Kulturelle Akzeptanz von Fahrerassistenzsystemen

Inhaltverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Summary

1. Einleitung

2. Theorieteil
2.1 Das Technologieakzeptanzmodell
2.1.1 TAM 1
2.1.2 TAM 2
2.1.3 TAM 3
2.2 Theory of Planned Behavior
2.3 Modell der Akzeptanz von Fahrerassistenzsystemen
2.4. Moderatoren der Technologieakzeptanz
2.4.1 Alter und Geschlecht
2.4.2 Kulturelle Einflüsse auf die Technologieakzeptanz
2.4.2.1 Machtdistanz (Power Distance Index PDI)
2.4.2.2 Individualismus versus Kollektivismus (Individualism IDV)
2.4.2.3 Maskulinität versus Feminität (Masculinity MAS)
2.4.2.4 Ungewissheitsvermeidung (Uncertainty Avoidance Index UAI)
2.4.2.5 Zusammenfassung der Kulturdimensionen

3. Ausgangslage in Deutschland und Japan
3.1 Legale und politische Rahmenbedingungen
3.1.1 Legale Aspekte
3.1.2 Politik
3.2 Unfallvermeidungspotential
3.3 Demographischer Wandel
3.4 Grad der Technologisierung
3.5 Datenschutz und Privatsphäre
3.6 Bekanntheit, Benutzung und Vertrauen

4. Auswertung des Fragebogens
4.1 Hintergrundwissen
4.2 Attraktivität
4.3 Erfahrung mit den Systemen
4.4 Einschätzung von Fahrerassistenzsystemen und autonomen Fahren
4.5 Zahlungsbereitschaft
4.6 Nutzungsintention

5. Diskussion der Ergebnisse und Bestimmung der Nutzungsintention
5.1 Subjektive Norm
5.2 Wahrgenommene einfache Bedienbarkeit
5.3 Wahrgenommener Nutzen
5.4 Einstellung zum Verhalten
5.5 Zahlungsbereitschaft
5.6 Wahrgenommene Verhaltenskonsequenzen
5.7 Vorhersage der Nutzungsintention

6. Interventionsmöglichkeiten

7. Fazit

Literatur

Liste der Gesprächspartner

Anhang

A. Interview mit Andrea Eichholz

B. Berechnung des Unfallvermeidungspotential

C. Berechnung des Grades der Technologisierung

D. Berechnung des demographischen Wandels

E. Auswertung der Umfrage: Unterteilung in Länder

F. Auswertung der Umfrage: Unterteilung in Länder und Altersgruppen

G. Auswertung der Umfrage: Unterteilung in Länder, Altersgruppen und Geschlechter

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Technologieakzeptanzmodell

Abbildung 2: TAM

Abbildung 3: TAM

Abbildung 4: Theory of planned behavior

Abbildung 5: Modell der Akzeptanz von Fahrerassistenzsystemen

Abbildung 6: Ein integriertes Modell mit Moderatoren

Abbildung 7: Hofstedes Kulturdimensionen: Deutschland und Japan im Vergleich

Abbildung 8: Einflüsse der Kulturdimensionen auf das TAM

Abbildung 9: Unfallursachen in Deutschland und Japan

Abbildung 10: Bevölkerungspyramiden

Abbildung 11: Bevölkerungspyramiden

Abbildung 12: Internetnutzung nach Altersgruppen

Abbildung 13: Differenz der Internetnutzung zwischen Japanern und Deutschen

Abbildung 14: Vergleich Nützlichkeit und Unfallbeteiligung in Deutschland und Japan

Abbildung 15: Nützlichkeitsempfinden von FAS in Deutschland und Japan

Abbildung 16: Bekanntheit von Fahrerassistenzsystemen, gesamt

Abbildung 17: Bekanntheit von Fahrerassistenzsystemen, nach Altersgruppen

Abbildung 18: Bekanntheit von Fahrerassistenzsystemen, nach Altersgruppen und Geschlechtern

Abbildung 19: Grad der Technologisierung, gesamt

Abbildung 20: Grad der Technologisierung, nach Altersgruppen

Abbildung 21: Grad der Technologisierung, nach Altersgruppen und Geschlecht

Abbildung 22: Wichtigkeitsverteilung der Aspekte von Fahrerassistenzsystemen, gesamt

Abbildung 23: Wichtigkeitsverteilung der Aspekte von Fahrerassistenzsystemen, nach Altersgruppen

Abbildung 24: Wichtigkeitsverteilung der Aspekte von Fahrerassistenzsystemen, nach

Altersgruppe und Geschlecht

Abbildung 25: Ausrüstungsabsichten, gesamt

Abbildung 26: Momentane Ausrüstung, nach Altersgruppen

Abbildung 27: Momentane Ausrüstungsraten, nach Altersgruppen und Geschlecht

Abbildung 28: Feste Ausrüstungsabsicht, nach Altersgruppen

Abbildung 29: Feste Ausrüstungsabsichten, nach Altersgruppen und Geschlecht

Abbildung 30: Mögliche Ausrüstungsabsichten, nach Altersgruppen

Abbildung 31: Mögliche Ausrüstungsabsichten, nach Altersgruppen und Geschlecht

Abbildung 32: Erfahrung mit Fahrerassistenzsystemen und Offenheit für einen Versuch, gesamt

Abbildung 33: Erfahrung mit Fahrerassistenzsystemen und Offenheit für einen Versuch, nach Altersgruppen

Abbildung 34: Erfahrung mit Fahrerassistenzsystemen und Offenheit für einen Versuch, nach Altersgruppen und Geschlecht

Abbildung 35: Einschätzung der Systeme, gesamt

Abbildung 36: Einschätzung der Systeme, nach Altersgruppen

Abbildung 37: Einschätzung der Systeme, nach Altersgruppen und Geschlecht

Abbildung 38: Einschätzung des autonomen Fahrens, gesamt

Abbildung 39: Einschätzung des autonomen Fahrens, nach Altersgruppen

Abbildung 40: Einschätzung des autonomen Fahrens, nach Altersgruppen und Geschlecht

Abbildung 41: Vertrauen in erprobte Technologien, gesamt

Abbildung 42: Vertrauen in erprobte Technologien, nach Altersgruppen

Abbildung 43: Vertrauen in erprobte Technologien, nach Altersgruppen und Geschlecht

Abbildung 44: Einführung des autonomen Fahrens, gesamt

Abbildung 45: Zahlungsbereitschaft, gesamt

Abbildung 46: Zahlungsbereitschaft, nach Altersgruppen

Abbildung 47: Zahlungsbereitschaft, nach Altersgruppen und Geschlecht

Abbildung 48: Nutzungsintention, gesamt

Abbildung 49: Nutzungsintention, nach Altersgruppen

Abbildung 50: Nutzungsintention, nach Altersgruppen und Geschlecht

Abbildung 51: Modell der kulturellen Akzeptanz von Fahrerassistenzsystemen

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Vergleich Deutschland und Japan bezüglich der Faktoren für WEB

Tabelle 2: Vergleich Deutschland und Japan bezüglich der Faktoren für WN

Tabelle 3: Vergleich Deutschland und Japan bezüglich der Faktoren für EV

Tabelle 4: Vergleich Deutschland und Japan bezüglich der Faktoren für die ZB

Tabelle 5: Vergleich Deutschland und Japan bezüglich der Faktoren für WV

Tabelle 6: Bestimmung der Nutzungsintention

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Summary

In regard to the attempt to decrease the road deaths worldwide, this thesis tries to analyze the acceptance of advanced driver assistance systems in different cultures. On the basis of the technology acceptance model, the acceptance model of advanced driver assistance systems and the influence of the cultural dimensions of Hofstede it was possible to develop the cultural acceptance model of advanced driver assistance systems. With the help of this model it was possible to detect the stronger behavioral intention to use regarding the systems in Germany in comparison to Japan. It was also possible to predict in 50 % of the cases the behavioral intention to use inside of the countries between men and women in different age groups. As the prediction of behavioral intention to use was correct in the comparison between Germany and Japan the model should be applicable to other cultures as well. With it, companies could predict which countries would be more likely to accept the systems. With this comparison they could concentrate on the markets which are less likely to accept advanced driver assistance systems and intervene in the described ways to enhance the behavioral intention to use and with it the acceptance.

