基于可穿戴傳感器的實時環境情緒感受評價

陳 箏 劉 頌

以審美體驗為核心的環境感受一直是國內外風景園林領域的核心問題[1-3]。有學者認為審美感受是人對于環境的情緒判斷，它同理性判斷互為補充[1]。進化環境心理學學者進一步認為，審美感受背后是人長期進化過程中積累的經驗判斷，其審美偏好不僅帶來了愉悅的環境體驗，更反映著和人們生存相關的環境決策[4]，其中西方的疏林草地景觀[5]和中國的文人園林[1]就是2種適宜人居的自然環境代表。人類對環境的審美反映，可能是其在長期進化過程中形成的與生存條件相關的本能判斷，比如喜歡有庇護的環境可能是出于早期生活中對于躲避野獸追擊的需求，而喜歡可以瞭望的環境可能是出于狩獵需求等[6-7]。人們對自然環境的審美偏好，可能也是出于某種未被完全認知的生理需求[8]。

雖然環境情緒感受非常重要，但由于它常?；逎y以付諸言語，所以描述或測量起來卻并不容易。目前基于抽象描述和心理學的方法存在一定的弊端，而隨著認知神經學、可穿戴傳感器技術和生物信號數據分析技術的發展，通過可穿戴傳感器來測量實時環境情緒感受評價成為可能。本文通過實驗嘗試驗證實時環境情緒感受的技術方法。

1 傳統的環境感受度量方法及其局限性

中國古典園林和風景園林設計理論很多都采用委婉含蓄的抽象描述來傳遞情緒感受[9]。環境心理學者通過心理學的萊克特梯度量表(likert scale)，對篩選的照片進行打分，從而得到受測者對于每張照片的心理感受一個量化指標。通過對采集的數據進行統計分析，從而發現審美偏好的普遍規律，即不同受測者對于不同照片所普遍存在的連鎖反應現象。

但基于抽象描述和心理學萊克特梯度量表的測量方法仍然存在諸多問題。這2種方法首先都要求參與者具備一定的經驗及相關知識，在經驗或知識不足的情況下都容易造成信息傳遞障礙。為了減小這種影響，更好地采集理解非專業者真實的環境感知，密西根大學的盧斯克(Ann Lusk)提出了“標簽分析”方法[10]。盧斯克選取了她認為8個最為重要的空間認知因素，分別是：起點、可以有到達感的重要節點、宜人的場所、具有空間定位作用的地點、宜人的路段、無聊的路段、惱人的事物或地點、宜人的視線。隨后盧斯克將有這8個要素附上說明，制作成不同的貼紙發給普通民眾，讓他們在地圖上標出來相應的位置。

2 利用可穿戴傳感器的實時環境情緒感受測量技術方法及應用

可穿戴傳感器是可穿戴設備的重要組成部分，如可以監控皮膚出汗情況的皮電傳感器(skin conductance sensor)、監控皮膚溫度調節的皮溫傳感器(skin temperature sensor)、監控心血管活動的心電傳感器(electrocardiogram sensor，簡稱EKG/ECG)、監控大腦活動的腦電傳感器(electroencephalogram sensor，簡稱EEG)、監控呼吸活動的呼吸傳感器(respiration sensor)等。受到下丘、交感神經和副交感神經等神經系統調節，情緒體驗會表現為一系列的生理反應，而這些生理反應對于環境刺激可形成毫秒級的響應，甚至包括不被人充分自覺的域下知覺，而這些生理反應可以較為準確快速地被生物傳感器測量[11]。隨著傳感技術的不斷進步，可穿戴傳感器監測精度迅速提高，并向便攜性、小型化方向發展，使這些可穿戴傳感器不僅是健康、醫療、運動、工業和軍事等領域的傳感測量工具，也成為環境設計領域中獲取環境感受的重要工具。

圖1 利用實景行走中采集的皮電數據繪制行人的空間壓力應激情況(編譯自Bergner，2013：415)

利用可穿戴設備采集神經生物電反應，從而觀察記錄實時實景環境體驗是一種研究環境綜合體驗評價新技術。有先驅學者利用皮電、腦電技術來測量行走中的體驗，識別情緒壓力源，分析評價環境對人的情緒體驗和認知功能的影響。

2.1 利用皮電傳感器識別城市環境中的壓力源

德國凱撒斯勞滕大學的本杰明·伯格納(Benjamin Bergner)采集了實景環境行走中行人的皮電反應加以分析識別行進空間中潛在的壓力[12]。皮電或稱皮阻記錄的是皮膚導電特征，由于皮電受皮膚的汗液分泌情況影響顯著，所以是一個較好反映情緒壓力的生理指標。伯格納等人利用實時實景的皮電數據，通過和空間GPS數據同步分析進而識別出潛在的空間環境壓力源。

