Was ist mentale Belastung? [Und wie lässt sie sich messen?]

Erfahren Sie, wie die mentale Arbeitsbelastung die Leistung unter Druck beeinflusst. Sie spiegelt das Gleichgewicht zwischen den Anforderungen einer Aufgabe und der Fähigkeit des Einzelnen wider, diese zu bewältigen. Gemessen anhand von Instrumenten wie GSR, Herzfrequenz und EEG zeigt sie, wie sich steigende Anforderungen auf Aufmerksamkeit, Stress und Fehler auswirken – was sie für die Verbesserung von Sicherheit und Effizienz bei realen Aufgaben entscheidend macht.

Das kennen wir alle. Stell dir vor, du bist auf der Autobahn unterwegs zu einem Arzttermin und bist schon spät dran. Außerdem regnet es. Deine Kinder sitzen auf dem Rücksitz und machen viel zu viel Lärm. Und dein Handy klingelt ununterbrochen.

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass du in einen Unfall verwickelt wirst?

Was versteht man unter geistiger Belastung?

Die Untersuchung der mentalen Arbeitsbelastung (auch als kognitive Arbeitsbelastung bezeichnet) ist eine der wichtigsten Variablen in der Psychologie, Ergonomie und den Human Factors, um Leistungsfähigkeit zu verstehen. Die Zahl der Forschungsartikel zur mentalen Arbeitsbelastung hat sich seit den 1980er Jahren fast verdreifacht [1]. Trotz der großen Beliebtheit der Forschung auf diesem Gebiet gibt es viele mögliche Definitionen für kognitive Arbeitsbelastung, je nachdem, wie man das Thema betrachtet.

Zur Veranschaulichung: Stellen Sie sich ein einfaches System vor, in dem Sie (der Bediener) zum ersten Mal das Autofahren lernen (die Aufgabe).

Eine Möglichkeit, die Arbeitsbelastung zu betrachten, besteht darin, die Aufgabe selbst objektiv zu betrachten. Dies wird oft als Aufgabenbelastung bezeichnet. So ist beispielsweise das Fahren eines Autos mit Schaltgetriebe mit einer wesentlich höheren Aufgabenbelastung verbunden als das Fahren mit Automatikgetriebe. Das liegt daran, dass man beim Schalten mit dem Schalthebel auch darauf achten muss, die Kupplung einzurücken und zum richtigen Zeitpunkt zu schalten (dies kann ein bewusster oder unbewusster kognitiver Prozess sein).

Diese zusätzlichen Aufgaben erfordern, dass Sie mehr Informationen verarbeiten. Wenn die Anforderungen dieser Aufgaben Ihre Fähigkeit übersteigen, sie alle gleichzeitig zu bewältigen, wird das Fahrzeug stehen bleiben (was wahrscheinlich auch Hupkonzerte von den hinter Ihnen wartenden Autos auslösen wird).

Eine weitere Möglichkeit, die Arbeitsbelastung zu betrachten, ist jedoch Ihre subjektive Fahrerfahrung. Es gibt enorme Unterschiede darin, wie verschiedene Menschen dieselbe Aufgabenlast bewältigen können, abhängig von der bisherigen Erfahrung, den allgemeinen Fähigkeiten, der Ausbildungsgeschichte und anderen äußeren Faktoren der jeweiligen Person. Wenn Sie beispielsweise gemeinsam mit einem Freund das Autofahren lernen, der den ganzen Tag Rennspiele spielt, kann sich dessen Wahrnehmung der Aufgabe stark von Ihrer unterscheiden, obwohl die Aufgabenlast dieselbe bleibt. Ähnlich verhält es sich, wenn Sie eine Fahrschule besuchen und jeden Tag üben: Das Fahren mit Schaltgetriebe wird Ihnen viel leichter fallen, und Sie benötigen weniger kognitive Ressourcen, um das Fahrzeug ordnungsgemäß zu bedienen. Ihre subjektive Arbeitsbelastung beim Fahren mit Schaltgetriebe nimmt ab. Dies wird manchmal als Steigerung der Arbeitseffizienz bezeichnet [2].

Eine gute Möglichkeit, die mentale Arbeitsbelastung insgesamt zu definieren, besteht darin, sie als das Produkt der Faktoren zu betrachten, die zur Effizienz der Arbeitsbelastung bei einer bestimmten Aufgabenlast beitragen. Diese Definition kann jedoch je nach Fachgebiet und Forschungsfrage leicht variieren.

Das Verständnis dieser Formel ist für Forscher im Bereich der Ergonomie aufgrund ihrer praktischen Anwendungsmöglichkeiten von großer Bedeutung: Sie trägt dazu bei, menschliche Fehler zu reduzieren, was sowohl die Produktivität als auch die Sicherheit in der Praxis steigern kann [3].

Wie lässt sich die kognitive Arbeitsbelastung messen?

