数据集概述
本数据集基于调查研究，聚焦不同道路使用者对高级驾驶辅助系统（ADAS）的知识水平差异，分析维度包括驾驶员类型、驾驶经验、车辆技术感知、教育偏好及使用信心等，为ADAS认知研究提供数据支持。
文件详解
- 数据文件：
- AAA_NADS_MC_2022_brick.csv：CSV格式，整理后的结构化数据集，包含duration（时长）、age（年龄）、sex（性别）、race（种族）、edu（教育程度）、income（收入）、vehicle_year（车辆年份）、driving（驾驶行为）等核心字段
- AAA_NADS_MC_2022_rawdata.xlsx：XLSX格式，原始调查响应数据
- AAA_NADS_MC_2022_datadictionary.csv：CSV格式，数据字典文件，包含item（字段名）、survey_items（调查项）、label（标签）、class（类型）、summary（统计摘要）等字段，对应整理后数据集的变量解释
- 文档文件：
- AAA_NADS_MC_2022_survey.docx：DOCX格式，原始调查问卷文件
- AAA_NADS_MC_2022_datareport.html：HTML格式，数据集分析报告文件
数据来源
AAA Foundation for Traffic Safety、SAFER-Sim
适用场景
- 交通安全研究：分析不同群体对ADAS的认知差异，优化ADAS普及策略
- 人机交互设计：基于用户认知水平，改进ADAS界面与功能设计
- 政策制定：为ADAS相关教育政策、培训方案提供实证依据
- 市场研究：探究不同用户群体对ADAS技术的接受度与需求差异
