视疲劳主观测量研究发展综述

冯 永 朱淑丰 陈 霏

1(南方科技大学电子与电气工程系，广东 深圳 518055)

2(杭州仁爱耳聋康复研究院，杭州 310000)

3(深圳易听健康科技有限公司，广东 深圳 518102)

引言

全球性新冠疫情在威胁人们生命健康同时，也极大地刺激了远程办公、教育、娱乐和医疗等线上活动的蓬勃发展。业内预测，在线工作和学习的发展已被提前5年，在后疫情时代和未来将演化成一种潮流和刚需[1]。然而，社会生活全面网络化发展必将导致信息终端(主要是各类显示设备)的更加流行。作为“人机接口”的主要通路—视觉，其承受的负荷将明显加重，包含视疲劳在内的各种视觉系统疾病和亚健康状态正引起愈加广泛和深入的讨论和关注。

视觉被认为是人类最重要的感觉，占人类总感知内容超过80%[2]。此外，视神经作为脑神经系统的重要组成部分，良好的视觉感知也是脑功能正常的主要体现之一。因此，视觉健康状况不仅会直接影响日常生活，甚至会深刻影响人体生存状态。

随着互联网的发展和电子显示技术的进步，我们获得和处理信息的方式正受到深刻影响，电脑、电视以及手机和户外广告屏等电子屏幕设备的应用日益广泛，俨然已成为日常生活和工作的必需品。然而，长时间使用这些电子信息或视频显示终端(visual display terminal，VDT)使得人们的视觉系统一直处于超载状态[3]，很容易出现眼睛和头颈肩疲劳问题。

视疲劳(visual fatigue)，又称眼疲劳(eye fatigue)，是指个人在执行视觉任务时，为保持长时间注意力所经历的、以眼部不适为基础的一系列不良症状。视疲劳有狭义(仅涉及眼部不适)和广义(包括相关的全身性疲劳)之分，具体症状包括眼睛视物模糊、眼干、眼灼热和眼酸痛等，严重时甚至出现鼻根部酸痛、头痛、颈肩痛、注意力不集中和紧张焦虑等涉及到眼部或全身器质性因素和精神层面相互作用的各种不适表现[4]。由于产生原因错综复杂，视疲劳绝非独立的眼部问题，而是归属于身心疾病，所以一般被称作视疲劳综合症[5]。此外，其相近或子概念还有视频终端综合征(VDT syndrome)[6]，干眼综合征(dry eye syndrome)，数字眼疲劳(digital eye strain)，计算机视觉综合征(computer vision syndrome)等[7]，这些更强调电子屏幕使用场景的视疲劳症状。

鉴于VDT 的广泛使用及其视疲劳对于日常生活和工作的影响，多年来相关调查工作从未停止过。在CRT 显示器时代，日本研究发现，VDT 工作者约有1/3 符合干眼症诊断标准[8]。进入21世纪后，LCD/LED 显示器逐渐成为主流，使用更加广泛，相关视疲劳现象更加严重。2005年有调查显示，美国上班族中约有90%每天使用电脑超过3 h，并伴有一定程度的视疲劳现象[9]。2010年对我国某军队机关工作人员的问卷调查显示，高达95%的人至少出现一项视疲劳症状[10]。2016年一项大规模调查报告显示，多达90%的美国人每天至少使用2 h电子显示设备，而60%用户甚至高达5 h 以上[11]。此外，2013 至2020年，多项覆盖亚、欧和美洲的上班族、大学生和少年儿童群体的调查发现，视疲劳流行度分别在50%～70%(大学生)[12-14]、10%～30%(儿童)[15-16]，20%～40%(人群总体)[7，17]。新冠疫情期间相关调查显示，学生尤其是中小学生因使用电子屏幕导致的视疲劳和近视情况比之前更加普遍和严重[18-20]。总体来说，当前电子显示视疲劳呈现愈加严重的趋势，并且与电子设备使用时长和年龄增长正相关[21]。此外，视疲劳患者正呈现低龄化趋势，发病年龄中枢下移[22]。

