Die vorliegende Arbeit widmet sich der Erforschung der Fahrer-Fahrzeug-Interaktion mit dem Ziel der Fahrerabsichtserkennung bei Spurwechselmanövern. Diese Fahrmanöver sind mit einer überproportionalen Unfallhäufigkeit verbunden, die sich in den Unfallstatistiken widerspiegelt. Laut Statistischem Bundesamt (2008) kamen im Jahr 2007 12,0% (1857) aller Unfälle mit schwerem Sachschaden auf Autobahnen in Deutschland aufgrund von Zusammenstößen mit seitlich in die gleiche Richtung fahrenden Fahrzeugen zustande (S. 65). Mit Hilfe der Information über einen intendierten Spurwechsel kann ein System an das zukünftige Fahrerverhalten angepasst werden, um so die Funktionalität und damit das Sicherheitspotential des Gesamtsystems zu erhöhen. Zusätzlich können mit dieser Information auch unerwünschte Systemeingriffe unterdrückt werden, die den Fahrer stören und so zu einer Minderung der Akzeptanz des jeweiligen Fahrerassistenz- und Informationssystems führen könnten. So kann einerseits ein Assistenzsystem eingeschaltet werden, das den Spurwechsel erleichtert (z.B. Side Blind Zone Alert, Kiefer & Hankey, 2008). Zum anderen kann ein Assistenzsystem abgeschaltet werden, das den Fahrer irrtümlich warnen würde, wie zum Beispiel ein Spurverlassenswarner im Falle eines beabsichtigten Überfahrens der Fahrspur (Henning, Beyreuther et al., 2007). In diesem Zusammenhang bilden drei Untersuchungen das Herzstück der vorliegenden Arbeit. In einer Feldstudie untersuchten Henning, Georgeon, Dapzol und Krems (2009) Indikatoren, die auf die Vorbereitung eines Spurwechsels hindeuten und fanden dabei vor allem Blickverhalten in den linken Außenspiegel als einen geeigneten und sehr frühen Indikator. Dieser dient wahrscheinlich vor allem dem Aufbau einer mentalen Repräsentation des rückwärtigen Verkehrs. In einer anschließenden Fahrsimulatorstudie wurde experimentell erforscht, wie diese mentale Repräsentation beschaffen ist und in welchen Komponenten des Arbeitsgedächtnisses sie gespeichert wird (Henning, Beyreuther, & Krems, 2009). In einer dritten Studie, bestehend aus zwei Laborexperimenten, wurde nach einer Schwelle für den Übergang von einer statischen in eine dynamische mentale Repräsentation sich nähernder Fahrzeuge mit Hilfe des Paradigmas des Representational Momentum (Freyd & Finke, 1984) gesucht und ebenfalls deren Lokalisation im Arbeitsgedächtnis erforscht (Henning & Krems, 2009). Die den drei Manuskripten vorangestellte Einleitung dient der allgemeinen Einführung in das Thema und der Einordnung der Befunde. Dabei wird zuerst der Spurwechselprozess dargestellt, gefolgt von einer Diskussion der zugrundeliegenden kognitiven Prozesse und einem Exkurs über die Möglichkeiten der Spurwechselabsichtserkennung und deren Verbesserung im Lichte der Befunde.

