed using SPSS, Smart Partial Least Squire (Smart-PLS), and qualitative analysis. Thus, descriptive, explanatory, and content analyses were presented and discussed. The results of the analysis of the situations and variations provide important information on SMs’ skills, experience, purposes and duration of ICT use. The result revealed that, ICTs were widely used by most SMs. However, relatively low numbers of SMs used ICTs in teaching. Perceived usefulness (PU) and SMs’ intrinsic motivation were the main reasons that motivated SMs to use ICTs. Amongst different purposes of using ICTs, SMs use it principally for teaching and academic purposes. Among many suggested constrains, specific infrastructure, organization, and individual level were strongly agreed on as the main problem that hinder SMs’ ICT use. The statistical analysis revealed that the use of ICTs for teaching and the duration of this use vary significantly with variations in SMs’ demographic and personal characteristics. In order to examine factors influencing SMs’ acceptance and use of ICTs, a conceptual framework and relevant instruments of data collections, which was based on technology acceptance model (TAM) supported by other models, were developed. The analysis of Structural equation modelling (SEM) via smart-PLS confirmed the reliability and validity of the measurements and the structural models. The results of the analysis of the structural models indicate that nine out of thirteen claimed hypotheses were proved and supported. The findings proved applicability and the validity of TAM in predicting SMs’ acceptance and use of ICTs in the study context. SMs’ acceptance of ICTs was found to. / Die vorliegende Arbeit beleuchtet die Fragen der Akzeptanz und Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT). Sie untersucht am Beispiel des Lehrpersonals von staatlichen sowie privaten Universitäten im Bundesland Khartum (Sudan), welche Faktoren und Einflüsse eine Vorhersage von IKT-Akzeptanz und Nutzung ermöglichen. Die Darstellung gliedert sich in sieben Kapiteln, die die chronologische Entwicklung der Studie repräsentieren. Ein vorausgehendes umfangreiches Literaturstudium ist die Grundlage für den konzeptionellen Rahmen und die Methodik der vorgelegten Arbeit. Die Ergebnisse der Arbeit beruhen auf einer Mischung von quantitativen (Fragebogen) und qualitativen (Interviews und eigene Beobachtung) Untersuchungsmethoden. Die Hauptuntersuchungsmethode war ein bereits vorhandener Fragebogen, dessen inhaltliche Gliederung ergänzt, präzisiert und weiter entwickelt wurde für die Anwendungsgebiete im Sudan. Die Grundlage war die Befragung von 787zufällig ausgewählten Lehrkräften aus sieben privaten sowie sieben staatlichen Universitäten. Von den 787 ausgegebenen Fragebögen konnten 527 (67%) ausgewertet werden. Diese Auswertung erfolgte mittels SPSS, Smart PLS. Dazu wurde zusätzlich eine qualitative analyse genutzt. So wurden deskriptive, explorative und enthaltene Analysen vorgestellt und diskutiert. Die Ergebnisse der Analyse der Situationen und Variationen liefern wichtige Informationen über SMs 'Fähigkeiten, Erfahrung und Dauer der IKT-Nutzung. Dabei konnte nachgewiesen werden, dass eine IKT-Nutzung unter den Befragten Lehrkräften zwar generell weit verbreitet ist, in Lehrkontexten jedoch erkennbar seltener Anwendung findet. Für eine IKT-Nutzung wesentliche Gründe stellen die intrinsische Motivation eine Person sowie soziale, kulturelle und organisatorische Normen dar. Als Hemmnisse eine IKT-Nutzung werden nicht nur organisatorische und administrative Mängel und Schwächen, sondern auch individuelle Einflüsse bennant. Die Nutzung von IKT für die Lehre und die Dauer ihrer Verwendung konnte dargestellt werden als einige erheblich variierte demographische und persönliche Eigenschaften Zur Untersuchung von Einflussfaktoren auf die Lehrpersonal Akzeptanz und die Nutzung von IKT wurden ein konzeptioneller Rahmen und relevante Instrumente der Datensammlungen auf der Basis des Technologieakzeptanz Modells (TAM), unterstützt von anderen Modellen, entwickelt. Die Analyse von Strukturgleichungsmodellen (SEM) via Smart-PLS bestätigen die Zuverlässigkeit und Gültigkeit der Messmodelle. Die Ergebnisse der Analyse der Strukturmodelle zeigen, dass neun von dreizehn Hypothesen geprüft und bestätigt wurden. Im Rahmen der Studie bewiesen die Ergebnisse die Anwendbarkeit und Gültigkeit der TAM in der Vorhersage SMs Akzeptanz und Nutzung von IKT. Es wurde festgestellt, dass die Lehrpersonal Akzeptanz von IKT vor allem von PU und Benutzerfreundlichkeit (PEU) beeinflusst und bestimmt werden. Ergebnisse zeigen, dass Situationsfaktoren (SFs) dominanten Einfluss auf die Nutzung von IKT SMs haben Dagegen wurden Einschränkungen (COs) gefunden, um negative nicht signifikante Wirkungen zu haben. Die Erleichterungs-Faktoren (FF) haben jedoch positive dominant signifikante Wirkungen. Bei der Nutzung und Akzeptanz von IKT wurde außerdem festgestellt, dass sie direkt und indirekt von sozialen Faktoren (SIP) und kulturellen Faktoren (CUFs) beeinflusst werden. Die Tests mit Hilfe der Multigruppenanalyse(MGA) zeigen, dass die Kultur mäßigende Wirkung auf SMs IKT Akzeptanz und Nutzung hat. Die Ergebnisse wurden weiter unterstützt und ergänzt durch Informationen aus eingehenden Interviews und Beobachtungen. Bei der abschließenden Diskussion wurde festgestellt, dass einige Ergebnisse in der einschlägigen Literatur nicht unterstützt werden. Die Diskussion schlussfolgert zu den entwickelten Modellen von IKT, dass sie die positiven signifikanten (direkten und mäßigenden) Beziehungen von reflektierenden Faktoren enthalten, die die IKT Nutzung und Akzeptanz durch das Lehrpersonal in KSUs beeinflussen. Die Studie impliziert: Beiträge zu Wissen, Theorie und Praxis wurden weiter diskutiert, gefolgt von Schlussfolgerungen und Empfehlungen.