视疲劳轻则(或短期)降低视觉工效，影响工作和生活，重则(或长期)可能引发亚健康状态，进而导致近视、干眼症和结膜炎等各种病变，以及头颈肩痛、恶心、反胃等全身性生理问题[5，7]。此外，长期视觉疲劳还与焦虑、失眠以及抑郁等负面情绪相关[12]。因此，视疲劳是视觉人体工效学和眼科临床领域的重要课题，工业界和医学领域对此非常重视，将其列为重要的职业健康风险之一，同时«国际疾病分类»也将其列在视觉不适、眼疲劳和畏光等眼科临床症状之中[23]。

生活数字化、社交疏离、人口老龄化和环境污染等问题会导致视疲劳现象愈加普遍和严重，研究如何更好地预防、测量和缓解视疲劳对于人们维持视觉健康具有重要的意义，特别是学生、医生和电脑族等日常视觉任务繁重群体对于改善视疲劳提高生活质量具有迫切需求。测量是视疲劳研究一直以来的重点和主要内容，其中以主观测量发展最为成熟。

文中总结视疲劳主观测量发展脉络、现状问题并提供应对建议，阐述未来趋势和研究动向。

1 视疲劳主观测量

目前视疲劳测量的方法大体可分为三类:1)主观评价，2)客观测量，3)任务评估。早期观点认为，视疲劳属于一类主观不良感受，因此从20世纪70年代其概念被提出之后，相关研究多是通过主观问卷调查的方式测量视疲劳的影响和程度[24]。20世纪90年代之后，随着相关生理测量仪器的更多介入，视疲劳测量逐渐进入客观测量为主的阶段，通过记录受试生理、心理和环境参数[25]，或者再配合视觉任务表现，探索其中相互作用规律[26]。

视疲劳主观测量起源于早期研究中常用的问卷调查，是可以直接反映视疲劳状况的传统测量方式。一般是要求被试者根据其当时或过去一段时间的主观感受，以限定不同程度或数量的几个选项(比如常见的5 级划分:没有、有点、中等、较多、很多等)，填写问卷中的若干问题(如眼干、流泪、眼痛程度或频率等等)，而且多是通过总评分量化的方式评估被试者整体上主观视觉疲劳状况。

视疲劳主观测量的核心在于主观量表的设计与应用，经过数十年的发展已经相对成熟，近年来因标准和信度等[25-27]瓶颈问题难以突破和客观测量的广泛探索[7]导致相关研究有所降温。

1.1 视疲劳主观测量的发展

经过近半个世纪的探索和发展，目前视疲劳主观测量方法已经比较成熟，各种主观量表不断涌现[28-39]，甚至已经开始进入临床应用[39]。然而，受到视疲劳主观量表被接受程度和研究关注细分领域差异的影响，现有视疲劳主观量表可谓“五花八门”，目前尚无统一和公认的分类方法[25，27]。可将其发展大致分为3 个阶段(对应3 种类型)，如图1所示。

图1 视疲劳主观量表发展阶段Fig.1 Stages of development of the subjective scales of visual fatigue

1)早期的初步探索和规范阶段。这一阶段的量表数量众多，且多以调查或临床典型视疲劳症状为基础进行简单组合，并形成一些经验性量表[3，26，28，31-32，40-44]。本文将按照此类思路构建的量表统称为“经典型量表”或“简单量表”。它们虽然存在一些问题和不足，但胜在简单有效，成为后期研究调用和改进的基础，相关直接或改进使用一直延续至今[45-48]。其相应发展时期称为“经典型量表”阶段，主要覆盖视疲劳主观测量研究的早期和中期，即大约上世纪80年代至本世纪之初。

2)中期的全面铺开和细化阶段。这一时期诞生不少针对不同视疲劳场景的量表[29-30，33-35，49-53]。它们大多经过严谨的内容设计和验证过程，一般规范和复杂程度较高，已经逐渐成为各个细分领域测量视疲劳相关表现的经典或标杆方法，使用较为广泛。基于此，本文将其划分为“专业型量表”，其发展时期主要集中在最近20年(称为“专业型量表”阶段)，已成为当今视疲劳主观测量的主流手段[7]。

