OPTIMIERUNGDESFUNKTIONSUMFANGESVON
AIRPORTMOVINGMAPSDURCH
ANALYSEVONRUNWAYINCURSIONS
vorgelegtvon
Diplom‐PsychologinMasterofScience
StefanieHuber
ausBerlin
vonderFakultätV–Verkehrs‐undMaschinensysteme
derTechnischenUniversitätBerlin
zurErlangungdesakademischenGrades
DoktorinderIngenieurwissenschaften
—Dr.‐Ing.—
genehmigteDissertation
Promotionsausschuss:
Vorsitzender:Prof.Dr.‐Ing.MatthiasRötting
Berichter:Prof.Dr.‐Ing.ThomasJürgensohn
Berichter:Prof.Dr.DietrichManzey
TagderwissenschaftlichenAussprache:11.Oktober2011
Berlin2012
D83
II
III
Danksagung
An erster Stelle möchte ich der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) für die
Förderung dieser Arbeit im Rahmen des Graduiertenkollegs prometei an der
Technischen Universität Berlin danken sowie der Frauenförderung an der
Technischen Universität Berlin, die mir im Rahmen eines
Promotionsabschlussstipendiums die Weiterführung und erfolgreiche Fertigstellung
der Arbeit ermöglicht haben.
Mein großer Dank gilt vor allem meinen beiden Betreuern, Prof. Dr.-Ing. Thomas
Jürgensohn und Prof. Dr. Dietrich Manzey von der Technischen Universität Berlin,
die mit regen Diskussionen und kritischem Nachfragen die Arbeit inhaltlich und
methodisch bereichert und nicht zuletzt auch in ihrer Struktur voran gebracht haben.
Strukturell wäre die Arbeit auch nicht da, wo sie heute ist, ohne das Gespräch mit
Prof. Dr. Oliver Sträter von der Universität Kassel.
Ferner hätte diese Arbeit niemals realisiert werden können ohne die Mitarbeit meiner
wissenschaftlichen Hilfskräfte und Studenten, die mich stets aufopfernd bei meinen
Recherchen und Studien unterstützten und Arbeiten im Themenfeld anfertigten. Ein
großes Dankeschön daher in chronologischer Reihenfolge an Luisa Hahn, Anne
Bleyer, Myrjam Becker, Jan Krahl, Matthias Schulz und Hamilton Gross.
Darüber hinaus möchte ich zahlreichen Fachleuten meinen Dank aussprechen, ohne
deren Expertise, Hilfe und Einschätzungen ich sicherlich an der einen oder anderen
Stelle etwas verloren gewesen wäre. Dazu zählen Karsten Severin, Johann Reuß und
seine Kollegen von der Bundesstelle für Flugunfalluntersuchung; Jörg Leonhardt,
Detlef Schulz-Rückert, Martin Rulffs und Torsten Przybyla von der Deutschen
Flugsicherung; Christoph Vernaleken und Carole Urvoy von der Technischen
Universität Darmstadt; Bernd Boche und Prof. Dr. Robert Luckner vom Institut für
Luft- und Raumfahrt der Technischen Universität Berlin sowie Michael Siebecke von
Germanwings. Ferner danke ich all den vielen Piloten, die an meinen Umfragen und
Studien teilgenommen haben. Sie ermöglichten mir nicht nur zahlreiche Einblicke in
die Welt der Luftfahrt, sondern bereicherten diese Arbeit durch ihr Engagement und
ihre Kommentare zu den entwickelten Funktionalitäten.
Auch der Firma Jeppesen, vornehmlich Marco Gärtner, Marc Launer und Nico
Zimmer, sei herzlich dafür gedankt, dass sie mir eine Forschungsvariante ihrer
aktuellen Airport Moving Map zur Verfügung stellten. Ohne diese nicht finanziell
IV
motivierte Zusammenarbeit hätten die verfügbaren Prototypen niemals
implementiert und in realen Szenarien getestet werden können.
Die Gespräche in den Arbeitsgemeinschaften des Graduiertenkollegs und mit
meinen Kollegen von prometei haben diese Arbeit sehr vorangebracht und in Phasen
der Demotivation ein gemeinsames Leiden möglich gemacht. Und so danke ich nicht
nur für ihren inhaltlichen und methodischen Rat stellvertretend für das gesamte
Kolleg und in alphabetischer Reihenfolge Susanne Dannehl, Nina Gérard, Saskia
Kain, Michael Minge, Jens Nachtwei, Anna Pohlmeyer, Stefan Schaffer, Udo
Schubert, Christian Stößel, Anne Wegerich und Eva Wiese. Ein Dank geht hier auch
an Sascha Mahlke für den – wie ich finde – gelungenen Aufbau seiner eigenen
Arbeit, den ich zumindest zu Beginn in Auszügen nachgeahmt habe.
Besonders hervorgehoben unter meinen Kollegen sei Sebastian Welke, der sich drei
Jahre mit mir ein Büro geteilt hat und besser als jeder andere über meinen täglichen
Motivations-Demotivations-Zyklus Bescheid weiß. Er war mir stets ein Mutmacher
und hat mich mit seiner Begeisterung angesteckt, wenn die Dissertation mal wieder
ohne roten Faden schien. Auch wären ohne ihn niemals die vielen Formeln zu
diversen Themen des Alltags, darunter die legendäre Transformationsformel,
entstanden, deren Einzelkomponenten ich dem Leser hier vorenthalten möchte.
Meinen Freunden, allen voran Maren Ullrich, Saskia Kain, Jeronimo Dzaack,
Clemens Gnad, Katja Kopatz, Steffi Knorr und Rike Brecht sei für ihren Beistand und
ihren Zuspruch gedankt. Ein großer Dank gebührt auch meinem Freund Hardy
Smieszek, der auf die oftmals gestellte Frage „wie lange machst du denn heute
noch?“ und die wiederholte Antwort „nur noch 10 Minuten“ stets über die Maßen
verständnisvoll und geduldig war, sich niemals beschwert hat, wenn ich am Feiertag
im Büro war, und ohne den ich die Arbeit sicherlich nicht so schnell und motiviert zu
Ende gebracht hätte.
Nicht zuletzt danke ich meiner Familie, sowohl den Hubers als auch den
Balleiningers, für ihr unermüdliches Nachfragen über den Status der Arbeit, das
Ertragen meines Gebrummels bei der Antwort, und ihre wertvolle Unterstützung
aus der Ferne. Ohne sie im Hintergrund und als Vorbild hätte ich es auf meinem
Lebensweg nicht so weit gebracht.
Ein Dank auch allen, die diese Arbeit bereichert haben, und die ich hier vergessen
habe zu erwähnen.
V
Kurzfassung
Bis zum Jahre 2025 rechnen Experten mit einer Verdopplung der Zahl an
Flugbewegungen im europäischen Raum. Mit steigender Verkehrsdichte droht sich
der Trend zu Runway Incursions (RI) – Vorfällen und Unfällen am Boden, bei der
sich ein Flugzeug, Fahrzeug oder eine Person an einer falschen Stelle in Start-/
Landebahnnähe aufhält – noch zu verschärfen. Aufgrund welcher Faktoren es zu
derartigen Ereignissen kommt und wie es mittels technischer Unterstützung
gelingen kann, die Zahl an RI zu senken, ist Gegenstand dieser Arbeit. Untersucht
wurden die Ursachen von Vorfällen auf deutschem Boden, um den
Funktionsumfang des Cockpitassistenzsystems Airport Moving Map (AMM) zur
Verhinderung derartiger Ereignisse zu optimieren.
Bisher wurde versäumt, die generellen Ursachen deutscher RI durch eine
vergleichende Betrachtung zu ermitteln. Aus diesem Grund wurden mittels einer
qualitativen Inhaltsanalyse die schwersten deutschen Vorfälle der letzten zehn Jahre
analysiert. Die Vielzahl identifizierter Faktoren wurde sukzessive reduziert, bis sich
drei wesentliche Problembereiche aus Pilotenperspektive zeigten: eine fehlende
Orientierung auf dem Rollfeld, eine Abweichung von Freigaben und eine zu geringe
Erkennungsrate von RI.
Welchen Beitrag die AMM zur Verhinderung solcher Ereignisse leisten kann, war bis
dato ungewiss, da ein Abgleich zwischen den Funktionalitäten von AMM und den
Ursachen von RI fehlte. Um diese Lücke zu schließen, folgte der Ereignisanalyse eine
derartige Gegenüberstellung, die belegen konnte, dass das Potenzial von AMM zur
Verhinderung von RI noch nicht vollends ausgeschöpft ist. Basierend auf diesen
Ergebnissen und generellen Designprinzipien zur Gestaltung von AMM wurden drei
neue Funktionalitäten zur Prävention und Intervention bei RI bis zur Prototypenreife
entwickelt, in eine bestehende AMM implementiert und in experimentellen Studien
mit Verkehrspiloten getestet. Die Ergebnisse konnten den Erfolg der Funktionalitäten
sowohl in objektiven Maßen (z.B. Reaktionszeiten, Situationsbewusstsein) als auch
subjektiven Maßen (z.B. Workload, Zufriedenstellung, Sicherheitszugewinn)
nachweisen. Befragt nach ihrer Präferenz sprach sich die Mehrheit der Piloten für die
Einführung der Funktionalitäten aus.
Mit dieser Arbeit konnte ein Beitrag zur Ergründung der Ursachen deutscher RI
erbracht und mit der Entwicklung neuer Funktionalitäten weiteres Potenzial der
AMM zur Verhinderung von RI erschlossen und nachgewiesen werden.
VI
Abstract
With experts expecting European air traffic to double by 2025, the increasing traffic
density threatens to increase the trend towards runway incursions (RIs). RIs are a
particular class of incidents and accidents on the ground, defined as any occurrence
at an aerodrome involving the incorrect presence of an aircraft, vehicle or person on
the protected area of a surface designated for the landing and take off of aircraft. This
doctoral thesis looks into the contributory factors and how the number of RIs can be
decreased through technological means. In order to prevent further such incidents,
German RIs were analysed with a view to optimising the range of functions of the
Airport Moving Map (AMM) cockpit assistance system.
Until now, no comparative studies have looked into common causes of German RIs.
For this reason a qualitative content analysis was conducted into the most serious RI
incidents over the last ten years on German soil. After successively consolidating the
large number of contributory factors, three main problem areas became evident:
orientation on the airfield surface, deviation from clearances and a low detection rate
of RIs once underway.
Since the scale of the AMM’s contribution to the prevention of RIs was unclear, a
comparison of AMM functions with RI contributory factors was carried out. Based
on these findings and general AMM design principles, three new functions for the
prevention of RIs and for the mitigation of their consequences were developed. The
functions were then implemented within an existing AMM research prototype and
were tested with airline pilots in experimental studies. The findings proved the
success of the functionalities in objective measures (e.g. reaction times, situational
awareness) and subjective measures (e.g. workload, user satisfaction, safety gain).
The majority of the pilots recommended implementing the functionalities.
This thesis makes a contribution towards the identification of the causes for German
RIs and in addition, experimentally proves further AMM functions for the
prevention of RIs.
VII
Vorwort
Das Ziel der Wissenschaft ist es immer gewesen, die Komplexität der Welt auf simple
Regeln zu reduzieren.
Benoît Mandelbrot
Mit dem einleitenden Satz des Vorwortes möchte ich den Charakter der Arbeit
herauszustellen. Denn die Kunst des wissenschaftlichen Schreibens besteht meines
Erachtens nicht darin, Einfaches kompliziert auszudrücken, sondern Kompliziertes
einfach. Das Ziel dieser Arbeit ist klar Verständlichkeit und so werden sich –
zumindest hoffe ich das – im Folgenden keine komplizierten Schachtelsätze oder
Passagen der Phrasendrescherei finden lassen. Wissenschaft wird oft als etwas
angesehen, was nur einer kleinen Gruppe von Insidern vorbehalten bleibt, die den
wissenschaftlichen Fachjargon beherrscht. Und so passiert Wissenschaft oft fernab
von jenen, die sie betrifft. Dass es jedoch auch anders geht, haben meine beiden
langjährigen Lehrmeister und persönlichen Vorbilder, Prof. Dietrich Dörner von der
Universität Bamberg und Prof. Sidney Dekker von der Lund University, in
zahlreichen Schriften gezeigt. Und auch ich möchte nicht nur aufgrund des hohen
Anwendungsbezugs dieser Arbeit genau das versuchen: Wissenschaft so
formulieren, dass die breite Öffentlichkeit etwas von einem Thema versteht, das sie
selbst betrifft. Denn bei knapp 160 Millionen Fluggästen auf deutschen Flughäfen
(Deutsches Statistisches Bundesamt, 2010) ist fast jeder von der Problematik der
Runway Incursion betroffen.
Und schließlich ist auch mit der konsequenten Verwendung des wertschätzenden
„wir“ anstelle des „ich“ der Tatsache Rechnung getragen, dass diese Arbeit ohne die
Unterstützung all jener niemals hätte realisiert werden können, an die ich Worte der
Dankbarkeit gerichtet habe. Niemals wäre diese Arbeit geworden, was sie heute ist,
ohne die Diskussionen mit meinen Professoren und Gutachtern, die Unterstützung
und Mitarbeit meiner wissenschaftlichen Hilfskräfte und Studenten, und die vielen
anderen, die mich auf die eine oder andere Weise inspiriert oder ermuntert haben.
VIII
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 2
1.1 Problemstellung ................................................................................................................ 2
1.2 Reichweite der Arbeit ...................................................................................................... 3
1.3 Forschungsziele ................................................................................................................ 5
1.4 Aufbau der Arbeit ............................................................................................................ 6
2 Runway Incursions (RI) 9
2.1 Definition ........................................................................................................................... 9
2.2 Schwerste Unfälle und Vorfälle ................................................................................... 10
2.3 Fallzahlen und ihre Entwicklung ................................................................................. 16
2.4 Maßnahmen .................................................................................................................... 19
2.5 Ursachen .......................................................................................................................... 21
2.5.1 aus Sicht der Wissenschaft .................................................................................... 21
2.5.2 aus Sicht der Piloten (Studie 1) ............................................................................. 22
2.5.3 aus Sicht der Behörden .......................................................................................... 23
2.6 Unerschlossenes Potenzial zur Vermeidung von RI ................................................. 26
2.7 Kapitelzusammenfassung ............................................................................................. 29
3 Airport Moving Maps (AMM) 31
3.1 Einführung ...................................................................................................................... 31
3.2 Definition und Einordnung .......................................................................................... 32
3.3 Gestaltungsrichtlinien .................................................................................................... 34
3.4 Status Quo der Funktionalitäten .................................................................................. 37
3.5 Status Quo der Forschung ............................................................................................. 42
3.6 Unerschlossenes Potenzial zur Vermeidung von RI ................................................. 46
3.7 Kapitelzusammenfassung ............................................................................................. 48
IX
4 Qualitative Inhaltsanalyse der schwersten deutschen Runway Incursions
der Jahre 1999-2009 (Studie 2) 49
4.1 Definition qualitative Inhaltsanalyse .......................................................................... 49
4.2 Gegenstand und Material der Analyse ....................................................................... 51
4.3 Fragestellung der Analyse ............................................................................................ 55
4.4 Erzeugung des Kategoriensystems .............................................................................. 56
4.5 Inhaltsanalytische Gütekriterien .................................................................................. 63
4.6 Auswertung ..................................................................................................................... 73
4.7 Ergebnisse und Interpretation ...................................................................................... 81
4.7.1 Start & Landung (Bereich 5) .................................................................................. 83
4.7.2 Staffelung (Bereich 7) ............................................................................................. 84
4.7.3 Bahnplanung (Bereich 8) ....................................................................................... 85
4.7.4 Situationsbewusstsein (Bereich 10) ...................................................................... 87
4.7.5 Kommunikation (Bereich 11) ................................................................................ 90
4.7.6 Umgebungsbedingungen (nur Verkehr; Bereich 12) ........................................ 92
4.7.7 Maßnahmen des Towers und der Beteiligten vor dem Ereignis
(Bereich 15) .............................................................................................................. 93
4.8 Zusammenfassung der Ergebnisse .............................................................................. 94
4.9 Systematisierung von Problembereichen ................................................................... 97
4.10 Verallgemeinerungsfähigkeit der Ergebnisse ............................................................ 99
4.11 Kapitelzusammenfassung ........................................................................................... 103
5 Entwicklung innovativer Funktionalitäten für die AMM der Zukunft 105
5.1 Gegenüberstellung Problembereiche – aktuelle Funktionalitäten der AMM ..... 105
5.1.1 Problembereich 1: Orientierung auf dem Rollfeld .......................................... 105
5.1.2 Problembereich 2: Abweichung von Freigaben ............................................... 107
5.1.3 Problembereich 3: Geringe Erkennungsrate ..................................................... 109
5.2 Entwicklung neuer Funktionalitäten ......................................................................... 112
5.2.1 Traffic Forward Speed Indication (TFSI) .......................................................... 113
5.2.2 Runway Clearance State Indication (RCSI) ...................................................... 117
5.2.3 Enhanced Runway Incursion Indication (ERII) ............................................... 121
X
5.3 Kapitelzusammenfassung ........................................................................................... 125
6 Testung der Funktionalität TFSI (Studie 3) 127
6.1 Methodik ........................................................................................................................ 128
6.1.1 Teilnehmer ............................................................................................................. 128
6.1.2 Versuchsdesign ..................................................................................................... 128
6.1.3 Hypothesen ........................................................................................................... 136
6.1.4 Versuchsablauf ..................................................................................................... 140
6.1.5 Material .................................................................................................................. 142
6.2 Ergebnisse ...................................................................................................................... 143
6.2.1 Prognosegüte (Hypothese 1) ............................................................................... 146
6.2.2 Interaktionseffekt von Stimuluspräsentationszeit und Funktion
hinsichtlich der Prognosegüte (Hypothese 2) .................................................. 147
6.2.3 Bearbeitungszeiten (Hypothese 3) ..................................................................... 148
6.2.4 Workload (Hypothese 4) ..................................................................................... 149
6.2.5 Zufriedenstellung, Nützlichkeit und Sicherheitszugewinn (explorative
Testung) ................................................................................................................. 149
6.2.6 Präferenz (explorative Testung) ......................................................................... 150
6.3 Diskussion ..................................................................................................................... 150
6.3.1 Prognosegüte (Hypothese 1) ............................................................................... 150
6.3.2 Interaktionseffekt von Stimuluspräsentationszeit und Funktion
hinsichtlich der Prognosegüte (Hypothese 2) .................................................. 151
6.3.3 Bearbeitungszeiten (Hypothese 3) ..................................................................... 152
6.3.4 Workload (Hypothese 4) ..................................................................................... 153
6.3.5 Zufriedenstellung, Nützlichkeit und Sicherheitszugewinn (explorative
Testung) ................................................................................................................. 153
6.3.6 Präferenz (explorative Testung) ......................................................................... 153
6.4 Kapitelzusammenfassung ........................................................................................... 153
7 Testung der Funktionalität RCSI (Studie 4) 155
7.1 Methodik ........................................................................................................................ 155
7.1.1 Teilnehmer ............................................................................................................. 155
7.1.2 Versuchsdesign ..................................................................................................... 155
XI
7.1.3 Hypothesen ........................................................................................................... 159
7.1.4 Versuchsablauf ..................................................................................................... 163
7.1.5 Material .................................................................................................................. 165
7.2 Ergebnisse ...................................................................................................................... 165
7.2.1 Situationsbewusstsein (Hypothese 1) ................................................................ 165
7.2.2 Situationsbewusstsein bei unterschiedlichen Präsentationszeiten
(Hypothese 2) ........................................................................................................ 166
7.2.3 Situationsbewusstsein bei unterschiedlichem Verkehr (Hypothese 3) ........ 168
7.2.4 Workload (Hypothese 4) ..................................................................................... 170
7.2.5 Zufriedenstellung, Nützlichkeit und Sicherheitszugewinn (explorative
Testung) ................................................................................................................. 170
7.2.6 Präferenz (explorative Testung) ......................................................................... 171
7.3 Diskussion ..................................................................................................................... 172
7.3.1 Situationsbewusstsein (Hypothese 1) ................................................................ 172
7.3.2 Situationsbewusstsein bei unterschiedlichen Präsentationszeiten
(Hypothese 2) ........................................................................................................ 172
7.3.3 Situationsbewusstsein bei unterschiedlichem Verkehr (Hypothese 3) ........ 174
7.3.4 Workload (Hypothese 4) ..................................................................................... 175
7.3.5 Zufriedenstellung, Nützlichkeit und Sicherheitszugewinn (explorative
Testung) ................................................................................................................. 175
7.3.6 Präferenz (explorative Testung) ......................................................................... 175
7.4 Kapitelzusammenfassung ........................................................................................... 176
8 Testung der Funktionalität ERII (Studie 5) 178
8.1 Methodik ........................................................................................................................ 178
8.1.1 Teilnehmer ............................................................................................................. 178
8.1.2 Versuchsdesign ..................................................................................................... 179
8.1.3 Hypothesen ........................................................................................................... 185
8.1.4 Versuchsablauf ..................................................................................................... 189
8.1.5 Simulator und Material ....................................................................................... 192
8.2 Ergebnisse ...................................................................................................................... 194
8.2.1 Anzahl erkannter RI (Hypothese 1) ................................................................... 194
8.2.2 Richtige und falsche Manöver (Hypothese 2) .................................................. 195
XII
8.2.3 Reaktionszeiten (Hypothese 3) ........................................................................... 198
8.2.4 Sicherheit der Manöverauswahl (Hypothese 4) .............................................. 199
8.2.5 Optimalität der Manöverauswahl (Hypothese 5) ............................................ 200
8.2.6 Diskrepanz der Beurteilung (Hypothese 6) ...................................................... 200
8.2.7 Zufriedenstellung, Nützlichkeit und Sicherheitszugewinn (explorative
Testung) ................................................................................................................. 201
8.2.8 Präferenz (explorative Testung) ......................................................................... 203
8.3 Diskussion ..................................................................................................................... 204
8.3.1 Anzahl erkannter RI (Hypothese 1) ................................................................... 204
8.3.2 Richtige und falsche Manöver (Hypothese 2) .................................................. 205
8.3.3 Reaktionszeiten (Hypothese 3) ........................................................................... 207
8.3.4 Sicherheit der Manöverauswahl (Hypothese 4) .............................................. 208
8.3.5 Optimalität der Manöverauswahl (Hypothese 5) ............................................ 209
8.3.6 Diskrepanz der Beurteilung (Hypothese 6) ...................................................... 210
8.3.7 Zufriedenstellung, Nützlichkeit und Sicherheitszugewinn (explorative
Testung) ................................................................................................................. 212
8.3.8 Präferenz (explorative Testung) ......................................................................... 213
8.4 Kapitelzusammenfassung ........................................................................................... 214
9 Diskussion der Arbeit 218
9.1 Beitrag zur Ermittlung der generellen Ursachen deutscher Runway
Incursions (Forschungsziel 1) ..................................................................................... 218
9.2 Beitrag zur Gegenüberstellung von ermittelten Ursachen und
Funktionsumfang von Airport Moving Maps (Forschungsziel 2) ........................ 220
9.3 Beitrag zur Komplettierung und Optimierung des Funktionsumfanges von
Airport Moving Maps zur Vermeidung von Runway Incursions
(Forschungsziel 3) ......................................................................................................... 221
9.4 Beitrag zur Erbringung eines Nachweises über die Wirksamkeit der
vorgeschlagenen Funktionalitäten (Forschungsziel 4) ........................................... 222
10 Ausblick 228
XIII
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Aufbau der Arbeit ........................................................................................................................ 8
Abbildung 2: Computergenerierte Darstellung der Kollision einer Boeing 747 der niederländischen
Fluggesellschaft KLM mit einer PanAm Boeing 747 auf dem Flughafen Los Rodeos, Teneriffa
(Anonym, 2008) ......................................................................................................................................... 11
Abbildung 3: „Aircraft collision pattern plan“, Anhang AT des offiziellen Unfallberichts (Agenzia
Nazionale per la Sicurezza del Volo, 2004a) ......................................................................................... 12
Abbildung 4: Die Boeing MD-87 der SAS nach ihrer Kollision mit der Cessna und nach dem Einschlag
in das Gepäckabfertigungsgebäude des Flughafens Linate, Mailand (Baron, 2002) ....................... 13
Abbildung 5: Entwicklung der absoluten RI-Fallzahlen in Europa (EUROCONTROL, 2008) und
Deutschland (DFS, 2008, 2010) in den Jahren 1999-2009 ..................................................................... 18
Abbildung 6: Cockpit mit eingebauter AMM auf dem Navigationsdisplay (blau gerahmt), beidseitig;
rechts unten: Großaufnahme der AMM (blau gerahmt) ..................................................................... 33
Abbildung 7: Bestandsaufnahme und Systematisierung der aktuellen Funktionalitäten von AMM .... 39
Abbildung 8: Taxiway Navigation & Situation Awareness (T-NASA) System des NASA Ames
Research Center (Foyle, 2011) ................................................................................................................. 40
Abbildung 9: Surface Movement Awareness & Alerting System (SMAAS) der TU Darmstadt
(Vernaleken et al., 2008b) ......................................................................................................................... 41
Abbildung 10: Kurzdarstellung des Vorfalls 5X007-0/08 in Teil 1 des Bulletins der BFU vom Mai 2008
..................................................................................................................................................................... 54
Abbildung 11: Prozessmodell induktiver Kategorienbildung, eigene Darstellung nach Mayring (2007,
S. 75) ............................................................................................................................................................ 57
Abbildung 12: Überblick über die von Krippendorf (1980) vorgeschlagenen Gütekriterien für die
Inhaltsanalyse (eigene Darstellung) ....................................................................................................... 69
Abbildung 13: Vorgehen bei der zweistufigen Filterung der Kategorien .................................................. 78
Abbildung 14: Häufigkeiten der RI-Vorfälle nach Uhrzeit (erwartete Häufigkeit: gepunktete Linie) .. 79
Abbildung 15: Vorgehen bei der zweistufigen Filterung der Kategorien sowie Einschätzung der
Wichtigkeit der gewonnenen Ergebnisse .............................................................................................. 81
Abbildung 16: Angewandte Auswertungsraster und ihre Beziehungen untereinander ......................... 82
Abbildung 17: Systematisierte Problembereiche nach der Analyse, unterteilt in Präventions- und
Interventionsbereiche ............................................................................................................................... 98
Abbildung 18: Anzahl an Ereignissen und zugehörige Informationsmengen (eigene Darstellung) ... 100
Abbildung 19: Anzeige einer Runway Incursion Warnung auf dem Surface Movement Awareness &
Alerting System (SMAAS) der TU Darmstadt (Vernaleken, Urvoy, & Klingauf, 2007b); Ownship:
mitte unten; Eindringling: mitte oben, die Bahn kreuzend .............................................................. 111
Abbildung 20: links: AMM mit Traffic Forward Speed Indication, visualisiert als dicke weiße Linie an
den Chevronspitzen der beiden Fremdverkehrsteilnehmer links oben und rechts unten; rechts:
AMM ohne Traffic Forward Speed Indication ................................................................................... 114
Abbildung 21: links: AMM mit Runway Clearance State Indication, visualisiert als elfenbeinfarbene
Markierung der Start-/Landebahn als Hinweis für eine dem Fremdverkehr erteilte Bahnfreigabe;
rechts: AMM ohne Runway Clearance State Indication ................................................................... 118
XIV
Abbildung 22: links: AMM mit Runway Clearance State Indication, visualisiert als elfenbeinfarbene
Markierung der Start-/Landebahn als Hinweis für eine dem Fremdverkehr erteilte Bahnfreigabe
mit startendem („T“) Fremdverkehr; rechts: AMM ohne Runway Clearance State Indication .. 120
Abbildung 23: links: AMM mit Runway Clearance State Indication, visualisiert als elfenbeinfarbene
Markierung der Start-/Landebahn als Hinweis für eine dem Fremdverkehr erteilte Bahnfreigabe
mit einem künftig startendem Ghost-Symbol; rechts: AMM ohne Runway Clearance State
Indication ................................................................................................................................................. 121
Abbildung 24: links: AMM mit Enhanced Runway Incursion Indication, visualisiert über rote
Kollisionslinien auf der Start-/Landebahn als Hinweis auf eine bevorstehende Kollision sowie
Markierung des Eindringlings; rechts: AMM ohne Enhanced Runway Incursion Indication .... 123
Abbildung 25: TFSI: dicke, schwarze Striche (nur zu Darstellungszwecken in schwarz);
Toleranzbreiten für die Fahrtrichtungen für Geschwindigkeiten bis 10 Knoten (links) und bis 20
Knoten (rechts): Pfeile; tolerierte Abweichungen in Bahnbreite nach links und rechts:
Gradangaben ........................................................................................................................................... 134
Abbildung 26: Erwarteter Interaktionseffekt zwischen Funktion und Stimuluspräsentationszeit für die
Prognosegüte, dargestellt über die Zahl der Prognoseabweichungen (Hypothese 2) .................. 138
Abbildung 27: Instruktion eines Piloten durch den Versuchsleiter bei der TFSI-Studie ....................... 141
Abbildung 28: Mittelwerte der Prognoseabweichungen bei unterschiedlichen
Stimuluspräsentationszeiten in beiden Bedingungen in grafischer Darstellung .......................... 148
Abbildung 29: Mittelwerte der Prognoseabweichungen mit und ohne TFSI-Funktion bei beiden
Stimuluspräsentationszeiten in grafischer Darstellung .................................................................... 148
Abbildung 30: Mittelwerte und Standardabweichungen der Probandenbeurteilungen zu
Zufriedenstellung, Nützlichkeit und Sicherheitszugewinn der TFSI-Funktion in grafischer Form;
von 0 (gar nicht) bis 4 (völlig) ............................................................................................................... 150
Abbildung 31: Erwarteter Interaktionseffekt zwischen Funktion und Stimuluspräsentationszeit für die
Aktionen des Fremdverkehrs (Hypothese 2) ...................................................................................... 161
Abbildung 32: Erwarteter Interaktionseffekt zwischen Verkehr und Stimuluspräsentationszeit für die
Aktionen des Fremdverkehrs (Hypothese 3) ...................................................................................... 162
Abbildung 33: Bearbeitung der Aufgaben bei der RCSI-Studie durch einen Probanden ...................... 164
Abbildung 34: Situationsbewusstsein (SA), angegeben als prozentualer Anteil richtiger Antworten,
hinsichtlich der aktuellen und nächsten Aktion des Fremdverkehrs bei kurzer (4s) und langer
(8s) Stimuluspräsentationszeit in grafischer Form ............................................................................. 167
Abbildung 35: Situationsbewusstsein (SA), angegeben als prozentualer Anteil richtiger Antworten,
hinsichtlich der aktuellen und nächsten Aktion des Fremdverkehrs bei beiden Bedingungen
(mit/ohne RCSI) in grafischer Form ..................................................................................................... 168
Abbildung 36: Situationsbewusstsein (SA), angegeben als prozentualer Anteil richtiger Antworten,
hinsichtlich der aktuellen und nächsten Aktion des Fremdverkehrs bei zukünftigem und
gegenwärtigem Verkehr in grafischer Form ....................................................................................... 169
Abbildung 37: Situationsbewusstsein (SA), angegeben als prozentualer Anteil richtiger Antworten,
hinsichtlich der aktuellen und nächsten Aktion des Fremdverkehrs bei beiden Bedingungen
(mit/ohne RCSI) in grafischer Form ..................................................................................................... 170
Abbildung 38: Mittelwerte und Standardabweichungen der Probandenbeurteilungen zu
Zufriedenstellung, Nützlichkeit und Sicherheitsgewinn der RCSI-Funktion in grafischer Form;
von 0 (gar nicht) bis 4 (völlig) ............................................................................................................... 171
XV
Abbildung 39: Kapitän mit der Hand auf den beiden Schubhebeln während des Startvorganges, links
sitzend; daneben Copilot, rechts sitzend ............................................................................................. 191
Abbildung 40: Versuchsleiter in der Rolle des Lotsen beim Erteilen einer Rollfreigabe an die Besatzung
................................................................................................................................................................... 191
Abbildung 41: Runway Incursion-Szenario in schematischer Darstellung. Oben: Der Eindringling
nähert sich der Bahn, das startende Flugzeug hat den Startlauf noch nicht begonnen. Unten: Der
Eindringling rollt auf die Bahn auf und ist in etwa 6.900 Fuß (2.100m) vom startenden Flugzeug
entfernt, das zu diesem Zeitpunkt eine Geschwindigkeit von etwa 67 Knoten erreicht hat (Gross,
2011). ......................................................................................................................................................... 194
Abbildung 42: Anzahl richtiger und falscher Manöver über die drei Bedingungen S
(Standardbedingung), A (auditive Warnung) und AV (auditiv-visuelle Warnung) .................... 197
Abbildung 43: Mittelwerte und Standardabweichungen der Probandenbeurteilungen zu
Zufriedenstellung, Nützlichkeit und Sicherheitszugewinn über die drei Bedingungen S
(Standardbedingung), A (auditive Warnung) und AV (auditiv-visuelle Warnung) in grafischer
Form; von 0 (gar nicht) bis 4 (völlig) .................................................................................................... 202
XVI
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1: Überblick über alle in die qualitative Inhaltsanalyse einbezogenen Aktenzeichen der BFU 54
Tabelle 2: Überblick über die Bereiche des Kategoriensystems mit Kurzbeschreibung .......................... 60
Tabelle 3: Überblick über die verschiedenen Gliederungsebenen des Kategoriensystems ..................... 61
Tabelle 4: Von Landis & Koch (1977, p. 165) vorgeschlagene Richtwerte für die Interpretation von
Cohens Kappa, in Stemler (2001) ............................................................................................................ 65
Tabelle 5: Werte für die Interraterreliabilität nach dem ersten Durchlauf mit dem ursprünglichen
Kategoriensystem; Basis: 1 Ereignis ....................................................................................................... 67
Tabelle 6: Werte für die Interraterreliabilität nach dem zweiten Durchlauf mit dem überarbeiteten
Kategoriensystem; Basis: 4 Ereignisse (Durchschnitt) ......................................................................... 68
Tabelle 7: Zusammenfassung der inhaltsanalytischen Gütekriterien ......................................................... 73
Tabelle 8: Nach der ersten Filterung: Bereiche, die sich als Designproblem formulieren lassen
(dunkelgrau hinterlegt) ............................................................................................................................ 75
Tabelle 9: Überblick über das Versuchsdesign der TFSI-Studie mit Szenariennummern in Kreisen ... 130
Tabelle 10: Abfolge der Verkehrssituationen über 32 Versuchspersonen ................................................ 131
Tabelle 11: Performanzmaße zur Erfassung von Effektivität und Effizienz der TFSI-Funktion ........... 135
Tabelle 12: Akzeptanzmaße zur Erfassung von Zufriedenstellung der TFSI-Funktion ......................... 136
Tabelle 13: Überblick über alle Hypothesen zu den Performanzmaßen und Akzeptanzmaßen zur
Testung der TFSI-Funktion ................................................................................................................... 140
Tabelle 14: Mittelwerte und Standardabweichungen der Prognoseabweichungen bei unterschiedlichen
Stimuluspräsentationszeiten in beiden Bedingungen in tabellarischer Form ................................ 147
Tabelle 15: Mittelwerte und Standardabweichungen der Probandenbeurteilungen zu:
Zufriedenstellung, Nützlichkeit und Sicherheitsgewinn für die TFSI-Funktion in tabellarischer
Form; von 0 (gar nicht) bis 4 (völlig) .................................................................................................... 149
Tabelle 16: Überblick über das Versuchsdesign der RCSI-Studie mit Szenariennummern in Kreisen 156
Tabelle 17: Performanzmaße zur Erfassung von Effektivität und Effizienz der RCSI-Funktion .......... 158
Tabelle 18: Akzeptanzmaße zur Erfassung von Zufriedenstellung der RCSI-Funktion ........................ 159
Tabelle 19: Überblick über alle Hypothesen zu den Performanzmaßen und Akzeptanzmaßen zur
Testung der RCSI-Funktion ................................................................................................................... 163
Tabelle 20: Situationsbewusstsein (SA), angegeben als prozentualer Anteil richtiger Antworten,
hinsichtlich der aktuellen oder nächsten Aktion des Fremdverkehrs bei kurzer (4s) und langer
(8s) Stimuluspräsentationszeit in tabellarischer Form ...................................................................... 166
Tabelle 21: Situationsbewusstsein (SA), angegeben als prozentualer Anteil richtiger Antworten,
hinsichtlich der aktuellen oder nächsten Aktion des Fremdverkehrs bei zukünftigem und
gegenwärtigem Verkehr in tabellarischer Form ................................................................................. 168
Tabelle 22: Mittelwerte und Standardabweichungen der Probandenbeurteilungen zu:
Zufriedenstellung, Nützlichkeit und Sicherheitszugewinn für die RCSI-Funktion in tabellarischer
Form; von 0 (gar nicht) bis 4 (völlig) .................................................................................................... 171
Tabelle 23: Ausgestaltung der drei verschiedenen Warnmodalitäten für die ERII-Funktion ............... 180
XVII
Tabelle 24: Vierfeldertafel zur Bewertung richtiger und falscher Manöver bei Eintreten der RI; grau
hinterlegt: aus den vorhandenen Daten als richtig oder falsch bewertbare Manöver, weiß: nicht
aus den Daten als richtig oder falsch bewertbare Manöver ............................................................. 182
Tabelle 25: Performanzmaße zur Erfassung von Effektivität und Effizienz der Warnmodalitäten der
ERII-Funktion .......................................................................................................................................... 183
Tabelle 26: Akzeptanzmaße zur Erfassung von Zufriedenstellung der Warnmodalitäten der ERII-
Funktion ................................................................................................................................................... 184
Tabelle 27: Ausbalancierung der Reihenfolgen der RI-Szenarien bei der Testung der ERII-Funktion;
S=Standardvariante, A=auditive Warnung, AV=auditiv-visuelle Warnung .................................. 184
Tabelle 28: Überblick über alle Hypothesen zu den Performanzmaßen und Akzeptanzmaßen zur
Testung der ERII-Funktion .................................................................................................................... 188
Tabelle 29: Richtige und falsche Manöver in der Standardbedingung; Basis: 33 als RI erkannte Fälle 195
Tabelle 30: Richtige und falsche Manöver in der auditiven Warnbedingung; Basis: 36 als RI erkannte
Fälle .......................................................................................................................................................... 196
Tabelle 31: Richtige und falsche Manöver in der auditiv-visuellen Warnbedingung; Basis: 36 als RI
erkannte Fälle .......................................................................................................................................... 196
Tabelle 32: Mittlere Reaktionszeiten und Standardabweichungen der abgebrochenen Startvorgänge
für alle Modalitäten ................................................................................................................................ 198
Tabelle 33: Mittelwerte der Probandenbeurteilungen mit Standardabweichungen bezüglich ihrer
Sicherheit in der Manöverauswahl in der Situation .......................................................................... 199
Tabelle 34: Mittelwerte der Probandenbeurteilungen mit Standardabweichungen bezüglich ihrer
Sicherheit in der Manöverauswahl in der Situation und nach der Situation ................................. 200
Tabelle 35: Mittelwerte der Probandenbeurteilungen bezüglich der Diskrepanz zwischen der
Sicherheit in der Manöverauswahl in der Situation und nach der Situation ................................. 201
Tabelle 36: Mittelwerte und Standardabweichungen der Probandenbeurteilungen zu:
Zufriedenstellung, Nützlichkeit und Sicherheitsgewinn über die drei Bedingungen S
(Standardbedingung), A (auditive Warnung) und AV (auditiv-visuelle Warnung) in
tabellarischer Form; von 0 (gar nicht) bis 4 (völlig) ........................................................................... 202
Tabelle 37: Häufigkeiten der Präferenzeinschätzung über die drei Modalitäten .................................... 203
Tabelle 38: Relative Häufigkeiten richtiger Manöver über die verschiedenen Bedingungen S
(Standardbedingung), A (auditive Warnung) und AV (auditiv-visuelle Warnung) .................... 205
Tabelle 39: Relative Häufigkeiten falscher Manöver über die verschiedenen Bedingungen S
(Standardbedingung), A (auditive Warnung) und AV (auditiv-visuelle Warnung) .................... 206
XVIII
Abkürzungsverzeichnis
Airprox Air Proximity (Annäherung zweier Flugzeuge im Luftraum)
AMM Airport Moving Map
ATIS Automatic Terminal Information Service (Wetterdurchsage des Flughafens)
ATSB Australian Transport Safety Bureau
Bet1 Beteiligter1 (=beteiligtes Flugzeug Nr.1)
Bet2 Beteiligter2 (=beteiligtes Flugzeug Nr.2)
BFU Bundesstelle für Flugunfalluntersuchung
CAT ILS Category (reicht von CAT I bis zu CAT IIIc je nach Sichtweite)
CAVOK Clouds and Visibility ok
DFS Deutsche Flugsicherung
ERII Enhanced Runway Incursion Indication
EUROCONTROL European Organisation for the Safety of Air Navigation
FAA Federal Aviation Administration
ICAO International Civil Aviation Organization
IFR Instrument Flight Rules (Instrumentenflugregeln)
ILS Instrument Landing System (Instrumentenlandesystem)
LFZ Luftfahrzeug
MCDU Multipurpose Control Display Unit (zentrale Steuereinheit im Flugzeug)
MW Mittelwert
PL1 Platzverkehrslotse1
R/T Radiotelephony
RCSI Runway Clearance State Indication
RI Runway Incursion
RTO Rejected Take-Off (abgebrochener Startvorgang)
s Standardabweichung
SA Situationsbewusstsein
SOP Standard Operating Procedure (Standardverfahrensregel)
TFSI Traffic Forward Speed Indication
1
„Wenn diese Arbeit einen Wert hat, so besteht er in zweierlei. Erstens darin, daß in
ihr Gedanken ausgedrückt sind, und dieser Wert wird um so größer sein, je besser die
Gedanken ausgedrückt sind. Je mehr der Nagel auf den Kopf getroffen ist. –
Hier bin ich mir bewußt, weit hinter dem Möglichen zurückgeblieben zu sein. Einfach
darum, weil meine Kraft zur Bewältigung der Aufgabe zu gering ist. –
Mögen andere kommen und es besser machen.
Dagegen scheint mir die Wahrheit der hier mitgeteilten Gedanken unantastbar und
definitiv. Ich bin also der Meinung, die Probleme im Wesentlichen endgültig gelöst zu
haben. Und wenn ich mich hierin nicht irre, so besteht nun der Wert
dieser Arbeit zweitens darin, daß sie zeigt, wie wenig damit getan ist,
daß diese Probleme gelöst sind.“
Ludwig Wittgenstein1
Wien, 1918.
1 (Wittgenstein, 2006, S. 9f.)
2
1 EINLEITUNG
Auch wenn ich nicht im geringsten der Meinung bin, mit dieser Arbeit die Probleme
im Zusammenhang mit Runway Incursions (RI) endgültig gelöst zu haben, so
stimme ich Wittgenstein jedoch darin zu, dass mit dieser Arbeit klar wird, wie wenig
erst getan ist und wie viel es noch zu tun gibt.
Denn seit Jahren stellt die steigende Zahl an RI, einer spezifischen Klasse von
Flugvorfällen und -unfällen, eine Bedrohung für die Sicherheit auf dem Rollfeld dar.
Immer dann, wenn sich ein Flugzeug, ein Bodenfahrzeug oder eine Person an einer
falschen Stelle in der Umgebung der Start-/Landebahnen aufhält, spricht die
International Civil Aviation Organization von einer RI (ICAO, 2007a) – in
Deutschland ist dies 100 Mal pro Jahr der Fall (DFS, 2010). Da Prognosen der
European Organisation for the Safety of Air Navigation von einer Verdopplung der
Zahl an Flugbewegungen bis zum Jahr 2025 ausgehen (EUROCONTROL, 2006a) und
damit die Verkehrsdichte auf deutschen Flughäfen ansteigen wird, rechnet man mit
einer abermals erhöhten Gefahr von RI, im schlimmsten Falle sogar mit der
gefährlichen Annäherung zweier Luftfahrzeuge, so wie es bei den tragischen
Unglücken von Teneriffa und Mailand der Fall war.
Die Industrie hat diesem Problem mit der Entwicklung einer Airport Moving Map
(AMM) Rechnung getragen, einer elektronischen Karte zur Orientierung und
Navigation auf dem Flughafen. Neben der von der herkömmlichen Papierkarte
bekannten Abbildung der Flughafenumgebung mit ihrem Bahnsystem kann die
elektronische AMM die eigene Position des Luftfahrzeuges auf der Karte darstellen
und soll so dem Piloten zu einem höheren Situationsbewusstsein verhelfen. Noch ist
die AMM kein fester Bestandteil von Flugzeugflotten, auch wenn die neuesten
Flugzeuggenerationen, wie bspw. der A380, bereits über derartige Systeme verfügen
(Thales, 2010).
1.1 PROBLEMSTELLUNG
Diese Entwicklung stimmt erst einmal optimistisch und mit der Einführung der
AMM scheint ein wichtiger Schritt zur Verhinderung von RI getan. Doch geht man
noch einmal einen Schritt zurück und vergegenwärtigt man sich, wie üblicherweise
bei der AMM-Entwicklung vorgegangen wird, so werden schnell die Lücken im
Vorgehen offenkundig.
3
Entwickelt man ein Cockpitassistenzsystem zur Unterstützung der Piloten und um
RI entgegenzuwirken, so sollte dies über Funktionalitäten verfügen, die den
Ursachen von RI entgegenwirken. Da es sich bei RI oftmals um sehr einzigartige
Vorfälle handelt, ist klar, dass ein derartiges Assistenzsystem niemals über einen
Funktionsumfang verfügen kann, der allen möglichen Vorfällen gerecht wird.
Vielmehr sollte ein solches System gegen diejenigen Faktoren kompensieren, die bei
vielen Ereignissen eine Rolle spielen, die also den Vorfällen gemeinsam sind.
Üblicherweise wird jedoch bei der Entwicklung von AMM zu Beginn keine
dezidierte Analyse von Vorfällen vorgenommen und generelle beitragende Faktoren
ermittelt, sondern es wird oft entwickelt, was als nützlich erachtet wird oder was der
technische Fortschritt möglich macht. Und so wurde bisher versäumt zu analysieren,
ob der derzeitige Funktionsumfang von AMM wirklich die Vorfälle kompensieren
kann, die sich bisher ereigneten. Oftmals bleibt es dem Endanwender überlassen,
einen expliziten, greifbaren Zusammenhang zwischen verfügbaren Funktionalitäten
der AMM und der Verhinderung von RI herzustellen.
Für Deutschland kommt erschwerend hinzu, dass fast nichts über die generellen
Ursachen von RI bekannt ist. Auch wenn die Bundesstelle für
Flugunfalluntersuchung (BFU) bei jeder schweren Störung aktiv wird und diese,
soweit es ihre Ressourcen zulassen, untersucht – eine vergleichende Betrachtung der
deutschen RI wurde noch nicht vorgenommen und damit auch keine Analyse der
generellen Ursachen von RI in Deutschland.
Und so ist bisher unklar, welche Ursachen den deutschen RI der letzten Jahre
gemeinsam sind und ob der bisherige Funktionsumfang von AMM ausreicht, um
derartige vergangene Vorfälle auch in Zukunft zu verhindern. Diese Arbeit hat sich
daher zum Ziel gesetzt, die generellen Ursachen deutscher RI zu ermitteln, diese den
Funktionalitäten von AMM gegenüberzustellen, etwaige Lücken offenzulegen, neue
oder optimierte Funktionalitäten vorzuschlagen und schließlich einen Beleg für
deren Wirksamkeit zu erbringen.
1.2 REICHWEITE DER ARBEIT
Die vorliegende Arbeit gliedert sich in den Kanon der Arbeiten des von der DFG
geförderten Graduiertenkollegs prometei – Prospektive Gestaltung von Mensch-
Technik-Interaktion – an der Technischen Universität Berlin ein. Das Kolleg umfasst
Arbeiten, die sich mit zentralen Fragen der Gestaltung von Mensch-Maschine-
Schnittstellen auseinandersetzen. Alle Arbeiten versuchen, bereits in frühen Phasen
4
der Gestaltung einzugreifen und hierfür Methoden, Verfahren oder ganze
Prototypen technischer Systeme bereitzustellen (Prometei, 2011a). Die Arbeiten des
„Forschungsschwerpunkt 2: Assistenz im rollenden Verkehr“ beschäftigen sich mit
Möglichkeiten zur Unterstützung und Warnung von Fahrzeugführern in
Gefahrensituationen – von Autofahrern auf der Straße bis hin zu Piloten im
rollenden Luftfahrzeug. Die Themen sind oft nicht theoretischer Natur, sondern auf
reale Anwendungsaspekte fokussiert (Prometei, 2011b), wie die vorliegende Arbeit
zeigt.
Dem Gedanken der Prospektivität trägt diese Arbeit in zweierlei Hinsicht Rechnung:
Zum Einen zielen alle drei entwickelten Funktionalitäten darauf ab, prospektiv
Vorfälle und Unfälle zu verhindern, indem sie bereits in einer frühen Phase
versuchen, entweder das Situationsbewusstsein der Piloten zu erhöhen (präventiv)
oder gefährliche Situationen möglichst früh erkennbar zu machen (interventiv). Zum
Anderen wurde der Gedanke der prospektiven Gestaltung explizit bei der
Entwicklung der vorgestellten Funktionalitäten berücksichtigt, indem zu einem
frühen Zeitpunkt die Nutzer in die Entwicklung der Funktionalitäten mit einbezogen
wurden – sei es um herauszufinden, was Piloten über die Ursachen von RI denken
(Studie 1, vgl. Kapitel 2.5.2) oder welche Usabilitykriterien sie als wesentlich für die
AMM erachten (vgl. Kapitel 3.3). Ferner stand uns über den gesamten Zeitraum der
Entwicklungsarbeit ein erfahrener Pilot als Vertreter der Nutzer zur Seite, um unsere
Ideen entwicklungsbegleitend kritisch zu reflektieren und iteratives Feedback der
Nutzergruppe einholen zu können. Nicht zuletzt haben wir dem Gedanken der
prospektiven Gestaltung folgend die entwickelten Funktionalitäten mit 36 deutschen
Verkehrspiloten auf ihre Wirksamkeit hin getestet (Studien 3-5, ab Kapitel 6), um
auch hier die Nutzer vor einer etwaigen Markteinführung einzubeziehen, und zwar
nicht nur über die Erhebung objektiver Daten, sondern auch durch die Erhebung
subjektiver Maße wie Zufriedenstellung, Nützlichkeit, Sicherheitszugewinn oder
Präferenz. Wir glauben daher, dass sich die vorliegende Arbeit sehr gut im
Themenfeld des Graduiertenkollegs verorten lässt.
Da im Rahmen der Arbeit weder das Problem der RI gänzlich gelöst noch auf alle
Möglichkeiten der Prävention und Intervention bei RI eingegangen werden kann,
beschränkt sich die vorliegende Arbeit auf deutsche RI-Vorfälle und die Potenziale
des Cockpitassistenzsystems AMM zur Verhinderung von RI. Da die deutschen
Vorfälle mehr als ein Zehntel der Fälle Europas stellen (vgl. Abbildung 5 auf S. 18),
nehmen wir an, dass die Ergebnisse der durchgeführten Analyse (vgl. Kapitel 4) auf
Europa übertragbar sind, auch wenn der europäische Luftraum noch nicht vollends
5
vereinheitlicht ist. Ob diese Übertragbarkeit wirklich gegeben ist, vielleicht sogar auf
weltweite Vorfälle, klären wir in Kapitel 4.10. Ferner wünschen wir uns, dass die von
uns entwickelten neuen bzw. optimierten Funktionalitäten, deren Nutzen von uns
empirisch belegt wurde, nicht nur Einzug in deutsche AMM-Entwicklungen halten,
sondern Piloten weltweit im Kampf gegen RI unterstützen.
1.3 FORSCHUNGSZIELE
Nachdem in den vorangegangen Abschnitten die Problemstellung der Arbeit
erläutert und deren Reichweite beschrieben wurde, werden im Folgenden die
Forschungsziele der Arbeit adressiert.
Forschungsziel 1: Ermittlung der generellen Ursachen deutscher Runway Incursions
(empirisch)
Durch eine qualitative Inhaltsanalyse sollen die schwersten deutschen RI der letzten
zehn Jahre hinsichtlich ihrer Ursachen miteinander verglichen werden. Ziel ist es
dabei, die Gemeinsamkeiten in den Ursachen der Vorfälle herauszuarbeiten. Um die
volle Komplexität des Gegenstandes RI greifbar zu machen, soll die Erfassung der
Ursachen über einen umfassenden Katalog beitragender Faktoren erfolgen, die
später schrittweise zu größeren Problembereichen verdichtet und systematisiert
werden.
Forschungsziel 2: Gegenüberstellung von ermittelten Ursachen und Funktionsumfang von
Airport Moving Maps (theoretisch)
Sind die generellen Problembereiche von RI bekannt, werden diese dem aktuellen
Funktionsumfang von AMM gegenübergestellt. Hierzu wird Schritt für Schritt
abgeglichen, ob unter den Funktionalitäten der bisherigen Industrie- und
Forschungsvarianten der AMM bereits Lösungen für die ermittelten
Problembereiche existieren. Sollten für einzelne Problembereiche noch keine
Lösungen vorliegen oder die vorgeschlagenen Funktionalitäten einer Optimierung
bedürfen, so wird der Handlungsbedarf an entsprechender Stelle offengelegt.
Forschungsziel 3: Komplettierung und Optimierung des Funktionsumfanges von Airport
Moving Maps zur Vermeidung von Runway Incursions (anwendungsorientiert)
Für die im letzten Schritt identifizierten Handlungsbedarfe im Funktionsumfang von
AMM werden neue Funktionalitäten entwickelt, um den Funktionsumfang für die
Vermeidung von RI zu komplettieren und zu optimieren. Die vorgeschlagenen
6
Funktionalitäten sollen so weit entwickelt sein, dass sie als reale Prototypen für Tests
herangezogen werden können.
Forschungsziel 4: Erbringung eines Nachweises über die Wirksamkeit der vorgeschlagenen
Funktionalitäten (empirisch)
Um zu ermitteln, ob die entwickelten Funktionalitäten den erhofften Nutzen für die
Kompensation der Problembereiche erbringen, werden diese in experimentellen
Studien mit Verkehrspiloten evaluiert. Nur wenn ein Beleg der Wirksamkeit anhand
objektiver und subjektiver Maßzahlen gelingt, können die neuen Funktionalitäten als
Beitrag zur Erhöhung der Sicherheit an deutschen Flughäfen angesehen werden.
Eine kritische Auseinandersetzung mit den Ergebnissen der Studien bleibt daher an
letzter Stelle nicht aus.
1.4 AUFBAU DER ARBEIT
Die Grundstruktur der vorliegenden Arbeit gliedert sich in eine grundlegende
Darlegung des Hintergrunds zu RI und AMM (Kapitel 2 und 3), die Vorstellung der
durchgeführten Studien, der angewandten Methodiken und der gewonnenen
Ergebnisse (Kapitel 4 bis 8), die Diskussion der eigenen Arbeit (Kapitel 9) sowie
einen abschließende Ausblick auf weitere Forschung (Kapitel 10).
Kapitel 1 legt mit der Definition des Themas und der Darstellung der schwersten
Unglücke in der Geschichte der Luftfahrt den Grundstein für die Beschäftigung mit
RI. Die aktuellen Entwicklungszahlen an RI und bisher getroffene Maßnahmen
zeigen, dass die Probleme im Zusammenhang mit RI noch nicht zufriedenstellend
gelöst wurden. Wir argumentieren, dass in Deutschland durch eine vergleichende
Betrachtung der RI-Vorfälle der letzten Jahre weiteres Potenzial für die Vermeidung
derartiger Unfälle und Vorfälle erschlossen werden kann.
Kapitel 2 führt in die AMM als Cockpitassistenzsystem zur Orientierung auf dem
Rollfeld und Vermeidung von RI ein. Der Status Quo der aktuellen Entwicklung
wird anhand verschiedener Systeme beschrieben und gängige Funktionalitäten von
AMM aufgezeigt. Am Ende des Kapitels geben wir zu bedenken, dass zum jetzigen
Zeitpunkt nicht feststeht, ob der Funktionsumfang von AMM zur Verhinderung
bereits dagewesener Vorfälle ausreicht, bspw. um RI präventiv vorzugreifen oder bei
einer aktiven RI interventiv einzugreifen. Ein Abgleich zwischen Vorfällen und
Funktionalitäten steht noch aus.
7
Kapitel 4 beschreibt die Ergebnisse einer qualitativen Inhaltsanalyse über deutsche
RI der letzten zehn Jahre, die durchgeführt wurde, um die geforderte vergleichende
Betrachtung zwischen den Vorfällen zu realisieren. Die wichtigsten
Gemeinsamkeiten zwischen den Vorfällen werden herausgestellt und anschließend
zu umfassenderen Problembereichen systematisiert.
Kapitel 5 nimmt den noch fehlenden Abgleich zwischen Funktionsumfang und den
aus der Analyse hervorgegangenen Problembereichen vor und kommt zum Schluss,
dass weitere Funktionalitäten zur Vermeidung von RI notwendig sind. Drei
Funktionalitäten zur besseren Orientierung auf dem Rollfeld, zur Vermeidung der
Abweichung von Freigaben und zur schnelleren Erkennung von RI im Vorfeld
stellen wir mit ihrer Zielsetzung und deren Implementierung anschließend vor.
Kapitel 6 stellt die Studie zur Überprüfung der Funktionalität TFSI vor. Wir testen
dabei u.a., ob Piloten mit der Funktionalität über ein besseres Situationsbild
verfügen, was die Orientierungen und Geschwindigkeiten der sie umgebenden
Fremdflugzeuge anbelangt, ob sich die neue Funktion positiv auf den Workload der
Piloten auswirkt und wie die Piloten die Funktionalität subjektiv einschätzen. Der
Ergebnisdarstellung schließt sich eine Diskussion an.
Kapitel 7 gibt einen Überblick über die Ergebnisse der Studie zur RCSI-
Funktionalität. Wir untersuchen u.a., ob Piloten mit RCSI den Status der vor ihnen
befindlichen Start-/Landebahn besser erkennen und die aktuellen und künftigen
Aktionen des Fremdverkehrs einschätzen können. Auch hier ermitteln wir den
Workload der Piloten und befragen sie subjektiv nach deren Meinung zur
Funktionalität. Darauf folgt eine Diskussion der Ergebnisse.
Kapitel 8 legt die Resultate der Studie zur ERII-Funktionalität dar. Hier geht es
darum, Piloten im Simulator mit einer RI zu konfrontieren und durch die ERII-
Funktionalität vor dieser warnen zu lassen. Drei verschiedene Varianten der
Warnung – keine Warnung, nur auditive Warnung, auditiv-visuelle Warnung –
testen wir dabei und werten u.a. die Reaktionszeiten und die Manöverwahl der
Piloten aus. Die Ergebnisse werden vorgestellt und interpretiert.
Kapitel 9 bewertet den geleisteten Beitrag der eigenen Arbeit zur Erreichung der
selbst gesetzten Forschungsziele.
Kapitel 10 schließt mit einem Ausblick auf weitere Forschungsmöglichkeiten.
Abbildung 1 fasst den Aufbau der Arbeit in grafischer Form zusammen.
8
Kapitel 1
Einleitung
Kapitel 2
Runway Incursions (RI)
Kapitel 3
Airport Moving Maps (AMM)
Kapitel 4
Qualitative Inhaltsanalyse
deutscher RI
Kapitel 5
Entwicklung neuer
Funktionalitäten
Gegenüberstellung
(Forschungsziel 2)
Identifizierung weiteren Potenzials zur
Verhinderung von RI durch Analyse deutscher RI
INHALTE ZIELSETZUNGEN
Darstellung des
Funktionsumfangs von AMM
Optimierung des Funktionsumfanges
von AMM durch Entwicklung neuer
Funktionalitäten (Forschungsziel 3)
Ermittlung genereller Ursachen
deutscher RI (Forschungsziel 1)
Kapitel 6-8
Testung der Funktionalitäten
Kapitel 9
Diskussion
Kapitel 10
Ausblick
Nachweis der Wirksamkeit der
Funktionalitäten (Forschungsziel 4)
Einführung ins Thema
Bewertung der Arbeit
weitere Forschung
Einführung in RI
Einführung in AMM
Abbildung 1: Aufbau der Arbeit
9
2 RUNWAY INCURSIONS (RI)
Kapitel 2 beleuchtet eingangs, was unter dem Begriff einer RI zu verstehen ist
(Kapitel 2.1). Es folgt ein kurzer Überblick über die schwersten RI, die in die
Geschichte der Luftfahrt eingegangen sind (Kapitel 2.2). Mit wie vielen solcher
Unfälle und Vorfälle wir derzeit konfrontiert sind und wie sich die Fallzahlen in den
letzten Jahren entwickelt haben, ist Bestandteil des folgenden Kapitels 2.3, an das
sich eine Darstellung der Maßnahmen zur Vermeidung von RI anschließt (Kapitel
2.4). Ursachen von RI werden anschließend aus wissenschaftlicher Perspektive
(Kapitel 2.5.1), Piloten-Perspektive (Kapitel 2.5.2) und Sicht der Behörden (Kapitel
2.5.3) dargestellt. Welches Potenzial für die Verhinderung von RI noch ungenutzt ist,
zeigt Kapitel 2.6, und eine kurze inhaltliche Zusammenfassung schließt den
Themenbereich ab (Kapitel 2.7).
2.1 DEFINITION
Bei einer Runway Incursion (RI) handelt es sich um eine spezielle Klasse an Vorfällen
bzw. Unfällen im geschützten Umfeld der Start-/Landebahnen. Im November 2004
wurden die bis dato unterschiedlichen Begrifflichkeiten einer RI von der
vereinheitlichten Definition der ICAO (2007a) abgelöst (EUROCONTROL, 2006b;
Federal Aviation Administration, FAA, 2007a). Diese versteht eine RI als “any
occurrence at an aerodrome involving the incorrect presence of an aircraft, vehicle or
person on the protected area of a surface designated for the landing and take off of
aircraft” (ICAO, 2007a, p. 1/14).
Demnach befindet sich bei einer RI ein Flugzeug, ein Bodenfahrzeug oder eine
Person fälschlicherweise im Schutzbereich einer für den Start oder die Landung von
Flugzeugen bestimmten Fläche am Boden. Auffällig an dieser Definition ist im
Vergleich zu ihren Vorgängerdefinitionen, dass die vormals geforderte potenzielle
Kollisionsgefahr (collision hazard) oder Abstandsunterschreitung (loss of separation)
nicht mehr Bestandteil der Definition ist (Vernaleken, Urvoy & Klingauf, 2007a).
Stattdessen ist die aktuelle Definition weitaus genereller gefasst und schließt
dadurch, dass jegliche Abweichung von einer Freigabe eine RI konstituiert, nun auch
Haltelinienverstöße mit ein (Houtman, 2008). Dies bedeutet auch, dass nicht wie
vormals zwei Luftfahrzeuge, sondern nur noch eines erforderlich ist, um den
Sachverhalt einer RI zu erfüllen. Eine ausführliche Diskussion der aktuellen RI-
Definition findet sich bei Houtman (2008) und Vernaleken, Urvoy und Klingauf
10
(2007b). Aus Gründen der Vollständigkeit sei zudem auf die „Runway Incursion
Severity Classification (RISC)“ der ICAO (2007b) hingewiesen, mittels derer man RI
entsprechend ihrer Schweregrade (Severity) einteilen kann. Eine Software zur
Ermittlung der Einschätzung des Schweregrade wird mit dem „Runway Incursion
Severity Classification (RISC) Calculator“ zur Verfügung gestellt (ICAO, 2009).
2.2 SCHWERSTE UNFÄLLE UND VORFÄLLE
Als schlimmstes Unglück ging die Runway Incursion von Teneriffa vom 27.03.1977 in
die Geschichte der Luftfahrt ein. 583 Menschen starben, als eine Boeing 747 der
niederländischen Fluggesellschaft KLM beim Start mit einer PanAm Boeing 747 auf
dem Flughafen Los Rodeos kollidierte.
Beide Flugzeuge waren ursprünglich auf dem Weg nach Las Palmas, als infolge
zweier Bombenexplosionen der Flughafen gesperrt wurde. Neben vielen anderen
Flugzeugen wurden auch die KLM und die PanAm nach Teneriffa umgeleitet. Dort
erhielt die KLM die Anweisung, die Start-/Landebahn 12 entlang zu rollen
(backtrack), um sich am Ende nach einer 180°-Grad-Drehung für den Start bereit zu
machen. Die PanAm wurde aufgefordert, der KLM zu folgen und an der dritten
Rollwegsmündung von der Start-/Landebahn 12 abzurollen. Noch während die
PanAm die Bahn entlang rollte, begann die KLM im dichten Nebel mit ihrem
Startlauf. Kurz vor der Kollision bemerkte die KLM noch die PanAM auf der Bahn
und versuchte, über diese hinweg zufliegen (siehe Abbildung 2). Auch wenn die
KLM es tatsächlich schaffte abzuheben, rutschte sie dabei mit ihrem Rumpf über den
hinteren Rumpfteil der PanAM, der dabei zerstört wurde, und riss deren Heck ab.
Die KLM flog noch 150m weiter, wo sie auf dem Boden aufschlug und nach weiteren
300m in Flammen aufging. Beide Flugzeuge wurden bei der Kollision durch Aufprall
und Flammen komplett zerstört. (Aviation Safety Network, 2009; Fitzgerald, 2010;
Ranter, 1998)
11
Abbildung 2: Computergenerierte Darstellung der Kollision einer Boeing 747 der niederländischen
Fluggesellschaft KLM mit einer PanAm Boeing 747 auf dem Flughafen Los Rodeos, Teneriffa
(Anonym, 2008)
Als Hauptunfallursachen geben die zuständigen Behörden an, dass der KLM-
Kapitän ohne Freigabe startete und sich nicht an das “stand by for take-off“ des
Towers hielt. Der Kapitän der KLM brach auch dann den Startlauf nicht ab, als die
PanAm berichtete, sie befinde sich noch immer auf der Startbahn. Auch auf die
Nachfrage des Copiloten hin, ob die PanAm tatsächlich die Bahn verlassen habe (“is
he not clear that PanAmerican?“), antwortete dieser nur affirmativ mit “oh, yes“. Als
beitragende Faktoren ermittelten die Behörden dabei den steigenden Zeitdruck, die
schlechten Wetterbedingungen durch die tief hängenden Wolken und die Tatsache,
dass sich die Funksprüche der beiden Flugzeuge in einem kritischen Moment
überlagerten: Das “standby for take-off… I will call you“, das der Tower an die KLM
gerichtet hatte, überschnitt sich mit dem “we are still taxiing down the runway“ der
PanAM, wodurch die Kommunikation zwischen den drei Parteien für ca. drei
Sekunden gestört war. Ferner wurden als beitragende Faktoren die inadäquate
Phraseologie des KLM-Co-Piloten (“we are now at take-off“), die Tatsache, dass die
PanAM die Startbahn nicht wie gefordert an der dritten Abzweigung verlassen hatte
sowie die unübliche Verkehrsüberlastung auf dem Flughafen benannt. Von den
Behörden wurden schließlich drei Empfehlungen abgegeben, um derartige Vorfälle
in der Zukunft zu verhindern: So sollten Freigaben exakt befolgt und die
Standardphraseologie verwendet werden sowie das Wort „take-off“ ausschließlich in
der Take-off-Freigabe Verwendung finden. (Gobierna de Espana – Ministerio de
Fomento, 1978; Netherlands Aviation Safety Board, o.J.)
12
Die Runway Incursion auf dem Flughafen Linate in Mailand ist als zweit schwerstes
Unglück in die Geschichte der Luftfahrt eingegangen. Am 08. Oktober 2001
kollidierte eine Boeing MD-87 der schwedischen Luftfahrtgesellschaft SAS während
ihres Startlaufs mit einer Cessna 525-A, die auf die aktive Startbahn aufrollte (siehe
Abbildung 3). Nach der Kollision setzte die MD-87 ihren Startlauf fort, befand sich
kurze Zeit in der Luft und schlug dann in ein Gebäude der Gepäckabfertigung ein
(siehe Abbildung 4, S. 13). Die Cessna ging nach der Kollision in Flammen auf. 118
Menschen, darunter 106 Passagiere, acht Crewmitlieder und vier Arbeiter der
Gepäckabfertigung starben, beide Flugzeuge wurden zerstört.
Abbildung 3: „Aircraft collision pattern plan“, Anhang AT des offiziellen Unfallberichts (Agenzia Nazionale per la
Sicurezza del Volo, 2004a)
Schon eine Stunde vor dem Unfall landete die Cessna auf dem Flughafen Linate
unter Wetterbedingungen, für die die Piloten nicht ausgebildet und auch nicht
zertifiziert waren. Es handelte sich dabei um ILS CATIII-Bedingungen mit sehr
kurzer Sichtweite von 100 Metern und Nebel – die Cessna hätte jedoch nur unter ILS
CATI-Bedingungen mit mindestens 550 Metern Sichtweite landen dürfen. Die
Bekanntgabe der schwierigen Wetterlage erfolgte im ATIS (Automatic Terminal
Information Service) durch den Flughafen jedoch erst eine halbe Stunde nach der
Landung der Cessna. Dieses schwierige Landemanöver dürfte den Piloten bereits
13
einigen Stress eingebracht haben. Eine Stunde später erhielt die Crew der Cessna
dann die Rollfreigabe “taxi north via Romeo 5 (…) call me back at the stop bar… of
the main runway extension”. Die Cessna las die Freigabe jedoch unvollständig
zurück und überging dabei die Worte „north“, „stop bar“ und „extension“: “Roger
via Romeo 5 (…) and call you back before reaching main runway“. Der Lotse
bemerkte die Auslassung nicht. Die Cessna rollte daraufhin nicht wie vorgesehen auf
den nördlichen Rollweg R5, sondern in süd-östlicher Richtung auf R6. Mehrmals gab
dabei der Pilot der Cessna seine Position durch (“Approaching the runway… Sierra
4“). Der Lotse verstand die Bedeutung des Statusreports jedoch nicht und erteilte der
Cessna eine weitere Freigabe mit “continue your taxi on the main apron, follow the
Alpha line“. Die Cessna bestätigte die Freigabe, überrollte mehrere Markierungen,
darunter eine weiße Haltelinie und einen roten Haltebalken, und rollte schließlich
auf die Startbahn auf, auf der zur selben Zeit, jedoch aus der Gegenrichtung, die MD-
87 ihre Startfreigabe erhielt. Sekunden später kollidierten die beiden Luftfahrzeuge.
Abbildung 4: Die Boeing MD-87 der SAS nach ihrer Kollision mit der Cessna und nach dem Einschlag in das
Gepäckabfertigungsgebäude des Flughafens Linate, Mailand (Baron, 2002)
Als unmittelbaren Grund für das Zustandekommen des Unfalls gaben die Behörden
das Aufrollen auf eine aktive Startbahn durch die Cessna an. Ferner ermittelten sie
eine Reihe beitragender Faktoren, darunter die geringe Sichtweite, hohes
Verkehrsaufkommen, die Benutzung des falschen Taxiways durch die Cessna, das
Aufrollen auf die Bahn ohne entsprechende Freigabe, der Gebrauch nicht
standardisierter Phraseologie (es wurde abwechselnd auf Englisch und Italienisch
kommuniziert), usw. Zahlreiche Markierungen auf dem Flughafen waren zudem
nicht vorschriftsmäßig ausgeführt worden, so erfolgte bspw. entgegen der ICAO-
Empfehlungen die Bezeichnung der Rollbahnen im Uhrzeigersinn mit R1, R2, R3, R4,
14
R6, R5 statt mit R1, … R5, R6. Die Flugkarten stimmten ferner nicht mit dem Layout
des Flughafens überein; die Karten von AIP Italy (Aeronautical Information
Publication), Jeppesen und der SAS Flight Support Documentation wichen dazu
noch untereinander voneinander ab. Auch fehlte dort die Bemerkung, dass für das
Kreuzen der Start-/Landebahn 36R Extension, kommend von Rollweg R5, eine
besondere Freigabe erforderlich war. Das Zusammenspiel dieser und weiterer
betragender Faktoren führte dazu, dass jegliche Möglichkeit zur Fehlerkorrektur
ausgehebelt wurde, und die Unfalltrajektorie schließlich ihren Weg nahm. Neben
einer Reihe an Empfehlungen, darunter der Verweis auf die Verwendung der
englischen Standardphraseologie, die erforderliche Übereinstimmung von
Dokumenten und Flughafenlayout und viele weiteren, wurde auch gefordert, den im
Juli 2001 initiierten europäischen Aktionsplan zur Verhinderung von Runway
Incursions („European Action Plan for Prevention of Runway Incursions“) schnell
und vollständig zu implementieren. Auf diesen wird in Kapitel 2.4 ausführlicher
eingegangen. (Agenzia Nazionale per la Sicurezza del Volo, 2004a, 2004b).
Auch wenn es glücklicherweise noch zu keinem Runway Incursion-Unfall in
Deutschland kam, gab es in den letzten Jahren einige kritische, deutsche Runway
Incursion-Vorfälle, die von der Bundesstelle für Flugunfalluntersuchung (BFU) als
schwere Störung eingestuft, eingehend untersucht und in Flugunfallberichten
veröffentlicht wurden. Für den Zeitraum der letzten zehn Jahre, von 1999-2009, sind
dies die Aktenzeichen 7X003-0/01 (BFU, 2001), EX006-1/04 (BFU, 2004b), 5X015-1/05
(BFU, 2005f) und EX001-1/06 (BFU, 2006b).
Im Januar 2001, und damit neun Monate vor der schweren RI in Mailand,
verwechselte eine Cessna auf dem Flughafen Düsseldorf einen Rollweg mit der
parallel verlaufenden Start-/Landebahn und landete auf diesem. Der Cessna war
kurz vor der Landung ein Landebahnwechsel (swingover) erteilt worden. Dabei
verlor der Pilot nach eigenen Aussagen bei Sonnenblendung und leichtem Dunst
kurz den visuellen Bezug zur Landebahn, so dass er den vor ihm liegenden Rollweg
irrtümlich für die entsprechende Start-/Landebahn hielt. Der Lotse, der den
fehlerhaften Anflug erst kurz vor dem Aufsetzen bemerkte, versuchte noch, den
Piloten zum Durchstarten zu bewegen. Dieser befand sich zu dem Zeitpunkt jedoch
schon so gut wie am Boden. Die BFU führte die RI auf einen Orientierungsfehler des
Piloten zurück, der die beiden Bahnen beim Anflug verwechselt hatte. (Aktenzeichen
7X003-0/01, BFU, 2001)
Bei einer abendlichen RI auf dem Flughafen München im Jahr 2004 näherten sich
eine ATR 42-500 (AT 45) und eine Boeing 737-300 gefährlich nahe an. Die Lotsin hatte
15
der vor der Start-/Landebahn wartenden AT 45 eine bedingte Freigabe erteilt
(conditional clearance; “(…) behind next landing short final line up 08 right behind“),
mit der diese nach dem nächsten landenden Luftfahrzeug auf die Bahn aufrollen
sollte. Bei dem in der Freigabe referenzierten Flugzeug handelte es sich um die
eingangs erwähnte Boeing 737. Einige Sekunden nach der Freigabe passierte jedoch
noch eine startende Airbus A321 die wartende AT 45. Die Crew der AT 45 nahm
fälschlicherweise an, dass es sich dabei um das in der Freigabe betitelte, landende
Flugzeug handelte, und fing an auf die Start-/Landebahn aufzurollen. In der
Zwischenzeit war auch die in der Landung befindliche Boeing auf die Start-/
Landebahn aufgesetzt, erkannte die AT 45 vor sich auf der Bahn und wich während
des Ausrollvorganges nach rechts aus. Die beiden Flugzeuge verfehlten sich um nur
wenige Meter. Der ausführliche Bericht der BFU ermittelte als unmittelbare Ursachen
die missverständliche Kommunikation zwischen der Lotsin und der AT 45 im
Hinblick auf bedingte Freigabe, das Aufrollen der AT 45 auf eine zur Landung
freigegebene Bahn, eine nur eingeschränkte Möglichkeit zur Beobachtung des
Anflugsektors durch die AT 45 sowie das deaktivierte Rollfeldüberwachungsradar
mit integrierter Runway Incursion-Monitoring-Funktion (RIM). Ferner wurden die
unpräzise Verfahrensanweisung für bedingte Freigaben, das Nutzen einer
Schnellabrollbahn als Aufrollbahn mit bedingter Freigabe und die Unzuverlässigkeit
des RIM als systemische Ursachen benannt. Zur Vermeidung ähnlicher Vorfälle
wurde der DFS (Deutsche Flugsicherung) von der BFU empfohlen, die
Verfahrensanweisungen für bedingte Freigaben zu konkretisieren und
sicherzustellen, dass Rollfeldüberwachungssysteme zuverlässig anzeigen.
