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Psychophysiologische Untersuchung mentaler Beanspruchung in simulierten Mensch-Maschine-Interaktionen

  • In der vorliegenden Untersuchung wurde ein arbeitspsychologisches Problem thematisiert, dass in Mensch-Maschine-Systemen auftritt. In Mensch-Maschine-Systemen werden Informationen in kodierter Form ausgetauscht. Diese inhaltlich verkürzte Informationsübertragung hat den Vorteil, keine lange Zustandsbeschreibung zu benötigen, so dass der Mensch auf die veränderten Zustände schnell und effizient reagieren kann. Dies wird aber nur dann ermöglicht, wenn der Mensch die kodierten Informationen (Kodes) vorher erlernten Bedeutungen zuordnen kann. Je nach Art der kodierten Informationen (visuelle, akustische oder alphanumerische Signale) wurden Gestaltungsempfehlungen für Kodealphabete entwickelt. Für Operateure resultiert die mentale Belastung durch Dekodierungsprozesse vor allem aus dem Umfang des Kodealphabetes (Anzahl von Kodezeichen), der wahrnehmungsmäßigen Gestaltung der Kodes und den Regeln über die Zuordnung von Bedeutungen zu Kodezeichen. Die Entscheidung über die Güte von Kodealphabeten geschieht in der Arbeitspsychologie in derIn der vorliegenden Untersuchung wurde ein arbeitspsychologisches Problem thematisiert, dass in Mensch-Maschine-Systemen auftritt. In Mensch-Maschine-Systemen werden Informationen in kodierter Form ausgetauscht. Diese inhaltlich verkürzte Informationsübertragung hat den Vorteil, keine lange Zustandsbeschreibung zu benötigen, so dass der Mensch auf die veränderten Zustände schnell und effizient reagieren kann. Dies wird aber nur dann ermöglicht, wenn der Mensch die kodierten Informationen (Kodes) vorher erlernten Bedeutungen zuordnen kann. Je nach Art der kodierten Informationen (visuelle, akustische oder alphanumerische Signale) wurden Gestaltungsempfehlungen für Kodealphabete entwickelt. Für Operateure resultiert die mentale Belastung durch Dekodierungsprozesse vor allem aus dem Umfang des Kodealphabetes (Anzahl von Kodezeichen), der wahrnehmungsmäßigen Gestaltung der Kodes und den Regeln über die Zuordnung von Bedeutungen zu Kodezeichen. Die Entscheidung über die Güte von Kodealphabeten geschieht in der Arbeitspsychologie in der Regel über Leistungsindikatoren. Dies sind üblicherweise die zur Dekodierung der Kodes benötigte Zeit und dabei auftretende Zuordnungsfehler. Psychophysiologische Daten werden oft nicht herangezogen. Fraglich ist allerdings, ob Zeiten und Fehler allein verlässliche Indikatoren für den kognitiven Aufwand bei Dekodierungsprozessen sind, da im hochgeübten Zustand bei gleichen Alphabetlängen, aber unterschiedlicher Kodezeichengestaltung sich häufig die mittleren Dekodierungszeiten zwischen Kodealphabeten nicht signifikant unterscheiden und Fehler überhaupt nicht auftreten. Die in der vorliegenden Arbeit postulierte Notwendigkeit der Ableitung von Biosignalen gründet sich auf die Annahme, dass mit ihrer Hilfe zusätzliche Informationen über die mentale Beanspruchung bei Dekodierungsprozessen gewonnen werden können, die mit der Erhebung von Leistungsdaten nicht erfasst werden. Denn gerade dann, wenn sich die Leistungsdaten zweier Kodealphabete nicht unterscheiden, können psychophysiologische Daten unterschiedliche Aspekte mentaler Beanspruchung erfassen, die mit Hilfe von Leistungsdaten nicht bestimmt werden können. Daher wird in Erweiterung des etablierten Untersuchungsansatzes vorgeschlagen, Biosignale als dritten Datenbereich, neben Leistungsdaten und subjektiven Daten mentaler Beanspruchung, abzuleiten, um zusätzliche Informationen über die mentale Beanspruchung bei Dekodierungsprozessen zu erhalten. Diese Annahme sollte mit Hilfe der Ableitung von Biosignalen überprüft werden. Der Begriff mentaler Beanspruchung wird in der bisherigen Literatur nur unzureichend definiert und differenziert. Daher wird zur Untersuchung dieses Konzepts, die wissenschaftliche Literatur berücksichtigend, ein erweitertes Modell mentaler Beanspruchung vorgestellt. Dabei wird die mentale Beanspruchung abgegrenzt von der emotionalen Beanspruchung. Mentale Beanspruchung wird weiterhin unterschieden in psychomotorische, perzeptive und kognitive Beanspruchung. Diese Aspekte mentaler Beanspruchung werden jeweils vom psychomotorischen, perzeptiven oder kognitiven Aufwand der zu bearbeitenden Aufgabe ausgelöst. In der vorliegenden Untersuchung wurden zwei zentrale Fragestellungen untersucht: Einerseits wurde die Analyse der anwendungsbezogenen Frage fokussiert, inwieweit psychophysiologische Indikatoren mentaler Beanspruchung über die Leistungsdaten (Dekodierungszeiten und Fehleranzahl) hinaus, zusätzliche Informationen zur