Diese Arbeit untersucht die soziomaterielle Praxis des automatisierten Fahrens, ihre Limitierungen und soziale Dimension anhand einer Fallstudie. Im Stadtentwicklungsgebiet Seestadt fuhren zwei autonome Kleinbusse im Rahmen eines öffentlichen Testbetriebs entlang einer kurzen Route. Das auto.Bus Seestadt Forschungsprojekt wurde von einem interdisziplinären Forschungsteam bestehend aus sechs Organisationen und Firmen umgesetzt, darunter der Verkehrsbetrieb Wiener Linien und das Austrian Institute of Technology. Ziel dieser Masterarbeit ist es zu verstehen, wie die Projektpartner die Shuttles und das Wohnviertel im Rahmen der Implementierung aneinander angepasst haben. Basierend auf klassischen Akteur-Netzwerk Theorien und verwandten Ansätzen zur Erforschung von urbanen Räumen und Infrastrukturen werden die Projektpartner als Erbauer des Netzwerks interpretiert, die bestehende Infrastrukturen mit neuen Akteuren und Technologien zusammensetzten und so die vernetze Infrastruktur des Testbetriebs erschufen. Um die Routine des automatisierten Fahrens zu verstehen, führte der Autor autoethnographische Feldarbeit in der Seestadt durch und fuhr mehrmals mit den Bussen. Zudem führte der Autor fünf qualitative, problemzentrierte Interviews mit Vertreter_innen der Projektpartner und des aspern.mobil LAB als externen Partner, sowie mit einem der Operatoren. Die Ergebnisse zeigen, dass Automatisierung keine statische Funktion autonomer Fahrzeuge ist, sondern das Resultat von Übersetzungsarbeit und der Kooperation zwischen menschlichen und nicht-menschlichen Akteuren. Die Seestadt als Smart City Entwicklungsgebiet stellte einen günstigen Ausgangspunkt für das Projekt dar und wurde von den Partnern in eine ideale Testumgebung umgewandelt. Der Transport von Passagieren nach einem flexiblen Fahrplan und das Testen von automatisierten Fahrsystemen ergänzten sich. Durch den Testbetrieb konnten die Projektpartner Daten und Erfahrungen unter realen Bedingungen sammeln und gleichzeitig die Erwartungen an das neuartige Angebot regulieren. Die Komplexität des analysierten Akteur-Netzwerks zeigt, dass der Automatisierungsgrad nicht von abstrakten technischen Spezifizierungen abhängt, sondern von den materiellen Bedingungen des Betriebs und des Einsatzgebiets.

This study explores the sociomaterial practice of automated driving, its limitations and social dimension, by analyzing a specific case site: the public test operation of two autonomous minibuses in the urban development area Seestadt in Vienna. The auto.Bus Seestadt research project was pursued by an interdisciplinary team of six organizations and companies, among them the public transport service provider Wiener Linien and the Austrian Institute of Technology. This thesis aims at understanding how the project partners adapted the shuttle buses and the Seestadt quarter to one another. Employing classical actor-network-theories and related approaches to the study of urban spaces and infrastructures, the project partners are positioned as network builders who reassembled existing urban infrastructures with new actors and technologies to create the networked infrastructure of the test operation. In order to understand the routine of automated driving, autoethnographic fieldwork in Seestadt was performed, including multiple rides with the buses. In addition, five problem-centered interviews were conducted. The sample included representatives of the project partners, one of the operators, and a researcher from the aspern.mobil LAB as a third party. The results show that automation is not a static feature of autonomous vehicles, but the outcome of translation and cooperation among a complex network of human and non-human actors. Seestadt as a smart city development area provided a futile starting point for the project and was further reassembled into an ideal test environment. The semi-regular transportation of passengers and the testing of automated driving systems reinforced each other, as the public operation allowed the partners to collect real-world data and experiences while managing expectations. The complexity of the network highlights that the level of automation is actually defined by the material conditions of the operation rather than abstract technical specifications.