(Aktenzeichen EX006-1/04, BFU, 2004b)
Im Juli 2005 ereignete sich auf dem Flughafen Frankfurt am Main eine weitere
schwere Störung. Während des Starts einer Airbus A321 überquerte eine kreuzende
A319 das Pistenende. Der A319 war nach der Landung die Freigabe erteilt worden,
über Rollweg C nach D zu rollen und anschließend eine weitere Freigabe für das
Kreuzen der Start-/Landebahn auf einer anderen Frequenz einzuholen. Die A319
interpretiere die nicht den Standards entsprechende Freigabe “[Rufzeichen] for
crossing now 119,9 bye bye“ als Freigabe zum Kreuzen und las entsprechend
“crossing and 119,9 [Rufzeichen] bye sir“ zurück. Der abweichende Readback wurde
vom Lotsen, auch aufgrund des hohen Verkehrsaufkommens, nicht bemerkt. Die
A319 kreuzte die Bahn, als die A321 sich bereits im Startlauf befand, und wurde mit
800m Abstand von dieser überflogen. Der Untersuchungsbericht wurde summarisch,
16
d.h. ausschließlich mit Darstellung der Fakten und ohne Ursachendarstellung oder
Empfehlungen, abgeschlossen. (Aktenzeichen 5X015-1/05, BFU, 2005f)
Nur ein halbes Jahr später, im Januar 2006, kreuzte nachts eine aus Peking
kommende B747-200B am Frankfurter Flughafen die Start-/Landebahn, während eine
Airbus A320-214 gerade auf dieser landete. Die B747 hatte sich vor dem Vorfall auf
einem Rollweg befunden, der in einem spitzen Winkel auf die Bahn zulief. Dadurch
war der Bereich der Start-/Landebahn, in dem sich die A320 aufhielt, kaum für die
Piloten der B747 einsehbar. Die Crew der B747 erhielt vom Lotsen die Freigabe “taxi
Golf and hold short of Runway 07L“, die die Crew jedoch falsch zurück las (“Taxi
Golf and Hotel äh hold short of Runway 07L“). Daraufhin wiederholte der Lotse
seine Anweisung (“Yes on Golf hold short of Runway 07L“), welche durch die
Besatzung der B747 erneut falsch zurückgelesen wurde: “on Golf äh cross Runway
07L“. Dies missverstand der Lotse und interpretierte es entsprechend seiner
Erwartungshaltung, so dass auch er nicht bemerkte, wie die B747 die Piste
überquerte. Die dann landende A320 bemerkte bei einer Geschwindigkeit von ca. 100
Knoten die B747 auf der Bahn und verstärkte die Bremsung. Der Abstand zwischen
beiden Flugzeugen betrug dabei etwa 800m. Die BFU schlussfolgerte, dass es
aufgrund von Missverständnissen in der Kommunikation zwischen Lotse und B747
zum Vorfall kommen konnte. Da auch hier das Rollfeldüberwachungsradar mit
integrierter Runway Incursion-Monitoring-Funktion (RIM) deaktiviert war, wenn
auch gemäß einer gültigen Betriebsanordnung, sprach die BFU erneut als
Sicherheitsempfehlung der DFS gegenüber aus, zuverlässig anzeigende
Rollfeldüberwachungssysteme bereitzustellen. (Aktenzeichen EX001-1/06, BFU,
2006b)
2.3 FALLZAHLEN UND IHRE ENTWICKLUNG
“Runway incursions unquestionably pose the greatest threat to aviation safety at
aerodromes, particularly in view of the worldwide growth in air traffic” (Vernaleken,
Urvoy & Klingauf, 2008b, p. 1). Auch wenn das letzte Kapitel den Eindruck
vermittelt haben mag, bei RI handle es sich um einzigartige Ereignisse, die nur selten
auftreten, stimmt die Entwicklung der RI-Fallzahlen in den letzten Jahren
nachdenklich.
Einen Überblick über die Entwicklung der Fallzahlen in den letzten Jahren in den
USA und Europa vermitteln die Arbeiten von Bleyer (2008), Krahl (2009) und Gross
(2011). Betrachtet man die dort skizzierte Entwicklung der Fallzahlen in den USA, so
17
kann man zusammenfassend sagen, dass auch Jahre nach der Initiierung
umfassender Maßnahmenpläne (siehe Kapitel 2.4) die absoluten Fallzahlen, aber
auch die an der Anzahl der Flugbewegungen relativierten Anzahlen noch immer
ansteigen (FAA, 2007b, 2008b, 2009b).
In Europa ereignen sich ca. zwei RI pro Tag (EUROCONTROL, 2008). Und auch hier
lässt sich entgegen dem „European Action Plan for the Prevention of Runway
Incursions“ (siehe Kapitel 2.4) noch immer ein steigender Trend verzeichnen (vgl.
Abbildung 5, S. 18), den die Eurocontrol damit erklärt, dass nun eine gemeinsame
Definition in allen Mitgliedsstaaten zugrunde liegt, ein erhöhtes Bewusstsein für das
Thema RI geschaffen wurde, die Berichtskultur sich verbessert hat und eine
professionelle Selbstverpflichtung dem Thema Runway Safety Management
gegenüber in den Mitgliedsstaaten entwickelt wurde (EUROCONTROL, 2008).
Damit argumentiert die Eurocontrol implizit, dass faktisch keine echte Erhöhung der
Fallzahlen, sondern ein rein formaler Anstieg vorliegt: Durch den stärkeren Fokus
auf das Thema RI werden mehr Vorfälle berichtet; durch die nun alle
Mitgliedsstaaten übergreifende Definition fallen mehr Vorfälle in den
Definitionsbereich einer RI als vorher. Auch wenn dies sicherlich zutreffen mag und
auch die Fallzahlen der FAA nach Übernahme der ICAO-Definition einen
sprunghaften Anstieg vorwiesen (FAA, 2008b), darf damit unserer Meinung nach
kein Grund zur Tatenlosigkeit gegeben sein. Auch heute muss weiterhin geprüft
werden, ob dem steten Anstieg nicht vielleicht noch weitere Ursachen zugrunde
liegen (vgl. dazu Kapitel 2.5).
Die Entwicklung der RI-Zahlen in Deutschland vermag auf den ersten Blick
optimistisch stimmen (siehe Abbildung 5, nächste Seite). So zeigen die Zahlen der
DFS eine relativ stabile Entwicklung in Deutschland mit ca. 100 Vorfällen pro Jahr
und einen leicht sinkenden Trend im Jahr 2009 (DFS, 2010). Da sich im
Bezugszeitraum auch die Zahl der Flugbewegungen auf annähernd gleichem Niveau
hielt, kann davon ausgegangen werden, dass die absoluten Fallzahlen auch die
relativen gut widerspiegeln. Auch wenn sich in Deutschland die Zahl der RI auf
einem stabilen Niveau eingependelt hat, ist noch immer Handlungsbedarf gegeben
und die Bedrohung durch RI aus zweierlei Gründen aktueller denn je: der aktuellen
Entwicklung der Fallzahlen und der künftigen Verdopplung der Zahl an
Flugbewegungen.
18
Abbildung 5: Entwicklung der absoluten RI-Fallzahlen in Europa (EUROCONTROL, 2008) und Deutschland
(DFS, 2008, 2010) in den Jahren 1999-20091
Natürlich ist jede RI eine RI zu viel. Und auch wenn die oft geforderte „vision zero“
(Ebermann & Jordan, 2010), also ein Ziel von null Vorfällen und Unfällen utopisch
erscheint, ist dennoch die vergangene und gegenwärtige Entwicklung der Fallzahlen
besorgniserregend. Im schlimmsten Falle ist von einem Anstieg auszugehen (USA,
Europa), im besten Falle kann von einer Stagnation der Fallzahlen gesprochen
werden (Deutschland). Erklärt man den Anstieg nicht allein über ein erhöhtes
Bewusstsein für das Thema, so stellt sich die Frage, ob die existierende Unfalls-/
Vorfallsanalyse alle Möglichkeiten für Schlussfolgerungen aus den Ereignissen voll
ausschöpft. Welche Ursachen für RI bisher ermittelt wurden, stellt Kapitel 2.5 vor.
Ferner stellt sich die Frage, welche Maßnahmen aus den Ursachen und
Schlussfolgerungen abgeleitet und ob diese hinreichend umgesetzt werden. Die
EUROCONTROL selbst gibt zu bedenken, dass eine Reihe an RI der letzten Jahre
wahrscheinlich nicht geschehen wären, hätte man die Maßnahmen bereits
vollständig implementiert (EUROCONTROL, 2006b). Zu diesen Maßnahmen gibt
Kapitel 2.4 einen Überblick.
Es ist ferner davon auszugehen, dass der oben skizzierte Trend sich in Zukunft
drastisch verschlimmern wird. Denn die EUROCONTROL (2006b) erwartet eine
1 Eine relative Darstellung der Fallzahlen im Bezug zu Flugbewegungen lässt sich aus dem
vorliegenden Datenmaterial leider nicht für eine Abbildung rekonstruieren.
0
200
400
600
800
1000
1200
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Europa
Deutschland
19
Verdopplung der Flugbewegungen bis zum Jahr 2025. Da die Infrastruktur an Flughäfen
nicht in gleichem Maße mitwachsen kann, z.B. aufgrund räumlicher Restriktionen,
steigt der Druck auf Lotsen und Piloten. Mit der unvermeidbaren engeren Stafflung
geht dann die Erhöhung der Verkehrsdichte am Boden einher, wodurch noch mehr
Möglichkeiten für gefährliche Annäherungen gegeben sind.
Aus diesen Gründen besteht nach wie vor, vielleicht sogar mehr denn je,
Handlungsbedarf in der Vermeidung von RI.
2.4 MAßNAHMEN
Auf internationaler Ebene haben sich von verschiedenster Seite zahlreiche Initiativen
zur Erhöhung der Sicherheit auf Start-/Landebahnen gebildet. Dazu zählen
beispielsweise der „National Runway Safety Plan 2009-2011“ der FAA (2009a), das
von der ICAO (2007b) verabschiedete „Manual on the Prevention of Runway
Incursions“ oder das White Paper der Air Line Pilots Association „Runway
Incursions – a call for action” (ALPA, 2007).
Da sich diese Arbeit auf die deutschen Vorkommnisse beschränkt, muss in der
Darstellung der Maßnahmen zur Verhinderung von RI auf die Aktivitäten der
EUROCONTROL eingegangen werden. In ihr sind neben Deutschland 38 weitere
Länder zur Schaffung eines „Single European Sky“ organisiert (EUROCONTROL,
2010) und haben ein gemeinsames Vorgehen zur Bekämpfung von RI beschlossen.
Der „European Action Plan for the Prevention of Runway Incursions”
(EUROCONTROL, 2006b) wurde im Juli 2001 ins Leben gerufen und ist ein
gemeinsames Aktionsbündnis zahlreicher Organisationen und Vereinigungen,
darunter auch die DFS, die sich im europäischen Raum mit Fragen der
Luftsicherheit, des Flugverkehrs oder der Regulierung befassen. Der Aktionsplan
wurde verabschiedet, um Themen der Sicherheit auf Start-/Landebahnen zu
untersuchen, aber auch präventive Maßnahmen einzuleiten.
Der 90-seitige Aktionsplan enthält neben Empfehlungen zu verschiedenen
Themengebieten einen kurzen Ausblick auf die künftige Arbeit der Initiative sowie
umfangreiche Leitmaterialien und „Best Practices“ im Anhang. Dabei wird darauf
verwiesen, dass die getroffenen Empfehlungen eher generischer Natur sind und jede
Organisation selbst angewiesen ist, über die Details und die Anwendung des
Aktionsplanes auf nationaler Ebene zu entscheiden.
20
Im Aktionsplan wird aufgeschlüsselt nach Empfehlungen (EUROCONTROL, 2006b)
• genereller Art (z.B. Einführung von Runway Safety Teams, gemeinsame
Trainings für Piloten, Lotsen und Bodenfahrzeugführer)
• an Flughafenbetreiber (z.B. Sicherstellung der Sichtbarkeit von Markierungen,
Implementierung von Safety Management Systemen)
• zur Kommunikation (z.B. Sicherstellung der Benutzung der
Standardphraseologie, Nutzung der vollständigen Rufzeichen für Flugzeuge,
Durchführung aller Kommunikation auf Luftfahrtenglisch)
• an Flugzeugführer (z.B. Kreuzungsverbot für rot beleuchtete Haltelinien,
Versorgung mit Training zur Flughafenbefeuerung und Markierungen)
• an Lotsen (z.B. Erforderlichkeit expliziter Freigaben beim Kreuzen von Start-/
Landebahnen, Nutzung der Standard-Rollrouten)
• zur Datensammlung und Wissensteilung (z.B. Erhöhung der Qualität der
Vorfallsdaten, Verbreitung des Wissens zu RI-Vorfällen)
• an Behörden (z.B. Sicherstellung der Compliance von Infrastruktur, Praktiken
und Prozessen mit den ICAO-Vorgaben, Überwachung der Einführung der
Safety Management Systeme)
• zum aeronautischen Informationsmanagement (z.B. Versorgung der Piloten
mit Flughafeninformation in „real-time“, Sicherstellung der Datengenauigkeit
aeronautischer Datenbanken und Karten)
In Version 1.2 des Aktionsplanes wird der Großteil dieser Maßnahmen als „laufend“
beschrieben. Da diese Version aus dem Jahr 2006 die aktuellste darstellt, die
verfügbar ist, können mangels alternativer Informationen nur Mutmaßungen über
den aktuellen Status der Empfehlungen und Maßnahmen angestellt werden. Ruft
man sich jedoch die in Kapitel 2.3 skizzierte Entwicklung der Fallzahlen für den
europäischen Raum ins Gedächtnis, so scheinen die bisherigen Maßnahmen, falls
bereits durchgeführt, noch nicht die erhofften Früchte getragen zu haben. Wir gehen
daher davon aus, dass noch immer Potenzial für die Vermeidung von RI besteht. Um
jedoch aktiv werden zu können, ist es notwendig zu verstehen, wie es überhaupt zu
RI kommt.
21
2.5 URSACHEN
“The main motivation trying to understand accidents is to prevent them from
happening again” (Hollnagel, 2004, p. 135).
Auch wenn für die Kapitel 2.2 die schwersten RI auf internationaler Ebene und mit
2.3 die globale Entwicklung der RI-Fallzahlen skizziert wurden, haben wir bereits in
Kapitel 2.4 den Fokus auf Europa eingeschränkt und behandeln in diesem Kapitel
das Thema nun aus explizit deutscher Sicht.
Die Ursachen von RI werden hierfür aus drei Perspektiven beleuchtet: Kapitel 2.5.1
betrachtet das Thema aus Sicht der Wissenschaft, während Kapitel 2.5.2 die
Ergebnisse einer von uns durchgeführten explorativen Fragebogenstudie vorstellt,
bei der die unmittelbar vom Thema Betroffenen, nämlich Piloten, um ihre
Einschätzung zu den Ursachen von RI befragt wurden. Kapitel 2.5.3 gibt schließlich
einen Überblick darüber, was die zuständigen Behörden in Deutschland als
Ursachen von RI ermittelt haben.
2.5.1 AUS SICHT DER WISSENSCHAFT
Eine Beschäftigung mit dem Thema RI aus wissenschaftlicher Sicht ist bislang kaum
erfolgt. Dabei mag in der Luftfahrtforschung der Gedanke vorherrschen, das Thema
falle ja sowieso in den Zuständigkeitsbereich der Behörden, weshalb es keiner
Aufmerksamkeit mehr befürfe – was unserer Meinung nach zu kurz gedacht ist, v.a.
wenn man weiß, welche Ressourcen den zuständigen Behörden zur Verfügung
stehen (siehe Kapitel 2.5.3).
Und so beschränken sich Arbeiten zu RI – selbst wenn man eine internationale
Sichtweise anlegt – ausschließlich auf die Entwicklung und Testung neuer
Technologien zur Vermeidung von RI (Capezzuto, Olster, Curry & Pendergast, 1998;
Cassell, Evers, Sleep & Esche, 2001; Green, 2002; Gunawardena & Rankin, 2001;
Jones, 2002; Jones, 2005; Jones & Prinzel, 2006; Jones, Quach & Young, 2001; Mueller,
Belamqaddam, Pendergast & Krauss, 2001; Norris, 2001; Prinzel III & Jones, 2007;
Shelton, Prinzel III, Allamandola, Arthur III & Bailey, 2009; Shelton, Prinzel III,
Arthur III, Jones, Allamandola & Bailey, 2009; Singh & Meier, 2004; Theunissen,
Koeners, Roefs, Ahl & Bleeker, 2005; Thomas & Dibenedetto, 2001; Timmermann,
2001; Young & Jones, 2000; Young & Jones, 2001). Kapitel 3.4 stellt die
diesbezüglichen Entwicklungen auf dem Gebiet der Airport Moving Maps dar.
Zwar finden sich vereinzelt Arbeiten, die sich auf die Betrachtung weniger Aspekte
von RI beschränken, wie beispielsweise die Arbeit von Kelley & Adam (1997) zu
22
Human Factors bei durch Pilotenfehler verursachten RI oder Beiträge zu Human
Factors bei RI generell (Hudson, 2005; Knott, Gannon & Rench, 2000) – eine
dezidierte Ursachenbetrachtung findet, soweit wir feststellen konnten, bei den
Beiträgen jedoch nicht statt. Stattdessen wird oftmals als alleiniger Zweck angeführt,
dass man für die Vermeidung von RI das Situationsbewusstsein auf dem Rollfeld
erhöhen müsse. Manchmal scheint auch einzig die Machbarkeit technischer Systeme
ein hinreichender Grund für deren Entwicklung zu sein. Eine Ausnahme, was die
Analyse von RI-Ereignissen betrifft, bildet dabei die Arbeit von Verneleken (2011),
der die schlimmsten RI-Ereignisse im internationalen Kontext analysiert hat.
Einen ersten Schritt der wissenschaftlichen Auseinandersetzung mit den Ursachen
deutscher RI hat Bleyer (2008) vorgenommen, deren Studie im nächsten Kapitel
vorgestellt wird.
2.5.2 AUS SICHT DER PILOTEN (STUDIE 1)
Bleyer (2008) hat eine umfangreiche Fragebogenstudie unter 30 deutschen
Verkehrspiloten durchgeführt und deren Einstellungen sowie Meinungen im Bezug
auf RI erfasst. Unter anderen wurden dabei Aspekte wie die erlebte Häufigkeit und
Schwere von RI sowie der persönliche Umgang mit derartigen Vorfällen, vermutete
Ursachen von RI, erlebte Sicherheit am Boden und in der Luft, Einflussfaktoren auf
die Navigations- und Orientierungsleistung, Faktoren zum Aufbau eines mentalen
Modells beim Rollvorgang sowie Einstellungen zu Technik und Automation,
insbesondere der Bedarf an Assistenzsystemen im Cockpit, ermittelt.
Im Folgenden werden ausgewählte Befunde der Umfrage beleuchtet. Für eine
vollständige Darstellung sei auf die entsprechende Arbeit verwiesen (Bleyer, 2008).
Besonders interessant waren die Angaben der Piloten zu den vermuteten Ursachen
von RI. Die Frage wurde als offene Frage konzipiert, so dass auch
Mehrfachnennungen zulässig waren. Ohne die genannten Faktoren weiter zu
systematisieren, wurden als Ursachen am häufigsten die
Beschilderung/Beschriftung/Beleuchtung auf dem Rollfeld angegeben (12
Nennungen), gefolgt von Radiotelephony (R/T)-Missverständnissen und schlechter
Kommunikation (beide 11 Nennungen). Es folgten Wetter und schlechte Sicht (10
Nennungen), Unaufmerksamkeit (7 Nennungen) sowie Müdigkeit und schlechtes
Kartenmaterial (beides 6 Nennungen). Fünf oder weniger Nennungen erhielten die
folgenden Faktoren: schlechte Englischkenntnisse, mangelnde Infrastruktur/
komplexes System (je 5 Nennungen); viel/zunehmender Verkehr, von
Standardphraseologie abweichende Radiotelephony (R/T), Navigationsfehler (je 4
23
Nennungen); Zeitdruck, Überlastung der Lotsen, schlechte/nicht eindeutige ATC-
Anweisungen, schlechte Sprachqualität (je 3 Nennungen); mangelnder
Gesamtüberblick (andere Flugzeuge), Ablenkung, überlastete Frequenz, ATC in
Landessprache, Desorientierung (je 2 Nennungen); Stress, fehlendes Airport Radar,
mangelnde Ortskenntnis fremder Piloten, Baustellen, falsche Priorisierung von
Aufgaben, menschliche Fehler, Routine, Abweichung von SOP (je 1 Nennung).
Eine anschließende Systematisierung von Bleyer (2008) nach dem Warnemünder
Modell (Gérard, Huber, Nachtwei, Schubert, & Satriadarma, 2011) hat ergeben, dass
die Anzahl der personenbezogenen Ursachen (61 Nennungen) überwiegt, gefolgt
von systembezogenen Ursachen (29 Nennungen) und umweltbezogenen Ursachen
(18 Nennungen). Im Verlauf der Arbeit wird ersichtlich, dass diese Einteilung mit
starkem Fokus auf personenbezogene Ursachen, d.h. vor allem den Piloten als
Hauptverursacher von RI, auch bei den Analysen der DFS (siehe Kapitel 2.5.3) oder
der FAA (siehe Kapitel 4.10) wiederzufinden ist.
Aus den Befunden von Bleyer (2008) wird klar, dass Piloten über ein sehr
detailliertes Bild über mögliche Ursachen von RI verfügen. Ob sich auch die
zuständigen deutschen Behörden einen ähnlich ausführlichen Überblick verschaffen,
beleuchten wir im folgenden Kapitel.
2.5.3 AUS SICHT DER BEHÖRDEN
In diesem Kapitel muss zuerst kurz auf die generelle Erfassung von RI in
Deutschland eingegangen werden, um die Unterschiede zwischen den beteiligten
Behörden aufzuzeigen. Danach wird kurz auf das Vorgehen der BFU bei der Unfall-/
Vorfallanalyse im Einzelfall hingewiesen und erläutert, inwieweit eine übergreifende
Analyse der Ereignisse und damit eine vergleichende Betrachtung dieser stattfinden.
In Deutschland obliegt der DFS die Erfassung aller RI und Meldung ausgewählter RI-
Daten mittels eines standardisierten Formblattes (siehe Anhang) an die BFU. Die
BFU ist in Deutschland als objektives Gremium für die Untersuchung von RI
zuständig:
Die Aufgaben der Bundesstelle für Flugunfalluntersuchung ergeben sich aus
dem Gesetz über die Untersuchung von Unfällen und Störungen bei dem
Betrieb von zivilen Luftfahrzeugen (FLUUG), vom 01. September 1998. Das
Gesetz sieht eine völlig eigenständige Untersuchung von Flugunfällen und
schweren Störungen durch die Bundesstelle vor, insbesondere ohne eine
Einflussnahme von Dritten. (BFU, 2008a)
24
Die unterschiedlichen Aufgaben der BFU und DFS sind bei Krahl (2009) nachzulesen.
Die RI-Daten der DFS und der BFU unterscheiden sich dabei in der Kennzeichnung
und Untersuchung von RI:
• Kennzeichnung von RI: RI werden bei der DFS neben Airproxes (Aircraft
Proximities), Staffelungsunterschreitungen, etc. als solche erfasst, d.h. unter
dem Label „Runway Incursion“. Bei der BFU hingegen werden Vorfälle
entsprechend Annex 13 der International Standards And Recommended
Practices (ICAO, 2001) in Unfälle, schwere Störungen und Störungen beim
Betrieb ziviler Luftfahrzeuge klassifiziert. Eine Schlüsselung in RI wird von
der BFU nicht vorgenommen.
• Untersuchung von RI: Während die DFS nach Maßgabe der Sicherheitslotsen
ausgewählte RI selbst untersucht (DFS, persönliches Gespräch am 17.04.2009),
besteht der Auftrag der BFU darin, nur diejenigen Ereignisse einer
eingehenden Untersuchung zu unterziehen, die schwere Störungen oder
Unfälle darstellen. Alle RI-Ereignisse, die somit „nur“ Störungen darstellen,
werden von der BFU nicht untersucht. Unter Unfällen versteht die BFU ein
Ereignis beim Betrieb eines Luftfahrzeugs, bei dem (1) Personen tödlich oder
schwer verletzt wurden, (2) das Luftfahrzeug oder die Luftfahrzeugzelle einen
Schaden erlitten hat oder (3) das Luftfahrzeug vermisst wird oder nicht
zugänglich ist. Als schwere Störung bezeichnet die BFU ein Ereignis beim
Betrieb eines Luftfahrzeugs, bei dem sich beinahe ein Unfall ereignet hätte.
Der ausführliche Wortlaut ist jedem von der BFU verfassten Bulletin
vorangestellt und kann bei der BFU (2008c) eingesehen werden.
Aus diesen Unterschieden ergeben sich folgende Konsequenzen: Die DFS verfügt im
Allgemeinen über mehr RI-Daten als die BFU. Dies kommt dadurch zustande, dass
die DFS nur die für das Formblatt nötigen Informationen an die BFU weiterleitet
(BFU, persönliches Gespräch am 24.04.2009), sie darüber hinaus aber über bspw.
Radar- oder Sprechfunkdaten verfügt. Nur wenn die BFU im Rahmen einer
Untersuchung tätig wird (also bei schweren Störungen oder Unfällen), werden diese
Daten auf Anforderung an die BFU weitergeleitet. Die DFS verfügt somit z.T. über
Daten zu Fällen, bei denen die BFU keine Untersuchung aufgenommen hat; das
können Daten zu schweren Störungen sein, die von der BFU nicht weiter untersucht
wurden; und sie verfügt über alle Daten zu Vorfällen, die nur Störungen darstellen
und damit von der BFU generell nicht untersucht werden.
25
Das konkrete Vorgehen der BFU beim Einzelfall wird im Detail bei Krahl (2009)
beschrieben. Ein prototypischer Untersuchungsbericht der BFU wird beispielhaft bei
Bleyer (2008) vorgestellt und erläutert. Üblicherweise beginnt ein solcher Bericht mit
der Darstellung der Fakten (z.B. Angaben zu Art, Datum, Ort des Ereignisses,
Schilderung des Unfallherganges, etc.), die anschließend beurteilt werden. Der
Bericht schließt mit dem Bereich der Schlussfolgerungen, in dem die ermittelten
Ursachen dargestellt und Empfehlungen ausgesprochen werden. Im Falle der in
Kapitel 2.2 geschilderten deutschen Ereignisse waren dies unter anderem die
abweichende Standardphraseologie, fehlende Verfahrensanweisungen,
Orientierungsprobleme des Piloten oder unzuverlässige Systeme zur RI-Warnung.
Die ermittelten Ursachen von RI werden von der BFU jedoch ausschließlich für den
jeweiligen Einzelfall berichtet und nicht weiter zusammengetragen oder einer
vergleichenden Betrachtung oder Analyse unterzogen. Auch wenn die BFU in ihren
Jahresberichten Unfälle und schwere Störungen zusammenfasst (BFU, 2010), erfolgt
dort keine gesonderte Betrachtung nach RI, da die BFU diese wie erwähnt nicht
gesondert ausweist. Allerdings nimmt die DFS auf Basis ihrer eigenen Daten jährlich
eine Auswertung von RI vor und unterteilt dabei dem Vorbild der FAA folgend
(FAA, 2009b) in Pilotenfehler, Lotsenfehler und Fehler, die durch Fußgänger oder
Fahrzeuge verursacht werden (DFS, 2009). Für das Jahr 2009 kommt die DFS dabei
zum Schluss, dass 68% der RI durch Piloten verursacht wurden, 12% durch
Fluglotsen, 15% durch Fahrzeuge oder Fußgänger und weitere 5% nicht eindeutig
einem Verursacher zuzurechnen waren. Während die FAA in ihren „Annual
Runway Safety Reports“ (FAA, 2007b, 2008b, 2009b) dabei jedoch eindeutig
herausstellt, dass es sich bei der Klassifikation um Fehlertypen, nicht Ursachen
handelt, die sich üblicherweise auf das letzte Ereignis in der Ereigniskette beziehen,
spricht die DFS bei ihrer Einteilung klar von Ursachen für RI. Leider erschöpft sich
mit dieser globalen Aufschlüsselung die summative Analyse zu den RI-Ursachen
von deutscher Seite. Interessant ist dabei, dass sowohl die von uns durchgeführte
Umfrage unter Piloten (vgl. 2.5.2) als auch die Aufstellung der DFS beim Großteil der
RI den Piloten als Verursacher sehen.
Nun kann mit 1,5 Personalstellen für die Beschäftigung mit RI bei der DFS (DFS,
persönliches Gespräch am 17.04.2009) und 15 aktiven Flugunfalluntersuchern für alle
deutschlandweiten Unfälle und schweren Störungen bei der BFU (BFU, persönliches
Gespräch am 24.04.2009) nicht erwartet werden, dass Ressourcen für eine
ereignisübergreifende, detaillierte Betrachtung der involvierten Faktoren zur
Verfügung stehen. Mit dieser Arbeit möchten wir folglich diese Lücke schließen,
26
nicht jedoch ohne im nächsten Kapitel kritische Fragen von theoretischer Seite zur
Realisierbarkeit dieses Vorhabens zu stellen.
2.6 UNERSCHLOSSENES POTENZIAL ZUR VERMEIDUNG VON RI
“Accidents usually are accidential. On the other hand, however, while such events
may be unexpected, they are seldom simply the result of ‘chance’, of the perverse
whims of an unpredictable, uncontrollable fate” (Sellards, 1989, p. 583).
Sellards (1989) geht hier von der Annahme aus, dass Unfälle nicht unvorhersehbar
oder unkontrollierbar sind und schlussfolgert damit implizit, dass Unfällen Ursachen
zugrunde liegen, die, identifiziert man sie, ähnliche künftige Unfälle verhindern
können. Auch wenn die zugrundeliegende Ansicht, man könne aus Fehlern lernen,
vielleicht banal klingen mag, so werden in der Theorie schon seit längerer Zeit zwei
unterschiedliche Ansätze diskutiert, die sich stark darin unterscheiden, ob sie ein
Lernen aus Fehlern für möglich halten. Beide Paradigmen sind aber noch weitaus
umfassender, denn der Grundgedanke, der beide antreibt, ist die Frage, ob Unfälle
etwas gänzlich Unvermeidbares darstellen oder nicht.
Wenn Sellards (1989) davon ausgeht, dass Unfälle im Grunde kontrollierbar sind, so
folgt er in Grundzügen den Leitsätzen der High Reliability Theory (HRT; La Porte &
Consolini, 1991; Rochlin, LaPorte & Robert, 1987). Diese leitet von der Existenz von
Organisationen mit hoher Sicherheitsbilanz ab, dass es möglich sein muss, über
bestimmte Maßnahmen Systeme zuverlässiger zu machen und damit die Unfallraten
zu senken. Vor allem Redundanz und die Verlagerung von Entscheidungen auf
dezentrale Einheiten nennt die HRT als geeignete Strategien zur Vorbeugung von
Unfällen. Eine große Rolle schreibt die HRT auch dem Lernen aus vergangenen
Vorfällen und Unfällen zu (Roberts, 1990a, 1990b).
Dem steht der Ansatz von Perrow (1984) gegenüber, der in seiner Normal Accidents
Theorie (NAT) behauptet, Unfälle wären unvermeidbar und gehören damit zum
normalen Tagesgeschäft. In hochkomplexen Systemen, wie bspw. der Luftfahrt oder
der Kernkraft, führten gerade die Kombination aus Komplexität und „tight-
coupling”, also eng verknüpften Systemteilen oder -funktionen, aufgrund des
fehlenden Verständnis der komplexen Zusammenhänge zu einer mangelnden
Kontrolle über das System. Abhilfe könne hier lediglich eine Entkopplung der
entsprechenden Komponenten schaffen („loose-coupling“) oder die Auflösung der
27
Komplexität durch Linearisierung (Weick, Sutcliffe & Obstfeld, 1999).1
Im Grunde stellen uns beide Paradigmen vor dieselbe Frage: Können wir etwas tun,
um den nächsten Unfall zu vermeiden oder nicht? Gibt es auf einem
Sicherheitsniveau von 10-7 (Wahrscheinlichkeit eines tödlichen Unfalles: 1:10.000.000),
wie wir es in der Luftfahrt vorfinden (Amalberti, 2006), wirklich noch Potenzial, um
weitere Unfälle und Vorfälle zu verhindern oder sind alle Möglichkeiten bereits
ausgeschöpft? Können wir aus vergangenen RI etwas lernen, können wir Sinnvolles
aus Ihnen ableiten, um ähnliche Ereignisse in der Zukunft zu verhindern oder sind
Vorfälle unausweichlich? Dekker (2005) gibt an dieser Stelle zu bedenken, dass kein
Verkehrsmittel es je geschafft hat, über die magische Schwelle von 10-7 zu kommen,
und ein Fortschritt hier nur sehr schwer zu erreichen sei. Dies sei auch dadurch
bedingt, dass in derartigen ultra-sicheren Systemen die üblichen
Unfallentstehungsmodelle nicht mehr greifen, weil Unfälle und Vorfälle nicht den
gleichen Ursachen entspringen: “This means that the so-called common-cause
hypothesis (which holds that accidents and incidents have common causes and that
incidents are qualitatively identical to accidents except for being just one step short)
is probably wrong at 10-7 and beyond” (Dekker, 2005, p. 28). Unfälle sind dieser
Argumentation folgend beispiellos und eine Analyse anderer Unfälle oder Vorfälle
damit vergebens. Ein solches Argument würde demnach auch die gesamte Praxis der
Flugunfallanalyse für sinnlos erklären.
Schließt man
sich Perrows (1984) Argumentation an, so wäre die Analyse vergangener Vorfälle
und Unfälle ein wohl sinnloses Unterfangen und die Unfallraten in hochkomplexen
Systemen, wie beispielsweise der Luftfahrt, sollten entsprechend hoch sein. Nun hat
aber gerade die Luftfahrt eine der niedrigsten Unfallraten überhaupt – ein mit
Perrows (1984) Theorie kaum vereinbarer Sachverhalt und damit eine große
Schwachstelle in seiner Argumentation (Leveson, Dulac, Marais & Carroll, 2009).
Bis heute scheint es jedoch schwierig, andere Wege als die Analyse vergangener
Ereignisse zu beschreiten, um sich gegen künftige Vorfälle oder Unfälle zu wappnen.
Nicht nur Reason (1990) hat in seinem Standardwerk zur Analyse vergangener
Unfälle gegriffen, sondern auch Dekker selbst (Cook, Nemeth & Dekker, 2008) hat
neben vielen anderen immer wieder die Ursachen vergangener Ereignisse erforscht,
um daraus Schlussfolgerungen für die Vermeidung künftiger Ereignisse zu ziehen
(siehe z.B. Leveson, Daouk, Dulac & Marais, 2003; Snook, 2000; Vaughan, 1996). Die
Analyse vergangener Vorfälle scheint auch deshalb wichtig, weil sie zeigen kann,
1 Eine kritische Betrachtung der beiden Paradigmen findet sich bei Marais, Dulac, & Leveson (2004).
28
wann ein System an seine Grenzen gelangt (Woods & Cook, 2006). Auch heute noch
ist das kontinuierliche Lernen aus Erfahrung eine der wertvollsten Quellen für die
Vermeidung künftiger Unfälle und Vorfälle (Hollnagel, 2008; Huber, Van Wijgerden,
De Witt & Dekker, 2009; Leveson, 2008) – oder wie Pasman (2009) es formuliert:
“Learning from the past is crucial in making progress (…)“ (p. 672). Will man sich
also nicht auf „requisite imagination“ (Adamski & Westrum, 2003), also eine
intelligente Spekulation dessen, was in Zukunft alles schief gehen könnte, verlassen,
so bleibt vorerst nur sicherzustellen, dass sich die gleiche Klasse von Ereignissen in
Zukunft kein zweites Mal wiederholt (Hollnagel, 2008).
Auch wenn wir der Überzeugung sind, dass sich Vorfälle und Unfälle niemals
gänzlich vermeiden lassen werden, so glauben wir der HRT entsprechend, dass sich
mittels bestimmter Strategien die Sicherheit in komplexen Systemen steigern lässt.
An anderer Stelle haben wir bereits dargelegt und an einem Praxisbeispiel zeigen
können, welche Strategien die Widerstandsfähigkeit von Systemen erhöhen und
damit das Auftreten von Unfällen verhindern können (Huber, Van Wijgerden et al.,
2009). Auch hier spielte wieder das organisationale Lernen durch Analyse
vergangener Vorfälle eine wichtige Rolle. Und genau dieses wollen wir nutzen, um
aus den bisher vorgefallenen RI Erkenntnisse über beitragende Faktoren zu
gewinnen, die dann in der Systemgestaltung von Assistenzsystemen genutzt werden
können, um ähnlichen Vorfällen in der Zukunft vorzubeugen. Um also zu
verhindern, dass sich den bisherigen RI ähnliche Vorfälle ereignen, ist eine genaue
Kenntnis der Ursachen deutscher RI und damit eine Analyse der vergangenen RI
notwendig. Eine vergleichende Betrachtung der deutschen Vorfälle ist auch deshalb
so wichtig, weil nur auf diese Weise eine Aussage darüber getroffen werden kann,
was die generellen Ursachen dieser sind.
Will man die Komplexität bei der Betrachtung der Vorfälle erhalten, dürfen bei der
vergleichenden Analyse Ereignisse jedoch nicht vorschnell nach Hauptursachen
kategorisiert werden, bevor eine ausführliche Darstellung der beitragenden Faktoren
erfolgt ist. Schon Hollnagel (2004) warnt vor einer zu simplen Betrachtungsweise,
wenn er anführt: “(…) we can only do something effectively to prevent accidents if
our understanding of them is at least as complex as the accidents themselves”
(Hollnagel, 2004, p. 208). Oft vernachlässigen nämlich vergleichende Analysen den
Kontext des Unfallgeschehens, der das Verhalten der Akteure zur gegebenen Zeit am
gegebenen Ort beeinflusst hat (Dekker, 2002), und kommen mittels eines
vorgegebenen Bezugsrahmens (wie das Human Factors Analysis and Classification
System HFACS, siehe dazu Baysari, Caponecchia, McIntosh & Wilson, 2009; Baysari,
29
McIntosh & Wilson, 2008; Celik & Cebi, 2009; Dambier & Hinkelbein, 2006; Lenné,
Ashby & Fitzharris, 2008; Li & Harris, 2006; Li, Harris & Yu, 2008; Reinach & Viale,
2006) vorschnell zu einer vereinfachten Kategorisierung. Wir sprechen im Übrigen
hier absichtlich von beitragenden Faktoren und nicht Ursachen oder Fehlern (zu
Unfallentstehungsmodellen siehe Hollnagel, 2004), denn ausgehend davon, dass
Versagen und Erfolg der gleichen Quelle entstammen (Hollnagel, 2010), ist es nur
zweckmäßig, bei der Analyse eine neutrale Perspektive einzunehmen und sich nicht
auf die Suche nach dem Verursacher oder dem Schuldigen zu begeben.
Diese Arbeit hat sich daher zum Ziel gesetzt, mit wissenschaftlichen Methoden eine
vergleichende Betrachtung deutscher RI der letzten Jahre durchzuführen. Die
Analyse soll mit einem sehr hohen Auflösungsgrad beitragende Faktoren der
Vorfälle identifizieren und auf keinen vorgegebenen Bezugsrahmen zurückgreifen,
um dem Kontext der Ereignisse Rechnung zu tragen. Mittels eines Vergleiches der
Vorfälle soll sie Gemeinsamkeiten zwischen diesen herausstellen, Häufungen
beitragender Faktoren identifizieren und damit Aussagen darüber erlauben, welche
Faktoren den deutschen RI zugrunde liegen. Aus diesen Erkenntnissen soll auch
gefolgert werden, wie Assistenzsysteme beschaffen sein müssen, um sicherzustellen,
dass die bisherigen Vorfälle sich kein zweites Mal ereignen. Denn gerade letzteres ist
mit der derzeitigen Herangehensweise bei der technischen Entwicklung von
Cockpitassistenzsystemen nicht gewährleistet, da keine dezidierte
Gegenüberstellung zwischen Vorfällen und Funktionalitäten vorgenommen wird.
Aber darauf werden wir ausführlich in Kapitel 5.1 zu sprechen kommen.
2.7 KAPITELZUSAMMENFASSUNG
RI, eine spezielle Klasse von Vorfällen und Unfällen im Start-/Landebahnumfeld, bei
der sich ein Luftfahrzeug, Bodenfahrzeug oder Mensch an falscher Stelle aufhält (vgl.
Kapitel 2.1), waren der Grund für zwei der schwersten Unfälle in der Geschichte der
Luftfahrt: das Desaster von Teneriffa und das schwere Unglück auf dem Flughafen
Linate in Mailand. Auch in Deutschland kam es in den letzten Jahren zu schweren
RI-Vorfällen, glücklicherweise jedoch noch zu keinem Unfall (vgl. Kapitel 2.2). Die
weltweite Entwicklung zeigt dabei einen steigenden Trend an RI; die Fallzahlen in
Deutschland stagnieren seit Jahren bei 100 Ereignissen pro Jahr (vgl. Kapitel 2.3). In
einem europäischen Aktionsplan wurden Maßnahmen zur Verhinderung von RI
verabschiedet – leider bleibt der gegenwärtige Implementierungsstand jedoch unklar
und der durchschlagende Erfolg bislang aus (vgl. Kapitel 2.4). Die Ursachensuche bei
30
RI gestaltet sich dabei als schwierig: Ein wissenschaftlicher Zugang zum Thema fehlt
weitestgehend (vgl. Kapitel 2.5.1). Befragt man Piloten nach deren Meinung über die
Ursprünge von RI, so ergibt sich ein detailreicheres, wenn auch subjektives Bild, und
an vorderer Stelle werden die Beschilderung/Beschriftung/Beleuchtung auf dem
Rollfeld sowie Radiotelephony- (R/T-) und Kommunikationsprobleme angeführt
(vgl. Kapitel 2.5.2). Von behördlicher Seite werden von der BFU entsprechende
Einzelfallanalysen durchgeführt; eine vergleichende Betrachtung der generellen
Ursachen, z.B. im Jahresbericht, bleibt aus verschiedenen Gründen aus. Auch die
Auswertungen der DFS erschöpfen sich in einer Aufschlüsselung der Ursachen nach
Verursachern, also nach Pilot, Lotse oder Bodenfahrzeug/Personen (vgl. Kapitel
2.5.3). Wir argumentieren, dass sich aus der Analyse vergangener Vorfälle wertvolle
Hinweise zur Vermeidung künftiger Vorfälle ziehen lassen und schlagen daher für
diese Arbeit eine vergleichende Analyse deutscher RI vor, bei der beitragende
Faktoren in der Tiefe gesammelt, Gemeinsamkeiten der Vorfälle herausgearbeitet
und damit die Ursachen von RI in Deutschland ermittelt werden können (vgl.
Kapitel 2.6).
31
3 AIRPORT MOVING MAPS (AMM)
AMM unterstützen Piloten bei der Orientierung und Navigation auf dem Rollfeld.
Das Kapitel 3.1 legt die Gründe dar, weshalb die Airport Moving Map (AMM) als
das System der Wahl zur Vermeidung von RI angesehen wird. Es folgen eine kurze
Definition (Kapitel 3.2), wichtige Richtlinien bei der Gestaltung von AMM (Kapitel
3.3) und ein Abriss über den Status Quo der Entwicklung von AMM mit einer
Systematisierung der Funktionalitäten (Kapitel 3.4). Daran schließt sich eine
Darstellung der Befundlage aus der Forschung zu AMM an (Kapitel 3.5). Inwiefern
die AMM bereits ihr volles Potenzial zur Verhinderung von RI ausschöpft oder noch
Spielraum besteht, was den AMM-Funktionsumfang betrifft, wird schließlich Kapitel
3.6 zeigen. Kapitel 3.7 fasst alle Inhalte nochmal kurz zusammen.
3.1 EINFÜHRUNG
Die ICAO (2007b) fordert in ihrem Manual zur Verhinderung von RI “to ensure that
accuracy in navigation on the ground and the highest degree of situational
awareness is maintained by all members of the flight crew” (p. App B-8ff.). Doch wie
kann die Crew dabei unterstützt werden, möglichst akkurat auf dem Rollfeld zu
navigieren und zu jeder Zeit das Situationsbewusstsein aufrecht zu erhalten?
Wie die letzten Kapitel gezeigt haben, vermuten sowohl Piloten (vgl. 2.5.2) als auch
die DFS (vgl. 2.5.3), dass der Großteil an RI auf den Piloten selbst als Ursache
zurückzuführen ist. Auch wenn wir argumentiert haben, dass noch eine genaue
Betrachtung der generellen Ursachen für RI in Deutschland aussteht, so liegt es doch
nahe, den Piloten selbst mit einem Assistenzsystem zur Unterstützung auszustatten.
Schließlich sind es die Piloten im Cockpit, die sich potenziell gefährlichen
Situationen auf dem Rollfeld aus nächster Nähe aussetzen und im Ernstfall
zeitkritische Entscheidungen treffen müssen. Dass sie dabei zu jeder Zeit,
insbesondere in der kritischen Situation selbst, über die bestmöglichen Informationen
zur Bewältigung ihrer Aufgaben und zum Treffen wichtiger Entscheidungen
verfügen sollten, steht außer Frage.
Die in Kapitel 2.5.2 zitierte Studie von Bleyer (2008) hat ferner gezeigt, dass 90% der
Piloten erwarten, dass gerade technische Entwicklungen die Sicherheit beim Rollen
auf dem Boden weiter erhöhen können. Sie gehen dabei davon aus, dass
Cockpitassistenzsysteme die Zahl an RI verringern können, weil sie eine bessere
Orientierung und Navigation auf dem Rollfeld ermöglichen und so gerade bei
32
schlechter Sicht sehr nützlich sein können. Auch die FAA fordert in ihrem „Safe
Flight 21“-Programm die Einführung einer cockpitbasierten Technologie zur
Unterstützung der Piloten (Hooey & Foyle, 2006). 73% der in unserer Studie
befragten Piloten wünschten sich explizit eine AMM zur Unterstützung im Cockpit,
30% eine bodenbasierte Lösung wie das „follow the green lights“-Verfahren
(Mehrfachnennungen möglich). Auch wenn Hahn (2008) gezeigt hat, wie hilfreich
eine solche Befeuerung an Flughäfen sein kann (Huber, Oehme, Kolrep &
Jürgensohn, 2008), sind dennoch cockpitseitige Systeme den bodenbasierten
überlegen. Denn bodenbasierte Systeme können nur da unterstützen, wo sie auch
flächendeckend implementiert werden. Eine weiträumige Ausstattung aller
Flughäfen mit einem Advanced Surface Movement Guidance and Control System
(A-SMGCS; Röder, 2007; Young & Jones, 2000) oder alternativen Systemen ist jedoch
gerade aufgrund der hohen Kosten an kleineren Flughäfen unwahrscheinlich
(Vernaleken et al., 2007b). Zahlreiche Studien haben darüber hinaus den Erfolg der
AMM bestätigt (siehe Kapitel 3.5 ab S. 42).
3.2 DEFINITION UND EINORDNUNG
Wie das letzte Kapitel gezeigt hat, bündelt sich alle Hoffnung in der AMM als das
System zur Vermeidung von RI:
In response to the crew disorientation issue, the electronic airport moving
map display as supplement or substitute for conventional paper charts has
evolved in research and, subsequently, industry over the past decade. It is
now widely accepted as the core technology to increase the flight crew’s
situational awareness in terms of position on the airport surface. (Vernaleken
et al., 2008b, p. 1)
Bei einer AMM handelt es sich um ein cockpitseitiges Assistenzsystem zur
Orientierung und Navigation auf dem Boden. Ein Display, das entweder seitlich
angebracht werden kann oder das frontal angebrachte Navigationsdisplay überlagert
(siehe Abbildung 6 auf S. 33), veranschaulicht dabei mittels einer dynamischen
grafischen Anzeige wichtige Flughafenelemente wie beispielsweise Start-/
Landebahnen, Rollbahnen oder Gebäude relativ zur eigenen Position (Gross, 2011).
Die Bestimmung der eigenen Position wird derzeit über GPS-Daten realisiert
(Jeppesen, 2011b), die entsprechenden Karten der Flughäfen über eine Airport
Mapping Database eingespeist (Jeppesen, 2008, 2011a). Auf eine genauere
33
Darstellung der weiteren Funktionalitäten verzichten wir an dieser Stelle; diese
erfolgt in Kapitel 3.4.
Abbildung 6: Cockpit mit eingebauter AMM auf dem Navigationsdisplay (blau gerahmt), beidseitig; rechts unten:
Großaufnahme der AMM (blau gerahmt)
Damit zählt die AMM unter den automatisierten1
1 Unter Automation verstehen wir “the execution by a machine agent (usually a computer) of a
function that was previosuly carried out by a human” (Parasuraman & Riley, 1997).
Cockpitsystemen zu den Systemen
der Informationsdarstellung (information automation; Billings, 1997), wie bspw.
auch das Primary Flight Display (PFD) oder das Navigationsdisplay (ND) (Manzey,
2007). Betrachtet man die Stufen der Informationsverarbeitung, die die AMM
automatisiert, so unterstützt sie den Piloten bei der Orientierung und Navigation auf
dem Rollfeld vor allem bei der Informationsaufnahme und Informationsanalyse,
nicht aber bei der Handlungsauswahl und Handlungsausführung (Parasuraman,
Sheridan & Wickens, 2000; Parasuraman & Wickens, 2008). So veranschaulicht sie die
umgebende Umwelt und unterstützt über die Präsentation der Informationen die
Analyse dieser – die Entscheidung, wohin navigiert wird sowie die eigentliche
34
manuelle Rollführungsaufgabe auf dem Rollfeld bleiben jedoch vollständig dem
Piloten überlassen.
In den letzten Jahren hat zunehmend das Electronic Flight Bag (EFB), also der
elektronische Pilotenkoffer, die Papierkarte verdrängt, und so erhielt die Firma
Jeppesen als erster Hersteller nach Vereinfachung des Zertifizierungsprozesses eine
Zulassung für ihre AMM als Bestandteil des EFB im März 2008 (FAA, 2008a;
Jeppesen, 2011b). Die AMM ist damit praktisch für jedes Flugzeug nachrüstbar; das
größte Passagierflugzeug der Welt, die Airbus A380, hat die Technologie bereits fest
an Bord verbaut (Thales, 2010).
3.3 GESTALTUNGSRICHTLINIEN
Schon heute und auch ohne AMM im Cockpit werden Piloten mit einer Fülle an
Informationen auf Cockpitdisplays überhäuft (Lohrenz, Myrick, Trenchard, Ruffner
& Cohan, 2000). Erschwerend kommt im „Glass-Cockpit” das häufige Fehlen der
Anwendung von Usability-Prinzipien und -Paradigmen hinzu (Kaber, Riley &
Kheng-Wooi, 2002).
With no established conventions, pilots would choose their own colours
tailored to their specific needs. (…) As one pilot aptly explained, if I'm used to
yellow and red, I don't want to get in an airplane where someone just flew
with pink and blue. (Lohrenz et al., 2000, p. 99)
Auch wenn sich für die Farbkodierung im Cockpit bereits Konventionen etabliert
haben, scheint es dennoch wichtig, dass bei der Entwicklung von AMM generelle
Designprinzipien zur Gestaltung der Benutzeroberfläche eingehalten, Human-
Factors- und Gebrauchstauglichkeits (Usability)-Überlegungen einbezogen werden,
und die Usability der AMM schließlich evaluiert wird. Dabei sollten Fragen der
technischen Gestaltung von AMM sowie Vorschriften und Richtlinien der
Zertifizierung nicht unberücksichtigt bleiben.
Generelle Leitlinien und Überlegungen zu Human Factors bei der Gestaltung von EFB
und AMM wurden bereits an verschiedenen Stellen angeführt (Chandra, 2002;
Chandra & Mangold, 2000a, 2000b; Chandra, Yeh, Riley & Mangold, 2003; Gabree &
Yeh, o.J.; Ruffner, Lohrenz & Trenchard, 2000; Ruffner & Trenchard, 1997; Yeh, 2004;
Yeh & Chandra, 2003, 2004, 2006; Yeh & Wickens, 2001).
Auch Hinweise zur Usability von EFB und AMM wurden in der Literatur geäußert
(Chandra, 2003; Chandra & Yeh, 2006a, 2006b; Chandra, Yeh & Riley, 2004; Huber,
35
Schulz, Urvoy & Jürgensohn, 2009), und die Wichtigkeit der Usability-Evaluation
von AMM betont (Gabree & Yeh, o.J.; Huber, Schulz, Wittbrodt & Urvoy, 2009). Bei
einer von uns durchgeführten Studie wurde in Anlehnung an die ISO-Norm 9241-12
(DIN EN ISO 9241-12, 1998) die Erkennbarkeit der Informationen als das wichtigste
Kriterium für die Usability-Beurteilung der AMM eingeschätzt, gefolgt von der
Klarheit der Information, deren Verständlichkeit, Unterscheidbarkeit, Lesbarkeit und
der Kompaktheit/Prägnanz der Informationen. Auf dem letzten Platz rangierte dabei
die Konsistenz der Informationsdarstellung. Im Rahmen der Studie wurde zudem
ein Workshop mit Usability-Experten, Human-Factors-Experten und Piloten
durchgeführt, um innovative Möglichkeiten zur Informationsdarstellung auf AMM
zu erarbeiten. Ausführlichere Informationen finden sich bei Schulz (2010) oder in den
oben genannten Beiträgen.
Die technischen Grundlagen bei der Gestaltung von AMM wurden an vielerlei Stelle
diskutiert (Theunissen, Koeners, Roefs, Rademaker & Bleeker, 2005; Vernaleken,
Mihalic, Guttler & Klingauf, 2006; Vernaleken et al., 2007a, 2007b; Vernaleken, Urvoy
& Klingauf, 2008a; Vernaleken et al., 2008b). So sollten bspw. die Updateraten
angemessen sein, so dass keine zu große Verzögerung eintritt (Gabree & Yeh, o.J.);
für das eigene Symbol empfiehlt sich dabei eine Aktualisierungsrate von einmal pro
Sekunde (Yeh, 2004).
Hinweise zur Zertifizierung von AMM in den USA geben bspw. die Radio Technical
Commission on Aeronautics (RTCA) in ihrem Dokument “RTCA/DO-257A,
Minimum Operational Performance Standards for the Depiction of Navigation
Information on Electronic Maps” (FAA, 2003a), die Technical Standard Order “TSO-
C165n Electronic Map Display Equipment for Graphical Depiction of Aircraft
Position“ (FAA, 2003b) und das Advisory Circular “AC 20-159 – Obtaining Design
and Production Approval of Airport Moving Map Display Applications Intended for
Electronic Flight Bag Systems” (FAA, 2007c). Die europäische Entsprechung findet
sich im „LEAFLET No. 36: Approval of Electronic Flight Bags (EFBs)“ (JAA, 2004),
das sich jedoch generell nur um EFB dreht; ein entsprechendes Dokument der EASA
für AMM befindet sich noch im Entwurfsstadium (Jean Baril, persönliche
Kommunikation am 05.05.2011).
Eine Auswahl aus den wichtigsten Richtlinien der oben genannten Bereiche für die
Gestaltung von AMM führen wir nachstehend in einer kurzen Zusammenfassung an:
36
Anzeigefunktionen1
Die Anzeigefunktionen haben wir nach einerseits nach Farben und andererseits nach
Symbolen bzw. Routen- und Umgebungsdarstellung untergliedert.
Farben
Es empfiehlt sich nicht mehr als sechs Farben für Farbkodierungen zu verwenden;
dabei sollten rot und elfenbein (amber) entsprechend ihrer üblichen Bedeutung als
Kennzeichnung einer Gefahr bzw. der Notwendigkeit eines Eingriffs verwendet
werden (FAA, 2003a, 2003b; Yeh, 2004)2
Symbole, Routen- und Umgebungsdarstellung
. Auf die Verwendung von blau sollte
verzichtet werden (Gabree & Yeh, o.J.), auch wenn Piloten sich dies für die
Darstellung von Rollbahnen wünschen (Huber, Schulz, Urvoy et al., 2009). Die
gewählten Farben sollten gute Farbkontraste zur Unterscheidbarkeit der
verschiedenen Elemente auf der Karte gewährleisten (Gabree & Yeh, o.J.; Yeh, 2004).
Symbole für verschiedene Gruppen an Fahrzeugen oder Luftfahrzeugen sollten
allein aufgrund ihrer Form unterscheidbar sein (Chandra et al., 2003; Gabree & Yeh,
o.J.; Yeh, 2004), gerade das eigene Symbol (ownship) sollte von allen anderen
Symbolen gut unterscheidbar sein (Yeh, 2004). Liegen Richtungsinformationen zum
Verkehr vor, so sollten die Symbole diese abbilden können (Yeh, 2004). Die Rollroute
muss von den anderen Elementen auf der AMM unterscheidbar sein und eine
angemessene Liniendicke haben (Gabree & Yeh, o.J.). Start-/Landebahnen sowie
Taxibahnen sollten flächig dargestellt und auch mit ihren jeweiligen
Kennzeichnungen (identifier) versehen werden (Yeh, 2004). Das eigene Symbol sollte
stets an oberster Schicht abgebildet werden, darunter Rollrouten, Start-/Landebahnen
und Rollbahnen (FAA, 2003a, 2003b; Gabree & Yeh, o.J.; Yeh, 2004).
1 Unter Funktion (synonym auch: Funktionalität) verstehen wir eine „von einem Gerät, einem
Computer, einem Programm o. Ä. zu leistende Aufgabe, zu lieferndes Resultat“ (Funktion, 2011). In
diesem Sinne werten wir sowohl Anzeigemöglichkeiten, die eine Abbildung der Umwelt leisten, als
auch Eingabemöglichkeiten, die mittels Interaktion eine Anpassung des Displays ermöglichen, zu
Funktionen.
2 Es sei darauf hingewiesen, dass Yeh (2004) in ihrem umfangreichen Dokument auf zahllose weitere
Dokumente verweist, die hier nicht einzeln aufgeführt wurden.
37
Eingabefunktionen
Die AMM sollte über Möglichkeiten zur Veränderung der Kartenreichweite/Zoom,
zum Wechsel der Kartenansichten (Modi1
Für den weiteren Verlauf dieser Arbeit ist es uns wichtig, die genannten Richtlinien
auch bei der Entwicklung etwaiger neuer Funktionalitäten zu berücksichtigen und
diese im Anschluss auf ihre Usability hin zu testen.
), und zur Ausblendung nicht benötigter
Informationen (Clutter/Declutter) verfügen (Chandra et al., 2003; FAA, 2003a, 2003b;
Yeh, 2004). Die Eingabemöglichkeiten sollten dabei eindeutig sein, v.a. der Zustand
des Systems sollte so klar angezeigt sein, dass der dargestellte Systemzustand vom
zu wählenden unterschieden werden kann (Gabree & Yeh, o.J.).
3.4 STATUS QUO DER FUNKTIONALITÄTEN
Für einen Einblick in das Thema Cockpitautomation, deren Entwicklung und die
damit einhergehenden Herausforderungen empfiehlt sich ein Blick in Wiener und
Curry (1980), Wiener (1988), Billings (1991, 1997), Sarter und Woods (1992, 1994),
Sarter (1996, 1997, 1995) und Winter (2001). Ein spezifischerer Zugang zum Status
Quo aktueller Cockpitassistenzsysteme zur Orientierung und Navigation auf dem
Rollfeld findet sich überblicksartig in Vernaleken, Mihalic, Guttler und Klingauf
(2006). Ausführlichere Informationen über den aktuellen Entwicklungsstand von
EFB und AMM in Industrie und Forschung gibt im mehrjährigen Turnus der von der
FAA beauftragte und durch das John A. Volpe National Transportation Systems
Center durchgeführte Industry Review in Form eines umfangreichen
Herstellerkataloges (Yeh, 2004; Yeh & Chandra, 2005, 2007; Yeh & Eon, 2005, 2009).
Einen ausführlichen Abriss über die Meilensteine in der Geschichte der AMM-
Entwicklung, die frühesten Systeme und ihre Weiterentwicklung bis heute, gibt
Gross (2011). Offensichtlich wird dabei, dass die heutigen Entwicklungen schon weit
über die reine Anzeige der eigenen Position auf der Karte hinausreichen, wie die
grundlegende Definition der AMM es fordert (vgl. Kapitel 3.2). Vielmehr wurde von
vielen Herstellern als nächster Entwicklungsschritt eine AMM mit einem Cockpit
Display of Traffic Information (CDTI), d.h. einer Anzeige des Fremdverkehrs
basierend auf ADS-B-Technologie (Vernaleken et al., 2007b), angegangen. Es folgten
Hinweise auf geschlossene Start-/Landebahnen oder Rollwege (z.B. Flysafe, TU
1 Die verschiedenen Arten der Kartenansichtsdarstellung werden oftmals von den Herstellern selbst
als Modi bezeichnet.
38
Darmstadt), Informationen bei der Annäherung an eine oder Aufrollen auf eine
Start-/Landebahne (z.B. Airbus, Honeywell, Thales) und zuletzt Warnungen bei
potenziellen Kollisionen (z.B. Rockwell, TerraVision, NASA). Systematisiert man die
verfügbaren Systeme nicht nach Herstellern, sondern vorhandenen Funktionalitäten,
so lässt sich erneut die Zweiteilung in Anzeige- und andererseits
Eingabemöglichkeiten aus Kapitel 3.4 aufgreifen.
Die Anzeigefunktionen auf AMM lassen sich in drei unterschiedliche Bereiche
einteilen, nämlich die Anzeige von Umgebungselementen – hierzu zählen die
umgebende Umwelt (Start-/Landebahnen, Rollbahnen, geschlossene Bahnen,
Markierungen, z.B. Haltelinien, Gebäude) sowie Verkehr (eigene Position,
Fremdverkehr) –, die Darstellung von Kommunikationselementen (Freigaben) und
die Anzeige spezieller Situationen (Annäherung an eine Start-/Landebahn, Verlassen
der freigegebenen Rollroute, Runway Incursion/Kollision). Gerade bei kritischen
Situationen kann die Anzeige spezieller Situationen zusätzlich durch auditive
Warnkomponenten ergänzt sein.
Zu den Eingabe- und damit Interaktionsfunktionen mit der AMM zählen das Ein- und
Auszoomen (über verschiedene Zoomstufen), die Möglichkeit der Ein- und
Ausblendung unwesentlicher Informationen (Clutter/Declutter, z.B. generelle Ein-/
Ausblendung des Fremdverkehrs oder der Rufzeichen von Flugzeugen) sowie die
Veränderung der Orientierung der Kartenansicht. Üblich sind hierfür die
Kartenansichten ROSE, PLAN und ARC. Bei der Kartenansicht ROSE ist das eigene
Flugzeugsymbol zentral in der Mitte angeordnet und die Flugzeugnase nach Norden
ausgerichtet (Track-Up-Orientierung). Auch bei PLAN befindet sich das Flugzeug
zentral in der Mitte; allerdings ist hier nicht die Flugzeugnase nach Norden
orientiert, sondern die Flughafenumgebung (North-Up-Orientierung). Für die
Darstellung ARC hingegen ist das Flugzeug an den unteren Bildschirmrand
zurückversetzt und wiederum die Flugzeugnase nach Norden ausgerichtet (Track-
Up-Orientierung). Bei den Kartenansichten ROSE und ARC handelt es sich damit um
egozentrische Darstellungen, die die Perspektive des Piloten aufgreifen und bei der
das Flugzeugsymbol fix in der Mitte angebracht ist, während die Umgebung um
dieses rotiert. Bei PLAN dagegen handelt es sich um eine exozentrische Darstellung,
die von den Piloten oft nur für die Routenplanung herangezogen wird. Die
Kartenumgebung ist statisch nach Norden ausgerichtet und das Flugzeug bewegt
sich auf der Karte.
Die grundlegende Eingabe von Freigaben erfolgt bei den meisten Systemen in
Zukunft automatisch über Datenlink. Manche Systeme haben auch manuelle
39
Eingabemöglichkeiten über die Multipurpose Control Display Unit (MCDU)
vorgesehen. Alle übrigen Interaktionen mit der AMM sind für den Piloten mittels
Eingabe-/Bedienelementen möglich, die oftmals direkt auf oder neben der AMM
angebracht sind. Alle Anzeige- und Eingabefunktionen wurden überblicksartig in
Abbildung 7 zusammengefasst.
Abbildung 7: Bestandsaufnahme und Systematisierung der aktuellen Funktionalitäten von AMM
Zur besseren Veranschaulichung werden im Folgenden einige typische AMM und
deren Funktionalitäten vorgestellt.
Das vom NASA Ames Research Center entwickelte Taxiway Navigation & Situation
Awareness (T-NASA) System (siehe Abbildung 8) bildet als Umgebungselemente
bei den Anzeigenfunktionen (vgl. Abbildung 7) die Start-/Landebahnen (14R/32L, rot
markiert), Rollbahnen (z.B. J, T6, A7), Haltelinien (gelb; hier nicht im Bild), Gebäude
(blau) sowie die eigene Position (weißer Pfeil auf magentafarbener Linie) und die des
Fremdverkehrs (weißes Flugzeugsymbol auf der Start-/Landebahn 14R/32L) ab. Die
freigegebene Taxiroute wird textuell als Rollanweisung unten im Display dargestellt
(RWY14R>Tango5>etc.), aber auch grafisch in Form einer magentafarbenen Linie
angezeigt (siehe vertikal verlaufende Linie). Ferner wurden für die AMM Elemente
aus dem Navigationsdisplay übernommen, nämlich die Angabe der
De-/Cluttering
Modi/Kartenansichten
Zoom
Eigene Position (ownship)
Fremdverkehr (traffic)
Rollbahnen
Start-/Landebahnen
Geschlossene Bahnen
Markierungen, z.B.
Haltelinien Runway Incursion/
Kollisionsgefahr
Verlassen der freigegebenen
Rollroute
Freigaben (textuell als
Rollanweisung)
Umgebung Kommunikation Spezielle
Situationen
(Anzeige/Alarm)
Freigaben (grafisch als
Anzeige der Rollroute)
Annäherung/Auffahren
an/auf eine Bahn
Freigabe
Gebäude
40
Geschwindigkeit am Boden (Ground Speed; GS 0, oben links im Bild) sowie die
Richtungsanzeige (Heading 140; oben mittig im Bild). Nicht zu sehen sind in dieser
Darstellung spezielle Situationen wie das Verlassen der freigegebenen Route, bei der
mittels eines Tons und einer „Off-route“-Ansage auditiv gewarnt wird, sowie die
Warnung vor einer Kollision mit Fremdverkehr, auf die sowohl visuell mittels
dreistufiger, farbig kodierter Anzeige als auch auditiv („traffic – traffic“)
hingewiesen wird. Die T-NASA-AMM verfügt unter den Eingabefunktionen über die
Möglichkeit zur Einstellung von vier verschiedenen Zoomstufen (rechts unten im
Display als Range 4x, 3x, etc. angegeben), der Möglichkeit zur Ausblendung der
Flugzeug-Identifier sowie der Anzeige von Flugzeugen nur innerhalb einer
bestimmten Reichweite (De-/Cluttering). Weiterhin können verschiedene
Kartenansichten mit North-Up-Orientierung und Track-Up-Orientierung ausgewählt
werden (hier im Bild Track-Up-Orientierung). (Foyle, 2011; Yeh & Eon, 2009)
Abbildung 8: Taxiway Navigation & Situation Awareness (T-NASA) System des NASA Ames Research Center
(Foyle, 2011)
Das von der TU Darmstadt entwickelte Surface Movement Awareness & Alerting
System (SMAAS) (siehe Abbildung 9 auf S. 41) hat ein ähnliches Spektrum an
Anzeigefunktionen wie das zuvor vorgestellte T-NASA-System. So bildet das
SMAAS die Start-/Landebahnen (08L und 08R), Rollbahnen (z.B. J, T, N), Haltelinien
41
(gelb; hier aufgrund zu niedriger Zoomstufe ausgeblendet), Gebäude (blau) und die
eigene Flugzeugposition (gelbes Flugzeugsymbol vor grüner Linie) ab. Auch der
Fremdverkehr wird dargestellt (weiße Dreiecke, z.B. im Anflug DLH406) ab. Die
freigegebene Taxiroute wird in Form einer grünen Linie visualisiert (vor dem
Flugzeugsymbol verlaufende Linie). Auch hier wurde die AMM mit Elementen aus
dem Navigationsdisplay überlagert. Zu erkennen sind erneut die Geschwindigkeit
am Boden (Ground Speed; GS 3, oben links im Bild) sowie die Kompassrose für die
Richtungsanzeige (weiße Kreise um das Flugzeugsymbol; Heading 265 oben mittig
im Bild).
Abbildung 9: Surface Movement Awareness & Alerting System (SMAAS) der TU Darmstadt (Vernaleken et al.,
2008b)
Ferner verfügt das SMAAS über weitere, nicht abgebildete Funktionen. Dazu zählen
die Markierung von geschlossenen Start-/Lande- oder Rollbahnen sowie Funktionen
für die Darstellung spezieller Situationen wie das Verlassen der freigegebenen Route
oder die Warnung vor einer Runway Incursion, auf die das SMAAS sowohl visuell
mittels roter Markierung der Bahn und des Eindringlings als auch auditiv („Runway
Incursion“) hinweist (siehe auch Abbildung 19 auf S. 111). An Eingabefunktionen
besteht die Möglichkeit verschiedene Zoomstufen auszuwählen, irrelevante
42
Informationen auszublenden (De-/Clutter, z.B. Flugzeug-Identifier) und zwischen
den drei Kartenansichten ARC, ROSE und PLAN zu wählen. Die Rollfreigabe kann
manuell über die MCDU eingegeben werden; idealerweise erfolgt die Einspeisung
jedoch über Datenlink. (Vernaleken et al., 2007b, 2008b)
Weitere Beispiele für AMM einschließlich deren grafischer Veranschaulichung und
Funktionsdarstellung finden sich bei Yeh und Eon (2009).
3.5 STATUS QUO DER FORSCHUNG
Seit Ende der 90er Jahre werden neben den Studien der Hersteller von AMM, die
üblicherweise nicht veröffentlicht werden, auch Studien von wissenschaftlicher Seite
durchgeführt. Im Folgenden werden die Ergebnisse der bisherigen Forschung zu
AMM hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf das Situationsbewusstsein,
Navigationsbewusstsein, Verkehrsbewusstsein, die Rollgeschwindigkeit, Rolldauer,
Roll-/Navigationsfehler, Spurhaltetreue, den Workload sowie auf Konflikte mit
anderem Verkehr und bezüglich ihres Sicherheitszugewinns illustriert. Nicht immer
werden aber die untersuchten Konzepte definiert und nachvollziehbar
operationalisiert. Alle Ergebnisse verstehen sich im Vergleich zur herkömmlichen
Papierkarte, falls nicht anders angegeben1
3.2
. Wird ausschließlich von der AMM
gesprochen, so ist damit das in der Definition (vgl. Kapitel ) beschriebene System
mit bloßer Anzeige der eigenen Position in Relation zur Umwelt gemeint.
So zeigten Andre, Hooey, Foyle und McCann (1998), dass AMM mit
Fremdverkehrsanzeige und Routenführung das Situationsbewusstsein gegenüber der
traditionellen Papierkarte erhöhen. Die Ergebnisse gewannen sie über eine
Pilotenbefragung, bei der die Piloten u.a. Fragen wie “T-NASA increased situation
awareness during taxi operations“ beantworteten. Dass die zusätzliche Einblendung
von Fremdverkehr das Situationsbewusstsein der Piloten gegenüber AMM mit nur
eigenem Symbol erhöht, belegten Jones und Prinzel (2006) sowie Shelton, Prinzel III,
Allamandola et al. (2009). Erstere gewannen ihre Erkenntnisse aus Fragebogendaten
– sie befragten Piloten nach AMM-Versuchen bspw., ob der zusätzlich eingeblendete
Fremdverkehr das Situationsbewusstsein gegenüber der üblichen AMM erhöhe und
ermittelten hierfür einen Durchschnittswert von 8,6 auf einer 10-stufigen Skala von 1
(niedrig) bis 10 (hoch). Shelton, Prinzel III, Allamandola et al. (2009) verwendeten für
ihre Untersuchungen die Situation Awareness Rating Technique (SART; Taylor,
1 Erwähnt sei, dass bei vielen Ergebnissen unklar bleibt, ob es sich um ein signifikantes Ergebnis
handelt oder nicht, da nicht immer die Ergebnisse entsprechend berichtet werden.
43
1990), bei der die Piloten auf 14 Skalen subjektiv ihre Meinung zu den zur Verfügung
gestellten und eingesetzten Ressourcen sowie ihrem Situationsverständnis angaben.
In der Literatur bleibt diese Methode nicht kritikfrei, korrelieren die Ergebnisse doch
sehr hoch mit subjektiven Workloadmaßen (Selcon, Taylor & Koritsas, 1991) und
lassen eine Objektivität in der Erhebung des Situationsbewusstseins missen (Endsley,
Selcon, Hardiman & Croft, 1998).
Ferner ließ sich mit AMM ein höheres Navigationsbewusstsein nachweisen (McCann,
Hooey, Parke, Foyle, Andre & Kanki, 1998). Navigationsbewusstsein (navigation
awareness, auch geographical awareness) konstituiert sich laut McCann et al. (1998)
aus zwei Formen räumlichen Wissens: zum Einen einer “spatial relation between the
aircraft’s current location (where we are) and the cleared route (where we should
be)“ (p. 2) und zum Anderen eines “knowledge of the aircraft’s absolute position in a
word-referenced (viewer-invariant) coordinate system with general knowledge
about the immediate environment” (p. 2). Erhoben hatten die Autoren das
Navigationsbewusstsein der Piloten über die Anzahl an Rückfragen und
Unsicherheit implizierenden Bemerkungen, die die Kapitäne an ihre ersten Offiziere
während der AMM-Versuche richteten. Zusätzlich stuften die Piloten subjektiv nach
jedem Versuch ihr Navigationsbewusstsein mittels einer fünfstufigen Skala von 1
(sehr niedrig) bis 5 (sehr hoch) auf fünf Dimensionen (Overall Awareness, Taxi Route
Awareness while Taxiing, Awareness of other Aircraft, etc.) ein, die anschließend zu
einem Durchschnittswert für Navigationsbewusstsein verrechnet wurden.
Die gerade benannte „Awareness of other Aircraft“ (auch “Traffic Awareness”) oder
zu Deutsch das Verkehrsbewusstsein war u.a. Gegenstand einer Studie von Vernaleken
et al. (2008b), die zeigen konnten, dass eine AMM mit Anzeige des umgebenden
Verkehrs ein erhöhtes Verkehrsbewusstsein nach sich zieht. Für die
Operationalisierung des Begriffs entwickelten sie einen individuellen subjektiven
Fragebogen, in denen die Antworten der Piloten zu Fragen wie beispielsweise “How
would you rate your overall traffic situational awareness with ground traffic on the
moving map?“(p. 7) mit Likert-Skalen erfasst wurden. Auch wenn die Autoren auf
die Definition des Begriffs Verkehrsbewusstsein in diesem Beitrag verzichten, klären
sie diesen implizit an anderer Stelle: „awareness of the position, intention and
cleared manoeuvres with respect to relevant traffic in the vicinity of an aircraft“
(Vernaleken et al., 2007b, p. 3)1
1 Damit sind die Begriffe Situationsbewusstsein, Navigationsbewusstsein und Verkehrsbewusstsein
unseres Erachtens hierarchisch miteinander verknüpft: Situationsbewusstsein konstituiert sich u.a.
aus dem Navigationsbewusstsein, das wiederum als Teilaspekt das Verkehrsbewusstsein beinhaltet.
. Generell scheint bei Begriffen wie
44
Situationsbewusstsein, Navigationsbewusstsein oder Verkehrsbewusstsein oft davon
ausgegangen zu werden, dass Piloten hierzu eine klare Vorstellung haben und der
Begriff daher keiner weiteren Erläuterung bedarf.
Des Weiteren empfinden Piloten beim Rollen und Navigieren mit AMM eine
niedrigere subjektive Beanspruchung, sog. Workload (Andre, Hooey, Foyle &
McCann, 1998; Battiste, Downs & McCann, 1996; McCann et al., 1998); dies gilt auch,
wenn AMM zusätzlich Fremdverkehr und Routenführung anzeigen (Andre et al.,
1998). Andre et al. (1998) kamen zu diesem Ergebnis, indem sie Piloten nach dem
Absolvieren verschiedener Szenarien zu ihrem „navigational workload“ befragten.
Sie stellten dazu Fragen wie “T-NASA decreased cognitive navigation workload
during taxi“ (p. 6). Eine Definition von „navigational workload“ erfolgte nicht. Die
Autoren verwendeten für die Erhebung des subjektiv wahrgenommenen Workloads
alle sieben Dimensionen des NASA TLX-Fragenbogens, die sie jedoch geringfügig
anpassten. So erfassten sie “Overall Workload, Mental Demand, Time Demand,
Visual Demand, Communication Demand, Stress, and Effort“ (p. 10) auf einer Skala
von 1 (sehr niedrig) bis 5 (sehr hoch). Der Durchschnittswert über alle sieben
Dimensionen bildete am Ende einen einzigen Wert für Workload.
Auffallend bei den zitierten Studien ist, dass sowohl die Erfassung der verschiedenen
Awareness-Arten als auch die Workload-Erfassung fast ausschließlich über
subjektive Erhebungen realisiert wird. Anders verhält es sich mit den folgenden
Maßen, wie Rollgeschwindigkeit, Spurhaltetreue, etc., die oftmals nach den
Testungen als objektive Maße einfach aus den (Flug-) Simulatordaten ausgelesen
werden können.
AMM führen bereits mit bloßer Anzeige der eigenen Position zu einer höheren
Rollgeschwindigkeit (Batson, Harris & Hunt, 1994). Derselbe Effekt wurde für AMM
mit Routenführung und Fremdverkehrsanzeige (Andre et al., 1998; McCann, Foyle,
Hooey & Andre, 1999; McCann et al., 1998) sowie für AMM mit Routenführung und
Fremdverkehrsanzeige, Datenlink (Lorenz & Biella, 2006) und HUD belegt (Hooey,
Foyle, Andre & Parke, 2000). AMM mit Fremdverkehrsanzeige und Routenführung
verkürzen zudem die Rolldauer insgesamt (Andre et al., 1998; McCann et al., 1999;
McCann et al., 1998).
Bei Unterstützung durch AMM machen Piloten weniger Roll-/Navigationsfehler
(Batson et al., 1994; Battiste et al., 1996; McCann et al., 1998), wie beispielsweise
falsches Abbiegen, das Abkommen von den Rollwegen oder ein Versäumnis
abzubiegen. Eine Reduzierung der Navigationsfehler wurde auch für AMM mit
45
Routenführung, Fremdverkehrsanzeige, Datenlink (Lorenz & Biella, 2006) sowie
zusätzlichem HUD (Hooey et al., 2000) nachgewiesen. Darüber hinaus wird die
Spurhaltetreue mit AMM gesteigert (Batson et al., 1994). Noch spezifischer
aufgeschlüsselt reduzieren AMM sowohl Rollplanungs-, Rollentscheidungsfehler als
auch Rollausführungsfehler (Hooey & Foyle, 2006). Unter Rollplanungsfehler
verstehen die Autoren Fehler, die entstehen, wenn eine Crew einen fehlerhaften Plan
oder eine fehlerhafte Absicht formuliert und diesen Plan dann (korrekt) ausführt.
Rollentscheidungsfehler treten auf, wenn eine Freigabe richtig verstanden,
kommuniziert und geplant wird, der Pilot jedoch eine fehlerhafte Entscheidung
entlang der Route trifft. Rollausführungsfehler sind schließlich als Fehler definiert,
bei denen die Freigabe korrekt kommuniziert und verstanden wurde, der Pilot die
richtige Abzweigung auch identifiziert, dann aber doch ein falsches Manöver
ausführt (S. 56).
