The Psychology of Driving on Rural Roads: Development and Testing of a Model

310 Pages·2010·2.948 MB·English

by  Gert Weller (auth.)

Gert Weller
The Psychology of Driving on Rural Roads
VS RESEARCH
Verkehrspsychologie
Herausgegeben von
Prof. Dr. Bernhard Schlag, TU Dresden
Verkehrspsychologie ist ein wachsendes Gebiet der Psychologie, das starke öffent-
liche Aufmerksamkeit erfährt. Empirische Forschung in der Verkehrspsychologie
umfasst neben der Diagnostik und Rehabilitation auffälliger Kraftfahrer eine Reihe
innovativer Gebiete, deren gemeinsamer Erkenntnisgegenstand das Mobilitäts-
verhalten und Mobilitätserleben der Menschen ist. Verkehrspsychologische For-
schung wird oft in enger Kooperation mit Ingenieuren, Wirtschaftswissenschaft-
lern und Medizinern betrieben und hat dabei teilweise eigenständige theoretische
und methodische Ansätze entwickelt. Die Bände dieser Reihe befassen sich u.a.
mit dem Mobilitätsverhalten und der Verkehrsmittelwahl, Möglichkeiten der
Verhaltensbeeinflussung für eine umweltgerechtere und sicherere Mobilität,
psychologischen Aspekten der Verkehrsplanung und des Mobilitätsmanagements,
Fragen der Unfallforschung und der Verbesserung der Verkehrssicherheit, der
Fahrerassistenz sowie der Akzeptanz von und dem Umgang mit technischen und
organisatorischen Innovationen. Die Reihe macht sowohl aktuelle Forschungen
als auch Überblicksdarstellungen in diesen Bereichen zugänglich.
Gert Weller
The Psychology of
Driving on Rural Roads
Development and Testing
of a Model
VS RESEARCH
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Dissertation Technische Universität Dresden, 2009
1st Edition 2010
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Cover design: KünkelLopka Medienentwicklung, Heidelberg
Printed on acid-free paper
Printed in Germany
ISBN 978-3-531-17529-4
Acknowledgements

Writing this thesis was made possible by the support of many individuals and
institutions.
I would like to thank my supervisor Prof. Dr. Bernhard Schlag who not only pro-
vided guidance and valuable advice but also encouraged and supported the develop-
ment of my own ideas. Thank you for your trust and patience!
Thank you also to all my colleagues on the RIPCORD-iSEREST project and espe-
cially the ones with whom I worked on specific sub-tasks: it was a pleasure to work,
discuss and travel together with you, the last both literally and figuratively. I am also
indebted to the European Commission for financing RIPCORD-iSEREST during which
the empirical research reported in this thesis was conducted.
Many thanks to all my present and former colleagues at the Chair of Traffic and
Transportation Psychology; your ideas and encouragement were greatly appreciated.
Special thanks to Dr. Dirk Ebersbach, Matthias Dietze and all other members of
the Chair of Road Planning and Road Design; your generous help and professional
expertise allowed the field study to be conducted.
I am also grateful to the former students who worked on the project and largely
contributed to this thesis. Special thanks to the ones who wrote their diploma thesis on
the project: Tino Friedel, Ina Petermann and Jana Voigt.
Many thanks to Dr. Thoralf Knote, Dr. Günther Nirschl and Marina Voigtländer
from the Fraunhofer IVI in Dresden for your friendly assistance. The simulator study
reported in this thesis was made possible by your support.
I would also like to thank all the participants in the various studies. This is espe-
cially the case for all colleagues of the TU Dresden who participated in the field study
although they probably had better things to do - thank you!
Many thanks to Prof. Dr. Winfried Hacker and Prof. Dr. Josef Krems for agreeing
to be the expert reviewers of the thesis.

Gert Weller
Zusammenfassung auf Deutsch

Die vorliegende Arbeit wurde mit dem Ziel verfasst, einen Beitrag zur Erhöhung der
Verkehrssicherheit auf Landstraßen zu leisten. Landstraßen sind die gefährlichste
Straßenkategorie, wenn die Anzahl der Getöteten betrachtet wird (Statistisches Bun-
desamt, 2007). Dies ist auf die Spezifika dieser Straßenkategorie in Kombination mit
dem dort gezeigten Fahrverhalten zurückzuführen (OECD, 1999). Damit ist eine Er-
höhung der Verkehrssicherheit nur möglich, wenn gleichzeitig straßen- und situati-
onsseitige Merkmale und deren Wirkung auf das menschliche Verhalten betrachtet
werden.
