工作人员在室内办公室的工作表现很大程度上受到环境热条件的影响。然而，这种影响是难以量化的，尤其是当热应力为温度的适度升高或降低且无法直接测量工作效率时。被试在实验条件下表现良好的强烈动机也导致难以比较他们在不同热环境下的表现。为了克服这些局限性，本文提出了一种研究室内热环境对居住者行为影响的方法，该方法通过脑电图测量来研究居住者在执行标准化认知任务的脑力负荷，即对15名被试进行了脑电脑力负荷测量与认知任务相结合的实验。当被试在电脑上执行四项认知任务时，脑电图数据被收集。在前人研究的基础上，我们提出了一种由额叶theta和顶叶alpha频段功率计算出的脑力负荷指数，来进行被试内部比较，以调查被试在微冷、中性和微暖三种不同热环境下的脑力负荷是否存在统计学差异。结果表明:热环境对不同个体的影响是不同的。通过比较不同热环境间的脑力负荷指标，我们发现在达到相同的绩效时，轻度温暖环境的脑力负荷相对高于其他两种环境。该研究从神经生理学的角度揭示了热环境如何通过影响人的脑力负荷及其表现。
关键词：脑力负荷；工人表现；办公空间；工人健康
建筑的室内环境对个人福祉和社会发展起着重要作用,虽然控制建筑热环境需要较高的能源，但居住者对室内热环境的不满意，会导致工人的工作满意度较低，进而影响其工作绩效，而热舒适是影响室内环境质量(IEQ)最重要的因素之一。
大量的文献使用各种方法研究了工作环境如何影响办公室工作人员的表现。首先，本文回顾了衡量办公人员绩效的主观方法：
(1)主观绩效评估。自我评价是衡量办公环境中人员工作表现的常用方法之一。它易于实施且与任务类型无关。自我评估的结果是直接的，易于比较。然而，自我感知的绩效评估是高度偏颇和主观的。
(2)生产力表现评估。评估人员绩效的另一种方法是直接测量其在实际工作条件下的生产率。如今，办公室工作变得越来越复杂，涉及到各种不同的任务和技能，如管理、沟通和分析。因此，通过观察到的工作场所的生产力来直接准确地评估办公室工作人员的表现是不切实际的。
(3)通过标准化测试进行绩效评估。衡量办公室工作人员绩效的最常见方法是在实验室环境中模拟办公室工作的典型活动，使用标准化的绩效测试。例如，Allen等使用战略管理模拟软件工具来评估管理层办公室员工的高阶决策绩效。然而，开发这类工具需要很多专业知识和资金，被试还需要学习如何使用模拟工具，因此它的主要局限性在于，被试保持绩效的动机和能力抵消了不舒适的热环境对被试绩效测试结果的不利影响，尤其当实验条件下的中热或低温压力和实验持续时间较短。因此，它不能准确地反映员工在实际办公环境中的表现。
以往研究发现，当执行任务类型不同时，室温对人员的测试结果有不同的影响。由于不同类型的任务由不同的大脑皮层区域主导，这就表明表现的变化可能是由热环境对神经生理活动的影响引起的。
与人们的工作表现相关的神经生理反应之一是脑力负荷。它表示执行一组并发任务所需的脑力资源量。持续的高脑力负荷会导致被试精神疲劳，错误率增加，效率和警觉性下降，以及不愿意努力。长远来看，它会导致业绩下降和对居住者有害的健康影响。因此，我们建议通过办公人员的脑力负荷来了解办公热环境对其工作绩效的影响。本研究开发一种了解工作场所热环境对员工脑力负荷影响的方法，以实现最高的员工绩效和幸福感。
(1)有效检测热环境变化引起的个体脑力负荷变化;
(2)不同的热环境在执行相同的认知任务时如何影响个体的脑力负荷；
(3)不同热条件下居住者的脑力负荷与认知任务表现的关系。
为了达到这一目的，本研究使用一种低成本的无线脑电图耳机来测量脑力负荷。研究还探讨了脑力负荷指标与人员认知任务表现的关系。
本研究首先评估热环境对人员脑力负荷的影响，然后研究脑力负荷与人员任务绩效之间的关系，构建了热环境对人员工作绩效影响的综合框架，如图1所示。
图1 热环境对脑力负荷和认知任务表现影响的框架
与其他生理反应相比，脑电图具有较高的时间分辨率(>128Hz)。其次，它携带方便，价格便宜，重量轻。最重要的是，脑电图可以直接监测大脑的认知活动，捕捉到认知状态的细微变化。本研究使用了一种低成本的脑电图头戴设备(Emotiv EPOC+)，它包括14个通道，无需使用凝胶或糊剂即可快速设置。它还能稳定的记录大脑活动，并以无线的方式将数据实时上传到普通的pc、mac和智能手机上。
