Get 20M+ Full-Text Papers For Less Than $1.50/day. Start a 14-Day Trial for You or Your Team.

Learn More →

Drivers’ Braking Behavior Affected by Cognitive Distractions: An Experimental Investigation with a Virtual Car Simulator

Drivers’ Braking Behavior Affected by Cognitive Distractions: An Experimental Investigation with... Article  Drivers’ Braking Behavior Affected by Cognitive  Distractions: An Experimental Investigation with a  Virtual Car Simulator  1, 2,3 1 Nicola Baldo  *, Andrea Marini   and Matteo Miani      Polytechnic Department of Engineering and Architecture (DPIA), University of Udine,   Via del Cotonificio 114, 33100 Udine, Italy; matteo.miani@phd.units.it    Department of Languages and Literatures, Communication, Education and Society (DILL),   University of Udine, Via Margreth 3, 33100 Udine, Italy; andrea.marini@uniud.it    Claudiana—Landesfachhochschule für Gesundheitsberufe, I‐39100 Bolzano, Italy  *  Correspondence: nicola.baldo@uniud.it; Tel.: +39‐0432‐558‐745 (N.B.)  Received: 4 August 2020; Accepted: 29 September 2020; Published: 1 October 2020  Abstract: In this study, a cohort of 78 university students performed a driving experience in a virtual  urban scenario, by means of a car driving simulator, to examine effects of a planned hands‐free  mobile phone conversation on young drivers’ braking behaviors. To this aim, a control group was  left  free  to  drive  without  any  imposed  cognitive  task.  An  experimental  group  faced  the  same  scenario while engaged in a phone call. The conversation via earphones was arranged to diminish  the  amount  of  cognitive  resources  allocated  to  the  driving  task.  For  both  groups,  the  analyses  focused on the moment at which a child entered a pedestrian crossing from a sidewalk. The results  of a mixed two‐way ANOVA showed the presence of a significant difference for distracted and non‐ distracted drivers with the absence of gender‐related differences across the two groups. Distracted  participants assumed lower initial speeds, took the first action to stop at shorter distances from the  zebra crossing, and had more difficulty in keeping speed variations under control. These findings  suggest  that  the  distraction  induced  by  the  use  of  earphones  may  induce  risk  compensation  behaviors  and  delay  pedestrian  perception.  Moreover,  the  effects  on  the  participantsʹ  braking  behavior suggest that the procedure adopted to increase cognitive load, based on a story retelling,  is an effective method to analyze the impact of hands‐free cellphone use on driving skills in a car  simulation experiment.  Keywords:  pedestrian  crossing;  driver’s  behavior;  car  driving  simulator;  cognitive  distractions;  human factors; speed reduction measures; earphones.  1. Introduction  Driving is a complex activity that requires the integration of both subjective (e.g., driver’s health  state, experience, concentration level) and objective (e.g., road condition) variables. Drivers need to  constantly monitor the road [1,2] as the information provided by the road environment is pivotal to  avoid dangerous behaviors [3–5].  Road safety is significantly affected by the concentration levels of drivers. Indeed, they are often  distracted by a number of events. They may be mind‐wandering or engaged in a conversation with  a passenger or a distant friend through their mobile phones. Such events might significantly lower  the cognitive resources employed to monitor the road and induce risky behaviors. For instance, the  National Highway Transportation Safety Administration (NHTSA) estimated that in 2018 9.7% of  drivers in the United States used a mobile phone while driving. In particular, mobile phone use is  most frequent among female  drivers  below 24  years  of age  [6], with an  increasing  percentage  of  drivers using hands‐free mobile phones [7]. Furthermore, White et al. [8] showed that 43% of a cohort  Behav. Sci. 2020, 10, 150; doi:10.3390/bs10100150  www.mdpi.com/journal/behavsci  Behav. Sci. 2020, 10, 150  2  of  16  of 796 drivers in Australia answered calls daily, 36% of them made calls, 27% read text messages,  while 18% even sent them. Similarly, Atwood et al. [9] observed an average of 1.6 texts and 1.2 calls  per hour of driving by collecting the text and call records of 557 US drivers involved in a three‐year  naturalistic driving study.  Such distractions may significantly affect drivers’ performance in different ways. For example,  they  may  determine  a  reduction  in  speed  control,  difficulties  in  maintaining  the  appropriate  trajectories, and even increase their reaction times in responding to hazards [10–14]. This is likely  determined  by  a  reduction  of  the  cognitive  resources  assigned  to  the  driving  task  [15]  as  the  distraction induced by the use of a cellphone significantly alters the brain activity associated with  driving [16]. Therefore, the increased cognitive load related to a telephone call reduces the attention  to the road inducing an “inattentional blindness” [17]: the distracted driver’s brain receives the visual  input regarding the road environment but does not process such information at a conscious level.  This means that the driver is “blind” to such information even if (s)he saw it. Finally, Amado and  Ulupınar [18] observed the negative effects of conversation with a remote person or an in‐vehicle  person on the driver’s attention level and hazard perception skills, showing that these effects did not  depend on conversation type (remote/in‐person).  Obviously,  these  considerations  pose  serious  safety  problems  that  need  to  be  considered  in  experimental  research  activities.  Among  the  research  methods  that  have  contributed  to  the  understanding of crash‐relevant behaviors and the identification of safety‐critical events, Naturalistic  Driving (ND) studies play a fundamental role [19]. In ND studies, recording equipment (including  small video cameras and sensors) is installed in participating volunteer drivers’ cars and, for several  months  to  several  years,  these  devices  register  the  vehicle’s  speed,  acceleration/deceleration  and  direction, the driver’s gaze shifts, head and hand movements, as well as road, traffic, and weather  characteristics. The recorded data are used to identify, by means of kinematic triggers, the safety‐ critical events, such as crashes and near‐miss incidents, with the aim of evaluating risk factors during  the seconds leading up to a crash and determining the risks associated with various observed drivers’  behaviors (e.g. phoning, talking with passengers on board, speeding). The relative risk of a safety‐ critical event caused by a given behavior can be estimated by comparing the occurrence of such risk‐ related behavior at the time of the crash or near‐miss incident with the proportion of the normal‐ driving time where the selected behavior occurs (also called the “prevalence” of the potential risk‐ related  behavior).  In  particular,  Dingus  et  al.  [20]  reported  that  almost  90%  of  the  crash  events  recorded  in the National Academy of Science‐sponsored  ND studies were determined by driver‐ related  factors  (i.e.,  errors,  impairments,  fatigue,  and  distraction)  and,  especially,  by  the  visual‐ manual secondary task distraction resulting from the use of a handheld mobile phone (i.e., dialing,  talking, texting, reaching for the phone or browsing on the phone). Such behaviors increase the risk  of a car accident by 3.6 times. In addition, Guo et al. [21] showed that the risk of secondary‐task  engagement is higher for younger drivers compared with middle‐aged drivers. A recent study [9]  showed that cellphone texting and calling are still common while driving and drivers who have high  prevalence of cellphone use have higher crash rates: with respect to the average cellphone use of 557  US drivers, the crash rate increased for every additional text per day and for every text per hour of  driving.  On  the  contrary,  Dingus  et  al.  [22]  showed  that,  even  if  significantly  affecting  driving  performance,  distraction  (i.e.,  talking/singing  alone  in  the  vehicle,  conversing  on  a  handheld  or  hands‐free cellphone, and conversing with a passenger) did not increase the odds ratio of a car crash.  Naturalistic studies have provided relevant information about the prevalence of various risk‐ related behaviors. Nonetheless, the use of driving simulators can be informative in research activities  aimed at assessing the common effects of such behaviors on the road users’ driving performance and  at improving road geometric design criteria [23,24]. As for the use of mobile phones, in Burns et al.  [25] cellphone conversations affected speed control and response to traffic signals more than having  a blood alcohol level of 80 mg/100 ml. Furthermore, Rakauskas et al. [26] reported that the cognitive  distraction  induced  by  mobile  phone  use  may  cause  slower  driving  speeds  with  significant  fluctuations.  The  reduction  in  speed  has  been  interpreted  as  a  risk  compensatory  effect  for  the  increased mental workload [27].  By controlling  different driving conditions (i.e., free flow, stable  Behav. Sci. 2020, 10, 150  3  of  16  flow,  and  oversaturation)  with  a  driving  simulator,  Stavrinos  et  al.  [28]  showed  that  distracted  driving,  particularly  texting,  may  lead to  risky  behaviors  with  a  negative  impact  on  traffic  flow.  Similarly, in Haque and Washington [29], cognitive distractions significantly compromised reaction  times in a cohort of young drivers while facing a traffic event (i.e., a pedestrian entering a zebra  crossing  from  a  sidewalk). Unfortunately, to the best  of  our knowledge,  potential  gender‐related  effects have been only scarcely considered in driving simulator studies [30].  2. Research Topic and Scope  Encounters between cars and pedestrians at the zebra crossing determine a critical situation in  which the safety of the pedestrian mainly depends on the driverʹs attention to the road environment,  driving control, and speed [31]. The pedestrian’s decisions are influenced by the perceived dynamic  parameters  and  distance  of  the  vehicle,  which  define  the  driver’s  arrival  time  at  the  crosswalk.  Depending on such a time, the driver decides whether to deny or give priority to the pedestrian [32].  Therefore, the time taken by the vehicle to reach the crosswalk as soon as the pedestrian arrives at  the edge of the curb is a relevant variable in the description of the pedestrian ‐ driver interaction.  Such a variable, called Time‐To‐Zebra (𝑍 ) in the literature [31], also determines the time available  for the driver to react to the pedestrian presence, as it is defined by the ratio between the vehicle’s  distance and speed from the crosswalk when the pedestrian is about to cross and the driver perceives  his/her presence.  Some studies have focused on the behavior of drivers while approaching a zebra crossing [30– 34].  However,  the  speed  profiles  of  drivers  engaged  in  taxing  phone  conversations  have  been  insufficiently explored so far. This gap in research is particularly relevant given that mobile phone  use while driving appears to be more widespread among young and less experienced drivers, who  remain over‐represented in road accident statistics [35].  By using a motion‐base driving simulator, the current investigation focused on the effects of a  taxing  hands‐free  mobile  phone  conversation  on  young  drivers’  braking  maneuvers  when  a  pedestrian enters a zebra crossing. In particular, two groups of young drivers were selected. A control  group was formed by individuals driving in an urban scenario with no distraction. An experimental  group included participants who were asked to drive while engaged in narrative discourse retelling  task during a mobile‐phone conversation. The analyses focused on the moment in which the drivers  in  the  two  groups  reached  a  zebra  crossing  with  a  pedestrian  crossing  it.  This  scenario  was  reproduced in the present study by adopting a  3𝑠   (i.e., the pedestrian started crossing the  road when the ratio between the distance from the crosswalk and the vehicle speed was 3 seconds),  as suggested by the reviewed literature [33], with the aim of forcing the vehicle to stop. It is worth  pointing  out  rigorously  that    and 𝑍   do  not  coincide  because  the  driver  changes  his/her  driving behavior as soon as (s)he perceives a possible conflict with the pedestrian (i.e., usually before  the  pedestrian  starts  crossing),  who  in  this  experiment  did  not  appear  suddenly  but  was  clearly  visible  about  200  m  from  the  crosswalk.  Therefore,  the  𝑍   represents  the  actual  interaction  condition: such variable is linked to the kinematic parameters of the vehicle at the moment the driver  reacts to the pedestrian presence and not at the moment the pedestrian starts to cross [33,36]. The  motivation behind accounting for this variable was that it represents an indicator of pedestrian safety  at a crosswalk. Furthermore, we also analyzed the potential effect of gender by controlling for gender‐ related effects within the two groups of participants.  3. Materials and Methods  3.1. Participants  Eighty university students were recruited for the experiment. Two participants were excluded  from the experiment as they experienced motion sickness and simulator discomfort. These young  drivers were recruited by means of a request for participation sent to the university e‐mail addresses  of students, enrolled in different (Civil Engineering, Agricultural Science, Legal Services, and Public  𝑇𝑇 𝑇𝑇 𝑇𝑇𝑍 𝑇𝑇𝑍 𝑇𝑇 Behav. Sci. 2020, 10, 150  4  of  16  Relations) bachelor degree courses of the University of Udine. Inclusion criteria were an age between  20 and 30 years, having a valid European driving license, and the absence of any illness that could  compromise the driving activity. Subjects participated on a voluntary basis with no monetary reward.   