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

Future connected vehicles will be able to warn about hidden dangers already before they are visible for the driver. With sight obstructions as one of the most common factors of accident causation, there is a huge potential to improve traffic safety. However, it is unclear how to design the human-machine-interface of such systems to effectively warn drivers about invisible dangers. Especially the expectation that such warnings will be comparably unreliable lead to conflicting demands on amount and coding of warning information. Earlier work shows that warnings that contain more specific information about a hazard can improve drivers understanding of and responses to warnings but they can also raise processing costs and delay reactions or even distract drivers. Psychological theories as well as related research indicates that augmented reality (AR) has the potential to improve warning effectiveness through optimized coding of additional information. AR warnings can inherently transmit the location of a hazard and – due to the corresponding approach of the referenced display towards the driver – could increases the salience of a warning. The general aim of this work is to understand the human factors of future communication-based collision warnings. Based on a theoretical analysis revealing the most relevant questions within that context, we conducted three driving simulator studies to understand the impact of AR warning design on the effectiveness of unreliable warnings about sight obstructed dangers. To consider not only short-term effectiveness, all studies contained several necessary as well as unnecessary warnings that were analyzed in detail. The first study with 88 participants investigated the benefit of prototypical AR warnings over unspecific warnings of different modalities (visual vs. auditory). Visual AR warnings showed advantages over the other warning designs in gaze and brake reaction times, passing speeds, collision rates and subjective evaluation. Auditory AR warnings did not reveal comparable effects. The second test with 80 participants examined the contribution of different design aspects of visual AR warnings. Adding specific warning symbols or scaling animations to the warnings showed some positive but rather inconsistent effects. In contrast, spatial referencing even of an unspecific warning symbol with AR consistently improved driver’s reactions and evaluations. A third experiment with 36 participants observed the differential effects of the spatial information per se and the coding of the information with AR. The warnings had either no spatial information, symbolically encrypted spatial information or AR encrypted spatial information. A higher amount of information consistently led to stronger brake reactions, higher trust and better subjective evaluation. Additionally, with AR encryption we observed faster fixations as well as brake reactions. The present research emphasizes the importance of specificity for warnings about hidden hazards and the potential of AR especially for in-vehicle warnings of future collision avoidance systems. The systematic analysis of psychological factors of warning design and the corresponding findings on their relative contribution to driver’s behavior might also be transferred to other domains and applications of warning and information design. / In naher Zukunft werden vernetzte Fahrzeuge bereits vor sichtverdeckten Gefahren warnen können, noch bevor diese für den Fahrer sichtbar sind. Da Sichtverdeckungen bei einem Großteil schwerer Verkehrsunfälle eine Rolle spielen, stellt dies ein großes Potenzial zur Erhöhung der Verkehrssicherheit dar. Unklar ist jedoch, wie die Mensch-Maschine- Schnittstelle solcher Systeme gestaltet werden sollte, um Autofahrer möglichst effektiv vor noch nicht sichtbaren Gefahren zu warnen. Insbesondere die