伯格納等人對埃及亞歷山大港濱水步行道的皮電數據分析表明，在更靠近海岸一側的步行道(圖1-2)行人行走時感受壓力的強度和頻度要明顯低于在更靠近城市一側的行人(圖1-3)。無論是在海岸一側還是城市一側，特別是在車行道路交叉口的地方人們都會顯得比較緊張，這種緊張程度也表現出和道路車流量有一定關系：車流量越高，人的緊張程度也相應越高。

2.2 利用便攜腦電傳感器捕捉步行環境中的焦慮、注意和冥想情緒

愛丁堡大學的彼得·阿斯皮納爾(Peter Aspinall)及其同事利用14個電極的便攜式腦電儀采集了實景行走中行人的腦電數據，并對他們腦電數據進行加工分析(圖2)[13]。相對于皮電，腦電數據的信噪比要差一些，但可挖掘的數據信息要豐富很多。

在實驗中，佩戴便攜腦電儀的被試行人依次穿過購物街區、綠色自然和繁忙的商業區。研究者利用儀器開發商基于機器學習的腦電情緒分析模塊，對采集的腦電數據進行分析，試圖理解行人當時的環境體驗。阿斯皮納爾等人的研究發現，在從城市街區進入綠化較好的自然環境時，行人表現出更平靜的情緒，更少的受挫焦慮感受和主動注意力，同時呈現出更多的冥想思維活動。自然環境引起的這種恢復性感受特征和環境心理學家開普蘭夫婦的恢復性自然理論呈現出較好的一致性[8,14]。

3 利用多導生物傳感器測量描述環境體驗實驗

在上述2個實驗的基礎上，希望進一步尋找可以將皮電、腦電，甚至更多生理信號納入的普適性生理情緒測量模型。這個工作首先必須更好地量化描述情緒。雖然情緒看上去很復雜，但心理學家發現其實大部分情緒可以簡化成一個由情緒效價(valence)和情緒喚醒度(arousal)組成的二維模型[15](圖3)。其中情緒效價(即圖中的縱軸)描述喜好程度，從喜歡(第一、第二象限)到不喜歡(第三、第四象限)；而情緒喚醒度(即圖中的橫軸)描述興奮程度，從低興奮度(第二、三象限)到高興奮度(第一、第四象限)。

在二維情緒模型的基礎上，美國精神衛生署的情緒研究中心通過大量的圖片情緒刺激實驗發現，這2個維度可以較好地通過皮電、心電、腦電、表情肌肌電等生理信號反映，其電信號單因子回歸模型能較好地預測2個情緒維度(R=0.58～0.90)。麻省理工學院媒體實驗室的皮卡德教授進一步在此基礎上引入機器學習提出情感計算(affective computing)技術，將模型預測準確率從50%～60%提升到80%～90%[16]。該論斷也成為本研究實驗實施的依據。

圖2 佩戴便攜腦電(左)的行人通過穿越不同城市地區(中)反映出來的腦電情緒特征(引自Aspinall，2013：2-4)

圖3 情緒的二維模型(引自Russell，1981：251)

圖4 本實驗采用的實時多參數生物反饋儀和佩戴儀器的被試(照片經授權使用)

圖5 利用LedaLab軟件包對皮電數據進行分析

3.1 實驗目的

本實驗旨在驗證采集實景行走環境中的多種生理信號用于擬合環境體驗的可行性。雖然目前在實驗室環境下采用照片、錄像刺激，通過采集人的生理信號能夠較好地擬合人的情緒感受[16-17]，但尚缺乏足夠的實驗證據驗證這種方法在行走干擾的情況下仍然有效。另外，一般的室內外環境刺激比起更常使用的電影片花、災難場景等刺激，對人的情緒影響更低。故此，本實驗計劃通過采集實景行走環境中的生理信號，擬合人的情緒體驗，并通過與傳統的打分和訪談標簽等環境評價方法比較，驗證其可靠性。

3.2 實驗設計

實驗選擇了校園內一條行走路徑，其中穿越了教學區、生活區、運動娛樂區、自然休閑區、醫院等后勤輔助功能區等較為豐富的空間環境。行走全程大約10min。4位被試者穿戴多種生理監測傳感器，每人沿該路徑行走3次。實驗采用了加拿大Thought Technology公司生產的便攜式Procomp Infiniti八導生物測量儀(圖4)，被試者在實景環境行走體驗時的皮電、心電、腦電、表情肌肌電、呼吸、皮溫信號被采集，同時Garmin便攜式eTrex201xGPS儀記錄行徑過程中的地理軌跡。

實驗收集了4位被試者在同樣的路線下的3次測量值予以平均，并通過整合情感數據和空間數據的情感制圖(affective mapping)技術[18]，實現對建成環境體驗的實景視覺體驗評價，識別激發負面體驗的環境因素并進行改進設計。

