如何更好开展儿童多模态研究？

如今，有关行为的研究不仅需要分析直接的观察结果，而且还需要各种测量工具提供更全面的数据支持。

将测量瞳孔反应、脉率、血容量、皮肤电、心率和大脑活动的工具与视频记录观察分析相结合，将大大提高研究过程中对行为的洞察力。

多模态测量在儿童研究中的应用

如果您的研究课题是评估婴儿的社交能力，想要探究婴儿和父母如何对他人的情绪做出反应，那么就可以使用眼动仪对其瞳孔直径进行测量与分析（Aktar et al., 2021）。来自瞳孔直径的数据能展现他们的生理唤醒情况，帮您了解其情绪变化。

或者，为了深入了解尚未有语言能力的婴儿对社会道德场景的反应，您可以使用脑电图（EEG）等脑神经成像技术，以更好地解释其心理过程的根本机制。比如有研究通过分析婴儿观看不同社会性场景时的额叶α波频率，来探究婴儿对反社会与亲社会互动的反应是否存在差异（Tan & Hamlin, 2021）。

另一个例子是利用数据采集系统测量自主神经系统活动。Palser 的研究小组使用心电图（ECG）、皮电反应（GSR）和呼吸测量工具来研究阅读障碍儿童的静息副交感神经系统活动，以及它与对他人情绪行为反应和自主神经系统活动之间的关系（Palser et al., 2021）。实验同时测量了多个数据：（1）生理数据。包括心跳间期 (IBI) 、呼吸周期时间和呼吸窦性心律失常 (RSA) 、皮肤电活动 (EDA)、皮肤电导水平 (SCL) ；（2）面部表情情绪。包括情绪化反应、共情能力、情绪调节能力。

在类似这样的多模态研究中，要求研究者在实验中对被试连接大量数据采集设备，保证实验中各个数据流的同步采集并尽可能减小误差，这往往依赖于研究者大量的实践经验，尤其对于儿童这一特殊的被试群体来说更需关注一些细节。

更好开展儿童实验的技巧

作为一名与儿童打交道的研究者，您可能会面临不少挑战。在实验过程中或结束后，孩子可能会变得烦躁。他们可能会突然把电极帽从头上扯下来，拒绝坐好，或者变得三心二意。

那么，如何处理这类情况，又如何防止它们发生？

实验开始前的准备

在开始实验之前，必须进行一些试运行，以确保所有设备工作正常。当被试到达实验室时，要花点时间欢迎他们，让他们感到舒适。每个被试都应充分了解有关实验的信息，保证知情同意。如果是幼儿，则必须征得家长的同意。

让被试感到舒适，这一点在与儿童一起工作时更为重要。向他们解释在实验前、实验中和实验后会发生什么，如果能将实验室暂时布置得颜色鲜艳或摆放各种物品，让孩子感觉更像是游戏室而不是实验室，则会有帮助。有时，父母中的一方在场会让孩子感觉更安心。但这样做存在一些弊端，即家长的参与可能会给实验带来额外变量。因此，在实验过程中也要明确指导家长什么该做，什么不该做。

如何使用侵入式测量工具

通常年纪较小的被试可能会对一些侵入性较强的测量感到不适应，例如，在他们的身体上穿戴电极设备。在这种情况下，您需要向他们通俗易懂地解释这些设备的作用以及他们可能会遇到的情况。让孩子知道自己不会做错任何事，并且如果任何电线被拉松也没关系。

此外，还要告诉他们不会感到任何疼痛或其他不适。如果实验中可能会听到声音，请提前告诉他们，以及如果他们在整个过程中感到不舒服要立即说出来。当然，如果父母中有一方在场，会让他们更容易接受。

在与儿童一起工作时，很可能会因为儿童的行为而导致测量失败。对此要有一定准备，招募的儿童被试人数一般要多于研究验证假设本身的需求。

注意实验时长

儿童研究的实验设计应考虑到儿童的注意力集中的时长。因此，最好不要设计冗长枯燥的实验过程，而要保证有规律的休息时间，让孩子在恢复注意力后进行测试。比如可以在短暂的休息时间里给他们一些奖励或玩一个简单的游戏，如互相扔球、滚球。在将全部注意力回到实验本身之前，花点时间做一些无关实验的事情。

当然，应在获取的数据中注明休息时间，以便在数据选择和分析时获得尽可能准确的数据。

如何让数据同步更轻松？

进行多模态测量（如结合行为、视频、面部表情、眼动追踪和生理数据）的意义在于：探究不同类型数据之间的关系，从而更深入地理解受试者的反应。想要获得准确的结果进行分析，确保受试者感到放松是一方面，同样重要的是数据同步。如何做到这一点？

除了依赖研究者的经验，借助更简单高效的数据采集处理系统对多模态研究来说也至关重要。

不同的数据流必须同步记录，或者在数据采集后能够轻松或自动同步。超模态行为洞察平台（NoldusHub）是诺达思最新的人类行为研究多模态一体化平台，旨在结合多种类型的测量，确保获得可靠、高质量的数据和直接洞察力。

超模态行为洞察平台 (NoldusHub)

超模态行为洞察平台(NoldusHub)是我们最新开发的一体化人类行为研究工具，最大特点是能够开展多人互动的多模态行为研究，并将多模态数据储存在服务器的同一个数据库中。这为多模态数据交叉分析提供了极大便利，让自定义各种用户参数成为现实，将为行为研究者探索开发各类行为研究范式提供坚实的基础保证。无论您想得到哪种多模态数据交叉分析范式，平台都可以轻松实现。另外该平台嵌入了数据质量监测工具，可以获得高质量的行为测量数据。平台集成简便可靠，维护和拓展灵活，让您的行为研究变得更加便捷可靠。

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如果其中一个数据流出现问题，您将在实验期间收到及时的提醒。这有助于您控制数据流，确保实验测量成功。此外，基于多模态研究中受试者必须在实验开始前连接大量设备，带来不同设备监控的难题。NoldusHub允许您使用一个系统控制、校准和监控所有设备，整个过程从头到尾组织并简化到一个平台中，将为您节省大量的宝贵时间和精力。

超模态行为洞察平台（NoldusHub）正在根据市场和用户反馈不断开发和优化。如果想知道 NoldusHub 的工作原理以及它是否适合您的研究，现在联系我们，我们会解答您的疑问或提供免费演示。

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