Vorhersage, dass solche Systeme nur eine begrenzte Zuverlässigkeit haben werden, führt zu teilweise widersprüchlichen Anforderungen an Informationsmenge und Kodierung der Warnungen. Frühere Arbeiten haben gezeigt, dass Warnungen mit spezifischen Informationen über eine Gefahr einerseits Verständnis und Reaktionen der Fahrer auf die Warnungen verbessern, andererseits aber auch kognitiven Verarbeitungsaufwand und Reaktionszeiten erhöhen und ablenken können. Sowohl kognitionspsychologische Theorien als auch Studien aus unserem Forschungsgebiet deuten darauf hin, dass die Darstellungsprinzipien der erweiterten Realität (AR, für engl. augmented reality) das Potenzial bieten, die Effizienz solcher Warnungen durch eine optimierte Kodierung von Zusatzinformationen zu steigern. AR-Warnungen können inhärent die Position einer Gefahr übermitteln, ohne dass der Fahrer dazu eine abstrakte Repräsentation der Information auf die reale Umwelt übertragen muss. Das grundlegende Ziel der vorliegenden Arbeit besteht darin, die psychologischen Faktoren zukünftiger vernetzter Kollisionswarnungen zu verstehen. Ausgehend von der theoretischen Analyse relevanter psychologischer Theorien wurden wesentliche Implikationen und offene Fragestellungen abgeleitet. Zur Beantwortung dieser Fragen wurden drei Fahrsimulator- Studien durchgeführt, in denen der Einfluss von AR als Darstellungsprinzip auf die Effizienz begrenzt zuverlässiger Warnungen über sichtverdeckte Gefahren untersucht wurden. Um valide Aussagen über die längerfristige Wirksamkeit treffen zu können, wurden in den Versuchen sowohl notwendige als auch unnötige Warnungen betrachtet. Eine erste Studie mit 88 Teilnehmern untersuchte den Mehrwert prototypischer AR-Warnungen unterschiedlicher Modalität (visuell vs. auditiv) gegenüber unspezifischen Warnungen. Visuelle AR-Warnungen zeigten klare Vorteile bezüglich Blick- und Bremsreaktionen, Geschwindigkeiten, Kollisionszahlen und subjektiven Bewertungen. Auditive AR-Warnungen hingegen führten zu einzelnen positiven, jedoch auch einigen negativen Effekten. In der zweiten Studie mit 80 Teilnehmern wurden die Auswirkungen gestalterischer Teilaspekte visueller AR-Warnungen verglichen. Das Hinzufügen von spezifischen Warnsymbolen über Bewegungsrichtung und Typ der Gefahr oder einer Vergrößerungs-Animation mit gleicher zeitlicher Veränderung wie bei der AR-Warnung führte zu einzelnen positiven aber nicht konsistenten Effekten. Im Gegensatz dazu führten räumlich verortete AR-Warnungen erneut sowohl zu schnelleren und stärkeren Fahrerreaktionen als auch zu besseren subjektiven Bewertungen. In der dritten Studie mit 36 Teilnehmern wurden schließlich die individuellen Effekte der räumlichen Information an sich und der Codierung dieser Information mittels AR analysiert. Dazu wurden Warnungen ohne Information über die Position der Gefahr, mit symbolisch kodierter Information, sowie mit AR-kodierter Information verglichen. Der höhere Informationsgehalt führte zu durchgehend stärkeren Bremsungen, höherem Systemvertrauen und besseren subjektiven Bewertungen. Darüber hinaus ermöglichte die AR-Kodierung desselben Informationsgehalts der Warnungen sowohl schnellere Gefahrenentdeckung als auch kürzere Bremsreaktionszeiten. Insgesamt bestätigen die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit einen deutlichen Mehrwert von spezifischen Informationen bei Warnungen vor sichtverdeckten Gefahren sowie das hohe Potenzial von AR als Darstellungsprinzip, insbesondere für Warnungen zukünftiger Kollisionsvermeidungssysteme. Die systematische Analyse der bei der Gestaltung von Warnungen relevanten psychologischen Faktoren sowie unsere empirischen Erkenntnisse zu deren relativen Einfluss auf das Nutzerverhalten können zudem auf Warnungen anderer Anwendungen und Domänen übertragen werden, und somit einen generellen Beitrag zur Vermeidung von Unfällen in Mensch-Maschine-Systemen liefern.

