3.3　共协态

3.3.1　共协态相关研究

共协态（Engagement）是人机共协计算理论中的核心概念之一，代表了人在交互过程中乃至自身存在层面的一种理想状态，类似于人能够全神贯注于任务中，从而进入心流，可以被理解为一种共协交互中乃至交互后所持续的高层次的体验。在这种状态下，人们可以有意识地、并以极低的疲劳感发挥其当下的最大潜能，如高度的觉察力、创造力或问题解决的能力等。

“Engagement”一词的中文经常被翻译为“参与”或“参与度”。但这并不能明确表达HEC的意涵。作为一个暂定方案，在之后的行文中将“Engagement”译为“共协态”，并适当给予对应语境下的解释。然而，我们希望读者不局限于概念和翻译，而能够从本质上体会到为什么要将“Engagement”作为HEC关键词的本意，或者换句话说，类似“Engagement”的词也是无法完全通过语言“讲述”的。

Engagement在传统语境下主要用于描述人类在某项活动中的投入程度（Jennett et al., 2008）与投入过程（O’Brien & Toms，2008），这一概念近年来逐渐被教育（Huizenga et al., 2009）、游戏（Brockmyer et al.，2009）、商业（Brodie et al.，2011）、人机交互（Doherty &Doherty，2018）等各领域重视并应用。

特别是在HCI领域，User Engagement作为重要指标描述了用户与应用或服务交互过程中的人和任务的交互程度，如用户的点击次数（Harden，2009）、用户黏性（Chapman，1997）、积极影响（O’Brien & Toms，2008）、任务依存（Laurel，1993）、花费时间和情感状态等（Goethe et al.，2019），从而进一步作为如用户活跃程度、广告投放有效性等相关报告的依据。

但由于各领域的目标和背景不同，Engagement在其指代逐渐丰富的同时，研究者也难以在其定义和范围上达成共识。一些研究者试图通过解构Engagement概念进行理解。例如，布莱恩和汤玛斯（O’Brien & Toms，2008）提出，Engagement有着包括注意力（Attention）、新颖性（Novelty）、兴趣（Interest）、控制（Control）、反馈（Feedback）和挑战（Challenge）在内的各种指标；弗雷德里克等（Fredricks et al.，2004）将学生在校的Engagement划分为行为、情感和认知三个维度，这一划分方法在后续的各领域研究中被广泛使用。但由于这些研究仅关注Engagement本身或其指标，而忽略了其交互过程中的状态。多尔蒂等（Doherty & Doherty, 2018）呼吁Engagement应由状态、用户和交互组成，并需要基于系统的各自目标和背景进行解释，这种观点与我们称之为“共协态”的原因相似。

也有一些研究者关注Engagement的理论基础，包括涉及动机的需求满足理论（Needs Satisfaction Theory）（Deci & Ryan，2000）、情绪理论（Emotion Theory）（Lazzaro，2004）和心流理论（Flow Theory）（Csikszentmihalyi，1990）等均被认为在一定程度上解释了如何促进Engagement状态的产生（Silpasuwanchai et al.，2016）。但是，这些理论却没有进一步指出Engagement这一概念相较于其他相似概念的特异性。

为区分Engagement与其他相似概念，如心流（Flow）、沉浸感（Immersion）和临场感（Presence）等，研究者进行了大量的比较研究。例如，布朗等（Brown & Cairns，2004）认为Engagement是沉浸感的一个最初阶段；贝尔图兹等（Bianchi-Berthouze et al.，2007）则认为心流、沉浸感和临场感均能促进Engagement，并发现身体运动也对Engagement有促进作用。一个在游戏中广泛使用的相关量表——Game Engagement Questionnaire，其问题涵盖了对心流、沉浸感和临场感等概念的探知（Brockmyer et al.，2009）；普罗奇（Procci，2015）将Engagement视为一个更大的语境，其中沉浸感作为低水平的Engagement，而将心流和临场感作为高水平的Engagement。总体而言，以上几个概念由于缺乏相对特异性而难以进行完全区分，Engagement的范围也因此同样陷于模糊状态。