Bei Konflikten mit anderem Verkehr auf der Start-/Landebahn befürworten Piloten eine
Warnung bei RI (Vernaleken et al., 2008b). Die Autoren befragten die Piloten mittels
Fragebogen zu Aspekten wie “I would like to be alerted if there is conflicting traffic“
oder “Being alerted when in danger of causing a runway incursion is an
operationally useful feature“ (p. 9). Im Vergleich zu gewöhnlichen AMM führen
AMM mit auditiven Warnungen dazu, dass die Reaktionszeiten sich verkürzen,
Startvorgänge bspw. eher abgebrochen werden, so dass ein höherer
Sicherheitsabstand zum Eindringling gegeben ist (Prinzel III & Jones, 2007). Die
Autoren ließen die Piloten hierzu fünf verschiedene, kritische Runway-Incursions
durchlaufen, bei denen Eindringlinge die Bahn der Piloten kreuzten, und erhoben
u.a. deren Reaktionszeiten sowie den Abstand zum kollidierenden Verkehr. Zudem
gaben die Piloten dieser Studie an, dass sie sich bei RI-Vorfällen mit einer AMM mit
Warnung im Cockpit sicherer fühlen als bei AMM mit bloßer Ownship-Anzeige
(Prinzel III & Jones, 2007). Ferner halten viele Piloten die grafische Darstellung von
Warnungen auf der AMM aufgrund der Erhöhung des Situationsbewusstseins für
notwendig zur Vermeidung von RI (Jones & Prinzel, 2006). Dabei scheint für Piloten
die Anzeige des eigenen Symbols und des umgebenden Verkehrs in Verbindung mit
auditiven Warnungen, d.h. sowohl eine visuelle als auch eine auditive
Warnkomponente, eine optimale Intervention bei RI darzustellen (Prinzel III & Jones,
2007).
Darüber hinaus berichten Piloten einen höheren Sicherheitszugewinn mit AMM als
mit bloßer Unterstützung durch eine Papierkarte (McCann et al., 1998). Die Autoren
kamen zu diesem Schluss, indem sie Piloten auf einer Skala von 1 (überhaupt nicht)
46
bis 5 (sehr) einschätzen ließen, “how beneficial each navigation aid (or combination
of aids) was to their ability to safely taxi the aircraft” (p. 11). Allerdings wurde an
anderer Stelle auch nachgewiesen, dass gewöhnliche AMM nur mit Anzeige der
eigenen Position schlechter abschneiden, was den Zugewinn an Sicherheit anbelangt,
als Varianten, die Fremdverkehr anzeigen und/oder Warnungen generieren (Jones &
Prinzel, 2006; Prinzel III & Jones, 2007). Die Autoren konnten dies über
Fragebogendaten belegen, die sie bei Piloten mittels unterschiedlicher AMM-
Varianten nach dem Durchlaufen von Runway Incursion-Szenarien erhoben.
Der Überblick über die Forschung im Bereich AMM zeigt damit: Besonders, was die
verschiedenen Maße des Situationsbewusstseins anbelangt, konnte der Erfolg von
AMM bislang nur über subjektive Maße illustriert werden – oft unter Rückgriff auf
eigens konzipierte Fragebögen. Ein Beleg mittels objektiver Maße, dass AMM das
Situationsbewusstsein erhöhen, steht bislang aus. Ein ähnliches Bild zeigt sich für
den Bereich Workload, auch wenn hier zumindest des Öfteren auf gängige
Fragebögen wie den NASA-TLX zurückgegriffen wird. Studien zu objektiven Maßen
konnten zudem zeigen, dass AMM die Rollgeschwindigkeiten erhöhen oder auch zu
weniger Navigationsfehlern führen. Im Bereich Runway Incursion-Vermeidung ließ
sich – wenn auch nur über Befragung – zeigen, dass Piloten eine Kombination aus
visuellen und auditiven Elementen für die Warnung vorziehen. Auditive
Warnungen können die Reaktionszeiten bei RI verringern – ob AMM die
Erkennungsrate von RI erhöhen können, wurde bisher jedoch noch nicht aufgezeigt.
Generell scheinen Varianten, die bereits über die Anzeige von Fremdverkehr
verfügen, gewöhnlichen AMM mit bloßer Darstellung der eigenen Position in
vielerlei Hinsicht, bspw. was den Sicherheitszugewinn betrifft, überlegen.
3.6 UNERSCHLOSSENES POTENZIAL ZUR VERMEIDUNG VON RI
In den vorangegangenen Kapiteln wurde sichtbar, dass für die AMM zahlreiche
Anzeige- und Eingabefunktionalitäten existieren, die dem Piloten zu einer besseren
Orientierung auf dem Rollfeld sowie gesteigertem Situationsbewusstsein verhelfen
sollen. Der Nutzen der AMM wurde in der Forschung bereits belegt und viele
Richtlinien zur Gestaltung erarbeitet. Bislang scheint die Entwicklung von AMM-
Funktionalitäten jedoch eher dergestalt verlaufen zu sein, dass auf eine generelle
Erhöhung des Situationsbewusstseins hin entwickelt wird, oder gar geschaffen wird,
was technisch möglich ist, aber nicht nachgewiesenermaßen zur Verhinderung
bereits dagewesener RI beiträgt.
47
Denn fast immer liegt es außerhalb des Betrachtungsbereichs von Entwicklern als
Basis für die Gestaltung von AMM-Funktionalitäten eine umfangreiche Analyse
vergangener Vorfälle und Unfälle durchzuführen. Oftmals genügt diesen als
Motivation der Verweis auf aufgelegte Programme und Initiativen, die bspw. zur
Erhöhung des Durchsatzes an Flughäfen beitragen sollen (wie bei Andre et al., 1998;
Graeber & Andre, 1999; Jones & Prinzel, 2006; Shelton, Prinzel III, Allamandola et al.,
2009; Shelton, Prinzel III, Arthur III et al., 2009). Häufig finden sich auch
Argumentationen, in denen Entwicklungsziele angegeben werden, bspw. in
abstrakter Form, wie die Erhöhung der Sicherheit auf Start-/Landebahnen (siehe z.B.
Jeppesen, 2011b), oder in konkreter Form, wie das sicherere Navigieren bei
schlechter Sicht (z.B. Hooey, Foyle & Andre, 2002), aber wiederum kein Bezug auf
RI-Ursachen genommen wird. Werden Ursachenanalysen angeführt, erfolgt keine
direkte Gegenüberstellung zwischen den vorgeschlagenen Funktionalitäten und den
referenzierten Ursachen (z.B. bei Prinzel III & Jones, 2007), oder die Analyse stützt
sich nicht auf reale Vorfälle, sondern Simulationsdaten (siehe z.B. Hooey & Foyle,
2006). In jedem Falle scheint für Entwickler das Fortschreiten technischer
Entwicklungen ein ausreichender und auch gerne angeführter Grund für Neu- oder
Weiterentwicklungen von AMM zu sein (wie bei Batson et al., 1994; McCann et al.,
1998). Und so bleibt es in letzter Instanz oft dem Nutzer überlassen, den
Zusammenhang zwischen der Verhinderung von RI und den entwickelten
Funktionalitäten herzustellen (z.B. Jeppesen, o.J.; Timmermann, 2001).
Bislang wurde ein dezidierter Abgleich zwischen den Ursachen bereits dagewesener
Vorfälle und aktuellen AMM-Funktionalitäten versäumt. Einen ersten Schritt in diese
Richtung unternahm Vernaleken (2011) in seiner bisher unveröffentlichten
Dissertation sowie die Forschergruppe um Chase, Eon und Yeh (2010), die erst
kürzlich RI der Jahre 2007 und 2008 den verfügbaren Funktionalitäten von AMM
gegenüberstellten, jedoch ohne daraus Rückschlüsse für etwaige fehlende
Funktionalitäten zu ziehen.
Für Deutschland kann ein solcher Abgleich schwerlich erfolgt sein, weil die
generellen Ursachen deutscher RI nicht bekannt sind (vgl. Kapitel 2.5.3). Fehlt jedoch
ein solcher Abgleich, kann es leicht passieren, dass an den eigentlichen Ursachen
vorbeientwickelt wird, Funktionalitäten entstehen, die zwar nett anzusehen sind,
aber wenig zur Verhinderung von RI beitragen, und andere Funktionalitäten
wiederum unbeachtet bleiben, die sich vielleicht zur Kompensation wichtiger
beitragender Faktoren geeignet hätten.
48
Ob mit dem aktuellen Funktionsumfang bereits das volle Potenzial der AMM zur
Verhinderung von RI ausgeschöpft ist, lässt sich zum jetzigen Zeitpunkt nicht sagen.
Um diese Frage zu beantworten ist es nötig, nach der in Kapitel 2.6 vorgeschlagenen
und im folgenden Kapitel 4 durchgeführten RI-Analyse einen dezidierten Abgleich
zwischen RI-Ursachen und AMM-Funktionalitäten anzustellen. Diese
Gegenüberstellung ist Bestandteil des Kapitels 5, respektive 5.1, und wird zeigen, ob
die vorhandenen Funktionalitäten die in der Analyse ermittelten Ursachen
vollständig kompensieren oder weiteres Potenzial der AMM zur Verhinderung von
RI erschlossen werden kann. Sollte dies der Fall sein und es einer Neu- oder
Weiterentwicklung bestehender Funktionalitäten bedürfen, so sollen hierzu die in
Kapitel 3.5 berichteten Ergebnisse eingebunden werden. Dazu zählen bspw. die
gewonnenen Erkenntnisse, dass bislang nur über subjektive Maße eine das
Situationsbewusstsein erhöhende Wirkung von AMM belegt wurde, dass ein Beleg
zur Erhöhung der RI-Erkennungsrate von AMM bislang fehlt, oder dass Piloten
sowohl visuelle als auch auditive Warnkomponenten im Falle einer RI präferieren.
3.7 KAPITELZUSAMMENFASSUNG
Wie eine eigene Umfrage gezeigt hat, wünschen sich Piloten als cockpitseitige
Unterstützung für die Orientierung und Navigation auf dem Rollfeld eine AMM
(Kapitel 3.1). Es handelt sich dabei um eine elektronische Karte, die neben der
eigenen Position wichtige Elemente der Flughafenumgebung dynamisch auf einem
Display darstellt (Kapitel 3.2). Für die Gestaltung von AMM empfiehlt es sich,
generelle Design-Richtlinien, Human-Factors- und Usability-Überlegungen
einzubeziehen, um zu gewährleisten, dass bspw. die angezeigten Informationen klar
unterscheidbar sind oder ein Mindestmaß an Interaktionsmöglichkeiten vorhanden
ist (Kapitel 3.3). Aktuelle AMM-Systeme verfügen über einen Kanon verschiedener
Anzeigefunktionalitäten, wie bspw. die Darstellung von Freigaben oder Warnungen,
sowie Eingabemöglichkeiten, wie das Entfernen unnötiger Informationen oder den
Wechsel zwischen verschiedenen Kartenansichten (Kapitel 3.4). Die bisherige
Forschung hat gezeigt, dass AMM das Situationsbewusstsein, die Sicherheit und die
Rollgeschwindigkeit steigern sowie die Zahl der Navigationsfehler und den
Workload der Piloten senken können. Gerade bei Konflikten mit Fremdverkehr
erweisen sie sich als besonders nützlich (Kapitel 3.5). Da bislang kein dezidierter
Abgleich zwischen AMM-Funktionalitäten und RI-Ursachen erfolgt ist, kann noch
nicht beantwortet werden, ob der Funktionsumfang von AMM bereits das volle
Potenzial zur Verhinderung künftiger RI ausschöpft (Kapitel 3.6).
49
4 QUALITATIVE INHALTSANALYSE DER SCHWERSTEN
DEUTSCHEN RUNWAY INCURSIONS DER JAHRE 1999-2009
(STUDIE 2)
Wie Kapitel 2.5.3 gezeigt hat, ziehen weder BFU noch DFS in Deutschland einen
Vergleich zwischen den verschiedenen Vorfällen der letzten Jahre, um generelle
Ursachen von RI zu ermitteln. Will man jedoch sicherstellen, dass der
Funktionsumfang von AMM zumindest die bisherigen Vorfälle abdecken kann, so ist
es unabdingbar zu ermitteln, welche Faktoren ungewöhnlich häufig bei den
untersuchten RI auftreten. Um diese beitragenden Faktoren von RI zu ergründen,
wurde eine qualitative Inhaltsanalyse nach dem Prozessmodell induktiver
Kategorienbildung nach Mayring (2007) durchgeführt. Der folgende Kapitelaufbau
wurde nach den grundlegenden Analyseschritten vorgenommen. Weitere
Ausführungen zur Analyse finden sich bei Krahl (2009).
Zuerst wird der Begriff der Inhaltsanalyse definiert (Kapitel 4.1) und darauf
eingegangen, auf welche Daten sich die Analyse stützt (Kapitel 4.2). Anschließend
wird die Fragestellung der Analyse beschrieben (Kapitel 4.3). Die Erzeugung und
Anwendung des Kategoriensystems ist Gegenstand des folgenden Kapitels 4.4, an
das sich eine ausführliche Diskussion inhaltsanalytischer Gütekriterien anschließt
(Kapitel 4.5). Es folgen Anmerkungen zur Auswertung sowie zur Triftigkeit und
Wichtigkeit von Ergebnissen (Kapitel 4.6). Danach werden die Ergebnisse der
Analyse vorgestellt und bewertet (Kapitel 4.7), zusammengefasst (Kapitel 4.8),
systematisiert (Kapitel 4.9) und eine Stellungnahme zu deren
Verallgemeinerungsfähigkeit abgegeben (Kapitel 4.10). Das Kapitel 4.11 schließt mit
einer Zusammenfassung.
4.1 DEFINITION QUALITATIVE INHALTSANALYSE
Seit vielen Jahren haben sich zahlreiche Autoren um eine Definition der
Inhaltsanalyse bemüht, zum Teil mit sehr unterschiedlichen inhaltlichen
Schwerpunkten und Zielsetzungen. Eine Auswahl unterschiedlicher Vorschläge der
Definition findet sich bei Mayring (2007) oder Shapiro und Markoff (1997).
Mayring (2000a) selbst definiert als Inhaltsanalyse eine „systematische, d.h.
regelgeleitete und theoriegeleitete Analyse sprachlichen Materials“ (S. 1) mit der
Zielsetzung, Rückschlüsse „vom Material auf soziale Realität“ zu ziehen (S. 2). Ein
50
ähnliches Verständnis der Inhaltsanalyse, nicht nur inhaltlicher, sondern auch
ablauftechnischer Art, findet sich bei Ritsert (1972), der eine Inhaltsanalyse versteht
als „Klassifikation von symbolischem Material durch wissenschaftlich geschulte Beobachter,
die, auf explizite Zuordnungs- und Verfahrensregeln gestützt, beurteilen sollen, welche
Teile des Textmaterials unter die Kategorien des Untersuchungsschemas fallen (…)“
(S. 17). Für Ritsert (1972) ist diese Definition der Inhaltsanalyse jedoch noch zu eng
gefasst, und so bezeichnet er diese Art der Untersuchung lieber als Frequenzanalyse,
weil in solchen Studien „die Häufung (Häufigkeit) von Textelementen unter den
Kategorien eines analytischen Schemas festgestellt wird“ (Ritsert, 1972, S. 17). Und
wie auch Krippendorf (1980) zu verstehen gibt, stellen Häufigkeitsauswertungen
„bei Inhaltsanalysen die gebräuchlichste Form der Datenpräsentation dar, entweder
als absolute oder relative Anzahl in der Stichprobe“ (S. 109).
Sowohl auf die Definition der Inhaltsanalyse nach Mayring (2000a) als auch nach
Ritsert (1972) lässt sich diese Arbeit sehr gut stützen. Denn so wurde Mayring
(2000a) entsprechend die Analyse des sprachlichen Materials theorie- und
regelgeleitet vorgenommen und die Arbeit zudem nach Mayrings (2007)
grundlegenden Analyseschritten aufgebaut. Andererseits soll es Ritsert (1972)
folgend darum gehen, mittels Klassifikation von Texten durch geschulte Beobachter
vergleichende Schlüsse aus den Häufigkeiten einzelner Merkmale abzuleiten.
Nun scheint der allgemeine Begriff der Inhaltsanalyse in Grundzügen bekannt –
doch was kennzeichnet nun die qualitative Inhaltsanalyse? Auch hier unterscheidet
Mayring (2007) anhand mehrerer Abgrenzungskriterien die qualitative von der
quantitativen Analyse und stellt dabei fest, dass qualitative Analysen oftmals „am
Einmaligen, am Individuellen ansetzen“ (S. 18), „die volle Komplexität ihrer
Gegenstände erfassen (…) wollen“ (S. 18) und dadurch oftmals implizit mit
Einzelfallorientierung verknüpft werden. Quantitative Analysen werden hingegen
oft mit der Zerstückelung eines Gegenstandes in einzelne Bestandteile und der
Quantifizierung von Daten in Verbindung gebracht (Mayring, 2007). Eine
ausführliche, kritische Auseinandersetzung mit dem Gedanken der Quantifizierung
und Messbarkeit nimmt Trendler (2009) vor. Auch wenn beide Zugangsarten, die
qualitative und die quantitative, auf den ersten Blick einen Gegensatz darstellen,
schlägt Mayring (2007) weiter vor, diesen Gegensatz zu überbrücken, indem im
Forschungsprozess „von der Qualität zur Quantität und wieder zur Qualität“ (S. 18)
vorgegangen wird. Auch Groeben (2006), der in seinem Beitrag auf die oftmals
nebensächliche Rolle der qualitativen Methodik in der psychologischen Forschung
51
hinweist, empfiehlt „die Einstellung zu entwickeln, (…) dass beide Traditionen
sinnvolle Arbeit leisten (können)“ (Paragraph 11).
Wir schließen uns den Ausführungen von Groeben (2006) und Mayring (2007) an
und befürworten die Verbindung qualitativen und quantitativen Vorgehens: Die
Vorfallberichte, die wir analysieren möchten, sind in der Tat sehr einmalig und
individuell – jeder Vorfall stellt für sich genommen einen Einzelfall dar, der in
Textform beschrieben wird. Die Komplexität dieser Einzelfälle möchten wir in ihrem
vollen Umfang beleuchten (Qualität). Alsdann muss für die Fülle der vorliegenden
Texte ein Bezugsrahmen geschaffen werden, der auf alle Fälle angewendet werden
kann. Dies ist nur möglich über eine Zerlegung der interessierenden Informationen
in einzelne Faktoren oder Bereiche. Mit der Einordnung der Daten in den
Bezugsrahmen ist dann eine Quantifizierung dieser möglich, so dass anschließend
eine Auswertung nach Häufigkeiten erfolgen kann (Quantität). Zum Schluss schließt
sich mit der Dateninterpretation, der Einordnung in Sinnzusammenhänge und dem
Ziehen von Rückschlüssen auf den Untersuchungsgegenstand erneut der Kreis zum
qualitativen Vorgehen (Qualität).
4.2 GEGENSTAND UND MATERIAL DER ANALYSE
Much of content analysis can be characterized as a game in which the analyst
tries to guess what his opponent hides, and in order to perform better than
chance, he is advised to rely on any information his opponent happens to
reveal about himself. (Krippendorf, 1980, p. 175)
Soll dem entsprechend dann diejenige Datenquelle gewählt werden, die über die
meisten Informationen zu den Vorfällen verfügt? Wir glauben, dass bei der Auswahl
der Datengrundlage nicht nur die Menge an Informationen eine Rolle spielt, sondern
auch der Kontext der Informationssammlung und -darstellung. Die Entscheidung, ob
für die Analyse auf die Daten der DFS oder BFU zurückgegriffen werden sollte (vgl.
Kapitel 2.5.3), fiel damit zugunsten der BFU-Daten. Denn auch wenn die DFS
wahrscheinlich über mehr Daten zu den Ereignissen verfügt, ist eine objektive
Untersuchung der Vorfälle nur durch die BFU gewährleistet, da diese im Gegensatz
zur DFS ein objektives, nicht am unmittelbaren Vorfall beteiligtes Gremium darstellt.
Die DFS ist in den meisten Vorfällen insofern involviert, als dass die Lotsen der DFS
für die Flugbewegungen an den großen deutschen Flughäfen (nicht
Regionalflughäfen) zuständig sind und somit bei jedem Vorfall unmittelbar am
Geschehen beteiligt sind.
52
Ausgangspunkt für die Inhaltsanalyse sind somit die Daten der BFU, die in Form
von Untersuchungsberichten und Bulletins öffentlich über die Internetseite der BFU
zugänglich sind (http://www.bfu-web.de). Nichtsdestotrotz wäre es hilfreich
gewesen, als Hintergrundinformation eine Akteneinsicht bei der BFU vorzunehmen
oder weitere Daten der DFS hinzu zu ziehen (wenn auch aufgrund obiger
Überlegung dies gründlich abgewogen werden muss), um die Analyse weiter zu
unterfüttern oder zumindest ein Gefühl dafür zu bekommen, welche Daten zu den
Ereignissen überhaupt noch vorliegen. Dies war jedoch von Behördenseite nicht
möglich. Als Untersuchungszeitraum wurden die Vorfälle der letzten 10 Jahre, also
die Vorfälle zwischen 1999-2009 (Stand: Ende März), festgelegt. Die Datenbasis für
Untersuchungsberichte und Bulletins ab 1999 ist lückenlos verfügbar. Ältere Berichte
und Bulletins (vor 1999) sind nicht oder nicht lückenlos veröffentlicht. Ein längerer
Betrachtungszeitraum (d.h. noch vor 1999) schien auch deshalb nicht sinnvoll, weil
das Thema RI erst durch das tragische Unglück von Mailand (Linate) im Jahr 2001 in
den besonderen Fokus der Öffentlichkeit rückte (vgl. Kapitel 2.2). Es ist daher auch
davon auszugehen, dass ab 2001 generell mehr RI-Vorfälle gemeldet wurden.
Dadurch, dass die BFU RI nicht als solche klassifiziert (vgl. Kapitel 2.5.3), mussten
alle gemeldeten Ereignisse daraufhin untersucht werden, ob es sich dabei um eine RI
handelt. Dabei wurde wie folgt vorgegangen: Aufgrund der Kurzbeschreibung aller
Vorfälle aus den Bulletins wurde eine Liste mit potenziellen RI-Kandidaten erzeugt,
basierend auf der RI-Definition der ICAO (2007a), auch wenn diese Definition nicht
immer eindeutig ist (vgl. u.a. Houtman, 2008; Vernaleken et al., 2007b). Bei der
Erstellung der Liste wurden daher auch all diejenigen Ereignisse aufgenommen, bei
denen Zweifel daran bestanden, ob es sich wirklich um eine RI handelte. Die
umfangreiche Liste mit 61 möglichen Ereignissen wurde dann zusammen mit der
BFU und der DFS überprüft, um diejenigen RI herauszufinden, bei denen Konsens
darin bestand, dass es sich um eine RI handelte. Die ursprüngliche Liste ist im
Anhang einsehbar. Folgende Ereignisse wurden aus der Analyse ausgeschlossen,
entweder weil sich die Vorfälle nicht auf deutschem Boden ereigneten oder weil sie
nicht die Definition einer RI erfüllten:
• Alle Ereignisse unter Beteiligung eines deutschen LFZ, die im Ausland
stattfanden (14 Ereignisse; vgl. z.B. Aktenzeichen der BFU 8X001-0/05). Bei
derartigen Ereignissen obliegt die Untersuchung den Behörden vor Ort, z.T.
unterstützt durch die BFU. Hier kann nicht gewährleistet werden, dass das
Vorgehen im Ausland mit dem der BFU 1:1 vergleichbar ist. Außerdem
ergäben sich weitere Herausforderungen für den Vergleich der Ereignisse
53
dadurch, dass die Berichte dann in unterschiedlicher Sprache vorlägen. Ferner
kann nicht davon ausgegangen werden, dass das Verständnis von RI über
verschiedene Kulturkreise hinweg dasselbe ist.
• Alle Ereignisse, bei denen sich die Vorfälle auf dem Rollfeld, nicht aber in
unmittelbarer Umgebung der Start-/Landebahnen ereigneten (6 Ereignisse;
vgl. z.B. Aktenzeichen der BFU 3X011-0/99).
• Alle Ereignisse, die eine Runway Excursion darstellen, d.h. LFZ, die beim
Startlauf über den Pistenrand hinaus rollen oder landende LFZ, die nicht
rechtzeitig vor Pistenende zum Stoppen kommen (3 Ereignisse; vgl. z.B.
Aktenzeichen der BFU 4X014-0/04).
• Alle Ereignisse ohne Bodenkontakt, wenn bspw. im Endanflug ein Flugzeug
mit einem (fliegenden) Ultraleichtflugzeug kollidiert (4 Ereignisse; vgl.
Aktenzeichen der BFU 4X040-1/02).
• Alle Ereignisse, bei denen LFZ auf Pisten landen, die nicht im Betrieb,
geschlossen oder noch im Bau sind (3 Ereignisse; vgl. Aktenzeichen der BFU
7X007-0/07). Auch wenn der Ausschluss dieser Ereignisse entsprechend der
ICAO-Definition sinnvoll scheint, bleibt zu diskutieren, ob derartige
Ereignisse nicht mit in die Definition aufgenommen werden sollten (Christoph
Vernaleken, persönliches Gespräch am 26.06.2009).
Die Meinungen der BFU und DFS wichen nur bei einem einzigen Ereignis
voneinander ab, welches konservativ aus der Analyse entfernt wurde. Bei einem
weiteren Fall, nämlich der oben geschilderten Landung eines LFZ auf einem
Rollweg, bei dem der Pilot durch Beeinträchtigung der Sicht die zugewiesene Piste
mit dem rechts daneben befindlichen Rollweg verwechselte, waren sich beide
Parteien einig, dass dies als RI mit in die Analyse aufgenommen werden sollte
(Aktenzeichen der BFU 7X003-0/01). Für die Analyse blieben nach dieser Selektion 28
Fälle, die von allen Parteien eindeutig als deutsche RI klassifiziert wurden.
Nach Prüfung der Datenlage stellte sich allerdings heraus, dass (noch) nicht zu allen
Vorfällen ausführliche Bulletin- oder Untersuchungsberichte vorlagen. Bei manchen
Vorfällen waren die Daten auf die Kurzbeschreibung in Teil 1 der Bulletins
beschränkt, aber in Teil 2 noch nicht ausführlich erörtert worden. Einen solchen
Eintrag, hier am Beispiel des Aktenzeichens 5X007-0/08, zeigt Abbildung 10.
.
54
Abbildung 10: Kurzdarstellung des Vorfalls 5X007-0/08 in Teil 1 des Bulletins der BFU vom Mai 2008
Zehn der 28 Vorfälle waren nur mit derart kurzen Vorfallbeschreibungen verfügbar.
Da aus diesen kaum mehr als zweizeiligen Beschreibungen zum Einen keine
detaillierte Information für eine umfassende qualitative Inhaltsanalyse zu entnehmen
waren, und zum Anderen diese Kurzbeschreibungen kaum mit den oft mehrseitigen
Darstellungen der anderen Vorfälle vergleichbar waren, wurden diese Vorfälle (10
Ereignisse) in der Analyse nicht berücksichtigt.
Die qualitative Inhaltsanalyse wurde folglich mit 18 Ereignissen durchgeführt. Bei
allen Ereignissen wurde geprüft, ob ein Untersuchungsbericht vorlag, der zur
Analyse herangezogen werden konnte. War dies nicht der Fall wurde auf die
ausführlichen Darstellungen in Teil 2 der entsprechenden Bulletins zurückgegriffen.
Folgende Aktenzeichen stellten die Datenbasis für die qualitative Inhaltsanalyse und
sind im Anhang als Berichte einsehbar (siehe Tabelle 1).
Tabelle 1: Überblick über alle in die qualitative Inhaltsanalyse einbezogenen Aktenzeichen der BFU
Bulletindarstellungen 5X006-0/02 (BFU, 2002a), 5X008-1/2/01 (BFU, 2002b)1
Untersuchungsberichte
,
EX003-1/04 (BFU, 2004a), 5X009-1/05 (BFU, 2005a), 5X014-
1/05 (BFU, 2005b), 5X011-1/05 (BFU, 2005c), 5X012-0/08
(BFU, 2005d), 5X012-1/05 (BFU, 2005e), EX009-1/06 (BFU,
2006a), 5X004-1/07 (BFU, 2007a), EX005-0/07 (BFU, 2007b),
EX013-0/07 (BFU, 2007c), 5X006-1/08 (BFU, 2008b), EX002-
1/09 (BFU, 2009)
7X003-0/01 (BFU, 2001), EX006-1/04 (BFU, 2004b), 5X015-
1/05 (BFU, 2005f), EX001-1/06 (BFU, 2006b)
1 Zu diesem Vorfall wurde mittlerweile von der BFU die Vorfallsbeschreibung aus dem Online-
Bulletin entfernt.
55
Um einen kurzen Überblick über alle einzelnen Ereignisse zu geben, wurden diese
mittels der Kurzdarstellung aus Teil 1 der Bulletins im Anhang (siehe: ursprüngliche
Liste potenzieller Kandidaten) aufgeführt.
4.3 FRAGESTELLUNG DER ANALYSE
Die Motivation zur Durchführung einer Inhaltsanalyse ergibt sich aus einem
einfachen Grund, der nicht besser auf den Punkt hätte gebracht werden können:
(...) there is the need to summarize the data, to represent them so that they can
be better comprehended, interpreted, or related to some decision the user
wishes to make; to discover patterns and relationships within data that the
“naked eye” would not easily discern (…). (Krippendorf, 1980, p. 109)
Das Ziel dieser Inhaltsanalyse liegt darin, Gemeinsamkeiten zwischen den RI-Vorfällen
der letzten zehn Jahre aufzudecken und damit Verbindungen zwischen den
Vorfällen auf Faktorenebene herauszustellen, die das „bloße Auge“ nicht ohne
Weiteres entdecken kann. Die in Kapitel 4.2 beschriebenen Vorfälle, die für die
Analyse ausgewählt wurden, werden zwar durch die BFU im Rahmen von
Einzelfallstudien gründlich untersucht; allein durch eine vergleichende Analyse
können jedoch Faktoren ermittelt werden, die nicht nur auf den Einzelfall zutreffen,
sondern bei mehreren RI-Vorfällen eine Rolle spielen. Dabei sollen keinesfalls
bestimmte Informationen von Anfang an aus der Betrachtung ausgeschlossen
werden – vielmehr geht es um einen umfassenden Vergleich möglicher beitragender
Faktoren auf allen Ebenen, von Personenfaktoren über System- und Umweltfaktoren
(Gérard et al., 2011). Auch wenn im späteren Verlauf der Arbeit dann nur diejenigen
Faktoren von Interesse sein werden, die mittels AMM kompensierbar sind und die
sich als beitragende Faktoren erwiesen haben, starten wir mit einer umfassenden
Analyse der Vorfälle, ohne von vorneherein eine Beschränkung auf derartige
Faktoren vorzunehmen. Denn keinesfalls steht von Anfang an fest, welche Faktoren
sich in den Vorfallberichten finden lassen. So soll vermieden werden, dass bei jedem
neu hinzukommenden Faktor des Kategoriensystems entschieden werden muss, ob
dieser für die spätere AMM-Optimierung relevant ist. Durch dieses anfänglich breit
angelegte Vorgehen und die vollständige Kategorisierung der Texte ohne vorzeitigen
Ausschluss von Informationen soll Beurteilungsfehlern wie bspw. dem „What you
look for is what you find (WYLFIWYF)“-Prinzip (Lundberg, Rollenhagen &
Hollnagel, 2009) vorgebeugt und so ein willkürlich „Cherry-Picking“ vermieden
werden, bei dem der Beurteiler womöglich ausschließlich auf die besonders gut
56
durch eine AMM kompensierbaren Faktoren fokussiert – vielmehr wollen wir die
Kategorisierung in neutraler Manier durchführen und erst bei der anschließenden
Auswertung eine Filterung der Faktoren nach AMM-relevanten, also designbaren
Faktoren vornehmen. Danach lassen sich schließlich die Gemeinsamkeiten zwischen
den Vorfällen durch eine weitere Filterung der Ergebnisse ermitteln, indem eine
Auswertung nach Häufigkeiten vorgenommen und die Faktoren nach ihrem Status
als beitragende Faktoren beurteilt werden. Nur durch diese anfangs nüchterne
Kategorisierung der Informationen und die anschließende sukzessive Filterung
können mögliche Beobachtungsverzerrungen weitestgehend eingeschränkt und eine
Neutralität in der Kategorisierung bewahrt werden.
Mayring (2007) fordert neben der Konkretisierung der Zielsetzung, dass die Analyse
einer theoretisch begründeten inhaltlichen Fragestellung folgt. Er begreift den Begriff
Theorie dabei als „ein System allgemeiner Sätze über den zu untersuchenden
Gegenstand“ oder auch als „geronnene Erfahrung über den Gegenstand“ (Mayring,
2007, S. 52). In den Kapiteln 2.1ff. wurde versucht, an das Thema RI theoretisch,
soweit möglich, heranzuführen und die bislang gewonnenen Erkenntnisse über den
Gegenstand aufzuzeigen. Die Begründung der inhaltlichen Fragestellung erfolgte
dann in Kapitel 2.6.
4.4 ERZEUGUNG DES KATEGORIENSYSTEMS
Wie eingangs erwähnt wurde für die Erzeugung des Kategoriensystems ein
Vorgehen nach dem Prozessmodell induktiver Kategorienbildung (Mayring, 2007)
gewählt (vgl. Abbildung 11). Dieses Vorgehen wird auch als „emergent coding“
bezeichnet, da die Kategorien dabei nach einer vorherigen Überprüfung des
Materials aus diesem heraustretend erzeugt werden (Stemler, 2001).
Ein induktives Vorgehen bot sich aus zweierlei Gründen an: Zum Einen gab es kein
so ausdifferenziertes Kategoriensystem, das für die detaillierte Erfassung der
Informationen aus den Berichten und Bulletins zur Verfügung gestanden hätte und
das man im Sinne eines deduktiven Vorgehens hätte anwenden können. Zwar gibt es
einen internationalen Standard der ICAO zum Thema „Aircraft Accident and
Incident Investigation“ (ICAO, 2001), der im Anhang bestimmte formale Kategorien
für den Inhalt von Unfalluntersuchungsberichten vorsieht. Diese sind jedoch als
Richtlinien gedacht und stellen kein ausgereiftes Kategoriensystem dar. Zum
Zweiten schienen die in den Untersuchungsberichten und Bulletins erhaltenen
Informationen so unterschiedlich, dass eine deduktive Vorgehensweise, d.h. die
57
Anwendung eines bereits existierenden Kategoriensystems auf die Daten, einen
hohen Informationsverlust bedeutet hätte. Denn nur bei einem induktiven Vorgehen,
d.h. der Erzeugung eines Kategoriensystems aus den vorliegenden Daten, kann
gewährleistet werden, dass jede relevante Information auch in einer entsprechenden
Kategorie abgebildet wird. Das übergeordnete Ziel war dabei eine naturgetreue,
gegenstandsnahe Abbildung des Materials, die möglichst ohne Verzerrungen durch
die Vorannahmen der Kodierer auskommt, oder anders ausgedrückt „eine Erfassung
des Gegenstandes in der Sprache des Materials“ (Mayring, 2007).
Abbildung 11: Prozessmodell induktiver Kategorienbildung, eigene Darstellung nach Mayring (2007, S. 75)
Nachdem in den Kapiteln 4.2 und 4.3 auf Gegenstand, Material sowie Ziel und Theorie
der Analyse eingegangen wurde, erfolgte die Festlegung des Selektionskriteriums und
des Abstraktionsniveaus als nächstes im Prozess (vgl. Abbildung 11).
Das Selektionskriterium gibt an, welches Material für die Kategorienformulierung
herangezogen wird (Mayring, 2007). Für diese Arbeit wurden als Selektionskriterium
alle Daten festgelegt, die potenziell beitragende Faktoren zum jeweiligen Ereignis
sein könnten. Damit war auch festgesetzt, dass – außer Artikeln (der, die, das) oder
Konjunktionen (und, weil, denn) – alle Informationen der Texte im Kategoriensystem
berücksichtigt wurden. Wie bereits erörtert wollten wir ein umfassendes Bild der
Gegenstand, Material, Ziel der
Analyse, Theorie
Festlegung von
Selektionskriterium und
Abstraktionsniveau
Materialdurcharbeitung,
Kategorienformulierung,
Subsumption bzw. neue
Kategorienbildung
Revision der Kategorien nach
10-50% des Materials
Endgültiger Materialdurchgang
Interpretation, Analyse
58
jeweiligen Ereignisse auch im Kategoriensystem aufrecht erhalten, um keinen
Informationsverlust zu riskieren.
Für das Abstraktionsniveau, das angibt, wie konkret oder abstrakt Kategorien
formuliert werden (Mayring, 2007), entschieden wir uns aus denselben Gründen wie
oben für eine sehr konkrete Kategorienformulierung, die möglichst nahe am
Ausgangsmaterial bleibt und wenig abstrahiert.
Anschließend erfolgte die erste Materialdurcharbeitung, bei der sukzessive Kategorien
formuliert wurden sowie für jede weitere Information des Textes geprüft wurde, ob
diese unter eine bereits existierende Kategorie subsumiert werden konnte oder eine
neue Kategorie gebildet werden musste. Die Kategorien eines Kategoriensystems
müssen nach Holsti (1969) in Ritsert (1972) den Zweck der Untersuchung
widerspiegeln, erschöpfend sein, sich wechselseitig ausschließen (disjunkt sein),
unabhängig voneinander sein und aus einem einzigen Klassifikationsprinzip
abgeleitet sein (S. 51). Die Erzeugung des Kategoriensystems erfolgte entlang dieser
Prinzipien anhand von 50% des Ausgangsmaterials, ergo mittels 9 von 18 Fällen. Dabei
wurde das Kategoriensystem sukzessive erweitert, Kategorien hinzugefügt oder
abgeändert. Aufgrund der großen Fülle an Kategorien wurde dann ein Ereignis von
zwei Beobachtern probekodiert, nachdem diese eine Beobachterschulung erhalten
hatten, in der Kategorien, Kodierregeln und Abgrenzungskriterien erläutert wurden.
Da bei diesem ersten Durchlauf noch nicht die gewünschte
Beobachterübereinstimmung erreicht war (Näheres dazu in Kapitel 4.5), wurden alle
Kategorien, bei denen Abweichungen zwischen den Kodierern vorlagen, von diesen
Schritt für Schritt durchgegangen und eine Mängelliste formuliert (siehe Anhang).
Dieses Vorgehen ist typisch im Prozess, wie schon Krippendorf (1980) weiß:
“Researchers typically report months of training sessions during which categories are
refined, processes are altered, and data sheets are revised until the individuals feel
comfortable and can do their job reliably and efficiently” (Krippendorf, 1980, p. 73).
Auf Basis der Mängelliste erfolgte eine Revision des Kategoriensystems bzw. der
jeweiligen Kodierregeln, und das endgültige Kategoriensystem wurde festgelegt.
Dieses umfasste in Summe 522 Kategorien1
1 Unter Kategorien verstehen wir eindeutig definierte und klar voneinander abgegrenzte (disjunkte)
Einheiten, die einen Sachverhalt (für den Forschungszweck) erschöpfend behandeln (Bortz &
Döring, 2002; Rössler, 2005)
, die jedoch völlig verschiedene
Sachverhalten betrafen, bspw. das Alter des Kapitäns, die Gültigkeit der Lizenz des
Rollverkehrslotsen, die Angabe der Geschwindigkeit bei Startabbruch in Knoten des
59
einen beteiligten Flugzeuges, die Dichte des Verkehrsaufkommens auf dem
Flughafen, Angaben zur Sichtweite, Sichteinschränkung, Windstärke, Niederschlag
etc. Um die Verschiedenartigkeit der Inhalte hierarchisch zu systematisieren, wurden
Kategorien, die ähnliche Inhalte beschrieben, rein formal in übergeordneten
Gliederungsebenen eingeordnet und diese durchnummeriert. So wurden bspw.
Angaben zu Windstärke und Niederschlag unter der übergeordneten
Gliederungsebene „Wind & Wetter“ systematisiert, während u.a. Angaben zu
Sichtweite und Sichteinschränkung den Gliederungspunkt „Sichtbedingungen“
konstituierten. War eine weitere Systematisierung auf einer übergeordneten
Gliederungsebene möglich, so nahmen wir auch diese vor. So konnten bspw. die
beiden Gliederungsebenen „Wind & Wetter“ sowie „Sichtbedingungen“ wiederum
in die Gliederungsebene „Umgebungsbedingungen“ eingeordnet werden. Manchmal
war es sogar möglich, noch eine weitere, übergeordnete Gliederungsebene
aufzumachen, so dass bei manchen Kategorien bis zu drei formale, übergeordnete
Gliederungsebenen entstanden.
Als Beispiel für drei übergeordnete Gliederungsebenen wollen wir die Kodierung
der Textstelle „Der Rollverkehrslotse war im Besitz einer gültigen Lizenz.“ anführen:
Die entsprechende Kategorie lautet hierfür:
Kategorienebene Rollverkehrslotse_Lizenz (3.3.4): Angabe, ob der Lotse
im Besitz einer entsprechenden Lizenz war; Kodierung:
1=nein; 2=ja; Kodierung hier: 2
Gliederungsebene 3 Rollverkehrslotse (3.3.3)
Gliederungsebene 2 Towercrew (3.3.)
Gliederungsebene 1 Beteiligte (3.)
Analog verfuhren wir für alle der 522 Kategorien und prüften Möglichkeiten der
Systematisierung in übergeordnete Gliederungsebenen. Dabei muss erwähnt
werden, dass es sich um eine rein formale, hierarchisch angelegte Systematisierung
handelt: Die ursprünglichen Kategorien gehen dabei nicht verloren, sondern bleiben
als 522 Kategorien bestehen. Auch findet die eigentliche Kodierung der Texte in
diesen Kategorien statt. Die Systematisierung dient lediglich der besseren
Handhabbarkeit des Kategoriensystems und macht besser als die Vielzahl der
Kategorien transparent, welche inhaltlichen Bereiche das Kategoriensystem abdeckt.
Auf diese Weise ergaben sich auf der obersten Gliederungsebene (Ebene 1)
insgesamt 18 verschiedene Bereiche, die in Tabelle 2 mit Kurzbeschreibung
dargestellt werden.
60
Tabelle 2: Überblick über die Bereiche des Kategoriensystems mit Kurzbeschreibung
Bereiche
(1. Gliederungsebene) Beschreibung
1. Ereignis generell Angaben zu Art, Ort, Datum, Uhrzeit des Ereignisses
2. Flughafen Angaben zum Flughafen, dessen Ausstattung und zur
Risikoanalyse für den Flughafen
3. Beteiligte Angaben zu Beteiligtem1, Beteiligtem2, Towercrew sowie
Unbeteiligtem
4. Schäden Angaben zu Schäden an Beteiligtem1, Beteiligtem2 und Anderen
5. Start und Landung
Angaben zu Flugregeln/Anflugverfahren, An- und Abflugsorten,
Ausweichflughäfen sowie Aufrollvorgängen und
Startlaufstrecken
6. Bahnsystem Angaben zum Bahnsystem generell, speziellen
Bahnbezeichnungen sowie kreuzenden Bahnen
7. Staffelung Angabe zur zeitlichen Abhängigkeit der Beteiligten
untereinander
8. Bahnplanung Angaben zur Planung von Start-/Landebahnen, Rollwegen,
geografischer Lage und Swingovern
9. Tower Angaben zu Towersicht, Towerlage und Zuständigkeiten
10. Situationsbewusstsein Angaben zu Orientierungsverlusten, mentalen Modellen und der
Bemerkung des Ereignisses der Beteiligten und der Towercrew
11. Kommunikation
Angaben zu Abweichungen von der Standardphraseologie,
Freigaben, Verwechslungen und Überlagerungen von
Funksprüchen sowie Verordnungen
12. Umgebungsbedingungen Angaben zu Sichtbedingungen, Wind und Wetter sowie Verkehr
13. Ereignis konkret Angaben zu Kollisionen, Überflug, Flugphasen, Ereignisort
14. Gefährdung Angaben, ob von dem eigentlichen Ereignis ein weiteres
Gefahrenpotenzial ausging
15. Maßnahmen Maßnahmen des Towers und der Beteiligten vor und nach dem
Ereignis
16. Datenqualität Angaben zu den zur Verfügung stehenden Daten
17. Fazit BFU Angaben, welche Schlüsse die BFU aus der Untersuchung
gezogen hat
18. Eigene Anmerkungen1Angabe, ob die Informationen in den Quellen konsistent waren
1 Bei Bereich 17 endeten die Kategorisierung der vorliegenden Berichte und damit das eigentliche
Kategoriensystem. Bereich 18: Eigene Anmerkungen wurde von uns dem Kategoriensystem
hinzugefügt um zu vermerken, ob die Daten eines Berichts konsistent waren oder widersprüchliche
Informationen vorlagen.
61
Einen Überblick über die Systematisierung des Kategoriensystems nach der ersten,
zweiten und dritten Gliederungsebene – jedoch zugunsten der Übersichtlichkeit
ohne die die Kategorien und ihre Beschreibungen – gibt Tabelle 3. Das komplette ca.
80 DIN A4-Seiten umfassende Kategoriensystem inklusive aller Gliederungsebenen,
Kategorien, Definitionen, Antwortskalen, Ankerbeispielen, Bedingungen für die
Anwendung der Kategorien und zugehöriger Kodierregeln, sowie der Angabe, ob es
sich um ein textuelles oder numerisches Eingabefeld handelt (die Erläuterung hierzu
folgt im nächsten Kapitel), ersparen wir dem Leser an dieser Stelle und zeigen dieses
im Anhang.
Tabelle 3: Überblick über die verschiedenen Gliederungsebenen des Kategoriensystems
Erste Gliederungsebene Zweite Gliederungsebene Dritte Gliederungsebene
1. Ereignis generell
2. Flughafen 2.1 Flughafen-Ausstattung
2.2 Flughafen-Risikoanalyse
3. Beteiligte 3.1 Beteiligter1
3.2 Beteiligter2
3.3 Towercrew 3.3.1 Platzverkehrslotse1
3.3.2 Platzverkehrslotse2
3.3.3 Rollverkehrslotse
3.3.4 Vorfeldlotse
3.4 Unbeteiligter
4. Schäden 4.1 Schäden an Beteiligtem1
4.2 Schäden an Beteiligtem2
4.3 Schäden an Anderen
5. Start und Landung 5.1 Flugregeln &
Anflugverfahren
5.2 An- & Abflugsorte
5.3 Alternates
5.4 Aufrollen, Abrollen &
Startlaufstrecken
5.5 Rollwegslandung
5.6 Startabbruch
5.7 Startverzögerung
5.8 Start-/Landebahnbelegung
6. Bahnsystem 6.1 Bahnsystem generell
6.2 Bahnangaben
6.3 Kreuzende Bahnen
7. Staffelung 7.1 Staffelung generell
7.2 Staffelung konkret
62
8. Bahnplanung 8.1 Start-/Landebahnplanung
8.2 Rollwege
8.3 Geografische Lage bei
Abweichung
8.4. Swingover
9. Tower 9.1 Tower Sicht
9.2 Tower Lage
9.3 Tower Zuständigkeiten
10. Situationsbewusstsein 10.1 Orientierung
10.2 Mentale Modelle 10.2.1 Beteiligter1 &
Beteiligter2
10.2.2 Towercrew
10.3 Wahrnehmung des
Ereignisses
11. Kommunikation 11.1 Abweichung von der
Standardphraseologie
11.2 Freigaben
11.3 Spezielle Freigaben 11.3.1 Conditional clearance
11.3.2 spezielle
Landungsfreigaben
11.4 Konfligierende Freigaben
11.5 Verwechslung von
Freigaben
11.6 Überlagerung oder Abriss
von Funksprüchen
11.7 Verordnungen
12. Umgebungsbedingungen 12.1 Sichtbedingungen
12.2 Wind & Wetter
12.3 Verkehr
13. Ereignis konkret 13.1 Kollision
13.2 Überflug
13.3 Flugphasen
13.4 Ereignisort
14. Gefährdung
15. Maßnahmen 15.1 Maßnahmen des Towers
vor dem Ereignis
15.2 Maßnahmen des Towers
nach dem Ereignis
15.3 Maßnahmen der
Beteiligten vor dem Ereignis
16. Datenqualität
17. Fazit BFU
18. Eigene Anmerkungen
63
Nachdem das Kategoriensystem damit endgültig festgelegt war, wurde der finale
Materialdurchgang vorgenommen, bei dem alle 18 Ereignisse von einem geschulten
Kodierer ins Kategoriensystem eingeordnet wurden. Zur Berechnung der
Beobachtungsübereinstimmung, für die ein weiterer Beobachter einen Teil des
Materials kategorisierte, verweisen wir auf das folgende Kapitel. Die von Mayring
(2007) geforderte, abschließende Interpretation der Ergebnisse nehmen wir in Kapitel
4.7 vor. Damit wurden alle Schritte des Prozessmodells induktiver
Kategorienbildung (vgl. Abbildung 11) durchlaufen.
4.5 INHALTSANALYTISCHE GÜTEKRITERIEN
Inhaltsanalytische Gütekriterien sind seit Jahren Bestandteil einer nicht enden
wollenden Diskussion. Rolfe (2006) bringt die Debatte um die Gütekriterien in der
qualitativen Forschung aus seinem Blickwinkel der Krankenpflege sehr gut auf den
Punkt:
After a quarter of a century of debate in nursing about how best to judge the
quality of qualitative research, we appear to be no closer to a consensus, or
even to deciding whether it is appropriate to try to achieve a consensus. The
literature on this issue can be broadly divided into three positions: those
writers who wish qualitative research to be judged according to the same
criteria as quantitative research; those who believe that a different set of
criteria is required; and those who question the appropriateness of any
predetermined criteria for judging qualitative research. (p. 304)
In dieser Arbeit sollen beiden vorherrschenden Positionen entsprechend Rechnung
getragen werden; die von Rolfe (2006) erwähnte dritte Position, die zuvor
festgeschriebene Kriterien grundsätzlich in Zweifel zieht, bleibt unberücksichtigt. Sie
legt keinerlei verbindliche Maßstäbe an qualitatives Arbeiten an, was der
Nachvollziehbarkeit der Arbeiten und der Entwicklung eines qualitativ
hochwertigen Standards sicherlich nicht zuträglich sein kann. Im Folgenden werden
zuerst auf die klassischen Gütekriterien der quantitativen Forschung eingegangen
(„same-criteria“-Position) und danach die speziellen Gütekriterien qualitativer
Forschung („different-criteria“-Position) erläutert.
64
Klassische Gütekriterien der quantitativen Forschung („same criteria“-Position)
Gütekriterien der sozialwissenschaftlichen Methodenlehre, wie Reliabilität und
Validität, können im klassischen Sinne in der qualitativen Forschung nur bedingt
Anwendung finden (Creswell, 1998; Mayring, 2007).
Verläßlichkeitskontrollen lassen sich mit Hilfe bestimmter Techniken
durchführen, und die Resultate können in Indices zusammengefasst werden.
Diese Techniken sind nicht frei von Schwierigkeiten, und die
zusammenfassenden Ausdrücke werfen einige Probleme bei ihrer
Konstruktion und Interpretation auf. Bei Gültigkeitsprüfungen (validity)
verstärken sich die Schwierigkeiten eher noch. (Ritsert, 1972, S. 71)
So macht es beispielsweise wenig Sinn, für die Reliabilitätsbestimmung oder
Verläßlichkeitskontrolle wie Ritsert (1972) es ausdrückt, die aus der Testtheorie
bekannten Maße wie Paralleltestreliabilität oder Konsistenz heranzuziehen. Sehr nah
an der klassischen quantitativen Reliabilitätsbestimmung liegt jedoch das Konzept
der inhaltsanalytischen Reliabilitätsbestimmung. Diese erfolgt üblicherweise durch
die Berechnung der Beobachterübereinstimmung (auch Interraterreliabilität), d.h.
einen Vergleich der Analyseergebnisse mehrerer Inhaltsanalytiker, wodurch sich die
Inhaltsanalyse auch von anderen unstrukturierten interpretativen Verfahren abhebt
oder wie Ritsert (1972) es etwas philosophischer ausdrückt: „Bei der Inhaltsanalyse
trifft das dialogische Moment, das tendenziell zu einem Consensus im Situations-
und Sinnverständnis führen muß, (…) besonders deutlich hervor“ (Ritsert, 1972,
S. 83). Für die Berechnung der Beobachterübereinstimmung wird in der Regel ein
Teil des Materials von zwei unabhängigen Kodierern bearbeitet und deren
Ergebnisse verglichen. Wie viel an Material dabei heranzuziehen ist und wie viele
Kodierer dabei eingesetzt werden sollten, ist in der Literatur strittig. Mayring (2007)
selbst spricht davon, dass „üblicherweise so vorgegangen [wird], dass die gesamte
Analyse von mehreren Personen durchgeführt wird“ (S. 110), was aber bei
umfangreichen Analysen in der Praxis unter Kriterien wie Effektivität und Effizienz
kaum umsetzbar scheint. Andere geben an, dass nur Teile des Materials von
mindestens zwei Kodierern durchzuarbeiten sind (Spannagel, Gläser-Zikuda &
Schroeder, 2005, nach Krippendorf, 1980) oder es sogar ausreicht, wenn nur ein
geschulter Beobachter nach entsprechender Kodierung einer Stichprobe und Analyse
seiner vorgenommenen Kodierungen das gesamte Material bearbeitet (Milne &
Adler, 1999). Wird die Analyse von mehreren Kodierern durchgeführt, so hat es sich
in den Sozialwissenschaften etabliert, 10-20% des Materials von einem zweiten
Kodierer durcharbeiten zu lassen (Neuendorf, 2002). Auch für die vorliegende
65
Analyse wurden von einem zweiten geschulten Beobachter unabhängig vom ersten
Beobachter vier Ereignisse, das entspricht 22% des gesamten Materials, nochmals
durchgearbeitet (ein ähnliches Vorgehen wählten Meadows, Valleley, Haack,
Thorson & Evans, 2011).
Auch für die angestrebte Höhe der Beobachterübereinstimmung gibt es
unterschiedliche Richtwerte. Dabei ist zu bedenken, dass sehr einfache Analysen oft
per se eine hohe Übereinstimmung mit sich bringen, während dies bei sehr
ausdifferenzierten und umfangreichen Kategoriensystemen schwieriger zu erreichen
ist (Ritsert, 1972). Mayring (2000b) hält für die Höhe der
Beobachterübereinstimmung einen Wert von Cohens Kappa ≥0,7 für angemessen.
Stemler (2001) spricht sich für einen Wert von Cohens Kappa ≥0, 8 aus und verweist
auf die von Landis & Koch (1977) etablierten Richtwerte für Cohens Kappa, die eine
Übereinstimmung von Cohens Kappa ≥0 ,8 als fast perfekte
Beobachterübereinstimmung ansehen (vgl. Tabelle 4).
Tabelle 4: Von Landis & Koch (1977, p. 165) vorgeschlagene Richtwerte für die
Interpretation von Cohens Kappa, in Stemler (2001)
Kappa Statistic Strength of Agreement
<0.00 Poor
0,00 – 0,20 Slight
0,21 – 0,40 Fair
0,41 – 0,60 Moderate
0,61 – 0,80 Substantial
0,81 – 1,00 Almost Perfect
Cohens Kappa-Koeffizient berücksichtigt bei der Berechnung der
Beobachterübereinstimung das Ausmaß der zufällig zu erwartenden
Übereinstimmung und bereinigt automatisch um diese. Auch wenn Cohens Kappa
sehr häufig für die Bestimmung der Beobachterübereinstimmung eingesetzt wird,
hat Krippendorf (1980) einen eigenen Koeffizienten vorgeschlagen, der tauglicher
zur Berechnung scheint (Mayring, 2007), da er für vielerlei Einsatzbedingungen (z.B.
unterschiedliche Kodiererzahlen, Stichprobengrößen und Antwortskalierungen) ein
einheitliches Maß liefert (Krippendorf, 1980). Während Cohens Kappa-Koeffizient
mit der beobachteten und der zufällig zu erwartenden Übereinstimmung rechnet,
66
geht Krippendorfs Alpha von der beobachteten und zufällig zu erwartenden Nicht-
Übereinstimmung aus. Krippendorf (1980) selbst nimmt an, dass Werte für seinen
Koeffizient von Alpha <0,7 dazu tendieren, statistisch nicht signifikant zu sein. Er
selbst verfolgte den Grundsatz, Variablen nur dann zu berichten, wenn ihre
Reliabilität über 0,8 liegt – oder nur sehr vorsichtige Schlussfolgerungen zu ziehen,
wenn diese darunter liegt (Krippendorf, 1980). Für einen kompakten Überblick über
weitere Koeffizienten für die Berechnung der Beobachterübereinstimmung empfiehlt
sich Ritsert (1972, S. 61ff.). Eine ausführliche Diskussion verschiedener Koeffizienten
findet sich bei Banerjee, Capozzoli, McSweeney und Sinha (1999).
Krippendorf (1980) und Ritsert (1972) schlagen vor, für jede Untersuchung vorab ein
Verlässlichkeitsniveau zu definieren und derartige Standards nicht ad hoc zu setzen:
“They must be related to the validity requirements imposed upon research results,
specifically to the costs of drawing wrong conclusions“ (Krippendorf, 1980, p. 147).
Für die Beobachterübereinstimmung wurden beide Koeffizienten berechnet – Cohens
Kappa aufgrund seiner Beliebtheit und Krippendorfs Alpha aufgrund seiner Vorteile
– und jeweils ein Zielwert von 0,8 (= 80% erforderliche Übereinstimmung) für beide
gesetzt. Das Erreichen eines derart hohen Wertes mag allein aufgrund der großen
Ausdifferenziertheit des Kategoriensystems schwerlich gelingen. Nichtsdestotrotz
schien ein hoher Zielwert durchaus angemessen, da das Thema RI eine sehr
sicherheitskritische Relevanz besitzt und dieser gerade bei der Sicherstellung der
Qualität dieser Arbeit Rechnung getragen werden musste.
Aufgrund der großen Anzahl von Kategorien wurde – wie bereits erwähnt – das
erste kategorisierte Ereignis von zwei unabhängigen Kodierern in die Kategorien
eingeordnet, um einen ersten Richtwert für die Beobachterübereinstimmung zu
erhalten. Die Basis der Berechnung bildeten somit jeweils die beiden Eintragungen
der Kodierer für jede der 522 Kategorien. Alle folgenden Ergebnisse weisen wir aus
Gründen der besseren Beurteilbarkeit der Übereinstimmung für numerische Einträge
getrennt aus. Als numerische Einträge bezeichnen wir alle Kategorien, bei denen die
Kodierungen numerisch erfolgten (also eine 0, 1, 2, etc. bei der Kategorisierung eines
Ereignisses ins Kategoriensystem eingetragen wurde), da die Antwortskala
zahlenmäßig beschrieben war. Beispielsweise handelt es sich bei der Kategorie
„Rollverkehrslotse_Lizenz“ beim oben beschriebenen Beispiel „Der Rollverkehrslotse
war im Besitz einer gültigen Lizenz“ um eine solche Kategorie, da das Material auf
einer Antwortskala mit 1=nein und 2=ja zu kodieren war. Hierbei handelt es sich
noch um ein einfaches Beispiel – zum Teil verfügten die numerischen Antwortskalen
über bis zu neun Ausprägungsgrade, die eine Übereinstimmung zwischen den
67
Beurteilern erschweren. Im Gegensatz dazu erfordern Kategorien wie bspw.
„Ereignis_Ort“ die Eintragung einer textuellen Information wie „München“ für die
Kodierung des Flughafens durch Übertragung der Information aus der
entsprechenden Textpassage in das Kategoriensystem. Es ist davon auszugehen, dass
eine Übereinstimmung bei der numerischen Kodierung schwerer zu erreichen ist als
bei derartigen textuellen Einträgen, da im ersten Falle eine Beurteilung des
Sachverhalts nach vorgegebenen Antwortmöglichkeiten erfolgen muss, während im
letzteren Falle einfach die Information übernommen werden kann. Aus Gründen der
Transparenz weisen wir daher numerische Kategorien getrennt aus.
Beim ersten Durchlauf, d.h. nach der Probekategorisierung eines Ereignisses
(entspricht 5% des Materials) durch beide Beobachter, ergab die Berechnung der
Übereinstimmung anhand der rein numerischen Einträge ein Cohens Kappa von
70,8% und ein Krippendorfs Alpha von 75,6%. Nimmt man neben den rein
numerischen Werten noch die textuellen Einträge hinzu, so erhöht sich Cohens
Kappa auf 73,3%, während Krippendorfs Alpha auf 73,6% sinkt (vgl. Tabelle 5).
Tabelle 5: Werte für die Interraterreliabilität nach dem ersten Durchlauf mit dem ursprünglichen
Kategoriensystem; Basis: 1 Ereignis1
Interraterreliabilitätskoeffizienten Gesetzte
Zielwerte
Erreichte
Zielwerte
Numerische Einträge Cohens Kappa
Krippendorfs Alpha
80%
80%
70,8%
75,6%
Numerische und textuelle Einträge
(alle Kategorien)
Cohens Kappa
Krippendorfs Alpha
80%
80%
73,3%
73,6%
Auch wenn diese Werte nur etwas von dem von uns gesetzten
Zielübereinstimmungswert abweichen, wurden alle Kategorien, bei denen die
Einträge voneinander abwichen, noch einmal überprüft und eine Mängelliste
angefertigt (vgl. Anhang). Diese Mängelliste enthielt für alle voneinander
abweichenden Kodierungen Lösungsvorschläge für eine trennschärfere
Kategorienformulierung und wurde ins Kategoriensystem eingearbeitet, um die
Beobachterübereinstimmung weiter zu erhöhen. Anschließend wurden alle 18
Ereignisse (auch das bereits kategorisierte) mit dem überarbeiteten Kategoriensystem
(neu) kodiert und erneut eine Berechnung der Beobachterübereinstimmung
1 Die Reliabilitätskoeffizienten wurden mit dem Reliabilitätsprogramm von Jenderek (2006) erstellt.
68
durchgeführt. Dazu wurden vier Ereignisse (22% des Materials), die per Zufall
gezogen wurden, von einem zweiten Beobachter kodiert. Die Übereinstimmung
belief sich bei den numerischen Einträgen auf 84,7% für Cohens Kappa und 83,5%
für Krippendorfs Alpha. Schließt man die Texteinträge ein, so steigen die Werte auf
85,3% für Cohens Kappa und auf 86,4% für Krippendorfs Alpha (vgl. Tabelle 6). Der
von uns gesetzte Zielwert für beide Koeffizienten wurde damit erreicht, und es kann
von einer nahezu perfekten Beobachterübereinstimmung gesprochen werden.
Tabelle 6: Werte für die Interraterreliabilität nach dem zweiten Durchlauf mit dem überarbeiteten
Kategoriensystem; Basis: 4 Ereignisse (Durchschnitt)
Interraterreliabilitätskoeffizienten Gesetzte
Zielwerte
Erreichte
Zielwerte
Numerische Einträge Cohens Kappa
Krippendorfs Alpha
80%
80%
84,7%
83.5%
Numerische und textuelle Einträge
(alle Kategorien)
Cohens Kappa
Krippendorfs Alpha
80%
80%
85,3%
86,4%
Auch wenn das Konzept der Beobachterübereinstimmung nicht von genereller Kritik
verschont bleibt (eine Darstellung findet sich bei Mayring, 2007, S. 110f), ist und
bleibt die Berechnung der Beobachterübereinstimmung unstrittig das zentrale
Kriterium der Güte einer Inhaltsanalyse (Mayring, 2000a), und so können die
vorliegenden Ergebnisse der Beobachterübereinstimmung damit als sehr
zufriedenstellend bewertet werden.
Spezifische Gütekriterien für qualitative Forschung („different set of criteria“-Position)
Speziell zur Bestimmung der Güte einer inhaltsanalytischen Arbeit hat Krippendorf
(1980) eigene Gütekriterien vorgeschlagen, die begrifflich an die klassischen
quantitativen Gütekriterien (Reliabilität, Validität) angelehnt sind, sich aber vom
Vorgehen der Überprüfung stark von diesen unterschieden (siehe Abbildung 12).
Um die Validität einer inhaltsanalytischen Arbeit zu prüfen, unterscheidet
Krippendorf (1980) folgende Kriterien: Semantische Gültigkeit,
Stichprobengültigkeit, Korrelative Gültigkeit, Vorhersagegültigkeit und
Konstruktgültigkeit. Er teilt sie dabei danach ein, ob sie sich auf die Prüfung des
69
Materials (materialorientiert), die Prüfung der Ergebnisse (ergebnisorientiert) oder
auf den gesamten Prozess (prozessorientiert) beziehen.
Abbildung 12: Überblick über die von Krippendorf (1980) vorgeschlagenen Gütekriterien für die Inhaltsanalyse
(eigene Darstellung)
Generell geht es bei der Testung der Validität darum nachzuweisen, ob die
Analyseergebnisse “match with what is known to be ‚true’ or assumed to be already
valid“ (Krippendorf, 1980, p. 129).
Semantische Gültigkeit bezieht sich auf die Adäquatheit der Kategoriendefinitionen,
deren Ankerbeispiele und Kodierregeln.
Semantical validity is indicated by a substantial agreement between two
different partitions of the same set of units of analysis. One is obtained from
the way the analytical procedure assigns units to its categories. The other is
obtained according to an external criterion, for example, involving judges
familiar with the symbolic nature of the same language who group these units
according to their semantic similarity. (Krippendorf, 1980, p. 161)
Die Sicherstellung der semantischen Gültigkeit erfolgte durch trennscharfe
Kategoriendefinition, Angabe von Ankerbeispielen zu jeder Kategorie, Vorgabe der
Antwortskalen sowie Benennung von Kodierregeln (sowie falls nötig
Abgrenzungskriterien). Alle Kategorien wurden bei der Erzeugung durch ein
zweites Expertenurteil bestätigt. Außerdem wurden Problemfälle konstruiert („was
Vorhersagegültigkeit
(ergebnisorientiert)
Stichprobengültigkeit
(materialorientiert)
Konstruktgültigkeit
(prozessorientiert)
Korrelative Gültigkeit
(ergebnisorientiert)
Stabilität
Reproduzierbarkeit
Exaktheit
Semantische Gültigkeit
(materialorientiert)
70
wäre wenn …?“), die eine besondere Abgrenzung der Kategorien erforderten
(Mayring, 2007).
Bei der Stichprobengültigkeit steht die exakte Stichprobenziehung im Vordergrund.
Krippendorf (1980) unterscheidet bei der Stichprobenziehung zwischen zwei
Prozessen: zum Einen die Stichprobenziehung durch den Analysten („sampling by
the content analyst“) und zum Anderen eine in der Datenquelle selbst begründete
selektive Ausgangsstichprobe („self-sampling within the data source“). Diese letztere
Selektivität in der Stichprobe begründet sich durch unsere Entscheidung, allein die
Daten der BFU in die Analyse einzubeziehen. Dadurch konnten für diese Arbeit nur
diejenigen RI-Vorfälle Berücksichtigung finden, die als schwere Störungen
klassifiziert worden waren und über die entsprechende Berichte vorhanden waren.
Da die Fallzahl sowieso schon recht klein war, fand keine Stichprobenziehung im
klassischen Sinne durch die Analysten statt (vgl. Kapitel 4.2); stattdessen floss alles
verfügbare Material in die Analyse ein.
Für die korrelative Gültigkeit werden die Ergebnisse der Inhaltsanalyse mit einem
Außenkriterium verglichen. Ziel ist es dabei, die Akzeptanz für die Ergebnisse der
eigenen Analyse zu erhöhen, indem eine Korrelation mit bereits etablierten
Ergebnissen aus psychologischen Tests, Interviews, Experimenten, direkter
Beobachtung, etc. nachgewiesen wird (Krippendorf, 1980). Wie Mayring (2007)
feststellt, ist eine Überprüfung nur möglich, wenn bereits andere Ergebnisse mit
einer ähnlichen Fragestellung vorliegen. Wir haben dies gesondert im Kapitel 4.10
(Verallgemeinerungsfähigkeit der Ergebnisse) behandelt und unsere Ergebnisse
denen anderer Länder gegenübergestellt.
Das Kriterium der Vorhersagegültigkeit findet hier keine Anwendung, da keine
Vorhersagen aus dem vorliegenden Material abgeleitet werden sollen, sondern es
sich um eine rein vergleichende Analyse zurückliegender RI handelt.
Konstruktgültigkeit, die Überprüfung der Theoriegeleitetheit der Analyse (Mayring,
2000a), kann auf verschiedenen Wegen sichergestellt werden. Krippendorf (1980,
p. 167) nennt vier Quellen, die genutzt werden können, um analytische Konstrukte
theoretisch zu rechtfertigen: (a) bereits verzeichnete Erfolge mit ähnlichen
Konstrukten und/oder Situationen; (b) Erfahrungen mit dem Kontext der
verfügbaren Daten; (c) etablierte Theorien oder Modelle über die kontextuellen
Abhängigkeiten der Daten; (d) repräsentative Interpreten und Experten. Krippendorf
(1980) merkt weiterhin an, dass bei einzigartigen Inhaltsanalysen, die zuvor noch
nicht durchgeführt wurden, der Nachweis der Konstruktgültigkeit auf einen Schritt
71
begrenzt ist, nämlich die Rechtfertigung des Vorgehens und der Analysekategorien
durch eine gültige Theorie. Gerade diese theoretische Rechtfertigung scheint aber
schwierig, wenn eine Arbeit in hohem Maße auf Daten aus der Praxis zurückgreift,
es kaum eine Theorie über die Entstehung von RI gibt und zudem ein daten- und
nicht eben theoriegeleitetes Vorgehen gewählt wurde. Vorfälle und Unfälle wurden
immer wieder untersucht, oft mit vorgegebenem Bezugsrahmen wie HFACS (vgl.
Kapitel 2.6). Ob bei diesen Analysen von einem Erfolg zu sprechen ist, wie
Krippendorf unter (a) fordert, sei dahingestellt. Bei der vorliegenden Arbeit handelt
es sich um eine Pionierarbeit mit einem zuvor noch nicht eingesetzten
Kategoriensystem – auch hier können schwerlich bereits Erfolge verzeichnet worden
sein. Klar ist aber, dass der Kontext der Daten ein Problem birgt (b): Das Vorgehen
bei Untersuchungen unterliegt dem subjektiven Urteil der Unfalluntersucher und die
gewünschte detaillierte Auseinandersetzung mit dem einzelnen Vorfall ist oft
aufgrund zeitlicher Restriktionen nicht realisierbar. Theorien über die kontextuellen
Abhängigkeiten der Daten (c), wie bspw. die Attributionstheorie oder die
Hypothesentheorie der sozialen Wahrnehmung mit Phänomenen wie dem
fundamentalen Attributionsfehler, defensiven Attributionen, der Akteur-Beobachter-
Divergenz oder dem „WYLFIWYF – what you look for is what you find“ (Aronson,
Wilson & Akert, 2004; Bruner & Postman, 1949; Jones & Nisbett, 1972; Lilli & Frey,
2001; Lundberg et al., 2009; Nisbett, Caputo, Legant & Marecek, 1973; Ross, 1977),
bringen Unfalluntersucher dazu, vornehmlich nach Pilotenfehlern zu suchen und
externe Faktoren bei der Vorfallsaufklärung zu unterschätzen. Eine ausführliche
Darstellung der Begründung ersparen wir uns an dieser Stelle. Auch wenn derartige
Beobachterverzerrungen aus der Sozialpsychologie bekannt sind, lassen sie sich als
Störfaktoren nicht eliminieren, ebenso wenig wie die Tatsache, dass jeder
Unfalluntersuchungsbericht das Denkmodells eines einzelnen Unfalluntersuchers
widerspiegelt. Wir müssen also davon ausgehen, dass jeder
Unfalluntersuchungsbericht eine absolut singuläre Kombination von
Ereignisinformationen und subjektiven, intuitiven Interpretationen dieser durch die
Unfalluntersucher ist, dessen Wahrnehmung von zahlreichen sozialpsychologischen
Phänomenen beeinflusst ist. Repräsentative Interpreten oder Experten (d) wurden
mit der BFU und DFS schließlich bei der Sichtung des Ausgangsmaterials zurate
gezogen. Insgesamt lässt sich zur Konstruktgültigkeit festhalten, dass deren
Überprüfung hier am schwersten von allen Gütekriterien erscheint. Wir haben
versucht, kurz auf Möglichkeiten zur Überprüfung der theoretischen Rechtfertigung
einzugehen, stellen jedoch fest, dass aufgrund des Charakters der Arbeit das
Kriterium – wenn überhaupt – nur eingeschränkt anwendbar ist.
72
Für die Überprüfung der Reliabilität der Arbeit schlägt Krippendorf (1980) vor, drei
Gütekriterien heranzuziehen nämlich Stabilität, Reproduzierbarkeit und Exaktheit
(vgl. Abbildung 12).
Für die Überprüfung der Stabilität (auch: Konsistenz) sollte das Kategoriensystem
noch einmal auf das Material angewendet werden (Mayring, 2007), um
nachzuweisen, dass die Ergebnisse der Auswertung stabil bestehen bleiben.
Aufgrund der Aufwändigkeit dieses Vorgehens und der zeitlichen Beschränkung
dieser Arbeit musste auf die Anwendung dieses Gütekriteriums verzichtet werden.
Die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse, d.h. der Grad der Übereinstimmung zwischen
verschiedenen Kodierern (Mayring, 2007), wird durch die Berechnung der
Beobachterübereinstimmung nachgewiesen. Es sei an dieser Stelle auf die
ausführliche Schilderung weiter oben verwiesen.
Die Exaktheit spiegelt wider, inwieweit die Analyse bestimmten funktionellen
Standards entspricht. Sie setzt Stabilität und Reproduzierbarkeit voraus und lässt
sich nur sehr schwer überprüfen (Mayring, 2007). Oftmals wird daher der
umgekehrte Weg gegangen, und es wird gezielt nach Quellen für Nicht-Reliabilität
gesucht. Krippendorf (1980) führt vier solcher Quellen an: Bei der Analyse für die
Beobachterübereinstimmung können Fundstellen/Auswertungseinheiten und Kategorien
auf systematische Fehler untersucht werden, bei denen die Einträge der Kodierer
voneinander abweichen. Dies wurde in dieser Arbeit sehr früh vorgenommen,
nämlich nach dem ersten Durchlauf für die Beobachterübereinstimmung, um die
Kategorien noch trennschärfer formulieren zu können (vgl. die Ausführungen zur
Mängelliste weiter oben). Auch nach dem zweiten Durchlauf wurden die
abweichenden Fundstellen und Kategorien noch einmal nach systematischen Fehlern
durchsucht. Das Resultat dieser Untersuchung diskutieren wir in Kapitel 9.1 am
Ende der Arbeit. Nicht reliabel ist ein System auch dann, wenn es nicht über eine
genügend hohe Beobachterübereinstimmung verfügt. Es konnte nachgewiesen werden,
dass das System in dieser Hinsicht sehr reliabel ist. Zuletzt kann noch die
Differenzierung der Kategorien geprüft werden. Wenn Kategorien nicht trennscharf
formuliert sind, kann es Sinn machen, diese zu einer Kategorie höherer Ordnung
zusammen zu fassen. Da alle Kategorien nach Einarbeitung der Mängelliste bis auf
wenige Ausnahmen sehr trennscharf formuliert waren und um zudem sehr nah an
den Informationen aus den ursprünglichen Untersuchungsberichten und Bulletins zu
kategorisieren, nahmen wir bewusst keine Zusammenfassungen vor.
73
Da die Gütekriterien in diesem Kapitel sehr ausführlich dargestellt wurden,
schließen wir der besseren Übersicht wegen eine Tabelle an, die alle Gütekriterien
nochmals zusammenfasst und deren Überprüfungsgrad vermerkt (vgl. Tabelle 7).
Tabelle 7: Zusammenfassung der inhaltsanalytischen Gütekriterien
Klassische Gütekriterien der quantitativen Forschung
Reliabilität
Interraterreliabilität
(Beobachterübereinstimmung)
in zwei Durchläufen überprüft; Zielwert von 80% für Cohens
Kappa und Krippendorfs Alpha wurde eingehalten
Spezifische Gütekriterien für qualitative Forschung
Validität
Semantische Gültigkeit
Stichprobengültigkeit
Korrelative Gültigkeit
Vorhersagegültigkeit
Konstruktgültigkeit
überprüft
überprüft (eingeschränkt repräsentativ)
überprüft
nicht anwendbar
nur eingeschränkt anwendbar
Reliabilität
Stabilität
Reproduzierbarkeit
Exaktheit
Systematische Fehler
Hohe Beobachterüberein-
stimmung
Differenzierung der
Kategorien
nicht angewendet
überprüft
überprüft
überprüft
überprüft
bewusst nicht vorgenommen
4.6 AUSWERTUNG
Für die Auswertung des Kategoriensystems wurde ein zweistufiges Vorgehen zur
Reduktion der hohen Kategorienzahl gewählt. In einem ersten Schritt wurden die
522 Kategorien auf diejenigen reduziert, die sich in Form eines Designproblems für
eine AMM darstellen lassen. In einem zweiten Schritt wurde dann für die noch
verbliebenen Kategorien eine Auswertung nach Gemeinsamkeiten (Häufigkeiten)
vorgenommen.
74
Filterung 1: als Designproblem für eine AMM formulierbare Faktoren
Nach der ersten Reduzierung der Kategorien wurde schnell klar, dass sich nur
wenige als Designproblem für eine AMM formulieren und mittels dieser abbilden
lassen. Um zu rekapitulieren, welche Faktoren überhaupt in Form einer Anzeige
oder als Interaktionsmöglichkeit durch eine AMM abzubilden sind, sei auf
Abbildung 7 (Bestandsaufnahme und Systematisierung der aktuellen
Funktionalitäten von AMM) verwiesen. Nach Abgleich mit dieser Systematisierung
ergibt sich folgendes Urteil. Durch eine AMM als cockpitseitiges Assistenzsystem
lassen sich keine Faktoren im Vorfeld des Ereignisses kompensieren, die
das Ereignis selbst näher beschreiben
(Bereich 1: Ereignis generell; Bereich 13: Ereignis konkret)
auf eine Veränderung des Layouts oder der Ausstattung des Flughafens
hinweisen (Bereiche 2: Flughafen und 6: Bahnsystem)
die Beteiligten selbst näher beschreiben, also bspw. Angaben zu Geschlecht,
Alter, Qualifikation von Piloten, Lotsen, etc. machen (Bereich 3: Beteiligte)
die Auswirkungen des Ereignisses beschreiben
(Bereich 4: Schäden sowie Bereich 14: Gefährdung)
ausschließlich den Tower betreffen (Bereich 9: Tower)
die Umgebungsbedingungen wie Sichtbedingungen, Wind und Wetter
betreffen (Bereich 12: Umgebungsbedingungen, ausgenommen
Verkehrsaufkommen)
Angaben zu den verfügbaren Informationen selbst machen
(Bereich 16: Datenqualität; Bereich 18: Eigene Anmerkungen)1
Schlussfolgerungen aus der Unfallanalyse betreffen (Bereich 17: Fazit BFU)
1 Es handelt sich dabei nicht um die für die Piloten verfügbaren Informationen im Cockpit (diese
wären sehr wohl als Designproblem für eine AMM interessant, insbesondere was Themen der
Datenqualität anbelangt). Vielmehr geht es hier um diejenigen Informationen, die aus den Berichten
selbst verfügbar waren, so bspw. Angaben darüber, ob den Vorfalluntersuchern Funkverkehrs- oder
Radardaten bei der Untersuchung vorlagen, oder inwiefern Funkverkehrsdaten auf allen Kanälen
klar verständlich waren.
