Interaktive und webbasierte Erklärung eines ÖPNV-basierten Ridepoolingsystems für diverse Nutzergruppen zur Steigerung der Zufriedenheit

Art der Abschlussarbeit

Status der Arbeit

Betreuer/in

Hintergrundinformationen zu der Arbeit

On-Demand-Ridesharing-Angebote werden trotz ihrer Vorteile für die Umwelt und das

Verkehrsaufkommen von vielen Menschen nicht genutzt. Daher ist es wichtig, mögliche

Ursachen dafür festzustellen und Lösungen zur Steigerung der Nutzung zu entwickeln.

Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, durch bessere Erklärungen die wahrgenomme

Nachvollziehbarkeit und das wahrgenommene Vertrauen zu steigern. Dadurch soll die

erwartete Zufriedenheit sowie die Nutzungsintention der (potentiell) Nutzenden erhöht

werden. Dazu wurde ein Erklärsystem entwickelt, welches die Erklärenden bei den Erklärungen

unterstützen soll. Im ersten Schritt wurden die Anforderungen an das System

mittels Interviews mit Nutzenden des LÜMO-Angebots und Mitarbeitenden des Stadtverkehrs

festgestellt (N = 5). Das daraufhin erstellte erste Konzept wurde in einem

Workshop mit Mitarbeitenden des Stadtverkehrs (N = 2) formativ evaluiert und in einer

zweiten Iteration weiterentwickelt. Der realisierte Prototyp wurde abschließend im Rahmen

eines Experiments mit potentiell Nutzenden (N = 22) eingesetzt und hinsichtlich

der Forschungsfragen quantitativ evaluiert. Die Ergebnisse zeigen im Mittel Unterschiede

im Vergleich zu Erklärungen ohne Erklärsystem. Diese waren für das wahrgenomme

Vertrauen, die wahrgenomme Nachvollziehbarkeit und die erwartete Zufriedenheit statistisch

nicht signifikant. Zwischen den einzelnen Faktoren konnten signifikante Korrelationen

festgestellt werden. Zudem wurden Verbesserungsmöglichkeiten für das Erklärsystem

festgestellt. Zukünftige Forschung könnte weitere Interaktions- und Darstellungsformen

für die relevanten Aspekte des LÜMO-Angebots untersuchen. Gleichzeitig könnten die

Zusammenhänge und Auswirkungen der einzelnen Faktoren weiter untersucht werden.

Prüfling
Martin Zimmer

Starttermin

Jun 2022

Abgeschlossen

Jan 2023