تمت ترجمة هذه الصفحة من الإنجليزية. إذا بدا شيء غريبًا، فانتقل إلى النسخة الإنجليزية. عرض بالإنجليزية.
أداة VR للتحدث أمام الجمهور تتتبع التوتر والعواطف في الوقت الحقيقي
كيف تم تقييم ذلك
دراسة تجريبية صغيرة (ن=5) في مراهقين ذكور وشباب بالغين يعيشون مع التلعثم. مفيدة كأدلة مبكرة؛ حجم العينة يحدّ من الاستنتاجات.
تستخدم التقييمات نظامًا مبسّطًا من أربعة مستويات (عالية، متوسطة، منخفضة، منخفضة جدًا)، مستندًا إلى GRADE working group. اقرأ المزيد عن كيفية تقييم الدراسات.
طوّر الباحثون أداة 'Speak in Public' التي تجمع بين سيناريوهات VR وأجهزة الاستشعار الحيوية القابلة للارتداء والتعرف على مشاعر الكلام للأشخاص الذين يعيشون مع التلعثم. أظهر الاختبار مع خمسة شباب أن كل لحظة تلعثم تزامنت مع توتر حدده جهاز الاستشعار الحيوي، وتنوعت ملامح المشاعر بشكل ذي معنى عبر السيناريوهات.
دراسة تجريبية بخمسة أشخاص تشير إلى أن المراهقين الذكور والشباب البالغين الذين يعيشون مع التلعثم يستجيبون بشكل قابل للقياس لمواقف التحدث عبر VR؛ حجم العينة صغير جداً لادعاءات التأثير.
أبرز النتائج
- نجحت جميع سيناريوهات VR الخمسة في إثارة استجابات توتر فسيولوجية قابلة للقياس
- كان سيناريو مقابلة العمل الأكثر إجهاداً لكل مشارك
- تزامنت كل لحظة تلعثم مُكتشفة مع فترات صُنِّفت على أنها توتر عالٍ
- حدد التعرف على مشاعر الكلام الخوف كالعاطفة السائدة عبر السيناريوهات
- تنوعت ملامح المشاعر الفردية بشكل ذي معنى عبر المشاركين والسيناريوهات
الخلفية
غالباً ما يعاني الأشخاص الذين يعيشون مع التلعثم من توتر وقلق مرتفعين في مواقف التحدث الاجتماعية، لكن العلاقة بين تلك الحالات الداخلية ولحظات عدم الطلاقة قد يكون من الصعب ملاحظتها من الخارج. تعتمد النُهج التقليدية بشكل كبير على التقارير الذاتية الشخصية أو ملاحظة الأخصائي، وكلاهما قد يفوّت تفاصيل مهمة. هدف مشروع “Speak in Public” إلى بناء نظام متعدد الوسائط يلتقط ما يحدث فسيولوجياً وعاطفياً في الوقت الحقيقي أثناء تحدث الشخص في بيئة افتراضية.
ما فعله الباحثون
أنشأ الفريق تطبيق VR يتضمن خمسة سيناريوهات اجتماعية متدرجة التحدي: القراءة بصوت عالٍ بمفرده، والقراءة لمجموعة صغيرة، وتقديم عرض تقديمي، وإجراء محادثة، وإتمام مقابلة عمل. ارتدى كل مشارك سوار استشعار حيوي يسجل باستمرار النشاط الكهربائي الجلدي ومعدل نبضات القلب ودرجة حرارة الجلد. في الوقت نفسه، حلّلت وحدة التعرف على مشاعر الكلام الخصائص الصوتية لتصنيف الحالة العاطفية للمتحدث. أكمل خمسة شباب ذكور يعيشون مع التلعثم (الأعمار من 15 إلى 19) جميع السيناريوهات الخمسة.