數據處理在Matlab平臺上利用LedaLab,EEGLab、HRVAS等軟件包完成。數據先通過儀器自帶的軟件導出，再在matlab里面先后經過降噪、偽跡去除、時頻分析等，計算生成采樣率為1幀每秒的情緒評價值，再與GPS空間位置做數據融合，生成具有空間屬性的情緒評價軌跡。以皮電數據為例，利用LedaLab軟件包對原始皮電數據(圖5-1黑色)進行時域分析，去除長程低頻變化成分(tonic，圖5-1灰色)，保留和環境刺激密切相關的高頻變化成分(phasic，圖5-2)。

3.3 實驗結果

研究發現，結合時空間軌跡的生理情緒數據較好地反映了被試受空間影響的情緒反應(圖6)。在生理記錄的同時，也在行走結束后通過訪談采集了被試者對于行走體驗的主觀感受描述，并利用地圖標簽分析方法[10]對空間環境體驗進行了分析(圖7)。通過對比2個結果可以發現，生理傳感器采集的情緒結果與現場試驗后訪談中實驗者表達的環境體驗結果吻合較好，很好地反映了主要的環境壓力刺激源和快樂刺激源。該方法直接讓我們識別出有的空間由于設計考慮不周而顯得局促、拘謹，帶給人壓抑的感覺，是一個較為消極的空間(如附近有大體量建筑和停車的地點3，表1)，而有的空間則由于交通繁忙、經過的車流量，容易引起緊張的氣氛，給行人帶來不適的體驗(如橫穿主要車行交通的地點4)；同時也較好地識別出一些空間，因為有人的經過、活動、交流，而變得更加生動有趣，使被試者產生積極的情緒反應(如有較多人活動大草坪的地點7)。

3.4 拓展實驗檢驗

為了進一步檢驗實驗方法的可靠性，我們同期采用類似的實驗設計，針對不同場所進行了平行拓展實驗。通過實驗采集數據，對情緒喚醒和效價2個情緒軸進行分析模擬。同上述實驗類似，采用環境行走過程中皮電的變化來擬合情緒喚醒，采用環境中表情肌肌電的變化來擬合情緒效價(圖8)。拓展實驗的結論較好地驗證了前面實驗的結論，選擇的指標能夠較好地反映相應的情緒反應。

3.5 基于環境感受評價的環境更新設計

將情緒反應與實際環境特征結合，發現導致情緒壓力源的原因，為環境的更新設計提供了依據，根據本實驗的結果，我們對于步行、車行和停車空間提出了調整設計建議，以改進環境體驗(表1)。如地點3(圖9)，原本樹木綠化的布局將空間分隔成了2個空間，一側是在建筑入口處的步行空間，另一側是建筑背面的停車通道。然而，由于經常有車輛在兩側空間通行，車輛占用了人行空間，人們無法有一個舒適自如的步行休憩空間。經過我們的調整，我們將樹木種植向一側移動并縮減建筑背面綠地帶的寬度，給停車道留出更多空間，減小步行空間寬度，使得兩側空間分工明確，人行、車行互不干擾，從而給行人一個更加舒適的環境體驗。

圖6 根據GPS定位可穿戴傳感器的環境體驗評價

圖7 根據訪談和地圖標簽分析的環境體驗評價

圖8 拓展實驗環境引起的情緒分析

圖9 對于誘發壓力環境的改進設計

4 結論與展望

以審美愉悅體驗為核心的環境情緒感受，一直被國內外學者認為是風景園林學科的核心問題之一[2]，它是一種與生存密切相關的直覺判斷[6]。另一方面，近二三十年流行病學研究發現優美的環境和公共健康密切相關[19-20]，城市景觀設計開始受到醫學和公共健康領域的重視[21-22]。換句話說，優美宜人的景觀環境不僅給人審美愉悅感受，更和公共健康息息相關。

基于可穿戴傳感器的生理體驗測量技術，將有助于更好地測量并理解環境體驗，為未來設計提供諸多可能。這些技術可以幫助更準確地描述哪些體驗者自己都無法準確付諸言語的環境感受，能夠較好地捕捉語言能力較弱群體(如幼兒、失智老人、殘疾人等)的環境感受和環境需求。另一方面，生理體驗測量技術和物聯網、人工智能等技術結合，可以實現對于個性化環境需求的實時響應，創造具有情緒智能的建成環境。

表1 環境體驗評價及規劃設計建議

致謝：感謝參與實驗的邱明、楊汶、鄧文欣、呂詩陽、黃銘鈺、趙洋、鄭志誠、張煊閣、張曜麒、宋一飛、李明、寧雪蓮、何曉帆、陳亦凡、蘇日等同學，以及幫助改進設計的何曉帆同學。