[論文レビュー] The Impact of Flow in an EEG-based Brain Computer Interface

Jelena Mladenović, Jérémy Frey+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 6, 2017

EEG and Brain-Computer Interfaces参考文献 24被引用数 12

ひとこと要約

本研究では、没入感、コントロール、内発的動機付けを特徴とするフロー状態を誘発することで、モーターイメージレーションベースのEEG脳-コンピュータインターフェース（BCI）におけるパフォーマンスと使いやすさが向上するかを調査した。タスクの難易度を調整し、背景音楽を追加することで、難易度の適応がフロー状態とオフラインパフォーマンスを向上させた一方、音楽は肯定的効果を示さず、わずかにオンラインパフォーマンスを低下させた。これは、フロー状態がBCI設計において有望ではあるが、複雑な要因である可能性を示唆している。

ABSTRACT

Major issues in Brain Computer Interfaces (BCIs) include low usability and poor user performance. This paper tackles them by ensuring the users to be in a state of immersion, control and motivation, called state of flow. Indeed, in various disciplines, being in the state of flow was shown to improve performances and learning. Hence, we intended to draw BCI users in a flow state to improve both their subjective experience and their performances. In a Motor Imagery BCI game, we manipulated flow in two ways: 1) by adapting the task difficulty and 2) by using background music. Results showed that the difficulty adaptation induced a higher flow state, however music had no effect. There was a positive correlation between subjective flow scores and offline performance, although the flow factors had no effect (adaptation) or negative effect (music) on online performance. Overall, favouring the flow state seems a promising approach for enhancing users' satisfaction, although its complexity requires more thorough investigations.

研究の動機と目的

• 没入感、コントロール、内発的動機付けを特徴とするフロー状態を誘発することで、BCIの使いやすさとユーザーのパフォーマンスを向上させること。
• フロー状態がモーターアイメージレーションタスクにおけるユーザーの主観的体験と客観的BCIパフォーマンスの両方を向上させることを検証すること。
• 2つのフロー誘発要因である、適応的タスク難易度と背景音楽の影響を評価すること。
• リアルタイムBCI環境におけるフロー、ユーザーのパフォーマンス、EEG信号分類精度の関係を調査すること。
• 特にフローテオリーを含む指導致学設計原則が、より効果的なBCIフィードバックシステムを設計する手がかりとなるかを評価すること。

提案手法

• モーターアイメージネーションタスクのための没入型環境として、改変された3Dビデオゲーム（TuxRacer）を用いた被験者内被験設計のBCI実験を実施した。
• ユーザーのパフォーマンスに応じてタスクの複雑さを動的に調整することで、最適な挑戦性を維持するように、難易度を適応的に制御した。
• 先行研究によるエゴニク効果および動機付け効果を踏まえ、中程度のテンポの非同期的背景音楽を導入し、フロー状態の誘発を図った。
• キャリブレーション（Grazプロトコル）とゲームセッション中にEEGデータを収集し、オフライン分類を用いてパフォーマンスを評価した。
• フロー状態はEduFlow2アンケートを用いて測定し、認知的コントロール、没入感、自己完結的体験などの次元を評価した。
• フロー得点、オンラインパフォーマンス（リアルタイム分類精度）、オフラインパフォーマンス（保存済みデータ上の分類精度）の相関関係を分析した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 適応的タスク難易度は、EEGベースのBCIシステムにおけるユーザーのフロー状態を向上させるか？
• RQ2 中程度のテンポの背景音楽は、フロー状態を向上させ、BCIパフォーマンスを改善するか？
• RQ3 主観的フロー体験と客観的BCIパフォーマンス（オンラインおよびオフライン）の関係は何か？
• RQ4 キャリブレーション環境とゲーム環境の違いが、オンラインパフォーマンスおよびフロー認識にどのように影響するか？
• RQ5 タスクのキューに同期しない音楽が、リズムの不一致に起因してBCIパフォーマンスを悪化させる可能性はあるか？

主な発見

• 適応的難易度は、フローの認知的コントロール次元を有意に向上させ、フロー状態の成功的誘発を示した。
• 主観的フロー得点とオフラインBCIパフォーマンスの間に正の相関が認められ、高いフロー状態はより良い信号分類と関連していることを示唆した。
• 背景音楽はフローに肯定的効果を示さず、モーターアイメージネーションのペーシングとリズムの不一致に起因して、オンラインパフォーマンスが低下した可能性がある。
• オフラインパフォーマンスはフロー状態と正の相関関係にあり、パフォーマンスが良かったユーザーほど高いフロー状態を報告していた。
• フローとオンラインパフォーマンスの相関が認められなかったのは、最小限のキャリブレーション環境と複雑なゲーム環境との違いに起因する可能性がある。
• 結果から、音楽の選択が極めて重要であることが示唆された。同期しない、あるいは動機付け効果が低い音楽は、BCIパフォーマンスを妨げる可能性がある。