All of them filled in a questionnaire [29] on their demographics and driving behavior. Their non‐ verbal  intellective  quotient  (IQ)  was  indirectly  assessed  by  administering  the  Raven’s  Colored  Progressive Matrices [37].  All participants gave their informed consent for inclusion before participating in the study. The  study was conducted in accordance with the Declaration of Helsinki, and the protocol was approved  by the Local Ethics Committee of Udine’s University (Progetto_Guida).  Participants formed a control and an experimental group. The control group was formed by 15  males and 11 females who were asked to drive in a simulated urban scenario with no distraction.  Their mean ages were 23.5 (SD 1.55) for males and 22.6 (SD 1.96) years for females. Their non‐verbal  IQ  levels  were  33.7  (SD  1.63)  for  males  and  32.3  (SD  3.06)  for  females.  The  experimental  group  included 30 males and 22 females who were asked to drive while engaged in narrative discourse  retelling task during a hands‐free mobile phone conversation. Their mean ages were 24.4 years (SD  2.14) and 23.8 (SD 3.36) years, respectively. The average non‐verbal IQs for males and females in the  experimental group were 33.9 (SD 1.72) and 33.2 (SD 2.24), respectively.  The  two  groups  were  balanced  with  respect  to  age  and  IQ  level.  Furthermore,  81%  of  the  participants had held a driving license for at least three years. A total of 53% of participants drove  less than 10,000 km per year; 41% drove about 10,000‐20,000 km per year; the remainder drove more  than 20,000 km in a typical year. None of the participants had received an infraction notice for red  light running (Art. 146), use of the mobile phone (Art. 173) or driving under the influence of alcohol  and/or drugs (Art. 186‐187). However, 21% of them had been involved in a road accident over the  past three years and another 12% had received an infringement notice for exceeding speed limits (Art.  142 of the Italian Road Traffic Code). Finally, many of them (72 %) declared that they use their mobile  phone while driving (please, refer to Table 1 for a complete overview regarding their cellphone use  while driving).  Table 1. Frequency of Mobile Phone Use While Driving (FMPUWD).  Driver characteristics  Count  Percentage  Mobile phone use while driving:     Yes  56  71.8  No  22  28.2  FMPUWD to make or take calls:     At least once in a day (frequent)  16  28.6  Once or twice in a week (moderate freq.)  22  39.3  Once or twice in a month or year (less freq.)  16  28.6  Never  2  3.6  Average time spent on mobile phones while driving (for calls):     < 1 minute  27  48.2  2‐5 minutes  23  41.1  6‐10 minutes  4  7.1  > 10 minutes  2  3.6  Wireless earphones or speakerphone usage (for calls):     Always  34  60.7  Sometimes  18  32.1  Never (handheld use)  4  7.1  FMPUWD to read or write text messages:     At least once in a day (frequent)  14  25.0  Once or twice in a week (moderate freq.)  12  21.4  Once or twice in a month or year (less freq.)  14  25.0  Never  16  28.6  FMUPWD to read e‐mails or surf the internet:     At least once in a day (frequent)  3  5.4  Once or twice in a week (moderate freq.)  6  10.7  Once or twice in a month or year (less freq.)  3  5.4  Never  44  78.6  Behav. Sci. 2020, 10, 150  5  of  16  3.2. AutoSim 1000‐M Driving Simulator  The experiment took place at the Roads Laboratory of the Department of Civil‐Environmental  Engineering  and  Architecture  of  the  University  of  Udine.  Driving  was  simulated  by  using  the  AutoSim 1000‐M car simulator (Figure 1). The simulator cabin, composed of real car parts (the same  interior equipment of a Fiat 500), is mounted on a two‐degree of freedom motion system to reproduce  the  rolls  and  pitches  of  the  vehicle  in  the  virtual  road  environment.  The  combination  of  these  rotations,  as  well  as  the  steering  force  feedback,  provide  the  tested  driver  with  partially  realistic  driving sensations. In front of the driver’s seat and above the dashboard, three Philips 43‐inch LCD  screens, connected to two top‐of‐the‐range PCs with Nvidia GTX graphics boards, allow the road  scenario to  be  visually reproduced  with  a  180° field  of  view.  A  HiFi  sound system  with 3D  and  doppler effect simulates the noise of the vehicle and the driving environment. Different vehicle types  are individually configurable on all relevant parameters (engine power, transmission, physics, etc.)  and such information is transmitted to the hardware interfaces (steering wheel, pedals, gear lever  and handbrake). During the simulation, many dynamic parameters describing the driver’s behavior,  as well as the driver’s actions on the brake pedal, accelerator and steering wheel, can be recorded  with spatial or temporal intervals.  Figure 1. The AutoSim 1000‐M car simulator.  3.3. Experimental Procedure and Virtual Road Scenarios  This study used two road scenarios that have been simulated in a virtual environment by the  Norwegian  company  AutoSim.  Such  scenarios  reproduce  some  Norwegian  localities  and  urban  districts of the City of Tromsø. In particular, a sub‐urban scenario (total driving time of 5 minutes),  with geometric features suitable for the purposes of this study, was chosen to train the participants  of both groups to use the driving simulator (usage of gearshift, steering wheel, clutch, accelerator and  brake).  A  second  typically  urban  scenario  was  engaged  for  the  experimental  driving  condition,  lasting about 15 minutes. The simulated urban environment was characterized by numerous traffic  light  intersections,  rectilinear  short  development  roads,  sharp  curves  (90°),  pedestrian  zebra  crossings. In the present study the traffic flow in the vehicle lane was not implemented in the scenario,  to avoid any influences of the traffic on the driver behavior. The speed limit in the city was mostly 50  km/h, whereas the speed limit in the sub‐urban environment varied between 50 and 60 km/h. In both  scenarios,  the  route  that  participants  were  required  to  follow  was  shown  by  green  arrows  that  appeared on the central screen. In order to restore psychological conditions similar to those at the  beginning of the test and to limit the possible habituation or fatigue of participants, a 5‐minute break  Behav. Sci. 2020, 10, 150  6  of  16  was inserted between the training and the experimental driving, during  which participants were  asked to fill in a questionnaire [29] about their driving styles and daily use of the mobile phone (even  while driving). At the end of the experimental scenario, the participants of both groups completed a  second questionnaire on the experience perceived in the virtual environment.  While driving in the experimental scenario, the participants of both groups experienced a traffic  event: a girl crossed the road on the pedestrian crossings, starting from the sidewalk. Figure 2 shows  the driver’s view of the pedestrian scenario as represented in the driving simulation. This traffic event  took place on a four‐lane road with two lanes in each direction separated by a continuous center line,  where  the  speed  limit  was  50  km/h.  The  crosswalk  has  been  designed  by  placing  appropriate  markings and traffic signs for pedestrian crossing according to Norwegian road standards. The traffic  event was scripted so that the pedestrian would start moving from a sidewalk to the zebra crossing  when the driven car was at 𝑇𝑇𝑍 3𝑠   from the crosswalk itself, at a speed of 1.4 m/s in line with  the reviewed literature [34]. Although the pedestrian scenario originated from the driversʹ peripheral  vision, the drivers had a clear view to the pedestrian and the zebra crossing from 200 m in advance  the crosswalk, where a red traffic light forced the participants of both groups to stop.  Figure 2. Crosswalk scenario in the driving simulator.  The control group drove through the experimental scenario without any imposed cognitive task.  In this way, data  were obtained in  reference to the driving  behavior under conditions of normal  attention on the road (with expected fluctuations of attention levels in monotonous routes). These  data  included:  position  of  the  vehicle  on  the  roadway;  operating  speeds;  accelerations  and  decelerations.  The experimental  group was asked to  drive while making a phone  call that was planned to  diminish the amount of cognitive resources allocated to the driving experience. Specifically, during  the 5‐minute break between the training and the experimental driving conditions, the participants in  the experimental group were shown one of three cartoon‐picture stories made of six images each (the  Flower Pot story [38]; the Nest story [39]; the Quarrel story [40]). The stories were balanced for the  number of concepts, words  and sentences  they  might elicit.  The order  of administration  of these  stories was rotated from participant to participant in order to reduce a possible story bias.  The stories were shown to the participants on a PC turned towards them, so that the examiner  could claim not to know its content. In this way, the possible effect of sharing with the referent was  minimized. Participants were asked to mentally imagine the story reported in the stimulus figures  and not to report it at that moment. The examiner called each participant in the experimental group  prior to the urban drive and a single continuous call occupied both parties until the end of the drive.  For 10 minutes, participants were left free to drive through the urban environment. At the stroke of  the tenth minute, the experimenter asked the drivers, connected to their mobile phones by earphones,  to  tell  the  story  they  had  previously  seen.  During  the  story  retelling  (whose  duration  was  approximately of 2 minutes), the drivers in the experimental group suddenly saw the girl entering  the zebra crossing. Finally, the last few minutes of driving were free of distractions.  3.4. Driving Data  The impact of mobile phone distraction and the potential effect of gender on drivers’ behavior  were assessed considering the vehicle speed and its variations nearby the pedestrian crossing for each  group of drivers. As we did not have cameras that could monitor the participants’ eye movements  (e.g., an eye tracker), the perception of the pedestrian was identified at the moment in which the  Behav. Sci. 2020, 10, 150  7  of  16  driver started to decrease his/her speed, releasing the accelerator pedal. This is a usual practice in  such studies [33‐34,36,41].  The braking behavior of the drivers’ cohort was characterized looking at their speed profiles  along  a  section  of  100 m  in  advance  the  crosswalk  [30]  and  collecting  the  operational  indicators  suggested by the literature [33,34,42]:   𝑉   and 𝐿 : the driver’s speed (or “initial speed”) and associated distance from the crosswalk  when  (s)he  decided  to  release  the  accelerator  pedal  and  decrease  the  vehicle  speed  after  perceiving the pedestrian on the sidewalk;   𝐿 ⁄𝑉 : the expected time for the driver to reach the crossing pedestrian if (s)he continues  driving at the same initial speed 𝑉 ;   𝑉   and 𝐿 : the driver’s speed and associated distance from the axis of the pedestrian crossing  when (s)he applied the brakes;   𝐿 : the distance from the conflict point at which the vehicle’s minimum speed 𝑉   has been  observed;   𝜎 𝑉 :  the  standard  deviation  of  vehicle  speed  during  the  braking  maneuver,  also  called  fluctuation in speed [42];  It is worth noting that the simulated scenario ( 3𝑠 ) necessarily forced the driver to stop  or to drastically reduce the vehicle’s initial speed. For this reason, the minimum speed of the braking  maneuver was not considered among the study variables. Figure 3 shows the drivers’ mean speed  profiles (sketched by means of 𝑉   and 𝐿 , 𝑉   and 𝐿 , 𝑉   and 𝐿 ) for each of the four groups  considered  in  the  study:  MC—male  drivers  in  the  control  group,  ME—male  drivers  in  the  experimental group, FC—female drivers in the control group, FE – female drivers in the experimental  group. All features parameters of participants’ braking maneuvers are reported in the supplementary  material (Table S1).  Figure  3.  Drivers’  mean  speed  profiles.  Legend:  MC:  male  drivers  in  the  control  group;  ME:  male  drivers in the experimental group; FC: female drivers in the control group; FE: female drivers in the  experimental group.  The selected variables were analyzed using a mixed two‐way ANOVA with Group (1. Control  Group; 2. Experimental Group) and Gender (1. Male drivers; 2. Female drivers) as between‐subject  factors, and the driving parameters as dependent variables ( , 𝑉 , 𝐿 ,𝑉 , 𝐿 , 𝐿 , 𝜎 𝑉 ). The  application of the ANOVA test involves the verification of some basic assumptions: the absence of  outliers, the normality of the dependent variables and the homogeneity of the variance among the  groups. In particular, the box‐plots did not identify any outliers among the selected variables, whose  normality was assessed by means of the Shapiro‐Wilk test (p > 0.05). Except for the 𝐿   parameter  associated with the group of male drivers in the experimental group (group ME), all other dependent  variables met the assumption of a normal distribution of scores (Table 2) for each of the four defined  groups. Anyway, the sample size (the group ME consists of 30 drivers) and the robustness of the  𝑇𝑇𝑍 𝑇𝑇𝑍 𝑇𝑇𝑍 Behav. Sci. 2020, 10, 150  8  of  16  ANOVA test against the violation of this assumption [43] made possible the application of such a  method also for the 𝐿   variable. Finally, the Levene’s test (p > 0.05) showed that the variance of each  dependent variable between groups was equal (last row of Table 2). The significance of Group or  Gender effect was evaluated using unweighted means and Type III sums of squares [44].  