馮昌揚(yáng)

摘要：[目的/意義]認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的最新進(jìn)展揭示了認(rèn)知、情緒和社會(huì)過(guò)程的神經(jīng)基礎(chǔ)，為人類、組織和市場(chǎng)之間的信息處理、決策以及行為之間的復(fù)雜相互作用提供了新的見(jiàn)解。[方法/過(guò)程]本文介紹了利用認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)工具開(kāi)展IS研究（以下稱為“NeuroIS”）的文獻(xiàn)。作者的文獻(xiàn)來(lái)源主要基于Riedl等的綜述，從以下2個(gè)角度進(jìn)行文獻(xiàn)分析：1）研究工具視角，該部分對(duì)與NeuroIS有關(guān)的方法、工具和測(cè)量進(jìn)行了討論;2）研究?jī)?nèi)容視角，該部分從腦神經(jīng)區(qū)塊可辨識(shí)的功能，即決策過(guò)程、認(rèn)知過(guò)程、情緒過(guò)程和社會(huì)化過(guò)程進(jìn)行分析。[結(jié)果/結(jié)論]文章最后對(duì)在IS研究中運(yùn)用神經(jīng)生理學(xué)的方法面臨的一系列挑戰(zhàn)進(jìn)行梳理，并提出展望：NeuroIS研究的長(zhǎng)期和主要目標(biāo)是創(chuàng)建超越行為數(shù)據(jù)的強(qiáng)大預(yù)測(cè)模型;其次是開(kāi)發(fā)新的搜索模型，用于解釋信息刺激的生理和神經(jīng)反應(yīng)以及認(rèn)知和情感狀態(tài)對(duì)用戶信息行為的影響。

關(guān)鍵詞：神經(jīng)信息系統(tǒng);信息系統(tǒng);認(rèn)知神經(jīng)科學(xué);綜述

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2019.04.018

〔中圖分類號(hào)〕Q189〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A〔文章編號(hào)〕1008-0821（2019）04-0153-07

NeuroIS：A Literature Review and Analysis

Feng Changyang

（School of Information Management，Wuhan University，Wuhan 430072，China）

Abstract：[Purpose/Significance]Recent advances in cognitive neuroscience are uncovering the neural bases of cognitive，emotional，and social processes，and they offer new insights into the complex interplay between IT and information processing，decision-making，and behavior among people，organizations，and markets.This paper introduced the literature of drawing upon the cognitive neuroscience tools to inform IS research（herein termed“NeuroIS”）.[Method/Process]The paper reviewed the emerging NeuroIS literature，based on René Riedls literature search，from two perspectives，namely（1）the perspective of research tools，followed by a discussion of the methods，tools，and measurements associated with NeuroIS，and（2）the perspective of research content，these literature were herein grouped by four mental processes categories（decision making，cognitive，emotional，and social）to reflect the variety of NeuroIS literature.[Result/Conclusion]The challenges of applying neuro-physiological methods to IS research were also discussed.The paper concluded that there was considerable potential for using cognitive neuroscience theories and functional brain imaging tools in IS research to enhance IS theories.

Key words：NeuroIS，information system，cognitive neuroscience;review

腦科學(xué)，作為“21世紀(jì)的最后前沿”，每天都在翻開(kāi)新篇章。2013年，歐盟和美國(guó)分別啟動(dòng)腦研究計(jì)劃。歐盟的“人腦計(jì)劃”（Human Brain Project，HBP），旨在解讀超過(guò)上兆個(gè)腦神經(jīng)細(xì)胞的聯(lián)結(jié)，以研究人類情感、意識(shí)與思維。而這些復(fù)雜的運(yùn)算，將通過(guò)超級(jí)計(jì)算機(jī)多段多層的模擬來(lái)實(shí)現(xiàn)。美國(guó)的“推進(jìn)創(chuàng)新神經(jīng)技術(shù)腦研究計(jì)劃”（Brain Research Through Advancing Innovative Neurotechnologies，BRAIN）擬研發(fā)新型腦研究技術(shù)，以更高的時(shí)空分辨率建立腦活動(dòng)圖譜。未來(lái)10年，這兩大腦研究計(jì)劃預(yù)計(jì)投入分別超過(guò)10億歐元和30億美元。在我國(guó)，《國(guó)家中長(zhǎng)期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006-2020）》中已將“腦科學(xué)與認(rèn)知”列入基礎(chǔ)研究科學(xué)前沿問(wèn)題;十三五時(shí)期，腦科學(xué)與類腦研究被納入“科技創(chuàng)新2030——重大項(xiàng)目”;2011年以來(lái)，國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)、國(guó)家科技部、中國(guó)科學(xué)院分別啟動(dòng)了一系列腦研究的重大計(jì)劃。

管理信息系統(tǒng)（MIS）是多學(xué)科交叉形成的一門學(xué)科，可以從計(jì)算機(jī)科學(xué)、管理科學(xué)、組織行為學(xué)、經(jīng)濟(jì)模型等角度進(jìn)行研究。以Gordon Davis為代表人物的明尼蘇達(dá)學(xué)派，主要是從行為和組織管理的視角研究MIS。而從生理基礎(chǔ)上來(lái)說(shuō)，個(gè)體的行為是由其大腦的神經(jīng)中樞決定的，要理解個(gè)體的行為就要了解這些行為背后的神經(jīng)機(jī)制[1]。

