Identifikation von Fahrertypen im Kontext des automatisierten Fahrens

Die zunehmende Automatisierung im Fahrzeug stellt einen zentralen Gegenstand aktueller Debatten der Verkehrsforschung dar. Die Society of Automotive Engineers (SAE) unterscheidet dazu sechs Stufen der Automatisierung von Fahraufgaben. Diese reichen von der rein manuellen Fahrzeugführung (Stufe 0) bis hin zur Übernahme aller Fahraufgaben durch das Fahrzeug (Stufe 5) [31]. Aktuell befindet sich die Entwicklung der Fahrzeugtechnik zwischen einer Teilautomatisierung und einer bedingten Vollautomatisierung. Der Übergang zum vollautonomen Fahren wird hingegen noch längere Zeit in Anspruch nehmen [30]. Damit stellt der Mensch auch mittelfristig noch eine kritische Komponente beim automatisierten Fahren dar. Dabei wird angenommen, dass sich durch die zunehmende Automatisierung im Fahrzeug bestehende Muster der Mensch-Technik-Interaktion verändern [2]. In Zukunft gilt es, die neue Definition von Rollen, Kompetenzen und Zuständigkeiten in einem solchen soziotechnischen System und der damit einhergehenden „hybriden Handlungsträgerschaft“ [28] zu berücksichtigen.

Studien aus der Verkehrspsychologie deuten dabei auf die Existenz unterschiedlicher Fahrertypen hin, die einen signifikanten Einfluss auf das Fahrverhalten und die Sicherheit im Straßenverkehr haben [7, 10, 35]. Im Rahmen der zunehmenden Automatisierung und dem sich dadurch verändernden Verhältnis zwischen Mensch und Technik im Fahrzeug ergibt sich folgende Forschungsfrage: Wie müssen bestehende Konzepte zur Fahrertypisierung an den Kontext des automatisierten Fahrens angepasst werden [3]?

Ziel des vorliegenden Beitrags ist eine erste Anpassung der bestehenden Fahrertypisierungen im Kontext des automatisierten Fahrens heuristisch vorzuschlagen und darauf aufbauend diese empirisch zu untersuchen. Dazu wird ein Fragebogen entwickelt, der auf etablierten Messinstrumenten zur Fahrertypisierung basiert und um ausgewählte Variablen aus der Automationsforschung ergänzt wird (Abschn. 2). Aus den Daten einer repräsentativen Online-Befragung werden mittels Clusteranalyse drei Fahrertypen identifiziert, die Rückschlüsse auf die Akzeptanz- und Einstellungsunterschiede gegenüber dem automatisierten Fahren ermöglichen (Abschn. 3). In einer experimentellen Studie wird anschließend gezeigt, dass sich diese Unterschiede auch nach einem Fahrerlebnis mit hochautomatisierten Fahrassistenzsystemen wiederfinden (Abschn. 4). Der Beitrag schließt mit Fazit und Studienlimitationen ab (Abschn. 5). Die Ergebnisse dienen dazu, die jeweiligen Fahrertypen, ihre Einstellungen und ihre Nutzungspräferenzen im Kontext des automatisierten Fahrens besser zu verstehen und erste Ansatzpunkte für deren Berücksichtigung in der adaptiven Technikentwicklung zu identifizieren.

