增强现实真人化虚拟形象在跨代际人际沟通中的应用潜力与情感识别效能研究

本研究针对老年人群普遍面临的社交孤立问题，创新性地探索了头戴式增强现实(HMD-AR)系统中3D真人化虚拟形象(photorealistic avatars)的沟通效能。范德堡大学团队通过31对年轻与老年受试者的对照实验发现，两组人群对AR远程呈现(telepresence)均持积极态度，其中老年人对交互质量的评价更高；在非语言情感识别测试中，年轻人对虚拟形象表达情感的识别准确率达93%，显著高于老年人的80%。该研究为开发成本可控的交互式沟通模式(ICM)提供了重要实证依据，对缓解老年社交孤立具有重要转化价值。

　　

在老龄化社会背景下，孤独感和社交隔离已成为影响老年人身心健康的重大公共卫生问题。研究表明，约43%的老年人经历社交孤立，这与死亡率上升、心血管疾病风险增加以及认知功能下降密切相关。传统视频通话等交互式沟通模式(ICM)因缺乏立体感和真实临场感，难以满足老年人对"面对面"交流的情感需求。如何通过技术创新重建"在场感"，成为数字健康领域亟待突破的难题。

范德堡大学(Vanderbilt University)电气与计算机工程系的研究团队将目光投向了增强现实(AR)技术的最新进展。他们敏锐地发现，当前头戴显示器(HMD)支持的AR系统已能实现3D真人化虚拟形象(photorealistic avatar)的实时渲染，这种通过智能手机应用即可生成的数字化身，理论上可以保留原始用户的肢体语言和面部表情特征。但关键问题在于：这种技术方案在真实社交场景中的可用性如何？不同年龄群体对其接受度是否存在差异？更重要的是，虚拟形象能否准确传递情感这种人际沟通中最微妙的非语言信息？

为回答这些问题，研究人员设计了严谨的跨代际对照研究。实验采用Microsoft? HoloLens 2头显搭建AR远程呈现系统，通过Unity?引擎构建的应用程序实现双向通信。系统创新性地采用Azure Kinect摄像头和iPhone 12同步捕捉志愿者的面部表情与肢体动作，再通过ZeroMQ(ZMQ)消息平台将数据传输映射到3D虚拟形象上。研究招募了31名18-35岁年轻人和31名65岁以上老年人，所有老年受试者均通过老年自我认知评估(SAGE)筛选确保认知功能正常。

研究首先评估了参与者对AR沟通质量的主观感受。令人惊讶的是，老年组在5项评价指标上均给出更高评分，包括"比视频通话更真实"(68% vs 61%)、"与虚拟形象交谈更舒适"等。词云分析显示，两组最常使用"有趣"和"兴奋"描述体验，但年轻人更强调"交互性"，而部分参与者用"怪异"等词汇表达对虚拟形象真实度的保留意见。

在情感识别测试环节，研究人员采用面部动作编码系统(FACS)和身体动作情绪测试(BEAST)标准，制作了志愿者表达6种基本情绪(愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶)的视频和对应虚拟形象动画各18段。结果显示，两组对真人视频的情感识别准确率均超过90%，但面对虚拟形象时，年轻人保持93%的准确率，老年人则降至80%。特别值得注意的是，老年人更容易混淆"快乐"与"厌恶"(错误率16.1%)，且对所有情绪识别的准确率在AR环境下平均降低12.2%。

研究结论部分，作者基于社会临场感理论(Social Presence Theory)和技术接受统一模型(UTAUT)进行了深入讨论。尽管存在代际差异，但两组受试者总体上对AR远程呈现持积极态度，这打破了"老年人抗拒新技术"的刻板印象。技术层面，当前基于移动设备生成的3D虚拟形象虽在情感传递效率上有所折衷，但已展现出替代传统视频通话的潜力。特别是在识别"悲伤"(97.5%)、"愤怒"(94.1%)等高社交重要性情绪时表现优异，这对预防老年抑郁等心理健康问题具有特殊价值。

该研究的创新性体现在三个方面：首次系统评估了可负担AR方案在跨代际沟通中的应用潜力；创建了虚拟形象情感识别的标准化评估框架；为社交临场感理论在AR环境下的应用提供了实证支持。团队建议未来研究应关注三个方向：开发更精准的面部表情映射算法以提升情感传递效率；开展针对认知障碍等特殊老年人群的适用性研究；探索AR远程呈现在养老机构等真实场景中的实施路径。

随着Meta Codec Avatars等新一代虚拟形象技术的发展，以及高斯泼溅(Gaussian splatting)等移动端3D重建技术的成熟，这项发表于《Innovation in Aging》的研究为低成本、高可及性的老年数字社交解决方案指明了发展方向。其成果不仅对缓解老龄化社会的情感隔离问题具有现实意义，也为元宇宙时代的人机交互设计提供了重要启示。