In this thesis, situations were analyzed in which drivers operate infotainment systems (IVIS) while driving. In this, the focus lay on such situations in which drivers operated these secondary tasks successfully. Following that, a resource orientated approach was chosen in contrast to the focus of many other studies. Demonstrating the negative effects of secondary tasks while driving was less central in this thesis. Rather, everyday behavior adaptations were analyzed that enabled drivers to operate secondary tasks successfully while driving. Therefore these adaptations were measured with regards to the following three factors: driving task, secondary task and mental workload. Additionally the influence of several secondary task attributes was analyzed. Thereby especially the perceived interruptibility was researched in detail. The thesis contains 3 different parts: 1. Introduction to research field, 2. Empiric part and 3. Overall discussion. In the first part an introduction and an overview of the current research concerning secondary task operation while driving is presented. The second part contains 3 studies, each presented in manuscript form. The goal of the first study was to show basic behavior adaptations in a driving simulator study that enables drivers to operate secondary tasks while driving. Thereby it became obvious that drivers adapted their driving behavior as well as their activity in the secondary task dynamically to the specific situation. The driving task was prioritized thereby. The adaptations were dependent on the current as well as the anticipated development of the situations and correspondingly sensitive to the variation of a cue to a hazardous driving situation. If drivers were warned (and thereby an anticipation was possible), they reduced especially their activity in the secondary task. In the second study the influence of mental workload and the attributes of a secondary task were analyzed in-depth. Drivers were informed by a noise signal either about an upcoming unknown driving situation or about an upcoming speed reduction situation in this study. It could be shown that if a secondary task can be interrupted without a perceived decline in performance, it is interrupted in demanding driving situations. If an interruption causes a perceived performance loss, the task is interrupted less often, and so the workload is increased (measured with a physiological measurement). Thus, drivers compensate their current demands by behavior adaptations in different factors, depending on the characteristics of a secondary task. The interaction between driving task, secondary task and workload could be proven by this research. Only if a secondary task could be interrupted without a perceived loss of performance drivers interrupted the task before a hazardous situation was reached. In line with the findings from the studies above a setting was developed for the third study that is less bound to the simulation of complex driving situations and thereby independent from specific driving simulator settings. Nevertheless the anticipation of further driving situations and the option to adapt behavior was given to the drivers by the setting to measure the effects described above. Additionally secondary tasks were analyzed that have a high comparability to common IVIS. Thus, a focus was on the influence of tasks that require time critical inputs. As expected, in tasks with time critical inputs the activity was less often reduced, even if a demanding driving situation was announced. Thereby another influencing factor to the perceived interruptibility of secondary tasks could be analyzed. In the presented studies it was shown that drivers anticipate the further development of a situation and adapt their activity in the secondary task dynamically due to several characteristics of this task. For the future evaluation of IVIS, methodological requirements were deduced from the presented studies and a possible setting for further research was discussed. / In dieser Dissertation werden Situationen untersucht, in denen Fahrer während der Fahrt Infotainmentsysteme (In- Vehicle Infotainment Systeme, kurz IVIS) bedienen. Hierbei wird der Fokus auf Situationen gelegt, in denen Fahrer erfolgreich Nebenaufgaben bearbeiten. Im Gegensatz zu einer Vielzahl von anderen Studien wird hier ein ressourcenorientierter Ansatz gewählt. Im Mittelpunkt steht demnach weniger der Nachweis von Leistungseinbußen in der Fahraufgabe durch zusätzliche Aufgaben. Es wird im Gegensatz dazu herausgearbeitet, durch welche alltäglichen Verhaltensanpassungen Fahrer in der Lage sind, Aufgaben zusätzlich zur Fahraufgabe erfolgreich zu bearbeiten. Dazu werden diese Verhaltensanpassungen messbar gemacht. Ein Hauptaugenmerk wird dabei auf die Faktoren Fahraufgabe, Nebenaufgabe und die mentale Beanspruchung gelegt. Des Weiteren wird der Einfluss verschiedener Nebenaufgaben auf das Verhalten analysiert. Dabei wird insbesondere die wahrgenommene Unterbrechbarkeit der Nebenaufgaben detailliert untersucht. Die Arbeit besteht aus 3 Teilen: 1. Hintergrund des Forschungsfeldes, 2.Experimentalteil und 3. zusammenfassende Diskussion. Im ersten Teil der Arbeit wird zunächst eine Einführung in das Forschungsfeld gegeben und anschließend ein Überblick über den aktuellen Forschungsstand in Bezug auf Zweitaufgabenbearbeitung während der Fahrt. Im Experimentalteil werden 3 Studien präsentiert, die im Rahmen dieser Arbeit durchgeführt wurden (jeweils in Form einer Veröffentlichung). In der ersten Studie war das Ziel grundlegende Verhaltensanpassungen in einer Fahrsimulationsstudie nachzuweisen, die es Fahrern ermöglichen Nebenaufgaben erfolgreich während der Fahrt zu bearbeiten. Dabei wurde deutlich, dass Fahrer ihr Fahrverhalten und ihre Eingabeaktivität in einer Nebenaufgabe der jeweiligen Situation dynamisch anpassen. Die Fahraufgabe wurde dabei priorisiert. Die Verhaltensanpassungen waren sowohl abhängig von der aktuellen, als auch von der antizipierten Situation und zeigten sich demnach abhängig von der Variation eines Hinweisreizes auf eine kritische Verkehrssituation. Als die Fahrer vor einer möglichen Gefahr gewarnt wurden (sie diese also antizipieren konnten), wurde insbesondere die Aktivität in der Nebenaufgabe reduziert. In der daran anschließenden Studie wurde die Rolle der Beanspruchung im Zusammenhang mit den Eigenschaften der Nebenaufgabe näher untersucht. Probanden wurden mithilfe eines Tons entweder auf eine bevorstehende, unbekannte Fahrsituation oder auf eine bevorstehende Geschwindigkeitsreduktion hingewiesen. Es konnte gezeigt werden, dass Fahrer in Situationen, in denen sie den weiteren Fahrverlauf antizipieren und die Nebenaufgabe ohne wahrgenommenen Leistungsverlust unterbrechen konnten, signifikant weniger bedienten. Im Gegensatz dazu zeigte sich in Nebenaufgaben, deren Unterbrechung einen direkten Leistungsverlust nach sich zog, dass Fahrer auch in kritischen Situation gleich viel bedienten. Dieses Verhalten wurde durch eine höhere Anstrengung kompensiert (gemessen mit einem physiologischen Beanspruchungsmaß). Der Zusammenhang der drei Faktoren Fahraufgabe, Nebenaufgabe und Beanspruchung wurde hierbei deutlich. Des Weiteren konnte der Einfluss der Eigenschaften der Nebenaufgaben deutlich gemacht werden: Nur wenn die Unterbrechung der Nebenaufgabe keinen direkten Leistungsverlust zur Folge hatte, wurde diese bereits vor dem Auftreten einer kritischen Situation unterbrochen. Basierend auf den Ergebnissen der ersten beiden Studien wurde für die dritte Studie ein vereinfachtes Setting entwickelt, das weniger auf der Simulation komplexer Fahrsituationen basiert, mithilfe dessen jedoch dennoch die relevanten Effekte messbar sein sollen. Dadurch wird das Setting unabhängiger von einer bestimmten Simulationsumgebung. Dabei wurde den Probanden sowohl ermöglicht relevante Fahrsituationen zu antizipieren als auch ihr Verhalten daran anzupassen. Des Weiteren wurden Nebenaufgaben analysiert, die ähnliche Bedieneingaben erforderten wie gebräuchliche IVIS, und die zum Teil zeitkritische Eingaben erforderten. Wenn Eingaben zeitkritisch gemacht werden mussten, wurde die Nebenaufgabe erwartungsgemäß seltener unterbrochen, auch wenn eine kritische Fahrsituation angekündigt wurde. Dadurch wurde ein weiterer Einflussfaktor auf die wahrgenommene Unterbrechbarkeit von Aufgaben in Fahrsituationen untersucht. In den vorliegenden Studien konnte gezeigt werden, dass Fahrer den weiteren Verlauf von Fahrsituationen antizipieren und ihre Aktivität in einer Nebenaufgabe dynamisch und in Abhängigkeit zu bestimmten Eigenschaften der Nebenaufgabe anpassen. Für die zukünftige Bewertung von IVIS wurden dabei relevante methodische Rahmenbedingungen herausgearbeitet und ein mögliches Setting vorgestellt.

