认知反馈及其如何受到温度变化的影响

这是“神经工程管理”第48篇推送
内容来源:朱红
本期编辑:薛朋东
校      对:侯彩霞
审      核:付汉良
仅用于学术交流,原文版权归原作者和原发刊所有

原文信息

本文是针对论文《认知反馈及其如何受到温度变化的影响(Cognitive response and how it is affected by changes in temperature)》的一篇论文解析,该论文于2020年8月发表于《BUILDING RESEARCH AND INFORMATION》期刊。该研究的作者是Erkan, I 。



摘要&关键词

本研究主要内容为环境温度如何影响建筑喜好。共有180名被试参与了该研究。本研究消除了其他物理特征(如水分、声音和气味)的影响,然后让被试在三种不同温度(15°C、30°C、22°C)的虚拟现实环境中进行实验。使用EEG装置来确定空间认知过程中被试的认知活动。此外,在虚拟现实镜中还内置了眼动追踪设备来识别被试正在观察的区域。最后确定了人们的建筑喜好会根据空间的温度而变化。这一发现将给建筑设计和热舒适性的相关学科以启示。本研究是首个研究人们如何感知建筑空间及其否受环境温度影响的研究。研究结果还表明,由于主观热感知差异,每个认知过程都存在不同程度的差别,同时也说明了“室内温度改变了人们的认知感知”。

关键词:室内质量、建筑喜好、建筑认知、环境心理学



思维导图




引言

研究背景:人们90%的时间都在室内度过,室内空间的设计、舒适性、安全性、健康性无疑是非常重要的。一些研究已经确定了影响室内质量的四个主要因素(热、声、光、空气质量),并调查了这些因素对人的影响。

“热工温度”和“热舒适性”在一些研究中被认为是相同的概念。然而,这两个问题实际上彼此不同。舒适被定义为“提供热参数”,它也指对空间满意的主观状态。热工温度的定义是主观上根据一个人对热环境感到舒适的时刻来定义的。室内温度变化会影响人们的行为,这种影响不仅是行为上的,而且是认知上的。此外,值得注意的是,文献中很少有关于认知反应如何在空间中反映的方法。热工温度是热舒适的一个分支,人们通过热敏感神经元感知热工温度。

评估行为是通过指定的不同因素的组合而产生的审美感觉的结果,被认为是脑神经相互作用的一部分。因此,有必要指出,这些评价过程是认知过程,甚至是神经认知过程。本研究用神经认知的方法研究了建筑喜好与温度之间的关系。

研究目的:本研究的目的是揭示温度与空间偏好(建筑喜好)之间的关系,本研究也为“环境温度-建筑喜好”二分法带来一种神经认知方法。



实验材料

被试:180被试进行了这项研究,被试在19岁到40岁之间(M=34.41;SD=3.48)都有正常的或矫正到正常的视力。被试被要求在实验前穿同样的衣服——一件短袖衬衫、一条裤子和一双袜子,在实验期间,被试被要求脱下他们的鞋子。

仪器仪表:本实验使用了一种连接在脑电装置上的一个无线脑电装置(10-20)、虚拟现实镜和眼动追踪装置。此外,还给被试准备了耳机让被试隔离外部声音。在实验过程中,使用Wii操纵手柄控制器来控制移动。加湿器被用来控制环境的湿度,使用冷却器和加热器来控制温度。每个参与者还被要求填写一份调查问卷,调查的问题包括关于实验环境温度估计的问题和实验的细节,如与空间环境有关的问题。


研究方法

在本研究中,脑电图系统和眼动追踪系统被放置在虚拟现实镜内。戴着眼镜后,被试用右手操控Wii控制器在虚拟空间中进行导航。

实验安排在早上或下午早些时候进行的。在实验前,被试被要求填写一个包含基本信息的表格。实验的所有阶段都被详细说明,并在实验开始前在不同的地方进行测试(实验环境除外)教被试如何使用实验系统。

