Automatisierung im Vorfeld: Untersuchung des Zusammenhanges von Augenbewegung und Vertrauen

Kurzfassung

Systemvertrauen stellt eine zentrale Variable in der Mensch-MaschineInteraktion dar und beeinflusst wesentlich, wie Menschen mit automatisierten Systemen zusammenarbeiten. Dies gilt insbesondere für sicherheitskritische Domänen wie die Luftfahrt, in der Fehlkalibrierungen von Systemvertrauen schwerwiegende Konsequenzen haben können. Aktuelle Verfahren zur Erhebung von Vertrauen basieren überwiegend auf statischen Fragebögen, die situative und dynamische Aspekte unzureichend abbilden und eine kontinuierliche Messung während laufender Arbeitsprozesse nicht ermöglichen. Ziel. Die vorliegende Arbeit untersucht, ob Eye-Tracking-Maße einen Zusammenhang mit dem subjektiven von Lots*innen in das automatisierte System aufweisen und somit als verhaltensbasierte Indikatoren für situationales Systemvertrauen herangezogen werden können. Methode. Im Rahmen einer Studie innerhalb des THOR-Projekts des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt nahmen N = 11 Lots*innen von verschiedenen deutschen Flughäfen teil. Die Datenerhebung erfolgte unter kontrollierten Laborbedingungen, während die Teilnehmenden Verkehrsflüsse auf dem Vorfeld des Hamburger Flughafens bei drei variierenden Automatisierungsgraden überwachten und steuerten. Das subjektive Vertrauen in das System wurde nach jedem Durchgang mittels des SATI-Fragebogens erfasst. Die EyeTracking-Daten wurden ausgewertet, wobei fünf Metriken untersucht wurden: Fixationsanzahl, Fixationsdauer, Sakkadendauer, das Sakkaden-Fixations-Verhältnis sowie die Fixationsanzahl der letzten zehn Minuten vor der Fragebogenerhebung. Ergebnisse. Es zeigte sich ein signifikanter Einfluss der Bedingung auf das Vertrauen in das System, wobei die NoSupport-Bedingung die höchsten SATI-Werte aufwies. Zwischen den Bedingungen Auto und Support bestand kein signifikanter Unterschied. Zudem wurde ein signifikanter Effekt der Bedingung auf die Fixationsanzahl festgestellt, mit einer höheren Anzahl an Fixationen in der Support-Bedingung im Vergleich zur Auto-Bedingung. Keines der fünf untersuchten EyeTracking-Maße wies jedoch einen signifikanten Zusammenhang mit dem SATI-Score auf. Fazit. Die Ergebnisse zeigen, dass der Automatisierungsgrad sowohl das subjektive Vertrauen in das System als auch das Blickverhalten beeinflusst, jedoch kein direkter Zusammenhang zwischen Eye-Tracking-Parametern und dem erfassten Vertrauen in das System nachgewiesen werden konnte. Die Befunde reihen sich in eine heterogene Forschungslage ein und verdeutlichen, dass weitere Untersuchungen mit größeren und heterogeneren Stichproben sowie häufigeren Vertrauenserhebungen erforderlich sind, um die Beziehung zwischen Aufmerksamkeitsprozessen und Vertrauen in Automation differenzierter zu untersuchen.