In der vorliegenden Untersuchung wurde ein arbeitspsychologisches Problem thematisiert, dass in Mensch-Maschine-Systemen auftritt. <br /> In Mensch-Maschine-Systemen werden Informationen in kodierter Form ausgetauscht. Diese inhaltlich verkürzte Informationsübertragung hat den Vorteil, keine lange Zustandsbeschreibung zu benötigen, so dass der Mensch auf die veränderten Zustände schnell und effizient reagieren kann. Dies wird aber nur dann ermöglicht, wenn der Mensch die kodierten Informationen (Kodes) vorher erlernten Bedeutungen zuordnen kann. Je nach Art der kodierten Informationen (visuelle, akustische oder alphanumerische Signale) wurden Gestaltungsempfehlungen für Kodealphabete entwickelt. <br /> Für Operateure resultiert die mentale Belastung durch Dekodierungsprozesse vor allem aus dem Umfang des Kodealphabetes (Anzahl von Kodezeichen), der wahrnehmungsmäßigen Gestaltung der Kodes und den Regeln über die Zuordnung von Bedeutungen zu Kodezeichen. <br /> <br /> Die Entscheidung über die Güte von Kodealphabeten geschieht in der Arbeitspsychologie in der Regel über Leistungsindikatoren. Dies sind üblicherweise die zur Dekodierung der Kodes benötigte Zeit und dabei auftretende Zuordnungsfehler. Psychophysiologische Daten werden oft nicht herangezogen.<br /> Fraglich ist allerdings, ob Zeiten und Fehler allein verlässliche Indikatoren für den kognitiven Aufwand bei Dekodierungsprozessen sind, da im hochgeübten Zustand bei gleichen Alphabetlängen, aber unterschiedlicher Kodezeichengestaltung sich häufig die mittleren Dekodierungszeiten zwischen Kodealphabeten nicht signifikant unterscheiden und Fehler überhaupt nicht auftreten. <br /> Die in der vorliegenden Arbeit postulierte Notwendigkeit der Ableitung von Biosignalen gründet sich auf die Annahme, dass mit ihrer Hilfe zusätzliche Informationen über die mentale Beanspruchung bei Dekodierungsprozessen gewonnen werden können, die mit der Erhebung von Leistungsdaten nicht erfasst werden. Denn gerade dann, wenn sich die Leistungsdaten zweier Kodealphabete nicht unterscheiden, können psychophysiologische Daten unterschiedliche Aspekte mentaler Beanspruchung erfassen, die mit Hilfe von Leistungsdaten nicht bestimmt werden können. <br /> Daher wird in Erweiterung des etablierten Untersuchungsansatzes vorgeschlagen, Biosignale als dritten Datenbereich, neben Leistungsdaten und subjektiven Daten mentaler Beanspruchung, abzuleiten, um zusätzliche Informationen über die mentale Beanspruchung bei Dekodierungsprozessen zu erhalten.<br /> Diese Annahme sollte mit Hilfe der Ableitung von Biosignalen überprüft werden. <br /> <br /> Der Begriff mentaler Beanspruchung wird in der bisherigen Literatur nur unzureichend definiert und differenziert. Daher wird zur Untersuchung dieses Konzepts, die wissenschaftliche Literatur berücksichtigend, ein erweitertes Modell mentaler Beanspruchung vorgestellt.<br /> Dabei wird die mentale Beanspruchung abgegrenzt von der emotionalen Beanspruchung. Mentale Beanspruchung wird weiterhin unterschieden in psychomotorische, perzeptive und kognitive Beanspruchung. Diese Aspekte mentaler Beanspruchung werden jeweils vom psychomotorischen, perzeptiven oder kognitiven Aufwand der zu bearbeitenden Aufgabe ausgelöst.<br /> <br /> In der vorliegenden Untersuchung wurden zwei zentrale Fragestellungen untersucht:<br /> Einerseits wurde die Analyse der anwendungsbezogenen Frage fokussiert, inwieweit psychophysiologische Indikatoren mentaler Beanspruchung über die Leistungsdaten (Dekodierungszeiten und Fehleranzahl) hinaus, zusätzliche Informationen zur Bestimmung der Güte von Kodealphabeten liefern. <br /> Andererseits wurde der Forschungsaspekt untersucht, inwieweit psychophysiologische Indikatoren mentaler Beanspruchung die zur Dekodierung notwendigen perzeptiven und kognitiven Aspekte mentaler Beanspruchung differenzieren können. Emotionale Beanspruchung war nicht Gegenstand der Analysen, weshalb in der Operationalisierung versucht wurde, sie weitgehend zu vermeiden. Psychomotorische Beanspruchung als dritter Aspekt mentaler Beanspruchung (neben perzeptiver und kognitiver Beanspruchung) wurde für beide Experimentalgruppen weitgehend konstant gehalten.<br /> <br /> In Lernexperimenten hatten zwei anhand eines Lern- und Gedächtnistests homogenisierte Stichproben jeweils die Bedeutung von 54 Kodes eines Kodealphabets zu erwerben. Dabei wurde jeder der zwei unahbhängigen Stichproben ein anderes Kodealphabet vorgelegt, wobei sich die Kodealphabete hinsichtlich Buchstabenanzahl (Kodelänge) und anzuwendender Zuordnungsregeln unterschieden. Damit differierten die Kodealphabete im perzeptiven und kognitiven Aspekt mentaler Beanspruchung.<br /> Die Kombination der Abkürzungen entsprach den in einer Feuerwehrleitzentrale verwendeten (Kurzbeschreibungen von Notfallsituationen). In der Lernphase wurden den Probanden zunächst die Kodealphabete geblockt mit ihren Bedeutungen präsentiert. <br /> Anschließend wurden die Kodes (ohne deren Bedeutung) in sechs aufeinanderfolgenden Prüfphasen randomisiert einzeln dargeboten, wobei die Probanden instruiert waren, die Bedeutung der jeweiligen Kodes in ein Mikrofon zu sprechen. <br /> Während des gesamten Experiments wurden, neben Leistungsdaten (Dekodierungszeiten und Fehleranzahl) und subjektiven Daten über die mentale Beanspruchung im Verlauf der Experimente, folgende zentralnervöse und peripherphysiologische Biosignale abgeleitet: Blutdruck, Herzrate, phasische und tonische elektrodermale Aktivität und Elektroenzephalogramm. Aus ihnen wurden zunächst 13 peripherphysiologische und 7 zentralnervöse Parameter berechnet, von denen 7 peripherphysiologische und 3 zentralnervöse Parameter die statistischen Voraussetzungen (Einschlusskriterien) soweit erfüllten, dass sie in die inferenzstatistische Datenanalyse einbezogen wurden.<br /> <br /> Leistungsdaten und subjektive Beanspruchungseinschätzungen der Versuchsdurchgänge wurden zu den psychophysiologischen Parametern in Beziehung gesetzt. Die Befunde zeigen, dass mittels der psychophysiologischen Daten zusätzliche Erkenntnisse über den kognitiven Aufwand gewonnen werden können.<br /> <br /> Als weitere Analyse wurden die Kodes post hoc in zwei neue Kodealphabete eingeteilt. Ziel dieser Analyse war es, die Unterschiede zwischen beiden Kodealphabeten zu erhöhen, um deutlichere reizbezogene psychophysiologische Unterschiede in den EEG-Daten zwischen den Kodealphabeten zu erhalten. Dazu wurde diejenigen, hinsichtlich ihrer Bedeutung, parallelen Kodes in beiden Kodealphabeten ausgewählt, die sich in der Dekodierungszeit maximal voneinander unterschieden. Eine erneute Analyse der EEG-Daten erbrachte jedoch keine Verbesserung der Ergebnisse.<br /> <br /> Drei Hauptergebnisse bezüglich der psychophysiologischen Parameter konnten festgestellt werden:<br /> Das erste Ergebnis ist für die psychophysiologische Methodik bedeutsam. Viele psychophysiologische Parameter unterschieden zwischen den Prüfphasen und zeigen damit eine hinreichende Sensitivität zur Untersuchung mentaler Beanspruchung bei Dekodierungsprozessen an. Dazu gehören die Anzahl der spontanen Hautleitwertsreaktionen, die Amplitude der Hautleitwertsreaktionen, das Hautleitwertsniveau, die Herzrate, die Herzratendifferenz und das Beta-2-Band des EEG. Diese Parameter zeigen einen ähnlichen Verlauf wie die Leistungsdaten. Dies zeigt, dass es möglich ist, die hier operationaliserte Art mentaler Beanspruchung in Form von Dekodierungsprozessen psychophysiologisch zu analysieren.<br /> <br /> Ein zweites Ergebnis betrifft die Möglichkeit, Unterschiede mentaler Beanspruchung zwischen beiden Gruppen psychophysiologisch abzubilden:<br /> Das Hautleitwertsniveau und das Theta-Frequenzband des Spontan-EEG zeigten Unterschiede zwischen beiden Stichproben von der ersten Prüfphase an. Diese Parameter indizieren unterschiedlichen kognitiven Aufwand in beiden Stichproben über alle Prüfphasen.