设计的空间通过Visual Studio和C++传输到VR环境中。这些虚拟区域为200m²,由10个不同的位置组成,包含不同的建筑风格、颜色和纹理,包括大型接待大厅、候车厅和通道走廊,所有的空间都相互连接(建筑平面图见图1)。从地板到天花板照明,空间在建筑风格和功能上都不同。在空间内的人的平均速度被认为是相等的,他们在空间内的行走路线也被识别出来。

图1.虚拟现实空间布局

被试在用VR设计的虚拟空间中导航当参与者来到三维虚拟空间中间时,他们被要求将自己对该空间的喜好从1计算到10来评分(此问题只出现在空间的中间,如图2所示)。评分是在Wii控件的帮助下完成的,在场景右上角的数字顶部,点击相应数值即可。

图2.被试站在空间中间喜好评分系统示例

验是在建筑学院的一个12m²办公室(h=2.8m)内进行的会影响实验空间温度的内部配件(计算机外壳、照明设备等)已被移除。所有温度下的湿度都固定在50%环境噪声设置为50dB。实验环境也不受所有其他物理因素的影响,如气味和灰尘。60名被试在15℃的环境开始实验,还有60名被试在22℃环境中,最后60名在30℃环境中。实验阶段持续了9个月,第一、第二和第三阶段由不同的实验组成。本研究实验的流程如图3所示。

图3.本研究的实验简图

第一阶段在此阶段,使用冷却器将测试环境温度调整至15℃。被试没有时间限制在虚拟的空间中导航。在15℃的温度下,每个被试的平均行程为4.51min。每个被试一离开现场,实验就被终止了。此外,被试还给这些地方做了自己喜欢的标记。

第二阶这个阶段发生在第一阶段结束后的120天内。第一阶段的被试被邀请进入第二阶段。在这个阶段,探索了与第一阶段相同的地方;环境温度被设置为22℃并保持不变。被试有足够的时间在相同的地方导航,并被要求再次评价他们对这些地方的喜好。在本阶段,参与者的平均退出时间为8.90min。

第三阶段:这个阶段发生在第二阶段结束后的120天内。第一阶段和第二阶段的参与者也被邀请进入最后阶段。在此阶段,环境温度设置为30。参与者被导航到相同的地方,并被要求再次评价他们对这些地方的喜好。在本阶段,参与者的平均退出时间为3.68min。

参与者从每个阶段的不同点进入。在研究中,参与者并没有被告知他们是在同一地方参观的。保持研究的实验时间的主要目的是确保参与者忘记他们正在浏览的地方。在第三阶段结束时,除了问卷问题外,参与者还被问到一个关于实验环境相似性的问题。


数据分析

对EEG和眼动追踪数据分别进行了分析。

首先,检查获得的EEG数据,去除信号通道。采用截止频率1Hz、通频段0.2Hz的高通滤波器提取漂移伪迹。然后,应用截止频率为50Hz和7Hz过渡带的低通滤波器去除肌肉伪迹和线噪声。在本研究中,即使被试戴着耳机,但也存在一些外部音频诱导的脑波通过独立成分分析(ICA)将其最小化并去除此外,眼动也被用于脑电图修正。在对信号进行方差分析后(ANOVA),计算出各信道的平均相关系数。采用相对功率谱分析(PSA)分析每个被试的脑电图数据。光谱分析研究了离散、平均采样数据中所包含的频谱。然后,通过独立的成分分析(ICA),使用MATLAB(基于矩阵的脚本集合),将过滤后的脑电图信号分离为独立的脑源。

其次,用眼动观察软件对眼动追踪数据进行分析,这个软件是使用MATLAB、VisualBasic和C++软件程序设计的。


研究结果

检验喜好:被试根据喜好在0-10的范围内打分。对于所有被试,确定每个空间喜爱程度分值的平均值。对于15°C的空间的平均喜好分数是5.48。22°C的平均温度为6.98;30°C的平均温度为3.83。