75
Hingegen als Designproblem formulieren und abbilden lassen sich
Faktoren zur Führung auf dem Rollfeld
(Bereich 5: Start und Landung; Bereich 7: Staffelung; Bereich 8: Bahnplanung)
Faktoren zur Orientierung auf dem Rollfeld
(Bereich 10: Situationsbewusstsein)
Faktoren zur Kommunikation, insbesondere zu Freigaben
(Bereich 11: Kommunikation)
Faktoren, die den umgebenden Verkehr betreffen
(Bereich 12: Verkehr, ausgenommen Sichtbedingungen, Wind und Wetter)
Faktoren, die Maßnahmen bei Bemerken einer potenziellen Kollision
betreffen, insbesondere Aspekte der Kommunikation sowie Aspekte des
Eingriffs durch die Beteiligten selbst (Bereich 15: Maßnahmen, ausgenommen
Maßnahmen nach dem Ereignis)
Durch die erste Filterung der Kategorien wurden somit 11 Kategorien aus der
weiteren Beachtung ausgeschlossen. In die weitere Filterung werden somit nur noch
die Kategorien einbezogen, die den Bereichen 5, 7, 8, 10, 11, 12 (nur Verkehr) sowie
15 angehören (vgl. Tabelle 8).
Tabelle 8: Nach der ersten Filterung: Bereiche, die sich als Designproblem formulieren lassen
(dunkelgrau hinterlegt)
Bereiche Beschreibung
1. Ereignis generell Angaben zu Art, Ort, Datum, Uhrzeit des Ereignisses
2. Flughafen Angaben zum Flughafen, dessen Ausstattung und zur
Risikoanalyse für den Flughafen
3. Beteiligte Angaben zu Beteiligtem1, Beteiligtem2, Towercrew sowie
Unbeteiligtem
4. Schäden Angaben zu Schäden an Beteiligtem1, Beteiligtem2 und
Anderen
5. Start und Landung
Angaben zu Flugregeln/Anflugverfahren, An- und
Abflugsorten, Ausweichflughäfen sowie Aufrollvorgängen
und Startlaufstrecken
6. Bahnsystem Angaben zum Bahnsystem generell, speziellen
Bahnbezeichnungen sowie kreuzenden Bahnen
7. Staffelung Angabe zur zeitlichen Abhängigkeit der Beteiligten
untereinander
8. Bahnplanung Angaben zur Planung von Start-/Landebahnen, Rollwegen,
geografischer Lage und Swingover
76
9. Tower Angaben zu Towersicht, Towerlage und Zuständigkeiten
10. Situationsbewusstsein
Angaben zu Orientierungsverlusten, mentalen Modellen
und der Bemerkung des Ereignisses der Beteiligten und der
Towercrew
11. Kommunikation
Angaben zu Abweichungen von der Standardphraseologie,
Freigaben, Verwechslungen und Überlagerungen von
Funksprüchen sowie Verordnungen
12. Umgebungsbedingungen Angaben zu Sichtbedingungen, Wind und Wetter sowie
Verkehr
13. Ereignis konkret Angaben zu Kollisionen, Überflug, Flugphasen, Ereignisort
14. Gefährdung Angaben, ob von dem eigentlichen Ereignis ein weiteres
Gefahrenpotenzial ausging
15. Maßnahmen Maßnahmen des Towers und der Beteiligten vor und nach
dem Ereignis
16. Datenqualität Angaben zu den zur Verfügung stehenden Daten
17. Fazit BFU Angaben, welche Schlüsse die BFU aus der Untersuchung
gezogen hat
18. Eigene Anmerkungen Angabe, ob die Informationen in den Quellen konsistent
waren
Filterung 2: den Vorfällen gemeinsame Faktoren (Häufigkeitsauswertung)
Das Ziel dieser Filterung war es, aus den Faktoren, die sich als Designproblem für
eine AMM begreifen lassen, diejenigen zu identifizieren, die den untersuchten
Vorfällen gemeinsam waren.
Um die Gemeinsamkeiten zwischen den Vorfällen zu ermitteln, wurde für alle
verbliebenen Faktoren analysiert, wie oft diese bei den 18 Ereignissen auftraten.
Dazu wurde ein dreistufiges Vorgehen gewählt: Als erste Annäherung wurde
geprüft, welcher der Faktoren bei mehr als 75% der Fälle (entspricht ≥ 14 Ereignissen)
auftrat; als zweite Annäherung wurden Faktoren untersucht, die bei mehr als 50%
der Ereignisse auftraten (entspricht 9 Ereignissen); in der dritten Annäherung wurde
geprüft, welche Faktoren bei mehr als 25% der Ereignisse (entspricht ≥ 5 Ereignissen)
auftraten.
Dieses mehrstufige Vorgehen hatte folgende Gründe: Zum Einen erschienen die
Vorfälle oberflächlich betrachtet recht unterschiedlich, so dass von Anfang an nicht
viele Gemeinsamkeiten zwischen diesen zu erwarten waren. Je nach angelegtem
grobem oder feinem Auswertungsraster sind somit unterschiedlich viele Faktoren zu
erwarten, auf die das Auswertekriterium zutrifft. Ein grobes Auswertungsraster
77
fördert nur diejenigen Faktoren zutage, die der Vielzahl der Fälle (hier: 75% aller
Ereignisse) gemeinsam sind. Erwartungsgemäß handelt es sich dabei um recht
wenige Faktoren, die zudem nicht zur Substanz der RI vordringen, sondern
oberflächliche Gegebenheiten beschreiben (Bsp.: Bei 16 Fälle gab es keine
Startverzögerung). Ein sehr fein aufgelöstes Auswertungsraster hingegen, das schon
auf Faktoren anschlägt, die bei bereits ≥ 25% der Ereignisse zutreffen, fördert
erwartungsgemäß eine sehr große Anzahl von Faktoren zu Tage. Bei diesen Faktoren
kann dann jedoch wieder die Relevanz angezweifelt werden, wenn sie bspw. nur bei
5 der 18 Fälle in Erscheinung treten. Die Frage, ob es sich dabei wirklich noch um
Gemeinsamkeiten handelt oder es nicht vielmehr in Richtung Besonderheiten gehen
mag, bleibt unbeantwortet.
Wir versuchten daher einen Kompromiss in der Auswertung zu schaffen zwischen
wenigen, aber teilweise recht oberflächlichen Faktoren, und sehr vielen Faktoren, bei
denen jedoch fraglich ist, ob sie wirklich noch als Gemeinsamkeiten der Vorfälle
betrachtet werden können. Um sich schrittweise diesem Kompromiss anzunähern,
wurde ein dreistufiges Vorgehen von grober Auflösung (75%) über mittlere
Auflösung (50%) bis zu einer sehr feinen Auflösung (25%) realisiert. Ziel war es, die
nach der ersten Filterung nach Design-Faktoren gewonnene Faktorenanzahl weiter
zu reduzieren, um nach dieser Auswertung die wichtigsten Faktoren identifiziert zu
haben, die den Vorfällen gemeinsam waren. Der Ablauf der zweistufigen Filterung
ist in Abbildung 13 auf der nächsten Seite grafisch veranschaulicht.
Selbst nach einer zweistufigen Filterung und Reduzierung der Faktorenzahl stellte
sich bei der qualitativen Inhaltsanalyse wie bei allen Auswertungsverfahren die
Frage nach der Wichtigkeit, Relevanz oder Triftigkeit der Ergebnisse. Ritsert (1972)
merkt hierzu kritisch an: „Keine Variante wissenschaftstheoretischer Überlegungen
vermochte bislang Kriterien zu erläutern, die absolute Triftigkeit von Aussagen über
Sachverhalte verbürgen können“ (Ritsert, 1972, S. 87).
Bei quantitativen Verfahren nimmt einem oft die statistische Signifikanzprüfung der
Ergebnisse die Beantwortung dessen, was als wichtig gilt, ab. Oft bleibt einem in der
qualitativen Inhaltsanalyse jedoch dieser Weg des statistisch Relevanten verwehrt
oder hat aufgrund kleiner Fallzahlen nur wenig Aussicht auf Erfolg. Wenn sich also
mittels statistischer Verfahren die Relevanz der gewonnenen Ergebnisse nicht
beurteilen lässt, ist schließlich der Auswertende selbst gefordert, Wichtiges von
Unwichtigem zu trennen, oder wie Ritsert (1972) es ausdrückt, das zu finden was
über die statistische Relevanz hinausgeht.
78
Abbildung 13: Vorgehen bei der zweistufigen Filterung der Kategorien
Doch wie kann dann Wichtiges von Unwichtigem unterschieden werden? Die
sicherlich gängigste Form der Trennung von Wichtigem und Unwichtigem in der
qualitativen Inhaltsanalyse ist die Auswertung nach Häufigkeiten, die wir in
Filterungsschritt 2 realisiert haben. Üblicherweise werden „Textelemente (…) im
Rahmen einer Fragestellung für wichtig erachtet, weil sie in Häufungen (…)
auftreten“ (Ritsert, 1972, S. 29). Allerdings bedeuten derartige Häufungen für sich
genommen noch nichts, denn sie müssen vor der Erwartungshaltung des Analysten
interpretiert werden:
In fact, the reader of any statistic usually has one of several standards for
interpreting frequencies in mind. The standard of uniform distribution is
invoked when one finds that the frequency in one category is found to be
larger or smaller than the average for all categories. (Krippendorf, 1980,
p. 109)
Bezieht man diese Aussage nun auf die Auswertung von RI-Vorfallberichten, so
kann der von Krippendorf (1980) beschriebene „standard of uniform distribution“ als
mögliches Kriterium für Wichtigkeit angenommen werden. So könnte man vielleicht
als Designproblem für die AMM
formulierbare Faktoren
Gemeinsamkeiten für
der Vorfälle
75% 50% 25%
alle Faktoren
79
die Erwartung haben, dass sich RI-Vorfälle gleichverteilt über den Tag ereignen; sich
also unter Annahme eines Nachtflugverbotes gleich viele Vorfälle von 6 bis 9 Uhr,
zwischen 9 und 12 Uhr, zwischen 12 und15 Uhr, zwischen 15 und 18 Uhr, zwischen
18 und 21 Uhr und von 21 bis 24 Uhr ereignen. Bei 18 analysierten Vorfällen sollte
jede dieser 6 Klassen also drei Mal besetzt sein.
Um der Auswertung vorzugreifen, sehen wir uns beispielhaft das tatsächliche
Auswertungsergebnis an (vgl. Abbildung 14). Zu erkennen ist, dass die
verschiedenen Uhrzeitenklassen nicht mit den gleichen Häufigkeiten besetzt sind,
sondern es eine Häufung von Vorfällen im Bereich zwischen 15-21 Uhr zu geben
scheint. Nach dem Standard of Uniform Distribution würde man hier bereits von
einem zumindest auffälligen Ergebnis sprechen. Doch bedeutet das nun, dass wir
bereits Wichtiges von Unwichtigem getrennt haben und einen wichtigen
beitragenden Faktor identifiziert haben, weil es eine Häufung an Vorfällen zwischen
15 und 21 Uhr zu geben scheint?
Abbildung 14: Häufigkeiten der RI-Vorfälle nach Uhrzeit (erwartete Häufigkeit: gepunktete Linie)1
Ritsert (1972) merkt dazu an, dass eine Exegese, also eine Auslegung von
Ergebnissen, vor allen Dingen dann als gelungen bezeichnet werden kann, „wenn sie
1 Zwischen 24 und 6 Uhr fanden so gut wie keine Flugbewegungen statt; daher wurden diese Bereiche
aus der Betrachtung ausgeschlossen
0
1
2
3
4
5
6:00-9:00
9:00-12:00
12:00-15:00
15:00-18:00
18:00-21:00
21:00-24:00
Zahl an RI (Häufigkeit)
80
einen Sinn- und Bedeutungskontext herausarbeiten kann“ (S. 87). Er beruft sich hier
auf die Ausführungen von Adorno, der argumentiert, dass etwas dann als wichtig
bezeichnet werden kann, wenn es sich im Bezug auf die Fragestellung in einen
Kontext bzw. Sinnzusammenhang einordnen lässt. So kann sogar ein „quantitativ
nebensächliches oder gar irrelevantes Merkmal eine für den Zusammenhang
ausgezeichnete Bedeutung erhalten“ (nach Ritsert, 1972, S. 29). Selbst vereinzelt
Auftretendes oder die Tatsache, dass etwas gänzlich nicht erscheint, kann somit im
Gegensatz zu quantitativen Methoden in der qualitativen Inhaltsanalyse Bedeutung
erlangen (Ritsert, 1972, S. 29).
Nun stellt sich die Frage, wie am Beispiel die gewonnenen Ergebnisse zu RI-
Häufungen nach Uhrzeit in einen Sinnzusammenhang oder Kontext eingebettet
werden können. Auch hierzu gibt Ritsert (1972) Hinweise – auf eine ausführliche
Darstellung möchten wir allerdings verzichten. Im Grundsatz geht es darum,
Ergebnisse mit anderen gewonnenen Erkenntnissen in Verbindung zu bringen, so
dass diese „zusammen ein Ganzes, einen organisierten Zusammenhang bilden“
(Ritsert, 1972, S. 88f.). Insofern kann die Frage der Wichtigkeit oder Unwichtigkeit
von Ergebnissen nicht alleine durch eine Häufigkeitsauswertung beantwortet
werden, sondern in einem zweiten Schritt folgt die Sinnerzeugung einer
argumentativen Logik, bei der auffällige Häufungen in einen größeren
Bedeutungszusammenhang eingeordnet und hinsichtlich ihres Status als
beitragender Faktor diskutiert werden müssen. Für den obigen Fall, der im Übrigen
keinen designbaren Faktor für die AMM darstellt, müsste man sich also weiter
fragen, ob nicht vielleicht auch mehr Flugbewegungen in diesem Zeitraum
stattfinden, ob die Häufung ggf. mit einsetzender Dämmerung einhergeht (durch
Prüfung des Ereignismonats) oder ggf. etwas mit dem Biorhythmus der Piloten zu
tun haben könnte, etc.
Zusammenfassend lässt sich also zur Wichtigkeit von Ergebnissen aus der
qualitativen Inhaltsanalyse festhalten: Eine Auswertung von Häufigkeiten ist
gängige Praxis. Gerade für die Auswertung von Vorfällen bietet es sich an, die
Ergebnisse bspw. am Standard of Uniform Distribution zu prüfen, d.h. nach auffällig
Häufungen dort zu suchen, wo eigentlich eine Gleichverteilung zu erwarten wäre.
Für die vorliegende Arbeit ergeben sich somit folgende Schritte, um die Wichtigkeit
der Ergebnisse zu prüfen: Zuerst werden Faktoren identifiziert, die auffällig hohe
Häufungszahlen nach sich ziehen, d.h. vielen Vorfällen gemeinsam sind. Dies war
bereits Bestandteil der Filterung 2 und wurde in drei prozentualen Schritten
durchgeführt (siehe Kapitel 4.6). Anschließend erfolgt die weitere Einschätzung der
81
Wichtigkeit, indem die gewonnen Erkenntnisse in einen größeren
Sinnzusammenhang oder Kontext eingebettet werden (vgl. Abbildung 15). Es geht
damit letztlich um eine argumentative Wahrheit, die es zu finden und vertreten gilt.
In der folgenden Auswertung ging es dabei nicht darum zu ermitteln, welche
Faktoren ursächlich (kausal) für RI verantwortlich sind. Dies ließe sich nur durch
einen experimentellen Aufbau ausfindig machen. Vielmehr sollte es darum gehen,
beitragende Faktoren herauszustellen, die mit RI einhergehen oder bei ihrer
Entstehung eine Rolle spielen.
Abbildung 15: Vorgehen bei der zweistufigen Filterung der Kategorien sowie Einschätzung der Wichtigkeit der
gewonnenen Ergebnisse
4.7 ERGEBNISSE UND INTERPRETATION
Die absoluten Fallzahlen an Ereignissen sind im Folgenden jeweils in Klammer
angegeben. Es ist wichtig zu wissen, dass es sich bei allen angegebenen Häufigkeiten
um die Mindestzahl der Fälle handelte, auf das das Merkmal zutraf. Denn oft war es
so, dass bei den Fällen nicht immer die gleichen Angaben gemacht wurden und
somit bei einigen Fällen keine Informationen zum Faktor zur Verfügung standen.
Beispiel: „In über der Hälfte der Fälle (10) führte einer der Beteiligten eine Aktion
aus, ohne die entsprechende Freigabe zu besitzen.“ Der Satz kann daher im Sinne
als Designproblem für die AMM
formulierbare Faktoren
Gemeinsamkeiten für
der Vorfälle
75% 50% 25%
Kontextbezug
Einschätzung der
Wichtigkeit
alle Faktoren
82
einer Mindestanzahl interpretiert werden: „In mindestens der Hälfte der Fälle (10)
führte einer der Beteiligten eine Aktion aus, ohne die entsprechende Freigabe zu
besitzen.“
Der Übersichtlichkeit wegen wird die folgende Ergebnisdarstellung nach den
Bereichen aus Tabelle 8 strukturiert. Für jeden Bereich werden zuerst die Ergebnisse
der Auswertung durch das grobe Auswertungsraster (betrifft 75% der Fälle), dann
die Ergänzungen durch das mittlere Auswertungsraster (betrifft 50% der Fälle) und
schließlich weitere Ergänzungen durch das feine Auswertungsrater (betrifft 25% der
Fälle) dargestellt. Bei den Rastern 50% und 25% handelt es sich nur um
Ergänzungen, da natürlich jeder Faktor, der 75% der Fälle gemeinsam ist, auch
automatisch 50% und 25% der Fälle gemeinsam ist. Ebenso verhält es sich mit 50%
Raster. Hier wird jeder Faktor automatisch auch durch das Auswertungsraster 25%
erkannt (vgl. Abbildung 16).
Abbildung 16: Angewandte Auswertungsraster und ihre Beziehungen untereinander
Für sehr wenige Faktoren, bei denen eine statistische Häufigkeitstestung möglich
war, wurde diese mittels chi2-Test durchgeführt, auch wenn eine statistische
Signifikanzprüfung bei derart wenigen Ereignissen nur bedingt sinnvoll und
durchführbar ist. Es mag nicht verwundern, dass aufgrund der kleinen Fallzahlen
bei keinem der Faktoren signifikante Ergebnisse zu berichten waren – wir haben
daher auf einen gesonderten Ausweis verzichtet.
Unter den Auswertungsergebnissen findet sich durch eine horizontale Linie
abgetrennt zu jedem Bereich eine Interpretation der Ergebnisse. Durch diese
Darstellungsform konnte gewährleistet werden, dass alle relevanten Erkenntnisse zu
einem thematischen Bereich gemeinsam interpretiert wurden.
Gemeinsamkeiten für 25% der Vorfälle
Gemeinsamkeiten für 50% der Vorfälle
Gemeinsamkeiten für 75% der Vorfälle
Besonderheiten der Einzelfälle
83
Wie erwartet konnten beim Einsatz des groben Auswertungsrasters nur 30
Kategorien identifiziert werden, auf die die Filterregel zutraf. Bei der Mehrzahl
dieser Kategorien handelte es sich um Aussagen, die die Abwesenheit von Faktoren
betrafen. Bei Anwendung des mittleren Auswertungsrasters erhöhte sich die
Faktorenzahl auf 51 (zusätzliche 21 Faktoren). Das feinste Auswertungsraster
identifizierte schließlich 98 Faktoren, die den Vorfällen gemeinsam waren
(zusätzliche 47 Faktoren). Faktoren wurden dann zusammengefasst, wenn dadurch
kein Informationsverlust entstand oder die Auswertung nur in Kombination mit
einem anderen Faktor Sinn ergab.
4.7.1 START & LANDUNG (BEREICH 5)
Gemeinsamkeiten für mindestens 75% der Vorfälle (Häufigkeit des Faktors ≥ 14)
Die Auswertung konnte belegten, dass es in fast allen Fällen keinerlei Verzögerung
beim Abrollen gab (17), keine Rollwegslandung durchgeführt wurde (16), es nicht zu
einer Startverzögerung kam (16) und die Startbahn als nicht belegt beschrieben
wurde (17), d.h. von der BFU wurde nur in einem Fall wörtlich festgehalten, dass
sich während des Start- oder Landevorgangs ein anderes LFZ auf der Start-/
Landebahn befand.1
Gemeinsamkeiten für mindestens 50% der Vorfälle (Häufigkeit des Faktors ≥ 9)
Zusätzlich zu den oben genannten Faktoren konnte festgestellt werden, dass in über
der Hälfte der Fälle der Beteiligte 1 (Bet1)2
1 Nur im Falle des Aktenzeichens EX005-0/07 (BFU, 2007b) verwendete die BFU im Bericht nämlich die
Worte „belegte Bahn“, die damit als solche kodiert werden konnte. Hier befand sich während einer
bereits erteilten Startfreigabe noch ein weiteres Flugzeug im Abrollvorgang auf der Bahn. Natürlich
war bei den meisten analysierten Ereignissen die Bahn durch ein weiteres Flugzeug belegt, wurde
von der BFU jedoch nicht explizit als „belegte Bahn“ geschildert. Hätte man die Ereignisse dennoch
alle als belegte Bahn kodiert, wäre die Kodierung nicht mehr textgeleitet erfolgt, sondern hätte einer
Beurteilung des Sachverhaltens seitens der Kodierer bedurft, was explizit nicht erwünscht war. Die
eigentliche Runway Incursion ist damit über diese Kategorie nicht identifizierbar, sondern wird eher
in Bereichen wie Staffelung (siehe
einen Instrumentenanflug durchgeführt
4.7.2) sichtbar.
2 Als Beteiligter 1 (Bet1) wurde dasjenige Luftfahrzeug bezeichnet, das an erster Stelle im Bericht
benannt wurde; entsprechend wurde das zweitgenannte Luftfahrzeug als Beteiligter 2 (Bet2)
bezeichnet. Bis auf einen Fall (siehe Unfallbericht 5X015-1/05) ist es immer der Bet1, der
freigabenkonform handelt. Einen Beitrag dazu, dass sich die Situation schließlich zu einer RI
entwickelt, leisten dann entweder der Bet2, der die Bahn bspw. ohne Freigabe kreuzt oder aufrollt,
oder der Lotse.
84
hat (11) und normal auf die Startbahn aufgerollt ist (10; kein kurzes Aufrollen). Ein
Startabbruch wurde in über der Hälfte der Fälle nicht durchgeführt (11).
Gemeinsamkeiten für mindestens 25% der Vorfälle (Häufigkeit des Faktors ≥ 5)
Weiterhin führte Bet2 in gut einem Drittel der Vorfälle einen Instrumentenanflug
durch (7). Das Anflugverfahren von Bet1 fand in einem Drittel der Fälle nach IFR
(Instrumentenflugregeln) statt (6). In über einem Drittel der Fälle flog Bet2 in einem
stabilisierten Anflug an (7). In mehr als einem Drittel der Fälle wurde weder von
Bet1 (7) noch von Bet2 (8) ein Ausweichflughafen angeflogen. Bet2 rollte in einem
knappen Drittel der Fälle normal auf (5). Ein Startabbruch wurde in über einem
Drittel der Fälle (7) durchgeführt. So musste auch in über einem Drittel der Fälle (7)
der Startlauf wiederholt werden; davon war es der Bet1 in einem Drittel der Fälle (6),
der den Startlauf wiederholen musste.
Insgesamt lässt sich festhalten, dass nahezu alle durch die drei Raster identifizierten
Faktoren kaum auffällige Ergebnisse liefern. Instrumentenanflüge scheinen, gerade
auf Verkehrsflughäfen, eher üblich und kaum außergewöhnlich zu sein. Auch das
Anfliegen eines Ausweichflughafens, wie es beim Unglück auf Teneriffa eine große
Rolle spielte, scheint hier kaum ein Thema gewesen zu sein. Weder das Auf- noch
Abrollen verlief bei den Beteiligten ungewöhnlich. Es gab keinerlei Verzögerungen,
weder beim Starten noch beim Abrollen von der Bahn. Die Start-/Landebahnen
waren frei und während des Start- oder Landevorgangs nicht von einem anderen
Luftfahrzeug belegt. Alles schien völlig normal und routinemäßig abzulaufen. Einzig
der siebenmalige Startabbruch ist auffällig, jedoch gut erklärbar: So scheint er die
gängigste Maßnahme zu sein, um eine bevorstehende Kollision zu verhindern. Dass
anschließend der Startlauf in genau diesen 7 Fällen zu wiederholen war, ist
selbstverständlich.
FAZIT: Für den Bereich 5: Start & Landung muss also gefolgert werden, dass keiner
der durch das Raster ermittelten Faktoren im Sinne des Kapitels 4.6 als wichtiger
beitragender Faktor einzuschätzen ist.
4.7.2 STAFFELUNG (BEREICH 7)
Gemeinsamkeiten für mindestens 75% der Vorfälle (Häufigkeit des Faktors ≥ 14)
In allen Fällen waren die Aktionen der Beteiligten (genauer: der Verkehrsfluss)
voneinander zeitlich abhängig (18). In mehr als Dreiviertel aller Fälle kam es zu
85
keiner Staffelungsunterschreitung (16) und in fast allen Fällen war eine hohe
Taktung gegeben (17), d.h. die Beteiligten sollten in kurzem Abstand hintereinander
starten bzw. landen. Zudem war festzustellen, dass die Flugphasen in mehr als
Dreiviertel aller Fälle durcheinander, also in der falschen Reihenfolge ausgeführt
wurden (15).
Gemeinsamkeiten für mindestens 50% der Vorfälle (Häufigkeit des Faktors ≥ 9)
In über der Hälfte der Fälle (11) sollte Bet1 seine Aktion vor Bet2 ausführen. Bei der
Hälfte der Fälle (9) führte jedoch Bet2 seine Aktion vor Bet1 aus, obwohl dies in
anderer Reihenfolge geplant war.
Gemeinsamkeiten für mindestens 25% der Vorfälle (Häufigkeit des Faktors ≥ 5)
Bei den restlichen gut 1/3 Fällen (7) sollte Bet2 zuerst seine Aktion vor Bet1
ausführen. Auch dies wurde nicht so umgesetzt, denn in einem Drittel der Fälle (6)
führte Bet1 seine Aktion unplanmäßig vor Bet2 aus.
Die Aktionen der beiden Beteiligten waren bei allen Fällen miteinander verwoben.
Zwar kam es zu keinen Staffelungsunterschreitungen, jedoch sollten die Beteiligten
oft in kurzem Abstand hintereinander starten oder landen, d.h. die Taktung auf den
Flughäfen war als sehr hoch einzuschätzen. Im Großteil der Fälle wurden
überraschenderweise die Flugphasen in der falschen Reihenfolge ausgeführt, d.h.
bspw. statt „Bet1: Starten, dann Bet2: Bahn kreuzen“ wurde erst durch Bet2 gekreuzt
und dann (oder währenddessen) durch den Bet1 gestartet. Die Ausführung von
Handlungen in der falschen Reihenfolge schien uns daher ein wesentlicher Faktor zu
sein, da dies kaum als übliche Praxis an Flughäfen angesehen werden kann oder
unserer Erwartungshaltung entsprach.
FAZIT: Für die weitere Arbeit und die Entwicklung neuer Funktionalitäten wird der
Faktor daher als interessant eingestuft und weiterhin Berücksichtigung finden.
4.7.3 BAHNPLANUNG (BEREICH 8)
Gemeinsamkeiten für mindestens 75% der Vorfälle (Häufigkeit des Faktors ≥ 14)
Für Bet1 kam es in über Dreiviertel aller Fälle (16) zu keiner Abweichung der
tatsächlich genutzten Bahn von der geplanten bzw. zugewiesenen Bahn. Bei den
Rollwegen gab es bei über Dreiviertel der Fälle weder bei Bet1 (14) noch bei Bet2 (15)
eine Abweichung vom geplanten bzw. zugewiesenen Rollweg.
86
Gemeinsamkeiten für mindestens 50% der Vorfälle (Häufigkeit des Faktors ≥ 9)
Bei Bet2 kam es in über der Hälfte der Fälle (10) zu keiner Abweichung der
tatsächlich genutzten Bahn von der geplanten bzw. zugewiesenen Bahn. Nimmt man
beide Beteiligten zusammen und zählt sowohl Abweichungen von (freigegebenen)
Start-/Landebahnen als auch Rollwegen, so gibt es Abweichungen bei fast 2/3 der
Vorfälle (11).
Gemeinsamkeiten für mindestens 25% der Vorfälle (Häufigkeit des Faktors ≥ 5)
Bei Bet2 kam es in fast 1/3 der Fälle (5) zu einer Abweichung zwischen geplanter,
zugewiesener und tatsächlich genutzter Bahn. In allen 5 Fällen war die Abweichung
nicht vom Tower erteilt (fremd), sondern eigenmächtig (eigen) durchgeführt worden.
Ein Swingover wurde bei Bet1 bei einem Drittel (6) bzw. bei Bet2 einem guten Drittel
der Fälle (8) nicht ausgeführt.
Die Abweichungen zwischen geplanter, zugewiesener und tatsächlich genutzter
Bahn wurden immer erst dann als solche kodiert, wenn der Beteiligte von der
geplanten oder zugewiesenen freigegebenen Rollsequenz, z.B.07R-C-D (von Bahn
07R über Rollweg C nach Rollweg D), abwich. Eine solche Abweichung von der
freigegebenen Rollsequenz gab es – nimmt man beide Beteiligte zusammen – in
beachtlichen 11 Fällen. Das eigentliche Problem für die Abweichungen schien bei
genauer Betrachtung dabei oft eine Übertretung der Freigaben (genauer:
Übertretung/Ausweitung der freigegebenen Rollroute) und keine Verwechslung der
Bahnen gewesen zu sein, da nur in einem Fall der Beteiligte tatsächlich die Bahnen
verwechselte und auf einer falschen Bahn landete (Verwechslung der Bahnen mit
Rollwegslandung; Aktz. 7X003-0/01). Vielmehr rollten die Beteiligten ohne
entsprechende Freigabe auf, kreuzen Bahnen oder starteten. Eine detaillierte
Aufschlüsselung findet sich bei der Ergebnisdarstellung zum Bereich 11:
Kommunikation. Diese Freigabenübertretungen bzw. -ausweitungen erklären auch,
weshalb einer der Beteiligten des Öfteren die Flugphasen in der falschen Reihenfolge
ausführte: Wahrscheinlich nahm er an, dass seine Freigabe es ihm bereits erlaubte,
die Bahn zu kreuzen oder auf diese aufzurollen, obwohl dies zum gegebenen
Zeitpunkt nicht der Fall war und erst an späterer Stelle (nach der Aktion eines
anderen Beteiligten) hätte erfolgen sollen.
FAZIT: Der Faktor „Abweichung von der freigegebenen Rollsequenz“ wird daher
für die weitere Arbeit als wichtiger Faktor eingestuft. Andererseits muss auch
festgehalten werden, dass es bei RI natürlich einer irgendwie gearteten Abweichung
87
von freigegebenen Rollrouten bedarf, denn sonst wäre das Kriterium der „incorrect
presence of an aircraft“ aus der ICAO-Definition nicht erfüllt.
4.7.4 SITUATIONSBEWUSSTSEIN (BEREICH 10)
Gemeinsamkeiten für mindestens 75% der Vorfälle (Häufigkeit des Faktors ≥ 14)
In fast allen Fällen (16) hatte der Bet1 keinen Orientierungsverlust erlitten; bei Bet2
war dies in allen Fällen (18) gegeben. Schließt man vom Verhalten der Beteiligten auf
deren mentale Modelle zurück, so ist festzustellen, dass das mentale Modell von Bet1
in über Dreiviertel aller Fälle mit der tatsächlichen Situation übereinstimmte (15).
Das Ereignis1
Gemeinsamkeiten für mindestens 50% der Vorfälle (Häufigkeit des Faktors ≥ 9)
wurde vom Bet1 in 2/3 der Fälle (12) bemerkt. Der Bet2 bemerkte das
Ereignis in über Dreiviertel aller Fälle (14) nicht.
Bei Bet2 hingegen stimmte das mentale Modell in über der Hälfte der Fälle (10) nicht
mit der tatsächlichen Situation überein, in der knappen Hälfte der Fälle (8) schon.
Auch beim PL12
Gemeinsamkeiten für mindestens 25% der Vorfälle (Häufigkeit des Faktors ≥ 5)
lagen ähnliche Verhältnisse vor: Das mentale Modell des Lotsen
stimmte in über der Hälfte der Fälle (11) nicht mit der tatsächlichen Situation
überein. Der PL1 bemerkte das Ereignis in der Hälfte der Fälle (9) nicht.
In 7 der 10 Fälle, in denen das mentale Modell des Bet2 nicht mit der Realität
übereinstimmte, hat der Bet2 diese Nichtübereinstimmung während des gesamten
Ereignishergangs nicht bemerkt (er hat folglich in nur 3 Fällen die
Nichtübereinstimmung noch vor dem Ereignis bemerkt). In über einem Drittel der
Fälle (7) stimmte das mentale Modell des Lotsen mit der tatsächlichen Situation
überein. In 7 der 11 Nichtübereinstimmungsfälle hat der Lotse die
Nichtübereinstimmung noch vor dem Ereignis bemerkt (er hat folglich in 4 Fällen die
Nichtübereinstimmung nicht vor dem Ereignis bemerkt). Das Ereignis wurde vom
Bet1 in einem Drittel der Fälle nicht bemerkt (6). Der PL1 bemerkte das Ereignis in
über 1/3 der Fälle (7).
In fast allen Fällen gab keiner der Beteiligten an, seine Orientierung verloren zu
haben. Versucht man jedoch über das Verhalten der Beteiligten zu ermitteln, ob
1 Als Ereignis wurde die kritischste Situation zwischen zwei Beteiligten definiert, bei der der Abstand
zwischen den Beteiligten minimal ist.
2 PL1 = Platzverkehrslotse 1
88
deren mentales Modell mit der Realität übereinstimmte, stellt man fest, dass der Bet1
zu jeder Zeit über die sich entwickelnde Situation Bescheid wusste und auch das
Ereignis bemerkte, während der Bet2 zu fast keiner Zeit über die sich entwickelnde
Situation Bescheid wusste und auch das Ereignis im Großteil der Fälle nicht
bemerkte. Die Erkennungsrate war damit entsprechend gering. Dies mag auch daran
gelegen haben, dass die einzig mögliche Information der Piloten über das Ereignis in
der Kommunikation mit den Lotsen bestand. Bereich 15 wird später jedoch zeigen,
dass nur ein verschwindet kleiner Teil dieser Kommunikation auch wirklich sein Ziel
erreicht. Da eine anders geartete Informierung oder Alarmierung in letzter Instanz
im Cockpit nicht vorhanden war, blieb der Bet2 in Unkenntnis über das sich
entwickelnde Ereignis. Auch der PL1 wusste eher nicht über die sich entwickelnde
Situation Bescheid, bemerkte jedoch manchmal noch vor dem Vorfall seine
Fehleinschätzung (manchmal aber auch nicht).
Wieso das mentale Bild des Bet2 so selten mit der tatsächlichen Situation
übereinstimmt, kann aufgrund der Datenlage nicht wirklich geklärt werden. Oftmals
heißt es „der Beteiligte rollte eigenmächtig auf die Bahn auf“ oder „Oh very sorry.
We had a misunderstanding inside the cockpit.” (Aktz. 5X004-1-2/07) bzw. „Sorry
about that.“ (Aktz. 5X006-1-2/08) ohne genaue Angabe von Gründen.
In manchen Fällen lässt die Befragung der Piloten vereinzelte Rückschlüsse darauf
zu, wieso das nicht mit der Realität übereinstimmende mentale Modell der Piloten so
lange durch diese aufrecht erhalten wurde. Manchmal ergeben sich auch aus dem
Bericht Indizien für einen Rückschluss. Hierzu seien folgende Beispiele angeführt:
Abweichender Read-Back wurde vom Lotsen nicht wahrgenommen und nicht
korrigiert (Aktz. 5X015-1-2/05); Funkspruch wird nicht zurückgelesen
(Aktz. EX002-1-2/09)
„…sahen die beiden Piloten den A321 vorbeirollen und haben diesen als das
in der konditionellen Freigabe gemeinte Flugzeug betrachtet“
(Aktz. EX006-1-2/04)
„Da eine solche Genehmigung ihrer Erwartungshaltung für den weiteren
Ablauf des Rollens zur Parkposition auf dem nördlichen Vorfeld entsprach,
antwortete die Besatzung mit: ‚On Golf äh cross runway 07L‘.“
(Aktz. EX001-1/2/06).
„Diesen Irrtum bemerkte er auch nicht, als er im Anflug eine Boeing 767
überfliegen musste. Er nahm an, dass der Kontrollturm ihn deshalb
89
angewiesen hatte, eine ‚lange Landung‘ durchzuführen.“
(Aktz. 7X003-0/01)
Die Piloten bauen hier eine gewisse Erwartung gegenüber dem folgenden
Fluggeschehen auf. Diese Erwartung wird solange aufrechterhalten, wie sich das
Geschehen um die Beteiligten erwartungskonform verhält. Wird also dem Beteiligten
nicht in irgendeiner Form eine Information zugetragen, die seiner Erwartung
widerspricht, wird das mentale Modell auch nicht korrigiert oder aktualisiert – eine
typisch menschliche und zudem kognitiv sehr effiziente
Informationsverarbeitungsstrategie (affirmative Informationssammlung, siehe z.B.
Badke-Schaub, Hofinger und Lauche, 2008; Dörner, 2008). Fallen dann noch
Korrekturschleifen weg, z.B. ein Lotse, der einen fehlerhaften Read-Back nicht
bemerkt und korrigiert, dann hält der Beteiligte ein fehlerhaftes Bild der Situation
um ihn herum aufrecht, bis es zum Ereignisfall kommt.
Ob vielleicht fehlende Ortskenntnis beim Aufbau eines fehlerhaften mentalen
Modells eine Rolle spielt, bleibt unklar, denn nur in einem Fall liegen dazu
Informationen vor (Aktz. EX002-1-2/09).
Zudem scheint es bezeichnend zu sein, dass das Ereignis in einigen Fällen gänzlich
unbemerkt bleibt, bis die kritischste Situation zwischen den Flugzeugen bereits
vorbei war: So bemerkte der Lotse das Ereignis in der Hälfte der Fälle erst hinterher,
auch der Bet2 nahm das Ereignis in 14 von 18 Fällen erst nach der kritischen
Annäherung wahr. Insgesamt verblieb die Aufgabe, die Lage zu retten beim Bet1, da
weder Bet2 noch PL1 ein zuverlässiges Bild der Situation im Kopf hatten. Auch wenn
dies nun sehr zugespitzt ausgedrückt ist, war es tatsächlich der Bet1, der – wie wir
später noch sehen werden – durch sein eigenständiges Eingreifen in die Situation das
Schlimmste verhindert hat.
FAZIT: Für die weitere Arbeit bleibt also festzuhalten, dass die Abweichung des
mentalen Modells von der Realität in vielen der analysierten RI einen wichtigen
Faktor darstellte. Ferner scheint es uns sinnvoll, den indirekt aus der Analyse
abgeleiteten Faktor der fehlenden Informierung oder Alarmierung in kritischen
Situationen weiterhin zu berücksichtigen, denn nicht immer kann gewährleistet
werden, dass es zu keiner Abweichung zwischen dem mentalem Modell des Piloten
und der Realität kommt.
90
4.7.5 KOMMUNIKATION (BEREICH 11)
Gemeinsamkeiten für mindestens 75% der Vorfälle (Häufigkeit des Faktors ≥ 14)
Es gab in über Dreiviertel aller Fälle (14) keine Abweichung von der
Standardphraseologie. Eine konditionelle Freigabe wurde in fast allen Fällen (17)
nicht gegeben. In fast allen Fällen (17) lag keine Verwechslung der Freigaben vor.
Auch kam es in über ¾ aller Fälle (15) zu keinem Frequenzwechsel ohne vorherige
Anweisung durch den Lotsen. In fast keinem Fall (17) kam es zu einer Überlagerung
der Funksprüche.
Gemeinsamkeiten für mindestens 50% der Vorfälle (Häufigkeit des Faktors ≥ 9)
In über der Hälfte der Fälle (10) führte einer der Beteiligten eine Aktion aus, ohne die
entsprechende Freigabe zu besitzen. In knapp Dreiviertel aller Fälle (13) kam es zu
keinem Kommunikationsabriss.
Gemeinsamkeiten für mindestens 25% der Vorfälle (Häufigkeit des Faktors ≥ 5)
In fast 1/3 aller Fälle (5) kam es zu einem Start ohne Startfreigabe (in allen 5 Fällen
durch den Bet2) und in einem weiteren Drittel aller Fälle (5) zum Kreuzen einer Bahn
ohne entsprechende Freigabe (davon 2 Mal durch Bet1 und 3 Mal durch Bet2). Einen
Konflikt zwischen den bestehenden Freigaben gab es in über einem Drittel der Fälle
(7), bei knapp 2/3 der Fälle bestand kein Konflikt.1 Eine Anweisung zu einer
normalen (und keiner kurzen oder langen) Landung gab es für Bet1 in einem
knappen Drittel (5) und für Bet2 in einem Drittel (6) aller Fälle.
Als (hoffentlich) üblich für das normale Fluggeschehen konnten die folgenden
Faktoren eingeschätzt werden: Es gab fast keine Abweichung von der
Standardphraseologie, keine Überlagerung von Funksprüchen, keine
Freigabenverwechslungen, keine Wechsel von Frequenzen ohne Anweisung durch
den Lotsen, keinen Kommunikationsabriss, und es wurde normal gelandet.
Auffällig war jedoch, dass in der Hälfte der Fälle die Beteiligten ohne vorhandene
Freigabe aufrollten, aufrollten und starteten oder kreuzten. Wenn man bedenkt, dass
der Bet2 oft kein mit der Realität übereinstimmendes Bild der Situation hatte,
1 Als konfligierende Freigaben werden zwei zwischen den Beteiligten gleichzeitig bestehende
Freigaben bezeichnet, die eine Anwesenheit am gleichen Ort zur gleichen Zeit oder kurz
hintereinander wahrscheinlich machen.
91
verwundert dies aber nicht. Im Detail ergab sich folgende Aufschlüsselung für die
Fälle ohne vorhandene Freigabe:
Kreuzen ohne Freigabe: 5 Fälle (Aktz. 5X015-1-2/05, EX001-1/2/06, EX003-1-
2/04, 5X004-1-2/07, EX002-1-2/09)
Aufrollen ohne Freigabe: 2 Fälle (Aktz., 5X006-1-2/08, EX006-1-2/04);
Aufrollen mit Starten ohne Freigabe: 3 Fälle (Aktz. 5X011-1-2/05, 5X014-1-2/05,
EX009-1-2/06)
Weshalb es zu diesen Fällen kam, war nicht immer einfach zu klären. Die
Erwartungshaltung des Beteiligten spielte dabei sicherlich wieder eine Rolle. In den
meisten Fällen schien der Beteiligte die Freigaben fehl zu interpretieren. Drei
verschiedene Klassen solcher Fehlinterpretationen unterschieden wir aufgrund der
Datenlage. Eine Fehlinterpretation konnte folglich dann entstehen, wenn
eine unübliche/missverständliche Phraseologie verwendet wird und/oder die
Bezugspunkte der Phraseologie (bspw. bei einer konditionellen Freigabe)
nicht vollständig klar sind (Bsp.: „Q400, taxi runway 25 left turn out A up to
D“, Aktz. EX002-1-2/09; „For crossing contact …“, Aktz. 5X015-1-2/05;
konditionelle Freigabe: „behind next landing short final line up 08 right
behind”, Aktz. EX006-1-2/04)
die Phraseologie zwar richtig verwendet wird, aber der Beteiligte in seiner
Erwartungshaltung die Freigabe um einen Aktionsschritt eigenständig
erweitert, der in der ursprünglichen Freigabe nicht enthalten war (Bsp.: Lotse:
„Taxi holding point Alpha, runway 21“; Beteiligter: „Taxi runway holding
point runway 21 via Alpha“, Aktz. 5X006-1-2/08; Anweisung: „[Rufzeichen]
for crossing now 119,9 bye bye.“ Der Pilot las jedoch zurück, dass er die Piste
kreuzen und danach 119,900 MHz rufen würde: „Crossing and 119,9
[Rufzeichen], bye Sir.“, Aktz. 5X015-1-2/05). Diese eigenständige Erweiterung
konnte selbst dann noch erfolgen, wenn der Beteiligte selbst die Freigabe
völlig korrekt zurücklas, dann aber anders handelte (Bsp.: Lotse: „hold short
of 23 left“ – „diese Anweisung wurde vom Copiloten der Embraer korrekt
zurückgelesen“ – Embraer kreuzt daraufhin die Startbahn, Aktz. 5X004-1-
2/07).
ein der ursprünglichen Freigabe widersprechender Read-Back vom Lotsen
oder der Besatzung nicht korrigiert wird und somit das Missverständnis
unentdeckt bleibt (Bsp.: „Abweichender read back wurde vom Lotsen nicht
wahrgenommen und nicht korrigiert“, Aktz. 5X015-1-2/05; „Funkspruch wird
92
nicht zurückgelesen“, Aktz. EX002-1-2/09; „Die darauf folgende Antwort der
Besatzung: ‚On Golf äh cross runway 07L‘ missverstand der Lotse,
interpretierte sie gemäß seiner Erwartungshaltung als Bestätigung seiner
Anweisung vor der Piste zu halten“, Aktz. EX001-1/2/06)
FAZIT: Bei vielen Vorfällen konnten wir Probleme mit den Freigaben offenlegen, sei
es, dass die Wortlaute der Freigabe nicht der Norm entsprachen, die Piloten ihre
Freigaben übertraten oder fehlerhafte Read-Backs nicht entdeckt wurden. Der Faktor
„Ausführung einer Aktion ohne entsprechende Freigabe“ wird entsprechend unserer
Argumentation als wichtig eingestuft und für die weitere Arbeit berücksichtigt.
4.7.6 UMGEBUNGSBEDINGUNGEN (NUR VERKEHR; BEREICH 12)
Gemeinsamkeiten für mindestens 75% der Vorfälle (Häufigkeit des Faktors ≥ 14)
Eine konkrete Aufforderung zur Beeilung wurde von einem der Beteiligten in über
Dreiviertel aller Fälle (15) nicht gegeben.
Gemeinsamkeiten für mindestens 50% der Vorfälle (Häufigkeit des Faktors ≥ 9)
(keine)
Gemeinsamkeiten für mindestens 25% der Vorfälle (Häufigkeit des Faktors ≥ 5)
Nimmt man jedoch die Fälle zusammen, in denen entweder das
Verkehrsaufkommen als hoch eingeschätzt wurde oder von einem der Beteiligten
irgendwann im Geschehensverlauf eine Aufforderung zur Beeilung gegeben wurde,
so erfüllte bereits ein knappes Drittel aller Fälle (5) diese Gegebenheit.
Auffallend ist das hohe Verkehrsaufkommen bzw. die Aufforderung an die
Beteiligten zur Beeilung, die bei einem Teil der Fälle eine Rolle spielte. Allerdings
kann auch hier gemutmaßt werden, dass der hohe zeitliche Druck heutzutage gang
und gäbe an Flughäfen ist und alle Flugbewegungen – und damit auch erfolgreiche,
bei denen es zu keinerlei Vorfall kommt – mit diesem konfrontiert sind.
FAZIT: Ob es sich bei hohem Verkehrsaufkommen um einen beitragenden Faktor für
RI handelt, ist mehr als fraglich, weshalb wir den Faktor in der weiteren Arbeit nicht
berücksichtigen werden.
93
4.7.7 MAßNAHMEN DES TOWERS UND DER BETEILIGTEN VOR DEM EREIGNIS
(BEREICH 15)
Gemeinsamkeiten für mindestens 75% der Vorfälle (Häufigkeit des Faktors ≥ 14)
Bet2 griff in ¾ aller Fälle (14) vor dem Ereignis nicht in das Geschehen ein.
Gemeinsamkeiten für mindestens 50% der Vorfälle (Häufigkeit des Faktors ≥ 9)
Ein außerplanmäßiges Eingreifen durch den Tower vor dem Ereignis erfolgte für den
Bet1 in über 2/3 aller Fälle (13) nicht. In knapp 2/3 der Fälle (11) gab der Tower auch
keine Anweisung an den Bet2, um vor dem Ereignis ins Geschehen einzugreifen. Der
Bet1 griff außerplanmäßig und eigeninitiativ in 2/3 aller Fälle (12) vor dem Ereignis
in das Geschehen ein.
Gemeinsamkeiten für mindestens 25% der Vorfälle (Häufigkeit des Faktors ≥ 5)
Der Tower versuchte in über 1/3 der Fälle (7) durch eine Anweisung an den Bet2 in
das Geschehen einzugreifen. In knapp 1/3 der Fälle (5) griff der Bet1 nicht
außerplanmäßig in das Geschehen ein. Bei den 12 Fällen, bei denen der Bet1
eigeninitiativ in das Geschehen eingriff, bestand dieser Eingriff in 7 Fällen aus dem
Stoppen/Abbremsen des LFZ.
Der Tower griff vor dem Ereignis durch eine Anweisung an Bet1 in 2/3 der Fälle
nicht ein, ebenso wie an Bet2. In nur gut 1/3 der Fälle griff der Tower durch einen
Funkspruch an Bet2 noch vor dem Ereignis ein. Die Fälle, in denen der Bet1 vom
Tower vor dem Ereignis angerufen wurde, blieb selbst vom Filter 25% unentdeckt.
Sieht man in den Daten nach, so kann man nur 4 Fälle identifizieren. Diese Dramatik
wird noch gesteigert, wenn man sich die Ausführungsraten dieser Anweisungen
genauer ansieht: Ausgeführt wurden Aufforderungen durch den Tower bei Bet1 in 3
von 4 Fällen; bei Bet2 nur in 3 von 7 Fällen. Die Ausführungsrate lag bei Bet1 damit
bei 75%, bei Bet2 hingegen nur bei 43%. Dies könnte wiederum daran liegen, dass
wie oben beschrieben in über der Hälfte der Fälle das mentale Modell von Bet2 nicht
mit der Realität übereinstimmte und somit erst einmal Überraschung im Cockpit
herrschte, die die Handlungsausführung verzögerte oder lähmte. Bei Bet1 hingegen
stimmte das mentale Modell im Großteil der Fälle mit der Realität überein, so dass
auch eine außerplanmäßige Aufforderung schnell umgesetzt werden konnte.
Die Wahrscheinlichkeit, dass bei einer der analysierten RI der Tower den Beteiligten
vor dem Ereignis außerplanmäßig anruft und diese Anweisung dann auch noch
94
umgesetzt wird, liegt damit rein rechnerisch für beide Beteiligten jeweils bei
ernüchternden 16,7% (entspricht 1/6 der Fälle).
Für den Beteiligten 1 bei: 4/18 x ¾ = 0,167
Für den Beteiligten 2 bei: 7/18 x 3/7 = 0,167
Der Tower spielt somit nur eine kleine Rolle, wenn es darum geht, eine
bevorstehende RI zu verhindern. Sieht man sich an, inwiefern die Beteiligten selbst
eigeninitiativ in das Geschehen eingreifen, so stellt man einen großen Unterschied
zwischen dem Verhalten von Bet1 und Bet2 fest: Bet2 hat selbst bei 14 von 18 Fällen
vor dem Ereignis nicht versucht, dieses zu verhindern. Bet1 hingegen initiierte in 2/3
der Fälle (12) selbst eine Maßnahme, um das Ereignis zu verhindern.
FAZIT: Ableiten lässt sich hieraus wohl vor allem, dass die Rettung aus der
kritischen Situation weniger durch den Tower als vielmehr durch die Beteiligten
selbst erfolgte. Die Wahrscheinlichkeit, dass der Tower den Vorfall bemerkt, dann
eine Anweisung an die Beteiligten herausgibt und diese Anweisung auch noch
ausgeführt wird, war einfach zu niedrig, um noch dazu in solch zeitkritischen
Momenten eine entsprechende Wirkung zu entfalten. Dies wiederum führt aber zu
der Feststellung, dass die Piloten der beiden beteiligten Maschinen mit dem
bestmöglichen Rüstzeug ausgestattet werden müssen, um auf Basis einer soliden
Informationsgrundlage in kritischen Momenten selbst eigeninitiativ ins Geschehen
eingreifen zu können – ein weiteres Argument dafür, dass mit einer cockpitseitigen
Unterstützung wie der AMM den Piloten am meisten geholfen ist. Die Robustheit
des Systems Luftfahrt hängt in solch kritischen Situationen vom mitdenkenden
Menschen ab, der dann eingreift, wenn es zum Ernstfall kommt. Ein Assistenzsystem
oder eine Automatik wird hier zwar unterstützen, jedoch kaum den handelnden
Piloten ersetzen können, der ein adäquates Manöver wählt, beispielsweise im Falle
eines Konflikts die Wahl zwischen starten oder stoppen, weil er bemerkt: „Die is op
de baan“ („Da ist einer auf der Bahn“; Aktz. EX006-1/04). Auch diese eher
argumentativ abgeleiteten Erkenntnisse sollen weiterhin Berücksichtigung finden.
4.8 ZUSAMMENFASSUNG DER ERGEBNISSE
Im Folgenden werden noch einmal kurz die Faktoren zusammengefasst, die aus der
obigen Auswertung nach eingehender Betrachtung als interessant hervorgegangen
sind und die die Grundlage für die Weiterentwicklung der Funktionalitäten für die
AMM bilden sollen. Da die Ergebnisse bereits in den vorhergehenden Kapiteln
ausführlich dargestellt wurden, erfolgt die Zusammenfassung, noch unsystematisiert
95
und chronologisch nach Kategorien sortiert, hier als Aufzählung mit kurzem Fazit.
Inwiefern eine mögliche AMM-Optimierung hier Abhilfe schaffen kann, klären wir
im nächsten Kapitel 5. Als die fünf wichtigsten Faktoren haben sich somit
herausgestellt:
Ausführung von Handlungen/Aktionen in der falschen Reihenfolge durch die
Beteiligten (aus Bereich 7: Staffelung), insbesondere Aktionen, die erst zu einem
späteren Zeitpunkt (oft mit noch fehlender Freigabe) hätten erfolgen sollen.
Da in vielen Fällen die Flugphasen in der falschen Reihenfolge ausgeführt
wurden, scheint es uns wichtig sicherzustellen, dass Piloten jederzeit wissen,
in welcher Reihenfolge die Aktionen der Verkehrsteilnehmer geplant sind.
Abweichung von der freigegebenen Rollsequenz (aus Bereich 8: Bahnplanung),
oftmals als Freigabenübertretungen oder -ausweitungen.
In vielen Fällen erfolgte eine Abweichung von der freigegebenen Rollsequenz
durch einen der Beteiligten. Piloten sollten unseres Erachtens immer die
Reichweite der eigenen Freigabe vor Augen haben.
Abweichung des mentalen Modells von der Realität/unzuverlässiges Abbild der
Umgebung (aus Bereich 10: Situationsbewusstsein).
Da in vielen Fällen die Beteiligten kein mit der Realität übereinstimmendes
Abbild der Umgebung im Kopf hatten, scheint es uns wichtig dafür zu sorgen,
dass Piloten möglichst zu jedem Zeitpunkt über eben ein solches zuverlässiges
Situationsbild verfügen.
Geringe Erkennungsrate von RI im Vorfeld und fehlende Informierung/Alarmierung
über gefährliche Annäherungen (aus Bereich 10: Situationsbewusstsein).
Nichtsdestotrotz kann nicht immer gewährleistet werden, dass es zu keiner
Abweichung zwischen mentalem Modell des Piloten und Situationsbild
kommt. So hat die Analyse gezeigt, dass in vielen Fällen der zweite Beteiligte
erst nach der kritischen Situation diese überhaupt bemerkte – die
Erkennungsrate im Vorfeld des Ereignisses war damit entsprechend niedrig.
Eine Informierung oder Alarmierung über gefährliche Annäherungen in
letzter Instanz gab es nicht und scheint uns daher sehr sinnvoll.
Ausführung einer Aktion ohne entsprechende Freigabe (aus Bereich 11:
Kommunikation), insbesondere Kreuzen ohne Freigabe sowie Aufrollen
(z.T. mit Starten) ohne Freigabe.
Oftmals wurden von den Beteiligten Aktionen ohne Freigabe ausgeführt, die
wir in drei verschiedene Arten der Freigabenverletzung einordneten:
96
Verwendung unüblicher/missverständlicher Phraseologie bzw. unklarer
Bezugspunkte für die Phraseologie; Verwendung üblicher Phraseologie,
jedoch eigenständige Erweiterung der Freigabe durch den Beteiligten um
einen Aktionsschritt, der in der Freigabe nicht enthalten war; und der
ursprünglichen Freigabe widersprechende Read-Backs, die nicht korrigiert
wurden und unentdeckt blieben. Uns scheint es hier wichtig, dass Piloten
jederzeit darüber Bescheid wissen, wie weit ihre eigene Freigabe reicht.
Argumentativ wurden ferner folgende Nebenerkenntnisse gewonnen:
Der Pilot sollte jederzeit ein zuverlässiges, belastbares mentales Modell der Realität
haben (aus Bereich 15: Maßnahmen des Towers und der Beteiligten vor dem Ereignis)
Die Analyse hat zeigen können, dass in kritischen Situationen oft der erste
Beteiligte mit seinem Handeln Schlimmeres verhindert hat. Um im Ernstfall
jedoch so schnell reagieren zu können, muss der Pilot selbst zu jeder Zeit auf
ein belastbares mentales Modell zurückgreifen können.
Der Handlungsfreiraum des Piloten sollte im Ernstfall erhalten bleiben (aus Bereich
15: Maßnahmen des Towers und der Beteiligten vor dem Ereignis)
Die Manöverwahl im Ernstfall sollte unseres Erachtens dem Piloten obliegen,
eine etwaige technische Unterstützung im Cockpit nicht zu stark ins
Geschehen eingreifen, um dem Piloten noch den optimalen Entscheidungs-
und Handlungsfreiraum zu ermöglichen.
Die beiden letzten Punkte begreifen wir als Nebenbedingungen für die folgende
Optimierung der AMM, da sie genereller Natur sind und eher argumentativ aus den
Daten abgeleitet wurde. Die eingangs aufgelisteten fünf Faktoren hingegen sehen wir
als Ausgangspunkte für die Weiterentwicklung der AMM.
Aus den Ergebnissen dieser Analyse können auch prototypische Anatomien von RI-
Szenarien abgeleitet werden. Klassischerweise handelt es sich dabei zum Einen um
das Szenario „Aufrollen/Kreuzen“ und zum Anderen um das Szenario „Überflug“.
Zu Veranschaulichungszwecken wurde aus den analysierten Daten ein solches
prototypisches RI-Szenario geschaffen, das in Prosaform eine typische
„Aufrollen/Kreuzen-RI“ beschreibt. Dabei kreuzt einer der Beteiligten die Startbahn,
während ein weiterer Beteiligter gerade aufrollt und ggf. startet. Da es jedoch rein
der Darstellung dient und von keiner Relevanz für die weitere Arbeit ist, findet der
interessierte Leser die Schilderung im Anhang. Eine genauso typische RI ließe sich
im Übrigen auch für das Szenario „Überflug“ skizzieren: Hier rollt einer der
97
Beteiligte ohne Freigabe auf eine Bahn auf, während ein weiterer Beteiligter sich
gerade im Landeanflug auf dieselbe Bahn befindet.
4.9 SYSTEMATISIERUNG VON PROBLEMBEREICHEN
Durch die qualitative Inhaltsanalyse konnten aus der Vielzahl der ursprünglichen
Faktoren fünf wichtige Faktoren identifiziert werden, die zum Einen als
Designproblem für eine AMM formuliert werden können und zum Anderen vielen
Vorfällen gemeinsam sind. Das Kapitel 4.8 hat diese Faktoren in der Reihenfolge, in
der sie im Kategoriensystem vorkommen, zusammengefasst, jedoch ohne eine
weitere Systematisierung vorzunehmen.
Betrachtet man die Faktoren genauer, so lassen sich diese zu drei übergeordneten
Problembereichen zusammenfassen. Die aus Bereich 10 (Situationsbewusstsein)
abgeleiteten Abweichungen der mentalen Modelle der Piloten und Lotsen von der
Realität bzw. deren unzuverlässige Abbilder der Umgebung lassen sich zu einem
ersten Problembereich „Orientierung auf dem Rollfeld“ zusammenfassen. Unter einem
zweiten Problembereich werden all diejenigen Faktoren klassifiziert, die mit der
„Abweichung von Freigaben“ einhergehen. Hierzu zählen die Ausführung von
Aktionen in der falschen Reihenfolge aus Bereich 7 (Staffelung), Abweichungen von
der freigegebenen Rollsequenz aus Bereich 8 (Bahnplanung) sowie das Ausführen
einer Aktion ohne die entsprechende Freigabe aus Bereich 11 (Kommunikation). Ein
letzter Problembereich lässt sich schließlich unter dem Titel „geringe Erkennungsrate“
für diejenigen Faktoren definieren, die der geringen Erkennungsrate von RI im
Vorfeld der Ereignisse Rechnung tragen und die fehlende Informierung über
gefährliche Annäherungen beinhalten. Beide Faktoren sind aus dem Bereich 10
(Situationsbewusstsein) entlehnt.
Augenscheinlich ist bei dieser Einteilung auch, dass die ersten beiden
Problembereiche – Orientierung auf dem Rollfeld und Abweichung von Freigaben –
in den Bereich der Prävention von Ereignissen fallen, während der zuletzt genannte
Problembereich – geringe Erkennungsrate – vielmehr den Bereich der Intervention
abdeckt. Ziel der Präventionsbereiche ist es, eine RI im Vorfeld zu vermeiden,
während es Ziel der Intervention ist, im Ernstfall, d.h. wenn die
Präventionsstrategien nicht mehr greifen, Piloten frühzeitig über eine bevorstehende
Kollision zu informieren. Vernaleken, Urvoy und Klingauf (2007a) nehmen in einem
Beitrag zu dem von ihnen entwickelten System sinngemäß eine ähnliche Einteilung
vor, unterscheiden begrifflich dabei jedoch einen Situation Awareness-Bereich, der
98
Positional Awareness, Traffic Awareness, Clearance Awareness und Operational
Awareness umfasst, von einem Alerting-Bereich, der dann greift, wenn die Anzeigen
des Situation Awareness-Bereichs versagen und die RI unmittelbar bevorsteht.
Eine Einteilung nach Präventions- und Interventionsbereichen ist auch deshalb
sinnvoll, da die Informationsvisualisierung auf der AMM im Präventions- und
Interventionsfall unterschiedlich gestaltet sein muss: Im Bereich der Prävention sind
möglicherweise zusätzliche Anzeigen zur Erhöhung des Situationsbewusstseins
ausreichend, die der Pilot je nach Bedarf scannen kann. Bei einem kritischen Vorfall
hingegen muss die Aufmerksamkeit des Piloten schnellstmöglich auf das kritische
Ereignis gelenkt werden, weshalb hier eine rein visuelle Anzeige, die der Pilot
möglicherweise übersehen kann, unzureichend ist. Daher haben sich aurale
Warnungen als Alarmierung im Cockpit bewährt (Borys, 2008).
Abbildung 17 stellt die definierten Problembereiche grafisch dar und unterteilt
zudem nach Problembereichen, die in den Bereich der Prävention von RI fallen und
Problembereichen, die sich mit der Intervention bei RI beschäftigen.
Abweichung des mentalen
Modells von der Realität/
unzuverlässiges Abbild der
Umgebung
Ausführung von
Handlungen/Aktionen in
der falschen Reihenfolge
Problembereich
1
Orientierung auf
dem Rollfeld
Problembereich
2
Abweichung von
Freigaben
Problembereich
3
Geringe
Erkennungsrate
Geringe Erkennungsrate von
RunwayIncursionsim
Vorfeld und fehlende
Informierung/Alarmierung
über gefährliche
Annäherungen
Abweichung von der
freigegebenen Rollsequenz
Ausführung einer Aktion
ohne entsprechende
Freigabe, insbesondere
Kreuzen ohne Freigabe
sowie Aufrollen (z.T. mit
Starten) ohne Freigabe
Abbildung 17: Systematisierte Problembereiche nach der Analyse, unterteilt in Präventions- und Interventionsbereiche
99
4.10 VERALLGEMEINERUNGSFÄHIGKEIT DER ERGEBNISSE
“More important is the standard of unbiased representation which is invoked when
one notes that the observed frequencies are larger or smaller than what would be
expected if the sample would be representative of a population” (Krippendorf, 1980,
p. 110). Auch wenn es verlockend sein mag, von den gewonnenen Erkenntnissen aus
der gründlichen Untersuchung dieser 18 Vorfälle auf die Gesamtheit aller RI in
Deutschland oder gar weltweit zu schließen – die Verallgemeinerungsfähigkeit der
Ergebnisse ist nur bedingt gegeben. Um diese zu untersuchen, muss zum Einen noch
einmal auf die Daten der Stichprobe eingegangen werden; zum Zweiten kann
überprüft werden, inwieweit die vorliegenden Analyseergebnisse mit denen anderer
Länder übereinstimmen.
Generalisierungen auf alle RI in Deutschland sind aufgrund der kleinen
untersuchten Fallzahl und zum anderen wegen der selektiven Ausgangsstichprobe
natürlich kaum möglich. So konnten nur diejenigen Fälle für die Analyse
herangezogen werden, über die auch eine Dokumentation (Unfalluntersuchungs-
oder Bulletinbericht) vorlag; diese Fälle repräsentieren aber nicht die Gesamtheit
aller RI, sondern eben nur die schwersten Vorfälle auf dem Gebiet. Um eine
repräsentativere Stichprobe zu erhalten, hätte es weiterer Fälle bedurft, die die
Menge derjenigen Vorfälle abbilden, die nicht als schwere Störung eingestuft
werden. Auch wenn sich diese in der Mehrzahl befinden, existiert über sie jedoch
kein Unfalluntersuchungs- oder Bulletinbericht von Seiten der BFU. Zwar werden
die Fälle mittels Formblattes bei der BFU zur Anzeige gebracht (siehe Anhang); diese
untersucht Störungen jedoch nicht, die nicht als schwer eingestuft werden. Somit
ergibt sich also die Zwickmühle, dass über die wirklich schweren Vorfälle, die jedoch
selten vorkommen, ausführliche Informationen vorliegen, während über die
zahlreichen, jedoch minder schweren Vorfälle, kaum Informationen vorliegen (siehe
Abbildung 18). Die BFU selbst veranschaulicht diesen Zusammenhang mittels zweier
inverser Dreiecke (BFU, persönliches Gespräch am 24.04.2009).
100
Insofern bleibt für die Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse schließlich nur das, was
Krippendorf (1980) im Folgenden vorschlägt:
When it appears that a representative sample cannot be obtained, whether
because of the high costs of large sample sizes or, more typically, because
certain items are simply unavailable for analysis, little can be done other than
limiting the inferences that were intended to be drawn from the data to those
that can be drawn with some degree of validity. (...) Thus, redefining the
universe is one remedy. The other is reducing the status of the content
analysis to that of a preliminary examination until relevant data can be
included. (Krippendorf, 1980, p. 177)
Auch wenn damit die Ergebnisse aus der Analyse nur vorläufigen Status erhalten,
können diese dennoch mit den Analyseergebnissen anderer Länder abgeglichen werden,
um einen weiteren Rückschluss auf deren Verallgemeinerungsfähigkeit ziehen zu
können. Beispielhaft wird im Folgenden für Europa auf die Daten der
EUROCONTROL, für die USA auf die Daten der FAA und für Australien auf die
Daten des Australian Transport Safety Bureau (ATSB) Bezug genommen.
Abbildung 18: Anzahl an Ereignissen und zugehörige Informationsmengen (eigene Darstellung)
101
Eine erst kürzlich veröffentlichte Studie der EUROCONTROL (2009) zu beitragenden
Faktoren bei RI zeigte, dass der häufigste beteiligte Faktor bei 50,9% aller Vorfälle die
Aktionen der Piloten waren (Interaction with environment – Pilot Actions). Darunter
fielen beispielsweise z.B. Piloten, die ohne Freigabe auf die Start-/Landebahn
aufrollten; korrekte Readbacks der Piloten, gefolgt von inkorrekten Aktionen; oder
Freigabenverletzungen. Aufrollen ohne Freigabe sowie generelle
Freigabenverletzungen hatten auch wir bei der Analyse als häufigen beitragenden
Faktor identifiziert und im Problembereich 2: Abweichung von Freigaben
zusammengefasst. Selbst den Fall des korrekten Readback, gefolgt von inkorrekten
Aktionen, haben wir in Kapitel 4.7.5 erfasst (siehe „wenn der Beteiligte selbst die
Freigabe völlig korrekt zurückliest, dann aber anders handelt…“). Als
zweithäufigsten beitragenden Faktor, der bei 11,8% der analysierten Vorfälle zum
Tragen kam, identifizierte die EUROCONTROL die persönliche Wahrnehmung
(Personel – Perception). Beispiele hierfür sind falsches Hören oder
Fehlwahrnehmungen. Derartige Fälle haben auch wir identifiziert und übergeordnet
unter Problembereich 1: Abweichung des mentalen Modells von der
Realität/unzuverlässiges Abbild der Umgebung subsumiert. Als dritthäufigsten
Faktor, der bei 9,8% aller Fälle eine Rolle spielte, benannte die EUROCONTROL die
Kommunikation zwischen Pilot und Lotsen (Interaction with environment –
Pilot/Controller Communication). Als Beispiele wurden dabei die Nutzung von
bedingten Freigaben oder das Versäumnis des Piloten, Kontakt zum Lotsen
aufzunehmen oder diesem zu antworten, angegeben. Kommunikationsprobleme
stellten auch einen wichtigen Bereich unserer Analyse, so bezogen wir den
schwierigen Fall einer bedingten Freigabe (Aktenzeichen EX006-1/04, BFU, 2004b) in
die Analyse mit ein und identifizierten zahlreiche Probleme in der Kommunikation
zwischen Pilot und Lotse (vgl. 4.7.5), auch wenn wir diese schließlich nicht unter
dem Bereich Kommunikationsprobleme, sondern Abweichung von Freigaben
zusammenfassten.
Leider nimmt die FAA keine Aufschlüsselung beitragender RI-Faktoren für die US-
amerikanischen Flughäfen vor (falls doch, wird diese zumindest nicht veröffentlicht).
Stattdessen unterscheidet sie drei verschiedene RI-Typen, die wir bereits in 2.5.3
dargelegt haben. Für das Jahr 2009 berichtet die FAA (2010), dass bei 63% der RI-
Fälle Piloten von den Regularien, z.B. ihren Freigaben, abwichen – Fälle, die wir
unter Problembereich 2: Abweichung von Freigaben subsumiert haben. In weiteren
16% der Fälle lagen Lotsenfehler vor, in 21% der Fälle das nicht autorisierte Betreten
der Bahnen durch Fahrzeuge oder Personen; beide RI-Typen waren zwar Teil
102
unseres Kategoriensystems, wurden also mit kategorisiert. Sie fanden jedoch keine
Berücksichtigung im Ergebnisbericht, da beide Bereiche aus der Betrachtung
ausschieden – die Lotsenfehler bereits bei Filterschritt 1 als nicht designbarer Faktor
und das nicht autorisierte Betreten durch Fahrzeuge oder Personen bei Filterschritt 2,
als derartige Faktoren auch vom Filter 25% noch unentdeckt blieben, d.h. weniger als
fünf Ereignisse vorlagen, bei denen Fahrzeuge oder Personen unbefugt die Start-/
Landebahn betraten. Die Einteilung der FAA ist zudem nicht wirklich mit unserer
Analyse vergleichbar. Schließlich ermittelten wir für jedes Ereignis den Status von
522 Faktoren, während die FAA nur nach einem Faktor, nämlich dem jeweils letzten
Glied der Ereigniskette, unterteilt.
Für die großen australischen Verkehrsflughäfen fand die ATSB (2010) unter den
australischen RI-Vorfällen heraus, dass in 79% der Ereignisse ein Zusammenbruch
der Kommunikation zwischen Lotsen und einer weiteren Partei, z.B. Piloten oder
Bodenpersonal (breakdown in communication between ATC and another party),
involviert war. Derartige Zusammenbrüche der Kommunikation konnten wir bei
den deutschen Vorfällen allerdings kaum aufdecken; so kam es in mindestens 13 von
18 Fällen zu keinem derartigen Kommunikationsabriss. Nichtsdestotrotz
identifizierte die ATSB einen weiteren wesentlichen Faktor, den auch wir unter
Problembereich 2 erfassen konnten: Bei 75% der Ereignisse hielten sich die Piloten
nicht an die Freigaben der Lotsen oder verstanden diese nicht richtig
(communication of clearances and instructions provided by ATC to pilots were not
complied with or not properly understood). Alle weiteren von der ATSB
aufgeschlüsselten Faktoren bewegen sich im Häufigkeitsbereich einstelliger
Prozentzahlen und werden daher nicht weiter aufgeführt.
Damit lässt sich für die Verallgemeinerungsfähigkeit der Ergebnisse Folgendes
festhalten: Betrachtet man rein die gewählte Datenbasis, so muss der Status der
vorliegenden Inhaltsanalyse als eine vorläufige oder einleitende Analyse bewertet
werden, die in explorativer Art und Weise einen Grundstein für weiterführende
Arbeiten legen will. Oder wie Krippendorf (1980) es auf den Punkt bringt:
As is true for most research, content analyses are also rarely ever finished.
Although a good content analysis will answer some question, it is also
expected to pose new ones, leading to revisions of the procedures for future
applications, stimulating new research into the bases for drawing inferences,
not to mention suggesting new hypotheses about the phenomena of interest.
(Krippendorf, 1980, p. 169)
103
Fokussiert man jedoch nicht rein auf die knappe Datenbasis, sondern vergleicht die
vorliegenden Erkenntnisse mit denen ähnlicher Auswertungen anderer Länder, so
lässt sich durchaus eine erfreuliche Bilanz ziehen. Denn die vorliegenden Ergebnisse
decken sich größtenteils mit den Ergebnissen anderer Länder, weshalb trotz der
geringen untersuchten Fallzahl davon ausgegangen werden kann, dass die Resultate
zweifelsohne eine Verallgemeinerungsfähigkeit im Hinblick auf internationale
Vorfälle aufweisen. Der größte Überschneidungspunkt ist dabei sicherlich mit den
Ergebnissen auf europäischer Ebene gegeben.
4.11 KAPITELZUSAMMENFASSUNG
Kapitel 4 beschäftigte sich mit einer qualitativen Inhaltsanalyse der schwersten
deutschen Runway Incursions der Jahre 1999 bis 2009. Eingangs wurde erläutert,
welche Definition der Inhaltsanalyse dieser Arbeit zugrunde gelegt wurde (Kapitel
4.1). Im folgenden Kapitel wurden aus 61 möglichen Ereignissen 18 Vorfälle als
Material für die Analyse ausgewählt (Kapitel 4.2). Das Ziel der Analyse bestand
dabei darin, Gemeinsamkeiten zwischen den Vorfällen aufzudecken (Kapitel 4.3).
Hinweise zur Erzeugung des Kategoriensystems sowie dessen Vorstellung waren
Bestandteil des darauf folgenden Kapitels (Kapitel 4.4), an dessen Anschluss
inhaltsanalytische Gütekriterien dargelegt wurden. Den Schwerpunkt bildete dabei
die Berechnung der Interraterreliabilität mittels der Koeffizienten von Cohen und
Krippendorf, die nach einer Überarbeitung des Kategoriensystems die von uns
gesetzten Zielwerte von mindestens 80% Beobachterübereinstimmung erreichten
(Kapitel 4.5). Das Vorgehen bei der Auswertung erläuterten wir in Kapitel 4.6, in
dem auch eine allgemeine Stellungnahme zur Beurteilung der Wichtigkeit und
Triftigkeit von Ergebnissen einer qualitativen Inhaltsanalyse folgte. Wir kamen hier
zu dem Schluss, dass eine Auswertung nach Häufigkeiten als gängige Praxis
eingestuft werden kann und inhaltsanalytische Ergebnisse niemals kontextfrei
bewertet werden dürfen. Bei der folgenden Auswertung wurden die Ergebnisse
mehrstufig gefiltert, um die über 500 Kategorien zu konsolidieren. Die erste Filterung
reduzierte die Faktoren auf diejenigen, die als Designproblem für eine AMM
formuliert werden konnten; die zweite Filterung nahm dann eine Auswertung nach
Faktoren vor, die den Vorfällen gemeinsam waren. Die Ergebnisse dieser Filterungen
wurden zusammen mit ihrer Interpretation in Kapitel 4.7 vorgestellt. Dazu wurden
in einem Dreischritt für jeden Bereich Gemeinsamkeiten erläutert, die bei mindestens
25%, 50% und 75% der Ereignisse auftraten. Nach der Ergebnisbewertung waren
dabei u.a. Aktionen in der falschen Reihenfolge, Abweichungen von vorgegebenen
104
Rollsequenzen, unzuverlässige mentale Modelle und geringe Erkennungsraten von
RI als interessante Faktoren hervorgegangen (Kapitel 4.8). Diese konnten
anschließend zu drei Problembereichen, nämlich „Orientierung auf dem Rollfeld“,
„Abweichung von Freigaben“ und „geringe Erkennungsrate“ systematisiert werden
(Kapitel 4.9). Die gewonnenen Erkenntnisse entsprechen den Ergebnissen aus
Analysen auf europäischer, z. T. auch internationaler Ebene (Kapitel 4.10).
105
5 ENTWICKLUNG INNOVATIVER FUNKTIONALITÄTEN FÜR DIE
AMM DER ZUKUNFT
In diesem Kapitel sollen die durch die Analyse in Kapitel 4 gewonnenen
Erkenntnisse genutzt werden, um weiteres Potenzial der AMM zur Verhinderung
von RI zu erschließen.