<br /> <br /> Das wichtigste Ergebnis betrifft die Frage nach einem Informationsgewinn bei Einsatz psychophysiologischer Methoden zur Bewertung der Güte von Kodealphabeten: <br /> Einen tatsächlichen Informationsgewinn gegenüber den Leistungsdaten zeigte die Amplitude der elektrodermalen Aktivität und die Herzraten-Differenz an. Denn in den späteren Prüfphasen, wenn sich die Leistungsdaten beider Kodealphabete nicht mehr unterschieden, konnten unterschiedliche Ausprägungen dieser psychophysiologischen Parameter zwischen beiden Kodealphabeten verzeichnet werden. Damit konnten unterschiedliche Aspekte mentaler Beanspruchung in beiden Kodealphabeten in den späteren Prüfphasen erfasst werden, in denen sich die Leistungsdaten nicht mehr unterschieden. <br /> <br /> Alle drei Ergebnisse zeigen, dass es, trotz erheblichen technischen und methodischen Aufwands, sinnvoll erscheint, bei der Charakterisierung mentaler Belastungen und für die Gestaltung von Kodealphabeten auch psychophysiologische Daten heranzuziehen, da zusätzliche Informationen über den perzeptiven und kognitiven Dekodierungsaufwand gewonnen werden können. / In this study a problem from the work psychology was focussed, which appears in human-machine systems.<br /> In human-machine systems informations were exchanged as codes. Using this kind of shortened information transmission needs no long description of the system state, so that the operator can react to the changed system state in a quick and efficient way. This is possible only in this case, if the operator has learned the meaning of the codes before. For the different kinds of coded informations (visual, acoustic or alphanumeric signals) special recommendations for their design were developed.<br /> Mental workload caused by decoding processes resulting from the size of the code alphabet, the percepted design of the codes, and the rules about the allocation of code meanings.<br /> <br /> The decision about the validity of code alphabets in work psychology is normally made by indicators of performance, which are the decoding times and decoding mistakes. Nearly all studies do not refer to psychophysiological data. <br /> It is questioned, if times and mistakes alone are valid indicators for the cognitive cost, because in well learned state and for the same size of the code alphabet but different design of the codes, the decoding times between code alphabets are not significantly different, and mistakes do not appear.<br /> This study postulates a necessity for the registration of psychophysiological data, so that additionally informations, which are not included in the performance data, can be examined. If the performance data does not differ between two code alphabets, psychophysiological data measures different aspects of mental workload, which could not be detected by performance data. To enlarge the established approach, it is recommended to registrate biosignals as a third domain of data to get additional informations about decoding processes.<br /> These hypotheses should be verified by registration of biosignals.<br /> <br /> There are vague definitions and deficient differentiations of the concept of mental workload in the scientific publications. To examine mental workload an enlarged model of mental workload is presented. Mental workload is delimited from emotional strain. Furthermore mental workload is differentiated in psychomotoric, perceptive, and cognitive aspects. These aspects of mental workload are caused by the psychomotoric, perceptive, and cognitive cost, which are initiated by the assigned task.<br /> <br /> Two main questions were examined in this study. <br /> First question refers to applied research. Do psychophysiological indicators of mental workload provide more information about the validity of code alphabets than performance data?<br /> The second question refers to what extent psychophysiological indicators of mental workload necessary for the decoding process could differentiate the perceptive and cognitive aspects of mental workload. <br /> <br /> >The emotional strain was not the objective of this study, therefore it was excluded from the experimental design.<br /> Psychomotoric workload as the third aspect of mental workload was a constant value for both experimental samples.<br /> <br /> In two learning experiments two samples with identical habituational memory performance were instructed to learn the meaning of 54 codes of a code alphabet. Both samples was presented another code alphabet, which differed in the number of included letters and the allocation rules. Thus the two code alphabets differed in the perceptive and in the cognitive aspect of mental workload.<br /> The combination of abbreviations was comparable to those used in a fire station. In a learning phase the code alphabets were presented with their meanings. Afterwards the codes were presented without their meanings in six following tests phases. Subjects were instructed to answer in a microphone. <br /> During the whole experiment performance data, subjective data of perceived strain, and psychophysiological data were registrated. The psychophysiological data contained: blood pressure, heart rate, phasic and tonic electrodermal activity, and the EEG. Thirteen peripherphysiological and seven EEG parameters were extracted from these raw data. Seven peripherphysiological and three EEG parameters accomplished the statistical premises and were included to further statistical analysis.<br /> Performance data and subjective data were set in relation to the psychophysiological parameters. The outcomes showed that using psychophysiological data generate additional informations about the cognitive cost.<br /> <br /> For further analysis the code items were divided into two new code alphabets. The intention of this analysis was to maximize the difference between the two code alphabets to get more stimuli based psychophysiological differences in the EEG data. This analysis included those pairs of codes with identical meaning and maximum difference in their decoding time. This further analysis did not improve the outcomes. <br /> <br /> Three main outcomes in respect to the psychophysiological data were detected. <br /> The first one is an important outcome for psychophysiological methodology. Many psychophysiological parameters differ between the test phases and thus show a sufficient sensitivity to examine mental workload in decoding processes. The number of spontaneous electrodermal responses, the amplitude of electrodermal responses, the electrodermal level, the heart rate, the heart rate difference, and the beta-2 frequency band of the EEG belong to these parameters. These parameters show a similar distribution like performance data. This shows the possibility of the operationalized mental workload through decoding processes analysable with psychophysiological methods.<br /> A second outcome concerns the possibility to show differences in mental workload between both samples in psychophysiological parameters:<br /> The electrodermal level and the theta frequency band of the EEG showed differences between both samples beginning from the first test phase. These parameters indicate different cognitive cost in both samples in all test phases.<br /> <br /> The most important outcome regards to the profit of information by using psychophysiological methods to test the validity of code alphabets. The amplitude of the electrodermal responses and the heart rate difference shows a surplus of information compared to performance data. Thus in later test phases, in which the performance data did no longer differ, different characteristics of psychophysiological parameters between both code alphabets were registrated. Therefore different aspects of mental workload could be quantified.<br /> <br /> All three outcomes showed that, nevertheless of the considerable technical and methodological expenditure, it is reasonable to use psychophysiological data to design code alphabets, because it supplies additional information about the perceptional and cognitive cost of the decoding processes.

