長期以來，人們一直在觀測人類行為。
行為是個體、生物體、系統(tǒng)或人工實體與自身或環(huán)境相互動結(jié)合的行為和習慣。它是系統(tǒng)或有機體對各種刺激或輸入的計算反應(yīng)，無論是內(nèi)部的還是外部的，有意識的還是潛意識的，公開的還是隱蔽的，自愿的還是非自愿的。
而理解人類行為并非易事。
因此，人類行為研究被當作是一個復(fù)雜的跨學科領(lǐng)域也不足為奇了。雖然我們在簡單觀察人類行為上已經(jīng)取得了很大的進步，但人類行為研究領(lǐng)域?qū)⑹冀K不斷發(fā)展。
人類行為研究的目的是什么？
為什么要如此廣泛地研究人類行為呢？
人類行為研究的目的是理解和解釋個人和群體的行為、思想和情感。該領(lǐng)域借鑒了心理學、社會學、人類學和其他相關(guān)學科的理論和方法，以提高我們對人類行為及其驅(qū)動過程的認識。
這一切的目標是什么？
衡量這些行為可以增加對人類經(jīng)驗的理解，并應(yīng)用這些知識來支持個人和群體實現(xiàn)他們的目標。
通過洞察人類行為，我們可以更深入地了解我們自己、我們的習慣及選擇。這種自我意識可以促進個人成長，改善決策，甚至更好的身心健康。此外，在更大的范圍內(nèi)，行為測量可以推動社會變革，從加強教育方法到設(shè)計更有效的公共政策皆是如此。
例如，人類行為研究可用于開發(fā)更有效的心理健康障礙治療方法，設(shè)計更具吸引力的學生教育計劃或改善工作場所的組織構(gòu)建。
此外，這些研究可以深入了解影響我們行為和反應(yīng)的復(fù)雜社會、文化和歷史因素，以及人與人之間存在的個體差異。
人類行為研究如何從技術(shù)中獲益？
研究者們一直在使用不同的方法和工具來研究人類行為。首先開始于運用手中紙筆觀察并記錄行為；很快，生理測量也被運用其中，從測量血壓、皮膚電導(dǎo)到研究心率和大腦活動。
幸運的是，現(xiàn)代技術(shù)為研究人員提供了新的工具和見解，幫助他們更好地理解人類行為。行為觀察記錄、眼動追蹤設(shè)備和面部表情分析等技術(shù)的使用已成為當今研究的常態(tài)。
總結(jié)起來，人類行為研究可以從以下幾個方面從軟件工具和技術(shù)中獲益：
數(shù)據(jù)收集：軟件工具可用于有效收集和存儲大量行為數(shù)據(jù)，例如對調(diào)查的反應(yīng)、按鍵和眼球追蹤數(shù)據(jù)以及生理測量。這些工具使研究人員能夠在更短的時間內(nèi)收集到比手工方法更多的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)分析：技術(shù)的進步也使得分析和解釋大量數(shù)據(jù)變得更加容易。例如，機器學習算法可以識別數(shù)據(jù)集中的模式和關(guān)系，而傳統(tǒng)統(tǒng)計方法可能會忽略這些。數(shù)據(jù)可視化工具可以幫助研究人員更輕松地識別數(shù)據(jù)所代表的趨勢和模式，并使其更容易與他人交流研究結(jié)果。此外，軟件工具可以自動化數(shù)據(jù)分析過程，使研究人員能夠更多地關(guān)注結(jié)果的解釋。
實驗設(shè)計：技術(shù)可用于創(chuàng)建和進行復(fù)雜的實驗，例如模擬真實世界情況的沉浸式房間。通過這種方式，研究人員可以在受控環(huán)境（如消費者實驗室或醫(yī)療培訓(xùn)室）中管理和研究人類行為。同樣，使用技術(shù)和軟件工具可以幫助研究人員更有效地設(shè)計實驗，減少進行研究所需的時間和成本。
總體而言，軟件工具和技術(shù)可以極大地支持人類行為研究人員收集、分析和解釋數(shù)據(jù)，幫助提高研究的速度和效率，使研究人員能夠更快、更精確地回答問題。
什么是多模態(tài)研究？
近年來，多模態(tài)研究越來越受歡迎。這是一種創(chuàng)新的跨學科方法，用于研究結(jié)合了多種模態(tài)的人類行為。這包括言語、手勢、面部表情和眼球追蹤等行為，以及血壓或皮膚電導(dǎo)等生理測量。
