用戶體驗一般是指用戶在使用產品過程中的主觀感受，定義了用戶在特定環境中與系統交互的整體作用。在汽車領域，面對座艙內各種互動方式，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計方案，對提高用戶滿意度和降低制造商投資風險具有重要意義。然而，用戶體驗的不確定性和模糊性也成為該領域研究人員面臨的巨大挑戰。通過客觀數據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）在評估人體工程學和其他領域發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備，提高駕駛安全性。此外，在汽車舒適性、汽車內飾設計、儀表接口設計等方面，生理信號的評測應用也在增加。

在用戶進行交互體驗的過程中收集其腦電信號，關聯其主觀評價，并且使用一種新的分析方法，結合主觀和客觀、定性和定量等多個角度搭建一個更完整的用戶體驗評估，為產品設計提供更科學的依據。

3.1 實驗準備

被試通過觸覺交互模塊在人機界面中選擇相應的功能。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，經過信號預處理、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 實驗環境

為了獲得更接近實際駕駛情況的腦電圖信號，我們構建了一個如圖2所示的模擬駕駛環境。觸覺交互模塊位于座椅右側，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，并根據實驗任務選擇相應的功能。實驗采用ErgoLAB人機環境同步平臺 V3.0 采集腦電信號。

3.3 實驗內容

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），并練習用食指移動光標，直到其可以順利進行。然后為被試佩戴腦電帽，確保設備正常運行，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 數據預處理

計算并整理出22名被試在任務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 數據分類

根據主觀評價，對被試的數據進行分類。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，兩種模態的結果如圖3所示。

4.3 數據驗證

基于第1類（對振動的偏好）的綜合觀測結果，提出了一個假設：當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中四個波段規律的正確性。

4.4 數據分析和總結

根據統計結果發現，θ和γ波段符合假設的被試數量最多，而δ波的數量最小。雖然有很多受試者的γ波符合規律，但根據實際測量和計算，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，本實驗得出的結論是，在人車觸覺交互體驗中，有無振動的交互設計的腦電信號的平均功率存在差異，當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性，實現了主觀評價和客觀數據分析相結合的用戶體驗評價方法。整個實驗包括模擬駕駛場景的構建、實驗設計與實現、腦電圖信號采集、信號預處理、特征提取與分析等方面。實驗結果表明，在不同的交互作用經驗下，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，在對同類產品進行評價時，采用本文中的評價方法，結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的依據。

【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.