JoVE Logo

S'identifier

Un abonnement à JoVE est nécessaire pour voir ce contenu. Connectez-vous ou commencez votre essai gratuit.

Dans cet article

  • Résumé
  • Résumé
  • Introduction
  • Protocole
  • Résultats
  • Discussion
  • Déclarations de divulgation
  • Remerciements
  • matériels
  • Références
  • Réimpressions et Autorisations

Résumé

Nous présentons ici un protocole visant à évaluer les comportements de conduite tout en suivant un véhicule dans un environnement de conduite simulé. Le protocole présenté est utilisé pour comparer l’impact de différentes origines auditifs sur les comportements au volant.

Résumé

Conduite automobile est une activité quotidienne pour beaucoup d’individus dans les sociétés modernes. Pilotes souvent écoutent la musique pendant que vous conduisez. La méthode présentée ici étudie comment écouter de la musique influence des comportements de conduite. Une simulation de conduite a été choisie parce qu’il offre un environnement bien contrôlé et un bon niveau de validité écologique. Comportements de conduite ont été évaluées au moyen d’une tâche de voiture-qui suit. Dans la pratique, les participants ont reçu l’ordre de suivre un véhicule de tête, comme ils le feraient dans la vraie vie. La vitesse du véhicule de tête a changé au fil du temps, nécessitant des ajustements de vitesse constante pour les participants. Le temps inter véhicule a servi à évaluer les comportements de conduite. Pour compléter les comportements de conduite, l’humeur subjective et niveau physiologique de l’excitation ont également été prélevés. Par conséquent, les résultats recueillis à l’aide de cette méthode offrent des aperçus sur l’état interne de l’homme (humeur subjective et l’excitation physiologique) et des comportements de conduite dans la voiture après la tâche.

Introduction

Activité de conduite automobile a augmenté rapidement au cours des dernières décennies et est maintenant une activité quotidienne pour beaucoup d’individus dans les sociétés modernes. Conformément à cette croissance, l’activité automobile au volant est devenu un sujet d’actualité d’investigation pour la communauté de facteur humain1.

Il y a un nombre très limité des principales activités culturelles qui définissent généralement l’humanité quelle que soit la population et la période historique considérée comme2. La musique est une de ces activités ainsi que l’utilisation de l’outil et le raisonnement symbolique qui sous-tendent les capacités de langage3. Jouer et écouter de la musique sont donc une activité individuelle et sociale essentielle. Suite à une étude exhaustive de la littérature, Schäfer et coll.4 environ 130 différentes fonctions non redondant, associées à l’écoute de la musique et jugées trois musique écoute meta-fonctions étaient alors : (1) l’excitation et régulation de l’humeur, (2). réalisation de la conscience de soi et l’expression de parenté sociale (3). En conséquence, les gens sont fréquemment écouter la musique dans une variété de situations et lieux5. Parmi ces situations, écouter de la musique pendant que vous conduisez est extrêmement fréquente avec les pilotes, écouter de la musique pendant environ trois quarts de leur temps de conduite,6de la déclaration.

Écoute de musique est connu à l’impact de l’état émotionnel de l’auditeur7 et donc induire des changements d’humeur dans une variété de situations et de recherche des zones8. Selon la théorie de congruence de l’humeur, comportement d’une personne est liée à l’accès à son humeur9 avec les éléments de preuve tirés de neuro-imagerie10 tant d’expériences comportementales11. Suivant ce raisonnement, écoute de la musique peut changer l’humeur des pilotes, qui à son tour peut changer les comportements au volant.

Changements d’humeur musicalement induite pendant que vous conduisez trouvées se pour traduire par des améliorations de performances dans certaines conditions ou déficiences dans d’autres conditions. D’une part, complexe et très exigeant des environnements de conduite, musique calme a été trouvée pour atténuer les États affectifs : il a un effet adoucissant sur les émotions négatives, réduit le niveau de stress et améliore la détente et le calme12du conducteur. Cet effet relaxant a été signalé à être plus efficace lors de l’utilisation des changements brusques de la musique par rapport à musique progressive changements13. En revanche, les gens étaient plus lents à détecter les dangers dans la conduite des scènes en colère a été précédemment induit à travers la musique et imagerie par rapport à l’humeur neutre performances14guidée. Bonne musique écoute tandis que la conduite s’est avéré aussi préjudiciable au latéral par oxydation, tandis que la musique triste a eu aucun effet significatif sur le contrôle latéral du véhicule15. En bref, humeur des pilotes peut avoir un impact performances de conduite d’une manière opposée selon la musique et l’induction de l’humeur associés et sur la situation de conduite considérée comme.