一些研究已经使用脑电图来研究温度对居住者的影响。本研究在三个方面与之前的研究不同：（1）我们实验中的温度范围设置为适中(21.7℃-28.6℃/71.1℉-83.5℉)，代表办公楼中典型的微冷(PMV=1)、中性(PMV=0)和微暖(PMV=1)条件；(2)在被试执行认知任务的同时捕获EEG信号，这使我们能够了解被试在不同任务中的脑力负荷以及它与任务表现的关系；（3）所有被试的认知任务及其难度水平被控制为相同。要求每个被试在三种热条件下以相同的顺序执行任务。
频带功率数据是从脑电图设备的捆绑软件中获得的，计算频率为8Hz(即每125毫秒)。分析中排除了低于4Hz或高于45Hz的频率。收集的频带功率数据被分成不同的部分，每个部分只包含一个难度级别的一种任务的数据。
实验场地
实验持续三天，被试进行认知能力测试的同时，记录大脑电信号。被试还被问及他们的自我感知表现和脑力负荷评级。该实验是于2018年11月至2019年1月的采暖季节，在密歇根大学的研究办公室使用台式电脑进行的(见图2)。办公室位于地下室，没有窗户或其他自然光或自然通风。实验期间控制空气质量、通风和照明条件保持一致。2个COZIR温湿度传感器(湿度精度±5%;温度精度±1%)，在试验办公室连续测量环境条件。根据ASHRAE标准55，传感器放置在地面以上0.6m处。温度由与试验办公室恒温器相连的空调系统控制，该系统允许温度在20°C至30°C范围内自由变化。该实验方案得到了密歇根大学的机构审查委员会的批准。
图2 实验设置
被试
15名被试均为密歇根大学研究生，年龄在22至33岁之间，身体健康，熟悉电脑使用。为了获得干净的脑电数据，被试需要遵守以下要求：(1)实验前将头发洗净擦干且不使用护发产品（护发素、定型喷雾等）；(2)在连续三天的实验中，尽量每天在同一时间睡觉和起床，保证夜间良好睡眠;(3)在为期三天的实验期间，不要服用酒精、咖啡、烟草或其他可能导致兴奋或困倦的饮料。还要求被试在整个实验期间穿同样的衣服(长袖毛衣、长裤)和鞋子。实验开始时，给每个被试分配一个唯一的ID号作为数据参考的标识符。要求被试像对待日常工作一样认真对待任务。
认知任务
本研究选择四项计算机认知任务来激发被试的思维、工作记忆、感知和反应功能。
任务1 -数字加法(思维):在数字加法任务中，电脑屏幕上会显示一列随机生成的数字(图3(a))。要求被试在心里把所有数字相加，然后用键盘在下面的文本框里输入结果。点击“继续”按钮后，屏幕上会出现一列新的数字，直到时间用完。这项任务分为两个难度等级。在简单级别中，一栏中有六个一位数。困难级别，一栏中有四个三位数。任务从持续3.5分钟的简单级别开始，然后是持续6分钟的困难级别。然而，当被试开始一项限时任务时，去除简单任务前0.5分钟的脑电数据以排除不稳定因素。被试在给定时间内答对的数量用来衡量他们的任务表现。
任务2-前位数字广度(工作记忆):前位数字广度任务采用传统的韦氏成人智力量表(WAIS)来测量被试的言语工作记忆和注意力。一串数字依次出现在屏幕上800毫秒，每两位数字之间有200毫秒的间隔时间（图3（b））。所有数字出现并从屏幕上消失后，要求被试回忆数字序列并通过计算机屏幕上的数字键盘输入。此任务有两个难度级别，共18个试次。要求被试在简单水平记住五位数字，在困难水平记住十一位数字。该研究测量了被试在每个难度级别能够正确记忆的数字序列数量，并将其作为任务表现的指标。
任务3-选择反应:选择反应任务分为三个部分，每个部分共60次试验(图3(c))。前两个部分改编自Deary-Liewald任务，第三部分使用Stroop任务。第一部分是一个简单的反应任务，当一个x形状的刺激出现在电脑屏幕中央的一个方框中时，被试需要尽快按下键盘上的一个按钮。在第二部分，在屏幕中央有四个以水平线排列的框。一旦x形状刺激出现在相应的方框中，要求被试按下键盘上与正方形方框位置相同的相应键，即“z”、“x”、“逗号”和“句号”。在第三部分中，一个颜色名称以不同的字体颜色一次一个地出现在屏幕中央。要求被试通过按键盘上字体颜色的第一个字母来响应单词的字体颜色，而不管其实际含义。我们通过测试被试对刺激正确反应的平均反应时间来量化他们的任务表现。
