东南大学薛澄岐团队在Advanced Engineering Informatics期刊（IF=8.0）发表了题为“Cognitive characteristics in wayfinding tasks in commercial and residential districts during daytime and nighttime: A comprehensive neuroergonomic study” 的文章。
研究背景
寻路，即利用环境线索找到并到达目的地的过程，对于个体与周围环境的互动至关重要。城市环境的布局和建筑属性各不相同，导致人们的体验、空间感知存在差异，这些差异会影响人们在寻路过程中的表现，从而影响寻路行为和认知状态。同时，光照条件的变化也会影响感知，影响认知地图和寻路行为。但是，不同城市环境类型和光照条件对行人寻路认知的影响研究有限。本研究提出了一种将VR（嵌入式全景照片）、眼动追踪和脑电图相结合的融合技术来采集同步数据，主要关注寻路过程中的感知行为、注意机制和神经振荡，旨在增强对寻路的认知过程的理解。
研究方法
本研究采用2×2混合实验设计，城区(住宅区与商业区，即RD vs. CD)作为受试者内部变量，光环境（白天vs.夜间）作为受试者间变量。将43名受试者随机分配到4个场景中的两个。
研究开始之前进行了场地可用性评估，确保城市环境具有代表性，并尽量减少虚拟现实与真实环境之间的差异。
本研究包括两个基本任务：自由观察和路径选择（见图1和表1）。
自由观察：自由观察任务允许受试者在场景中不受限制地移动，增加对环境的熟悉，模拟无目的行走。
路径选择：路径选择是指行人做出决策并导航到指定的目的地。主试观察受试者的路径选择，同时保持沉默，尽量减少干扰。但是，如果做出错误的决定，主试也会提醒受试者。
图1 实验任务和现场路线设置（每条路线上的点表示照片点，并进行相应调整）
表1 行人的寻路任务
使用全景相机拍摄了商业区和住宅区在白天和夜间的场景，然后使用集成VR和眼动的设备构建虚拟环境（详见图2）。使用32通道的ActiCHamp EEG信号放大器（德国Brain Products公司生产，深圳瀚翔脑科学技术股份有限公司全国总代理）采集脑电信号，采样率设置为1000Hz（详见图3）。
图2 实验任务和现场路线设置。(a)和(c)分别为住宅区白天和夜间的景象；(b)和(d)分别为商业区白天和夜间的景象
图3 实验的工具及设备
实验流程
01
实验前：评估受试者对场景的熟悉程度，排除那些高度熟悉的场景，以减少熟悉度偏差。
02
在正式实验前，受试者熟悉VR控制并佩戴VR设备。
03
填写基本信息问卷，采集静息态脑电信号并在结束后佩戴VR设备进入虚拟环境，进行眼动校准。
04
正式进行实验，自由观察和路径选择两项任务连续进行。在完成自由观察并到达路径选择节点后，弹出窗口提示进入下一个任务阶段。受试者使用键盘进行导航，到达目的地后，屏幕显示“到达”。受试者可以回顾之前的步骤，改变决定，或改变路径。每个受试者都经历了两次不同场景的正式实验。
05
实验后的访谈，了解影响行为的心理因素以及在实验中遇到的印象深刻的场景。
图4 实验流程
研究结果
1.行为学的结果
任务完成时间：
任务完成时间的统计结果如表2和图5所示所示，城区的主效应显著（p = 0.003），住宅区的任务完成时间高于商业区。然而，光环境的主效应不显著（p = 0.097），城区与光环境的交互效应不显著（p = 0.078）。
决策时间：
统计结果如表2所示，光环境的主效应显著（p = 0.043），日间决策时间高于夜间决策时间。但是，城区的主效应不显著（p = 0.146），城区与光环境的交互作用不显著（p = 0.152)。进一步分析发现，住宅区比商业区花更多的时间在决策上。在商业区，行人的决策时间在白天和夜间存在显著差异，白天的决策时间比夜间更长。