Ausgangspunkt der Arbeit war zunächst die Zusammenfassung vorliegender
Forschungsbefunde und die darauf aufbauende Entwicklung eines eigenen psycholo-
gischen Modells zum Fahren auf Landstraßen. Die Validierung des Modells erfolgte
anhand einzelner daraus abgeleiteter Hypothesen in drei empirischen Untersuchungs-
schritten.
Im ersten Schritt der empirischen Validierung wurde untersucht, wie unter-
schiedliche Landstraßen und deren Wahrnehmung die dort zu fahrende angemessene
Geschwindigkeit beeinflussen. Dazu wurden 21 Landstraßenphotos von 46 Probanden
nach verschiedenen Merkmalen beurteilt. Die Beurteilung der Wahrnehmung erfolgte
mit einer deutschen Version der von Steyvers (Steyvers, 1993, 1998; Steyvers, Dekker,
Brookhuis, & Jackson, 1994) entwickelten Road Environment Construct List (RECL).
Voraussetzung einer reliablen Erfassung der Merkmale war die Übereinstim-
mung der Faktorenstruktur der deutschen Version der RECL mit der Originalversion.
Bei dieser vorangestellten Überprüfung zeigten sich jedoch deutliche Unterschiede.
Mögliche Ursachen dafür werden im Text diskutiert, wobei auch auf die statistischen
Hintergründe faktorenanalytischer Methoden eingegangen wird. Aufgrund dieser
Ergebnisse habe ich mich entschlossen die Analyse von Wahrnehmungsaspekten
nachfolgend auf zwei „Marker-Items“ zu beschränken. Die Auswahl der Marker-
Items „gefährlich“ und „monoton“ erfolgte theoriebasiert und anhand statistischer
Kenngrößen. Eine regressionsanalytische Überprüfung des Einflusses der Marker-
Items auf die beurteilte angemessene Geschwindigkeit ergab hochsignifikante Einflüs-
se. Die gesamte Varianzaufklärung war zudem nicht wesentlich geringer als die ur-
sprünglichen Berechnungen mit aus allen Items abgeleiteten Faktoren (Weller, Schlag,
Friedel, & Rammin, 2008).
8 Zusammenfassung auf Deutsch

In einem weiteren Auswertungsschritt dieser im Labor erhobenen Daten wurde
mit einfachen strukturanalytischen Modellen überprüft, inwieweit differentielle Fak-
toren bei der Beurteilung der Landstraßen und der angemessenen Geschwindigkeit
beteiligt sind. Diese Frage war nicht nur für das Modell relevant, sondern hätte ab-
hängig von den Ergebnissen auch Konsequenzen für die Gestaltung von Landstraßen.
Unter Verwendung der Organismusvariable „Alter“ konnte für eine ausgewählte
Stichprobe von Landstraßen, neben dem indirekten Einfluss über die Wahrnehmung,
zusätzlich ein direkter Einfluss auf die Geschwindigkeit nachgewiesen werden (partial
mediation model, James, Mulaik, & Brett, 2006). Wegen des statistisch relativ schwa-
chen Befundes und der Beschränkung auf ausgewählte Landstraßen erfolgte zu die-
sem Zeitpunkt keine Integration der Befunde in das bestehende Modell.
Im zweiten empirischen Untersuchungsschritt wurden Fahrversuche im Simula-
tor des Fraunhofer IVI durchgeführt (N = 50). Ziel dieses Erhebungsschrittes war die
experimentelle Untersuchung des Einflusses einzelner Gestaltungsmerkmale von
Kurven und geraden Streckenabschnitten. Neben den abhängigen Variablen Wahr-
nehmung und Erwartung hinsichtlich eines angemessenen Verhaltens war es nun
auch möglich tatsächlich gefahrene Geschwindigkeiten (wenn auch simuliert) in die
Modellvalidierung zu integrieren. Darüber hinaus erlaubte das experimentelle Design
die Formulierung und Überprüfung von Hypothesen.