图4.所有参与者在不同温度下的喜好值

如图4所示,温度最高的地方的喜好评分较低,理想温度为22°C,有趣的是,在寒冷中获得的平均喜好分数比在加热空间中获得的平均喜好分数更高。

EEG结果:利用相对功率谱分析(PSA)对采集的脑电图数据进行分析。在本实验中,δ、θ、α、β、γ波都是因变量。记录了实验的第一、第二和第三阶段被试的地形图像。本研究考虑了FP1、Fp2、F3、F4、T3、T4、P3、P4、O1和O2脑电图通道在15℃、22℃和30℃时的每个通道上都出现了脑电波用PSA分析了脑电图数据中的8个通道,图5显示了频率的结果。δ波的功率在高温环境下最高,在低温环境下最低,其他波段功率明显低于δ波段。

图5.脑电功率的结果

考虑到所有脑叶在炎热的环境中,相对能量都处于最低水平。这可作为一个指标表明被试在炎热的环境中的认知水平有所下降(即使他们在炎热的环境中是清醒的)。本研究也检测了地形图中的α波,如图6所示,枕区的α波高于其他区域。


图6.冷热环境下枕叶中α波的比较

额叶区的波值由EEG通道FP1、FP2、F3和F4显示,在整个实验期间,最高值在额叶。α波与身体放松和精神活动有关,因此它们在22℃的环境中必然会较高,如表1所示。

眼动追踪结果:本研究采用了眼动研究中常用的实验设计方法,并使用了两种不同的分析方法:热力图和注视时间图。热力图可以以定量的方式看到视图的分布,并通过可视化使数据易于理解。在研究过程中,标记被试关注的点(视点),被试眼睛导航的区域和被试进一步扫描的区域。温暖的颜色,如红色和黄色定义了强烈感兴趣的区域,绿色和蓝色定义了不太感兴趣的区域。非有色区域意味着参与者从未看过这些区域。从180名参与者那里收集了数据使用本研究开发的软件对数据进行了可视化和分析。热分布图见图7

图7.热力图显示了被试在不同温度下观察的区域

如图8所示,被试在22℃的温度环境中观察的区域较多,而在30℃的温度环境中较少。对眼睛停留时间的分析为被试的焦点时间生成视觉和数值数据在分析中,将视屏分为正方形,眼睛的焦点按正方形着色。另外,在画面中给出了观看时间的数值。颜色中最集中的区域是红色、橙色、黄色、绿色(对于不太集中的点),最不集中的区域是蓝色。由眼动追踪技术生成的注视时间分析详如图8所示。

图8.被试在不同温度下同一观察地点的注视时间图

8详细显示了参与者的注视次数。在环境温度为22℃时,观察该地方的次数最高,而在30℃时则最低。此外,在22℃的温度下,人们观察了空间中不同的观测点,但在15℃和30℃的温度下,他们甚至没有注意到这些观测点。从之前的分析中看到,与其他温度相比,认知功能最多可以在22°C时发挥作用。

15℃、22℃和30℃的温度下的眼动追踪分析如图9所示。图9显示了在不同环境温度下参与者的x和y坐标轴上的右眼和左眼的“速度”值。在这个分析中,这个值表示了瞳孔从一个区域过渡到另一个区域的速度。在这里,眼睛运动的突然变化出现在15℃和30℃的环境温度(图中的圆形区域)。

9.在152230的温度下的眼动速度分析


讨论

本研究的主要目标是研究温度如何影响人们的建筑喜好的认知。
每个被试在不同温度水平下的航行时间被记录最大导航时间的温度为22℃当环境温度为30℃时,导航时间最短人们很少漫步,只是寻找打分点。相对于30℃温度环境,被试更喜欢15℃温度环境。
如表2:出现这种情况可解释为由于温度升高导航能力会出现下降,它也可能表明认知功能的显著下降。

