Erschienen in:
01.02.2010 | Originalien
Blickbewegungsmuster erfahrener und unerfahrener Fahrer im Automobilsport
verfasst von:
B. große Darrelmann, G. Richard, R. Schwartz
Erschienen in:
Die Ophthalmologie
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Ausgabe 2/2010
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Zusammenfassung
Hintergrund
Zur Analyse der Informationsaufnahme von Fahrern in einem Automobil nimmt das visuelle System eine besondere Stellung ein. In dieser Untersuchung wurden erfahrene Fahrer (EF) und unerfahrene Fahrer (UF) bei der Fahrt auf einer Teststrecke bezüglich der durchschnittlichen Fixationsdauer und des „scanpath“ (Blickbewegungsmuster) verglichen.
Probanden, Material und Methoden
Die Augen- und Blickbewegungsregistrierung der 8 Probanden (4 EF und 4 UF) erfolgte mit einem Eye-tracking-System, das auf dem Prinzip der Kornealreflexmethode basiert. Während des Versuchs wurden von jedem Proben über 3 Runden die Augenbewegungen mit Hilfe des Eye-tracking-Systems aufgezeichnet. Dieses Videomaterial wurde unter Verwendung einer speziellen Software ausgewertet. Dabei wurden die möglichen zu betrachtenden Objekte in „area of interest“ (AOI) eingeteilt.
Ergebnisse
Die „fixation duration“ (Fixationsdauer) der UF ergab gegenüber der erfahrenen Probandengruppe eine um 16,70% kürzere Fixationszeit. Die relative Häufigkeit der Blickbewegungen (BB) der 4 wichtigsten AOI in Kurve 1 war mit 78,85% der EF signifikant besser als die der UF (30,25%). Die EF hatten in der Übergangsmatrix in 75,00%, die UF nur in 30,56% der Zellen eine Null. Die Kosten im „string editing“ für die Umwandlung des Vergleichsstrings in den Referenzstring fielen bei den EF (12,5 Kosten im Durchschnitt) wesentlich geringer aus als bei den UF (50 Kosten im Durchschnitt). Der Lernprozess der UF wurde mithilfe der Übergangsmatrix (Anstieg der Zellen mit einer Null von Runde 1 zu Runde 3 um 72,72%) und der relativen Häufigkeit (Anstieg der Betrachtung der 4 wichtigen AOI von 20,76% auf 34,76%) dargestellt.
Schlussfolgerung
Die Auswertung der Ergebnisse lässt auf eine gelernte Blickbewegungsstrategie der erfahrenen Probandengruppe schließen. So konnte ein optimaler „scanpath“ anhand der Blickbewegungen der EF herausgearbeitet werden, an dem ein Lernprozess der UF verdeutlicht werden konnte.