Autofahren im (An-)Gesicht der Frustration: Eine Fahrsimulatorstudie zur Untersuchung der Gesichtsmuskelbewegung von Autofahrern während frustrierender Verkehrssituationen

Abstract

Gerade unter Zeitdruck empfinden Autofahrer bestimmte Situationen, wie Baustellen oder lange Rotphasen, als frustrierend. Diese Frustration kann eine aggressive Fahrweise hervorrufen und das Unfallrisiko massiv erhöhen. Mögliche Fahrerassistenzsysteme, die diesem entgegenwirken können, müssten die Frustration des Fahrers also möglichst frühzeitig erkennen. Da Menschen affektive Zustände durch Veränderungen in der Gesichtsmuskelaktivierung ausdrucken, scheint eine Videoüberwachung des Gesichts ein erfolgsversprechender Ansatz zur Erkennung von Frustration zu sein. Folglich untersucht diese Studie, inwiefern sich das Facial Action Coding System (FACS), das einzelne Muskelbewegungen des Gesichts in Bewegungseinheiten (Action Units) einteilt, eignet um den Level an Frustration zu messen. Einunddreißig Probanden durchfuhren unter Zeitdruck mehrmals ein Stadtszenario im Fahrsimulator während ihr Gesicht auf Video aufgezeichnet wurde. In einem Teil der Fahrten wurden durch verkehrsbedingte Behinderungen (z.B. rote Ampel, langsames Führungsfahrzeug, Baustelle) bei den Probanden Frustration erzeugt (FRUST), während im Rest der Fahrten eine relativ freie Durchfahrt möglich ist (NOFRUST). Subjektiv bewerteten die Probanden die FRUST-Fahrten als hoch signifikant negativer (Self-Assessment-Manikin-Valenzskala) und als hoch signifikant frustrierender (NASA-TLX-Frustrationsskala) als die NOFRUST-Fahrten. Zurzeit wurden das Fahrverhalten sowie die Gesichtsmuskelaktivität der Probanden inferenzstatistisch ausgewertet. Die Ergebnisse werden im Rahmen des Beitrags vor dem Hintergrund der Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen diskutiert.