Mit dem Forschungsprojekt wurde das Ziel verfolgt, den Einfluss des Münchner Stromausfalls im Winter 2012 auf die Zahlungsbereitschaft für Versorgungssicherheit sowie auf die Akzeptanz für Erneuerbare Energien zu untersuchen. Das Ausfallereignis in München bot sich in besonderer Weise für eine Untersuchung an, da etwa die Hälfte des Stadtgebiets betroffen war, sodass eine Trennung nach beeinträchtigten und nicht-beeinträchtigen Haushalten aus einer nahezu homogenen Stichprobe ermöglicht wurde. Im Zentrum der Untersuchung steht eine repräsentative Bevölkerungsumfrage, die zwei Monate nach dem Ausfallereignis durchgeführt wurde. Dazu wurden über das Telefonlabor der Technischen Universität Dresden 526 Personen aus Münchner Privathaushalten befragt. Nach unseren Befunden beeinflusst eine kleine Versorgungsunterbrechung, wie in München, die Einstellung hinsichtlich der Erneuerbaren Energien nur unwesentlich. Allerdings können wir mit Hilfe der kontingenten Bewertungsmethode einen signifikanten Einfluss des Ausfalls auf die Zahlungsbereitschaft für eine sichere Versorgung nachweisen. Darüber ergeben sich aus unserer Studie Erkenntnisse für die Umsetzung der Energiewende: Beispielsweise wurde der Wert für die letzte gelieferte Kilowattstunde Strom (Value of Lost Load), das Last-Abschaltpotenzial von Haushalten sowie die Akzeptanz der Höhe der EEG-Umlage ermittelt.

In the course of the current demographic change, the proportion of the population aged 65 and older is projected to steadily increase in many countries of the world (UN DESA Population Division, 2015). The ageing society is reflected in an increasing number of older road users (Koppel & Berecki-Gisolf, 2015), especially considering the growing need for older adults to maintain individual mobility (Eby & Molnar, 2012). This development raises new issues of transportation research, since age-related changes in mobility patterns as well as sensory, cognitive, and motor functions reduce older adults’ traffic safety (Polders, Vlahogianni, Leopold, & Durso, 2015). Accordingly, new strategies to aid older drivers and their mobility needs are required, which could potentially be provided by emerging in-vehicle technologies (Karthaus & Falkenstein, 2016). The overall aim of present dissertation project was to evaluate whether in-vehicle technologies that appear promising to support older drivers can actually contribute to their individual mobility, which requires an improvement in aspects related to driving performance as well as the acceptance of such systems in this age group. Therefore, contact-analogue head-up displays (also labelled as Augmented Reality Displays, ARDs) and highly automated driving were selected as two exemplary technologies, representing completely different levels of driving automation and accordingly different approaches to support drivers. The ARD-technology represents a technical implementation approach for IVIS and therefore an example for Automation Level 0 (no automation; SAE International, 2014) by helping the driver to execute the driving task manually through useful information. In contrast, the HAD-technology aims at supporting the driver by taking over the driving task, which corresponds to Automation Level 4 (high automation; SAE International, 2014). Despite these different approaches, both technologies were previously assumed to have a strong potential to support especially older drivers (Meyer & Deix, 2014; Polders et al., 2015; Rusch et al., 2013; Schall et al., 2013). Three empirical studies were conducted to examine performance- and acceptance-related aspects of both technologies. All studies were carried out with a group of older drivers (maximum age range: 65 85 years) and a younger comparison group (maximum age range: 25-45 years) representing the ‘average’ (i.e. young, but experienced) driver in order to identify age-specific results. Focusing on performance-related aspects of the ARD-technology, Study I represents a reaction time experiment conducted in a driving simulator. One age-specific beneficial function of such an ARD is to provide prior information about approaching complex traffic situations, which addresses older drivers’ tendency to process multiple information successively (serially) rather than simultaneously (parallel) (Davidse, Hagenzieker, van Wolffelaar, & Brouwer, 2009; Küting & Krüger, 2002). Therefore, the aim of this study was to examine the effects of an ARD providing prior