腦波測試

 

 

EEG

腦波測波

 

 

 

摘要 (Abstract):

腦波測試是一種生理心理學(Psychophysiology)的方法,透過收集使用者與產品互動當下過程的生理反應,用來推導其內心想法、態度與情緒。

定義(Definition):

透過測量大腦活動,收集使用者與產品互動時的神經訊號等生理反應數據,了解使用者在測試產品時,當下過程的情緒和感知,且精準度高,而有些使用者難以描述和指出他們的情緒及感知,所以往往會發生設計者的觀察與用戶描述之間存在衝突。

腦波測試(EEG)由細胞群與其他細胞群之間的電位差形成的,透過捕捉使用者大腦的神經訊號,輸出有形的數據,顯示測試過程中,某時刻使用者遭受情緒與生理的內心想法時,設計者有能力對此進行反思,且能讓使用者參與設計流程。

優點:高的時間分辨率,獲得有形數據而不是用戶的意見、想法和印象、可提供客觀資訊供實驗者使用,易於重複使用。

缺點:頭皮空間分辨率低,對皮質活動信號的限制(例如,邊緣系統,海馬)。

腦波儀器款式:

1.標準EGG用黏貼劑將電極放在頭皮上,這些電極通過電線連接到腦電圖機。

圖片來源:

2.EGG帽預先安裝電極的特殊蓋帽。圖片來源:

3.便利型EGG耳機。圖片來源:

4.腦波種類。圖片來源:

 

步驟(Procedure):

Step1. 安裝腦波測試在受試者的頭上(fitted EEG onto the participant’s head)

可先戴上2分鐘,讓受試者熟悉儀器,防止測試期間的不適。受試者無須剃髮,但需事先洗好頭,若飲食咖啡因等刺激物會影響數據準確度。

Step2. 受試者執行任務 (participants perform the tasks)

可指派一些任務給受試者,使其與產品互動。

Step3. 研究人員和受試者一起回顧了實驗的錄像(the researchers and subjects reviewed video footage of the experiment together)

確定受試者是處於注意狀態還是疏忽狀態(測驗結束後可以先請參與者填寫問卷或記錄測試感覺),如果受試者在實驗期間不確定其精神狀態,則丟棄特定數據透過輸出的數據

Step4. 腦電圖輸出

透過輸出的數據設計者可了解受試者生心理反應,進行對產品反思及改進。

腦電圖輸出分析採,大腦功能區域特定的腦電信號、腦波頻率種類,表達人體情緒及感受狀態。

案例(Case):

學生在整個教學過程中是否保持專注

傳統教學方法通常要求教師觀察學生的表情以確定他們是否專心學習,學生數量多時,會使教師費心費力且未必周全顧及每個學生。如果教師能夠立即確定學生是否專心,且適當提醒他們保持專注,從而提高學習效果。

為了便於學生在課堂上使用腦電圖(EEG)檢測工具,本研究採用高度便攜式的移動腦波傳感器,觀察學生於上課時的理解及筆記,研究人員和學生一起回顧了實驗的錄像,確認後輸出及分析學生注意力數據,腦波傳感器檢測並數字化大腦產生的弱EEG信號,然後將其無線傳輸到硬件設備,透過移動腦波傳感器信號觀察,確定學生在教學期間注意力是否集中。

除了面授外,學生還可以通過互聯網進行遠端學習,卻增加了確定學生是否專注的難度,因此,採用量化的數據分析學生的學習狀況,從而使教師、學生和相關人員能夠以科學的方式了解學生是否專心,且讓教師可以調整教學內容,培養學生的學習態度,提醒學生保持專心。

參考資料(Reference):

維基百科。Endogeny (biology)。

維基百科。P300 (neuroscience)。

維基百科。Gamma wave。

taylor francis online。American Journal of Electroneurodiagnostic Technology。

101感性設計研究_課程平台。腦波儀運用於情緒研究。

Medicwiz Editorial Team。9 Types of EEG tests – Everything about Brainwave Monitoring。

Test and Measurement World。Advantages of ECG EEG EMG | disadvantages of ECG EEG EMG。

Glenn Veugen。User testing with brain activity readings。

Gaurav Gupta。Re-thinking EEG-based non-invasive brain interfaces: modeling and analysis。

Ning-Han Liu、Cheng-Yu Chiang、Hsuan-Chin Chu。Recognizing the Degree of Human Attention Using EEG Signals from Mobile Sensors。

COURSE HERO

資料整理:2018莊文馨、2021 林妤蓁

總編輯:羅歆慈

編輯與排版:李明容

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