基于EEG超掃描分析技術(shù)探究參與式用戶互動中的來訪者情緒反應(yīng)

瀏覽次數(shù)：109　發(fā)布日期：2026-3-12　來源：本站　僅供參考，謝絕轉(zhuǎn)載，否則責任自負

通過EEG超掃描分析技術(shù)，研究來訪者在參與式用戶互動中的情緒反應(yīng)

引言/背景介紹
在人機交互(HCI, Human-Computer Interaction)研究與實踐中，用戶訪談、焦點小組等參與式用戶會話是收集關(guān)鍵設(shè)計洞察的核心方式，對研究數(shù)據(jù)采集和設(shè)計決策制定至關(guān)重要。這些會話的有效性高度依賴溝通質(zhì)量，因此如何科學評估并優(yōu)化這類會話的開展效果，成為 HCI 研究人員面臨的重要課題。

腦電圖（EEG）傳感器作為一種能夠檢測大腦電活動的設(shè)備，通過捕捉大腦表層神經(jīng)元群的波動信號，經(jīng)放大和濾波處理后，可精準反映個體的神經(jīng)生理狀態(tài)。圖1展示了腦電圖信號的實時檢測結(jié)果。雖然還存在其他研究方法（如訪談、調(diào)查等），但當研究重點涉及認知與情感交流過程時，這些方法存在固有缺陷——因為它們的效果受語言表達、認知過程、主觀意識及觀察者偏見的影響。

圖1. 由EmotivPRO分析軟件顯示的腦電波圖像，反映了六種不同情緒的相應(yīng)強度水平

參與式用戶會話中的溝通具有復(fù)雜性，需要同步收集所有來訪者（包括研究人員與用戶）的數(shù)據(jù)才能進行高效分析。腦電超掃描技術(shù)(EEG hyperscanning)同時記錄兩名及以上來訪者的腦電活動，揭示社會互動中個體間的大腦功能連接與反應(yīng)同步化，為探究人際情感反應(yīng)提供了理想范式。

論文信息

在此背景下，一項研究報告了通過使用EEG超掃描技術(shù)，分析在寫作咨詢（一項典型參與式用戶會話）過程中咨詢師與來訪者之間的情緒反應(yīng)差異，探討了雙人腦活動同步性與情緒互動模式作為優(yōu)化人機交互研究方法的價值，提示了神經(jīng)科學的方法在人機交互流程中的應(yīng)用潛力，文章題為"Seriously, I'm Okay With Criticism": Assessing Participants Emotional Reactions During Participatory User Sessions via EEG Hyperscanning Analysis”。

研究方法
研究團隊招募了1名專業(yè)寫作咨詢師和5名尋求簡歷修改建議的來訪者，組成5對"咨詢師-來訪者"配對。所有來訪者都是第一次參加寫作咨詢，來訪者帶著實際需求而來，咨詢師提供專業(yè)建議。

研究遵循標準化流程開展數(shù)據(jù)收集，來訪者先完成前置問卷，隨后咨詢師與用戶均佩戴EEG設(shè)備（如圖2），同步進行30秒基線腦電記錄。咨詢會話按常規(guī)流程進行（時長 30-45 分鐘），期間1名主持人在場監(jiān)測 EEG 設(shè)備，研究人員記錄來訪者的面部表情、肢體語言等行為數(shù)據(jù)；會話結(jié)束后，來訪者填寫后置問卷反饋 EEG 使用體驗與咨詢滿意度，咨詢師則獲得 15 分鐘休息間隔。

圖2. 腦電傳感器分布

研究采用三角驗證(triangulation)框架分析數(shù)據(jù)，融合 EEG 客觀數(shù)據(jù)、行為觀察數(shù)據(jù)與主觀問卷數(shù)據(jù)。首先對EEG原始信號進行預(yù)處理，隨后計算6類情緒指標(注意力，投入度，興奮度，壓力，放松度，興趣)的統(tǒng)計量（均值、中位數(shù)、眾數(shù)、標準差），并通過方差歸一化將數(shù)據(jù)標準化至 0-1 區(qū)間。行為觀察數(shù)據(jù)經(jīng)主題編碼分為 “積極參與”“不適”“中立” 三類，與EEG映射對比；問卷數(shù)據(jù)則用于識別來訪者自我報告的體驗?zāi)Ｊ剑cEEG趨勢、定性觀察結(jié)果相互印證，最終通過腦電設(shè)備內(nèi)置處理與統(tǒng)計驗證的混合技術(shù)，確保情緒狀態(tài)推斷的準確性。

研究結(jié)果
咨詢師表達對來訪者情感的影響（基于EEG數(shù)據(jù)）

總體情緒特征：
表1列出了所有咨詢場次的平均情緒指標統(tǒng)計。
在所有咨詢會話中，來訪者接收建設(shè)性批評時，壓力值均出現(xiàn)波動；
在獲得個性化反饋或探討雙方共同感興趣的話題時，其參與度與興奮度會有所提升。
對于來訪者和咨詢師雙方而言，幽默的交流方式與個人經(jīng)歷的分享，能夠有效緩解壓力、提升放松感，同時改善正式咨詢的交流氛圍。

