本笔记主要记录了以下问题：
什么是认知负荷？和认知负荷、精神负荷等等是同一个东西吗？定义是什么？
一般的，认知负荷（Cognitive Workload）表征工作状态下脑力资源占用率，也称为精神负荷（Mental Workload）、脑力负荷、心理负荷，目前缺乏广泛认可的明确定义。普遍接受的观点是认知负荷是一个多维概念。1977年北约人因特别委员会组织召开的“认知负荷的理论与测量”(Mental workload: its theory and measurement)专题会议上提出的观点认为，认知负荷涉及任务需求(task demand)、时间压力(time pressure)、操作者能力(operator’s capacity)、努力程度(effort)、绩效( performance)和其它众多因素。不同的学者对认知负荷有着不同的定义。[1]
Wickens将认知工作量定义为“任务对资源的(定量)需求与操作员提供这些资源的能力之间的关系”。
Cain将其定义为“一种心理构造，反映了在特定环境和操作条件下执行任务时所产生的心理压力，以及操作员对这些需求做出反应的能力”。
Fernandez将认知负荷解释为：当一个人付出相当大的脑力努力时，在信息处理能力上的观察延迟。
Rivecourt将认知负荷解释为当信息处理系统所需的容量超过可用容量时发生的现象。
Abbass等人区分了文献中使用的不同概念，他们区分了与工作环境相关的精神负荷和由外部环境因素(如操作员的个人生活)施加的精神负荷。使用的两个方程为:
认知负荷是外界因素（任务需求、环境因素等）与作业人员内在因素（作业能力、努力程度等）相互作用而共同决定的。特定场景下，作业人员的能力和努力程度都会影响其感受到的认知负荷。在普遍意义上说，认知负荷可以描述为任务所需脑力资源与作业人员的可用脑力资源之比，即脑力资源占用率。
认知负荷与认知资源理论：对认知负荷的理解
认知资源的相关理论是分析认知负荷、建立认知负荷理论的基础。最典型的认知资源模型是 Wickens 提出的多重资源理论（Multiple Resource Theory，MRT）模型，认为人的信息处理资源不是单一的，而有若干不同的资源可同时使用。
这是我粗糙的理解，我们将人脑的处理能力（认知资源）视为一个纸盒子，每个待处理的任务想象成一盒盒文件，放进盒子里进行处理，处理完成后取出
MRT 理论将作业绩效的下降看作是认知资源的短缺，并且认为人的信息处理能力是有限的，任务占用认知资源的多少决定了认知负荷的大小。
过高的认知负荷会造成快速疲劳、灵活性降低、应激反应、人误增加和挫败情绪，引起信息获取分析的失误和决策错误，因此是造成作业绩效下降的重要原因，更严重的可能导致人因事故、引发安全风险；而过低的认知负荷会造成人力等资源浪费、引起厌恶感，也导致作业绩效的下降。[2]
评估或预测认知负荷的主要目的是有控制地均衡分配工作任务,避免出现超负荷和过低负荷，其本质也是对认知资源的合理管理和有效利用。因此，认知资源的相关理论是分析认知负荷、建立认知负荷理论的基础。
如何测量认知负荷？是否有金标准？
根据前述认知负荷的概念，认知负荷是不可直接观测的，通常只能通过观测行为、心理和生理的过程实现间接测量。
认知负荷的估计可以分为主观评估和客观评估。[3]
主观评估
主观评估主要指用户的自评估，涉及到调查和问卷等技术手段。常用的问卷包括单维度的RSME（Rating Scale Mental Effort）和多维度的NASA-TLX（National Aeronautics and Space Administration-Task Load Index）和SWAT（Subjective Workload Assessment Technique）。
客观评估
客观评估可以从神经生理学、生理学和行为学的角度展开。
神经生理学
EEG：EEG不同频段的功率谱密度可以用来衡量认知负荷
fNIRS：通过检测大脑皮层的氧合(HbO)和缺氧(HbR)血红蛋白水平来衡量大脑不同区域的激活程度
生理学