Table  2.  Checking  ANOVA  test  assumptions.  Legend:  the  first  four  rows  report  the  result  of  the  Shapiro‐Wilk normality test (p‐values) for each of the four groups considered in the study (i.e., FE,  FC, ME, MC) and separately for each variable of the speed profile (i.e., 𝑍 , 𝑉 , 𝐿 ,𝑉 , 𝐿 , 𝐿 ,  𝜎 𝑉 ); the last row reports the result (p‐values) of the variance homogeneity test (or Levene’s test)  that checks whether the variance in scores is the same for each of the four groups, separately for each  variable of the speed profile.  p‐value results (significance value at the p > 0.05 level)  Groups  Tests  𝑻𝑻𝒁   𝑽   𝑳   𝑽   𝑳   𝑳   𝝈 𝑽   𝒊 𝒃 𝑽𝒃 𝒊𝒏𝑽𝒎 𝒏 FE  Shapiro‐Wilk  0.505  0.545  0.888  0.867  0.950  0.944  0.178  FC  Shapiro‐Wilk  0.936  0.956  0.502  0.981  0.565  0.143  0.379  ME  Shapiro‐Wilk  0.835  0.183  0.130  0.159  0.000  0.208  0.727  MC  Shapiro‐Wilk  0.144  0.921  0.225  0.759  0.851  0.359  0.198  ALL  Levene  0.192  0.511  0.812  0.463  0.463  0.991  0.294  Other parameters of interest characterizing participants’ braking maneuvers were the average  deceleration rate (the average deceleration to  pass from 𝑉   to 𝑉 ) [33,34,45] and fluctuations in  position [42], for example with respect to the center of the lane (i.e. the standard deviations of the  distance between the center of the lane and that of the vehicle) . However, none of the variables listed  above met the requirements for applicability of the ANOVA analysis, neither in terms of normality  nor homogeneity of variance among the groups; for this reason, they were not considered in the  following discussion.  4. Results and Discussions  Table  3  reports  the  mean  values  of  the  selected  dependent  variables  of  the  drivers’  braking  behavior. It is worth noting that drivers took, on average, similar time to pass from the initial speed  to the minimum one: an independent samples t‐test was conducted to compare the speed reduction  time (or 𝑇 , the time to pass from 𝑉   to 𝑉 ) between distracted and non‐distracted drivers. There  was no significant difference in scores (𝑡 (39.02) = −1.57, 𝑝   = 0.13) between the control group (9.86s)  and the experimental one (8.42s). This result shows that participants yielded to the pedestrian well  before she started to cross ( 6𝑠 , [36,45]).  Table 3. Mean value (standard deviation) of the speed profile variables across groups. Legend: 𝑍   is the time left for the vehicle to reach the crosswalk; 𝑉   and 𝐿   are speed and associated distance  from  the  crosswalk  when  the  driver  released  the  accelerator  pedal;  𝑉   and  𝐿   are  speed  and  associated distance from the crosswalk when the driver applied the brakes; 𝐿   is the distance from  the crosswalk at which the minimum speed was observed; 𝜎 𝑉   is the standard deviation of vehicle  speeds.  Groups    (s)  𝑽   (m/s)  𝑳   (m)  𝑽   (m/s)  𝑳   (m)  𝑳   (m)  𝝈 𝑽   (‐)  𝒑 𝒊 𝑽𝒊 𝒃 𝑽𝒃 𝑽𝒎𝒏𝒊 𝒏  a  a  a  a  a  a  b 5.76   10.61   59.28   9.61   37.35   9.17   3.85   Control  (1.91)  (1.62)  (15.68)  (2.05)  (14.46)  (2.89)  (0.82)   a  b  b  b  b  a  a 5.23   9.73   50.90   8.67   28.17   8.95   4.21   Experimental  (1.52)  (1.51)  (16.01)  (1.63)  (11.35)  (2.72)  (0.68)  Note: Different superscript letters indicate statistically significant differences between Groups (p < 0.05).  𝑻𝑻𝒁 𝑇𝑇 𝑆𝑅𝑇 𝑆𝑅 𝑽𝒊 𝑇𝑇 Behav. Sci. 2020, 10, 150  9  of  16  4.1. The Actual Time Left for the Vehicle to Arrive at the Conflict Point  As for the actual condition of the vehicle–pedestrian interaction that occurred during the tests   ( ; see Table 3), the analysis showed the absence of any significant Group‐related difference (𝐹 (1,  74) = 1.67, 𝑝   = 0.20) with no effects of Gender (𝐹 (1, 74) = 0.02, 𝑝   = 0.89) nor Group*Gender interaction  (𝐹 (1, 74) = 0.00, 𝑝   = 0.98). Bar graph with mean values and standard deviation errors of the variable  , for both males and females in each Group, is presented in Figure 4.  The mean value of    for the two groups was similar (Control group: 5.76s; Experimental  group:  5.23s,  see  Table  3).  This  result  confirmed  what  was  previously  observed  for  the  speed  reduction time: it showed that the pedestrian has a sufficient safety margin to pass before the car and  that such a driving behavior ( 4𝑠 ) does not influence the safety of the pedestrian [31]. These  findings  add  evidence  to  a  growing  body  of  research  on  cognitive  distraction,  suggesting  that  conversing on a hands‐free mobile phone while driving may have no associated increase in collision  risk  [22]  and,  in  particular  for  this  study,  no  increase  in  pedestrian‐safety  risk.  However,  such  condition  does  not  exclude  the  potential  presence  of  detrimental  driving  performance  effects,  particularly  of  compensatory  nature,  as  can  be  verified  in  the  existing  literature  [46,47].  For  an  exhaustive description of potential reasons why findings of impaired driver performance may not  result in a corresponding increase in crash risk, please refer to Dingus et al [22].  Therefore, it is possible to proceed to a comparison (under equal pedestrian‐safety risk) among  participants’  speed  profiles  with  the  aim  to  detect  the  presence  of  significant  effects  of  cognitive  distraction on driving skills and, consequently, to validate story retelling as an effective method to  increase mental workload in a driving simulation test. In order to carry out such comparison of speed  profiles,  vehicles’  speed  and  distance  from  the  crosswalk  were  analyzed  separately,  as  already  performed by Bella et al. [33,34,47] and Saifuzzaman et al. [42].  Figure 4. Effects of Gender and Group on the variable 𝑇𝑇𝑍 . Legend: Red numbers above the bars  represent mean values of the variable 𝑇𝑇𝑍 , for males (blue bar) and females (red bar) in each Group.  Statistically significant differences are indicated by different superscript letters. Standard deviation  error bars are also reported for each sub‐group.  𝑇𝑇𝑍 𝑇𝑇𝑍 𝑇𝑇𝑍 𝑇𝑇𝑍 Behav. Sci. 2020, 10, 150  10  of  16  4.2. Driver’s Initial Speed and Associated Distance from the Conflict Point  As for the drivers’ initial speed (𝑉 ; see Table 3), the analysis showed the presence of a significant  Group‐related difference with a medium effect size (according to Cohen’s criterion [48]): (𝐹 (1, 74) =  4.94, 𝑝   < 0.03, partial eta squared = 0.06). Interestingly, the analyses revealed the absence of any effect  of gender (𝐹 (1, 74) = 1.21, 𝑝   = 0.28) with no significant Group*Gender interaction (𝐹 (1, 74) = 0.46, 𝑝   = 0.50). Similarly, also on the associated distance from the conflict point (𝐿 , see Table 3), the Group‐ related  difference  was  significant  with  a  medium  effect size  (𝐹 (1,  74)  = 4.22, 𝑝   <  0.04;  partial  eta  squared = 0.05) and no effects of Gender (𝐹 (1, 74) = 0.02, 𝑝   = 0.90) or Group*Gender interaction (𝐹 (1,  74) = 0.36, 𝑝   = 0.55). Bar graphs with mean values and standard deviation errors of the variables 𝑉   and 𝐿 , for both males and females in each Group, are presented in Figure 5.  Overall, these results suggest that distracted drivers (both males and females) tend to proceed  with a lower speed (9.73 < 10.71 m/s, Table 3) than non‐distracted ones, but to begin the braking  operation significantly later than controls (50.90 < 59.28 m, Table 3). The effects on initial speed could  be interpreted as a compensatory effort [27] for the reduction of cognitive resources allocated to the  driving  experience  [49].  In  addition,  the  mean 𝐿   positions  suggest  that  the  engagement  in  the  cognitive task induced a delayed perception of the pedestrian on the sidewalk [29], as the point in  which the driver started to slow down was farther from the crosswalk point for the control group  (59.28 m, Table 3) compared to the experimental one (50.90 m, Table 3).  Figure 5. Effects of Gender and Group on the variables 𝑉   and 𝐿 . Legend: Red numbers above the  bars represent mean values of the variables 𝑉   and 𝐿 , for males (blue bar) and females (red bar) in  each Group. Statistically significant differences are indicated by different superscript letters. Standard  deviation error bars are also reported for each sub‐group.  4.3. Driver’s Speed at Application of the Brakes and Associated Distance from the Conflict Point  As for the drivers’ speed at application of the brakes (𝑉 ; see Table 3) and associated distance  from the conflict point (𝐿 ; see Table 3), the analyses showed the presence of a significant Group‐ related difference with a medium effect size for 𝑉   and a large one for 𝐿   (𝑉 : 𝐹 (1, 74) = 4.38, 𝑝   <  0.04; partial eta squared = 0.06; 𝐿 : 𝐹 (1, 74) = 8.33, 𝑝   < 0.01; partial eta squared = 0.10). In either case,  no effects of Gender (𝑉 : 𝐹 (1, 74) = 0.69, 𝑝   = 0.41; 𝐿 : 𝐹 (1, 74) = 0.32, 𝑝   = 0.58) or Group*Gender  interaction (𝑉 : 𝐹 (1, 74) = 0.17, 𝑝   = 0.68; 𝐿 : 𝐹 (1, 74) = 0.80, 𝑝   = 0.37) were found. Bar graphs with  mean values and standard deviation errors of the variables 𝑉   and 𝐿 , for both males and females  in each Group, are presented in Figure 6.  These results confirmed what was previously observed for the variables 𝑉   and 𝐿 , showing  that the distraction negatively affects the speed profile, at least in the first phase.  Behav. Sci. 2020, 10, 150  11  of  16  Figure 6. Effects of Gender and Group on the variables 𝑉   and 𝐿 . Legend: Red numbers above the  bars represent mean values of the variables 𝑉   and 𝐿 , for males (blue bar) and females (red bar) in  each Group. Statistically significant differences are indicated by different superscript letters. Standard  deviation error bars are also reported for each sub‐group.  4.4. Distance from the Conflict Point at the End of the Braking Maneuver  As for the distance from the conflict point at the end of the braking maneuver (𝐿 ; see Table  3), the analysis showed the absence of any significant Group‐related difference (𝐹 (1, 74) = 0.01, 𝑝   =  0.92) with no effects of Gender (𝐹 (1, 74) = 0.00, 𝑝   = 0.95) or Group*Gender interaction (𝐹 (1, 74) = 2.20,  𝑝   = 0.14). Bar graphs with mean values and standard deviation errors of the variable 𝐿 , for both  males and females in each Group, are presented in Figure 7.  This outcome suggests that, even if effects of the cognitive distraction can be noted in the first  phases of the yielding maneuver, the risk‐compensating behavior of the drivers in the experimental  group may be effective in stopping the vehicle at a distance from the crosswalk comparable to that of  participants in the control group. Such a result further confirms that pedestrian safety has not been  compromised.  The findings in terms of the drivers’ initial and final positions lead to the obvious conclusion  that  stopping  distances  were  different  across  the  groups:  a  two‐way  between‐groups  analysis  of  variance on braking distance showed the presence of a significant Group‐related difference with a  medium effect size (𝐹 (1, 74) = 4.01, 𝑝   = 0.05, partial eta squared = 0.05). No effects of Gender (𝐹 (1, 74)  = 0.02, 𝑝   = 0.89) or Group*Gender interaction (𝐹 (1, 74) = 0.11, 𝑝   = 0.74) was found. In fact, the mean  value of the braking distance for distracted drivers (41.90 m) was smaller than that for non‐distracted  drivers (50.10 m).  Behav. Sci. 2020, 10, 150  12  of  16  Figure 7. Effects of Gender and Group on the variable 𝐿 . Legend: Red numbers above the bars  represent mean values of the variable 𝐿 , for males (blue bar) and females (red bar) in each Group.  Statistically significant differences are indicated by different superscript letters. Standard deviation  error bars are also reported for each sub‐group.  4.5. Fluctuation in Speed  Bar graphs with mean values and standard deviation errors of the variable 𝜎 𝑉 , for both males  and females in each  Group,  are presented in Figure 8. A significant main effect of mobile phone  distraction on fluctuation in speed was observed with a medium effect size (𝐹 (1, 74) = 4.29, 𝑝   < 0.04;  partial eta squared = 0.06) but no Gender (𝐹 (1, 74) = 3.25, 𝑝   = 0.08) or Gender*Group interaction (𝐹 (1,  74) = 0.09, 𝑝   = 0.76). This suggests that 𝜎 𝑉   increases with the engagement in the planned cognitive  task as distracted drivers may find it difficult to keep speed variations under control. For example  (see Table 3), the fluctuation in speed for drivers in the experimental group was 7.1% higher than that  for participants in the control group.  Figure 8. Effects of Gender and Group on the variable 𝜎 𝑉 . Legend: Red numbers above the bars  represent mean values of the variable 𝜎 𝑉 , for males (blue bar) and females (red bar) in each Group.  Statistically significant differences are indicated by different superscript letters. Standard deviation  error bars are also reported for each sub‐group.  Behav. Sci. 2020, 10, 150  13  of  16  5. Conclusions  This  study  compared  the  braking  maneuvers  of  drivers  distracted  by  a  planned  hands‐free  mobile phone conversation (experimental group) with those of un‐distracted drivers (control group).  Driving data from a cohort of 78 young drivers, aged 20–30 years old, were collected using a virtual  car driving simulator. Immersed in a simulated urban scenario, participants were required to respond  to an ordinary traffic event: a pedestrian entering a zebra crossing from a sidewalk. The phone call  was planned to diminish the amount of cognitive resources allocated to the driving experience. The  results of the statistical analyses showed that hands‐free mobile phone conversations significantly  affected the yielding maneuver. In particular, the effect was statistically significant on speed selection  and fluctuation, and on distances from the crosswalk at which the driver released the accelerator  pedal or applied the brakes. In fact, the drivers in the experimental group maintained lower speeds  compared to baseline drivers, who were left free to drive without any imposed cognitive task. This  finding could reflect compensatory behavior for the increased risk associated with the mobile phone  conversations, even when earphones are used. Such risk‐compensatory behavior has been elsewhere  observed and reported in the literature [27,50]. The increase of fluctuation in speed suggests that  mobile phone distraction impairs speed control while coping with pedestrians crossing the road [42].  