基于SEM的自动驾驶汽车接受度模型与风险分析.pdf

自动驾驶技术是指由车辆自身完成感知、决策、控制等任务，实现无需驾驶员干预的自主行驶。随着技术的快速发展，自动驾驶汽车已经逐渐进入公众视野，并在不久的将来可能成为主流的交通工具。为了提高自动驾驶汽车的市场接受度，研究其接受度模型与风险分析具有重要意义。 本文所提及的SEM指的是结构方程模型（Structural Equation Modeling），这是一种用于建模复杂多变量数据关系的方法，特别是涉及到潜变量（无法直接观测的变量）分析。在自动驾驶汽车接受度的研究中，通过SEM可以建立和检验有关用户接受意愿与各种影响因素之间关系的模型。 TAM模型，即技术接受模型（Technology Acceptance Model），是研究用户接受技术的心理和行为过程的一种理论模型。TAM模型认为，感知有用性和感知易用性是影响用户接受新技术的两个主要因素。在自动驾驶汽车的研究中，通过在TAM模型的基础上引入新的外部变量和潜在变量，可以对公众接受自动驾驶汽车的意愿和态度进行更深入的研究。 自动驾驶汽车接受度研究模型通过增加与自动驾驶汽车相关的外部变量，改进感知易用性和感知有用性，建立模型来评估社会大众对于自动驾驶汽车的接受程度。模型中考虑的因素可能包括法律伦理的认知、驾龄、驾车频率以及学历等。 具体而言，在研究中进行了Pearson相关性与Kendall相关性检验，以确认外部变量、潜在变量、认知变量与自动驾驶汽车社会接受度之间的关系。通过相关性检验剔除无关因素变量后，建立线性回归模型对各个因素与自动驾驶汽车接受度的关系进行了进一步的探究。最终，建立接受度结构方程模型，深入研究各个变量与自动驾驶汽车社会接受度之间的因果关系。 研究结果显示，对法律伦理的认知对自动驾驶汽车接受意向有显著正影响。这意味着，随着用户对自动驾驶汽车相关法律伦理问题的认知加深，其接受度会提高。驾龄和驾车频率则对接受意向有显著负影响，说明驾驶经验较多的司机可能更不容易接受自动驾驶汽车。而学历则通过促进公众对自动驾驶汽车正面的认知、抑制负面认知，从而对公众接受意向产生显著正影响。此外，功能的认知，即用户对自动驾驶汽车功能的了解和认识，也会显著正向影响接受意向。 在自动驾驶汽车的风险评估方面，研究者通过评估和分析自动驾驶汽车可能带来的安全风险、技术风险等，为建立接受度模型提供了依据。这些风险评估的结果可以被用来设计和改进自动驾驶系统，以减少潜在风险，并增加公众对自动驾驶汽车的信心。 结合这些研究成果，研究人员、政策制定者和自动驾驶汽车制造商可以采取相应的措施，例如增加对自动驾驶汽车正面信息的宣传教育，加强法律法规的制定与完善，以及提高自动驾驶汽车的易用性和功能性等，来提高自动驾驶汽车的社会接受度。同时，这些研究也为后续自动驾驶汽车相关技术的发展和政策制定提供了专业指导和参考依据。