1. Einleitung

Im Jahr 2010 starben 1,24 Millionen Menschen bei Unfällen im Straßenverkehr weltweit. Insbesondere in Entwicklungsländern steigt die Anzahl der Verkehrstoten aufgrund der schnell voranschreitenden Motorisierung doppelt so schnell, wie in den Industrieländern. Aus dieser Problematik heraus haben viele Länder und Regionen Aktionspläne erstellt, um die Anzahl an tödlich Verunglückten zu reduzieren. Auch in Japan und Deutschland wurden solche Pläne entwickelt. Zur Verringerung der Todesopfer greifen beide Länder, wie nachfolgend noch näher dargelegt werden wird, stark auf den Einsatz von Fahrerassistenzsystemen (FAS) zurück. Damit aber die Systeme ihren Beitrag zur Unfallvermeidung leisten können, müsste eine grundlegende Akzeptanz von Seiten der Bevölkerung vorhanden sein. Allerdings ist dies zum jetzigen Zeitpunkt noch nicht der Fall. Insbesondere in höheren Altersgruppen ist eine grundlegende Akzeptanz von großer Bedeutung. Denn durch den demographischen Wandel machen sie nicht nur einen immer größeren Teil der Bevölkerung aus, die verlängerte Fahrfähigkeit führt auch zu einem höheren Unfallpotential in dieser Altersgruppe. Daher ist essentiell, dass auch diese Altersgruppe die Systeme akzeptiert. Um die Akzeptanz und die Determinanten, die sie bestimmen, zu analysieren setzt sich diese Bachelorthesis mit dem Thema der Analyse der Akzeptanz von Fahrerassistenzsystemen in kulturellen Umfeldern auseinander. Hierfür werden Deutschland und Japan als Beispielländer verglichen. Da FAS immer noch sehr neu in unserer heutigen Zeit sind und nur Umfragen in den einzelnen Ländern durchgeführt wurden, wird die Arbeit neben einschlägiger Fachliteratur insbesondere auf eigene empirische Daten gestützt. Um zu analysieren, welches der Länder eher eine Akzeptanz gegenüber den Systemen aufweist, wird auf das Technologieakzeptanzmodell von Davis und auf das Akzeptanzmodell für Fahrerassistenzsysteme eingegangen werden. Beide Modelle werden in dieser Arbeit verknüpft werden und um die Kulturdimensionen von Hofstede erweitert. Um zu viele Abkürzungen zu vermeiden wurden nur Determinanten, die auch im später erstellten Modell verwendet werden, abgekürzt. Durch die Analyse der Primärund Sekundärquellen wird versucht folgende Fragen und Problemstellungen zu beantworten:

In welchem der untersuchten Länder werden Fahrerassistenzsysteme eher akzeptiert? Kann dies durch das vorgeschlagene Modell vorhergesagt werden? Welche Determinanten sind in welchem Land besonders wichtig? Außerdem werden, um eine Anwendung in der Praxis zu gewährleisten, beide Länder zusätzlich in verschiedene Altersgruppen aufgeteilt werden. Da für einen praktischen Ansatz der Vergleich der jeweiligen Altersgruppen zwischen den Ländern als nicht sinnvoll erachtet wird, wird nur ein Vergleich innerhalb der Länder vorgenommen. Dies soll einen Ansatz für die Interventionsmöglichkeiten gewährleisten, damit diese gezielt auf die Altersgruppe angewendet werden können, die die geringste Akzeptanz aufweist. Außerdem werden die Altersgruppen nochmals in Männer und Frauen unterteilt werden, um festzustellen, ob es einen Unterschied bei der Akzeptanz zwischen den Geschlechtern gibt. Da für die kulturellen Einflüsse auf das Modell der Kulturdimensionen von Hofstede benutzt wird, ist es im Falle einer korrekten Vorhersage der Nutzungsintention möglich, das Modell auch auf andere Kulturen zu übertragen. Hierdurch soll die Vermarktung von FAS in neuen kulturellen Umgebungen vereinfacht werden, indem die Gruppen in der Bevölkerung festgestellt werden könnten, die die geringste Nutzungsintention aufzeigen und bei denen daher am stärksten interveniert werden müsste. Da außerdem noch Untersuchungen bezüglich des Alters und Geschlechts benutzt werden, könnten die Determinanten festgestellt werden, die diese Altersgruppe am stärksten beeinflussen.

Da Fahrerassistenzsysteme, wie oben angesprochen, ein sehr wichtiger Faktor für die Verkehrssicherheit von morgen sind, sollte auch der demographische Wandel in den Ländern bedacht werden. Denn besonders die Mobilität Älterer soll durch den Einsatz von Fahrerassistenzsystemen gesichert und erleichtert werden. Jedoch wird insbesondere dieser Altersgruppe der Umgang mit den Systemen erschwert, da die Systeme nicht auf sie zugeschnitten sind. Wie also akzeptiert diese Bevölkerungsschicht die Systeme in Deutschland und Japan? Denn obwohl viele Aspekte in unserer heutigen Gesellschaft immer globaler zu werden scheinen wird erwartet, dass sich insbesondere die Akzeptanz innerhalb dieser Altersgruppe stark voneinander unterscheiden wird. Allerdings wird auch angenommen, dass in jüngeren Generationen eine ähnlich hohe Akzeptanz zu finden ist.

Um eine Grundlage für die Beantwortung dieser Fragen zu legen, wird am Anfang der Arbeit erst einmal das theoretische Grundkonstrukt erarbeitet, indem verschiedenen Technologieakzeptanzmodelle beschrieben werden, die später zur Erstellung des Modells der kulturellen Akzeptanz von Fahrerassistenzsystemen benutzt werden sollen. Danach erfolgt eine Analyse der Ausgangslage in der die rechtlichen, politischen und kulturellen Gegebenheiten in den Ländern auf Grundlage der Sekundärliteratur verglichen werden. Insbesondere wird hier auf die Anstrengungen der Politik und das Unfallvermeidungspotential eingegangen werden, die oben schon erwähnt wurden. Außerdem wird hier sowohl die Einstellung zu den Systemen und die Erfahrungen mit ihnen analysiert werden. Anschließend wird diese Analyse durch die empirischen Daten aus dieser Arbeit ergänzt, um dann eine Analyse der Nutzungsintention der Systeme in den Ländern durchzuführen. Da zum jetzigen Zeitpunkt in beiden Ländern noch keine flächendeckende Verbreitung von FAS vorhanden ist, wird in dieser Arbeit nicht direkt die Akzeptanz, die erst eintritt, wenn die Systeme tatsächlich gekauft und benutzt würden, sondern die Nutzungsintention, die die Akzeptanz direkt beeinflusst, bestimmt werden. Dieser Ansatz wurde in allen untersuchten Akzeptanzmodellen ebenfalls gewählt.