information about approaching intersections on drivers’ speed and accuracy of perceiving these intersections, which is considered a necessary precondition for a safe driving performance (Crundall & Underwood, 2011). Based on concerns about the counterproductive effects of presenting information via an ARD, especially in cases of inaccurate information, system failures were included in this examination. The ARD-information aided drivers from both age groups in identifying more relevant aspects of the intersections without increasing response time, indicating the potential of the system to support both older and younger drivers in complex traffic situations. Experiencing system failures (i.e. inaccurate information) did offset this positive effect for the study’s duration, particularly for older drivers. This might be because it was difficult to ignore inaccurate prior information due to their presentation via an ARD. Study II represents a driving simulator study on acceptance-related aspects of an ARD providing prior information about approaching intersections. This study focused on the effects of system experience on drivers’ acceptance as well as on the identification of age-specific acceptance barriers that could prevent older drivers from using the technology. In summary, older and younger drivers’ evaluation of the ARD was positive, with a tendency to more positive evaluations with than without system experience in the driving simulator. Compared to the younger group, older drivers reported a more positive attitude towards using the ARD, even though they evaluated their self-efficacy in handling the system and environmental conditions facilitating its usage as less strong. Both performance- and acceptance-related aspects of HAD were addressed in Study III, a two-stage driving simulator study. The focus of the performance perspective shifted in parallel with the shift of the human role from driver to passenger due to the increasing driving automation. Accordingly, the examination of HAD was focused on the human evaluation of the automated system’s driving performance. In this context, affective components of human-automation interaction, such as comfort and enjoyment, are considered important for the acceptance and thus usage of automated vehicles (Tischler & Renner, 2007). It is assumed that the implemented driving style has an impact on such affective components in the context of HAD (Bellem, Schönenberg, Krems, & Schrauf, 2016). One theoretical approach to increase the comfort of HAD recommends the implementation of familiar, natural driving styles to mimic human control (Elbanhawi, Simic, & Jazar, 2015). Therefore, the effects of driving automation and the familiarity of the HAD-style on driving comfort and enjoyment were examined. Automation increased both age groups’ comfort, but decreased younger drivers’ enjoyment. For all dependent variables, driving style familiarity significantly interacted with drivers’ age the same way: while younger drivers preferred a familiar HAD-style, older drivers preferred an unfamiliar driving style in a highly automated context. Accordingly, the familiarity approach can be supported at least for younger drivers, but not for older drivers, whose manual driving styles are characterised by strategies to compensate for age-related impairments of sensory, cognitive, or motor functions. HAD-style preferences of this age group seem to be more influenced by the desire to regain a driving style free from these compensation strategies than by a need for familiar driving manoeuvres. In parallel with the evaluation of the ARD, acceptance-related issues in the context of HAD included the effects of system experience on drivers’ acceptance and potential age-specific acceptance barriers. Considering a system-specific design issue, it was additionally examined whether drivers’ acceptance of HAD is modifiable by the familiarity of the implemented driving style. In this driving simulator study, members of both age groups showed slightly positive a priori acceptance ratings, which significantly increased after the initial experience and remained stable afterwards. Similar to drivers’ acceptance of the ARD, older drivers reported a more positive attitude towards using HAD despite their lower self-assessed self-efficacy and environmental conditions facilitating HAD-usage compared to younger drivers. Regarding HAD-style, acceptance was subject to the same interaction between