Dazu werden in Kapitel 5.1 die zu Problembereichen zusammengefassten Ergebnisse
bereits existierenden Lösungen für den Problembereich gegenübergestellt,
anschließend für jeden Problembereich etwaige Lücken erörtert und Potenziale für
Weiterentwicklungen aufgezeigt (Kapitel 5.1.1, 5.1.2 und 5.1.3). Unter Kapitel 5.2
werden schließlich eigens entwickelte Funktionalitäten vorgestellt, die die
vorhandenen Lücken schließen sollen (Kapitel 5.2.1, 5.2.2 und 5.2.3).
5.1 GEGENÜBERSTELLUNG PROBLEMBEREICHE – AKTUELLE
FUNKTIONALITÄTEN DER AMM
Da im Rahmen dieser Arbeit Entwicklungspotenziale für eine cockpitseitige Lösung
für Piloten im Vordergrund stehen, werden bei der Gegenüberstellung von
Problembereich und Funktionalitäten stets auf den Problembereich unter besonderer
Berücksichtigung der Piloten eingegangen. So stellte sich bei Problembereich 1:
Orientierung auf dem Rollfeld bspw. auch heraus, dass die beteiligten Lotsen nicht
zu jedem Zeitpunkt wussten, was gerade vorging – dies wird jedoch in der
folgenden Betrachtung vernachlässigt, da es für die Entwicklung neuer
Funktionalitäten für eine AMM zur Pilotenunterstützung nachrangig ist.
5.1.1 PROBLEMBEREICH 1: ORIENTIERUNG AUF DEM ROLLFELD
Als Präventionsbereich fasst der Problembereich 1: Orientierung auf dem Rollfeld alle
Abweichungen der mentalen Modelle von der Realität zusammen und beschäftigt
sich damit im Kern mit dem Situationsbewusstsein der beteiligten Piloten. In Kapitel
4.8 haben wir herausgestellt, dass in vielen Fällen die Piloten kein mit der Realität
übereinstimmendes Abbild der Umgebung hatten, und darauf hingewiesen, dass die
AMM den Piloten möglichst zu jedem Zeitpunkt ein zuverlässiges Situationsbild
ermöglichen sollte.
Die Unterstützung bei der Orientierung auf dem Rollfeld und die Erhöhung des
Situationsbewusstseins der Piloten stellt nicht nur die ursprüngliche Triebfeder für
106
die Entwicklung von AMM schlechthin dar (Vernaleken et al., 2008b), sondern ist
zudem ein gern genutztes Marketing-Argument der Hersteller (Jeppesen, o.J.). Um
nun einen Abgleich zwischen der Umgebung und den mentalen Abbildern dieser in
den Köpfen der Piloten zu ermöglichen, muss die AMM all jene Informationen
abbilden, die für den Piloten beim Rollen relevant sind und ihm helfen, sich auf dem
Rollfeld zurechtzufinden.
Grundlegend bilden die im Handel erhältlichen oder in der Forschung vorgestellten
AMM die Flughafenumgebung mit Start-/Landebahnen, Rollwegen und Gebäuden
ab. Manche Systeme verfügen sogar über Kennzeichnungsmöglichkeiten für
geschlossene Bahnen (siehe TU Darmstadt, Flysafe). Auch Informationen zur eigenen
Position (ownship) in Relation zur Umgebung werden bei allen Varianten angezeigt
(z.B. Jeppesen). Die Anzeige des umgebenden Verkehrs (traffic) hingegen ist bei
vielen Varianten bereits vorgesehen, aber aufgrund der oft fehlenden
Datengrundlagen (Erzberger & Paielli, 2002; Vernaleken et al., 2007b) noch nicht in
die Realität umsetzbar (siehe z.B. die Systeme von TU Darmstadt, ACSS, Garmin,
Thales). Auf die Darstellung von Freigaben, über die manche Systeme verfügen,
wird im folgenden Kapitel eingegangen.
Alles in allem ließe sich schließen, dass mit der Darstellung der Bahnen, der
Gebäude, der eigenen Position, der Positionen des Fremdverkehrs und der
zugehörigen Freigaben bereits alle wichtigen Elemente visualisiert wurden, um das
Situationsbewusstsein der Piloten zu maximieren. Dies ist sicherlich auch
ausreichend, um Piloten bestmöglich über den aktuellen Zustand der Umgebung zu
informieren und ihr Verständnis der Situation zu erhöhen (Endsley, 1995).
Um jedoch ein Verständnis dafür zu erzeugen, was sich in naher Zukunft ereignen
wird und wie die Situation sich in den nächsten Sekunden fortentwickeln wird, ist
eine reine gegenwartsbasierte AMM nicht ausreichend. Eine neue Funktionalität, die
zur Prävention von RI eingesetzt werden kann, muss also hier einen Schritt weiter
gehen als nur ein weiteres Element auf der AMM abzubilden, das den
gegenwärtigen Zustand der Umwelt beschreibt. Vielmehr muss die neue Funktion es
erlauben, die künftigen Bewegungen der anderen Verkehrsteilnehmer
vorherzusehen. Nur dann gewinnt der Pilot über eine Abbildung des aktuellen
Geschehens hinaus die Möglichkeit, prospektiv gegen eine mögliche RI
einzuschreiten, nämlich dann, wenn bspw. einer der Verkehrsteilnehmer beim
Startvorgang auf die Bahn zu rollen droht. Verfügt der Pilot nur über Wissen zum
aktuellen Geschehen, wird er die kritische Situation erst dann als solche erkennen,
wenn der Eindringling bereits auf der Bahn ist.
107
Um ein prospektives Eingreifen zu ermöglichen, müssen zusätzlich zu den
vorhandenen Symbolen für die umgebenden Verkehrsteilnehmer auch die
Projektionen von deren Bewegungen in der Zukunft angezeigt werden, so dass deren
räumliche Orientierung (Rollrichtung), aber auch deren Geschwindigkeiten und
Beschleunigungen für den Piloten im Cockpit transparent werden. Die Projektionen
der künftigen Bewegungen erzeugen dann ein Situationsbewusstsein beim Piloten,
das weit über das Verständnis der gegenwärtigen Situation (Level 2 SA)
hinausreicht, weil eine derartige Funktionalität auch ein Wissen um die Projektion
der künftigen Zustände (Level 3 SA) auf der AMM erlaubt (Endsley, 1995).
Wie eine solche Funktionalität, die diesen Anforderungen Rechnung trägt,
letztendlich ausgestaltet sein kann, wird in Kapitel 5.2.1 erläutert. Dort stellen wir als
mögliche Lösung für das Problem die Traffic Forward Speed Indication (TFSI) vor.
5.1.2 PROBLEMBEREICH 2: ABWEICHUNG VON FREIGABEN
Problembereich 2: Abweichung von Freigaben beinhaltet als Präventionsbereich die
Ausführung von Aktionen in der falschen Reihenfolge, Abweichungen von der
freigegebenen Rollsequenz und das Ausführen von Aktionen ohne entsprechende
Freigabe. In Kapitel 4.8 haben wir deutlich gemacht, dass in vielen Fällen die
Aktionen der Beteiligten in der falschen Reihenfolge ausgeführt wurden und zudem
verschiedenartige Freigabenverletzungen identifiziert. Wir schlussfolgerten, dass
Piloten die Reichweite der eigenen Freigabe kennen und wissen sollten, in welcher
Reihenfolge die Aktionen der Verkehrsteilnehmer vorgesehen sind.
Um eine Abweichung von Freigaben zu verhindern, ist es wichtig, dass Aktionen
nicht mehr in der falschen Reihenfolge oder gänzlich ohne Freigabe ausgeführt
werden. So muss dem Piloten zu jedem Zeitpunkt die Reichweite der eigenen
Freigabe bekannt sein – im Kontext von RI besonders das Wissen darum, ob er beim
Rollen vor einer Bahn stoppen, auf diese aufrollen, starten, diese kreuzen, auf ihr
landen oder von dieser abrollen darf. Nun könnte man an diesem Punkt einwenden,
dass diese Information für sich genommen bereits ausreichend ist, um RI zu
verhindern. Wenn sich schließlich jeder an seine Freigabe hielte, so käme es zu keiner
„incorrect presence“, die per definitionem für eine RI erforderlich ist. Doch auch zum
jetzigen Zeitpunkt und ohne Unterstützung durch eine AMM sollten den Piloten
bereits ihre Freigaben hinlänglich bekannt sein und nichtsdestotrotz kommt es – wie
die Analyse gezeigt hat – zu Freigabenübertretungen und Aktionen in der falschen
Reihenfolge. Ein Teil dieser Übertretungen und Reihenfolgenverwechslungen lässt
sich sicherlich durch geeignete Visualisierungen der Freigaben kompensieren, v.a. in
108
Fällen, in denen bspw. ein Teil der Funkkommunikation durch die Überlagerung
von Funksprüchen gestört ist, der Pilot einen Teil der Freigabe nach dem Readback
vergessen hat oder nicht notiert hat, es zu einem generellen Missverständnis
zwischen Lotsen und Piloten kommt oder widrige Sichtverhältnisse zu einem
Überrollen der Haltelinie führen. Aktuell gibt es bereits Systeme, die derartige
Freigaben auf der AMM abbilden (z.B. TU Darmstadt, Rockwell, TU Delft, NASA-
Ames) und sogar Abweichungen von der vorgegebenen Route kenntlich machen
können (z.B. TU Delft, Rockwell, TU Darmstadt, Airbus, Flysafe). Trotzdem wird die
Anzeige der eigenen Freigabe auf der AMM nicht in allen Fällen ausreichen, um alle
Freigabenabweichungen zu kompensieren.
Allein das Wissen um die eigene Freigabe ist nicht ausreichend für ein umfassendes
Bild von der Verkehrssituation, bei dem in einem größeren Kontext die Bewegungen
der anderen Verkehrsteilnehmer, und damit also die durch die Lotsen
vorgenommene Staffelung, durch die Piloten überblickt werden können. Auch nützt
das Wissen oder die Darstellung der eigenen Freigabe auf der AMM nichts, wenn
eine Freigabenübertretung durch andere Verkehrsteilnehmer erfolgt. Schließlich sind
deren Freigaben nicht auf der eigenen AMM zu sehen und Freigabenübertretungen
anderer Verkehrsteilnehmer nur aufgrund eines Blicks aus dem Fenster kaum
erkennbar – vor allem dann nicht, wenn den Piloten durch die Einführung der
Datenlinktechnologie die Partyline, also das Funken aller Verkehrsteilnehmer auf
einer Frequenz und das damit einhergehende Mithören der Freigaben für andere
Luftfahrzeuge, möglicherweise verwehrt bleibt (Vernaleken et al., 2007b).
Folglich braucht der Pilot neben dem Wissen um seine eigene Freigabe auch
Informationen über die Freigaben der anderen Verkehrsteilnehmer, um so ein
umfassendes mentales Modell der Situation zu entwickeln und jederzeit im Bilde zu
sein, in welcher Reihenfolge die Aktionen der Verkehrsteilnehmer geplant sind.
Sicherlich sind dabei nicht die Freigaben aller Verkehrsteilnehmer auf dem gesamten
Rollfeld relevant, sondern nur solche, die sich im Kontext der Vermeidung von RI
auf das Start-/Landebahnumfeld des jeweiligen Verkehrsteilnehmers beziehen. So
wird einen Piloten, der auf dem Frankfurter Flughafen im Begriff ist auf die Bahn
25R aufzurollen, wenig interessieren, was auf der Start-/Landebahn 18 vor sich geht,
jedoch sollte für ihn die Aktionen auf der vor ihm liegenden Bahn 25R sowie der
parallel verlaufenden Bahn 25L durchaus von Interesse sein. Gerade im Bereich der
Start-/Landebahnen muss jedem Beteiligten klar ersichtlich sein, ob ein anderer
Beteiligter aktuell (Level 2 SA) oder als nächstes (Level 3 SA) die Start-/Landebahn
im Zuge seiner Freigabe nutzen darf. Auch im Hinblick auf bedingte Freigaben
109
(„conditional clearances“) ist es von großem Vorteil, wenn bekannt ist, welche
Aktionen gerade oder als nächstes auf der Bahn ausgeführt werden. Eine der größten
RI-Fälle der letzten Jahre in München hat gezeigt, welche kritischen Situationen bei
der Verwechslung von startenden und landenden Flugzeugen bei bedingten
Freigaben entstehen können (BFU, 2004b).
Da für diese Problemstellung aktuell noch keine Funktionalität für die AMM
existiert, stellen wir in Kapitel 5.2.2 mit der Runway Clearance State Indication (RCSI)
eine solche Funktionalität vor, die kenntlich macht, ob eine Start-/Landebahn gerade
benutzt wird und welche Aktion darauf gerade oder als nächstes ausgeführt werden
wird.
5.1.3 PROBLEMBEREICH 3: GERINGE ERKENNUNGSRATE
Durch die Analyse konnte weiter festgestellt werden, dass die Erkennungsrate von
RI im Vorfeld einer gefährlichen Annäherung sehr gering ist und für eine sofortige
Intervention eine Alarmierung in letzter Instanz fehlt. Diese Faktoren wurden unter
dem Problembereich 3: Geringe Erkennungsrate zusammengefasst. Wir
argumentierten in Kapitel 4.8, dass eine Informierung oder Alarmierung über
gefährliche Annäherungen sinnvoll ist, dabei aber den Piloten nicht die
Entscheidung über die Manöverwahl abnehmen sollte.
Hier muss angemerkt werden, dass die beiden Funktionalitäten, die zur Bewältigung
der Problembereiche 1 und 2 entwickelt wurden, auch dazu führen können und
sollen, dass es gar nicht erst zu einer RI kommt, bei der im allerletzten Moment eine
Alarmierung von Nöten ist. Denn oft hat bei den analysierten Fällen einer der
Beteiligten aufgrund eines unzuverlässigen mentalen Modells die bevorstehende RI
gar nicht bemerkt, weshalb die Erkennungsraten für derartige Vorfälle so gering
ausfielen. Derartige Fälle können möglicherweise schon durch Funktionalitäten
abgefangen werden, die das Situationsbewusstsein der Piloten erhöhen –
beispielsweise durch die beiden, die wir unter 5.2.1 und 5.2.2 vorstellen.
Auch wenn sich durch diese präventiv wirkenden Funktionalitäten die Zahl
derjenigen Fälle verringern kann, in denen die RI von den Piloten im Vorfeld nicht
erkannt werden, möchten wir nicht darauf verzichten, eine Funktionalität
vorzuschlagen, die in letzter Instanz, d.h. wenn die RI nicht erkannt wird und bereits
im Geschehen begriffen ist, als Intervention greift.
Viele Forschungsarbeiten beschäftigen sich gerade mit neuen Konzepten zur
Erhöhung der Erkennungsrate potenzieller Konflikte zwischen zwei oder mehreren
110
Luftfahrzeugen im Bereich Air Traffic Management, also im Tätigkeitsbereich der
Lotsen, oftmals mit einem Schwerpunkt auf „airborn collission avoidance“
(Erzberger & Paielli, 2002; Jackson, Sharma, Haissig & Elgersma, 2005; Ruigrok &
Valenti Clari, 2003). Unserer Meinung nach muss eine solche Interventionsfunktion
jedoch aufgrund ihrer Zeitkritikalität und zur Erzielung der maximalen
Durchschlagskraft gerade cockpitseitig eingesetzt werden. Denn die Analyse hat
bereits gezeigt, dass der Lotse in zeitkritischen Momenten nur noch wenige
Möglichkeiten zum Eingriff in die Situation hat (vgl. Kapitel 4.7.7).
Leider befindet sich die Forschung zur bodenseitigen Konflikterkennung und
Alarmierung im Cockpit noch sehr am Anfang, gerade was die Warnung oder
Alarmierung bei RI betrifft (Shelton, Prinzel III, Allamandola et al., 2009). Die TU
Darmstadt hat mit ihrem Surface Movement Awareness & Alerting System (SMAAS)
eine sehr fortschrittliche Forschungsvariante der AMM entwickelt, die über die
Visualisierungen des eigenen Flugzeugsymbols, des Fremdverkehrs sowie eigener
Freigaben, geschlossener Start-/Landebahnen, etc., hinaus bereits eine Warnung bei
RI implementiert hat. Diese vermittelt eine RI sowohl visuell als auch akustisch.
Abbildung 19 auf der nächsten Seite zeigt die Darstellung einer RI auf dem SMAAS
der TU Darmstadt: Der Eindringling und die gesamte Länge der Start-/Landebahn
werden rot markiert; als Alarmierung ertönt „Runway Incursion“ (Vernaleken et al.,
2007a, 2007b, 2008b).
Ein solches System dürfte bereits das von uns skizzierte Problem der geringen
Erkennungsrate und fehlenden Alarmierung im Ernstfall lösen. Allerdings können,
wie schon in einem unserer Beiträge dargestellt (Gross, Huber, Jürgensohn &
Manzey, 2010), generelle, unspezifische Warnungen einem schnellen Verständnis der
Situation hinderlich sein und den Piloten mit einer Restunsicherheit zurücklassen,
die die Entscheidungsfindung in zeitkritischen Situationen verzögern kann (Kobus,
Proctor & Holste, 2001). Wenn dem Piloten jedoch spezifischere Informationen für
die Entscheidung zur Verfügung stehen, verringert sich die Restunsicherheit und in
gleichem Zuge steigt die Qualität der getroffenen Entscheidung (Jungermann, Pfister
& Fischer, 1998; March, 1987; Russo, 1974).
111
Ferner ist anzunehmen, dass Piloten beim Aufblinken einer die komplette Start-/
Landebahnlänge umfassenden roten Markierung im ersten Moment von der
Vordringlichkeit dieser langen roten Linie abgelenkt sind. Denn für den Piloten ist
damit nicht auf den ersten Blick erkennbar, wo eine mögliche Kollision stattfinden
könnte und wie viel Zeit und Distanz zur Vermeidung dieser bleibt. Da auch der
Eindringling rot markiert wird, besteht die Möglichkeit, dass dieser aufgrund der
vordringlichen roten Bahnmarkierung übersehen wird. So vergeht wertvolle Zeit für
die Kollisionserkennung und -vermeidung.
Nicht zu vergessen ist zudem, dass die Symbole aller Verkehrsteilnehmer auf der
AMM zur besseren Sichtbarkeit stark vergrößert sind und damit nicht mehr die
Abbildung 19: Anzeige einer Runway Incursion Warnung auf dem Surface Movement Awareness &
Alerting System (SMAAS) der TU Darmstadt (Vernaleken, Urvoy, & Klingauf, 2007b);
Ownship: mitte unten; Eindringling: mitte oben, die Bahn kreuzend
112
Verhältnisse der Realität widerspiegeln. Für den Piloten ist daher auf der AMM
kaum abschätzbar, ob es wirklich zu einer Kollision mit einem Eindringling kommt,
wenn dessen Verkehrssymbol auf der AMM über die Bahnbreite hinausgeht (vgl.
Abbildung 19), oder ob bspw. durch das Überrollen einer Haltelinie nur dessen
Flugzeugnase auf der Bahn ist, so wie es am Flughafen Tegel des Öfteren vorkommt
(Kurpjuweit, 2008). In jedem Falle handelt es sich in beiden Fällen um eine
gefährliche Situation; die kritischere ist jedoch die, bei der eine wirkliche Kollision
möglich ist.
Für uns ist damit eine Optimierungsmöglichkeit für eine Alarmierung im Ernstfall
gegeben. Eine Funktionalität zur Konflikterkennung und/oder Warnung sollte
unserer Meinung nach spezifische, nicht globale Informationen über die gefährliche
Situation zur Verfügung stellen. Dabei sind im Kontext der RI-Vermeidung zum
Einen Informationen relevant, die den Ort der möglichen Kollision weiter
spezifizieren (örtliche Spezifität), so dass der Pilot weiß, an welcher Stelle räumlich
gesehen eine Kollision mit einem anderen Verkehrsteilnehmer möglich ist. Zum
Anderen sind Informationen wichtig, die den Zeitpunkt einer möglichen Kollision
näher bestimmten (zeitliche Spezifität), um den Piloten Kenntnis darüber zu geben,
wie weit der Kollisionszeitpunkt noch entfernt ist. Beide Informationen vermitteln
dem Piloten prognostisches Wissen um künftige, mögliche Zustände und damit
erneut das so wichtige Situationsbewusstsein auf Level 3.
Nachdem die in Kapitel 3.5 vorgestellten Studien eine Pilotenpräferenz für eine
kombinierte Warnung gezeigt haben, wollen wir auch weiterhin sowohl eine visuelle
als auch eine akustische Warnkomponente berücksichtigen. Auch wenn die
subjektive Pilotenpräferenz für eine Kombination aus visueller und akustischer
Warnung spricht, bleibt noch zu belegen, ob auch mittels objektiver Daten eine
Überlegenheit der kombinierten Warnstrategie, z.B. gegenüber einer bloßen
akustischen Warnung, nachgewiesen werden kann.
In Kapitel 5.2.3 schlagen wir mit der Funktion „Enhanced Runway Incursion Indication“
(ERII) eine Möglichkeit vor, wie eine solche Funktionalität zur Kollisionswarnung
ausgestaltet sein kann.
5.2 ENTWICKLUNG NEUER FUNKTIONALITÄTEN
In den voran gegangenen Kapiteln wurden die in der Analyse aufgedeckten
Problembereiche existierenden AMM-Funktionalitäten gegenübergestellt und
Möglichkeiten sowie Anforderungen für Funktionsneuentwicklungen (vgl. Kapitel
113
5.1.1 und 5.1.2) und Funktionsoptimierungen (vgl. Kapitel 5.1.3) aufgezeigt. Die
folgenden drei Kapitel stellen drei neuartige Funktionalitäten vor, die den
angesprochenen Anforderungen entsprechend entwickelt wurden, um die
bestehenden Lücken zur Vermeidung von RI zu schließen. Bei der Entwicklung
wurden die in Kapitel 3.3 zusammengetragenen Prinzipien und Leitlinien für die
Gestaltung von AMM berücksichtigt.
Die drei vorgestellten Funktionalitäten wurden jedoch nicht im luftleeren Raum
entwickelt, sondern sind in ein umfassendes Konzept für eine AMM der nächsten
Generation eingebettet. Das vollständige Konzept findet sich in englischer Sprache
bei Gross (2011). Die technischen Datengrundlagen und Voraussetzungen zur
Implementierung derartiger Funktionalitäten wurden an anderer Stelle ausführlich
erläutert (Gross, 2011; Shelton, Prinzel III, Allamandola et al., 2009; Shelton, Prinzel
III, Arthur III et al., 2009; Vernaleken et al., 2007a, 2007b, 2008a, 2008b).
Die Grundlage für alle Funktionalitäten bildete eine AMM-Forschungsvariante der
Firma Jeppesen, die uns diese zu Forschungszwecken zur Verfügung gestellt hat.
5.2.1 TRAFFIC FORWARD SPEED INDICATION (TFSI)
In Kapitel 5.1.1 wurden verschiedene Anforderungen an eine neue Funktionalität
definiert, die der mangelnden Orientierung auf dem Rollfeld entgegenwirken sollte.
Diese sollte eine Projektion der künftigen Bewegungen der anderen
Verkehrsteilnehmer erlauben, d.h. sowohl deren räumliche Orientierung auf dem
Rollfeld (Rollrichtung) als auch deren Geschwindigkeiten abbilden, um über das
Verständnis der gegenwärtigen Situation (Level 2 SA) hinaus den Piloten ein Wissen
um die künftige Situationsentwicklung zu ermöglichen (Level 3 SA). Zudem wurde
bereits in Kapitel 4.8 als Nebenbedingung für die Weiterentwicklung der AMM
gefordert, dass jegliche Weiterentwicklung der AMM den Piloten unterstützen sollte,
jederzeit über ein zuverlässiges mentales Modells zu verfügen. Dies war nicht nur
ein Ergebnis unserer RI-Analyse, sondern auch Endlsey & Kiris (1995) gehen davon
aus, dass ein Großteil der SA-Probleme darauf zurückgeht, dass Operateure nicht
mehr „in the loop“ sind.
Die Traffic Forward Speed Indication (TFSI) wurde geschaffen, um den Piloten in
besonderer Weise beim Aufbau eines adäquaten Situationsbildes zu unterstützen. Es
handelt sich dabei um eine Funktionalität, die dem Piloten in Form einer Nase an
den Fremdverkehrssymbolen deren Bewegungsrichtung (heading) sowie
Geschwindigkeit (speed) anzeigt. Abbildung 20 veranschaulicht die Funktionalität:
114
Das linke Bild zeigt bei beiden äußeren Fremdverkehrsflugzeugen (oben links sowie
unten rechts) ausgehend von der Dreiecksspitze des Chevrons eine dicke weiße
Linie. Diese verdeutlicht zusätzlich zur Dreiecksspitze die Bewegungsrichtung des
Symbols und ist gleichzeitig ein Indikator für die Bewegungsgeschwindigkeit des
Luftfahrzeugs.
Abbildung 20: links: AMM mit Traffic Forward Speed Indication, visualisiert als dicke weiße Linie an den
Chevronspitzen der beiden Fremdverkehrsteilnehmer links oben und rechts unten; rechts: AMM
ohne Traffic Forward Speed Indication
Je länger die abgebildete Linie ist, desto schneller ist der Fremdverkehrsteilnehmer
unterwegs. Hier am Beispiel verfügt das Luftfahrzeug rechts unten über die höchste
Geschwindigkeit, das Flugzeug links oben über eine mittlere Geschwindigkeit,
während das mittlere Flugzeug sich im Moment nicht bewegt, sondern vor dem
Kreuzen der Bahn an der Haltelinie wartet. Es ist daher auch keine TFSI zu sehen.
Dabei wird die Nasenlänge nicht einmalig berechnet und ist dann feststehend,
sondern passt sich mit einer Aktualisierungsrate von 1 Hz (einmal pro Sekunde)
dynamisch der jeweiligen Geschwindigkeit des Verkehrs an.
Die bisher beschriebenen Eigenschaften der TFSI verhelfen dem Piloten zwar zu
einem besseren Überblick über die Bewegungsrichtungen und Geschwindigkeiten
des Fremdverkehrs. Sie erhöhen damit das Situationsbewusstsein des Piloten auf
Level 2, sind jedoch noch nicht ausreichend, um das Situationsbewusstsein auf Level
3 zu steigern. Um den Piloten bei der Prognose der künftigen Situation zu
115
unterstützen, muss die TFSI auch anzeigen, an welcher exakten Position sich der
Fremdverkehr in der Zukunft aufhalten wird.
Hierbei spielt erneut die Länge der Nase eine Rolle. Denn dabei handelt es sich nicht
nur um eine Anzeige der aktuellen Geschwindigkeit, sondern vielmehr auch um eine
Projektionslinie, die an der Stelle endet, an der sich der Fremdverkehr in einer
definierten Zeit in der Zukunft befinden wird.1
Wir entschieden uns, die TFSI-Projektionslinie in weißer Farbe darzustellen, um die
ursprüngliche Symbolfarbe des Fremdverkehrs beizubehalten. So konnte die Linie
sofort als dem jeweiligen Fremdverkehrssymbol zugehörig erkannt werden und
bildete quasi eine Verlängerung der Chevronspitze. Weiß bot sich auch deshalb an,
Während Ruigrok und Valenti Clari
(2003) für den En-route-Verkehr Vorgriffszeiten (Look-ahead-Zeiten) von 5 bis 20
Minuten als optimal erachten, müssen die Vorgriffszeiten am Boden wesentlich
kürzer ausfallen, da die Verkehrsdichte sowie Zeitdruck und Kritikalität einer
Entscheidung im Ernstfall größer sind. Maria Consiglio, Muñoz und Carreño (2004)
empfehlen daher am Boden bspw. für eine Warnung (warning) 20 Sekunden und für
eine Vorwarnung (caution) 120 Sekunden Vorgriffszeit. Um die Projektionslinie der
TFSI festzulegen, müssen ferner die durchschnittlichen Rollgeschwindigkeiten
berücksichtigt werden, die sich auf dem Vorfeld maximal um 20 Knoten und auf
dem Rollfeld um maximal 30 Knoten bewegen (Michael Siebecke, persönliches
Gespräch am 15.06.2010). Zudem muss berücksichtigt werden, dass die
Projektionslinien möglichst nicht so lang sind, dass sie sich mit denen der anderen
Fremdverkehrsteilnehmer überlagern können oder gar bei Maximalgeschwindigkeit
den kompletten Kartenausschnitt auf der AMM ausfüllen. Die oben vorgeschlagenen
20 Sekunden erschienen uns anfangs ein guter Anhaltspunkt zur Orientierung, bei
näherer Betrachtung dann jedoch zu lang, da der Distanzvektor wegen etwaiger
Geschwindigkeitsveränderungen zu ungenau werden könnte. Auf der anderen Seite
waren uns Projektionen von fünf Sekunden oder weniger zu trivial, da diese so nahe
an den gegenwärtigen Flugzeugpositionen lagen, dass der Mehrgewinn der
Projektion fraglich wird. Nach Rücksprache mit unserem beratenden Piloten legten
wir schließlich die Projektionslänge auf zehn Sekunden fest, d.h. die Länge des TFSI
entspricht damit der Strecke, die das Flugzeug in den nächsten 10 Sekunden
zurückgelegt haben wird und endet exakt an der Position, die das Flugzeug in 10
Sekunden erreicht haben wird.
1 Bei Kurven ist mit dem aktuellen TFSI-Prototypen noch eine Ungenauigkeit gegeben, da die Nase
derzeit ausschließlich in Form einer Geraden abgebildet wird.
116
weil eine weiße Linie, ebenso wie ein weißer Symbolkörper, auf den grau unterlegten
Rollbahnen gut erkennbar ist.
Die Dicke der TFSI-Linie legten wir so fest, dass sie sich zwar von den dünnen
hellgrauen Rollwegmittellinien noch abhob, aber nicht so aufdringlich oder breit
war, dass sie die Aufmerksamkeit der Piloten ablenkte oder gar die
Rollwegbezeichnungen überlagerte.
Die Grundlage für die Berechnung der TFSI, deren Details Gross (2011) in seiner
Arbeit erörtert, bildeten die aktuelle Geschwindigkeit und Richtung des Verkehrs.
Mit diesen Informationen bewegten wir uns entlang eines statusbasierten (state-
based-) Ansatzes im Gegensatz zu einem absichtsbasierten (intent-based-) Ansatz:
Bei letzterem wird neben der aktuellen Geschwindigkeit und Richtung des Verkehrs
zudem die Freigabe bei der Berechnung der Projektion einbezogen (Consiglio et al.,
2004). Systeme, die auf absichtsbasierten Informationen beruhen, sind oft effizienter
(Ruigrok & Valenti Clari, 2003), und statusbasierte Systeme können darüber hinaus
mehr falsche Alarme verursachen (Consiglio, Carreño, Williams, & Muñoz, 2005) –
zum Problem falscher Alarme siehe bspw. den Beitrag von Dixon, Wickens, &
McCarley (2007). Nichtsdestotrotz erschien uns zumindest bei dieser Funktionalität
ein absichtsbasierter Ansatz nicht sinnvoll, da hier ja gerade die tatsächlichen
Bewegungen des Fremdverkehrs interessieren, um ein zuverlässiges, robustes
Situationsbild zu erzeugen, und nicht etwa die geplanten Routen anhand der
Freigaben, von denen möglicherweise abgewichen wird. Im nächsten Kapitel, bei der
Vorstellung der RCSI-Funktionalität, werden wir hingegen einen intentionsbasierten
Ansatz verfolgen, da es dort darum gehen soll, die bestehenden Freigaben anderer
Verkehrsteilnehmer zu visualisieren. Die Kombination status- und absichtsbasierter
Informationen im Sinne eines hybriden Ansatzes hat sich auch an anderer Stelle
bereits bewährt (Consiglio et al., 2005).
Die Funktionseigenschaften der TFSI lassen sich damit folgendermaßen beschreiben:
Die TFSI stellt die Richtungen und Geschwindigkeiten des umgebenden Verkehrs in
Form einer Linie ausgehend von deren Chevronspitzen dar. Die Linie ist zugleich
eine Projektionslinie für die künftige Bewegung des Verkehrssymbols. Ihre Länge
gibt Auskunft über die Geschwindigkeit des Flugzeugs, ihre Orientierung zeigt die
Rollrichtung an und das Ende der Linie indiziert die projizierte Position des
Luftfahrzeugs in zehn Sekunden.
Abschließend muss erwähnt werden, dass das Abbilden projizierter Flugrouten in
der Domäne der Air Traffic Control (Aligawesa & Fetzer, o.J.; Barhydt, 1997; Battiste,
117
Johnson & Bochow, 2000; Jackson et al., 2005; Ruigrok & Valenti Clari, 2003), v.a.
auch im Bereich des Free Flight bzw. der Self Separation (Consiglio et al., 2004;
Knecht & Hancock, 1999; Wing, Barmore & Krishnamurthy, 2002), schon des
Längeren Gegenstand von Diskussion und Forschung ist. Als Darstellungsoption auf
der AMM im Cockpit ist dieser Gedanke jedoch recht neu. Und so muss an dieser
Stelle darauf hingewiesen werden, dass sich während des Verfassens dieser
Dissertation in jüngerer Zeit einige Arbeiten im Themenkreis entwickelten,
vornehmlich um eine Forschergruppe der NASA, die zwar andere Entwicklungsziele
verfolgen, aber auch Lösungen zur Visualisierung projizierter Routen am Boden
vorschlagen (Shelton, Prinzel III, Allamandola et al., 2009; Shelton, Prinzel III, Arthur
III et al., 2009). Wir haben auf diese Arbeiten in einem Beitrag Bezug genommen
(Huber, 2009).
In Kapitel 6 überprüften wir die TFSI-Funktion auf ihren erhofften Mehrwert, d.h.
die Bewegungen der anderen Verkehrsteilnehmer besser zu prognostizieren, und
lassen die Funktion von Piloten bewerten.
5.2.2 RUNWAY CLEARANCE STATE INDICATION (RCSI)
Kapitel 5.1.2 legte die Anforderungen an eine Funktionalität dar, die der Ausführung
von Aktionen in der falschen Reihenfolge oder gänzlich ohne Freigabe und der
Abweichung von freigegebenen Rollsequenzen entgegenwirken sollte. Die
Funktionalität sollte im Bezug auf die Start-/Landebahnen kenntlich machen, ob ein
anderer Verkehrsteilnehmer über eine Freigabe für die entsprechende Bahn verfügt
und welche Aktionen von den anderen Verkehrsteilnehmern auf dieser gerade oder
als nächstes ausgeführt werden. Wieder zogen wir als Nebenforderung aus Kapitel
4.8 mit ein, dass durch die Funktionalität der Aufbau eines zuverlässigen
Situationsbildes unterstützt werden sollte.
Mit der Runway Clearance State Indication (RCSI) entwickelten wir eine
intentionsbasierte Funktion, die für Start-/Landebahnen Freigaben anzeigt, die
anderen Verkehrsteilnehmern erteilt wurden. Dabei kann es sich um Kreuzungs-,
Start- oder Landefreigaben handeln. Wir entschieden uns dabei bewusst dagegen,
die Freigaben des Fremdverkehrs analog der eigenen Freigabe darzustellen.
Üblicherweise wird diese über eine dem Symbol vorausgehende Linie
veranschaulicht, die im Falle einer erteilten Freigabe grün eingefärbt ist (siehe dazu
die Konzepte von Gross, 2011; Vernaleken et al., 2007b, 2008b). Diese
Darstellungsform auch für die anderen Verkehrsteilnehmer beizubehalten hätte ein
nicht mehr überschaubares Netz aus Linien und damit eine Informationsüberlastung
118
(Clutter) auf der AMM zur Folge gehabt. Wenn jedoch diese Darstellungsform für
Fremdfreigaben ausschied, nämlich die Anzeige der kompletten Freigabe ausgehend
vom Fremdverkehrssymbol bis zum geografischen Ende der Freigabe, so mussten
wir versuchen, den für unsere Fragestellung relevanten Teil auf andere Art und
Weise hervorzuheben. Der für uns relevante Bereich war ausschließlich das Start-/
Landebahnumfeld, da es hier darum ging, etwaige RI vorwegzunehmen. Insofern
waren für uns nur diejenigen Freigabenanteile von Interesse, die sich direkt auf die
Start-/Landebahn bezogen. Für jeden Piloten, der vor einer Bahn steht und im Begriff
ist, auf diese aufzurollen oder diese zu kreuzen, muss daher als allererste
Information klar sein, ob nicht schon ein anderer Verkehrsteilnehmer eine Freigabe
für diese Bahn erhalten hat. So entwickelten wir zunächst eine generelle
elfenbeinfarbene (amber) Markierung für Start-/Landebahnen, die dem
Fremdverkehr erteilte Freigaben sichtbar machen sollte. Sobald also einem
Fremdverkehrsteilnehmer eine Freigabe für eine Start-/Landebahn erteilt wurde,
wird die entsprechende Bahn elfenbeinfarben eingefärbt. Die Färbung wird
aufgehoben und die Bahn erhält wieder ihre übliche hellgraue Färbung, wenn das
Flugzeug die Bahn verlassen hat. Die Art der farblichen Codierung wurde gewählt,
da elfenbein (amber) in der Luftfahrt mit einer Vorwarnung (caution) assoziiert wird
(Michael Siebecke, persönliches Gespräch am 03.04.2010). Mit dieser Markierung ist
jedem vor einer Bahn wartenden Flugzeug auf einen Blick klar, ob diese noch für ein
anderes Flugzeug freigegeben ist oder nicht (vgl. Abbildung 21).
Abbildung 21: links: AMM mit Runway Clearance State Indication, visualisiert als elfenbeinfarbene Markierung der
Start-/Landebahn als Hinweis für eine dem Fremdverkehr erteilte Bahnfreigabe; rechts: AMM
ohne Runway Clearance State Indication
119
Auch wenn diese simple farbige Kodierung bereits eine wesentliche Information zur
Vermeidung von RI darstellt, indem sie das Kreuzen oder Aufrollen auf Bahnen
verhindern kann, die dem Fremdverkehr freigegeben sind, so ist damit noch nicht
sichergestellt, dass der Pilot einen Überblick über die Aktionen des Fremdverkehrs
hat, was im Falle bedingter Freigaben jedoch sehr sinnvoll sein kann. Allein die
Markierung veranschaulicht nämlich nicht, welche Aktion gegenwärtig oder als
nächstes auf der Bahn ausgeführt werden wird.
Hierzu ist es notwendig, den Funktionsumfang der RCSI auf eine spezifische
Anzeige hin zu erweitern, die die aktuelle bzw. nächste Aktion des Fremdverkehrs
auf der Bahn deutlich macht. Dabei kommen nur drei verschiedene Aktionen in
Betracht, für die der Fremdverkehr freigegeben sein kann und die damit eine
Visualisierung erforderlich machen: Ein Fremdflugzeug kann auf der Bahn starten
oder landen, oder es kann die Bahn kreuzen. Allerdings ist bei der Darstellung von
Aktionen ganz im Gegensatz zur vorgestellten universalen Bahnmarkierung eine
spezifische, am jeweiligen Fremdverkehrsteilnehmer zu verortete Visualisierung
vonnöten. Dies ergibt sich, wie in 5.1.2 dargestellt, aus der Erfordernis, dem Piloten
bei bedingten Freigaben, wie beispielsweise „behind next landing“, zu informieren,
welcher der vielen abgebildeten Verkehrsteilnehmer auf der AMM das nun landende
Flugzeug ist. Damit soll Verwechslungen der im Bedingungsteil der Freigabe
formulierten Verkehrsteilnehmer vorgebeugt werden.
Wir entschieden uns dazu, die Aktionen mittels Buchstaben direkt am jeweiligen
Fremdverkehrsteilnehmer abzubilden (vgl. Abbildung 22), da Piloten mit der
Abbildung von Text, beispielsweise für Rufzeichen von Flugzeugen, vertraut sind.
Ein „L“ markierte so ein landendes Flugzeug (landing), ein „C“ ein kreuzendes
Flugzeug (crossing) und ein „T“ ein Flugzeug, das startete (take-off).
Mittels der bisher vorgenommenen Visualisierung konnten wir einem vor der Bahn
wartenden Flugzeug also anzeigen, ob für die Bahn bereits eine Freigabe für einen
anderen Verkehrsteilnehmer vorlag (elfenbeinfarbene Markierung) und welche
Aktion dieser im Begriff war, aktuell auf der Bahn auszuführen. Beide Aspekte
helfen dem Piloten dabei, sein gegenwärtiges Verständnis der Situation zu erhöhen
(Level 2 SA), vermitteln jedoch noch kein Wissen über die künftigen Aktionen auf
der Bahn (Level 3 SA).
120
Abbildung 22: links: AMM mit Runway Clearance State Indication, visualisiert als elfenbeinfarbene Markierung der
Start-/Landebahn als Hinweis für eine dem Fremdverkehr erteilte Bahnfreigabe mit startendem
(„T“) Fremdverkehr; rechts: AMM ohne Runway Clearance State Indication
Aus diesem Grund erweiterten wir erneut den Funktionsumfang der RCSI und
schufen mit dem Ghost-Symbol eine Möglichkeit, auch in der Zukunft liegende
Aktionen bereits auf der AMM kenntlich zu machen. Für diesen Fall, nämlich wenn
bereits eine Freigabe für eine Landung erteilt war, der Verkehrsteilnehmer sich
jedoch noch außerhalb des angezeigten AMM-Bereichs befand, blendeten wir
stellvertretend für diesen einen transparenten Symbolkörper mit weißem Rahmen
am jeweiligen Bildschirmrand ein (vgl. Abbildung 23 auf S. 121). So war der Ghost
zwar in der üblichen Fremdverkehrsfarbe dargestellt, jedoch aufgrund seiner
Transparenz dennoch von den restlichen Verkehrssymbolen unterscheidbar.
Passierte das landende Flugzeug schließlich den Ghost, so wurde das Symbol massiv
und bewegte sich wie alle anderen Fremdflugzeuge mit seiner tatsächlichen Position
und einer Aktualisierungsrate von 1 Hz (einmal pro Sekunde) auf der Karte. Weitere
rechnerische Details, auch was die Implementierung der neuen Funktionalitäten in
eine bestehende AMM-Umgebung anbelangt, finden sich bei Gross (2011).
Damit kann man den Mehrwert der neuen RCSI-Funktion folgendermaßen
zusammenfassen: Die RCSI markiert Bahnen, die für andere Flugzeuge freigegeben
sind. Ist eine Bahn nicht elfenbeinfarben markiert, hat kein Fremdverkehrsteilnehmer
eine Freigabe für diese. Die RCSI zeigt an, welche Aktion gegenwärtig auf der Bahn
ausgeführt wird (Starten/Landen/Kreuzen) und welches Flugzeug sie ausführt.
Darüber hinaus visualisiert sie künftige Aktionen von Flugzeugen auf der Bahn
mittels eines Ghost-Symbols. Sie sollte damit in einer Datenlinkumgebung den
121
fehlenden Party-Line-Effekt (siehe 5.2.2) kompensieren und zudem das
Situationsbewusstsein der Piloten auf Level 2 und 3 erhöhen.
Abbildung 23: links: AMM mit Runway Clearance State Indication, visualisiert als elfenbeinfarbene Markierung der
Start-/Landebahn als Hinweis für eine dem Fremdverkehr erteilte Bahnfreigabe mit einem künftig
startendem Ghost-Symbol; rechts: AMM ohne Runway Clearance State Indication
Auch hier ist abschließend zu erwähnen, dass während der Entwicklung unserer
RCSI-Funktionalität ein Teil des Funktionsumfanges möglicherweise von der NASA
vorgestellt wurde (Shelton, Prinzel III, Arthur III et al., 2009). Der erwähnte Beitrag
geht jedoch weder auf die genaue Ausgestaltung der Funktion ein, noch liefert er
eine Beschreibung dieser. Es ist dort lediglich eine Abbildung zu erkennen, auf der
ein „Surface taxi conflict alert“ abgebildet ist, der mit „warning, traffic departing“
angekündigt und roten Linien visualisiert wurde. Ob es sich dabei wirklich um eine
ähnlich gelagerte Funktion mit verwandter Zielsetzung wie die RCSI handelt, kann
nur vermutet werden.
Ob die RCSI-Funktion wirklich zu einer Erhöhung des Situationsbewusstseins
beiträgt, und was Verkehrspiloten über die neue Funktion denken, werden wir in
Kapitel 7 überprüfen.
5.2.3 ENHANCED RUNWAY INCURSION INDICATION (ERII)
In Kapitel 5.1.3 wurden Anforderungen an eine neue Funktionalität definiert, die die
geringe Erkennungsrate von RI im Vorfeld erhöhen und bei der Intervention in
letzter Instanz unterstützten sollte. Eine optimierte Funktionalität sollte sehr
spezifische Informationen über den Ort der möglichen Kollision (örtliche Spezifität)
sowie den Zeitpunkt der möglichen Kollision (zeitliche Spezifität) zur Verfügung
stellen. Ferner sollten diese Informationen so angelegt sein, dass sie dem Piloten
122
dazu verhelfen, ein zukünftiges Bild der Situation zu entwickeln (Level 3 SA).
Darüber hinaus sollte die Alarmierung aus zwei Teilkomponenten, nämlich einer
visuellen und einer akustischen, bestehen. Die neue Funktionalität sollte zudem den
in Kapitel 4.8 formulierten Nebenbedingungen Rechnung tragen und den Piloten
beim Aufbau eines zuverlässigen Situationsbildes unterstützen. Denn auch bei der
Kollisionsvermeidung geht es im Wesentlichen um Situationsbewusstsein auf Level 3
oder wie Ruigrok und Valenti Clari (2003) es ausdrücken: “The purpose of conflict
prevention is to provide pilots with additional situation awareness with respect to
potential conflicts“ (Ruigrok & Valenti Clari, 2003, p. 7). Weiterhin sollten die
entwickelten Funktionen laut Kapitel 4.8 den aktuellen Handlungsspielraum des
Piloten aufrechterhalten.
Mit der Funktion Enhanced Runway Incursion Indication (ERII) haben wir versucht,
dem Piloten auf einen Blick zu vermitteln, wo sich der Ort einer möglichen Kollision
befindet (örtliche Spezifität) und wie viel Zeit noch bis zur Kollision gegeben ist
(zeitliche Spezifität).
Für die Darstellung des Kollisionsortes (örtliche Spezifität) entschieden wir uns dazu,
nicht den reinen Kollisionspunkt auf der AMM darzustellen, sondern auch die
Schnittpunkte der beiden Projektionslinien der Flugzeuge mit zu visualisieren.
Dadurch sind nicht nur auf einen Blick die künftigen Routen der beiden Beteiligten
ersichtlich und damit auch deren Schnittpunkt in der Zukunft, sondern es kann
zusätzlich verortet werden, von wem die Bedrohung ausgeht.
Denn als startender Pilot, auf dessen AMM viele weitere Verkehrsteilnehmer zu
sehen sind, ist mit den momentanen Lösungen nicht im ersten Moment klar, von
welchem Eindringling das Gefahrenpotenzial ausgeht. Führt jedoch eine
Projektionslinie von jenem Eindringling zu einem Schnittpunkt mit der eigenen
Route, so ist sofort erkennbar, wer die Gefahrenquelle darstellt (siehe Abbildung 24
auf S. 123).
123
Dass bei der Konfliktberechnung und Anzeige der Projektionslinien nur ein
statusbasiertes und nicht ein absichtsbasiertes Vorgehen in Frage kam (vgl. Kapitel
5.2.1), ist offensichtlich, denn eine solche Funktionalität zur Intervention zielt nur auf
Situationen ab, in denen es bereits zu einer Abweichung von vorgegebenen
Freigaben gekommen ist und wäre somit irreführend, würden die bereits verletzten
Freigaben Teil der Berechnung sein. In die Berechnung gehen deshalb nur die
aktuellen Geschwindigkeiten und Orientierungen der beiden Beteiligten ein
(Ruigrok & Valenti Clari, 2003). Für die Konfliktprädiktion insgesamt wird folglich
geprüft, ob in einem gegebenen Zeitraum ein räumlicher Konflikt zwischen den
prognostizierten Trajektorien der Beteiligten im Start-/Landebahnbereich vorliegt
(Consiglio et al., 2005). Einzelheiten zur Berechnung finden sich bei Gross (2011).
Abbildung 24: links: AMM mit Enhanced Runway Incursion Indication, visualisiert
über rote Kollisionslinien auf
der Start-/Landebahn als Hinweis auf eine bevorstehende Kollision sowie Markierung des
Eindringlings; rechts: AMM ohne Enhanced Runway Incursion Indication
124
Sobald sich also ein Eindringling auf Kollisionskurs mit der eigenen Route befindet,
erscheinen auf der AMM zwei rote Kollisionslinien, die im Schnittpunkt den Ort der
möglichen Kollision anzeigen. Die rote Markierung des Eindringlings, die in vielen
anderen Lösungen vorgeschlagen wird, behalten wir bei. Die Anzeige der
Kollisionslinien bildet damit (neben der Markierung des Intruders) den visuellen Teil
unserer Warnkomponente.
Für die Darstellung des Zeitpunktes der Kollision (zeitliche Spezifität) wählten wir eine
akustische Warnung, die nach einem Hinweis auf die gefährliche Situation die
Entfernung vom Eindringling in Sekunden angab. Als Hinweis auf die Situation
entschieden wir uns für „intruder ahead“ im Gegensatz zur üblichen „runway
incursion“-Alarmierung (siehe z.B. Vernaleken et al., 2007b). Dies hatte einen
triftigen Grund: Denn laut gültiger Definition benötigt eine RI noch keinen zweiten
Beteiligten, der auf die Bahn rollt (vgl. 2.1), und damit ist die Kennzeichnung der
Situation als RI unzureichend. Bei einer RI ist nämlich allein eine Anwesenheit am
falschen Ort ausreichend, um von einer solchen sprechen zu können. Kündigt
folglich eine auditive Warnung eine Situation mit den Worten „runway incursion“
an, so kann es zu einer Unterschätzung der gefährlichen Situation kommen, in der
der startende Pilot nicht weiß, dass ein Eindringling auf der Bahn ist, der sich auf
potenziellem Kollisionskurs befindet. Die von uns gewählten Worte „intruder
ahead“ kennzeichnen die Situation hingegen mit einfachen Worten als das, was sie
ist, nämlich eine Situation, in der sich ein anderes Luftfahrzeug auf der Bahn aufhält.
Die zeitliche Entfernung vom Eindringling gaben wir nach dem Hinweis auf diesen
mit den Worten „separation X seconds“ an. Der Begriff „separation“ ist in der
Luftfahrt weit verbreitet, so dass er uns als geeignete Wahl für die
Entfernungsangabe erschien. Die vollständige Warnung „Intruder ahead, separation
x seconds“ ließen wir dann für die Implementierung im Cockpit von einer
nordamerikanischen Frauenstimme einlesen.
In Anbetracht der in Kapitel 4.8 formulierten Nebenbedingung, nämlich den
Handlungsspielraum des Piloten in der kritischen Situation vollends
aufrechtzuerhalten, entschieden wir uns dagegen, die Konflikterkennung der ERII
zusätzlich um eine Handlungsempfehlung, wie beispielsweise starten oder stoppen,
für den Piloten zu erweitern. Auch Vernaleken et al. (2007b) sind skeptisch, was die
Implementierung eines Algorithmus zur universellen Konfliktlösung anbelangt:
“Naturally, such resolution advisories are in principle also desirable for system
designed to avoid runway incursions. However, the fundamental underlying
question is whether a universally valid conflict resolution exists for each imaginable
125
runway incursion scenario” (Vernaleken et al., 2007b, p. 15). Generelle Hinweise
dazu, wann die Abtretung einer Aufgabe an eine Funktion oder Automation sinnvoll
sein kann und wann nicht, finden sich unter dem Schlagwort der
Funktionsallokation in den Arbeiten meiner Kollegen (Kain, in Vorbereitung;
Nachtwei, 2011).
Die gesamte ERII-Funktionalität besteht damit aus einer visuellen Komponente,
nämlich der Anzeige der Kollisionslinien (neben der Markierung des Intruders) zur
Abdeckung der geforderten örtlichen Spezifität, und einer auditiven Komponente,
nämlich dem akustischen Hinweis auf den Eindringling mit Angabe dessen
Entfernung, zur Beachtung der zeitlichen Spezifität. Sobald durch die
Konfliktprädiktion eine Kollision zwischen zwei Beteiligten berechnet wurde, ertönte
die auditive Warnung, die entsprechenden roten Kollisionslinien wurden auf der
AMM dargestellt und der Eindringling rot markiert.
Ob die entwickelte Funktion tatsächlich dazu führt, dass Piloten mehr RI als solche
erkennen sowie schneller und adäquater auf diese reagieren, wird in Kapitel 8
überprüft.
5.3 KAPITELZUSAMMENFASSUNG
In Kapitel 5 wurden die in der RI-Analyse ermittelten Problembereiche den bereits
existierenden Funktionalitäten von AMM gegenübergestellt.
Dabei hat sich gezeigt, dass im Problembereich 1: Orientierung auf dem Rollfeld noch
Entwicklungspotenzial für eine Funktionalität bestand, die dem Piloten auf einen
Blick die künftige Position der Verkehrsteilnehmer auf dem Rollfeld darstellte und
somit zu einer Erhöhung des Situationsbewusstseins auf Level 3 beitrug (vgl. Kapitel
5.1.1). Wie eine solche Funktionalität konkret ausgestaltet sein kann, stellten wir in
Kapitel 5.2.1 mit der Traffic Forward Speed Indication (TFSI) vor. Diese visualisiert die
Orientierung und Geschwindigkeit des umgebenden Verkehrs in Form einer
Projektionslinie, die von der Chevronspitze der jeweiligen Fremdverkehrsflugzeuge
ausgeht.
Problembereich 2: Abweichung von Freigaben wies weiteres Potenzial für
Neuentwicklungen auf. Wir fokussierten uns hier auf Funktionen, die den
Freigabezustand von Start-/Landebahnen anzeigen und die aktuellen sowie
künftigen Aktionen des umgebenden Verkehrs darstellen konnten, um das
Situationsbewusstsein der Piloten auf Level 2 und 3 zu erhöhen (vgl. Kapitel 5.1.2).
Mit der Runway Clearance State Indication (RCSI) entwickelten wir eine solche
126
Funktionalität, die je nach Freigabe die Start-/Landebahnen entsprechend farblich
markiert sowie textuell die gegenwärtigen oder künftigen Aktionen des
Fremdverkehrs visualisiert, sogar wenn dieser im aktuellen AMM-Kartenausschnitt
noch nicht zu sehen ist (vgl. Kapitel 5.2.2).
In Problembereich 3: Geringe Erkennungsrate stellten wir fest, dass bereits einige
Lösungen existieren, um die Piloten vor einer möglichen Kollision mit einem
Eindringling auf der Start-/Landebahn zu warnen. Allerdings ermittelten wir auch
hier noch Optimierungspotenzial und schlugen vor, die Warnung in räumlicher und
zeitlicher Hinsicht zu spezifizieren (vgl. Kapitel 5.1.3). Eine entsprechende
Funktionalität mit dem Namen Enhanced Runway Incursion Indication (ERII) stellten
wir in Kapitel 5.2.3 vor. Diese verfügt über eine visuelle Warnkomponente in Form
roter Kollisionslinien sowie eine auditive Warnkomponente, bei der auf den
Eindringling und dessen Entfernung hingewiesen wird.
Die experimentelle Überprüfung der Funktionalitäten auf deren erhofften Mehrwert
hin ist Gegenstand der nächsten Kapitel 6 bis 8.
127
6 TESTUNG DER FUNKTIONALITÄT TFSI (STUDIE 3)
Alle Studien wurden im August 2010 mit der gleichen Gruppe Verkehrspiloten in
den Räumlichkeiten des Institutes für Luft- und Raumfahrt der TU Berlin
durchgeführt. Jeder Teilnehmer nahm nacheinander an Studie 3, 4 und 5 teil und
erhielt am Ende eine Aufwandsentschädigung über 150,-€1
Auch wenn es sich bei den folgenden Studien nicht explizit um Usabilitystudien
handelt, bildeten Aspekte der Effektivität, Effizienz und Zufriedenstellung (DIN EN
ISO 9241-11, 1999) den Rahmen der Untersuchung. Wir tragen damit den Befunden
aus Kapitel
.
3.3 Rechnung, in denen die Wichtigkeit der Usability-Evaluierung von
AMM herausgestellt wurde. So erhoben wir beispielsweise die Prognosegüte und
das Situationsbewusstsein als Effektivitätsmaße, die Zeit zur Aufgabenerfüllung,
Reaktionszeiten und den subjektiven geistigen Workload als Effizienzmaße sowie
Zufriedenstellung, subjektive Nützlichkeit, Sicherheitsgewinn und Präferenz als
Maße für die Zufriedenstellung der Piloten. Zudem berichten wir für alle Ergebnisse
nicht nur die statistischen Signifikanzen, sondern auch Effektgrößen2
Bei allen Studien testeten wir jeweils die neu entwickelte Funktionalität gegen eine
Standardvariante der AMM. Als Standard definierten wir eine AMM, die neben der
eigenen Position bereits die Positionen des umgebenden Verkehrs mit anzeigt. Dies
hatte zweierlei Gründe: Zum Einen hat Kapitel
.
3.3 gezeigt, dass die Anzeige des
Fremdverkehrs als nächster Entwicklungsschritt der AMM von vielen Herstellern
vorgesehen ist oder schon umgesetzt wurde. Zum Anderen haben die Befunde aus
Kapitel 3.5 nachweisen können, dass eine AMM mit alleiniger Anzeige der eigenen
Position einer AMM mit Anzeige des Fremdverkehrs deutlich unterlegen ist.
Der Kapitelaufbau ist für die drei folgenden Studien (vgl. Kapitel 6, 7 und 8) gleich:
Das Methodenkapitel 6.1 gliedert sich in die Vorstellung der
Teilnehmercharakteristika (Kapitel 6.1.1), Versuchsdesign (Kapitel 6.1.2),
1 Die Höhe der Vergütung war dadurch gerechtfertigt, dass es sich bei den Probanden um
ausgewiesene Experten handelte, und viele von diesen nicht aus Berlin kamen, sondern extra für die
Studien aus dem gesamten Bundesgebiet anreisen mussten.
2 Die Problematik des Zusammenhanges von statistisch signifikanten Ergebnissen und
Stichprobenumfang ist hinlänglich bekannt, weshalb statistische Signifikanz als alleiniger
Gradmesser für die Aussagekraft hypothesentestender Untersuchungen nicht ausreichend ist.
Vielmehr müssen signifikante Ergebnisse auch praktisch bedeutsam sein – ein Sachverhalt, der in
der Literatur als Berücksichtigung von Effektstärken bezeichnet wird. Dies bedingt bereits bei der
Versuchsplanung eine genaue Festlegung von Fehlerniveaus, der Test- und Effektstärken, um einen
optimalen Stichprobenumfang festlegen zu können (Bortz & Döring, 2002).
128
Hypothesen (Kapitel 6.1.3), Versuchsablauf (Kapitel 6.1.4) und Material (Kapitel
6.1.5). Es folgt die Ergebnisdarstellung (Kapitel 6.2) nach Hypothesen bzw.
explorativer Testung (Kapitel 6.2.1 bis 6.2.6) sowie im folgenden Kapitel 6.3 die
Diskussion der gewonnenen Ergebnisse den Hypothesen entsprechend (Kapitel 6.3.1
bis 6.3.6). Am Ende wird die Studie zusammengefasst (Kapitel 6.4).
6.1 METHODIK
Um die neue Funktionalität TFSI zu testen, wurden Piloten in einer AMM-
Demonstration am PC verschiedene Verkehrssituationen gezeigt. Ihre Aufgabe
bestand darin einzuschätzen, wohin sich die Verkehrsflugzeuge bewegen würden,
die als Fremdflugzeuge ihr eigenes Flugzeugsymbol auf der Karte umgaben.
6.1.1 TEILNEHMER
Die Mehrzahl der Teilnehmer wurde über Ausschreibungen gewonnen, die über die
Vereinigung Cockpit als größte Pilotenvereinigung in Deutschland an ihre ca. 8.000
Mitglieder versandt wurden. Der geringere Teil der Piloten wurde durch
Direktansprache gewonnen und/oder hatte schon an vorherigen Studien
teilgenommen.
Insgesamt nahmen 36 Verkehrspiloten verschiedener deutscher
Luftfahrtgesellschaften mit ATP-Lizenz an der Studie teil. Darunter befanden sich
vier weibliche und 32 männliche Piloten mit einem durchschnittlichen Alter von 39,6
Jahren (Range 25-66 Jahre) und einer mittleren Flugstundenanzahl von rund 8.200
Stunden (Range 1.680-23.500 Stunden). 33 der Piloten waren im aktiven Dienst, die
verbleibenden drei entweder bereits pensioniert oder gerade in Elternzeit. 19 der
Piloten waren Kapitäne, 17 Copiloten (First Officer). Die meisten hatten ihren
Stammsitz in Frankfurt (14), die verbleibenden Teilnehmer kamen aus Berlin-Tegel,
Berlin-Schönefeld, Hamburg, Nürnberg, München, Peking und Stuttgart. Fast alle
Piloten (34) waren mit dem Flughafen Frankfurt vertraut, der für die
Untersuchungen als Schauplatz der Szenarien herangezogen wurde. Der Großteil der
Piloten (30) hatte noch keine persönliche Erfahrung mit AMM sammeln können.
6.1.2 VERSUCHSDESIGN
Das Forschungsziel der Studie 3 bestand darin herauszufinden, ob sich mittels einer
Traffic Forward Speed Indication (TFSI) das Situationsbewusstsein der Piloten auf
Level 3 (Prognose) erhöhen lässt. Bei der entwickelten Anzeige handelt es sich wie
129
schon beschrieben um eine Art „Nase“, die die Bewegungsrichtung (heading) und
die Geschwindigkeit (speed) des umgebenden Verkehrs anzeigt. Durch die
Visualisierung dieser beiden Größen sollte es Piloten möglich sein, die künftigen
Positionen des umgebenden Verkehrs vorherzusehen.
Die Piloten erhielten die Aufgabe, bezüglich der Bewegungsrichtungen und
Geschwindigkeiten des umgebenden Verkehrs eine Prognose der künftigen
Verkehrssituation abzugeben (Näheres dazu in Kapitel 6.1.4). Auch wenn eine solche
Aufgabe wie das Im-Auge-Behalten des Verkehrs im realen Cockpit sicherlich immer
nur eine Nebenaufgabe vor der eigentlichen Hauptaufgabe Rollführung darstellt,
entschieden wir uns dazu, den Piloten keine zusätzliche Hauptaufgabe zu stellen, da
wir ohne zusätzliche Messungen die genaue Verteilung der Ressourcen (z.B.
kognitiv, Blickbewegungen) nicht hätten erheben können. Stattdessen entschieden
wir uns dazu, die ggf. verminderten Ressourcen des Piloten, die üblicherweise für
die Bewältigung der Nebenaufgabe zur Verfügung stehen, über eine kurze Dauer der
Stimuluspräsentation abzubilden, die damit so etwas wie ein schnelles Scannen der
Anzeige durch den Piloten darstellen sollte.
Wir variierten als unabhängige Variablen die Funktion zweistufig (mit/ohne TFSI) und
auch die Dauer der Stimuluspräsentation zweistufig (in unserem Falle die Dauer der
Präsentation des Materials; 4 und 8 Sekunden). Für den Test bereiteten wir vier
Verkehrssituationen als Videoclips vor, von denen jede einmal mit TFSI und einmal
ohne TFSI präsentiert wurde. Insgesamt entstanden so acht Verkehrssituationen. Für
einen perfekten Vergleich der Situationen bezüglich des zweiten Faktors
Stimuluspräsentationszeit hätte man nun bestenfalls dieselben Verkehrssituationen
noch einmal als 4 und 8 Sekunden-Variante präsentieren müssen – dies hätte jedoch
für den Probanden bedeutet, dass er dieselbe Verkehrssituation in vierfacher
Ausfertigung hätte bearbeiten müssen (mit TFSI 4 Sek., mit TFSI 8 Sek., ohne TFSI 4
Sek., ohne TFSI 8 Sek.). Um dem Probanden dies zu ersparen und gleichzeitig starke
Erinnerungseffekte auszuschließen, achteten wir darauf, dass die vier gewählten
Situationen sich untereinander sehr ähnlich, aber nicht identisch waren. So waren bei
allen Situationen drei Fremdverkehrsflugzeuge im Kartenausschnitt abgebildet, von
denen sich zwei Flugzeuge bewegten und eines nicht.
Die Verkehrssituationen wurden von uns blockweise eingeteilt und dann
unterschiedlich lange präsentiert. Dabei waren die Szenarien 1 und 5, 2 und 6, 3 und
7 sowie 4 und 8 identisch und unterschieden sich eben nur darin, ob sie die neue
Funktion anzeigten oder nicht. Um Reihenfolgeeffekte auszuschließen, wurden die
Situationen über alle Probanden blockweise permutiert. Wir gruppierten jeweils
130
zwei Szenarien zu Blöcken. So enthielt beispielsweise Block A die beiden
Verkehrssituationen 1 und 4, Block B die Verkehrssituationen 5 und 8, Block C die
Szenarien 2 und 3 und schließlich Block D die Situationen 6 und 7 (vgl. Tabelle 9).
Tabelle 9: Überblick über das Versuchsdesign der TFSI-Studie mit Szenariennummern in Kreisen
Funktion ohne TFSI mit TFSI
4s A B
8s C D
Dabei wurde berücksichtigt, dass keine zwei Blöcke mit denselben Situationen
hintereinander vorkommen sollten, um zu vermeiden, dass die Probanden auf die
identischen Situationen aufmerksam wurden (z.B. sollte auf Block A mit Situation 1
ohne TFSI nicht Block B mit derselben Situation 5 mit TFSI folgen). Somit ergaben
sich insgesamt 4x2x1x1=8 Variationsmöglichkeiten für die Blöcke untereinander.
Zusätzlich versuchten wir auszuschließen, dass die Reihenfolgen der Situationen
innerhalb der Blöcke einen Einfluss auf das Ergebnis haben könnten, d.h. wir
versuchten einen möglichen Einfluss, dass Situation a immer vor Situation b1
• Erst a, dann b (über 8 Situationen)
kommt,
zu eliminieren. Dazu vertauschten wir die Situationen innerhalb der einzelnen
Blöcke, wodurch 4 weitere Variationsmöglichkeiten entstanden:
• Erst b, dann a (über 8 Situationen)
• Erst a, dann b (über 4 Situationen); danach erst b, dann a (über 4 Situationen)
• Erst b, dann a (über 4 Situationen); danach erst a, dann b (über 4 Situationen)
Die genauen Permutationen sind in der nachstehenden Tabelle angegeben, in der die
Reihenfolge der Verkehrssituationen für 32 Versuchspersonen2
Tabelle 10
dargestellt ist (vgl.
). So erhielt bspw. Proband 6 zuerst die Situationen 3 und 2 ohne TFSI,
danach 5 und 8 mit TFSI, dann 7 und 6 mit TFSI und abschließend 1 und 2 ohne
1 A und b bezeichnen die absolute Reihenfolge der Situationen in Tabelle 9. Damit ist die dort zuerst
genannte Situation immer Situation a und die zweigenannte Situation b. Bei Block B ist folglich mit a
Situation 5 und mit b Situation 8, bei Block D mit a Situation 7 und mit b Situation 6 gemeint.
2 Da die Versuche später mit 36 Versuchspersonen durchgeführt wurden, wurden aus jedem Block die
ersten Reihenfolgen der Verkehrssituationen (1, 9, 17 und 25) für die VP 33-36 erneut verwendet.
Dadurch konnten wir für die vier zusätzlichen Versuchspersonen eine kontrollierte Permutation für
die Funktion sicherstellen, für die Präsentationsdauer jedoch nicht mehr.
131
TFSI. Mit diesem Vorgehen einher ging schließlich auch die Variation der Dauer der
Stimuluspräsentation. Da diese fest mit den Verkehrssituationen verknüpft war,
wurde sie entsprechend mitvariiert, so dass alle Probanden immer abwechselnd zwei
Situationen mit kurzer Stimuluspräsentationszeit und zwei Situationen mit langer
Stimuluspräsentationszeit erhielten oder umgekehrt. So bearbeitete Proband 1 bspw.
zuerst zwei Situationen mit kurzer Stimuluspräsentationszeit (Block A), dann zwei
Situationen mit langer Stimuluspräsentationszeit (Block C), dann wieder zwei
Situationen mit kurzer Stimuluspräsentationszeit (Block B) und schließlich zwei
Situationen mit langer Stimuluspräsentationszeit (Block D).
Tabelle 10: Abfolge der Verkehrssituationen über 32 Versuchspersonen
Proband Reihenfolge Verkehrssituationen
1 A, C, B, D (a, dann b)
2 A, D, B, C (a, dann b)
3 B, C, A, D (a, dann b)
4 B, D, A, C (a, dann b)
5 C, A, D, B (a, dann b)
6 C, B, D, A (a, dann b)
7 D, A, C, B (a, dann b)
8 D, B, C, A (a, dann b)
9 A, C, B, D (b, dann a)
10 A, D, B, C (b, dann a)
11 B, C, A, D (b, dann a)
12 B, D, A, C (b, dann a)
13 C, A, D, B (b, dann a)
14 C, B, D, A (b, dann a)
15 D, A, C, B (b, dann a)
16 D, B, C, A (b, dann a)
17 A, C, (a, dann b); B, D (b, dann a)
18 A, D, (a, dann b); B, C (b, dann a)
19 B, C, (a, dann b); A, D (b, dann a)
132
20 B, D, (a, dann b); A, C (b, dann a)
21 C, A, (a, dann b); D, B (b, dann a)
22 C, B, (a, dann b); D, A (b, dann a)
23 D, A, (a, dann b); C, B (b, dann a)
24 D, B, (a, dann b); C, A (b, dann a)
25 A, C, (b, dann a); B, D (a, dann b)
26 A, D, (b, dann a); B, C (a, dann b)
27 B, C, (b, dann a); A, D (a, dann b)
28 B, D, (b, dann a); A, C (a, dann b)
29 C, A, (b, dann a); D, B (a, dann b)
30 C, B, (b, dann a); D, A (a, dann b)
31 D, A, (b, dann a); C, B (a, dann b)
32 D, B, (b, dann a); C, A (a, dann b)
Als abhängige Variablen erfassten wir nach jeder Situation die richtige Orientierung
und Lage der prognostizierten Symbole, die zur Aufgabenerfüllung benötigte Zeit
sowie den subjektiven geistigen Workload mit dem NASA-TLX (siehe Anhang).
Ferner ermittelten wir am Ende der Untersuchung die Zufriedenstellung, subjektive
Nützlichkeit, den durch die Funktion erzeugten Sicherheitsgewinn sowie die
Präferenz der Probanden (siehe Anhang).
Die richtige Orientierung und Lage der prognostizierten Symbole ermittelten wir
mittels eines Situation-Awareness-Tests, der an die Situation Awareness Global
Assessment Technique (SAGAT; Endsley, 2000) angelehnt war. Für die Prognose
ließen wir die Piloten Videos mit verschiedenen Verkehrssituationen ansehen, die
nach wenigen Sekunden eingefroren wurden. Die als Dreiecke dargestellten
Fremdverkehrssymbole veränderten sich dabei so, dass nur noch deren
Dreiecksspitzen als Punkte angezeigt wurden. Die Piloten sollten dann die
Positionen des umgebenden Verkehrs in die Zukunft projizieren und in die AMM
einzeichnen. Dazu setzten die Piloten für jede künftige Position der Fremdflugzeuge
mittels Mausklick einen Punkt auf die Karte. Auf diese Art und Weise konnten wir
das Situationsbewusstsein der Piloten ausschließlich auf Ebene 3 erfassen – und zwar
ohne gleichzeitig ihr Situationsbewusstsein auf Ebene 2 mitzuerheben
133
(Konfundierung). Denn die gegenwärtige Situation des Fremdverkehrs war durch
die nach dem Videostopp auf der Karte verbleibenden Punkte bekannt und die
Piloten hatten ausschließlich die Aufgabe zur Prognose. Die Güte der Prognose
ermittelten wir dann über die Abweichung der eingezeichneten projizierten
Positionen unter Einbezug der Orientierung der Symbole. Im ersten Schritt prüften
wir, ob der Proband die Orientierung der Symbole richtig bestimmt hatte. Auch
wenn natürlich der gesetzte Punkt des Probanden per se orientierungslos ist, kann
durch Bezugnahme auf die zuletzt gezeigte und dann eingefrorene Verkehrssituation
bestimmt werden, in welche Rollrichtung fahrend der Proband das Flugzeug
vermutete. So kann eindeutig entschieden werden, ob der Proband in seiner
Prognose das Flugzeug in richtiger oder falscher Rollrichtung (180 Grad
entgegengesetzt) einzeichnete. Die Toleranzen bestimmten wir mathematisch. Damit
trugen wir dem Sachverhalt Rechnung, dass Probanden ihre Prognosepunkte nicht
genau in die Bahnmitte (Centerline) setzen würden, sondern aufgrund des
Zeitdruckes wahrscheinlich leicht neben diese. Wichtig war uns nur, dass die Punkte
sich in richtiger Fahrtrichtung und noch auf der Rollbahn befanden. Dazu
berechneten wir aus der gegebenen Bahnbreite und den zugehörigen
Geschwindigkeiten der Flugzeuge die noch als in Fahrtrichtung liegenden
Akzeptanzgrade (vgl. Abbildung 25). Als richtig galt die Orientierung dann, wenn
• bei einer Fremdverkehrs-Geschwindigkeit bis 10 Knoten die Abweichung von
der Soll-Richtung nicht mehr als 25 Grad nach oben oder unten betrug
(insgesamt also 50 Grad Toleranz)
• bei einer Fremdverkehrs-Geschwindigkeit über 10 bis 20 Knoten die
Abweichung von der Soll-Richtung nicht mehr als 15 Grad nach oben oder
unten betrug (insgesamt also 30 Grad Toleranz)
Im zweiten Schritt berechneten wir die absoluten Abweichungen zwischen den
Schätzungen der Probanden und den tatsächlichen Positionen. Nur diejenigen
Flugzeuge, deren Richtung richtig prognostiziert war, wurden in diesen zweiten
Schritt einbezogen, d.h. komplette „Richtungsverschätzer“ (z.B. Flugzeuge, die laut
Probandenprognose in die entgegengesetzte Richtung rollten) schlossen wir für
dieses Forschungsvorhaben aus der Auswertung aus, auch wenn diese vielleicht für
eine weiterführende Analyse sehr interessant sein können. Für jede der acht
Verkehrssituationen wurde dazu über die drei prognostizierten
Fremdflugzeugpositionen für jeden Probanden ein Mittelwert pro Verkehrssituation
gebildet. Für weitere Auswertungen, z.B. über alle Verkehrssituationen mit oder
134
ohne TFSI, wurden weitere Mittelwerte pro Proband über alle entsprechenden
Verkehrssituationen gebildet.
Abbildung 25: TFSI: dicke, schwarze Striche (nur zu Darstellungszwecken in schwarz); Toleranzbreiten für die
Fahrtrichtungen für Geschwindigkeiten bis 10 Knoten (links) und bis 20 Knoten (rechts): Pfeile;
tolerierte Abweichungen in Bahnbreite nach links und rechts: Gradangaben
Die zur Aufgabenerfüllung benötigte Zeit ermittelten wir, indem wir die Zeit maßen,
die vom Einfrieren der Situation bis zu dem Zeitpunkt verging, an dem der Proband
durch einen Mausklick auf den Display-Schalter „fertig“ die Beendigung der
Aufgabe signalisierte (siehe auch Kapitel 6.1.4, Versuchsablauf). Auch hier
berechneten wir bspw. für den Vergleich mit und ohne TFSI jeweils einen Mittelwert
pro Proband über die entsprechenden Situationen.
Für die Erhebung des subjektiven, geistigen Workload verwendeten wir für unsere
Untersuchung ausschließlich die Skala „geistige Anforderungen“ des NASA-TLX-
Fragebogens, bei dem die Probanden auf einem Item zwischen den Polen „gering“
und „hoch“ eines 20-stufigen, semantischen Differentials einschätzen, wie viel
geistige Anstrengung bei der Informationsaufnahme und bei der
15°
15°
25°
25°
135
Informationsverarbeitung erforderlich war.1
Alle Performanzmaße sind in
Erneut ermittelten wir für den Vergleich
mit und ohne TFSI einen Mittelwert pro Proband über die entsprechenden
Situationen.
Tabelle 11 aufgeführt.
Tabelle 11: Performanzmaße zur Erfassung von Effektivität und Effizienz der TFSI-Funktion
Maß (subjektiv/objektiv) Definition
Güte der Prognose (objektiv)
Lage und Orientierung der prognostizierten Symbole,
operationalisiert über die absoluten Abweichungen
zwischen tatsächlichem Ist und Soll
Zeit zur Aufgabenerfüllung (objektiv) Benötigte Zeit vom automatischen Start der Aufgabe bis
zum selbst gewählten Ende der Aufgabe durch Klicken
auf den „fertig“-Knopf
Workload (subjektiv) Selbsteinschätzung des Workloads mittels NASA-TLX-
Fragebogen, Skala „geistige Anforderungen“
Nach allen Situationen erfragten wir bei den Probanden deren Zufriedenstellung, die
subjektive Nützlichkeit der Funktion, den durch die Funktion erzeugten
Sicherheitsgewinn sowie die Präferenz der Probanden mittels Fragebogen (siehe
Anhang). Die Präferenz der Probanden ausgenommen, erhoben wir jedes Maß
mittels eines Items, bei dem die Probanden auf einer fünfstufigen Likert-Skala von
„gar nicht“ bis „völlig“ angeben sollten, wie zufriedenstellend sie die Funktion
bewerteten, wie nützlich sie die Funktion einschätzten und wie hoch Sie den
Zugewinn an Sicherheit durch die Funktion beurteilten. Um die Gleichabständigkeit
der Antworten zu gewährleisten, wurde entsprechend der Empfehlungen von
Rohrmann (1978) verfahren. Für die Präferenzmessung wurden die Probanden
mittels eines Items befragt, welche Variante der AMM sie bevorzugten. Hierbei
mussten die Probanden sich zwischen den beiden alternativen Antworten „AMM
mit TFSI-Funktion“ und „AMM ohne TFSI-Funktion“ entscheiden.
Alle Akzeptanzmaße sind in Tabelle 12 aufgelistet.
1 Für eine andere Untersuchung des neuen Workload-Fragebogens „RMSE-ateo“ ließen wir diesen
neben den anderen Skalen des NASA-TLX zu Validierungszwecken mitlaufen (siehe Anhang). Die
erhobenen Daten wurden für unsere Untersuchung jedoch nicht weiter berücksichtigt.