Im Laufe der Arbeit werden FAS außerdem in drei verschiedene Kategorien unterteilt: Sicherheit, Komfort und Unterstützung beim Fahren. Zur Kategorie Sicherheit gehören Systeme wie z.B. Notfallbremsassistenten, wohingegen Komfortsysteme Navigationssysteme und Parkassistenten beinhalten. Die Systeme, die in der Kategorie Unterstützung beim Fahren zusammengefasst sind, sind zwar meistens als Komfortsysteme klassifiziert, erfüllen aber auch Sicherheitsfunktionen wie z.B. ein Fahrspurhalteassistent.

2. Theorieteil

Um eine fundierte Bewertung der Akzeptanz von Fahrerassistenzsystemen in Deutschland und Japan zu gewährleisten, sollen in diesem Teil der Arbeit zunächst die für die Auswertung verwendeten Theorien dargelegt werden. Obwohl es ein Akzeptanzmodell für Fahrerassistenzsysteme von Arndt gibt, wurde aufgrund des fehlenden interkulturellen Aspektes in diesem Modell zusätzlich auf das Technologieakzeptanzmodell von Davis mit seinen Erweiterungen und Moderatoren zurückgegriffen. Für ein besseres Verständnis wird die Theory of planned behavior außerdem kurz zusammengefasst, da sowohl das Akzeptanzmodell für Fahrerassistenzsysteme, als auch die Betrachtung von Altersund Geschlechtseinflüssen auf das Technologieakzeptanzmodell auf ihr beruhen.

2.1 Das Technologieakzeptanzmodell

Das Technologieakzeptanzmodell (TAM) wurde 1985 von Fred D. Davis aufgestellt und ist seitdem von ihm und anderen Kollegen immer wieder erweitert worden. Heute gibt es drei Technologieakzeptanzmodelle die aufeinander aufbauen und zusätzlich noch mehrere Forschungsansätze, die noch weitere Faktoren, wie z.B. Alter, Geschlecht und kulturelle Hintergründe, berücksichtigen. Zum besseren Verständnis werden in dieser Arbeit zuerst alle drei Versionen des Modells betrachtet, bevor auf die Erweiterungen eingegangen und eine Verknüpfung zu Hofstedes Dimensionen gezogen wird.

2.1.1 TAM 1

In der ersten Version dieses Modells gab es für die Akzeptanz von Technologien und damit auch für das Nutzungsverhalten zwei wichtige Faktoren: der Wahrgenommene Nutzen (WN) und die Wahrgenommene einfache Bedienbarkeit (WEB). Beide wirken auf die Nutzungseinstellung ein und WN hat außerdem noch direkten Einfluss auf die Nutzungsintention (NI). Davis beschreibt WN und WEB wie folgt: WN ist “the degree to which an individual believes that using a particular system would enhance his or her job performance” (Davis 1985: 26) und WEB ist “the degree to which an individual believes that using a particular system would be free of physical and mental effort” (Davis 1985: 26). Neben dem Einfluss auf die Nutzungseinstellung wird außerdem beschrieben, dass WEB auch noch einen direkten Einfluss auf WN hat, da eine einfachere Handhabung auch die Ergebnisqualität beeinflusst und sich daher auch auf die Arbeitsleistung auswirkt. Trotz des Einflusses von WEB auf WN und die Nutzungseinstellung, stellt Davis dennoch fest, dass der Einfluss von WN eine größere Rolle spielt als der Einfluss von WEB, da er nicht nur die Nutzungseinstellung sondern auch NI direkt beeinflusst (Davis 1985: 26, 173). In späteren Untersuchungen wurde außerdem festgestellt, dass WN einer der wichtigsten, wenn nicht sogar der wichtigste Einflussfaktor auf Verhaltensabsichten, Einstellung und eigentlichen Nutzen ist (Sun/Zhang 2005: 59). Das bedeutet also, dass eine Person, die von einem System einen positiven Nutzen antizipiert, das System eher akzeptieren wird, als wenn sie einen negativen bzw. keinen Nutzen erwartet (Jockisch 2009: 237).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Technologieakzeptanzmodell (Davis 1989: 985, aus dem Engl. übers. nach: Jockisch 2009: 237)

2.1.2 TAM 2

Da die erste Version des TAM über zu wenige Einflussfaktoren verfügte und damit zu wenig Erklärungsmöglichkeiten für verschiedene Szenarien bot (Jockisch 2009: 237), erweiterte Davis in Zusammenarbeit mit Venkatesh sein Modell im Jahr 2000 zum TAM2. Bei dieser Erweiterung wurde das ursprüngliche TAM als Grundlade benutzt und um soziale und kognitiv instrumentelle Prozesse erweitert (Venkatesh/Davis 2000: 187). Zur ersten Gruppe zählen die soziale Norm (SN), die Freiwilligkeit der Nutzung und das Systemimage. SN wird definiert als: „person’s perception that most people who are important to him think he should or should not perform the behavior in question” (Fishbein/Ajzen 1975: 302). Durch ihre Forschung konnten Venkatesh und Davis auch ihre Hypothese zu dieser Kategorie belegen, dass SN einen positiven direkten Effekt auf NI hat, solange das System verpflichtend ist, aber keinen Effekt hat, wenn die Benutzung freiwillig erfolgt (Venkatesh/Davis 2000: 188). Allerdings schwindet dieser Effekt mit zunehmender Erfahrung mit gleichartigen oder gleichen Systemen. Auch der Einfluss von SN auf WN schwindet mit steigender Erfahrung und WEB verliert für die Benutzer an Wichtigkeit, weswegen auch der Einfluss auf WN und NI sinkt. Andererseits steigt der Einfluss von NI auf das tatsächliche Nutzungsverhalten (Sun/Zhang 2005: 66, 69). Außerdem konnte ein direkter positiver Effekt auf das Systemimage, dass definiert wird als:“the degree to which use of an innovation is perceived to enhance one’s [. . .] status in one’s social system.” (Moore/Benbasat 1991: 195) seitens SN nachgewiesen werden (Venkatesh/Davis 2000: 188ff., 195f.). Zusätzlich wurde empirisch belegt, dass SN der wichtigste Einflussfaktor auf WN ist (Sun/Zhang 2005: 59). Die Gruppe der kognitiv instrumentellen Prozesse ist unterteilt in die Systemrelevanz, die Ergebnisqualität und die Wahrnehmbarkeit der Ergebnisse (Jockisch 2009: 237). Die Systemrelevanz ist in diesem Modell „an individual’s perception regarding the degree to which the target system is applicable to his or her job“ (Venkatesh/Davis 2000: 191) und die damit verbundene Ergebnisqualität beschreibt „what tasks a system is capable of performing and the degree to which those tasks match their job goals“ (Venkatesh/Davis 2000: 191). Die Wahrnehmbarkeit der Ergebnisse ist die „tangibility of the results of using the innovation“ (Moore/Benbasat 1991: 2013). Für alle drei Komponenten dieser Gruppen konnten Venkatesh und Davis einen positiven Effekt auf WN belegen (Venkatesh/Davis 2000: 191f., 195f.). Trotz der Erweiterung des Modells und der Anerkennung der Wichtigkeit gegenüber den neuen Determinanten bleibt die wichtigste Komponente in TAM2 WN und an zweiter Stelle folgt WEB. Durch diese Erweiterung erklärt das TAM2 zwischen 37 % und 52 % der Varianz (Venkatesh/Davis 2000: 195).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: TAM2 neue Determinanten und Einflüsse rot dargestellt (Venkatesh/Davis 2000: 197, aus dem Engl. übers nach: Jockisch 2009: 238, leicht modifiziert)