L’objectif de la méthode rapporté ici est d’offrir une situation de conduite expérimentalement bien contrôlée afin d’étudier l’impact de la musique à l’écoute sur les comportements de conduite. Afin de garantir la reproductibilité de la situation de conduite, une méthode basée sur la simulation de conduite a été mis en place. À première vue, une simulation de conduite pourrait être considérée comme une version dégradée d’enquêtes de conduite réelle. Cependant, la réalité est plus complexe, et un montage expérimental donné ne peut être considéré comme la meilleure solution expérimentale en termes absolus. Le meilleur montage expérimental est plutôt celui qui convient le plus précisément aux besoins de l’enquête concernait16. Si véritable voiture-conduite est le montage expérimental qui se reproduit au mieux la situations de conduite de la vie quotidienne, il est également livré avec certains inconvénients : sécurité des conducteurs en cas de manipulations expérimentales, des déficiences potentielles en termes de performances, de conduite et difficultés dans le contrôle de l’environnement de conduite, y compris le trafic, les conditions météorologiques, la lumière des conditions, niveau de bruit ambiant, etc.. À l’inverse, si des simulateurs de conduite ne sont pas aussi réalistes que des véhicules réels, des manipulations et des conditions expérimentales peuvent être strictement contrôlées et répliquées17. Ainsi, les différents participants peuvent être exposés à l’exactes mêmes conditions expérimentales. En outre, des manipulations expérimentales potentiellement compromettre les performances motrices sont rendues possibles que seulement virtuelle sécurité (et non réel) sont activées. Au total, une simulation de conduite offre un excellent compromis entre la nécessité de préserver l’activité motrice naturelle (c.-à-d., la validité externe) et la nécessité d’un fort contrôle expérimental (c.-à-d. la validité interne).

Protocole

Toutes les méthodes décrites ici ont été approuvés par le Comité d’éthique du département de psychologie de l’Université Lyon 2 et le consentement éclairé a été obtenu de tous les participants.

NOTE : Les Participants ont été recrutés au moyen d’avis affichés dans la communauté locale et à l’université.

1. les participants

  1. Veiller à ce que les participants aient un permis de conduire et au moins deux ans d’expérience de conduite.
  2. Veiller à ce que les participants aient normale ou corrigée à l’audition et une vision normale.
  3. Veiller à ce que les participants ne souffrent pas d’une maladie mentale (schizophrénie, par exemple).
  4. Recruter un nombre similaire de femelles et mâles.
  5. Fournir aux participants une ceinture fréquence cardiaque liée à une montre pour surveiller la fréquence cardiaque.
  6. Demandez aux participants de choisir librement leur propre morceau de musique préféré (exemples de choix des participants : Uptown Funk de Mark Ronson featuring Bruno Mars ou pom-pom girl de l’OMI). Demander aux participants de fournir cette musique trace sur une clé USB. Cette piste permet de créer différents horizons musicaux pour l’expérience (voir section 3).

2. simulation de conduite

Remarque : Les étapes suivantes sont décrites à l’issu d’un nouveau simulateur de conduite, un BB_Sim développé à l’Université de Sherbrooke, qui comprend un ordinateur, trois écrans, ainsi qu’un volant et pédales accélérations et freinages pour la conduite des contrôles. L’étude initiale a été réalisée avec un simulateur de conduite différent à l’aide de logiciels open source OpenSD2S18.

  1. Définissez la simulation de conduite conduite de bruit (c'est-à-dire, le moteur du véhicule conduit) à ± 25dB.
  2. Siège du participant devant le simulateur, environ 60 cm à partir des écrans (trois écrans situés devant le participant, 48 x 30 cm chacun, couvrant une superficie totale de 137,52 ° de l’angle visuel sur l’axe horizontal et 28,65 ° de l’angle visuel sur la verticale axe), dans un siège de voiture modifié.
  3. Le participant dajuster la distance entre le siège et les pédales avec la poignée sous le siège.
  4. Une fois que le participant est confortablement positionné, fournissent des instructions sur l’utilisation des fonctionnalités du simulateur (c.-à-d., la façon d’interagir avec le volant et les pédales d’accélération et de freinage).
  5. Informer le participant de la maladie de simulation qui peut parfois se produire et informer le participant que la simulation sera arrêtée à tout moment si nécessaire.
  6. Utiliser une route rurale avec une voie de circulation par sens avec cinq coudes gauche et cinq virages droite et sans aucun trafic.