2007年信息系統(tǒng)國(guó)際會(huì)議（International Conference on Information Systems，ICIS）正式提出神經(jīng)信息系統(tǒng)（NeuroIS）的概念，后得到傳播擴(kuò)散，發(fā)展迅速。尤其是近年來(lái)，NeuroIS在信息系統(tǒng)領(lǐng)域引起了極大關(guān)注。IS領(lǐng)域的頂級(jí)期刊諸如Journal of the Association for Information Systems在2014年出版了一期特刊，“Methods，Tools，and Measurement in NeuroIS Research”，促進(jìn)NeuroIS方法論的貢獻(xiàn);Journal of Management Information Systems在2014年也出版了“Special Issue：Neuroscience in Information Systems Research”特刊，討論未來(lái)NeuroIS研究方法的關(guān)鍵;Journal of the Association for Information Science and Technology（JASIST）也于近期為JASIST Special Issue on Neuro-Information Science征文。其他頂級(jí)期刊諸如MIS Quarterly早在2010年就刊登了腦成像方面的研究[2]。此外，NeuroIS自2009年開(kāi)始召開(kāi)年會(huì)Gmunden Retreat，并于2009-2010連續(xù)兩年在IS領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議ICIS上舉辦座談會(huì)。2016年JASIST的Best JASIST Paper Award也由NeuroIS研究摘得[3]。最近，NeuroIS研究開(kāi)始引起IS以外的領(lǐng)域的關(guān)注。例如，神經(jīng)心理經(jīng)濟(jì)學(xué)協(xié)會(huì)（Association for Neuro Psycho Economics）在其網(wǎng)站上指出，除了神經(jīng)經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)營(yíng)銷、神經(jīng)金融和決策神經(jīng)科學(xué)等領(lǐng)域的研究之外，NeuroIS相關(guān)研究的提交也是受歡迎的[4]。實(shí)際上，NeuroIS研究已經(jīng)發(fā)表在跨學(xué)科的期刊上，如：Javor A等[5]發(fā)表在PloS ONE上關(guān)于帕金森患者對(duì)網(wǎng)絡(luò)虛擬形象信任的論文，以及He Q等[6]發(fā)表在Scientific Reports上與社交網(wǎng)絡(luò)上癮有關(guān)的腦部解剖學(xué)論文。由此可見(jiàn)，NeuroIS研究的快速發(fā)展需要對(duì)其進(jìn)行全面的文獻(xiàn)回顧。

事實(shí)上，NeuroIS領(lǐng)域的學(xué)者已經(jīng)發(fā)表了一些綜述性文章。如：Riedl R等[7]對(duì)2011-2014年間Gmunden Retreat年會(huì)發(fā)表的85篇論文進(jìn)行了回顧，并對(duì)這些研究課題以及研究中使用的方法和工具進(jìn)行了編碼處理。此后，Riedl R等人[8]又對(duì)2010-2014年期間發(fā)表在IS期刊上發(fā)表的15篇論文進(jìn)行文獻(xiàn)綜述。蕭文龍等[9]對(duì)16篇研究論文進(jìn)行重點(diǎn)分析，說(shuō)明并整理各研究所運(yùn)用的相關(guān)腦神經(jīng)工具?？梢?jiàn)，以上學(xué)者的綜述沒(méi)有包含近年來(lái)學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表的全部（NeuroIS一詞出現(xiàn)于2007年，但NeuroIS研究早于2007年）NeuroIS文獻(xiàn)以及ICIS等主流會(huì)議的會(huì)議文獻(xiàn)。Md R A M等[10]采用元分析的方法對(duì)2007-2017年間的文獻(xiàn)進(jìn)行綜述，但文章更注重機(jī)器處理的結(jié)果，而忽略了內(nèi)容分析。同樣，Hazawawi N A M等[11]和Riedl R等[12]的研究更注重從計(jì)量學(xué)的角度進(jìn)行分析，而對(duì)邏輯關(guān)系分析不足。因此，現(xiàn)有的NeuroIS文獻(xiàn)綜述都存在一定程度的短板。

而在國(guó)內(nèi)，NeuroIS研究還處于初始階段，探討NeuroIS發(fā)展情況的文獻(xiàn)數(shù)量很少，因此本研究希望通過(guò)對(duì)重要期刊和會(huì)議論文的匯總分析，給NeuroIS領(lǐng)域的研究者一些幫助。

1文獻(xiàn)來(lái)源與概況

為客觀地反映國(guó)外NeuroIS的研究進(jìn)展，綜述需要選擇來(lái)自不同學(xué)科的研究文章，且這些研究文章都是利用神經(jīng)科學(xué)工具（例如，fMRI、EEG、眼動(dòng)跟蹤技術(shù)等）研究特定的IS現(xiàn)象。作者的文獻(xiàn)來(lái)源主要基于Riedl R等[13]的綜述，該綜述所選取的164篇文獻(xiàn)均收錄于NeuroIS.org[14]，對(duì)這些文獻(xiàn)的補(bǔ)遺工作主要針對(duì)該綜述沒(méi)有包含的2007年以前的及2017年以后的研究文獻(xiàn)，以及Limitations部分提及的需要補(bǔ)充的文獻(xiàn)。文獻(xiàn)補(bǔ)遺方法如下：首先，作者通過(guò)Web of Science，Science Direct以及Google Scholar，使用“NeuroIS”進(jìn)行主題詞檢索。然后，作者將重點(diǎn)放在不直接使用“NeuroIS”術(shù)語(yǔ)的文獻(xiàn)，研究文獻(xiàn)有兩個(gè)主要來(lái)源：1）在IS期刊和數(shù)據(jù)庫(kù)中使用關(guān)鍵詞檢索，選取利用NeuroIS工具來(lái)研究IS現(xiàn)象的研究文獻(xiàn);2）在神經(jīng)科學(xué)和心理學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)（如，PsycINFO，PubMed）使用Information System，Information Technology，Cyberspace，Digital Environment，Internet和其他關(guān)鍵詞檢索到的文獻(xiàn)。排除關(guān)注醫(yī)學(xué)分析和治療作為主要研究問(wèn)題的研究文獻(xiàn)，其余期刊和會(huì)議文章用于分析研究。