2.1.3 TAM 3

Bei dem TAM 3 geht es vor allem um die Bewertung gezielter Interventionsmöglichkeiten, die zu einer gesteigerten Akzeptanz und einem effektiven Einsetzen von Technologien führen (Venkatesh/Bala 2008: 273). Hierbei werden sechs Kriterien angegeben, mit der die Akzeptanz beeinflusst werden kann: Selbstvertrauen des Anwenders, die Wahrnehmung von externer Kontrolle, die Systemangst, der spielerische Umgang mit dem System, das wahrgenommene Vergnügen beim Umgang mit dem System und die Benutzerfreundlichkeit (Jockisch 2009: 238f.). Die einzelnen Determinanten werden wie folgt definiert:

Das Selbstvertrauen des Anwenders wird beschrieben als „individuals’ control beliefs regarding his or her personal ability to use a system“ (Venkatesh/Bala 2008: 278) und die Wahrnehmung externer Kontrolle bezieht sich auf “individuals’ control beliefs regarding the availability of organizational resources and support structure to facilitate the use of a system” (Venkatesh/Bala 2008: 278). Die Systemangst ist laut Definition “an individual’s apprehension, or even fear, when she/he is faced with the possibility of using computers” (Venkatesh 2000: 349). Der spielerische Umgang mit dem System “represents the intrinsic motivation associated with using any new system” (Venkatesh/Bala 2008: 278). Das wahrgenommene Vergnügen beim Umgang mit dem System ist der „extent to which the activity of using a specific system is perceived to be enjoyable in its own rights” (Venkatesh 2000: 351). Die letzte Determinante ist die Benutzerfreundlichkeit, die bewertet wird durch „a comparison of systems based on the actual level (rather than perceptions) of effort required to complete specific tasks” (Venkatesh 2000: 350f.).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: TAM3 neue Determinanten und Einflüsse rot dargestellt (Venkatesh/Bala 2008: 280, aus dem Engl. übers. nach: Jockisch 2009: 239; leicht modifiziert).

2.2 Theory of Planned Behavior

Die Theory of planned behavior (TPB) wurde 1991 von Icek Ajzen erstellt. Die TPB sagt aus, dass das Verhalten aus dem Zusammenspiel aus der Verhaltensintention und der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle besteht. (Ajzen 1991: 185). Die Verhaltensintention wird zudem auch noch von der Einstellung zum Verhalten (EV), SN und der wahrgenommene Verhaltenskontrolle beeinflusst. Zusätzlich gibt es auch noch Einflüsse zwischen diesen drei Faktoren (siehe Abbildung 4).

EV wird definiert als „the degree to which a person has a favorable or unfavorable evaluation or appraisal of the behavior in question” (Ajzen 1991: 188). Die wahrgenommene Verhaltenskontrolle wiederum beschreibt “the perceived ease or difficulty of performing the behavior” (Ajzen 1991: 188). Generell sagt die TPB, dass je mehr EV und SN das Verhalten begünstigen und je größer die wahrgenommene Verhaltenskontrolle ist, desto stärker ist die Verhaltensintention von Personen ein bestimmtes Verhalten auszuführen (Ajzen 1991: 188).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Theory of planned behavior (Ajzen 1991: 182, aus dem Engl. übers nach: Arndt/Engeln 2008: 317)

2.3 Modell der Akzeptanz von Fahrerassistenzsystemen

Das Akzeptanzmodell für Fahrerassistenzsysteme beruht auf der TPB und den road pricingMaßnahmen von Schlag aus dem Jahr 1998 und soll den Kauf von FAS bereits vor Markteinführung vorhersagen und Kaufbarrieren erkennen (Arndt/Engeln 2008: 316). EV wird von den persönlichen Faktoren, dem Problembewusstsein, den Fahrermotiven, den wahrgenommenen Produkteigenschaften und der Attraktivität der Systeme beeinflusst. Das Problembewusstsein bezieht sich auf die Wahrnehmung verkehrsbezogener Probleme, wohingegen die Fahrermotive und die wahrgenommenen Produkteigenschaften aus den Kategorien Komfort und Sicherheit bestehen (Arndt/Engeln 2008: 318). Obwohl dem Komfort eine größere Bedeutung für die Akzeptanz beigemessen wird, wird angemerkt, dass dies aufgrund sozialen Drucks nicht offen vertreten wird. (Arndt 2011: 211). Gesetzt dem Fall, dass die wahrgenommenen Produkteigenschaften und die Fahrermotive übereinstimmen, erhöht sich die Attraktivität eines FAS (Arndt/Engeln 2008: 318). Die Verhaltensintention wiederum wird von der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle, EV, der Zahlungsbereitschaft (ZB) und SN beeinflusst. Bezüglich FAS wird SN generell als positiv eingestellt betrachtet, da FAS zu einer Steigerung der Verkehrssicherheit beitragen (Arndt 2011: 10). Außerdem wurde festgestellt, dass größerer wahrgenommener sozialer Druck die Kaufentscheidung stark positiv beeinflusst (Arndt/Engeln 2008: 333). ZB beschreibt den Preis, den ein Kunde bereit ist für das System zu zahlen und wirkt sich daher auch direkt auf die Akzeptanz aus (Arndt/Engeln 2008: 318). Neben der Verhaltensintention und ZB haben auch die wahrgenommenen Verhaltenskonsequenzen (WV) einen direkten Einfluss auf die Akzeptanz und sie werden definiert als wahrgenommener Nutzen oder Schaden durch die Nutzung der Systeme (Arndt/Engeln 2008: 334).

Die Verhaltensintention wird in diesem Modell betrachtet, da die Akzeptanz laut diesem Modell erst nach dem Kauf der Systeme gemessen werden kann (Arndt/Engeln 2008: 314). Den stärksten Einfluss auf die Verhaltensintention hat laut der durchgeführten Studie SN. Außerdem zu berücksichtigen sind die Einstellung zum Verhalten, die Attraktivität und WV (Arndt/Engeln 2008: 333f.).