drivers’ age and driving style familiarity as driving comfort and enjoyment. These findings demonstrate that effective approaches to support the independent mobility of older adults are provided by emerging in-vehicle technologies on different levels of driving automation. The majority of the performance-related improvements did apply to both older and younger drivers, confirming that automotive technologies suggested for older drivers have the potential to support drivers of other age groups as well. Regarding drivers’ acceptance, findings suggest that both systems would be accepted by different age groups, which correspondents to the results from the performance perspective. The comparable acceptance patterns identified for two systems at different stages of driving automation, such as ARDs and HAD, indicate underlying general aspects of older adults’ acceptance of in-vehicle technologies. This includes their strong need to preserve their individual mobility as well as their lower self-efficacy in handling relevant technologies and insufficient access to a support infrastructure. These insights can enrich both theories of older drivers’ acceptance of in-vehicle technologies and measures to ensure the successful development and introduction of systems aiding them in maintaining a safe individual mobility. Considering the importance of driving for older adults’ physiological and psychological well-being (e.g. Adler & Rottunda, 2006; Lutin, Kornhauser, & Lerner-Lam, 2013), these results emphasise the potential of emerging in-vehicle technologies to improve both older drivers’ traffic safety and quality of life.:OVERVIEW 4 LIST OF FIGURES 5 LIST OF TABLES 7 LIST OF ABBREVIATIONS 8 SUMMARY 9 ZUSAMMENFASSUNG 12 1 INTRODUCTION 16 2 THEORETICAL BACKGROUND 18 2.1 The Driving Task 18 2.1.1 The Extended Control Model (ECOM) 18 2.1.2 Demands on the Driver 21 2.2 Characteristics of Older Drivers 22 2.2.1 Age-Related Functional Limitations 23 2.2.2 Compensatory Strategies 25 2.2.3 Accident Involvement and Consequences 25 2.2.4 The Relevance of Driving for Older Adults 27 2.3 Supporting Older Drivers through In-Vehicle Technologies 28 2.3.1 Taxonomy of In-Vehicle Technologies 29 2.3.2 Selected In-Vehicle Technologies Suitable for Older Drivers 31 2.3.3 Augmented Reality Display (ARD) 32 2.3.3.1 Support Potential for Older Drivers 33 2.3.3.2 Speed and Accuracy of Perceiving Traffic Situations 34 2.3.4 Highly Automated Driving (HAD) 34 2.3.4.1 Support Potential for Older Drivers 35 2.3.4.2 Driving Comfort and Driving Enjoyment 36 2.3.4.3 Automated Driving Style 38 2.3.5 System Acceptance 39 2.3.5.1 Definition 39 2.3.5.2 General Technology Acceptance of Older Adults 41 2.3.5.3 Acceptance of ARDs 41 2.3.5.4 Acceptance of HAD 42 3 OVERALL RESEARCH QUESTIONS 44 4 OVERALL METHODOLOGICAL CONSIDERATIONS 47 5 STUDY I: AUGMENTED REALITY DISPLAY – PERFORMANCE ASPECTS 48 5.1 Aims and Research Hypotheses 49 5.2 Method 50 5.2.1 Study Design 50 5.2.2 Participants 50 5.2.3 The Surrogate Complexity Method (SCM) 50 5.2.3.1 Basic Principle 50 5.2.3.2 Dependent Variables 51 5.2.4 Implementation of the SCM for the ARD-Evaluation 52 5.2.4.1 Trial Structure 52 5.2.4.2 Variation of ARD-Information 53 5.2.4.3 Visual Material 54 5.2.5 Setting 55 5.2.6 Procedure 55 5.3 Results 56 5.3.1 Data Preparation 56 5.3.2 Validity of the SCM 57 5.3.3 Response Accuracy 57 5.3.4 Response Time 58 5.4 Discussion 59 6 STUDY II: AUGMENTED REALITY DISPLAY – ACCEPTANCE ASPECTS 61 6.1 Aims and Research Questions 61 6.2 Method 62 6.2.1 Study Design 62 6.2.2 Participants 62 6.2.3 Facilities and Simulated Route 64 6.2.4 Assessment of Drivers’ Acceptance 65 6.2.5 Procedure 66 6.3 Results 66 6.3.1 Drivers’ Attitude towards the ARD 66 6.3.2 Determinants of Drivers’ Acceptance 67 6.4 Discussion 70 7 STUDY III: HIGHLY AUTOMATED DRIVING – PERFORMANCE AND ACCEPTANCE ASPECTS 72 7.1 Aims and Research Questions 72 7.2 Method 74 7.2.1 Study Design 74 7.2.2 Participants 74 7.2.3 Facilities and Simulated Route 75 7.2.4 Questionnaires and Online Assessment of Driving Comfort 75 7.2.5 Procedure 77 7.3 Results 79 7.3.1 Data Preparation 79 7.3.2 Effects of System Experience on Drivers’ Acceptance 81 7.3.3 Effects of Driving Automation on Driving Comfort and Enjoyment 83 7.3.4 Effects of Driving Style Familiarity on Driving Comfort, Enjoyment, and Acceptance 84 7.4 Discussion 90 8 GENERAL DISCUSSION AND CONCLUSIONS 96 8.1 Limitations 96 8.2 Theoretical and Practical