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Der Einfluss von Konsumentencharakteristika auf das Kaufverhalten

Eine kritische Analyse existierender Konsumententypologien

Diplomarbeit 2006 53 Seiten

BWL - Marktforschung

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Danksagung

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Zusammenfassung

Abstract

1. Hintergrund und Anliegen
1.1 Einleitung
1.2 Interdisziplinäre Betrachtung des Themas
1.3 Ziel der Arbeit

2. Bisherige Arbeiten und deren Implikationen
2.1. Theoretische Überlegungen
2.2. Erste Experimentelle Arbeiten und deren Weiterführung
2.3. Definition und Abgrenzung

3. Das Mensch-Maschine-System „Fahrer-Fahrzeug“
3.1. Das Wirkungsgefüge Fahrer, Fahrzeug und Umwelt
3.2. Aufgabenbewältigung des Fahrers bei der Fahrzeugführung
3.3. Aufmerksamkeit während der Fahrzeugführung
3.3.1. Informationsaufnahme und –verarbeitung bei der Fahrzeugführung
3.3.1.1. Spezifische vs. unspezifische Selektion
3.3.1.2. Kontrollierte vs. automatische Informationsverarbeitung
3.3.2. Intensität der Aufmerksamkeit und Arousal
3.4. Beanspruchung und Belastung

4. Modellselektion
4.1. Stufenmodelle
4.2. Ressourcenmodelle

5. Methoden zur Erfassung von DWA
5.1. Subjektive Angaben
5.2. Physiologische Maße
5.2.1. Blickbewegungsmessung
5.3. Performanzmaße
5.3.1. Maße der Primäraufgabe
5.3.2. Maße der Sekundäraufgabe

6. Zentrale Fragestellungen und Hypothesen

7. Methodisches Vorgehen
7.1. Hauptuntersuchung
7.1.1. Untersuchungsaufbau und -design
7.1.2. Untersuchungsbedingungen
7.1.3. Befragung
7.1.4. Datenaufzeichnung
7.1.5. Untersuchungsablauf

8. Ergebnisse
8.1. Beschreibung der Stichprobe
8.2. Fragebogenanalyse
8.2.1. Schlaf vor Untersuchungsbeginn
8.2.2. Müde-Wach-Einschätzung
8.2.3. Schläfrigkeitseinschätzung
8.2.4. Psychische Anspannung
8.2.5. Momentane Leistungsfähigkeit
8.2.6. Aktuelle Leistungsaversion
8.2.7. Anstrengung durch die Entdeckungsaufgabe
8.2.8. DWA Erleben
8.3. Fahrdatenanalyse
8.3.1. „Offroad“ Ereignisse
8.3.2. Kollisionen nach Vollbremsung des Führfahrzeugs
8.3.3. Signalentdeckungs- und Reaktionszeitenanalyse
8.4. Blickbewegungsdatenanalyse
8.4.1. Globalanalyse der Fixationsdauern und der Fixationsorte
8.4.2. Analyse der Fixationsorte unterteilt nach Fixationsgruppen
8.5. Zusammenfassung der Ergebnisse

9. Diskussion & Ausblick

Literaturverzeichnis

Anhang
Anhang A: Schematische Darstellung der Fahrstrecken
A1.: Variante A: Bedingung „Vorhersagbare“ Fahrstrecke
A2.: Variante B: Bedingung „Unvorhersagbare“ Fahrstrecke
A3.: Fahrstreckenentwurf
A3.1.: Bedingung „Vorhersagbar“
A3.2.: Bedingung „Unvorhersagbar“
Anhang B: Dokumentation der Untersuchung
B1: Fragebögen
B1.1: Morningness-Eveningness-Questionnaire
B1.2: Vorbefragung
B1.3: Nachinterview
B1.4: Nachbefragung
B2: Instruktion der Probanden
Anhang C: Ergänzende Auswertung
C1: Beschreibung der Stichprobe
C1.1: Alter
C1.2: Beruf
C1.3: Besitz des Führerscheins in Jahren
C2: Fragebogenanalyse
C2.1: Schlaf vor Untersuchungsbeginn
C2.2: Müde-Wach-Einschätzung
C2.3: Schläfrigkeitseinschätzung
C2.4: Ermüdung aus BVL
C2.5: Psychische Anspannung aus BVL
C2.6: Momentane Leistungsfähigkeit aus BVL
C2.7: Aktuelle Leistungsaversion aus BVL
C2.8: Anstrengung durch die Entdeckungsaufgabe
C2.9: DWA Erleben
C3: Fahrdatenanalyse
C3.1: „Offroad“ Ereignisse
C3.2: Kollision nach Vollbremsung des Führungsfahrzeugs
C3.3: Signalentdeckung - Misses
C3.4: Reaktionszeitanalyse
C4: Blickbewegungsdatenanalyse
C4.1: Globalanalyse der Fixationsdauern
C4.2: Analyse der Fixationsorte

Danksagung

Zuerst gebührt mein Dank Herrn Prof. Dr. Manfred Thüring und Frau Dr. Monica De Filippis für die engagierte Betreuung der vorliegenden Arbeit.

Nikolaus Rötting danke ich für seine Unterstützung bei der technischen Realisierung. Für die Bereitstellung der Technik und der Räumlichkeiten möchte ich an dieser Stelle den Verantwortlichen von der Volkswagen AG und dem Zentrum Mensch-Maschine Systeme danken.

Des Weiteren möchte ich meiner Familie und all den Freunden und Bekannten danken, die mich immer wieder zum Weitermachen ermutigten und Verständnis für meinen Zeitmangel zeigten. Für ihre ganz besondere und vielfältige Unterstützung sollten an dieser Stelle erwähnt werden:

Norbert Schulz
Ulrike Ahrens
Thomas Heimhuber
Kai Zimmermann
Achim Schulz
Heike Scholz
Willi Zeidler
Katja Karrer

Ein großes Dankeschön gilt natürlich all den Versuchsteilnehmern, die mit ihrem Interesse am Thema sicher entscheidend zum Gelingen dieser Arbeit beitrugen.

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Modell des Mensch-Maschine-Systems „Fahrer Fahrzeug“

Abbildung 2: Stufenmodell nach Sternberg, 1975

Abbildung 3: Kaskadenmodell nach McClelland, 1979

Abbildung 4: Ressourcenmodell nach Kahnemann, 1973

Abbildung 5: Informationsverarbeitungsmodell nach Wickens, 1984a

Abbildung 6: Dreidimensionale Verarbeitungsressourcen nach Wickens, 1984b

Abbildung 7: Kognitiv energetisches Stufenmodell nach Sanders, 1983

Abbildung 8: Schematischer Überblick über den Untersuchungsaufbau

Abbildung 9: Schematischer Überblick über die Anordnung der Gazepoints

Abbildung 10: 3D Weltmodell mit dem Blickvektor eines Probanden

Abbildung 11: Führfahrzeug und Streckenverlauf - Bedingung „Vorhersagbar“

Abbildung 12: Führfahrzeug und Streckenverlauf - Bedingung „Unvorhersagbar“

Abbildung 13: Chronotypen

Abbildung 14: Schematischer Überblick der Videodatenaufzeichnung

Abbildung 15: Profileditor der Smarteye 3.0 Software

Abbildung 16: Kalibrierung der Blickbewegungsmessapparatur

Abbildung 17: Hinweisreiz und im Lenkrad integrierter Taster

Abbildung 18: Überwachungsmonitor

Abbildung 19: Müde-Wach-Einschätzung

Abbildung 20: Ermüdung aus BVL

Abbildung 21: Schläfrigkeits-Einschätzung aus Likert Skala

Abbildung 22: Psychische Anspannung aus BVL

Abbildung 23: Momentane Leistungsfähigkeit aus BVL

Abbildung 24: Aktuelle Leistungsaversion aus BVL

Abbildung 25: Anstrengung durch die Entdeckungsaufgabe

Abbildung 26: DWA Erlebnisse - Häufigkeiten

Abbildung 27: DWA Erlebnisse - Zeitdauer

Abbildung 28: Anzahl der „Offroad“ Ereignisse

Abbildung 29: Dauer der „Offroad“ Ereignisse

Abbildung 30: Kollisionen nach Vollbremsung

Abbildung 31: Anzahl Misses

Abbildung 32: Reaktionszeiten

Abbildung 33: AOI´s unterteilt nach Relevanz (links: eher gering / rechts: eher hoch)

Abbildung 34: Verteilung der Fixationen auf Positionen mit geringer Relevanz

Abbildung 35: Verteilung der Fixationen auf Positionen mit hoher Relevanz

Abbildung 36: Schematischer Überblick der Fahrstrecke - Bedingung „Vorhersagbar“

Abbildung 37: Schematischer Überblick der Fahrstrecke - Bedingung „Unvorhersagbar“

Abbildung 38: Bedingung „Vorhersagbar“ - Durchgang 0 der Fahrstrecke

Abbildung 39: Bedingung „Vorhersagbar“ - Durchgang 1 der Fahrstrecke

Abbildung 40: Bedingung „Vorhersagbar“ - Durchgang 2 der Fahrstrecke

Abbildung 41: Bedingung „Vorhersagbar“ - Durchgang 3 der Fahrstrecke

Abbildung 42: Bedingung „Vorhersagbar“ - Durchgang 4 der Fahrstrecke

Abbildung 43: Bedingung „Vorhersagbar“ - Durchgang 5 der Fahrstrecke

Abbildung 44: Bedingung „Vorhersagbar“ - Durchgang 6 der Fahrstrecke

Abbildung 45: Bedingung „Vorhersagbar“ - Durchgang 7 der Fahrstrecke

Abbildung 46: Bedingung „Vorhersagbar“ - Durchgang 8 der Fahrstrecke

Abbildung 47: Bedingung „Vorhersagbar“ - Durchgang 9 der Fahrstrecke

Abbildung 48: Bedingung „Vorhersagbar“ - Durchgang 10 der Fahrstrecke

Abbildung 49: Bedingung „Vorhersagbar“ - Durchgang 11 der Fahrstrecke

Abbildung 50: Bedingung „Unvorhersagbar“ - Durchgang 0 der Fahrstrecke

Abbildung 51: Bedingung „Unvorhersagbar“ - Durchgang 1 der Fahrstrecke

Abbildung 52: Bedingung „Unvorhersagbar“ - Durchgang 2 der Fahrstrecke

Abbildung 53: Bedingung „Unvorhersagbar“ - Durchgang 3 der Fahrstrecke

Abbildung 54: Bedingung „Unvorhersagbar“ - Durchgang 4 der Fahrstrecke

Abbildung 55: Bedingung „Unvorhersagbar“ - Durchgang 5 der Fahrstrecke

Abbildung 56: Bedingung „Unvorhersagbar“ - Durchgang 6 der Fahrstrecke

Abbildung 57: Bedingung „Unvorhersagbar“ - Durchgang 7 der Fahrstrecke

Abbildung 58: Bedingung „Unvorhersagbar“ - Durchgang 8 der Fahrstrecke

Abbildung 59: Bedingung „Unvorhersagbar“ - Durchgang 9 der Fahrstrecke

Abbildung 60: Bedingung „Unvorhersagbar“ - Durchgang 10 der Fahrstrecke

Abbildung 61: Bedingung „Unvorhersagbar“ - Durchgang 11 der Fahrstrecke

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Abfolge der Stimulusdarbietung