3)最近几年，随着视觉与环境健康理念的更新、视疲劳场景的变迁(如传统电视、电脑屏幕转向3D 显示、手机小屏和VR/AR 显示屏等)以及客观测量方法的发展，主观量表发展开始显现出新动向，部分地体现为融合环境参数[38]或其他客观视疲劳测量参数(如眼动参数)[54]从而不局限于纯主观性、以及初步自适应调整权重和弹性条目从而增强不同场景适应性和便携性[55]等新特征。此类量表尚处于萌芽状态，数量稀少，但值得重视，可能成为视疲劳主观测量新发展的动力，可将其归类为“新型量表”。

所划分的三大发展阶段并无具体时间分割线，存在交叠和同时发展的情况。比如，部分按照经典方法设计的经典型量表后期也经过了拓展和/或深入分析，开始接近于专业型量表。所以，各类型之间有时也存在交叠之处。此外，由于视疲劳与人体疲劳、精神疲劳、模拟疲劳、睡眠问题以及视觉晕动病等概念存在重叠，相关领域的主观量表可能产生引用、借鉴、改编和交叉等问题。文中也会涉及到极少相关领域量表，但会侧重其视疲劳测量方面。

1.2 经典型视疲劳量表

视疲劳主观测量的历史最早可以追溯到20世纪70年代[24]，1990年前后开始出现第1 批较为规范和效果较好的奠基性主观评测表或问卷[41]。在这一阶段，各种根据调查访谈和临床探讨而来的典型视疲劳症状，进行简单组合思路而来的主观量表有很多，表1按时间顺序列举了几项代表性的“经典型量表”。

表1 视疲劳主观量表－代表性“经典型量表”Tab.1 Subjective scales of visual fatigue:examples of the “classic scale”

Heuer 等[28]于1989年开发出一款6 项10 级(即6 个问题项，每个问题按10 个等级打分)视疲劳问卷(visual fatigue scale，VFS)。最初它是一个针对实验室视觉显示设备使用者的德文版李克特式(即各项得分求和得到总分)量表，后转译成英文。在当时被证明比其他已有量表在眼刺激、工作姿势和视觉问题上测量效果更好，而此前几乎没有一份较为标准的视疲劳量表[41]。VFS 量表作为早期视疲劳主观量表，关注视疲劳的眼部和头部症状。虽然问题项有限，不能覆盖视疲劳症状各方面，测量准确度上的表现在今天看来也并不优秀，但它对于后继研究启发很大，大量研究直接沿用、摘取或改进了该问卷内容[41，45－48，56－57]。

为定量研究长期近距离工作和眼睛动态适应能力与视疲劳症状之间的关系，Rafael 等[31]于2001年设计了一款简易的7 项5 级李克特量表。该量表仅关注眼部疲劳症状，但却比VFS 量表更加细化。此外，采用5 级评分跟便于受试者判断，效果更好，后继研究多沿用此方式。Sheedy 等于2002年[58]和2003年[32]分别针对近距离电脑工作疲劳和视疲劳提出相应的主观评测量表。相比于Rafael 量表，其内容更加全面，更适合评估电子屏幕导致的视疲劳[59-60]。而为评估电脑使用导致的视疲劳，Hayes量表[40]于2007年被提出。它是一种10 项5 级李克特量表，相比于Sheedy 量表，强调了电子屏幕光线对眼睛造成的影响，在VDT 视疲劳研究中获得了更广泛的使用[17，61-63]。

此外，曾由中国卫健委(原卫生部)颁发并被食药监局(CFDA)执行的«保健食品检验与评价技术规范»(2003)涉及视疲劳功能评价的主观方法。该方法配合心肝肾等毒性检查和明视持久度(指注视物体过程中，明视时间占总注视时间的比例；会因大脑皮质兴奋降低而降低)成为国内申报和注册视力保健食品的官方依据，运行至今(2018年卫健委将其废止，但未出台替代方案)[42，64]。