Implications 97 8.2.1 Performance-Related Aspects 98 8.2.2 Acceptance-Related Aspects 100 8.3 Methodological Implications 103 REFERENCES 105 APPENDIX 128 ACKNOWLEDGEMENT OF FUNDING 134 CURRICULUM VITAE 135 PUBLICATIONS 137 / Im Zuge des aktuellen demografischen Wandels wird für zahlreiche Länder der Welt eine stetige Zunahme des Bevölkerungsanteils von Personen im Alter von 65 Jahren und älter prognostiziert (UN DESA Population Division, 2015). Die daraus resultierende alternde Gesellschaft spiegelt sich auch in der steigenden Anzahl älterer Verkehrsteilnehmer wieder (Koppel & Berecki-Gisolf, 2015). Dieser Effekt wird durch das ebenfalls ansteigende Bedürfnis älterer Personen, ihre Individualmobilität auch bis ins hohe Alter hinein aufrecht zu erhalten, noch verstärkt (Eby & Molnar, 2012). Berücksichtigt man die Auswirkungen altersbedingter Veränderungen von Mobilitätsmustern und fahrrelevanten Fähigkeiten auf die Sicherheit älterer Verkehrsteilnehmer (Polders et al., 2015), stellt diese demographische Entwicklung neue Herausforderungen an die Verkehrsforschung. So bedarf es neuartiger Strategien zur Unterstützung älterer Fahrzeugführer und ihrer Mobilitätsbedürfnisse. Aufgrund aktueller technologischer Entwicklungen eröffnen vor allem durch neuartige Fahrzeugtechnologien zur Fahrerunterstützung innovative Möglichkeiten, diesem Bedarf gerecht zu werden (Karthaus & Falkenstein, 2016). An diesem Punkt setzt die vorliegende Dissertation an. Ziel des Dissertationsprojektes war es zu evaluieren, inwieweit aktuell in Entwicklung befindliche Fahrzeugtechnologien, die aus theoretischer Sicht als geeignete Mittel zur Unterstützung älterer Fahrer erscheinen, tatsächlich zu deren Individualmobilität beitragen können. Um das Potential derartiger Technologien abzuschätzen, wurde einerseits untersucht, inwieweit sie zur Verbesserung von Variablen, die in Beziehung zur Fahrleistung stehen, beitragen können. Anderseits wurde ihre Akzeptanz bei potentiellen zukünftigen Nutzern evaluiert. Für diese Untersuchungen wurden zwei exemplarische Technologien als Repräsentanten grundlegend unterschiedlicher Stufen der Fahrzeugautomatisierung ausgewählt: ein kontaktanaloge Head-up Display (auch Augmented Reality Display, ARD) und hochautomatisiertes Fahren. ARDs stellen einen technologischen Ansatz zur Implementierung von Fahrerinformationssystemen und dementsprechend ein Beispiel für Automatisierungsstufe 0 (no automation; SAE International, 2014) dar, indem sie den Fahrer durch die Bereitstellung verkehrsrelevanter Informationen bei der manuellen Ausführung der Fahraufgabe unterstützen. Im Gegensatz dazu zielt die Technologie des hochautomatisierten Fahrens auf eine Unterstützung des Fahrers durch die vollständige Übernahme der Fahraufgabe ab, was Automatisierungsstufe 4 (high automation; SAE International, 2014) entspricht. Trotz dieser grundlegend unterschiedlichen Ansätze wird beiden Technologien ein hohes Potential zur Unterstützung insbesondere älterer Fahrer zugesprochen (Meyer & Deix, 2014; Polders et al., 2015; Rusch et al., 2013; Schall et al., 2013). Die Untersuchung Performanz- und Akzeptanz-bezogener Aspekte beider Technologien erfolgte im Rahmen von drei empirische Studien. Um altersspezifische Befunde identifizieren zu können, wurden allen Studien mit Vertretern der Zielgruppe von älteren Fahrern (65-85 Jahre alt) sowie einer jüngeren Vergleichsgruppe ‚durchschnittlicher‘ (d.h. junger, erfahrener) Fahrer (25-45 Jahre alt) durchgeführt. Bei Studie I handelte es sich um eine im Fahrsimulator durchgeführte Reaktionszeitstudie, in deren Rahmen Leistungs-bezogene Aspekte von ARDs untersucht wurden. Unter den vielfältigen Möglichkeiten zur Anwendung dieser Technologie wird vor allem die Präsentation von Vorinformationen über bevorstehende komplexe Fahrsituationen während der Fahrt als gewinnbringend für ältere Fahrer eingestuft. Diese Strategie adressiert die Tendenz älterer Fahrer zu einer eher seriellen als parallelen Verarbeitung gleichzeitig verfügbarer Informationen während der Fahrt (Davidse et al., 2009; Küting & Krüger, 2002). Vor diesem Hintergrund lag der Fokus von Studie I auf den Effekten einer kontaktanalogen Präsentation von Vorinformationen über bevorstehende Kreuzungen auf die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Wahrnehmung dieser Kreuzungen durch den Fahrer, was eine Grundvoraussetzung für eine sichere Fahrleistung darstellt (Crundall & Underwood, 2011). Basierend auf bestehenden