Automation 2 Flashcards
Definition Automatisierungsvertrauen (Lee&See)
Integration in Bezug auf Automationsvertrauen(Lee & See,
̶ “[trust is] the attitude that an agent will help achieve an individual’s goals in a
situation characterized by uncertainty and vulnerability”
• Einschätzung: andere Instanz (Agent, Automatisierung) unterstützt Erreichung
individueller Ziele der Person
• Situation ist relevant (Schadenpotenzial) & es herrscht Unsicherheit
Verantwortungsübertragungsvertrauen
Einflussfaktoren Automationsvertrauen in 3 Gruppen nach Hoff & Bashir
- Dispositionelles Vertrauen
- Situationales Vertrauen
- Erlerntes Vertrauen
Zuverlässigkeit vs. Kalibrierung Automationsvertrauen
Graph mit y-Achse: Vertrauen und x-Achse: Zuverlässigkeit.
Over-Trust und Under Trust zwischen dem Bereich der perfekten Kalibrierung des Vertrauens.
Zuverlässigkeit vs. Vertrauen:
• In Abhängigkeit tatsächlicher Zuverlässigkeit gibt es bestimmtes „angemessenes“ Vertrauen
(vs. Over-/Under-Trust)
Over-Trust (2 Effekte) & Under-Trust (1 Effekt)
Over-Trust:
- Complacency-Nachlässigkeit
- Kompetenzverlust & “out of the loop unfamiliarity”
Under-Trust:
1. First Failure Effekt (Misstrauen)
Trust vs. Dependence (Unterscheidung & Phänomene)
(1) Trust (Vertrauen):
kognitiv/affektiver Zustand, über Ratings messbar
(2) Dependence (Verlassen): interaktionsverhalten (z.B. Automatisierung anschalten, Anweisung befolgen, geringe
Überprüfung Automatisierung)
I.d.R. korreliert , aber nicht vollständig , z.
•
•(A) Verlassen auf Automatisierung bei hoher genereller Beanspruchung trotz geringem
/ nicht maximalem Vertrauen
•
•(B) Manuelle Ausführung einer Handlung trotz hohem Vertrauen in die entsprechende
automatische Funktion (z.B. „möchte es selbst machen“, „bin neugierig“
„Trust in Automation“-Skala von Jian et al.
Bewertung eines Systems X, durch Angabe des Grades der Zustimmung zu mehreren Aussagen: Von “stimme überhaupt nicht zu” bis “stimme vollkommen zu” -> 7-stufige Antwortskala und 12 Aussagen (Items)
Negative Folgen von Automatisierung
Grundidee Automatisierung: Fehler & Workload
Aber: Automatisierung kann auch zu +Fehlern & +Workload führen
̶ Automatisierung reduziert bestimmte Fehler kann aber zu neuen Fehlern
führen (weniger „alte“ aber dafür mehr „neue“ Fehler)
̶ Anforderungen an Menschen nicht mehr dauerhaft im mittleren Bereich,
sondern teilweise Unterbeanspruchung & teilweise Überbeanspruchung
̶ Komplexere kognitive Anforderungen durch Überwachung Automation
•
In manchen Situationen kann Automatisierung Workload sogar steigern
Grundgedanke „Ironies of Automation“
Grundidee von Automatisierung : Mensch macht Fehler (ist unzuverlässig)
Ersatz durch zuverlässige Automatik
Klassische Ansatz : Automatisierung von Standardsituationen, Bediener für
Sondersituationen
I n besonders kritischen Situationen (für die Automatisierung nicht ausgelegt bzw. versagt) muss also
wieder Mensch übernehmen
̶ Man befreit den Menschen von einfachen Aufgaben und überlässt ihm die komplexen
„Restaufgaben“ (die sich schwer automatisieren
Wenn Mensch durch automatisches System ersetzt wird verliert er…
̶ (A) langfristig Kompetenz zur manuellen & kognitiven Kontrolle Prozess
̶ (B) kurzfristig Aktivierung, Aufmerksamkeit, Situation Awareness (bes. Antizipation
Entwicklung der zu regelnden Prozesse)
Damit ist er für Übernahme der Kontrolle in Sondersituationen durch Automatisierung der
Standardsituationen besonders schlecht gerüstet
̶ Besonders in Situationen unter Zeitdruck (typisch für Sondersituationen)
Gleichzeitig soll Bediener System überwachen , um Sondersituationen
(Automatisierungsfehler) zu erkennen dafür braucht Bediener Spezialwissen
Gestaltungsempfehlungen für automatisierte Systeme
- Automatisierungs-Feedback
- angemessene Automatisierung
- Kalibrierung des Nutzervertrauens