平均速度：
各城市环境下受试者完成寻路任务的平均速度结果如表2所示，城区（p = 0.568）、光环境（p = 0.288）的主效应不显著。城区与光环境之间存在显著的交互作用（p = 0.036）。进一步的简单效应分析发现，居民区行人的平均速度在白天和夜间存在显著差异，夜间平均速度高于白天。而城区与光环境之间不存在交互作用（p = 0.533）。
表2 行人在寻路过程中的任务完成时间、决策时间和平均速度的均值与标准差
图5 参与者在住宅区和商业区寻路任务中的表现。A为行人完成寻路任务的平均任务完成时间；B为行人完成寻路任务的平均决策时间；C表示行人完成寻路任务的平均速度
2.眼动的结果
图6显示了所有条件下PD（瞳孔扩张）的持续下降，与商业区相比，住宅区的PD明显更高，表明商业区寻路的认知负荷更高。此外，住宅区和商业区白天的PD均小于夜间。对PD方差进行统计分析（见表7和图8），发现城区的主效应显著（p = 0.004），住宅区的PD方差大于商业区。此外，光环境的主效应显著（p = 0.001），在住宅区和商业区，夜间的PD方差均高于白天。
图6 A为住区和商业区在决策过程中瞳孔扩张（PD）随时间的百分比(深绿色和深黄色分别表示住区和商业区所有参与者的平均值；浅绿色和浅黄色区域为95%置信区间)；B为不同条件下PD的方差
3.脑电的结果
额区α功率的统计结果（见图7和表3）显示，城区（p = 0.636）和光环境（p = 0.230）的主效应不显著。城区与光环境的交互作用不显著（p = 0.470）。进一步检验结果表明，住宅区与商业区行人的α功率无显著差异。住宅区功率谱密度略高于商业区，白天功率谱密度普遍高于夜间功率谱密度。这说明受试者在住宅区和白天接触到更多的刺激因素，导致更高的认知负荷。
枕顶区β功率的统计结果（见图8和表3）显示，城区的主效应显著（p < 0.001），表明住宅区的β功率高于商业区。这表明，受试者在住宅区的路径决策时经历了更大的波动，增加的β活动阻碍了他们导航和准确记忆环境的能力，影响了他们的空间感知。然而，光环境的主效应不显著（p = 0.414），城区与光环境的交互作用不显著（p = 0.841）。
图7 A和B分别描绘了额区α功率谱密度的地形和箱形图。RD和CD分别代表住宅区和商业区
图8 A和B分别描绘了不同城市环境下枕顶区β功率的地形和箱形图。RD和CD分别代表住宅区和商业区
表3 受试者寻路过程中额叶α功率和θ / β比值（TBR）、枕顶叶β功率的均值和标准差。
研究结论
本研究利用脑电（EEG）和眼动追踪方法，调查了不同城市环境和照明环境（白天或夜间的住宅或商业区）中行人对寻路的反应。并使用行为表现指标、眼动数据和脑电图信号来评估受试者在寻路任务中的感知决策、任务执行和认知负荷。
住宅区与商业区行人在感知决策阶段的决策时间无显著差异。但是，住宅区的决策时间要比商业区长。
在任务执行方面，本研究发现不同城市环境下受试者的任务完成时间存在显著差异，住宅区的任务完成时间比商业区的要长。但是，这两个区域的平均速度没有显著差异。
本研究首次直接比较了住宅和商业环境中行人在白天和夜间的认知过程，从横截面和纵向角度揭示了空间感知、决策时间和认知负荷的差异。本研究为比较不同城市时空环境下行人的寻路认知提供了初步证据，对未来复杂城市环境下行人寻路能力和心理生理的研究具有重要意义。
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本文由科教支持部整理，欢迎批评指正。
原文链接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1474034624001824?via%3Dihub
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