个体易感性差异极大
别名: 晕动易感性 · MSSQ · 个体差异 · motion sickness susceptibility
概念解释
同一段演示，有人三十分钟面色如常，有人九十秒就脸色发白、要停。这不是内容「对平均用户还可以」，是晕动易感性（motion / cybersickness susceptibility）在个体间的跨度极大——从几乎从不晕到几乎无法完成入门。均值和「我们测了十二个人，只有两个不舒服」盖不住这张分布：产品要面对的是尾部，不是均值。
易感性是特质，不是这一次有没有吃早餐那么简单。过去坐车、坐船、玩过山车的病史，往往比这一次的硬件档位更能预测谁会先停。
机制
前庭–视觉匹配的容忍度本身就有很大的个体方差：半规管与耳石的增益、习惯化速度、偏头痛与前庭通路的共病，都会改「失配要多大才触发保护反应」。MSSQ 这类量表问的是生活里已经暴露过的冲突（车、船、娱乐设施），它能预测头显里的反应，是因为底层是同一套失配报警，不是因为车和头显长得像。
分布是偏的。多数人中等，一小群几乎免疫，一小群极度敏感。随机抽十二个同事，很容易抽到没有敏感者的样本，于是得出「我们的体验不晕」。敏感者不是挑剔，是阈值不同。性别差异在文献里反复出现又反复被方法学挑战（样本、报告风格、先前暴露），可操作的结论不是「女性一定更晕」，是「不要用单一性别、单一年龄的方便样本给全民签字」。
怎么研究
先用 MSSQ 或类似病史问卷给易感性分层，再让同一套刺激跑过低、中、高三组。因变量仍是 SSQ/VRSQ 和终止时间，但分析按层报，不要只报总均值。
自变量：易感性分层、（若要看习惯化）先前 VR 小时数。 因变量：首次不适时刻、终止率、症状峰值。
招募必须故意包含高易感者。实验室广告若写「VR 体验」，自选进来的人已经偏抗晕，尾部被截掉。把「没晕的人喜欢这个功能」写成全体用户结论，是在用截断样本外推。
边界
状态会叠在特质上：睡眠债、酒精、激素周期、焦虑会把同一个人的阈值往敏感推，一天内可以变。这不等于特质不存在，等于单次测量有噪声，需要重复或至少记录状态。从未暴露过的人第一次的反应混了新奇，不完全是特质读数；习惯化之后仍稳定的那一段，才更像易感性。前庭疾病、偏头痛人群是临床亚组，他们的数据不能当一般产品的拒绝域，但产品若声称「所有人可用」，必须单独测这些亚组，而不是用健康学生代替。易感性预测的是风险，不是命运：高易感者在冲突极低的内容里可以完成，低易感者在极端刺激里仍会晕。
怎么落地
- 验收名单里写明要包含高易感者（用病史量表筛选，而不是用「看起来会晕的人」）。只有同事和爱好者的试玩，不能当易感性结论。
- 默认体验按能让高易感者完成入门来设计；把更强的视觉运动放进可选或进阶，而不是放进前三分钟。
- 提供明确的退出与强度开关，并在高易感者身上测他们会不会用——开关藏在深层菜单里，等于没给。
- 验证：按 MSSQ 分成至少两层，跑同一条入门。高层终止率仍低，才算这条入门对分布成立；只有低层能完成，产品的「不晕」写的是截断样本。把高层的终止时刻标进时间线，那是内容必须改的位置。