2神經(jīng)信息系統(tǒng)研究現(xiàn)狀

21從研究工具視角

NeuroIS研究通過(guò)EEG、fMRI和PET等儀器，識(shí)別和檢測(cè)受試者的當(dāng)前情緒狀態(tài)，除了可以測(cè)量知覺(jué)、閱讀、記憶、注意力等認(rèn)知心理學(xué)家注重的測(cè)量指標(biāo)之外，也可以測(cè)量和觀察態(tài)度、意圖、情緒、人類發(fā)展、社會(huì)行為等行為，這為人類的信息處理和決策提供了更好的解釋[15-17]。

Dawson M E等[18]對(duì)愛(ài)荷華州賭博任務(wù)和厭惡經(jīng)典條件進(jìn)行研究，以確定如何預(yù)測(cè)皮膚電導(dǎo)反應(yīng)（SCR）與決策過(guò)程相關(guān)。研究得出的結(jié)論是，SCR是一種容易記錄的、非語(yǔ)言的、非自愿的措施，可以預(yù)測(cè)與決策有關(guān)的重要結(jié)果，尤其是厭惡的結(jié)果。Minas R K等[19]的實(shí)驗(yàn)使用腦電圖、電極活動(dòng)和面部肌電圖來(lái)調(diào)查團(tuán)隊(duì)成員在團(tuán)隊(duì)決策過(guò)程中如何處理從基于文本的協(xié)作中收到的信息。Guinea A O D等[20]通過(guò)多特質(zhì)多方法（MTMM）矩陣提供對(duì)IS構(gòu)建效度的系統(tǒng)評(píng)估。為此，他們的研究使用結(jié)構(gòu)不同的方法，即神經(jīng)生理學(xué)工具和自我報(bào)告儀器，來(lái)測(cè)量3種重要的IS構(gòu)建：在兩個(gè)不同的實(shí)驗(yàn)環(huán)境中的接觸、喚醒和認(rèn)知負(fù)荷。Schellhammer S等[21]采用解釋性理論建構(gòu)方法來(lái)研究技術(shù)壓力，他們通過(guò)心率變異性測(cè)量身體經(jīng)歷的壓力與定性數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)使得解釋性的理論建構(gòu)方法成為可能，從而更加深入地理解ICT是否以及如何促成壓力。Vance A等[22]通過(guò)證明通過(guò)事件相關(guān)電位（ERP）使用腦電圖（EEG）有效預(yù)測(cè)冒險(xiǎn)行為，他們的研究表明腦電圖測(cè)量是安全行為的預(yù)測(cè)方法。

22從研究?jī)?nèi)容視角

進(jìn)行NeuroIS研究時(shí)，應(yīng)先了解腦神經(jīng)區(qū)塊的功能，再尋找無(wú)法用現(xiàn)有方法和工具測(cè)量開(kāi)展的研究（如：行為習(xí)慣、道德），補(bǔ)充現(xiàn)有的IS系統(tǒng)資料，結(jié)合腦神經(jīng)科學(xué)，測(cè)試IS研究是否可以預(yù)測(cè)某些行為（如：系統(tǒng)使用、網(wǎng)上購(gòu)買），再推斷IS系統(tǒng)領(lǐng)域中的因果關(guān)系及時(shí)間歷程，最后提出具有挑戰(zhàn)性的假設(shè)，并增強(qiáng)信息系統(tǒng)理論。

其中，腦神經(jīng)區(qū)塊可辨識(shí)的功能有：決策過(guò)程、認(rèn)知過(guò)程、情緒過(guò)程和社會(huì)化過(guò)程，這些過(guò)程包含了許多不同的方面，每一個(gè)方面分別由一個(gè)或多個(gè)不同的腦神經(jīng)區(qū)域負(fù)責(zé)運(yùn)作[23]。神經(jīng)科學(xué)可測(cè)量的方面也是在IS研究中過(guò)去經(jīng)常以調(diào)查問(wèn)卷測(cè)量的方面，例如：風(fēng)險(xiǎn)、信任、感知有用性與感知易用性等[24]。神經(jīng)科學(xué)可以更客觀地以身體或心理的狀態(tài)變化來(lái)衡量憤怒、焦慮等情感表達(dá)，可以有效避免問(wèn)卷填答僅呈現(xiàn)個(gè)人的主觀認(rèn)知，產(chǎn)生結(jié)果的偏頗。

