眼动追踪如何通过共情反应预判驾驶风险？

在交通心理学领域，理解驾驶员为何违章一直是提升道路安全的核心话题。辽宁师范大学马锦飞老师团队和同济大学陈静茜老师在 Transportation Research Part F上联合发表的最新研究，利用了Tobii眼动追踪技术，成功将抽象的“共情反应”转化为可量化的视觉指标。该研究发现，驾驶员对他人痛苦的注视偏向不仅能预判其现实中的违章风险，更为未来智慧座舱（Smart Cockpit）的干预系统提供了科学依据。  

共情客观性：从“人格特质”转向“状态反应” 

以往的研究多将共情看作一种固定的性格标签，并通过问卷或量表来量化。但在真实的道路环境下，驾驶员的表现往往具有情境特异性——一个在生活中温文尔雅的人，在遭遇路权争抢时可能会瞬间失去共情。 

研究团队认为，要准确理解共情对交通安全的影响，必须区分日常的共情特质与驾驶状态下的共情反应。为了打破问卷调查中常见的“社会赞许性”滤镜，团队决定利用人类无法主观控制的视觉注意偏向，作为衡量瞬时共情反应的客观指标。研究聚焦于“共情注意偏向”（Empathic Attention Bias），即当人们看到他人遭遇痛苦（如疼痛刺激图片）时，大脑如何自动化地分配注意力。高共情水平通常与更安全的驾驶行为相关，但如何客观、实时地测量这种瞬时的心理反应呢？ 

眼动追踪：量化注意带来的洞察

研究团队招募了不同背景的高低共情特质的驾驶员，采用点探测范式结合眼动追踪技术进行实验。被试首先观看一段包含路权冲突（如无礼超车、鲁莽驾驶）的真实视频，随后屏幕上会成对出现疼痛刺激图片与中性图片。 

通过 Tobii Pro Spectrum (600 Hz) 屏幕式眼动仪，团队精确捕捉了被试在这些图片上的视觉轨迹。研究重点考察了两个核心维度： 

• 注意定向（首次注视开始时间）： 驾驶员是否能快速察觉他人的痛苦？ 

• 注意维持（总注视时长）： 驾驶员在多大程度上将注意停留在痛苦信号上？ 

眼动数据预判违章扣分

研究结果揭示了视觉注意与驾驶行为之间深刻的关联性： 

• 视觉与人格的统一： 高共情组驾驶员对疼痛刺激表现出显著更长的注视时间。这意味着他们不仅更快感知到他人的痛苦，且表现出更强的“注意维持”倾向。 

• 眼动指标预测罚单分数： 回归分析显示，驾驶员对他人痛苦的总注视时长与其实际交通违章扣分呈显著负相关。简而言之，在实验中对他人的痛苦越关注的人，在现实驾驶中表现出的违章行为越少。 

IDC：化解路怒的有效途径 

在揭示交通违法的底层逻辑后，研究团队更为提升道路安全提供了针对性的干预方案。实验二深入探讨了车载智能驾驶陪伴系统（IDC）的应用潜力，验证了这一智能交互手段在实时赋能驾驶员共情反应方面的显著效果。 

通过情境化的语音引导，将对方的鲁莽行为解释为“缺乏经验”等无意原因，IDC 系统显著增加了低共情驾驶员对疼痛图片的关注度。这一发现证明了智慧化交互能够通过实时干预提升驾驶员的共情反应，从而有望降低因情绪波动导致的违规驾驶。 

通过将眼动指标与违章扣分这一实际指标挂钩，马锦飞老师团队不仅为交通安全提供了新视角，也展示了眼动追踪技术在构建更具“人性温度”的智慧出行系统中的巨大价值。 

关于研究组 

辽宁师范大学心理学院安全心理学研究组主要聚焦于人机交互情境下驾驶员的安全责任意识与驾驶绩效。其研究重点关注人机交互过程中驾驶员规则意识、情境意识、注意分配及危险知觉的评估与干预。在此基础上，随着智能技术的不断发展，团队逐步将研究范围拓展至自动驾驶及复杂系统操作情境中的人机交互问题，尤其关注操作员过度信任、责任分散、注意品质及界面设计等因素对决策绩效的影响。 

>>在Tobii Eyetracking微信公众号推文获了解该研究的详情。 

参考文献 

Ma, J., Li, G., Ding, J., Fang, D., & Chen, J. (2026). Predictive role of empathic attention bias on driver traffic violations and the empathy-enhancing effects of intelligent driving companionship. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 119, 103568.