Bestimmung der Güte von Kodealphabeten liefern. Andererseits wurde der Forschungsaspekt untersucht, inwieweit psychophysiologische Indikatoren mentaler Beanspruchung die zur Dekodierung notwendigen perzeptiven und kognitiven Aspekte mentaler Beanspruchung differenzieren können. Emotionale Beanspruchung war nicht Gegenstand der Analysen, weshalb in der Operationalisierung versucht wurde, sie weitgehend zu vermeiden. Psychomotorische Beanspruchung als dritter Aspekt mentaler Beanspruchung (neben perzeptiver und kognitiver Beanspruchung) wurde für beide Experimentalgruppen weitgehend konstant gehalten. In Lernexperimenten hatten zwei anhand eines Lern- und Gedächtnistests homogenisierte Stichproben jeweils die Bedeutung von 54 Kodes eines Kodealphabets zu erwerben. Dabei wurde jeder der zwei unahbhängigen Stichproben ein anderes Kodealphabet vorgelegt, wobei sich die Kodealphabete hinsichtlich Buchstabenanzahl (Kodelänge) und anzuwendender Zuordnungsregeln unterschieden. Damit differierten die Kodealphabete im perzeptiven und kognitiven Aspekt mentaler Beanspruchung. Die Kombination der Abkürzungen entsprach den in einer Feuerwehrleitzentrale verwendeten (Kurzbeschreibungen von Notfallsituationen). In der Lernphase wurden den Probanden zunächst die Kodealphabete geblockt mit ihren Bedeutungen präsentiert. Anschließend wurden die Kodes (ohne deren Bedeutung) in sechs aufeinanderfolgenden Prüfphasen randomisiert einzeln dargeboten, wobei die Probanden instruiert waren, die Bedeutung der jeweiligen Kodes in ein Mikrofon zu sprechen. Während des gesamten Experiments wurden, neben Leistungsdaten (Dekodierungszeiten und Fehleranzahl) und subjektiven Daten über die mentale Beanspruchung im Verlauf der Experimente, folgende zentralnervöse und peripherphysiologische Biosignale abgeleitet: Blutdruck, Herzrate, phasische und tonische elektrodermale Aktivität und Elektroenzephalogramm. Aus ihnen wurden zunächst 13 peripherphysiologische und 7 zentralnervöse Parameter berechnet, von denen 7 peripherphysiologische und 3 zentralnervöse Parameter die statistischen Voraussetzungen (Einschlusskriterien) soweit erfüllten, dass sie in die inferenzstatistische Datenanalyse einbezogen wurden. Leistungsdaten und subjektive Beanspruchungseinschätzungen der Versuchsdurchgänge wurden zu den psychophysiologischen Parametern in Beziehung gesetzt. Die Befunde zeigen, dass mittels der psychophysiologischen Daten zusätzliche Erkenntnisse über den kognitiven Aufwand gewonnen werden können. Als weitere Analyse wurden die Kodes post hoc in zwei neue Kodealphabete eingeteilt. Ziel dieser Analyse war es, die Unterschiede zwischen beiden Kodealphabeten zu erhöhen, um deutlichere reizbezogene psychophysiologische Unterschiede in den EEG-Daten zwischen den Kodealphabeten zu erhalten. Dazu wurde diejenigen, hinsichtlich ihrer Bedeutung, parallelen Kodes in beiden Kodealphabeten ausgewählt, die sich in der Dekodierungszeit maximal voneinander unterschieden. Eine erneute Analyse der EEG-Daten erbrachte jedoch keine Verbesserung der Ergebnisse. Drei Hauptergebnisse bezüglich der psychophysiologischen Parameter konnten festgestellt werden: Das erste Ergebnis ist für die psychophysiologische Methodik bedeutsam. Viele psychophysiologische Parameter unterschieden zwischen den Prüfphasen und zeigen damit eine hinreichende Sensitivität zur Untersuchung mentaler Beanspruchung bei Dekodierungsprozessen an. Dazu gehören die Anzahl der spontanen Hautleitwertsreaktionen, die Amplitude der Hautleitwertsreaktionen, das Hautleitwertsniveau, die Herzrate, die Herzratendifferenz und das Beta-2-Band des EEG. Diese Parameter zeigen einen ähnlichen Verlauf wie die Leistungsdaten. Dies zeigt, dass es möglich ist, die hier operationaliserte Art mentaler Beanspruchung in Form von Dekodierungsprozessen psychophysiologisch zu analysieren. Ein zweites Ergebnis betrifft die Möglichkeit, Unterschiede mentaler Beanspruchung zwischen beiden Gruppen psychophysiologisch abzubilden: Das Hautleitwertsniveau und das Theta-Frequenzband des Spontan-EEG zeigten Unterschiede zwischen beiden Stichproben von der ersten Prüfphase an. Diese Parameter indizieren unterschiedlichen kognitiven Aufwand in beiden Stichproben über alle Prüfphasen. Das wichtigste Ergebnis betrifft die Frage nach einem Informationsgewinn bei Einsatz psychophysiologischer Methoden zur Bewertung der Güte von Kodealphabeten: Einen tatsächlichen Informationsgewinn gegenüber den Leistungsdaten zeigte die Amplitude der elektrodermalen Aktivität und die Herzraten-Differenz an. Denn in den späteren Prüfphasen, wenn sich die Leistungsdaten beider Kodealphabete nicht mehr unterschieden, konnten unterschiedliche Ausprägungen dieser psychophysiologischen Parameter zwischen beiden Kodealphabeten verzeichnet werden. Damit konnten unterschiedliche Aspekte mentaler Beanspruchung in beiden Kodealphabeten in den späteren Prüfphasen erfasst werden, in denen sich die Leistungsdaten nicht mehr unterschieden. Alle drei Ergebnisse zeigen, dass es, trotz erheblichen technischen und methodischen Aufwands, sinnvoll erscheint, bei der Charakterisierung mentaler Belastungen und für die Gestaltung von Kodealphabeten auch psychophysiologische Daten heranzuziehen, da zusätzliche Informationen über den perzeptiven und kognitiven Dekodierungsaufwand gewonnen werden können.show moreshow less