So wie es viele mögliche Definitionen für die mentale Arbeitsbelastung gibt, gibt es auch viele verschiedene Methoden, sie zu messen. Kein einzelner Sensor kann ein vollständiges Bild davon liefern, wie jemand auf eine Aufgabe reagiert. In gewisser Weise macht dies die mentale Arbeitsbelastung zum Paradebeispiel für den Einsatz multimodaler Biosensoren!

Hier ein kurzer Überblick über die drei gängigsten Sensoren, die zur Untersuchung der mentalen Arbeitsbelastung eingesetzt werden:

Elektrodermale Aktivität / Galvanische Hautreaktion

Eine Zunahme der mentalen Belastung geht oft mit einer erhöhten physiologischen Erregung einher; daher ist es nicht verwunderlich, dass in vielen Studien die Hautleitfähigkeit als indirektes Maß für die Belastung herangezogen wird.

In einer Studie des New England University Transportation Center am MIT wurden die Teilnehmer beispielsweise gebeten, während der Fahrt in einem Fahrsimulator eine kognitive Aufgabe zu lösen [4]. Je anspruchsvoller die Gedächtnisaufgabe war, desto stärker stieg die absolute elektrodermale Aktivität (EDA) an, bis sie schließlich ein Plateau erreichte; danach begann die Leistung sowohl bei der kognitiven Aufgabe als auch beim Fahren nachzulassen.

Weitere Studien haben zudem gezeigt, dass sich der Frequenzgehalt des EDA-Signals auch verändert, wenn die Probanden Rechen-, Lese- und Gedächtnisaufgaben ausführen [5, 6].

Herzfrequenz

Ähnlich wie bei der EDA lassen sich auch bei steigender geistiger Belastung Unterschiede in der Herzfrequenz beobachten. Die Herzfrequenz steigt, wenn eine Aufgabe schwieriger wird [7] oder wenn zusätzliche Aufgaben hinzukommen [8]. Die Herzfrequenz in Schlägen pro Minute sowie die Herzfrequenzvariabilität sind gängige Messgrößen, insbesondere in der Automobil- und Luftfahrtforschung.

Elektroenzephalografie (EEG)

Schließlich ist das EEG eine der beliebtesten Messgrößen zur Untersuchung der Arbeitsbelastung, da es die elektrische Aktivität des Gehirns selbst erfasst, aber gleichzeitig auch am komplexesten zu analysieren ist. Die Leistung im Alpha-Band ist eine von vielen möglichen Messgrößen, die zur Einstufung der Arbeitsbelastung mittels EEG verwendet werden. So wurde beispielsweise nachgewiesen, dass die Alpha-Aktivität bei Piloten während der Start- und Landephasen eines Fluges abnimmt [9]. Einige im Handel erhältliche Headsets, wie das Emotiv EPOC und die Headsets der ABM B-Alert X-Serie, verfügen über eigene, proprietäre Messgrößen für die mentale Arbeitsbelastung [10].

Diese Sensoren werden häufig miteinander oder mit anderen Sensoren wie Atem- oder Pupillometriesensoren kombiniert und oft durch subjektive Messgrößen wie Standardfragebögen zur Arbeitsbelastung ergänzt, die auf Selbstauskünften basieren, beispielsweise den NASA Taskload Index [11]. Diese Sensoren werden zudem häufig mit Eye-Tracking-Verfahren kombiniert, wodurch sich nachvollziehen lässt, worauf sich die Aufmerksamkeit richtete, wenn die mentale Arbeitsbelastung zunahm oder abnahm.

Das Verständnis dafür, wie diese physiologischen Signale effektiv genutzt und interpretiert werden können, ist der Schlüssel zu einer objektiven Messung der Arbeitsbelastung. Einen umfassenden Überblick über diese fortschrittlichen Techniken erhalten Sie in unserem Artikel „Bewertung der geistigen Arbeitsbelastung mithilfe biometrischer Daten“.

Wer befasst sich mit der geistigen Arbeitsbelastung?

Die Erforschung der mentalen Arbeitsbelastung fiel traditionell in den Zuständigkeitsbereich von Forschern aus den Bereichen Psychologie, Human Factors und Ergonomie, vor allem im Zusammenhang mit sogenannten „sicherheitskritischen“ Anwendungsbereichen wie Automobilindustrie, Luftfahrt, Flugsicherung, Raumfahrt und Verteidigung. In jüngerer Zeit sind Studien zur Arbeitsbelastung auch für Forscher aus den Bereichen Medien und Kommunikation, Mensch-Maschine-Interaktion, medizinische Simulation und Ausbildung, Verhaltensökonomie und Finanzwesen von Interesse geworden.

Angesichts der Vielzahl potenzieller Anwendungsbereiche gibt es keine allgemeingültige Lösung für die Untersuchung der mentalen Arbeitsbelastung und auch keine einheitliche Standardmethode, die empfohlen wird. Glücklicherweise gibt es eine umfangreiche Literatur, die die mentale Arbeitsbelastung aus verschiedenen Blickwinkeln und unter Verwendung vieler unterschiedlicher Instrumente beschreibt, doch dies kann fast schon überwältigend sein. Bei so vielen Möglichkeiten stellt sich die Frage: Welche Sensorkombination ist die richtige für Sie?

