TY - BOOK A1 - Oehme, Astrid A1 - Kolrep, Harald A1 - Person, Felix A1 - Byl, Carsten T1 - Taxonomie von Fehlhandlungen bei der Fahrzeugführung T1 - Taxonomy of driver errors N2 - Unfälle im Straßenverkehr sind in aller Regel Konsequenzen normalen Fahrverhaltens, das an eine bestimmte Situation nicht angepasst war und daher zum Unfall beigetragen hat. Zur Klassifikation dieses mutmaßlich fehlerbehafteten Verhaltens wurde im hier berichteten Projekt eine Taxonomie entwickelt. Sie dient der Klassifizierung von Fahrerfehlverhalten und integriert Aspekte des menschlichen Informationsverarbeitungsprozesses sowie die drei Fehlertypen von RASMUSSEN (1983). Als Bestimmungsstücke beinhaltet die Taxonomie Fehlertypen (regel-/wissens-/fertigkeitsbasiert) und Entscheidungsknoten mit Fragen, deren Beantwortung den Analysten zum jeweiligen Fehler führt. Zusammengefasst bietet die erarbeitete Taxonomie eine breite Anwendbarkeit für die Klassifikation von Fahrfehlern und fehlerfreiem Verhalten bei Manövern, kritischen Situationen bis hin zu Beinaheunfällen oder Unfällen, z. B. zur Harmonisierung der (Video-)Auswertung von FOT- und NDS-Datensätzen oder für In-Depth-Unfallerhebungen. Die Taxonomie wird komplementiert durch eine Übersicht über Fehlervorläuferbedingungen, die im Sinne von Genotypen (HOLLNAGEL 1998) in ihrer jeweiligen Ausprägung auslösende und begünstigende Bedingungen für Fehler, Beinaheunfälle und Unfälle darstellen. Die Übersicht ist als erweiterbares strukturierendes Dokument zu sehen, welches je nach wissenschaftlichen Erkenntnissen verändert werden kann. Gemeinsam mit der Taxonomie bildet sie die Basis für die Ableitung von Fahrerassistenzbedarf und andere Maßnahmen, zur Generierung von Hypothesen und zur strukturierten Sammlung von Studienergebnissen. Der vorliegende Bericht adressiert die FOT- und NDS-Community sowie allgemein verkehrspsychologisch-wissenschaftlich Interessierte. In acht Kapiteln widmet er sich den Arbeitsschritten und Ergebnissen der Taxonomieentwicklung. N2 - Traffic accidents are most likely consequences of normal driving behavior, which has not been adapted to a respective situational setting and thus facilitated an accident. Within the project reported here, a taxonomy for categorizing drivers' allegedly erroneous behaviour in such circumstances has been developed. It integrates aspects of human information processing as well as the three error types postulated by RASMUSSEN (1983). Decision nodes with linked questions support classification decisions with reference to seven error types. In summary, the taxonomy is widely applicable for classifying driver errors and error free behavior in manoeuvres, critical incidents, near accidents, and accidents; as such it forms a base for a structured (video) analysis, e.g. for harmonizing the analysis of FOT- and NDS-data or for in-depth accident analyses. The taxonomy is complemented by a scheme integrating error antecedent conditions, which in line with HOLLNAGEL's (1998) genotypes build - in their respective manifestation - triggering or facilitating conditions for errors, near accidents or accidents. The scheme is an expandable, structured document, which is open for amendments in accordance with (new) research results. Together with the taxonomy the scheme builds a base for deriving driver assistance demand and other supportive measures, for generating research questions, and for collecting research results in a structured way. The present report addresses the FOT- and NDS-community as well as in general all readers interested in transportation psychology and research. The working steps and results of the taxonomy development are reported in eight chapters. T3 - Berichte der Bundesanstalt für Straßenwesen, Reihe F: Fahrzeugtechnik - 95 KW - Deutschland KW - Ergonomie KW - Fahrer KW - Fahrerassistenzsystem KW - Fahrzeugführung KW - Fehler KW - Forschungsbericht KW - Menschlicher Faktor KW - Modell KW - Ursache KW - Verhalten KW - Wahrnehmung KW - Behaviour KW - Cause KW - Driver KW - Driver assistance system KW - Driving (veh) KW - Ergonomics KW - Error KW - Germany KW - Human factor KW - Model (not Math) KW - Perception KW - Research report Y1 - 2014 UR - https://bast.opus.hbz-nrw.de/frontdoor/index/index/docId/772 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:opus-bast-7724 SN - 978-3-95606-093-9 ER -