  • In this study a problem from the work psychology was focussed, which appears in human-machine systems. In human-machine systems informations were exchanged as codes. Using this kind of shortened information transmission needs no long description of the system state, so that the operator can react to the changed system state in a quick and efficient way. This is possible only in this case, if the operator has learned the meaning of the codes before. For the different kinds of coded informations (visual, acoustic or alphanumeric signals) special recommendations for their design were developed. Mental workload caused by decoding processes resulting from the size of the code alphabet, the percepted design of the codes, and the rules about the allocation of code meanings. The decision about the validity of code alphabets in work psychology is normally made by indicators of performance, which are the decoding times and decoding mistakes. Nearly all studies do not refer to psychophysiological data. It is questioned, if times and mistakesIn this study a problem from the work psychology was focussed, which appears in human-machine systems. In human-machine systems informations were exchanged as codes. Using this kind of shortened information transmission needs no long description of the system state, so that the operator can react to the changed system state in a quick and efficient way. This is possible only in this case, if the operator has learned the meaning of the codes before. For the different kinds of coded informations (visual, acoustic or alphanumeric signals) special recommendations for their design were developed. Mental workload caused by decoding processes resulting from the size of the code alphabet, the percepted design of the codes, and the rules about the allocation of code meanings. The decision about the validity of code alphabets in work psychology is normally made by indicators of performance, which are the decoding times and decoding mistakes. Nearly all studies do not refer to psychophysiological data. It is questioned, if times and mistakes alone are valid indicators for the cognitive cost, because in well learned state and for the same size of the code alphabet but different design of the codes, the decoding times between code alphabets are not significantly different, and mistakes do not appear. This study postulates a necessity for the registration of psychophysiological data, so that additionally informations, which are not included in the performance data, can be examined. If the performance data does not differ between two code alphabets, psychophysiological data measures different aspects of mental workload, which could not be detected by performance data. To enlarge the established approach, it is recommended to registrate biosignals as a third domain of data to get additional informations about decoding processes. These hypotheses should be verified by registration of biosignals. There are vague definitions and deficient differentiations of the concept of mental workload in the scientific publications. To examine mental workload an enlarged model of mental workload is presented. Mental workload is delimited from emotional strain. Furthermore mental workload is differentiated in psychomotoric, perceptive, and cognitive aspects. These aspects of mental workload are caused by the psychomotoric, perceptive, and cognitive cost, which are initiated by the assigned task. Two main questions were examined in this study. First question refers to applied research. Do psychophysiological indicators of mental workload provide more information about the validity of code alphabets than performance data? The second question refers to what extent psychophysiological indicators of mental workload necessary for the decoding process could differentiate the perceptive and cognitive aspects of mental workload. >The emotional strain was not the objective of this study, therefore it was excluded from the experimental design. Psychomotoric workload