第三章 研究方法
第三節 研究工具
本研究採準實驗研究法，以 Neurosky 腦波耳機評測系統來收集腦波，並配合音樂 評量表。以下分別敘述說明，受測者基本資料表、音樂評量表、樂曲挑選方式與腦波測 量的內容。
壹、 樂曲挑選方式
市面上有各式各樣的放鬆音樂，也有經過商業包裝的療育音樂，例如：心靈音樂、
冥想音樂、催眠音樂、減壓音樂等。音樂的選材上，有原曲、重新創作，或是使用特定 的樂器或音色，例如：水晶音樂。大致上放鬆音樂主要有兩個特色，其一，樂曲速度會 接近人類的心跳速度，因為若速度太快會讓人感覺緊張，速度太慢則會造成懸疑感；其 二，樂曲節奏簡單不繁複，有固定反覆的音型。
本研究的樂曲挑選要著眼於市面上標示放鬆音樂的古典音樂合輯，於博客來網路書店，
以放鬆音樂為關鍵字，刪除單一作曲家的專輯，共挑出三張合輯（如表 3-4 所示）。
表 3-4
放鬆古典音樂合輯名稱表
專輯名稱 唱片公司 發行時間 CD 片數 曲目數量 Adagios 101 DECCA 2012/8/31 6 101 Meditation-Music for
Relaxation and Dreaming DECCA 2001/9/1 1 12 Smooth Classics Relax Vol.1 Sony 2008/5/16 3 27
三張合輯的曲目，再根據 Salimpoor 等人（2009）研究所提及，聲樂曲的歌詞會讓 受試者產生歌詞情境的聯想，以致影響腦波結果，因此，將古典音樂輯的聲樂曲剔除後，
研究者挑選出三張合輯都有的作品共七首，兩張合輯裡有的作品共八首，總共 15 首樂 曲（如表 3-5）。為了提高選曲的信度，依據 Hiroka 和 Ohira（2003）的實驗，由研究者 挑出曲目後，由非音樂系大學生勾選出最適當的五首樂曲。
十五首樂曲的播放順序隨機排列，以影音剪接軟體將十五首樂曲合併，樂曲間，間 格 8 秒鐘。由於挑選的曲目皆為古典音樂，為了減少音樂系大學生音樂學習經驗的影響，
挑選古典音樂曲目均由非音樂系大學生圈選問卷。非音樂系大學生為修習 103 學年度第 一學期的通識課程：音樂鑑賞（B）的 54 位大一至大四的學生來填寫「選曲評量表」（附 錄四）。54 位學生中，以滿 18 至 20 歲的學生居多（n=37），其次為滿 21 至 22 歲（n=9），
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與本研究的實驗受試者年齡相近。
表 3-5 曲目列表
作曲家 曲名 擷取
長度
馬斯內 泰伊思瞑想曲 46”
巴赫 G 弦之歌 54”
馬斯康尼 鄉間騎士-間奏曲 44”
帕海貝爾 D 大調卡農 67”
馬勒 第五號交響曲第四樂章 73”
佛瑞 巴望舞曲，op.50 53”
巴伯 弦樂慢板，op.11 57”
孟德爾頌 仲夏夜之夢-夜曲 50”
莫札特 鋼琴協奏曲，K.467，第二樂章 103”
莫札特 豎笛協奏曲，K.622，第二樂章 35”
拉赫曼尼諾夫 鋼琴協奏曲，op.18，第二樂章 44”
羅德立哥 阿蘭費茲吉他協奏曲 39”
布魯赫 小提琴協奏曲，op.26，第二樂章 59”
蕭士塔高維契 浪漫曲，op.97 74”
阿爾班尼諾 管風琴與弦樂的慢板 68”
「選曲評量表」共分成兩個部分，第一部分為基本資料，第二部分為自陳量表。每 一首樂曲共有二個向度，分別放鬆以及憂鬱程度，憂鬱程度與放鬆程度採反向計分，量 表採用李克特式（Likert-type）五點量表計分，數字越大表示程度越高。，分別以 1 至 5 分表示該向度程度的強弱，1 為程度最弱，5 為程度最強。
實驗用之五首曲目，將依據放鬆與憂鬱程度的平均數來篩選。以放鬆程度平均數（M）
超過 3.5 分，標準差小於 1，憂鬱程度平均數（M）小於 3 分為原則。依序挑出馬斯內
（J. Massenet, 1842-1912）的《泰伊思瞑想曲》（Thais, 1903）、巴赫（J. S. Bach, 1685-1750）
的〈G 弦之歌〉（Air on the G String
from the Overture No. 3 in D major BWV1068, 1717）
、 帕海貝爾（J. Pachelbel, 1653-1706）的《D 大調卡農》（Canon in D, 1680）、佛瑞（G. Fauré,39
