Blick‑Übergangs‑Entropie und Vertrauen in Automation am multitasking Arbeitsplatz

Warum das Beobachten von Augenbewegungen im Cockpit wichtig ist

Moderne Flugzeugcockpits überfluten Piloten mit beweglichen Anzeigen, Warnlichtern und automatisierten Hilfen. In dieser visuellen Überfülle müssen Piloten ständig entscheiden, wann sie der Automation vertrauen und wann sie sie prüfen sollen. Diese Studie untersucht eine auf den ersten Blick einfache Frage mit großen Sicherheitsimplikationen: Können wir etwas über das Vertrauen eines Piloten in Automation allein dadurch lernen, wie sich seine Augen über die Bildschirme bewegen? Indem die Forschenden messen, wie vorhersehbar oder zufällig Blickwechsel sind, suchen sie nach einem neuen, objektiven Einblick in die Beziehung zwischen visueller Aufmerksamkeit und Vertrauen in automatisierte Hilfen.

Viele Bildschirme, ein Augenpaar

Die Forschenden werteten Daten aus einer früheren Simulatorstudie neu aus, in der 40 Freiwillige die Rolle von Piloten in einer Multitasking‑Umgebung namens Multi‑Attribute Task Battery übernahmen. Die Teilnehmenden jonglierten auf einem großen Bildschirm mit drei Hauptaufgaben: einer Systemüberwachungsaufgabe, die simulierte Triebwerke im Blick hatte, einer Tracking‑Aufgabe, die einen bewegten Cursor zentriert hielt, und einer Kommunikationsaufgabe, die Funknachrichten nachahmte. Ein automatisches Meldesystem warnte sie gelegentlich vor Triebwerksproblemen, war aber nicht perfekt: Es konnte korrekt Probleme erkennen oder Fehlalarme auslösen. Während die Probanden leichtere und schwerere Versionen der Tracking‑Aufgabe bearbeiteten, zeichnete ein hochauflösender Eye‑Tracker auf, wohin sie schauten und wie sich ihr Blick zwischen den drei relevanten Anzeigebereichen verschob.

Was „Blick‑Entropie" über die Suche verrät

Anstatt nur zu zählen, wie lange Menschen die Automation betrachteten, konzentrierte sich diese Studie auf zwei verwandte Maße für Zufälligkeit bzw. Entropie in den Augenbewegungen. Stationäre Blickentropie erfasst, wie gleichmäßig jemand seinen Blick über verschiedene Bereiche des Bildschirms verteilt. Blick‑Übergangs‑Entropie erfasst, wie vorhersehbar oder unvorhersehbar die Blicksprünge sind, wenn sie von einem Bereich zum anderen wechseln. Höhere Werte bedeuten eine breitere, explorativere Scan‑Strategie und weniger routinemäßige, repetitive Augenbewegungen. Zusammen liefern diese Maße ein reichhaltigeres Bild davon, wie Menschen komplexe Arbeitsräume visuell erkunden, jenseits traditioneller Kennzahlen, die jeden Anzeigebereich isoliert betrachten.

Vertrauen fußt auf dem, was Automation tatsächlich leistet

Um Augenverhalten mit Vertrauen zu verknüpfen, bewerteten die Teilnehmenden das automatische Meldesystem mit zwei Fragebögen. Einer lieferte einen allgemeinen Vertrauenswert, während der andere das Vertrauen in drei Teile aufspaltete: Vertrauen basierend auf der tatsächlichen Leistung des Systems, Vertrauen basierend auf dem Verständnis, wie es funktioniert, und Vertrauen basierend auf seinem zugrunde liegenden Zweck oder den Intentionen. Die Forschenden verwendeten bayesianische statistische Modelle, um zu untersuchen, welche dieser Vertrauensdimensionen die Blickentropie am besten vorhersagte. Überraschenderweise zeigte nur das leistungsbasierte Vertrauen — das auf dem beruht, was die Automation tatsächlich tut — starke Zusammenhänge mit beiden Arten von Blickentropie. Wenn Menschen ein höheres leistungsbasiertes Vertrauen angaben, waren ihre Augenbewegungen weiter gestreut und weniger vorhersehbar, was auf ein explorativeres Scannen über die Anzeige hindeutet.

Aufmerksamkeitsmuster bei wechselnder Arbeitslast

Die Studie verglich außerdem Augenbewegungen bei leichter vs. schwerer Tracking‑Aufgabe. Unter schwierigeren Tracking‑Bedingungen sanken beide Blickentropie‑Maße, das heißt, die Augen der Teilnehmenden fokussierten enger und folgten routinierteren Mustern. Das passt zur Annahme, dass höhere Arbeitslast Menschen zwingt, sich auf die anspruchsvollste Aufgabe zu konzentrieren und weniger Kapazität für weite Erkundung bleibt. Selbst nach Kontrolle der Schwierigkeit blieb jedoch das leistungsbasierte Vertrauen mit einem explorativeren Blickverhalten verbunden. Im Gegensatz dazu zeigten Vertrauen aufgrund des Verständnisses, wie die Automation funktioniert, oder aufgrund von Annahmen über die Intentionen der Designer keine verlässlichen Zusammenhänge mit diesen Augenbewegungsmustern. Das legt nahe, dass Blickentropie besonders sensibel ist für Vertrauen, das aus sichtbarem Systemverhalten entsteht — nicht für tiefere Überzeugungen über Algorithmen oder Motive.

Was das für sicherere Automation bedeutet

Für ein allgemeines Publikum ist die Kernbotschaft: Die Art, wie Bediener ihre Augen über komplexe Anzeigen bewegen, kann verraten, wie sehr sie einem automatischen Helfer vertrauen — insbesondere wenn dieses Vertrauen auf beobachteter Leistung beruht. Ein explorativeres, weniger vorhersehbares Scannen scheint mit höherem leistungsbasiertem Vertrauen einherzugehen, zumindest unter Laborbedingungen. Zwar sind echte Cockpits komplexer und erfahrene Piloten könnten anders scannen als Studierende, doch bietet Blickentropie ein vielversprechendes Werkzeug für Designer und Aufsichtsbehörden. Durch die Überwachung von Augenmustern könnten künftige Systeme erkennen, wenn das Vertrauen in Automation zu stark oder zu schwach wird, und Training, Anzeigen oder Warnungen anpassen, damit Menschen und Maschinen sicher zusammenarbeiten.

Zitation: Yamani, Y., Jackson, A., Sato, T. et al. Gaze transition entropy and automation trust in a multitasking workspace. Sci Rep 16, 11122 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41338-0

Schlüsselwörter: Vertrauen in Automation, Blickverfolgung, Cockpit‑Anzeige, Menschliche Faktoren, Multitasking