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Understanding trust calibration in automated driving: the effect of time, personality, and system warning design

自动化 神经质 人格 计算机科学 校准 倒计时 期限(时间) 预警系统 计算机安全 模拟 心理学 社会心理学 工程类 机械工程 电信 统计 物理 数学 量子力学 航空航天工程
作者
Jianhong Qu,Ronggang Zhou,Yaping Zhang,Qianli Ma
出处
期刊:Ergonomics [Informa]
卷期号:66 (12): 2165-2181 被引量:3
标识
DOI:10.1080/00140139.2023.2191907
摘要

Under the human-automation codriving future, dynamic trust should be considered. This paper explored how trust changes over time and how multiple factors (time, trust propensity, neuroticism, and takeover warning design) calibrate trust together. We launched two driving simulator experiments to measure drivers' trust before, during, and after the experiment under takeover scenarios. The results showed that trust in automation increased during short-term interactions and dropped after four months, which is still higher than pre-experiment trust. Initial trust and trust propensity had a stable impact on trust. Drivers trusted the system more with the two-stage (MR + TOR) warning design than the one-stage (TOR). Neuroticism had a significant effect on the countdown compared with the content warning.
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