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为准确揭示高危岗位领导者在不同工作场景下的精神压力模式，研究人员开展了一项名为STREL的自然主义研究，利用可穿戴设备持续收集心率等生理数据，结合日常汇报和多维度心理测量，对24名急诊与特警单位领导进行了为期四天的追踪。研究创新性地将分析聚焦于久坐时段以分离心智压力，并区分了负面痛苦压力(distress)与正面积极压力(eustress)。关键发现表明，在涉及关键任务的工作日，领导者会经历随时间加剧的痛苦压力；而在非工作日，参与者则表现出随时间消退的积极压力，这有助于放松。该方法学的改进为在高风险环境中客观量化领导力压力、开发兼容可穿戴设备的心智压力监测方法提供了新途径，并贡献了一个适用于机器学习基准测试的优质多模态数据集。
在高压职业领域，如急诊室和特种警察部队，领导者的心理健康与决策能力至关重要。他们不仅面临巨大的工作压力，其压力模式的动态变化也直接关系到团队的效能与个人健康。长久以来，理解这些身处危机前沿的领导者在真实工作与生活中的压力与放松模式，一直是情感科学和计算领域的一大挑战。传统研究多在实验室可控环境下进行，虽能精确标注压力事件，却缺乏生态效度；而日益增多的自然主义研究虽能捕捉真实世界数据，又常因忽略了体力活动对生理信号的混淆、局限于工作时间段、以及研究对象单一而难以得出普适性结论。因此，一个能够克服这些限制，精准捕捉高风险领导者在关键工作日、常规工作日及非工作日心智压力特征的研究，显得尤为迫切和必要。
为了回答“危机领导者在关键工作日、非关键工作日和非工作日的心理压力特征是什么？”这一核心研究问题，一个跨国研究团队在《IEEE Transactions on Affective Computing》上发表了一项开创性研究。他们开展了一项名为STREL的自然主义观察研究，招募了24名来自荷兰急诊科和瑞士特种警察部队的领导者作为参与者。研究设计涵盖了一个关键工作日(CD)、两个标准工作日(WD1, WD2)和一个非工作日(ND)。研究人员为参与者配备了Polar Vantage V2智能手表和H10胸带，以高分辨率持续收集地理位置、运动、生理和睡眠数据。同时，结合每日汇报、大五人格问卷(Big-Five Inventory)和NASA任务负荷指数(NASA-TLX)等心理测量工具，构建了一个全面的多模态数据集。该研究旨在通过区分体力活动与心智压力，提供一幅关于高风险领导角色中心理压力动态的细致入微的图景。
本研究采用了几个关键的技术方法来确保研究的严谨性与创新性。首先，研究人员通过结合GPS定位、步频和速度数据，并参考每日汇报记录，对参与者的活动（如睡眠、驾驶、骑行、跑步、工作、非工作、步行）进行了精细的、以5分钟为间隔的标注，从而将分析严格限定在久坐时段，以最大限度地减少体力消耗对压力评估的干扰。其次，在压力标注方法上，研究者提出了一种基于归一化心率(NHR)的新方法：计算每个参与者每日的个人化心率基线(HRBL)，在久坐时段，将高于基线两个标准差(+2·SD)的心率升高定义为心智压力状态。为了验证这一方法的有效性，研究同时采用了基于心率变异性(HRV)的Kubios交感神经系统(SNS)指数作为基准方法进行对比。最后，研究利用逻辑回归等统计模型，分析了生理数据、活动数据与心理测量数据之间的关联，以探索不同日子类型（关键日、标准工作日、非工作日）、人格特质等因素对压力概率的影响。
研究结果通过多个维度揭示了领导者在不同情境下的压力模式。
活动标注与验证结果显示，结合传感器数据（如GPS轨迹、步频）与参与者汇报，能够可靠地区分不同活动类型。例如，通过地图上GPS信号的移动轨迹，配合高速低步频可以确认驾驶活动；而户外运动（如跑步、骑行）则通过GPS移动、典型的步频和速度范围以及伴随的心率升高来验证。
NHR与SNS压力标注方法的比较分析发现，基于NHR的新方法与广泛使用的SNS指数在多数情况下结果一致。但在某些场景下，NHR方法展现出更好的解释力。例如，对于参与者T005，SNS方法在其非工作日(ND)几乎标注了全天候的压力，这与参与者自我报告的放松状态（如看电视）不符。NHR方法则准确识别出该日压力水平较低。这种差异可归因于NHR方法进行了每日个性化的基线校正，而SNS使用固定阈值，且HRV指标更容易受到先前体力活动残留效应或短暂副交感神经波动的影响。
基于NHR的逻辑回归模型结果揭示了影响心智压力的关键因素。模型分析表明，一天中的时段(PRD)、日子类型(DAY)和人格特质中的神经质(B5N)是预测久坐期压力概率的显著变量。具体而言：
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下午时段(PRD=AFN)与早晨相比，压力概率显著更高。
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与标准工作日(WD)相比，关键工作日(CD)的压力概率显著增加，而非工作日(ND)的压力概率则显著降低。
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神经质(B5N)得分越高，压力概率也越高。
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令人意外的是，职业(OCC[SP])、睡眠时长(SLEEP)、体力活动强度(PAint)和比例(PApc)，以及大部分NASA-TLX子量表（除心理需求NASAMD和表现NASAP外）并未显示出显著影响。
关键日、标准工作日与非工作日的压力动态模式是本研究的核心发现。结果显示，在关键工作日，参与者的痛苦压力(distress)随着时间推移显著加剧，尤其是在下午时段。在标准工作日，痛苦压力水平则保持相对稳定。而在非工作日，参与者体验到的是随时间推移而逐渐消退的积极压力(eustress)，这种模式促进了放松与恢复。
该研究结论深刻阐释了高风险环境中领导者的压力动态与适应机制。研究发现，领导者的压力模式高度依赖于情境：在肩负关键任务的日子里，心智压力（表现为痛苦压力）会持续累积并在下午达到高峰，这可能反映了持续的高认知负荷和情绪负担。相反，在非工作日，积极的、促进恢复的积极压力占据主导，表明有效的领导者能够利用休闲时间进行心理复位。研究强调，区分压力的效价（积极与消极）对于全面理解压力体验至关重要。标准工作日相对稳定的压力水平，可能体现了领导者对常规挑战的习惯化或有效应对策略的应用。此外，神经质人格特质的显著影响提示，个体差异在压力感知和反应中扮演着重要角色。
本研究的重要意义体现在三个方面。首先，在情感科学层面，它首次通过自然主义数据量化了高风险环境中领导角色的心智压力本质，深化了对领导力压力动态情境特异性的理解。其次，在情感计算层面，提出了一种与可穿戴设备兼容、基于个性化心率基线、且在久坐活动中估算心智压力的新方法(NHR)，提高了在真实场景中压力检测的特异性和可解释性。最后，在数据科学层面，贡献了一个经过精心标注、包含多模态数据（生理、运动、心理）的STREL数据集，为机器学习在压力检测领域的模型训练与基准测试提供了宝贵资源。这项工作为未来开发针对高风险职业人群的实时压力监测与干预系统奠定了方法学与实证基础，对促进领导者身心健康、提升组织效能具有重要实践价值。
