| Kontakt | |
| Johannes Gutenberg-Universität Mainz Institut für Psychologie Human Factors und Ingenieurpsychologie | |
| Raum 06-208 , Eingang B, Wallstr. 3, 55122 Mainz | |
| +49 6131 39 31065 | |
| jokraus@uni-mainz.de | |
| Sprechstunde nach Vereinbarung |
| seit 2025 | Professur Human Factors und Ingenieurpsychologie an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz |
| 2023 – 2025 | Juniorprofessor für Anwendungsorientierte Kognitionspsychologie an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz |
| 2020 – 2023 | Post-doc, Themenfeldleitung Mensch-Roboter-Interaktion Abteilung Human Factors an der Universität Ulm |
| 2020 | Promotion zum Dr. rer. nat. an der Universität Ulm mit dem Thema „Psychological Processes in the Formation and Calibration of Trust in Automation“ an der Universität Ulm |
| 2014 – 2020 | Wissenschaftlicher Mitarbeiter Abteilung Human Factors am Institut für Psychologie und Pädagogik der Universität Ulm |
| 2013 – 2014 | Mitarbeiter am Spiegel Institut Mannheim Schwerpunkten Usability und Nutzererleben im Automobil |
| 2010 – 2013 | M.Sc. Psychologie an der Universität Mannheim |
| 2007 – 2010 | B.Sc. Psychologie an der Universität Mannheim |
RoboCons ist ein europäisches, interdisziplinäres Forschungsprojekt, das die Baubranche zukunftsfähig machen soll, indem es fortschrittliche Robotik und digitale Methoden in die Baupraxis integriert. Erfahren Sie mehr hier mehr über das EU-HORIZON-Projekt.
Konsortialleitung des BMBF-geförderten Kompetenzzentrums zur Erforschung und Evaluation der Mensch-Roboter-Interaktion im öffentlichen Raum (ZEN-MRI). Erfahren Sie hier mehr.
Konsortialleitung des Teilprojekts FAIR-COM im Rahmen des Projekts “Trading Off Non-Functional Properties of Machine Learning“ (TOPML) der Förderlinie „Durchbrüche in der Künstlichen Intelligenz“ der Carl-Zeiss-Stiftung. Mehr dazu erfahren Sie hier.
2026
Zeng, Z., Miller, L., Baumann, M. & Kraus, J. (2026). Encountering Robots in the Field: Proof of Concept and Findings from a Real-Life Eye-Tracking Study. International Journal Of Social Robotics, 18(1). https://doi.org/10.1007/s12369-025-01350-2
Scholz, D
2025
Eisele, D., Kraus, J., Schlemer, M. M., & Petzoldt, T. (2025). Should automated vehicles communicate their state or intent? Effects of eHMI activations and non-activations on pedestrians’ trust formation and crossing behavior. Multimedia Tools and Applications, 84(21), 24405–24429.
Scholz, D. D., Kraus, J., & Miller, L. (2025). Measuring the propensity to trust in automated technology: Examining similarities to dispositional trust in other humans and validation of the PTT-A scale. International Journal of Human–Computer Interaction, 41(2), 970–993.
Weidlich, J., Jivet, I., Woitt, S., Orhan Göksün, D., Kraus, J., & Drachsler, H. (2025). The student feedback literacy instrument (SFLI): Multilingual validation and introduction of a short-form version. International Journal of Human–Computer Interaction.
2024
Kraus, J., Miller, L., Klumpp, M., Babel, F., Scholz, D., Merger, J., & Baumann, M. (2024). On the role of beliefs and trust for the intention to use service robots: An integrated trustworthiness beliefs model for robot acceptance. International Journal of Social Robotics, 16(6), 1223–1246.
Buchner, C., Kraus, J., Miller, L., & Baumann, M. (2024). What is good? Exploring the applicability of a one item measure as a proxy for measuring acceptance in driver-vehicle interaction studies. Journal on Multimodal User Interfaces, 18(2), 195–208.
Walker, F., Forster, Y., Hergeth, S., Kraus, J., Payre, W., Wintersberger, P., & Martens, M. (2024). Trust in Automated Vehicles. Frontiers in Psychology, 15, 1404200.
von Janczewski, N., Kraus, J., Engeln, A., & Baumann, M. (2024). IVIPAT: An in-vehicle information processing analysis tool to optimize user interaction flows. Cognition, Technology & Work, 26(2), 247–265.
Stiegemeier, D., Kraus, J., & Baumann, M. (2024). Why drivers use in-vehicle technology: The role of basic psychological needs and motivation. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 100, 133–153.
2024
Kraus, J., & Baumann, M. (2024). Trust in Automated Driving and the Three Stages of Trust Framework: Takeaways for Designing Human-Centered AI Applications. In The Impact of Artificial Intelligence on Societies: Understanding Attitude Formation Towards AI (pp. 119–132). Springer Nature Switzerland.
2025
Raab, M., Miller, L., Zeng, Z., Jansen, P., Baumann, M., & Kraus, J. (2025). Assessing Pedestrian Behavior Around Autonomous Cleaning Robots in Public Spaces: Findings from a Field Observation. arXiv preprint arXiv:2508.13699.
Wessels, M., de Heuvel, J., Müller, L., Maier, A. L., Bennewitz, M., & Kraus, J. (2025). Auditory Localization and Assessment of Consequential Robot Sounds: A Multi-Method Study in Virtual Reality. arXiv preprint arXiv:2504.00697.
2024
Metzger, L., Miller, L., Baumann, M., & Kraus, J. (2024). Empowering calibrated (dis-)trust in conversational agents: A user study on the persuasive power of limitation disclaimers vs. authoritative style. In Proceedings of the 2024 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems.
Turriziani, L., Kraus, J., Ruess, S., Zeng, Z., & Kannan, S. S. (2024). Robots on the road – Investigating potentials of eHMI-concepts for HRI to tackle critical situations in public spaces. In Proceedings of the 33rd IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN).
Agrawal, S., Wessels, M., de Heuvel, J., Kraus, J., & Bennewitz, M. (2024). Sound Matters: Auditory Detectability of Mobile Robots. In Proceedings of the 33rd IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN).