Tabelle 2: Spezifikationen der Fahrdatenaufzeichnung

Tabelle 3: Müde-Wach-Einschätzung - Haupteffekt „Zeit“ aufgelöst

Tabelle 4: Reaktionszeitanalyse - Haupteffekt „Durchgang“ 1 & 2 aufgelöst

Tabelle 5: Fixationen unterteilt nach Fixationsorten

Tabelle 6: Alter - Statistiken

Tabelle 7: Alter - Häufigkeiten

Tabelle 8: Beruf - Häufigkeiten

Tabelle 9: Führerscheinbesitz in Jahren - Statistiken

Tabelle 10: Führerscheinbesitz in Jahren - Häufigkeiten

Tabelle 11: Schlaf vor Untersuchungsbeginn - KSA-Test

Tabelle 12: Schlaf vor Untersuchungsbeginn - Statistik bei gepaarten Stichproben

Tabelle 13: Schlaf vor Untersuchungsbeginn - t-Test bei gepaarten Stichproben

Tabelle 14: Müde-Wach-Einschätzung - KSA-Test

Tabelle 15: Müde-Wach-Einschätzung - Multivariate Tests

Tabelle 16: Müde-Wach-Einschätzung - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 17: Müde-Wach-Einschätzung - Tests der Innersubjektkontraste

Tabelle 18: Müde-Wach-Einschätzung - Paarweise Vergleiche - Faktor „Zeit“

Tabelle 19: Müde-Wach-Einschätzung - Interaktion der Faktoren „Bedingung“ * „Zeit“

Tabelle 20: Schläfrigkeitseinschätzung - KSA-Test

Tabelle 21: Schläfrigkeitseinschätzung - Multivariate Tests

Tabelle 22: Schläfrigkeitseinschätzung - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 23: Schläfrigkeitseinschätzung - Tests der Innersubjektkontraste

Tabelle 24: Ermüdung - KSA-Test

Tabelle 25: Ermüdung - Multivariate Tests

Tabelle 26: Ermüdung - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 27: Ermüdung - Tests der Innersubjektkontraste

Tabelle 28: Psychische Anspannung - KSA-Test

Tabelle 29: Psychische Anspannung - Multivariate Tests

Tabelle 30: Psychische Anspannung - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 31: Psychische Anspannung - Tests der Innersubjektkontraste

Tabelle 32: Momentane Leistungsfähigkeit - KSA-Test

Tabelle 33: Momentane Leistungsfähigkeit - Multivariate Tests

Tabelle 34: Momentane Leistungsfähigkeit - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 35: Momentane Leistungsfähigkeit - Tests der Innersubjektkontraste

Tabelle 36: Aktuelle Leistungsaversion - KSA-Test

Tabelle 37: Aktuelle Leistungsaversion - Multivariate Tests

Tabelle 38: Aktuelle Leistungsaversion - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 39: Aktuelle Leistungsaversion - Tests der Innersubjektkontraste

Tabelle 40: Anstrengung - KSA-Test

Tabelle 41: Anstrengung - Statistik bei gepaarten Stichproben

Tabelle 42: Anstrengung - t-Test bei gepaarten Stichproben

Tabelle 43: DWA Erleben - "Hingestarrt" - KSA-Test

Tabelle 44: DWA Erleben - "Unscharf" - KSA-Test

Tabelle 45: DWA Erleben - Statistik bei gepaarten Stichproben

Tabelle 46: DWA Erleben - t-Test bei gepaarten Stichproben

Tabelle 47: „Offroad“ Ereignisse - Anzahl - KSA-Test

Tabelle 48: „Offroad“ Ereignisse - Dauer - KSA-Test

Tabelle 49: „Offroad” Ereignisse - Anzahl - Multivariate Tests

Tabelle 50: „Offroad“ Ereignisse - Dauer - Multivariate Tests

Tabelle 51: „Offroad“ Ereignisse - Anzahl - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 52: „Offroad“ Ereignisse - Dauer - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 53: „Offroad“ Ereignisse - Anzahl - Tests der Innersubjektkontraste

Tabelle 54: „Offroad“ Ereignisse - Dauer - Tests der Innersubjektkontraste

Tabelle 55: Kollision - KSA-Test

Tabelle 56: Kollision - Statistik bei gepaarten Stichproben

Tabelle 57: Kollision - t-Test bei gepaarten Stichproben

Tabelle 58: Misses - KSA-Test

Tabelle 59: Misses - Statistik bei gepaarten Stichproben

Tabelle 60: Misses - t-Test bei gepaarten Stichproben

Tabelle 61: RT-Analyse - Bedingung Vorhersagbar - Durchgang 1-5 - KSA-Test

Tabelle 62: RT-Analyse - Bedingung Vorhersagbar - Durchgang 6-10 - KSA-Test

Tabelle 63: RT-Analyse - Bedingung Unvorhersagbar - Durchgang 1-5 - KSA-Test

Tabelle 64: RT-Analyse - Bedingung Unvorhersagbar - Durchgang 6-10 - KSA-Test

Tabelle 65: RT-Analyse - Multivariate Tests

Tabelle 66: RT-Analyse - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 67: RT-Analyse - Tests der Innersubjektkontraste

Tabelle 68: RT-Analyse - Durchgang 1-5 - Paarweise Vergleiche - Faktor „Durchgang"

Tabelle 69: RT-Analyse - Durchgang 6-10 - Paarweise Vergleiche - Faktor „Durchgang“

Tabelle 70: Fixationsdauern - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 71: Fixationsorte - Statistiken

Tabelle 72: Fixationsorte - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 73: Fixationsgruppe 1 - Fixationsorte - Statistiken

Tabelle 74: Fixationsgruppe 1 - Fixationsorte - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 75: Fixationsgruppe 1 - Fahrbahnmitte - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 76: Fixationsgruppe 1 - Fahrbahnmitte Oben - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 77: Fixationsgruppe 1 - Fahrbahnmitte Unten - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 78: Fixationsgruppe 1 - Linker Fahrbahnrand - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 79: Fixationsgruppe 1 - Rechter Fahrbahnrand - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 80: Fixationsgruppe 1 - Alarm - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 81: Fixationsgruppe 1 - Armaturen - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 82: Fixationsgruppe 1 - Tacho - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 83: Fixationsgruppe 2 - Fixationsorte - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 84: Fixationsgruppe 2 - Fahrbahnmitte - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 85: Fixationsgruppe 2 - Fahrbahnmitte Oben - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 86: Fixationsgruppe 2 - Fahrbahnmitte Unten - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 87: Fixationsgruppe 2 - Linker Fahrbahnrand - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 88: Fixationsgruppe 2 - Rechter Fahrbahnrand - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 89: Fixationsgruppe 2 - Alarm - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 90: Fixationsgruppe 2 - Armaturen - Tests der Innersubjekteffekte

Tabelle 91: Fixationsgruppe 2 - Tacho - Tests der Innersubjekteffekte

"Die Wissenschaft ist eine wunderbare Sache, wenn man nicht seinen Lebensunterhalt damit verdienen muss."

Zusammenfassung

Verkehrssituationen sind durch unterschiedliche Ausprägungen von Beanspruchung und Belastung geprägt. Während in der Vergangenheit das Hauptaugenmerk der Forschung eher auf Belastungsformen lag, die aus einer Überbeanspruchung des Fahrers resultierten, zeichnet sich ein neuer Forschungstrend ab, der Faktoren und Effekte der Unterforderung adressiert. In diesen Kontext reiht sich auch die vorliegende Studie ein, die den Zusammenhang zwischen Monotonie, Aufmerksamkeit und Leistung untersucht. Im Zentrum steht hierbei das Konzept des „Driving Without Awareness“ (DWA), mit dem das Autofahren unter stark verringerter Aufmerksamkeit charakterisiert wird.

Zur experimentellen Untersuchung von DWA fuhren erfahrene Autofahrer in einem vibroakustischen Fahrsimulator zum einen eine Teststrecke ab, deren Fahrverlauf vorhersagbar war und zu einer kognitiven Unterforderung seitens der Fahrer führen sollte. Zum anderen wurde für dieselbe Stichprobe in einem zweiten Versuchsdurchgang ein unvorhersagbarer Streckenverlauf vorgegeben, der auf eine dauerhafte Beanspruchung der Fahrer abzielte. Als Datenquellen dienten sowohl qualitative Daten als auch quantitative Daten. Im qualitativen Erhebungsteil der Untersuchung wurden die subjektiven Einschätzungen von der augenblicklichen Verfassung der Fahrzeugführer, Fragen zu erlebten DWA-Episoden und zum Müdigkeitsgrad erfasst. Im quantitativen Erhebungsteil wurden Daten zur Güte der Fahrzeugführung, zur Entdeckung und Reaktion auf Warnsignale und Blickbewegungsdaten ermittelt.

Die Auswertung der qualitativen Daten zeigte, dass die „Vorhersagbare“ Fahrsituation im Vergleich zur „Unvorhersagbaren“ die Häufigkeit subjektiv erlebter DWA-Merkmale erhöhte, ohne dass dies durch eine verstärkte Zunahme der Müdigkeit erklärt werden konnte. Die Analyse der quantitativen Daten zeigte, dass Häufigkeit und Dauer des Abkommens von der Fahrbahn ebenfalls unter der monotonen Bedingung signifikant zunahmen. Auch die Analysen der Blickbewegungsdaten zeigten überproportional häufige lange Fixationen auf nicht für das Fahren relevante Positionen in der Bedingung „Vorhersagbare Fahrsituation“. Im Gegensatz dazu konnte eine Verschlechterung der Entdeckung und Reaktion auf Warnsignale nicht nachgewiesen werden.

Schlagworte: Arousal, Aufmerksamkeit, Blickbewegungsmessung, Driving Without
Awareness, Fahrsimulator, Highway Hypnosis, Monotonie, Vigilanz

Abstract

Traffic situations are embossed thru different specifications of demands and mental loads. While in the past driver-state-monitoring was mainly focussed on mental over-loads a new trend, focussed on factors and effects of under-load, emerges.

In this context the present thesis forms a queue and explores the interrelation of monotony, attention and effort. In the centre of this thesis stands a concept called “driving without awareness” (DWA). It characterizes driving under highly reduced attention.

To investigate DWA experimentally, experienced drivers had to drive two different road test routes in a vibroacoustic driving simulator. One route was highly predictable to the driver and was supposed to induce cognitive under-load. The other route, driven by the same sample, was highly unpredictable. This course was supposed to induce permanent demands on the part of the drivers.

Data origins were qualitative as well as quantitative data. In the qualitative survey estimations of instant driver constitution, experiences with DWA episodes and fatigue were acquired. In the quantitative survey, data concerning the driving performance, eye movements, warning signal detection and stimulus reaction were automatically recorded.

Analysis of the qualitative data showed, that in the highly predictable driving situation compared to the highly unpredictable driving situation DWA episodes were significantly more frequent and longer experienced by the tested subjects. This effect was unrelated to the increase of fatigue. Analysis of the quantitative data showed that the amount and length of tracking errors also increased in the monotonous driving situation. The analysis of the eye movements showed disproportionate frequent and long fixations on irrelevant positions for driving in the highly predictable driving situation.

In opposition, a decrease of warning signal detection and stimulus reaction time could not be found for the highly predictable driving situation.

Keywords: arousal, attention, driving without awareness, driving simulator, highway hypnosis, measure of eye movements, monotony, vigilance

1.Hintergrund und Anliegen

1.1 Einleitung

Der Beginn der Automobilisierung lässt sich auf das Jahr 1860 festlegen. Damals baute der Belgier Etienne Lenoir den ersten Gasmotor. Es sollte noch 26 Jahre dauern bis am 3. Juli 1886 Karl Benz seinen „Patent-Motorwagen" auf der Ringstraße in Mannheim ausprobierte. Erstmals legte ein Automobil eine Wegstrecke mit eigener Kraft zurück. Zu dieser Zeit konnte noch keiner erahnen, wie rasant der technische Fortschritt auf diesem Gebiet vonstatten gehen würde. Seitdem hat das Kraftfahrzeug unsere Lebensführung in Beruf und Freizeit massiv verändert. Wohl kaum eine andere Erfindung hatte größeren Einfluss auf die menschliche Geschichte ausgeübt. Inzwischen erreicht der Individualverkehr in der Bundesrepublik einen Anteil von rund 80% an der gesamten Verkehrsleistung. In den USA, bedingt durch dürftig entwickelte öffentliche Verkehrsträger, ist das Auto zum unentbehrlichen Transportmittel geworden.