除上述列举的部分量表外，还有许多其他的经典思路量表。例如Lin 等在Sheedy 量表的基础上，将眼干、眼刺激和眼灼热合并为一项(相当于降低权重为原来的1/3)，加入Hayes 量表中的聚焦困难，再新加入闪烁视觉形成一款7 项5 级的李克特式VDT 视疲劳量表[26]；Hoffman 等取用Sheedy 量表中部分项目，自定义了5 项5 级李克特式量表用于辐辏调节冲突与视疲劳的研究中，其中有2 项涉及头颈肩疲劳[43]；Horita 等[3]使用一款包含3 项头颈肩不适的简易眼疲劳症状，并结合精神疲劳测量常用的困意，开发出一款7 项5 级李克特量表，用于辅助测量视疲劳；最近，冯永等[44]借鉴Sheedy 量表部分内容并加入眨眼一项，用在远红外缓解视疲劳效果的辅助评估中。

1.3 专业型视疲劳量表

随着一些规范化视疲劳量表的产生和发展，以及其他人体疲劳领域的进步，一批经过严谨设计和论证的“专业型量表”不断被提出，成为视疲劳主观量表发展的主力军。多是涉及视疲劳细分或交叉领域，例如SSQ[29]，OSDI[30]，NEI-VFQ[49]，CISS[50]和VRSQ[33]等主观量表，分别在模拟疲劳、干眼症、视功能与生活质量以及虚拟现实(virtual reality，VR)3D 视疲劳等不同领域成为视疲劳主观测量的标杆方法，其产生对该领域发展产生重要影响，见表2。

表2 视疲劳主观量表－代表性“专业型量表”Tab.2 Subjective scales of visual fatigue:examples of the “professional scale”

为评估模拟晕动症(视疲劳邻近领域研究)，Kennedy 等[29]提出了16 项4 级的SSQ(simulator sickness questionnaire)量表。该量表虽非视疲劳量表，但在模拟晕动评估中非常应用广泛，且因子分析表明，所有症状分为眼球运动、定向障碍和(晕动)恶心等3 类。其中，涉及视疲劳与眼球运动直接或间接相关的整体不适感、整体疲劳、头痛、眼疲劳(eyestrain)、眼睛聚焦困难、视物模糊、睁眼眩晕和闭眼眩晕(dizzy)等，约占总问题项的一半。此外，该量表并未采用常见的李克特式计分方式，其最终评分将根据症状所在类别加权得到，对于视疲劳相关量表发展具有重要指导和启发意义。

爱尔兰艾尔建(Allergan)制药公司的研发团队于1997年开发出OSDI(ocular surface disease index)问卷，旨在快速评估与干眼病相关的眼刺激症状及其对视觉相关功能的影响[30]，此后逐渐成为该视疲劳细分领域专业和标杆性量表之一。该问卷为12项5 分制李克特量表，各项得分再乘以25 扩展成百分制，最后计算12 项平均分(百分制)。结果被分为正常、轻度、中等或重度干眼症4 级。该问卷基于临床试验数据进行了因子分析，将所有症状分为视功能相关、眼部相关和环境因素相关。在有效性和可靠性验证[65]均表现优秀，且被证明与另一知名视疲劳评估问卷NEI-VFQ 评分显著相关，目前已经广泛应用于视疲劳研究和干眼症的临床评估中[17]。

NEI-VFQ(national eye institute visual function questionnaire)量表从视觉角度评估视觉问题患者的整体健康生活质量(HRQOL，health related quality of life)状况[49]。该问卷原有51 项，全部来源于视力问题病人的临床实践，可用于评估长期眼部问题病人的健康生活质量情况。随后，其精简版NEI-VFQ－25[66]被提出，二者均在提出时进行过可靠性和有效性验证，后者更常用于临时评估中，成为视疲劳与HRQOL 交叉领域的重要主观评估工具。

近来，随着VR 技术的发展，相关视疲劳研究开始引发关注。Ames 等综合相关视疲劳量表，较早地开发出一款针对VR 头戴式设备视疲劳快速评估的主观量表 VRSQ (virtual reality symptom questionnaire)[33]，该量表包含两大类(眼部和非眼部症状)，在视疲劳尤其是VR 和3D 现实视疲劳主观评估方面对后续研究产生重要影响[67-69]。