221決策過(guò)程

與決策過(guò)程相關(guān)的研究通常包括：計(jì)算、不確定性、風(fēng)險(xiǎn)、模糊性、損失、獎(jiǎng)勵(lì)、目的、任務(wù)和運(yùn)動(dòng)意向等。使用神經(jīng)生理學(xué)工具成為研究信息安全相關(guān)現(xiàn)象的新范式，如Hu Q等[25]使用腦電圖和事件相關(guān)電位在信息安全環(huán)境下測(cè)試了自我控制和決策制定之間的神經(jīng)關(guān)系。他們的研究結(jié)果表明，盡管大腦的左右半球都參與了決策，但低自我控制的受試者在右半球引起較低水平的神經(jīng)活動(dòng)。該類研究還可以為網(wǎng)站設(shè)計(jì)人員提供指導(dǎo)，最大限度地提高用戶的視覺(jué)注意力，如Wang Q等[26]采用眼動(dòng)追蹤技術(shù)跟蹤42名大學(xué)生在不同復(fù)雜程度的網(wǎng)站瀏覽時(shí)的眼動(dòng)過(guò)程。該研究考察了網(wǎng)站復(fù)雜性和任務(wù)復(fù)雜性（分別完成簡(jiǎn)單和復(fù)雜任務(wù)）如何共同影響用戶因不同認(rèn)知負(fù)荷而引起的視覺(jué)注意力和行為。結(jié)果表明，任務(wù)復(fù)雜度可以緩解網(wǎng)站復(fù)雜度對(duì)用戶視覺(jué)注意和行為的影響。Wang Q等[27]還用事件相關(guān)電位方法探索產(chǎn)品評(píng)級(jí)和銷售對(duì)消費(fèi)者決策共同影響的潛在神經(jīng)機(jī)制。結(jié)果表明，消費(fèi)者在做出最終購(gòu)買決策之前，會(huì)經(jīng)歷一系列從感知風(fēng)險(xiǎn)和信息沖突處理到評(píng)估分類的認(rèn)知過(guò)程。產(chǎn)品評(píng)級(jí)顯著影響風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知，而高評(píng)級(jí)和低銷售的組合引發(fā)顯著的認(rèn)知沖突。

222認(rèn)知過(guò)程

與認(rèn)知過(guò)程相關(guān)的研究通常包括：信息處理、認(rèn)知努力、工作記憶、多任務(wù)處理、自動(dòng)性、習(xí)慣、語(yǔ)義啟動(dòng)、空間認(rèn)知和互動(dòng)等。此種方法常用于以人為中心的界面設(shè)計(jì)。如：Bahr G S等人[28]使用眼動(dòng)追蹤和視頻引導(dǎo)自我報(bào)告對(duì)彈出式對(duì)話框進(jìn)行了兩項(xiàng)雙重任務(wù)模式研究，自我報(bào)告結(jié)果表明：與彈出窗口相關(guān)的負(fù)面影響很大，特別是煩惱。眼動(dòng)追蹤結(jié)果顯示，參與者第一眼看到彈出的時(shí)間相對(duì)穩(wěn)定。Zhang Z等[29]調(diào)查了消費(fèi)者在多個(gè)網(wǎng)上購(gòu)物過(guò)程中如何形成認(rèn)知腳本，以及消費(fèi)者面臨新的購(gòu)物環(huán)境時(shí)如何激活不同的認(rèn)知腳本。他們將21個(gè)新手參與者（即沒(méi)有數(shù)字音樂(lè)購(gòu)買經(jīng)歷）分配到“內(nèi)部腳本”狀態(tài)（對(duì)單個(gè)網(wǎng)站的多次訪問(wèn)）和“外部腳本”狀態(tài)（對(duì)多個(gè)網(wǎng)站的單次訪問(wèn)）。使用心理測(cè)量學(xué)和神經(jīng)生理學(xué)測(cè)量，結(jié)果表明，在訪問(wèn)新網(wǎng)站時(shí)，“外部腳本”比“內(nèi)部腳本”消費(fèi)者更容易使用該網(wǎng)站。此類方法還可以為經(jīng)歷認(rèn)知吸收的心理狀態(tài)提供新見(jiàn)解。如，Bailey B P等[30]認(rèn)為如果在任務(wù)執(zhí)行期間腦力工作負(fù)載較低的時(shí)刻執(zhí)行通知，可以降低中斷成本，他們推測(cè)這些時(shí)刻發(fā)生在子任務(wù)邊界。在一項(xiàng)對(duì)照實(shí)驗(yàn)中，使用眼動(dòng)追蹤系統(tǒng)連續(xù)測(cè)量用戶的瞳孔擴(kuò)張，并執(zhí)行了幾項(xiàng)交互式任務(wù)。他們將這些發(fā)現(xiàn)置于資源關(guān)注理論之中，并討論其對(duì)中斷管理系統(tǒng)的重要影響。Léger P M等[31]研究在積極學(xué)習(xí)環(huán)境下認(rèn)知吸收的神經(jīng)生理學(xué)相關(guān)性，特別是基于模擬的企業(yè)ERP軟件使用培訓(xùn)。他們?yōu)槭褂肊RP軟件在運(yùn)行模擬公司時(shí)作出決定的被試者采集5種神經(jīng)生理學(xué)測(cè)量：腦電圖α、腦電圖β、皮電活動(dòng)、心率和心率變異性。5個(gè)神經(jīng)生理學(xué)測(cè)量中的每一個(gè)都解釋了認(rèn)知吸收在技能、難度及其相互作用方面的顯著獨(dú)特變化。實(shí)驗(yàn)表明，認(rèn)知吸收與更輕松的、不那么警惕的狀態(tài)正相關(guān)，認(rèn)知吸收與訓(xùn)練結(jié)果顯著相關(guān)。