Vor der eigentlichen Datenauswertung musste sichergestellt werden, dass die im
Simulator erhobenen Daten als Proxy für reales Verhalten geeignet waren. Dies erfolg-
te zunächst über vorangestellte Auswertungen zur Überprüfung des Einflusses ver-
schiedener Störvariablen. Hauptsächlich gelang der vorläufige Nachweis der externen
Validität in einer Analyse der Daten unter Berücksichtigung von Geschwindigkeits-
prognosemodellen nach Lamm et al. (2007).
Die eigentliche hypothesengeleitete Analyse der Daten erbrachte einen hoch sig-
nifikanten Einfluss sowohl der Umfeldgestaltung von Geraden als auch einzelner
Gestaltungselemente im Sinne von Cues (Posner, Snyder, & Davidson, 1980) oder
Signalen (Hacker, 2005) bei Kurven. Von besonderem Interesse ist hier das Ergebnis,
dass eine Geschwindigkeitsverringerung nicht nur durch formale Warnschilder er-
folgte, sondern auch durch eine Verringerung der Sichtdistanz in der Kurve.
Für die im Modell angenommene Wirkungskette, ausgehend von objektiven
Merkmalen, deren bewusster Wahrnehmung und daraus abgeleiteten Erwartungen
hin zum tatsächlichen Verhalten, ergaben sich unterschiedliche Befunde für Kurven
und Geraden. Während die Annahmen für Kurven gut bestätigt werden konnten, war
das Geschwindigkeitsverhalten auf Geraden nicht durch die bewusste Wahrnehmung,
erhoben mit Ratings, zu erklären. Hingegen lieferte der optische Fluss nach Gibson
(1986) den theoretischen Hintergrund zur Erklärung der Resultate für Geraden.
Entsprechend diesen Ergebnissen erfolgt eine Erweiterung des bestehenden Mo-
dells um einen zweiten direkten Einfluss von Streckenmerkmalen auf das Verhalten.
Zusammenfassung auf Deutsch 9

Die Verhaltenssteuerung über diesen Pfad erfolgt weitestgehend über den optischen
Fluss und perzeptuelle Invarianten wie time-to-collision oder tau (Gibson, 1986).
Dieser Pfad kann wegen seiner ständigen optischen Rückmeldungen als closed-loop
control bezeichnet werden. Er steht damit im Gegensatz zum Voraus gerichteten
indirekt gesteuerten Pfad der einen open-loop darstellt. Über diesen Pfad werden
Verhaltensanpassungen gesteuert, die vor der eigentlichen Situation und deswegen
ohne direkte Rückmeldung erfolgen.
Als Kontrollinstanz zur Auswahl eines der beiden Pfade zur Steuerung des Ver-
haltens wird ein Aufmerksamkeitsmonitor angenommen, ähnlich den Aufmerksam-
keits-Checks im GEMS von Reason (1990) oder dem subjektiven Risiko Monitor im
Modell von Näätänen & Summula (1974). Über diesen Aufmerksamkeitsmonitor wird
entschieden, ob sich die voraus liegende Situation von der aktuellen Situation unter-
scheidet oder unerwartete Ereignisse eine Anpassung des Verhalts erforderlich ma-
chen.
Ähnlich den Laborversuchen erfolgte auch in den Simulatorversuchen eine
Überprüfung des Einflusses von Personenmerkmalen auf das Verhalten. Während der
Einfluss von Organismusvariablen bei der Beurteilung der im Labor erhobenen Ge-
schwindigkeitserwartungen noch teilweise über die Wahrnehmung der Strecken-
merkmale erfolgte, wurde für die im Simulator erhobenen Daten nur noch ein direkter
Einfluss auf das Verhalten gefunden. Damit war dieser Einfluss erst zu einem späten
Zeitpunkt wirksam und muss als Kalibrierungsfaktor nachfolgend der Wahrnehmung
verstanden werden. Wie bei der Erweiterung des Modells um den zweiten Pfad, wird
das Modell um den direkten Einfluss von Personenmerkmalen auf das Verhalten
ergänzt. Da diese Erweiterungen post-hoc erfolgten, bedürfen sie der experimentellen
Validierung in zukünftigen Versuchen.