Neben der Verringerung von Verkehrsunfällen und Staus ist ein wichtiges Ziel der Verkehrspsychologie, die Luftverschmutzung durch den Verkehr zu reduzieren. Elektrofahrzeuge (BEVs) könnten die CO2-Emissionen deutlich reduzieren. Der weltweite BEV-Bestand nimmt zwar stetig zu, aber die Marktanteile in den meisten EU-Ländern lag 2016 dennoch nur bei rund 1% (International Energy Agency, 2016). Eine weitreichende Verbreitung von Elektrofahrzeugen birgt nicht nur Vorteile in sich, sondern kann auch zur Belastung der Stromnetze führen. ‚Intelligente Ladesysteme‘, die den Ladeprozess an die Netzbelastung und Nutzeranforderungen (z.B. Ladestand bei Abfahrtszeit) anpassen, gelten als vielversprechende Lösung. Vor dem Hintergrund der bisher geringen Verbreitung von Elektrofahrzeugen und der mit einem Erfolg der Elektromobilität steigenden Relevanz intelligenter Ladesysteme entsteht die Notwendigkeit psychologische Faktoren zu identifizieren, die die Evaluation und Akzeptanz von Komponenten des Elektromobilitätssystems beeinflussen. An dieser Stelle knüpft die vorliegende Dissertation an. Der (praktische) Erfahrungshorizont vieler Menschen in Bezug auf Elektrofahrzeuge und intelligente Ladesysteme ist sehr limitiert. Unerfahrene Nutzer solch neuer Systeme begegnen bisher unbekannten Herausforderungen in der Mensch-Maschine-Interaktion. Beispielsweise geht das elektrische Fahren, im Vergleich zum Fahren herkömmlicher Fahrzeuge, mit einer wesentlich niedrigeren Reichweite, einer geringeren Geräuschkulisse, neuen „Nachtankprozessen“ und Fahrfunktionen wie der Rekuperation (d.h. regeneratives Bremsen bei dem kinetische in elektrische Energie umgewandelt wird) einher. Dieses Thema wird ebenfalls in der vorliegenden Dissertation aufgegriffen. Das erste Forschungsziel fokussierte die allgemeine Bewertung und Akzeptanz von Elektrofahrzeugen sowie den Einfluss von praktischer Erfahrung. Im Rahmen einer Feldstudie mit zwei 6-monatigen Studienphasen (Artikel II), einer Onlinestudie (Studie I von Artikel III) sowie einer 24-Stunden Testfahrt (Studie II von Artikel III) wurde dieses Ziel untersucht. Für die verschiedenen Arten von Erfahrung (langzeitig mit gleichem Fahrzeug vs. unkontrolliert vs. kurzzeitig mit gleichem Fahrzeug) zeigten sich unterschiedliche Effekte auf die Akzeptanz von Elektrofahrzeugen, die detailliert diskutiert werden. Die Berichte der Feldstudienteilnehmer (langzeitige Erfahrung) zu Vor- und Nachteilen von Elektrofahrzeugen zeigten, dass sich die Salienz bestimmter Vor- und Nachteile über die Nutzungszeit hinweg ändert. Vor allem die Vorteile, die beim Alltagstest direkt erlebt werden können (z.B. das angenehme Fahrgefühl, die geringe Geräuschkulisse), waren in ihrer Salienz gestiegen. Es gibt erlebbare Barrieren, wie die Ladedauer, die innerhalb der Feldstudie an Prägnanz verloren, aber auch andere, wie die Reichweite, die in ihrer Bedeutsamkeit konstant blieben. Die Vorher-Nachher-Studien (Artikel II & Studie II von Artikel III) zeigten, dass die Erwartungen der Tester an solch ein Fahrzeug im Alltagstest insgesamt erfüllt werden und die Einstellung gegenüber Elektrofahrzeugen positiv bleibt. Im Rahmen der 24-Stunden-Testfahrt (kurzzeitige Erfahrung) zeigte sich zudem ein Anstieg in der Zufriedenheit mit Elektrofahrzeugen. Dem gegenüber stehen die geringen Kaufabsichten der Befragten. Der Alltagstest mit einem Elektrofahrzeug, egal ob kurz- oder langzeitig, zeigte keine Effekte auf die Kaufintention. Allerdings wiesen die Ergebnisse der Onlinebefragung darauf hin, dass Personen, die bereits ein Elektrofahrzeug gefahren sind, gegenüber dem Kauf eines Elektrofahrzeugs nicht so stark abgeneigt sind wie Unerfahrene, aber