as the third aspect of mental workload was a constant value for both experimental samples. In two learning experiments two samples with identical habituational memory performance were instructed to learn the meaning of 54 codes of a code alphabet. Both samples was presented another code alphabet, which differed in the number of included letters and the allocation rules. Thus the two code alphabets differed in the perceptive and in the cognitive aspect of mental workload. The combination of abbreviations was comparable to those used in a fire station. In a learning phase the code alphabets were presented with their meanings. Afterwards the codes were presented without their meanings in six following tests phases. Subjects were instructed to answer in a microphone. During the whole experiment performance data, subjective data of perceived strain, and psychophysiological data were registrated. The psychophysiological data contained: blood pressure, heart rate, phasic and tonic electrodermal activity, and the EEG. Thirteen peripherphysiological and seven EEG parameters were extracted from these raw data. Seven peripherphysiological and three EEG parameters accomplished the statistical premises and were included to further statistical analysis. Performance data and subjective data were set in relation to the psychophysiological parameters. The outcomes showed that using psychophysiological data generate additional informations about the cognitive cost. For further analysis the code items were divided into two new code alphabets. The intention of this analysis was to maximize the difference between the two code alphabets to get more stimuli based psychophysiological differences in the EEG data. This analysis included those pairs of codes with identical meaning and maximum difference in their decoding time. This further analysis did not improve the outcomes. Three main outcomes in respect to the psychophysiological data were detected. The first one is an important outcome for psychophysiological methodology. Many psychophysiological parameters differ between the test phases and thus show a sufficient sensitivity to examine mental workload in decoding processes. The number of spontaneous electrodermal responses, the amplitude of electrodermal responses, the electrodermal level, the heart rate, the heart rate difference, and the beta-2 frequency band of the EEG belong to these parameters. These parameters show a similar distribution like performance data. This shows the possibility of the operationalized mental workload through decoding processes analysable with psychophysiological methods. A second outcome concerns the possibility to show differences in mental workload between both samples in psychophysiological parameters: The electrodermal level and the theta frequency band of the EEG showed differences between both samples beginning from the first test phase. These parameters indicate different cognitive cost in both samples in all test phases. The most important outcome regards to the profit of information by using psychophysiological methods to test the validity of code alphabets. The amplitude of the electrodermal responses and the heart rate difference shows a surplus of information compared to performance data. Thus in later test phases, in which the performance data did no longer differ, different characteristics of psychophysiological parameters between both code alphabets were registrated. Therefore different aspects of mental workload could be quantified. All three outcomes showed that, nevertheless of the considerable technical and methodological expenditure, it is reasonable to use psychophysiological data to design code alphabets, because it supplies additional information about the perceptional and cognitive cost of the decoding processes.show moreshow less

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Metadaten
Author:Sven Ribback
URN:urn:nbn:de:kobv:517-0000833
Advisor:Anna-Marie Metz, Heinz-Jürgen Rothe, Anna-Marie Metz
Document Type:Doctoral Thesis
Language:German
Year of Completion:2003
Publishing Institution:Universität Potsdam
Granting Institution:Universität Potsdam
Date of final exam:2003/08/14
Release Date:2005/02/10
Tag:Dekodierung; EDA; EEG; EKG; Herzrate; Herzratenvariabilität; Psychophysiologie; Stress; mentale Beanspruchung
ECG; EEG; Psychophysiology; decoding process; electrodermal activity; heart rate; heart rate variability; mental stress; mental workload
RVK - Regensburg Classification:CW 3000
Organizational units:Humanwissenschaftliche Fakultät / Institut für Psychologie
Dewey Decimal Classification:1 Philosophie und Psychologie / 15 Psychologie / 150 Psychologie