任务4–视觉搜索(感知):视觉搜索任务要求被试具有快速准确地搜索目标物体的视觉感知能力。该实验修改了Goldstein等(1973)的传统视觉搜索任务。如图3(d)所示，在计算机屏幕的左侧，有一个9×9的网格，由41个白色方块和40个黑色方块分割而成。每个白色的正方形都是一个5×5的网格，其中只有两个正方形是黑色的。屏幕右侧显示了一个目标白色正方形，被试的任务是从9×9的网格中找出目标的位置，并在下面的文本框中输入它的坐标。任务总共持续9.5分钟；但排除了前0.5分钟的EEG数据以确保被试处于稳定状态。被试点击“继续”按钮后会出现新的试验，并重复直到达到时间限制。被试在给定的时间内正确回答的数量作为他们任务表现的指标。
根据任务通常需要的工作量和实验反馈，我们将它们分为两类(见表1)。A类测试比较费脑力，B类测试相对容易。
试验协议
在该实验中，温度设置来源于PMV模型，PMV模型是根据人体热平衡方程评价居住者室内热舒适度的国际标准。鉴于办公环境中的温度通常控制在适中的范围内，该研究将热状态设置为PMV=−1,PMV=0,PMV=1，分别对应于热感觉刻度上的微冷、中性和微暖。每个环境条件的热条件设置如表2所示。
为了消除热环境以外的因素（如睡眠剥夺）造成的影响，本文采用以往文献的方法，包括:(1)要求被试连续三天同时来实验，以消除生理节奏的影响;(2)被试必须满足3.3.1的所有要求才能参与实验，并在实验前对认知任务进行足够的练习，以消除学习效果;(3)要求被试认真对待任务(即集中注意力并尽力得到正确答案)。为了平衡被试对实验的熟悉程度带来的影响，采用拉丁方设计对被试每天的不同实验条件(即热条件)进行排序。15名被试随机分为G1、G2、G3三组，如表3所示。
每个实验条件下，被试遵循图4所示的程序。第一天，在适应环境期间给出实验说明。脑电图耳机通过蓝牙与笔记本电脑上捆绑的软件进行连接。笔记本电脑监测各脑电信号通道的接触质量，如图5所示，每个点表示一个通道，其中绿色点表示接触质量好，橙色和红色点表示通道部分连通，灰色表示通道连接不良。只接受任务期间所有通道连接良好的被试的数据进行分析。作者还检查了被试每个认知任务部分前后的头皮状况，以确保没有影响数据质量的汗液。
为了防止被试感到不知所措或疲劳，我们分别从A类、B类中选择了一项任务，并将它们组合成认知任务-1（见表1）。认知任务-2是剩下的两个任务的组合。随机打乱任务组合，以抵消顺序对被试表现的影响；但是，每个被试每天的任务组合和顺序都保持不变。
图4每天的实验程序
图5 脑电图耳机接触器质量界面
EEG的频率分为5个不同的频段。Holm等(2009)通过对脑电图信号提取的多个指标进行比较，发现额叶theta与顶叶alpha的比值更能准确地反映脑力负荷。
本研究中使用的脑电图耳机，F3、F4电极用于监测额叶活动和P7、P8电极用于监测顶叶活动。使用等式（1）计算某一频带的相对功率(RP)。等式中的频带功率是一段中特定频带的平均功率:
本文使用两个电极的相对功率的平均值来计算脑力负荷指数，如式（2）所示。脑力负荷指数越高，说明被试在执行任务时的脑力负荷越高。
通过比较四个电极的RP和轻松和困难任务难度级别的脑力负荷指数，发现脑力负荷指数能更好地反映脑力负荷，双电极比单电极更能准确地反映脑力负荷。因此，本文采用脑力负荷指标进行进一步分析。
有3名被试在部分实验中由于电极连通性不佳被排除在分析之外。结果表明，其余12名被试在任务过程中所有通道上的脑电图信号质量均较好，并用于进一步分析。
(1)比较热环境对特定任务中脑力负荷的影响
为了探究热环境是否会对不同个体在执行相同类型任务时的脑力负荷产生影响，比较了三种不同热环境下每个任务类型的个体的脑力负荷指数，如图6所示。
图6 三种热条件下每种认知任务的脑力负荷比较
