在真实模拟任务环境中,自我报告与隐性多模态方法在压力测量上的比较

《Sensors》:A Comparison of Self-Reports and Unobtrusive Multimodal Measures of Stress in a Realistic Simulated Task Environment

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年08月06日 来源:Sensors 4.0

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尽管自我报告法在多个领域是一种常用的测量方法,但由于其本质上依赖于被试的主观判断或回忆,因此存在诸多缺陷。鉴于这些局限性,在压力研究领域中,人们提出了更为隐蔽的测量方法作为替代方案。本研究以78名参与模拟灾难应对任务的大学学生为样本,旨在探讨那些隐蔽的压力测量指标(如生理指标、计算机操作数据以及面部表情数据)是否能够有效替代自我报告法所得到的指标(如状态焦虑、任务负荷以及即时压力水平)。为此,研究比较了不同类型数据在以下两方面的表现:其一,能否准确将被试分类到其所处的压力状态下;其二,能否预测其在复杂模拟任务中的表现。研究结果表明,单独来看,那些隐蔽的测量指标在预测任务表现方面比自我报告法更准确,而自我报告法则更擅长预测被试被随机分配到的压力状态(即无压力、低压力和高压力状态)。因此,尽管自我报告法存在局限,但并不能被隐蔽的测量方法完全替代;这种替代关系可能取决于研究的具体目标。未来需要进一步研究以验证这些结论的普遍性,并探索其他压力测量指标的标准关联效度。
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