Die Güte der Akzeptanzvorhersage wurde empirisch belegt (Arndt 2011: 10) und es werden zwischen 48,7 % und 69,2 % der Varianz der Verhaltensintention erklärt (Arndt/Engeln 2008: 330). Außerdem wurde gezeigt, dass Systeme mit einem Sicherheitsaspekt aufgrund des starken Einflusses von SN im Kauf bevorzugt werden (Arndt/Engeln 2008: 333).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5: Modell der Akzeptanz von Fahrerassistenzsystemen (Arndt/Engeln 2008: 317, leicht modifiziert)

2.4. Moderatoren der Technologieakzeptanz

Sun und Zhang haben weitere Moderatoren gefunden, die die Technologieakzeptanz beeinflussen. Diese wurden in drei Gruppen aufgeteilt: organisatorische, technologische und individuelle Faktoren. Durch Einbezug dieser Moderatoren konnte die Erklärungskraft des TAM verstärkt werden (Sun/Zhang 2005: 64f.)

In Bezug auf die Akzeptanz von FAS wird in dieser Arbeit aus den Gruppen der organisatorischen Faktoren der Faktor der Aufgabenbzw. Arbeitsbezogenheit von der Betrachtung ausgeschlossen, da eine allgemeine Akzeptanzeinstellung überprüft werden soll und eine Routine bei der Fahraufgabe Personen ausschließen würde, die diese Aufgabe seltener ausführen. Trotzdem soll angemerkt werden, dass häufiges Autofahren aufgrund der Entlastung die dauerhafte Nutzung der Systeme positiv beeinflussen kann. Aus der Gruppe der technologischen Faktoren sollen die Faktoren Zweck und Komplexität ausgeschlossen werden. Der Faktor Zweck wird ausgeschlossen, da FAS weder arbeitsorientiert noch rein unterhaltungsorientiert sind. Der Faktor der Komplexität wird ausgeschlossen, da angenommen wird, dass aufgrund der Erfahrung mit Technologien sowie dem persönlichen Bildungshintergrund dieser Faktor sehr individuell ist und in dem Fragebogen nicht überprüft werden konnte. Aus demselben Grund wurde auch der Faktor Denkvermögen aus der Kategorie der individuellen Faktoren ausgelassen.

Während in den nächsten Unterkapiteln theoretische Ansätze über die Einflüsse von Alter und Geschlecht sowie dem kulturelle Hintergrund auf das TAM erfolgen werden, gibt es über die anderen Moderatoren keine weiteren Studien außer die von Sun und Zhang bzw. sie sind bereits Teil einer der oben genannten Erweiterungen. Daher soll hier nur auf die Kategorie der Einzelbzw. Gruppentechnologien eingegangen werden.

Da FAS nicht nur zum eigenen Vorteil dienen sollen, sondern auch ein wichtiger Sicherheitsfaktor für die Gruppe darstellen, sowie die Tatsache, dass sie ihr ganzes Potential erst ausfüllen können, wenn mehrere FAS über mehrere Autos zusammenarbeiten werden FAS hier als Gruppentechnologien klassifiziert. Das bedeutet, dass SN einen größeren Einfluss auf NI und WN hat als dies bei einzelnen Technologien der Fall gewesen wäre (Sun/Zhang 2005: 67). Dies stimmt auch mit der Feststellung von Arndt und Engeln überein, dass SN im Falle von FAS einen stark positiven Einfluss auf NI ausübt (2008: 333).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 6: Ein integriertes Modell mit Moderatoren (Sun/Zhang 2005: 65, leicht modifiziert, aus dem Engl. übers. d. Verf.).

2.4.1 Alter und Geschlecht

Morris et al. haben 2005 Alter und Geschlecht als zusätzliche Variablen zur Akzeptanzvorhersage untersucht. Obwohl die Untersuchung auf Grundlage der TPB entstand, werden auch Einflüsse auf die TAM festgestellt, die empirisch belegt wurden (Morris et al. 2005: 69f.). Ein wesentliches Merkmal, das herausgefunden wurde, stimmt mit Hofstedes Kulturdimensionen überein: für Frauen sind eher sozialen Faktoren wichtig, während Männer eher die Zweckdienlichkeit im Auge haben (Hofstede/Hofstede 2005: 117). Daher sind für Frauen die Einflüsse von SN, EV, wahrgenommenen Verhaltenskontrolle und WEB auf NI auch stärker als für Männer, wohingegen für diese der Einfluss von EV und WN auf NI stärker ausfällt (Sun/Zhang 2005: 68; Morris et al. 2005: 79). Allerdings muss auch gesagt werden, dass die Geschlechterunterschiede zwar in der älteren Generation existieren, in der jüngeren aber immer unklarer werden. Tatsächlich haben Morris et al. sogar festgestellt, dass es eher zu Gemeinsamkeiten als zu Unterschieden kommt (2005: 82).

Bei der Untersuchung des Moderators Alter wurde festgestellt, dass für kurzfristige Entscheidungen ältere Personen eher durch EV, SN, wahrgenommene Verhaltenskontrolle, WEB und WN beeinflusst werden, wohingegen jüngere Personen nur durch EV beeinflusst werden. Allerdings schwindet der Einfluss von SN bei älteren Personen bei anhaltender Benutzung (Morris et al. 2005: 71).

Die Hypothesen, die in der Studie aufgestellt und auch belegt wurden, belegen, dass Geschlecht und Alter die Einstellung Technologien zu nutzen beeinflussen. Ein Beispiel hierfür ist, dass der Einfluss von EV mit wachsendem Alter steigt. Zusätzlich kann für SN und NI festgestellt werden, dass es mit steigendem Alter einen stärker ausgeprägten Geschlechterunterschied gibt (Morris et al. 2005: 73f.).

2.4.2 Kulturelle Einflüsse auf die Technologieakzeptanz

Um auch die kulturübergreifenden Unterschiede, die in dieser Arbeit beleuchtet werden sollen, auf ein theoretisches Grundgerüst stützen zu können, wird sich dieser Abschnitt mit dem kulturellen Einfluss auf das TAM auseinandersetzen. Hierbei werden zwei Artikel beleuchtet, die seit 2005 kulturell geprägte Faktoren untersucht haben, die das TAM beeinflussen. Da die später hinzugekommene Dimension der langfristigen bzw. kurzfristen Ausrichtung von Hofstede nicht als Einflussfaktor auf die Akzeptanz von FAS untersucht wurde und es auch keinen absehbaren Einfluss auf das TAM gibt, wird diese Dimension in der weiteren Arbeit nicht weiter bearbeitet.

2.4.2.1 Machtdistanz (Power Distance Index PDI)

Die Machtdistanz beschreibt Hofstede als „the extent to which the less powerful members of institutions and organisations within a country expect and accept that power is distributed unequally“ (Hofstede/Hofstede 2005: 46). Dieser Aussage zugrunde liegt die Annahme, dass es in jeder Gesellschaft keine Gleichstellung zwischen den ihr angehörenden Individuen gibt (Hofstede/Hofstede 2005: 40). Ein hoher Wert in dieser Dimension stellt eine hohe Machtdistanz dar, die von den Mitgliedern der Gesellschaft auch gewünscht wird. Ein niedriger Wert auf der anderen Seite zeigt an, dass die Gesellschaftsmitglieder Ungleichheiten zwischen Personen eher vermeiden bzw. entfernen wollen (Hofstede/Hofstede 2005: 57).

Es existieren zwei Hypothesen wie sich diese Dimension auf die Technologieakzeptanz auswirkt. Die Erste, noch nicht überprüfte, sagt aus, dass in Kulturen mit einem niedrigen Wert in dieser Dimension der Einfluss von WN auf NI stärker ausfällt (Sun/Zhang 2005: 70). Da diese Hypothese noch nicht belegt ist, wird sie in dieser Arbeit nicht berücksichtigt werden können.