Furthermore, the distances kept by the two groups from the crosswalk in two different moments of  the  operation  (i.e.,  𝐿   and  𝐿 )  suggest  that  distracted  drivers  perceived  the  pedestrian  on  the  sidewalk later than baseline drivers. This delayed their braking response, which happened much  closer to the conflict point [34]. Differently, no difference was found between behavior of male or  female  drivers,  who  seem  to  have  the  same  affected  performance  while  approaching  the  zebra  crossing.  Based on the foregoing findings, there is sufficient evidence that story retelling is effective in  reproducing  the  effects  of  cognitive  distraction  on  driving  performance  in  a  car  simulation  experiment. This result is not trivial because, at the moment, a protocol or a procedure has not yet  been definitively identified for the execution of simulated driving studies aimed at evaluating the  driving  performance  affected  by  the  engagement  in  a  cognitive  secondary  task.  Therefore,  the  procedure presented in this study, designed primarily from a psychological point of view, is a useful  reference for researchers studying driving behavior, affected by distraction, in response to new road‐ design solutions or specific traffic events.  This study contributes to the growing evidence that hands‐free mobile phone use while driving  significantly affects driving performance [27,29,46,47,49]. However, further assessments on a wider  cohort of drivers are needed, not only to confirm the conclusions of this study, but also to investigate  and compare the effect of the planned cognitive distraction on different groups, such as younger and  older drivers, also considering behavioral components like aggressiveness. In addition, the narrative  production skills in participants engaged in the simulated driving task will be addressed in future  studies.  Supplementary Materials: The following table is available online at www.mdpi.com/2076‐328X/10/10/150/s1,  Table S1: Features parameters of the participantsʹ braking maneuvers.  Author  Contributions:  Conceptualization,  N.B.,  A.M.  and  M.M.;  Methodology,  N.B.,  A.M.  and  M.M.;  Validation, N.B., A.M. and M.M.; Formal analysis, N.B., A.M. and M.M.; Investigation, N.B., A.M. and M.M.;  Resources, N.B. and A.M.; Data Curation, N.B., A.M. and M.M.; Writing—original draft preparation, N.B., A.M.  and M.M.; Writing—review and editing, N.B., A.M. and M.M.; Visualization, N.B., A.M. and M.M.; Supervision,  N.B.; Project administration, N.B., A.M. and M.M. All authors have read and agreed to the published version of  the manuscript.  Funding: This research received no external funding.  Conflicts of Interest: The authors declare no conflict of interest.  Behav. Sci. 2020, 10, 150  14  of  16  References  1. Wilde, G.J. Beyond the concept of risk homeostatis: Suggestions for research and application towards the  prevention of accidents and lifestyle‐related disease. Accid. Anal. Prev. 1986, 18, 377–401, doi:10.1016/0001‐ 4575(86)90012‐6.  2. Wilde, G.J.S.  Risk homeostasis  theory  and traffic accidents: propositions, deductions and  discussion of  dissension in recent reactions. Ergonomics 1988, 31, 441–468, doi:10.1080/00140138808966691.  3. Cartes, O. Multiple Perspectives. In Human Factors for Highway Engineers, 1st ed.; Fuller, R., Santos, J.A.,  Eds.; Emerald Group Publishing Limited: Bradford, UK, 2002; pp. 11–21.  4. Theeuwes,  J.;  Godthelp,  H.  Self‐explaining  roads.  Saf.  Sci.  1995,  19,  217–225,  doi:10.1016/0925‐ 7535(94)00022‐u.  5. Saad, F. Ergonomics of the Driver’s Interface with the Road Environment. In Human Factors for Highway  Engineers; Elsevier BV: Amsterdam, The Netherlands, 2002; pp. 23–41.  6. National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA). Driver electronic device use in 2018. Traffic  Safety Facts 2019, Paper No. DOT HS 812 818.  7. National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA). Driver electronic device use in 2017. Traffic  Safety Facts 2019, Paper No. DOT HS 812 665.  8. White, K.M.; Hyde, M.K.; Walsh, S.P.; Watson, B. Mobile phone use while driving: An investigation of the  beliefs influencing drivers’ hands‐free and hand‐held mobile phone use. Transp. Res. Part F: Traffic Psychol.  Behav. 2010, 13, 9–20, doi:10.1016/j.trf.2009.09.004.  9. Atwood, J.; Guo, F.; Fitch, G.; Dingus, T.A. The driver‐level crash risk associated with daily cellphone use  and cellphone use while driving. Accid. Anal. Prev. 2018, 119, 149–154, doi:10.1016/j.aap.2018.07.007.  10. Horrey, W.J.; Wickens, C.D. Examining the Impact of Cell Phone Conversations on Driving Using Meta‐ Analytic  Techniques.  Hum.  Factors:  J.  Hum.  Factors  Ergon.  Soc.  2006,  48,  196–205,  doi:10.1518/001872006776412135.  11. Caird,  J.K.;  Willness,  C.R.;  Steel,  P.;  Scialfa,  C.  A  meta‐analysis  of  the  effects  of  cell  phones  on  driver  performance. Accid. Anal. Prev. 2008, 40, 1282–1293, doi:10.1016/j.aap.2008.01.009.  12. Regan, M.A.; Young, K.; Lee J. Driver Distraction: Theory, Effects, and Mitigation, 1st ed.; CRC Press: New  York, NY, USA, 2009.  13. Pascual‐Ferrá, P.; Liu, Y.; Beatty, M.J. A Meta‐Analytic Comparison of the Effects of Text Messaging to  Substance‐Induced  Impairment  on  Driving  Performance.  Commun.  Res.  Rep.  2012,  29,  227–238,  doi:10.1080/08824096.2012.696079.  14. Caird, J.K.; Johnston, K.A.; Willness, C.R.; Asbridge, M.; Steel, P. A meta‐analysis of the effects of texting  on driving. Accid. Anal. Prev. 2014, 71, 311–318, doi:10.1016/j.aap.2014.06.005.  15. Lee,  J.;  Young,  K.;  Regan,  M.  Defining  Driver  Distraction.  In  Driver  Distraction;  Informa  UK  Limited:  London, UK, 2008; pp. 31–40.  16. Just, M.A.; Keller, T.A.; Cynkar, J. A decrease in brain activation associated with driving when listening to  someone speak. Brain Res. 2008, 1205, 70–80, doi:10.1016/j.brainres.2007.12.075.  17. Strayer, D.L.; Drews, F.A.; Johnston, W.A. Cell phone‐induced failures of visual attention during simulated  driving. J. Exp. Psychol. Appl. 2003, 9, 23–32, doi:10.1037/1076‐898x.9.1.23.  18. Amado, S.; Ulupınar, P. The effects of conversation on attention and peripheral detection: Is talking with a  passenger and talking on the cell phone different? Transp. Res. Part F: Traffic Psychol. Behav. 2005, 8, 383– 395, doi:10.1016/j.trf.2005.05.001.  19. Van  Schagen,  I.;  Sagberg,  F.  The  Potential  Benefits  of  Naturalistic  Driving  for  Road  Safety  Research:  Theoretical and Empirical Considerations and Challenges for the Future. Procedia—Soc. Behav. Sci. 2012, 48,  692–701, doi:10.1016/j.sbspro.2012.06.1047.  20. Dingus, T.; Guo, F.; Lee, S.; Antin, J.F.; Perez, M.A.; Buchanan‐King, M.; Hankey, J. Driver crash risk factors  and  prevalence  evaluation  using  naturalistic  driving  data.  Proc.  Natl.  Acad.  Sci.  2016,  113,  2636–2641,  doi:10.1073/pnas.1513271113.  21. Guo, F.; Klauer, S.E.; Fang, Y.; Hankey, J.M.; Antin, J.F.; Perez, M.A.; E Lee, S.; A Dingus, T. The effects of  age  on  crash  risk  associated  with  driver  distraction.  Int.  J.  Epidemiology  2016,  46,  258–265,  doi:10.1093/ije/dyw234.  22. Dingus, T.A.; Owens, J.M.; Guo, F.; Fang, Y.; Perez, M.A.; McClafferty, J.; Buchanan‐King, M.; Fitch, G.M.  The prevalence of and crash risk associated with primarily cognitive secondary tasks. Saf. Sci. 2019, 119,  98–105, doi:10.1016/j.ssci.2019.01.005.  Behav. Sci. 2020, 10, 150  15  of  16  23. Chen, F.; Peng, H.; Ma, X.; Liang, J.; Hao, W.; Pan, X. Examining the safety of trucks under crosswind at  bridge‐tunnel  section:  A  driving  simulator  study.  Tunn.  Undergr.  Space  Technol.  2019,  92,  103034,  doi:10.1016/j.tust.2019.103034.  24. Bella, F. Can Driving Simulators Contribute to Solving Critical Issues in Geometric Design? Transp. Res. Rec.  J. Transp. Res. Board 2009, 2138, 120–126, doi:10.3141/2138‐16.  25. Burns, P.C.; Parkes, A.; Burton, S.; Smith, R.K.; Burch, D. How dangerous is driving with a mobile phone?  Benchmarking the impairment to alcohol. Transport Research Laboratory (TRL) 2002, Report No. TRL547.  26. Rakauskas,  M.E.;  Gugerty,  L.J.;  Ward,  N.J.  Effects  of  naturalistic  cell  phone  conversations  on  driving  performance. J. Saf. Res. 2004, 35, 453–464, doi:10.1016/j.jsr.2004.06.003.  27. Törnros, J.; Bolling, A. Mobile phone use—Effects of conversation on mental workload and driving speed  in  rural  and  urban  environments.  Transp.  Res.  Part  F:  Traffic  Psychol.  Behav.  2006,  9,  298–306,  doi:10.1016/j.trf.2006.01.008.  28. Stavrinos,  D.;  Jones,  J.L.;  Garner,  A.A.;  Griffin,  R.;  Franklin,  C.A.;  Ball,  D.;  Welburn,  S.C.;  Ball,  K.K.;  Sisiopiku, V.P.; Fine, P. Impact of distracted driving on safety and traffic flow. Accid. Anal. Prev. 2013, 61,  63–70, doi:10.1016/j.aap.2013.02.003.  29. Haque, M.; Washington, S. A parametric duration model of the reaction times of drivers distracted by  mobile phone conversations. Accid. Anal. Prev. 2014, 62, 42–53, doi:10.1016/j.aap.2013.09.010.  30. Domenichini, L.; Branzi, V.; Smorti, M. Influence of drivers’ psychological risk profiles on the effectiveness  of traffic calming measures. Accid. Anal. Prev. 2019, 123, 243–255, doi:10.1016/j.aap.2018.11.025.  31. Várhelyi, A. Drivers’ speed behaviour at a zebra crossing: a case study. Accid. Anal. Prev. 1998, 30, 731–743,  doi:10.1016/s0001‐4575(98)00026‐8.  32. Fuller, R. A conceptualization of driving behaviour as threat avoidance. Ergonomics 1984, 27, 1139–1155,  doi:10.1080/00140138408963596.  33. Bella, F.; Silvestri, M. Effects of safety measures on driver’s speed behavior at pedestrian crossings. Accid.  Anal. Prev. 2015, 83, 111–124, doi:10.1016/j.aap.2015.07.016.  34. Bella,  F.;  Borrelli,  V.;  Silvestri, M.; Nobili,  F.  Effects  on  Driver’s  Behavior of  Illegal  Pedestrian  Crossings.  In  Proceedings  of  the  Software  Engineering  in  Intelligent  Systems;  Springer  Science  and  Business  Media  LLC:  Heidelberg, Germany, 2018; Vol. 786, pp. 802–812.  35. Ābele, L.; Haustein, S.; Martinussen, L.M.; Møller, M. Improving drivers’ hazard perception in pedestrian‐ related situations based on a short simulator‐based intervention. Transp. Res. Part F: Traffic Psychol. Behav.  2019, 62, 1–10, doi:10.1016/j.trf.2018.12.013.  36. Bella, F.; Natale, V.; Silvestri, M. Driver‐pedestrian interaction under different road environments. Transp.  Res. Procedia 2017, 27, 148–155, doi:10.1016/j.trpro.2017.12.093.  37. Raven, J.C. Progressive matrices: A perceptual test of intelligence, 1st ed.; H. K. Lewis & Co. Ltd.: London, UK,  1938.  38. Huber, W.; Gleber, J. Linguistic and nonlinguistic processing of narratives in aphasia. Brain Lang. 1982, 16,  1–18, doi:10.1016/0093‐934x(82)90069‐4.  39. Paradis,  M.  The  Assessment  of  Bilingual  Aphasia.  In  The  Assessment  of  Bilingual  Aphasia;  Informa  UK  Limited: London, UK, 2014.  40. Nicholas,  L.E.;  Brookshire,  R.H.  A  System  for  Quantifying  the  Informativeness  and  Efficiency  of  the  Connected  Speech  of  Adults  with  Aphasia.  J.  Speech,  Lang.  Hear.  Res.  1993,  36,  338–350,  doi:10.1044/jshr.3602.338.  41. Haque, M.M.; Washington, S. Stopping behaviour of drivers distracted by mobile phone conversations.  Proceedings of the 36th Australasian Transport Research Forum (ATRF 2013), Brisbane, QLD, Australia, 2– 4 October 2013.  42. Saifuzzaman,  M.;  Haque,  M.;  Zheng,  Z.;  Washington,  S.  Impact  of  mobile  phone  use  on  car‐following  behaviour of young drivers. Accid. Anal. Prev. 2015, 82, 10–19, doi:10.1016/j.aap.2015.05.001.  43. Gravetter, F.J.; Wallnau, L.B. Statistics for the Behavioral Sciences, 9th ed.; Wadsworth Cengage Learning:  Belmont, USA, 2012.  44. Online Statistics Education: A Multimedia Course of Study. Available online: http://onlinestatbook.com/  (accessed on 9 September 2020).  45. Obeid, H.; Abkarian, H.; Abou‐Zeid, M.; Kaysi, I. Analyzing driver‐pedestrian interaction in a mixed‐street  environment using a driving simulator. Accid. Anal. Prev. 2017, 108, 56–65, doi:10.1016/j.aap.2017.08.005.  Behav. Sci. 2020, 10, 150  16  of  16  46. Cooper, J.M.; Medeiros‐Ward, N.; Strayer, D.L. The impact of eye movements and cognitive workload on  lateral  position  variability  in  driving.  Hum.  Factors:  J.  Hum.  Factors  Ergon.  Soc.  2013,  55,  1001–1014,  doi:10.1177/0018720813480177.  47. Bella, F.; Natale, V.; Silvestri, M.; Nobili, F. Drivers’ Behavior in Pedestrian Detection: Effects of Road Types.  In Proceedings of the Software Engineering in Intelligent Systems; Springer Science and Business Media  LLC: Heidelberg, Germany, 2018; Vol. 786, pp. 813–822.  48. Cohen, J. Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences, 2nd ed.; L. Erlbaum Associates: Hillsdale, NJ,  USA, 1988.   driving: Effects on visual search, discrimination, and  49. Recarte, M.A.; Nunes, L.M. Mental workload while decision making. J. Exp. Psychol. Appl. 2003, 9, 119–137, doi:10.1037/1076‐898x.9.2.119.  50. Strayer,  D.;  Cooper,  J.;  Drews,  F.  Profiles  in  Cell  Phone‐Induced  Driver  Distraction;  Informa  UK  Limited:  London, UK, 2011.  © 2020 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland. This article is an open access  article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution  (CC BY) license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).  http://www.deepdyve.com/assets/images/DeepDyve-Logo-lg.png Behavioral Sciences Multidisciplinary Digital Publishing Institute