即使是同一类型的任务，热环境对每个被试的脑力负荷影响不同。室温的变化会导致一部分被试的脑力负荷增加，而另一部分被试的脑力负荷下降。以图6(h)为例，与中性环境(PMV=0)相比，微凉的环境(PMV=-1)减少了被试3和4的脑力负荷，而导致被试11和12的脑力负荷增加，表明热环境对脑力负荷影响存在个体差异。尽管存在个体差异，但在96例中的82例，微暖（PMV=1）条件下的脑力负荷在三种热条件中最高，表明室温较高时脑力负荷普遍增加。96项脑力负荷指标中有23项高于2.0，其中21项来自PMV=1条件，表明在微暖条件下执行任务可引起较高的脑力负荷。
(2)比较热环境对特定个体脑力负荷的影响
在本节中，该研究检查了每个被试在不同类型的任务中，脑力负荷是否以相同的模式变化。采用Wilcoxon符号秩检验，在95%置信水平下比较每个被试在不同热环境下的脑力负荷指标(表4)。
表4三种热条件下每个个体的脑力负荷比较
对于不同的被试，脑力负荷有显著差异的热条件不同。一些被试随着环境变暖脑力负荷会显著增加，比如被试8，尽管在较冷和中性的环境下进行简单的数字相加任务，在中性和较暖的环境下进行困难的选择反应任务有例外。对于被试7，微暖环境下的脑力负荷显著高于微冷和中性环境下的脑力负荷。然而，在微冷环境和中性环境中，脑力负荷没有明显变化。对于其他一些被试，发现中性环境下的脑力负荷明显低于其他两个。例如，对于大多数任务，被试5和被试11的脑力负荷在中性条件下达到最低点，表明中性环境可能是他们工作场所的最佳选择。尽管大多数被试在三种热环境下的脑力负荷存在这种趋势和统计上的差异，但被试3的脑力负荷变化规律并不明显。原因可能是被试在部分实验期间的精神状态不一致，也可能是被试的脑力负荷受到比热环境更显著的其他因素的影响。这种现象产生的原因还需要进一步深入的研究，但本研究并未将其纳入研究范围。
(3)不同热条件下被试脑力负荷指标与认知任务表现的关系
为了研究被试的脑力负荷与认知任务表现之间的关系，本文研究了被试的认知任务表现与相应任务的脑力负荷之间的比值。该比率反映了被试每单位精神工作量所取得的成绩，因此，比率越高，表明被试的努力的高效性，反应在任务表现上。结果如图7所示。不同颜色的彩色方框代表每个被试在不同热环境下的表现/心理工作负荷指数比率。选择反应任务使用平均响应时间(s)的倒数来方便比较和可视化。
图7 绩效/脑力负荷比率的比较（P<0.05）
在除简单水平前位数字广度任务外的所有类型任务中，微暖条件下的表现/脑力负荷指标比值均显著低于中性和微冷条件下的比值。在简单水平的前位数字广度任务中，仅在微暖和微凉环境之间发现该比率有显著差异。在脑力负荷相同时，微温暖环境下的表现较差，这意味着被试需要在微温暖环境下花费更多的努力来维持任务绩效。
本研究采用脑电图测量的脑力负荷，探讨工作环境的热条件对被试工作表现的影响。
(1)脑力工作负荷指数
脑力负荷指数在这里用于进一步的分析。虽然脑力负荷指数能够有效反映各任务类型内的脑力负荷变化，但在不同个体和不同任务类型之间却不具有可比性。原因是大脑以不同的方式处理每种类型的任务，并调用不同的大脑功能来处理任务。因此，我们只在每个任务类型和每个个体中进行比较。在未来的研究中，不同类型任务的脑力负荷可以用不同的指标来衡量，以适应执行这些任务的大脑过程。
(2)热环境对脑力负荷的影响
本研究比较了三种热条件下，不同个体的每种类型任务的脑力负荷指数。热环境对每个被试脑力负荷的影响不尽相同。原因之一是PMV模型代表了一种普遍的热感觉，然而，这并不一定保证每个被试对热环境有相同的感受。另一个原因是热感觉以不同的方式影响被试的表现。有的人在感觉微凉时可能会感觉清醒，由于环境的唤醒作用，可以更好地解决问题，而另一些人则被凉爽分心，无法专注于工作。个体差异在4.3节中进一步证明，部分被试在微凉环境中的脑力负荷显着低于中性环境，而对于另一些被试则相反。
(3)脑力负荷与认知任务表现