1845-1924）《巴望舞曲，op.50》（Pavane op.50, 1886）、及莫札特（W. A. Mozart, 1756-1791）
的〈鋼琴協奏曲第 21 號，K.467，第二樂章〉（Piano concerto no.21, K.467, mvt.II）。五 首曲目放鬆的平均數範圍為 3.5 至 3.96，憂鬱的平均數範圍為 2.17 至 2.92（表 3-6）。
實驗共分成五小組，為了打破樂曲的順序，將以上曲目，分別標上數字 A 至 E 後，
於 Microsoft Office Excel 2007 鍵入亂數公式=INT(RAND()*5)+1，來排曲目順序，如遇 到已經出現過的曲目序號，會重新抽，每一組的第一首序號如果已經在前面的組別出現，
也會重新抽出沒出現過的序號，實驗曲目順序如表 3-7 所示，實驗的組別順序則按照與 受試者實驗的先後順序。
表 3-6
受測用音樂分析表
曲名 放鬆程度
M(SD)
憂鬱程度
M(SD) 備註 泰伊思瞑想曲 3.54(.862) 2.61(1.071) 保留 A
G 弦之歌 3.7(.944) 2.67(.932) 保留 B 鄉間騎士-間奏曲 3.09(.807) 2.76(.845) 刪除
D 大調卡農 3.96(.776) 2.17(1.005) 保留 C 第五號交響曲第四樂章 3.33(.932) 3.19(.848) 刪除
巴望舞曲，op.50 3.6(.768) 2.92(.874) 保留 D 弦樂慢板，op.11 2.96(.889) 3.78(.839) 刪除 仲夏夜之夢-夜曲 3.37(.875) 2.67(.869) 刪除 鋼琴協奏曲，K.467，第二樂章 3.5(.863) 2.54(.926) 保留 E 豎笛協奏曲，K.622，第二樂章 3.37(.875) 2.5(.771) 刪除
鋼琴協奏曲，op.18，第二樂章 3.15(.899) 3.54(.862) 刪除 阿蘭費茲吉他協奏曲 3.31(.886) 3.54(.966) 刪除 小提琴協奏曲，op.26，第二樂章 3.28(.998) 3.35(.805) 刪除 浪漫曲，op.97 3.32(.872) 2.98(.82) 刪除 管風琴與弦樂的慢板 3.07(.908) 3.63(.938) 刪除
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表 3-7 實驗曲目順序
第一組 E D A C B
第二組 D E C A B
第三組 A B D E C
第四組 C E B D A
第五組 B E A D C
貳、 受測者基本資料表與音樂評量表
本研究受試者填寫「研究參與者基本資料表」（附錄二）的內容包含：性別、年齡、
系所，聆聽音樂的習慣，偏好的音樂類型，曾經學過的樂器以及曾經參與過的音樂性社 團。其中曾經學過的樂器以及曾經參與過的音樂性社團為複選題，偏好音樂類型為排序 題，以及排序(1-3)選出最喜歡的音樂類型。聆聽音樂的習慣與偏好的音樂類型提供腦波 測量後資料的參考；曾經學過的樂器以及參與過的音樂性社團為音樂學習經驗之參考。
「音樂評量表」（附錄三）採自陳量表的方式，依據個人感受、思考來填寫每一首 樂曲放鬆程度。根據李維靈、郭世和、張利中（2004）研究中說明，聆聽者對音樂的感 受會受到認知、情感以及行為所影響。由於本研究是要觀察受試者聆聽音樂時的腦波狀 況，因此並無受試者主動去接觸音樂之行為，因此排除行為層面，增加研究樂曲中受試 者自陳的放鬆程度。
「音樂評量表」的填寫階段為所有實驗結束後，研究者會重新撥放五首樂曲，受試 者聆聽後，依據個人的感受、思考，來判斷每一首樂曲的熟悉、喜好及放鬆三個向度，
圈選對於該樂段的放鬆的程度。量表採用李克特式（Likert-type）五點量表計分，分別 以 1 至 5 分表示該曲目由弱至強的放鬆程度。
參、腦波測量儀器介紹與測量流程
腦波測量儀器為大寶科技公司提供的 Neurosky 腦波頻測系統與腦波測量耳機。
一、儀器介紹
本研究使用大寶科技提供的 Zigbee 多人評測系統與腦波測量耳機來蒐集腦波資料。
大寶科技採用美國神念科技（NeuroSky）的腦機介面技術（Brain-Computer Interface, BCI）