对参与者(12人)的脑电图测量,特别是那些在30℃温度内完成空间导航的人。结果发现,12名被试的θ、α1和α2带增多。前人有研究表明在疲劳的情况下θ和α波会一致增加因此,可以推断,这12个人想尽快离开,因为他们的疲劳程度随着温度的升高而增加。在研究中,检测到的大多数δ波脑电波都是在30℃下观察到的。Erkan(2018)指出,在一些有压力的情况下δ波会增加,这可能表明被试在30℃环境中的感受到了压力。甚至可以说,被试的认知功能受到影响,也会间接地改变被试对空间的喜爱评分。

研究表明了左前叶的激活与喜欢程度分数之间呈正线性相关。另一方面,被试在30℃的温度环境中存在相对较高的β波反映了P4区域的高唤醒。可以得出结论,压力环境可能与右顶叶有关,因为它具有躯体感觉功能(图10)。


10.根据10-20国际标准,P3和P4区域的变化和2230喜好评分

10给出了在22℃和30℃被试对空间平均的建筑喜好得分和脑图,并对结果进行了评估。发现在30℃时建筑喜好的平均评分下降(所有参与者的平均评分见表2),地形图显示神经认知反应是应激性的。在对其他参与者的得分和脑图进行评估后,观察到他们的反应是相似的。神经认知反应与温度变化所获得的平均建筑喜好得分之间存在关系。

根据脑电图分析的数据,可知最常参与“喜好评估”(基于给出高分的被试)的大脑区域是额叶、眶额区和左侧颞区。此外,还分析了被试在不同温度下的脑电波和喜好分数,因为被试可能由于温度水平不同而具有不同的认知状态,因此根据他们的喜好对地点进行评分(低/中/高)(图11)。

11 在不同温度下同一地打分时颞顶枕区的α波

如图11所示,被试从打分时刻起对地点的关注可能表明神经活动在增加。α波电位的变化也可能是表明评分时的关注点和皮质沟通之间存在关系的因素之一。与其他温度相比,在22℃时,被试在给同一个空间打分时,颞顶枕区的电位强度与大脑的其他部分相比增加了。

眼动数据显示,与其他温度相比,在22℃时,被试的热力图和停留时间数据均是积极的。空间“检查率”的下降可以解释为被试在热环境中认知功能的下降,从而导致他们的鉴赏分数下降。除了对认知和温度概念的研究外,本研究得出了空间温与建筑喜好有关的结论。可以说,温度自然地改变了人们的认知状态进而影响了喜好(这可以从被试在同一地点给予不同程度的分数来理解)。

我们还可以假设,认知控制的机制能通过调整温度水平来改善室内舒适水平。换句话说,可以通过人机交互过程控制室内环境来改善人与建筑的互动,促进未来智能建筑的发展(图12)。


12在未来智能建筑中应用认知控制温度

本研究表明,空间喜爱程度随温度的变化而变化当温度上升时,这种相关性的变化会进一步降低。换句话说,30℃环境比15℃对喜好和认知水平的影响空间更显著。如果理想的温度为22℃,所有的细节都比其他两个温度要好得多。:


研究结论

本研究旨在测试在具有相同设计特征的空间中,不同温度下被试的建筑喜好程度。本研究用两种不同的方法(脑电图和眼动追踪)测试了三种不同的温度,得出了以下结论

1)建筑喜好的平均得分22时最高,30℃时最低15℃温度下得分在前二者中间

2)环境温度引起了大脑不同区域的明显差异,进而影响了被试对建筑环境的喜好。

3)在15℃与在30℃时观察到的神经认知作用并不相同30℃的温度下,被试的神经认知学和统计学研究结果比15℃的温度更为消极。

4)22℃更接近最佳温度冷空间(15℃)比热空间(30℃)有更高的建筑喜好得分,这也是一个非常重要的发现。可以说,这一结果在空间选择和内部温度设置中都是有效的。


引用

Erkan I. Cognitive response and how it is affected by changes in temperature[J]. BUILDING RESEARCH AND INFORMATION, 2021, 49(4): 399-416.

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