互动标签的重要性：针对神经多样性个体在与球形机器人自由玩耍互动时生理投入度估算的比较研究

《IEEE Access》：Engagement Labeling Matters: A Comparative Study for Physiological Engagement Estimation in Neurodivergent Individuals during Free-Play Interaction with a Ball-Type Robot

　　

摘要：

在人机交互中，参与度起着重要作用，尤其是在涉及神经发育异常儿童的应用中。生理信号为客观评估参与度提供了一种有前景的方法；然而，参与度标记方案与基于生理信号的参与度评估之间的关系至今仍未得到充分研究，尤其是在与非类人机器人进行的自由游戏互动中。在本研究中，我们探讨了不同的参与度标记方案如何影响自由游戏互动场景下基于生理信号的参与度分类。研究通过可穿戴传感器收集了9名参与者在与机器人互动时的生理信号，包括皮肤电活动（EDA）和心跳间隔（IBI）。参与度状态采用三种标记方案进行标注：任务导向型、互动导向型和游戏状态导向型。研究提取了窗口级别的生理特征，用于训练有监督的机器学习分类器，并采用留一主体法（LOSO）交叉验证来评估模型在不同参与者上的性能。结果表明，分类性能很大程度上取决于参与度标记方案。尤其是游戏状态导向型的标记方案，其与生理信号的对应关系比任务导向型和互动导向型更为紧密。此外，在那些更符合生理动态特征的标记方案下，结合皮肤电活动与心率变异性（HRV）的多模态生理特征比单一信号表示更具优势。这些发现表明，参与度标记的设计会显著影响自由游戏人机交互场景中独立于参与者的生理参与度评估性能。本研究为探究在受限的自由游戏生理数据集下，参与度标记结构与自主生理表征之间的关联提供了初步的方法学见解。