Befürchtungen über kontraproduktive Effekte einer kontaktanalogen Informationsdarstellung während der Fahrt, insbesondere im Falle inkorrekter Informationen, wurden zudem die Auswirkungen von Systemfehlern untersucht. Mit Hilfe der kontaktanalogen Vorinformationen gelang es sowohl älteren als auch jüngeren Fahrern, ohne erhöhten Zeitbedarf einen höheren Anteil relevanter Aspekte in Kreuzungssituationen wahrzunehmen. Allerdings wurde die positive Systemwirkung durch das Erleben von Systemfehlern (in diesem Fall inkorrekten Vorinformationen) zumindest für die Dauer der Untersuchung aufgehoben. Dieser Effekt war besonders ausgeprägt für ältere Fahrer und könnte auf die Schwierigkeit, inkorrekte Informationen auf Grund ihrer Darstellung im ARD zu ignorieren, zurückzuführen sein. Studie II stellte eine Fahrsimulatorstudie zu Akzeptanz-bezogenen Aspekten eines ARDs, welches dem Fahrer Vorinformationen über bevorstehende Kreuzungen zur Verfügung stellt, dar. Inhalt dieser Studie waren zum einen die Effekte von Systemerfahrung auf die Nutzerakzeptanz des Systems, zum anderen altersspezifische Akzeptanzbarrieren, welche ältere Fahrer potentiell von der Nutzung der Technologie abhalten könnten. Insgesamt bewerteten sowohl ältere als auch jüngere Fahrer das ARD positiv. Dabei fielen Bewertungen auf Basis von Systemerfahrung im Fahrsimulator tendenziell besser aus als Bewertungen ohne vorherige Systemerfahrung. Obwohl ältere Fahrer im Vergleich zu jüngeren Fahrern ihre Selbstwirksamkeit im Umgang mit dem ARD sowie Umgebungsfaktoren, welche dessen Nutzung unterstützen könnten, als geringer ausgeprägt wahrnahmen, war die positive Einstellung gegenüber der Nutzung des Systems bei ihnen im Durchschnitt stärker ausgeprägt. Leistungs- und Akzeptanz-bezogene Aspekte des hochautomatisierten Fahrens wurden in Studie III, einer zweistufigen Fahrsimulatorstudie, untersucht. Parallel zur Veränderung der Rolle des Menschen vom Fahrzeugführer zum Passagier im Zuge der zunehmenden Fahrzeugautomatisierung veränderte sich dabei auch der Fokus der Leistungsperspektive. Dem entsprechend stand die Bewertung der Fahrleistung des automatisierten Systems durch den mitfahrenden Menschen im Mittelpunkt dieser Untersuchung. Affektive Komponenten der Mensch-Automatisierungs-Interaktion wie Fahrkomfort und Fahrspaß werden in diesem Kontext als bedeutsam zur Gewährleistung der Nutzerakzeptanz und damit auch Nutzung automatisierter Fahrzeuge betrachtet (Tischler & Renner, 2007). Es wird angenommen, dass derartige affektive Komponenten im Kontext des hochautomatisierten Fahrens vor allem vom implementierten Fahrstil abhängen (Bellem et al., 2016). In einem theoretischen Ansatz zur Verbesserung des Fahrkomforts wird die Implementierung vertrauter (d.h. dem eigenen manuellen Fahrstil ähnlicher) Fahrstile empfohlen, um einen menschlichen Fahrzeugführer nachzuahmen und so Bedenken gegenüber einer automatisierten Fahrzeugführung abzubauen (Elbanhawi et al., 2015). Diesem Ansatz folgend wurden in Studie III die Effekte der Fahrzeugautomatisierung sowie der Ähnlichkeit des implementierten Fahrstils zum individuellen manuellen Fahrstil des jeweiligen Fahrers auf Fahrkomfort und Fahrspaß untersucht. Es konnte gezeigt werden, dass mit höherer Automatisierung der Fahrkomfort älterer und jüngerer Fahrer anstieg, der Fahrspaß jüngerer Fahrer sich jedoch verringerte. Alle abhängigen Variablen wurden von einer vergleichbaren Interaktion zwischen Fahreralter und Fahrstilähnlichkeit beeinflusst: Während jüngere Fahrer hochautomatisierte Fahrstile bevorzugten, die ihren jeweiligen manuellen Fahrstilen ähnelten, präferierten ältere Fahrer im hochautomatisierten Kontext eher unähnliche Fahrstile. Dem entsprechend kann der Vertrautheitsansatz basierend auf den Ergebnissen von Studie III zumindest für jüngere Fahrer unterstützt werden, nicht aber für die Zielgruppe älterer Fahrer, deren manuelle Fahrstile durch Kompensationsstrategien zum Ausgleich altersbedingter Einschränkungen ihrer sensorischen, kognitiven und motorischen Fähigkeiten geprägt sind. Fahrstilpräferenzen im hochautomatisierten Kontext scheinen in dieser Altersgruppe mehr von dem Wunsch, einen von diesen Kompensationsstrategien unbeeinträchtigten Fahrstil wiederzuerlangen, geprägt zu sein als von dem Bedürfnis nach vertraut gestalteten Fahrmanövern. Analog zur Evaluation des ARDs beinhaltete die Untersuchung Akzeptanz-bezogener Aspekte des hochautomatisierten Fahrens die Effekte von