dennoch keine klare Intention zeigen. Das zweite Forschungsziel bestand in der Untersuchung wie praktische Erfahrung mit dem Nutzerverhalten und der Evaluation bezüglich der Elektrofahrzeugcharakteristika zusammenspielt. Am Beispiel der Rekuperation wurde untersucht wie sich die Menschen im Rahmen einer 6-monatigen Feldstudie an solch eine Funktion gewöhnen, ihre Nutzung erlernen und ob sich dies in der Bewertung der Funktion widerspiegelt (Artikel I). Die Ergebnisse aus den Fahrzeugdaten weisen darauf hin, dass die Adaption an diese Funktion recht zügig abgeschlossen ist und dem Power Law of Practice (Newell & Rosenbloom, 1981) folgt. Die Rekuperationsfunktion wird durch die Nutzer positiv bewertet und die Zufriedenheit mit der Rekuperation steigt mit der Nutzungszeit. In zwei weiteren Studien wurde die Bewertung von Elektrofahrzeugcharakteristika zwischen Elektrofahrzeug-Erfahrenen und –Unerfahrenen verglichen. In der Onlinestudie (Studie I in Artikel III) mit dem unkontrollierten Erfahrungsfaktor zeigten sich kaum Unterschiede. Lediglich ‚Reichweite und Laden‘ bewerteten die Erfahrenen positiver. Kontrollierte, kurzfristige Erfahrung (Studie II in Artikel III) führte zu einer positiveren Bewertung von Beschleunigung und Fahrspaß, Geräuschlosigkeit, Sicherheit und Reliabilität, Umweltfreundlichkeit sowie des Rufs von Elektrofahrzeugen. Die Bewertung von Reichweite und Laden blieb unverändert. Das dritte, übergeordnete Ziel dieser Dissertation bestand darin, akzeptanzbeeinflussende Faktoren zu identifizieren, die als Ansatzpunkte für zukünftige Weiterentwicklungen und Strategien zur Erhöhung der Akzeptanz genutzt werden können. Dazu wurde das Potential der Bewertung verschiedener Elektrofahrzeugattribute, der Faktoren der Theorie des geplanten Verhaltens (Ajzen, 1991) sowie der Erfahrung mit Elektrofahrzeugen zur Vorhersage der Akzeptanz im Rahmen der beiden Studien in Artikel III untersucht. Der soziale Faktor (subjektive Norm) und die Bewertung von ‚Reichweite und Laden‘ wirkten sich am stärksten auf die Vorhersage von Einstellungs- und Verhaltensakzeptanz aus. In der Onlinestudie mit between-subjekt Design, zeigte sich zudem ein starker Erfahrungseffekt auf die Kaufabsicht. Zudem erwies sich auch der Faktor ‚Beschleunigung und Fahrspaß‘ als relevante Größe für die Akzeptanz. Vor dem Hintergrund der aktuellen Entwicklungen, im Detail den sinkenden Batteriekosten und damit günstiger werdenden Reichweiteressourcen, eröffnen die Ergebnisse Ansatzpunkte, um die Akzeptanz zu steigern. Die Bewertung der Performanz und das angenehme Fahrgefühl beim elektrischen Fragen weisen einen nicht zu vernachlässigbaren Einfluss auf die Akzeptanz von Elektrofahrzeugen auf und konnten durch ein kurzzeitiges Erfahrungserlebnis positiv beeinflusst werden. Das letzte Forschungsziel dieser Dissertation fokussierte das intelligente Laden. Die Ergebnisse der 5-monatigen Feldstudie (Artikel IV) zeigten, dass ein intelligentes Ladesystem (mit aktiver Nutzerbeteiligung) nutzbar und akzeptabel ist. Allerdings zeigten die Ergebnisse auch, dass eine positive Kosten-Nutzen-Bilanz für die Nutzer von hoher Relevanz ist. Der zusätzliche Aufwand beim Laden erwies sich als signifikant höher und die finanziellen Anreize durch die Nutzung des Systems als niedriger als erwartet. Zudem fühlten sich die Nutzer durch das System zusätzlich in ihrer Mobilität eingeschränkt. Demnach sollten zukünftige, intelligente Ladesysteme sorgfältig gestaltet werden, so dass der Aufwand und die Reduzierung von Flexibilität und Mobilität nicht so hoch sind, dass die Barriere "Reichweite und Laden" für die Akzeptanz von Elektrofahrzeugen erhöht wird. Basierend auf den Ergebnissen wurden