Drivers’ Braking Behavior Affected by Cognitive Distractions: An Experimental Investigation with a Virtual Car Simulator

Behavioral Sciences , Volume 10 (10) – Oct 1, 2020

Loading next page...
 
/lp/multidisciplinary-digital-publishing-institute/drivers-braking-behavior-affected-by-cognitive-distractions-an-cBTSX9KqCm

References (58)

Publisher
Multidisciplinary Digital Publishing Institute
Copyright
© 1996-2020 MDPI (Basel, Switzerland) unless otherwise stated Disclaimer The statements, opinions and data contained in the journals are solely those of the individual authors and contributors and not of the publisher and the editor(s). Terms and Conditions Privacy Policy
ISSN
2076-328X
DOI
10.3390/bs10100150
Publisher site
See Article on Publisher Site

Abstract

Article  Drivers’ Braking Behavior Affected by Cognitive  Distractions: An Experimental Investigation with a  Virtual Car Simulator  1, 2,3 1 Nicola Baldo  *, Andrea Marini   and Matteo Miani      Polytechnic Department of Engineering and Architecture (DPIA), University of Udine,   Via del Cotonificio 114, 33100 Udine, Italy; matteo.miani@phd.units.it    Department of Languages and Literatures, Communication, Education and Society (DILL),   University of Udine, Via Margreth 3, 33100 Udine, Italy; andrea.marini@uniud.it    Claudiana—Landesfachhochschule für Gesundheitsberufe, I‐39100 Bolzano, Italy  *  Correspondence: nicola.baldo@uniud.it; Tel.: +39‐0432‐558‐745 (N.B.)  Received: 4 August 2020; Accepted: 29 September 2020; Published: 1 October 2020  Abstract: In this study, a cohort of 78 university students performed a driving experience in a virtual  urban scenario, by means of a car driving simulator, to examine effects of a planned hands‐free  mobile phone conversation on young drivers’ braking behaviors. To this aim, a control group was  left  free  to  drive  without  any  imposed  cognitive  task.  An  experimental  group  faced  the  same  scenario while engaged in a phone call. The conversation via earphones was arranged to diminish  the  amount  of  cognitive  resources  allocated  to  the  driving  task.  For  both  groups,  the  analyses  focused on the moment at which a child entered a pedestrian crossing from a sidewalk. The results  of a mixed two‐way ANOVA showed the presence of a significant difference for distracted and non‐ distracted drivers with the absence of gender‐related differences across the two groups. Distracted  participants assumed lower initial speeds, took the first action to stop at shorter distances from the  zebra crossing, and had more difficulty in keeping speed variations under control. These findings  suggest  that  the  distraction  induced  by  the  use  of  earphones  may  induce  risk  compensation  behaviors  and  delay  pedestrian  perception.  Moreover,  the  effects  on  the  participantsʹ  braking  behavior suggest that the procedure adopted to increase cognitive load, based on a story retelling,  is an effective method to analyze the impact of hands‐free cellphone use on driving skills in a car  simulation experiment.  Keywords:  pedestrian  crossing;  driver’s  behavior;  car  driving  simulator;  cognitive  distractions;  human factors; speed reduction measures; earphones.  1. Introduction  Driving is a complex activity that requires the integration of both subjective (e.g., driver’s health  state, experience, concentration level) and objective (e.g., road condition) variables. Drivers need to  constantly monitor the road [1,2] as the information provided by the road environment is pivotal to  avoid dangerous behaviors [3–5].  Road safety is significantly affected by the concentration levels of drivers. Indeed, they are often  distracted by a number of events. They may be mind‐wandering or engaged in a conversation with  a passenger or a distant friend through their mobile phones. Such events might significantly lower  the cognitive resources employed to monitor the road and induce risky behaviors. For instance, the  National Highway Transportation Safety Administration (NHTSA) estimated that in 2018 9.7% of  drivers in the United States used a mobile phone while driving. In particular, mobile phone use is  most frequent among female  drivers  below 24  years  of age  [6], with an  increasing  percentage  of  drivers using hands‐free mobile phones [7]. Furthermore, White et al. [8] showed that 43% of a cohort  Behav. Sci. 2020, 10, 150; doi:10.3390/bs10100150  www.mdpi.com/journal/behavsci  Behav. Sci. 2020, 10, 150  2  of  16  of 796 drivers in Australia answered calls daily, 36% of them made calls, 27% read text messages,  while 18% even sent them. Similarly, Atwood et al. [9] observed an average of 1.6 texts and 1.2 calls  per hour of driving by collecting the text and call records of 557 US drivers involved in a three‐year  naturalistic driving study.  Such distractions may significantly affect drivers’ performance in different ways. For example,  they  may  determine  a  reduction  in  speed  control,  difficulties  in  maintaining  the  appropriate  trajectories, and even increase their reaction times in responding to hazards [10–14]. This is likely  determined  by  a  reduction  of  the  cognitive  resources  assigned  to  the  driving  task  [15]  as  the  distraction induced by the use of a cellphone significantly alters the brain activity associated with  driving [16]. Therefore, the increased cognitive load related to a telephone call reduces the attention  to the road inducing an “inattentional blindness” [17]: the distracted driver’s brain receives the visual  input regarding the road environment but does not process such information at a conscious level.  This means that the driver is “blind” to such information even if (s)he saw it. Finally, Amado and  Ulupınar [18] observed the negative effects of conversation with a remote person or an in‐vehicle  person on the driver’s attention level and hazard perception skills, showing that these effects did not  depend on conversation type (remote/in‐person).  Obviously,  these  considerations  pose  serious  safety  problems  that  need  to  be  considered  in  experimental  research  activities.  Among  the  research  methods  that  have  contributed  to  the  understanding of crash‐relevant behaviors and the identification of safety‐critical events, Naturalistic  Driving (ND) studies play a fundamental role [19]. In ND studies, recording equipment (including  small video cameras and sensors) is installed in participating volunteer drivers’ cars and, for several  months  to  several  years,  these  devices  register  the  vehicle’s  speed,  acceleration/deceleration  and  direction, the driver’s gaze shifts, head and hand movements, as well as road, traffic, and weather  characteristics. The recorded data are used to identify, by means of kinematic triggers, the safety‐ critical events, such as crashes and near‐miss incidents, with the aim of evaluating risk factors during  the seconds leading up to a crash and determining the risks associated with various observed drivers’  behaviors (e.g. phoning, talking with passengers on board, speeding). The relative risk of a safety‐ critical event caused by a given behavior can be estimated by comparing the occurrence of such risk‐ related behavior at the time of the crash or near‐miss incident with the proportion of the normal‐ driving time where the selected behavior occurs (also called the “prevalence” of the potential risk‐ related  behavior).  In  particular,  Dingus  et  al.  [20]  reported  that  almost  90%  of  the  crash  events  recorded  in the National Academy of Science‐sponsored  ND studies were determined by driver‐ related  factors  (i.e.,  errors,  impairments,  fatigue,  and  distraction)  and,  especially,  by  the  visual‐ manual secondary task distraction resulting from the use of a handheld mobile phone (i.e., dialing,  talking, texting, reaching for the phone or browsing on the phone). Such behaviors increase the risk  of a car accident by 3.6 times. In addition, Guo et al. [21] showed that the risk of secondary‐task  engagement is higher for younger drivers compared with middle‐aged drivers. A recent study [9]  showed that cellphone texting and calling are still common while driving and drivers who have high  prevalence of cellphone use have higher crash rates: with respect to the average cellphone use of 557  US drivers, the crash rate increased for every additional text per day and for every text per hour of  driving.  On  the  contrary,  Dingus  et  al.  [22]  showed  that,  even  if  significantly  affecting  driving  performance,  distraction  (i.e.,  talking/singing  alone  in  the  vehicle,  conversing  on  a  handheld  or  hands‐free cellphone, and conversing with a passenger) did not increase the odds ratio of a car crash.  Naturalistic studies have provided relevant information about the prevalence of various risk‐ related behaviors. Nonetheless, the use of driving simulators can be informative in research activities  aimed at assessing the common effects of such behaviors on the road users’ driving performance and  at improving road geometric design criteria [23,24]. As for the use of mobile phones, in Burns et al.  [25] cellphone conversations affected speed control and response to traffic signals more than having  a blood alcohol level of 80 mg/100 ml. Furthermore, Rakauskas et al. [26] reported that the cognitive  distraction  induced  by  mobile  phone  use  may  cause  slower  driving  speeds  with  significant  fluctuations.  The  reduction  in  speed  has  been  interpreted  as  a  risk  compensatory  effect  for  the  increased mental workload [27].  By controlling  different driving conditions (i.e., free flow, stable  Behav. Sci. 2020, 10, 150  3  of  16  flow,  and  oversaturation)  with  a  driving  simulator,  Stavrinos  et  al.  [28]  showed  that  distracted  driving,  particularly  texting,  may  lead to  risky  behaviors  with  a  negative  impact  on  traffic  flow.  Similarly, in Haque and Washington [29], cognitive distractions significantly compromised reaction  times in a cohort of young drivers while facing a traffic event (i.e., a pedestrian entering a zebra  crossing  from  a  sidewalk). Unfortunately, to the best  of  our knowledge,  potential  gender‐related  effects have been only scarcely considered in driving simulator studies [30].  2. Research Topic and Scope  Encounters between cars and pedestrians at the zebra crossing determine a critical situation in  which the safety of the pedestrian mainly depends on the driverʹs attention to the road environment,  driving control, and speed [31]. The pedestrian’s decisions are influenced by the perceived dynamic  parameters  and  distance  of  the  vehicle,  which  define  the  driver’s  arrival  time  at  the  crosswalk.  Depending on such a time, the driver decides whether to deny or give priority to the pedestrian [32].  Therefore, the time taken by the vehicle to reach the crosswalk as soon as the pedestrian arrives at  the edge of the curb is a relevant variable in the description of the pedestrian ‐ driver interaction.  Such a variable, called Time‐To‐Zebra (𝑍 ) in the literature [31], also determines the time available  for the driver to react to the pedestrian presence, as it is defined by the ratio between the vehicle’s  distance and speed from the crosswalk when the pedestrian is about to cross and the driver perceives  his/her presence.  Some studies have focused on the behavior of drivers while approaching a zebra crossing [30– 34].  However,  the  speed  profiles  of  drivers  engaged  in  taxing  phone  conversations  have  been  insufficiently explored so far. This gap in research is particularly relevant given that mobile phone  use while driving appears to be more widespread among young and less experienced drivers, who  remain over‐represented in road accident statistics [35].  By using a motion‐base driving simulator, the current investigation focused on the effects of a  taxing  hands‐free  mobile  phone  conversation  on  young  drivers’  braking  maneuvers  when  a  pedestrian enters a zebra crossing. In particular, two groups of young drivers were selected. A control  group was formed by individuals driving in an urban scenario with no distraction. An experimental  group included participants who were asked to drive while engaged in narrative discourse retelling  task during a mobile‐phone conversation. The analyses focused on the moment in which the drivers  in  the  two  groups  reached  a  zebra  crossing  with  a  pedestrian  crossing  it.  This  scenario  was  reproduced in the present study by adopting a  3𝑠   (i.e., the pedestrian started crossing the  road when the ratio between the distance from the crosswalk and the vehicle speed was 3 seconds),  as suggested by the reviewed literature [33], with the aim of forcing the vehicle to stop. It is worth  pointing  out  rigorously  that    and 𝑍   do  not  coincide  because  the  driver  changes  his/her  driving behavior as soon as (s)he perceives a possible conflict with the pedestrian (i.e., usually before  the  pedestrian  starts  crossing),  who  in  this  experiment  did  not  appear  suddenly  but  was  clearly  visible  about  200  m  from  the  crosswalk.  Therefore,  the  𝑍   represents  the  actual  interaction  condition: such variable is linked to the kinematic parameters of the vehicle at the moment the driver  reacts to the pedestrian presence and not at the moment the pedestrian starts to cross [33,36]. The  motivation behind accounting for this variable was that it represents an indicator of pedestrian safety  at a crosswalk. Furthermore, we also analyzed the potential effect of gender by controlling for gender‐ related effects within the two groups of participants.  