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人类行为研究中多模态技术的力量
更新时间:2024-02-22   点击次数:251次

长期以来,人们一直在观测人类行为。

行为是个体、生物体、系统或人工实体与自身或环境相互动结合的行为和习惯。它是系统或有机体对各种刺激或输入的计算反应,无论是内部的还是外部的,有意识的还是潜意识的,公开的还是隐蔽的,自愿的还是非自愿的。

理解人类行为并非易事。

因此,人类行为研究被当作是一个复杂的跨学科领域也不足为奇了。虽然我们简单观察人行为已经取得了很大的进步,但人类行为研究领域将始终不断发展。

人类行为研究的目的是什么?
为什么要如此广泛地研究人类行为呢?

人类行为研究的目的是理解和解释个人和群体的行为、思想和情感。该领域借鉴了心理学、社会学、人类学和其他相关学科的理论和方法,以提高我们对人类行为及其驱动过程的认识。

这一切的目标是什么?
衡量这些行为可以增加对人类经验的理解,并应用这些知识来支持个人和群体实现他们的目标。

通过洞察人类行为,我们可以更深入地了解我们自己、我们的习惯及选择。这种自我意识可以促进个人成长,改善决策,甚至更好的身心健康。此外,在更大的范围内,行为测量可以推动社会变革,从加强教育方法到设计更有效的公共政策皆是如此。

例如,人类行为研究可用于开发更有效的心理健康障碍治疗方法,设计更具吸引力的学生教育计划或改善工作场所的组织构建。

此外,这些研究可以深入了解影响我们行为和反应的复杂社会、文化和历史因素,以及人与人之间存在的个体差异。

人类行为研究如何从技术中获益?
研究者们一直在使用不同的方法和工具来研究人类行为。首先开始于运用手中纸笔观察并记录行为;很快,生理测量也被运用其中,从测量血压、皮肤电导到研究心率和大脑活动。

幸运的是,现代技术为研究人员提供了新的工具和见解,帮助他们更好地理解人类行为。行为观察记录眼动追踪设备面部表情分析等技术的使用已成为当今研究的常态。

总结起来,人类行为研究可以从以下几个方面从软件工具和技术中获益:

  • 数据收集:软件工具可用于有效收集和存储大量行为数据,例如对调查的反应、按键和眼球追踪数据以及生理测量。这些工具使研究人员能够在更短的时间内收集到比手工方法更多的数据。

  • 数据分析:技术的进步也使得分析和解释大量数据变得更加容易。例如,机器学习算法可以识别数据集中的模式和关系,而传统统计方法可能会忽略这些。数据可视化工具可以帮助研究人员更轻松地识别数据所代表的趋势和模式,并使其更容易与他人交流研究结果。此外,软件工具可以自动化数据分析过程,使研究人员能够更多地关注结果的解释。

  • 实验设计:技术可用于创建和进行复杂的实验,例如模拟真实世界情况的沉浸式房间。通过这种方式,研究人员可以在受控环境(如消费者实验室或医疗培训室)中管理和研究人类行为。同样,使用技术和软件工具可以帮助研究人员更有效地设计实验,减少进行研究所需的时间和成本。


总体而言,软件工具和技术可以极大地支持人类行为研究人员收集、分析和解释数据,帮助提高研究的速度和效率,使研究人员能够更快、更精确地回答问题。

什么是多模态研究?
近年来,多模态研究越来越受欢迎。这是一种创新的跨学科方法,用于研究结合了多种模态的人类行为。这包括言语、手势、面部表情和眼球追踪等行为,以及血压或皮肤电导等生理测量。

通过收集和分析来自不同模式的数据,研究人员可以更全面地了解复杂的行为现象,并识别通过单一模态可能不明显的行为模式和关系。

 
这种方法提供了对人类行为更深入的理解,使研究人员能够得出更准确、更有洞察力的结论。通过结合多种形式的数据,研究人员可以克服通过单一模式研究人类行为的局限性,并获得所研究现象的更完整的画面。

为什么多模态研究越来越受欢迎?
多模态研究可以帮助增进我们对人类行为背后的认知过程的理解,如注意力、记忆和决策。
研究人们使用多种行为模式来处理信息、对环境做出反应的方式,深入了解感知、注意力、记忆和行动之间复杂的相互作用。

例如,研究人员可以使用眼动追踪来研究人们如何阅读网页,使用脑电图来测量阅读时的大脑活动,并使用面部表情分析来观察他们对内容的情感反应。通过结合这些不同的方式,就可以更全面地了解人们如何参与在线内容互动。

将所有这些不同的模式结合起来,使研究人员能够深入了解行为的不同方面如何相互关联以及如何相互作用。

多模态研究面临的挑战
多模态研究通常涉及使用先进技术和软件工具来分析和综合来自不同模态的数据。

但整合多种类型的测量数据可能非常具有挑战性,特别是当使用多个必须校准和同时启动的采集工具时,通常会导致时间延误,更不用说当程序出错或运行错误时的挫败感。


那又该如何确保所有数据流正在同步记录中呢?
NoldusHub让多模态研究变得简单
Noldus凭借 30 多年的行为软件开发经验与研究人员合作开发的一体化软件平台:超模态行为洞察平台(NoldusHub,或许就是答案。

整合来自多种类型的数据的挑战,特别是处理来自不同制造商的设备需要校准、启动和同步,就是设计NoldusHub的原因:简化技术障碍,让研究人员专注于真正重要的事情——研究本身。

实验室设置

信号同步检测

从设置到连接所有设备,以清晰的方式记录并呈现可视化结果,NoldusHub使超模式研究变得更加容易。该平台从网络摄像头、眼动仪和生理设备收集数据,并同步各种信号和行为输入。从心电图、EDAPPG,通过NoldusHub均可以实现数据访问、程序控制和可视化结果输出。

一体化研究平台

整个过程从头到尾组织并简化到一个平台中,将为研究者节省大量的宝贵时间和精力。


总之,多模态研究是研究人类行为和理解不同模态之间复杂相互作用的有力途径。通过结合各种测量工具,研究人员可以更全面地了解他们的主题,从而获得更准确和有见地的发现。
然而,集成来自不同来源的数据在技术上具有挑战性,而且非常耗时。这就是为什么像NoldusHub这样的平台如此重要。有了用户友好的工具,可以自动校准、同步和分析来自不同来源的数据,研究人员可以专注于科学,而不是技术。 


NoldusHub 正在根据市场和用户反馈不断开发和优化。如果想知道 NoldusHub 的工作原理以及它是否适合您的研究?现在联系我们,我们会为您回答问题或提供免费演示

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