136
Tabelle 12: Akzeptanzmaße zur Erfassung von Zufriedenstellung der TFSI-Funktion
Maß (subjektiv/objektiv) Definition
Zufriedenstellung, Nützlichkeit und
Zugewinn an Sicherheit (subjektiv)
Bewertung der Zufriedenstellung und Nützlichkeit sowie
des eingeschätzten Zugewinns an Sicherheit durch die
TFSI-Funktion
Präferenz (subjektiv) Bevorzugung einer AMM mit oder ohne TFSI-Funktion
Für den Funktionstest entschieden wir uns für ein 2x2 Within-Subjects-Design, das
mit einer 2-faktoriellen multivariaten Varianzanalyse ausgewertet werden sollte und
von einem mittleren Effekt (Effektgröße 0,25) für die Haupteffekte Funktion und
Stimuluspräsentationszeit ausging sowie von einem mittleren Interaktionseffekt
zwischen den beiden unabhängigen Variablen. Für die Korrelation zwischen den
Messwertreihen nahmen wir r=0,5 an. Darauf basierend ermittelten wir als optimale
Stichprobengröße 33 VP/Stufe für die mittleren Haupteffekte und 17 VP/Stufe für
den mittleren Interaktionseffekt (Bortz & Döring, 2002).
6.1.3 HYPOTHESEN
Unsere erste Hypothese beschäftigte sich mit dem Haupteffekt der Funktion. Wir
gingen davon aus, dass durch die TFSI-Funktion die Prognosegüte ansteigt, d.h. die
Piloten mit Unterstützung durch die Funktion mehr Fremdverkehrssymbole
hinsichtlich ihrer Orientierung und Geschwindigkeit richtig einschätzen als ohne die
Funktion. Zwar wird den Piloten mit TFSI-Funktion mehr Information (durch die
zusätzliche „Nase“) auf dem Display dargeboten, was auf den ersten Blick eine
größere Menge zu verarbeitender Informationen zur Folge hat. Diese Visualisierung
durch die TFSI nimmt dem Piloten jedoch Verarbeitungsaufwand ab, indem sie zwei
Informationen an einer Stelle bündelt: Auch wenn die Dreiecksspitze der
Fremdflugzeugsymbole bereits deren Orientierung anzeigt, so ist diese erst durch
genauen Blick auf die AMM erkennbar, da die Fremdflugzeugsymbole als
gleichschenklige Dreiecke abgebildet werden und das Auge sich zuerst
zurechtfinden muss, welche der drei Dreiecksspitzen nach vorne, in Fahrtrichtung
zeigt. Durch die zusätzliche Visualisierung einer Nase ist auf den ersten Blick
erkennbar, in welcher Orientierung sich das Flugzeug befindet und folglich, in
welche Richtung es rollt. Weiterhin beinhaltet die Länge der Nase die Information,
wie schnell der Fremdverkehr sich vorwärtsbewegt. Dem Piloten werden durch die
Nase damit Informationen über Geschwindigkeit und Richtung des Fremdverkehrs
137
zum Einen an derselben Stelle und zum Anderen direkter vermittelt als ohne die
neue Funktion. Außerdem wird ihm eine völlig neue Information auf einen Blick
dargestellt, nämlich, welche Position der Fremdverkehr in den nächsten 10 Sekunden
erreicht haben wird. Diese Information könnte der Pilot sich ohne TFSI nur sehr
mühsam durch die stete Beobachtung der Flugzeugbewegungen auf der Karte
ableiten. Die TFSI-Funktion macht auf einen Blick Informationen zur Orientierung
der Fremdverkehrssymbole und deren künftiger Position erkenntlich. Wir erwarten
daher, dass der Pilot mit TFSI bessere Prognosen hinsichtlich der künftigen
Positionen und Orientierungen des Fremdverkehrs abgeben wird als ohne TFSI
(Hypothese 1).
Dieser Effekt der Funktion sollte mit TFSI unabhängig von der
Stimuluspräsentationszeit sein, denn unabhängig davon, ob die Verkehrssituationen
kurz (4s) oder lange (8s) präsentiert werden, sollte die Prognosegüte konstant
bleiben. Schließlich ist immer nur das letzte, angezeigte Bild der Verkehrssituation
für die Piloten zur Aufgabenbearbeitung wichtig, und nur dieses müssen sie im
Gedächtnis behalten. Anders verhält es sich jedoch für die Bedingung ohne TFSI: Bei
kurzer Stimuluspräsentationszeit erwarten wir im Vergleich zur AMM mit TFSI eine
schlechtere Prognose aus den in Hypothese 1 genannten Gründen. Allerdings gehen
wir auch davon aus, dass die Prognosegüte bei längerer Stimuluspräsentationszeit
ansteigt und damit die AMM ohne TFSI gegenüber der AMM mit TFSI aufholt. Dies
ergibt sich aus folgender Überlegung: Bei kurzer Stimuluspräsentationszeit (4s)
werden den Piloten bei einer Updaterate von 1 Bild pro Sekunde 5 verschiedene
AMM-Bilder präsentiert. Erwartungsgemäß wird der Proband das erste präsentierte
Bild nicht sofort nach allen relevanten Informationen scannen können, sondern
benötigt erst einmal Zeit zur Orientierung auf der AMM, da der abrupte Onset der
Verkehrssimulation (Überblendung von schwarz) erst einmal die volle
Aufmerksamkeit des Probanden für sich beansprucht, bevor die individuellen Ziele
(hier Fremdverkehrssymbole) identifiziert werden können (Yantis & Jonides, 1984).
Dadurch verringert sich die Zeit für die Beobachtung des Geschehens auf der AMM
und somit die Grundlage für die Extrapolation der künftigen Verkehrspositionen.
Zudem erhält der Pilot in dieser kurzen Zeit kaum eine Möglichkeit, seine aktuelle
Prognose möglicherweise an einer früheren Prognose zu validieren, da kaum frühere
Prognosen existieren.
Erhöht sich die Stimuluspräsentationszeit jedoch von 4s auf 8s, und damit die Zeit,
die für die Beobachtung der Verkehrsbewegungen auf der Karte zur Verfügung
steht, so ist der Informationsverlust der ersten Sekunden im Verhältnis geringer und
138
die Basis für die Prognose schon alleine aufgrund der längeren Beobachtungsdauer
des Verkehrsgeschehens solider, da jede erneute Prognose anhand der vielen
vorherigen validiert werden kann. Wir erwarteten daher, dass es einen
Interaktionseffekt zwischen Funktion und Stimuluspräsentationszeit geben wird und
die Bedingung ohne TFSI in der längeren Bedingung gegenüber der Bedingung mit
TFSI aufholen wird (Hypothese 2, Abbildung 26)1
.
Abbildung 26: Erwarteter Interaktionseffekt zwischen Funktion und Stimuluspräsentationszeit für die
Prognosegüte, dargestellt über die Zahl der Prognoseabweichungen (Hypothese 2)
Durch die unmittelbarere Visualisierung der relevanten Informationen sollte es dem
Piloten mit TFSI zudem schneller gelingen, die Verkehrssituation einzuschätzen und
die ihm gestellten Aufgaben zu lösen. Dies ist dadurch begründbar, dass der Pilot
ohne TFSI mehr Informationen aufnehmen und im Kurzzeitgedächtnis behalten
muss. Schon die räumliche Orientierung eines Zielreizes herauszufinden, erfordert
eine serielle Suche mit fokaler, also ortsbasierter, Aufmerksamkeit (Sagi & Julesz
1985), und ist damit besonders zeitaufwändig. Bei derartigen seriell zu
verarbeitenden Merkmalen trägt jedes zusätzliche Merkmal der visuellen Suche zur
benötigen Zeit des Displayscannens additiv bei (Nakayama & Silverman, 1986;
Treisman & Sato, 1990). Hinzu kommt die Zeit, die die Probanden brauchen, um die
Vielzahl an Informationen ohne TFSI zu encodieren, und mit dem, was sie im
1 Die Darstellung der erwarteten Effekte und spätere Berechnung erfolgte anhand der
Prognoseabweichungen, wie in Tabelle 11 beschrieben. Daher liegt auch die Gerade „mit TFSI“
unterhalb der „ohne TFSI“.
4s 8s
Prognoseabweichungen in Knoten (MW)
Stimuluspräsentationszeiten
ohne TFSI
mit TFSI
139
Kurzzeitgedächtnis aufrechtzuerhalten suchen, zu verrechnen. Denn ohne TFSI muss
der Pilot mühsam aus dem Vergleich zweier AMM-Bilder erschließen, wie schnell
sich der Verkehr in welche Richtung bewegt, und durch anschließende Extrapolation
die künftige Position bestimmen. Insofern sollte eine AMM mit TFSI-Funktion mit
kürzeren Bearbeitungszeiten für die Aufgaben einhergehen als eine AMM ohne TFSI
(Hypothese 3).
Versteht man unter Workload “the specification of the amount of information
processing capacity that is used for task performance“ (De Waard, 1996, p. 15), so
sollte dergleichen Argumentation folgend der Wegfall an Rechenaufwand und
Gedächtnisleistung in einer Workloadersparnis resultieren. Denn in der Bedingung
ohne TFSI ist der Proband gezwungen, für das Feststellen und den nachfolgenden
Vergleich zweier verschiedener Symbolmerkmale (Orientierung und
Geschwindigkeit) die Informationsaufnahme seriell abzuarbeiten, während er sich
bei der AMM mit TFSI durch die kombinierte Darstellung von Orientierung und
Geschwindigkeit nur noch ein Merkmal des Symbols merken muss. Dies wiederum
kann eine derartige Erleichterung mit sich bringen, dass im Sinne der
Informationsverarbeitungstheorie sogar ein Übergang von serieller zu paralleler
Verarbeitung möglich wäre (Treisman & Gelade, 1980). Somit sollte es zu einem
geringeren subjektiv empfundenden, geistigen Workload kommen, wenn die Piloten
durch die TFSI-Funktion unterstützt werden, und zu einem höheren Workload,
wenn die Unterstützung durch die TFSI fehlt (Hypothese 4).
Da uns vor allem der Mehrwert der TFSI-Funktion im Vergleich zu einer Variante
ohne Funktion interessierte, wurden keine weiteren Hypothesen, bspw. über den
Zusammenhang von Stimuluspräsentationszeit und Workload aufgestellt. Auch
hinsichtlich der subjektiven Maße formulierten wir keine spezifischen Hypothesen,
sondern wählten ein exploratives Vorgehen: Für uns war a priori kaum eine
Erwartung formulierbar, wie die neue Funktion subjektiv bei den Piloten ankommen
würde. Die Minderheit der Piloten ist bis heute mit einer AMM in Berührung
gekommen. Wie unsere Piloten folglich auf eine AMM reagieren würden, oder gar
auf eine neuartige AMM-Funktion, war für uns schwer abschätzbar – schließlich
handelte es sich dabei um Einschätzungen, die auf persönlichen Meinungen und
Vorlieben beruhten. Das Formulieren einer Hypothese hätte ferner bedeutet, ein
subjektives Kriterium für den Erfolg oder Misserfolg der neuen Funktion
festzulegen, d.h. einen Wert, ab wann eine getroffene Hypothese verworfen werden
soll. Beispielsweise hätten wir hierfür die Erwartung formulieren können, dass der
Durchschnitt der Piloten die neue Funktion als mindestens mittelmäßig
140
zufriedenstellend einschätzt. Eine solche Festlegung schien uns gegenüber der neuen
Funktion jedoch nicht fair, was die subjektiven Akzeptanzmaße anbelangte – waren
die Meinungen der Piloten doch kaum abschätzbar und die Funktion noch im
Entwicklungsstadium und durchlief die erste Testung. Uns ist natürlich klar, dass bei
den objektiven Maßen genau derartige Erfolgskriterien formuliert werden, wenn wir
bspw. annehmen, dass die Probanden bessere Prognosen mit der neuen Funktion
abgeben (vgl. Hypothese 1). Diese entscheiden folglich über den Erfolg oder
Misserfolg der Funktion, sind jedoch nicht so stark wie subjektive Erfolgsmaße den
Verzerrungen durch die Einschätzer unterworfen (Bachmann, 2006). Und so
entschieden wir uns bei den subjektiven Akzeptanzmaßen für ein rein exploratives
Vorgehen, um nicht vorschnell mit einem zu ehrgeizigen Kriterium den potenziellen
Mehrwert der Funktion anhand subjektiver Maße zunichte zu machen.
Tabelle 19 zeigt alle Hypothesen im Überblick.
Tabelle 13: Überblick über alle Hypothesen zu den Performanzmaßen und Akzeptanzmaßen zur Testung der
TFSI-Funktion
Nr. Hypothese
Performanzmaße (hypothesengeleitete Testung)
1 Die Güte der Prognose ist mit TFSI-Funktion höher als ohne TFSI-Funktion.
2 Die Güte der Prognose ist ohne TFSI-Funktion bei langer Stimuluspräsentationszeit höher als
bei kurzer Stimuluspräsentationszeit, und verändert sich mit TFSI-
Funktion bei beiden
Stimuluspräsentationszeiten nicht.
3 Die zur Aufgabenerfüllung benötigte Zeit fällt mit TFSI-Funktion niedriger aus als ohne TFSI-
Funktion.
4 Der subjektiv empfundene geistige Workload ist mit TFSI-Funktion geringer als ohne TFSI-
Funktion.
Akzeptanzmaße (explorative Testung)
Zufriedenstellung, Nützlichkeit und Sicherheitszugewinn (explorative Testung)
Präferenz (explorative Testung)
6.1.4 VERSUCHSABLAUF
Nach einer kurzen Begrüßung durch den Versuchsleiter wurden die Probanden
allgemein über den Ablauf der Studie informiert. Sie erhielten dazu eine
141
Teilnehmerinformation, sowie eine Einwilligungserklärung zum Datenschutz und
für Bildaufnahmen. Anschließend bekam jeder der Probanden eine persönliche
Versuchspersonennummer ausgehändigt, mit der er sich fortan identifizierte.
Danach füllten die Probanden einen demografischen Fragebogen aus und erhielten
eine allgemeine Einführung in das Thema AMM. Hierzu wurden den Probanden
zuerst mittels eines Fotos die wichtigsten Elemente einer AMM erklärt; danach sahen
die Probanden ein kurzes Video einer Standard-AMM, die diese in Aktion
präsentierte.
Nach diesem allgemeinen Teil wurden die Probanden in die neue Funktionalität
eingeführt. Mittels zweier Videos zur gleichen Verkehrssituation wurde
veranschaulicht, wie sich die Anzeige auf der AMM mit der neuen Funktionalität
TFSI und ohne die neue Funktionalität darstellte.
Abbildung 27: Instruktion eines Piloten durch den Versuchsleiter bei der TFSI-Studie
Anschließend wurden die Piloten in ihrer Aufgabe instruiert (vgl. Abbildung 27).
Jeder Proband bekam insgesamt acht verschiedene kurze Videoclips von
Verkehrsszenarien präsentiert, bei denen sowohl das eigene Flugzeug (ownship) als
auch sich bewegende Fremdflugzeuge zu sehen waren. Das eigene Flugzeug war im
142
unteren Drittel der Karte abgebildet und bewegte sich nicht. Nach Präsentation einer
Verkehrssituation, bei der sich die anderen Fremdflugzeuge mit unterschiedlicher
Geschwindigkeit in verschiedene Richtungen weiterbewegten, wurde das Video
nach wenigen Sekunden eingefroren. Statt der dreieckigen Symbolkörper der
Fremdflugzeuge erschienen für diese dann nur noch die jeweiligen Punkte für die
Dreiecksspitzen dieser auf der Karte. Auf diese Weise war nicht mehr zu erkennen,
in welche Richtung sich die Flugzeuge bewegten, aber es war noch zu erkennen, wo
sich die Flugzeuge im letzten Augenblick des Videos aufgehalten hatten. Die
Probanden hatten sodann die Aufgabe, eine Prognose der künftigen
Verkehrssituation zu machen. Hierzu sollten sie alle Fremdflugzeuge, an die Sie sich
erinnern konnten, auf der Karte einzeichnen und zwar in der Position, die sie in 10
Sekunden erreicht haben würden. Mittels Mauszeiger konnten die Probanden dazu
per Klick Punkte auf die Karte setzen; auch eine Korrektur war möglich. Die
Probanden wurden gebeten, nur so viele Punkte auf die Karte zu setzen, wie Sie
Prognosen für Fremdflugzeuge machten, d.h. 1 Prognosepunkt pro Flugzeug, auch
für Flugzeuge, die sich nicht bewegten.
Für jede Verkehrssituation hatten die Probanden maximal zwei Minuten Zeit. Ihnen
wurde jedoch mitgeteilt, dass sie diese möglichst nicht voll ausschöpfen, sondern die
Aufgabe so schnell wie möglich bearbeiten sollten. Waren die Probanden mit ihrer
Prognose fertig, so konnten Sie auf den Schalter mit der Aufschrift „fertig“ am
rechten Bildschirmrand klicken. Nach jeder Prognose erhielten die Probanden zur
Erhebung des Workloads den NASA-TLX-Fragebogen. Nachdem sie diesen
ausgefüllt hatten, fuhr der Versuchsleiter mit der nächsten Verkehrssituation fort.
Nach einer Trainingsphase mit zwei Probeszenarien startete der eigentliche Versuch.
Die Probanden gaben zu acht Verkehrsszenarien Prognosen ab, schätzen ihren
Workload ein und gaben in einem abschließenden Fragebogen Ihre Meinung zur
neuen Funktionalität hinsichtlich der Zufriedenstellung, Nützlichkeit, des
Sicherheitsgewinns und ihrer persönlichen Präferenz ab. Danach wurde eine
fünfminütige Pause eingelegt, bevor die Probanden mit der Studie 4 (siehe Kapitel 7)
starteten.
6.1.5 MATERIAL
Für alle Verkehrssituationen wurde ein gleichbleibender Flughafenausschnitt der
AMM festgelegt. Der Ausschnitt der AMM veränderte sich weder während des
Videos noch während der Aufgabe, um den Piloten eine feste Referenz für die
Einzeichnung der Symbole zu geben. Diese Anforderung hatte auch zur Folge, dass
143
das Ownship unbeweglich sein musste, denn von der Ownshipbewegung war auch
die Rotation des Kartenausschnittes abhängig. Insofern kamen nur
Verkehrssituationen in Frage, in denen das Ownship bewegungslos an einem Ort
verweilte – wir entschieden uns für eine Position vor dem Start auf der Start-/
Landebahn, die eine maximale Nähe zu typischen RI-Situationen aufwies.
Ferner wurde über alle Situationen die Anzahl der Fremdverkehrssymbole nicht
variiert. Es befanden sich immer drei Symbole auf der Karte, die einen Bezug zur
Start-/Landebahn hatten und sich in unmittelbarer Nähe von dieser befinden. Die
Positionen der Fremdflugzeuge wurden mit einem beratenden Piloten, der unsere
Studie begleitete, festgelegt, um die größte mögliche Realitätsnähe zu gewährleisten.
So konnten wir sicher sein, dass die Symbole des umgebenden Verkehrs eine direkte
praktische Relevanz für den auf der Startbahn befindlichen Piloten hatten und nicht
nur zu Versuchszwecken wahllos platziert waren. Das Versuchsmaterial ist im
Anhang einsehbar.
6.2 ERGEBNISSE
Ursprünglich planten wir, eine ANOVA für die folgende Auswertung
heranzuziehen. Schon die Prüfung der Normalverteilungsannahme zeigte jedoch,
dass die vorliegenden Daten nicht normalverteilt waren, zum Teil zweigipflige
Verteilungen vorlagen und hohe Werte für Schiefe (Werte bis zu 1,23) und Kurtosis
(Werte bis zu 2,50) aufwiesen. Zwar hat die Forschung zu den Auswirkungen
verletzter Annahmen von ANOVAs eine lange Tradition (Lix, Keselman &
Keselman, 1996) und zahlreiche Beiträge existieren, dass die ANOVA robust
gegenüber moderater Verletzungen ihrer Voraussetzungen ist (DeCarlo, 1997) – die
prominentesten unter ihnen sicherlich die Beiträge von Glass, Peckham und Sanders
(1972) sowie Harwell, Rubinstein, Hayes und Olds (1992). Dort wird bspw.
beschrieben, dass der F-Test den Typ-1-Fehler generell gut für Schiefe, Kurtosis und
Nicht-Normalverteiltheit kontrolliert – er reagiert jedoch sensitiv auf ungleiche
Varianzen, selbst bei Vorliegen gleicher Stichprobengrößen (Harwell et al., 1992). Die
Effekte des Zusammenspiels von Nicht-Normalverteiltheit bei zusätzlichem
Vorliegen heterogener Varianzen scheinen sich sogar additiv in ihrer Auswirkung
auf das Signifikanzlevel oder die Power des Tests zu verhalten (Glass et al., 1972).
Mehr Beispiele solcher schwer abschätzbarer Auswirkungen bei Abweichen von den
Voraussetzungen einer ANOVA sind in den bereits benannten Beiträgen zu finden
oder auch bei Wilcox (1995) nachzulesen. Nicht nur Field (2009) gibt zu bedenken,
144
dass gerade das einseitige Testen, wie in unserem Fall, bei Vorliegen einer Nicht-
Normalverteilung schwerwiegende Konsequenzen für alpha- und beta-Fehler haben
kann: “Skewed populations can seriously affect the level of significance and power of
directional – or ‚one-tailed‘ – tests“ (Glass et al., 1972, p. 273). Und so zeigt sich, dass
die oft inflationär gebrauchte Aussage „die ANOVA sei robust gegenüber
Verletzungen der Annahmen“ nicht uneingeschränkt gültig ist. Die Forschung hat
verschiedenste Probleme offenkundig gemacht: Das erste und sicherlich
grundlegendste Problem betrifft die fehlende Definition von Robustheit überhaupt
(Bradley, 1978). Auch Glas et al. (1972) sehen Robustheit als ”property (rather
vaguely defined) of some statistical tests“. Ein weiteres fundamentales Problem für
die meisten ANOVAs ist die Voraussetzung der Normalverteiltheit der Daten: Das
Vorliegen einer Normalverteilung in der psychologischen Forschung ist nämlich
eher selten gegeben – siehe dazu den Beitrag von Miccai (1989) mit dem
aussagekräftigen Titel „The unicorn, the normal curve, and other improbably
creatures“. Weitere alternative Tests und Korrekturverfahren sind zwar für die
Verletzung von Varianzhomogenität (Welch-Test, Brown-Forsythe) oder
Spherizitätsannahme (z.B. Greenhouse-Geisser, Huyn-Feldt) gegeben – stets
bedürfen diese jedoch immer noch der annähernden Normalverteilung der Daten.
Schon ab einer Schiefe >1 (wie in unserem Falle) ist jedoch die
Normalverteilungsannahme nicht mehr haltbar, da die Abweichung von der
Normalverteilung zu extrem ist, und auch zweigipflige Verteilung sind generell als
nicht normal-verteilt zu betrachten, weshalb in beiden Fällen (und damit auch bei
uns) die Anwendung einer ANOVA nicht angebracht ist (Dancey & Reidy, 2007).
Und so gibt es “evidence to conclude that assumption violations which are
frequently encountered in the fields of education and psychology are of sufficient
magnitude to invalidate the use of the ANOVA F test“ (Lix et al., 1996, p. 580).
Da die einfaktorielle ANOVA mit zwei Gruppen im Prinzip jedoch nichts anderes
darstellt als einen t-Test (wenn auch Varianzen statt Mittelwerten zur Prüfung
herangezogen werden), könnte man nun auf die Idee kommen, einen solchen t-Test
für die Auswertung heranzuziehen. Auch wenn dieser nur eine Normalverteilung
der Differenzen zwischen den Messwertpaaren erfordert (und zwei nicht-
normalverteilte Datenreihen bei Berechnung der Differenzen oft sehr schöne
Normalverteilungen hervorbringen können, Field, 2009) ist der t-Test jedoch von
ähnlichen Problemen wie die ANOVA betroffen, wenn eben keine echte
Normalverteilung vorliegt (siehe dazu bspw. Bartlett, 1935; Bhattacharjee, 1966;
Boneau, 1960; Havlicek & Peterson, 1974; Ramsey, 1980; Sawilowsky & Blair, 1992).
145
Hinzu kommt, dass durch Verwendung mehrerer t-Tests über die gleichen Daten –
was in unserem Fall nötig wäre – der Typ-1-Fehler ansteigt (Kumulation des alpha-
Fehlers), weswegen überhaupt erst die Verwendung einer ANOVA als Omnibus-
Test empfohlen wird (Field, 2009). Diese Auswirkung kann jedoch durch Anpassen
des alpha-Levels kompensiert werden (alpha/n-Tests; Bonferroni-Korrektur),
worunter allerdings die Power des Tests leidet (Erhöhung des beta-Fehlers; Bortz,
2005).
Viele Forschungsbeiträge konnte zeigen, dass der nonparametrische Wilcoxon-Test
dem t-Test generell überlegen ist: Blair & Higgins (1980) konnten durch Anwendung
der Monte-Carlo-Methode zeigen: “the Wilcoxon statistic held very large power
advantages over the t-statistic“ (p. 309) und später, dass „the magnitude of the WSR's
[Wilcoxon's signed-ranks test] power advantage often increased with sample size“
(Blair & Higgins, 1985, p. 119). Besonders für die in der Psychologie oft
vorkommenden gemischt-normalen Verteilungen konnte Rasmussen (1985)
nachweisen, dass “the Wilcoxon W test showed a power advantage over the
student's t-test when they were calculated on samples drawn from a common mixed-
normal distribution“ (p. 505).
Leider konnten sich neue, ANOVA-ähnliche, nonparametrische Methoden zur
Berechnung von Haupt- und Interaktionseffekten bisher noch nicht wirklich
etablieren, wenn auch zahlreiche Berechnungsalternativen vorgeschlagen wurden
(siehe z.B. Anderson, 2001; Patel & Hoel, 1973; Sawilowsky, 1990; Wilson, 1956). So
entschieden wir uns hier und auch für die weitere Auswertung bei derartigen Daten
für folgendes Vorgehen: Wann immer eine entsprechende Grundlage für die
Verwendung einer ANOVA gegeben war, wendeten wir diese an. Waren die
Voraussetzungen jedoch nicht erfüllt, prüften wir, ob ggf. eine Normalverteilung bei
den Differenzen der Messwertepaare vorlag, um einen t-Test heranzuziehen. War
auch hier keine Normalverteilung gegeben, griffen wir auf konservative,
nonparametrische Test-Verfahren zurück, denn gerade für den t-Test hat sich das
entsprechende nonparametrische Verfahren, der Wilcoxon-Test, als dem t-Test
überlegen herausgestellt und verfügt über hervorragende Powereigenschaften,
gerade bei großen Stichproben.
146
Bei der TFSI-Auswertung gingen wir demnach wie folgt vor: Eine Datengrundlage
für die Anwendung einer ANOVA war nicht gegeben1
Wir wissen ferner, dass durch dieses Vorgehen nur eine indirekte Prüfung der
Interaktion erfolgen kann. Die Testung der Interaktion erforderte zudem die Prüfung
der einen interessierenden Hypothese als Nullhypothese, wofür für den einzelnen
Test ein alpha = 0,20 erforderlich war (Bortz & Döring, 2002).
. Da jedoch die Differenzen
der Wertepaare normalverteilt waren, zogen wir für die Prüfung der ersten
Hypothese einen t-Test heran. Für die Prüfung der zweiten (Interaktions-) Hypothese
griffen wir einmal auf einen t-Test, einmal auf einen Wilcoxon-Test zurück, da im
einen Fall keine Normalverteilung der Daten vorlag.
Aus diesem Grunde haben wir hier bewusst auf eine Anpassung des Alpha-Niveaus
verzichtet, auch wenn wir, wenn immer möglich und sinnvoll, im Folgenden weiter
den Konventionen bei der Festlegung des alpha-Niveaus entsprechen wollen.2
6.2.1 PROGNOSEGÜTE (HYPOTHESE 1)
Die Güte der Prognose ist mit TFSI-Funktion höher als ohne TFSI-Funktion.
Der Mittelwert für die Abweichungen lag ohne TFSI bei 4,36 Knoten (s=1,17) und mit
TFSI bei 2,87 Knoten (s=0,91). Ein einseitiger t-Test ergab einen höchst signifikanten
Unterschied für die Abweichungen mit und ohne TFSI, t(35)=7,74, p<0,001, r=0,793
1 Für manch einen Leser, der sich von einer Auswertung mittels ANOVA nicht lösen kann, haben wir
die entsprechenden Plots angefertigt. Selbst wenn wir dieser Logik nicht folgen, sind diese im
Anhang einsehbar.
mit einer mittleren Differenz von 1,49 Knoten (Standardfehler des MW=0,19).
2 Generell entspricht es der gängigen Konvention eine Anpassung des Alpha-Niveaus bei mehrfacher
Testung desselben Datensatzes vorzunehmen – allerdings finden sich zur alpha-Adjustierung
mittlerweile auch einige kritische Stimmen. Interessierte Leser seien hier bspw. auf die Beiträge von
Perneger (1998) oder Nakagawa (2004) verwiesen.
3 Sedlmeier (1996) empfiehlt, Effekte immer relativ zu den Effektgrößen der jeweiligen
Forschungstradition zu interpretieren. Da diese jedoch in der Forschung zu AMM kaum
Verwendung finden, erfolgt die Interpretation anhand der mittlerweile als Konvention gesetzten
Cohenschen Werte (Cohen, 1992). Dieser gibt als Anhaltspunkte für die Effektgröße r: kleiner Effekt
bei r=0,10, mittlerer Effekt bei r=0,30 und großer Effekt bei r=0,50.
147
6.2.2 INTERAKTIONSEFFEKT VON STIMULUSPRÄSENTATIONSZEIT UND FUNKTION
HINSICHTLICH DER PROGNOSEGÜTE (HYPOTHESE 2)
Die Güte der Prognose ist ohne TFSI-Funktion bei langer Stimuluspräsentationszeit
höher als bei kurzer Stimuluspräsentationszeit, und verändert sich mit TFSI-
Funktion bei beiden Stimuluspräsentationszeiten nicht.
Die deskriptive Statistik zeigte erneut den Haupteffekt der Funktion (vgl. Abbildung
28): So lagen stets unabhängig von der Stimuluspräsentationszeit ohne TFSI-
Funktion mehr Prognoseabweichungen vor als mit TFSI-Funktion. Damit ist die
Prognosegüte mit TFSI durchweg höher als ohne TFSI.
Abbildung 28 und Abbildung 29 zeigen eine ordinale Interaktion zwischen den
beiden Faktoren: Ohne TFSI ist ein Abfall in den Prognoseabweichungen (und damit
eine Verbesserung der Prognosegüte) von 4s auf 8s Stimuluspräsentationszeit zu
erkennen. Mit TFSI sinkt die Zahl der Prognoseabweichungen noch deutlicher von 4s
auf 8s ab. Zur Prüfung der Unterschiede zogen wir einen Wilcoxon-Test und einen t-
Test heran, ohne das alpha-Niveau zu adjustieren.
Der einseitige Wilcoxon-Test belegte für die Bedingung ohne TFSI einen
signifikanten Abfall über die beiden Stimuluspräsentationszeiten, (T=201, p<0,05,
r=-0,24). Der einseitige t-Test, bei dem wir zur Prüfung der Nullhypothese als
interessierende Hypothese α=0,20 setzten, zeigte, dass mit TFSI der Abfall über die
beiden Stimuluspräsentationszeiten höchst signifikant war, t(34)=6,48, p<0,001, r=0,74
(mittlere Differenz=1,56 Knoten, Standardfehler des MW=0,24). Somit konnten wir
sowohl mit als auch ohne TFSI signifikante Verbesserungen der Prognosegüte mit
längerer Stimuluspräsentationszeit feststellen.
Tabelle 14: Mittelwerte und Standardabweichungen der Prognoseabweichungen bei unterschiedlichen
Stimuluspräsentationszeiten in beiden Bedingungen in tabellarischer Form1
Bedingungen ohne TFSI mit TFSI
Stimuluspräsentationszeiten MW s MW s
Kurz (4s) 4,75 2,03 2,13 1,31
Lang (8s) 3,99 2,22 3,68 1,90
1 Zum besseren Verständnis der Tabelle empfiehlt es sich, Folgendes im Hinterkopf zu behalten: Je
kleiner der Wert in der Tabelle, der die Abweichung der Prognose vom tatsächlichen Ist wiedergibt,
desto besser die Güte der Prognose.
148
Abbildung 28: Mittelwerte der Prognoseabweichungen bei unterschiedlichen Stimuluspräsentationszeiten in
beiden Bedingungen in grafischer Darstellung
Abbildung 29: Mittelwerte der Prognoseabweichungen mit und ohne TFSI-Funktion bei beiden
Stimuluspräsentationszeiten in grafischer Darstellung
6.2.3 BEARBEITUNGSZEITEN (HYPOTHESE 3)
Die zur Aufgabenerfüllung benötigte Zeit fällt mit TFSI-Funktion niedriger aus als
ohne TFSI-Funktion.
Aufgrund normalverteilter Daten (sowie deren Differenzen) entschieden wir uns für
die Verwendung eines t-Tests. Die deskriptive Statistik zeigte, dass die Probanden
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
5
4s 8s
Prognoseabweichungen in Knoten (MW)
Stimuluspräsentationszeiten
ohne TFSI
mit TFSI
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
5
ohne TFSI mit TFSI
Prognoseabweichungen in Knoten (MW)
Funktion
4s
8s
149
mit TFSI-Funktion im Mittel 12,32s (s=3,09s) für die Bearbeitung der Aufgaben
benötigten, während sie ohne Funktion im Mittel 13,46s (s=3,77s) mit der Bearbeitung
der Aufgaben verbrachten (mittlere Differenz=1,14s, Standardfehler des MW=0,52).
Der t-Test bestätigte einen signifikanten Unterschied, mit mittlerer Effektstärke,
zwischen den beiden Bedingungen in der von uns erwarteten Richtung t(35)=2,18,
p<0,05, r=0,35.
6.2.4 WORKLOAD (HYPOTHESE 4)
Der subjektiv empfundene geistige Workload ist mit TFSI-Funktion geringer als ohne
TFSI-Funktion.
Der Workload der Probanden lag mit TFSI-Funktion im Mittel bei 19% (MW=0,19;
s=0,14) und ohne Funktion bei 26% (MW=0,26; s=0,14). Wieder erforderten die nicht-
normalverteilten Daten eine Auswertung durch den non-parametrischen, einseitigen
Wilcoxon-Test. Dieser zeigte, dass der Unterschied zwischen beiden Bedingungen
höchst signifikant war und zudem eine hohe Effektgröße aufwies (T=66,00, p<0,001,
r=-0,48).
6.2.5 ZUFRIEDENSTELLUNG, NÜTZLICHKEIT UND SICHERHEITSZUGEWINN
(EXPLORATIVE TESTUNG)
Die deskriptive Statistik zeigt die Einschätzungen der Probanden bezüglich ihrer
Zufriedenstellung sowie der Nützlichkeit und des Sicherheitszugewinns der TFSI-
Funktion. Dabei lagen die Werte für die Zufriedenstellung mit der Funktion bei
„ziemlich zufriedenstellend“ (MW Zufriedenstellung=3,06), für die Nützlichkeit der
Funktion bei „ziemlich nützlich“ mit Tendenz zu „völlig nützlich“ (MW
Nützlichkeit=3,25) und für den Sicherheitszugewinn zwischen einem mittelmäßigen
und ziemlichen Zugewinn (MW Sicherheitszugewinn=2,86). Tabelle 15
veranschaulicht die Werte in tabellarischer, Abbildung 30 in grafischer Form.
Tabelle 15: Mittelwerte und Standardabweichungen der Probandenbeurteilungen zu: Zufriedenstellung,
Nützlichkeit und Sicherheitsgewinn für die TFSI-Funktion in tabellarischer Form; von 0 (gar nicht)
bis 4 (völlig)
Funktion Zufriedenstellung Nützlichkeit Sicherheitszugewinn
MW s MW s MW s
TFSI-Funktion 3,06 0,47 3,25 0,81 2,86 0,76
150
Abbildung 30: Mittelwerte und Standardabweichungen der Probandenbeurteilungen zu Zufriedenstellung,
Nützlichkeit und Sicherheitszugewinn der TFSI-Funktion in grafischer Form; von 0 (gar nicht) bis 4
(völlig)
6.2.6 PRÄFERENZ (EXPLORATIVE TESTUNG)
Bei der Abgabe ihrer Präferenz für oder gegen die neue Funktionalität sprachen sich
die Probanden 34 Mal für eine AMM mit der neuen TFSI-Funktion aus und einmal
für die AMM ohne die neue Funktion1. Ein Chi-Quadrat-Test wies einen hoch
signifikanten Unterschied zwischen den beiden Bedingungen (chi2=31,11, df 1,
p<0,001)2
6.3 DISKUSSION
aus. Eine AMM mit der neuen TFSI-Funktionalität wird damit von den
Probanden klar bevorzugt.
6.3.1 PROGNOSEGÜTE (HYPOTHESE 1)
Mit den Ergebnissen des Tests aus Kapitel 6.2.1 konnten wir die wichtigste unserer
Hypothesen stützen: Die AMM mit TFSI-Funktion führt zu einer höheren
Prognosegüte, was die künftigen Positionen des Fremdverkehrs betrifft, als eine
AMM ohne TFSI-Funktion. Man kann somit sagen, dass wir das von uns gesetzte
1 Ein Proband wurde aus Plausibilitätsgründen aus der Analyse ausgeschlossen, da hier der Verdacht
nahe lag, dass dieser fälschlicherweise die AMM ohne Funktion angekreuzt hatte, obwohl er der
AMM mit Funktion vorher Bestnoten gegeben hatte.
2 Auf die Berechnung einer Effektgröße im Sinne einer odds-ratio wird beim Chi-Quadrat-Test auch
im Folgenden verzichtet, da diese für 2x2 Kontingenztafeln am besten interpretierbar ist (Field,
2009).
0
1
2
3
4
Zufriedenstellung Nützlichkeit Sicherheitszugewinn
Probandenurteil
151
Ziel, nämlich eine Erhöhung des Situationsbewusstseins auf Level 3 (Prognose)
durch die TFSI-Funktion, voll erfüllen konnten. Natürlich beschränken sich unsere
Erkenntnisse aktuell auf ein Prognoseintervall von 10 Sekunden Es wäre daher
sinnvoll und wünschenswert, wenn sich weitere Arbeiten mit kürzeren und längeren
Prognosen beschäftigen.
6.3.2 INTERAKTIONSEFFEKT VON STIMULUSPRÄSENTATIONSZEIT UND FUNKTION
HINSICHTLICH DER PROGNOSEGÜTE (HYPOTHESE 2)
Die Ergebnisse der Auswertung zum Interaktionseffekt stützten unsere Hypothese
zum Teil. So ließ sich zwar erwartungsgemäß eine bessere Prognoseleistung
feststellen, wenn den Probanden ohne TFSI die AMM lange präsentiert wurde und
eine schlechtere Prognoseleistung, wenn die Probanden ohne TFSI die AMM nur
kurz einsehen konnten. Jedoch ergab sich überraschenderweise derselbe Effekt, sogar
noch deutlich ausgeprägter, für die Bedingung mit TFSI. Hier hatten wir
angenommen, dass es zu keiner Veränderung kommen würde, ganz unabhängig
davon, wie lange die AMM präsentiert würde. Doch auch hier konnten wir
aufzeigen, dass es zu einer Verbesserung der Prognoseleistung kommt, wenn den
Probanden die Möglichkeit eingeräumt wird, die AMM ausgiebiger zu betrachten.
Zwei mögliche Gründe für die starke Verbesserung selbst mit TFSI könnten sein,
dass die in der Hypothese formulierten Effekte für die Bedingung ohne TFSI auch für
die Bedingung mit TFSI zutreffen:
Zum Einen erwarteten wir, dass die Probanden einen Informations- oder
Orientierungsverlust in den ersten Sekunden erleben (z.B. aufgrund des abrupten
Onset), der sich natürlich stärker auswirkt, je kürzer die Präsentationszeit ist.
Ursprünglich hatten wir angenommen, dass es für die Bedingung mit TFSI zu
keinem solchen Effekt kommt, bzw. dieser verschwindend gering ist, da die
Funktion alle für die Aufgabenbearbeitung wesentlichen Informationen in einer Nase
bündelt, und die Probanden damit nur das letzte angezeigte Bild im Gedächtnis
behalten müssen. Doch nun liegt der Verdacht nahe, dass beispielsweise analog zur
Bedingung ohne TFSI der abrupte Onset der AMM, das Zurechtfinden auf der Karte
generell und/oder das Auffinden der drei Fremdflugzeuge auf der Karte bei jeder
neuen Verkehrssituation zu einigen Sekunden an Orientierungsverlust geführt haben
können, der sich dann in einer schlechteren Prognoseleistung bei kürzerer
Stimuluspräsentationszeit auswirkte.
152
Zum anderen hatten wir angenommen, dass die Probanden ohne TFSI bei langer
Stimuluspräsentationszeit mehr Möglichkeiten haben, um das von Ihnen einmal
gewonnene Bild der Situation mit jedem neuen Update der AMM wieder und wieder
zu validieren. Auch hier hatten wir ursprünglich vermutet, dass es zu keinem
solchen Effekt mit TFSI kommt, weil unserer Meinung nach die TFSI-Funktion zu
jedem Zeitpunkt alle wesentlichen Informationen anzeigt und damit
Validierungsschleifen ohne Effekt für die Funktion sein sollten. Trotzdem besteht die
Möglichkeit zur Validierung natürlich auch für die AMM mit TFSI-Funktion.
Möglicherweise haben die Probanden diese Möglichkeiten auch mit TFSI genutzt,
um ihre einmal getroffene Prognose immer wieder zu validieren, so dass es auch mit
TFSI zu einer Verbesserung der Prognosegüte mit langer Stimuluspräsentationszeit
kommt. Folgt man dieser Erklärung, so könnte man generell sagen: Je mehr
Validierungsschleifen, desto solider die Prognose und desto höher die Prognosegüte.
Insgesamt konnten wir mit diesen Ergebnissen also nur den Teil unserer Hypothese
stützen, der sich auf die Bedingung ohne TFSI bezog und mussten die Annahmen für
die AMM mit TFSI verwerfen – auch wenn es grundsätzlich erfreulich sein mag, dass
die TFSI-Funktion noch einmal einen Zugewinn an Prognosegüte verzeichnete.
6.3.3 BEARBEITUNGSZEITEN (HYPOTHESE 3)
Wie von uns erwartet zeigte sich, dass die Probanden mit Unterstützung durch die
TFSI-Funktion weniger Zeit benötigten, um die Aufgaben zu bearbeiten. Der
absolute Unterschied zwischen den beiden Bedingungen betrug dabei jedoch nur
1,14 Sekunden (13,46s-12,32s) – ein Beispiel für einen signifikanten Effekt, der auf
den ersten Blick nur wenig praktische Relevanz besitzt. Man muss sich jedoch auch
vor Augen führen, dass die TFSI-Funktion zu einer echten Zeitersparnis führt, die –
seien es auch nur Hundertstel Sekunden – in kritischen Situationen entscheidend
sein kann. Die TFSI-Funktion unterstützt damit den Piloten dabei, sich ein
schnelleres Bild von der künftigen Situation zu entwerfen.
Das Maß Bearbeitungszeit kann hier sogar im Sinne eines Effizienzmaßes nach DIN
EN ISO 9241-11 (1999) interpretiert werden, da es nicht an der Vollständigkeit der
Aufgabenbearbeitung relativiert werden muss – die Probanden konnten die Aufgabe
erst abschließen, wenn sie alle drei Prognosepunkte gesetzt und somit die Aufgabe
vollständig bearbeitet hatten.
153
6.3.4 WORKLOAD (HYPOTHESE 4)
Die Auswertung der subjektiven Workloadangaben bestätigte die von uns
formulierte Hypothese: Mit TFSI empfanden die Probanden einen um sieben
Prozentpunkte geringeren geistigen Workload als ohne TFSI-Funktion. Auch hier
lässt sich der geistige Workload wie unter Kapitel 6.3.3 als Effizienzmaß betrachten.
So kann man sagen, dass in beiden erhobenen Effizienzmaßen der
Ressourcenaufwand der Probanden im Hinblick auf deren zeitliche und psychische
Beanspruchung durch die TFSI-Funktion verringert wird. Die dadurch frei werden
Ressourcen können dann, gerade in Gefahrensituationen, zur Bewältigung der
Situation genutzt werden.
6.3.5 ZUFRIEDENSTELLUNG, NÜTZLICHKEIT UND SICHERHEITSZUGEWINN
(EXPLORATIVE TESTUNG)
Wie die deskriptive Statistik in Kapitel 6.2.5 belegte, erzielte die TFSI-Funktion bei
allen drei erhobenen subjektiven Maßen über mittelhohe Bewertungen. Für die
beiden Ratings zur Zufriedenstellung der Piloten sowie zur eingeschätzten
Nützlichkeit wurden der TFSI mit Mittelwerten >3 eine ziemliche Zufriedenstellung
sowie eine ziemliche Nützlichkeit in Richtung einer völligen Nützlichkeit
bescheinigt. Beim Sicherheitszugewinn waren die Probanden etwas zurückhaltender
und bewerteten diesen mit im Mittel knapp <3 als einen mittelmäßigen bis
ziemlichen Zugewinn. Alles in allem konnte damit der TFSI-Funktion ein
erfreuliches Ergebnis von Probandenseite bescheinigt werden.
6.3.6 PRÄFERENZ (EXPLORATIVE TESTUNG)
Ebenso gut fiel die Bewertung der Probanden zu ihrer Präferenz aus. Von 35 Piloten
sprachen sich 34 für die Implementierung der neuen Funktion in die AMM ein, was
einer Erfolgsquote für die neue TFSI-Funktion von 97% entspricht.
6.4 KAPITELZUSAMMENFASSUNG
In der ersten Teilstudie testeten wir mit 36 Piloten die neue Funktionalität TFSI
(Traffic Forward Speed Indication). An einem PC absolvierte jeder Proband acht
Aufgaben in Form von Videoclips mit verschiedenen Verkehrssituationen auf der
AMM, bei denen er die künftigen Positionen von Fremdverkehrsflugzeugen
prognostizieren sollte. Bei der Hälfte der Situationen wurde der Proband bei seiner
154
Aufgabe durch die neue Funktion unterstützt, bei der anderen Hälfte nicht (vgl.
Kapitel 6.1).
Die statistische Auswertung stützte unsere wichtigste Annahme, nämlich dass die
TFSI-Funktion zu einem höheren Situationsbewusstsein auf Level 3 (Prognose) führt.
Damit gelingt es den Piloten mit TFSI-Funktion besser, die Geschwindigkeit (Speed)
und Fahrtrichtung (Heading) von Fremdverkehrsflugzeugen, die sich neben ihnen
auf dem Rollfeld befinden, vorherzusagen als ohne TFSI-Funktion (vgl. Kapitel 6.3.1).
Bei Betrachtung der Prognosegüte über die unterschiedlichen
Stimuluspräsentationszeiten zeigte sich, dass unserer Erwartung entsprechend ohne
TFSI das Situationsbewusstsein bei langer Präsentation der AMM höher ausfällt als
bei kurzer Präsentation. Für uns überraschend zeigte sich dieser Effekt jedoch auch
mit TFSI, so dass hier ein nochmaliger Zuwachs der Prognosegüte zu verzeichnen
war, was vielleicht ein erfreuliches, jedoch nicht hypothesenkonformes Ergebnis war
(vgl. Kapitel 6.3.2).
Auch hinsichtlich der Bearbeitungszeiten brachte die TFSI-Funktion ein
erwähnenswertes Ergebnis hervor: Die Bearbeitungszeiten für die Aufgaben waren
mit Funktion niedriger als ohne, wenn auch nur im Bereich von etwas über einer
Sekunde. Damit können sich die Piloten mithilfe der TFSI-Funktion auf der AMM ein
schnelleres Bild von der umgebenden Verkehrssituation machen als ohne die
Funktion (vgl. Kapitel 6.3.3).
Wir konnten zudem zeigen, dass die subjektive geistige Beanspruchung der Piloten
(Workload) mit TFSI um 7% niedriger ausfällt als ohne (vgl. Kapitel 6.3.4).
Auch die subjektiven Bewertungen zur Funktion, was die Zufriedenstellung der
Piloten, die Nützlichkeit der Funktion sowie deren Sicherheitszugewinn betraf,
erbrachten ein positives Resultat. So gaben die Piloten an, mit der neuen Funktion
ziemlich zufriedengestellt zu sein, attestierten der Funktion eine ziemliche
Nützlichkeit und einen mittelmäßigen bis ziemlichen Sicherheitszugewinn (vgl.
Kapitel 6.3.5).
Darüber hinaus zeigten die Präferenzratings, dass sich 34 von 35 Piloten (97%) für
eine AMM mit der neuen Funktion TFSI aussprachen – ein klares Votum der Piloten
für die neue Funktion (vgl. Kapitel 6.3.6).
155
7 TESTUNG DER FUNKTIONALITÄT RCSI (STUDIE 4)
Die allgemeinen Vorbemerkungen zur Testung der Funktionalität entsprechen den in
Kapitel 6 beschriebenen Hinweisen zur TFSI-Funktionalität.
7.1 METHODIK
Zur Testung der RCSI-Funktion bearbeiteten Piloten am PC mittels einer AMM-
Demonstration verschiedene Aufgaben, in denen sie einschätzen sollten, ob die vor
ihnen befindliche Start-/Landebahn für den umgebenden Verkehr freigegeben war
oder nicht, und welche Aktionen vom Fremdverkehr auf dieser aktuell oder als
nächstes ausgeführt werden würden.
7.1.1 TEILNEHMER
Da dieselbe Stichprobe zur Testung der RCSI-Funktionalität wie für die
Funktionalitäten TFSI und ERII herangezogen wurde, entsprechen die
Teilnehmercharakteristika denen in Kapitel 6.1.1.
7.1.2 VERSUCHSDESIGN
Das Forschungsziel der Studie 4 lag darin herauszufinden, ob Piloten auf einer AMM
mit der neuen Funktion Runway Clearance State Indication (RCSI) die aktuelle
Belegung der Start-/Landebahn besser einschätzen und eine bessere Prognose zu den
Aktionen auf den Start-/Landebahn abgeben können als mit der herkömmlichen
AMM. Die entwickelte Funktion beinhaltete dafür zwei Teilkomponenten: Eine
farbige Markierung der Start-/Landebahnen gab an, ob die Bahn für den
Fremdverkehr, z.B. ein anderes startendes oder landendes Flugzeug, freigegeben
war; eine zweite Kodierung direkt am Fremdverkehrssymbol kennzeichnete, welche
Aktion dieses aktuell oder als nächstes ausführen würde.
Wir variierten drei unabhängige Variablen, nämlich die Funktion zweistufig (mit/ohne
RCSI), die Stimuluspräsentationszeit zweistufig (in unserem Falle die Dauer der
Präsentation des Materials; 4 und 8 Sekunden) sowie die Sichtbarkeit des
umgebenden Verkehrs zweistufig (gegenwärtig/zukünftig1
1 Mit der Variation gegenwärtiger vs. zukünftiger Verkehr ist automatisch auch die Sichtbarkeit des
Verkehrs auf der AMM konfundiert. So ist ohne RCSI nur der gegenwärtige Verkehr auf der AMM
sichtbar, mit RCSI durch die Ghost-Abbildung jedoch auch der zukünftige.
). Für unsere Hypothesen
war es notwendig, auch Verkehrssituationen zu schaffen, bei denen der Verkehr
156
nicht gegenwärtig auf der AMM zu sehen ist, sondern erst in naher Zukunft durch
eine Aktion sichtbar werden wird, weil er sich in der Verkehrssituation noch
außerhalb des gewählten Bildschirmausschnittes befand. Nur so konnten wir den
Probanden Fragen nach künftigen Ereignissen (Level 3 SA) stellen, die mit RCSI
mittels eines Ghosts ankündigt wurden, der bspw. auf die baldige Landung eines
Flugzeuges verwies.
Wir schufen acht Verkehrssituationen, die den Probanden wie schon im Experiment
zuvor als Videoclips präsentiert wurden. Um Vergleiche zwischen der Variante mit
und ohne RCSI-Funktion anstellen zu können, waren je zwei Verkehrssituationen
identisch – nur wurden diese einmal mit RCSI und einmal ohne RCSI präsentiert. Die
Szenarien 1 und 5, 2 und 6, 3 und 7 sowie 4 und 8 entsprachen sich dabei. Wie bei
Studie 3 teilten wir die Verkehrssituationen blockweise ein, da eine vollständige
Permutation nicht möglich war. Die Argumentation dazu sowie die
Permutationsreihenfolge der Blöcke entspricht der des TFSI-Experiments (siehe
Kapitel 6.1.2). Im Überblick ergab sich folgendes Design (vgl. Tabelle 16).
Tabelle 16: Überblick über das Versuchsdesign der RCSI-Studie mit Szenariennummern in Kreisen
Funktion mit RCSI ohne RCSI
Verkehr gegenwärtig zukünftig gegenwärtig zukünftig
4s
8s
Wieder erhielten die Piloten keine Hauptaufgabe wie bspw. Rollführung. Die
verminderten Ressourcen für die Nebenaufgabe wurden über die Dauer der
Stimuluspräsentation abgebildet, die den kurzen Blick auf die AMM während eines
Rollvorgangs nachstellen sollte.
Die abhängigen Variablen bildeten das Situationsbewusstsein der Probanden auf Level
2 (Verständnis der gegenwärtigen Situation) und 3 (Prognose der Zukunft), der
subjektive geistige Workload, erfasst mittels NASA-TLX-Fragebogen, sowie weitere
subjektive Maße wie die Zufriedenstellung mit der Funktion, die Nützlichkeit und
der Sicherheitszugewinn durch die Funktion sowie die Probandenpräferenz
hinsichtlich einer AMM mit und ohne Funktion (siehe Anhang).
Für die Erfassung des Situationsbewusstseins auf Level 2 und 3 entwickelten wir
eigens Fragebögen, die die Probanden erhielten, nachdem sie sich die Videoclips
157
angesehen hatten (siehe Anhang). Da die entwickelte Funktion RCSI wie eingangs
berichtet aus zwei Teilkomponenten besteht – einer Anzeige zur aktuellen Belegung
der Start-/Landebahnen und einer Kodierung für die aktuelle/nächste Aktion des
Fremdverkehrs – waren die Fragebögen entsprechend zweigeteilt und enthielten je
eine Frage zum Start-/Landebahn-Status und eine weitere zur aktuellen (Level 2-SA)
oder nächsten (Level 3-SA) Aktion auf der Start-/Landebahn (Runway; RWY). Somit
ergaben sich zur Abfrage des Situationsbewusstseins drei verschiedene Fragetypen:
Level 2 SA-Frage zum Status der RWY
(für alle Verkehrssituationen)
Hier wurde mittels eines Items erfragt, welchen Status die vor dem Piloten
befindliche Start-/Landebahn hatte. Drei verschiedene Antwortmöglichkeiten
standen den Piloten zur Verfügung: dass die Start-Landebahn für ein anderes
Flugzeug freigegeben war, dass die Start-Landebahn für kein anderes
Flugzeug freigegeben war oder dass diese Frage aus den vorliegenden
Informationen nicht zu beantworten war.
Level 2-SA-Frage für aktuelle Aktionen auf der RWY
(für alle Verkehrssituationen mit gegenwärtigem Verkehr)
Mit einem Item sollten die Piloten angeben, welche Aktion gerade auf der vor
ihnen befindlichen Start-/Landebahn ausgeführt worden ist. Fünf
verschiedene Antwortmöglichkeiten waren dabei vorgegeben: Ein anderes
Flugzeug ist gestartet; ein anderes Flugzeug ist gelandet; ein anderes
Flugzeug ist gekreuzt; es ist keine Aktion ausgeführt worden; und: ich kann
diese Frage aus den vorliegenden Informationen nicht beantworten.
Level 3-SA-Frage für künftige Aktionen auf der RWY
(für alle Verkehrssituationen mit zukünftigem Verkehr)
Auch hier maßen wir die Level 3-SA der Piloten mittels eines Items, das
analog zur Level 2-SA-Frage für aktuelle Aktionen auf der RWY gestellt
wurde. Nur für die Formulierung der Frage und der Antworten wurde nun
als Zeitform das Futur herangezogen. So wurde erfragt, welche Aktion als
nächstes auf der vor den Piloten befindlichen Start-/Landebahn ausgeführt
werden wird, und als Antwortmöglichkeiten angegeben, dass ein anderes
Flugzeug starten wird, etc.
158
Bei allen Items gab es stets nur eine richtige Antwort. Da der Fragebogen für jede
Verkehrssituation damit aus zwei Items bestand (Level 2 SA-Frage zum Status der
RWY + Level 2-SA- bzw. Level 3-SA-Frage für aktuelle bzw. künftige Aktionen auf
der RWY), konnten die Probanden maximal zwei richtige Antworten pro Fragebogen
und damit pro Verkehrssituation (und Bedingung) geben. Da jeder Proband acht
Verkehrssituationen bearbeitete, wurden jedem Probanden insgesamt 16 Fragen
gestellt, auf die maximal 16 richtige Antworten möglich waren. Für die abhängige
Variable Level 2-SA RWY Status hatten wir damit pro Proband acht Antworten zur
Verfügung, für die Level 2-SA Aktion und Level 3-SA Aktion jeweils vier.
Der subjektiv empfundene Workload wurde analog zur vorherigen Studie mittels
NASA-TLX-Fragebogen unter Rückgriff auf die Skala „geistige Anforderungen“
ermittelt. Die Probanden gaben zwischen den Polen „gering“ und „hoch“ eines 20-
stufigen, semantischen Differentials an, wie viel geistige Anstrengung bei der
Informationsaufnahme und bei der Informationsverarbeitung erforderlich war.1
Tabelle 17
Für
den Workload-Vergleich mit und ohne RCSI wurden für jeden Probanden die Werte
über die entsprechenden Verkehrssituationen gemittelt.
listete alle Performanzmaße auf.
Tabelle 17: Performanzmaße zur Erfassung von Effektivität und Effizienz der RCSI-Funktion
Maß (subjektiv/objektiv) Definition
Level 2-SA RWY Status (objektiv) Anzahl der richtig beantworteten Level 2-SA-Fragen zum
Zustand der Start-/Landebahn
Level 2-SA Aktion (objektiv) Anzahl der richtig beantworteten Level 2-SA-Fragen zur
aktuell ausgeführten Aktion auf der Start-/ Landebahn
Level 3-SA Aktion (objektiv) Anzahl der richtig beantworteten Level 3-SA-Fragen zur
nächsten ausgeführten Aktion auf der Start-/ Landebahn
Workload (subjektiv) Selbsteinschätzung des Workloads mittels NASA-TLX-
Fragebogen, Skala „geistige Anforderungen“
Nach Bearbeitung aller Verkehrssituationen befragten wir die Probanden zum
Abschluss nach ihrer Zufriedenstellung mit der Funktion, deren Nützlichkeit, dem
1 Wie in der TFSI-Studie ließen wir auch hier wieder für eine andere Untersuchung den Workload-
Fragebogen „RMSE-ateo“ sowie die anderen Skalen des NASA-TLX zu Validierungszwecken
mitlaufen (siehe Anhang).
159
subjektiv empfundenen Sicherheitsgewinn sowie ihrer Präferenz für oder gegen die
RCSI-Funktion. Die Erfassung der subjektiven Maße erfolgte wieder mittels eines
Items und entsprach exakt der vorherigen Studie (siehe dort, Kapitel 6.1.2,
Versuchsdesign).
Tabelle 18 alle Akzeptanzmaße in der Übersicht auf.
Tabelle 18: Akzeptanzmaße zur Erfassung von Zufriedenstellung der RCSI-Funktion
Maß (subjektiv/objektiv) Definition
Zufriedenstellung, Nützlichkeit und
Zugewinn an Sicherheit (subjektiv)
Bewertung der Zufriedenstellung und Nützlichkeit sowie
des eingeschätzten Zugewinns an Sicherheit durch die
RCSI-Funktion
Präferenz (subjektiv) Bevorzugung einer AMM mit oder ohne RCSI-Funktion
Zum Funktionstest entschieden wir uns für ein 2x2x2 Within-Subjects-Design. Eine 3-
faktorielle Varianzanalyse sollte für die Auswertung herangezogen werden. Wir
gingen dabei von einem α=0,05 und der Teststärke 1-β=0,80 aus. Das Ziel war eine
mittlere Effektgröße von 0.25 für die Haupteffekte ebenso wie für die
Interaktionseffekte. Die Korrelation zwischen den Messwertreihen nahmen wir mit
r=0,5 an. Basierend auf diesen Vorgaben ermittelten wir eine optimale
Stichprobengröße von 33 VP/Stufe (Bortz & Döring, 2002), die wir als Grundlage für
die Stichprobenplanung heranzogen.
7.1.3 HYPOTHESEN
Wie unter 5.2.2 beschrieben, wurde die RCSI-Funktion geschaffen, um das
Situationsbewusstsein der Piloten auf Level 2 (Verständnis der gegenwärtigen
Situation) sowie Level 3 (Prognose der Zukunft) zu erhöhen. Dadurch, dass den
Piloten mit RCSI mehr Informationen über die Situation zur Verfügung steht als
ohne RCSI, gingen wir davon aus, dass sich ein Haupteffekt der Funktion darin
äußert, dass das Situationsbewusstsein der Probanden mit RCSI generell höher
ausfällt als ohne RCSI (Hypothese 1).
Wir erwarteten ferner, dass sich das Situationsbewusstsein der Piloten mit RCSI nicht
verändern würde, unabhängig von der Stimuluspräsentationszeit (vgl. Kapitel 6.1.3,
Argumentation zur TFSI Hypothese 2). Denn unabhängig davon, ob die
Verkehrssituationen den Piloten für 4s oder 8s angezeigt wurden – die zusätzlichen
160
Informationen der RCSI stehen den Piloten von der ersten Sekunde an zur
Verfügung. Selbst, wenn sie bei der Überblendung von schwarz für den abrupten
Onset noch etwas Zeit zur Orientierung benötigen, sollte ihnen spätestens beim
letzten gezeigten Bild – ob nach 4s oder 8s – klar geworden sein, ob die Bahn vor
ihnen elfenbeinfarben markiert war (als Zeichen der Belegung) und ob ein
Fremdverkehrssymbol mit zusätzlichen Buchstaben zur Kennzeichnung einer Aktion
zu sehen war. Diese beiden Informationen sollten auch problemlos im
Kurzzeitgedächtnis abgespeichert werden können (Baddeley, 1994; Cowan, 2000;
Miller, 1956), bevor der Pilot direkt nach der Präsentation sein Wissen im Fragebogen
niederschreibt. Insgesamt erwarteten wir also mit RCSI keine Veränderung des
Situationsbewusstseins der Probanden über die zwei Stimuluspräsentationszeiten.
Für die Bedingung ohne RCSI gingen wir allerdings von einem anderen Verlauf aus.
So nahmen wir an, dass bei einer kurzen Stimuluspräsentationszeit die AMM ohne
RCSI wie in Hypothese 1 angesprochen entsprechend schlecht abschneidet, dass
jedoch bei langer Stimuluspräsentationszeit die AMM ohne RCSI gegenüber der
Variante mit RCSI aufholt. Denn selbst ohne RCSI haben die Probanden bei 8s
Präsentationszeit die Möglichkeit, die Verkehrssituation ausgiebig zu beobachten. So
können sie im Laufe der Beobachtung aus der positiven oder negativen
Beschleunigung ableiten, ob ein Fremdflugzeug auf der Bahn vor ihnen gerade
beschleunigt, um zu starten, nach der Landung abbremst oder ein Flugzeug gerade
die Bahn kreuzt. Diese Möglichkeit besteht allerdings nur bei auf der Start-/
Landebahn ausgeführten Aktionen, nicht aber für den Start-/Landebahnstatus. Denn
bei letzterem ist selbst bei ausgiebiger Beobachtung ohne RCSI nicht ableitbar, ob die
Bahn für den Fremdverkehr freigegeben ist oder nicht.
Für die Aktionen des Fremdverkehrs erwarteten wir also, dass das
Situationsbewusstsein mit RCSI über alle Stimuluspräsentationszeiten gleich bleibt,
während es ohne RCSI in der langen Stimuluspräsentationszeit gegenüber der
kurzen Stimuluspräsentationszeit ansteigt (Hypothese 2, vgl. Abbildung 31).
161
Abbildung 31: Erwarteter Interaktionseffekt zwischen Funktion und Stimuluspräsentationszeit für die Aktionen des
Fremdverkehrs (Hypothese 2)
Ein ebensolcher Interaktionseffekt sollte sich auch zeigen für das Zusammenspiel
von Funktion und Verkehr. Auch hier gingen wir davon aus, dass es für die
Bedingung mit RCSI keinen Unterschied machte, ob der Verkehr gegenwärtig eine
Aktion auf der Bahn ausführt oder erst in naher Zukunft eine Aktion ausführen
würde. Bei beiden Sachverhalten werden die Aktionen des Verkehrs entsprechend
mit einem Symbol – im Falle des künftigen Verkehrs mit einem Ghost-Symbol – für
den Piloten visualisiert und die Aktion mittels eines Buchstabens am Symbol
angekündigt. Für die AMM ohne RCSI ergibt sich jedoch ein Unterschied: So ist für
den Piloten bei gegenwärtigem Verkehr die Aktion des Fremdverkehrs aus dessen
Verhalten auf der AMM ableitbar. Allerdings hat der Pilot keine Möglichkeit, eine
künftige Aktion des Fremdverkehrs vorauszusehen, da dieser noch nicht auf der
AMM sichtbar ist.
Aus diesen Gründen erwarteten wir hier einen Interaktionseffekt: Mit RCSI sollte das
Situationsbewusstsein der Piloten über beide Verkehrsbedingungen gleich bleiben.
Ohne RCSI hingegen nahmen wir an, dass das Situationsbewusstsein der Piloten bei
gegenwärtigem Verkehr höher ausfallen würde als bei zukünftigem Verkehr
(Hypothese 3, vgl. Abbildung 32).
4s 8s
Anteil richtiger Antworten (%)
Stimuluspräsentationszeiten
mit RCSI
ohne RCSI
162
Abbildung 32: Erwarteter Interaktionseffekt zwischen Verkehr und Stimuluspräsentationszeit für die Aktionen des
Fremdverkehrs (Hypothese 3)
Für den subjektiv empfundenen geistigen Workload gingen wir davon aus, dass
dieser ohne RCSI höher ausfallen würde als mit RCSI. Ohne RCSI steht dem
Probanden nur die Möglichkeit zur Verfügung, die Bewegungen des Verkehrs auf
der Karte genauestens zu verfolgen. So muss der Pilot die Bewegungs- bzw.
Beschleunigungsverläufe des Verkehrs analysieren, um einschätzen zu können, ob
dieser startet oder bremst. Dies erfordert eine kontinuierliche Beobachtung der
Verkehrssituation sowie den Vergleich jedes AMM-Updates mit dem Bild zuvor oder
sogar mit mehreren vorhergehenden, um graduelle Bewegungsunterschiede
erkennen zu können. Mit RCSI sollte sich hingegen eine Workloadersparnis ergeben,
da hier die Aktionen des Fremdverkehrs komfortabel aus dessen Symbolik mit einem
Blick aus der AMM abgelesen werden können, ohne zusätzliche Informationen zu
Vergleichszwecken im Kurzzeitgedächtnis aufrecht erhalten zu müssen. Somit sollte
sich ein Unterschied im Workload für die AMM mit RCSI gegenüber der Variante
ohne RCSI aufzeigen lassen (Hypothese 4).
Auch hier stand der Mehrwert der RCSI-Funktion im Vergleich zu einer Variante
ohne RCSI im Vordergrund, so dass wir keine weiteren Hypothesen, bspw. über
mögliche Zusammenhänge zwischen Workload und Sichtbarkeit des umgebenden
Verkehrs, aufstellten. Die Argumentation zum explorativen Vorgehen bei den
Akzeptanzmaßen entspricht der aus Kapitel 6.1.2.
Tabelle 19 listet alle Hypothesen in der Übersicht auf.
zukünftig gegenwärtig
Anteil richtiger Antworten (%)
Verkehr
mit RCSI
ohne RCSI
163
Tabelle 19: Überblick über alle Hypothesen zu den Performanzmaßen und Akzeptanzmaßen zur Testung der
RCSI-Funktion
Nr. Hypothese
Performanzmaße (hypothesengeleitete Testung)
1 Das Situationsbewusstsein ist mit RCSI höher als ohne RCSI.
2 Das Situationsbewusstsein für die aktuellen und künftigen Aktionen auf der Bahn ist ohne
RCSI bei längeren Präsentationszeiten höher als bei kürzeren Präsentationszeiten und
verändert sich mit RCSI bei beiden Präsentationszeiten nicht.
3 Das Situationsbewusstsein für die aktuellen und künftigen Aktionen auf der Bahn ist ohne
RCSI bei gegenwärtigem Verkehr höher als bei zukünftigen Verkehr, und verändert sich mit
RCSI bei beiden Verkehrsarten nicht.
4 Der subjektiv empfundene geistige Workload ist mit Funktion geringer als ohne.
Akzeptanzmaße (explorative Testung)
Zufriedenstellung, Nützlichkeit und Sicherheitszugewinn (explorative Testung)
Präferenz (explorative Testung)
7.1.4 VERSUCHSABLAUF
Die Testung fand nach einer kurzen Pause (5 Minuten) im direkten Anschluss an die
vorherige TFSI-Studie statt, so dass die Probanden bereits über den Ablauf der
Studie und die wichtigsten Elemente einer AMM informiert waren, eine
Teilnehmerinformation erhalten und einen demografischen Fragebogen ausgefüllt
hatten (vgl. Kapitel 6.1.4).
Zuerst wurden den Probanden die neue Funktionalität und ihre Zielsetzung
erläutert. Anschließend wurden den Probanden vier kurze Videoclips mit der neuen
Funktion gezeigt, um sie mit den neuen farbigen Markierungen für die Start-/
Landebahn, der Kodierung für aktuelle und künftige Aktionen des Fremdverkehrs
sowie dem Ghost-Symbol vertraut zu machen. Zudem erfolgte eine kurze
Präsentation mit Einblendung der Hinweise „RCSI aktiv“ und „RCSI inaktiv“, um
den Probanden den Unterschied zwischen den beiden Funktionsbedingungen
nahezubringen.
164
Abbildung 33: Bearbeitung der Aufgaben bei der RCSI-Studie durch einen Probanden
Danach erhielten die Probanden ihre Instruktion. Jeder Proband bekam acht kurze
Videoclips von Verkehrssituationen präsentiert. Seine Aufgabe war es dabei, sich
zum Einen den Status der Startbahn vor ihm einzuprägen und zum Anderen sich zu
merken, welche Aktion aktuell oder als nächstes auf der Bahn ausgeführt wird (siehe
Abbildung 33). Vor jedem Videoclip wurde den Probanden kurz angekündigt, ob die
Funktion RCSI aktiv (Bedingung mit Funktion) oder inaktiv (Bedingung ohne
Funktion) war. Es war wichtig dies vorab anzukündigen, da dieselbe
Verkehrssituation im Video je nach Aktivierungsgrad der RCSI unterschiedliche
Bedeutungen tragen konnte. So gab beispielsweise eine graue Startbahn bei aktivem
RCSI an, dass für die Bahn keinerlei Fremdverkehrsfreigaben vorlagen. Im Falle
eines nicht-aktiven RCSI hingegen konnte dies nicht geschlussfolgert werden –
vielmehr ist dann unklar, ob die Bahn für den Fremdverkehr freigegeben ist oder
nicht. Nach jeder Verkehrssituation erhielten die Probanden einen Fragebogen zum
Situationsbewusstsein. Erwähnt wurde dabei, dass sich die Fragen immer auf die
letzte gesehene Szene im Video bezogen. Änderte sich also der Status der Startbahn
im Laufe des Videos, so sollten sich die Probanden immer den zuletzt gesehenen
Zustand einprägen. Für die Fragenbeantwortung wurde den Probanden kein
165
Zeitlimit gesetzt. Sobald sie die Fragen beantwortet hatten, wurde ihnen der NASA-
TLX-Fragebogen gereicht.
Nach einer Trainingsphase mit zwei Probeverkehrssituationen startete der
eigentliche Versuch, bei dem die Probanden sich die acht Verkehrssituationen
einprägten, die Fragebögen zu ihrem Situationsbewusstsein ausfüllten, ihren
Workload einschätzten und abschließend die Funktionalität hinsichtlich der
Zufriedenstellung, Nützlichkeit, des Sicherheitsgewinns und ihrer persönlichen
Präferenz bewerteten. Nach einer weiteren fünf-minütigen Pause wurden die
Probanden in den Flugsimulator begleitet, wo der Test für die ERII-Funktion startete
(siehe Kapitel 8).
7.1.5 MATERIAL
Wie bei der vorherigen Studie wurde für alle acht Verkehrssituationen ein
unveränderlicher Flughafenausschnitt festgesetzt, der sich auch während des
Ablaufs der Videos nicht verschob. Bei allen Verkehrssituationen befand sich das
Ownship als Repräsentation des eigenen Flugzeugsymbols vor derselben Start-/
Landebahn, in der Mitte des gewählten Kartenausschnittes. Je nach
Verkehrssituation war darüber hinaus ein weiteres Flugzeug, kein Flugzeug oder nur
der Ghost eines Flugzeuges auf der vor dem Ownship befindlichen Start-/Landebahn
zu sehen. Das Material ist im Anhang einzusehen.
7.2 ERGEBNISSE
Zur Prüfung der Unterschiede setzten wir je nach Datengrundlage t-Tests oder
Wilcoxon-Tests ein. Die Argumentation folgt der des Kapitels 6.2.
7.2.1 SITUATIONSBEWUSSTSEIN (HYPOTHESE 1)
Das Situationsbewusstsein ist mit RCSI höher als ohne RCSI.
Mit der Funktion RCSI belief sich der Mittelwert richtiger Antworten zum Status der
Start-/Landebahn auf MW=0,89 (s=0,15), d.h. 89% der Probanden schätzten im Mittel
richtig ein, ob die Start-/Landebahn für ein anderes Flugzeug freigegeben war oder
nicht1
1 Die Mittelwerte über alle richtigen Antworten dürfen hier gleichfalls als prozentuale Angaben
interpretiert werden, da der höchst mögliche Mittelwert bei 1 liegt (also 100%).
. Ohne RCSI fiel die Zahl der richtigen Antworten auf einen MW=0,08 (s=0,13),
also 8% richtiger Antworten ab. Ein einseitiger Wilcoxon-Test ergab, dass sich das
166
Situationsbewusstsein der Piloten mit und ohne Funktion höchst signifikant und mit
hoher Effektstärke voneinander unterschied (T=0, p<0,001, r=-0,63).
Bei der Einschätzung zur aktuellen oder nächsten Aktion des Fremdverkehrs auf der
Start-/Landebahn lagen die Probanden im Mittel mit MW=0,82 (s=0,18) richtig, d.h.
82% der Probanden konnten korrekt beantworten, ob gerade ein anderes Flugzeug
gestartet oder gelandet war, ob es gekreuzt hatte oder gar keine Aktion auf der Bahn
ausgeführt worden war (bzw. im Falle der Fragen zu SA-Level 3 ob als nächstes ein
anderes Flugzeug starten, landen oder kreuzen wird, oder gar keine Aktion auf der
Bahn ausgeführt werden wird). Ohne RCSI-Funktion belief sich die Zahl der
richtigen Antworten auf MW=0,24 (s=0,23). Ein einseitiger Wilcoxon-Test belegte
auch hier, dass das Situationsbewusstsein der Piloten mit Unterstützung durch die
RCSI-Funktion deutlich höher ausfiel als ohne RCSI-Funktion – das Ergebnis war
höchst signifikant und wies eine hohe Effektstärke auf (T=0, p<0,001, r=-0,60).
7.2.2 SITUATIONSBEWUSSTSEIN BEI UNTERSCHIEDLICHEN PRÄSENTATIONSZEITEN
(HYPOTHESE 2)
Das Situationsbewusstsein für die aktuellen und künftigen Aktionen auf der Bahn ist
ohne RCSI bei längeren Präsentationszeiten höher als bei kürzeren
Präsentationszeiten und verändert sich mit RCSI bei beiden Präsentationszeiten
nicht.
Bei der Auswertung zeigte sich folgendes Bild (vgl. Tabelle 20): Ohne RCSI belief sich
unabhängig von der Stimuluspräsentationszeit der Anteil korrekter Antworten
durchweg auf MW=0,24 (s(4s)=0,25; s(8s)=0,30), also 24%. Für die RCSI-Bedingung
nahm der Anteil korrekter Antworten von MW=0,75 (75%; s=0,28) bei kurzer
Präsentationszeit auf MW=0,89 (89%; s=0,21) bei langer Präsentationszeit zu.
Tabelle 20: Situationsbewusstsein (SA), angegeben als prozentualer Anteil richtiger Antworten, hinsichtlich der
aktuellen oder nächsten Aktion des Fremdverkehrs bei kurzer (4s) und langer (8s)
Stimuluspräsentationszeit in tabellarischer Form
Funktion mit RCSI ohne RCSI
Stimuluspräsentationszeit 4s 8s 4s 8s
SA 75% 89% 24% 24%
167
Grafisch veranschaulicht (vgl. Abbildung 34 und Abbildung 35) zeigt sich der bereits
in Kapitel 7.2.1 beschriebene Haupteffekt der Funktion sowie eine ordinale
Interaktion zwischen den beiden Faktoren. Für die Prüfung der Interaktion zogen
wir zwei Wilcoxon-Tests heran.
Der erste einseitige Wilcoxon-Test prüfte den erwarteten Anstieg des
Situationsbewusstseins ohne RCSI bei ansteigender Stimuluspräsentationszeit. Wie
Abbildung 34 bereits erahnen lässt, fiel dieser nicht signifikant aus, da keinerlei
Veränderungen zwischen den beiden Stimuluspräsentationszeiten auftraten
(T=52,50, p=0,50, r=0).
Für die Bedingung mit RCSI gingen wir davon aus, dass das Situationsbewusstsein
der Probanden sich über beide Stimuluspräsentationszeiten nicht verändern würde.
Ein einseitiger Wilcoxon-Test, bei dem wir für die Prüfung der Nullhypothese als
interessierende Hypothese α=0,20 setzten, belegte jedoch, dass das
Situationsbewusstsein der Probanden von 4s auf 8s Präsentationszeit signifikant
anstieg, T=52,50, p<0,05, r=-0,26.