3. Materials and Methods  3.1. Participants  Eighty university students were recruited for the experiment. Two participants were excluded  from the experiment as they experienced motion sickness and simulator discomfort. These young  drivers were recruited by means of a request for participation sent to the university e‐mail addresses  of students, enrolled in different (Civil Engineering, Agricultural Science, Legal Services, and Public  𝑇𝑇 𝑇𝑇 𝑇𝑇𝑍 𝑇𝑇𝑍 𝑇𝑇 Behav. Sci. 2020, 10, 150  4  of  16  Relations) bachelor degree courses of the University of Udine. Inclusion criteria were an age between  20 and 30 years, having a valid European driving license, and the absence of any illness that could  compromise the driving activity. Subjects participated on a voluntary basis with no monetary reward.   All of them filled in a questionnaire [29] on their demographics and driving behavior. Their non‐ verbal  intellective  quotient  (IQ)  was  indirectly  assessed  by  administering  the  Raven’s  Colored  Progressive Matrices [37].  All participants gave their informed consent for inclusion before participating in the study. The  study was conducted in accordance with the Declaration of Helsinki, and the protocol was approved  by the Local Ethics Committee of Udine’s University (Progetto_Guida).  Participants formed a control and an experimental group. The control group was formed by 15  males and 11 females who were asked to drive in a simulated urban scenario with no distraction.  Their mean ages were 23.5 (SD 1.55) for males and 22.6 (SD 1.96) years for females. Their non‐verbal  IQ  levels  were  33.7  (SD  1.63)  for  males  and  32.3  (SD  3.06)  for  females.  The  experimental  group  included 30 males and 22 females who were asked to drive while engaged in narrative discourse  retelling task during a hands‐free mobile phone conversation. Their mean ages were 24.4 years (SD  2.14) and 23.8 (SD 3.36) years, respectively. The average non‐verbal IQs for males and females in the  experimental group were 33.9 (SD 1.72) and 33.2 (SD 2.24), respectively.  The  two  groups  were  balanced  with  respect  to  age  and  IQ  level.  Furthermore,  81%  of  the  participants had held a driving license for at least three years. A total of 53% of participants drove  less than 10,000 km per year; 41% drove about 10,000‐20,000 km per year; the remainder drove more  than 20,000 km in a typical year. None of the participants had received an infraction notice for red  light running (Art. 146), use of the mobile phone (Art. 173) or driving under the influence of alcohol  and/or drugs (Art. 186‐187). However, 21% of them had been involved in a road accident over the  past three years and another 12% had received an infringement notice for exceeding speed limits (Art.  142 of the Italian Road Traffic Code). Finally, many of them (72 %) declared that they use their mobile  phone while driving (please, refer to Table 1 for a complete overview regarding their cellphone use  while driving).  Table 1. Frequency of Mobile Phone Use While Driving (FMPUWD).  Driver characteristics  Count  Percentage  Mobile phone use while driving:     Yes  56  71.8  No  22  28.2  FMPUWD to make or take calls:     At least once in a day (frequent)  16  28.6  Once or twice in a week (moderate freq.)  22  39.3  Once or twice in a month or year (less freq.)  16  28.6  Never  2  3.6  Average time spent on mobile phones while driving (for calls):     < 1 minute  27  48.2  2‐5 minutes  23  41.1  6‐10 minutes  4  7.1  > 10 minutes  2  3.6  Wireless earphones or speakerphone usage (for calls):     Always  34  60.7  Sometimes  18  32.1  Never (handheld use)  4  7.1  FMPUWD to read or write text messages:     At least once in a day (frequent)  14  25.0  Once or twice in a week (moderate freq.)  12  21.4  Once or twice in a month or year (less freq.)  14  25.0  Never  16  28.6  FMUPWD to read e‐mails or surf the internet:     At least once in a day (frequent)  3  5.4  Once or twice in a week (moderate freq.)  6  10.7  Once or twice in a month or year (less freq.)  3  5.4  Never  44  78.6  Behav. Sci. 2020, 10, 150  5  of  16  3.2. AutoSim 1000‐M Driving Simulator  The experiment took place at the Roads Laboratory of the Department of Civil‐Environmental  Engineering  and  Architecture  of  the  University  of  Udine.  Driving  was  simulated  by  using  the  AutoSim 1000‐M car simulator (Figure 1). The simulator cabin, composed of real car parts (the same  interior equipment of a Fiat 500), is mounted on a two‐degree of freedom motion system to reproduce  the  rolls  and  pitches  of  the  vehicle  in  the  virtual  road  environment.  The  combination  of  these  rotations,  as  well  as  the  steering  force  feedback,  provide  the  tested  driver  with  partially  realistic  driving sensations. In front of the driver’s seat and above the dashboard, three Philips 43‐inch LCD  screens, connected to two top‐of‐the‐range PCs with Nvidia GTX graphics boards, allow the road  scenario to  be  visually reproduced  with  a  180° field  of  view.  A  HiFi  sound system  with 3D  and  doppler effect simulates the noise of the vehicle and the driving environment. Different vehicle types  are individually configurable on all relevant parameters (engine power, transmission, physics, etc.)  and such information is transmitted to the hardware interfaces (steering wheel, pedals, gear lever  and handbrake). During the simulation, many dynamic parameters describing the driver’s behavior,  as well as the driver’s actions on the brake pedal, accelerator and steering wheel, can be recorded  with spatial or temporal intervals.  Figure 1. The AutoSim 1000‐M car simulator.  3.3. Experimental Procedure and Virtual Road Scenarios  This study used two road scenarios that have been simulated in a virtual environment by the  Norwegian  company  AutoSim.  Such  scenarios  reproduce  some  Norwegian  localities  and  urban  districts of the City of Tromsø. In particular, a sub‐urban scenario (total driving time of 5 minutes),  with geometric features suitable for the purposes of this study, was chosen to train the participants  of both groups to use the driving simulator (usage of gearshift, steering wheel, clutch, accelerator and  brake).  A  second  typically  urban  scenario  was  engaged  for  the  experimental  driving  condition,  lasting about 15 minutes. The simulated urban environment was characterized by numerous traffic  light  intersections,  rectilinear  short  development  roads,  sharp  curves  (90°),  pedestrian  zebra  crossings. In the present study the traffic flow in the vehicle lane was not implemented in the scenario,  to avoid any influences of the traffic on the driver behavior. The speed limit in the city was mostly 50  km/h, whereas the speed limit in the sub‐urban environment varied between 50 and 60 km/h. In both  scenarios,  the  route  that  participants  were  required  to  follow  was  shown  by  green  arrows  that  appeared on the central screen. In order to restore psychological conditions similar to those at the  beginning of the test and to limit the possible habituation or fatigue of participants, a 5‐minute break  Behav. Sci. 2020, 10, 150  6  of  16  was inserted between the training and the experimental driving, during  which participants were  asked to fill in a questionnaire [29] about their driving styles and daily use of the mobile phone (even  while driving). At the end of the experimental scenario, the participants of both groups completed a  second questionnaire on the experience perceived in the virtual environment.  While driving in the experimental scenario, the participants of both groups experienced a traffic  event: a girl crossed the road on the pedestrian crossings, starting from the sidewalk. Figure 2 shows  the driver’s view of the pedestrian scenario as represented in the driving simulation. This traffic event  took place on a four‐lane road with two lanes in each direction separated by a continuous center line,  where  the  speed  limit  was  50  km/h.  The  crosswalk  has  been  designed  by  placing  appropriate  markings and traffic signs for pedestrian crossing according to Norwegian road standards. The traffic  event was scripted so that the pedestrian would start moving from a sidewalk to the zebra crossing  when the driven car was at 𝑇𝑇𝑍 3𝑠   from the crosswalk itself, at a speed of 1.4 m/s in line with  the reviewed literature [34]. Although the pedestrian scenario originated from the driversʹ peripheral  vision, the drivers had a clear view to the pedestrian and the zebra crossing from 200 m in advance  the crosswalk, where a red traffic light forced the participants of both groups to stop.  Figure 2. Crosswalk scenario in the driving simulator.  The control group drove through the experimental scenario without any imposed cognitive task.  In this way, data  were obtained in  reference to the driving  behavior under conditions of normal  attention on the road (with expected fluctuations of attention levels in monotonous routes). These  data  included:  position  of  the  vehicle  on  the  roadway;  operating  speeds;  accelerations  and  decelerations.  The experimental  group was asked to  drive while making a phone  call that was planned to  diminish the amount of cognitive resources allocated to the driving experience. Specifically, during  the 5‐minute break between the training and the experimental driving conditions, the participants in  the experimental group were shown one of three cartoon‐picture stories made of six images each (the  Flower Pot story [38]; the Nest story [39]; the Quarrel story [40]). The stories were balanced for the  number of concepts, words  and sentences  they  might elicit.  The order  of administration  of these  stories was rotated from participant to participant in order to reduce a possible story bias.  The stories were shown to the participants on a PC turned towards them, so that the examiner  could claim not to know its content. In this way, the possible effect of sharing with the referent was  minimized. Participants were asked to mentally imagine the story reported in the stimulus figures  and not to report it at that moment. The examiner called each participant in the experimental group  prior to the urban drive and a single continuous call occupied both parties until the end of the drive.  For 10 minutes, participants were left free to drive through the urban environment. At the stroke of  the tenth minute, the experimenter asked the drivers, connected to their mobile phones by earphones,  to  tell  the  story  they  had  previously  seen.  During  the  story  retelling  (whose  duration  was  approximately of 2 minutes), the drivers in the experimental group suddenly saw the girl entering  the zebra crossing. Finally, the last few minutes of driving were free of distractions.  3.4. Driving Data  The impact of mobile phone distraction and the potential effect of gender on drivers’ behavior  were assessed considering the vehicle speed and its variations nearby the pedestrian crossing for each  group of drivers. As we did not have cameras that could monitor the participants’ eye movements  (e.g., an eye tracker), the perception of the pedestrian was identified at the moment in which the  Behav. Sci. 2020, 10, 150  7  of  16  driver started to decrease his/her speed, releasing the accelerator pedal. This is a usual practice in  such studies [33‐34,36,41].  The braking behavior of the drivers’ cohort was characterized looking at their speed profiles  along  a  section  of  100 m  in  advance  the  crosswalk  [30]  and  collecting  the  operational  indicators  suggested by the literature [33,34,42]:   𝑉   and 𝐿 : the driver’s speed (or “initial speed”) and associated distance from the crosswalk  when  (s)he  decided  to  release  the  accelerator  pedal  and  decrease  the  vehicle  speed  after  perceiving the pedestrian on the sidewalk;   𝐿 ⁄𝑉 : the expected time for the driver to reach the crossing pedestrian if (s)he continues  driving at the same initial speed 𝑉 ;   𝑉   and 𝐿 : the driver’s speed and associated distance from the axis of the pedestrian crossing  when (s)he applied the brakes;   𝐿 : the distance from the conflict point at which the vehicle’s minimum speed 𝑉   has been  observed;   𝜎 𝑉 :  the  standard  deviation  of  vehicle  speed  during  the  braking  maneuver,  also  called  fluctuation in speed [42];  It is worth noting that the simulated scenario ( 3𝑠 ) necessarily forced the driver to stop  or to drastically reduce the vehicle’s initial speed. For this reason, the minimum speed of the braking  maneuver was not considered among the study variables. Figure 3 shows the drivers’ mean speed  profiles (sketched by means of 𝑉   and 𝐿 , 𝑉   and 𝐿 , 𝑉   and 𝐿 ) for each of the four groups  considered  in  the  study:  MC—male  drivers  in  the  control  group,  ME—male  drivers  in  the  experimental group, FC—female drivers in the control group, FE – female drivers in the experimental  group. All features parameters of participants’ braking maneuvers are reported in the supplementary  material (Table S1).  Figure  3.  Drivers’  mean  speed  profiles.  Legend:  MC:  male  drivers  in  the  control  group;  ME:  male  drivers in the experimental group; FC: female drivers in the control group; FE: female drivers in the  experimental group.  The selected variables were analyzed using a mixed two‐way ANOVA with Group (1. Control  Group; 2. Experimental Group) and Gender (1. Male drivers; 2. Female drivers) as between‐subject  factors, and the driving parameters as dependent variables ( , 𝑉 , 𝐿 ,𝑉 , 𝐿 , 𝐿 , 𝜎 𝑉 ). The  application of the ANOVA test involves the verification of some basic assumptions: the absence of  outliers, the normality of the dependent variables and the homogeneity of the variance among the  groups. In particular, the box‐plots did not identify any outliers among the selected variables, whose  normality was assessed by means of the Shapiro‐Wilk test (p > 0.05). Except for the 𝐿   parameter  associated with the group of male drivers in the experimental group (group ME), all other dependent  variables met the assumption of a normal distribution of scores (Table 2) for each of the four defined  groups. Anyway, the sample size (the group ME consists of 30 drivers) and the robustness of the  𝑇𝑇𝑍 𝑇𝑇𝑍 𝑇𝑇𝑍 Behav. Sci. 2020, 10, 150  8  of  16  ANOVA test against the violation of this assumption [43] made possible the application of such a  method also for the 𝐿   variable. Finally, the Levene’s test (p > 0.05) showed that the variance of each  dependent variable between groups was equal (last row of Table 2). The significance of Group or  Gender effect was evaluated using unweighted means and Type III sums of squares [44].  