自动驾驶汽车的社会技术想象:比较实验室和在线眼球追踪方法

科学领域:

• 人与计算机的交互
• 社会技术系统 社会技术系统
• 认知科学 认知科学

背景情况:

• 社会技术的想象力塑造了公众对自动驾驶汽车 (AV) 等新兴技术的看法.
• 了解与AVS的认知参与对于其发展和整合至关重要.
• 之前的研究往往缺乏关于人类与自动驾驶交互的多样化观点.

研究的目的:

• 通过使用双眼跟踪方法来调查AV的社会技术想象.
• 检查不同决策情景中与AVS进行认知参与的变化.
• 为了比较实验室内和在线的方法来研究人类对AVS的感知.

主要方法:

• 采用双重方法:实验室内和在线眼睛跟踪实验.
• 介绍了参与者假设的决策场景,其中包括AV算法失败.
• 分析了视线持续时间和整体认知参与模式.

主要成果:

• 实验室内和在线参与者在AV场景中表现出更长的凝视时间.
• 实验室参与者更多地关注非AV场景,强调人类决策.
• 在线参与者对AV场景的关注越来越多,反映了不同的全球视角.

结论:

• 对AV的看法和对算法决策的担忧在全球范围内各不相同.
• 眼睛跟踪显示基于样本多样性和社会技术想象力的认知参与的差异.
• 该研究强调了实验室内和在线方法对理解新兴技术的互补价值.