In zahlreichen wissenschaftlichen Studien wurden Fahrertypen anhand unterschiedlicher situationsunabhängiger Merkmale bestimmt. So wurden etwa aggressives, risikoreiches, vorsichtiges und ängstliches Fahrverhalten unterschieden [34]. Als etablierte zu unterscheidende Kategorien gelten dabei „Driving Skill“ und „Driving Style“ [5, 11, 38]. In der Kategorie „Driving Style“ werden Einflussfaktoren zusammengefasst, wie der Mensch routinemäßig und gewöhnlich sein Fahrzeug führt. Diese Kategorie umfasst Variablen wie Selbsteinschätzung der eigenen Fahrweise, Risikobereitschaft oder Sensation Seeking, also die Tendenz zum abenteuerlustigen Fahren [29, 34]. Er basiert auf kognitiven, emotionalen, sensorischen und motorischen Einflussfaktoren [38]. Der Driving Style wird maßgeblich von der persönlichen Einstellung zum Fahren beeinflusst und wird in der deutschen Übersetzung auch als Fahrstil bezeichnet [32]. In die Kategorie „Driving Skill“ fallen hingegen von der Persönlichkeit unabhängige oder nur mittelbar abhängige Einflussfaktoren, wie gut ein Mensch sein Fahrzeug im Straßenverkehr beherrscht, beispielsweise Fahrerfahrung, Situationsbewusstsein, allgemeines Fehlerverhalten und Fehleranfälligkeit oder die Sicherheitskompetenz [23]. Der „Driving Skill“ bezeichnet also die generellen Fahrfähigkeiten und wird in der deutschen Übersetzung auch als Fahrkompetenz bezeichnet [32]. Während der „Driving Style“ eher schwierig veränderbar ist, kann sich der „Driving Skill“ durch wachsende Fahrerfahrung und Trainings verbessern [19]. In wissenschaftlichen Studien wurde nachgewiesen, dass „Driving Skill“ und „Driving Style“ miteinander korrelieren [5, 11, 21, 38]. So zeigte sich, dass ein aggressiverer Fahrstil mit variableren Fahrkompetenzen einhergeht [38], während mehr Fahrerfahrung und Trainings mit einem vorsichtigeren, sichereren Fahrstil einhergehen [11]. Menschen mit geringen Fahrkompetenzen tendieren dagegen zu einem eher risikoreichen Fahrstil [23].

Vorgenannte Studien nehmen diese Kategorisierungen von Fahrertypen und Bestimmungen von Fahrverhalten vor allem im Kontext des nicht automatisierten Fahrens vor. Es existieren zudem erste Studien, die die klassischen Typisierungen auf experimentelle Simulator-Studien mit hochautomatisierten Fahrzeugen anwenden. Dabei konnten festgestellt werden, dass sich unterschiedliche Verhaltensweisen und Vertrauen der menschlichen Fahrer auch im Umgang mit automatisierten Fahrzeugen zeigen [3, 14, 33]. So zeigten Menschen mit eher komfortablem Fahrstil geringere Geschwindigkeit, weniger Beschleunigung und einen größeren Abstand zum nächsten Fahrzeug als Menschen mit eher dynamischem Fahrstil [3]. Das Vertrauen in das automatisierte Fahrzeug stieg, wenn der automatisierte Fahrstil hinsichtlich Geschwindigkeit, Beschleunigungsverhalten sowie Querführung an das Fahrverhalten des menschlichen Fahrers angepasst und damit personalisiert wurde [33].

Auch zeigte sich bei Fahrern mit unterschiedlichen „Driving Styles“ auch eine unterschiedliche Wahrnehmung sowie Akzeptanz bezüglich der Nutzung automatisierter Fahrzeuge: So zeigte sich, dass vorsichtigere Fahrer einen automatisierten Fahrstil bevorzugen, der ihrem eigenen ähnlich ist und entsprechend abweichende automatisierte Längsführung des Fahrzeugs wie schnelles Beschleunigen oder Abbremsen zu einer geringeren Akzeptanz des Fahrzeugs führen [12]. Weiterhin zeigte sich, dass jüngere Fahrer einen automatisierten Fahrstil bevorzugen, der ihrem eigenen ähnelt, während ältere Fahrer einen riskanteren automatisierten Fahrstil vorziehen [14]. Fahrer mit einem vorsichtigen „Driving Style“ bevorzugen in hochautomatisierten Fahrzeugen zudem Informationsdarstellungen über Geschwindigkeit oder über menschliches Fehlverhalten – zum Beispiel zu langsames Fahren. Sie bevorzugen zudem automatisierte Korrekturen von fehlerhaftem Fahrverhalten. Fahrer mit einem eher riskanten „Driving Style“ bevorzugen Darstellungen, die das entsprechend riskantere Fahrerlebnis visualisieren können, beispielsweise geschwindigkeitsadaptive Lichtumgebungen im Fahrzeug [15]. Schrittweise Aufklärung über die Funktionsweisen automatisierter Fahrzeuge, die zu realistischeren mentalen Modellen über diese führen, verbessern ebenfalls Akzeptanz und Vertrauen [25], weiterhin auch die testweise Nutzung eines solchen Fahrzeugs [14]. Je zufriedener der Mensch zudem mit seinem eigenen Fahrstil ist, desto eher will er, dass das vollautomatisierte Fahrzeug seinen Stil adaptiert [14, 20].