War ein Fahrzeug zu Beginn der Entwicklung noch so gestaltet, dass sich der Mensch mit all seinen Fertigkeiten an das neue System anpassen musste, so ist die Automobilindustrie heutzutage bestrebt, das System an den Menschen und seine Eigenschaften anzupassen oder ihm sogar Handlungen, die das Fahrzeugführen mit sich bringt, ganz abzunehmen.

Dem gesellschaftlichen Nutzen des Automobils stehen allerdings auch unerwünschte Nebenwirkungen gegenüber. So führt mangelnde oder herabgesetzte Aufmerksamkeit (siehe z.B. Rumar, 1990; Chapman, Ismail und Underwood, 1999) während der Autofahrt immer wieder zu gefährlichen Situationen im Straßenverkehr, die in letzter Konsequenz zu Todesfällen führen. Bedingt durch das hohe Verkehrsaufkommen sind alleine in Deutschland im Jahr 2003 im Straßenverkehr 462.170 Menschen verletzt und 6.613 Menschen getötet worden. Der größte Anteil entfällt auf die Fahrer von Personenkraftwagen mit 273.822 Verletzten und 3.797 Getöteten (Statistisches Bundesamt, 2004). In einer Studie des Gesamtverbandes der Deutschen Versicherungs-Wirtschaft (2004) wurde festgestellt, dass bei 25 bis 30 Prozent aller Unfälle auf Autobahnen Müdigkeit als eine zentrale Ursache anzusehen ist. Weitere 14 Prozent der Unfälle wurden durch andere Unaufmerksamkeiten verursacht.

1.2 Interdisziplinäre Betrachtung des Themas

Bedingt durch die hohe Zahl an Verkehrsunfällen sind unterschiedlichste Disziplinen bestrebt, Ansätze und Maßnahmen zu liefern, um die Gefahren im Straßenverkehr einzudämmen. Jedoch ist die Erhöhung der Verkehrssicherheit aufgrund der Komplexität des Gefüges von Fahrer, Fahrzeug und Umwelt ein nur schwer erreichbares Ziel.

So versuchen zum Beispiel die Ingenieurswissenschaften durch stetige Veränderung und Verbesserung technischer Fahrzeugparameter zu einer erhöhten Sicherheit im Straßenverkehr beizutragen. Aber auch die Um- und Neugestaltungen des Verkehrsumfeldes zählt zu Ihren Arbeitsbereichen. Pädagogische Ansätze hingegen setzen auf die verstärkte Schulung und Aufklärung über Regeln und Gefahren. Wieder andere Ansätze favorisieren vermehrte Kontrollen, höhere Strafen sowie mehr Regeln und Vorschriften. Innerhalb der Psychologie, oft in Kooperation mit den Ingenieurswissenschaftlern, Wirtschaftswissenschaftlern und Medizinern, interessieren vor allem die Wechselbeziehungen zwischen Mobilitäts- Transport- und Verkehrssystemen einerseits und menschlichem Erleben und Verhalten andererseits (Klebelsberg, 1982; Schlag, 2004).

1.3 Ziel der Arbeit

In dieser Diplomarbeit wurde ein sehr spezifischer Bereich dieser Wechselbeziehungen aus psychologischer Sicht näher untersucht. Im Speziellen handelte es sich um die Belastung des Fahrzeugführers durch eine lang andauernde Fahraufgabe und deren Folgen.

Während in der Vergangenheit das Hauptaugenmerk der Forschung jedoch eher auf Belastungsformen lag, die aus einer Überbeanspruchung des Fahrers resultierten (siehe z.B. Dingus & Hulse, 1989; Chaloupka et al., 1998; Fastenmeier, 1998), zeichnet sich ein neuer Forschungstrend in der Fahrerzustandserkennung ab, der Faktoren und Effekte der Unterforderung adressiert ( vgl. Beier et al., 2001; Zimmer, 2001). In diesen Kontext reiht sich auch die vorliegende Arbeit ein, die den Zusammenhang zwischen Aufmerksamkeit, Dauerleistung, Monotonie und der damit verbundenen Informationsverarbeitung untersuchte. Im Zentrum stand hierbei das Konzept des „Driving Without Awareness“ (DWA), mit dem das Autofahren unter stark verringerter Aufmerksamkeit bzw. mit einem Abfall der Vigilanz[1] charakterisiert wird.

So ist fast jeder Fahrzeugführer schon mit der Erfahrung konfrontiert worden, sich während einer längeren Fahrt in Stadien mentaler Abwesenheit zu befinden. Wie Eingangs bereits erwähnt, birgt dieses Aufmerksamkeitsdefizit im Straßenverkehr große Gefahren und bedarf daher einer detaillierten Erforschung.

In der Vergangenheit wurden verschiedene Ansätze formuliert, deren Absicht zum einen eine eindeutigere Definition dieses Phänomens war, zum anderen lieferten sie aber auch schon erste Implikationen für die experimentelle Erforschung. Da ein weiteres Ziel dieser Arbeit darin bestand, den experimentellen Ansatz von Wertheim (1978) zum Verständnis der Ursachen von DWA in einem angewandten Kontext zu replizieren, sollen die bisher zu dem Phänomen DWA postulierten Ansätze im nachfolgenden Kapitel vorerst rezensiert werden, bevor eine Definition und Abgrenzung des Themas bezüglich dieser Arbeit erfolgt.

2.Bisherige Arbeiten und deren Implikationen

2.1. Theoretische Überlegungen

Bezugnehmend auf Williams und Shor (1970) wurde der erste Artikel, der sich dem Problem stark herabgesetzter Aufmerksamkeit im Straßenverkehr annahm, im Jahre 1921 veröffentlicht. Die Veröffentlichung mit dem darin beschriebenen Phänomen „Road Hypnotism“ ist als Beginn einer Reihe von Schriften zu betrachten, deren zentrale Aspekte mit der Definition „Highway Hypnosis“ zusammengefasst wurden. Der Begriff beschreibt eine Art hypnotischen Zustand während der Fahrt, in dem der Fahrzeugführer stark eingeschränkt auf kritische Situationen im Straßenverkehr reagiert. Williams (1963), der erstmals diese Definition einführte, schlug in seinem Monotonie-Konzept vor, dass die Monotonie der Umgebung und die Notwendigkeit nur auf einen sehr kleinen Bereich im Gesichtsfeld zu achten, wie es z.B. bei der Autofahrt auf der Autobahn oder auf geraden Landstraßen der Fall ist, diesen Zustand induziert. Dabei betrachtet Williams die Ermüdung des Fahrers als begünstigend, jedoch nicht als Voraussetzung für „Highway Hypnosis“. Auch Shor und Thackray (1970) berichteten, dass Monotonie, häufige Wiederholungen, ein leichter Grad physischer Ermüdung und eine einfach zu lernende Aufgabe, die schnell automatisiert wird, das Auftreten fördern. Über eine deskriptive Analyse hinaus lieferten diese Theorien zur „Highway Hypnosis“ jedoch keinen Beitrag, der Aufschluss über den Ursprung und Kausalitäten des Phänomens DWA geben könnte.

2.2. Erste Experimentelle Arbeiten und deren Weiterführung

Wertheim (1978) leistete zur experimentellen Erforschung dieses Phänomens erste Pionierarbeit. Er stellte eine Theorie auf, die besagt, dass mentale Fähigkeiten in Beziehung mit der Aktivität des okulomotorischen Systems[2] stehen. Weiter postulierte er, dass im Falle eines Wechsels von „attentiver“ zu „intentiver“ okulomotorischer Steuerung nur ein geringer Teil bewusster okulomotorischer Steuerung existiert, was die Fähigkeit, reale Bewegungen in unserer Umgebung zu Erkennen, stark beeinträchtigt. Diese Verschiebung der Aufmerksamkeit von äußeren Stimuli zu internen Prozessen fundiert auf der von Schneider und Shiffrin (1977) veröffentlichten Theorie der kontrollierten vs. automatisierten Informationsverarbeitung. Demnach laufen automatische Prozesse ohne bewusste Kontrolle ab. Je stärker Aufgaben geübt werden, desto stärker werden sie automatisiert und desto weniger Aufmerksamkeitsressourcen verbrauchen sie. Basierend auf diesen Annahmen würden somit mehrere Charakteristiken des Autofahrens die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass der Fahrer die meisten Informationen im äußeren Blickfeld nicht beachtet. In seiner Theorie distanzierte sich Wertheim jedoch von dem von Williams (1963) verwendetem Monotonie-Konzept. Vielmehr induziert der Grad, in welchem die Objekte im Blickfeld sich nach einem vorhersagbaren Schema relativ zum Betrachter bewegen „Highway Hypnosis“. Diese Behauptung untermauerte er mit einem praktischen Beispiel, in welchem Autofahrer, wenn sie in eine Nebelbank fahren, zwar eine äußerst monotone Umgebung vorfinden, aber trotzdem unter höchster Aktivierung stehen. Wertheims Ergebnisse konnten zeigen, dass intentionale okulomotorische Steuerung schnelle Reaktionen ermöglicht, aber die Fähigkeit Warnsignale oder Bewegungen zu erkennen, stark beeinträchtigt ist. Zusätzlich steht intentionale okulomotorische Steuerung in Verbindung mit einem bestimmten Grad mentaler Entspannung und geminderter Wachsamkeit. Allerdings machte Wertheim (1991) in seiner theoretischen Analyse über „Highway Hypnosis“ darauf aufmerksam, dass die Untersuchung des Phänomens als einen hypnotischen Zustand keinen Beitrag zum Ursprung dieses Zustands leisten konnte.

Kerr (1991) schlug daher die Definition „Driving Without Attention Mode“ (DWAM) vor. Mit dieser Begriffsdefinition griff er Wertheims Hypothese auf, dass mentale Fähigkeiten in Beziehung stehen mit der Aktivität des okulomotorischen Systems, grenzt sich allerdings dadurch ab, indem er eine Verbindung zu Einflüssen durch Müdigkeit ausschließt. Weiter postulierte er einen höheren kognitiven Prozess, den er allerdings nicht weiter erläuterte, der die Wurzel von DWAM bildet.

Im gleichen Jahr veröffentlichte Brown (1991) einen historischen und inhaltlichen Überblick zur Thematik und zeigte die Problematik der bisherigen Begriffsdefinitionen auf. Für ihn war eine klare Differenzierung zwischen Schlaf und Müdigkeit unabdingbar, um eine weitere wissenschaftlich fundierte Erforschung des Phänomens zu ermöglichen.

