为什么有些任务会让你感到精神疲惫,而一些任务却轻松容易?
这可能需要从认知负荷入手找到答案。
完成任务和有效学习所需的脑力劳动在影响人们的行为和决策方面起着重要作用。了解并测量认知负荷有助于研究者了解人们在执行任务时是如何接收信息、处理情绪并做出决策。本文将带您了解测量认知负荷及其最可靠的指标之一:瞳孔扩张,以及它如何成为人类行为研究的有效方法。
什么是认知负荷?
认知负荷是指大脑处理信息所需的精力。就像工作台只能容纳定量的东西一样,我们大脑处理信息的能力也是有限的。任务越复杂或混乱,负荷就越大。
对于人类行为研究者来说,测量认知负荷可以揭示一个人什么时候达到精神超负荷,什么时候任务是可控的,从而为人们如何思考和学习提供有价值的线索。
利用瞳孔扩张测量认知负荷
如何才能既准确又非侵入性地测量认知负荷呢?
一种可靠的方法就是测量瞳孔扩张,即瞳孔在脑力劳动时会自动扩大。瞳孔扩张是通过眼动追踪设备来测量的,该设备使用近红外光谱光来监测瞳孔的变化。这种非侵入式方法可在执行任务时实时追踪瞳孔扩张情况,将认知负荷和情绪反应与特定刺激联系起来。
它的工作原理有以下几点:
结合多模态数据了解全貌
对于研究人类行为的研究者来说,依靠单一指标能获得有价值的见解。如果与其他测量指标结合,则能更全面地了解行为背后的认知和情感体验。
如果瞳孔扩张能表明脑力劳动何时增加,那么将眼动跟踪与其他生理测量相结合,就能揭示人们如何思考、感受和做出反应的全貌。当然,测量认知负荷并不仅仅局限于测量瞳孔扩张。
这种方法被称为多模态研究,它结合了不同来源的数据,如心电(测量心脏活动)、皮肤电(跟踪皮肤电导率的变化)和皮肤反应传感器(检测情绪状态的变化)。通过这些工具,研究者可以实时了解人们的想法和感受,以及他们是如何参与任务或刺激的。
以下是这些方法的协同工作的原理:
NoldusHub是多模式研究的有效工具
结合多种类型的测量是一项挑战,尤其是需要使用几种必须校准和启动的采集工具时。NoldusHub 是一款旨在简化多模态研究的综合工具,可直接提供经过预处理的认知负荷和其他测量数据。它允许研究人员在一个界面上收集和同步不同来源的数据,包括眼动仪、生理传感器和面部表情分析。
通过使用 NoldusHub,研究者可以:
人类行为研究的新可能性
认知负荷不仅仅揭示了心理压力,它更能为理解人们如何处理思维、情绪和决策提供窗口,是了解人们思维和行为背后机制的关键。
通过利用瞳孔扩张并将其与其他多模态方法相结合,研究者可以更精确地探索人类行为,揭示人们是如何思考、感受和行动的。这些见解有助于改善学习环境,使技术更加直观,并支持更好的决策过程。
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