In this thesis, situations were analyzed in which drivers operate infotainment systems (IVIS) while driving. In this, the focus lay on such situations in which drivers operated these secondary tasks successfully. Following that, a resource orientated approach was chosen in contrast to the focus of many other studies. Demonstrating the negative effects of secondary tasks while driving was less central in this thesis. Rather, everyday behavior adaptations were analyzed that enabled drivers to operate secondary tasks successfully while driving. Therefore these adaptations were measured with regards to the following three factors: driving task, secondary task and mental workload. Additionally the influence of several secondary task attributes was analyzed. Thereby especially the perceived interruptibility was researched in detail. The thesis contains 3 different parts: 1. Introduction to research field, 2. Empiric part and 3. Overall discussion. In the first part an introduction and an overview of the current research concerning secondary task operation while driving is presented. The second part contains 3 studies, each presented in manuscript form. The goal of the first study was to show basic behavior adaptations in a driving simulator study that enables drivers to operate secondary tasks while driving. Thereby it became obvious that drivers adapted their driving behavior as well as their activity in the secondary task dynamically to the specific situation. The driving task was prioritized thereby. The adaptations were dependent on the current as well as the anticipated development of the situations and correspondingly sensitive to the variation of a cue to a hazardous driving situation. If drivers were warned (and thereby an anticipation was possible), they reduced especially their activity in the secondary task. In the second study the influence of mental workload and the attributes of a secondary task were analyzed in-depth. Drivers were informed by a noise signal either about an upcoming unknown driving situation or about an upcoming speed reduction situation in this study. It could be shown that if a secondary task can be interrupted without a perceived decline in performance, it is interrupted in demanding driving situations. If an interruption causes a perceived performance loss, the task is interrupted less often, and so the workload is increased (measured with a physiological measurement). Thus, drivers compensate their current demands by behavior adaptations in different factors, depending on the characteristics of a secondary task. The interaction between driving task, secondary task and workload could be proven by this research. Only if a secondary task could be interrupted without a perceived loss of performance drivers interrupted the task before a hazardous situation was reached. In line with the findings from the studies above a setting was developed for the third study that is less bound to the simulation of complex driving situations and thereby independent from specific driving simulator settings. Nevertheless the anticipation of further driving situations and the option to adapt behavior was given to the drivers by the setting to measure the effects described above. Additionally secondary tasks were analyzed that have a high comparability to common IVIS. Thus, a focus was on the influence of tasks that require time critical inputs. As expected, in tasks with time critical inputs the activity was less often reduced, even if a demanding driving situation was announced. Thereby another influencing factor to the perceived interruptibility of secondary tasks could be analyzed. In the presented studies it was shown that drivers anticipate the further development of a situation and adapt their activity in the secondary task dynamically due to several characteristics of this task. For the future evaluation of IVIS, methodological requirements were deduced from the presented studies and a possible setting for further research was discussed. / In dieser Dissertation werden Situationen untersucht, in denen Fahrer während der Fahrt Infotainmentsysteme (In- Vehicle Infotainment Systeme, kurz IVIS) bedienen. Hierbei wird der Fokus auf Situationen gelegt, in denen Fahrer erfolgreich Nebenaufgaben bearbeiten. Im Gegensatz zu einer Vielzahl von anderen Studien wird hier ein ressourcenorientierter Ansatz gewählt. Im Mittelpunkt steht demnach weniger der Nachweis von Leistungseinbußen in der Fahraufgabe durch zusätzliche Aufgaben. Es wird im Gegensatz dazu herausgearbeitet, durch welche alltäglichen Verhaltensanpassungen Fahrer in der Lage sind, Aufgaben zusätzlich zur Fahraufgabe erfolgreich zu bearbeiten. Dazu werden diese Verhaltensanpassungen messbar gemacht. Ein Hauptaugenmerk wird dabei auf die Faktoren Fahraufgabe, Nebenaufgabe und die mentale Beanspruchung gelegt. Des Weiteren wird der Einfluss verschiedener Nebenaufgaben auf das Verhalten analysiert. Dabei wird insbesondere die wahrgenommene Unterbrechbarkeit der Nebenaufgaben detailliert untersucht. Die Arbeit besteht aus 3 Teilen: 1. Hintergrund des Forschungsfeldes, 2.Experimentalteil und 3. zusammenfassende Diskussion. Im ersten Teil der Arbeit wird zunächst eine Einführung in das Forschungsfeld gegeben und anschließend ein Überblick über den aktuellen Forschungsstand in Bezug auf Zweitaufgabenbearbeitung während der Fahrt. Im Experimentalteil werden 3 Studien präsentiert, die im Rahmen dieser Arbeit durchgeführt wurden (jeweils in Form einer Veröffentlichung). In der ersten Studie war das Ziel grundlegende Verhaltensanpassungen in einer Fahrsimulationsstudie nachzuweisen, die es Fahrern ermöglichen Nebenaufgaben erfolgreich während der Fahrt zu bearbeiten. Dabei wurde deutlich, dass Fahrer ihr Fahrverhalten und ihre Eingabeaktivität in einer Nebenaufgabe der jeweiligen Situation dynamisch anpassen. Die Fahraufgabe wurde dabei priorisiert. Die Verhaltensanpassungen waren sowohl abhängig von der aktuellen, als auch von der antizipierten Situation und zeigten sich demnach abhängig von der Variation eines Hinweisreizes auf eine kritische Verkehrssituation. Als die Fahrer vor einer möglichen Gefahr gewarnt wurden (sie diese also antizipieren konnten), wurde insbesondere die Aktivität in der Nebenaufgabe reduziert. In der daran anschließenden Studie wurde die Rolle der Beanspruchung im Zusammenhang mit den Eigenschaften der Nebenaufgabe näher untersucht. Probanden wurden mithilfe eines Tons entweder auf eine bevorstehende, unbekannte Fahrsituation oder auf eine bevorstehende Geschwindigkeitsreduktion hingewiesen. Es konnte gezeigt werden, dass Fahrer in Situationen, in denen sie den weiteren Fahrverlauf antizipieren und die Nebenaufgabe ohne wahrgenommenen Leistungsverlust unterbrechen konnten, signifikant weniger bedienten. Im Gegensatz dazu zeigte sich in Nebenaufgaben, deren Unterbrechung einen direkten Leistungsverlust nach sich zog, dass Fahrer auch in kritischen Situation gleich viel bedienten. Dieses Verhalten wurde durch eine höhere Anstrengung kompensiert (gemessen mit einem physiologischen Beanspruchungsmaß). Der Zusammenhang der drei Faktoren Fahraufgabe, Nebenaufgabe und Beanspruchung wurde hierbei deutlich. Des Weiteren konnte der Einfluss der Eigenschaften der Nebenaufgaben deutlich gemacht werden: Nur wenn die Unterbrechung der Nebenaufgabe keinen direkten Leistungsverlust zur Folge hatte, wurde diese bereits vor dem Auftreten einer kritischen Situation unterbrochen. Basierend auf den Ergebnissen der ersten beiden Studien wurde für die dritte Studie ein vereinfachtes Setting entwickelt, das weniger auf der Simulation komplexer Fahrsituationen basiert, mithilfe dessen jedoch dennoch die relevanten Effekte messbar sein sollen. Dadurch wird das Setting unabhängiger von einer bestimmten Simulationsumgebung. Dabei wurde den Probanden sowohl ermöglicht relevante Fahrsituationen zu antizipieren als auch ihr Verhalten daran anzupassen. Des Weiteren wurden Nebenaufgaben analysiert, die ähnliche Bedieneingaben erforderten wie gebräuchliche IVIS, und die zum Teil zeitkritische Eingaben erforderten. Wenn Eingaben zeitkritisch gemacht werden mussten, wurde die Nebenaufgabe erwartungsgemäß seltener unterbrochen, auch wenn eine kritische Fahrsituation angekündigt wurde. Dadurch wurde ein weiterer Einflussfaktor auf die wahrgenommene Unterbrechbarkeit von Aufgaben in Fahrsituationen untersucht. In den vorliegenden Studien konnte gezeigt werden, dass Fahrer den weiteren Verlauf von Fahrsituationen antizipieren und ihre Aktivität in einer Nebenaufgabe dynamisch und in Abhängigkeit zu bestimmten Eigenschaften der Nebenaufgabe anpassen. Für die zukünftige Bewertung von IVIS wurden dabei relevante methodische Rahmenbedingungen herausgearbeitet und ein mögliches Setting vorgestellt.

