Willingness to Pay for Autonomous Vehicles before and after Crashes: A Demographic Analysis for US Residents
Notice bibliographique
Résumé
Background: It is anticipated that autonomous vehicles (AVs) can achieve many benefits, such as improving traffic safety and increasing mobility of people with limited modes of transportation. However, the public attitude remains the controlling factor determining the degree to which AVs can achieve these benefits. While it is expected that the public acceptance of AVs would increase over time due to the increase in the level of awareness and knowledge about this new technology, previous surveys show that people become more pessimistic towards AVs over time. While this pattern has never been investigated, some studies link this negative shift in the attitude to AVs accidents. Objective: This study focuses exclusively on understanding the impact of AV crashes on the willingness to pay extra to buy an AV for people from the US. In addition, the analysis focuses on evaluating changes in the willingness to pay for AVs before and after crashes for people with different demographics in order to understand how the different groups react to these accidents. Methods: A questionnaire survey was designed and conducted between February and September of 2022 and a total of 2,144 responses were received and analyzed to understand the impact of these crashes on respondents with different demographic properties (age, gender, household income, educational level, prior knowledge about AVs, and prior knowledge about AV crashes). In addition, hypothesis testing was utilized in order to evaluate whether the changes in the willingness to pay extra for AVs after introducing the accidents are significantly different from the willingness to pay for AVs before introducing the accidents. Results: The results show that the willingness to pay extra to buy an AV decreased by 29% after the crashes were introduced to the respondents, while the decline in the willingness to pay extras varies across the different demographic groups investigated. Conclusion: The results show the significant negative impact of AV crashes on the public attitude as the average willingness to pay extra for AVs decreased from 8,412 USD before the crashes to 6,007 USD after the crashes. In addition, the results show that the decrease in the willingness to pay for AVs is statistically significant for different demographic groups.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».