追踪动态心流：通过精细运动控制任务表现解码心流波动
人机交互
2023-12-29 v2 神经元与认知
摘要
心流（flow）是一种将行动与意识相融合的最佳心理状态，对我们的情绪、表现和幸福感有着显著影响。然而，由于现有心流检测工具稀疏，在精细时间尺度上捕捉其快速波动具有挑战性。在此我们提出一种精细指尖力控制（F3C）任务来诱发心流，其中任务难度被设定在与个人技能相匹配的水平，并从同步的运动控制表现定量追踪心流状态变化。我们从指尖力序列中提取八个表现指标，并揭示它们在不同的心流状态下的显著差异。进一步，我们构建了一个基于学习的心流解码器，旨在通过所选表现指标预测用户实验期间的连续心流强度，以自我报告的心流作为标签。交叉验证显示预测的心流强度与自我报告的心流强度达到显著相关（r=0.81）。基于解码结果，我们观察到在稀疏自我报告探针之间的间隔内心流波动存在快速振荡。本研究展示了利用任务表现测量以高时间分辨率追踪内在心流变化的可行性，并可作为未来旨在利用心流动力学提升表现与积极情绪研究的基础。
引用
@article{arxiv.2310.12035,
title = {Tracking dynamic flow: Decoding flow fluctuations through performance in a fine motor control task},
author = {Bohao Tian and Shijun Zhang and Sirui Chen and Yuru Zhang and Kaiping Peng and Hongxing Zhang and Dangxiao Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.12035},
year = {2023}
}