223情緒過(guò)程

與情緒過(guò)程相關(guān)的研究通常包括：愉悅、不快、高興、悲傷、焦慮、厭惡、害怕、生氣、情緒處理等。Astor P J等[32]認(rèn)為情緒過(guò)程會(huì)對(duì)交易員和投資者的財(cái)務(wù)決策表現(xiàn)產(chǎn)生重大影響。為此，他們?cè)O(shè)計(jì)了一種基于游戲的NeuroIS工具，通過(guò)生物反饋持續(xù)顯示玩家的個(gè)人情緒狀態(tài)，并將決策環(huán)境的難度調(diào)整為適應(yīng)這種情緒狀態(tài)。該研究有助于提高決策者對(duì)情緒狀態(tài)的意識(shí)，通過(guò)他們的有效情緒調(diào)節(jié)技能等方式提高決策者的表現(xiàn)。Pengnate S[33]通過(guò)2種不同的測(cè)量方法，眼動(dòng)追蹤裝置記錄的瞳孔反應(yīng)和自我評(píng)估人體模型，調(diào)查了3個(gè)在線新聞標(biāo)題組的新聞標(biāo)題、鏈接誘餌標(biāo)題和受控標(biāo)題對(duì)在線用戶的情緒喚醒和行為的影響。調(diào)查結(jié)果表明，某些鏈接誘餌標(biāo)題可以喚起用戶的興奮感，從而推動(dòng)用戶閱讀新聞故事的意圖。Teubner T等[34]考察了電子拍賣環(huán)境中，代理人對(duì)投標(biāo)人情感過(guò)程和投標(biāo)行為的影響。他們使用皮膚電導(dǎo)反應(yīng)和心率測(cè)量值作為即時(shí)情緒和投標(biāo)人整體覺(jué)醒的替代指標(biāo)。研究結(jié)果表明，計(jì)算機(jī)化的代理人減輕了投標(biāo)人對(duì)離散拍賣事件的直接情緒反應(yīng)強(qiáng)度以及拍賣期間投標(biāo)人的整體覺(jué)醒水平。該研究的結(jié)果對(duì)電子拍賣平臺(tái)和市場(chǎng)的設(shè)計(jì)具有影響。Wrzesien M等[35]評(píng)估了化身與用戶物理相似性對(duì)情緒調(diào)節(jié)策略訓(xùn)練的影響。在這項(xiàng)研究中，24名青少年觀察一個(gè)虛擬形象，在他的計(jì)算機(jī)中受挫，之后他應(yīng)用情緒調(diào)節(jié)策略（緩慢呼吸）。研究使用問(wèn)卷和腦電圖數(shù)據(jù)測(cè)量情緒誘導(dǎo)和調(diào)節(jié)過(guò)程的強(qiáng)度，結(jié)果表明：觀察與參與者身體上相似的化身對(duì)參與者的情緒效價(jià)和喚醒具有顯著的影響，并且還誘發(fā)比觀察中立化身時(shí)更強(qiáng)烈的情緒狀態(tài)。這項(xiàng)研究對(duì)進(jìn)一步理解在青年精神衛(wèi)生應(yīng)用中使用頭像很重要。

224社會(huì)化過(guò)程

與社會(huì)化過(guò)程相關(guān)的研究通常包括：社會(huì)認(rèn)知、信任、不信任、合作、競(jìng)爭(zhēng)、心靈理論、道德判斷等。Anderson B B等[36]將神經(jīng)科學(xué)應(yīng)用于信息安全行為領(lǐng)域，他們發(fā)現(xiàn)雖然安全警告對(duì)用戶及其組織的安全至關(guān)重要，但用戶經(jīng)常無(wú)視它們，導(dǎo)致警告無(wú)效的主要因素是習(xí)慣化。因此，他們通過(guò)使用眼動(dòng)追蹤來(lái)測(cè)量基于眼動(dòng)的記憶效應(yīng)。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在少數(shù)幾次暴露于警告之后，習(xí)慣就會(huì)出現(xiàn)，并在進(jìn)一步的重復(fù)中迅速發(fā)展。信任和不信任是與不同神經(jīng)過(guò)程相關(guān)的不同構(gòu)造，Dimoka A[37]使用fMRI工具，通過(guò)觀察信任和不信任及其基礎(chǔ)維度下大腦活動(dòng)的位置、時(shí)間和水平來(lái)補(bǔ)充信任和不信任的心理測(cè)量方法。Riedl R等[38]使用功能磁共振成像技術(shù)研究在線信任與某些大腦區(qū)域的活動(dòng)變化的關(guān)聯(lián)性，研究發(fā)現(xiàn)，編碼可信度的大部分大腦區(qū)域在男性和女性之間是不同的，女性比男性活躍更多的大腦區(qū)域。這些結(jié)果預(yù)測(cè)了神經(jīng)信息處理模式中的性別差異。Wells T M等[39]使用皮膚電導(dǎo)和面部肌電圖測(cè)量了消息接受者對(duì)兩種協(xié)作技術(shù)，即電子郵件和語(yǔ)音郵件傳遞的消息的看法以及他們的直接生理反應(yīng)。他們發(fā)現(xiàn)通過(guò)電子郵件收到的消息觸發(fā)了不同的即時(shí)生理反應(yīng)，并且對(duì)其情感內(nèi)容的理解不同于通過(guò)語(yǔ)音郵件收到的同一消息。這項(xiàng)研究為協(xié)作技術(shù)用戶和設(shè)計(jì)人員提供了指導(dǎo)，幫助他們了解協(xié)作技術(shù)和消息特性如何影響通信。

3神經(jīng)信息系統(tǒng)研究趨勢(shì)

31研究挑戰(zhàn)