Die langfristigen Folgen von psychischer Fehlbeanspruchung stellen ein beträchtliches Problem unserer modernen Gesellschaft dar. Zur Identifizierung derartiger Fehlbelastungen während der Mensch-Maschine-Interaktion (MMI) kann die objektive, kontinuierliche Messung der psychischen Beanspruchung einen wesentlichen Beitrag leisten. Neueste Entwicklungen in der Sensortechnologie und der algorithmischen Methodenentwicklung auf Basis von KI liefern die Grundlagen zu ihrer messtechnischen Bestimmung. Vorarbeiten zur Entwicklung einer Methode zur neuronalen Beanspruchungsdiagnostik sind bereits erfolgt (Radüntz, 2017). Eine praxisrelevante Nutzung dieser Ergebnisse ist erfolgsversprechend, wenn die Methode mit Wearables kombiniert werden kann. Gleichzeitig sind die Evaluation und bedingungsbezogene Reliabilitätsprüfung der entwickelten Methode zur neuronalen Beanspruchungsdiagnostik in realitätsnahen Umgebungen erforderlich. Im Rahmen von experimentellen Untersuchungen der Gebrauchstauglichkeit von kommerziellen EEG-Registrierungssystemen für den mobilen Feldeinsatz wird die darauf basierende Systemauswahl für die MMI-Praxis getroffen. Die Untersuchungen zur Validierung der kontinuierlichen Methode zur Beanspruchungsdetektion erfolgt am Beispiel des Fluglotsenarbeitsplatzes beim simulierten „Arrival Management“. / The long-term negative consequences of inappropriate mental workload on employee health constitute a serious problem for a digitalized society. Continuous, objective assessment of mental workload can provide an essential contribution to the identification of such improper load. Recent improvements in sensor technology and algorithmic methods for biosignal processing are the basis for the quantitative determination of mental workload. Neuronal workload measurement has the advantage that workload registration is located directly there where human information processing takes place, namely the brain. Preliminary studies for the development of a method for neuronal workload registration by use of the electroencephalogram (EEG) have already been carried out [Rad16, Rad17]. For the field use of these findings, the mental workload assess- ment on the basis of the EEG must be evaluated and its reliability examined with respect to several conditions in realistic environments. A further essential require-ment is that the method can be combined with the innovative technologies of gel free EEG registration and wireless signal transmission. Hence, the presented papers include two investigations. Main subject of the first investigation are experimental studies on the usability of commercially-oriented EEG systems for mobile field use and system selection for the future work. Main subject of the second investigation is the evaluation of the continuous method for neuronal mental workload registration in the field. Thereby, a challenging application was used, namely the arrival management of aircraft. The simulation of the air traffic control environment allows the realisation of realistic conditions with different levels of task load. Furthermore, the work is well contextualized in a domain which is very sensible to human-factors research.

Fahrerassistenzsysteme werden zunehmend in Fahrzeuge eingebaut mit dem Ziel, den Fahrer beim Fahren zu unterstützen, Fahrfehler zu vermeiden und damit die Fahrsicherheit zu erhöhen. Derzeit sind häufig Systeme im Einsatz, die den Fahrer vor bestimmten Sicherheitsrisiken warnen (z.B. vor einem unbeabsichtigten Verlassen der Fahrspur). Der Trend geht aber hin zu Systemen, die stärker ins Fahrgeschehen eingreifen und somit Teile der Fahraufgabe automatisieren (z.B. selbständig die Spurhaltung des Fahrzeugs übernehmen). Aus der Forschung zur Mensch-Maschine Interaktion ist jedoch bekannt, dass Automatisierung nicht zwangsläufig zur Erhöhung von Sicherheit führt, sondern dass sie vielmehr auch unerwünschte Nebeneffekte für Performanz und Sicherheit mit sich bringen kann in dem Maße, wie Menschen an die veränderten Aufgabenanforderungen adaptieren. Im Straßenverkehr wird insbesondere befürchtet, dass Fahrer sich zu stark auf Fahrerassistenzsysteme verlassen, sich teilweise aus der Fahraufgabe zurückziehen („abschalten“) und ihre Aufmerksamkeit fahrfremden Dingen widmen. Dies kann unter Umständen dazu führen, dass Fahrer im Falle von Systemfehlern oder –ausfällen nicht mehr in der Lage sind rechtzeitig und angemessen einzugreifen bzw. die Kontrolle über das Fahrzeug zu übernehmen. Ziel der Dissertation war es zu untersuchen, inwieweit sich die Involviertheit von Fahrern in die Fahraufgabe verändert je stärker sie durch ein Assistenzsystem unterstützt werden (d.h., je stärker das System Teile der Fahraufgabe automatisiert). Um dies zu untersuchen wurden zwei theoretische Konzepte herangezogen: a) das Verlassen der Fahrer (auf ein System) und b) das Situationsbewusstsein der Fahrer. Basierend auf einer umfassenden Analyse der Forschungsliteratur zum Thema Automatisierung wurde ein theoretisches Rahmenmodell entwickelt, welches Veränderungen in der Involviertheit des Fahrers in die Fahraufgabe auf menschliche Adaptationsprozesse auf verschiedenen Ebenen zurückführt, die sich in Folge der veränderten Aufgaben­anforderungen durch zunehmende Automatisierung ergeben. Dazu zählen Veränderungen in Einstellungen, sowie in kognitiven, energetischen, und motivationalen Prozessen. Um Veränderungen in diesen Prozessen zu untersuchen, wurde eine Vielzahl an objektiven und subjektiven Maßen erhoben. Hauptgegenstand der Dissertation ist eine umfangreiche Fahrsimulatorstudie im Fahrsimulator mit Bewegungsplattform bei VTI (Swedish National Road and Transport Research Institute) in Linköping, Schweden. Dabei kamen zwei Querführungsassistenzsysteme (ein Heading Control System und ein Lane Departure Warning System) zum Einsatz, die den Fahrer in unterschiedlichem Maße bei der Spurhaltung unterstützten. Im Gegensatz zu einem Großteil der bisherigen Studien wurden prozessorientierte Performanzmaße zur Erfassung des Verlassens der Fahrer auf die Assistenzsysteme und des Situationsbewusstseins der Fahrer verwendet. Das Verlassen der Fahrer auf die Querführungsassistenzsysteme wurde durch Blickverhaltensmaße über die Bereitschaft der Fahrer erfasst, ihre visuelle Aufmerksamkeit von der Straße ab hin zu einer Zweitaufgabe im Fahrzeuginnenraum zu wenden. Zur Messung des Situationsbewusstseins der Fahrer wurden Fahrverhaltensmaße herangezogen welche als Indikator für die Schnelligkeit und Abruptheit der Reaktionen der Fahrer auf unerwartete kritische Fahrsituationen dienten. Ein Hauptbefund der Dissertation war, dass die Fahrer sich signifikant im Ausmaß ihres Verlassens auf einen hohen Grad an Assistenz unterschieden. Diese interindividuelle Varianz im Verlassen der Fahrer auf einen hohen Grad an Assistenz konnte am besten durch das Vertrauen der Fahrer in das Querführungsassistenzsystem und ihr Aktivierungsniveau erklärt werden: Je höher das Vertrauen der Fahrer in das System und je geringer ihr Aktivierungsniveau, desto stärker verließen sie sich auf das System. Individuelle Fahrermerkmale (Fahrstil) erklärten einen signifikanten Anteil der Varianz im Vertrauen der Fahrer in die Spurhalteassistenzsysteme. (ersetzt wegen neuem Herausgeber) / Advanced driver assistance systems are increasingly built in vehicles with the aim to support drivers while driving, to reduce driver errors and thereby to increase traffic safety. At present, these systems are often designed to warn drivers of specific safety risks (e.g., of an imminent departure from the driving lane). However, there is a trend towards systems that more strongly intervene in driving and that hence, automate parts of the driving task (e.g., autonomously keep the vehicle within the driving lane). However, research on human-machine interaction has shown that automation does not necessarily increase safety, but that it may also lead to unanticipated side effects on performance and safety to the extent that humans adapt to the changing task demands. A major concern in road traffic is that drivers rely too heavily on driver assistance systems, become less actively involved in the driving task, and divert their attention to things unrelated to driving. Thus, in the case of system malfunctions or failures, drivers possibly may not be prepared to intervene timely and accordingly and to regain control over the vehicle, respectively. The aim of this dissertation was to investigate changes in drivers’ active engagement in the driving task as a function of the degree to which they are supported by a driver assistance system (i.e., as a function of the degree to which the system automates the driving task). Drivers’ active task engagement was studied by referring to two theoretical concepts: a) drivers’ reliance (on a system) and b) drivers’ situation awareness. Based on an extensive review of previous research on automation, a conceptual theoretical framework was developed that links changes in operators’ active task engagement to human adaptation processes on different levels in response to the changing task demands due to automation. Among them are changes in human attitudes as well as in cognitive, motivational and energetic processes. In order to determine the relative influence of these processes, a