Der dritte empirische Erhebungsschritt im Rahmen dieser Arbeit befasste sich
mit dem Einfluss des Verhaltens auf Unfälle. Dazu wurden mit 16 Probanden Fahr-
versuche im Feld mit dem Messfahrzeug des Lehrstuhls für Straßenplanung der TU
Dresden durchgeführt. Im Modell wird angenommen, dass es zu Unfällen kommt,
sobald das tatsächliche Verhalten vom angemessenen Verhalten abweicht. Im hier
verwendeten Untersuchungsparadigma wurden Kurven mit einer hohen Unfallrate
mit geometrisch ähnlichen Kurven, jedoch geringerer Unfallrate verglichen. Das ge-
messene Verhalten in den Kurven mit niedriger Unfallrate wurde als angemessenes
Verhalten definiert und diente als Referenz für das Verhalten in Kurven mit hoher
Unfallrate. Auf der gefahrenen Strecke nördlich von Dresden lagen vier Kurven mit
hoher Unfallrate. Der Kurs wurde sowohl in Hin- als auch in Rückrichtung gefahren
und erstreckte sich damit auf insgesamt etwa 80 Kilometer.
Unter Rückgriff auf Homöostasemodelle des Fahrverhaltens (Fuller, 2005; Fuller,
McHugh, & Pender, 2008; Wilde, 1988, 2001) wurde Verhalten nicht nur über die
Geschwindigkeit definiert, sondern auch über die Beanspruchung und die Blickbewe-
10 Zusammenfassung auf Deutsch

gung. Im vorliegenden Fall wurde die Beanspruchung über die Reaktionszeiten auf
eine visuelle Nebenaufgabe erhoben. Das Blickverhalten wurde mit Hilfe des im Mess-
fahrzeug integrierten berührungslosen Messsystem Smart Eye ermittelt.
Hypothetisch angenommene Unterschiede im Verhalten ließen sich nicht finden.
Erklärt wird dies mit unterschiedlichen Modellannahmen der Unfallentstehung. Die
Versuche wurden unter der Annahme durchgeführt, dass Unfälle durch eine Verän-
derung des durchschnittlichen Verhaltens in Richtung kritisches Verhalten entstehen.
Dies war zumindest für die untersuchten Kurven nicht der Fall. Dort ist offenbar eine
deutliche Abweichung des Verhaltens weniger Fahrer die Unfallursache, nicht die
Veränderung des Durchschnittsverhaltens. Eine empirische Bestätigung der Modell-
annahmen hinsichtlich Unfallentstehung konnte damit nicht erbracht werden.
Eine indirekte Validierung der Annahmen zur Unfallentstehung erfolgte mit ei-
ner zusätzlichen Auswertung des Einflusses der Kurvigkeit von Einzelkurven auf die
Beanspruchung und die Geschwindigkeit. Mit zunehmender Kurvigkeit zeigte sich
sowohl eine Abnahme der Geschwindigkeit als auch eine Zunahme der Beanspru-
chung. Das gleichzeitige Auftreten beider Befunde spricht gegen die Annahme
homöostatischer Prozesse beim Kurvenfahren. Die bekannten Zusammenhänge zwi-
schen Kurvigkeit und Unfallgeschehen (Elvik & Vaa, 2004) in Kombination mit diesen
Ergebnissen lassen vermuten, dass der im Modell angenommene Zusammenhang
zwischen Verhalten und Unfällen besteht, auch wenn er in der vorangegangenen
Auswertung nicht nachgewiesen werden konnte.
Unabhängig von dem Modell wurde in einer weiteren zusätzlichen Auswertung
untersucht, wie sich die Bearbeitung der Zweitaufgabe auf das Blickverhalten aus-
wirkt. Es zeigte sich, dass das Blickverhalten eine eindeutige Zuordnung, ob mit oder
ohne Nebenaufgabe gefahren wurde, ermöglicht. Dieses Ergebnis ist vor allem für die
Entwicklung zukünftiger Fahrerinformations- und Fahrerassistenzsysteme relevant.
Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass mit dem Nachweis zweier
Wirkpfade der Verhaltenssteuerung beim Fahren auf Landstraßen eine gezielte Ver-
haltensbeeinflussung über die optische Gestaltung des Umfeldes und der Strecken-
merkmale möglich ist. Damit ergeben sich weitgehende Möglichkeiten zur Reduzie-
rung der Unfallzahlen, was mit dem eingangs formulierten Ziel dieser Arbeit in Ein-
klang steht.
(cid:2)
Abstract(cid:2)in(cid:2)English(cid:2)
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This(cid:2)thesis(cid:2)was(cid:2)written(cid:2)as(cid:2)a(cid:2)contribution(cid:2)to(cid:2)increasing(cid:2)traffic(cid:2)safety(cid:2)on(cid:2)rural(cid:2)roads.(cid:2)
These(cid:2)roads(cid:2)constitute(cid:2)the(cid:2)most(cid:2)dangerous(cid:2)road(cid:2)category(cid:2)when(cid:2)the(cid:2)number(cid:2)of(cid:2)fatal(cid:2)
accidents(cid:2)is(cid:2)taken(cid:2)into(cid:2)account(cid:2)(Statistisches(cid:2)Bundesamt,(cid:2)2009).(cid:2)Their(cid:2)dangerous(cid:2)
nature(cid:2)can(cid:2)be(cid:2)attributed(cid:2)to(cid:2)their(cid:2)inherent(cid:2)properties(cid:2)in(cid:2)combination(cid:2)with(cid:2)the(cid:2)driving(cid:2)
behaviour(cid:2)that(cid:2)occurs(cid:2)on(cid:2)them(cid:2)(OECD,(cid:2)1999).(cid:2)Thus,(cid:2)increasing(cid:2)traffic(cid:2)safety(cid:2)on(cid:2)these(cid:2)
roads(cid:2)requires(cid:2)not(cid:2)only(cid:2)taking(cid:2)into(cid:2)account(cid:2)the(cid:2)characteristics(cid:2)of(cid:2)the(cid:2)road(cid:2)and(cid:2)the(cid:2)
situation(cid:2)but(cid:2)also(cid:2)their(cid:2)effect(cid:2)on(cid:2)human(cid:2)behaviour.(cid:2)
The(cid:2)starting(cid:2)point(cid:2)of(cid:2)the(cid:2)work(cid:2)was(cid:2)the(cid:2)synopsis(cid:2)of(cid:2)existing(cid:2)research(cid:2)and(cid:2)the(cid:2)
subsequent(cid:2)development(cid:2)of(cid:2)a(cid:2)psychological(cid:2)model(cid:2)for(cid:2)driving(cid:2)on(cid:2)rural(cid:2)roads.(cid:2)The(cid:2)
validation(cid:2)of(cid:2)this(cid:2)model(cid:2)was(cid:2)conducted(cid:2)in(cid:2)three(cid:2)empirical(cid:2)steps(cid:2)based(cid:2)on(cid:2)hypotheses(cid:2)
derived(cid:2)from(cid:2)the(cid:2)model.(cid:2)(cid:2)
In(cid:2)the(cid:2)first(cid:2)step,(cid:2)the(cid:2)influence(cid:2)of(cid:2)various(cid:2)rural(cid:2)roads(cid:2)and(cid:2)perception(cid:2)thereof(cid:2)on(cid:2)
perceived(cid:2)appropriate(cid:2)speed(cid:2)was(cid:2)analysed.(cid:2)Forty(cid:3)six(cid:2)participants(cid:2)rated(cid:2)21(cid:2)pictures(cid:2)of(cid:2)
rural(cid:2)roads(cid:2)along(cid:2)various(cid:2)dimensions.(cid:2)For(cid:2)the(cid:2)ratings,(cid:2)a(cid:2)German(cid:2)version(cid:2)of(cid:2)the(cid:2)Road(cid:2)
Environment(cid:2)Construct(cid:2)List(cid:2)(RECL)(cid:2)developed(cid:2)by(cid:2)Steyvers(cid:2)(Steyvers,(cid:2)1993,(cid:2)1998;(cid:2)