ما وجدوه
أنتج كل سيناريو إثارة فسيولوجية قابلة للقياس، مما يؤكد أن بيئات VR كانت ذات معنى اجتماعي. ولّدت مقابلة العمل باستمرار أعلى قراءات التوتر عبر جميع المشاركين. والأهم أن كل لحظة تلعثم حدثت أثناء الجلسات تطابقت مع فترة صنّفتها أجهزة الاستشعار الحيوية على أنها توتر عالٍ، مما يعزز الرابط بين الإثارة الفسيولوجية وعدم الطلاقة. حدّد نظام التعرف على المشاعر الخوف كأكثر الحالات العاطفية شيوعاً، رغم أن الملامح الفردية تنوعت بشكل كبير - أظهر بعض المشاركين مزيداً من الغضب أو الحزن في سيناريوهات محددة، مما يبرز الطبيعة الشخصية لهذه التجارب.
لماذا يهم هذا
تُثبت هذه الدراسة أن دمج VR مع أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء وتحليل الصوت يمكن أن ينتج صورة غنية وموضوعية وآنية عن كيفية استجابة الشخص الذي يتأتئ للضغوط الاجتماعية المختلفة. بدلاً من الاعتماد فقط على ما يبلّغه الشخص لاحقاً، يمكن للأخصائيين رؤية متى بالضبط ترتفع مستويات التوتر وأي السيناريوهات أكثر تحدياً لفرد معين وكيف تتغير الاستجابات العاطفية عبر السياقات. يمكن لهذا النوع من البيانات دعم تخطيط تعرض متدرج عالي التخصيص.
القيود
كانت العينة صغيرة جداً - خمسة مشاركين فقط، جميعهم ذكور وضمن نطاق عمري ضيق - لذا لا يمكن تعميم النتائج بشكل واسع. أثبتت الدراسة أن النظام يعمل تقنياً لكنها لم تقس ما إذا كان استخدامه بمرور الوقت يؤدي إلى تغييرات ذات معنى في القلق أو ثقة التواصل. مكوّن التعرف على المشاعر، رغم كونه واعداً، لديه قيود معروفة في الدقة وقد لا يلتقط التعقيد الكامل لما يشعر به الشخص.
الآثار على الممارسة السريرية
يمنح دمج مؤشرات التوتر الفسيولوجي مع تحليلات المشاعر الأخصائيين صورة أغنى وأكثر موضوعية عن ردود الفعل الفردية تجاه التحديات الاجتماعية، مما يمكّن من تخطيط دعم أكثر تخصيصاً.
استشهد بهذه الدراسة
إذا أشرت إلى هذه الدراسة في عملك، فهذه هي صيغ الاستشهاد القانونية:
@article{vona2023,
author = {Vona, F. and Pentimalli, F. and Catania, F. and Patti, A. and Garzotto, F.},
title = {Speak in Public: an Innovative Tool for the Treatment of Stuttering through Virtual Reality, Biosensors, and Speech Emotion Recognition},
journal = {Extended Abstracts of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems},
year = {2023},
doi = {10.1145/3544549.3585612},
url = {https://withvr.app/ar/evidence/studies/vona-2023}
}TY - JOUR
AU - Vona, F.
AU - Pentimalli, F.
AU - Catania, F.
AU - Patti, A.
AU - Garzotto, F.
TI - Speak in Public: an Innovative Tool for the Treatment of Stuttering through Virtual Reality, Biosensors, and Speech Emotion Recognition
JO - Extended Abstracts of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems
PY - 2023
DO - 10.1145/3544549.3585612
UR - https://withvr.app/ar/evidence/studies/vona-2023
ER - هل تعرف بحثًا يستحق إدراجه في هذه القاعدة؟ إذا كانت هناك دراسة ذات صلة محكَّمة من قِبل النظراء غير مدرجة هنا، فأرسل المرجع إلى hello@withvr.app. تُحدَّث القاعدة باستمرار مع نمو الأدبيات العلمية.
التمويل والاستقلالية
أُجريت الدراسة في جامعة بوليتكنيكو دي ميلانو (المؤلفون Vona وPentimalli وCatania وPatti وGarzotto)؛ جُنِّد المشاركون بدعم من CRC Balbuzie، روما (مركز متخصص للتلعثم). نُشرت بوصفها ملخصات موسّعة في مؤتمر CHI 2023، هامبورغ، ألمانيا (23-28 أبريل 2023). لا تورط لـ withVR BV في التمويل أو تصميم الدراسة أو التأليف. تم إعداد الملخص بشكل مستقل بواسطة withVR باستخدام المقالة المنشورة.