2.3. Definition und Abgrenzung

Da auch für den Autor dieser Arbeit eine eindeutige Begriffsdefinition als eine Notwendigkeit gesehen wurde, soll an dieser Stelle die hier verwandte Definition „Driving Without Awareness“ (DWA), die Brown (1994) selbst einführte, näher erläutert werden, um Aufschluss über die Interpretation des Phänomens zu geben. Unter DWA wird im Rahmen dieser Arbeit ein spezifisches Aufmerksamkeits­phänomen verstanden, dass während des Autofahrens auftreten kann. Kennzeichnend für DWA ist ein stark herabgesetztes Aktivationsniveau[3] des Fahrers, verursacht durch eine länger anhaltende kognitive Unterforderung. Zu einer solchen Unterforderung kann es kommen, wenn die Fahrsituation sehr vertraut oder äußerst reizarm ist und somit eine hohe Vorhersagbarkeit (Wertheim, 1978) des weiteren Fahrverlaufs gegeben ist. Ein Beispiel hierfür sind kaum befahrene, eintönige Landstraßen. Die Fahrt wird zu einem hochgradig automatisierten Prozess, der fast ohne bewusste Kontrolle abläuft (Kerr, 1991). Dabei geht dieser Zustand einher mit Erinnerungslücken bezüglich der Fahrstrecke (Reed, 1972; Chapman et al., 1999), der Nichtbeachtung von Kollisionsgefahren (Brown, 1994), spe­zi­fi­schem Blickbewegungsverhalten, wie langem glasigem Starren (Williams, 1970; Wertheim, 1978) und mit leichter Müdigkeit gepaart mit Langeweile (Hacker & Richter, 1984). Weiter kann ein leichter Grad der Ermüdung für DWA begünstigend sein (Williams, 1963) ist jedoch nicht als Voraussetzung zu werten. Diese Betrachtung begründet sich darin, dass in dieser Arbeit davon ausgegangen wurde, dass DWA durch die Vorhersagbarkeit der Fahrsituation induziert wird und nicht durch starke Ermüdung.

Damit grenzt sich diese Arbeit von einer Vielzahl anderer Arbeiten ab, die sich mit dem Phänomen DWA in enger Verbindung mit starker Müdigkeit und Sekundenschlafattacken befassten. So beschreiben z.B. Horne und Reyner (1999) sowie Galley und Churan (2002) DWA ausschließlich im Zusammenhang mit Müdigkeit und für Sagberg (1999) ist DWA der Vorbote eines Einschlafereignisses.

Da DWA ein spezifisches Aufmerksamkeits­phänomen in der Fahrzeugführung darstellt, ist es zur Untersuchung und Ergründung des Phänomens unabdingbar zunächst das Mensch-Maschine-System „Fahrer-Fahrzeug“ näher zu betrachten.

3.Das Mensch-Maschine-System „Fahrer-Fahrzeug“

Da die Fahrzeugführung als eine hoch komplexe und dynamische Aufgabenbewältigung betrachtet werden muss, soll hier vorerst das Wirkungsgefüge Fahrer, Fahrzeug und Umwelt näher analysiert werden. In einem weiteren Schritt wird die Aufgabenbewältigung des Fahrers bei der Fahrzeugführung detaillierter betrachtet. Diese Gedanken werden dann im Hinblick auf die Zielsetzung der Arbeit aufgegriffen und es werden die für diese Arbeit relevanten grundsätzlichen Konzepte dargelegt, die sich mit der Informationsaufnahme und -verarbeitung sowie der Beanspruchung und Belastung des Menschen befassen, um die Bedeutung für das Führen eines Fahrzeugs herauszuarbeiten.

3.1. Das Wirkungsgefüge Fahrer, Fahrzeug und Umwelt

Mensch-Maschine-Systeme dienen der Beschreibung und Erklärung des funktionalen Zusammenwirkens von Mensch und Maschinen unter den Aspekten von Informationsaustausch und Regelungserfordernissen. Hintergrund der Mensch-Maschine-Betrachtung ist die Optimierung der Informationszirkulation innerhalb dieser Systeme (Johannsen, 1993; Timpe, 2001).

Das Führen eines Fahrzeugs ist eine solche Interaktion. Man unterscheidet die drei Komponenten Fahrer, Fahrzeug und Umgebung/Organisation (Godthelp, Färber, Groeger & Labiale, 1993; Groeger, 2000; Timpe, 2001), die jeweils spezifische Merkmale aufweisen und zusammen ein komplexes Wirkungsgefüge ergeben.

Der Fahrer ist gekennzeichnet durch Fahreignung, Fahrfähigkeit und Fahrtüchtigkeit (Huguenin, 1988). Zur Fahreignung zählen über die Zeit weitgehend invariante Merkmale der Person wie zum Beispiel die Persönlichkeit, psychophysische und psychomotorische Fähigkeiten, Intelligenz, Gedächtnis, Informationsaufnahme und Informationsverarbeitung. Im Gegensatz zur Fahreignung gehören zur Fahrfähigkeit ausschließlich Verhaltensweisen des Lenkers, die er zur Ausübung der Fahrhandlung direkt oder indirekt durch Lernprozesse erwerben musste. Das sind zum Beispiel motorische Fertigkeiten in der Fahrzeugbedienung, Wissen über Verkehrsregeln und eine adäquate Einstellung, die ihm den Umgang mit Geschwindigkeit, Zeitdruck, Sicherheit, Risiko, sowie eine Kooperation mit anderen Verkehrsteilnehmern ermöglicht. Fahrtüchtigkeit, als letztes Kennzeichen, beschreibt die momentane Fähigkeit des Fahrzeuglenkers, ein Fahrzeug bei gegebener Fahreignung und Fahrfähigkeit verkehrsangepasst und sicher zu führen. Diese kann durch äußere Einflüsse wie Genussmittel oder Arzneimittel, aber auch durch geistige bzw. körperliche Zustände beeinträchtigt werden.

Das Fahrzeug, die zweite Komponente des Mensch-Maschine-Systems, zeichnet sich durch spezifische Eigenschaften wie der Fahrzeugdynamik, dem Leistungspotential, der Vibration und dem Geräuschpegel aus. Des Weiteren verfügt das Fahrzeug über Benutzungsschnittstellen, über die Informationen zwischen Fahrer und Fahrzeug ausgetauscht werden.

Nach Rompe (1985) ist die dritte Komponente Umgebung/Organisation in drei Ebenen unterteilbar. Die erste Ebene ist repräsentiert durch die natürliche Umwelt, deren Bestandteile zum Beispiel Tageszeit, Windverhältnisse und die Temperatur sind. Die gestaltete Umwelt als zweite Ebene setzt sich zusammen aus dem Verkehrsnetz, der Fahrbahnoberfläche und dem Fahrraum. Mit Fahrraum sind die Straßengestaltung, die Verkehrsführung und Verkehrszeichen gemeint. Auf der dritten Ebene befindet sich die soziale Umwelt, die durch Faktoren wie Verkehrsdichte, Verkehrsfluss, Auffälligkeiten, Erkennbarkeit und Vorhersagbarkeit des Verhaltens Anderer sowie der Interaktion mit Anderen gekennzeichnet ist. Die nachfolgende Abbildung gibt einen schematischen Überblick über das bis hier beschriebene Wirkungsgefüge aus Fahrer, Fahrzeug und Umgebung/Organisation.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Modell des Mensch-Maschine-Systems „Fahrer Fahrzeug“

3.2. Aufgabenbewältigung des Fahrers bei der Fahrzeugführung

Während der Fahrzeugführung bewältigt der Fahrer die sogenannten Primäraufgaben. Dazu zählen die drei Verhaltensebenen des Navigierens, des Lenkens und des Stabilisierens des Fahrzeuges (Johannsen & Rouse, 1979; Michon, 1985). Auf der Verhaltensebene der Navigation werden strategische Entscheidungen, zum Beispiel die Auswahl einer Fahrroute, wissensbasiert getroffen. Das bedeutet, es werden Handlungen auf der Grundlage bestehenden Wissens und bewusster, analytischer Prozesse vorbereitet und geplant, um dem übergeordneten Ziel der Fahraufgabe zu dienen. Auf dieser Ebene findet auch das Erkennen von Gefahrensituationen statt. Das Lenken oder Manövrieren (Timpe, 2001) bezieht sich auf das Erkennen und Bewerten von Verkehrssituationen, zum Beispiel das Registrieren einer scharfen Kurve. Aus diesen Beobachtungen resultiert dann eine entsprechende Reaktion. Sie erfolgt auf der regelbasierten Ebene und stellt somit keine höheren Anforderungen an den Fahrer dar. Das Steuern des Fahrzeuges mittels Geschwindigkeitskontrolle und Quer- oder Längsregelung wird von der fertigkeitsbasierten Ebene aus vollzogen. Es basiert auf gespeicherten Verhaltensmustern und wird insbesondere in routinierten Situationen ausgeführt. Alle drei Verhaltensebenen (vgl. Hacker, 1973; Rasmussen, 1986) können gleichzeitig je nach Situation beim Fahren auftreten. Kommt es zu einer Veränderung in den Anforderungen auf einer Ebene, so wird das Ausführen auf den beiden anderen Ebenen ebenfalls beeinflusst.

Von diesen Primäraufgaben wird die Bearbeitung von Sekundäraufgaben unterschieden, wie zum Beispiel das Kommunizieren per Telefon, das Anzeigen von Richtungsänderungen oder das Überwachen von Kontrollanzeigen. Sowohl die Primär- als auch die Sekundäraufgaben können nicht unabhängig voneinander betrachtet werden, da zwischen den Ebenen der Primäraufgaben als auch zwischen den Sekundär- und Primäraufgaben Wechselwirkungen bestehen (Timpe, 2001).

Wie sieht nun aber die Informationsaufnahme bzw. die Informationsverarbeitung und daran angelehnt die Güte der Fahrzeugführung aus?

Die Qualität der Erfüllung der Fahraufgabe ist definiert durch Oberziele wie Sicherheit, ökologisches Fahren, Fahrerzufriedenheit und Wirtschaftlichkeit. Diese resultiert sowohl aus technischen Fahrzeugparametern wie dem Bremsweg oder der Wendigkeit des Fahrzeugs als auch aus Prozessen der Informationsaufnahme und -verarbeitung des Fahrers. Für die vorliegende Arbeit steht jedoch der Mensch mit seinen Eigenschaften, Motiven und Fertigkeiten im Blickpunkt und daher wird auf die technischen Parameter nicht näher eingegangen.

Stark vereinfacht lassen sich die Prozesse der Informationsaufnahme und -verarbeitung in einem Informationszirkulationsmodell zusammenfassen. Sie lassen sich durch die drei allgemeinpsychologischen Komponenten der Informationsverarbeitung beschreiben (Timpe, 2001). Zunächst nimmt der Fahrer über sensorische Prozesse Umgebungsreize wahr, wodurch erste Verarbeitungsschritte aktiviert werden. Diese aufgenommenen Informationen werden anschließend verarbeitet. Zum Beispiel werden Vergleiche mit im Gedächtnis gespeicherten Informationen durchgeführt und Entscheidungen abgeleitet, die anschließend in einer entsprechenden Handlungsausführung ihr Resultat finden. Nach Dewar (1986) tragen Probleme der menschlichen Informationsaufnahme und -verarbeitung ursächlich 50 % zu Unfällen bei (zit. nach Bielaczek, 1998). Da diese Prozesse entscheidend für das Verständnis und somit für die Untersuchung von DWA sind, soll im Folgenden noch detaillierter auf diese Prozesse eingegangen werden.

3.3. Aufmerksamkeit während der Fahrzeugführung

Um Informationen überhaupt aufnehmen, beziehungsweise verarbeiten zu können, muss der Fahrer zunächst einmal seine Aufmerksamkeit - bewusst oder unbewusst – auf die entsprechenden Reize lenken. Für das Führen eines Kraftfahrzeugs gilt es dabei zu beachten, dass kein konstantes Niveau an Aufmerksamkeit erforderlich ist, da es Fahrbedingungen gibt, die bedingt durch ihren Schwierigkeitsgrad mehr Aufmerksamkeit erfordern als andere (Mourant und Rockwell, 1970). Zum Beispiel erfordern Landstraßen mehr Aufmerksamkeit als Autobahnen, kurvige Straßen erfordern höhere Aufmerksamkeit als gerade Straßen und zu Zeiten des Berufsverkehrs ist auch eine höhere Aufmerksamkeit gefordert als bei geringem Verkehrsaufkommen (Hulse und Dingus, 1989).