一些实证研究试图确认不同因素对Engagement的影响，进而寻找促进Engagement的方法（Chanel et al.，2008；Sanghvi et al.，2011；van Rheden & Hengeveld，2016；Fanfarelli，2020）。也有研究者试图辨析Engagement和成瘾（Addition）的关系，并指出需要避免Engagement可能带来的成瘾问题（Goethe et al.，2019）；诺曼等（Norman & Kirakowski，2017）提到，在上瘾之前个体通常会经历一段高度Engagement的非病态时期；哈立德等（Khalid & Iida，2021）认为，成瘾是人在心流或Engagement状态下，其动机和注意力获得保持，但控制力丧失造成的。因此，有必要考虑Engagement可能带来的负面问题，而这也是对“共协态”概念的考量之一。

综上所述，Engagement的概念与心流、沉浸感等概念仍存在着重叠和边界的模糊，有必要进一步进行概念的区分和澄清。Engagement概念集中于人在某项活动上的投入程度和投入过程，这一投入程度可能表现在认知、情感、行为等方面，并存在从Engagement到Disengagement（对人的负面影响）的变化过程。

3.3.2　浅层共协态和深层共协态

借鉴以上研究所表达的意涵，在HEC的语境下，我们尝试将共协态（Engagement）分为浅层和深层进行解释。

浅层共协态可理解为人在与计算机进行交互任务时的高度投入状态，接近于心流等概念，但在结果上强调人的能力的提升。此状态包含了四个子指标的共协态（Silpasuwanchai et al., 2016）。

·　注意力层面（Attentional Engagement）：即人的注意力作为一种资源在当前任务上的调动、分布和调整；与之对应的是计算机的多任务调度（Multi-tasking）等能力。

·　行为层面（Behavioral Engagement）：即人在身体行为上的参与和反应能力，与之对应的是计算机的输入输出效能（I/O Performance）等。

·　认知层面（Cognitive Engagement）：即人的认知能力，如记忆、思考、决策等，在当前任务上的投入；与之对应的是计算机在算法和应用流程方面的构建和算力等。

·　情感层面（Emotional Engagement）：即人对于任务的情感倾注和情绪反应等，与之对应的是计算机的用户体验设计（UX Design）等。

在这个层次上，若人与计算机都进入了对应的能力共协态，我们即认为两者达到了（浅层次的）共协交互（Synergized Interaction），如图3.2（a）所示；但当交互停止时，能力提升的积极影响可能有所延续，但人会逐步从这种投入状态中退出。

深层共协态可理解为人在任务与交互之外所能长期保持的深度觉知状态。在这个过程中，人在极度专注时的内心状态，而非任何外在给予的条件，首先就成为了人获得满足感的源泉；同时，其对自身充分的潜力产生意识，在具体任务的认知和执行能力上开始获得解放。人能够觉察但不沉溺于概念或任务所产生的积极或消极的判断，正如同东方认知中非常普遍的正念冥想以及“无心”（No-mind）理念。理想中这种长期保持的共协态将不依赖具体外在的任务和交互所存在，不涉及结束共协态（Disengagement）（O’Brien & Toms，2008）到再次进入共协态（Re-engagement）（Cairns，2016）的整个过程。

真正深层的用户共协态并不是一种单纯的心流状态，因为心流状态往往是无意识地融入某一项任务中，而HEC的共协态所代表的，抑或所希望的则是一种高度投入的觉知状态，这种状态更多在于使人从一种无意识的时间性动物中抽离出来，进而察觉工具及任务的存在与意义而不被其支配，人能够专注、主动地使用其进行创造，获得潜能的激发和能力的提升，如图3.2（b）所示，又是否能独立于任务而持续存在。此外，人可能在某个瞬间也会经历这种深层次的共协态，但维持长期的共协态却是达到这种理想状态的必要条件。