ECG：人在高负荷条件下，心率上升，以供应身体高水平的含氧血液。心电图测量心脏产生的电活动，并提供ANS和应激状态的指标。心率变异性(HRV)、跳间间隔(IBI)和血压(BP)等指标已被证明对认知付出的增加敏感。
呼吸：当完成复杂的任务或处于压力状态时，人的呼吸周期会增加，这种现象称为过度通气。呼吸量随负荷增加而增加。用于测量认知负荷的主要呼吸指标有:呼吸速率、呼吸变化率、呼吸气流和呼吸容量。
皮肤电：皮肤电导与负荷的增加呈正相关。在有压力的情况下，交感神经系统和副交感神经系统同时激活，但会产生相反的效果。皮肤腺体和皮肤中的血管仅由交感神经系统引起，而其他生理指标(如心脏活动)则受副交感神经活动影响。总的来说，皮肤电导与负荷的增加呈正相关。
眼动：眼动与认知负荷相关的指标包括：瞳孔扩张、眨眼频率、眨眼时间和扫视等。已有研究表明当任务需求增加和认知负荷高时，眨眼频率和眨眼持续时间会下降。
行为学
行为学度量包括keystroke dynamics, mouse tracking 和body positioning，以及和实际任务绩效相关的正确率、反应时间和完成速度等。
认知负荷的有什么实际应用以及应用的难点？
操作者是任何形式的人机交互系统的核心部分。操作者的认知负荷影响着人-机系统的设计与实现。通过评估操作员的认知负荷，可以识别和缓解工作过载和欠负荷等问题，以提高系统的效率。
认知负荷的应用主要涵盖两个方面，一方面是为了从系统和任务设计上更好地理解和设计作业过程、优化任务和系统的人性化设计，例如飞机的人机系统在实际应用前需要进行认知负荷评估；另一方面是为了实现基于认知负荷实时反馈调节（如动态调节人-机任务分配），避免出现过高或过低的认知负荷。这两方面都是为了实现最佳的人-机任务分配和人机协作过程，达到提高人-机系统作业绩效和安全性、改善作业人员的主观体验目的。
此外，认知负荷识别可以在多种场景应用，如教育、公共交通（飞行员、驾驶员的状态检测）、医疗（自闭症、抑郁症、癌症的辅助诊断）、需要注意力的特殊工作场景等等。[4]
认知负荷实际应用的挑战包括：
（1）认知负荷的有效度量
开发一个能够快速、有效地反映认知负荷的鲁棒、准确的度量标准仍然是一项具有挑战性的任务。
（2）跨任务、跨个体的认知负荷识别
正如美国 Ryan M. Hope 等所言，认知负荷检测研究的终极目标是能够预测任何人在任何时间做任何任务时的认知负荷（The ‘holy grail’ of workload classifiers would be able to predict the workload level of any subject performing any task on any given day.）。要实现这一终极目标，就必须首先解决认知负荷分类器的跨任务、跨个体的适用性。[1]
参考
- ^ab柯余峰. 脑力负荷的脑电响应、识别与自适应脑—机交互技术研究[D].天津大学,2017.
- ^明东,柯余峰,何峰,赵欣,王春慧,綦宏志,焦学军,张力新,陈善广.基于生理信号的脑力负荷检测及自适应自动化系统研究:40年回顾与最新进展[J].电子测量与仪器学报,2015,29(01):1-13.
- ^Debie, Essam, et al. “Multimodal fusion for objective assessment of cognitive workload: a review.” IEEE transactions on cybernetics 51.3 (2019): 1542-1555.
- ^Zhou, Yueying, et al. “Cognitive Workload Recognition Using EEG Signals and Machine Learning: A Review.” IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems (2021).
编辑于 2021-08-30 20:18
https://zhuanlan.zhihu.com/p/405159568
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