Zwar „weiß jedermann, was Aufmerksamkeit ist“ (James,1890), dennoch ist es an dieser Stelle notwendig zu erörtern was Aufmerksamkeit, im Rahmen dieser Arbeit, genau bedeutet. In der Literatur ist Aufmerksamkeit zur Erklärung einer Vielzahl unterschiedlicher psychischer Phänomene herangezogen worden. Die Begriffsverwendung von Aufmerksamkeit reicht von der Erklärung von Wahrnehmungsphänomenen, Handlungsplanungen, Bewusstseinsprozessen bis hin zur synonymen Verwendung für Verarbeitungskapazität (Kahnemann, 1973). So unterstreicht diese vielseitige Begriffsverwendung die zentrale Wichtigkeit von Aufmerksamkeit, aber zugleich verliert der Begriff damit jeden wissenschaftstheoretischen Sinn und verhindert dadurch die Möglichkeit einer präzisen Verhaltensvorhersage.

Broadbent (1958) und seiner Filtertheorie[4] ist es zu verdanken, dass zum ersten Mal eine Aufmerksamkeitstheorie präzise Vorhersagen machen konnte. Broadbent erkannte klar, dass eine Aufmerksamkeitstheorie sich sowohl mit den selektiven als auch mit den intensitätsbezogenen Aspekten der Aufmerksamkeit befassen muss. Damit ebnete er Ende der 50er Jahre den Weg für die „moderne“ Forschung zur Aufmerksamkeit – die Forschung, auf die sich die zeitgenössische Aufmerksamkeitsforschung gründet.

Aufgrund der bereits beschrieben Problematik der vielfältigen Begriffsverwendung ist eine Eingrenzung des Aufmerksamkeitsbegriffs in dieser Arbeit auf den Kontext des Mensch-Maschine-Systems „Fahrer-Fahrzeug“ unumgänglich. Dabei bietet sich eine Unterteilung in die von Broadbent (1958) identifizierten zwei Gruppen an. Erstere widmet sich somit der Informationsaufnahme und -verarbeitung und Letztere dem Intensitätsaspekt.

3.3.1. Informationsaufnahme und –verarbeitung bei der Fahrzeugführung

Da der Hauptanteil der Informationsaufnahme auf visueller Ebene geschieht, ist die visuelle Aufmerksamkeit für die Beurteilung der Fahrzeugführung äußerst wichtig (Rockwell, 1972).

Dennoch gilt es zu berücksichtigen, dass sich eine Art der Inanspruchnahme von Aufmerksamkeit auch darin äußern kann, dass sich ein Autofahrer auf einen bestimmten Sachverhalt konzentrieren kann, während seine Augen auf etwas völlig anderes ausgerichtet sind (Cohen, 1971). Zum Beispiel kann ein Fahrzeugführer Tagträumen, Radio hören oder sich mit einem Beifahrer unterhalten und dennoch ein Fahrzeug lenken.

Festzuhalten ist, dass die Aufmerksamkeitszuwendung auf unterschiedliche Weise hervorgerufen werden kann. So kann die Intention einer Person für das Zustandekommen einer Aufmerksamkeitszuwendung verantwortlich sein. In diesem Fall spricht man von einem willkürlich ausgelösten Aufmerksamkeitszuwendungsprozess (willkürliche Selektion). Von speziellem Interesse in dieser Arbeit ist aber vorrangig die Selektion von unvorhersagbaren, kritischen Ereignissen, denn eine Annahme zu DWA ist, dass im Falle des Auftretens eines kritischen und plötzlich eintretenden Ereignisses im Zustand von DWA mit verlangsamten Entdecken des Ereignisses zu rechnen ist (vgl. Kapitel 2.2.). Da das Auftreten eines solchen Ereignisses unvorhersagbar ist, kann nur eine unwillkürlich ausgelöste Selektion erfolgen. Man spricht also von unwillkürlich ausgelöster Selektion, wenn die betreffenden Prozesse nicht durch vorausgehende Intention der Person, sondern stattdessen durch Ereignisse in der Umwelt hervorgerufen werden. Ein einfaches Beispiel im Fahrumfeld ist eine Vollbremsung eines vorausfahrenden Fahrzeugs, signalisiert durch rot aufleuchtende Bremslichter. Das rote Licht kann somit eine selektive Aufmerksamkeitszuwendung bei einer Person sogar dann hervorrufen, wenn sie keineswegs die Absicht hat, auf das Bremslicht des vorausfahrenden Fahrzeugs zu achten.

Während die Aufmerksamkeit im Fall der unwillkürlich ausgelösten Zuwendung im bottom-up-Modus verläuft (d.h. von äußeren Ereignissen gleichsam angezogen wird), wird sie im Fall der willkürlich ausgelösten Zuwendung im top-down-Modus gesteuert. (d.h. gleichsam Kraft innerer Intentionen auf äußere Ereignisse gelenkt).

Neuere Begriffsdichotomien wie die Unterscheidung zwischen automatischen und kontrollierten Informationsverarbeitungsprozessen oder die Unterscheidung zwischen einer exogenen und einer endogenen Steuerung der Aufmerksamkeit (z.B. Schneider & Shiffrin, 1977; Neumann, 1984; Theeuwes, 1991; Öhmann, 1992) sind mit der hier vorgeschlagenen Unterscheidung zwischen willkürlich und unwillkürlich gesteuerten Aufmerksamkeitszuwendungsprozessen zwar verwandt, sollten aber trotzdem von dieser unterschieden werden, und zwar aus zwei Gründen.

Erstens: Der Begriff der unwillkürlichen Aufmerksamkeit – genauer: der unwillkürlich ausgelösten Aufmerksamkeitszuwendung – bezieht sich ausschließlich auf den Vorgang der Selektion von Information, während der Begriff der automatischen Kontrolle sich darüber hinaus auch auf den Vorgang der Verarbeitung der Information bezieht, der sich an die Selektion anschließt.

Zweitens: Das Zustandekommen unwillkürlich ausgelöster Aufmerksamkeits-zuwendung ist nicht nur an auslösende externe Ereignisse gebunden, sondern auch an bestimmte interne Voraussetzungen. Die Auslösung dieser Prozesse ist zwar stets exogen, aber das Zustandekommen von Selektion setzt in jedem Fall eine Interaktion zwischen exogenen und endogenen Faktoren voraus.

Da für die Untersuchung des Phänomens DWA in dieser Arbeit die unwillkürlich ausgelösten Aufmerksamkeitsprozesse im Vordergrund stehen, sollen nachfolgend in einem kurzen Überblick deren Grundlagen und die Bedingungen für deren Entstehen erläutert werden, da das Wissen darüber auch entscheidend für den gewählten Versuchsaufbau ist. Im Anschluss wird auf die automatischen und kontrollierten Informationsverarbeitungsprozesse (Schneider & Shiffrin, 1977), mittels derer Wertheim (1978) die Befunde seiner Experimente zu DWA erklärte, näher eingegangen, da auch sie für diese Arbeit eine entscheidende Rolle spielen und dadurch der Vorgang der Verarbeitung der Information durchleuchtet wird.

3.3.1.1. Spezifische vs. unspezifische Selektion

Im Hinblick auf die Frage, wie externe Ereignisse zur unwillkürlichen Auslösung von Aufmerksamkeitszuwendungsprozessen führen können, ist es nützlich zwischen spezifischer und unspezifischer Selektion zu unterscheiden. Der Unterschied zwischen spezifischer und unspezifischer Selektion besteht darin, dass bei spezifischer Selektion (willkürlich oder unwillkürlich) Ereignisse zur Selektion gelangen, die bestimmte (z.B. durch Intention vorgegebene) Merkmale aufweisen. Bei unspezifischer Selektion gelangen (unwillkürlich) Reize zur Auswahl, die bestimmte (durch Kontext vorgegebene) Merkmale nicht aufweisen (Prinz, 1983a). Übertragen auf die Fahraufgabe bedeutet dies, dass im Falle hochgradiger Vorhersagbarkeit der Fahrsituation die Ereignisse zur Auswahl gelangen, die sich sehr stark von der Umgebung abheben. Mit anderen Worten werden darunter solche Fälle verstanden, in denen das Zustandekommen einer Aufmerksamkeitszuwendung nicht vom Auftreten bestimmter, absolut spezifizierbarer Merkmale abhängt, sondern vom Auftreten solcher Merkmale, die sich nur relational spezifizieren lassen – nämlich durch ihre Abweichung von anderen für die betreffende Situation charakteristischen Merkmale. Ein einzelner vertikaler Balken, der in einer Abbildung von vielen horizontalen Balken umgeben ist (pop-out-Effekt, Treismann, 1982), genauso wie das oben erwähnte rote Bremslicht eines vorausfahrenden Fahrzeugs auf einer ansonsten nicht befahrenen Landstraße fallen auf. Die Gemeinsamkeit dieser Reize besteht darin, dass in den genannten Beispielfällen ein Reiz auftritt der von der gegenwärtigen Situation abweicht. Diese Abweichung kann sowohl in der Zeit lokalisiert sein, innerhalb einer räumlichen Struktur, als auch in der Kombination von Zeit und Raum.

Voraussetzung dafür, dass situative Abweichungen Aufmerksamkeitsprozesse auslösen, ist, dass die situative Abweichung registriert wird, und dazu muss ein Mindestmaß an Wachsamkeit gewährleistet sein. Die Wachsamkeit wird von einem Mechanismus reguliert, der mit ARAS (aufsteigendes retikuläres Aktivierungs-System) bezeichnet wird. Ist die Wachsamkeit gewährleistet kann ein Vergleich zwischen dem jetzigen und dem vorausgehenden situativen Zustand vorgenommen werden. Diesem Registrierungsprozess situativer Abweichung liegen unterschiedliche Mechanismen zugrunde. Zum einen ein Mechanismus, der auf diskrete Veränderungen elementarer sensorischer Merkmale reagiert und zum anderen ein Mechanismus, der Abweichungen von einer zuvor bestehenden Ereignisstruktur registriert, also über eine Repräsentation dieser zuvor bestehenden Ereignisstruktur verfügen muss.

Da Wertheim in seinen Experimenten feststellte, dass im Zustand von DWA die Fähigkeit situative Abweichungen, wie zum Beispiel das genannte rote Bremslicht, eine Warnlampe im Fahrzeugcockpit oder Bewegungen in der Fahrumgebung zu Erkennen bzw. zu Entdecken stark beeinträchtigt ist, bedeutet dies, dass genau dieser Registrierungsprozess im Zustand von DWA beeinträchtigt ist. Diese Erkenntnis bildet die Grundlage für die Hypothesenbildung darüber, dass im Falle einer stark vorhersagbaren Fahrumgebung das Entdecken von kritischen Ereignissen bzw. Warnsignalen geringer ausfällt.

3.3.1.2. Kontrollierte vs. automatische Informationsverarbeitung

Um während einer hochkomplexen Aufgabe wie der Fahraufgabe, eine Reaktion auf ein kritisches Ereignis ausüben zu können, ist neben der Selektion, auch eine Verarbeitung der registrierten Information notwendig. Die Verarbeitung der selektierten Information durch den Fahrzeugführer ist deshalb notwendig, da die darauf folgende Reaktion auf der Grundlage bestehenden Wissens und analytischer Prozesse vorbereitet bzw. geplant wird (vgl. Kapitel 3.2.). So muss der Fahrzeugführer genau abwägen, ob er im Falle einer Vollbremsung eines vorausfahrenden Fahrzeugs ebenfalls eine Vollbremsung ausübt oder eventuell ein Ausweichmanöver einleitet, um einer Kollision vorzubeugen. Aber auch um einen Spurwechsel zu vollziehen und dies vorher mit einem Blinksignal zu indizieren oder bei veränderter Geschwindigkeit in einen anderen Gang zu schalten ist eine Verarbeitung der aufgenommenen Information notwendig.