除了以上几例，常见的专业型量表还有专注于主观评估眼睛辐辏功能的 CISS (convergence insufficiency symptom surveys)问卷[50]及其改进版CISS-15[70]、评估干眼症对日常生活影响的IDEEL(impact of Dry Eye on Everyday Life)问卷(长达57项)[34]、评估眼干与生活质量的DEQS 问卷(dry eye-related quality-of-life score questionnaire)[35]、评估办公室电子屏幕视疲劳的CVS-Q(computer vision syndrome questionnaire)量表[36]和Rajabi-Vardanjani量表[51]、以及评估3D 视疲劳的相关量表[52-53]等等。此外，由于视觉信息占据大脑获取信息的绝大部分，脑疲劳与视疲劳相关度非常高，因而不少精神疲劳和睡眠相关的主观量表也常被借用于视疲劳领域[3]。

2 新型视疲劳量表

随着专业型量表的纷纷涌现并逐渐成为各自细分领域较为成熟的必选工具，以及客观测量方法的探索如火如荼地发展，近年来视疲劳主观测量研究有所降温。上述环境因素仅是限制其发展的外因，信度和标准化问题才是根本障碍，即使专业型量表也未能解决这些问题。近几年，随着环境与视觉健康理念、视觉场景变化和部分客观测量的简易指标逐渐成熟，结合环境参数[38]甚至客观测量参数[54]的、主观为主客观为辅的融合式专业型主观量表，以及借鉴临近领域量表加权特性的自适应调整权重的广适型经典型量表[55]开始出现，促使主观量表设计开始在一定程度上克服其本质缺陷。这些新动向未来有望成为视疲劳主观测量新的发展力量，虽然目前数量极少，尚处于萌芽状态，通常缺乏深入分析和验证工作。

2019年，Heiden 等借鉴ROSA(rapid office strain assessment)问卷[71]融合环境光线参数调查的思想，针对电脑办公场景视觉和躯体主观感受，开发出一款称为“视觉工效学风险评估法”(visual ergonomics risk assessment method，VERAM)的问卷[38]，经验证可作为视觉工作环境风险评估的可靠工具[72]。该问卷很长，包含主观感受问题11 大类和客观环境问题8 大类，每类包含若干问题项，每个问题提供2～5个选项。该问卷最大特点在于包含了大量光线和空间等影响视觉疲劳的环境因素的非主观感受问题(而之前ROSA 问卷仅略微涉及)。VERAM 量表融合环境参数的思想对于主观量表突破主观性信度不足的问题具有启发意义。

2020年，Parisay 等[54]将视疲劳眼动评估[25]的定量数据与任务压力专业主观量表NASA-TLX(task load index)[73]的定性数据整合，推出了一款基于注视任务的眼疲劳多因素量表FELiX(fixation-based eye fatigue load index)。该量表充分利用了当前视疲劳客观测量方法中较为可靠和简单的眼动测量(仅取注视次数和持续时间两项参数)和历史悠久简单有效的NASA-TLX(仅取其中身体需要和精神需求两个方面评分，该量表部分内容与视疲劳有关)各自的优势。该量表使用表现和准确性两大指标评估视疲劳，每项指标均由主客观参数融合计算得出，融合主客观测量于一体，以期提高注视任务场景下视疲劳测量的准确性，并同时保持尚可接受的操作简单性和用户便利性(眼动测量需使用可穿戴传感器)。FELiX 量表的诞生为后续融合性新量表的研发提供参照思路，主客观多因素测量可以提高测量准确性和精确度[54]。

最近，为改善经典型量表在多场景应用的准确性和用户体验(便捷性)，冯永等[55]借鉴SSQ 量表加权的特点，在实验中初步探索了自适应加权和弹性问题项经典型量表的可行性。该量表按照经典思路设计，起初有10 项问题分别取自广泛使用的VFS 量表[28]、Hayes 量表[40]以 及KSS(Karolinska sleepiness scale)睡眠量表(与视疲劳相关)[74]，采用5 级加权模式。实验在屏幕阅读和看视频两大常见视疲劳场景下进行，通过因子分析归为3 大类(子类项目因场景而略有不同)，然后再以线性回归确定各项权重(以眼动数据标定)。该方法所得量表针对不同场景具有不同权重，增加了普适性；同时针对相同场景不同个人也可以据此开发出个性化量表(因个体生理状况和用眼习惯不同，个性化评估更准确)；此外，该量表经过数据训练后，针对场景、个体和任务还可以弹性设置问题个数(即问题项长度和范围可变)，必要时可压缩至仅1～3 个最适问题项。因此，用户不必中断当前视觉工作/学习任务(一般量表需要用户中断任务，花费数分钟以上时间填表)，在提升体验的同时不明显降低评估准确度，适合集成应用于视觉工作设备(如屏幕和台灯之类)定时频繁监控用户视疲劳状况。不过，类似其他新型量表的研发，本实验量表同样需要更多的分析、验证和优化工作。此外，以某些眼动参数线性标定主观评分的操作也值得商榷，该假设成立与否和成立条件也需要更加详细的研究。