現(xiàn)在學(xué)者越來(lái)越關(guān)注在IS研究中使用神經(jīng)生理學(xué)的方法，尤其是人機(jī)交互和交互式信息檢索研究。信息科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者經(jīng)常利用搜索日志、直接觀察、問(wèn)卷調(diào)查和訪談作為數(shù)據(jù)收集方法，從神經(jīng)生理學(xué)方法獲得的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)有望對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)來(lái)源進(jìn)行補(bǔ)充，并改進(jìn)和深化對(duì)IS研究的理解。然而，在IS研究中運(yùn)用神經(jīng)生理學(xué)的方法還面臨一系列的挑戰(zhàn)。

1）研究成本及實(shí)驗(yàn)儀器的可獲取性問(wèn)題。以fMRI設(shè)備為例，其購(gòu)買價(jià)格和年維護(hù)費(fèi)用達(dá)百萬(wàn)，且其為全年運(yùn)轉(zhuǎn)的設(shè)備，設(shè)備維護(hù)費(fèi)用高。此外，因不同實(shí)驗(yàn)需要不同參數(shù)，為此還需要配備一個(gè)專門的醫(yī)師團(tuán)隊(duì)。但是，考慮到大腦數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，所需的受試者數(shù)量很少[40]，一項(xiàng)研究通常需要10～15個(gè)受試者。且由于可以在1個(gè)小時(shí)內(nèi)掃描1～2個(gè)科目，fMRI研究的總費(fèi)用是可控的。然而，正如Camerer C F等人[41]解釋說(shuō)，成本的判斷是一個(gè)主觀問(wèn)題，最好由支付研究的實(shí)體相對(duì)于其潛在價(jià)值來(lái)回答。此外，在成像數(shù)據(jù)分析方面，SPM軟件是免費(fèi)的，標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算機(jī)可以解決大部分?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理問(wèn)題。就可獲取性而言，許多大學(xué)和醫(yī)院現(xiàn)在都有fMRI掃描儀和其他可用于研究的大腦成像工具。

2）對(duì)大腦成像研究隱私風(fēng)險(xiǎn)及倫理考慮。事實(shí)上，由大腦研究導(dǎo)致的倫理問(wèn)題已經(jīng)導(dǎo)致了神經(jīng)倫理學(xué)（Neuroethics）這門新學(xué)科的出現(xiàn)。NeuroIS研究對(duì)隱私提出了新的挑戰(zhàn)，因?yàn)榧词乖谌藳](méi)有提供行為反應(yīng)的情況下，原則上它也可以提供有關(guān)思想、態(tài)度、信仰和特征的信息。具體來(lái)說(shuō)，基于成像的研究擁有更傳統(tǒng)的紙筆或其他低科技方法所不具備的隱形進(jìn)行的特點(diǎn)。此外，在被同意的情況下，結(jié)構(gòu)性和功能性大腦圖像都在解決一個(gè)問(wèn)題后，再被用于分析其他問(wèn)題。實(shí)際上，近期發(fā)表在《Nature》的一篇文章中，20多名醫(yī)生、倫理學(xué)家、神經(jīng)科學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家也共同呼吁制定計(jì)算機(jī)在人體應(yīng)用中的道德規(guī)范[42]。對(duì)于隱私保護(hù)，他們建議，個(gè)人能選擇是否在設(shè)備上分享大腦數(shù)據(jù)，并且嚴(yán)格管理個(gè)人數(shù)據(jù)的銷售和商業(yè)使用。對(duì)于自主權(quán)和身份保護(hù)，他們建議制定國(guó)際公約來(lái)定義禁止行為，并告知人們這些技術(shù)對(duì)于情緒、個(gè)性和自我意識(shí)可能造成的影響。

32研究啟示

目前的信息系統(tǒng)研究常以調(diào)查、實(shí)驗(yàn)、模擬分析或訪談作為資料收集的方法，并進(jìn)行信息系統(tǒng)使用的相關(guān)研究，如：因信息系統(tǒng)使用而產(chǎn)生相關(guān)的決策制定、個(gè)人認(rèn)知過(guò)程、情緒過(guò)程以及社會(huì)認(rèn)知過(guò)程等研究。NeuroIS研究主要是了解人類在各種情感和認(rèn)知過(guò)程中所產(chǎn)生的腦神經(jīng)運(yùn)作過(guò)程，并利用各種非侵入式的腦部活動(dòng)測(cè)量技術(shù)了解人類心理歷程的神經(jīng)機(jī)制。NeuroIS促使IS研究的資料收集方法不再局限于詢問(wèn)研究對(duì)象或者其他二手資料，而是可以明確利用腦影像神經(jīng)工具衡量人類的身體反應(yīng)或大腦內(nèi)的各項(xiàng)功能運(yùn)作，以更精確地了解人類的認(rèn)知反應(yīng)、決策制定、情感表達(dá)等IS研究上經(jīng)常衡量的相關(guān)變數(shù)，降低問(wèn)卷調(diào)查法等研究方法可能造成的偏誤。

NeuroIS使用神經(jīng)生理學(xué)的理論、方法和工具進(jìn)行IS研究，其獨(dú)特的理論和方法優(yōu)勢(shì)擴(kuò)大了涉及人類受試者的IS研究的影響范圍，并提升了IS研究的嚴(yán)謹(jǐn)性。通過(guò)科學(xué)測(cè)量在高度控制的條件下執(zhí)行各種任務(wù)的受試者的大腦活動(dòng)，NeuroIS有助于克服一些IS研究長(zhǎng)期面臨的挑戰(zhàn)，如：低保真數(shù)據(jù)、結(jié)果的不可重復(fù)性和結(jié)論的不可證偽性。實(shí)質(zhì)上，NeuroIS為IS研究提供了神經(jīng)學(xué)證據(jù)，使IS研究更加科學(xué)，NeuroIS研究為IS研究的3種研究范式（行為科學(xué)范式、設(shè)計(jì)科學(xué)范式和經(jīng)濟(jì)科學(xué)范式）也提供了巨大的潛力。

