جاده

جاده

مدل‌سازی ساختاری عوامل مؤثر بر حواس‌پرتی شنیداری ناشی از پیام‌های ناوبری صوتی در رانندگی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
گروه مهندسی عمران، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
چکیده
افزایش استفاده از سامانه‌ها و اپلیکیشن‌های ناوبری صوتی در رانندگی شهری، پیام‌های راهنمای صوتی را به یکی از منابع مهم حواس‌پرتی رانندگان تبدیل کرده است. هدف این پژوهش، شناسایی و مدل‌سازی ساختاری عوامل مؤثر بر حواس‌پرتی شنیداری ناشی از پیام‌های ناوبری صوتی است. جامعه آماری شامل رانندگان تهرانی دارای تجربه استفاده از مسیریاب صوتی بود. پژوهش در دو مرحله انجام شد. در مرحله اول، الگوهای استفاده رانندگان با استفاده از چک‌لیست رفتاری بررسی شد و نتایج نشان داد که 89 درصد از رانندگان سابقه استفاده از مسیریاب صوتی دارند و 64 درصد آنان در مواجهه با حواس‌پرتی شنیداری با کاهش سرعت و افزایش فاصله ایمنی واکنش نشان می‌دهند. در مرحله دوم، تحلیل روابط میان عوامل با روش مدل‌سازی ساختاری تفسیری (ISM) انجام شد. نتایج، یک ساختار سلسله‌مراتبی چهارسطحی را نشان داد؛ به‌طوری‌که شدت و کیفیت صدا و زمان ارائه دستورالعمل در سطح نخست، شناخت صدای خروجی در سطح دوم، تعداد دستورالعمل‌ها در سطح سوم و عواملی مانند سرعت صحبت، محیط نویزی و محتوای راهنمایی در سطح چهارم قرار گرفتند. تحلیل MICMAC نیز نشان داد که «محتوای راهنمایی» متغیری کلیدی و اثرگذار است. بر این اساس، بهبود محتوای پیام‌ها و زمان‌بندی مناسب دستورالعمل‌ها می‌تواند به کاهش حواس‌پرتی رانندگان و افزایش ایمنی ترافیک شهری کمک کند
کلیدواژه‌ها

-Attri, R., Dev, N., and Sharma, V. (2013). Interpretive structural modelling (ISM) approach: An overview. Research Journal of Management Sciences, 2(2), 3–8.
-Basacik, D., Reed, N., and Robbins, R. (2011). Smartphone use while driving: A simulator study. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 14(6), 461–471.
-Caird, J. K., Willness, C. R., Steel, P., and Scialfa, C. (2008). A meta-analysis of the effects of cell phones on driver performance. Accident Analysis & Prevention, 40(4), 1282–1293.
-Chen, Y., and Liu, H. (2023). Effects of voice navigation systems on driving performance in congested traffic conditions. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 94, 123–134.
-Dingus, T. A., Klauer, S. G., Neale, V. L., Petersen, A., Lee, S., Sudweeks, J., and Knipling, R. R. (2006). The 100 car naturalistic driving study: Phase II – Results of the 100 car field experiment. National Highway Traffic Safety Administration.
-Drews, F. A., Pasupathi, M., and Strayer, D. L. (2009). Passenger and cell phone conversations in simulated driving. Journal of Experimental Psychology: Applied, 14(4), 392–400.
-Ericsson. (2016). Ericsson mobility report. Ericsson.
-Garcia, A., Lopez, J., and Martinez, F. (2022). Effects of natural versus synthetic speech in vehicle navigation systems on driver attention. Applied Ergonomics, 98, 103583.
-Gopher, D., and Donchin, E. (1985). Workload: An examination of the concept. In K. R. Boff, L. Kaufman, and J. P. Thomas (Eds.), Handbook of perception and human performance. Wiley.
-Green, P. (2000). Crashes induced by driver information systems and what can be done to reduce them. International Journal of Vehicle Design, 27(1–4), 37–52.
-Guest, G., Bunce, A., and Johnson, L. (2006). How many interviews are enough? An experiment with data saturation and variability. Field Methods, 18(1), 59–82.
-Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., and Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage Learning.
-Horrey, W. J., and Wickens, C. D. (2006). Examining the impact of cell phone conversations on driving using meta analytic techniques. Human Factors, 48(1), 196–205.
-Kern, S., and Schmidt, G. (2009). Advanced driver assistance systems and driver distraction. Springer.
-Kim, H., Lee، S., and Park, J. (2021). Optimizing the timing of auditory navigation instructions to reduce driver cognitive load. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 79, 1–12.
-Klauer, S. G., Dingus, T. A., Neale, V. L., Sudweeks, J., and Ramsey, D. (2006). The impact of driver inattention on near crash/crash risk: An analysis using the 100 car naturalistic driving study data. National Highway Traffic Safety Administration Report.
-Lee, J. D., Caven, B., Haake, S., and Brown, T. L. (2001). Speech based interaction with in vehicle computers: The effect of speech based email on drivers’ attention. Human Factors, 43(4), 631–640.
-Lee, J. D., Young, K. L., and Regan, M. A. (2008). Defining driver distraction. In M. A. Regan، J. D. Lee, and K. L. Young (Eds.), Driver distraction: Theory, effects, and mitigation. CRC Press.
-Li, Z., Wang, Y., and Chen, X. (2023). Deep learning analysis of driver behaviour during interaction with voice assistants in vehicles. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 24(5), 5123–5134.
-Maciej, J., and Vollrath, M. (2009). Comparison of manual vs. speech based interaction with in vehicle information systems. Accident Analysis & Prevention, 41(5), 924–930.
-McGehee, D. V., Lee, J. D., Rizzo, M., Dawson, J., and Bateman, K. (2007). Quantifying driver distraction in the automobile. Journal of Safety Research, 38(4), 391–399.
-Olson, R. L., Hanowski, R. J., Hickman, J. S., and Bocanegra, J. (2009). Driver distraction in