range of objective and subjective measures was collected. The essential part of the dissertation is an extensive driving simulator study in an advanced moving-base driving simulator at VTI (Swedish National Road and Transport Research Institute) in Linköping, Sweden. Two lateral support systems (a Heading Control system and a Lane Departure Warning system) were implemented which assisted drivers to different degrees in lane keeping. Contrary to most previous automation studies, drivers’ reliance on the lane keeping assistance systems and their situation awareness were studied by using process-oriented performance-based measures. Drivers’ reliance on the lane keeping assistance systems was assessed by eye glance behaviour measures indicating drivers’ preparedness to allocate their visual attention away from the road scene to an in-vehicle secondary task. Drivers’ situation awareness was assessed by behavioural measures of the latency and magnitude of drivers’ initial reactions to unexpected critical driving situations. A major finding of the study was that drivers differed significantly in their reliance on a high level of lane keeping assistance. This interindividual variance in drivers’ reliance on higher-level assistance could be best explained by drivers’ trust in the system and their energetic arousal: The greater drivers’ trust in the system and the lower their arousal, the more did they rely on the system. Individual driver variables (driving style) explained a significant proportion of the variance in drivers’ trust in the lane keeping assistance systems. (replaced because a new publisher)

Advanced driver assistance systems are increasingly built in vehicles with the aim to support drivers while driving, to reduce driver errors and thereby to increase traffic safety. At present, these systems are often designed to warn drivers of specific safety risks (e.g., of an imminent departure from the driving lane). However, there is a trend towards systems that more strongly intervene in driving and that hence, automate parts of the driving task (e.g., autonomously keep the vehicle within the driving lane). However, research on human-machine interaction has shown that automation does not necessarily increase safety, but that it may also lead to unanticipated side effects on performance and safety to the extent that humans adapt to the changing task demands. A major concern in road traffic is that drivers rely too heavily on driver assistance systems, become less actively involved in the driving task, and divert their attention to things unrelated to driving. Thus, in the case of system malfunctions or failures, drivers possibly may not be prepared to intervene timely and accordingly and to regain control over the vehicle, respectively. The aim of this dissertation was to investigate changes in drivers’ active engagement in the driving task as a function of the degree to which they are supported by a driver assistance system (i.e., as a function of the degree to which the system automates the driving task). Drivers’ active task engagement was studied by referring to two theoretical concepts: a) drivers’ reliance (on a system) and b) drivers’ situation awareness. Based on an extensive review of previous research on automation, a conceptual theoretical framework was developed that links changes in operators’ active task engagement to human adaptation processes on different levels in response to the changing task demands due to automation. Among them are changes in human attitudes as well as in cognitive, motivational and energetic processes. In order to determine the relative influence of these processes, a range of objective and subjective measures was collected. The essential part of the dissertation is an extensive driving simulator study in an advanced moving-base driving simulator at VTI (Swedish National Road and Transport Research Institute) in Linköping, Sweden. Two lateral support systems (a Heading Control system and a Lane Departure Warning system) were implemented which assisted drivers to different degrees in lane keeping. Contrary to most previous automation studies, drivers’ reliance on the lane keeping assistance systems and their situation awareness were studied by using process-oriented performance-based measures. Drivers’ reliance on the lane keeping assistance systems was assessed by eye glance behaviour measures indicating drivers’ preparedness to allocate their visual attention away from the road scene to an in-vehicle secondary task. Drivers’ situation awareness was assessed by behavioural measures of the latency and magnitude of drivers’ initial reactions to unexpected critical driving situations. A major finding of the study was that drivers differed significantly in their reliance on a high level of lane keeping assistance. This interindividual variance in drivers’ reliance on higher-level assistance could be best explained by drivers’ trust in the system and their energetic arousal: The greater drivers’ trust in the system and the lower their arousal, the more did they rely on the system. Individual driver variables (driving style) explained a significant proportion of the variance in drivers’ trust in the lane keeping assistance systems. / Fahrerassistenzsysteme werden zunehmend in Fahrzeuge eingebaut mit dem Ziel, den Fahrer beim Fahren zu unterstützen, Fahrfehler zu vermeiden und damit die Fahrsicherheit zu erhöhen. Derzeit sind häufig Systeme im Einsatz, die den Fahrer vor bestimmten Sicherheitsrisiken warnen (z.B. vor einem unbeabsichtigten Verlassen der Fahrspur). Der Trend geht aber hin zu Systemen, die stärker ins Fahrgeschehen eingreifen und somit Teile der Fahraufgabe automatisieren (z.B. selbständig die Spurhaltung des Fahrzeugs übernehmen). Aus der Forschung zur Mensch-Maschine Interaktion ist jedoch bekannt, dass Automatisierung nicht zwangsläufig zur Erhöhung von Sicherheit führt, sondern dass sie vielmehr auch unerwünschte Nebeneffekte für Performanz und Sicherheit mit sich bringen kann in dem Maße, wie Menschen an die veränderten Aufgabenanforderungen adaptieren. Im Straßenverkehr wird insbesondere befürchtet, dass Fahrer sich zu stark auf Fahrerassistenzsysteme verlassen, sich teilweise aus der Fahraufgabe zurückziehen („abschalten“) und ihre Aufmerksamkeit fahrfremden Dingen widmen. Dies kann unter Umständen dazu führen, dass Fahrer im Falle von Systemfehlern oder –ausfällen nicht mehr in der Lage sind rechtzeitig und angemessen einzugreifen bzw. die Kontrolle über das Fahrzeug zu übernehmen. Ziel der Dissertation war es zu untersuchen, inwieweit sich die Involviertheit von Fahrern in die Fahraufgabe verändert je stärker sie durch ein Assistenzsystem unterstützt werden (d.h., je stärker das System Teile der Fahraufgabe automatisiert). Um dies zu untersuchen wurden zwei theoretische Konzepte herangezogen: a) das Verlassen der Fahrer (auf ein System) und b) das Situationsbewusstsein der Fahrer. Basierend auf einer umfassenden Analyse der Forschungsliteratur zum Thema Automatisierung wurde ein theoretisches Rahmenmodell entwickelt, welches Veränderungen in der Involviertheit des Fahrers in die Fahraufgabe auf menschliche Adaptationsprozesse auf verschiedenen Ebenen zurückführt, die sich in Folge der veränderten Aufgaben­anforderungen durch zunehmende Automatisierung ergeben. Dazu zählen Veränderungen in Einstellungen, sowie in kognitiven, energetischen, und motivationalen Prozessen. Um Veränderungen in diesen Prozessen zu untersuchen, wurde eine Vielzahl an objektiven und subjektiven Maßen erhoben. Hauptgegenstand der Dissertation ist eine umfangreiche Fahrsimulatorstudie im Fahrsimulator mit Bewegungsplattform bei VTI (Swedish National Road and Transport Research Institute) in Linköping, Schweden. Dabei kamen zwei Querführungsassistenzsysteme (ein Heading Control System und ein Lane Departure Warning System) zum Einsatz, die den Fahrer in unterschiedlichem Maße bei der Spurhaltung unterstützten. Im Gegensatz zu einem Großteil der bisherigen Studien wurden prozessorientierte Performanzmaße zur Erfassung des Verlassens der Fahrer auf die Assistenzsysteme und des Situationsbewusstseins der Fahrer verwendet. Das Verlassen der Fahrer auf die Querführungsassistenzsysteme wurde durch Blickverhaltensmaße über die Bereitschaft der Fahrer erfasst, ihre visuelle Aufmerksamkeit von der Straße ab hin zu einer Zweitaufgabe im Fahrzeuginnenraum zu wenden. Zur Messung des Situationsbewusstseins der Fahrer wurden Fahrverhaltensmaße herangezogen welche als Indikator für die Schnelligkeit und Abruptheit der Reaktionen der Fahrer auf unerwartete kritische Fahrsituationen dienten. Ein Hauptbefund der Dissertation war, dass die Fahrer sich signifikant im Ausmaß ihres Verlassens auf einen hohen Grad an Assistenz unterschieden. Diese interindividuelle Varianz im Verlassen der Fahrer auf einen hohen Grad an Assistenz konnte am besten durch das Vertrauen der Fahrer in das Querführungsassistenzsystem und ihr Aktivierungsniveau erklärt werden: Je höher das Vertrauen der Fahrer in das System und je geringer ihr Aktivierungsniveau, desto stärker verließen sie sich auf das System. Individuelle Fahrermerkmale (Fahrstil) erklärten einen signifikanten Anteil der Varianz im Vertrauen der Fahrer in die Spurhalteassistenzsysteme.

