人际协同与社会互动

本研究设计了群体击鼓任务，用于探究行为与生理信号的同步性对团队一致性、团队表现的影响。

参与者被分成 51 个组，每组 3 人，跟随听到的节奏击鼓。一半小组听到的节奏固定，可预测击鼓时机，组内成员行为同步性较高；另一半小组听到的节奏持续变化，行为同步性较低。期间持续采集参与者的心电活动，击鼓结束后记录参与者对行为同步性的主观评价。

同步击鼓任务可提升团队成员生理信号同步性，表现出相近的心跳间隔；同步的生理信号与行为可以预测个体对团队凝聚力的主观感受。

本研究在真实课堂环境中设置合作编程任务，研究双人合作任务中的生理信号特征。

研究者将学生们匹配分成 28 个双人组，进行合作编程任务，两人共用一台电脑，分别担任“领导者”与“执行者”，每 7 分钟更换一次角色；任务时长 90 分钟，每组需完成 4-6 个编程练习。期间，使用生理传感器实时记录参与者的平均心率、瞬时心率、皮肤电活动、皮肤电导水平等生理特征，实验结束后邀请参与者评估工作负荷与合作质量。

研究结果表明，皮肤电活动不仅在自然情境中也可以稳定有效地反映合作双方的情绪关联，并且还能表现出角色分工的差异。

本研究提出了一种基于可穿戴手环的积极情绪识别模型。

以中科院心理所建立的积极情绪视频材料库为实验素材，诱发共情、创造、乐趣和价值 4 类积极情绪。研究者招募了 144 名大学生，6 人一组进行群体观影实验，同时佩戴手环记录观影过程中的脉搏、皮肤电阻等多种生理和行为数据。

研究者从脉搏和皮肤电阻信号中提取了 80 多个具有心理学先验知识的时频域特征，并输入到支持向量机、随机森林、深度置信网络、长短时记忆网络等模型中进行四分类学习，取得了较好的识别结果。

本研究以大五人格模型为人格分类依据，分析不同人格类型的多模态生理信号特征，并通过个体公共演讲时的多模态生理特征判断其人格类型。

共 28 名受测者参与研究。研究者邀请他们首先填写大五人格问卷，从神经质、外向性、开放性、宜人性、尽责性 5 个维度标记其人格特征。随后，请受测者在不知晓主题的情况下，面向观众进行一段公开演讲(不少于 5 分钟)；期间使用可穿戴传感器记录实时脑电波、皮肤电活动、脉搏波等生理特征。

研究者选取能够有效鉴别 5 个人格维度高低水平的生理特征，创建多模态生理信号融合模型，对 5 类人格特征的识别准确率达64%~96%。