Die Zweite nimmt an, dass SN einen stärkeren Einfluss auf NI hat, wenn es eine große Machtdistanz gibt (Sun/Zhang 2005: 70). Dies konnte allerdings nur teilweise bestätigt werden. Zwar wurde die Hypothese bei einer Untersuchung mit Autoritätspersonen belegt, für alle weiteren Personen wurde diese Annahme allerdings widerlegt. In diesem Fall wäre die Beziehung zwischen SN und NI stärker, je niedriger der Wert in dieser Dimension ist (Srite/Karahanna 2006: 690f., 696). Da in dieser Arbeit die Akzeptanz von FAS für alle in einer Kultur lebenden Personen festgestellt werden soll, wird diese Annahme verwendet werden. Da außerdem SN einen positiven Einfluss auf NI hat (Arndt/Engeln 2008: 333) und dieser in Kulturen mit niedriger Machtdistanz steigt, wird die Akzeptanz von FAS zusätzlich begünstigt.

Da Deutschland einen Wert von 35, Japan hingegen einen Wert von 54 hat (Hofstede/Hofstede 2005: 43f.), wird diese Kulturdimension den Einfluss von SN auf NI für Deutschland stärken.

2.4.2.2 Individualismus versus Kollektivismus (Individualism IDV)

Individualistische Kulturen werden von Hofstede als „societies in which the ties between individuals are loose: everyone is expected to look after himself or herself and his or her immediate family“ (Hofstede/Hofstede 2005: 76) definiert. Kollektivistisch sind hingegen „societies in which people from birth onward are integrated into strong, cohesive in-groups, which throughout people`s lifetimes continue to protect them in exchange for unquestioning loyalty“ (Hofstede/Hofstede 2005: 76).

Zwar gibt es für diese Dimension zwei Hypothesen, jedoch wurden beide noch nicht empirisch belegt. Die Erste sagt aus, dass in kollektivistisch geprägten Kulturen der Einfluss von SN auf NI höher ist als bei individualistisch geprägten Kulturen (Sun/Zhang 2005: 71). Hierbei wurde zwar ein Einfluss festgestellt, jedoch konnte dieser bisher noch nicht als wesentlicher Einfluss klassifizieren werden. Die Zweite ebenfalls noch nicht belegte Hypothese geht davon aus, dass WN einen größeren Einfluss auf NI hat, wenn eine Kultur individualistisch geprägt ist (Sun/Zhang 2005: 71). Da beide Hypothesen noch nicht belegt sind, können sie in dieser Arbeit nicht bei der Auswertung berücksichtigt werden.

Da Deutschland, wie zu erwarten, mit einem Wert von 67 eine individualistische Gesellschaft ist, Japan jedoch mit einem Wert von 46 eher zu den kollektivistischen Kulturen gehört (Hofstede/Hofstede 2005: 78), würde, wenn empirische Beweise vorlägen, der Einfluss von SN für Japan und der Einfluss von WN auf NI sich für Deutschland verstärken.

2.4.2.3 Maskulinität versus Feminität (Masculinity MAS)

Maskulin wird eine Gesellschaft genannt, „when emotional gender roles are clearly distinct: men are supposed to be assertive, tough, and focused on material success, whereas women are supposed to be more modest, tender, and concerned with the quality of life” (Hofstede/Hofstede 2005: 120). Eine Gesellschaft ist andererseits feminin, „when emotional gender roles overlap: both men and women are supposed to be modest, tender and concerned with the quality of life” (Hofstede/Hofstede 2005: 120).

Die bisher noch nicht belegte Hypothese zu dieser Dimension sagt aus, dass der Einfluss von WN auf NI in einer maskulin geprägten Kultur verstärkt wird (Sun/Zhang 2005: 71). Aufgrund des bisher fehlenden empirischen Beweises, kann dies jedoch nicht in dieser Arbeit berücksichtigt werden kann.

Die bisher belegten Hypothesen sagen aus, dass durch einen niedrigen Wert die Wichtigkeit von SN im TAM steigt. Daher würde der Einfluss von SN auf NI in femininen Kulturen zunehmen. Zusätzlich hierzu wurde auch noch festgestellt, dass in einer maskulin geprägten Kultur der Einfluss von WEB auf NI steigt (Srite/Karahanna 2006: 696).

Aufgrund des hohen Wertes von 66 ist Deutschland eine klar maskuline Kultur, kommt aber nicht an Japan heran, das einen Wert von 95 hat (Hofstede/Hofstede 2005:120). Da beide Länder trotz des Wertunterschiedes maskulin sind, wird sich der Einfluss von WEB auf NI in beiden Ländern verstärken.

2.4.2.4 Ungewissheitsvermeidung (Uncertainty Avoidance Index UAI)

Obwohl die Zukunft unvorhersehbar ist, ist der Umgang mit dieser Unsicherheit in den verschiedenen Kulturen sehr unterschiedlich (Hofstede/Hofstede 2005:165). Definiert wird diese Dimension daher als der „extent to which the members of a culture feel threatened by ambiguous or unknown situations” (Hofstede/Hofstede 2005: 167).

Die bisher noch nicht belegte Hypothese für diese Dimension sagt aus, dass der Einfluss von WN auf NI größer ist, je niedriger der Wert ist (Sun/Zhang 2005: 71).

Andererseits wurde belegt, dass auch in dieser Dimension SN eine wichtige Rolle spielt. Je höher der Wert ist, desto mehr versuchen sich die Mitglieder in diesen Kulturen an ihrer Umwelt zu orientieren, um sich in ihren Entscheidungen bestärkt zu sehen. Daher wird angenommen, dass ein höherer Wert, den Einfluss von SN auf NI verstärkt (Srite/Karahanna 2006: 688, 697).

Deutschland ist mit einem Wert von 65 zwar eine Kultur, die Ungewissheiten gerne vermeidet, jedoch ist dieser Wunsch in Japan noch viel stärker ausgeprägt, was sich in einem sehr hohen Wert von 92 widerspiegelt (Hofstede/Hofstede 2005:168f.). Da beide Kulturen zu denen gehören, die Ungewissheit vermeiden wollen, wird sich der Einfluss von SN auf NI für beide Länder verstärken.

2.4.2.5 Zusammenfassung der Kulturdimensionen

Auf Gurndlage der oben beschriebenen Kulturdimensionen können folgende Abbildungen zusammenfassend dargestellt werden.

Wie unten in der Abbildung ersichtlich ist, befinden sich Deutschland und Japan nur in den Dimensionen PDI und IDV in verschiedenen Bereichen der Kulturdimensionen. In den Dimensionen MAS und UAI wurde Japan zwar immer ein höherer Wert zugemessen, jedoch befinden sich beide Kulturen im oberen Bereich.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 7: Hofstedes Kulturdimensionen: Deutschland und Japan im Vergleich (Hofstede/Hofstede 2005: 43f., 78, 120, 168f.)

