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电动代步工具视觉特征与让行判断偏差研究
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AI 综述
2026年11月2日，一项PsyArXiv预印本研究考察了观察者对电动出行设备（EMD）到达时间的判断。研究使用自然场景视频，在两项样本（N=31和N=59）中发现，EMD因视觉轮廓较小、速度较高而被系统性地高估到达时间，观察者因此允许其以更小的间隙通过路口，且在视觉复杂的道路上偏差更大。在二选一迫选任务中（N=49），相同速度下EMD被感知为更快而非更慢，说明到达时间高估不能仅归因于速度低估。该研究尚未经同行评审，结论有待正式发表与重复验证。
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最新进展11月2日 19:37
一项PsyArXiv预印本研究显示，观察者系统性高估电动出行设备到达时间，让行间隙更小。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- PsyArXiv 预印本电动出行设备的视觉特征如何影响其道路脆弱性：大小与速度的效应
一项PsyArXiv预印本研究用自然场景视频考察了观察者对电动出行设备（EMD）到达时间的判断偏差，发现EMD因视觉轮廓小、速度较高而被系统性地高估到达时间，并因此被允许以更小的间隙通过路口（N = 31 和 N = 59），在视觉复杂的道路上偏差更大。在二选一迫选任务中（N = 49），相同速度下EMD被感知为更快而非更慢，说明到达时间高估不能仅归因于速度低估。
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