verschiedene Implikationen abgeleitet. Die Weiterentwicklung des Elektromobilitätssystems sollte sich darauf konzentrieren, die Barrieren bezüglich Reichweite und Laden zu reduzieren sowie die positiven Aspekte des elektrischen Fahrens zu vermitteln. Zudem sollten zukünftige Akzeptanzmodelle, vor allem für bisher eher unbekannte Objekte oder Technologien, einen Erfahrungsfaktor und die Bewertung verschiedener, objekt-/technologie-spezifischer Attribute enthalten, da dadurch wichtige Aspekte zur Verbesserung des Forschungsobjektes identifiziert werden können. Die Ergebnisse zeigten außerdem, dass der soziale Einfluss in zukünftigen Strategien zur Akzeptanzförderung von Elektrofahrzeugen adressiert werden sollte und eine Testfahrt mit einem Elektrofahrzeug, das dem aktuellen Entwicklungsstand entspricht, ein strategisches Werkzeug zur Akzeptanzsteigerung darstellt.:Acknowledgments i Zusammenfassung iii Table of Contents vii Synopsis 1 1 Overview of the Dissertation 1 2 Introduction 2 3 Three Pillars of Acceptance within the Context of the Electric Mobility System 4 3.1 Definition and Assessment Structure of Acceptance 4 3.2 Drivers and Barriers for Acceptance 5 4 The Importance of Experiencing Electric Mobility Systems Components 10 4.1 Really-new Products and the Problem of Uncertainty 10 4.2 Real-life Experience as Source of Information and Potential Driver of Acceptance 12 4.3 BEV Evaluation and the Role of Real-Life Experience 14 4.4 Integrating Experience as an Influencing Factor into the Theoretical Framework of BEV Acceptance 17 4.5 Evaluation of Smart Charging Systems (with High User Involvement) and the Role of System Experience 19 5 Summary and Research Questions 20 5.1 Research Objective 1: General Evaluation of BEVs and the Relevance of Real-Life Experience 21 5.2 Research Objective 2: BEV Attributes and the Relevance of Real-Life Experience 21 5.3 Research Objective 3: Predicting BEV Acceptance with Various Psychological Variables, the Evaluation of BEV Attributes and BEV Experience 22 5.4 Research Objective 4: Evaluation of a Smart Charging System Prototype and the Role of Real-Life Experience 23 6 Overview of the Methodology 24 6.1 MINI E field study 24 6.2 Online Survey 26 6.3 24-hour Test Trial 26 6.4 Smart Charging Field Study 27 7 Discussion and Critical Reflection of Results 28 7.1 Research Objective 1: General Evaluation of BEVs and the Relevance of Real-Life Experience 29 7.2 Research Objective 2: BEV Attributes and the Relevance of Real-Life Experience 34 7.3 Research Objective 3: Predicting BEV Acceptance with Various Psychological Variables, the Evaluation of BEV Attributes and BEV Experience 40 7.4 Research Objective 4: Evaluation of a Smart Charging System Prototype and the Role of Experience 44 8 Implications and Conclusion 46 8.1 Practical Implications for Acceptance of Electric Mobility System Components 46 8.2 Theoretical and Methodological Implications for Acceptance Research 49 8.3 Conclusion 51 References 53 Paper I 65 Paper II 91 Paper III 129 Paper IV 179 Curriculum Vitae 213 Publications 216 Eidesstattliche Erklärung 221

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

Das vorliegende Schulungsmaterial unterstützt die standardisierte Durchführung von Beobachtungen sicherheitskritischer Situationen und Verkehrszählungen von Radfahrenden mit Hilfe des DradEsel-Beobachtungsbogens und DRadEsel-Radverkehrszählungsbogens.

Der vorliegende Beobachtungsbogen kann zur standardisierten Beobachtung sicherheitskritischer Situationen von Radfahrenden eingesetzt werden. Zur korrekten Anwendung des Beobachtungsbogens im Feld wird empfohlen, das zugehörige Schulungsmaterial vorbereitend zu nutzen.