Diese genannten Beispiele unterscheiden sich bezüglich des Bewusstseinsgrades der Informationsverarbeitung voneinander. Wie in Kapitel 3.2. bereits erwähnt findet das Erkennen von Gefahrensituationen auf der Verhaltensebene der Navigation statt und erfordert daher eine bewusste Verarbeitung der selektierten Informationen. Im Gegensatz dazu wird das Schalten in einen anderen Gang für einen geübten Fahrzeugführer auf der fertigkeitsbasierten Ebene vollzogen. Das Schalten basiert auf gespeicherten bzw. automatisierten Verhaltensmustern und erfordert daher kaum bzw. keine bewusste Informationsverarbeitung.

Somit gelangen wir zur Eingangs in Kapitel 3.3.1. bereits vorgestellten Begriffsdichotomie der automatischen vs. der kontrollierten oder gesteuerten Informationsverarbeitung.

Als automatisierte Handlungen werden diejenigen angesehen, welche über eines oder mehrere Merkmale aus einem Satz „definierender“ Merkmale verfügen.

So wurden für Merkmale von automatisierten Tätigkeiten vorgeschlagen, dass sie:

1. sich mit umfassender Übung entwickeln
2. mühelos und effizient ausgeführt werden
3. gegenüber Veränderungen resistent sind
4. durch andere Tätigkeiten unbeeinflusst sind
5. mit anderen Tätigkeiten nicht interferieren
6. nicht mit Absicht initiiert werden
7. nicht bewusst gesteuert werden
8. keine mentale Anstrengung benötigen

Diese Aufzählung ist eher beschreibend als definierend und wurde aus einer Vielzahl von Quellen übernommen, wie z.B. LaBerge (1981), Posner und Snyder (1975), Schneider und Shiffrin (1977) und James (1890).

Nach heutigem Kenntnisstand ist davon auszugehen, dass die Automatisierung keinen Alles-oder-nichts-Charakter (Shiffrin & Schneider, 1977) besitzt, sondern vielmehr als ein Kontinuum angesehen werden muss. Die Vertreter des Kontinuumansatzes gehen davon aus, dass automatisierte Prozesse durch Übung die typischen Merkmale der Automatisiertheit annehmen (MacLeod & Dunbar, 1988). Die Übung perzeptiv-motorischer Aufgaben hat verschieden beobachtbare Auswirkungen. Dazu gehören eine Zunahme der Genauigkeit und Geschwindigkeit sowie eine zunehmende Reibungslosigkeit der Ausführung. Die oben gegebene Aufstellung der typischen Merkmale automatisierter Handlungen beschreibt sehr gut was passiert, wenn der hochgeübte Autofahrer als Reaktion auf eine veränderte Geschwindigkeit in einen anderen Gang schaltet. Dieser Autofahrer kann sich vermutlich selbst nach gründlicher Überlegung nicht erinnern, einen Schaltvorgang begonnen oder ausgeführt zu haben, obgleich er das durchaus richtig getan hat. Oder der Autofahrer könnte sich mit einem Beifahrer unterhalten haben, ohne dass das Schalten und die Unterhaltung interferierten. Gleichzeitig mit dem Schalten sind vermutlich andere perzeptiv-motorische Tätigkeiten ausgeführt worden, um das Fahrzeug auf seinem vorgesehenem Weg zu halten. Das Schalten kann somit als automatisiert gelten. Der Fahranfänger hingegen hätte ganz andere Erfahrungen, die mit der Entscheidung darüber beginnen, zu welchem Zeitpunkt die Handlung ausgelöst werden soll.

Die Tätigkeit des Autofahrens beinhaltet ganz offensichtlich koordinierte, aber dennoch trennbare perzeptiv-motorische Fertigkeiten, wobei Fertigkeiten definiert sind als gelernte motorische Reaktionen auf spezifische perzeptive Inputs, die dem Erreichen eines bestimmten Ziels dienen. Diese einzelnen Fertigkeiten befinden sich in einer hierarchischen Ordnung. So können übergeordnete Fertigkeiten in bezug auf ihre Komponenten beschrieben werden, die selbst die Merkmale einer Fertigkeit aufweisen. Sie unterscheiden sich von der übergeordneten Fertigkeit darin, wie allgemein das Ziel ist. Den Abstieg in der Hierarchie könnte man daher auch als eine Reduktion der mit der Tätigkeit verbundenen Freiheitsgrade bezeichnen, was soviel wie eine Reduktion der Neuheit der Tätigkeit bedeutet. Das Schalten in den ersten Gang beim Autofahren wird zu einem großen Teil dieselbe Handlung sein, wie das Schalten in den dritten Gang. Somit ist dieser Teil der Tätigkeit invariant. Diese Überlegung legt nahe, dass diese Invarianz abnehmen wird, wenn wir höhere Stufen der Hierarchie betrachten und deshalb die Aufgabe des Automatisierens schwieriger wird (Logan, 1988).

Es ist aber nicht etwa so, dass eine Aufgabe mit einem hohen Allgemeinheitscharakter nicht automatisiert werden kann. Hochgeübte Autofahrer berichten beispielsweise, dass sie sich über ganze Abschnitte einer Fahrstrecke hinweg nicht mehr erinnern können, überhaupt etwas getan zu haben. Das sind Beispiele für das, was Reed (1972) als „Erinnerungslücken“ (vgl. Kapitel 2.3.) bezeichnet hat. Sie treten auf, wenn ein geübter Bediener eines Geräts sich in Stadien mentaler Abwesenheit befindet, während er auf wechselnde perzeptive Inputs reagiert. Dies setzt voraus dass der Bediener die statistischen Regelhaftigkeiten des Inputs gelernt hat. Sind diese vorhersagbaren Regelhaftigkeiten einmal gelernt, können sie eingeübte Reaktionen aufrufen. Der Bediener wird nur dann in die äußere Realität zurückkehren, wenn ein unvorhersagbares Ereignis eintritt oder wenn die Aufmerksamkeit auf einen Wahrnehmungsinhalt gelenkt wird, der hinreichend neu ist, um noch nicht erlernt zu sein.

Hier spiegelt sich neben dem im Kapitel 3.3.1.1. beschrieben Problem des verringerten Entdeckens kritischer Ereignisse im Zustand von DWA ein weiteres Problem wider. Zum einen befindet sich der Fahrer im Zustand automatisierter Fahrtätigkeit und ist somit sogar in der Lage die Fahraufgabe zunehmend reibungslos auszuführen, solange eintretende Ereignisse regelbasiert verarbeitet werden können. Andererseits ist bei unvorhersehbaren Gefahrensituationen ein Wechsel zu kontrollierter (bewusster) Informationsverarbeitung zwingend notwendig. Dabei ist, den in Kapitel 2.3. gegeben phänomenologischen Beschreibungen des DWA Zustands folgend davon auszugehen, dass dieser Wechsel vom einen zum anderen Ende des Kontinuums der automatischen vs. der kontrollierten Informationsverarbeitung erfolgt. Diese Annahme bildet die Grundlage für die Hypothesenbildung darüber, dass im Falle einer stark vorhersagbaren Fahrumgebung die Reaktion auf kritische Ereignisse verlangsamt ausfällt.

Bei der Untersuchung von automatischer vs. kontrollierter Informationsverarbeitung wurde eine Vielzahl verschiedener Techniken verwandt mit dem Ziel, Aufgaben zu finden, die eine oder mehrere der oben aufgeführten typischen Merkmale aufweisen. Die Techniken reichten von Orientierungsreaktionen der Aufmerksamkeit beim Wahrnehmen bis zu dem Problem, zu versuchen, zwei Aufgaben gleichzeitig auszuführen. Wie oben erwähnt, kann die Tätigkeit des Schaltens beim geübten Autofahrer als eine automatische Tätigkeit betrachtet werden, weil sie ohne größere Aufmerksamkeit (unbewusst) geschehen kann und gleichzeitig andere Tätigkeiten oder Prozesse stattfinden – z.B. mit dem Beifahrer sprechen, einem Musikstück im Radio zuhören, ein Straßenschild lesen usw. (vgl. Kapitel 3.2.). Die Tätigkeit des Schaltens beeinträchtigt die anderen Tätigkeiten nicht und kann folglich als eine Tätigkeit gelten, die stattfindet ohne die Ressourcen für andere Aufgaben zu beschränken.

Dieses Kennzeichen von hochgeübten Fertigkeiten wird auch in dieser Arbeit zur Untersuchung von DWA, im Sinne automatischer Fertigkeiten, verwendet. Diese Technik wird als Doppelaufgabenexperiment bezeichnet. Dabei muss eine Versuchsperson eine hochgeübte Aufgabe ausführen, während sie gleichzeitig eine Zweitaufgabe ausführt. Bei dem in dieser Arbeit verwendeten Doppelaufgabenexperiment handelte es sich genauer um die Betrachtung zeitlich andauernder Aufmerksamkeit, auch Vigilanz genannt. Daher muss im Rahmen der Betrachtung der Aufmerksamkeit im Kontext des Mensch-Maschine-Systems „Fahrer-Fahrzeug“ noch auf den letzten wichtigen Punkt, die Intensität der Aufmerksamkeit, eingegangen werden.

3.3.2. Intensität der Aufmerksamkeit und Arousal

Das Vigilanzaufgabenproblem stellt sich dabei wie folgt dar: Aufgaben, in denen die Aufmerksamkeit über lange, ununterbrochene Zeit hinweg auf eine oder mehrere Informationsquellen gerichtet ist weisen einen baldigen Leistungseinbruch auf, der allein von der Notwendigkeit herzurühren scheint, ein seltenes visuelles oder akustisches Signal zu entdecken. Dieser Leistungseinbruch kann mit Hilfe der Maße der Signalentdeckungstheorie[5] (SDT) nachgewiesen werden und wird schon sehr früh während einer Sitzung deutlich. Eine Vielzahl von Experimenten deutet darauf hin, dass dieser Leistungseinbruch eher von zentralen Prozessen (etwa der Motivation oder der Angeregtheit bzw. dem Arousal) als von Veränderungen peripherer Prozesse (also einer Habituation der Sinnesorgane) herzurühren scheint (siehe dazu Jerison, 1963; Warm, 1984a). Da Vigilanz über die Leistung definiert wird, müssen sowohl die Aufgabe als auch das Leistungsmaß spezifiziert werden. Eine erste, immer noch zutreffende Spezifikation wurde von McGrath (1963) vorgenommen. Demnach sind die wichtigsten Kriterien:

1. Die Aufgabe sollte eine Entdeckungsaufgabe beinhalten, d.h. das Wahrnehmen und Berichten einer Veränderung in der Arbeitsumgebung
2. Die Intensität des Signals sollte nahe der Entdeckbarkeits-Schwelle des Beobachters sein, aber sollte dennoch klar wahrnehmbar sein, wenn der Beobachter alarmiert oder auf das Signal hinorientiert ist
3. Signale sollten unregelmäßig und selten auftreten
4. Die Aufgabe sollte zeitlich ausgedehnt und ununterbrochen sein

Ein allgemein bekannter Befund in Studien zur Vigilanz ist, dass sich die Leistungen von verschiedenen Individuen in der gleichen Aufgabe erheblich unterscheiden (Simon, 1976; Warm et. al, 1988). Eine Theorie der Vigilanz muss daher auch erklären können, warum unter im wesentlichen identischen Umgebungs- und Aufgabenbedingungen das Leistungsniveau der einen Versuchsperson dem einer Anderen überlegen ist, und warum nur die Leistung der einen Versuchsperson sich verschlechtert, nicht aber die der Anderen. Im Hinblick auf Vigilanzleistungen bleiben nur die individuellen Verhaltenscharakteristiken und deren Wechselwirkungen mit dem Bereich der Stimulusfaktoren unkontrolliert, weil innerhalb einer jeweiligen Überwachungssitzung die externen Stimulusfaktoren weitgehend gleich bleiben. Es gibt in der Literatur einige interessante Versuche, die Leistung in Selektiven Aufmerksamkeits-Test (SAT) zur Vorhersage von Leistung zu benutzen. So konnte Kahnemann (1973) in einer Studie zur Unfallhäufigkeit von Busfahrern eine klare Verbindung zwischen SAT-Werten und dem Unfallkriterium nachweisen. Avolio et al. (1985) fanden ebenfalls einen Zusammenhang zwischen zwei Maßen der selektiven Aufmerksamkeit und der Unfallhäufigkeit von Fahrzeugführern. Die Bedeutung dieser Befunde besteht darin, dass es tatsächlich große Unterschiede in grundlegenden Aufmerksamkeitsfähigkeiten gibt, und dass diese manchmal mit bedeutsamen externen Kriterien korrelieren.