Systemerfahrung auf die Nutzerakzeptanz sowie potentielle altersspezifische Akzeptanzbarrieren. Einen systemspezifischen Designaspekt aufgreifend wurde zudem untersucht, ob die Nutzerakzeptanz des hochautomatisierten Fahrens ebenfalls durch den implementierten Fahrstil modifizierbar ist. Fahrer beider Altersgruppen berichteten tendenziell positive a priori Akzeptanzwerte, welche sich nach der Ersterfahrung mit dem System signifikant erhöhten und sich anschließend stabilisierten. Vergleichbar mit den Ergebnissen zum ARD war die positive Einstellung gegenüber der Nutzung eines hochautomatisierten Fahrzeuges bei älteren Fahrern im Durchschnitt stärker ausgeprägt als bei jüngeren, obwohl sie ihre Selbstwirksamkeit im Umgang mit dem System sowie unterstützende Umgebungsfaktoren als geringer ausgeprägt bewerteten. Bezüglich des hochautomatisierten Fahrstils unterlag die Systemakzeptanz derselben Interaktion zwischen Fahreralter und Fahrstilähnlichkeit wie Fahrkomfort und Fahrspaß. Diese Ergebnisse demonstrieren, dass Fahrzeugtechnologien auf verschiedenen Automatisierungsstufen effektive Ansätze zur Unterstützung der Individualmobilität älterer Personen liefern können. Die Mehrzahl der identifizierten Leistungs-bezogenen Verbesserungen zeigte sich sowohl für ältere als auch jüngere Fahrer. Diese Befunde weißen auf das Potential von Systemen, welche den Bedürfnissen älterer Fahrer entsprechen, zur Unterstützung verschiedener Altersgruppen hin. Die Ergebnisse der Akzeptanzperspektive deuten an, dass die evaluierten Systeme von Fahrern verschiedener Altersgruppen akzeptiert werden würden, was die Ergebnisse der Leistungsebene widerspiegelt. Die Vergleichbarkeit der Muster verschiedener Akzeptanzprädiktoren, welche für zwei Systeme auf grundlegend unterschiedlichen Automatisierungsstufen identifiziert werden konnten, legt die Existenz zugrundeliegender genereller Aspekte der Fahrzeugtechnologie-Akzeptanz älterer Fahrer nahe. Diese beinhalten deren stark ausgeprägtes Bedürfnis zur Erhaltung ihrer Individualmobilität sowie deren geringere Selbstwirksamkeit im Umgang mit relevanten Technologien und den unzureichenden Zugang zu unterstützenden Infrastrukturen. Diese Erkenntnisse liefern Implikationen für theoretische Modelle der Akzeptanz von Fahrzeugtechnologien durch ältere Fahrer sowie für Maßnahmen zur Absicherung einer erfolgreichen Entwicklung und Markteinführung von Systemen, die darauf abzielen, ältere Menschen beim Erhalt ihrer Individualmobilität zu unterstützen. Berücksichtigt man die Bedeutsamkeit des Fahrens eines eigenen Automobils für das physiologische und psychologische Wohlbefinden im Alter (Adler & Rottunda, 2006; Lutin et al., 2013; Whelan, Langford, Oxley, Koppel, & Charlton, 2006), unterstreichen diese Ergebnisse das Potential neu entstehender Fahrerunterstützungstechnologien für die Verbesserung der Verkehrssicherheit, aber auch Lebensqualität älterer Menschen.:OVERVIEW 4 LIST OF FIGURES 5 LIST OF TABLES 7 LIST OF ABBREVIATIONS 8 SUMMARY 9 ZUSAMMENFASSUNG 12 1 INTRODUCTION 16 2 THEORETICAL BACKGROUND 18 2.1 The Driving Task 18 2.1.1 The Extended Control Model (ECOM) 18 2.1.2 Demands on the Driver 21 2.2 Characteristics of Older Drivers 22 2.2.1 Age-Related Functional Limitations 23 2.2.2 Compensatory Strategies 25 2.2.3 Accident Involvement and Consequences 25 2.2.4 The Relevance of Driving for Older Adults 27 2.3 Supporting Older Drivers through In-Vehicle Technologies 28 2.3.1 Taxonomy of In-Vehicle Technologies 29 2.3.2 Selected In-Vehicle Technologies Suitable for Older Drivers 31 2.3.3 Augmented Reality Display (ARD) 32 2.3.3.1 Support Potential for Older Drivers 33 2.3.3.2 Speed and Accuracy of Perceiving Traffic Situations 34 2.3.4 Highly Automated Driving (HAD) 34 2.3.4.1 Support Potential for Older Drivers 35 2.3.4.2 Driving Comfort and Driving Enjoyment 36 2.3.4.3 Automated Driving Style 38 2.3.5 System Acceptance 39 2.3.5.1 Definition 39 2.3.5.2 General Technology Acceptance of Older Adults 41 2.3.5.3 Acceptance of ARDs 41 2.3.5.4 Acceptance of HAD 42 3 OVERALL RESEARCH QUESTIONS 44 4 OVERALL METHODOLOGICAL CONSIDERATIONS 47 5 STUDY I: AUGMENTED REALITY DISPLAY – PERFORMANCE ASPECTS 48 5.1 Aims and Research Hypotheses 49 5.2 Method 50 5.2.1 Study Design 50 5.2.2 Participants 50 5.2.3 The Surrogate Complexity Method (SCM) 50 5.2.3.1 Basic Principle 50 5.2.3.2 Dependent Variables 51 5.2.4 Implementation of the SCM for the ARD-Evaluation 52 5.2.4.1 Trial Structure 52 5.2.4.2 