3. musique

  1. Logiciel permet de modifier le tempo de la musique, sans aucune modification de la hauteur.
  2. Créez quatre milieux auditif pour chaque participant : (1) No Music, avec aucune musique additionnelle a joué ; (2) musique, chaque participant musique préféré suivre sans modification ; (3) musique + 10, chaque morceau de musique préféré participant à un rythme croissant. Le tempo est augmenté de 10 % de la valeur de tempo régulier ; (4) musique-10, chaque morceau de musique préféré participant avec un tempo une diminution. Le tempo est diminué de 10 % du tempo régulier.
  3. Contrôler l’intensité de la musique. Intensité de la musique est connue pour modifier la conduite représentations19. Régler l’intensité à 75 dB pour tous les milieux auditifs mais la condition No musique.
  4. Utilisez un logiciel pour jouer l’un des quatre origines musicales pendant toute la durée de chaque lecteur. Jouer la musique sur deux haut-parleurs latéraux moniteur sous tension situés à droite et à gauche du participant.

4. simulation voiture-qui suit tâche

  1. Fournir des instructions relativement à la tâche : « conduire comme vous le feriez dans une situation de vie réelle. Votre objectif est de suivre le véhicule devant vous à une distance constante proche mais sans danger, comme si à la suite d’un ami sur une route inconnue. » Informer le participant qu’il n’y a aucun trafic ou des obstacles sur le chemin d’accès.
  2. Commencez la simulation avec une phase de formation afin de familiariser le participant avec le simulateur de conduite, l’environnement simulé, les commandes du véhicule et la tâche de la voiture qui suit. Lorsque le participant se sent confortable, interrompre l’entraînement.
  3. Aller de l’avant avec les disques expérimentaux. Lancement de la tâche de suivi de voiture simulée et parmi les quatre horizons musicaux.
  4. Commencer à enregistrer les données de fréquence cardiaque au début de chaque tâche de suivi de voiture simulée et mettre fin à la fin de cette tâche motrice.
  5. Pour la tâche de conduite voiture simulée, avoir le premier lecteur de pilote pour 50 m avant l’arrêt à un panneau « Stop ». Une fois que le véhicule du participant a cessé, un véhicule principal apparaît sur la route à la gauche de l’intersection. Demandez aux participants de suivre le véhicule. Après une première phase dans laquelle la vitesse du véhicule principal est stationnaire et set à 20 km/h, ce qui permet du véhicule conduit à rattraper, sa vitesse puis varie sinusoïdalement entre 45 km/h et 70 km/h au cours de chaque période de 60 s pour un total de 3 min. Ensuite, demander au participant d’arrêter l’entraînement.
  6. Pour la voiture-qui suit, utiliser une route à deux voies avec sens de circulation opposé. Afin de fournir un environnement de conduite réaliste, utilisez une section de route avec un nombre équilibré de gauche (n = 5) et virages à droite (n = 5) avec différents rayons de courbure de 45 m à 300 m. en outre, ajouter des éléments visuels sur les bords de la section de la route tels que les arbres , des obstacles, des champs et relief.
  7. Répéter la tâche de la voiture qui suit pour chacun des quatre origines musicales. La tâche de la voiture qui suit prend environ 4 min (3 min de voiture réelle-suit plus le début et la fin de la simulation de conduite).
    Remarque : La durée de la tâche de la voiture qui suit peut être prolongée si nécessaire.
  8. Faites une pause de 5 min entre chaque tâche de suivi de voiture pour réduire les effets de report.
  9. Contrebalancer l’ordre de présentation des quatre origines musicales entre les participants utilisant un design carré Latin.

5. collecte des données

  1. Recueillir l’humeur subjective des participants après que chaque condition à l’aide de l' échelle brève Introspection un humeur (IMC)20 validé en Français21,22. Ce questionnaire fournit des données sur l’humeur des participants sur les quatre dimensions de l’humeur : agréable/désagréable, l’excitation/calme, positif/fatigué et négatif/détendu.
  2. Recueillir des mesures physiologiques. Calculer la fréquence cardiaque moyenne et la variabilité de la fréquence cardiaque au cours de la totalité du disque pour chaque condition expérimentale en utilisant les données enregistrées par la fréquence cardiaque surveillance montre un échantillon par seconde. En pratique, calculer la fréquence cardiaque moyenne par une moyenne de toutes les données recueillies au cours de chaque variabilité expérimentale de condition et de la fréquence cardiaque en calculant l’écart sur les mêmes données.
  3. Objectif de mesurer les comportements par le biais de temps inter véhicule moyen et la variabilité inter vehicular temps de conduite. Record les deux conduits et position leader du véhicule et la vitesse à chaque fois l’étape à une fréquence d’échantillonnage de 60 Hz.
    1. À chaque pas de temps, calculer le temps inter véhicule comme le temps nécessaire pour le véhicule conduit à atteindre la position du véhicule plomb si la position des véhicules a été gelée et la vitesse du véhicule conduit a été constante.
    2. Moyenne de toutes les valeurs recueillies pour un lecteur obtenir le temps moyen entre véhicules et calculer l’écart sur ces valeurs pour obtenir la variabilité inter vehicular fois.
      Remarque : Plusieurs variables peuvent être calculées pour qualifier les comportements de conduite durant une tâche de la voiture qui suit. Le temps inter véhicule est particulièrement bien adapté car il offre une indication de la marge de sécurité entre le véhicule conduit et le véhicule de tête, choisi par le pilote.