早期將神經(jīng)生理學(xué)方法應(yīng)用于人機(jī)交互已經(jīng)產(chǎn)生了2個(gè)新興研究主題：1）推斷相關(guān)性評(píng)估的調(diào)查;2）人類對(duì)搜索任務(wù)的反應(yīng)的研究。這2個(gè)研究主題的結(jié)果已通過(guò)主要國(guó)際會(huì)議（例如ACM CHIIR，ACM SIGIR，ECIR）以及學(xué)術(shù)期刊傳播。然而，許多交互式信息檢索研究人員和其他領(lǐng)域的信息科學(xué)學(xué)者普遍不了解新的認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)方法和應(yīng)用。未來(lái)NeuroIS的研究可以關(guān)注以下幾個(gè)方面：應(yīng)用認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)方法測(cè)量人機(jī)交互行為的因變量和相關(guān)因素，利用認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)數(shù)據(jù)的自適應(yīng)或個(gè)性化檢索系統(tǒng)（例如基于腦電腦或凝視追蹤的檢索界面），基于認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)技術(shù)的特定人群檢索系統(tǒng)（例如，老年人、兒童、殘疾人），在IS研究中應(yīng)用認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)方法的倫理考慮。NeuroIS研究的長(zhǎng)期和主要目標(biāo)是創(chuàng)建超越行為數(shù)據(jù)的強(qiáng)大預(yù)測(cè)模型;其次是開(kāi)發(fā)新的搜索模型，用于解釋信息刺激的生理和神經(jīng)反應(yīng)以及認(rèn)知和情感狀態(tài)對(duì)用戶信息行為的影響。

參考文獻(xiàn)

[1]Xu Q，Wang T，Chen P，et al.A Neuroscience Lens to MIS Research：NeuroIS[C]//IEEE International Conference on E-Business and E-Government，2011：1-4.

[2]Dimoka A.What Does the Brain Tell Us About Trust and Distrust？Evidence from a Functional Neuroimaging Study[J].MIS Quarterly，2010，34（2）：373-396.

[3]Huang S C，Bias R G，Schnyer D.How are Icons Processed By the Brain？Neuroimaging Measures of Four Types of Visual Stimuli Used in Information Systems[J].Journal of the Association for Information Science & Technology，2015，66（4）：702-720.

[4]Association for Neuro Psycho Economics（ANPE）[EB/OL].http：//www.neuropsychoeconomics.org/，2018-03-27.

[5]Javor A，Ransmayr G，Struhal W，et al.Parkinson Patients Initial Trust in Avatars：Theory and Evidence[J].Plos One，2016，11（11）：e0165998.

[6]He Q，Turel O，Bechara A.Brain Anatomy Alterations Associated with Social Networking Site（SNS）Addiction[J].Scientific Reports，2017，（7）：45064.

[7]Riedl R，Léger P M.Fundamentals of NeuroIS：Information Systems and the Brain[M].Springer Berlin Heidelberg，2016：76.

[8]Riedl R，Davis F，Banker R，et al.Neuroscience in Information Systems Research：Applying Knowledge of Brain Functionality Without Neuroscience Toolse[M].Springer Berlin Heidelberg，2017：49-57.

[9]蕭文龍，黃莉君，楊雅雯.神經(jīng)資訊系統(tǒng)文獻(xiàn)匯整分析[J].東吳經(jīng)濟(jì)商學(xué)學(xué)報(bào)，2016，（92）：37-56.

[10]Md R A M，Alsius D，Bin M，et al.The First 10 Years of NeuroIS：A Systematic Literature Review of NeuroIS[C]//The 51st Hawaii International Conference on System Sciences.IEEE，2018：226-234.

[11]Hazawawi N A M，Othman M F I，Emran M H，et al.A Structured Literature Review on Applied Neuroscience in Information Systems（NeuroIS）[C]//International Symposium on Technology Management and Emerging Technologies，2015：20-24.

[12]Riedl R，F(xiàn)ischer T，Léger P M.A Decade of NeuroIS Research：Status Quo，Challenges，and Future Directions[C]//International Conference on Information Systems，2017：1-28.

[13]Riedl R，F(xiàn)ischer T，Léger P M.A Decade of NeuroIS Research：Status Quo，Challenges，and Future Directions[C]//International Conference on Information Systems，2017：1-28.

[14]NeuroIS Publications[EB/OL].http：//www.neurois.org/neurois-publications/，2018-03-28.

[15]Ana O D G，Titah R，Léger P M.Explicit and Implicit Antecedents of Users Behavioral Beliefs in Information Systems：A Neuropsychological Investigation[J].Journal of Management Information Systems，2014，30（4）：179-210.

[16]Gregor S，Lin A C H，Gedeon T，et al.Neuroscience and a Nomological Network for the Understanding and Assessment of Emotions in Information Systems Research[J].Journal of Management Information Systems，2014，30（4）：13-48.

[17]Kuan K K Y，Zhong Y，Chau P Y K.Informational and Normative Social Influence in Group-Buying：Evidence from Self-Reported and EEG Data[J].Journal of Management Information Systems，2014，30（4）：151-178.