3 问题讨论

现在的主观测量方法多出现在大范围或长时间人群视觉问题相关调查(如各种视疲劳人群流行情况调查，多使用专业型量表)以及临床辅助诊断(多使用专业型量表，如OSDI[30]对于干眼症的评估)，或者用于客观测量方法研究的辅助标定(大多直接引用或改用经典型量表)，但是这并不是主观量表研究的仅有目标。在探索未来发展方向之前，先总结当前主流视疲劳主观量表的特点、优势和缺陷。

6.1 主流量表的特点

总体而言，现有经典型量表基本都具有如下特点:(1)项目内容聚焦于眼部疲劳。例如表1中列举的5 款代表性经典型量表，其中非眼部疲劳症状占比仅12.5%(合计40 项中，仅5 项涉及头部或全身性疲劳)，明显低于下文中列举的专业型量表。(2)思路简单，条目少，耗时短。如表1所示，经典型量表通常在5～10 项，从而在快速或频繁测量场景和受试接受度上，会明显优于专业型量表，后者可能长达数十项之多(见表2)。(3)此外，比之专业型量表，经典型量表在最初使用时一般是基于经验总结编制的，缺乏严格的心理测量设计和验证过程，但是经过后续反复使用和改进，在相关实验研究中广泛使用。基于上述简单有效的特点，视疲劳的经典型量表近来多被直接用于辅助其他测量方式(如基于眼动、脑电和视功能的客观评估)的调查和研究[25，75－77]，或者根据实验任务的要求进行改造使用[44，59，78－79]。

不同于经典型量表，专业型量表一般都经过较为规范的心理测量学设计和验证过程，信度和效度更加可靠。此外，专业型量表通常倾向于聚焦于某个细分方向的视疲劳测量，如SSQ[29]用于评估晕动疲劳(含视疲劳)，NEI-VFQ[49]全方位评估视觉生活质量，而VRSQ[33]则专注于VR 头盔眼疲劳。总之，专业型量表可视为经典型量表向专业化、成熟化和细分化发展的产物，针对具体细分领域进行了更加严谨和规范设计验证，以提高信度和效度。基于此，专业型量表近来也获得了临床和部分实验场景的青睐，例如OSDI[30]在临床上用于调查干眼症患者在过去一周的视觉情况，已成为该细分视疲劳领域的主观测量标杆方法[17]。不过，专业化和精细化的同时也带来了复杂化，如表2所列，专业型量表通常包含数十项冗长的问题，以便能够较为全面和精准地评估特定场景的视疲劳。相比于经典型量表，其对操作员的专业知识提出较高要求，同时耗时较长，多用于其专属细分或交叉领域的低频次评估或长期跟踪测量。

6.2 主观量表的优势

临床上目前主要通过主观评价的方式诊断病患是否视疲劳[3]。例如，我国眼科领域专家在2014年制定的国内目前最新的视疲劳临床诊断标准«视疲劳诊疗专家共识»指出，出现下面任一症状可诊断为视疲劳:(1)视力障碍:短暂重影或视物模糊；(2)眼部问题:包括眼干/痒/胀/痛/灼热/流泪、异物感和眼眶痛等；(3)全身不适:轻则头晕、头痛、易疲劳以及记忆力减退等，重则可致恶心、焦虑、烦躁等各种神经症[39]，这相当于一个多项二分级的简易量表。