Variation of ARD-Information 53 5.2.4.3 Visual Material 54 5.2.5 Setting 55 5.2.6 Procedure 55 5.3 Results 56 5.3.1 Data Preparation 56 5.3.2 Validity of the SCM 57 5.3.3 Response Accuracy 57 5.3.4 Response Time 58 5.4 Discussion 59 6 STUDY II: AUGMENTED REALITY DISPLAY – ACCEPTANCE ASPECTS 61 6.1 Aims and Research Questions 61 6.2 Method 62 6.2.1 Study Design 62 6.2.2 Participants 62 6.2.3 Facilities and Simulated Route 64 6.2.4 Assessment of Drivers’ Acceptance 65 6.2.5 Procedure 66 6.3 Results 66 6.3.1 Drivers’ Attitude towards the ARD 66 6.3.2 Determinants of Drivers’ Acceptance 67 6.4 Discussion 70 7 STUDY III: HIGHLY AUTOMATED DRIVING – PERFORMANCE AND ACCEPTANCE ASPECTS 72 7.1 Aims and Research Questions 72 7.2 Method 74 7.2.1 Study Design 74 7.2.2 Participants 74 7.2.3 Facilities and Simulated Route 75 7.2.4 Questionnaires and Online Assessment of Driving Comfort 75 7.2.5 Procedure 77 7.3 Results 79 7.3.1 Data Preparation 79 7.3.2 Effects of System Experience on Drivers’ Acceptance 81 7.3.3 Effects of Driving Automation on Driving Comfort and Enjoyment 83 7.3.4 Effects of Driving Style Familiarity on Driving Comfort, Enjoyment, and Acceptance 84 7.4 Discussion 90 8 GENERAL DISCUSSION AND CONCLUSIONS 96 8.1 Limitations 96 8.2 Theoretical and Practical Implications 97 8.2.1 Performance-Related Aspects 98 8.2.2 Acceptance-Related Aspects 100 8.3 Methodological Implications 103 REFERENCES 105 APPENDIX 128 ACKNOWLEDGEMENT OF FUNDING 134 CURRICULUM VITAE 135 PUBLICATIONS 137

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The usage of “green” hydrogen as a sustainable alternative to empower vehicles is a promising option for the strongly required reduction of CO2-emissions in the transport sector. For the successful introduction of such new technology, user acceptance is known to be one crucial factor. The presented online survey (N = 207) investigated (1) potential barriers and drivers for the uptake of fuel cell electric vehicles (FCEVs) and (2) the effect of prior knowledge about FCEVs. Generally, respondents reported aspects connected to environmental friendliness to be main drivers and infrastructural factors (e.g., missing hydrogen stations) as main barriers connected with FCEVs independently from prior knowledge. Besides, results revealed considerable differences between participants with little vs. considerable prior knowledge implying a negative effect of less knowledge in terms of more skeptical assessments. Hence, measures enhancing knowledge about and experience with FCEVs might positively affect perceived barriers and drivers of FCEVs. / Die Nutzung von „grünem“ Wasserstoff als eine nachhaltige Alternative des Antriebs von Fahrzeugen ist eine vielversprechende Möglichkeit für die dringend notwendige Reduktion von CO2-Emissionen im Transportsektor. Für den Erfolg der Einführung solch neuer Technologien ist die Nutzerakzeptanz von entscheidender Bedeutung. In diesem Zusammenhang untersuchte die vorliegende Onlinestudie (N = 207) (1) potentielle Barrieren und Motivatoren für die Akzeptanz von Brennstoffzellenfahrzeugen und (2) den Effekt von individuellem Vorwissen hinsichtlich Brennstoffzellenfahrzeugen. Unabhängig vom jeweiligen Vorwissen berichteten die Befragten Aspekte im Zusammenhang mit der Umweltfreundlichkeit der Fahrzeuge als Hauptmotivatoren und Faktoren hinsichtlich der Infrastruktur (z.B. fehlende Wasserstofftankstellen) als Hauptbarrieren. Daneben zeigten sich aber auch erhebliche Unterschiede zwischen Personen mit viel und wenig Vorwissen, die durch negativere Bewertungen von Personen mit wenig Vorwissen gekennzeichnet sind. Folglich können möglicherweise Maßnahmen, die den Erwerb von Wissen über und die Erfahrung mit Brennstoffzellenfahrzeugen unterstützen, wahrgenommene Barrieren und Motivatoren von Brennstoffzellenfahrzeugen positiv beeinflussen.

Durch das I-FAS der TU Chemnitz wurde im Rahmen des AKTIV-Projektes eine Probandenstudie zur Akzeptanz von Systemausprägungen einer Aktiven Gefahrenbremsung (AGB) bei PKW durchgeführt. Unter Verwendung eines stehenden Hindernisses wurden sechs Systemausprägungen verglichen, die von den AGB-Partnern in zwei Versuchsträger implementiert wurden. Die sechs Systemausprägungen werden nahezu identisch bewertet, solange Probanden keine Vergleichsmöglichkeit zu anderen Systemausprägungen haben. Wenn es zu einem Fahrereingriff kommt, ist der Eingriffszeitpunkt des Fahrers unabhängig von der gefahrenen Systemausprägung.