Der vorliegende Radverkehrszählungsbogen kann begleitend zur standardisierten Beobachtung sicherheitskritischer Situation von Radfahrenden eingesetzt werden, um die Grundgesamtheit von Radfahrenden im beobachteten Bereich zu bestimmen. Zur korrekten Anwendung des Radverkehrszählungsbogens im Feld wird empfohlen, das zugehörige Schulungsmaterial vorbereitend zu nutzen.

Das vorliegende Schulungsmaterial unterstützt die halbstandardisierte Interviewbefragung Radfahrender zu sicherheitskritischen Situationen mit Hilfe des DRadEsel-Interviewleitfadens.

Der vorliegende Interviewleitfaden kann zur halbstandardisierten Befragung Radfahrender zu sicherheitskritischen Situationen eingesetzt werden. Zur korrekten Anwendung des Interviewleitfadens im Feld wird empfohlen, das zugehörige Schulungsmaterial vorbereitend zu nutzen.

Die nationale und internationale Literatur gibt mittlerweile einen guten Überblick zu Barrieren bzw. Determinanten der Radnutzung. Dabei stehen neben sozio-ökono-mischen und demografischen Faktoren, auch die Topographie, die Witterung sowie infrastrukturelle Faktoren im Mittelpunkt (u. a. Heinen van Wee, & Maat, 2010). Natürliche Barrieren aufgrund der Topographie, z.B. Steigungen können zu einer Minder- oder Nicht-Nutzung des Fahrrads führen (Damant-Sirois et al., 2014; Geller, 2006). Zusätzlich können sich infrastrukturelle Faktoren, z. B. das Fehlen direkter Verbindungen, negativ auf die Attraktivität der Strecke, aber auch auf die Regelbe-folgung auswirken (Johnson et al., 2011). An dieser Stelle setzen Gamification-Ansätze an, die durch eine Erhöhung der Nutzermotivation auch die Radnutzung zu steigern versuchen. Anders als bisherige Gamification-Ansätze im Radverkehr, die hauptsächlich App-Technologien nutzen (z. B. Pajarito & Gould, 2017; Wunsch et al., 2015), ist es Ziel des vorliegenden Projektes, eine infrastrukturbasierte Gamification-Lösung zu entwickeln, die beim Fahren direkt durch die Radfahrer:innen genutzt werden kann. Bisherige praktische Umsetzungen von Gamification-Maßnahmen im Verkehr differenzieren nicht nach gruppenspezifischen und bedürfnisorientierten Motiva-toren, obwohl bekannt ist, dass bestimmte Spieleelemente typenspezifische Unterschiede ansprechen. Durch eine spezifische Ansprache innerhalb des vorliegenden Projektes soll eine höhere Wirksamkeit für die Zielgruppen erreicht werden. Das Forschungsvorhaben gründet sich dabei auf die verhaltens- und einstellungsbasierten Radfahrtypen des NRVP-Projektes RadVerS und baut darauf erstmals datenbasierte Modelle prototypischer Nutzer:innen (Personas) für verschiedene Anwendungsfälle auf. Das ermöglicht das systematische Ableiten von Anforderungen sowie die Entwicklung und effektive Evaluierung entsprechender Gamification-Maßnahmen mit hohem Akzeptanzpotenzial. Zur Demonstration der praktischen Anwendbarkeit soll die entwickelte Gamification-Maßnahme in einen Prototyp überführt und an einem ausgewählten Strecken-abschnitt der Radverkehrsinfrastruktur innerhalb der Stadt Dresden installiert und dessen Wirksamkeit evaluiert werden. Im Ergebnis des Projektes werden Handlungsempfehlungen zum Einsatz von Gami-fication-Maßnahmen im Radverkehr als Handreichung für Kommunen mit Anwen-dungsleitfaden am Beispiel des eingesetzten Prototyps für die Umsetzung in der eigenen Kommune aufbereitet und