Das automatisierte Fahren hat bereits den Weg auf den kommerziellen Markt geschafft und weiterer Fortschritt kann in naher Zukunft erwartet werden. Das Level 3 des automatisierten Fahrens verspricht steigende Sicherheit, Komfort und Verkehrseffizienz. Für den menschlichen Fahrer sind diese Funktionen und damit einhergehende Nutzerschnittstellen eine neuartige Technologie. Im Bereich Human Factors stehen Forschung und Entwicklung vor zwei Herausforderungen, welche (1) der Entwurf von intuitiven und einfach bedienbaren Nutzerschnittstellen und (2) die Entwicklung von Methoden zur Bewertung ebendieser sind. Bei der Bewertung von Technologie wurde bereits häufig auf die sogenannte Preference-Performance Dissoziation aufmerksam gemacht. Diese beschreibt das Ergebnis von Nutzerstudien, in denen die Präferenz (Selbstbericht) der Nutzer nicht mit deren Leistung (beobachtbares Verhalten) übereinstimmt. Dieses Phänomen stellt eine Gefährdung für die Bewertung von Nutzerschnittstellen beim automatisierten Fahren dar. Aufgrund dessen berichtet die vorliegende Dissertation zunächst Untersuchungen zur Messbarmachung von Präferenz und Leistung. Zudem wurde das Verständnis von automatisierten Systemen (mentales Modell) als ein wichtiger Einflussfaktor zur Entstehung des beobachtbaren Verhaltens angenommen und mit in die Arbeiten eingeschlossen. Mithilfe der gewonnenen Erkenntnisse der Messbarmachung widmete sich der zweite Teil der Dissertation den Faktoren, die einen Einfluss auf das Entstehen von Präferenz und/oder Leistung ausüben. Untersuchte Faktoren waren die Anzahl an Wiederholungen von Anwendungsfällen, Rückmeldung zur Bedienleistung, Nutzerschulung und eine statistische post-hoc Analyse. Um die Ziele der Messbarmachung und Einflussnahme zu erreichen wurden drei Fahrsimulatorstudien mit insgesamt N=225 Probanden durchgeführt. Die Haupterkenntnisse waren (1) die Entwicklung einer differenzierten Empfehlung von Fragebögen zur Erfassung der Nutzerpräferenz. Außerdem (2) wurden Erkenntnisse der Entwicklung von Verhaltensmaßen über die Zeit sowie deren Zusammenhang zu Präferenzmaßen gewonnen. Betreffend der mentalen Modelle (3) zeigte die vorliegende Arbeit, dass es wiederholter Interaktion bedarf, damit diese sich korrekt entwickeln. Außerdem kann das Verständnis durch Blickverhaltensmaße erfasst werden. Zusätzlich (4) zeigte sich, dass Leistungsrückmeldung Präferenz, nicht aber Leistung selbst beeinflussen kann. Im Gegensatz dazu (5) wirkt sich Nutzerschulung positiv auf die Korrektheit mentaler Modelle und nachfolgend der Nutzerleistung selbst aus, lässt aber Präferenzmaße unbeeinflusst. Abschließend zeigte sich, dass (6) Nutzer verschiedener Leistungsstufen ähnliche Präferenzurteile fällen. Der theoretische Beitrag der vorliegenden Arbeit liegt in den Einblicken in die Entstehung der beiden Datenquellen der Preference-Performance Dissoziation wodurch diese erklärt und vorhergesagt werden kann. Der praktische Beitrag liegt in der Anwendung der Arbeit zur Messbarmachung von Variablen und Empfehlung zum Studiendesign hinsichtlich Anzahl an Messwiederholungen und Nutzerschulung. Abschließend betreffen die hier gewonnenen Erkenntnisse nicht nur die Bewertung von Nutzerschnittstellen beim automatisierten Fahren, sondern können auch auf andere Automationsbereiche der Mensch-Maschine Interaktion wie beispielsweise Luftfahrt, Robotik oder Medizintechnik übertragen werden. / Driving automation systems have already entered the commercial market and further advancements will be introduced in the near future. Level 3 automated driving systems are expected to increase safety, comfort and traffic efficiency. For the human driver, these functions and according human-machine interfaces are a novel technology. In the human factors domain, research and development faces two challenges which are (1) the conceptualization of intuitive and easy to use interfaces and (2) the development of a methodological framework to evaluate these interfaces. In technology evaluation, a methodological phenomenon has frequently been reported which is called the preference-performance dissociation. It describes the outcome of studies where users' preference (i.e., self-report) does not match their performance (i.e., interaction behavior). This phenomenon poses a threat to the evaluation of automated vehicle HMIs. Therefore, the present thesis first reports investigations on how to operationalize both performance and preference. Moreover, the understanding (i.e., mental model) of automated vehicle HMIs was hypothesized as an influential precursor of performance and included in the present work. Using the insights of the operationalization part, the second part of the thesis aimed at finding out about factors that exert influence on preference and/or performance. Investigated factors were the number of use case repetitions, feedback on operator performance, user education and a post-hoc statistical analysis. To reach the operationalization and variation aims, three driving simulator studies with a total of N=225 participants were conducted. The main outcomes were that (1) a sophisticated recommendation regarding preference questionnaire application could be given. Furthermore, (2) insights into the development of behavioral measures over time and their relation to a satisfaction measure could be given. Concerning mental models, (3) the present work showed that it takes repeated interaction to evolve accurately and gaze measures could also be used for capturing these processes. In addition, (4) feedback on operator performance was found to influence preference but not performance while (5) user education increased understanding and subsequent performance but did not affect preference. Eventually it showed that (6) users of different performance levels report similar preference. The theoretical contribution of this work lies in insights into the formation of the two sources of data and its potential to both explain and predict the preference-performance dissociation. The practical contribution lies in the recommendation for research methodology regarding how to operationalize measures and how to design user studies concerning the number of use cases and user education approaches. Finally, the results gained herein do not only apply to automated vehicle HMIs but might also be generalized to related domains such as aviation, robotics or health care.

