用戶體驗一般是指用戶在使用產(chǎn)品過程中的主觀感受，定義了用戶在特定環(huán)境中與系統(tǒng)交互的整體作用。在汽車領(lǐng)域，面對座艙內(nèi)各種互動方式，用戶體驗評估可以幫助制造商選擇更好地滿足用戶需求的設(shè)計方案，對提高用戶滿意度和降低制造商投資風(fēng)險具有重要意義。然而，用戶體驗的不確定性和模糊性也成為該領(lǐng)域研究人員面臨的巨大挑戰(zhàn)。通過客觀數(shù)據(jù)對用戶主觀評價進行分析已逐漸成為用戶體驗研究的主流。近年來，個體的生理信號（包括腦電信號、心電信號、肌電信號等）在評估人體工程學(xué)和其他領(lǐng)域發(fā)揮了越來越重要的作用，例如，在汽車駕駛中，利用生理信號反饋改進人機交互設(shè)備，提高駕駛安全性。此外，在汽車舒適性、汽車內(nèi)飾設(shè)計、儀表接口設(shè)計等方面，生理信號的評測應(yīng)用也在增加。

在用戶進行交互體驗的過程中收集其腦電信號，關(guān)聯(lián)其主觀評價，并且使用一種新的分析方法，結(jié)合主觀和客觀、定性和定量等多個角度搭建一個更完整的用戶體驗評估，為產(chǎn)品設(shè)計提供更科學(xué)的依據(jù)。

3.1 實驗準(zhǔn)備

被試通過觸覺交互模塊在人機界面中選擇相應(yīng)的功能。在被試感覺和生理信號收集模塊中，分別收集存在和不存在振動模式下被試的腦電圖信號和主觀評價。在信號處理模塊中，經(jīng)過信號預(yù)處理、特征命名和信號分析后，將腦電圖信號與主觀、客觀融合判斷模塊的主觀體驗進行綜合比較，從而獲得有/無振動模式的汽車用戶體驗。

3.2 實驗環(huán)境

為了獲得更接近實際駕駛情況的腦電圖信號，我們構(gòu)建了一個如圖2所示的模擬駕駛環(huán)境。觸覺交互模塊位于座椅右側(cè)，主顯示器在實驗過程中播放駕駛畫面。該筆記本與觸覺交互模塊相連接，顯示交互界面。被試通過觸覺交互模塊控制界面中的光標(biāo)，并根據(jù)實驗任務(wù)選擇相應(yīng)的功能。實驗采用ErgoLAB人機環(huán)境同步平臺 V3.0 采集腦電信號。

3.3 實驗內(nèi)容

實驗選取22名不同駕駛年齡的受試者。向被試解釋如何使用本實驗的操作對象（觸覺交互模塊），并練習(xí)用食指移動光標(biāo)，直到其可以順利進行。然后為被試佩戴腦電帽，確保設(shè)備正常運行，在正式實驗開始前被試靜坐1-2分鐘以排除情緒干擾。

4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

計算并整理出22名被試在任務(wù)期間的平均功率譜密度，得到兩組實驗的平均值，得到22個不同頻段的腦電圖信號的平均功率譜密度。對振動模式和非振動模式的結(jié)果進行劃分，并計算兩種模式下所有被試的主觀評價。

4.2 數(shù)據(jù)分類

根據(jù)主觀評價，對被試的數(shù)據(jù)進行分類。1表示對振動的偏好，2表示對非振動的偏好。計算了各類的平均值，兩種模態(tài)的結(jié)果如圖3所示。

4.3 數(shù)據(jù)驗證

基于第1類（對振動的偏好）的綜合觀測結(jié)果，提出了一個假設(shè)：當(dāng)用戶對某一模式有相對偏好時，該模式下其α、β、θ、δ、γ波段的功率譜密度較小。在第2類（無振動偏好）中，無振動模式下α、β、θ、γ四個波段的平均功率譜密度小于有振動時，進一步驗證了上述假設(shè)中四個波段規(guī)律的正確性。

4.4 數(shù)據(jù)分析和總結(jié)

根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果發(fā)現(xiàn)，θ和γ波段符合假設(shè)的被試數(shù)量最多，而δ波的數(shù)量最小。雖然有很多受試者的γ波符合規(guī)律，但根據(jù)實際測量和計算，在有振動和無振動的兩種模式下，γ波段的平均功率譜密度沒有顯著差異。因此，本實驗得出的結(jié)論是，在人車觸覺交互體驗中，有無振動的交互設(shè)計的腦電信號的平均功率存在差異，當(dāng)α、β、θ、γ波段的平均功率譜密度較小時，表明該模式存在相對偏好。在本實驗中，θ波的差異很明顯，精度較高（72.7%）。

本文通過分析人車觸覺交互過程中用戶的腦電信號與主觀感受之間的相關(guān)性，實現(xiàn)了主觀評價和客觀數(shù)據(jù)分析相結(jié)合的用戶體驗評價方法。整個實驗包括模擬駕駛場景的構(gòu)建、實驗設(shè)計與實現(xiàn)、腦電圖信號采集、信號預(yù)處理、特征提取與分析等方面。實驗結(jié)果表明，在不同的交互作用經(jīng)驗下，腦電信號各波段的功率譜密度都會有一定程度的變化。在本實驗中，當(dāng)用戶對某種交互模式有相對偏好時，腦電圖信號的α、β、θ、γ波段的功率譜密度會有一定程度的降低，其中θ波段最為明顯。因此，在對同類產(chǎn)品進行評價時，采用本文中的評價方法，結(jié)合用戶的腦電信號特征和主觀評價，可以為評價用戶的互動體驗提供更科學(xué)的依據(jù)。

【2】Mikhail A. Lebedev, Miguel A. L. Nicolelis. Brain-Machine Interfaces: From Basic Science to Neuroprosthesis and Neurorehabilitation[J]. Physiological Reviews,2017,97(2):767-837

【3】ROBINSON J, LANIUS C, WEBER R. The Past, Present, and Future of UX Empirical Research[J]. Communication Design Quarterly Review, 2018, 5(3):10-23.