《Frontiers in Public Health》：Conditional acceptance of emotion-recognition-enabled smart care devices for home-based rehabilitation and elderly care: a dual-perspective survey of prospective users and family caregivers
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智能情感识别赋能的照护设备在家用康复及老年护理中的应用日益受到关注，然而关于潜在用户及家庭照护者接受度的证据仍然有限。本研究通过一项针对中国506名成年人的横断面在线调查，探讨了公众对此类设备的态度、担忧、交互偏好及设计期望。受访者分别从潜在个体用户视角（n
智能情感识别赋能的照护设备在家用康复及老年护理中的应用日益受到关注，然而关于潜在用户及家庭照护者接受度的证据仍然有限。本研究通过一项针对中国506名成年人的横断面在线调查，探讨了公众对此类设备的态度、担忧、交互偏好及设计期望。受访者分别从潜在个体用户视角（n = 339）和家庭照护者视角（n = 167）作答。采用描述性统计、Top-2 Box汇总及视觉对比方法，分析了接受度、场景优先级、传感偏好、数据共享态度及感知设备角色。总体而言，受访者表现出有利但带有条件性的接受态度。隐私透明度、可靠性及识别准确性成为关键采纳条件，而对情感数据滥用及机器准确性的担忧依然显著。参与者优先考虑居家康复及健康管理场景，偏好基于可穿戴生理传感器而非摄像头监控，并倾向于保留人类介入的控制交互而非完全自动化响应。虽然家庭照护者在若干项目上表现出更高的支持度，但两组间的总体模式大致一致，不应解读为具有统计学意义的亚组差异证据。研究结果表明，当智能照护设备围绕四大原则设计时，其接受度可能更高：安全第一、人类介入控制、低侵入式传感及有限共情。由于样本主要由在线成年受访者组成而非实际老年用户， findings 应解释为关于潜在接受度的探索性证据，而非直接关于现实世界采纳的证据。
**论文解读：智能情感识别照护设备的条件性接受与多利益相关者视角**
**研究背景与问题**
人口老龄化已成为21世纪定义性的人口结构转型，加剧了医疗保健系统、长期护理服务及家庭支持结构的压力。在此背景下，居家康复、原地老化及社区嵌入式护理成为政策与研究议程的核心。智能照护技术，包括智能家居系统、远程监测工具、辅助设备及健康可穿戴设备，被视为应对日益增长的护理需求的重要方案，特别是在专业资源有限且难以维持持续面对面支持的场景中。然而，近期的研究明确指出，技术可行性并不自动转化为社会接受度。针对老年人的人工智能健康技术及健康信息技术的采用，不仅取决于感知有用性，还受信任度、可用性、设计适配性及更广泛的社会条件影响。因此，关键问题不再是智能照护技术能否开发，而是其在日常护理环境中被接受的条件。情感识别赋能的智能照护设备作为新兴方向，旨在推断痛苦、不适、焦虑等情感状态并调整响应，这在用户缺乏即时专业监督的居家康复中尤为重要。同时，情感识别引入了更复杂的伦理与实践关切，如隐私、安全、自主权及持续的人类监督需求。尽管情感计算在康复领域进展迅速，但其在现实应用中的转化仍受限于个性化、可靠性及数据治理挑战。现有文献存在三大缺口：缺乏针对情感识别智能照护设备的实证证据；较少关注场景优先级、决策权、传感模态等设计相关问题；多数研究仅针对单一利益相关者群体。
**研究方法与关键技术服务**
为填补上述缺口，研究人员在中国开展了一项双视角横断面在线调查。研究招募了506名成年人作为样本队列，包括339名潜在个体用户和167名家庭照护者。调查通过问卷星平台分发，采用自拟问卷，基于技术接受模型及通用技术使用与接受理论开发。主要关键技术方法包括横断面调查设计、双视角框架（个体用户与家庭照护者）、描述性统计分析、Top-2 Box汇总指标计算、以及使用R语言进行的数据可视化（包括发散堆叠条形图、棒棒糖图等）。研究忽略了具体的试剂使用及质粒构建操作，专注于用户态度、场景偏好、交互方式及数据共享边界的数据收集与分析。
**研究结果**
**1. 样本特征与人口统计学差异**
样本中75.3%为健康中青年成年人。个体用户群体相对更年轻，而家庭照护者群体中60岁以上老年人群比例较高。两组在教育程度上均保持高水平。
**2. 整体接受度与感知担忧**
受访者对情感识别功能表现出总体有利但条件性的接受。隐私透明度（Top-2 Box = 87.2%）、尝试意愿（86.6%）及照护过程人性化感知（86.0%）获得高度认可。准确性与可靠性优先于价格（85.2%）及准确情感识别的有用性（81.2%）也备受支持。然而，对情感数据泄露或滥用的担忧（57.9%）及对机器识别准确性的不信任（54.5%）依然存在。
**3. 场景优先级与设计考量**
居家康复/健康管理被评定为最重要的应用场景（Top-2 Box = 90.5%）。在设计考量中，数据隐私与安全（92.3%）、实时系统反馈（89.1%）、识别准确性（90.7%）及操作简便性（87.9%）位居前列，而外观优先级较低。
**4. 交互与传感偏好**
对于疼痛或不适，受访者首选保留人类决策权的语音/弹窗询问（50.2%）。在决策权分配上，66.5%的家庭照护者倾向由用户保留最终控制权。传感方式上，可穿戴生理传感器最受偏好（61.3%），远超摄像头视觉分析（16.8%）。交互风格上，渐进式个性化（73.1%）优于稳定式交互。
**5. 视角差异比较**
家庭照护者在多项积极指标上得分略高于个体用户，但在数据泄露担忧上得分较低。由于缺乏统计推断检验，这些差异应视为描述性模式。
**6. 情感记忆边界与理想角色**
绝大多数受访者接受有限的情感记忆，如记住积极时刻以提供鼓励（75.1%）及记住愤怒/悲伤触发因素以避免未来发生（73.9%）。理想设备角色首选“隐形健康管理者”（79.6%）及“孤独时的伴侣”（77.5%），而非严格的康复教练。
**讨论与结论**
讨论部分总结称，公众对智能情感识别照护设备的接受是条件性的，而非无条件的热情。接受度依赖于隐私透明度、识别可靠性、低侵入式传感及人类决策权的保留。研究提出了四大设计原则：安全第一、人类介入控制、低侵入式传感及有限共情。研究强调了家庭照护者作为独立采纳利益相关者的地位，并指出多利益相关者视角的重要性。研究结论指出，未来的智能照护系统不应单纯追求更先进的情感识别能力，而应设计为可信赖、有界限且以用户为中心的照护技术，以支持而非替代人类的判断与关系性照护。本研究局限性在于横断面设计、在线样本的年轻高学历偏差及缺乏长期实地使用数据。
作者名保留原文：Conditional acceptance of emotion-recognition-enabled smart care devices for home-based rehabilitation and elderly care: a dual-perspective survey of prospective users and family caregivers。论文发表在《Frontiers in Public Health》。