Sie werden feststellen, dass die in diesem Artikel erwähnten Studien zur mentalen Arbeitsbelastung viele verschiedene Arten von Aufgaben umfassen: Rechenaufgaben, Leseaufgaben, Gedächtnisaufgaben, Aufgaben zur Steuerung von Schnittstellen sowie spezielle Aufgaben wie Fliegen oder Autofahren, entweder in einem Simulator oder in einem echten Fahrzeug. Bei der Auswahl der richtigen Sensoren ist es immer ratsam, die bisherige wissenschaftliche Literatur zu konsultieren und zu prüfen, welche Hardware und welche Versuchsanordnungen für Ihren spezifischen Anwendungsfall verwendet wurden. So können Sie die wissenschaftlich fundierteste Wahl für die Forschungsfrage treffen, die Sie beantworten möchten, und erhalten zudem ein Gespür dafür, was die einzelnen Methoden leisten können und was nicht.

Die Forschung zur mentalen Arbeitsbelastung ist für viele aktuelle Disziplinen nach wie vor von unschätzbarem Wert und wird voraussichtlich zu einer wichtigen Variable in neuen und aufstrebenden Fachgebieten werden. Auch wenn Fortschritte im maschinellen Lernen und in der künstlichen Intelligenz weiterhin zu einem besseren Verständnis des menschlichen Verhaltens und der Interaktionen in verschiedenen Kontexten beitragen werden, erfordert diese Arbeit eine solide Grundlage, die auf der Validierung der mentalen Arbeitsbelastung beruht.

Literaturverzeichnis

[1] Young, M. S., Brookhuis, K. A., Wickens, C. D., Hancock, P. A. (2014). Stand der Forschung: Mentale Arbeitsbelastung in der Ergonomie. Ergonomics, 58(1):1-17.

[2] Xie, B., Salvendy, G. (2000). Überblick und Neubewertung der Modellierung und Vorhersage der mentalen Arbeitsbelastung in Ein- und Mehrtaufgabenumgebungen. Work. Stress, 14 (1), 74–99. https://doi.org/10.1080/026783700417249.

[3] Moray, N.E., (1979). Mentale Arbeitsbelastung: Theorie und Messung. Plenum Press, New York.

[4] Mehler, B. et al. (2009). Auswirkungen einer schrittweisen Erhöhung der kognitiven Belastung auf die physiologische Erregung und die Leistungsfähigkeit junger erwachsener Autofahrer. Transport. Res. Rec.: J. Transport Res. Board 6–12 2138 Transportation Research Board der National Academies.

[5] Shimomura, Y., Yoda, T., Sugiura, K., Horiguchi, A., Iwanaga, K., Katsuura, T. (2008). Einsatz der Frequenzbereichsanalyse der Hautleitfähigkeit zur Bewertung der mentalen Arbeitsbelastung. J Physiol Anthropol, 27(4): 173–177.

[6] Nourbakhsh, N., Wang, Y., Chen, F., Calvo, R. A. (2012). Einsatz der galvanischen Hautreaktion zur Messung der kognitiven Belastung bei Rechen- und Leseaufgaben. OzCHI’12: Tagungsband der 24. Australian Computer-Human Interaction Conference, 420–423.

[7] Reimer, B., Mehler, B., Coughlin, J. F., Godfrey, K. M., Tan, C. (2009). Eine Untersuchung unter realen Fahrbedingungen zum Einfluss der kognitiven Belastung auf die physiologische Erregung bei jungen erwachsenen Fahrern. Proc Automotive UI’09, ACM, 115–118.

[8] Fournier, L.R. et al. (1999). Elektrophysiologische, verhaltensbezogene und subjektive Indikatoren für die Arbeitsbelastung bei der Ausführung mehrerer Aufgaben: Manipulationen des Schwierigkeitsgrades der Aufgaben und des Trainings. Int. J. Psychophysiol. 31, 129–145

[9] Wilson, G.F. (2002). Eine Analyse der mentalen Arbeitsbelastung bei Piloten während des Fluges unter Verwendung verschiedener psychophysiologischer Messgrößen. (Int. J. Aviat. Psychol). 12 (1), 3–18

[10] Berka, C., Levendowski, D. J., Lumicao, M. N., Yau, A., Davis, G., Zivkovic, V. T., … Craven, P. L. (2007). EEG-Korrelate von Aufgabenengagement und mentaler Arbeitsbelastung bei Wachsamkeits-, Lern- und Gedächtnisaufgaben. Aviation, Space, and Environmental Medicine, 78(5), 14.

[11] Hart, S. G., Staveland, L. E. (1988). „Entwicklung des NASA-TLX (Task Load Index): Ergebnisse empirischer und theoretischer Forschung“ (PDF). In Hancock, Peter A.; Meshkati, Najmedin (Hrsg.). Human Mental Workload. Advances in Psychology. 52. Amsterdam: North Holland. S. 139–183. doi:10.1016/S0166-4115(08)62386-9. ISBN 978-0-444-70388-0.