Auch die Einflüsse der Kulturdimensionen auf die Technologieakzeptanz sind im Folgenden noch einmal zusammenfassend dargestellt. Hierbei sind bereits empirisch belegte Hypothesen und nicht belegte Hypothesen, die gestrichelt dargestellt sind, berücksichtigt wurden. Für einen hohen Wert wurde jeweils die Abkürzung h. W. verwendet. Die Abkürzung n. W steht für einen niedrigen Wert.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 8: Einflüsse der Kulturdimensionen auf das TAM (Srite/Karahanna 2006: 685, leicht modifiziert)

3. Ausgangslage in Deutschland und Japan

Wenn davon ausgegangen wird, dass FAS Unfälle vermeiden, wie unten weiter erläutert wird, dann ist eine Akzeptanz von der Gesellschaft eigentlich vorauszusetzen. Allerdings muss auch beachtet werden, dass FAS aufgrund von technischen Mängeln auch Unfälle verursachen können. In der heutigen Gesellschaft kann wohl kaum von dem Utilitaristischen Grundsatz ausgegangen werden, dass Schäden des Individuums dem Gemeinwohl geopfert werden können. Um die gesellschaftliche Akzeptanz von FAS moralisch vertretbar darzustellen, kann aber argumentiert werden, dass auch Personen, die in Unfälle aufgrund von fehlerhaften FAS verwickelt werden, der Einführung von FAS zustimmen werden, da der erwartete Nutzen gegenüber FAS durch die geringere Gesamtanzahl an Unfällen mehr Vorteile als Nachteile mit sich bringt. Solange also Personen, die selbst Schaden durch FAS erleiden, der Einführung der Systeme zustimmen, weil sie sich davon einen größeren Nutzen erwarten, kann eine gesellschaftliche Akzeptanz unterstellt werden (Homann 2005: 240f.). Trotz dieser Unterstellung treffen FAS während ihrer Einführung weiterhin auf eine mangelnde Akzeptanz bei Kunden (Arndt/Engeln 2008: 313).

Um einen Grundstein für das Verständnis über die Akzeptanz von FAS zu bilden, wird in diesem Kapitel die Ausgangslage in Deutschland und Japan besprochen werden. Hierzu werden sekundäre Quellen ausgewertet. Die Ergebnisse werden zusammen mit denen der Umfrage die Grundlage für die Analyse der Nutzungsintention bilden.

3.1 Legale und politische Rahmenbedingungen

Trotz der Unterstellung, dass eigentlich eine moralische Akzeptanz vorhanden ist, treffen FAS während ihrer Einführung weiterhin verschiedenen Hindernisse, die die Akzeptanz der Fahrer beeinträchtig.t Nachfolgend wird daher der legale und politische Kontext dargelegt, der sowohl Nachteile, wie auch Vorteile für eine flächendeckende Einführung der Systeme aufzeigt.

3.1.1 Legale Aspekte

Je autonomer ein Fahrzeug fährt, desto unsicherer wird die Frage, wer eigentlich haftet, wenn ein Unfall passiert. Wenn es am System lag, haftet dann der Hersteller des Autos oder des Systems? Oder haftet doch der Fahrzeugführer? Deshalb ist es wohl auch kein Wunder, dass diese Fragestellung als zweitgrößtes Problem von Deutschen bei der Einführung vom autonomen Fahren gesehen wird (Fuß 2013: 6).

Laut dem deutschen Gesetz, dass in Bezug auf FAS auch in internationalen Arbeiten als Beispiel benutzt wird, gibt es eine Teilung der Haftbarkeit je nach Situation und Hintergrund, die hier dargelegt wird. Die japanische Haftung ähnelt, da das Rechtssysteme in Japan aus dem Deutschen übernommen wurde, sehr der deutschen Haftung und wird daher hier nur kurz dargestellt.

Laut deutschem Recht, kann sowohl der Halter als auch der Fahrer für den Unfall verantwortlich gemacht werden, wenn er ein auf dauernden Einsatz eingestelltes System deaktiviert oder er sich nicht mit den Grenzen und Funktionen des Systems vertraut gemacht hat und es daher zu einem Unfall kommt. Den Halter trifft sogar die Schuld an einem Unfall, wenn er den Fahrer nicht über die Funktionen der Systeme aufgeklärt hat, oder ein reparierbarer Schaden an den Systemen vorgelegen hat (Vogt 2003: 155ff.). Auch laut japanischem Recht haftet ein Fahrer, wenn er fahrlässig handelt. Dies würde eine Haftung aufgrund von falscher oder unzulässiger Handhabung eines Fahrzeuges und auch wegen Vernachlässigung des Zustands eines Fahrzeugs bedeuten (Nakayama 2014: 6). Problematisch ist außerdem die Tatsache, dass die meisten Menschen nicht dazu neigen, sich die Handbücher ihrer Fahrzeuge genau durchzulesen und damit die Grenzen und Funktionen ihrer Systeme meist nicht gut genug kennen. Besonders wichtige Informationen müssen daher noch einmal zusätzlich die Aufmerksamkeit des Fahrers erregen (z.B. Warnungen, dass ein Kindersitz nicht mit eingeschaltetem Airbag auf dem Vordersitz angebracht werden darf). Nicht die Schuld des Fahrers ist es, wenn die Warnung des Systems aber nicht stark genug gewesen ist, um ihn vor dem erkannten Risiko adäquat zu warnen (Feldges 1996: 2f.).

Neben dem Fahrer und dem Halter können auch die Hersteller des Autos und der Systeme haftbar gemacht werden. So gilt bspw. nach dem Produkthaftungsgesetz §1: „Wird durch den Fehler eines Produkts jemand getötet, […] verletzt oder eine Sache beschädigt, so ist der Hersteller des Produkts verpflichtet, dem Geschädigten den daraus entstehenden Schaden zu ersetzen“ (ProdHaftG 2002: 1). Zu beachten ist hierbei, dass der Produzent des Autos nicht für den Schaden am Auto selbst belangt werden kann, der Hersteller der Systeme schon (Vogt 2003:158). Außerdem gilt, dass wenn ein Fahrer eine Fehlannahme aufgrund des Namens oder der Werbung eines Systems trifft, das Produkthaftungsgesetz eintritt und damit der Hersteller haftbar gemacht wird (Feldges 1996: 3). Auch im japanischen Recht liegt die Schuld in gewissen Fällen bei dem Hersteller. So gibt es ein ähnliches Produkthaftungsgesetz wie in Deutschland. Angemerkt werden muss hierbei aber, dass es in diesem Gesetz eine Lücke für Softwarefehler gibt. Aufgrund dieser Lücke gibt es zum jetzigen Zeitpunkt ein Haftvakuum bezüglich FAS (Nakayama 2014: 4, 10).

Zusätzlich kann der Hersteller auch nach der Produzentenhaften haftbar gemacht werden, denn „derjenige, der eine Sache in den Verkehr bringt oder dem Verkehr eröffnet, verantwortlich dafür ist, dass dies nicht mit Sicherheitsrisiken verbunden ist“ (Vogt 2003:158). Das bedeutet, dass aufgrund einer Verschuldungshaftung der Produzent auch für Konstruktionsfehler haften muss. Dies bedeutet nicht nur, dass ein System auf dem neuesten Stand der Technik sein muss. Darüber hinaus gilt, dass, wenn ein mit den Systemen vertrauter Fahrer aufgrund von Bedienungsproblemen einem Unfall verursacht, die erschwerte Bedienung als Konstruktionsfehler gesehen wird und der Hersteller dafür haftet (Vogt 2003: 158f.). Für die Akzeptanz von FAS ist gerade dieser Haftungspunkt ein besonders wichtiger. Denn durch ihn wird ein Anreiz für die Produzenten sichergestellt, eventuelle Bedienprobleme zu lösen und damit WEB für den Endnutzer zu steigern.

