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Auflistung nach Autor:in "Naujoks, Frederik"

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  • Konferenzbeitrag
    Affinitätsdiagramm – Qualitative Auswertung einer FAS-Nutzerstudie
    (Mensch und Computer 2016 – Workshopband, 2016) Klöffel, Christoph; Purucker, Christian; Naujoks, Frederik; Kraft, Ann-Kathrin
    Bei der Durchführung von empirischen Nutzerstudien fallen häufig große Mengen qualitativer Daten an, etwa wenn Benutzungstests mit der „Thinking-Aloud“-Methode durchgeführt werden, bei welcher Probanden ihre Bedienhandlungen kommentieren. In der vorliegenden Arbeit wird die Anwendung der Methode des Affinitätsdiagramms am Beispiel eines Nutzertests eines Fahrerassistenzsystems (FAS) dargestellt. Im Rahmen der Studie wurden 590 eigenständige Aussagen erfasst, welche die Eindrücke während der Fahrt mit dem Fahrerassistenzsystem im realen Anwendungsfall widerspiegeln. Diese Aussagen werden mit Hilfe eines Affinitätsdiagramms in die wichtigsten Bedürfnisse der Nutzer kategorisiert und dargestellt. Die bottom-up Kategorisierung mittels eines Affinitätsdiagramms wird mit anderen Klassifikationsmethoden verglichen, welche einen top-down Ansatz verfolgen. Es zeigt sich, dass die Methode des Affinitätsdiagramms gegenüber den top-down Methoden am vorliegenden Datenmaterial zu einer deutlicheren Gleichverteilung der Aussagen über die generierten Kategorien führt als die Einstufung der Aussagen in vorgegebene Kategorien. Zudem können einzelne Themenbereiche detaillierter aufgelöst und betrachtet werden, auch weil die Ebenentiefe bei der Auswertung flexibel angepasst werden kann. Die Methodik ist darüber hinaus auch auf qualitatives Datenmaterial anderer Themenbereiche anwendbar.
  • Konferenzbeitrag
    Determining maximum velocity for automated driving functions
    (Mensch und Computer 2015 – Workshopband, 2015) Naujoks, Frederik; Purucker, Christian; Neukum, Alexandra
  • Konferenzbeitrag
    Specificity and timing of advisory warnings based on cooperative perception
    (Mensch & Computer 2014 - Workshopband, 2014) Naujoks, Frederik; Neukum, Alexandra
    Future perception and communication technologies provide the possibility of assisting drivers by so-called advisory warnings in potentially dangerous driving situations. The effectiveness of such advisory warnings will possibly depend on (1) timing (i.e., time left for avoiding the collision, when the driver is warned) and (2) the specificity of the warnings (i.e., warning content, for example information about the direction from which a hazard is imminent). Using a fixed-based driving simulator, n=21 participants encountered three different conflict situations: a longitudinal (pedestrian entering the road between parked cars), a crossing-path (crossing cyclist at an intersection) and a turning vehicle scenario (vehicle turning at an intersection and taking the driver´s right of way). Advisory warnings about upcoming conflicts were provided via Head-Up Display and accompanied by an unobtrusive acoustic signal. Warning timing (latest possible warning timing t0 vs. two seconds before t0+2s) and warning specificity (depiction of type and/or heading of road user vs. no depiction) were varied. Effects on driving behavior and situation criticality were strongly dependent on warning timing, with early warnings (t0+2s) being more effective than late warnings (t0). In comparison to warning timing, the effects of warning specificity were of minor importance to driving behavior, but had a great impact on ratings of usefulness.
  • Konferenzbeitrag
    Speech improves human-automation cooperation in automated driving
    (Mensch und Computer 2016 – Workshopband, 2016) Naujoks, Frederik; Forster, Yannick; Wiedemann, Katharina; Neukum, Alexandra
    During highly automated driving, upcoming automated manoeuvres (e.g., lane changes) should be communicated to the driver in order to ensure system transparency. As driving time can be used for non-driving-related tasks (NDRT), such as office work or in-vehicle entertainment, drivers might prefer to be informed in a non-distracting way as interruptions of ongoing NDRTs may be perceived as a nuisance (e.g., when drivers are required to retrieve information from attention demanding displays). In this paper, the potential for using speech output to improve human-automation communication is explored. A sample of 17 drivers participated in a simulated automated driving experience in a motion-based driving simulator, which replicated different situations for the participants that required communication between the automation and the driver (e.g., lane changes, avoiding of obstacles). Compared to generic auditory output (i.e., standard information tones), communicating upcoming automated manoeuvres by speech led to a decrease in self-reported visual workload and reduced interference with NDRTs. Participants clearly favoured the speech-based output.
  • Konferenzbeitrag
    Vorhersage von Blickabwendungszeiten mit Keystroke-Level-Modeling
    (Mensch & Computer 2014 - Workshopband, 2014) Purucker, Christian; Naujoks, Frederik; Prill, Andy; Krause, Thomas; Neukum, Alexandra