晶片，放置於接收腦波之耳機內，透過 Zigbee 無線傳輸硬體介面，可連接任何一臺有安 裝相同序號之評測系統的電腦，即可監測腦波數據。Zigbee 可多人同步傳輸腦波至電腦
（圖 3-2），提升實驗效率並容易控制環境因素，此系統亦有評測程式可即時產生統計報
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告（大寶科技有限公司，2013）。
圖 3-2 評測系統
腦機介面技術（Brain-Computer Interface, BCI）晶片，源自對大腦思維過程中產生 的腦電波信號的探測及分析，資料的收集以 EEG（electroencephalography）的訊號為基 礎。所有的電氣設備，包括電腦、燈泡、插座等都會產生不同程度的噪音。這種噪音對 獲取到準確的腦電波會產生阻礙作用。腦波測量耳機通過不銹鋼合金乾式傳感器採集大 腦產生的生物電信號，並以非侵入式的耳機介面，將這些採集的信號送入 ThinkGear™
晶片，ThinkGear™ 裡包含信號放大技術，讓原始腦波信號更加清晰，以及噪音過濾技 術將混雜在信號中的噪音、運動產生的擾動與電器設備發出的 50Hz 至 60Hz 噪音進行 濾除，原理與 MEG 在完成腦波蒐集後，第一步驟一樣，進行 50Hz 或 60Hz 的雜訊過濾
（神念科技公司，2013；Crowley, Sliney, Pitt & Murphy, 2010；Rebolledo-Mendez, Dunwell, Martínez-Mirón, Vargas-Cerdán, Freitas, Liarokapis, & García-Gaona, 2009；Yasui, 2009）。 但是，腦波耳機的測量環境還是有可能出現超過耳機能負荷的干擾，或是佩戴耳機時，
受試者過大的動作，造成訊號不穩定時，皆會使耳機接收到環境中的雜訊。當資料分析 時，θ 波能量值超過 100000，以及 α 波與 β 波能量值超過 50000 時，則是接收到雜訊，
因此在做統計時，為了消弭雜訊的影響，會以中位數取代平均數來做為一段時間腦波能 量的均值。
本儀器開發是由於傳統腦電圖的限制較多，受試者無法任意移動，並且需將電極透 過導電膠黏至於頭皮，導電膠又清洗不易。EEG 的測量結果資料是根據電極不同的位置 所測得的腦波訊號為主，每一個位置在判讀前，須單獨去除雜訊（60Hz 以上非人體訊 號），不同位置的電流訊號，也無法單獨判讀，需與相對位置以及電流走向做為參考基 準，例如：前後雙極範式（Anterior-posterior bipolar montage）、橫向組合範式（Transverse montage）、C 組合範式（C-round）等，過於繁複的儀器操作與訊號判讀，皆是腦波測量
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讓人望之卻步的原因，導致腦波研究內容通常與醫學類有關（關尚勇、林吉和，2007）。
腦波耳機測量位置為左前額葉，位於左邊眉毛上方，以及參考位置接地點為左邊耳垂，
前者位置在 10-20 系統的 EEG 上為 Fp1，後者為 A1，而根據杜婉茹、孟令夫、王方伶、
盧秋萍（2009）提到，工作記憶的腦區的活動偏向額顳葉區的活化；提取階段，物件任 務與空間任務也是分別仰賴額葉和頂葉來提取訊息，再者簡佑宏等人（2005）的研究中 也提及，左前額葉是觀察聆聽舒適音樂的重要位置，因此腦波耳機雖無法測得全腦的腦 波，但足以收集本實驗需要的腦波數據。此外，腦機介面技術，是透過是根據 EEG 的 訊號轉換後，由神念科技公司的研發人員將訊號轉換成一般民眾可判讀的數值，並且提 供研究時所需要的五種腦波波形能量數值。本機器的信度，根據 2009 年澳洲臥龍崗大 學的研究比對結果顯示，腦機介面所測得的數值與 EEG 達 96%的精準度（Neurosky，
2009）。
腦機介面技術於 2009 年技術成熟，目前持續開發軟、硬體，增加腦波耳機的功用 與效能。2009 年至今運用腦機介面技術（BCI）晶片所完成的學術論文內容包含：日常
腦機介面技術於 2009 年技術成熟，目前持續開發軟、硬體，增加腦波耳機的功用 與效能。2009 年至今運用腦機介面技術（BCI）晶片所完成的學術論文內容包含：日常