EEG數(shù)據(jù)還顯示，壓力、放松感、參與度這類情緒反應(yīng)，是決定咨詢會話能否順利開展的關(guān)鍵要素，這也說明對情緒動態(tài)的把控，對于提升整體咨詢體驗具有重要意義。

表1. 注意力、參與度、興奮度、壓力、放松度及興趣指標的描述性統(tǒng)計（均值大于0.5的數(shù)值已加粗標注）

EEG 數(shù)據(jù)與問卷結(jié)果的關(guān)聯(lián)性
通過將客觀的腦電（EEG）數(shù)據(jù)與主觀的問卷調(diào)查結(jié)果進行整合比對，發(fā)現(xiàn)二者高度一致，共同揭示了寫作咨詢中來訪者的真實體驗。具體表現(xiàn)如下：
當來訪者遇到技術(shù)問題或接收到建設(shè)性批評時，其腦電數(shù)據(jù)中出現(xiàn)顯著的壓力峰值，這與事后問卷中40%的來訪者報告感到不適的結(jié)果相互印證；

當討論到來訪者感興趣的主題，如完善簡歷時，腦電數(shù)據(jù)顯示出更高的投入度與注意力，這也對應(yīng)了問卷中高達80%的來訪者認為咨詢有幫助且愿意推薦的主觀評價。

此外個體的情緒生理反應(yīng)與其對咨詢效果的主觀評價完全匹配，且對EEG技術(shù)更熟悉的來訪者表現(xiàn)出更少的壓力和更多的興趣。

這些發(fā)現(xiàn)有力地證明了，結(jié)合客觀的生理測量與主觀的反饋，對于全面評估和優(yōu)化互動咨詢體驗具有重要價值。

總結(jié)與展望
本研究以寫作咨詢?yōu)閰⑴c式用戶會話典型場景，通過EEG超掃描技術(shù)結(jié)合行為觀察、問卷調(diào)查的三角驗證法，得出以下結(jié)論：參與式用戶會話中的情感互動具有雙向性，咨詢師的個性化反饋、幽默互動、視覺輔助等表達會顯著提升來訪者的參與度、興奮度，降低壓力；建設(shè)性批評對來訪者的情感影響存在個體差異，搭配積極溝通氛圍可有效減少不適感；EEG超掃描技術(shù)能夠精準捕捉傳統(tǒng)問卷、訪談難以察覺的潛意識情感反應(yīng)，驗證了其在參與式會話情感動態(tài)評估中的有效性，同時搭建了人機交互（HCI）與社會神經(jīng)科學的交叉橋梁，提出了“神經(jīng)數(shù)據(jù)+行為觀察+主觀問卷”的多維度評估框架，為HCI領(lǐng)域參與式會話的優(yōu)化提供了實踐啟示——咨詢師可依托實時情感反饋調(diào)整互動策略，建立積極情感連接，提升會話效果。此外，研究也明確了自身局限，包括樣本量較小、場景單一、觀察者在場可能引發(fā)偏差、未控制咨詢師互動風格的系統(tǒng)性變化等，這些局限也為未來研究指明了方向。

展望未來，將擴大樣本量并拓展至更多類型的參與式用戶會話場景，整合眼動追蹤、心率監(jiān)測等多生理指標，提升情感評估的全面性與精準度；結(jié)合大語言模型、面部識別技術(shù)優(yōu)化情感反應(yīng)捕捉效率；采用隱蔽監(jiān)控方式減少觀察者效應(yīng)，同時設(shè)計可控的咨詢師互動風格實驗，量化單一變量對會話情感動態(tài)的影響，進一步深化對人際互動神經(jīng)機制的理解，推動EEG超掃描技術(shù)在參與式用戶會話及相關(guān)交叉領(lǐng)域的優(yōu)化應(yīng)用與推廣。

原文鏈接
Al Qadi, L. F., Amin, S. R., Omar, A., Fraser, L. M., Azem, J. Y., Salminen, J., & Jansen, B. J. (2025). “Seriously, I’m Okay With Criticism”: Assessing Participants Emotional Reactions During Participatory User Sessions via EEG Hyperscanning Analysis. In Extended Abstracts of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI EA ‘25). Association for Computing Machinery.

https://doi.org/10.1145/3706599.3720077

研究團隊介紹
該研究由一個人機交互與社會科學交叉領(lǐng)域的國際化團隊完成。第一作者 Leon F. Al Qadi 和成員 Alah Omar 來自哈馬德·本·哈利法大學科學與工程學院（卡塔爾）；Safa R. Amin 來自卡內(nèi)基梅隆大學卡塔爾分校；Lynne M. Fraser 來自卡塔爾國家圖書館；Jinan Y. Azem 和通訊作者 Bernard J. Jansen 來自哈馬德·本·哈利法大學下屬的卡塔爾計算研究所，其中Jansen教授同時隸屬于美國賓夕法尼亞州立大學信息科學與技術(shù)學院；Joni Salminen 則來自芬蘭瓦薩大學。團隊核心成員的研究方向涵蓋了計算機科學、信息科學、圖書館學、用戶體驗與商業(yè)分析等多個領(lǐng)域，共同完成了這項利用腦電超掃描技術(shù)評估參與式用戶會話中情緒反應(yīng)的創(chuàng)新研究。

關(guān)于維拓啟創(chuàng)
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