[18]Dawson M E，Schell A M，Courtney C G.The Skin Conductance Response，Anticipation，and Decision-making[J].Journal of Neuroscience Psychology & Economics，2011，4（2）：111-116.

[19]Minas R K，Potter R F，Dennis A R，et al.Putting on the Thinking Cap：Using NeuroIS to Understand Information Processing Biases in Virtual Teams[J].Journal of Management Information Systems，2014，30（4）：49-82.

[20]Guinea A O D，Titah R，Léger P M.Measure for Measure：A Two Study Multi-trait Multi-method Investigation of Construct Validity in IS Research[J].Computers in Human Behavior，2013，29（3）：833-844.

[21]Schellhammer S，Haines R，Klein S.Investigating Technostress in Situ：Understanding the Day and the Life of a Knowledge Worker Using Heart Rate Variability[C]//Hawaii International Conference on System Sciences.IEEE，2013：430-439.

[22]Vance A，Eargle D，Anderson B B，et al.Using Measures of Risk Perception to Predict Information Security Behavior：Insights from Electroencephalography（EEG）[J].Journal of the Association for Information Systems，2014，15（10）：679-722.

[23]Dimoka A，Pavlou P A，Davis F D.NeuroIS：The Potential of Cognitive Neuroscience for Information Systems Research[J].Information Systems Research，2011，22（4）：687-702.

[24]Vance A，Anderson B B，Kirwan C B，Eargle D.Using Measures of Risk Perception to Predict Information Security Behavior：Insights from Electroencephalography（EEG）[J].Journal of the Association for Information Systems，2014，15（10）：679-722.

[25]Hu Q，West R，Smarandescu L，and Yaple Z.Why Individuals Commit Information Security Violations：Neural Correlates of Decision Processes and Self-Control[C]//Proceedings of Hawaii International Conference on System Science.IEEE，2014：3234-3243.

[26]Wang Q，Yang S，Liu M，et al.An Eye-tracking Study of Website Complexity from Cognitive Load Perspective[J].Decision Support Systems，2014，（62）：1-10.

[27]Wang Q，Meng L，Liu M，et al.How Do Social-based Cues Influence Consumers Online Purchase Decisions？An Event-related Potential Study[J].Electronic Commerce Research，2016，16（1）：1-26.

[28]Bahr G S，F(xiàn)ord R A.How and Why Pop-ups Dont Work：Pop-up Prompted Eye Movements，User Affect and Decision Making[J].Computers in Human Behavior，2011，27（2）：776-783.

[29]Zhang Z，Teo H-H.Metacognition in B2C E-Commerce：A Cognitive Neuroscience Perspective[C]//Proceedings of the 18th Pacific Asia Conference on Information Systems，2014：24-28.

[30]Bailey B P，Iqbal S T.Understanding Changes in Mental Workload During Execution of Goal-directed Tasks and Its Application for Interruption Management[M].ACM Transactions on Computer-Human Interaction，2008，14（4）：1-28.

[31]Léger P M，Davis F D，Cronan T P，et al.Neurophysiological Correlates of Cognitive Absorption in an Enactive Training Context[J].Computers in Human Behavior，2014，34（May）：273-283.

[32]Astor P J，Adam M T P，Jercˇic' P，et al.Integrating Biosignals into Information Systems：A NeuroIS Tool for Improving Emotion Regulation[J].Journal of Management Information Systems，2013，30（3）：247-278.

[33]Pengnate S.Measuring Emotional Arousal in Clickbait：Eye-Tracking Approach[C]//Proceeding of the 22nd Americas Conference on Information Systems.2006：11-14.

[34]Teubner T，Adam M T P，Riordan R.The Impact of Computerized Agents on Immediate Emotions，Overall Arousal and Bidding Behavior in Electronic Auctions[J].Journal of the Association for Information Systems，2015，16（10）：838-879.

[35]Wrzesien M，Rey B，Ma D V.How the Physical Similarity of Avatars Can Influence the Learning of Emotion Regulation Strategies in Teenagers[J].Computers in Human Behavior，2015，43（C）：101-111.

[36]Anderson B B，Jenkins J L，Vance A，et al.Your Memory is Working Against You：How Eye Tracking and Memory Explain Habituation to Security Warnings[J].Decision Support Systems，2016（92）：3-13.

[37]Dimoka A.What Does the Brain Tell Us About Trust and Distrust？Evidence from a Functional Neuroimaging Study[J].MIS Quarterly，2010，34（2）：373-396.

[38]Riedl R，Hubert M，Kenning P.Are There Neural Gender Differences in Online Trust？An fMRI Study on the Perceived Trustworthiness of eBay Offers[J].MIS Quarterly，2010，34（2）：397-428.

[39]Wells T M，Dennis A R.You Said What？Assessing the Impact of Collaboration Technologies and Message Characteristics Using Physiological Measures[C]//International Conference on System Sciences.IEEE，2014：442-451.

[40]Desmond J E，Glover G H.Estimating Sample Size in Functional MRI（fMRI）Neuroimaging Studies：Statistical Power Analyses[J].Journal of Neuroscience Methods，2002，118（2）：115-128.

[41]Camerer C F，Loewenstein G，Prelec D.Neuroeconomics：Why Economics Needs Brains[J].Scandinavian Journal of Economics，2004，106（3）：555-579.

[42]Four Ethical Priorities for Neurotechnologies and AI[EB/OL].https：//www.nature.com/news/four-ethical-priorities-for-neurotechnologies-and-ai-1.22960，2018-04-01.

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