基于腦電技術運用下的城市空間研究綜述

文／賈江旭 安徽建筑大學建筑與規劃學院 碩士研究生

潘 超 安徽建筑大學建筑與規劃學院

夏曉春 安徽建筑大學建筑與規劃學院

孫 進 安徽建筑大學建筑與規劃學院 碩士研究生

引言

一百多年來，研究者對生存環境的情緒評價研究大多集中于調查問卷后構建情緒模型，一方面龐大的樣本量會造成采集研究困難，另一方面過于主觀性的個人差異也會帶來對結論科學性的偏離[1]。實驗內容集中于調查問卷或者圖片分析上面，對景觀的主要使用者“人”的研究過少。近年來，不斷有學者利用新技術來對環境評價進行量化，如利用儀器獲取觀察者的心電、肌電、皮電等實時生理指標變化，從而較為科學地表現景觀評價[2]，但純生理指標難以挖掘受試者內心的真實想法，無論是心跳血壓都容易受到環境或身體因素影響，不易獲取令人信服的生理與心理外向指標。城鎮中生活的居民是街道景觀的主要使用者，居民的情緒變化反饋了核心問題，在以人為本的設計理念下，合理參考情緒評價能為城市環境帶來科學的品質提升。

只有對被試者在城市環境游覽時的生理、心理數據科學分析和量化，才能更有效更準確地為設計者和研究者提供有科學依據的改進方向。個體在游覽城市空間時情緒的變化反映了真實的環境評價，合理利用腦電等新技術將情緒波動量化分析即可得到改進的方向，神經學科與環境學科融合交叉為未來城市設計提供了新思路。通過實驗獲取的量化的數據更加兼具主觀性與客觀性，為人居環境提升提供更綜合全面的分析模型，無論在國內外的城市環境研究中，研究方法由定性關系轉向定性定量關系相結合被國內外學者所認可。新技術與科學的研究方法已經日趨成為主流，能真實反映個體情緒的腦電評價技術正與傳統主觀研究方法一起開辟城市環境評價新維度。

1 腦電與城市空間

1.1 腦電節律簡述

頻率范圍相同、起伏周期一樣且重復出現的腦電波，稱為腦電節律。德國心理與生理學家Hans Berger 分析研究大量EEG 記錄后命名了α 節律與β 節律，常見的生活態腦電波集中在1～30hz 之間，根據頻率高低分為四個波段，即δ波、θ 波、α 波和β 波（圖1）。δ 波和θ 波屬于慢波，通常在人處于睡眠或陷入沉思時出現；α 波是人腦常見節律，通常出現在大腦清醒且放松的狀態，閉目時可檢測α 波段較密集；β 波屬于快波，通常在個體處于緊張或亢奮狀態時出現，睜眼時可檢測β 波段較密集。靜坐（站）狀態獲取腦電數據研究實驗被稱為靜息態實驗，對四種節律能量變化的分析是較為常用的腦電研究方式，無論是情緒變化、舒適度、疲勞性以及注意力問題都可以通過對不同節律的研究得到結論。

圖1 腦電節律特征(圖片來源：作者自繪）

1.2 量化節律可以用于城市環境評價研究

腦電（Electroencephalography, EEG）涉及生物醫學、神經學、電信技術、心理學、計算機、信號處理以及社會學等多種行業學科[3]。1924 年德國心理與生理學家Hans Berger 教授通過一次電流計實驗發現了腦電波動，并將這種神經電刺激記錄方法命名為腦電圖EEG（圖2）[4]。這種腦細胞群的自發性電活動具有周期變化性[5,6]，腦電信號相對其他生理信號更加精準，其最大的優點是檢測到的情感難以被偽裝或誤導[7]。敏感且隨機的腦電屬性容易受到外界的影響，無論是個人精神變化還是環境刺激，都會引起腦波變化，腦電信號經過數據處理后可以直觀地表現出受試者的心理變化，δ 波和θ 波功率譜密度變化可以體現舒適度及瞌睡疲勞程度；α 波功率譜密度變化也被用于評價舒適度及愉悅度[8]；β 波功率譜密度變化可用于檢測喚醒度及壓力值[9]。量化的情緒數據恰好彌補了城市環境設計當中感官數據不足的缺陷，為城市環境提升提供了可靠依據。目前暫時國內運用到城市環境研究的腦電實驗較少，接下來對腦電技術與環境研究的文獻進行梳理總結。

圖2 兩組實驗者α 波能量腦地形圖（圖片來源：作者自繪）

2 不同城市環境下的神經科學研究總結

2.1 腦電技術與環境研究總結

國外早在20 世紀90 年代就有學者研究腦電節律與行為環境之間的關系，但多集中于利用動物實驗來探究腦電信號與環境行為之間的關系[10]，真正使用腦電技術在外部環境進行研究，出現在21 世紀伊始，并有逐年增多趨勢。涵蓋類別包括光線、聲音、視覺、語言等人體感官實驗。當前涉及城市環境相關的發文較少，研究方式多為利用儀器軟件給出的黑箱算法得出情緒評價，結合主觀問卷得出相應結論[11]。理解居民城市感知是研究的主要內容，市民在游覽街道景觀時會調動大量感覺器官對景觀的周遭環境進行觀察分析，而其中視覺能從周遭環境中獲取最多最全面的信息，所以關于城市環境研究也以視覺景觀為主要研究點。

