非驾驶者对自动驾驶汽车的安全感知是否因事故发生而发生的意见变化而有所不同? 使用固定和随机参数顺序逻辑模型调查感知

科学领域:

• 交通运输安全运输安全
• 人与计算机的互动.
• 公共认知研究研究公众认知研究.

背景情况:

• 公众对自动驾驶汽车 (AV) 的看法对于其采用至关重要.
• 致命的碰撞可以显著影响非驾驶员对自动驾驶安全的看法.
• 了解影响安全感知的因素对于AV部署至关重要.

研究的目的:

• 为了区分非驾驶员,他们的意见发生了变化,与那些在致命的AV碰撞后没有改变的人.
• 调查自动驾驶汽车制造商运营能力对非驾驶员安全感知的影响.
• 为了确定影响安全感知的关键因素,事故后的安全感知转变.

主要方法:

• 采用固定参数顺序逻辑模型来分析安全感知差异.
• 使用随机参数订序逻辑模型来计算剩余方程.
• 接受调查的受访者意见受致命的AV碰撞和不受影响的受影响.

主要成果:

• 未来对交通伤害的影响以及在匹兹堡测试自动驾驶汽车的意愿显著影响了那些负面意见转变的人.
• 负面信息 (例如,亚利桑那州的机) 影响知觉,但正面的AV信息可以减轻这一点.
• 视觉高的操作能力与更高的安全感知相关;低的能力与更低的安全感知相关.

结论:

• 负面的AV碰撞信息可以影响非驾驶员的感知,但战略性的积极沟通是有效的缓解.
• 高感知制造商能力与非驾驶员对自动驾驶汽车的安全信心增加有关.
• 调查结果为政策和干预措施提供了信息,以提高非驾驶员对自动驾驶汽车的安全感知.