Steyvers(cid:2)et(cid:2)al.,(cid:2)1994)(cid:2)was(cid:2)used.(cid:2)(cid:2)
For(cid:2)a(cid:2)reliable(cid:2)assessment(cid:2)of(cid:2)the(cid:2)road(cid:2)characteristics(cid:2)it(cid:2)was(cid:2)important(cid:2)to(cid:2)ensure(cid:2)
that(cid:2)the(cid:2)factor(cid:2)structure(cid:2)of(cid:2)the(cid:2)original(cid:2)RECL(cid:2)and(cid:2)of(cid:2)the(cid:2)German(cid:2)version(cid:2)of(cid:2)the(cid:2)RECL(cid:2)
corresponded.(cid:2)However,(cid:2) this(cid:2)preliminary(cid:2) assessment(cid:2) yielded(cid:2) several(cid:2) differences.(cid:2)
Potential(cid:2)reasons(cid:2)for(cid:2)this(cid:2)finding(cid:2)are(cid:2)discussed(cid:2)in(cid:2)the(cid:2)text(cid:2)whereby(cid:2)the(cid:2)statistical(cid:2)
background(cid:2)of(cid:2)factor(cid:2)analysis(cid:2)is(cid:2)taken(cid:2)into(cid:2)account.(cid:2)Subsequent(cid:2)to(cid:2)the(cid:2)results(cid:2)a(cid:2)
decision(cid:2)was(cid:2)made(cid:2)to(cid:2)limit(cid:2)further(cid:2)analyses(cid:2)to(cid:2)two(cid:2)marker(cid:2)items.(cid:2)The(cid:2)selection(cid:2)of(cid:2)the(cid:2)
items(cid:2) “dangerous”(cid:2) and(cid:2) “monotonous”(cid:2) was(cid:2) based(cid:2) on(cid:2) theoretical(cid:2) and(cid:2) statistical(cid:2)
indicators.(cid:2)A(cid:2)regression(cid:2)of(cid:2)the(cid:2)ratings(cid:2)of(cid:2)these(cid:2)two(cid:2)marker(cid:2)items(cid:2)on(cid:2)rated(cid:2)speed(cid:2)
revealed(cid:2)a(cid:2)highly(cid:2)significant(cid:2)influence.(cid:2)The(cid:2)explained(cid:2)variance(cid:2)of(cid:2)this(cid:2)regression(cid:2)was(cid:2)
comparable(cid:2)to(cid:2)the(cid:2)original(cid:2)calculation(cid:2)which(cid:2)encompassed(cid:2)all(cid:2)items(cid:2)(Weller,(cid:2)Schlag(cid:2)et(cid:2)
al.,(cid:2)2008).(cid:2)(cid:2)
Structural(cid:2) equation(cid:2) models(cid:2) were(cid:2) performed(cid:2) for(cid:2) additional(cid:2) analyses(cid:2) of(cid:2) the(cid:2)
laboratory(cid:2) data.(cid:2) This(cid:2) was(cid:2) done(cid:2) to(cid:2) test(cid:2) how(cid:2) differential(cid:2) characteristics(cid:2) of(cid:2) the(cid:2)
participants(cid:2)influenced(cid:2)the(cid:2)perception(cid:2)of(cid:2)the(cid:2)roads(cid:2)and(cid:2)the(cid:2)ratings(cid:2)of(cid:2)appropriate(cid:2)
speed.(cid:2)This(cid:2)question(cid:2)was(cid:2)not(cid:2)only(cid:2)relevant(cid:2)for(cid:2)the(cid:2)development(cid:2)of(cid:2)the(cid:2)model(cid:2)but(cid:2)also(cid:2)
has(cid:2)consequences(cid:2)for(cid:2)the(cid:2)design(cid:2)of(cid:2)rural(cid:2)roads.(cid:2)For(cid:2)the(cid:2)variable(cid:2)“age”,(cid:2)a(cid:2)direct(cid:2)
influence(cid:2)on(cid:2)speed(cid:2)was(cid:2)found(cid:2)in(cid:2)addition(cid:2)to(cid:2)the(cid:2)indirect(cid:2)influence(cid:2)on(cid:2)speed(cid:2)due(cid:2)to(cid:2)