关于使用凝视追踪,语音分析技术和数字视频数据测量护士同情沟通能力的测量协议的建议
Hirokazu Ito1, Yoshihiro Kai2, Tetsuya Tanioka1
1Department of Nursing, Institute of Biomedical Sciences, Tokushima University, Tokushima, Japan.
The journal of medical investigation : JMI
|November 3, 2025
概括
这项研究引入了一种新的协议,用于测量护士的同情沟通,使用注视跟踪和语音分析. 这些发现使得在护理互动中客观地可视化表达的同情心和情绪.
科学领域:
- 护理教育 护理教育
- 沟通研究 沟通研究
- 人与计算机的交互
背景情况:
- 评估护士的同情沟通对于患者护理至关重要.
- 目前评估同情心的方法缺乏客观,可量化的措施.
- 在沟通中可视化非语言线索可以增强对同情心的理解.
研究的目的:
- 提出和验证一个测量协议,以可视化护士的同情沟通能力.
- 整合凝视跟踪,语音分析和数字视频进行客观评估.
- 提供一种在模拟患者互动中识别表达的同情和情绪的方法.
主要方法:
- 使用了视线追踪 (Tobii Eye Tracker 4C) 和语音分析 (WavePad FFT) 与数字视频.
- 在模拟的同情倾听场景中收集了两名护理学生的数据.
- 分析了16个面部/身体区域和声音声音压力水平的目光模式.
主要成果:
- 凝视数据显示94%的注意力集中在患者的脸上,主要是右侧.
- 语音分析表明声音压力水平增加,具有像笑声这样的积极发音.
- 该协议通过客观数据成功地可视化和量化表达的同情心.
结论:
- 拟议的协议提供了一个可行的方法来客观地测量护士的同情沟通.
- 整合多式联络数据 (目光,语音,视频) 提供了全面的评估.
- 这种方法可以通过对同情行为提供反来增强护理教育和临床实践.