Abbildung 34: Situationsbewusstsein (SA), angegeben als prozentualer Anteil richtiger Antworten, hinsichtlich der
aktuellen und nächsten Aktion des Fremdverkehrs bei kurzer (4s) und langer (8s)
Stimuluspräsentationszeit in grafischer Form
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
4s 8s
Anteil richtiger Antworten (%)
Stimuluspräsentationszeiten
mit RCSI
ohne RCSI
168
Abbildung 35: Situationsbewusstsein (SA), angegeben als prozentualer Anteil richtiger Antworten, hinsichtlich der
aktuellen und nächsten Aktion des Fremdverkehrs bei beiden Bedingungen (mit/ohne RCSI) in
grafischer Form
7.2.3 SITUATIONSBEWUSSTSEIN BEI UNTERSCHIEDLICHEM VERKEHR (HYPOTHESE 3)
Das Situationsbewusstsein für die aktuellen und künftigen Aktionen auf der Bahn ist
ohne RCSI bei gegenwärtigem Verkehr höher als bei zukünftigen Verkehr, und
verändert sich mit RCSI bei beiden Verkehrsarten nicht.
In der deskriptiven Statistik ist zu erkennen, dass das Situationsbewusstsein der
Probanden mit RCSI vom gegenwärtigen auf zukünftigem Verkehr ansteigt: Bei
gegenwärtigem Verkehr liegt es bei MW=0,79 (79%; s=0,25) und bei zukünftigem
Verkehr bei MW=0,85 (85%; s=0,26). Ohne RCSI hingegen verhält es sich umgekehrt –
das Situationsbewusstsein fällt ab: Hier belaufen sich die Werte auf MW=0,43 (43%;
s=0,40) bei gegenwärtigem Verkehr und auf MW=0,04 (4%; s=0,14) bei zukünftigem
Verkehr (vgl. Tabelle 21).
Tabelle 21: Situationsbewusstsein (SA), angegeben als prozentualer Anteil richtiger Antworten, hinsichtlich der
aktuellen oder nächsten Aktion des Fremdverkehrs bei zukünftigem und gegenwärtigem Verkehr
in tabellarischer Form
Funktion mit RCSI ohne RCSI
Verkehr zukünftig gegenwärtig zukünftig gegenwärtig
SA 85% 79% 4% 43%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
ohne RCSI mit RCSI
Anteil richtiger Antworten (%)
Funktion
8s
4s
169
Erneut ist grafisch der Haupteffekt der Funktion deutlich zu erkennen (vgl.
Abbildung 36). So ist die Zahl richtiger Antworten mit RCSI generell höher als ohne
RCSI. Abbildung 36 und Abbildung 37 lassen erkennen, dass eine hybride
Interaktion zwischen Funktion (mit/ohne RCSI) und Verkehr
(zukünftig/gegenwärtig) vorliegt: Ohne RCSI fällt die Zahl richtiger Antworten bei
künftigem Verkehr niedriger aus als bei gegenwärtigem Verkehr, während sich die
Werte mit RCSI nur geringfügig unterscheiden. Für die folgende Prüfung der
Interaktion zogen wir zwei separate Wilcoxon-Tests heran.
Der erste einseitige Wilcoxon-Test, bei dem wir zur Prüfung der Nullhypothese als
interessierende Hypothese α=0,20 festlegten, konnte gerade noch einen signifikanten
Unterschied zwischen den beiden Verkehrsarten mit RCSI ausmachen, T=84,00,
p=0,19, r=-0,11. Der zweite einseitige Wilcoxon-Test ermittelte ohne RCSI einen
höchst signifikanten Unterschied zwischen den beiden Verkehrsarten, T=0, p<0,001,
r=-0,49).
Abbildung 36: Situationsbewusstsein (SA), angegeben als prozentualer Anteil richtiger Antworten, hinsichtlich der
aktuellen und nächsten Aktion des Fremdverkehrs bei zukünftigem und gegenwärtigem Verkehr in
grafischer Form
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
zukünftig gegenwärtig
Anteil richtiger Antworten (%)
Verkehr
mit RCSI
ohne RCSI
170
Abbildung 37: Situationsbewusstsein (SA), angegeben als prozentualer Anteil richtiger Antworten, hinsichtlich der
aktuellen und nächsten Aktion des Fremdverkehrs bei beiden Bedingungen (mit/ohne RCSI) in
grafischer Form
7.2.4 WORKLOAD (HYPOTHESE 4)
Der subjektiv empfundene geistige Workload ist mit Funktion geringer als ohne.
Mit RCSI-Funktion beläuft sich der geistige Workload der Probanden im Mittel auf
MW=0,11 (11%; s=0,09), ohne RCSI-Funktion hingegen auf MW=0,16 (16%; s=0,11).
Ein einseitiger t-Test konnte belegen, dass der Unterschied zwischen beiden
Bedingungen höchst signifikant war und zudem eine mittlere Effektgröße aufwies,
t(35)=-4,60, p<0,001, r=0,38. Die mittlere Differenz zwischen den Werten betrug somit
MW=0,05 mit einem Standardfehler des MW=0,01.
7.2.5 ZUFRIEDENSTELLUNG, NÜTZLICHKEIT UND SICHERHEITSZUGEWINN
(EXPLORATIVE TESTUNG)
Die deskriptive Statistik gibt die Einschätzungen der Probanden bezüglich ihrer
Zufriedenstellung sowie der Nützlichkeit und des Sicherheitszugewinns der TFSI-
Funktion wieder. Die Werte für die Zufriedenstellung mit der Funktion liegen im
Mittel bei „ziemlich zufriedenstellend“ (MW Zufriedenstellung=2,97), für die
Nützlichkeit der Funktion bei „ziemlich nützlich“ (MW Zufriedenstellung=3,11) und
auch für den Sicherheitszugewinn bei einem „ziemlichen Zugewinn“ (MW
Sicherheitszugewinn=2,97). Tabelle 22 zeigt die Werte in tabellarischer, Abbildung 38
in grafischer Form.
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
ohne RCSI mit RCSI
Anteil richtiger Antworten (%)
Funktion
gegenwärtig
zukünftig
171
Tabelle 22: Mittelwerte und Standardabweichungen der Probandenbeurteilungen zu: Zufriedenstellung,
Nützlichkeit und Sicherheitszugewinn für die RCSI-Funktion in tabellarischer Form; von 0 (gar
nicht) bis 4 (völlig)
Funktion Zufriedenstellung Nützlichkeit Sicherheitszugewinn
MW s MW s MW s
RCSI-Funktion 2,97 0,84 3,11 0,89 2,97 0,81
Abbildung 38: Mittelwerte und Standardabweichungen der Probandenbeurteilungen zu Zufriedenstellung,
Nützlichkeit und Sicherheitsgewinn der RCSI-Funktion in grafischer Form; von 0 (gar nicht) bis 4
(völlig)
7.2.6 PRÄFERENZ (EXPLORATIVE TESTUNG)
In der deskriptiven Statistik zeigte sich, dass 32 von 36 Piloten einer AMM mit der
neuen Funktion RCSI den Vorzug vor einer AMM ohne RCSI gaben. Die restlichen
vier Piloten sprachen sich gegen die neue Funktion aus. Ein Chi-Quadrat-Test zeigte
einen hoch signifikanten Unterschied zwischen den beiden Bedingungen (chi2= 21,78,
df 1, p<0,001). Eine AMM mit der neuen Funktionalität RCSI wird damit von den
Probanden eindeutig präferiert.
0
1
2
3
4
Zufriedenstellung Nützlichkeit Sicherheitszugewinn
Probandenurteil
172
7.3 DISKUSSION
7.3.1 SITUATIONSBEWUSSTSEIN (HYPOTHESE 1)
Mit aktivierter RCSI-Funktion konnten die Probanden in einer weit überlegenen
Anzahl von Fällen korrekt einschätzen, ob die Start-/Landebahn vor ihnen bereits für
ein anderes Flugzeug freigegeben war oder nicht, und welche Aktion von einem
Fremdverkehrsteilnehmer auf dieser aktuell oder als nächstes ausgeführt wird –
ohne Funktion war dies kaum möglich. Dabei ist allerdings zu erwähnen, dass die
Probanden ohne RCSI-Funktion nur wenige Anhaltspunkte (z.B. die genaue
Beobachtung der Bewegungen des Verkehrs) hatten, welchen Status die Start-/
Landebahn gerade innehatte oder welche Aktion der Fremdverkehr vor ihnen
ausführte. So verwundert es nicht, wenn die Probanden bspw. zum Status der Start-/
Landebahn in 86,8% aller Fälle ohne RCSI angaben, die Frage aus den vorliegenden
Informationen nicht beantworten zu können und somit auch nicht die richtige
Antwort geben konnten.
Natürlich könnte man nun sagen, dass der Vergleich der richtigen Antworten mit
und ohne RCSI ein unfairer ist, da die Probanden durch fehlende Außensicht und
weitere Informationsquellen, die in der Realität zur Verfügung stünden, kaum
Möglichkeit hatten, die richtige Antwort zu kennen. Allerdings wollten wir ja gerade
eben diesen inkrementellen Situationsbewusstseinsgewinn der RCSI-Funktion
unabhängig von anderen Informationsmöglichkeiten feststellen – und dies ging nur
durch einen Test der Funktion unabhängig von anderen Informationsquellen. Ferner
ist zu bedenken, dass Piloten unter schlechten Sichtbedingungen letztendlich
vielleicht wirklich nur der Blick auf die AMM bleibt, um sich des Start-/
Landebahnstatus zu vergewissern oder einschätzen zu können, welche Aktion
gerade auf der Start-/Landebahn ausgeführt wird.
7.3.2 SITUATIONSBEWUSSTSEIN BEI UNTERSCHIEDLICHEN PRÄSENTATIONSZEITEN
(HYPOTHESE 2)
Erwähnenswert sind die absoluten Unterschiede in der Zahl korrekter Antworten,
die die deskriptive Statistik hervorgebracht hat: So verfügen die Probanden für die
Aktionen des Fremdverkehrs bei kurzer Präsentationszeit um ein 51% (mit RCSI:
75%; ohne RCSI: 24%) und bei langer Präsentationszeit um ein 65% (mit RCSI: 89%;
ohne RCSI: 24%) höheres Situationsbewusstsein, wenn sie durch die RCSI-Funktion
unterstützt werden, was unser Ansicht nach einen durchaus beträchtlichen Gewinn
an Situationsbewusstsein darstellt.
173
Ein unerwartetes Ergebnis brachte allerdings die weitere Auswertung des
Interaktionseffektes zwischen Funktion und Stimuluspräsentationszeit hervor.
Während wir davon ausgegangen waren, dass das Situationsbewusstsein mit RCSI
für die Aktionen des Fremdverkehrs über alle Stimuluspräsentationszeiten gleich
bleibt und es sich ohne RCSI in der langen Stimuluspräsentationszeit gegenüber der
kurzen Stimuluspräsentationszeit erhöht, zeigte die Analyse das genaue Gegenteil:
Die Werte des Situationsbewusstseins veränderten sich ohne RCSI unabhängig von
der Stimuluspräsentationszeit nicht, stiegen jedoch mit RCSI von der kurzen zur
langen Präsentationszeit an. Dies bedeutet negativ betrachtet, dass selbst ein längerer
Blick auf das Verkehrsgeschehen nicht zu einem Zuwachs an Situationsbewusstsein
führt, wenn der Proband ohne die neue RCSI-Funktion auskommen muss. Positiv
formuliert heißt das jedoch auch, dass das Situationsbewusstsein der Probanden mit
RCSI entgegen unserer Vermutung sogar noch weiter zunehmen kann, wenn die
Probanden die AMM eingehender betrachten.
Der hier gefundene Effekt erinnert stark an die analoge Auswertung des
Interaktionseffektes von Funktion und Stimuluspräsentationszeit bei der TFSI-
Funktion. Auch dort ließ sich ein nochmaliger Zuwachs an Prognosegüte
(Situationsbewusstsein auf Level 3) bei längerer Präsentationszeit mit Unterstützung
durch die TFSI-Funktion nachweisen (vgl. Kapitel 6.2.2). Analog könnte damit auch
die Argumentation des hier gefundenen Effekts lauten: So könnte der nochmalige
Zuwachs an Situationsbewusstsein der Tatsache geschuldet sein, dass sich die
Probanden zum Einen beim Onset der AMM erst einmal auf dieser orientieren
müssen und dadurch wertvolle Sekunden für das Encodieren und Memorieren der
relevanten Informationen zur Aufgabenbearbeitung vergehen. Andererseits könnten
die Probanden durch die längere Beobachtung der AMM die Möglichkeit haben,
ihren Eindruck von der Verkehrssituation zusätzlich zu validieren und durch weitere
Informationsquellen (z.B. Beobachtung des Verkehrs) noch einmal mehr Wissen über
die Situation erwerben, da eine längere Stimuluspräsentationszeit auch eine längere
Verfolgung des Verkehrsgeschehens auf der AMM möglich macht. Dies könnte sich
schließlich in einem Zugewinn an Situationsbewusstsein ausdrücken.
Alles in allem kann damit – auch wenn ein nochmaliger Zuwachs an
Situationsbewusstsein mit RCSI generell durchaus erfreulich ist – die von uns
angenommene Hypothese nicht bestätigt werden.
174
7.3.3 SITUATIONSBEWUSSTSEIN BEI UNTERSCHIEDLICHEM VERKEHR (HYPOTHESE 3)
Zuerst sind die absoluten Unterschiede zwischen den Bedingungen erwähnenswert:
Mit RCSI verfügten die Probanden im Gegensatz zur Variante ohne RCSI über 81%
mehr Wissen bezüglich des nicht sichtbaren Verkehrs (mit RCSI: 85%; ohne RCSI:
4%) und über 36% mehr Wissen zum sichtbaren Verkehr (mit RCSI: 79%; ohne RCSI:
43%), was die korrekten Antworten zur gegenwärtigen und nächsten Aktion des
Fremdverkehrs anbelangte.
Dennoch fiel die Überprüfung unserer Hypothese nicht ganz den Erwartungen
entsprechend aus: Unsere Erwartung für die Interaktionshypothese war, dass es
keinen Unterschied bezüglich der Verkehrsart geben würde, sondern die Probanden
mit RCSI bei beiden Verkehrsarten gleichviele richtige Antworten abgeben würden.
Nun ließ sich jedoch ein wenn auch kleiner Unterschied zwischen den beiden
Verkehrsarten mit RCSI nachweisen, den wir nicht vorausgesehen hatten. Bei
näherer Betrachtung der Daten konnten wir feststellen, dass gerade bei
Verkehrssituation 1 im Verhältnis besonders viele falsche Antworten gegeben
wurden (15 falsche Antworten auf 21 richtige Antworten). Bei diesem Szenario rollte
ein Fremdflugzeug von der Startbahn ab. Es war dabei nur kurz die Einblendung „L“
für das landende Flugzeug zu sehen, nämlich solange es sich auf der Start-/
Landebahn befand; beim Abrollen von der Bahn verschwanden dann die
Einblendung und die bernsteinfarbene Startbahnmarkierung. Es könnte sein, dass
dieser schnelle Informationswechsel die Probanden verwirrt hat und sie deshalb mit
RCSI bei gegenwärtigem Verkehr weniger korrekte Antworten gaben als bei
zukünftigem Verkehr, wo eine derartige Konstellation nicht vorkam. Ohne RCSI
konnten wir jedoch unseren Erwartungen entsprechend belegen, dass sich die Zahl
richtiger Antworten bei sichtbarem Verkehr noch einmal erhöht. So scheinen die
Probanden ohne Unterstützung durch die Funktion eine bessere
Situationseinschätzung zu gewinnen, wenn der Verkehr auf der AMM präsent ist –
ein eigentlich triviales Ergebnis, das nicht verwundert, denn die Aktionen von
Fremdverkehr, der auf der AMM sichtbar ist, sind leichter einzuschätzen als die
Aktionen von Fremdverkehr, der nicht auf der AMM zu sehen ist.
Alles in allem konnten wir damit nicht vollständig zeigen, dass die gewonnenen
Ergebnisse den formulierten Erwartungen entsprechen.
175
7.3.4 WORKLOAD (HYPOTHESE 4)
Mit RCSI-Funktion empfanden die Probanden einen um 5% geringeren Workload als
ohne RCSI-Funktion (Verminderung von 16% auf 11%) – ein Ergebnis, das der von
uns formulierten Erwartung entsprach. Wir werten dies als Hinweis dafür, dass der
Hypothese entsprechend die neue RCSI-Funktion durch die Anzeige des Start-/
Landebahnstatus und die Kennzeichnung der gegenwärtigen und nächsten Aktion
auf der Bahn zu einem Rückgang des vom Piloten wahrgenommenen Workload
führt.
7.3.5 ZUFRIEDENSTELLUNG, NÜTZLICHKEIT UND SICHERHEITSZUGEWINN
(EXPLORATIVE TESTUNG)
In allen drei subjektiven Maßen bestätigten die Piloten der RCSI-Funktion eine
ziemliche Zufriedenstellung, ziemliche Nützlichkeit sowie einen ziemlichen
Sicherheitszugewinn. Damit kann die neue RCSI-Funktion ein erfreuliches Ergebnis
aufweisen, was die Akzeptanz unter den Piloten betrifft.
7.3.6 PRÄFERENZ (EXPLORATIVE TESTUNG)
Auch bei der Präferenzbewertung, bei der die Piloten angaben, ob sie eine AMM mit
oder ohne RCSI-Funktion bevorzugten, schnitt die neue Funktion sehr gut ab: 32 von
36 Piloten, also rund 89% der Probanden, sprachen sich klar für die neue Funktion
aus. Unter den vieren, die sich gegen die neue Funktion aussprachen, waren jedoch
auch Argumente zu finden, die sich nicht auf die Funktion als solches, sondern
bspw. den Versuchsablauf bezogen. So meinte einer der Probanden, dass es ein
Zuviel an Aufmerksamkeit erfordere, auch noch darauf zu achten, ob RCSI
aktiv/inaktiv eingeblendet würde, was jedoch ein Artefakt der Versuchsanordnung
war. Denn nur zu Testungszwecken blendeten wir vor jedem Szenario ein, ob die
Funktion aktiv oder inaktiv war – in der Realität käme eine derartige Situation nicht
vor. Zwei weitere Piloten kritisierten die unklare Datenbasis für die Anzeige und
wiesen darauf hin, dass auch technische Systeme fehleranfällig sein können. Lässt
man diese, nicht direkt auf die Funktion bezogenen Argumente außen vor, fiele die
Erfolgsquote der Funktion noch einmal höher aus.
Einige kritische, jedoch auch sehr hilfreiche Anmerkungen zur Optimierung der
Funktion sollen an dieser Stelle nicht unerwähnt bleiben. Ein Pilot schlug vor, statt
der Freigaben die tatsächlichen Flugzeugbewegungen abzubilden. So sei es „völlig
irrelevant, ob ein Flugzeug eine Freigabe hat, sondern nur, dass es auf der Bahn ist.
176
Ob gewollt oder nicht. Somit reicht die Indication ‚Bahn belegt‘ aus... es spielt dann
keine Rolle ob mit oder ohne Freigabe.“ Einige Piloten gaben Hinweise zur besseren
Gestaltung der Symbolik, so wünschten sie sich z.B. ein kleinere Abbildung des
Ghost-Flugzeuges, damit es zu keiner Verwechslung mit dem eigenen Flugzeug
komme; andere sprachen sich für mehr Kontrast in der Anzeige der Flugzeuge auf
den Bahnen aus. Auch die farbliche Kodierung einer gesperrten bzw. belegten Bahn
in Magenta wurde mehrfach genannt. Oftmals wurde auch angemerkt, dass es
irrelevant sei, was der Fremdverkehr als nächstes für eine Aktion ausführte, sondern
dass es nur wichtig zu wissen sei, ob jemand auf der Bahn ist oder nicht. Erfreulich
war für uns, dass einige Piloten bei der RCSI-Untersuchung die TFSI-Funktion aus
der vorhergehenden Studie bereits vermissten und danach fragten.
7.4 KAPITELZUSAMMENFASSUNG
In der zweiten Teilstudie testeten wir mit 36 Piloten die neue Funktionalität RCSI
(Runway Clearance State Indication). Jeder Pilot erhielt an einem PC acht Aufgaben
mit Videoclips verschiedener Verkehrssituationen auf der AMM, bei denen er zum
Einen den Status der vor ihm liegenden Start-/Landebahn und zum Anderen die
gegenwärtige bzw. zukünftige Aktion eines Fremdverkehrsflugzeuges einschätzen
sollte. Die RCSI-Funktion unterstützte den Piloten bei der Hälfte der
Verkehrssituationen, während er bei der anderen Hälfte keine Unterstützung erhielt
(vgl. Kapitel 7.1.2).
Die Ergebnisse der Auswertung zeigten, dass die Probanden mit RCSI-Funktion über
ein höheres Situationsbewusstsein verfügen als ohne RCSI. Wir konnten damit
demonstrieren, dass es den Piloten in einer überlegenen Anzahl an Fällen richtig
einzuschätzen gelang, ob die Start-/Landebahn vor ihnen für ein anderes Flugzeug
freigegeben war und welche Aktion der Fremdverkehr aktuell oder als nächstes
ausführte (vgl. Kapitel 7.2.1).
Auch bei unterschiedlichen Präsentationszeiten der Verkehrssituationen wies die
AMM mit RCSI einen deutlichen Vorsprung an Situationsbewusstsein vor der
Variante ohne RCSI auf. Unsere Annahme, bei langer Präsentationszeit würde die
Variante ohne RCSI noch einmal an Situationsbewusstsein gewinnen, konnten wir
mit den Ergebnissen stützen – allerdings zeigte sich dieser Effekt auch mit RCSI, was
wir nicht vorhergesehen hatten (vgl. Kapitel 7.2.2).
Die Analyse der beiden Verkehrsarten brachte kein konsistentes,
hypothesenkonformes Ergebnis hervor: So fallen zwar wie erwartet die
177
Situationsbewusstseinswerte der AMM ohne RCSI deutlich niedriger für
zukünftigen Verkehr aus, und steigen an, wenn der Verkehr auf der Karte
gegenwärtig ist. Für die AMM mit RCSI ergab sich aber ein nicht erwarteter, wenn
auch kleiner Unterschied, zwischen zukünftigem und gegenwärtigem Verkehr (vgl.
Kapitel 7.2.3).
Für den Workload konnten wir entsprechend unserer Annahme nachweisen, dass
die subjektive geistige Beanspruchung der Piloten mit RCSI um 5% niedriger ausfällt
als ohne (vgl. Kapitel 7.2.4).
Die subjektiven Bewertungen der Piloten ergaben, dass die RCSI-Funktion als
ziemlich zufriedenstellend und ziemlich nützlich eingeschätzt wurde und ihr zudem
ein ziemlicher Sicherheitszugewinn bescheinigt wurde (vgl. Kapitel 7.2.5).
Schließlich zeigten die Präferenzratings, dass sich 32 von 36 Piloten (89%) für eine
AMM mit der neuen Funktion RCSI entscheiden würden (vgl. Kapitel 7.3.6).
178
8 TESTUNG DER FUNKTIONALITÄT ERII (STUDIE 5)
Die allgemeinen Vorbemerkungen zur Testung der Funktionalität entsprechen den in
Kapitel 6 beschriebenen Hinweisen zur TFSI-Funktionalität.
8.1 METHODIK
Um die Wirksamkeit der ERII-Funktionalität zu testen, wurde mit Probanden eine
Studie im Flugsimulator durchgeführt, bei der die Piloten verschiedene Roll- und
Startaufgaben bearbeiten mussten und dabei von der AMM mit implementierter
Warnung unterstützt wurden. Diese Studie wurde somit in einem weitaus
realistischeren Setting durchgeführt als die beiden vorherigen Studien, die aufgrund
beschränkter Ressourcen nur prototypisch am Computer durchgeführt werden
konnten. Gerade für die letzte Funktionalität war es uns jedoch sehr wichtig, die
Szenarien im Flughafenumfeld naturgetreu nachzustellen, um eine möglichst
realistische Reaktion der Probanden zu evozieren. Denn unter den vorgegebenen
Szenarien waren auch drei kritische Szenarien mit RI, bei denen während des
Startlaufs ein anderes Flugzeug die Bahn kreuzte. Diese waren den Teilnehmern
vorher jedoch nicht bekannt – wir verschleierten den Studienzweck, indem wir den
Teilnehmern sagten, sie sollten sich ein Urteil darüber bilden, wie gut die AMM sie
bei der Orientierung auf dem Rollfeld unterstützte – und unterschieden sich nur
hinsichtlich der Warnung im Ernstfall. So erhielten die Piloten eine Standardvariante
ohne Warnung, eine Variante mit rein auditiver Warnung und eine Variante mit
auditiv-visueller-Warnung. Da wir für die Testung der ERII-Funktionalität einen Teil
des Studienzweckes verschleiern, legten wir Studie 5 vorab zur Begutachtung der
Ethik-Kommission des Instituts für Psychologie und Arbeitswissenschaft (IPA) am
Zentrum Mensch-Maschine-Systeme (ZMMS) vor. Die Studie wurde als ethisch
unbedenklich eingestuft (Gutachten siehe Anhang). Weitere allgemeine Hinweise
zur Testung finden sich in Kapitel 6.1.
8.1.1 TEILNEHMER
Zur Testung der ERII-Funktionalität wurde dieselbe Stichprobe wie für die
Funktionalitäten TFSI und RCSI herangezogen, daher entsprechen die
Teilnehmercharakteristika denen in Kapitel 6.1.1.
179
8.1.2 VERSUCHSDESIGN
Das Forschungsziel der Studie 5 bestand darin herauszufinden, ob sich die
verschiedenen Warnmodalitäten (Standard, auditive Warnung, auditiv-visuelle
Warnung) signifikant voneinander unterschieden. Es wurde darauf verzichtet,
weitere unabhängige Variablen, wie bspw. Tageszeit, Sichtbedingungen oder Wetter
in die Testung mit einzubeziehen (vgl. Studien von Andre et al., 1998; Graeber &
Andre, 1999; R. S. McCann et al., 1998), um keine zusätzliche Varianz in den Daten
zu erzeugen, die mehr Teilnehmer oder noch mehr Durchläufe zur Abgrenzung des
Effekts erfordert hätte. Nicht nur aus diesem Grund wurden alle Szenarien unter der
gleichen Tageszeit- und Sichtbedingung durchgeführt. Die in Kapitel 4 beschriebene
Analyse brachte hervor, dass nahezu alle analysierten RI unter guten
Sichtbedingungen geschahen. Außerdem ist der Mehrwert der AMM unter
schlechten Sicht- und Wetterbedingungen schon sehr früh Gegenstand der
Forschung gewesen und ihr Mehrwert hinlänglich bekannt (Andre, 1995; McCann et
al., 1998). Wir entschieden uns dafür, die neue Funktionalität unter der schwersten
Bedingung für die AMM zu prüfen, d.h. bei Tag und bei völlig freier Sicht mit einer
Sichtweite > 10 km (clouds and visibility in Ordnung; CAVOK-Bedingungen). Da
unter diesen Bedingungen den Piloten zusätzlich zur AMM die Außensicht
uneingeschränkt zur Verfügung stand, rechneten wir damit, dass die AMM nur dann
gut abschneiden würde, wenn sie tatsächlich einen inkrementellen Mehrwert bot.
Bei der verwendeten AMM, die wir als Basis für die Implementierung der ERII-
Funktion heranzogen, handelte es sich um einen Forschungs-Prototypen der Firma
Jeppesen. Was dessen Funktionalitäten anbelangte (vgl. Abbildung 7 auf S. 39),
verfügte dieser bei den Anzeigefunktionen über Darstellungen der Roll- und Start-/
Landebahnen (inklusive zugehöriger Identifier), der Haltelinien sowie Gebäude.
Ferner wurden die eigene Position sowie die Positionen des Fremdverkehrs
dargestellt. Freigaben wurden weder textuell noch in grafischer Form abgebildet.
Auch waren keine Alarme oder Hinweise für spezielle Situationen (z.B. RI oder
Verlassen der eigenen Rollroute) implementiert. Alle Eingabefunktionen (z.B.
Veränderung des Modus, Zoom) wurden für unsere Versuche deaktiviert, um eine
Vergleichbarkeit zwischen den Versuchspersonen zu gewährleisten.
Als einzige unabhängige Variable wurde die Art der Warnung (Warnmodalität)
dreistufig variiert. Frühere Forschungsarbeiten hatten bereits den Erfolg von
auditiven Warnungen im Cockpit gezeigt – nichtsdestotrotz favorisierten viele
Piloten eine zusätzliche visuelle Warnung (siehe Kapitel 3.5). Wir haben uns aus
diesem Grund entschieden, die ERII-Funktion in drei verschiedenen
180
Warnmodalitäten zu testen: In jeder der Bedingungen stand den Teilnehmern die
AMM auf dem Navigationsdisplay zur Verfügung. In der Standardbedingung
(Standard) wurde keine Warnung generiert, wenn sich eine RI ereignete. In der
zweiten Bedingung mit auditiver Warnung (auditive Warnung) wurde den Teilnehmern
ein Audiodatei eingespielt, in der die Teilnehmer mit folgenden Worten auf den
Eindringling (Intruder) hingewiesen und die Entfernung von diesem in Sekunden
angegeben wurden: „Intruder ahead, separation x seconds“.
Bei den von uns verwendeten Szenarien wurde die Warnung so generiert, dass der
Intruder immer 30 Sekunden entfernt war, so dass sich alle Probanden in gleichem
zeitlichem Abstand zum Intruder befanden. Die dritte Bedingung bestand aus einer
auditiven Warnung in Verbindung mit einer visuellen Warnung (auditiv-visuelle
Warnung). Dazu wurde dieselbe Audiodatei wie in der auditiven Bedingung
verwendet, jedoch zusätzlich die Kollisionslinien mit dem Intruder auf der AMM in
rot angezeigt (siehe Abbildung 24 auf S. 123).
Tabelle 23 zeigt die zu testenden Warnmodalitäten der ERII-Funktion im Überblick.1
Tabelle 23: Ausgestaltung der drei verschiedenen Warnmodalitäten für die ERII-Funktion
Warnmodalität Standard Auditive Warnung Auditiv-visuelle
Warnung
Auditive
Komponente
- „Intruder ahead,
separation x seconds“
„Intruder ahead,
separation x seconds“
Visuelle
Komponente
- - Kollisionslinie mit dem
Intruder
Als abhängige Variablen wurden die RI-Erkennungsrate, die Rate richtig ausgeführter
Manöver, die Reaktionszeiten für abgebrochene Startvorgänge (rejected take-offs,
RTOs), die Sicherheit in der Manöverauswahl sowie die Optimalität in der
Manöverauswahl herangezogen. Ferner wurden erneut am Studienende die
Zufriedenstellung mit der Funktion, deren Nützlichkeit, der Zugewinn an Sicherheit
und die Probandenpräferenz erhoben.
1 Auf einen separaten Test der visuellen Warnkomponente im Rahmen einer rein visuellen
Warnvariante wurde verzichtet, da die Aufmerksamkeit der Piloten beim Startlauf nach draußen
gerichtet ist. Eine rein visuelle Warnung würde leicht übersehen und ist somit nicht als sinnvoll zu
erachten.
181
Die RI-Erkennungsrate entsprach der Rate der von den Probanden als RI
eingeschätzten Situationen. Wann ein Proband eine RI als solche bewertete, konnte
jedoch nicht aus der reinen Beobachtung des Probandenverhaltens ermittelt werden,
so dass wir den Probanden nach jedem Szenario die Frage beantworten ließen, ob er
glaubte, sich gerade in einer Runway Incursion-Situation befunden zu haben (siehe
Anhang). Diese geschlossene Frage wurde dichotom von den Probanden mit „ja“
oder „nein“ beantwortet.
Die Rate richtiger Manöver war ermittelbar über die jeweilige zu befolgende
Prozedur: Bei kritischen Parametern im Cockpit, bei Zwischenfällen oder wenn sich
Luftfahrzeuge auf Kollisionskurs befinden, müssen Piloten unterhalb der
Entscheidungsgeschwindigkeit V1 (hier: 107 Knoten; kn) einen Startabbruch
initiieren. Oberhalb von V1 wird der Startvorgang fortgesetzt. Durch diese Prozedur
war also das formal richtige Verhalten des Piloten exakt vorgeschrieben: Erkennen
und reagieren die Piloten auf den Vorfall unterhalb von 107 Knoten, so sollten sie
einen Startabbruch initiieren. Bei einer Geschwindigkeit oberhalb von 107 Knoten
sollten sie den Start fortsetzen. Damit ergibt sich das in Tabelle 24 (S. 182)
dargestellte Bewertungsschema für Manöver. Dabei ist wichtig zu erwähnen, dass
nicht alle Manöver aus den Daten eindeutig als richtig oder falsch beurteilbar sind:
So sind alle Starts, die <V1 abgebrochen wurden, als richtig zu werten und alle Starts,
die >V1 abgebrochen wurden, als falsch zu beurteilen. Als falsch einzuschätzen sind
auch Fälle, in denen Piloten die Gefahrensituation erkannten und sich durch laute
Äußerung <V1 bewusst für das Fortsetzen des Starts entschieden. Nicht als explizit
falsch oder richtig beurteilbar hingegen sind alle Fälle, in denen Piloten >V1 einen
Start fortsetzen. Hier ist nicht von außen einschätzbar, ob sie die Situation überhaupt
erkannt haben, ob sie die Situation bereits <V1 erkannt und sich fälschlicherweise für
ein Fortsetzen des Starts entschieden haben, oder ob sie den Eindringling tatsächlich
erst >V1 bemerkt haben. Wenn in derartigen Fällen, d.h. bei fortgesetzten
Startvorgängen >V1 kein Indiz für eine fehlerhafte Manöverentscheidung der Piloten
angeführt werden kann (z.B. durch mündliche Äußerung), so werten wir im
Zweifelsfall die Manöver der Piloten als richtig. Diese konservative Betrachtung
bedeutet auch, dass in der nachfolgenden Auswertung die Zahl falscher Manöver
eine Mindestanzahl an Fällen darstellen wird, da sich unter den jetzt als richtig
betrachteten fortgesetzten Starts noch immer Manöver verbergen können, die
eigentlich als falsch zu klassifizieren wären. Die jeweiligen Geschwindigkeiten
konnten über die Simulatordaten ausgelesen werden.
182
Tabelle 24: Vierfeldertafel zur Bewertung richtiger und falscher Manöver bei Eintreten der RI; grau hinterlegt: aus
den vorhandenen Daten als richtig oder falsch bewertbare Manöver, weiß: nicht aus den Daten
als richtig oder falsch bewertbare Manöver
Manöver richtig falsch
Abgebrochener Startvorgang < V1 (107kn) > V1 (107kn)
Fortgesetzter Startvorgang > V1 (107kn) < V1 (107kn)
Die Reaktionszeiten für abgebrochene Startvorgänge wurden definiert über die Zeit
vom Überrollen der Haltelinie durch den Intruder bis zum Zurückziehen des
Schubhebels durch den Probanden. Alle Probanden starteten mit voll Schub (100%) –
im Falle eines Startabbruches wurde dann der Schubhebel ruckartig zurückgerissen.
Um statt eines echten Startabbruches nicht schon bei geringste Variationen der
Schubhebelpower (bspw. durch unbewusste kleinste, manuelle Bewegungen) die
Reaktionszeitmessung anzustoßen, wurde für alle Probanden erst dann die
Reaktionszeit ermittelt, wenn die Schubhebelpower <85% war. Die nötigen Daten
hierzu waren mittels der Simulatorparameter auslesbar.
Die Sicherheit in der Manöverauswahl erhoben wir über ein Item, bei dem wir die
Probanden befragten, wie sicher sie sich in der Situation selbst waren, dass sie das
optimale Manöver zur Kollisionsvermeidung gewählt hatten. Die Antwort erfolgte
auf einer fünfstufigen Likert-Skala von „gar nicht sicher“ bis „völlig sicher“.
Analog ermittelten wir die Optimalität der Manöverauswahl, indem wir die Piloten
befragten, wie optimal ihnen im Nachgang das von ihnen gewählte Manöver zur
Kollisionsvermeidung erschien. Wieder sollten die Piloten dazu auf einer
fünfstufigen Likert-Skala von „gar nicht optimal“ bis „völlig optimal“ ihre Antwort
abgeben. Die Bezeichnung der Antwortalternativen erfolgte bei beiden Items nach
Rohrmann (1978).
Eine Zusammenfassung der erhobenen Performanzmaße findet sich in Tabelle 25.
183
Tabelle 25: Performanzmaße zur Erfassung von Effektivität und Effizienz der Warnmodalitäten der ERII-Funktion
Maß (subjektiv/objektiv) Definition
Erkennungsrate der RI (subjektiv) Anzahl der erkannten RI
Rate richtiger Manöver (objektiv) Anzahl der richtigen Manöver
Reaktionszeiten für abgebrochene
Startvorgänge (objektiv)
Zeit vom Überrollen der Haltelinie durch den Intruder
bis zum Zurückziehen des Schubhebels durch den
Probanden (Schubhebelpower<85%)
Sicherheit in der Manöverauswahl
(subjektiv)
Empfundene Sicherheit des Probanden, in der Situation
selbst das richtige Manöver gewählt zu haben
Optimalität der Manöverauswahl
(subjektiv)
Empfundene Optimalität der Manöverauswahl im
Nachgang
Am Ende eines jeden RI-Szenarios und damit nach jeder Bedingung
(Standardvariante, auditive Warnung, auditiv-visuelle Warnung) erfragten wir
darüber hinaus die Zufriedenstellung, die subjektive Nützlichkeit der Funktion, den
durch die Funktion erzeugten Sicherheitsgewinn sowie die Präferenz der Probanden
mittels Fragebogen (siehe Anhang). Erneut wurden bis auf die Probandenpräferenz
alle Maße über ein Item erhoben, dessen Ausprägungsgrade auf einer fünfstufigen
Likert-Skala von „gar nicht“ bis „völlig“ reichten (vgl. Rohrmann, 1978). Auch hier
befragten wie die Probanden erneut am Ende nach Durchlaufen aller Szenarien nach
ihrer Präferenz über alle drei Warnvarianten. Sie sollten sich hierzu zwischen drei
Antwortmöglichkeiten entscheiden, welche Warnung Sie bevorzugten – die
Standardvariante ohne Warnung, die auditive Warnung oder die auditiv-visuelle
Warnung1
Alle Akzeptanzmaße sind aus
.
Tabelle 26 zusammengefasst.
1 Ferner erhoben wir die Präferenz wie bei der TFSI- und RCSI-Studie auch mittels eines Items, bei
dem die Probanden nach den RI-Szenarien angeben mussten, ob sie eine AMM mit oder ohne
Funktion präferierten. Das Wort Funktion bezog sich in diesem Zusammenhang jeweils auf die
entsprechende Bedingung (z.B. die auditive Warnung). In die spätere Präferenz-Auswertung floss
diese Erhebung jedoch nicht ein, da uns die Vergleichbarkeit der Urteile hinsichtlich der Warn-
Alternativen nur am Ende des Versuchs gegeben schien. Darüber hinaus erhoben wir am Ende
mittels einer geschlossenen Frage, ob die Probanden die jeweilige RI bereits erwartet hatten. Die
Beantwortung erfolgte mittels „ja“ oder „nein“; der Fragebogen wurde aufgrund fehlender
Ressourcen nicht mehr ausgewertet, ist aber im Anhang einzusehen.
184
Tabelle 26: Akzeptanzmaße zur Erfassung von Zufriedenstellung der Warnmodalitäten der ERII-Funktion
Maß (subjektiv/objektiv) Definition
Zufriedenstellung, Nützlichkeit und
Zugewinn an Sicherheit (subjektiv)
Bewertung der Zufriedenstellung und Nützlichkeit sowie
des eingeschätzten Zugewinns an Sicherheit durch die
Funktion (nach jedem RI-Szenario)
Präferenz (subjektiv) Bevorzugung einer Modalitäten gegenüber allen anderen
Varianten (am Versuchsende)
Für den Test der Modalitäten entschieden wir uns für ein Within-Subjects-Design,
bei dem jeder Teilnehmer dieselben 10 Roll- und Startszenarien im Flugsimulator
absolvieren musste (siehe Anhang). Von diesen Szenarien waren drei identischer
Natur und bestanden aus einer RI-Situation, in der ein Intruder während eines
Startlaufs unerlaubterweise auf die Startbahn aufrollte; die verbleibenden sieben
Szenarien waren ausschließlich zur Ablenkung von den RI-Szenarien vorgesehen.
Für jeden Probanden war die Abfolge der Szenarien exakt dieselbe. Die RI-Szenarien
wurden an den Positionen 5, 6 und 10 eingebaut. In jeder der drei RI-Szenarien
wurde eine unterschiedliche Modalität dargeboten. Um Reihenfolgeeffekte (z.B.
Trainings- oder Erschöpfungseffekte) zu vermeiden, wurde die Abfolge der
Modalitäten ausbalanciert (siehe Tabelle 27).
Tabelle 27: Ausbalancierung der Reihenfolgen der RI-Szenarien bei der Testung der ERII-Funktion;
S=Standardvariante, A=auditive Warnung, AV=auditiv-visuelle Warnung
Versuchspersonen
(VP)
RI Szenario 1
(Position 5)
RI Szenario 2
(Position 6)
RI Szenario 3
(Position 10)
VP 1-6 S A AV
VP 7-12 S AV A
VP 13-18 A AV S
VP 19-24 A S AV
VP 25-30 AV A S
VP 31-36 AV S A
185
Für die Berechnung der optimalen Stichprobengröße wurde von einem α-Niveau
von 0,05 und einer Teststärke von 1-β=0,80 ausgegangen. Erzielt werden sollten
mittlere Effektgrößen in Höhe von 0,25 für die mittleren Haupteffekte der
Warnmodalität. Wir gingen weiter von einer Korrelation zwischen den
Messwertreihen in Höhe von r=0,5 aus (Bortz & Döring, 2002).
8.1.3 HYPOTHESEN
Im Folgenden werden die Hypothesen dargestellt. Ist von „zunehmender
Warnmodalität“ die Rede, so ist damit die Zunahme an Warnkomponenten von
einer Modalität zur anderen gemeint (Standardvariante<auditive Warnung<auditiv-
visuelle Warnung).
Um eine hohe interne Validität zu gewährleisten, wurde versucht, die Störvarianz
möglichst gering zu halten. So bewegten sich bei jedem Szenario nur wenige
Fremdflugzeuge auf dem Rollfeld (pro Szenario 5 Fremdflugzeuge). Zudem
bestanden beste Sichtbedingungen und der Eindringling rollte an einem Punkt auf
die Startbahn, der aus dem Cockpit heraus sehr gut einsehbar war. Gerade letzeres
ermöglichte es uns, eine klare Sichtlinie auf das Geschehen zu etablieren, so dass die
Aufmerksamkeit der Teilnehmer gleichsam auf die RI-Situation gerichtet war und
jeder Teilnehmer in jeder Bedingung die gleiche Chance hatte, die RI potenziell
wahrzunehmen. Aufgrund all dieser Umstände gingen wir davon aus, dass sich
keine Unterschiede in der Erkennungsrate der RI über die verschiedenen
Modalitäten finden ließen (Hypothese 1), auch wenn wir natürlich erwarteten, dass
die ERII-Funktion die RI-Erkennungsrate in der Realität durchaus erhöhen würde.
Eine höhere Anzahl an Fremdverkehrsflugzeugen oder schlechtere
Sichtbedingungen hätten die Aufmerksamkeit der Teilnehmer unregelmäßig
gestreut, so dass am Ende nicht klar gewesen wäre, ob ein etwaiger Effekt nun den
unterschiedlichen Blickwinkeln oder tatsächlich der Warnmodalität geschuldet war.
Wir nahmen jedoch an, dass es Unterschiede in der Anzahl der richtig und falsch
ausgeführten Manöver gab. Bei der Standardvariante der AMM erhielten die Piloten
keine weiteren Informationen über die im Gang befindliche RI. Wir erwarteten
daher, dass die Piloten eine größere Unsicherheit empfinden würden, wie sie sich
verhalten sollten, da die einzige Informationsquelle die Sicht aus dem Cockpit auf
den weit entfernten Eindringling darstellte (Jungermann et al., 1998; March, 1987).
Schließlich ist der Pilot ohne Warnung auf sich alleine gestellt, was die Einschätzung
der Situation als RI-Situation betrifft. Dadurch sollte die Standardbedingung also mit
einer höheren Unsicherheit in der Bewertung der Situation einhergehen als die
186
beiden Warnbedingungen. Die Standardvariante ist damit im Bezug auf ihre
Informationsmenge und -spezifität bezüglich der Gefahrensituation den beiden
Warnungen deutlich unterlegen, denn diese liefern nicht nur mehr, sondern auch
unterschiedlich spezifische Informationen über die gefährliche Situation: Während in
der auditiven Warnbedingung ein genereller Hinweis auf den Intruder („Intruder
ahead“) mit einer zeitlichen Spezifizierung („separation x seconds“) erfolgt, wird in
der kombinierten Variante aus auditiver und visueller Warnung zusätzlich zur
zeitlichen eine örtliche Spezifizierung geboten (Kollisionspunkt mit dem Intruder).
Durch diese zusätzlichen Informationen haben die Piloten mehr Informationen über
die RI-Situation zur Hand und somit eine bessere Basis für das Treffen einer
adäquaten Entscheidung, weil ihre Unsicherheit geringer ist als in der
Standardvariante. Somit sollte generell mit dem Anstieg der Informationsmenge und
-spezifität über die Modalitäten die Unsicherheit sinken und die Sicherheit in der
Auswahl eines richtigen Manövers ansteigen (Russo, 1974).
Damit erwarteten wir die niedrigste Zahl richtiger Manöver in der Standardvariante,
eine mittlere Anzahl richtiger Manöver in der auditiven Variante und die höchste
Anzahl richtiger Manöver in der auditiv-visuellen Variante. Ebenso sollten sich
entsprechende Zahlen für falsch gewählte Manöver in umgekehrter Reihenfolge
belegen lassen (Hypothese 2).
Derselben Erklärung für Hypothese 2 folgend erwarteten wir einen entsprechenden
Effekt für die Reaktionszeiten der Manöver. So gingen wir davon aus, dass aufgrund
der größeren Unsicherheit und damit einhergehenden längeren
Situationsbewertungsphase die Entscheidung des Piloten in der Standardbedingung
erst zu einem späteren Zeitungpunkt erfolgt als in den beiden Warnbedingungen.
Wichtig zu erwähnen ist, dass nur Startabbrüche als Manöver in die Auswertung
einbezogen werden können, da beim Fortsetzen des Startes keinerlei Reaktion des
Piloten nach außen zu erkennen ist.1
1 Die Piloten starten bereits mit Maximalschub, der im Falle der Entscheidung für das Fortsetzen des
Startvorganges nicht noch einmal gesteigert werden kann, so dass keinerlei äußere Anzeichen für
das bewusste Fortsetzen eines Startes vorhanden sind.
Für die Startabbrüche nahmen wir also an, dass
die höhere Unsicherheit aufgrund fehlender Informationen in der
Standardbedingung zu einer späteren Reaktion auf das Ereignis führt als bei beiden
Warnbedingungen (Kobus et al., 2001). Da wie beschrieben die auditiv-visuelle
Warnbedingung mit der höchsten Informationsmenge und -spezifität einhergeht,
erwarteten wir für diese Variante die kürzesten Reaktionszeiten, für die auditive
187
Variante etwas längere Reaktionszeiten und die längsten Reaktionszeiten folglich für
die Standardvariante (Hypothese 3).
Ferner glauben wir, dass sich mit Zunahme der eben beschriebenen Spezifität der
Warnung eine sicherere und optimalere Manöverauswahl auch in der subjektiven
Bewertung widerspiegelt (Hypothesen 4 und 5). Auch hier folgt die Argumentation
für Hypothese 4 der von Hypothese 2: Je weniger Informationen über die
Gefahrensituation bekannt sind, desto geringer sollte die subjektive Sicherheit in der
Manöverauswahl ausfallen. Die Standardvariante sollte in dieser Hinsicht den
beiden anderen Modalitäten unterlegen sein, da hier am wenigsten Informationen
über die Gefahrensituation bekannt sind und nicht einmal eine Warnung ausgegeben
wird. Erneut erwarteten wir, dass mit zunehmender Informationsspezifizierung die
subjektive Sicherheit der Piloten bei der Manöverauswahl zunimmt. Damit rechneten
wir für die Probandenbewertungen mit den niedrigsten Werten für die
Standardvariante, mittleren Werten für die auditive Variante und höchsten Werte für
die auditiv-visuelle Variante (Hypothese 4).
Analog sollte auch die Bewertung der Optimalität des Manövers im Nachgang mit
steigender Spezifität der Warnung ansteigen, d.h. wir gingen davon aus, dass die
Manöverentscheidung in der Standardvariante hinterher als am wenigsten optimal
beurteilt wird, in der auditiven Variante besser eingeschätzt wird und die besten
Werte in der auditiv-visuellen Variante erhält. Der Grund für diese Annahme liegt in
der unterschiedlichen Informationsasymmetrie, also den unterschiedlichen
Informationen in und nach der Situation, zwischen den Bedingungen, die dem
Piloten zur Verfügung stehen. Für einen Vergleich zwischen „dem, was erreicht
(Ergebnisse), dem, was erhalten wurde (Folgen), sowie dem, was ursprünglich
erwartet bzw. beabsichtigt worden war“ (Achtziger & Gollwitzer, 2006, S. 283)
werden üblicherweise nach einer Handlung Informationen aufgenommen, die für
die Bewertung der Handlung relevant sind. In der Standardbedingung erhält der
Proband aufgrund der hohen Unspezifität von Zeit und Ort der RI (vgl. Hypothese
2) erst nach Abschluss des Szenarios weitere wichtige Informationen über die RI, mit
deren Hilfe er die Situation ggf. anders bewertet und auch zu einem anderen Schluss
bezüglich der Manöverauswahl kommt. In der zweiten Bedingung mit auditiver
Warnung verfügt der Proband bereits über mehr Informationen im Vergleich zur
Standardvariante, was die Tatsache des Eintretens der RI sowie deren zeitliche
Verortung betrifft. Die Informationsasymmetrie zwischen den gewählten Manövern
dürfte somit geringer ausfallen als bei der Standardvariante. In der kombinierten
Modalität aus auditiv-visueller Warnung müsste schließlich die
188
Informationsasymmetrie nahezu aufgehoben sein, da die RI nicht nur erkannt und
zeitlich verortet wird, sondern zusätzlich örtliche Informationen vorliegen. Es sollte
zu keinem Unterschied in der Manöverauswahlentscheidung kommen und das
gewählte Manöver daher als optimal eingeschätzt werden (Hypothese 5).
Zur Stützung der Informationsasymmetrieannahme in Hypothese 5 möchten wir in
der letzten Hypothese die unterschiedlichen Diskrepanzen zwischen den
Beurteilungen in und nach der Situation prüfen: In der Standardbedingung sollte es
zu einer großen Diskrepanz zwischen der Einschätzung in der Situation und nach
der Situation kommen, bei der auditiven Variante zu einer kleineren Differenz und
bei der auditiv-visuellen Variante zur kleinesten bzw. keiner Differenz, da es hier
keine Informationsasymmetrie zwischen in und nach der Situation mehr geben sollte
(Hypothese 6).
Die Akzeptanzmaße wurden analog zur Argumentation in Kapitel 6.1.3 wieder
explorativ getestet. Alle Hypothesen im Überblick zeigt Tabelle 28.
Tabelle 28: Überblick über alle Hypothesen zu den Performanzmaßen und Akzeptanzmaßen zur Testung der
ERII-Funktion
Nr. Hypothese
Performanzmaße (hypothesengeleitete Testung)
1 Die Anzahl der erkannten RI unterscheidet sich über die drei Modalitäten nicht voneinander.
2
Die Anzahl der richtigen Manöver steigt mit zunehmender Warnmodalität, während die
Anzahl falscher Manöver sich mit zunehmender Warnmodalität verringert.
3
Die Reaktionszeiten der abgebrochenen Startvorgänge verringern sich mit zunehmender
Warnmodalität.
4 Die Sicherheit der Manöverauswahl steigt mit Zunahme der Warnmodalität.
5 Die Optimalität der Manöverauswahl steigt mit Zunahme der Warnmodalität.
6
Die Diskrepanz in der Beurteilung der Manöverauswahl (in der Situation vs. nach der
Situation) sinkt mit Zunahme der Warnmodalität.
Akzeptanzmaße (explorative Testung)
Zufriedenstellung, Nützlichkeit und Sicherheitszugewinn (explorative Testung)
Präferenz (explorative Testung)
189
8.1.4 VERSUCHSABLAUF
Bei Ankunft im Flugsimulator hatten die Probanden bereits an den anderen beiden
Studien (siehe Kapitel 6 und 7) teilgenommen. Die Versuchspersonen wurden über
die Studie informiert und in ihrer Aufgabe instruiert. Jeder Proband hatte die
Aufgabe, zehn Szenarien im Simulator zu absolvieren, die entweder aus einem
einfachen Rollvorgang auf dem Rollfeld bestanden oder aus einem Aufrollen auf die
Startbahn mit anschließendem Startlauf. Drei der Szenarien waren identisch und
bestanden aus einer RI-Situation, in der ein Eindringling während des
Startvorganges die Startbahn kreuzte.
Vor dem eigentlichen Versuch wurden die Versuchspersonen in den Simulator und
seine Besonderheiten eingewiesen. Allen Piloten wurden die Rolle des Kapitäns und
der Sitzplatz links zugewiesen, während ein instruierter Copilot den rechten Platz
einnahm. Den Teilnehmern wurde erklärt, dass sie während aller Szenarien zwei
Verantwortlichkeiten innehatten: Zum Einen sollten Sie während aller Rollvorgänge
die Steuerung des Flugzeuges übernehmen und dabei die AMM zur Orientierung
und Navigation auf dem Rollfeld nutzen. Auch der Copilot unterstützte sie bei der
Navigation. Zum Zweiten waren sie bei Startszenarien als Pilot Non-Flying (PNF)
zwar nicht für die Steuerung des Flugzeuges verantwortlich – sie hatten aber die
Kontrolle über die Schubhebel inne, wozu ihnen die Kapitänsrolle zugeteilt wurde.
Denn wie in der Realität entscheidet nur der Kapitän beim Startvorgang – mit der
Hand auf den Schubhebeln –, ob ein Start bei einer kritischen Situation wie bspw.
einer RI fortgesetzt oder abgebrochen wird (siehe Abbildung 39 auf S. 191). Die
Probanden sollten dabei die AMM in Ihren üblichen Scan (d.h. Blickwechsel
zwischen äußerer Umgebung und inneren Cockpitumgebung, insbesondere
Instrumentenkontrolle) mit einbeziehen und den Copiloten über die entsprechenden
Geschwindigkeiten (z.B. V1-Geschwindigkeit sowie Rotationsgeschwindigkeit)
informieren, während dieser das Flugzeug startete. Mit dieser Rollenaufteilung
konnte sichergestellt werden, dass ausschließlich die Reaktionszeiten der
Versuchsteilnehmer gemessen wurden. Die Versuchsteilnehmer hatten fünf Minuten,
um sich mit dem Simulator und dem Copiloten vertraut zu machen. In dieser Zeit
wurden zur Probe ein Rollvorgang sowie ein Aufrollvorgang mit Start durchgeführt.
Der eigentliche Versuch lief wie folgt ab: Vor jedem Szenario erhielt die Besatzung
eine Roll- oder kombinierte Roll-/Startfreigabe vom Versuchsleiter, der die Rolle
eines Lotsen übernahm. Die Freigabe, die der Copilot zudem schriftlich auf einem
Kärtchen erhielt (siehe Abbildung 40 auf S. 191), wurde von diesem an den Lotsen
zur Bestätigung zurückgelesen. Anschließend startete der Kapitän mit dem
190
Rollvorgang, während der Copilot ihn bei der Navigation unterstützte. Im Falle eines
Startvorganges rollte der Kapitän auf die Startbahn auf und brachte danach das
Flugzeug einmal komplett zum Stehen (kein „rolling take off“ erlaubt), um für alle
Probanden ähnliche Ausgangsbedingungen zu schaffen. Danach kündigte der
Kapitän den Beginn des Startlaufs an („Take off“) und setzte maximalen Schub
(„take off power set“). Während der Kapitän für den Schub zuständig war,
übernahm der Copilot als Pilot Flying (PF) die Steuerung und Lenkung des
Flugzeuges während des Startlaufs. Bei 80kn rief der Kapitän diese aus („80 knots“),
was vom Copiloten bestätigt wurde („checked“). Danach kündigte der Kapitän das
Erreichen der V1-Geschwindigkeit (107kn, „go“) an und sofort darauf das Erreichen
der Rotationsgeschwindigkeit VR (108kn, „rotate“). Daraufhin wurde das Flugzeug
vom Copiloten hochgezogen und auf einem niedrigen Steigungswinkel gehalten.
Nach ca. fünf Sekunden Flug wurde das Szenario beendet.
Bei allen RI-Szenarien führte der Copilot einen normalen Startvorgang aus, ohne
Kenntnis von dem auf die Bahn aufrollenden Fremdflugzeug zu nehmen oder den
Kapitän auf dieses hinzuweisen. Wenn im Falle eines RI-Szenarios die
Versuchsteilnehmer den Eindringling erkannt hatten und stoppen wollten, so
konnten sie dies durch abruptes Zurückreißen des Schubhebels selbständig und ohne
Zutun des Copiloten vornehmen. Zum Teil kam es vor, dass sie den Copiloten über
den Eindringling informierten – es lag jedoch einzig in der Hand des
Versuchsteilnehmers die Entscheidung für oder gegen einen Startabbruch zu treffen.
Dieser Punkt wurde in der Instruktion deshalb besonders hervorgehoben. Wenn die
Versuchsteilnehmer im Falle einer RI einen Startabbruch durch Stoppen vornahmen,
endete das Szenario, sobald das Flugzeug komplett zum Stillstand gekommen war.
Sollte im Falle einer RI der Teilnehmer diese nicht bemerkt oder sich bewusst gegen
einen Startabbruch entschieden haben, wurde der Startlauf vom Copiloten
fortgeführt und das Szenario wie alle anderen Nicht-RI-Szenarien nach ca. fünf
Sekunden Flug beendet. Alle reinen Rollszenarien wurden mit Erreichen des letzten
freigegebenen Rollhaltepunktes beendet.
191
Abbildung 39: Kapitän mit der Hand auf den beiden Schubhebeln während des Startvorganges, links sitzend;
daneben Copilot, rechts sitzend
Abbildung 40: Versuchsleiter in der Rolle des Lotsen beim Erteilen einer Rollfreigabe an die Besatzung
192
Um den wahren Studienzweck zu verschleiern, die Probanden jedoch nicht völlig im
Unklaren über das weitere Geschehen zu lassen, wurde diesen mittgeteilt, dass sie a)
vielleicht eine RI erleben würden und b) ihre Aufgabe darin bestünde, die AMM zur
Orientierung auf dem Rollfeld zu nutzen und diese anschließend zu beurteilen. Um
diese Verschleierung aufrecht zu erhalten, wurde den Probanden nach jedem
Szenario ein Fragebogen ausgehändigt, auf dem sie die Unterstützung durch die
AMM auf einer fünf-stufigen Likert-Skala beurteilen sollten. Die Frage lautete „Wie
gut hat Sie die Airport Moving Map bei der Orientierung auf dem Rollfeld unterstützt?“
und konnte von 0 (gar nicht gut) bis 4 (sehr gut) bewertet werden. Zudem erhielt der
Fragebogen noch eine Kontrollfrage, in der die Probanden angeben sollten, ob sie
glaubten, sich gerade in einer RI-Situation befunden zu haben. Diese Beantwortung
dieser zweiten Frage war nur für die drei RI-Szenarien relevant: Probanden, die in
einem RI-Szenario die Frage mit „Nein“ beantworteten, erhielten auch nicht die
weiteren Fragen, wie bspw. „Welches Manöver haben sie gewählt, um die RI zu
vermeiden?“, da diese folglich keinen Sinn ergaben, wenn die Situation vom
Probanden nicht als RI-Situation eingeschätzt wurde. So fungierte diese zweite Frage
als kritische Eingangsfrage bei allen RI-Szenarien für den Erhalt der weiteren Fragen
zu ausgeführten Manövern, Warnmodalitätsbeurteilungen, etc.
Nachdem die Probanden alle Szenarien bearbeitet hatten, erhielten Sie zwei letzte
Fragebögen, in denen geprüft wurde, ob die Probanden die RI bereits erwartet hatten
und welche Warnmodalität sie präferierten (siehe Anhang).
Am Versuchsende wurden die Probanden über den wahren Studienzweck
aufgeklärt. Sie konnten sich danach entscheiden, ob ihre Daten aufgrund des
verborgenen Studienzweckes gelöscht werden sollten. Keiner der Teilnehmer machte
jedoch von diesem Recht Gebrauch. Weiterhin wurde den Teilnehmern mitgeteilt,
dass das Recht zur Datenlöschung auch nach Versuchsende jederzeit bestünde, und
ihnen wurde eine Kontaktadresse übergeben, an die sie sich bei Bedarf wenden
konnten. Als letztes wurde den Probanden gedankt, die Aufwandsentschädigung
übergeben, und sie wurden verabschiedet.
8.1.5 SIMULATOR UND MATERIAL
Beim SEPHIR-Flugsimulator (Simulator for Educational Projects and Highly
Innovative Research) am Institut für Luft- und Raumfahrt der Technischen
Universität Berlin handelt es sich um einen modular aufgebauten Flugsimulator,
dessen generisches Cockpit einem modernen Verkehrsflugzeug entspricht. Der
Simulator wurde ursprünglich für die Vorentwicklung des 100-sitzigen
193
Verkehrsflugzeugs VFW-614 ATD (Advanced Technology Demonstrator) eingesetzt
und steht nun dem Institut für Forschungsprojekte zur Verfügung.
Der SEPHIR-Flugsimulator ist ein feststehender, nicht beweglicher Simulator. Er
verfügt über ein hochwertiges Sichtsystem mit Kollimatoroptik, bei der das Bild
mittels halbdurchlässiger Spiegel in das Cockpit projiziert wird. Die Augen des
Piloten können so auf unendlich fokussieren, was für die Realitätstreue sehr wichtig
ist. Die Ausgabe des projizierten Bildes im Cockpit wird für die beiden Pilotenplätze
gesplittet (Zellmann, 2010).
Auf Position des Navigationsdisplays wurde die AMM eingeblendet und zeigte auf
beiden neun Inch großen Monitoren für Kapitän und Copilot die eigene Position
sowie die des umgebenden Verkehrs an. Sonstige aus der Forschung und Industrie
bekannte Funktionalitäten, z.B. das Zoomen oder die Veränderung der Perspektive,
wurden deaktiviert, um identische Bedingungen für alle Probanden sicherzustellen.
Zusätzlich wurden im Falle des RI-Szenarios mit auditiv-visueller Warnung die
Kollisionslinien auf der Karte dargestellt. Für die auditive Komponente wurde eine
3,19 Sekunden lange Audiodatei mit dem Inhalt „intruder ahead, separation 30
seconds“ in die Audio-Bibliothek des Simulators integriert.
Bei allen drei RI-Szenarien befand sich der Eindringling, eine A310 mit Lufthansa-
Schriftzug, am Anfang des Szenarios auf Rollweg H des Frankfurter Flughafens
südlich der Startbahn 25R hinter der Haltelinie. Die Versuchspersonen sollten auf die
Bahn 25R aufrollen, zum Stillstand kommen und dann mit dem Startlauf beginnen.
Hatten die Piloten auf der Startbahn eine Geschwindigkeit von 35 Knoten erreicht,
setzte sich die A310 ihrerseits in Bewegung und überrollte die Haltelinie ohne
Freigabe. Nach ca. 6 Sekunden hatte die A310 die Haltelinie gänzlich überrollt und
kreuzte dann mit einer gleichbleibenden Beschleunigung bis zu einer
Geschwindigkeit von 10 Knoten von links nach rechts die Startbahn, auf der die
Piloten ihren Startlauf ausführten (siehe Abbildung 41).
194
Abbildung 41: Runway Incursion-Szenario in schematischer Darstellung. Oben: Der Eindringling nähert sich der
Bahn, das startende Flugzeug hat den Startlauf noch nicht begonnen. Unten: Der Eindringling rollt
auf die Bahn auf und ist in etwa 6.900 Fuß (2.100m) vom startenden Flugzeug entfernt, das zu
diesem Zeitpunkt eine Geschwindigkeit von etwa 67 Knoten erreicht hat (Gross, 2011).
Für die beiden RI-Szenarien mit auditiver und auditiv-visueller Warnung wurde die
Warnung in dem Moment ausgegeben, als der Eindringling über die Haltelinie rollte.
Zu diesem Zeitpunkt waren die Piloten von der aufrollenden Maschine etwa 2.100
Meter (6.900 Fuß) und noch ca. 9 Sekunden von der Entscheidungsgeschwindigkeit
V1 entfernt. Sie hatten dabei eine Geschwindigkeit von ca. 67 Knoten erreicht.
Das RI-Szenario war so angelegt, dass den Probanden relativ viel Zeit für die
Entscheidung zur Verfügung stand und auch eine große Entfernung zum
Eindringling gegeben war. Eine Klassifikation nach dem Runway Incursion Severity
Calculator (vgl. Kapitel 2.1) ergab eine Klasse C-RI, d.h. “an incident characterised by
ample time and/or distance to avoid a collision” (Gross, 2011; ICAO, 2007b).
Weitere technische Spezifika zur Programmierung der AMM, der Szenarien sowie
zur Schnittstellengestaltung finden sich bei Gross (2011).
8.2 ERGEBNISSE
8.2.1 ANZAHL ERKANNTER RI (HYPOTHESE 1)
Die Anzahl der erkannten RI unterscheidet sich über die drei Modalitäten nicht
voneinander.
Wie in Kapitel 8.1.3 aufgezeigt, erwarteten wir aufgrund des bewusst einfach
gehaltenen Settings keine Unterschiede in der Erkennungsrate der RI.
195
Die Daten zeigten, dass bei der auditiven und der auditiv-visuellen Warnvariante
alle RI von den Probanden als solche erkannt wurden (S sowie A: MW=1, s=0). In der
Standardbedingung wurden jedoch nur 33 von 36 RI von den Piloten erkannt
(MW=0,92, s=0,28). Nachdem hier die Nullhypothese als interessierende Hypothese
getestet wurde, erhöhten wir das Alpha-Niveau auf 20% (Bortz & Döring, 2002).
Eine Friedman‐ANOVA deutete auf signifikante Differenzen zwischen den drei
Warnmodalitäten hin (chi2=6,00, df 2, p=0,11) – ein Ergebnis, was durch post‐hoc
Wilcoxon‐Tests mit Bonferroni‐Korrektur für drei einseitige Testungen (p<0,067)
nicht weiter spezifiziert werden konnte (S–A: T=0, p=0,125 r=‐0,21; S–AV: T=0,
p=0,125, r=‐0,21; A–AV: T=0, p=0,50, r=0). Aus der Literatur ist bereits bekannt, dass
Friedman‐ANOVAs selbst dann signifikante Resultate hervorbringen können, wenn
sich die Mediane nicht unterscheiden (Pett, 1997). Dies liegt darin begründet, dass
die Friedman‐ANOVA auf Rangvergleichen beruht, anstatt Differenzen zwischen
Medianen zu vergleichen. Auch wenn in diesem Fall die genaue Lokalisierung des
Effekts nicht gelingt, schließen wir aus den Ergebnissen, dass sich die Anzahlen der
erkannten RI über die drei Modalitäten signifikant voneinander unterscheiden.
8.2.2 RICHTIGE UND FALSCHE MANÖVER (HYPOTHESE 2)
Die Anzahl der richtigen Manöver steigt mit zunehmender Warnmodalität, während
die Anzahl falscher Manöver sich mit zunehmender Warnmodalität verringert.
Die Bewertung nach richtigen und falschen Manövern erfolgte entsprechend der
Tabelle 24 auf S. 182. In Tabelle 29 bis Tabelle 31 sind für alle drei Bedingungen
richtige und falsche Manöver abgetragen.
Tabelle 29: Richtige und falsche Manöver in der Standardbedingung; Basis: 33 als RI erkannte Fälle
Standardbedingung (S) richtig falsch
Abgebrochener Startvorgang 11 1
Fortgesetzter Startvorgang 13 81
Summe 24 9
1 In acht Fällen (Nr. 10, 15, 17, 22, 23, 29, 31, 33) gaben die Probanden an, den Eindringling bereits am
Boden (< V1) rollen gesehen zu haben und waren dennoch gestartet. In einem weiteren Fall (Nr. 32)
gab ein Proband schriftlich „continue take-off“ an. Bei diesem konnte jedoch nicht eingeschätzt
werden, ob der Proband den rollenden Intruder schon auf dem Boden wahrgenommen hatte. Der
Fall wird daher hier nicht als falsch fortgesetzter Start einbezogen.
196
Tabelle 30: Richtige und falsche Manöver in der auditiven Warnbedingung; Basis: 36 als RI erkannte Fälle
Auditive Warnbedingung (A) richtig falsch
Abgebrochener Startvorgang 32 0
Fortgesetzter Startvorgang 0 4
Summe 32 4
Tabelle 31: Richtige und falsche Manöver in der auditiv-visuellen Warnbedingung; Basis: 36 als RI erkannte Fälle
Auditiv-visuelle Warnbedingung (AV) richtig falsch
Abgebrochener Startvorgang 35 0
Fortgesetzter Startvorgang 0 1
Summe 35 1
Somit wählten in der Standardbedingung 11 Probanden das richtige und 9
Probanden das falsche Manöver. In der auditiven Bedingung entschieden sich 32
Probanden für das korrekte und 4 für das falsche Manöver. In der auditiv-visuellen
Bedingung führten 35 Probanden das richtige und nur ein Proband das falsche
Manöver aus. Somit ergibt sich rein deskriptiv folgendes Bild für die Verteilung der
richtigen und falschen Manöver über die drei Bedingungen, die unserer in
Hypothese 2 formulierten Erwartung entsprach: So lässt sich für die Anzahl der
richtigen Manöver rein deskriptiv eine Zunahme von der Standardbedingung über
die auditive hin zur auditiv-visuellen Bedingung verzeichnen. Für die Anzahl der
falschen Manöver ist der gegenläufige Trend zu beobachten (vgl. Abbildung 42).
197
Abbildung 42: Anzahl richtiger und falscher Manöver über die drei Bedingungen S (Standardbedingung), A
(auditive Warnung) und AV (auditiv-visuelle Warnung)
Ob sich die Anzahlen der richtigen und falschen Manöver zwischen den drei
Bedingungen signifikant unterschieden, wurde mittels einer Friedman-ANOVA
geprüft. Zuerst werden die Ergebnisse für die richtigen Manöver, danach die der
falschen Manöver berichtet1
Eine Friedman-ANOVA bestätigte hoch signifikante Unterschiede hinsichtlich der
Anzahl richtiger Manöver zwischen den Warnmodalitäten (chi2=38,38, df=2, p<0,001).
Post-hoc Wilcoxon-Tests mit Bonferroni-Korrektur für drei einseitige Testungen
(p<0,0167) ergaben alsdann zwischen den Bedingungen zum Teil hoch signifikante
Ergebnisse: So unterschied sich die Standardbedingung signifikant von der auditiven
Bedingung (T=0, p<0,001, r=-0,54) als auch von der auditiv-visuellen Bedingung (T=0,
. Da die Anzahlen richtiger und falscher Manöver auf
unterschiedlichen Fallzahlen für die Standardbedingung (33 als RI erkannte Fälle)
und die beiden Warnbedingungen (36 als RI erkannte Fälle) beruhten, wurden die 33
erkannten Fälle der Standardbedingungen als Basis für die folgende Auswertung
genommen.
1 Es mag verblüffen, dass hier richtige und falsche Manöver getrennt voneinander ausgewertet
wurden, da man annehmen könnte, die Anzahl der richtigen determiniert die der falschen Manöver
(im Sinne von: Gesamtzahl Manöver – richtige Manöver = falsche Manöver). Dies trifft jedoch nur
für die Bedingungen A und AV zu. In der Standardbedingung ist aufgrund von 13 nicht
beurteilbaren Manövern ein solcher Schluss nicht möglich.
0
5
10
15
20
25
30
35
40
S A AV
Anzahl Manöver
Bedingungen
richtige Manöver
falsche Manöver
198
p<0,001, r=-0,56). Zwischen den beiden Warnbedingungen auditiv und auditiv-
visuell ergab sich zwar kein signifikanter Unterschied (T=0, p=0,0785, r=-0,17), jedoch
immer noch ein kleiner Effekt.
Auch hinsichtlich der Anzahl falscher Manöver ließen sich sehr signifikante
Unterschiede mit einer Friedman-ANOVA zwischen den Bedingungen nachweisen
(chi2=9,46, df=2, p<0,01). Einseitige Wilcoxon-Tests mit Bonferroni-Korrektur
(p<0,0167) konnten zeigen, dass nur im Vergleich der Standardbedingung mit der
auditiv-visuellen Bedingung signifikante Unterschiede vorlagen (T = 5,50, p<0,01, r=-
0,31). Die beiden anderen Vergleiche blieben nicht signifikant (S–A: T=11, p=0,029, r=-
0,23; A–AV: T=0, p=0,0785, r=-0,17).
Die Anzahl der richtigen Manöver unterscheidet sich somit signifikant über die drei
Bedingungen. Sie steigt von der Standardbedingung zur auditiven Bedingung und
von der Standardbedingung zur auditiv-visuellen Bedingung signifikant an, nicht
aber von der auditiven zur auditiv-visuellen. Auch die Anzahl der falschen Manöver
differiert zwischen den drei Bedingungen signifikant – ein Unterschied, der im
Abfall der Anzahlen zwischen Standardbedingung und auditiv-visueller Bedingung
begründet liegt.
8.2.3 REAKTIONSZEITEN (HYPOTHESE 3)
Die Reaktionszeiten der abgebrochenen Startvorgänge verringern sich mit
zunehmender Warnmodalität.
Um den Startvorgang abzubrechen, brauchten die Probanden in der
Standardbedingung mehr als drei Mal so lang (MW S=6,78 Sek.) wie in den beiden
Bedingungen mit Warnung (MW A=2,09 Sek., MW AV=2,18 Sek.; vgl.
Tabelle 32).
Tabelle 32: Mittlere Reaktionszeiten und Standardabweichungen der abgebrochenen Startvorgänge für alle
Modalitäten
Modalität MW s
Standard 6,78 1,71
Auditive Warnung 2,09 1,21
Auditiv-visuelle Warnung 2,18 0,54
199
Um zu überprüfen, ob die Unterschiede statistische Signifikanz besaßen, wurde eine
ANOVA durchgeführt. Alle Voraussetzungen für diese waren gegeben. Die ANOVA
konnte hoch signifikante Unterschiede hinsichtlich der Reaktionszeiten zwischen den
Bedingungen nachweisen, F(2,22)=53,56, p<0,001 – mit einer beträchtlichen
Effektgröße von ω2=0,751
Anschließende Helmert-Kontraste belegten, dass beide Warnmodalitäten im
Vergleich zur Standardvariante signifikant schnellere Reaktionszeiten mit sich
brachten, F(1,11)=86,76, p<0,001 (einseitig), und ebenfalls einen sehr großen Effekt
von r=0,89 auswiesen. Der Vergleich der beiden Warnmodalitäten untereinander
brachte in der einseitigen Testung jedoch kein signifikantes Ergebnis und auch
keinen Effekt hervor, F(1,19)=0,04, p=0,43, r=0,00.
.
8.2.4 SICHERHEIT DER MANÖVERAUSWAHL (HYPOTHESE 4)
Die Sicherheit der Manöverauswahl steigt mit Zunahme der Warnmodalität.
Ein erster Blick auf die deskriptive Statistik zeigt in den Probandenbewertungen den
erwarteten Anstieg der Sicherheit mit zunehmender Warnmodalität (vgl.
Tabelle 33).
Tabelle 33: Mittelwerte der Probandenbeurteilungen mit Standardabweichungen bezüglich ihrer Sicherheit in der
Manöverauswahl in der Situation
Modalität in der Situation
Standard 3,19 (s=0,83)
Auditive Warnung 3,52 (s=0,57)
Auditiv-visuelle Warnung 3,52 (s=0,77)
Eine Friedman-ANOVA zur Berechnung der Unterschiede konnte allerdings nur
tendenziell signifikante Ergebnisse nachweisen, chi2=5,49, df 2, p=0,064.
1 Auch wenn in der Forschung oftmals Eta-Quadrat (oder auch das partielle Eta-Quadrat) für die
Beschreibung von Effektgrößen aus ANOVAs herangezogen wird, sind die damit verbundenen
Probleme hinlänglich bekannt und können durch Angabe von Omega-Quadrat (ω2) umgangen
werden (Levine & Hullett, 2002).
200
8.2.5 OPTIMALITÄT DER MANÖVERAUSWAHL (HYPOTHESE 5)
Die Optimalität der Manöverauswahl steigt mit Zunahme der Warnmodalität.
Auch hier stimmt die deskriptive Statistik optimistisch (vgl. Tabelle 34): Wie erwartet
steigt die Beurteilung der Optimalität der Manöverauswahl mit Zunahme der
Warnmodalität an.
Tabelle 34: Mittelwerte der Probandenbeurteilungen mit Standardabweichungen bezüglich ihrer Sicherheit in der
Manöverauswahl in der Situation und nach der Situation
Modalität in der Situation nach der Situation
Standard 3,19 (s=0,83) 2,88 (s=1,26)
Auditive Warnung 3,52 (s=0,57) 3,75 (s=0,44)
Auditiv-visuelle Warnung 3,52 (s=0,77) 3,72 (s=0,52)
Eine Friedman-ANOVA konnte zeigen, dass im Gegensatz zu den Beurteilungen
„vor der Situation“ (vgl. 8.2.4) hoch signifikante Unterschiede zwischen den drei
Bedingungen für die Bewertungen „nach der Situation“ vorhanden waren, chi2=19,89,
df 2, p<0,001.
Einseitige Wilcoxon-Tests mit Bonferroni-Korrektur (p<0,0167) belegten hoch
signifikante Unterschiede zwischen der Standardbedingung und der auditiven
Variante (T=0, p<0,001, r=-0,41) als auch zwischen der Standardvariante und der
auditiv-visuellen Variante (T=12, p<0,001, r=-0,38). Wieder ergab sich sehr deutlich
kein Unterschied zwischen den beiden Warnvarianten (T=10,50, p=0,26, r=-0,07).
8.2.6 DISKREPANZ DER BEURTEILUNG (HYPOTHESE 6)
Die Diskrepanz in der Beurteilung der Manöverauswahl (in der Situation vs. nach
der Situation) sinkt mit Zunahme der Warnmodalität.
Die Unterschiede zwischen den drei Bedingungen sind in Tabelle 35 dargestellt. Die
Differenzen zwischen den Beurteilungen zeigen, dass die Probanden in der
Standardbedingung ihre Beurteilungen im Mittel um 0,23 nach unten korrigieren,
während sie in den beiden Warnbedingungen ihre Beurteilungen im Schnitt um 0,23
(auditiv) bzw. 0,19 (auditiv-visuell) nach oben korrigieren. Wieder ist festzustellen,
dass sich die beiden Warnbedingungen, sowohl in ihrer Beurteilung vor der
201
Situation als auch nach der Situation kaum unterscheiden und somit zu ähnlichen
Differenzen führen.
