生态瞬时评估助推 恢复性环境研究

在日常生活中，我们可能会出现情绪低落、生理唤醒增加、紧张或直接注意力下降等问题。恢复性环境（Restorative Environments）是指能够促进人们从这些问题中恢复过来，产生助益健康效果的物理环境。恢复性环境研究关注我们周围的物理环境（特别是自然环境），观察其如何对健康和福祉产生积极影响。心理学界的恢复性环境研究，催生了风景园林届的医疗花园、康复花园、康复景观、疗愈景观等方向的发展。

随着技术的进步，越来越多的人使用自我跟踪技术来跟踪他们的心理状态，生理和行为，以更好地了解自己或实现某个目标，由此产生出了生态瞬时评估（Ecological MomentaryAssessment, EMA），这为恢复性环境的研究提供了极好的机会[1]。它可以调查日常生活中的恢复性环境的影响，不仅提高了生态效度，而且还有机会更详细地研究随着时间的推移，恢复发生的动态过程，从而弥补了了实验室（即，短期影响）和流行病学（长期影响）研究之间的鸿沟。我们已经确定自我跟踪技术可以在四个主要领域助推恢复性环境的研究，分别是：（1）捕获丰富的环境类型和恢复特征;（2）区分个体内部与个体间的影响;（3）缩小实验室与流行病学研究之间的差距;（4）通过衡量日常生活中更广泛的影响来推进理论见解。

追踪日常生活中的人类数据是EMA的核心，高生态效度、减少回忆性偏差、可针对个体研究、可实现（准）实验设计等都是EMA的优点。而每天多次填写问卷或测量给参与者带来较大的负担，使参与者始终处于警惕状态从而违背“日常”的初衷等是该研究方法的局限。

好在随着技术的发展，智能手机、可穿戴设备等，可以对图像、GPS位置、皮肤电、心率、心率变异性、呼吸速率、脑电（EEG）、睡眠、声音、光照、空气质量等得以实时或定时记录。例如将GPS信息与GIS数据库相结合，可以对环境进行相关研究。

在这种大数据背景中，环境因素（人们在哪里，在环境中做什么，天气数据）和恢复结果（自我报告和生理因素），理论上都可以监测得到。这简直就是电影里的桥段，不免有点毛骨悚然。然而，若将其应用于科学研究，建立智能感知环境的实验，想想那个性化的海量数据，及其对研究所带来的革命性变化，还是可以为之一振的。

记录几个值得学习的研究：（1）MacKerron和Mourato [2]推出了一款商用应用程序（Mappiness），将GPS与幸福评级相结合，为期六个月。研究人员让参与者控制体验采样协议的频率和时间。在此期间，他们能够收集来自20,000多名参与者的回复（总共超过一百万条回复）并使用这些数据来确认自然环境中的幸福感确实更高。（2）Doherty，Lemieux和Canally [3]也将GPS跟踪与ESM结合起来。他们探索了一种跟踪自然环境中活动水平和福祉的方法，并将GPS跟踪与测量瞬时健康和幸福感的经验抽样问题相结合。（3）在恢复领域的实地研究中已经实施了动态生理测量。移动EEG测量已被用于确定绿色空间（与城市/商业区域相对）[4]的体育活动的好处以及在体验自然与城市风景时的大脑激活[5]。

研究恢复的日常动态以及环境类型和福祉的协变，以及它的滞后效应和个体内模式，这是利用EMA的研究框架。高级统计分析，例如时间序列分析、微分方程建模，或人因分析等是其中的部分研究方法。

另外，实施生态瞬间干预可以远远超出自然内容。移动技术不仅可以用于显示视觉内容，还可以播放声音或直接参与者去特定的位置。这可以构成靠近窗户以获得更多日光照射的建议，或建议访问特定位置，例如最喜欢的地方，城市公园，博物馆或电影院。可以通过创建基于位置的触发器来实现对人所接触的确切环境的实验控制。使用GPS坐标，可以将采样策略基于不同的区域或位置。例如，每当一个人进入他或她喜欢的地方时，警报就会发出声音。或者，当向自然区域的访客提供信息应用程序时，可以包括针对专用区域的简短问卷。

参考文献：

[1] Beute, F., et al. (2016). "Restoration in ItsNatural Context: How Ecological Momentary Assessment Can Advance RestorationResearch." 13(4): 420.

[2]MacKerron, G.; Mourato, S. Happinessis greater in natural environments.Glob. Environ. Chang.2013,23,

992–1000.

[3] Doherty, S.T.; Lemieux, C.J.; Canally, C. Tracking humanactivity and wellbeing in natural environments

using wearable sensors and experiencesampling.Soc. Sci. Med.2014,106, 83–92.

[4]Aspinall, P.; Mavros, P.; Coyne, R.; Roe, J. The urbanbrain: Analysing outdoor physical activity with mobile

EEG.Br. J. Sports Med.2015,49, 272–276.

[5]Roe, J.J.; Aspinall, P.A.; Mavros, P.; Coyne, R. Engaging the brain: The impactof naturalvs.urban scenes

using novel EEG methods in an experimental setting.Environ. Sci.2013,1, 93–104.

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