A9.09.3Unobtrusiveness and artifact sensitivity of physiological measures研究设计
生理指标采集通常不干扰任务操作本身，但对设备与环境敏感
别名: 生理信号伪迹 · 无干扰测量 · signal artifact
概念解释
与次任务法相比，生理指标（瞳孔、心率变异性、脑电等）采集的一个突出优势是通常不需要被试额外做任何动作，不会像次任务那样占用被试的注意或改变其操作方式。但这类方法的代价转移到了另一端——采集设备与所处环境本身的干扰更容易污染数据。
机制
生理信号采集是被动记录被试身体本身发生的变化，不需要被试主动分配注意力去配合（除非要求保持不动或看向特定位置），这是它相较于次任务法在"不干扰被测对象"这一点上的优势；但生理信号本身十分微弱且容易受外部因素影响——脑电容易被肌肉活动（眨眼、咀嚼、说话）、电极接触不良和电磁环境干扰污染，心率变异性对身体姿势变化、呼吸节奏和环境温度敏感。这些干扰来自采集环境和设备本身，与次任务法"测量动作干扰被测对象的行为"是完全不同性质的代价来源。
怎么研究
使用生理指标做负荷研究时，实验设计里通常需要专门加入伪迹检测与清理环节（如剔除因眨眼或肌肉活动污染的脑电片段、剔除因姿势变化导致的异常心率片段），这部分数据清洗工作量往往和正式的负荷分析同样繁重。方法论上容易被忽视的一点是，伪迹剔除比例本身应该在不同实验条件之间大致均衡——如果某个高难度条件恰好因为被试更频繁地做小动作而被剔除更多数据，剩余数据可能已经不能代表该条件下的真实分布。
边界
这类方法在需要被试保持相对静止、环境可控的实验室场景中干扰最小、数据质量最高；在被试可以自由走动、说话、姿态多变的真实使用场景中，设备本身的佩戴和环境噪声会大幅增加伪迹比例，采集到的数据可靠性明显下降，不能假定实验室里验证过的采集流程原样搬到真实使用场景中还能维持同等数据质量。
怎么落地
- 计划用生理设备做产品测试之前，先评估目标使用场景是否允许被试保持采集所需的相对稳定姿态——比如手持移动设备走动的场景对脑电几乎不可行，但可能容忍腕部心率设备。
- 正式分析数据之前，先检查各条件下因伪迹剔除掉的数据比例是否大致相当，比例明显不均的条件下得出的负荷比较结论应谨慎对待。