Résultats

Les principales comparaisons sont basées sur les conditions expérimentales suivantes. La première condition expérimentale est No musique contre musique, une comparaison entre la No musique de fond et l’individu préfère la musique de fond à l’aide d’une paire de t-test. Ces analyses visaient à évaluer l’influence de l’écoute de musique préférée par rapport à une condition de contrôle sans musique. La deuxième condition expérimentale est quatre horizons musicaux différents, une comparai...

Discussion

La méthode proposée est bien adaptée pour des enquêtes ergonomiques cognitives, car il offre un excellent compromis entre le contrôle expérimental et validité écologique16. Si un contrôle expérimental fort est nécessaire pour s’assurer que les résultats recueillis sont liés à des manipulations expérimentales, aucun résultat n’est d’intérêt s’il ne les conditions expérimentales. En effet, les résultats scientifiques sont utiles si transférable à des situations réelles...

Déclarations de divulgation

Les auteurs n’ont rien à divulguer.

Remerciements

Cette étude a été financée par le CORTEX de LABEX (ANR-11-LABX-0042) Université de Lyon, au sein du programme « Investissements d’avenir '' (ANR-11-IDEX-0007) exploité par l’Agence nationale de recherche de Français (ANR).

matériels

NameCompanyCatalog NumberComments
Audacity softwareAudacityOpen sourcehttps://www.audacityteam.org
Driving simulatorUniversité de SherbrookeBB sim
Polar watch with heart rate monitorPolarRC3https://www.polar.com/fr
SpeakersYamahaMSP3
Steering wheel and pedalsLogitechG27