通過收集和分析來自不同模式的數(shù)據(jù)，研究人員可以更全面地了解復(fù)雜的行為現(xiàn)象，并識別通過單一模態(tài)可能不明顯的行為模式和關(guān)系。
這種方法提供了對人類行為更深入的理解，使研究人員能夠得出更準確、更有洞察力的結(jié)論。通過結(jié)合多種形式的數(shù)據(jù)，研究人員可以克服通過單一模式研究人類行為的局限性，并獲得所研究現(xiàn)象的更完整的畫面。
為什么多模態(tài)研究越來越受歡迎？
多模態(tài)研究可以幫助增進我們對人類行為背后的認知過程的理解，如注意力、記憶和決策。
研究人們使用多種行為模式來處理信息、對環(huán)境做出反應(yīng)的方式，深入了解感知、注意力、記憶和行動之間復(fù)雜的相互作用。
例如，研究人員可以使用眼動追蹤來研究人們?nèi)绾伍喿x網(wǎng)頁，使用腦電圖來測量閱讀時的大腦活動，并使用面部表情分析來觀察他們對內(nèi)容的情感反應(yīng)。通過結(jié)合這些不同的方式，就可以更全面地了解人們?nèi)绾螀⑴c在線內(nèi)容互動。
將所有這些不同的模式結(jié)合起來，使研究人員能夠深入了解行為的不同方面如何相互關(guān)聯(lián)以及如何相互作用。
多模態(tài)研究面臨的挑戰(zhàn)
多模態(tài)研究通常涉及使用先進技術(shù)和軟件工具來分析和綜合來自不同模態(tài)的數(shù)據(jù)。
但整合多種類型的測量數(shù)據(jù)可能非常具有挑戰(zhàn)性，特別是當使用多個必須校準和同時啟動的采集工具時，通常會導(dǎo)致時間延誤，更不用說當程序出錯或運行錯誤時的挫敗感。
那又該如何確保所有數(shù)據(jù)流正在同步記錄中呢？
NoldusHub讓多模態(tài)研究變得簡單
Noldus憑借 30 多年的行為軟件開發(fā)經(jīng)驗與研究人員合作開發(fā)的一體化軟件平臺：超模態(tài)行為洞察平臺（NoldusHub），或許就是答案。
整合來自多種類型的數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，特別是處理來自不同制造商的設(shè)備需要校準、啟動和同步，就是設(shè)計NoldusHub的原因：簡化技術(shù)障礙，讓研究人員專注于真正重要的事情——研究本身。
實驗室設(shè)置
信號同步檢測
從設(shè)置到連接所有設(shè)備，以清晰的方式記錄并呈現(xiàn)可視化結(jié)果，NoldusHub使超模式研究變得更加容易。該平臺從網(wǎng)絡(luò)攝像頭、眼動儀和生理設(shè)備收集數(shù)據(jù)，并同步各種信號和行為輸入。從心電圖、EDA到PPG，通過NoldusHub均可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)訪問、程序控制和可視化結(jié)果輸出。
一體化研究平臺
整個過程從頭到尾組織并簡化到一個平臺中，將為研究者節(jié)省大量的寶貴時間和精力。
總之，多模態(tài)研究是研究人類行為和理解不同模態(tài)之間復(fù)雜相互作用的有力途徑。通過結(jié)合各種測量工具，研究人員可以更全面地了解他們的主題，從而獲得更準確和有見地的發(fā)現(xiàn)。
然而，集成來自不同來源的數(shù)據(jù)在技術(shù)上具有挑戰(zhàn)性，而且非常耗時。這就是為什么像NoldusHub這樣的平臺如此重要。有了用戶友好的工具，可以自動校準、同步和分析來自不同來源的數(shù)據(jù)，研究人員可以專注于科學，而不是技術(shù)。
NoldusHub 正在根據(jù)市場和用戶反饋不斷開發(fā)和優(yōu)化。如果想知道 NoldusHub 的工作原理以及它是否適合您的研究？現(xiàn)在聯(lián)系我們，我們會為您回答問題或提供免費演示。
關(guān)注諾達思公眾號，聯(lián)系我們獲取更多產(chǎn)品信息及學術(shù)文章！
