SIGCHI2019において自動車UIに関して
発表された研究のアブスト(DeepLによる翻訳)をまとめた。
2019年に引き続き自動車関係のセッションが存在。
Cars
An Exploration of Speech-Based Productivity Support in the Car
- https://dl.acm.org/doi/10.1145/3290605.3300494
- 車内のインテリジェントアシスタントは、ドライバーが通勤中に以前に使用していなかった時間を生産的に使用するのを助ける機会を提供します。しかし、副次的なタスクに従事することで、運転への注意力が低下し、交通安全に影響を及ぼす可能性があります。運転中に使用されるインターフェイスは、たとえ音声ベースであっても、運転以外のタスクを運転と切り離して考えることはできない--より安全な運転のためのアラートと運転以外のタスクのタイミングが安全性を維持するために重要である。本研究では、運転者が複雑な生産性タスクを安全に完了できるように支援する音声ベースのアシスタントの経験を探る。制御されたシミュレータを用いた研究では、音声で文書を書いたりスライドを作成したりしている間に、アシスタントからのサポートのレベルや道路状況のアラートがドライバーの安全運転能力にどのような影響を与えるかを調べています。その結果、音声ベースの生産性の高いインタラクションをサポートする方法と、音声ベースのロードコンテキストアラートがドライバーの行動にどのように影響するかを示唆しています。
How to Work in the Car of the Future? A Neuroergonomical Study Assessing Concentration, Performance and Workload Based on Subjective, Behavioral and Neurophysiological Insights
- https://dl.acm.org/doi/10.1145/3290605.3300284
- 自律走行は、車に乗っている間の時間の使い方に新たな機会を与えてくれます。その重要なシナリオの一つが「作業」である。私たちは、車内の3つの構成（照明、視覚刺激、音）が生産的な作業を支援する可能性について比較するための神経環境学的研究を実施しました。自律走行を模擬した2種類の集中力タスクを実施しながら、参加者の集中力、パフォーマンス、作業量を主観的、行動的、脳波で評価した。その結果、大面積で青色成分の多い明るい光と視覚・聴覚刺激を減らす構成は、パフォーマンス、品質、効率、集中力の向上、認知的作業負荷の低下を促進することが示された。青色成分の少ない直線的な暗い光と視覚・聴覚刺激の増加は、パフォーマンスの低下、主観的な集中力の低下、認知作業量の増加をもたらしたが、通常の車の構成との違いはなかった。このようにして、我々のマルチメソッドアプローチは、理想的なワークスペースのための車内構成の可能性を明らかにした。
Using Time and Space Efficiently in Driverless Cars: Findings of a Co-Design Study
- https://dl.acm.org/doi/10.1145/3290605.3300635
- 移動時間の代替利用は、ドライバーレスカーの利点として広く議論されている。そこで私たちは14回の共同設計セッションを実施し、人々がどのように時間を管理しているかを調査し、ドライバーレスカーにおける時間の価値をどのように認識しているかを判断し、設計上の意味合いを導き出しました。その結果、ドライバーレスモビリティは人々の移動時間の使い方や時間管理全般に影響を与えることが示唆された。参加者は、日常生活の中で通常はおろそかにされている活動の時間を節約するために、移動中にタスクを完了させたいという願望を繰り返し述べていた。移動時間を効率的に使うためには、車のスペースを効率的に使う必要がある。このように、車内の限られたスペースを効率的に利用し、多様なニーズに対応するための共通のデザインパターンとして、小さな家のデザインコンセプトが有効であることがわかった。
Is Now A Good Time? An Empirical Study of Vehicle-Driver Communication Timing
- https://dl.acm.org/doi/10.1145/3290605.3300867
- 自動車のセンシングシステムと音声インターフェースの進歩は、よりスマートな運転支援システムやインフォテインメントシステムの新たな機会を提供しています。安全性と消費者の満足度の両方の理由から、ドライバーと対話する新しいシステムは、適切なタイミングでそれを行わなければなりません。私たちは63人のドライバーに、50分間のドライブ中に運転以外の情報を受け取るのに適した時間帯は「今がいいですか」と尋ねました。2,734件の回答を分析し、自動車データとビデオデータを同期させた結果、アクセスしやすい自動車データを使用することで、適切な時間を選択する確率をより高い確率で決定することができますが、この問題の特定のニュアンスでは、より高いパフォーマンスを達成するためには、ドライバーと環境の状態をより深く理解する必要があることがわかりました。本研究では、これらのニュアンスのいくつかを定量分析と定性分析を用いて説明し、許容される中断の窓を最大化しながら、同時に悪い時間帯に相互作用するリスクを最小化するシステムを設計する方法の理解に貢献している。
その他
In UX We Trust: Investigation of Aesthetics and Usability of Driver-Vehicle Interfaces and Their Impact on the Perception of Automated Driving
- https://dl.acm.org/doi/10.1145/3290605.3300374
- 技術システムの進化において、エラーからの自由と早期導入は、市場での成功と競争力の維持に大きな役割を果たしている。自動運転の場合、欠陥のあるシステムが運用され、ユーザーがこれらのシステムを信頼し、多くの場合、何の制約もなく利用されているのを目にします。信頼と使用は、運転者と車のインターフェースやインテリアデザインに対するユーザーの経験と関連していることが多い。本研究では、自動運転の知覚に影響を与える要因について調査した結果を紹介する。シミュレータ研究では、N=48名の参加者にSAEレベル2の車両を運転してもらい、運転機能が完璧か欠陥があるかのどちらかを選択してもらった。副次的な活動として、参加者は、美学と使い勝手の異なるインフォテインメントシステム（2x2）上でタスクを解決しなければならなかった。その結果、条件の相互作用が車両システムの信頼性とUXに大きく影響することが明らかになりました。私たちの結論は、車両デザインのすべての側面がシステムと信頼感に影響を与えるということです。
Trolled by the Trolley Problem: On What Matters for Ethical Decision Making in Automated Vehicles
- https://dl.acm.org/doi/10.1145/3290605.3300739
- 自動運転車は、環境データや意思決定アルゴリズムに基づいて、運転操作や経路変更などの意思決定をしなければなりません。これらのアルゴリズムに倫理的な側面を考慮すべきかどうかという問題がある。ある状況の中で利用可能なすべての決定が致命的な結果をもたらす場合、これはジレンマにつながる。この問題を取り巻く現代の言説は、このようなジレンマの具体的なバージョンであるトロッコ問題に支配されている。その起源の概要に基づいて、自動運転車における倫理的意思決定に関する疑問を解決するために、トロリー問題とその実行可能性について議論する。トロリー問題はいくつかの重要な機能を果たしているが、自動化アルゴリズムの成否を判断するのには不向きなベンチマークであることを示す。我々は、研究と設計は、解決不可能なジレンマを解決しようとするのではなく、トローリーのような問題を全く回避することに焦点を当てるべきであることを主張し、自動化されたエージェントにおける倫理的な問題にどのようにして実行可能に対処するかについて、代替的なアプローチについて議論する。