Fahrerassistenzsysteme werden zunehmend in Fahrzeuge eingebaut mit dem Ziel, den Fahrer beim Fahren zu unterstützen, Fahrfehler zu vermeiden und damit die Fahrsicherheit zu erhöhen. Derzeit sind häufig Systeme im Einsatz, die den Fahrer vor bestimmten Sicherheitsrisiken warnen (z.B. vor einem unbeabsichtigten Verlassen der Fahrspur). Der Trend geht aber hin zu Systemen, die stärker ins Fahrgeschehen eingreifen und somit Teile der Fahraufgabe automatisieren (z.B. selbständig die Spurhaltung des Fahrzeugs übernehmen). Aus der Forschung zur Mensch-Maschine Interaktion ist jedoch bekannt, dass Automatisierung nicht zwangsläufig zur Erhöhung von Sicherheit führt, sondern dass sie vielmehr auch unerwünschte Nebeneffekte für Performanz und Sicherheit mit sich bringen kann in dem Maße, wie Menschen an die veränderten Aufgabenanforderungen adaptieren. Im Straßenverkehr wird insbesondere befürchtet, dass Fahrer sich zu stark auf Fahrerassistenzsysteme verlassen, sich teilweise aus der Fahraufgabe zurückziehen („abschalten“) und ihre Aufmerksamkeit fahrfremden Dingen widmen. Dies kann unter Umständen dazu führen, dass Fahrer im Falle von Systemfehlern oder –ausfällen nicht mehr in der Lage sind rechtzeitig und angemessen einzugreifen bzw. die Kontrolle über das Fahrzeug zu übernehmen. Ziel der Dissertation war es zu untersuchen, inwieweit sich die Involviertheit von Fahrern in die Fahraufgabe verändert je stärker sie durch ein Assistenzsystem unterstützt werden (d.h., je stärker das System Teile der Fahraufgabe automatisiert). Um dies zu untersuchen wurden zwei theoretische Konzepte herangezogen: a) das Verlassen der Fahrer (auf ein System) und b) das Situationsbewusstsein der Fahrer. Basierend auf einer umfassenden Analyse der Forschungsliteratur zum Thema Automatisierung wurde ein theoretisches Rahmenmodell entwickelt, welches Veränderungen in der Involviertheit des Fahrers in die Fahraufgabe auf menschliche Adaptationsprozesse auf verschiedenen Ebenen zurückführt, die sich in Folge der veränderten Aufgaben­anforderungen durch zunehmende Automatisierung ergeben. Dazu zählen Veränderungen in Einstellungen, sowie in kognitiven, energetischen, und motivationalen Prozessen. Um Veränderungen in diesen Prozessen zu untersuchen, wurde eine Vielzahl an objektiven und subjektiven Maßen erhoben. Hauptgegenstand der Dissertation ist eine umfangreiche Fahrsimulatorstudie im Fahrsimulator mit Bewegungsplattform bei VTI (Swedish National Road and Transport Research Institute) in Linköping, Schweden. Dabei kamen zwei Querführungsassistenzsysteme (ein Heading Control System und ein Lane Departure Warning System) zum Einsatz, die den Fahrer in unterschiedlichem Maße bei der Spurhaltung unterstützten. Im Gegensatz zu einem Großteil der bisherigen Studien wurden prozessorientierte Performanzmaße zur Erfassung des Verlassens der Fahrer auf die Assistenzsysteme und des Situationsbewusstseins der Fahrer verwendet. Das Verlassen der Fahrer auf die Querführungsassistenzsysteme wurde durch Blickverhaltensmaße über die Bereitschaft der Fahrer erfasst, ihre visuelle Aufmerksamkeit von der Straße ab hin zu einer Zweitaufgabe im Fahrzeuginnenraum zu wenden. Zur Messung des Situationsbewusstseins der Fahrer wurden Fahrverhaltensmaße herangezogen welche als Indikator für die Schnelligkeit und Abruptheit der Reaktionen der Fahrer auf unerwartete kritische Fahrsituationen dienten. Ein Hauptbefund der Dissertation war, dass die Fahrer sich signifikant im Ausmaß ihres Verlassens auf einen hohen Grad an Assistenz unterschieden. Diese interindividuelle Varianz im Verlassen der Fahrer auf einen hohen Grad an Assistenz konnte am besten durch das Vertrauen der Fahrer in das Querführungsassistenzsystem und ihr Aktivierungsniveau erklärt werden: Je höher das Vertrauen der Fahrer in das System und je geringer ihr Aktivierungsniveau, desto stärker verließen sie sich auf das System. Individuelle Fahrermerkmale (Fahrstil) erklärten einen signifikanten Anteil der Varianz im Vertrauen der Fahrer in die Spurhalteassistenzsysteme. (ersetzt wegen neuem Herausgeber) / Advanced driver assistance systems are increasingly built in vehicles with the aim to support drivers while driving, to reduce driver errors and thereby to increase traffic safety. At present, these systems are often designed to warn drivers of specific safety risks (e.g., of an imminent departure from the driving lane). However, there is a trend towards systems that more strongly intervene in driving and that hence, automate parts of the driving task (e.g., autonomously keep the vehicle within the driving lane). However, research on human-machine interaction has shown that automation does not necessarily increase safety, but that it may also lead to unanticipated side effects on performance and safety to the extent that humans adapt to the changing task demands. A major concern in road traffic is that drivers rely too heavily on driver assistance systems, become less actively involved in the driving task, and divert their attention to things unrelated to driving. Thus, in the case of system malfunctions or failures, drivers possibly may not be prepared to intervene timely and accordingly and to regain control over the vehicle, respectively. The aim of this dissertation was to investigate changes in drivers’ active engagement in the driving task as a function of the degree to which they are supported by a driver assistance system (i.e., as a function of the degree to which the system automates the driving task). Drivers’ active task engagement was studied by referring to two theoretical concepts: a) drivers’ reliance (on a system) and b) drivers’ situation awareness. Based on an extensive review of previous research on automation, a conceptual theoretical framework was developed that links changes in operators’ active task engagement to human adaptation processes on different levels in response to the changing task demands due to automation. Among them are changes in human attitudes as well as in cognitive, motivational and energetic processes. In order to determine the relative influence of these processes, a range of objective and subjective measures was collected. The essential part of the dissertation is an extensive driving simulator study in an advanced moving-base driving simulator at VTI (Swedish National Road and Transport Research Institute) in Linköping, Sweden. Two lateral support systems (a Heading Control system and a Lane Departure Warning system) were implemented which assisted drivers to different degrees in lane keeping. Contrary to most previous automation studies, drivers’ reliance on the lane keeping assistance systems and their situation awareness were studied by using process-oriented performance-based measures. Drivers’ reliance on the lane keeping assistance systems was assessed by eye glance behaviour measures indicating drivers’ preparedness to allocate their visual attention away from the road scene to an in-vehicle secondary task. Drivers’ situation awareness was assessed by behavioural measures of the latency and magnitude of drivers’ initial reactions to unexpected critical driving situations. A major finding of the study was that drivers differed significantly in their reliance on a high level of lane keeping assistance. This interindividual variance in drivers’ reliance on higher-level assistance could be best explained by drivers’ trust in the system and their energetic arousal: The greater drivers’ trust in the system and the lower their arousal, the more did they rely on the system. Individual driver variables (driving style) explained a significant proportion of the variance in drivers’ trust in the lane keeping assistance systems. (replaced because a new publisher)

