通过不断增长的数据库审查数字协作交互与多式联网超级扫描.
Anna Vorreuther1,2, Anne-Marie Brouwer2,3, Mathias Vukelić4
1Applied Neurocognitive Systems, Institute of Human Factors and Technology Management IAT, University of Stuttgart, Stuttgart, Germany.
Frontiers in neuroergonomics
|February 26, 2026
概括
关于数字协作的移动超扫描研究正在增长,但分散. 未来的工作需要多式联运一体化和标准化方法,以了解技术对人类互动的影响.
科学领域:
- 认知神经科学 认知神经科学
- 人与计算机的交互
- 社会神经科学是一种社会神经科学.
背景情况:
- 数字技术显著调解了人类的协作,与面对面设置相比,改变了互动动态.
- 移动超扫描提供了一种独特的方法,可以在协作任务期间研究同时进行的神经生理学测量.
- 通过超扫描进行数字协作的现有文献是分散的,阻碍了知识的积累.
研究的目的:
- 系统地对数字协作进行超扫描研究进行综合.
- 识别当前文献中的方法和概念上的差距.
- 引导未来的研究,以提高对数字化中介协作的理解.
主要方法:
- 在Scopus,PubMed和Web of Science的系统文献搜索中,寻找关于数字协作的移动超扫描研究.
- 包括45项测量至少两名成年人在数字协作任务中的研究.
- 研究在13个维度的分类,包括模式,任务设计和分析方法.
- 开发一个公共在线资源,InterBrainDB,用于数据透明度和合成.
主要成果:
- 大多数研究都使用单模神经成像 (EEG,fNIRS),有限的多模方法.
- 合作任务和对称的角色在同性双重组是常见的研究设计.
- 功能连接分析占主导地位,对有效连接,多模式融合或机器学习的使用有限.
- 执行和社会认知比创造力,记忆力或语言更频繁地被研究.
结论:
- 使用超扫描的数字协作研究正在扩大,但受到方法的多样性和分析限制的阻碍.
- 未来的研究需要多式联网整合,跨数字化水平的系统比较,先进的分析框架和标准化报告.
- 开发像InterBrainDB这样的资源对于社区驱动的进步至关重要,以了解数字化中介协作.


