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Analyzing Drivers’ Distractions due to Smartphone Usage: Evidence from AutoLog DatasetAnálisis de las distracciones de los conductores debidas al uso de teléfonos inteligentes: Evidence from AutoLog Dataset

Resumen

El uso de un teléfono inteligente mientras se conduce ha sido declarado un peligro global y ha sido reconocido como una de las principales causas de choques y accidentes. Numerosas soluciones, como Android Auto y CarPlay, se utilizan para facilitar a los conductores al minimizar las distracciones del conductor. Sin embargo, estas soluciones restringen el uso del teléfono inteligente, lo cual es poco práctico en escenarios de conducción reales. Este documento de investigación presenta un análisis exhaustivo de las soluciones disponibles para identificar problemas en las actividades con teléfonos inteligentes. Hemos utilizado evaluación empírica y evaluación basada en conjuntos de datos para investigar los problemas en las interfaces de usuario de teléfonos inteligentes existentes. Los resultados muestran que el uso de teléfonos inteligentes mientras se conduce puede interrumpir la conducción normal y puede provocar cambios bruscos en el volante, desviar la atención de la carretera y aumentar la carga cognitiva, lo que podría resultar colectivamente en una situación devastadora. Para justificar los argumentos, hemos realizado un estudio empírico recopilando datos mediante una encuesta en modo máximo, es decir, cuestionarios y entrevistas a 98 conductores. Los resultados muestran que las soluciones basadas en teléfonos inteligentes existentes son las menos adecuadas debido a numerosos problemas (por ejemplo, interfaces complejas y ricas, actividades redundantes y que consumen mucho tiempo, que requieren mucha atención visual y mental, y restricciones contextuales), lo que hace que su efectividad sea menos viable para los conductores. Según los hallazgos obtenidos de los modelos de Regresión Logística Ordinal (RLO), se recomienda que las interacciones entre los conductores y los teléfonos inteligentes podrían minimizarse desarrollando interfaces de usuario adaptativas conscientes del contexto para superar las posibilidades de accidentes.

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