Driving Simulators in User-Centered Research : Validity, Stress Responses, and Implications for the Interpretation of Physiological Data

Titelangaben

Czaban, Marcin:
Driving Simulators in User-Centered Research : Validity, Stress Responses, and Implications for the Interpretation of Physiological Data.
Bayreuth , 2025 . - 137 S.
( Dissertation, 2025 , Universität Bayreuth, Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät)

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Abstract

(Driving) simulators offer a cost-effective and time-efficient way to test new systems and human-machine interfaces under controlled, safe, and standardized conditions. To be considered a valid research tool, however, simulator-based results must be comparable to those obtained in real-world environments, a premise that requires empirical confirmation. This dissertation addresses three central research gaps: (1) Most existing simulator validation studies primarily focus on driving performance parameters, while intraindividual processes such as physiological and cognitive stress responses remain largely underexplored. (2) While the acceptance of autonomous shuttle systems has been studied extensively, most investigations rely solely on self-report measures without offering participants direct experience with the technology. (3) Although multimodal stress indicators promise a more holistic understanding, the integration of heterogeneous single indicators often leads to inconsistent results and limited interpretability. This dissertation is structured into two main parts. Part A investigates simulator validity with a particular focus on cognitive and physiological stress reactions to provide a more comprehensive understanding of user responses. Part B examines whether the acceptance of autonomous shuttles can be validly assessed in a simulator using an extended UTAUT2 model, and to what extent the inclusion of cognitive and physiological stress indicators enhances the model’s explanatory power. Furthermore, it develops two robust composite indicators (Physiological Reaction and Cognitive Reaction) based on multiple individual measures, aiming to improve the reliability and validity of stress assessments in user experience research. The findings show that 1) while the simulator is subjectively perceived as more stressful than real driving, physiological responses demonstrate a high degree of similarity across both environments. 2) Moreover, the use of a shuttle bus simulator proved to be a valid approach for acceptance research, and the integration of cognitive and physiological stress indicators significantly increased the explanatory strength of the acceptance model. 3) The developed composite indicators showed consistent loading patterns across a variety of conditions and offer a practical, scalable approach for analyzing stress-related responses in mobility contexts. Despite these positive results, the study also highlights certain limitations. The general application of findings to other user groups or mobility formats remains limited and requires further empirical investigation. Future research should apply more fine-grained, segment-specific data collection methods to better capture situational stress responses and explore the applicability of the composite indicators in real-world mobility scenarios.

Abstract in weiterer Sprache

(Fahr-)Simulatoren bieten eine kostengünstige und zeiteffiziente Möglichkeit, neue Systeme und Mensch-Maschine-Schnittstellen unter kontrollierten, sicheren und standardisierten Bedingungen zu testen. Damit sie jedoch als gültiges Forschungsinstrument gelten, müssen die im Simulator erzielten Ergebnisse mit denen aus realen Umgebungen vergleichbar sein – eine Voraussetzung, die empirisch bestätigt werden muss. Diese Dissertation adressiert drei zentrale Forschungslücken: (1) Die meisten bisherigen Validierungsstudien zu Simulatoren konzentrieren sich vor allem auf Fahrleistungsparameter, während intraindividuelle Prozesse wie physiologische und kognitive Stressreaktionen weitgehend unerforscht bleiben. (2) Obwohl die Akzeptanz autonomer Shuttlesysteme bereits umfassend untersucht wurde, basieren viele Studien ausschließlich auf Selbstauskünften, ohne den Teilnehmenden direkte Erfahrungen mit der Technologie zu ermöglichen. (3) Multimodale Stressindikatoren versprechen zwar ein ganzheitlicheres Verständnis, doch führt die Kombination heterogener Einzelindikatoren häufig zu inkonsistenten Ergebnissen und eingeschränkter Interpretierbarkeit. Die Arbeit gliedert sich in zwei Hauptteile. Teil A untersucht die Validität von Simulatoren mit besonderem Fokus auf kognitive und physiologische Stressreaktionen, um ein umfassenderes Verständnis von Nutzerreaktionen zu gewinnen. Teil B prüft, ob die Akzeptanz autonomer Shuttles mithilfe eines erweiterten UTAUT2-Modells im Simulator valide erfasst werden kann und inwieweit die Einbeziehung kognitiver und physiologischer Stressindikatoren die Erklärungskraft des Modells erhöht. Darüber hinaus werden zwei robuste zusammengesetzte Indikatoren (Physiologische Reaktion und Kognitive Reaktion) entwickelt, die auf mehreren Einzelmaßen basieren und die Zuverlässigkeit sowie Validität von Stressmessungen in der User-Experience-Forschung verbessern sollen. Die Ergebnisse zeigen: 1. Der Simulator wird subjektiv als stressreicher empfunden als das reale Fahren, während die physiologischen Reaktionen in beiden Umgebungen eine hohe Ähnlichkeit aufweisen. 2. Der Einsatz eines Shuttlebus-Simulators erwies sich als valide Methode zur Akzeptanzforschung, und die Integration kognitiver und physiologischer Stressindikatoren steigerte die Erklärungskraft des Akzeptanzmodells deutlich. 3. Die entwickelten zusammengesetzten Indikatoren zeigten konsistente Ladungsmuster unter verschiedenen Bedingungen und bieten einen praxisnahen, skalierbaren Ansatz zur Analyse stressbezogener Reaktionen im Mobilitätskontext. Trotz dieser positiven Ergebnisse weist die Studie auch auf einige Einschränkungen hin. Die Übertragbarkeit der Befunde auf andere Nutzergruppen oder Mobilitätsformen ist begrenzt und bedarf weiterer empirischer Prüfung. Zukünftige Forschung sollte feinere, segmentspezifische Datenerhebungsmethoden einsetzen, um situationsabhängige Stressreaktionen besser zu erfassen und die Anwendbarkeit der zusammengesetzten Indikatoren in realen Mobilitätsszenarien zu untersuchen.