Références

  1. Lee, J. D. Fifty Years of Driving Safety Research. Human Factors. 50 (3), 521-528 (2008).
  2. Glacken, C. J. . Traces on the Rhodian shore: Nature and culture in Western thought from ancient times to the end of the eighteenth century. , (1973).
  3. Schäfer, T., Sedlmeier, P., Städtler, C., Huron, D. The psychological functions of music listening. Frontiers in Psychology. 4, (2013).
  4. Rentfrow, P. J., Gosling, S. D. The do re mi's of everyday life: the structure and personality correlates of music preferences. Journal of personality and social psychology. 84 (6), 1236 (2003).
  5. Dibben, N., Williamson, V. J. An exploratory survey of in-vehicle music listening. Psychology of Music. 35 (4), 571-589 (2007).
  6. Juslin, P. N., Laukka, P. Expression, Perception, and Induction of Musical Emotions: A Review and a Questionnaire Study of Everyday Listening. Journal of New Music Research. 33 (3), 217-238 (2004).
  7. Västfjäll, D. Emotion Induction through Music: A Review of the Musical Mood Induction Procedure. Musicae Scientiae. 5, 173-211 (2002).
  8. Mayer, J. D., Gaschke, Y. N., Braverman, D. L., Evans, T. W. Mood-Congruent Judgment Is a General Effect. Journal of Personality and Social Psychology. 63 (1), 119-132 (1992).
  9. Lewis, P. A., Critchley, H. D., Smith, A. P., Dolan, R. J. Brain mechanisms for mood congruent memory facilitation. NeuroImage. 25 (4), 1214-1223 (2005).
  10. Blaney, P. H. Affect and memory: a review. Psychological bulletin. 99 (2), 229 (1986).
  11. Wiesenthal, D. L., Hennessy, D. A., Totten, B. The Influence of Music on Driver Stress1. Journal of applied social psychology. 30 (8), 1709-1719 (2000).
  12. van der Zwaag, M., Janssen, J. H., Nass, C., Westerink, J., Chowdhury, S., de Waard, D. Using music to change mood while driving. Ergonomics. 56 (10), 1504-1514 (2013).
  13. Jallais, C., Gabaude, C., Paire-Ficout, L. When emotions disturb the localization of road elements: Effects of anger and sadness. Transportation research part F: traffic psychology and behaviour. 23, 125-132 (2014).
  14. Pêcher, C., Lemercier, C., Cellier, J. Emotions drive attention: Effects on driver's behaviour. Safety Science. 47 (9), 1254-1259 (2009).
  15. Hoc, J. -. M. Towards ecological validity of research in cognitive ergonomics. Theoretical Issues in Ergonomics Science. 2 (3), 278-288 (2001).
  16. Kaptein, N., Theeuwes, J., Van Der Horst, R. Driving simulator validity: Some considerations. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board. (1550), 30-36 (1996).
  17. Filliard, N., Icart, E., Martinez, J. -. L., Gerin, S., Merienne, F., Kemeny, A. Software assembly and open standards for driving simulation. Proceedings of the Driving simulation conference Europe 2010. , 99-108 (2010).
  18. Dalton, B. H., Behm, D. G. Effects of noise and music on human and task performance: A systematic review. Occupational Ergonomics. 7, 143-152 (2007).
  19. Mayer, J. D., Gaschke, Y. N. Brief Mood Introspection Scale ( BMIS ). Psychology. 19 (3), 1995 (1995).
  20. Niedenthal, P. M., Dalle, N. Le mariage de mon meilleur ami: Emotional response categorization and naturally induced emotions. European Journal of Social Psychology. 31 (6), 737-742 (2001).
  21. Dalle, N., Niedenthal, P. M. La réorganisation de l'espace conceptuel au cours des états émotionnels. Annee Psychologique. 103 (4), 585-616 (2003).
  22. Navarro, J., Reynaud, E., Osiurak, F. Neuroergonomics of car driving: A critical meta-analysis of neuroimaging data on the human brain behind the wheel. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 95, 464-479 (2018).
  23. Ünal, A. B., de Waard, D., Epstude, K., Steg, L. Driving with music: Effects on arousal and performance. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 21, 52-65 (2013).
  24. Navarro, J., Osiurak, F., Reynaud, E. Does the Tempo of Music Impact Human Behavior Behind the Wheel. Human Factors. 60 (4), 556-574 (2018).
  25. Brackstone, M., Mcdonald, M. Car-following a historical review. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 2, 181-196 (2000).
  26. Chapman, P. R., Underwood, G. Visual search of driving situations: Danger and experience. Perception. 27 (8), 951-964 (1998).
  27. Russell, J. A. A Circumplex Model of Affect. Journal of Personality and Social Psychology. 39 (6), 1161-1178 (1980).
  28. Russell, J. A. Core affect and the psychological construction of emotion. Psychological review. 110 (1), 145-172 (2003).
  29. Posner, J., Russell, J. A., Peterson, B. S. The circumplex model of affect: an integrative approach to affective neuroscience, cognitive development, and psychopathology. Development and psychopathology. 17 (3), 715-734 (2005).
  30. Feldman Barrett, L., Russell, J. A. Independence and Bipolarity in the Structure of Current Affect. Journal of Personality and Social Psychology. 74 (4), 967-984 (1998).
  31. Caird, J. K., Johnston, K. A., Willness, C. R., Asbridge, M., Steel, P. A meta-analysis of the effects of texting on driving. Accident Analysis and Prevention. 71, 311-318 (2014).
  32. He, J., Becic, E. Mind Wandering Behind the Wheel: Performance and Oculomotor Correlates. Hum Factors. , (2009).
  33. Navarro, J., François, M., Mars, F. Obstacle avoidance under automated steering: Impact on driving and gaze behaviours. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 43, 315-324 (2016).
  34. Navarro, J., Yousfi, E., Deniel, J., Jallais, C., Bueno, M., Fort, A. The impact of false warnings on partial and full lane departure warnings effectiveness and acceptance in car driving. Ergonomics. 59 (12), 1553-1564 (2016).
  35. Navarro, J., Deniel, J., Yousfi, E., Jallais, C., Bueno, M., Fort, A. Influence of lane departure warnings onset and reliability on car drivers' behaviors. Applied Ergonomics. 59, 123-131 (2017).
  36. Navarro, J. Human-machine interaction theories and lane departure warnings. Theoretical Issues in Ergonomics Science. 18 (6), 519-547 (2017).

Réimpressions et Autorisations

Demande d’autorisation pour utiliser le texte ou les figures de cet article JoVE

Demande d’autorisation

Explorer plus d’articles

Num ro 145musiquetempocomportementsdriving simulationt che de suivi de voiturer gulateur de vitesseniveau d excitationde conduitecomportement humeur

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Confidentialité

Conditions d'utilisation

Politiques

Recherche

Enseignement

À PROPOS DE JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. Tous droits réservés.