视疲劳从狭义上讲属于主观感知问题[80]，使用主观量表评估可以反映问题的本质，这也是多年来主观量表一直被视疲劳测量视为标杆方法的主要原因。并且由于视觉是人体的主要感知方式，视疲劳与整体疲劳、脑疲劳、睡眠、办公室工作疲劳等诸多领域关系紧密，相关心理测量研究交叉较多，这也是其发展迅速的原因之一。此外，相比于客观的生理参数测量而言，主观量表一般都是要求受试者在视觉任务结束后(实验后测量)填写或者回忆过去一段时间的视觉感受(事后测量)，无论对实验过程还是日常活动过程都不造成干扰，相比有些客观测量需要受试者佩戴一些装置影响其活动而言(如使用眼动仪、脑电仪测量眼动和脑电参数等)，无疑具有一定优势。此外，主观测量从一开始就对视疲劳程度进行分级(如常见的5 级或7 级)，其结果可以一定意义上量化区分被试者眼疲劳程度，而现有生理指标测量方法还大多处于定性或两级(疲劳或不疲劳)评估的探索性研究阶段[76，81－82]。

6.3 主观量表的缺陷

各种视疲劳量表虽然发展成熟，种类繁多，但这也反映一个重要问题，就是并无统一的公认标准[25，27]。这会导致研究中采用主观评估方法不尽相同，不利于数据对比，造成诸多不便甚至误解。例如在视疲劳因素研究中，年龄、性别、族裔、是否使用滴眼液以及工作时长等多种因素与视疲劳的关系，在不同研究中就存在各种不同结论[16－17，83]，这可能部分地与主观测量标准和细节不一致有关[17]。标准是研究者们最近二十年来一直致力解决的问题，各种专业细分量表的研究正是执着于此目的。

“主观”一词字面上就让主观测量的结果不准确(下称“信度问题”)，事实上也确实不可避免，这与该方法可以反映视疲劳本质，一起构成了其内在矛盾。首先，不同受试者因个人经历、状态以及眼眼部初始状态不同等因素，对同一问题的理解和回答有所不同。其次，人们还很容易无意地高估或低估当前某些视觉症状的情况，造成结果偏差；再者，若是回忆过去一段时间的情况，还可能记忆有误。此外，某些情况下，被试者可能故意谎报感受，人为操作评估结果，造成结果毫无信度可言[26]。不过，作弊欺骗虽属于本质缺陷，但在设计和操作量表过程中一些设置可在一定程度上限度缓解此问题。

总结来说，主观测量现存两个主要问题，即“标准问题”(标准不够统一)和“信度问题”(主观结果不够准确)。此外，有观点认为，潜在视疲劳无法被人感知，那么主观量表自然无法测量，但是生理仪器可以测到[3，26]。视疲劳作为一种亚健康状态，在不疲劳和很疲劳之间范围非常大，加之视疲劳引起的心理生理变化需要一段累积过程，主观感受实际上是一种滞后指标。有证据显示，视神经系统的疲劳之初人体并无感觉[3]，因此会出现已经轻微视疲劳但人没感觉的“隐性视疲劳”的情况，从而导致主观量表无法测量。无感视疲劳算不算疲劳这一问题目前尚存在争议并缺少基础研究，毕竟可感知的“显性”视疲劳的客观测量方法还处于定性探索阶段[7]。

另外，需要指出的是，视疲劳量表按照测量时段可分为当前或刚才状态的快速测量和过去较长时间的回顾性测量。前者因视疲劳状态可能在短时间内变化，量表通常需要在极短时间内(几分钟)完成，这也是前文所述诸多客观测量研究引用或改用简单的经典型量表(不使用冗长的专业性量表)评估视疲劳的主要原因，方便多次快速测量[75，84－85]。专业型量表通常用于大规模普查或临床诊断参考等一次性或低频的回顾性测量，每次耗时可以很长。因此，主观量表在某些场景的应用中，相对于生理测量，耗时可能是优势(如脑电测量准备时间很长)，也可能是劣势(主观测量不能像脑电、眼动那样几乎可以实时检测)。

4 展望

根据前文视疲劳主观测量方法发展的回顾和现状讨论，结合近年来传统的经典型和专业型量表遭遇瓶颈问题发展减缓、新型量表的探索、以及其他领域发展经验，我们认为，视疲劳主观测量的未来发展需要着力于加强内部完善和外部拓展两大方面，“对内”争取有所突破本质障碍，解决标准和信度问题；“对外”继续与应用场景结合发展，获得更加广泛的应用。