Zukünftig wird die Verantwortung der Produzenten immer weiter ansteigen, da immer mehr Systeme direkt in die Fahraufgabe eingreifen und damit der Fahrer als Haftungspartei in beiden Ländern ausfallen wird (Feldges 1996: 4; Nakayama 2014: 11).

3.1.2 Politik

Aufgrund der hohen Zahlen an Verkehrstoten weltweit (WHO 2013: 12) rücken FAS im Moment auch stark in den Fokus der Politik. Vor allem in der Europäischen Union ist aufgrund des neuen Aktionsplans für Straßenverkehrssicherheit die Bedeutung von FAS gestiegen. Insbesondere für die Ziele bezüglich sicherer Fahrzeuge, die Nutzung moderner Technologien für mehr Sicherheit, Notfalldienste für eine Verbesserung der Betreuung von Verletzten und der Schutz von schwächeren Verkehrsteilnehmern (Europäische Kommission 2010: 5-13) sind FAS unabdingbar. Denn die Zielvorgabe, die Zahl der Unfalltoten im Vergleich zu 2010 bis 2020 zu halbieren, wird ohne FAS nicht realisierbar sein (Europäische Kommission 2010: 4). Daher werden im Zuge dieses Plans auch verschiedene FAS verpflichtend eingeführt werden (Frischkorn 2011: 12). Auch in Japan werden seit 1991 im Rahmen des Advanced Safety Vehicle die Kommerzialisierung und Verbreitung von Fahrerassistenzsystemen vorangetrieben. Seit 2011 wird insbesondere dem Fußgängerschutz eine sehr große Bedeutung beigemessen, da die Anzahl der Fußgänger seit 2008 die der Fahrzeuginsassen in den Statistiken der Verkehrstoten Jahr für Jahr überstiegen hat (Ishida et al. 2013: 1, 5). Auch die Nachhaltigkeit ist für die Politik von zentraler Bedeutung. Durch den verminderten Verbrauch von Kraftstoffen durch eine effizientere Fahrweise spielen FAS auch hierbei eine zentrale Rolle (Frischkorn 2011: 11).

Trotz der hohen Ziele in beiden Regionen wird allerdings oft beklagt, dass FAS erst von der Politik verpflichtend eingeführt werden, nachdem sie bereits auf den Markt eingeführt und auf breite Akzeptanz gestoßen sind (Frischkorn 2011: 13). So wird bspw. das Elektronische Stabilitätsprogramm (ESP) in Deutschland und Japan erst ab Ende 2014 für alle Neuwagen verpflichtend (Frost & Sullivan 2013, Internet). In naher Zukunft werden außerdem durch neue Regulierungen automatische Notbremssysteme in Europa verpflichtend werden. Japan möchte diese Verpflichtung ca. ein Jahr nach der Übernahme in die ISO Standards einführen. Dieser Abstand von einem Jahr gilt für die meisten Regulierungen bezüglich FAS (Frost & Sullivan 2013, Internet). Dies ist besonders interessant, wenn bedacht wird, dass japanische Hersteller 1995 als Erste FAS auf den Markt gebracht haben, während die europäischen Hersteller erst vier Jahre später folgten (Stiller 2007: 165). Trotz des zeitlichen Vorsprungs werden also in Europa eher FAS verpflichtend eingeführt als in Japan. Manche Systeme wie z.B. Reifendruckkontrollsysteme sind in Europa sogar Pflicht, wohingegen für Japan generell keine Regulierung geplant sind (Frost & Sullivan 2013, Internet). Neben der verpflichtenden Einführung von FAS ist besonders die Aufklärung der Bürger sehr wichtig, um Unfälle aufgrund von fehlendem Wissen über die Systeme zu vermeiden. Hierbei sind nicht nur die Produzenten von FAS und die Hersteller der Fahrzeuge gefragt, sondern auch die Regierungen müssen einen Teil hierzu beitragen (Homann 2005: 244).

Zusätzlich zu den politischen Rahmenbedingungen gibt es auch noch das European New Car Assessment Programme (Euro NCAP) und das Japanese New Car Assessment Programme (JNCAP), auch bekannt als National Agency for Automotive Safety & Victim' Aid, die durch Crashtests Fahrzeuge bewerten und damit ein Bild darüber schaffen, wie sicher ein Auto ist. Das Rating beider Organisationen gilt in beiden Ländern als Kaufkriterium. Deshalb ist es auch essentiell, welche Systeme bei den Crashtests geprüft werden, insbesondere da die meisten Systeme schon vor der verpflichtenden Einführung getestet werden. Dies stellt einen Anreiz für die Hersteller dar, die Systeme schon als Standard anzubieten bevor es diesbezügliche Regulierungen gibt (Ishida et al. 2013: 1). Während im EuroNCAP allerdings aktive Sicherheitselemente wie ESP und Geschwindigkeitsregulierende Systeme geprüft werden, geschieht dies noch nicht im JNCAP (Frost & Sullivan 2013, Internet), obwohl eine Einführung dieser Tests geplant ist (Ishida et al. 2013: 5).

Hypothese 1: Durch die Anstrengungen und Kommunikation der Politik steigt der Einfluss von SN auf NI zu Gunsten von der Akzeptanz von FAS.

Ein Grund für die Anstrengungen der Politik FAS einzuführen liegt in den angesprochenen hohen Zielen zur Vermeidung von Verkehrstoten. Das Unfallvermeidungspotential soll daher im nächsten Kapitel näher untersucht werden.

3.2 Unfallvermeidungspotential

Im Jahr 2013 stellte die Polizei fest, dass nur 7 von 1000 Verkehrsunfällen mit Personenschäden aufgrund von technischen Mängeln verursacht wurden. Trotz dessen das diese niedrige Zahl auch der Tatsache zuschulden kommen kann, dass die Mängel nicht von der Polizei erkannt wurden, ist dennoch die Anzahl der durch menschliches Fehlverhalten entstandenen Unfälle signifikant größer. Je Unfall konnten statistisch 1,3 menschliche Fehler zugeordnet werden. Davon wurden über 66,8 % den Fahrzeugführern angelastet. (Statistisches Bundesamt 2014: 49). Um das Unfallvermeidungspotential für FAS genauer bestimmen zu können, wurden die Hintergründe für die Unfallursachen in vier Kategorien aufgeteilt:

1. Informationsmangel oder keine Wahrnehmung der Informationen
2. Falschinterpretation der vorhandenen und wahrgenommenen Informationen
3. Fehlentscheidung seitens des Fahrers
4. Fehler in der Ausführung der Fahraufgabe (Vollrath/Briest 2008: 145).

In ihrer Studien untersuchten Vollrath und Briest 74 % aller Unfälle in Deutschland 2005. Hierbei wurde nachgewiesen, dass die häufigsten Hintergründe der Informationsmangel mit 41,5 % und die Fehlentscheidung seitens des Fahrers mit 33,2 % sind (2008: 149).

[...]