Effects of environmental and driver characteristics on driving speed

Welche Geschwindigkeit wählen Sie auf einer Landstraße? Welche auf einer Autobahn? Sicherlich werden Ihre Antworten auf beide Fragen ähnlich lauten, beispielsweise: Kommt darauf an, welches Geschwindigkeitslimit gilt. Genau diese beispielhafte Antwort fanden bereits empirische Untersuchungen zu dieser Fragestellung (z. B. vanNes, Brandenburg & Twisk, 2008, 2010). Nach den Ergebnissen dieser Untersuchungen stellt das jeweilige Geschwindigkeitslimit den größten Einfluss auf die Wahl der Geschwindigkeit von Autofahrern dar. Wird von diesem Einfluss einmal abgesehen, finden sich in der Literatur nahezu unzählige weitere Variablen, die bei der Wahl der Geschwindigkeit berücksichtigt werden. Beispielsweise sollen die Einstellungen der Fahrer mitbestimmen, wie schnell sie fahren (z. B. dePelsmacker & Janssens, 2007), ebenso Persönlichkeitsmerkmale (z. B. Goldenbeld & vanSchagen, 2007) oder die gefühlte Aufgabenschwierigkeit (bspw. Fuller, 2000, 2005). Andere Autoren führen Charakteristika der Fahrumgebung, wie beispielsweise Vegetation oder Straßenbreite (z. B. Aarts, Brandenburg & vanNes, 2011), auf; wiederum andere die Höhe von Gebäuden am Straßenrand (Elliot, Baughan & Armitage, 2003) oder Fahrbahnmarkierungen (Horberry, Anderson, Regan, Triggs & Brown, 2006). Nun mag man sich an dieser Stelle fragen: Worauf basiert denn nun die Wahl der Geschwindigkeit im Straßenverkehr? Auf den ersten Blick erscheint bereits diese kleine Auswahl der hier aufgeführten Faktoren als unübersichtlich und unvereinbar. Integrierende theoretische Modelle (z. B. das Task Capability Modell von Fuller, 2000, 2005) versuchen daher, diese augenscheinliche Unvereinbarkeit zu überbrücken, indem sie die unterschiedlichen Einflussfaktoren auf die Wahl der Geschwindigkeit in Kategorien subsumieren. Im Task Capability Modell von Fuller (2005) sind dies beispielsweise die Einflüsse aus der Umwelt und die Charakteristika des Fahrers. Aus deren dynamischem Zusammenspiel ergibt sich die gewählte Geschwindigkeit. Ein vergleichbarer Ansatz wurde in der vorliegenden Arbeit gewählt. Unter Einbezug von zentralen Ideen bestehender theoretischer Modelle wird ein eigenes integrierendes Modell, das Components of Speed Behavior (CSB) Modell, entwickelt. Notwendig ist die Erstellung einer eigenen theoretischen Grundlage, um die Schwächen bereits bestehender Modelle auszugleichen. Diese liegen hauptsächlich in der ungenauen Definition zentraler Begriffe und Prozesse als auch der ungenügenden empirischen Fundierung (vgl. Brandenburg & Drewitz, 2010). Um die Güte des eigenen theoretischen Ansatzes zu überprüfen, werden vier Experimente durchgeführt und deren Ergebnisse beschrieben. Jede dieser Untersuchungen erbringt zwei Arten von Ergebnissen. Zum einen werden die als Haupteffekte formulierten Hypothesen zumeist durch die Daten gestützt. Die Annahmen des CSB Modells erfuhren somit ebenfalls Unterstützung. Zum anderen deckt jede der empirischen U ̈berprüfungen eine Reihe von nicht vorhergesagten Interaktionen zwischen den variierten Faktoren auf. Auf Basis dieser gemischten Befunde wird das CSB Modell nochmals überarbeitet.What makes diving dangerous is driving speed. (e.g. Wegman & Aarts, 2006; vanNes et al., 2008, 2010). No other variable influences driving safety as much as driving speed (see Aarts et al., 2011; Fuller, 2005). However, it is not just the velocity itself but the drivers’ choice of speed in relation to other road users (e.g. Kloeden et al., 2007; Solomon, 1964), the environment and his personal driving skills (Fuller, 2000, 2005, 2008) that makes speed dangerous. Integrative theories of speed choice (e.g. stages of driving models, Rasmussen, 1986, Michon, 1985; Task Capability Interface Model (TCI), Fuller, 2000, 2005) take these factors into account for explaining drivers’ speed behaviour. In contrast to former theories, these integrative approaches do not focus on one single explanatory factor like perceived risk (Wilde, 1985; Näätänen & Summala, 1976), motivation (Vaa, 2007), direct perception (Gibson, 1986) or intentions (Ajzen, 1991). Instead they integrate different assumptions and therefore provide a richer explanatory basis compared to single concept approaches. As one example of these integrative models, Fullers TCI (Fuller, 2005) describes speed choice as a result of the interplay between two classes of influencing factors: perceived task demands (TD) and perceived capabilities (C). Task demands comprise all factors that are related to environmental influences (e.g. other road users, road layout) whereas capabilities capture variables of the driver such as experience or training. The dynamic comparison of task demands and capabilities results into the choice of speed (Fuller, 2005). Over all, the TCI is comprehensible, comprehensive and elegant. It can describe many empirical findings presented in literature. However, it includes many snares if it is used to design experiments or predict driver behaviour in specific driving situations. For example one shortcoming of the TCI lies in the rather loose definition of the two classes of influencing factors task demands and capability. Whereas drivers’ capabilities are simply “[…] biologically determined […]”, task demands are defined as ”[...] plethora of interacting elements [...] such as visibility, road alignment, road marking, road signs and signals, road surfaces and curve radii, camber angles and so on.“ (Fuller, 2005, p. 464). According to Fuller (2005) it is not even known which factors fall into each category. Moreover, standard models lack a process specification of how influencing factors, like road width, relate to the choice of speed. For example, in the stages of driving models control structures, which mark a transition from one level to another, are missing (Michon, 1985). Regarding Fuller’s (2005) TCI, the driver somewhat adjusts the speed based on the comparison of task demands and capability. However, following Bjork (1973) theoretical models that are underspecified are immune to empirical testing. And ”If a theory is not clearly and unambiguously rejectable, it is of little usefulness.” (Bjork, 1973, p. 429). The Components of Speed Behaviour (CSB) model was developed to address these issues. In line with Fuller (2005) and others (e.g. Aarts et al., 2011), the CSB model assumes that the choice of speed is the most important variable for traffic safety. Moreover, in line with Michon (1985) or Rasmussen (1986) the model proposes that speed choice regularly takes place on an unconsciousness level of information processing. Only if situations occur that trigger higher cognitive processes drivers’ start actively thinking about their choice of speed. Yet, by proposing two systems (regular and fast choice of speed vs. exceptional and slow choice of speed) the Components of Speed Behaviour (CSB) model also includes assumptions from general psychology like two-systems theories (e. g. Kahnemann, 2012). Four empirical investigations validated the assumptions of the CSB model. Most results supported its assumptions. However some findings did not fit into the framework. Therefore a revised version of the model is proposed at the end of the thesis. Finally limitations of the present work and implications for future research are discussed. Summing up, the Components of Speed Behaviour model uses ideas of established models, adds new assumptions and combines them in a precise and comprehensive manner. The value of the CSB model becomes apparent when using it to predict speed choice in different road situations or for varying drivers’ characteristics. The special features of this model are its precision of concepts and processes as well as its empirical basis