Untersuchung der individuellen Merkmale von Fahrenden auf prosoziales Verhalten im Straßenverkehr: Modellierung und Bewertung
Masterthesis
Hintergrund
Mit der Einführung automatisierter Fahrzeuge wird es in städtischen Gebieten zu einem Mischverkehr kommen, in dem Fahrzeuge mit unterschiedlichen Automatisierungsgraden koexistieren. Menschliche Fahrende und automatisierte Fahrzeuge (AV) müssen interagieren und kooperieren, ohne dass klare Verhaltensregeln in der Straßenverkehrsordnung existieren. Ein Einflussfaktor auf die Kooperationsbereitschaft ist prosoziales Verhalten, was als eine absichtliche und freiwillige Handlung definiert wird, die einem Empfänger potenziell oder tatsächlich nützt. Während prosoziales Verhalten in der Mensch-Roboter-Interaktion bereits ein Forschungsthema darstellt, ist prosoziales Fahrverhalten ggü. AV weniger erforscht. Prosoziales Verhalten wird stark von individuellen Merkmalen des Fahrenden wie Alter, Geschlecht und Persönlichkeit beeinflusst. Um den Einfluss einzelner individueller Merkmale auf prosoziales Fahrverhalten zu verstehen, muss untersucht werden, welche Merkmale prosoziales Verhalten beeinflussen und inwieweit diese auf prosoziales Fahrverhalten übertragbar sind.
Aufgabenstellung
Ziel dieser Masterthesis ist es, zunächst durch eine systematische Literaturrecherche dispositionelle Einflussfaktoren auf prosoziales Verhalten/Fahren zu identifizieren. Anschließend sollen die Zusammenhänge durch eine Fragebogenstudie überprüft werden. Im Einzelnen sind folgende Aufgaben zu erfüllen:
- Auswertung der bereits gesammelten Literatur
- Durchführung einer systematischen Literaturrecherche zu prosozialem Verhalten/ Fahrverhalten sowie den Einflussfaktoren
- Ableitung und Formulierung mehrerer Forschungsfragen
- Entwicklung einer Fragebogenstudie
- Durchführung der entwickelten Studie
- Deskriptive und statistische Auswertung der gewonnenen Daten
- Interpretation und Diskussion der Ergebnisse sowie Ableitung von Implikationen für die Arbeitswissenschaft
Beginn
Ab sofort.
Vorkenntnisse
Erfahrung mit systematischen Literaturrecherchen und statistischer Auswertung vorteilhaft, aber nicht erforderlich. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse erforderlich.