Zur Interpretation individueller Unterschiede hat Koelega (1990) ein (physiologisches) Arousal-Modell vorgeschlagen, wonach langsam habituierende Personen ein tonisches Arousalniveau aufweisen. Die Arousal Theorie versucht die Vigilanzleistung zu erklären, indem sie annimmt, dass das Arousal-Niveau des Zentralnervensystems während einer Vigilanzaufgabe fortschreitend reduziert wird. Dies sei eine Folge der monotonen Vigilanzsituation, durch die das Gehirn weniger reaktiv und weniger effizient in der Verarbeitung externer Stimulation werde (Davies and Parasuraman, 1982). Warm (1977) zitiert zahlreiche Studien zur Unterstützung der Annahme, dass Arousal ein Faktor bei der Abnahme der Vigilanzleistung sei. Ferner konstatierten diese Autoren, dass es sehr wahrscheinlich sei, dass ein höheres Arousal-Niveau das Leistungsniveau anhebe, während ein niedriges Arousal-Niveau es senke.

3.4. Beanspruchung und Belastung

Aus den unterschiedlichen grundlegenden Aufmerksamkeitsfähigkeiten resultiert die mentale Belastung bzw. Beanspruchung des Fahrers bei der Fahrzeugführung von der wiederum die Fahrgüte abhängt. Daher ist die Betrachtung dieses Konstruktes ebenfalls bedeutsam für die Analyse des Fahrerzustandes. Dies gestaltet sich allerdings als nicht sehr einfach, da mentale Beanspruchung bzw. kognitiver „Workload“ als ein komplexes, multivariates Konstrukt zu verstehen ist. In der Literatur gibt es zu diesem Thema keine einheitliche Auffassung, vielmehr hängt es sehr von der Herangehensweise an diesen Term ab, welche Annahmen man dem Begriff zugrunde legt. Verwey (1990) begründet das Fehlen eines einheitlichen Konzeptes damit, dass es weniger ein Themengebiet psychologischer Grundlagenforschung, als vielmehr Gegenstand der angewandten Wissenschaft ist und sich so der Schwerpunkt von theoretisch und empirisch fundierter Begründung eher zu den Fragen nach dem "Wie" und dem "Wann" der Erfassung von kognitivem „Workload“ hin entwickelt hat.

Tsang & Wilson (1997) gehen von einer begrenzten Verarbeitungskapazität oder Verarbeitungsressource aus, wobei eine erhöhte Aufgabenschwierigkeit eine Erhöhung der Beanspruchung dieser mentalen Verarbeitungsressource zur Folge hat.

Gopher & Donchin (1986) hingegen postulieren multiple Verarbeitungsressourcen. So werden gemäß der Aufgabenstruktur die verschiedenen Ressourcen in unterschiedlichem Maße beansprucht. Doch nicht nur die vorliegende Komplexität der Situation oder der Aufgabe bestimmen das Ausmaß der kognitiven Auslastung, sondern auch die Vorhersagbarkeit der Situation kann für das Individuum ein entscheidender Faktor für die Höhe des kognitiven „Workload“ sein (Ekrot & Fagerström, 2001).

Da in der Messung des „Workload“ eines Fahrzeugführers die Mittel zur Gewinnung von Sicherheit im Straßenverkehr liegen (Kantowitz, 1992), sollten jedoch keine Mühen gescheut werden neue Erkenntnisse zu gewinnen, um so die Sicherheit des Menschen im Straßenverkehr weiter zu erhöhen. Da Sicherheit nicht direkt gemessen werden kann, müssen sich Mensch-Maschine Spezialisten auf indirekte Messungen, wie die Erfassung von „Workload“ berufen. So ist z.B. in einer Vielzahl von Blickbewegungsstudien belegt, dass die Dauer von Fixationen mit kognitivem „Workload“ korreliert. Ergebnis der Studie von Unema & Rötting (1990) ist, dass die Fixationsdauer mit steigender situativer Komplexität abnimmt, woraus geschlussfolgert wird, dass kurze Fixationszeiten mit einem hohen Grad an Aktivierung (arousal) seitens des Fahrers, in Verbindung stehen.

Eine Zusammenfassung zu existierenden Untersuchungen zum „Workload“ von Fahrzeugführern gibt Smiley (1989).

Dingus und Hulse (1993) gehen davon aus, dass im Falle steigender Komplexität der Fahraufgabe die Ressourcen des Fahrzeugführenden ab einem bestimmten Schwierigkeitsgrad überbeansprucht werden und keine Anstrengung seitens des Fahrers, sei sie auch noch so groß, ihn dazu befähigen kann, seine Performanz aufrechtzuerhalten. An diesem Punkt kognitiver Überlastung beginnt die Abnahme der Performanz im Fahrverhalten. Daher ist es äußerst wichtig, die Aufmerksamkeit des Fahrzeugführenden nur unterhalb der Grenze kognitiver Überlastung zu beanspruchen.

Mit diesem Problem beschäftigen sich unter anderem viele Untersuchungen zu Fahrassistenzsystemen (vgl. Perel, Brewer, und Allen, 1990; Walker, Alicandri, Sedney und Roberts, 1991), da der Einsatz von Assistenzsystemen wie z.B. Navigationssystemen eine Erhöhung der mentalen Belastung bei der Ausführung der Sekundäraufgabe (vgl. Kapitel 3.2.) zur Folge haben kann. Dies wiederum hat zur Folge, dass notwendige Ressourcen zum Ausführen der Primäraufgabe in der Fahrzeugführung nicht zur Verfügung stehen.

Aber auch bei der Gestaltung von Verkehrsschildern wird versucht die Inanspruchnahme der Aufmerksamkeit des Fahrers zu limitieren. Smiley (1989) postuliert, dass Schilder außerhalb eines Fahrzeugs nicht mehr als 6 Schlüsselwörter beinhalten sollten, um eine Erinnerung dieser zu ermöglichen.

Genau so gravierend in den Folgen ist die Abnahme der Performanz im Fahrverhalten bedingt durch kognitive Unterforderung (vgl. Kapitel 2.3.), die in dieser Arbeit untersucht wurde.

Alltagsbeobachtungen legen nahe, dass der Fahrer stets versucht, eine individuelle optimale Beanspruchung aufrecht zu erhalten, indem er bei niedriger Belastung oder Monotonie beispielsweise das Radio einschaltet, sich mit dem Mitfahrer unterhält oder die Geschwindigkeit erhöht (Galley, 1989; Majjad, 1997).

Es besteht Einigkeit in der Literatur darüber, dass sich im breiten Bereich mittlerer Belastung optimale Leistung zeigt (Beier et al., 2001; Johannsen, 1993; Zimmer, 2001). Diese Beanspruchung ergibt sich aus den stabilen und variablen Merkmalen des Fahrers und der Fahrsituation. Daher besteht bei Über- oder Unterschreitung des mittleren Beanspruchungsbereiches Unterstützungsbedarf (Beier et al., 2001).

4. Modellselektion

Gesucht war ein Modell, dass unter anderem die zur Beschreibung des Fahrerzustandes und Fahrerbefindens notwendigen Konzepte wie Aufmerksamkeit, Beanspruchung, Arousal, Monotonie und Ermüdung in sich vereint und es zudem ermöglicht individuelle Unterschiede in der Vigilanzleistung zu berücksichtigen. Zwar wurden zuletzt genannte Begriffe bereits operationalisiert (vgl. Schönpflug, 1987; Hacker & Richter, 1984), jedoch bieten diese Autoren keine geeigneten Modelle an, wie sie für diese Arbeit notwendig wären.

Die relevanten Modelle lassen sich in zwei Gruppen einteilen, wobei die einen sich mit den Stufen und die anderen mit den Ressourcen der Informationsverarbeitung befassen.

4.1. Stufenmodelle

Stufenmodelle berücksichtigen im Besonderen, dass Informationsverarbeitung einem zeitlichen Faktor unterliegt, wobei dieser bis heute im Sinne früher vs. später Selektion nicht genau spezifiziert wurde. Die Autoren dieser Modelle gehen davon aus, dass Information verschiedene Stufen sequentiell passiert. Ein bekanntes Stufenmodell ist das Modell von Sternberg (1975, siehe Abbildung 2).

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Abbildung 2: Stufenmodell nach Sternberg, 1975

Es besagt, dass sich Reaktionszeiten summarisch aus den Bearbeitungszeiten einzelner, voneinander unabhängiger Informationsverarbeitungsstufen zusammensetzen. Eine Weiterentwicklung dieser Idee liegt in dem Kaskadenmodell von McClelland (1979, siehe Abbildung 3) vor.

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Abbildung 3: Kaskadenmodell nach McClelland, 1979

Dieses Modell ist kein reines Stufenmodell sondern bildet den Anfang neuronaler Netze. Dadurch erlaubt es parallel laufende Prozesse, deren Behandlung im Sternberg´schen Modell noch Fragen offen ließ.

Bei der alleinigen Betrachtung beider bisher genannten Modelle im Kontext dieser Arbeit begegnen wir einem der klassischen Probleme der Psychologie, nämlich dem fehlenden Versuch, sowohl motivational-emotionalen (Intensitäts-) als auch strukturell-kognitiven (gerichteten) Aspekten des Verhaltens gerecht zu werden. Der psychologischen Theorienbildung liegt häufig die allgemeine Hypothese zugrunde, wonach energetische Zustände und Informationsverarbeitung (Emotion und Kognition, oder Arousal und Aufmerksamkeit) grundlegend verschiedene Domänen sind und daher unterschiedliche Behandlung erfordern. Dies wird von Sanders (1986) als „Hypothese der Aspezifizität“ bezeichnet. Die Erforschung der einen Domäne hat Fortschritte in der Erforschung der anderen größtenteils ignoriert, was auf die Dominanz der Computer-Metapher in der kognitiven Psychologie und deren Inkompatibilität mit der Energie-Metapher zurückgeführt werden kann. Die Lösung des Problems lässt sich mit einer der Hauptaussagen des Buches ²Attention and Arousal² von Eysenck (1982) finden: Demnach werden Informationsverarbeitung und Kognition durch den gegenwärtigen Erregungszustand grundlegend beeinflusst; diese Einflüsse sind wechselseitig, und ein Versuch der Entkopplung der Kognition (oder Aufmerksamkeit) von anderen Systemen (z.B. Arousal) führt daher zu einer unvollständigen Betrachtung des untersuchten Phänomens. In gleicher Weise betont das Buch ²Energetics und Human Information Processing², das von Hockey, Gaillard und Coles (1986) herausgegeben wurde, die Bedeutung motivationaler (energetischer) Faktoren für die Regulation der Informationsverarbeitung.

