کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
11032365 1645613 2018 18 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Modelling the effects of stress on gap-acceptance decisions combining data from driving simulator and physiological sensors
ترجمه فارسی عنوان
مدل سازی اثرات استرس بر تصمیم گیری پذیرش شکاف که ترکیبی از داده های شبیه ساز رانندگی و سنسورهای فیزیولوژیک است
کلمات کلیدی
گسستن پذیرش، استرس رانندگی، شبیه ساز رانندگی، ضربان قلب، فعالیت الکترودرمی،
ترجمه چکیده
رفتار رانندگی یک فرآیند پیچیده پیچیده ای است که از عوامل مختلفی از توپوگرافی شبکه، شرایط ترافیک و ویژگی های خودرو به ویژگی های راننده مانند سن، تجربه، پرخاشگری و حالت احساسی برخوردار است. در میان این موارد، تأثیرات وضعیت عاطفی و استرس در زمینه تجزیه و تحلیل سقوط و تحقیقات ایمنی مورد توجه قرار گرفته است که در آن رفتار رانندگی تحت تأثیر وضعیت روانی / استرس راننده، بار کاری شناختی و حواس پرتی قرار گرفته است. با این حال، این مطالعات عمدتا بر اساس نظرسنجی های پرسشنامه و خود گزارش هایی است که می توانند مستقیما به خطای پاسخ و خطای گزارش و اندازه گیری وابسته باشند. تجزیه و تحلیل نیز اغلب توصیفی در طبیعت است. در یک جریان موازی تحقیق، پیشرفت در فن آوری های حسگر باعث شده است که استرس های رانندگان را از طریق پاسخ های فیزیولوژیکی انسانی رعایت کنید، برای مثال ضربان قلب، فعالیت الکترومغناطیسی و غیره. با این حال، این مطالعات عمدتا بر تشخیص استرس به جای تعیین و یا مدل سازی اثرات آن بر تصمیم گیری های رانندگی تمرکز می کنند. مقاله حاضر این دو رویکرد را در چارچوب یکپارچه تلفیق می کند و رفتار شکاف پذیری رانندگان در هنگام عبور از تقاطع را با استفاده از داده های جمع آوری شده با استفاده از یک شبیه ساز رانندگی بررسی می کند. شرکت کنندگان عمدا تحت فشار استرس ناشی از فشار زمان قرار می گیرند و سطح استرس آنها با استفاده از دو شاخص فیزیولوژیکی، فعالیت الکترودرمی (هدایت پوست) و ضربان قلب اندازه گیری می شود. علاوه بر تجزیه و تحلیل های آماری، مدل های انتخابی گسسته برای پیوند انتخاب رضایت راننده با رکود جمعیت، شرایط ترافیک و سطوح استرس طراحی شده است. نتایج مدل ها نشان می دهد که افزایش سطوح استرس باعث افزایش احتمال پذیرش شکاف می شود. بهبود در مدل مناسب و ایمنی مفاهیم مشتق شده از برآورد مدل نیز مورد بحث قرار گرفته است. بینش ها از نتایج می تواند برای طراحی استراتژی های مناسب مداخله ای برای بهبود ایمنی استفاده شود.
موضوعات مرتبط
علوم انسانی و اجتماعی روانشناسی روان شناسی کاربردی
چکیده انگلیسی
Driving behaviour is an inherently complex process affected by various factors ranging from network topography, traffic conditions and vehicle features to driver characteristics like age, experience, aggressiveness and emotional state. Among these, the effects of emotional state and stress have received considerable attention in the context of crash analysis and safety research where driving behaviour has been found to be affected by drivers' mental state/stress, cognitive workload and distraction. However, these studies are mostly based on questionnaire surveys and self-reports which can be prone to response bias and reporting/measurement errors. The analyses are also often descriptive in nature. In a parallel stream of research, advances in sensor technologies have made it possible to observe drivers' stress through human physiological responses, e.g. heart rate, electro-dermal activity etc. However, these studies have primarily focused on detecting stress rather than quantifying or modelling its effects on driving decisions. The present paper combines these two approaches in a single framework and investigates the gap-acceptance behaviour of drivers during an intersection crossing, using data collected using a driving simulator. The participants are deliberately subjected to stress induced by time pressure, and their stress levels are measured using two physiological indicators, namely Electrodermal Activity (skin conductance) and heart rate. In addition to statistical analyses, discrete choice models are developed to link the accept-reject choices of a driver with the driver demographics, traffic conditions and stress levels. The results of the models indicate that increased stress levels significantly increase the probabilities of accepting a gap. The improvement in model fit and safety implications derived from model estimates are also discussed. The insights from the results can be used for designing appropriate intervention strategies to improve safety.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour - Volume 59, Part A, November 2018, Pages 418-435
نویسندگان
, , ,