Adaptiva system är idag en viktig resurs för att kunna utföra vardagliga uppgifter och tillgodose användarnas behov med personliga anpassningar. Sådana system är vanligtvis baserade på modeller som förlitar sig på komplexa algoritmer för artificiell intelligens som gör att systemets beteende uppfattas som ogenomskinligt för användarna. Därför behövs förklaringar av systemets beteende för att förbättra systemets transparens. I den här studien utvärderas två förklaringsmetoder, textbaserad och interaktiv, i samband med tre adaptiva system i ett fordon. Forskningsprojektet syftar till att bedöma potentialen hos de interaktiva förklaringarna jämfört med de textbaserade när det gäller acceptans av systemet, förtroende för systemet och dess användarupplevelse (UX). I detta syfte har en körstudie med 38 deltagare genomförts. Resultaten i allmänhet visar inga signifikanta skillnader för de tre variablerna mellan de två förklaringsmetoderna, även om en liten dominans av det textbaserade konceptet kan noteras. Resultaten i UX och Trust uppmuntrar dock till ytterligare undersökningar av interaktiva förklaringsmetoder. Från resultaten framkom dessutom behovet av kontroll av föraren i anpassningarna, och nödvändigheten av att skräddarsy förklaringsmetoden beroende på vilket förklaringsdesignmönster som används och vilket adaptivt system som avses. Dessa resultat uppmuntrar till framtida forskning om utformningen av användarcentrerade adaptiva system i fordon.

Nowadays adaptive systems represent an essential resource in achieving everyday life tasks, meeting users’ needs with personalized adaptations. Such systems are usually based on models that rely on complex artificial intelligence algorithms that make perceive the system behavior as opaque to the users. Therefore explanations of the system’s behavior are needed to improve system transparency. In this study, two explanatory approaches, named text-based and interactive, are evaluated in the context of three in-vehicle adaptive systems. The research aims to assess the potential of the interactive explanations compared with the text-based ones in terms of Acceptance of the system, Trust in the system, and User Experience (UX) of the system. To this purpose, a real-world driving study with 38 participants has been conducted. The results in general do not indicate significant differences in the three variables between the two explanatory approaches, although a slight predominance of the text-based concept is recognizable. However, the results in UX and Trust encourage further explorations of interactive explanatory approaches. From this research, it emerged the need for control of the driver over the adaptations, and the necessity of tailoring the explanatory approach depending on the explanations design pattern used, and the adaptive system targeted. These findings encourage future research in the design of user-centered in-vehicle adaptive systems.