为了研究被试的脑力负荷指数与其认知任务表现之间的关系，本文使用单因素重复测量方差分析对被试的任务表现进行了被试内比较，以研究任务表现如何随不同的热条件而变化。结果如表5所示。实验结果表明，虽然在一些困难级别的任务中观察到了显着的表现差异，但在简单级别的任务中没有显著差异，表明热环境对被试任务绩效的影响只有在任务难度较大时才能观察到。
本研究使用每种类型任务的Spearman等级相关系数检验任务绩效与脑力负荷指数之间的相关性。结果表明，脑力负荷指数与被试的任务绩效无相关性。换句话说，由于热环境的干扰，较高的脑力负荷并不一定会导致更好的表现。因此，我们采用任务绩效与脑力负荷的比值来分析不同热环境对二者关系的影响。在微暖环境中显著较低的比率表明等量的脑力负荷产生了较低的任务表现。也就是说，在微暖的环境中，要达到与中性和微凉条件下相同的表现，需要付出更高的脑力劳动。微暖的环境导致被试在使用大脑资源和努力提高生产率方面效率较低。
这些结果与之前研究的结果一致，即高室温可能导致居住者的表现下降。另一方面，Hancock和Vasmatzidis提出，当人们在适度的热压力下有很高的表现动机时，他们往往会保持他们的表现。基于这些发现，本研究中发现的脑力负荷增加可以解释为被试试图在任务上付出更多努力，以抵消高室温对其表现的负面影响。此外，正如“认知储备”理论所提出的，被试具有一定数量的神经资源可用于一项活动。在这种情况下，可以分配神经资源来处理认知任务和热压力。当资源充足时，被试能够在处理热压力的同时保持任务表现。但是，如果资源不足以同时处理任务性能和热压力，则表现将下降。这种解释也证明了表5中的结果，在简单级别的任务中没有发现显著差异，而在一些困难任务中发现在微暖的环境中表现下降。
这一结果进一步说明了适当的室内热环境对居住者的健康和表现的重要性。未来，我们希望这将有助于确定最佳的办公室热环境，使居住者无需付出额外的脑力就能保持工作绩效。并且，热环境的设置应满足环境中大多数居住者的热需求。
(4)局限性
脑电图研究的局限性之一是，大脑信号复杂，可能受到许多因素的影响，如被试的情绪和睡眠。未来，脑电信号可以辅以其他生理因素测量，以进一步消除其他因素的影响，改进评估方法。
影响本方法在实际办公环境应用的局限性:首先，考虑到被试的不舒适会影响实验结果，休息期间将EEG耳机移除15分钟。然而，这将阻止在持续几个小时的实际办公室工作中监控被试的脑力负荷。第二，在办公室环境中，涉及大量的运动，电极可能连接性较低或完全失去接触，这会阻止EEG耳机收集干净的数据。
本文的另一个局限性是，本文提出的方法是基于办公环境设置开发的，因此，只考虑从微冷到微暖的中等热条件。然而，提出的方法可以用于更大的温度范围。还可以用于研究其他IEQ因素（例如，照明、空气质量等）对居住者的影响。
通过比较脑力负荷指数，以及不同热条件下其与认知任务结果的关系，得出以下主要结论：
第一，大多数被试在微暖环境下有较高的脑力负荷，而中性状态和轻度凉爽状态下的脑力负荷是否较低，取决于被试和任务类型。其次，热环境对脑力负荷的影响因人而异。对于每项任务，不同个体的脑力负荷随热环境变化而不同。第三，由于热环境的影响，被试在相同任务中较高的脑力负荷并没有导致更高的任务表现。然而，发现在微暖环境中，大多数被试需要更高的脑力负荷才能达到相同的表现。
这项研究的结果让我们深入了解脑力负荷和任务表现如何随热条件而变化。所提出的方法允许我们为居住者开发个人热场，了解每个人在不同环境中的脑力工作负荷反应，这可以应用于能量模拟或热舒适管理。
神经工程管理联合发起人
| 李 恒 |
教 授 |
香港理工大学 |
| 叶 贵 | 教 授 |
重庆大学 |
| 卢昱杰 |
教 授 |
同济大学 |
| 廖彬超 |
副教授 |
清华大学 |
| 陈嘉宇 | 副教授 |
香港城市大学 |
| 韩 豫 | 教 授 |
江苏大学 |
| 崇 丹 | 副教授 |
上海大学 |
| 付汉良 |
副教授 |
西安建筑科技大学 |
西安建筑科技大学神经工程管理实验室成员
| 付汉良 | 副教授 |
|
| 侯彩霞 | 副教授 | |
| 王萌萌 |
博士后 | |
| 郭晓彤 | 博士后 |
本篇文章来源于微信公众号：神经工程管理