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用户体验研究实验室

在产品智能化、服务个性化与市场竞争白热化的背景下，用户体验已从“附加项”演变为决定产品成败的核心竞争力。传统的用户访谈、问卷调查等主观评估方式存在回忆偏差、表达失真等问题，难以捕捉用户真实行为背后的认知、情绪与生理反应。本实验室致力于构建一个多模态、客观化、可量化的用户体验研究体系，融合心理学、神经科学与人因工程，深入洞察用户在使用产品或服务过程中的感知、认知、情感与行为模式。通过采集并分析眼动、脑电、心率、皮肤电、面部表情、动作姿态等多维生理与行为数据，实现从“用户说”到“用户真实反应”的跨越，为设计决策提供精准、可验证的科学依据，推动产品从“能用”向“好用、爱用、难忘”跃迁。

研究内容：系统评估数字产品（如手机应用、智能设备控制面板、Web平台）的界面布局、信息架构、导航逻辑与任务流程对用户操作效率、错误率及心理负担的影响。
关键技术与应用：
眼动追踪（Eye Tracking）：使用眼动仪量化用户在界面上的视觉注意力分布，识别信息热点、认知盲区与无效注视；分析点击前的“凝视路径”，揭示用户意图与预期落差。
脑电（EEG）：使用脑电图设备监测用户在执行复杂操作时的前额叶θ波（工作记忆负荷）、α波（注意力分散）等节律变化，客观衡量认知负荷水平。

情绪体验与品牌感知的深度挖掘

研究内容：探究用户在接触、使用产品或服务过程中产生的即时情绪反应（如愉悦、烦躁、惊喜、焦虑）及其对品牌态度、忠诚度与购买意愿的影响。
关键技术与应用：
    面部表情分析：自动识别表情（如嘴角上扬、皱眉、眨眼频率变化），结合机器学习算法，实时分类情绪状态，捕捉“无意识的情绪流露”。
    皮电反应（GSR/EDA）：监测皮肤电导水平，作为情绪唤醒强度的敏感指标，用于识别用户在关键交互节点（如加载完成、收到提示、支付成功）的兴奋或紧张程度。
    心率变异性（HRV）：分析自主神经系统活动，区分“积极兴奋”（副交感活跃）与“应激紧张”（交感活跃），判断产品交互带来的情感价值。

多模态用户行为建模

研究内容：整合来自眼动、脑电、面部表情、心率等多源数据，构建跨维度的用户行为与心理状态预测模型，实现对用户体验的动态、实时监控与干预。
关键技术与应用：
多模态数据融合建模：利用iMotions多模态数据软件处理高维非结构化数据，建立“生理-行为-认知-情绪”四维联动模型。

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沉浸式VR体验的模拟与评估

研究内容：研究用户在虚拟现实（VR）沉浸式环境中的临场感、空间导向、交互效率及晕动症风险，为VR产品设计、内容布局与交互方式提供效果验证与优化依据。
关键技术与应用：
眼动追踪（VR版）：评估用户在虚拟场景中的视觉焦点转移、深度感认知及关键信息的引导效率，识别晕动症的视觉前兆。
脑电图(EEG)：监测VR使用中的认知负荷、空间定向障碍及情绪沉浸感，量化体验的“真实感”与“参与度”。

生成式AI对用户体验的影响与可控性研究

研究内容：系统探究生成式人工智能（如大语言模型、AIGC图像生成器）在实际应用中如何改变用户的工作流程、认知负荷、创造力发挥与信任关系，关注其带来的“幻觉”、“失控感”、“责任模糊”等问题，并开发可量化的评估指标与干预策略。
关键技术与应用：
多模态采集：当用户看到“看似合理但错误”的生成结果时，通过眼动追踪、脑电图、皮电反应来量化其“怀疑—核查—放弃”心理过程。

跨文化与跨语境用户体验比较研究

研究内容：探究不同文化背景（如东西方、城乡差异、代际差异）用户在使用同一产品时，其生理反应模式、情绪表达习惯、注意力分布是否存在显著差异，揭示“普适性”与“文化特异性”之间的张力。
关键技术与应用：
眼动追踪（Eye Tracking）：发现中国用户更关注左侧信息，而欧美用户更倾向中心聚焦；或发现亚洲用户在失败提示时更易产生“羞耻”类情绪
面部表情分析：针对不同文化群体调整面部表情识别算法的权重，避免“文化误判”（如将东亚人的“礼貌性微笑”误判为“愉悦”）。

非语言沟通中的隐性意图解码研究

研究内容：研究用户在无明确语言表达的情况下，如何通过微动作（如手指轻微抖动、头部偏移角度、呼吸节奏）传递隐藏意图或情绪信号，并开发能够自动识别这些“非语言暗示”的智能系统，用于辅助决策支持与人际协作。
关键技术与应用：
面部表情分析：采集大量真实交互场景中的高帧率视频与同步生理数据，标注包括“犹豫”“抗拒”“期待”“怀疑”等隐性意图标签。

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