In diesen Studien wird davon ausgegangen, dass die Einstellung zum Fahren sowie die Fahrfähigkeiten, die beim manuellen Fahren im Straßenverkehr gelten – also „Driving Style“ und „Driving Skill“ –, auch in hochautomatisierten Systemen weiterhin von Bedeutung sind. Um den veränderten Bedingungen Rechnung zu tragen, die sich mit der fortschreitenden Automatisierung von Fahrfunktionen ergeben, gilt es jedoch, die etablierten Typisierungen anzupassen und weiterzuentwickeln [4, 14, 33]: So rückt die Rolle des menschlichen Fahrers auf den aktuell diskutierten Stufen der Automation (SAE-Level) stärker in Richtung eines Überwachers mit hohem Situationsbewusstsein, während die operativen Fahraufgaben an die Technik abgegeben werden [26]. Damit sind nicht mehr nur Fahrstil und -kompetenz im Umgang mit nicht-automatisierten Fahrzeugen von Relevanz, sondern auch Faktoren, die den Umgang und die Nutzung mit automatisierten Systemen prägen und die neuen Rolle des menschlichen Überwachers berücksichtigen. Die Kompetenzen im Umgang mit neuer Technik und die bisherige Erfahrung mit Fahrerassistenzsystemen (FAS) gewinnen damit an Bedeutung. Aufgrund der Automation müssen Fahrer neue Erfahrungen machen und ein Vertrauen gegenüber der Technik ausbilden [22, 33]. Die Akzeptanz einer solchen Technik ist darüber hinaus von Einstellungen gegenüber Innovationen und der Bereitschaft zur Abgabe von Kontrolle abhängig [37]. Um diesen Veränderungen bei der Fahrertypbestimmung Rechnung zu tragen, werden auf Basis bestehender Typisierungen aus der Verkehrspsychologie die Kategorien „Driving Skill“ und „Driving Style“ aufgegriffen und anhand von Erkenntnissen der Automationsforschung zum „Automated Driving Skill“ und „Automated Driving Style“ weiterentwickelt. Methodisch werden dazu bestehende Messinstrumente mit weiteren relevanten Faktoren und Einflussvariablen ergänzt, die bislang nicht oder nur unzureichend in Typisierungen erforscht und erhoben wurden bzw. nun im Kontext des automatisierten Fahrens bedeutsam werden.

Das Ziel der Studie war es, Fahrertypen im Kontext des automatisierten Fahrens zu identifizieren. Dazu wurde zunächst ein Online-Fragebogen auf Basis etablierter Skalen zur Fahrertypisierung im Straßenverkehr erstellt. Der Fragebogen wurde um weitere Skalen aus den Bereichen der Automatisierungsforschung und Technikakzeptanz ergänzt, um die klassischen Typisierungsansätze um eine Komponente zum automatisierten Fahren zu erweitern. Aus den Ergebnissen der repräsentativen Online-Befragung wurden mittels einer Clusteranalyse drei Fahrertypen identifiziert. Diese unterscheiden sich jeweils in ihren Fahrstilen, insbesondere aber auch in ihrer Einstellung gegenüber dem automatisierten Fahren: Der „Zuversichtliche“ blickt optimistisch auf das automatisierte Fahren und erwartet einen positiven Nutzen hinsichtlich Komfort, Sicherheit und Adaptivität. Der „Überforderte“ ist demgegenüber ablehnend, da er von einer weiteren Automatisierung weniger positive Wirkungen auf das Fahrerleben erwartet. Der „Selbstbewusste“ zeigt hier eine ambivalente Haltung. Hier besteht anscheinend Unsicherheit darüber, ob zunehmende Technik im Fahrzeug sein gewohntes Fahrverhalten beeinträchtigt oder aber bereichert. Mit Hilfe der Fahrsimulator-Studie wurde dargestellt, dass diese Typen auch in realitätsnahen Verkehrssituationen unterschiedliche Einstellungen und Verhaltensweisen bezüglich des automatisierten Fahrens zeigen. Insbesondere ergaben sich Differenzen beim wahrgenommenen Stress und der Einfachheit der Nutzung der FAS. In einem nächsten Schritt kann die hier vorgeschlagene Typisierung dazu genutzt werden, Fragen zur konkreten adaptiven Technikgestaltung zu erforschen.