Table  2.  Checking  ANOVA  test  assumptions.  Legend:  the  first  four  rows  report  the  result  of  the  Shapiro‐Wilk normality test (p‐values) for each of the four groups considered in the study (i.e., FE,  FC, ME, MC) and separately for each variable of the speed profile (i.e., 𝑍 , 𝑉 , 𝐿 ,𝑉 , 𝐿 , 𝐿 ,  𝜎 𝑉 ); the last row reports the result (p‐values) of the variance homogeneity test (or Levene’s test)  that checks whether the variance in scores is the same for each of the four groups, separately for each  variable of the speed profile.  p‐value results (significance value at the p > 0.05 level)  Groups  Tests  𝑻𝑻𝒁   𝑽   𝑳   𝑽   𝑳   𝑳   𝝈 𝑽   𝒊 𝒃 𝑽𝒃 𝒊𝒏𝑽𝒎 𝒏 FE  Shapiro‐Wilk  0.505  0.545  0.888  0.867  0.950  0.944  0.178  FC  Shapiro‐Wilk  0.936  0.956  0.502  0.981  0.565  0.143  0.379  ME  Shapiro‐Wilk  0.835  0.183  0.130  0.159  0.000  0.208  0.727  MC  Shapiro‐Wilk  0.144  0.921  0.225  0.759  0.851  0.359  0.198  ALL  Levene  0.192  0.511  0.812  0.463  0.463  0.991  0.294  Other parameters of interest characterizing participants’ braking maneuvers were the average  deceleration rate (the average deceleration to  pass from 𝑉   to 𝑉 ) [33,34,45] and fluctuations in  position [42], for example with respect to the center of the lane (i.e. the standard deviations of the  distance between the center of the lane and that of the vehicle) . However, none of the variables listed  above met the requirements for applicability of the ANOVA analysis, neither in terms of normality  nor homogeneity of variance among the groups; for this reason, they were not considered in the  following discussion.  4. Results and Discussions  Table  3  reports  the  mean  values  of  the  selected  dependent  variables  of  the  drivers’  braking  behavior. It is worth noting that drivers took, on average, similar time to pass from the initial speed  to the minimum one: an independent samples t‐test was conducted to compare the speed reduction  time (or 𝑇 , the time to pass from 𝑉   to 𝑉 ) between distracted and non‐distracted drivers. There  was no significant difference in scores (𝑡 (39.02) = −1.57, 𝑝   = 0.13) between the control group (9.86s)  and the experimental one (8.42s). This result shows that participants yielded to the pedestrian well  before she started to cross ( 6𝑠 , [36,45]).  Table 3. Mean value (standard deviation) of the speed profile variables across groups. Legend: 𝑍   is the time left for the vehicle to reach the crosswalk; 𝑉   and 𝐿   are speed and associated distance  from  the  crosswalk  when  the  driver  released  the  accelerator  pedal;  𝑉   and  𝐿   are  speed  and  associated distance from the crosswalk when the driver applied the brakes; 𝐿   is the distance from  the crosswalk at which the minimum speed was observed; 𝜎 𝑉   is the standard deviation of vehicle  speeds.  Groups    (s)  𝑽   (m/s)  𝑳   (m)  𝑽   (m/s)  𝑳   (m)  𝑳   (m)  𝝈 𝑽   (‐)  𝒑 𝒊 𝑽𝒊 𝒃 𝑽𝒃 𝑽𝒎𝒏𝒊 𝒏  a  a  a  a  a  a  b 5.76   10.61   59.28   9.61   37.35   9.17   3.85   Control  (1.91)  (1.62)  (15.68)  (2.05)  (14.46)  (2.89)  (0.82)   a  b  b  b  b  a  a 5.23   9.73   50.90   8.67   28.17   8.95   4.21   Experimental  (1.52)  (1.51)  (16.01)  (1.63)  (11.35)  (2.72)  (0.68)  Note: Different superscript letters indicate statistically significant differences between Groups (p < 0.05).  𝑻𝑻𝒁 𝑇𝑇 𝑆𝑅𝑇 𝑆𝑅 𝑽𝒊 𝑇𝑇 Behav. Sci. 2020, 10, 150  9  of  16  4.1. The Actual Time Left for the Vehicle to Arrive at the Conflict Point  As for the actual condition of the vehicle–pedestrian interaction that occurred during the tests   ( ; see Table 3), the analysis showed the absence of any significant Group‐related difference (𝐹 (1,  74) = 1.67, 𝑝   = 0.20) with no effects of Gender (𝐹 (1, 74) = 0.02, 𝑝   = 0.89) nor Group*Gender interaction  (𝐹 (1, 74) = 0.00, 𝑝   = 0.98). Bar graph with mean values and standard deviation errors of the variable  , for both males and females in each Group, is presented in Figure 4.  The mean value of    for the two groups was similar (Control group: 5.76s; Experimental  group:  5.23s,  see  Table  3).  This  result  confirmed  what  was  previously  observed  for  the  speed  reduction time: it showed that the pedestrian has a sufficient safety margin to pass before the car and  that such a driving behavior ( 4𝑠 ) does not influence the safety of the pedestrian [31]. These  findings  add  evidence  to  a  growing  body  of  research  on  cognitive  distraction,  suggesting  that  conversing on a hands‐free mobile phone while driving may have no associated increase in collision  risk  [22]  and,  in  particular  for  this  study,  no  increase  in  pedestrian‐safety  risk.  However,  such  condition  does  not  exclude  the  potential  presence  of  detrimental  driving  performance  effects,  particularly  of  compensatory  nature,  as  can  be  verified  in  the  existing  literature  [46,47].  For  an  exhaustive description of potential reasons why findings of impaired driver performance may not  result in a corresponding increase in crash risk, please refer to Dingus et al [22].  Therefore, it is possible to proceed to a comparison (under equal pedestrian‐safety risk) among  participants’  speed  profiles  with  the  aim  to  detect  the  presence  of  significant  effects  of  cognitive  distraction on driving skills and, consequently, to validate story retelling as an effective method to  increase mental workload in a driving simulation test. In order to carry out such comparison of speed  profiles,  vehicles’  speed  and  distance  from  the  crosswalk  were  analyzed  separately,  as  already  performed by Bella et al. [33,34,47] and Saifuzzaman et al. [42].  Figure 4. Effects of Gender and Group on the variable 𝑇𝑇𝑍 . Legend: Red numbers above the bars  represent mean values of the variable 𝑇𝑇𝑍 , for males (blue bar) and females (red bar) in each Group.  Statistically significant differences are indicated by different superscript letters. Standard deviation  error bars are also reported for each sub‐group.  𝑇𝑇𝑍 𝑇𝑇𝑍 𝑇𝑇𝑍 𝑇𝑇𝑍 Behav. Sci. 2020, 10, 150  10  of  16  4.2. Driver’s Initial Speed and Associated Distance from the Conflict Point  As for the drivers’ initial speed (𝑉 ; see Table 3), the analysis showed the presence of a significant  Group‐related difference with a medium effect size (according to Cohen’s criterion [48]): (𝐹 (1, 74) =  4.94, 𝑝   < 0.03, partial eta squared = 0.06). Interestingly, the analyses revealed the absence of any effect  of gender (𝐹 (1, 74) = 1.21, 𝑝   = 0.28) with no significant Group*Gender interaction (𝐹 (1, 74) = 0.46, 𝑝   = 0.50). Similarly, also on the associated distance from the conflict point (𝐿 , see Table 3), the Group‐ related  difference  was  significant  with  a  medium  effect size  (𝐹 (1,  74)  = 4.22, 𝑝   <  0.04;  partial  eta  squared = 0.05) and no effects of Gender (𝐹 (1, 74) = 0.02, 𝑝   = 0.90) or Group*Gender interaction (𝐹 (1,  74) = 0.36, 𝑝   = 0.55). Bar graphs with mean values and standard deviation errors of the variables 𝑉   and 𝐿 , for both males and females in each Group, are presented in Figure 5.  Overall, these results suggest that distracted drivers (both males and females) tend to proceed  with a lower speed (9.73 < 10.71 m/s, Table 3) than non‐distracted ones, but to begin the braking  operation significantly later than controls (50.90 < 59.28 m, Table 3). The effects on initial speed could  be interpreted as a compensatory effort [27] for the reduction of cognitive resources allocated to the  driving  experience  [49].  In  addition,  the  mean 𝐿   positions  suggest  that  the  engagement  in  the  cognitive task induced a delayed perception of the pedestrian on the sidewalk [29], as the point in  which the driver started to slow down was farther from the crosswalk point for the control group  (59.28 m, Table 3) compared to the experimental one (50.90 m, Table 3).  Figure 5. Effects of Gender and Group on the variables 𝑉   and 𝐿 . Legend: Red numbers above the  bars represent mean values of the variables 𝑉   and 𝐿 , for males (blue bar) and females (red bar) in  each Group. Statistically significant differences are indicated by different superscript letters. Standard  deviation error bars are also reported for each sub‐group.  4.3. Driver’s Speed at Application of the Brakes and Associated Distance from the Conflict Point  As for the drivers’ speed at application of the brakes (𝑉 ; see Table 3) and associated distance  from the conflict point (𝐿 ; see Table 3), the analyses showed the presence of a significant Group‐ related difference with a medium effect size for 𝑉   and a large one for 𝐿   (𝑉 : 𝐹 (1, 74) = 4.38, 𝑝   <  0.04; partial eta squared = 0.06; 𝐿 : 𝐹 (1, 74) = 8.33, 𝑝   < 0.01; partial eta squared = 0.10). In either case,  no effects of Gender (𝑉 : 𝐹 (1, 74) = 0.69, 𝑝   = 0.41; 𝐿 : 𝐹 (1, 74) = 0.32, 𝑝   = 0.58) or Group*Gender  interaction (𝑉 : 𝐹 (1, 74) = 0.17, 𝑝   = 0.68; 𝐿 : 𝐹 (1, 74) = 0.80, 𝑝   = 0.37) were found. Bar graphs with  mean values and standard deviation errors of the variables 𝑉   and 𝐿 , for both males and females  in each Group, are presented in Figure 6.  These results confirmed what was previously observed for the variables 𝑉   and 𝐿 , showing  that the distraction negatively affects the speed profile, at least in the first phase.  Behav. Sci. 2020, 10, 150  11  of  16  Figure 6. Effects of Gender and Group on the variables 𝑉   and 𝐿 . Legend: Red numbers above the  bars represent mean values of the variables 𝑉   and 𝐿 , for males (blue bar) and females (red bar) in  each Group. Statistically significant differences are indicated by different superscript letters. Standard  deviation error bars are also reported for each sub‐group.  4.4. Distance from the Conflict Point at the End of the Braking Maneuver  As for the distance from the conflict point at the end of the braking maneuver (𝐿 ; see Table  3), the analysis showed the absence of any significant Group‐related difference (𝐹 (1, 74) = 0.01, 𝑝   =  0.92) with no effects of Gender (𝐹 (1, 74) = 0.00, 𝑝   = 0.95) or Group*Gender interaction (𝐹 (1, 74) = 2.20,  𝑝   = 0.14). Bar graphs with mean values and standard deviation errors of the variable 𝐿 , for both  males and females in each Group, are presented in Figure 7.  This outcome suggests that, even if effects of the cognitive distraction can be noted in the first  phases of the yielding maneuver, the risk‐compensating behavior of the drivers in the experimental  group may be effective in stopping the vehicle at a distance from the crosswalk comparable to that of  participants in the control group. Such a result further confirms that pedestrian safety has not been  compromised.  The findings in terms of the drivers’ initial and final positions lead to the obvious conclusion  that  stopping  distances  were  different  across  the  groups:  a  two‐way  between‐groups  analysis  of  variance on braking distance showed the presence of a significant Group‐related difference with a  medium effect size (𝐹 (1, 74) = 4.01, 𝑝   = 0.05, partial eta squared = 0.05). No effects of Gender (𝐹 (1, 74)  = 0.02, 𝑝   = 0.89) or Group*Gender interaction (𝐹 (1, 74) = 0.11, 𝑝   = 0.74) was found. In fact, the mean  value of the braking distance for distracted drivers (41.90 m) was smaller than that for non‐distracted  drivers (50.10 m).  Behav. Sci. 2020, 10, 150  12  of  16  Figure 7. Effects of Gender and Group on the variable 𝐿 . Legend: Red numbers above the bars  represent mean values of the variable 𝐿 , for males (blue bar) and females (red bar) in each Group.  Statistically significant differences are indicated by different superscript letters. Standard deviation  error bars are also reported for each sub‐group.  4.5. Fluctuation in Speed  Bar graphs with mean values and standard deviation errors of the variable 𝜎 𝑉 , for both males  and females in each  Group,  are presented in Figure 8. A significant main effect of mobile phone  distraction on fluctuation in speed was observed with a medium effect size (𝐹 (1, 74) = 4.29, 𝑝   < 0.04;  partial eta squared = 0.06) but no Gender (𝐹 (1, 74) = 3.25, 𝑝   = 0.08) or Gender*Group interaction (𝐹 (1,  74) = 0.09, 𝑝   = 0.76). This suggests that 𝜎 𝑉   increases with the engagement in the planned cognitive  task as distracted drivers may find it difficult to keep speed variations under control. For example  (see Table 3), the fluctuation in speed for drivers in the experimental group was 7.1% higher than that  for participants in the control group.  Figure 8. Effects of Gender and Group on the variable 𝜎 𝑉 . Legend: Red numbers above the bars  represent mean values of the variable 𝜎 𝑉 , for males (blue bar) and females (red bar) in each Group.  Statistically significant differences are indicated by different superscript letters. Standard deviation  error bars are also reported for each sub‐group.  Behav. Sci. 2020, 10, 150  13  of  16  5. Conclusions  This  study  compared  the  braking  maneuvers  of  drivers  distracted  by  a  planned  hands‐free  mobile phone conversation (experimental group) with those of un‐distracted drivers (control group).  Driving data from a cohort of 78 young drivers, aged 20–30 years old, were collected using a virtual  car driving simulator. Immersed in a simulated urban scenario, participants were required to respond  to an ordinary traffic event: a pedestrian entering a zebra crossing from a sidewalk. The phone call  was planned to diminish the amount of cognitive resources allocated to the driving experience. The  results of the statistical analyses showed that hands‐free mobile phone conversations significantly  affected the yielding maneuver. In particular, the effect was statistically significant on speed selection  and fluctuation, and on distances from the crosswalk at which the driver released the accelerator  pedal or applied the brakes. In fact, the drivers in the experimental group maintained lower speeds  compared to baseline drivers, who were left free to drive without any imposed cognitive task. This  finding could reflect compensatory behavior for the increased risk associated with the mobile phone  conversations, even when earphones are used. Such risk‐compensatory behavior has been elsewhere  observed and reported in the literature [27,50]. The increase of fluctuation in speed suggests that  mobile phone distraction impairs speed control while coping with pedestrians crossing the road [42].  