3、为计算机用户提供共情支持

为计算机用户提供共情支持

在当今数字化时代，如何为计算机用户提供更贴心、更个性化的支持成为了研究热点。本文围绕利用脑电波信号对用户活动进行分类，以实现为计算机用户提供共情支持展开研究。

1. 研究背景与相关设备

为了收集计算机用户的原始脑电图（EEG）信号，研究中使用了Emotiv Epoc脑电图设备。该设备通过放置在人头皮上的电极，对大脑发出的电信号进行映射和监测，从而收集人的脑电波信号。具体使用的是Emotiv EPOC NeuroHeadset EEG，它共有14个采集电极和2个参考电极，电极将数据传输到基于Windows的机器上，其无线芯片为专有芯片，工作频率范围与IEEE 802.11（2.4Ghz）相同。

2. 相关音乐推荐系统

此前已有不同的音乐推荐系统研究。例如，Liu等人提出的系统考虑了音乐偏好随时间的变化；还有研究以心率为基础进行音乐推荐，认为当人的心率低于正常水平时，应播放音乐使其恢复正常；Oliver等人创建播放列表，结合用户对音乐的生理反应和运动目标来确定下一首播放的歌曲；Janssen等人则选择能提升人情绪的音乐。而本文的研究尝试根据用户正在进行的计算机活动来播放音乐。

3. 数据收集

由于计算机用户使用习惯和音乐偏好因人而异，本研究构建了用户特定模型。研究选择了一位19岁的男性大学生作为研究对象，在他进行日常计算机任务并听音乐的过程中，对其进行了23小时的观察。为避免长时间使用Emotiv Epoc设备给受试者带来不适，将23小时的数据收集过程分为每次30分钟的多个数据收集会话。在实验前，要求受试者闭上眼睛放松3分钟以确定基线，随后开始数据收集。在数据收集期间，让受试者自由选择工作内