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Funken beim Fahren – Ablenkungswirkung eines Funkgeräte-Mikrofons während der Fahrt

Distraction effects of a CB-radio microphone while driving

Anja Katharina Huemer, Friedrich Maximilian Strauß und Mark Vollrath
Unfallrisikoerhöhende Wirkungen für visuell-manuell anspruchsvolle Nebenaufgaben während der Fahrt sind gut belegt.
Die negativen Auswirkungen dieser Aufgaben sind deutlich in Spurhaltemaßen zu finden. Ähnlich deutlich ist,
dass kognitive Beanspruchung eine Verlängerung von Reaktionszeiten hervorruft. Nach § 23 StVO sind elektronische
Kommunikationsgeräte nur dann während der Fahrt erlaubt, wenn das Gerät weder aufgenommen noch gehalten werden
muss. Entsprechend ist auch CB-Funk während der Fahrt verboten, da hier das Mikrofon gehalten wird. In einem
Within-Subject-Design wurde ein Gespräch über CB-Funk mit Fahrten ohne Nebenaufgabe und solchen mit dem Tippen
von Textnachrichten und dem Einstellen von Radiosendern verglichen. Insgesamt war die Fahrleistung beim Funken
zwar schlechter als ohne Nebenaufgabe, jedoch besser als beim Tippen und beim Einstellen der Radiosender. Die
Reaktionszeit war für alle Fahrten mit Nebenaufgabe verlängert. Auch in der subjektiven Einschätzung zeigten sich
diese Effekte. Rein aus der Perspektive der Ablenkungswirkung ist ein Verbot des Funkens kaum zu rechtfertigen.

Increased crash risk is found for visually-manually demanding secondary tasks while driving. The negative effects of these tasks
are found in lane-keeping measures. Similarly, it is known that cognitive demand causes an increase in reaction times. According
to §23 StVO, electronic communication devices are only allowed while driving if the device neither has to be picked up nor
held. Accordingly, CB radio is also prohibited while driving, since the microphone is held. In a within-subject design, CB radio
conversation was compared to driving without a secondary task and to driving while typing text messages and tuning radio
stations. Overall, driving performance was worse with CB radio than without a secondary task but better than with typing or
setting radio stations. Reaction time was prolonged for all secondary tasks. Similar effects were also found in the subjective
ratings. Purely from the perspective of the distraction effect, a ban on CB radio communication can hardly be justified.

Prädiktion des Fahrertyps durch fahrerindividuelle Persönlichkeitsmerkmale

Driver type prediction through driver-specific personality traits

Cäcilia von Lienen, Lars Hannawald und Günther Prokop

Der Verkehr der Zukunft erfordert eine effiziente und sichere Mobilität. Im Zuge der Verkehrswende erweisen sich sanfte Mobilitätsnutzungskonzepte, wie Carsharing und Leihwagenangebote, als sinnvolle Alternativen für den Endkunden. Um die Nutzerakzeptanz und funktionale Sicherheit in diesen Einsatzbereichen zu gewährleisten, muss das reale Fahrverhalten und dessen Einflussgrößen untersucht werden. Aus diesem Grund wird im vorliegenden Beitrag eine detaillierte Analyse zur Identifizierung verschiedener Fahrertypen in einer naturalistischen Fahrstudie durchgeführt. Zudem wird der Zusammenhang untersucht, ob Fahrer aufgrund ihrer Soziodemografie und ihrer individuellen Persönlichkeitsmerkmale unterschiedliche Fahreigenschaften aufweisen. Basierend auf logistischen Regressionsverfahren werden mithilfe fahrerindividueller Persönlichkeitsmerkmale Fahrertypen vorhergesagt, die sich zu 83 % mit den Fahrertypen der Realfahrstudie decken. Dies ermöglicht eine Fahrertypisierung ohne aufwendige Realfahr- sowie Simulatorstudien. Einige Anwendungen der Fahrertypprädiktion sind die gezielte Anpassung aktiver Sicherheitsfunktionen an den Nutzer sowie der Einsatz bei Fahrzeugleihstationen oder Carsharingangeboten, um beispielsweise Tarife auf den Fahrertyp des Kunden abstimmen zu können.

The future traffic requires efficient and safe mobility. In the course of the mobility transition, gentle mobility usage concepts, such as car sharing and rental car offers, are proving to be sensible alternatives for end customers. To ensure user acceptance and functional safety in these areas of application, real driving behavior and the influencing factors are examined in this article. For this reason, a detailed analysis is carried out to identify different types of drivers in a naturalistic driving study. In addition, the relationship between drivers with different driving characteristics due to their socio-demographics and their individual personality traits are examined. Based on logistic regression methods, driver-specific personality traits are used to predict driver types with a prediction quality of up to 83 %. This enables driver typing without real driving and simulator studies. Some applications of driver type prediction are the specific adaptation of active safety   functions to the user, as well as use at vehicle rental stations or car sharing offers, for example to be able to adjust charges to the customer‘s driver type.

Ersteinschätzung zum Start der optimierten Praktischen Fahrerlaubnisprüfung

Initial assessment at the start of the optimized practical driving license test

Tino Friedel und Andreas Pöge

Seit dem 1.1.2021 wird die Praktische Fahrerlaubnisprüfung (PFEP) in inhaltlich und technisch umfassend optimierter
Form durchgeführt. Die in langjähriger Entwicklungs- und Vorbereitungszeit auf den Weg gebrachten Maßnahmen
dienen der Verbesserung der Fahranfängervorbereitung. Eine erste Evaluation unterstreicht den erfolgreichen Start der
neuen Verfahren.

Since January 1st, 2021, the practical driving license test has been carried out in a form that has been comprehensively optimized
in terms of content and technology. The measures taken over many years of development and preparation serve to improve
the preparation of novice drivers. An initial evaluation underscores the successful start of the new process.