Furthermore, the distances kept by the two groups from the crosswalk in two different moments of  the  operation  (i.e.,  𝐿   and  𝐿 )  suggest  that  distracted  drivers  perceived  the  pedestrian  on  the  sidewalk later than baseline drivers. This delayed their braking response, which happened much  closer to the conflict point [34]. Differently, no difference was found between behavior of male or  female  drivers,  who  seem  to  have  the  same  affected  performance  while  approaching  the  zebra  crossing.  Based on the foregoing findings, there is sufficient evidence that story retelling is effective in  reproducing  the  effects  of  cognitive  distraction  on  driving  performance  in  a  car  simulation  experiment. This result is not trivial because, at the moment, a protocol or a procedure has not yet  been definitively identified for the execution of simulated driving studies aimed at evaluating the  driving  performance  affected  by  the  engagement  in  a  cognitive  secondary  task.  Therefore,  the  procedure presented in this study, designed primarily from a psychological point of view, is a useful  reference for researchers studying driving behavior, affected by distraction, in response to new road‐ design solutions or specific traffic events.  This study contributes to the growing evidence that hands‐free mobile phone use while driving  significantly affects driving performance [27,29,46,47,49]. However, further assessments on a wider  cohort of drivers are needed, not only to confirm the conclusions of this study, but also to investigate  and compare the effect of the planned cognitive distraction on different groups, such as younger and  older drivers, also considering behavioral components like aggressiveness. In addition, the narrative  production skills in participants engaged in the simulated driving task will be addressed in future  studies.  Supplementary Materials: The following table is available online at www.mdpi.com/2076‐328X/10/10/150/s1,  Table S1: Features parameters of the participantsʹ braking maneuvers.  Author  Contributions:  Conceptualization,  N.B.,  A.M.  and  M.M.;  Methodology,  N.B.,  A.M.  and  M.M.;  Validation, N.B., A.M. and M.M.; Formal analysis, N.B., A.M. and M.M.; Investigation, N.B., A.M. and M.M.;  Resources, N.B. and A.M.; Data Curation, N.B., A.M. and M.M.; Writing—original draft preparation, N.B., A.M.  and M.M.; Writing—review and editing, N.B., A.M. and M.M.; Visualization, N.B., A.M. and M.M.; Supervision,  N.B.; Project administration, N.B., A.M. and M.M. All authors have read and agreed to the published version of  the manuscript.  Funding: This research received no external funding.  Conflicts of Interest: The authors declare no conflict of interest.  Behav. Sci. 2020, 10, 150  14  of  16  References  1. Wilde, G.J. Beyond the concept of risk homeostatis: Suggestions for research and application towards the  prevention of accidents and lifestyle‐related disease. Accid. Anal. Prev. 1986, 18, 377–401, doi:10.1016/0001‐ 4575(86)90012‐6.  2. Wilde, G.J.S.  Risk homeostasis  theory  and traffic accidents: propositions, deductions and  discussion of  dissension in recent reactions. Ergonomics 1988, 31, 441–468, doi:10.1080/00140138808966691.  3. Cartes, O. Multiple Perspectives. In Human Factors for Highway Engineers, 1st ed.; Fuller, R., Santos, J.A.,  Eds.; Emerald Group Publishing Limited: Bradford, UK, 2002; pp. 11–21.  4. Theeuwes,  J.;  Godthelp,  H.  Self‐explaining  roads.  Saf.  Sci.  1995,  19,  217–225,  doi:10.1016/0925‐ 7535(94)00022‐u.  5. Saad, F. Ergonomics of the Driver’s Interface with the Road Environment. In Human Factors for Highway  Engineers; Elsevier BV: Amsterdam, The Netherlands, 2002; pp. 23–41.  6. National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA). Driver electronic device use in 2018. Traffic  Safety Facts 2019, Paper No. DOT HS 812 818.  7. National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA). Driver electronic device use in 2017. Traffic  Safety Facts 2019, Paper No. DOT HS 812 665.  8. White, K.M.; Hyde, M.K.; Walsh, S.P.; Watson, B. Mobile phone use while driving: An investigation of the  beliefs influencing drivers’ hands‐free and hand‐held mobile phone use. Transp. Res. Part F: Traffic Psychol.  Behav. 2010, 13, 9–20, doi:10.1016/j.trf.2009.09.004.  9. Atwood, J.; Guo, F.; Fitch, G.; Dingus, T.A. The driver‐level crash risk associated with daily cellphone use  and cellphone use while driving. Accid. Anal. Prev. 2018, 119, 149–154, doi:10.1016/j.aap.2018.07.007.  10. Horrey, W.J.; Wickens, C.D. Examining the Impact of Cell Phone Conversations on Driving Using Meta‐ Analytic  Techniques.  Hum.  Factors:  J.  Hum.  Factors  Ergon.  Soc.  2006,  48,  196–205,  doi:10.1518/001872006776412135.  11. Caird,  J.K.;  Willness,  C.R.;  Steel,  P.;  Scialfa,  C.  A  meta‐analysis  of  the  effects  of  cell  phones  on  driver  performance. Accid. Anal. Prev. 2008, 40, 1282–1293, doi:10.1016/j.aap.2008.01.009.  12. Regan, M.A.; Young, K.; Lee J. Driver Distraction: Theory, Effects, and Mitigation, 1st ed.; CRC Press: New  York, NY, USA, 2009.  13. Pascual‐Ferrá, P.; Liu, Y.; Beatty, M.J. A Meta‐Analytic Comparison of the Effects of Text Messaging to  Substance‐Induced  Impairment  on  Driving  Performance.  Commun.  Res.  Rep.  2012,  29,  227–238,  doi:10.1080/08824096.2012.696079.  14. Caird, J.K.; Johnston, K.A.; Willness, C.R.; Asbridge, M.; Steel, P. A meta‐analysis of the effects of texting  on driving. Accid. Anal. Prev. 2014, 71, 311–318, doi:10.1016/j.aap.2014.06.005.  15. Lee,  J.;  Young,  K.;  Regan,  M.  Defining  Driver  Distraction.  In  Driver  Distraction;  Informa  UK  Limited:  London, UK, 2008; pp. 31–40.  16. Just, M.A.; Keller, T.A.; Cynkar, J. A decrease in brain activation associated with driving when listening to  someone speak. Brain Res. 2008, 1205, 70–80, doi:10.1016/j.brainres.2007.12.075.  17. Strayer, D.L.; Drews, F.A.; Johnston, W.A. Cell phone‐induced failures of visual attention during simulated  driving. J. Exp. Psychol. Appl. 2003, 9, 23–32, doi:10.1037/1076‐898x.9.1.23.  18. Amado, S.; Ulupınar, P. The effects of conversation on attention and peripheral detection: Is talking with a  passenger and talking on the cell phone different? Transp. Res. Part F: Traffic Psychol. Behav. 2005, 8, 383– 395, doi:10.1016/j.trf.2005.05.001.  19. Van  Schagen,  I.;  Sagberg,  F.  The  Potential  Benefits  of  Naturalistic  Driving  for  Road  Safety  Research:  Theoretical and Empirical Considerations and Challenges for the Future. Procedia—Soc. Behav. Sci. 2012, 48,  692–701, doi:10.1016/j.sbspro.2012.06.1047.  20. Dingus, T.; Guo, F.; Lee, S.; Antin, J.F.; Perez, M.A.; Buchanan‐King, M.; Hankey, J. Driver crash risk factors  and  prevalence  evaluation  using  naturalistic  driving  data.  Proc.  Natl.  Acad.  Sci.  2016,  113,  2636–2641,  doi:10.1073/pnas.1513271113.  21. Guo, F.; Klauer, S.E.; Fang, Y.; Hankey, J.M.; Antin, J.F.; Perez, M.A.; E Lee, S.; A Dingus, T. The effects of  age  on  crash  risk  associated  with  driver  distraction.  Int.  J.  Epidemiology  2016,  46,  258–265,  doi:10.1093/ije/dyw234.  22. Dingus, T.A.; Owens, J.M.; Guo, F.; Fang, Y.; Perez, M.A.; McClafferty, J.; Buchanan‐King, M.; Fitch, G.M.  The prevalence of and crash risk associated with primarily cognitive secondary tasks. Saf. Sci. 2019, 119,  98–105, doi:10.1016/j.ssci.2019.01.005.  Behav. Sci. 2020, 10, 150  15  of  16  23. Chen, F.; Peng, H.; Ma, X.; Liang, J.; Hao, W.; Pan, X. Examining the safety of trucks under crosswind at  bridge‐tunnel  section:  A  driving  simulator  study.  Tunn.  Undergr.  Space  Technol.  2019,  92,  103034,  doi:10.1016/j.tust.2019.103034.  24. Bella, F. Can Driving Simulators Contribute to Solving Critical Issues in Geometric Design? Transp. Res. Rec.  J. Transp. Res. Board 2009, 2138, 120–126, doi:10.3141/2138‐16.  25. Burns, P.C.; Parkes, A.; Burton, S.; Smith, R.K.; Burch, D. How dangerous is driving with a mobile phone?  Benchmarking the impairment to alcohol. Transport Research Laboratory (TRL) 2002, Report No. TRL547.  26. Rakauskas,  M.E.;  Gugerty,  L.J.;  Ward,  N.J.  Effects  of  naturalistic  cell  phone  conversations  on  driving  performance. J. Saf. Res. 2004, 35, 453–464, doi:10.1016/j.jsr.2004.06.003.  27. Törnros, J.; Bolling, A. Mobile phone use—Effects of conversation on mental workload and driving speed  in  rural  and  urban  environments.  Transp.  Res.  Part  F:  Traffic  Psychol.  Behav.  2006,  9,  298–306,  doi:10.1016/j.trf.2006.01.008.  28. Stavrinos,  D.;  Jones,  J.L.;  Garner,  A.A.;  Griffin,  R.;  Franklin,  C.A.;  Ball,  D.;  Welburn,  S.C.;  Ball,  K.K.;  Sisiopiku, V.P.; Fine, P. Impact of distracted driving on safety and traffic flow. Accid. Anal. Prev. 2013, 61,  63–70, doi:10.1016/j.aap.2013.02.003.  29. Haque, M.; Washington, S. A parametric duration model of the reaction times of drivers distracted by  mobile phone conversations. Accid. Anal. Prev. 2014, 62, 42–53, doi:10.1016/j.aap.2013.09.010.  30. Domenichini, L.; Branzi, V.; Smorti, M. Influence of drivers’ psychological risk profiles on the effectiveness  of traffic calming measures. Accid. Anal. Prev. 2019, 123, 243–255, doi:10.1016/j.aap.2018.11.025.  31. Várhelyi, A. Drivers’ speed behaviour at a zebra crossing: a case study. Accid. Anal. Prev. 1998, 30, 731–743,  doi:10.1016/s0001‐4575(98)00026‐8.  32. Fuller, R. A conceptualization of driving behaviour as threat avoidance. Ergonomics 1984, 27, 1139–1155,  doi:10.1080/00140138408963596.  33. Bella, F.; Silvestri, M. Effects of safety measures on driver’s speed behavior at pedestrian crossings. Accid.  Anal. Prev. 2015, 83, 111–124, doi:10.1016/j.aap.2015.07.016.  34. Bella,  F.;  Borrelli,  V.;  Silvestri, M.; Nobili,  F.  Effects  on  Driver’s  Behavior of  Illegal  Pedestrian  Crossings.  In  Proceedings  of  the  Software  Engineering  in  Intelligent  Systems;  Springer  Science  and  Business  Media  LLC:  Heidelberg, Germany, 2018; Vol. 786, pp. 802–812.  35. Ābele, L.; Haustein, S.; Martinussen, L.M.; Møller, M. Improving drivers’ hazard perception in pedestrian‐ related situations based on a short simulator‐based intervention. Transp. Res. Part F: Traffic Psychol. Behav.  2019, 62, 1–10, doi:10.1016/j.trf.2018.12.013.  36. Bella, F.; Natale, V.; Silvestri, M. Driver‐pedestrian interaction under different road environments. Transp.  Res. Procedia 2017, 27, 148–155, doi:10.1016/j.trpro.2017.12.093.  37. Raven, J.C. Progressive matrices: A perceptual test of intelligence, 1st ed.; H. K. Lewis & Co. Ltd.: London, UK,  1938.  38. Huber, W.; Gleber, J. Linguistic and nonlinguistic processing of narratives in aphasia. Brain Lang. 1982, 16,  1–18, doi:10.1016/0093‐934x(82)90069‐4.  39. Paradis,  M.  The  Assessment  of  Bilingual  Aphasia.  In  The  Assessment  of  Bilingual  Aphasia;  Informa  UK  Limited: London, UK, 2014.  40. Nicholas,  L.E.;  Brookshire,  R.H.  A  System  for  Quantifying  the  Informativeness  and  Efficiency  of  the  Connected  Speech  of  Adults  with  Aphasia.  J.  Speech,  Lang.  Hear.  Res.  1993,  36,  338–350,  doi:10.1044/jshr.3602.338.  41. Haque, M.M.; Washington, S. Stopping behaviour of drivers distracted by mobile phone conversations.  Proceedings of the 36th Australasian Transport Research Forum (ATRF 2013), Brisbane, QLD, Australia, 2– 4 October 2013.  42. Saifuzzaman,  M.;  Haque,  M.;  Zheng,  Z.;  Washington,  S.  Impact  of  mobile  phone  use  on  car‐following  behaviour of young drivers. Accid. Anal. Prev. 2015, 82, 10–19, doi:10.1016/j.aap.2015.05.001.  43. Gravetter, F.J.; Wallnau, L.B. Statistics for the Behavioral Sciences, 9th ed.; Wadsworth Cengage Learning:  Belmont, USA, 2012.  44. Online Statistics Education: A Multimedia Course of Study. Available online: http://onlinestatbook.com/  (accessed on 9 September 2020).  45. Obeid, H.; Abkarian, H.; Abou‐Zeid, M.; Kaysi, I. Analyzing driver‐pedestrian interaction in a mixed‐street  environment using a driving simulator. Accid. Anal. Prev. 2017, 108, 56–65, doi:10.1016/j.aap.2017.08.005.  Behav. Sci. 2020, 10, 150  16  of  16  46. Cooper, J.M.; Medeiros‐Ward, N.; Strayer, D.L. The impact of eye movements and cognitive workload on  lateral  position  variability  in  driving.  Hum.  Factors:  J.  Hum.  Factors  Ergon.  Soc.  2013,  55,  1001–1014,  doi:10.1177/0018720813480177.  47. Bella, F.; Natale, V.; Silvestri, M.; Nobili, F. Drivers’ Behavior in Pedestrian Detection: Effects of Road Types.  In Proceedings of the Software Engineering in Intelligent Systems; Springer Science and Business Media  LLC: Heidelberg, Germany, 2018; Vol. 786, pp. 813–822.  48. Cohen, J. Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences, 2nd ed.; L. Erlbaum Associates: Hillsdale, NJ,  USA, 1988.   driving: Effects on visual search, discrimination, and  49. Recarte, M.A.; Nunes, L.M. Mental workload while decision making. J. Exp. Psychol. Appl. 2003, 9, 119–137, doi:10.1037/1076‐898x.9.2.119.  50. Strayer,  D.;  Cooper,  J.;  Drews,  F.  Profiles  in  Cell  Phone‐Induced  Driver  Distraction;  Informa  UK  Limited:  London, UK, 2011.  © 2020 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland. This article is an open access  article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution  (CC BY) license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). 

Journal

Behavioral SciencesMultidisciplinary Digital Publishing Institute

Published: Oct 1, 2020

There are no references for this article.