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

Systeme zum automatisierten Fahren erlauben es, die Fahrzeugführung in einem gewissen Maß vom Fahrer an das Fahrzeug zu übertragen. Da der Fahrer auf diese Weise unterstützt, entlastet oder sogar ersetzt werden kann, werden Systeme zum automatisierten Fahren mit einem großen Potential für Verbesserungen hinsichtlich Straßenverkehrssicherheit, Fahrkomfort und Effizienz verbunden - vorausgesetzt, dass diese Systeme angemessen benutzt werden. Systeme zum hochautomatisierten Fahren stellen in diesem Zusammenhang eine besondere Herausforderung für die Mensch-Maschine-Interaktion dar: So wird es dem Fahrer bei diesem Automatisierungsgrad zwar zum ersten mal ermöglicht, das System nicht mehr permanent überwachen zu müssen und somit die Fahrtzeit potentiell für fahrfremde Tätigkeiten zu nutzen. Es wird jedoch immer noch erwartet, dass der Fahrer nach einer vorherigen angemessenen Übernahmeaufforderung die Fahrzeugführung im Bedarfsfall gewährleisten kann. Angemessenes Automatisierungsvertrauen stellt daher eine zentrale Komponente für die erfolgreiche Kooperation zwischen Fahrern und Systemen zum hochautomatisierten Fahren dar und sollte bei der Gestaltung derartiger Systeme berücksichtigt werden. Frühere Befunde weisen beispielsweise bereits darauf hin, dass unterschiedliche Informationen über automatisierte Systeme ein möglicher Ansatz sein könnten um das Automatisierungsvertrauen des Fahrers aktiv zu gestalten. Automatisierungsvertrauen als Variable in der Gestaltung von Fahrzeugtechnologie zu berücksichtigen erfordert jedoch zunächst auch in der Lage zu sein, Automatisierungsvertrauen adäquat messen zu können. In diesem Sinne war die Zielsetzung dieser Arbeit einerseits die Untersuchung verschiedener Methoden zur Messung des Automatisierungsvertrauens des Fahrers sowie andererseits die Identifikation, prototypische Umsetzung und Bewertung potentieller Ansätze zur Gestaltung von Automatisierungsvertrauen im Kontext von Systemen zum hochautomatisierten Fahren. Zu diesem Zweck wurden drei Fahrsimulatorstudien mit insgesamt N = 280 Probanden durchgeführt. Die vorliegenden Ergebnisse weisen darauf hin, dass (i) sowohl Selbstberichtsverfahren als auch Verhaltensmaße prinzipiell dazu verwendet werden können um das Automatisierungsvertrauen des Fahrers in Systeme zum hochautomatisierten Fahren zu operationalisieren, (ii) eine vorherige Auseinandersetzung mit funktionalen Grenzen von Systemen zum hochautomatisierten Fahren einen nachhaltigen Effekt auf das Automatisierungsvertrauen des Fahrers in das System haben kann und (iii) insbesondere Informationen über die Funktionsweise von Systemen zum hochautomatisierten Fahren das Automatisierungsvertrauen des Fahrers in derartige Systeme verbessern können. Damit liefert die vorliegende Arbeit sowohl wertvolle Ansatze zur Messbarmachung als auch Hinweise für die Gestaltung von Automatisierungsvertrauen im Kontext des hochautomatisierten Fahrens. Darüber hinaus können die Befunde dieser Arbeit in gewissem Maße auch auf andere Arten von Fahrzeugautomatisierung sowie unterschiedliche Domänen und Anwendungen von Automatisierung übertragen werden. / Automated driving systems allow to transfer a certain degree of vehicle control from the driver to a vehicle. By assisting, augmenting or even supplementing the driver, automated driving systems have been associated with enormous potential for improving driving safety, comfort, and efficiency - provided that they are used appropriately. Among those systems, conditional automated driving systems are particularly challenging for human-automation interaction: While the driver is no longer required to permanently monitor conditional automated driving systems, he / she is still expected to provide fallback performance of the dynamic driving task after adequate prior notification. Therefore, facilitating appropriate automation trust is a key component for enabling successful cooperation between drivers and conditional automated driving systems. Earlier work indicates that providing drivers with proper information about conditional automated driving systems might be one promising approach to do this. Considering the role of automation trust as a variable in the design of vehicle technology, however, also requires that drivers` automation trust can be viably measured in the first place. Accordingly, the objectives of this thesis were to explore difffferent methods for measuring drivers` automation trust in the context of conditional automated driving as well as the identification, implementation and evaluation of possible approaches for designing drivers` automation trust in conditional automated driving systems. For these purposes, three driving simulator studies with N = 280 participants were conducted. The results indicate that (i) both self-report measures and behavioral measures can be used to assess drivers` automation trust in conditional automated driving systems, (ii) prior familiarization with system limitations can have a lasting effffect on drivers` automation trust in conditional automated driving systems and (iii) particularly information about the processes of conditional automated driving systems might promote drivers` automation trust in these systems. Thus, the present research contributes much needed approaches to both measuring and designing automation trust in the context of conditional automated driving. In addition, the current findings might also be transferred to higher levels of driving automation as well as other domains and applications of automation.

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.

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.