Am 4. September wird um 14:00 Uhr die Verteidigung der Dissertation von Tim Driesen-Micklitz zum Thema „Personalized User Interfaces for Automated Driving – Development, Implementation, and Evaluation of an Adaptation Model“ im Konrad-Zuse-Haus stattfinden (Raum wird noch bekanntgegeben).
Kurzfassung
Die Entwicklung von manuellem zu automatisiertem Fahren ist einer der großen Umbrüche, der die Automobilindustrie aktuell tiefgreifend verändert. Diese Technologie birgt das Potential, die Reisezeit der Nutzer freizusetzen und ermöglicht produktive Tätigkeiten sowieso Erholung. Automatisiertes Fahren ist im automobilen Sektor im Aufstieg begriffen. Nichtsdestotrotz ist effiziente und nahtlose Mensch-Maschine-Interaktion zwischen dem System des automatisierten Fahrens und des Nutzers ein zentraler Enabler für die Annahme dieser Technologie. Um eine solche Interaktion sicherzustellen, spielen die Informationen im User Interface eine entscheidende Rolle. Für ein personalisiertes Informationsangebot müssen zwingend die individuellen Charakteristika und Erfahrungen des Nutzers berücksichtigt werden. Dies folgt aus den unterschiedlichen, resultierenden Informationspräferenzen. Ein solches personalisiertes Angebot kann mit aktuellen One-size-fits-all-Ansätzen nur schwer erreicht werden. Daher können solche Ansätze die Entfaltung des vollen Potentials von automatisiertem Fahren für Komfort und Sicherheit der Nutzer behindern. Folglich zielt die vorliegende Arbeit darauf ab, die individuellen Informationspräferenzen der Nutzer und das Informationsangebot des User Interfaces zu synchronisieren, um eine erfolgreiche Mensch Maschine-Interaktion für das automatisierte Fahren sicherzustellen. Deshalb strebt sie an, ein entsprechendes Adaptionsmodell zu entwickeln, zu implementieren und zu evaluieren. Dieses Modell soll es ermöglichen, personalisierte Informationen im User Interfaces anzuzeigen basierend auf den Charakteristika der Nutzer. Um dies zu erreichen, werden zuerst zwei Fahrsimulatorstudien durchgeführt, die untersuchen, wie die Nutzer sich in den relevanten Charakteristika unterscheiden und welche Beziehung diese zu den Informationspräferenzen haben. Das Adaptionsmodell wird dann auf Basis dieser empirischen Erkenntnisse entwickelt. In der Folge wird eine grafische Umsetzung des adaptiven User Interface gestaltet, basierend auf dem Adaptionsmodell für personalisiertes Informationsangebot. In Verbindung mit dem Modell und einer Kundenstudie, stellt diese grafische Umsetzung ein Proof-of-Concept dar für den vorgestellten Ansatz zur Personalisierung von User Interfaces des automatisierten Fahrens. In der Kundenstudie sah eine Testgruppe das personalisierte Interface und eine Kontrollgruppe ein Standardinterface. Die Studie liefert starke empirische Evidenz, dass diese Personalisierung die Wahrnehmung des User Interface durch den Nutzer signifikant und effektiv verbessert im Vergleich zu einem standardisierten One-size-fits-all-Interface. Neben anderen Faktoren gilt dies besonders für wahrgenommene Sicherheit und Komfort. Letztlich soll dies dazu beitragen, die Adaption von automatisiertem Fahren im Automobilmarkt zu unterstützen, sodass die Technologie ihr volles Potential für den Nutzer entfalten kann.