2.1.1 腦電技術與建筑環境研究

建筑是城市環境構建的主體，兩千年以來建筑設計行業依然遵循羅馬工程師維特魯威（Marcus Vitruvius Pollio）提出的“堅固、實用、美觀”三原則，不同建筑的空間形式、立面風格帶給游覽者的情緒變化不盡相同。程車智等[12]選取中外不同風格建筑照片各十張對大學生群體進行腦電測試，以被試者專注度變化為變量，得出不同建筑風格對個體的影響。劉玉福[13]研究了建筑室內不同光環境對個體學習注意力的影響，基于BP 神經網絡構建在線學習注意力分級模型，得出最有利于建筑室內學習的光環境。腦電數據可以直觀地表達人群對建筑外觀和使用的評價，目前建筑與腦電領域研究較少且多為平面研究，后續研究可以加入立體思維創造更加真實可信的實驗環境。

2.1.2 腦電技術與景觀環境研究

景觀是環境中較大的一個組成，國內外對游覽景觀的人群情緒變化都有研究。英國約克大學的Jenny Roe 等利用腦電儀測量被試者觀看不同環境影像時的EEG 變化，通過對比實驗者在不同環境中的興奮程度（Excitement）、沉思程度（Meditation）等指標，他們發現個體面對城市環境時興奮值較高；看向自然景觀時興奮值較低，但卻有較高的冥想值[14]。李軻、恭忱等以便攜腦機接口設備為采集工具，智能手機為數據平臺，組織學生佩戴儀器對三條景觀路線進行實地游覽并記錄下沿路腦電注意力數據，最終找出最吸引游客注意力的沿線景觀節點[15]。金夢瀟、鄭權一等利用個體的α 波的功率譜密度變化來進行微氣候因子舒適性研究，結合問卷探討了城市綠地微氣候設計策略[16]。技術的進步讓科學評價景觀環境成為可能，傳統的景觀環境研究方法多使用主觀性較強的問卷等方法，神經科學與景觀學的結合為新的研究方法帶來了突破，主客觀協同分析的方式拓寬了景觀環境評價的維度和方法。

2.1.3 腦電技術與交通環境研究

腦電與城市環境研究中涉及交通領域的文獻數量多、開展研究早，主要涉及交通安全、疲勞與喚醒的長時間駕駛模擬實驗。HANS 等發現駕駛員在單調缺乏變化的道路駕駛容易困倦且速度較快，環境變化豐富的道路能讓駕駛者保持警惕性，駕駛速度得以控制體現了更好的安全性[17]。

Jap 等對α、β、θ 和δ 四種節律能量變化進行組合研究，發現多種節律組合變化可以衡量駕駛疲勞度[18]。吳紹斌等首先對被試者進行睡眠剝奪，保證其在實驗中一直處于疲勞狀態，其后將駕駛者的腦電功率譜比值R=（α+θ）/β 與主觀疲勞問卷對應分析，最后得出駕駛中R 值越大越疲勞的結論[19]。王琳虹研究了道路周邊環境色彩變化對駕駛者疲勞度的聯系，實驗發現道路周邊主體景觀色彩越豐富（鮮艷、明亮），駕駛員的α/β波比值越接近1，可以高效安全地完成駕駛任務[20]。EEG 中的α、β、θ 波的變化都能表達疲勞趨勢，早期節律變化與駕駛疲勞的關系研究通常是簡單的定性分析[21]，后期對腦電樣本熵的分析成為新的疲勞度檢測方法[22]。腦電駕駛疲勞研究體現了城市道路環境對個體的情緒影響，也為街道景觀、建筑室內、慢行系統等其他環境評價研究提供了新思路。

結語

技術的進步不斷影響著城市設計與人居環境領域，環境設計行業更加重視“人”的感受，世界頂尖的設計類機構都將心理生理技術廣泛運用到產學研當中。美國建筑師學會（AIA）于2003 年成立了建筑神經科學分會（ANFA）,美國環境行為學會（EDRA）將環境行為作為2015 年的學會主題，學科前沿學者們肯定了神經科學在未來環境評價中的重要地位。盡管目前腦電科學可以描述的環境體驗和健康影響仍然較為有限，但與其他學科的交叉研究會越發密集，例如腦電成分的能量比值功率譜估計涉及隨機信號分析、概率統計、隨機過程等一系列基礎學科[23,24]，現已廣泛應用于通信、產品設計及生物醫學工程等眾多領域[25]。在交叉學科的互利互補之下，風景園林、城鄉規劃、建筑學這些需要廣泛涉及人的使用感覺的設計學科，與腦電等新技術相結合的優勢展露無遺，未來腦電技術與城市設計方面的研究將有深厚的潛力等待挖掘。