verbreitet. Die Erfahrungen aus diesem Projekt bieten so auch eine Vorlage für ähnliche Vorhaben in anderen Kommunen und resultieren in einem anschaulichen und wiederverwendbaren Konzept.:Einleitung 7 1. Ziel und Methodik der Untersuchung 9 1.1 Ziele der Untersuchung 9 1.2 Untersuchungsmethodik 10 1.2.1 Literaturanalyse und RadVerS-Daten 10 1.2.2 Identifikation Untersuchungsabschnitt und Vorher-Messung 11 1.2.3 Operationalisierung für User Experience Design 11 1.2.4 Entwicklung Prototyp 12 1.2.5 Evaluation Anwendungsfall 12 2. Literaturanalyse und RadVerS-Daten 14 2.1 Determinanten der Radnutzung 14 2.1.1 Einflussfaktoren auf die Radnutzung allgemein 14 2.1.2 Routenwahlfaktoren 15 2.1.3 Unfälle und Unfallursachen im Radverkehr 17 2.2 Gamification 21 2.2.1 Definitionen 21 2.2.2 Psychologischer Hintergrund 22 2.2.3 Spielelemente 24 2.2.4 Gamification im (Rad-) Verkehrskontext 27 2.3 Eigene Datenbasis 36 2.3.1 Radfahrtypen 36 2.3.2 Ergebnisse einer Masterarbeit im Rahmen des Projektes 37 2.3.3 RadVerS-Daten zu Vermeidungen und Problemstellen 38 3. Identifikation Untersuchungsabschnitt und Vorher-Messung 46 3.1 Anwendungsszenarien und Vorauswahl der Standorte 46 3.2 Standortauswahl und Besichtigung 51 3.3 Standort Budapester Straße - Vorher-Messung 68 4. Gamification-Entwicklung mittels User Experience Design 70 4.1 Industriedesign und User Experience Design 70 4.2 Einflussfaktoren, Komponenten und Konsequenzen von User Experience 72 4.3 Prozess und Methoden des User Experience Designs 73 4.4 Persona-Methode 74 4.5 Wer entwickelt Gamification-Lösungen 75 5. Prototyp- Entwicklung 76 5.1 Analysephase 76 5.2 Ausgewählte Lösungsansätze auf Basis von Spielelementen 80 Ampelticket 81 Trivia-Quiz 81 Stimmungsbarometer 82 Punktraster 82 Bewegungsanalogien 83 Ampel-Highscore 83 Tattoo-Station 84 Rückenwind 84 Ampelticket 85 Meinungsbild 86 Ampeltrittbrett 86 Melodie des Fahrrads 87 Bitte-Grinsen-Aktion 87 Durch den Tunnel rutschen 88 5.3 Vorauswahl und Weiterentwicklung von Lösungsansätzen 88 5.4 Detaillierung für den konkreten Standort 97 5.5 Detaillierte Ausarbeitung als Prototyp im Forschungsprojekt 101 User Journey und Storyboard 103 Technische Detaillierung und Umsetzung Prototyp 104 Ausarbeitung des Nutzungszenarios 111 Zusammenfassende Beschreibung des Prototyps 114 5.6 Visionen über den Forschungsprototyp hinaus 116 Weiterentwicklung der Lichtlogik und Implementierung anderer Spielmechanismen 116 Erweiterungen – Beispiel Score 120 Tiefere Integration in die Infrastruktur 121 6. Evaluation Anwendungsfall 122 6.1 Änderungen zum ursprünglichen Evaluationskonzept 122 6.2 Forschungsfragen 123 6.3 Methoden 124 6.3.1 Interviews mit Radfahrer:innen . 124 6.3.2 Interviews mit Vertreter:innen der Stadt 125 6.3.3 Datenaufbereitung 126 6.4 Ergebnisse 126 6.4.1 Interviews mit Radfahrer:innen 126 6.4.2 Interviews mit Vertreter:innen der Stadt 133 7. Diskussion und Ausblick 136 7.1 Entwicklung einer Gamification für den Radverkehr 136 7.2 Limitationen 137 7.3 Weiterer Forschungsbedarf 138 7.4 Lessons Learned 138 8. Literatur 140 9. Anhang 153 9.1 Beobachtungsprotokoll - Beispiel Albertbrücke 154 9.2 Befragungsbogen - Beispiel Albertbrücke 155 9.3 Interview-Leitfaden Radfahrer:innen 156 9.4 User Experience Questionnaire (Laugwitz et al., 2008) 159 9.5 Interviewleitfaden – Vertreter:innen der Stadt161