Wie in Kapitel 3.3.2. bereits erläutert wurde ist die Berücksichtigung der energetischen Faktoren entscheidend für eine präzise Beurteilung des Fahrerzustandes, was eine Modifikation der genannten Stufenmodelle erforderlich macht (Galley, 1989; Boldt, 1994; Churan, 1997).

4.2. Ressourcenmodelle

Im Sinne dieser Arbeit bieten Ressourcenmodelle gegenüber Stufenmodellen einige Vorteile. So sind mit der Annahme von Ressourcen und einem Arousal System sinnvolle Vorhersagen bezüglich der Reaktionen auf Warnsignale bzw. kritische Ereignisse, die sich in beobachtbaren Veränderungen in den okulomotorischen Parametern widerspiegeln, möglich. Ein sehr häufig angewandtes Ressourcenmodell ist das von Kahnemann (1973), was von einer beschränkten Gesamtverarbeitungskapazität ausgeht (siehe Abbildung 4).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Ressourcenmodell nach Kahnemann, 1973

Der Theorie zufolge stellt es ein Problem dar, mehrere Informationen gleichzeitig wahrzunehmen oder zu verarbeiten. Die Bearbeitungsqualität einer Aufgabe hängt somit unter anderem davon ab, wie viel Ressourcen dieser Aufgabe zugeteilt werden.

Wenn nun allerdings zwei Aufgaben um diese Ressourcen kämpfen und nicht genügend Kapazität vorhanden ist, muss ein Kompromiss gefunden werden. Dieser hat zur Folge, dass eine der beiden Aufgaben zum Nachteil der anderen Aufgabe besser ausgeführt wird.

Damit teilt Kahnemann die Ansichten von Neisser (1967) und Broadbent (1971), die speziell im Bezug auf visuelle Informationsverarbeitung anmerkten, dass das menschliche Gehirn zur vollständigen Informationsverarbeitung offenbar zu klein sei und somit eine begrenzte Kapazität hat. Dabei gingen sie vorerst davon aus, dass ein Item nach dem anderen (seriell) identifiziert wird. In einer weiteren Theorie postulierten sie einen Selektionsmechanismus, der dafür sorgt, dass das menschliche Informationsverarbeitungssystem nur jeweils eine Teilmenge der visuellen Information bearbeitet, d.h. eine „Selektion der Verarbeitung“ vornimmt. In diesem Ansatz der „begrenzten Kapazität und frühen Selektion“ geht die Selektion dem Erkennen voraus, und nur das was selektiert wird, kann erkannt werden.

Die Annahmen einer globalen Ressource weisen allerdings Grenzen auf. So können sie zum Beispiel nicht erklären, warum manche Aufgaben gleichzeitig ohne Einschränkungen in der Bearbeitungsleistung bewältigt werden können oder eine einfache Veränderung in der Struktur einer Aufgabenkomponente ohne gleichzeitiges Beeinflussen der Schwierigkeit dieser Aufgabe den Grad der Interferenz zwischen beiden Aufgaben stark beeinflussen kann.

Diese fehlerhafte Vorhersage bei Dual-Task Aufgaben ist eine schwerwiegende Einschränkung, da das Führen eines Fahrzeugs immer mehrere Tasks bzw. Aufgaben beinhaltet, die parallel ausgeführt werden müssen (vgl. Timpe, 2001). Daher ist eine wesentliche Voraussetzung für diese Arbeit nicht erfüllt.

Allport, Antonis und Reynolds (1972) schlugen erstmals die Idee multipler Ressourcen vor. Sanders (1979) griff diese Idee auf und auch Wickens (1980; 1984; 1992; 2000) hat sich mit diesem Gebiet der Ressourcenbeschränkung intensiv beschäftigt. Mit seiner „multiple ressource theory“ schlägt Wickens ein Modell vor, in dem er drei voneinander relativ unabhängige Dimensionen beschreibt, die alle in ihren jeweiligen Kapazitäten beschränkt sind (siehe Abbildung 5). Die drei Dimensionen teilte er wie folgt auf:

1. Stufen der Verarbeitung (Kodierung, zentrale Verarbeitung, Beantwortung)
2. Stufen des Sensoriums (visuell, auditiv)
3. Stufen des Verarbeitungscodes (räumlich, verbal)

Dabei stellte sich ihm das Problem, dass er die differenzierenden Ressourcen nicht gleichzeitig in ein Informationsverarbeitungsmodell einbinden konnte (Wickens, 1984a).

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Abbildung 5: Informationsverarbeitungsmodell nach Wickens, 1984a

Sein Modell sagt aus, dass Aufgaben, die verschiedene Ressourcen zur Informationsverarbeitung nutzen, simultan ausgeführt werden können, andere Aufgaben, die jedoch dieselben Ressourcen nutzen, interagieren. Somit stimmen die Vorhersagen dieses Modells mit den Ergebnissen von Dual Task Aufgaben eher überein, als die Voraussagen, die sich aus dem Modell von Kahnemann (1973) ableiten lassen. Jedoch geht Wickens (1984a) trotz eines mehrdimensionalen Ressourcenmodells (siehe Abbildung 6) wieder von einem einzigen Ressourcenpool aus, ähnlich wie es Kahnemann (1973) tut. Er zeigt eine einfache Beziehung zwischen den Stufenmodellen, die Zeitzusammenhänge berücksichtigen, und dem Gedanken eines Ressourcenmodells auf (Wickens, 1992).

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Abbildung 6: Dreidimensionale Verarbeitungsressourcen nach Wickens, 1984b

Eine andere Möglichkeit entwickelte Sanders (1983). In seinem kognitiv energetischen Modell der menschlichen Informationsverarbeitung (siehe Abbildung 7) bemühte er sich um eine Verknüpfung von Stufen- und Ressourcenmodell. Der Grundgedanke des Modells ist, dass sich mentale Vorgänge in der Reaktionszeit abbilden und dass die gemessene Leistung sowohl von der Fähigkeit, im Sinne der in Kapitel 3.1. beschriebenen Fahreignung und Fahrfähigkeit des Probanden, als auch von seinem Zustand, also seiner Fahrtüchtigkeit (vgl. Kapitel 3.1.) abhängig ist. Insgesamt umfasst das Modell drei Aspekte von Aufmerksamkeit: Verarbeitungsstufen, energetische Mechanismen und einen Evaluationsmechanismus. Die energetischen Mechanismen stellen Ressourcen bereit, die über die Verarbeitungsstufen verteilt werden. Der Evaluationsmechanismus ist für den Vergleich zwischen den zur Verfügung gestellten Ressourcen und den benötigten Ressourcen verantwortlich. Anstrengung (effort) ist dabei als der Mechanismus zu verstehen, der die zur Bewältigung kontrollierter Verarbeitungsprozesse notwendigen Ressourcen bereitstellt. In seiner Konzeption ist er als ein neuronaler Mechanismus zu betrachten, der auf neue und/oder wichtige Informationen aus der Umgebung reagiert. Er hält automatisch ablaufende Verarbeitungsprozesse an, um kontrollierte Verarbeitung zu ermöglichen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 7: Kognitiv energetisches Stufenmodell nach Sanders, 1983

Außerdem beeinflusst der Anstrengungsmechanismus die Verteilung von Ressourcen zwischen den weiteren energetischen Mechanismen Erregung (arousal) und Aktivierung (activation). Zwei Arten wurden von Mulder (1986) unterschieden: die Erste (processing complexity) betrifft die Reaktion auf eine Erschwerung der Aufgabe und wird automatisch aktiviert, wenn eine Aufgabe zentral kontrollierte Verarbeitung erfordert. Die zweite Funktion (compensatory effort) wird immer dann aktiviert, wenn der (mentale) Ist-Zustand von dem Soll-Zustand abweicht. Im Fall des kognitiv energetischen Modells steuert der Anstrengungsmechanismus die Kopplung und Entkopplung von Erregungs- und Aktivierungsmechanismus.

Abschließend ist festzuhalten, dass das kognitiv energetische Modell von Sanders (1983) es ermöglicht den Zustand des Menschen sehr differenziert zu beschreiben und motivational-emotionalen als auch strukturell-kognitiven Aspekten des Verhaltens gerecht wird. Daher dient dieses Modell, neben den bisherigen Arbeiten zu DWA, als Basis der Hypothesenbildung. Es ist in der Lage einen Erklärungsansatz dafür zu liefern, dass ein stark herabgesetztes Arousal, als Bestandteil des energetischen Zustands des Fahrzeugführers, die einzelnen Stufen der Informationsaufnahme und -verarbeitung negativ beeinflusst, was wiederum eine verschlechterte motorische Regulation[1] und beobachtbare Veränderungen in den okulomotorischen Parametern zur Folge haben sollte.

[...]


[1] Mit Vigilanzabfall bezeichnet man die zunehmende Leistungsverschlechterung, die sich nach ca. 35-45Min. Beobachtungsdauer bei sonst unveränderten Bedingungen einstellt.

[2] Das okulomotorische System ist das neurologische System, dass die Initiierung von Augenbewegungen steuert. Dabei unterscheidet Wertheim zwei Komponenten des Systems:
1. „Attentive oculomotor control“ - retinale Information dient als Hauptquelle für die okulomotorischen Neuronen.
2. „Intentive oculomotor control“ - interne Repräsentationen - „Programme“ dienen als Hauptquelle für die okulomotorischen Neuronen.

[3] Bezeichnung für ein zentralnervös vermitteltes Zustandsniveau, das zwischen den Polen Schlaf bzw. Schläfrigkeit und Übererregtheit variiert und bei optimaler, mittlerer Ausprägung die Grundlage für Aufmerksamkeit, Vigilanz, rasche Informationsverarbeitung, Reaktions- und Leistungsfähigkeit darstellt.

[4] Die Filtertheorie von Broadbent (1958) besagt, dass das Wahrnehmungssystem einen selektiven Filtermechanismus enthält, der die Eingangswahrscheinlichkeit bestimmter Reizinformationen erhöht und gleichzeitig die Zufuhr anderer Informationen blockiert. Bezogen wird dies auf die eingeschränkte Bearbeitungskapazität des Systems insgesamt.

[5] Die Signalentdeckungstheorie beruht auf einem statistisch-mathematischem Modell. Sie behandelt die Beziehungen zwischen Reizintensität und Empfindungsstärke sowie den Beziehungen zwischen Wahrnehmungsurteil und der Reaktionsneigung.
Maße der Signalentdeckungstheorie sind: Sensitivität ( d´) & das Urteilskriterium (ß)

[1] Ohne eine Regulation bzw. eine Feedbackschleife wird der Anschein erweckt, als gäbe es keinen Willen, keine Entscheidungsfreiheit oder kein Bewusstsein, was bedeutet dass alle Prozesse der Fahrzeugführung „automatisch“ ablaufen würden.

Details

Seiten
53
Erscheinungsform
Originalausgabe
Jahr
2006
ISBN (eBook)
9783956361173
ISBN (Buch)
9783836600545
Dateigröße
1.9 MB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v225126
Institution / Hochschule
FernUniversität Hagen – Wirtschaftswissenschaften
Note
2,0
Schlagworte
marktforschung konsument marketing sozialpsychologie konsumententypologie

Autor

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Titel: Der Einfluss von Konsumentencharakteristika auf das Kaufverhalten