In bisherigen Studien wurde gezeigt, dass die Akzeptanz automatisierter Fahrsysteme von der eigenen Einstellung zum Fahren sowie der Fahrkompetenz abhängen. Die hier vorgeschlagene Erweiterung bestehender Typisierungen zu den Kategorien „Automated Driving Style“ und „Automated Driving Skill“ zeigt dabei auf, dass diese Akzeptanzunterschiede nicht nur aufgrund der klassischen Variablen des „Driving Skill“ und „Driving Style“ bestehen, sondern auch aufgrund von Faktoren wie Technikaffinität, Vertrauen in automatisierte Systeme sowie Sicherheits- und Adaptivitätsvorstellungen von FAS. Wir plädieren daher dafür, die in den beiden Kategorien ergänzten Faktoren wie Technikaffinität bei der zukünftigen Gestaltung automatisierter Fahrzeugtechnik zu berücksichtigen. Aus den Studienergebnissen lässt sich schließen, dass die hier identifizierten Fahrertypen unterschiedlich skeptisch und offen gegenüber der Automatisierung von Fahraufgaben sind und diese Einstellungen bei der Entwicklung adaptiver Automatisierungstechnologien im Fahrzeug berücksichtigt werden sollten. Die hier vorgeschlagenen Oberkategorien des „Automated Driving Skill“ und „Automated Driving Style“ sollten in weiteren Studien empirisch validiert werden. Dabei könnten in quantitativen Untersuchungen die Güte der Faktoren weiter gesteigert werden sowie die Korrelationen zwischen den Faktoren stärker berücksichtigt werden. In der hier durchgeführten Studie wurden zudem Überschneidungen zwischen den Clustern bezüglich einzelner Faktoren festgestellt. Weiter Studien könnten hier zu einer schärferen Trennung beitragen. Zudem können qualitative Methoden genutzt werden, um bislang nicht bekannte Einflussfaktoren für die Akzeptanz des automatisierten Fahrens aufzudecken.

Auch die experimentelle Studie unterliegt Limitationen, da reale Fahrsituationen nur simuliert wurden und dort die Komplexität des realen Straßenverkehrs nicht vollständig abgebildet werden kann. Weiterhin lag eine unausgeglichene Anzahl an Fahrertypen vor; es wurde eine kleine, vorrangig junge Teilnehmergruppe untersucht. Die Ergebnisse konnten daher nicht auf Signifikanzen hin untersucht werden. In einer Anschlussforschung sollte daher berücksichtigt werden, dass ausreichend viele Studienteilnehmer zu den drei Fahrertypen vorliegen. Die Typisierung basiert zudem alleine auf Selbstauskünften der befragten Personen. Ein Abgleich mit Beobachtungen von außen oder objektiven Messungen könnte dazu beitragen, die externe Validität der Typisierung nochmals zu stärken. Darüber hinaus wurde eine eindeutige Zuordnung zu den Fahrertypen (hard clustering) vorgenommen. Da in realen Verkehrssituationen Mischtypen existieren können, wäre in anschließenden Studien eine relative Zuordnung der Fahrertypen (soft clustering) sinnvoll. Die hier präsentierten Ergebnisse geben Anlass, die Forschung zu Fahrertypen im Kontext des automatisierten Fahrens weiter zu verfolgen, um die nutzergerechte Entwicklung des automatisierten Fahrens zu unterstützen.