7.1 “对内”突破发展

1)针对标准问题，各种专业型量表已经在各个适用细分领域努力获得认可，未来需要进一步认可和融合形成细分领域甚至更高层面的公认标准。例如近年来开发出的VDT 视疲劳量表CVS-Q[36]，3D 视疲劳量表[53]以及干眼症极简量表(dry eye scoring system，DESS)[84]，以及其他组合或改造量表[37，85]等，都在各自领域试图极力形成严谨和实用的标准。

2)针对信度问题，以主观方法为主，客观测量为辅或融合到主观中或可成为下一阶段的发展方向之一。专业型量表一般都按照心理测量要求，设计和验证步骤严谨，加之操作谨慎可以在一定程度缓解信度问题。此外，以往研究中，主观测量多用于辅助或标定客观测量法(即以客观测量为主)，反其道行之或许可以在保持主观测量简单有效优势的同时，有所突破信度瓶颈。

其实早在2012年中国食药监局印发的视力保健食品功能评价方法中，即出现以主观评分为主，明视持久度和视力表测量为辅(作为并列条件)的视疲劳缓解评价方法[64]。当然这与当时视疲劳客观测量极度不成熟有关，目的是以较为客观和简单眼科测量手段，辅助克服主观测量的缺点，不得以还是得以主观法为主。但这种思想无疑有助于提高主观测量的信度，在不损失方法整体上简单易行、无需仪器和可量化的优势上，辅以特定的客观测量，为主观量表的打开了“反客为主”的新发展路径。此外，VERAM 量表的出现即是按照这种思路探索的体现。未来主观量表可考虑结合各类客观参数，通过全面或交叉测量，形成以主观评估为主，同时整合部分客观数据，在增强准确性和丰富测量内容的同时，保持简单方便实用的特点。

此外，还可通过重复和同义问题项等心理测量中的反作弊手段部分地优化主观测量项信度，通过弹性问题范围“智能”地调整测量时间适用于快速测量或延长测量时间扩大范围全面测量[86]，或是自适应调整量表以扩大使用场景和匹配用户偏好[55]等。

7.2 “对外”广泛拓展

对外，主观量表的发展需要继续适应测量场景和配合交叉/邻近领域研究，以获得更好发展和更广泛的应用。

首先，在横向拓展方向上，一方面，针对智能手机屏幕和虚拟/增强现实等新兴视觉场景开发新量表[87-88]。例如，VRSQ 量表[33]是专为VR 头盔视疲劳评估设计的专业型量表，Kuze 和Ukai 随后开发出针对晃动图像的主观问卷[79]，可用于观看抖动视频、坐车看手机和运动中头戴屏幕等特殊场景下视疲劳测量。另一方面，视疲劳主观量表也可配合HRQOL、脑疲劳和晕动症研究等其他相关领域共同发展。例如，前文NEI-VFQ 量表[49]和SSQ 量表[29]即是这方面典型代表。

其次，纵向来看，主观量表还可以结合视疲劳预防和缓解项目，进一步丰富自身。例如VERAM量表[38]就包含了一系列视力、疾病、用药等风险评估结果的衍生问题以及相关预防缓解建议部分。此外，如前所述主观量表可以融合简易客观指标作为家用设备的视疲劳监护手段，同时弹性问题项和个性化加权量表可以减少对用户的干扰，从而获得广泛的日常应用。例如只需要普通摄像头配合简单个性化的语音问题项(或屏幕悬浮框)等，即可用于电子屏幕操作和台灯阅读等学习工作场景的定时视疲劳检测和建议[89]。

现代生活中快速增加的视觉负担早已超出人类缓慢进化而来的视觉能力，视疲劳已经不可避免；后疫情时代网络生活的丰富更是加速了这一趋势，准确方便地测量视疲劳对于生活和工作都具有重要意义。因简单有效等不可替代的优势，发展和完善主观测量方法仍是推动视疲劳测量应用的重要任务之一。通过对内和对外的突破拓展，可以为主观测量研究和应用提供崭新方向和充足动力，推动视疲劳测量乃至视觉人体工学领域进一步发展。