Advanced driver assistance systems are increasingly built in vehicles with the aim to support drivers while driving, to reduce driver errors and thereby to increase traffic safety. At present, these systems are often designed to warn drivers of specific safety risks (e.g., of an imminent departure from the driving lane). However, there is a trend towards systems that more strongly intervene in driving and that hence, automate parts of the driving task (e.g., autonomously keep the vehicle within the driving lane). However, research on human-machine interaction has shown that automation does not necessarily increase safety, but that it may also lead to unanticipated side effects on performance and safety to the extent that humans adapt to the changing task demands. A major concern in road traffic is that drivers rely too heavily on driver assistance systems, become less actively involved in the driving task, and divert their attention to things unrelated to driving. Thus, in the case of system malfunctions or failures, drivers possibly may not be prepared to intervene timely and accordingly and to regain control over the vehicle, respectively. The aim of this dissertation was to investigate changes in drivers’ active engagement in the driving task as a function of the degree to which they are supported by a driver assistance system (i.e., as a function of the degree to which the system automates the driving task). Drivers’ active task engagement was studied by referring to two theoretical concepts: a) drivers’ reliance (on a system) and b) drivers’ situation awareness. Based on an extensive review of previous research on automation, a conceptual theoretical framework was developed that links changes in operators’ active task engagement to human adaptation processes on different levels in response to the changing task demands due to automation. Among them are changes in human attitudes as well as in cognitive, motivational and energetic processes. In order to determine the relative influence of these processes, a range of objective and subjective measures was collected. The essential part of the dissertation is an extensive driving simulator study in an advanced moving-base driving simulator at VTI (Swedish National Road and Transport Research Institute) in Linköping, Sweden. Two lateral support systems (a Heading Control system and a Lane Departure Warning system) were implemented which assisted drivers to different degrees in lane keeping. Contrary to most previous automation studies, drivers’ reliance on the lane keeping assistance systems and their situation awareness were studied by using process-oriented performance-based measures. Drivers’ reliance on the lane keeping assistance systems was assessed by eye glance behaviour measures indicating drivers’ preparedness to allocate their visual attention away from the road scene to an in-vehicle secondary task. Drivers’ situation awareness was assessed by behavioural measures of the latency and magnitude of drivers’ initial reactions to unexpected critical driving situations. A major finding of the study was that drivers differed significantly in their reliance on a high level of lane keeping assistance. This interindividual variance in drivers’ reliance on higher-level assistance could be best explained by drivers’ trust in the system and their energetic arousal: The greater drivers’ trust in the system and the lower their arousal, the more did they rely on the system. Individual driver variables (driving style) explained a significant proportion of the variance in drivers’ trust in the lane keeping assistance systems. / Fahrerassistenzsysteme werden zunehmend in Fahrzeuge eingebaut mit dem Ziel, den Fahrer beim Fahren zu unterstützen, Fahrfehler zu vermeiden und damit die Fahrsicherheit zu erhöhen. Derzeit sind häufig Systeme im Einsatz, die den Fahrer vor bestimmten Sicherheitsrisiken warnen (z.B. vor einem unbeabsichtigten Verlassen der Fahrspur). Der Trend geht aber hin zu Systemen, die stärker ins Fahrgeschehen eingreifen und somit Teile der Fahraufgabe automatisieren (z.B. selbständig die Spurhaltung des Fahrzeugs übernehmen). Aus der Forschung zur Mensch-Maschine Interaktion ist jedoch bekannt, dass Automatisierung nicht zwangsläufig zur Erhöhung von Sicherheit führt, sondern dass sie vielmehr auch unerwünschte Nebeneffekte für Performanz und Sicherheit mit sich bringen kann in dem Maße, wie Menschen an die veränderten Aufgabenanforderungen adaptieren. Im Straßenverkehr wird insbesondere befürchtet, dass Fahrer sich zu stark auf Fahrerassistenzsysteme verlassen, sich teilweise aus der Fahraufgabe zurückziehen („abschalten“) und ihre Aufmerksamkeit fahrfremden Dingen widmen. Dies kann unter Umständen dazu führen, dass Fahrer im Falle von Systemfehlern oder –ausfällen nicht mehr in der Lage sind rechtzeitig und angemessen einzugreifen bzw. die Kontrolle über das Fahrzeug zu übernehmen. Ziel der Dissertation war es zu untersuchen, inwieweit sich die Involviertheit von Fahrern in die Fahraufgabe verändert je stärker sie durch ein Assistenzsystem unterstützt werden (d.h., je stärker das System Teile der Fahraufgabe automatisiert). Um dies zu untersuchen wurden zwei theoretische Konzepte herangezogen: a) das Verlassen der Fahrer (auf ein System) und b) das Situationsbewusstsein der Fahrer. Basierend auf einer umfassenden Analyse der Forschungsliteratur zum Thema Automatisierung wurde ein theoretisches Rahmenmodell entwickelt, welches Veränderungen in der Involviertheit des Fahrers in die Fahraufgabe auf menschliche Adaptationsprozesse auf verschiedenen Ebenen zurückführt, die sich in Folge der veränderten Aufgaben­anforderungen durch zunehmende Automatisierung ergeben. Dazu zählen Veränderungen in Einstellungen, sowie in kognitiven, energetischen, und motivationalen Prozessen. Um Veränderungen in diesen Prozessen zu untersuchen, wurde eine Vielzahl an objektiven und subjektiven Maßen erhoben. Hauptgegenstand der Dissertation ist eine umfangreiche Fahrsimulatorstudie im Fahrsimulator mit Bewegungsplattform bei VTI (Swedish National Road and Transport Research Institute) in Linköping, Schweden. Dabei kamen zwei Querführungsassistenzsysteme (ein Heading Control System und ein Lane Departure Warning System) zum Einsatz, die den Fahrer in unterschiedlichem Maße bei der Spurhaltung unterstützten. Im Gegensatz zu einem Großteil der bisherigen Studien wurden prozessorientierte Performanzmaße zur Erfassung des Verlassens der Fahrer auf die Assistenzsysteme und des Situationsbewusstseins der Fahrer verwendet. Das Verlassen der Fahrer auf die Querführungsassistenzsysteme wurde durch Blickverhaltensmaße über die Bereitschaft der Fahrer erfasst, ihre visuelle Aufmerksamkeit von der Straße ab hin zu einer Zweitaufgabe im Fahrzeuginnenraum zu wenden. Zur Messung des Situationsbewusstseins der Fahrer wurden Fahrverhaltensmaße herangezogen welche als Indikator für die Schnelligkeit und Abruptheit der Reaktionen der Fahrer auf unerwartete kritische Fahrsituationen dienten. Ein Hauptbefund der Dissertation war, dass die Fahrer sich signifikant im Ausmaß ihres Verlassens auf einen hohen Grad an Assistenz unterschieden. Diese interindividuelle Varianz im Verlassen der Fahrer auf einen hohen Grad an Assistenz konnte am besten durch das Vertrauen der Fahrer in das Querführungsassistenzsystem und ihr Aktivierungsniveau erklärt werden: Je höher das Vertrauen der Fahrer in das System und je geringer ihr Aktivierungsniveau, desto stärker verließen sie sich auf das System. Individuelle Fahrermerkmale (Fahrstil) erklärten einen signifikanten Anteil der Varianz im Vertrauen der Fahrer in die Spurhalteassistenzsysteme.