Tabelle 35: Mittelwerte der Probandenbeurteilungen bezüglich der Diskrepanz zwischen der Sicherheit in der
Manöverauswahl in der Situation und nach der Situation
Modalität in der Situation nach der Situation Differenz
Standard 3,19 2,88 -0,23 (s=1,11)
Auditive Warnung 3,52 3,75 +0,23 (s=0,50)
Auditiv-visuelle Warnung 3,52 3,72 +0,19 (s=0,48)
Die Differenzen zwischen den Urteilen stellten sich mit einer Friedman-AVOVA als
nur tendenziell signifikant heraus, chi2=4,89, df 2, p=0,087. Nachfolgende Wilcoxon-
Tests mit Bonferroni-Korrektur (p<0,0167) bestätigten in einer einseitigen Testung,
dass zumindest signifikante Unterschiede zwischen der Standardbedingung und der
auditiven Warnbedingung vorhanden waren, T=15, p<0,05, r=-0,27. Die Testung der
Standardbedingung gegen die auditiv-visuelle Warnung scheiterte hingegen knapp
an Signifikanz mit T=22, p=0,023, r=-0,24. Allerdings wiesen beide Vergleiche mittlere
Effektgrößen auf. Wiederum brachte die Testung der auditiven gegen die auditiv-
visuelle Warnung weder ein signifikantes, noch praktisch bedeutsames Ergebnis
hervor, T=16, p=0,38, r=-0,04.
8.2.7 ZUFRIEDENSTELLUNG, NÜTZLICHKEIT UND SICHERHEITSZUGEWINN
(EXPLORATIVE TESTUNG)
Deutlich zeigt sich die Überlegenheit der auditiven und kombinierten Warnung
gegenüber der Standardvariante, was die Einschätzungen der Probanden zu
Zufriedenstellung, Nützlichkeit und Sicherheitszugewinn anbelangt (Tabelle 36):
Während die Beurteilungen zur Standardvariante im besten Falle ein mittelmäßig
gut erreichten (z.B. MW Nützlichkeit S=2,00), lagen die Werte für die beiden
Warnvarianten im Mittel bei ziemlich gut und darüber (z.B. MW Nützlichkeit
A=3,30). Aus der grafischen Darstellung geht dies noch klarer hervor (siehe
Abbildung 43).
202
Tabelle 36: Mittelwerte und Standardabweichungen der Probandenbeurteilungen zu: Zufriedenstellung,
Nützlichkeit und Sicherheitsgewinn über die drei Bedingungen S (Standardbedingung), A (auditive
Warnung) und AV (auditiv-visuelle Warnung) in tabellarischer Form; von 0 (gar nicht) bis 4 (völlig)
Modalität Zufriedenstellung Nützlichkeit Sicherheitszugewinn
MW s MW s MW s
Standard 1,64 1,06 2,00 1,20 1,79 1,11
Auditive Warnung 2,94 0,61 3,30 0,53 3,21 0,60
Auditiv-visuelle W. 3,15 0,62 3,21 0,65 3,12 0,65
Abbildung 43: Mittelwerte und Standardabweichungen der Probandenbeurteilungen zu Zufriedenstellung,
Nützlichkeit und Sicherheitszugewinn über die drei Bedingungen S (Standardbedingung), A
(auditive Warnung) und AV (auditiv-visuelle Warnung) in grafischer Form; von 0 (gar nicht) bis 4
(völlig)
Da die Daten aller drei Variablen nicht normalverteilt waren, testeten wir auch hier
mit einer Friedman-ANOVA. Die Unterschiede zwischen den Bedingungen stellten
sich dabei für Zufriedenstellung (chi2=42,146, df 2, p<0,001), Nützlichkeit (chi2=35,465,
df 2, p<0,001) und Sicherheitszugewinn (chi2=39,271, df 2, p<0,001) als hoch signifikant
heraus.
Für die Variable Zufriedenstellung konnten nachfolgende zweiseitige Wilcoxon-Tests
mit Bonferroni-Korrektur (p<0,0167) einen hoch signifikanten Unterschied zwischen
der Standardvariante und der auditiven Warnung (T=14, p<0,001, r=-0,52) als auch
zwischen der Standardvariante und der kombinierten Warnung (T=0, p<0,001,
0
1
2
3
4
Zufriedenstellung Nützlichkeit Sicherheitszugewinn
Probandenurteil
S
A
AV
203
r=-0,57) nachweisen. Der Unterschied zwischen der auditiven und der kombinierten
Warnung scheiterte nur knapp an Signifikanz (T=12, p<0,02, r=-0,27).
Für Nützlichkeit ließ sich mit zweiseitigen Wilcoxon-Tests mit Bonferroni-Korrektur
(p<0,0167) zeigen, dass Unterschiede zwischen der Standardvariante und der
auditiven Variante (T=6, p<0,001, r=-0,51) und auch zwischen der Standardvariante
und der kombinierten Variante (T=13, p<0,001, r=-0,51) existierten. Wieder konnten
keine Unterschiede zwischen der auditiven und der kombinierten Warnung
nachgewiesen werden (T=13,50, p=0,25, r=-0,14).
Für die Variable Sicherheitszugewinn belegten zweiseitige Wilcoxon-Tests mit
Bonferroni-Korrektur (p<0,0167) erneut einen Unterschied zwischen
Standardvariante und auditiver Variante (T=0, p<0,001, r=-0,52) sowie zwischen
Standardvariante und kombinierter Variante (T=14, p<0,001, r=-0,51), jedoch nicht
zwischen auditiver und kombinierter Variante (T=20, p=0,26, r=-0,13).
8.2.8 PRÄFERENZ (EXPLORATIVE TESTUNG)
Bei der Abgabe ihrer Präferenz für eine der drei Modalitäten favorisierten die
Probanden neun Mal die auditive Warnung und 27 Mal die kombinierte Warnung.
Keiner der Piloten bevorzugte die Standardvariante (vgl. Tabelle 37).
Tabelle 37: Häufigkeiten der Präferenzeinschätzung über die drei Modalitäten
Modalität Häufigkeiten
Standard 0
Auditive Warnung 9
Auditiv-visuelle Warnung 27
Ein Chi-Quadrat-Test wies einen hoch signifikanten Unterschied zwischen den drei
Bedingungen (chi2= 31,50, df 2, p<0,001) aus. Damit konnte belegt werden, dass die
auditiv-visuelle Warnung von den Probanden klar bevorzugt wurde.
204
8.3 DISKUSSION
8.3.1 ANZAHL ERKANNTER RI (HYPOTHESE 1)
Die Anzahl der erkannten RI unterschied sich entgegen unserer Erwartung über die
verschiedenen Bedingungen signifikant voneinander. Wie in 8.1.3 ausführlich
erläutert, gingen wir ursprünglich davon aus, dass das bewusst einfach gehaltene
experimentelle Setup es nicht zulassen würde, dass sich Unterschiede zwischen den
verschiedenen Bedingungen zeigten. Das Gegenteil war jedoch der Fall: Bei beiden
Warnvarianten wurden alle RI von den Piloten als solche erkannt – ein Ergebnis, das
sicher nicht weiter verwundert, da die Piloten eine Warnung mit dem Hinweis auf
die RI erhielten. Erstaunlich ist jedoch, dass in der Standardbedingung nur 33 der
insgesamt 36 RI von den Piloten wahrgenommen wurden. In drei Fällen hatten die
Piloten die gefährliche Situation schlichtweg nicht bemerkt. Man könnte somit zum
Schluss kommen, dass mit Warnsystem – sei es nun rein auditiv oder auditiv-visuell
– auf drei RI aufmerksam gemacht werden konnte und somit drei potenzielle
Vorfälle verhindert werden konnten, die ohne Warnsystem in der Realität nicht von
den Piloten erkannt worden wären.
In einem System wie der Luftfahrt, in dem neue technische Unterstützung im
Cockpit für den Piloten oft aufgrund einzelner Tragödien (vgl. die RI von Teneriffa
oder Mailand, vgl. Kapitel 2.2) gefordert, entwickelt und eingeführt wird, ist das
gewonnene Ergebnis ein schlagkräftiger Beleg für die Wirksamkeit unseres
Warnsystems. Prozentual ausgedrückt konnten die Piloten mit Warnsystem 100%
aller Vorfälle erkennen, während ohne Warnsystem nur 91,6% der Vorfälle erkannt
wurden. Dieses Ergebnis gewinnt noch an Dramatik, wenn man sich die tatsächliche
Situation bspw. am Frankfurter Flughafen vor Augen führt: Dort sind 83
Bewegungen (Starts/Landungen) pro Stunde im Jahr 2009 die Regel; 2011 soll diese
Anzahl durch den Zubau einer weiteren Landebahn sogar noch auf 126
Bewegungen/Stunde gesteigert werden (Fraport AG, 2009). Bei den von uns
verwendeten Szenarien waren zu jedem Zeitpunkt nur fünf Fremdflugzeuge
anwesend, d.h. innerhalb der Aufgabenbearbeitung (im Schnitt 2,5 Minuten) fanden
durchschnittlich 1,5 Flugbewegungen statt. Dies entspricht annähernd 36
Bewegungen pro Stunde – kein Vergleich zu den 83 Bewegungen pro Stunde in
Frankfurt. Wir erwarten, dass sich noch weitaus deutlichere Unterschiede in den
Erkennungsraten ergeben, wenn die Situation an Komplexität zunimmt (z.B.
aufgrund einer höheren Verkehrsdichte oder aufgrund von Zeitdruck, der bei uns
nicht gegeben war) oder keine klare Sichtlinie zum Eindringling verfügbar ist (z.B.
205
aufgrund schlechter Wetterbedingungen). Dies muss jedoch in weiteren Arbeiten
geprüft werden.
8.3.2 RICHTIGE UND FALSCHE MANÖVER (HYPOTHESE 2)
Auch die Auswertung der richtigen und falschen Manöver über die verschiedenen
Bedingungen brachte die erwarteten Ergebnisse hervor: Bei der Auswertung der
richtigen Manöver ließen sich eindeutige Unterschiede sowohl zwischen
Standardbedingung und auditiver Bedingung als auch zwischen Standardbedingung
und auditiv-visueller Bedingung mit großen Effektstärken nachweisen. Damit
konnte gezeigt werden, dass die Zahl der richtigen Manöver in der
Standardbedingung tatsächlich am geringsten ist und mit den beiden
Warnbedingungen ansteigt – nicht jedoch zwischen den beiden Warnbedingungen.
Die Zahlen sprechen hier für sich: Nur in 11 von 33 Fällen wählten die Piloten in der
Standardbedingung das richtige Manöver in der RI-Situation (rel. Häufigkeit: 33%),
in der auditiven Bedingung waren es 32 von 36 (relative Häufigkeit: 89%), in der
auditiv-visuellen Bedingung 35 von 36 (relative Häufigkeit: 97%; vgl. Tabelle 38).
Tabelle 38: Relative Häufigkeiten richtiger Manöver über die verschiedenen Bedingungen S
(Standardbedingung), A (auditive Warnung) und AV (auditiv-visuelle Warnung)
Modalität S A AV
Relative Häufigkeiten 33% 89% 97%
Damit lässt sich schlussfolgern, dass bei Eintreten einer RI die Wahrscheinlichkeit,
ein richtiges Manöver auszuführen, durch den Einsatz einer auditiven oder auch
auditiv-visuellen Warnung erheblich gesteigert werden kann – bei unserer
Untersuchung durch den Einsatz einer auditiven Warnung um den Faktor 2,7, bei
einer auditiv-visuellen Warnung gar um den Faktor 2,9, wodurch mit 97% richtigen
Handlungen eine fast ausnahmslos richtige Manöverwahl gegeben war.
Unsere Annahme, die beiden Warnmodalitäten würden sich untereinander
unterscheiden, muss allerdings verworfen werden, auch wenn ein kleiner Effekt
nachzuweisen war. Wir gingen ursprünglich davon aus, dass durch die Zunahme an
Informationen in der auditiv-visuellen Variante eine noch schnellere
Situationseinschätzung möglich sein müsste als in der rein auditiven Variante. Dies
ließ sich jedoch nicht zeigen. Und auch hier liefern das Verhalten und die
206
Rückmeldungen der Probanden eine Erklärung: Beim Startlauf waren die Augen der
Piloten die meiste Zeit nach draußen gerichtet, so dass allein die auditive Warnung
von den Probanden wahrgenommen wurde. Einige berichteten, die visuellen
Kollisionslinien sogar erst nach Durchführung des Startabbruches wahrgenommen
zu haben. Einige Piloten merkten auch an, dass die visuelle Anzeige sehr dezent war
und man mit noch dickeren roten Linien arbeiten könnte.
Nichtsdestotrotz gaben viele Piloten an, dass die visuelle Anzeige „nicht schadet“
und „bei der Bestätigung der Aural Warning nützlich“ ist, auch wenn diese erst nach
der getroffenen Entscheidung anvisiert wird. So scheint es, dass die visuelle
Warnkomponente zwar zu einer zusätzlichen subjektiven Sicherheit in der
Situationseinschätzung beiträgt, jedoch keinen Beitrag zur Manöverauswahl liefert –
sie ist nicht handlungsbeeinflussend, da sie (wenn überhaupt) erst nach Abschluss
der Entscheidungsfindung und der folgenden Handlung relevant wird. Damit spielt
für die Situationseinschätzung und die folgende Manöverentscheidung die visuelle
Warnkomponente eine nachgeordnete oder bisweilen gar keine Rolle, was auch den
fehlenden Unterschied in der Anzahl der abgebrochenen Startvorgänge zwischen
den beiden Warnmodalitäten erklärt. Im Prinzip kann man sagen, dass die visuelle
Warnkomponente im Sinne von Festinger (1964) nach getroffener Entscheidung
mögliche Nachentscheidungskonflikte zwar verhindert, indem sie die einmal
getroffene Entscheidung zusätzlich bekräftigt, sie jedoch nicht aktiv den
Manöverauswahlprozess beeinflusst.
Die Analyse der falschen Manöver lässt sich analog interpretieren: Auch hier ließen
sich generelle Unterschiede zwischen den Bedingungen feststellen, die hier
allerdings allein auf den Unterschied zwischen Standardbedingung und auditiv-
visueller Bedingung zurückzugehen scheinen. Auch hier lohnt eine Auflistung der
relativen Häufigkeiten der falschen Manöver: In der Standardbedingungen wurde in
9 von 33 Fällen das falsche Manöver ausgeführt (relative Häufigkeit: 27%), in der
auditiven Bedingung in 4 von 36 Fällen (relative Häufigkeit: 11%) und in der auditiv-
visuellen Bedingung in 1 von 36 Fällen (relative Häufigkeit: 3%; vgl. Tabelle 39).
Tabelle 39: Relative Häufigkeiten falscher Manöver über die verschiedenen Bedingungen S (Standardbedingung),
A (auditive Warnung) und AV (auditiv-visuelle Warnung)
Modalität S A AV
Relative Häufigkeiten 27% 11% 3%
207
Damit konnte gezeigt werden, dass bei Eintreten einer RI die Wahrscheinlichkeit, ein
falsches Manöver auszuführen, durch den Einsatz einer auditiven oder auch auditiv-
visuellen Warnung erheblich verringert werden kann – bei unserer Untersuchung
durch den Einsatz einer auditiven Warnung um den Faktor 2,5, bei einer auditiv-
visuellen Warnung gar um den Faktor 9, wodurch die Anzahl falscher Handlungen
nahezu vollständig eliminiert werden konnte.
Dass die anderen Vergleiche keine Signifikanz aufwiesen, verwundert aufgrund der
sehr kleinen Fallzahlen nicht (falsche Manöver Standardbedingung: 9; auditiv: 4;
auditiv-visuell: 1). Wie allgemein bekannt ist, können bei großen Fallzahlen schnell
signifikante Unterschiede oder Zusammenhänge nachgewiesen werden, bei sehr
kleinen Fallzahlen gelingt dies nur selten. Da nonparametrische Verfahren darüber
hinaus konservativer testen als parametrische, wird es noch schwieriger,
Unterschiede zu finden. Nichtsdestotrotz ließen sich selbst für die beiden
nichtsignifikanten Vergleiche noch kleine bis mittleren Effekte nachweisen.
Etwas verwundert es allerdings, dass trotz auditiver Warnung noch immer 11% der
Piloten ein falsches Manöver ausführen und beispielsweise unterhalb von V1 sich
dazu entscheiden, durchzustarten und den Eindringling zu überfliegen. Einen
ähnlichen Effekt haben jedoch schon Vernaleken et al. (2008b) berichtet – auch in
ihrer Studie starteten Piloten trotz auditiver Warnung, weil sie glaubten, dass
ausreichend Zeit und Abstand gegeben war, um den Startlauf zu vollenden und über
den Eindringling hinweg zu fliegen.
8.3.3 REAKTIONSZEITEN (HYPOTHESE 3)
Die Annahme, dass mit Zunahme der Warnmodalität sich auch die Reaktionszeiten
entsprechend verringern, ließ sich belegen. Beide Warnmodalitäten
zusammengenommen – auditiv sowie auditiv-visuell – unterschieden sich von der
Standardvariante mit einer beträchtlichen Effektgröße; allerdings gab es keine
Unterschiede für die Warnmodalitäten untereinander.
Sehr klar geht aus den Daten hervor, dass jegliche Warnung die Reaktionszeiten der
Piloten auf ein Drittel reduziert (ca. 2 Sekunden statt 6 Sekunden): Wir konnten
zeigen, dass die Piloten den Startabbruch mit Warnung etwa 4 Sekunden früher
durchführen als ohne Warnung und damit auch bei einer geringeren
Geschwindigkeit (Durchschnittsgeschwindigkeit bei Abbruch mit Warnung: 78
Knoten; Durchschnittsgeschwindigkeit bei Abbruch ohne Warnung: 98 Knoten). Dies
kann wiederum nicht nur in einer größeren Entfernung zum Intruder resultieren,
208
sondern führt auch zu weniger schwerwiegenden Konsequenzen des Startabbruchs,
beispielsweise, was das Überhitzen der Bremsen anbelangt.
Dass sich kein Unterschied zwischen der auditiven und auditiv-visuellen Warnung
nachweisen ließ, führen wir auf dieselbe Argumentation wie in 8.3.2 zurück: Da die
visuelle Komponente der Warnung kaum Handlungsrelevanz zu besitzen scheint,
erfolgte in beiden Bedingungen die Reaktion der Piloten ausschließlich auf die
auditive Komponente, so dass sich die beiden Bedingungen in dieser Hinsicht nicht
voneinander unterschieden und damit zu fast identischen Reaktionszeiten führten.
Wir schlussfolgern, dass der Einsatz einer Warnung nicht nur die Anzahl an
richtigen Kollisionsvermeidungsmanövern erhöht und die der falschen vermindert
(siehe Kapitel 8.3.2), sondern zudem schnellere Reaktionszeiten nach sich zieht, die
nicht nur zu niedrigeren Abbruchgeschwindigkeiten führen, sondern auch in einem
größeren Abstand zum Eindringling sowie weniger schlimmen Konsequenzen des
Abbruchs resultieren können.
8.3.4 SICHERHEIT DER MANÖVERAUSWAHL (HYPOTHESE 4)
Es konnte klar gezeigt werden, dass diese Hypothese verworfen werden muss. Mit
ansteigender Warnmodalitäten geht kein Unterschied in der subjektiven
Sicherheitsbewertung der drei Modalitäten einher, d.h. unabhängig von den drei
Bedingungen fielen die Ratings der Probanden zur Frage „Wie sicher waren Sie sich in
der Situation selbst, dass Sie das optimale Manöver zur Kollisionsvermeidung gewählt
haben?“ immer ähnlich hoch aus. Die Skala ging dabei von 0 = „gar nicht sicher“ bis 4
= „völlig sicher“. Die gegebenen Mittelwerte für die Standardbedingung (MW=3,19)
und die beiden Warnbedingungen auditiv und auditiv-visuell (MW jeweils=3,52)
zeigen, dass die Probanden angaben, im Durchschnitt ziemlich bis völlig sicher in
ihrer Manöverauswahl zu sein.
Wir gehen in diesem Falle davon aus – können es aber nur vermuten –, dass
mindestens zwei Größen hier eine Rolle spielen: Zum Ersten handelt es sich bei der
gestellten Frage um eine, die ein sozial erwünschtes Antwortverhalten nach sich
ziehen kann. Paulhus (1984, 1991, 2002) beschreibt sozial erwünschtes
Antwortverhalten als eine Tendenz, positive Selbstbeschreibungen zu geben, die mit
der eigentlichen, akkuraten Selbstbeschreibung nicht mehr viel zu tun haben und so
ausfallen können, dass beispielsweise das sozial erwartete oder gewünschte
Verhalten gezeigt wird. Es gibt Inventare zur Erfassung dieser Verhaltenstendenzen
(Paulhus, 1998; Winkler, 2008), die wir auch in anderen Studien eingesetzt haben
209
(siehe z.B. die Studie von Bleyer, 2008), auf die wir jedoch aufgrund der zeitlich
umfangreichen Studienfolge (Dauer ca. 2,5-3 Stunden insgesamt für jeden
Probanden) verzichtet haben. Es könnte somit sein, dass die Piloten, selbst wenn sie
sich in der Situation unsicher waren, angaben, sich sehr sicher in ihrer
Manöverauswahl gewesen zu sein, um ein gutes Bild von sich nach außen zu
transportieren. Wer möchte schon gerne einen unsicheren Piloten im Cockpit wissen?
Diese Tendenz wird zudem von der von uns vorgenommenen Rollenverteilung im
Cockpit gefördert, da der Testpilot immer die Rolle des Kapitäns einnahm, der in der
kritischen Situation alleine die Entscheidung für oder gegen einen Startabbruch
treffen musste.
Zum Zweiten könnten die Piloten durch spezifische Pilotenauswahl und
wiederholtes Training ein Selbstkonzept (gewonnen) haben, in dem sie sich selbst als
sichere Entscheider in jeglicher Cockpitsituation begreifen. Nicht nur bei der
Selektion wird großen Wert auf Persönlichkeitsvariablen wie bspw. Selbstsicherheit,
Selbstbewusstsein und Erfolgsorientierung gelegt (Chappelle, McMillan, Novy &
Marley, 2010). Auch im Training wird den Piloten vermittelt, routiniert mit kritischen
Situationen umzugehen. Somit verwundert es auch aus dieser Perspektive nicht, dass
der sich selbst als routinierter Entscheider begreifende Pilot angibt, sich in der
Situation bezüglich des gewählten Manövers völlig sicher gewesen zu sein.
Das Fazit für die ursprüngliche Hypothese bleibt dabei dasselbe: Die Annahme, die
subjektive Unsicherheit in der Manöverauswahl würde sinken, je mehr und je
spezifischere Informationen über die potenzielle Gefahrensituation bekannt sind,
muss verworfen werden.
8.3.5 OPTIMALITÄT DER MANÖVERAUSWAHL (HYPOTHESE 5)
Hier konnten hoch signifikante Unterschiede mit mittleren Effektgrößen zwischen
den Bedingungen nachgewiesen werden, die auf zwei der drei Vergleiche
zurückzuführen sind: Die Optimalität der Manöverauswahl steigt von der
Standardvariante zur auditiven Variante ebenso deutlich an wie von der
Standardvariante zur auditiv-visuellen Variante. Unterschiede zwischen den beiden
Warnvarianten ließen sich nicht belegen. Die Piloten bewerten damit im Nachgang
der Situation ihr durchgeführtes Manöver zur Kollisionsvermeidung bei beiden
Warnvarianten optimaler als bei der Standardvariante.
Dies ist zuerst einmal ein erfreuliches Ergebnis dahingehend, dass die Piloten somit
nach der gefährlichen Situation angeben, mit Unterstützung durch die Warnungen
210
ein überaus adäquates Manöver gewählt zu haben. Bei einer Skala, deren höchster
Wert eine 4 darstellt (völlig optimal), sind die hohen Mittelwerte von 3,75 (auditiv)
und 3,72 (auditiv-visuell) als überaus positiv einzuschätzen.
Ferner können diese Einschätzungen als ein erstes Indiz gewertet werden, dass
durch die bessere Informationsversorgung der Piloten bei beiden Warnvarianten die
Informationsasymmetrie in und nach der RI-Situation verringert wird. Ob die
Informationsasymmetrie tatsächlich bei beiden Warnvarianten geringer ausfällt als
bei der Standardvariante, kann jedoch erst das nächste Kapitel zeigen.
8.3.6 DISKREPANZ DER BEURTEILUNG (HYPOTHESE 6)
Wir nahmen an, dass aufgrund der unterschiedlichen Informationsasymmetrien
zwischen den Bedingungen die Differenzen in den Beurteilungen mit Zunahme der
Warnmodalität sinken. Dies konnte beim Vergleich der Standardbedingung mit der
auditiven Warnung auch gezeigt werden: Hier fielen die Bewertungen der
Probanden von „in der Situation“ auf „nach der Situation“ im Mittel um -0,31 ab,
während sie in der auditiven Warnbedingung um +0,23 anstiegen – ein Unterschied
in den Diskrepanzen, der ein signifikantes Ergebnis hervorbrachte. Der Unterschied
zwischen der Standardbedingung und der auditiv-visuellen Warnung (Anstieg um
0,03 weniger, also +0,20) scheiterte knapp an Signifikanz, während ein Vergleich der
beiden Warnungen untereinander eindeutig als nicht signifikant hervorging. Das
Ergebnis ist somit insgesamt nicht eindeutig.
Die Richtung der Differenzen ist zudem bemerkenswert: So korrigieren die
Probanden ihre Bewertung bezüglich der Optimalität in der Manöverauswahl in der
Standardvariante im Nachhinein nach unten, schätzen also ihr gewähltes Manöver
nach der Situation schlechter ein. Ganz im Gegensatz dazu stehen die Beurteilungen
für die beiden Warnvarianten: Hier korrigieren die Probanden ihre Einschätzung
nach oben, d.h. sie finden ihre Manöverwahl hinterher optimaler als in der Situation
selbst.
Zwei mögliche Erklärungen können hierfür angeführt werden: die bereits
ausgereizte Skala für die Beurteilungen in der Situation und erneut die Tendenz zu
sozial erwünschten Antworten. Wie in 8.3.4 bereits erörtert, wiesen die
Einschätzungen der Probanden bezüglich ihrer Manöversicherheit in der Situation
durchweg sehr hohe Werte auf, die sich zwischen „ziemlich sicher“ und „völlig
sicher“ bewegten (MW S=3,19; MW A/AV= 3,52). Um in der höchsten
Warnbedingungen (auditiv-visuell) eine hypothesenkonforme Diskrepanz von 0 zu
211
erreichen, hätten die Probanden im Mittel eine ebenso hohe Einschätzung für „nach
der Situation“ abgeben müssen. Mit der üblichen Varianz im Antwortverhalten hätte
dies bedeutet, dass einige Probanden ihre Einschätzung hätten verbessern müssen
und einige ihre Einschätzung hätten verschlechtern müssen. Da die Skala jedoch von
nahezu allen Probanden bereits bezüglich ihres Urteils „in der Situation“ voll
ausgereizt wurde, war dieser Möglichkeit nur noch wenig Raum gegeben. Die
Erreichung eines hypothesenkonformen Ergebnisses mit einer Differenz von 0 in der
höchsten Warnbedingung war somit durch die ausgereizte Skala stark eingeschränkt.
Nichtsdestotrotz gelang es den Probanden tatsächlich im Mittel bei beiden
Warnvarianten eine bessere Einschätzung bezüglich der Optimalität ihres Manövers
nach der Situation als in der Situation vorzunehmen. Diese Verbesserung lag jedoch
nur bei +0,23 Punkten bei der auditiven und +0,20 Punkten bei der auditiv-visuellen
Variante – was wiederum der bereits ausgereizten Skala zuzurechnen ist.
Weiterhin muss auch hier das Argument sozialer Erwünschtheit aus Kapitel 8.3.4
angeführt werden. Ebenso wie bei der Frage nach der Manöversicherheit in der
Situation selbst ist es möglich, dass die Probanden auch nach der Situation ein
kompetentes Selbstbild von sich aufrecht erhalten wollen und andererseits das Bild
des entschlusssicheren, selbstbewussten Piloten nach außen vermitteln wollen,
wodurch wiederum nur der obere Skalenbereich (ziemlich sicher/völlig sicher) für
die Urteile herangezogen wird.
Sicherlich muss hier noch kritisch angeführt werden, dass die beiden Fragen nach
„Sicherheit in der optimalen Manöverwahl“ (in der Situation) und „Optimalität in
der Manöverwahl“ (nach der Situation) nicht deckungsgleich formuliert sind und
daher eigentlich nur bedingt eine Diskrepanz zwischen beiden Antworten berechnet
werden darf.
• Sicherheit in der optimalen Manöverwahl: Wie sicher waren Sie sich in der
Situation selbst, dass Sie das optimale Manöver zur Kollisionsvermeidung gewählt
haben?
• Optimalität in der Manöverwahl: Wie optimal erscheint Ihnen nun im Nachgang
das von Ihnen gewählte Manöver zur Kollisionsvermeidung?
Da jedoch die Skaleneinteilungen sowie die Antwortabstufungen (von gar nicht bis
völlig) identisch waren, scheint der Vergleich der beiden Urteile trotzdem vertretbar.
Insgesamt liefern die Ergebnisse ein eher unklares Bild. Zwar belegt der Vergleich
zwischen der Standardvariante und den beiden Warnvarianten ein signifikantes
bzw. tendenziell signifikantes Ergebnis, ein Unterschied zwischen den beiden
212
Warnmodalitäten ist jedoch klar nicht gegeben. Wir schließen daraus, dass es zwar
eine Informationsasymmetrie zwischen Standard- und Warnvarianten zu geben
scheint, allerdings eine identische Asymmetrie zwischen den beiden Warnvarianten
vorliegt. Zieht man die Ergebnisse aus Kapitel 8.3.3 heran, wird klar warum: Wie
dort beschrieben ist die visuelle Warnkomponente beim Startabbruch nicht
handlungsrelevant, und wird oft erst nach der Handlung wahrgenommen. Insofern
sind für das Treffen der Manöverwahl beide Warnvarianten für den Probanden
identisch, ebenso wie deren Informationsasymmetrie.
8.3.7 ZUFRIEDENSTELLUNG, NÜTZLICHKEIT UND SICHERHEITSZUGEWINN
(EXPLORATIVE TESTUNG)
Die Befunde zu Zufriedenstellung, Nützlichkeit und Sicherheitszugewinn folgen alle
demselben Muster: Bei jeder der Variablen ließen sich Unterschiede zwischen
Standardvariante und beiden Warnvarianten nachweisen, jedoch kein Unterschied
zwischen den Warnvarianten untereinander. Dabei unterschieden sich die
Mittelwerte oft sehr deutlich voneinander: So gaben die Probanden hinsichtlich ihrer
Zufriedenstellung der Standard-AMM Werte zwischen wenig bis mittelmäßig
zufriedenstellend. Bei den beiden Warnvarianten hingegen lagen beide Mittelwerte
bei ziemlich zufriedenstellend. Was die Einschätzung der Nützlichkeit der AMM-
Standardvariante betraf, belief sich das Probandenurteil im Durchschnitt auf
mittelmäßig nützlich, während die Urteile den AMM mit Warnung eine ziemliche
bis völlige Nützlichkeit bescheinigten. Auch der Sicherheitszugewinn wurde bei den
AMM mit Warnung als ein ziemlicher bis völliger Zugewinn angesehen – die
Standard-AMM hingegen bewegte sich um eine Einschätzung, die ihr einen fast
mittelmäßigen Zugewinn an Sicherheit attestierte.
Dass sich zwischen den beiden Warnvarianten kein Unterschied zeigte, könnte auch
hier daran liegen, dass der tatsächliche Unterschied zwischen den beiden
Warnvarianten, nämlich die visuellen Kollisionslinien, von den Piloten oft nicht
wahrgenommen wurde, wie bspw. diese Bemerkungen der Probanden zur auditiv-
visuellen Warnung zeigten:
• „Ausschlaggebend war der Audio-Hinweis, die Darstellung auf der Map habe
ich erst nach Abbruch wahrgenommen.“
• „Visuell ist zwar eine Hilfe, auditiv ist hier jedoch vorrangig, da man visuell
mehr nach außen orientiert ist in dieser Phase.“
213
• „Entscheidung basierte jedoch rein auf der hörbaren Funktion. Allein der
Hinweis ‚Intruder‘ reicht mir zum Startabbruch (schon aus juristischen
Gründen).“
• „Mir ist erst nach dem Stoppen die visuelle Warnung aufgefallen. Die
Entscheidung zum RTO [rejected take-off] habe ich durch ‚Rausgucken‘ und
die Audio-Warnung getroffen.“
Ein weiterer möglicher Grund für die Gleichbewertung der beiden Warnvarianten
kann auch darin gesehen werden, dass die Probanden ihre Urteile für die jeweilige
Warnvariante direkt nach dem jeweiligen RI-Szenario abgaben. Der Vorteil lag darin,
dass die Probanden direkt, nachdem sie die Erfahrung mit der entsprechenden
Variante gemacht hatten, ihre Einschätzungen zu dieser abgeben konnten. Allerdings
bedeutete das auch, dass die Probanden bei Abgabe der ersten Ratings für
Zufriedenstellung, Nützlichkeit und Sicherheitszugewinn keine vergleichenden
Urteile fällen konnten, da sie die anderen beiden AMM-Varianten noch nicht
kennengelernt hatten. Erst nach dem dritten und letzten RI-Szenario waren die
Probanden in der Lage, relative Urteile bezüglich der jeweiligen Variante abzugeben.
Durch Ausbalancierung der RI-Reihenfolgen haben wir versucht, etwaige
Reihenfolgeneffekte zu minieren (vgl. Kapitel 8.1.2). Trotzdem ist es möglich, dass
durch die fehlenden Vergleichsmöglichkeiten bei der ersten und zweiten AMM-
Variantenbeurteilung etwaige Unterschiede zwischen den beiden Warnvarianten
nicht zum Tragen kamen. Um dies jedoch zu kompensieren, befragten wir am Ende
des Versuchs, d.h. nachdem die Probanden alle Varianten kennengelernt hatten, die
Probanden nach ihrer persönlichen Präferenz (siehe Kapitel 8.3.8).
Auch wenn sich kein merklicher Unterschied zwischen beiden Warnvarianten ergab,
ist das Resultat der Probandenurteile zu Zufriedenstellung, Nützlichkeit und
Sicherheitszugewinn für beide Warnvarianten als durchweg positiv zu beurteilen, da
diese über alle Variablen hinweg mindestens als ziemlich bis völlig
zufriedenstellend, nützlich und gewinnbringend eingestuft wurden.
8.3.8 PRÄFERENZ (EXPLORATIVE TESTUNG)
Auch bei den Probandenpräferenzen ergab sich ein klares Bild: 27 Mal (75% der
Fälle) zogen die Probanden die kombinierte Warnung vor. Die rein auditive
Warnung landete mit 9 Stimmen (25% der Fälle) auf Platz 2, während sich keiner der
Probanden für die Standardvariante aussprach.
214
Dass sich hier eine so eindeutige Präferenz für die kombinierte Warnung ergab, mag
im ersten Moment verwundern, da bei vielen anderen Ergebnissen kein Unterschied
zwischen auditiver und auditiv-visueller Variante zu erkennen war. Ein ähnliches
Ergebnis konnten jedoch auch schon frühere Forschungsarbeiten aufzeigen (vgl.
Kapitel 3.5). Dies kann zwei Gründe haben:
Zum Einen handelt es sich hier um subjektive Probandenurteile im Gegensatz zu den
anderen oft objektiven Maßen. Auch wenn viele Probanden angaben, dass die
visuelle Komponente der auditiv-visuellen Warnung zwar auf den Moment der
Entscheidungsfindung keinen Einfluss hatte, bestätigten ihr einige dass „die visuelle
Anzeige (…) bei der Bestätigung der Aural Warning nützlich sein“ kann. Einige
meinten zudem, die „visuelle Warnung [sei] nicht so wichtig/hilfreich wie die
auditive, aber ‚schadet‘ nicht“. Somit lassen sich zwei wesentliche Pluspunkte der
visuellen Komponente identifizieren: Sie bekräftigt den Piloten nach einem
getroffenen Urteil und hilft somit, Nachentscheidungskonflikte zu verhindern. Da sie
zudem in der Entscheidungssituation keine wichtigen Ressourcen bindet, wird sie als
hilfreiche, redundante Information im Cockpit angesehen.
Zum Anderen fand die Präferenzbeurteilung ganz am Ende des Versuchs statt,
nachdem die Probanden alle Varianten kennen gelernt hatten. Im Gegensatz zu den
Urteilen zu Zufriedenstellung, Nützlichkeit und Sicherheitszugewinn, die direkt
nach dem jeweiligen Szenario abgegeben wurden, konnten die Probanden hier durch
einen direktes Abwägen der kennengelernten AMM-Varianten untereinander ein
vergleichendes Urteil abgeben.
Alles in allem kann von einer klaren Überlegenheit der kombinierten Warnvariante
ausgegangen werden, was die subjektive Präferenz der Piloten betrifft.
8.4 KAPITELZUSAMMENFASSUNG
In der dritten Teilstudie wurde mit 36 Piloten im Flugsimulator die neue
Funktionalität ERII (Enhanced Runway Incursion Indication) getestet. Dazu
durchlief jeder Proband insgesamt zehn Szenarien, von denen drei Szenarien RI-
Vorfälle beinhalteten, was den Probanden vorher nicht explizit mitgeteilt wurde. In
jedem der drei RI-Szenarien kam eine unterschiedliche Variante der ERII-
Funktionalität zum Einsatz: In der Standardvariante erhielten die Probanden keine
weitere Unterstützung und hatten lediglich die AMM mit Ownship und
Fremdverkehrsanzeige zur Verfügung. In der auditiven Variante wurde den
Probanden eine Warnung eingespielt, die die Entfernung vom Eindringling in
215
Sekunden angab. In der auditiv-visuellen Variante erhielten die Probanden neben
der auditiven Warnung zusätzlich die Kollisionslinien mit dem Eindringling auf der
AMM angezeigt (vgl. Kapitel 8.1).
Die statistische Auswertung ergab, dass es trotz des einfach gehaltenen
experimentellen Settings Unterschiede in der Anzahl der erkannten RI über die drei
Bedingungen gab – eine Tatsache, die sich noch zuspitzen dürfte, sobald die Anzahl
und Komplexität der Einflussfaktoren auf den Piloten zunehmen (z.B. schlechtere
Sichtbedingungen, mehr Fremdverkehr, etc., vgl. Kapitel 8.3.1).
Bei allen darauf folgenden Ergebnissen trat ganz wesentlich eine Erkenntnis hervor:
Die auditive und auditiv-visuelle Warnvariante unterschieden sich bei allen
Performanzmaßen in keinerlei Hinsicht voneinander, sondern sind als identisch zu
betrachten – ein Fakt, den wir darauf zurückführen, dass die visuelle
Warnkomponente nicht als handlungsrelevant einzuschätzen ist (vgl. Kapitel 8.3.2).
So konnten wir generell für viele unserer Hypothesen unterstützende Belege finden,
was den Vergleich Standardvariante – auditive Variante und Standardvariante –
auditiv-visuelle Variante anbelangt. Da jedoch immer der Vergleich der beiden
Warnvarianten untereinander nicht signifikant ausfiel, gelang es für keine der
Hypothesen, ein über die Warnmodalitäten konsistentes Bild aufzuzeigen, denn oft
scheiterte der Beleg am Vergleich der beiden Warnvarianten untereinander.
Wir konnten beispielsweise zeigen, dass es bei einer AMM mit Warnung
(unabhängig davon welcher Art) zu einer höheren Anzahl richtiger und einer
geringeren Anzahl falscher Manöver kommt. Ein Unterschied zwischen den beiden
Warnvarianten zeigte sich aber nicht (vgl. Kapitel 8.3.2).
Ebenso konnten wir klar nachweisen, dass die Ausgabe einer Warnung die
Reaktionszeiten der Piloten beim Startabbruch etwa um ein Dreifaches reduziert (ca.
4 Sekunden) und so zu niedrigeren Abbruchgeschwindigkeiten führt. Auch hier gab
es keinen Unterschied zwischen den beiden Warnvarianten (vgl. Kapitel 8.3.3).
Ein deutliches, wenn auch nicht hypothesenkonformes Ergebnis ergab sich für die
Ratings der Probanden zur Manöversicherheit in der Situation selbst: Auch wenn
rein deskriptiv die Ratings der Probanden in den beiden Warnvarianten höher
ausfielen als bei der Standardvariante konnten wir keinen belegbaren Unterschied
zwischen den drei Bedingungen feststellen. Die ursprüngliche Hypothese, die
Unsicherheit in der Manöverauswahl würde mit immer spezifischer werdenden
Informationen über die potenzielle Gefahrensituation sinken, muss mit diesem
Ergebnis verworfen werden, da den Probanden zufolge überhaupt keine
216
Unsicherheit bei der Entscheidung vorliegt – ein Ergebnis, dem nur bedingt vertraut
werden kann: zum Einen aufgrund der Formulierung der Frage und den damit
einhergehenden sozial erwünschten Antworten; zum Anderen aufgrund der
Einflüsse von Personalselektion und Training, die dazu führen können, dass Piloten
sich beim Rating als selbstbewusste, entscheidungssichere Piloten präsentieren (vgl.
Kapitel 8.3.4).
Für die Probandenbewertungen zur Optimalität der Manöverwahl nach der
Situation zeigte sich das gewohnte Bild: Es konnte aufgezeigt werden, dass generell
mit Warnung das gewählte Manöver im Vergleich zur Standardvariante deutlich
optimaler eingeschätzt wird als ohne Warnung. Es ergab sich jedoch kein
Unterschied zwischen den beiden Warnvarianten. Erstaunlich war, dass die
Probanden sich in der Standardvariante bei den Fragen nach der Optimalität ihres
Manövers in der Situation selbst sehr sicher waren, und sie für die Bewertung nach
der Situation ihre Angaben dann nach unten korrigierten, d.h. das gewählte Manöver
als nicht mehr ganz so optimal einschätzten. Im Falle der beiden Warnvarianten
ergab sich das gegenteilige Bild: Hier korrigierten die Probanden ihre Einschätzung
nach oben, d.h. sie schätzten ihr gewähltes Manöver nach der Situation optimaler ein
als in der Gefahrensituation selbst (vgl. Kapitel 8.3.5).
Was die Differenzen in den Einschätzungen vor und nach der Situation betrifft, lies
sich kein eindeutiges Ergebnis nachweisen. Die Differenz zwischen der
Standardvariante und der auditiven Warnung war zwar signifikant, der Vergleich
mit der auditiv-visuellen Variante fiel bei beiden jedoch nur tendenziell signifikant
bzw. gar nicht signifikant aus. Rein deskriptiv sehen wir zwar einen Trend zur
Hypothese hin, jedoch keinen der sich statistisch absichern ließe. Insofern können
wir keinen eindeutigen Beleg anführen, dass die angenommenen
Informationsasymmetrien wirklich mit steigender Spezifität der Warnung abnehmen
(vgl. Kapitel 8.3.6).
Für die subjektive Einschätzung von Zufriedenstellung, Nützlichkeit und
Sicherheitszugewinn der drei Modalitäten ließ sich klar belegen, dass beide
Warnvarianten der Standardvariante deutlich überlegen waren und von den Piloten
als ziemlich bis völlig zufriedenstellend, nützlich und gewinnbringend eingeschätzt
wurden (vgl. Kapitel 8.3.7).
Auch die Auswertung der Pilotenpräferenzen brachte ein eindeutiges Ergebnis
hervor, bei dem sich 75% der Piloten für die kombinierte Warnung aussprachen (vgl.
Kapitel 8.3.8).
217
Alles in allem halten wir es bei diesen erfreulichen Ergebnissen – sowohl denen der
Performanzmaße als auch denen der subjektiven Maße – für stark angebracht, über
die Einführung einer AMM mit Warnmodalität im Cockpit nachzudenken, auch
wenn zum Einen noch über die grundsätzliche Entscheidung zwischen einer
auditiven und einer auditiv-visuellen Warnvariante und zum Anderen über
mögliche Modifikationen der Warnungen nachzudenken ist.
218
9 DISKUSSION DER ARBEIT
In den folgenden Kapiteln wird die Arbeit entlang der vier in Kapitel 1.3 gesetzten
Forschungsziele diskutiert.
9.1 BEITRAG ZUR ERMITTLUNG DER GENERELLEN URSACHEN DEUTSCHER
RUNWAY INCURSIONS (FORSCHUNGSZIEL 1)
Um den Beitrag dieser Arbeit zum Forschungsziel 1 zu bewerten, muss auf die in
Kapitel 4 durchgeführte qualitative Inhaltsanalyse eingegangen werden. Unseres
Erachtens kann in inhaltlicher Hinsicht vor allem an der Beschränkung der Arbeit
auf deutsche Vorfälle und in methodischer Hinsicht an der Datenselektion und der
Generierung des Kategoriensystems, sowohl was die Inflation der Kategorien als
auch deren Trennschärfe anbelangt, Kritik geübt werden.
In der vorliegenden Arbeit wurde inhaltlich eine Beschränkung auf deutsche Vorfälle
vorgenommen. Wäre der Fokus der Arbeit auf den europäischen oder gar
internationalen Raum ausgedehnt worden, so hätte dies die Zahl der zu
analysierenden Ereignisse erhöhen und damit die übersichtliche Datenbasis
erweitern können. Jedoch wären dadurch andere Probleme entstanden: So können
sich die Regulierungen und Gesetzgebungen in den einzelnen Ländern stark
unterscheiden. In Deutschland ist beispielsweise außerhalb der Rollfreigabe eine
explizite Freigabe erforderlich, um auf eine Bahn aufzurollen – in den USA kann eine
solche bereits in der Rollfreigabe enthalten sein. Wenn es dann zu einer RI kommt,
sind die Umstände des Ereignisses den verschiedenen Ländern nur bedingt
vergleichbar. Ferner unterscheidet sich das Vorgehen der einzelnen Länder bei der
Flugunfallanalyse: Während die BFU in Deutschland zwar sehr offen für neue
Modelle der Unfallentstehung ist, selbst aber nach sequentiellen Modellen vorgeht,
fokussieren die schweizerischen Kollegen bei der Flugunfalluntersuchung stark auf
systemische Modelle (BFU, persönliches Gespräch am 24.04.2009).
Flugunfalluntersucher aus Großbritannien hingegen verfolgen mit dem Ansatz von
Reason (1997) traditionelle epidemiologische Modelle. Dadurch kommt es nicht nur
zu einem unterschiedlichen Vorgehen bei der Flugunfalluntersuchung, sondern auch
zu Berichten, die aus unterschiedlicher Perspektive auf die Ereignisse geschrieben
werden, und sich vielleicht sogar auf unterschiedliche Daten stützen. Durch die
Beschränkung auf deutsche Vorfälle haben wir versucht, derartige Probleme
interkultureller Aspekte außen vor zu lassen, möchten jedoch auf die Arbeit von
219
Vernaleken (2011) verweisen, der in seiner Dissertation eine solche internationale
Betrachtung durchgeführt hat.
In methodischer Hinsicht wurde auf die Daten der BFU als Ausgangsbasis für die
Analyse der schwersten deutschen RI zurückgegriffen. Diese Datenselektion kann
durchaus kritisch hinterfragt werden, denn von deutscher Seite liegen Daten zu RI
nicht nur bei der BFU vor, sondern auch bei der DFS. Für diese Arbeit wurde allein
auf die Daten der BFU zurückgegriffen – eine mögliche Kreuzvalidierung oder
Ergänzung der vorliegenden Daten mit den Daten der DFS erfolgte nicht. Die
Datenbasis war durch dieses Vorgehen recht eingeschränkt, so dass die Analyse am
Ende mit 18 Vorfällen auskommen musste. Bedenkt man, dass pro Jahr ca. 100
Ereignisse vorfallen, dann kommt man im Analysezeitraum auf 1.000 Ereignisse, von
denen mit 18 Vorfällen nur eine kleine Zahl analysiert wurde. Warum sich viele
Ereignisse aufgrund der dürftigen Informationslage jedoch der Analyse entziehen,
haben wir bereits in Kapitel 4.10 angesprochen. Eine Ausweitung des
Stichprobenumfangs durch den Zugriff auf die Akten der BFU oder die Daten der
DFS erhöht war jedoch nicht möglich. Dadurch konnte auch nicht geprüft werden,
inwiefern sich die Daten von BFU und DFS unterscheiden, ob die Daten der DFS
einer Parteilichkeit unterliegen, welche Informationen in den Berichten verarbeitet
werden, etc.
Zu kritisieren ist am erzeugten Kategoriensystem sicherlich die schier endlose Zahl an
Kategorien, die durch das induktive Vorgehen, das sehr klein gewählte
Selektionskriterium und das geringe Abstraktionsniveau bei der Erstellung des
Kategoriensystems inflationär entstanden ist. Die große Anzahl an Kategorien ist
dem Vorsatz geschuldet, möglich nahe am Material ohne Informationsverlust zu
kategorisieren. 522 Kategorien mussten für die Kodierung jedes einzelnen
Ereignisses abgearbeitet werden. Auch wenn es nicht Ziel dieser Arbeit war, wäre es
erfreulich gewesen, das verwendete Kategoriensystem als Erfassungstool für Vorfälle
der BFU oder DFS zur Verfügung zu stellen und damit die Ergebnisse dieser Arbeit
in der Praxis nutzbar zu machen. Bei einer solchen Vielzahl an Kategorien ist eine
effektive und effiziente Ereigniskategorisierung in der Praxis jedoch mehr als
fraglich. Für das gesetzte Ziel dieser Arbeit möchten wir dennoch die große Detail-
und Abbildungsvielfalt der Kategorien als durchaus positiv und sogar unabdingbar
für das Forschungsziel bewerten.
Auch wenn die Bestimmung der Beobachterübereinstimmung in höchstem Maße
zufriedenstellend war (vgl. Kapitel 4.5), ist das erstellte Kategoriensystem
keineswegs perfekt. Bei der Durchsicht derjenigen Einträge, die von beiden
220
Beobachtern unterschiedlich kodiert wurden, wurde ersichtlich, dass vor allem die
Antwortformate „nicht zutreffende Information“ und „nicht vorhandene
Information“ immer wieder Raum für Interpretation offen ließen. Dies lässt sich vor
allem darauf zurückführen, dass die Trennschärfe fehlte, wenn zu einer Gegebenheit
im Bericht/Bulletin eine Information keine Rolle spielte und somit die Kategorie nicht
anwendbar war (nicht zutreffende Information) oder eben keine Angaben dazu
gemacht wurden (nicht vorhandene Information). Sollte das Kategoriensystem
weiter Verwendung finden, so scheint es angebracht, diese beiden Kategorien
schärfer voneinander abzugrenzen und ggf. die Zahl der Kategorien zu überdenken.
Trotz dieser Kritikpunkte bewerten wir im Nachgang die durchgeführte qualitative
Inhaltsanalyse als sehr positiv. Unser gesetztes inhaltliches Ziel, die Vorfälle in ihrer
Komplexität abzubilden, haben wir mittels eines umfangreichen Kategoriensystems
erreichen können. Beitragende Faktoren wurden gesammelt und Gemeinsamkeiten
der Vorfälle mittels einer Häufigkeitsanalyse herausgestellt. Die definierten
Gütekriterien, die die Qualität des Kategoriensystems sicherstellen sollten, wurden
eingehalten. Damit haben wir unseres Erachtens das Forschungsziel 1: Ermittlung
der generellen Ursachen deutscher Runway Incursions erreichen können.
9.2 BEITRAG ZUR GEGENÜBERSTELLUNG VON ERMITTELTEN URSACHEN UND
FUNKTIONSUMFANG VON AIRPORT MOVING MAPS (FORSCHUNGSZIEL 2)
Nach sukzessiver Filterung der Kategorien aus der qualitativen Inhaltsanalyse
gelang die Reduzierung auf einige wesentliche Faktoren, die nach einer
Interpretation und Systematisierung dem Funktionsumfang von AMM
gegenübergestellt werden konnten. Die Faktoren wurden dafür zu drei
Problembereichen zusammengefasst und mit den aktuell verfügbaren
Funktionalitäten von AMM abgeglichen. Auffallend war dabei, dass Industrie und
Forschungseinrichtungen viele Funktionalitäten bereits vorgeschlagen oder
implementiert hatten, die einen wesentlichen Beitrag zur Kompensation der drei
identifizierten Problembereiche leisten können. Was den Entwicklungsstand der
AMM für das Situationsbewusstsein der Piloten zur gegenwärtigen Situation
anbelangt, der Level 2-SA nach Endsley (1995), so schien das Potenzial der AMM
ziemlich ausgereizt zu sein. Ganz anders verhielt es jedoch mit Level 3-SA-
Funktionalitäten, die den Piloten dabei unterstützen sollen, ein künftiges Bild der
Situation zu zeichnen und ihm damit eine Prognose der Verkehrssituation in der
Zukunft erlauben. So konnten wir für die beiden ersten Problembereiche, die
221
Orientierung auf dem Rollfeld und die Abweichung von Freigaben, zwei noch offene
Lücken identifizieren und Anforderungen an mögliche Funktionalitäten definieren,
die präventiv RI vorbeugen sollen. Beim letzten Problembereich, der sich mit der
geringen Erkennungsrate von RI im Vorfeld befasste, waren bereits zahlreiche
Vorschläge zur Gestaltung von Warnungen entwickelt worden. Hier identifizierten
wir noch Optimierungspotenzial, was die Spezifität der Warnungen anging, und
definierten Anforderungen an eine optimierte audiovisuelle Warnung.
Die Gegenüberstellung von Problembereichen und Funktionalitäten erfolgte anhand
eines theoretischen Vorgehens, das sich an psychologischen Theorien orientierte,
wenn Funktionslücken offenkundig wurden, und das existierende Funktionalitäten
auf Optimierungsmöglichkeiten hin überprüfte, falls für einen Problembereich schon
entsprechende Funktionalitäten vorhanden waren. Natürlich hätte man letzteres
aufgrund der bereits existierenden Lösungen auch außen vor lassen können. Uns
erschien jedoch der Bereich der Intervention bei RI so wesentlich und kritisch, dass
wir versuchten, eine optimierte Warnstrategie zu erarbeiten, auch wenn dieser
Problembereich schon von anderen Forschungseinrichtungen bearbeitet worden war.
Mit dem durchgeführten Abgleich, der Identifikation möglicher Funktionslücken
sowie weiteren Optimierungspotenzials wurde unserer Meinung nach das von uns
formulierte Forschungsziel 2: Gegenüberstellung von ermittelten Ursachen und
Funktionsumfang von Airport Moving Maps erreicht.
9.3 BEITRAG ZUR KOMPLETTIERUNG UND OPTIMIERUNG DES
FUNKTIONSUMFANGES VON AIRPORT MOVING MAPS ZUR VERMEIDUNG
VON RUNWAY INCURSIONS (FORSCHUNGSZIEL 3)
Für die Entwicklung der Funktionalitäten wurde ein interdisziplinäres
Entwicklerteam zusammengestellt, das über Kompetenzen in den Bereichen Human
Factors, Informatik, Psychologie, Ingenieurswissenschaften sowie Luftfahrt verfügte.
Um die besondere Situation des rollenden Piloten und die Aufgaben der Piloten in
bodennahen Phasen besser nachvollziehen zu können, absolvierten alle Entwickler
reale Flüge im Cockpit einer Airbus A319. Um ferner die Anwender bereits in die
Entwicklung einzubinden, wurde über die gesamte Entwicklungszeit ein erfahrener
Kapitän zur Beratung hinzugezogen.
Die Entwicklung der Funktionalitäten geschah in einem hochgradig kreativen,
iterativem Prozess der Lösungssuche, bei dem die aus der Analyse offengelegten
Anforderungen aus den Problembereichen schrittweise in Funktionalitäten
222
umgesetzt wurden, ohne dabei vorhandene Regularien zur AMM-Gestaltung zu
vernachlässigen. In vielen Schleifen wurden Vorschläge innerhalb des Teams, aber
auch mit Piloten sowie anderen AMM-Entwicklern diskutiert, angepasst, verworfen
und überarbeitet. Die gesamte Entwicklung der Funktionalitäten bis hin zur
Prototypenreife, die Implementierung dieser in die AMM, die Gestaltung der
Schnittstelle zum Flugsimulator sowie die Erstellung aller Szenarien für die drei
Versuche erfolgte in kürzester Zeit innerhalb eines halben Jahres. Ohne den Zugriff
auf den Quellcode der AMM-Forschungsvariante der Firma Jeppesen wäre uns das
sicherlich nicht möglich gewesen. Für diese kurze Entwicklungs- und
Implementierungszeit sind wir mit dem Reifegrad der entwickelten Funktionalitäten
sehr zufrieden. Auch die Ergebnisse der Tests geben uns hierbei recht, auch wenn
noch Optimierungsmöglichkeiten vorhanden sind (siehe nächstes Kapitel).
Gerade bei den beiden Funktionalitäten TFSI und RCSI scheint uns die
Komplettierung des Funktionsumfanges der AMM gut gelungen. Denn bisher
wurden vor allem Funktionalitäten angeboten, die den Piloten dabei unterstützen,
sein Situationsbewusstsein über die aktuelle, nicht aber die künftige Situation zu
erhöhen. Mit der TFSI und RCSI konnten wir Möglichkeiten realisieren, die Piloten
über die künftige Verkehrssituation im Bilde zu halten. Auch mit der ERII-
Funktionalität glauben wir, den Funktionsumfang durch die höhere örtliche und
zeitliche Spezifität der Warnung optimiert zu haben, auch wenn hier sicherlich noch
Verbesserungspotenzial in der Umsetzung der Warnung vorhanden ist.
Da viele Funktionalitäten, die RI kompensieren können, in Forschung und Industrie
bereits vorhanden waren (siehe Kapitel 9.3), glauben wir mit den innovativen
Funktionen zur Prävention bzw. der optimierten Funktion zur Intervention bei RI
den Funktionsumfang sinnvoll ergänzt zu haben. Insofern konnten wir unseres
Erachtens auch Forschungsziel 3: Komplettierung und Optimierung des
Funktionsumfanges von Airport Moving Maps zur Vermeidung von Runway
Incursions erreichen.
9.4 BEITRAG ZUR ERBRINGUNG EINES NACHWEISES ÜBER DIE WIRKSAMKEIT
DER VORGESCHLAGENEN FUNKTIONALITÄTEN (FORSCHUNGSZIEL 4)
Auch hier können inhaltliche und methodische Aspekte unterschieden werden.
Inhaltlich gesehen muss auf die Ausgestaltung der drei Funktionalitäten TFSI, RCSI
und ERII eingegangen werden. Aus methodischer Sicht diskutieren wir die separate
223
Testung der Funktionalitäten, die Permutation der Studienreihenfolge, die
Stichprobengröße und die Versuchsdurchführung.
Um einen Nachweis der Wirksamkeit der Funktionalitäten zu erbringen, führten wir
drei voneinander unabhängige Experimente mit denselben Versuchspersonen im
August 2010 durch. Aus inhaltlicher Sicht scheinen sowohl nach objektiven als auch
subjektiven Maßen die Funktionalitäten die Entwicklungsziele gut erreicht zu haben.
Vor allem bei den von uns als wesentlich erachteten Hypothesen konnten wir die
Wirksamkeit der neuen Funktionen objektiv nachweisen. Auch bei den subjektiven
Einschätzungen erhielten alle Funktionalitäten durchweg hohe Präferenzwerte durch
die Piloten, was uns besonders erfreute. Denn dies kann als Beleg gewertet werden,
dass der Einbezug der Anwender bei der Entwicklung nicht nur sinnvoll und
nützlich war, sondern dass die Funktionalitäten da Akzeptanz finden, wo sie
dringend benötigt werden – im Cockpit. Natürlich sind aufgrund der kurzen
Entwicklungszeit bei allen Funktionalitäten noch Möglichkeiten der
Funktionsoptimierung vorhanden, die im Folgenden aufgezeigt werden.
Für die TFSI-Funktion bestand das wesentliche Entwicklungsziel darin, zu einer
Erhöhung des Situationsbewusstseins auf Level 3 beizutragen. Dies konnten wir
nachweisen. Auch unterstützt die Funktion dabei, schnell ein Bild der künftigen
Situation zu erlangen und den Workload der Piloten deutlich zu senken. Die
subjektiven Maße zeigten ferner, dass die Piloten hoch zufrieden mit der neuen
Funktion waren und diese sehr deutlich einer AMM ohne TFSI vorzogen. Auch hier
lässt sich sicherlich noch die visuelle Anzeige optimieren, bspw. könnte die
Liniendicke der Nase zur besseren Erkennbarkeit noch verbreitert werden. Zudem
wäre auch noch eine weitere Option denkbar, nämlich die TFSI nicht nur für den
Fremdverkehr, sondern auch für das eigene Flugzeug einzusetzen, so dass die
Piloten auch ein Feedback über ihre eigene Orientierung, Rollgeschwindigkeit und
Beschleunigung erhalten. Wir hatten diese Option zumindest für den Test wieder
verworfen, da für die Versuche ein feststehendes eigenes Flugzeug nötig war, so dass
hier die Nase von Grund auf entfiel. Für eine mögliche Einführung der TFSI für das
Ownship muss jedoch beachtet werden, dass die Visualisierungen für den TFSI und
für die Freigaben (vgl. das komplette AMM-Konzept in Gross, 2011) sich zum Teil
überschneiden. Insgesamt lässt sich schließen, dass Piloten mit der TFSI nun auf
einfache Art und Weise die künftige Verkehrssituation einschätzen und
vorwegnehmen können.
Auch für die RCSI-Funktion konnten wir mit der Erhöhung des
Situationsbewusstseins auf Level 3 (aber auch Level 2) unser wichtigstes
224
Entwicklungsziel erreichen. Piloten können mittels RCSI nun einsehen, ob die Start-/
Landebahn vor ihnen für ein anderes Flugzeug freigegeben ist und welche Aktion
der Fremdverkehr aktuell oder als nächstes auf der vor ihnen befindlichen Bahn
ausführt. Ferner zeigten sich eine deutliche Reduktion der subjektiven geistigen
Beanspruchung sowie eine gute Zufriedenstellung von Pilotenseite. Auch sprach sich
die große Mehrheit für eine AMM mit der neuen Funktion aus. Aber auch hier
bestehen noch Optimierungsmöglichkeiten: So ist es sicherlich richtig, den Status der
Bahn als bernsteinfarben (amber) zu kennzeichnen, wenn aktuell noch kein Flugzeug
auf dieser zu sehen ist, aber in naher Zukunft beispielsweise ein Flugzeug landet;
eine bernsteinfarbene Markierung für eine Bahn, auf der aktuell ein Flugzeug zu
sehen ist, scheint jedoch suboptimal. Besser wäre es in diesem Fall, wenn die Bahn
von einer bernsteinfarbenen Markierung auf rot als Kennzeichnung einer Gefahr
wechselt, sobald sich ein Flugzeug auf dieser befindet. Darüber hinaus ist zu
überlegen, ob die Größe des Ghost-Flugzeuges nicht verkleinert werden sollte, um
diesen noch besser von realem Verkehr unterscheidbar zu machen. Manche Piloten
empfahlen auch, die Unterscheidung in landende, kreuzende und startende
Flugzeuge gänzlich zu vernachlässigen und nur den reinen Start-/Landebahnstatus
entsprechend zu kennzeichnen; wieder andere befürworteten aber die Trennung
nach Aktionen. Vor einer etwaigen Einführung der Funktion müssten zudem noch
Spezialfälle, wie simultanes Kreuzen durch zwei Flugzeuge – wie es häufig in
Frankfurt praktiziert wird – diskutiert werden, denn hier bestehen parallele
Freigaben für mehrere Flugzeuge. Der aktuelle Funktionsumfang der RCSI ist auf
derartige Fälle noch nicht vorbereitet.
Die ERII-Funktion für die Intervention im Ernstfall konnte hinsichtlich der
wichtigsten Fragestellungen überzeugen, auch wenn wir in fast keinem Fall einen
Unterschied zwischen auditiver und auditiv-visueller Warnvariante aufzeigen
konnten. Hier stellt sich somit die Frage nach dem inkrementellen Wert der visuellen
RI-Anzeige. Auch wenn die rein objektiven Maße diesen verneinen mögen,
präferierten doch viele Piloten die Kombination aus auditiv-visueller Warnung, weil
die visuelle Anzeige ihnen eine zusätzliche Sicherheit in der Einschätzung der
Situation verschaffte – auch wenn dies oftmals erst nach getroffener Entscheidung
zum Tragen kam. Gegenüber der Standardvariante ließen sich mit ERII (sei es der
auditiven oder auditiv-visuellen Variante) eine deutlich höhere Erkennungsrate von
RI im Vorfeld, eine höhere Anzahl richtiger Manöverentscheidungen sowie kürzere
Reaktionszeiten nachweisen. Auch in den subjektiven Maßen brachte ERII gute
Akzeptanzwerte hervor. Doch auch hier lassen sich noch Optimierungspotenziale
225
aufzeigen: Die Versuche haben gezeigt, dass die Piloten oft schon auf die auditive
Warnung reagieren, bevor diese komplett zu Ende gesprochen ist. Vielen reicht der
Hinweis auf den Eindringling („intruder ahead“) für die Entscheidung zum
Startabbruch. Es ist daher fraglich, ob die ergänzende Information zur Entfernung
des Eindringlings („separation X seconds“) wirklich von Nöten ist, oder noch
schlimmer zu einem riskanten Manöver führen kann. Denn manch einen Piloten
verleitete die genaue Entfernungsangabe zum Durchstarten, obwohl laut Prozeduren
eigentlich ein Startabbruch in der Situation hätte erfolgen müssen. Die
Entfernungsangabe ist vor diesem Hintergrund als durchaus kritisch einzuschätzen.
In einem solchen Fall steht nämlich die persönliche Piloteneinschätzung den zu
befolgenden Prozeduren entgegen: Der Pilot glaubt, aufgrund der besseren
Entscheidungsgrundlage eine optimalere, situationsadäquatere Entscheidung treffen
zu können als die generelle Prozedur ihm vorgibt. In unseren Szenarien ging diese
Überlegung der Piloten gut und resultierte in einem Überflug des Eindringlings in
hohem Abstand. Die Piloten ersparten sich damit überhitzte Bremsen, etwaige
Bedenken, ob der vorhandene Bremsweg wirklich zum rechtzeitigen Stoppen
ausreicht, sowie einen erneuten Startlauf mit entsprechendem Zeitverlust.
Letztendlich stellt sich hier die Frage, ob dem Piloten dieser Handlungsspielraum
zur eigenen Entscheidung zurückgegeben werden sollte oder wie derzeit üblich ein
solches Handeln einen Verstoß gegen die SOP (Standard Operating Procedures)
bedeutet. Tradition in der Luftfahrt ist seit jeher, eine hohe Sicherheit durch
Standardisierung von Verfahrensweisen zu gewährleisten, weshalb
Luftfahrtvertreter sicherlich gerne für die SOP und gegen einen individuellen
Freiraum in der Entscheidung argumentieren. Unsere Analyse der schwersten RI-
Vorfälle hat jedoch gezeigt, dass es gerade an den handelnden Piloten liegt, die
kritische Situation in den Griff zu bekommen und mit ihrem Verhalten ein Unglück
zu verhindern. Wie gefährlich eine solche, durch die Automation verfügbare bessere
Informationsgrundlage letztlich ist oder nicht, kann und soll an dieser Stelle und in
dieser Kürze nicht geklärt werden.
Einer noch früheren Warnung, wie manche Piloten sie vorschlugen, können wir
leider nicht entsprechen. Denn die Warnung erfolgte, als der Eindringling seine
Haltelinie überrollte und damit genau zu dem Zeitpunkt, als die Übertretung der
Freigabe geschah. Damit warnte die ERII zum frühestmöglichen Zeitpunkt. Dem
Hinweis, die Warnung etwas deutlicher zumachen, bspw. mittels einer aggressiveren
Stimme und einer dickeren roten Visualisierung auf der AMM, würden wir jedoch
gerne weiterhin nachgehen.
226
Auch wenn die Piloten oft enttäuscht waren, dass sie in der nächsten Studie nicht auf
die Funktionalitäten der vorangegangenen zugreifen konnten, war die separate
Testung aus methodischer Sicht notwendig, um keine unnötigen Interaktionseffekte
zu erzeugen. Da alle drei Funktionalitäten über gänzlich voneinander unabhängige
Visualisierungen verfügten, war dies leicht umzusetzen. Das Zusammenspiel der
Funktionalitäten könnte dann Gegenstand weiterer Forschung sein.
Bei allen drei Studien permutierten wir die Szenarien so, dass wir Reihenfolgeeffekte
versuchten zu eliminieren. Ferner wäre es wünschenswert gewesen nicht nur
innerhalb der einzelnen Studien, sondern auch zwischen den Studien eine
Permutation der Studienreihenfolge durchzuführen, d.h. die Position der einzelnen
Studien unter den Versuchspersonen zu variieren. Dies ließ sich jedoch aufgrund des
Versuchsablaufes und der Verfügbarkeit des Flugsimulators nicht realisieren –
ebenso wenig wie die Testung aller drei Funktionalitäten im Flugsimulator.
Im Vorfeld wurde für alle Hypothesen die Stichprobengröße je nach erwarteter
Effektstärke berechnet, so dass wir unter Rücksichtnahme auf die
Permutationstabellen schließlich 36 Verkehrspiloten als optimale Stichprobengröße
über alle Versuche ermittelten. Bis zu diesem Zeitpunkt war uns noch kein derartig
aufwändiger Versuch zum Thema RI oder AMM begegnet, was die
Versuchspersonenzahl anging. Des Öfteren wird bei AMM-Tests nämlich auf
kleinere Stichproben zurückgegriffen – nicht selten werden mit acht Piloten und
zehn willkürlich erscheinenden Szenarien dann fünf oder mehr unabhängige
Variablen untersucht – ein Vorgehen, das uns manchmal recht fragwürdig erscheint.
Unsere Studien hingegen folgten strikt den à priori gesetzten Hypothesen; die
ermittelte Versuchspersonenzahl war auf diese und die erwarteten Effekte hin
ausgelegt, so dass wir bei allen Hypothesen annehmen können, dass wir einen
vorhandenen Effekt auch aufgedeckt haben. Selbst bei verworfenen Hypothesen
können wir davon ausgehen, dass mit entsprechender Irrtumswahrscheinlichkeit
keine entsprechenden Effekte vorhanden waren.
Natürlich kann man einwenden, dass durch die sehr konservative Testung mittels des
überwiegenden Einsatzes nonparametrischer Verfahren vielleicht einiges an
möglicher Testpower verlorenging, was die Aufdeckung von Effekten anbelangte.
Uns war es jedoch wichtiger, wirklich nur dann die jeweiligen Verfahren
anzuwenden, wenn wir von der Einhaltung der verfahrensmäßigen
Voraussetzungen überzeugt waren. Aus diesem Grunde haben wir an vielen Stellen
auf nonparametrische Verfahren zurückgegriffen, an denen wahrscheinlich manch
anderer ohne zu zögern ein parametrisches Verfahren genutzt hätte.
227
Zur Versuchsdurchführung ist anzumerken, dass wir bei einem der Probanden
Probleme mit dem Flugsimulator hatten, als dieser während der Szenarien
mehrmals, allerdings immer zu unkritischen Zeitpunkten, abstürzte. Da der
Simulator bei den drei wichtigen RI-Szenarien funktionierte, schlossen wir die Daten
des Probanden nicht aus der Analyse aus. Bei einem weiteren Piloten mussten wir
annehmen, dass dieser Gedächtnisprobleme hatte – nach Überprüfung seiner Daten
im Vergleich zur restlichen Stichprobe stellten wir jedoch keine Auffälligkeiten fest.
Dies war auch für alle übrigen Versuchspersonen der Fall, so dass wir bei keiner der
Studien Ausreißer aus der Analyse entfernten. Alle übrigen Versuchsdurchgänge
liefen problemlos und wurden von zwei Versuchsleitern, bei denen einer für die
Testung von TFSI und RCSI, der andere für die ERII-Simulatorstudie zuständig war,
durchgeführt.
Unseres Erachtens kann damit trotz der angeführten Kritikpunkte und der
Optimierungsmöglichkeiten für die Funktionalitäten der in Forschungsziel 4
geforderte Nachweis über die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Funktionalitäten als
erbracht bezeichnen werden.
228
10 AUSBLICK
Zum Abschluss soll noch einmal Bezug auf das eingangs erwähnte Zitat von
Wittgenstein (2006) genommen werden. Denn auch wenn diese Arbeit einen Beitrag
dazu leisten konnte, die Gemeinsamkeiten deutscher RI-Vorfälle zu ermitteln und
Funktionalitäten für deren Kompensation vorzuschlagen, so ist damit nur ein kleiner
Schritt getan. Um ein derartig komplexes Themenfeld wie RI zu beforschen, müssen
die Aktivitäten von vielerlei Stelle ineinandergreifen.
An erster Stelle sind hier sicherlich die Maßnahmen von Behördenseite zu nennen.
Auch nach einigen Recherchen konnten wir bei der EUROCONTROL nicht den
aktuellen Stand zur Umsetzung des „European Action Plan“ zur Bekämpfung von RI
ermitteln. Sicherlich wird dort mit Hochdruck am Thema gearbeitet, gerade weil die
Entwicklung der Fallzahlen einen sehr kritischen Trend aufzeigt. Nichtsdestotrotz ist
es wichtig, Transparenz zu schaffen, was die Umsetzung der Maßnahmen, auch in
den einzelnen Ländern, anbelangt. So ist auch für Deutschland fraglich, inwieweit
die Maßnahmenvorschläge des europäischen Aktionsplanes bereits in die Tat
umgesetzt wurden – verbleibt doch die Entscheidung über die Umsetzung in den
einzelnen Ländern. Wir haben festgestellt, dass in Deutschland die Zusammenarbeit
der Behörden in der Bekämpfung von RI sicherlich noch ausgeweitet werden kann.
Sicherlich wäre es darüber hinaus wünschenswert, wenn auch kaum umsetzbar, dass
für jeden durch die BFU untersuchten Vorfall ein einheitlicher Bezugsrahmen zur
Informationserfassung gewählt wird, und damit die Vorfälle zumindest hinsichtlich
einiger wesentlicher Faktoren vergleichbar werden. Denn unsere Analyse hat auch
gezeigt, dass nur ein Mindestmaß an Informationen über alle Vorfälle zur Verfügung
steht, ein Großteil der Informationen aber zwischen den Berichten verschieden ist.
Auch Forschung und Industrie können ihren Teil dazu beitragen, die Gefahr von RI
zu reduzieren. Viele Systeme wurden in den letzten Jahren entwickelt und auf den
Markt gebracht, die das Situationsbewusstsein von Piloten erhöhen sollen. Oftmals
wurden Studien durchgeführt, um die Wirksamkeit der Systeme nachzuweisen.
Leider mussten wir dabei feststellen, dass bei der Testung nur selten eine fundierte
psychologische Methodik angewandt wird. Wir würden uns wünschen, dass z.B. ein
gutes Experimentaldesign oder die Angabe von Signifikanzen oder Effektgrößen
auch in der Industrie bald Gang und Gäbe werden. Ferner hoffen wir, dass das
Paradigma, zu entwickeln, was technisch möglich ist, bald von einer Frage nach der
Existenzbegründung oder Sinnhaftigkeit der Features abgelöst wird. In dieser Arbeit
haben wir versucht, zuerst die Gründe für RI zu ermitteln, bevor wir über
229
Maßnahmen für deren Verhinderung mittels AMM nachgedacht haben. Unser
persönlicher Wunsch kann es auch nur sein, dass die entwickelten Funktionalitäten
wirklich Einzug in den Funktionsumfang der AMM halten. Hierzu ist sicherlich noch
einiges an Optimierung notwendig (vgl. Kapitel 9.4). Ferner muss überprüft werden,
inwiefern die vorgeschlagenen Funktionen untereinander, oder im Rahmen des von
uns entwickelten größeren Gesamtkonzeptes (siehe Gross, 2011), harmonieren –
schließlich wurden diese von uns in drei separaten Testungen geprüft.
Von Pilotenseite ist eine hohe Akzeptanz und Offenheit, zum Teil sogar ein
dezidierter Wunsch nach Unterstützung durch eine AMM im Cockpit vorhanden.
Leider haben die meisten Flugzeuge ein derartiges System noch nicht an Bord, was
möglicherweise auch den noch fehlenden Regularien zur AMM-Zertifizierung im
europäischen Raum zuzurechnen ist. Unsere Studien, aber auch die anderer
Forschungseinrichtungen haben die positive Beurteilung der AMM durch die Piloten
zeigen können. Wir möchten daher die Luftfahrtgesellschaften zur Implementierung
einer AMM in die Cockpitumgebung nur ermutigen: Der Nutzen der AMM ist
mittlerweile sehr gut dokumentiert, und mit der zunehmenden Zahl an
Flugbewegungen in den kommenden Jahren ist es für die Piloten wichtiger denn je,
sicher auf dem Rollfeld zu navigieren.
Diese Arbeit hat sich in der Betrachtung der Vorfälle vor allem auf die
Pilotenperspektive konzentriert. Jedoch waren an jedem Vorfall Lotsen entsprechend
beteiligt – wenn auch in den von uns dargestellten Fällen vor allem in Form von
Kommunikationsmissverständnissen oder eines fehlenden Beitrages zur
Verhinderung der kritischen Situation. Wenn jedoch die Prävention von RI als
Hauptaufgabe von Lotsen betrachtet wird (Nolan, 2004), so scheint hier etwas
gründlich im Argen zu liegen. Ob der künftige Einsatz von mehr Automatisierung
im Tower unterstützend sein kann (z.B. durch Einführung von A-SMGCS), sei
dahingestellt. Wir hoffen, dass sich weitere Arbeiten mit der Rolle des Lotsen, auch
unter dem Aspekt der zunehmenden Technisierung des Lotsenarbeitsplatzes, bei der
Verhinderung von RI befassen werden.
Letztendlich bleibt zu hoffen, dass diese Arbeit einen Anstoß in die richtige Richtung
geliefert und das vielleicht etwas vergessene Thema RI wieder ins Bewusstsein
gerückt hat. Um jedoch wirklich einmal sagen zu können, „die Probleme im
Wesentlichen endgültig gelöst zu haben“ bedarf es noch vieler Forschungsarbeiten
sowie einer engagierten Zusammenarbeit von mehr als einer Seite.
230
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