《Healthcare》：Effects of Health Qigong Program on Sleep Quality in Older Adults with Sleep Disturbance
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人工智能（Artificial Intelligence, AI）、虚拟现实（Virtual Reality, VR）及运动游戏（exergame）技术已日益广泛地应用于舞蹈与动作活动领域。然而，现有文献分散于不同学科领域，难以把握该领域的整体发展脉络。本研究
人工智能（Artificial Intelligence, AI）、虚拟现实（Virtual Reality, VR）及运动游戏（exergame）技术已日益广泛地应用于舞蹈与动作活动领域。然而，现有文献分散于不同学科领域，难以把握该领域的整体发展脉络。本研究采用文献计量分析与潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation, LDA）主题建模方法，对基于AI、VR及运动游戏的舞蹈与动作研究在心理结果方面的研究景观与主题发展进行了系统梳理。研究纳入2011年至2025年间Web of Science核心合集收录的252篇文献，识别出五条相关主题脉络：沉浸式舞蹈互动与技术辅助教学；康复导向的舞蹈或节律训练；学校场景运动游戏与心理生理评估；行为项目设计与干预实施；以及基于AI的动作或情绪识别。这些脉络表明，该领域已发展成为一个由技术功能、动作情境、干预形式和心理学构念共同塑造的多层次研究空间，而非单一的舞蹈干预或技术应用领域。与此同时，心理结果在这些脉络中的呈现清晰度并不均衡。参与相关及社会心理构念，包括享受感（enjoyment）、动机（motivation）、投入度（engagement）、自我效能（self-efficacy）、社会互动、情绪表达及生活质量（quality of life），出现频率较高；而与心理健康相关的结果，如焦虑（anxiety）、抑郁（depression）、压力（stress）、孤独感（loneliness）及心理幸福感（psychological well-being），与技术支持的舞蹈或动作干预的关联则较为零散。这些发现澄清了证据集中之处、主要主题的组织方式，以及心理结果测量需要更明确的理论与方法学界定的领域。未来研究应采用比较性与纵向设计，检验基于VR/AI反馈支持的动作训练相对于传统msp;其益处是否优于传统舞蹈或动作项目在心理结果、参与度、运动体验及长期行为改变方面的效果。本研究为这一新兴跨学科领域提供了结构化的 overview，并为将AI/VR支持的舞蹈与动作研究与更明确的心理学目标及验证性结局评估相链接指明了方向。
一、引言
规律体力活动被广泛认为是促进身心健康的重要因素。在这一 broader 领域中，舞蹈及类舞蹈活动占据独特地位，因其融合了体力消耗、节奏、音乐、身体表达及社会互动。这些特征使基于舞蹈的活动超越了一般运动形式：它们还可能为享受感、情绪表达、自我感知及社会联结创造条件。因此，基于舞蹈的项目日益在教育、社区及健康相关情境中作为具有潜在心理学关联的动作活动受到检验。AI、VR、增强现实（Augmented Reality, AR）、混合现实（Mixed Reality, MR）及运动游戏的最新进展，拓展了舞蹈和动作活动的设计、交付与评估方式。VR和运动游戏系统可提供沉浸式环境、交互任务、实时反馈及结构化训练场景；而AI方法可用于识别动作模式、评估表现、分类情感表达并支持自动化反馈。这些发展为将基于舞蹈的活动与心理结果相链接提供了新可能，但也使文献文献因相似工作可能被描述以不同技术和学科术语而难以系统组织。
该文献在心理结果方面面临广度挑战。舞蹈、运动游戏、VR训练、康复及AI动作分析相关研究评估的构念在理论意义和测量实践上差异显著。部分结果捕捉即时动机或体验反应，如享受感、动机、投入度、心流（flow）及感知能力。另一类反映社会心理功能，包括自我效能、自尊、身体意象、社会联结、社会互动、融入感及情绪表达。第三类涉及心理健康与幸福感，包括焦虑、抑郁、压力、生活质量及心理幸福感。区分这些层级对于解读所绘文献主要涉及参与相关体验、更广泛的社会心理功能，还是更直接的心理健康与幸福感指标至关重要。现有研究分散于部分重叠的领域，包括体育教育、社区活动促进、康复、运动游戏、沉浸式训练及AI动作或情感识别。然而，这些领域之间的关系尚不充分明确。特别是，研究活动集中于何处、AI/VR/运动游戏技术的使用方式、最常涉及的心理结果，以及技术导向研究是否与现实情境中的干预导向评估相连接，这些问题尚不明晰。
既往综述为特定细分领域提供了有价值的综合，但关于AI、VR和运动游戏舞蹈动作的 broader 文献仍分散于教育、社区、康复和计算情境。因此，本研究采用文献计量和LDA主题建模方法，考察2011至2025年间AI、VR和运动游戏舞蹈动作研究在心理结果方面的发展，旨在：（1）描述该领域的结构发展；（2）识别连接舞蹈/动作活动、AI/VR/运动游戏技术与心理结果的主要主题模式；（3）检验不同类型心理结果在文献中的呈现方式；（4）阐明研究 priority 的历时演变。
二、材料与方法
（一）检索策略与数据提取
文献检索于Web of Science核心合集（WoSCC）高级检索界面进行，选择WoSCC旨在保持文献计量分析与LDA主题分析之间的数据一致性。检索围绕三个概念群构建：（1）AI、沉浸式及游戏化技术；（2）舞蹈、体育舞蹈、节律基础及类舞蹈动作活动；（3）心理、社会心理及心理健康相关结果。检索覆盖2011年1月至2025年12月，限定主题字段。初始检索获得296篇文献，排除时间范围外文献19篇、非英语文献5篇及与主题无关文献20篇后，最终纳入252篇进行分析。
（二）纳入排除标准
纳入标准包括：（1）2011至2025年间发表；（2）英文撰写；（3）涉及AI、VR、AR、MR、XR、运动游戏或机器学习相关技术；（4）包含舞蹈、节律基础、类舞蹈或动作活动；（5）包含心理、社会心理、情感、动机或心理健康相关结果或构念。排除标准包括不在时间窗口内、非英文、不涉及舞蹈类动作活动、无相关技术成分，或心理术语仅 peripherally 提及且与研究焦点无关。
（三）数据分析
分析结合文献计量可视化与LDA主题建模。文献计量分析用于描述发表趋势、关键词关系、合作网络及共被引模式。LDA主题建模用于识别标题和摘要中的潜在主题并检验其历时变化。252篇合格文献导入CiteSpace（版本6.3.R1）进行文献计量可视化和网络分析，时间跨度设为2011至2025年，时间切片为1年，选择g-index为筛选标准（k=25），采用最小生成树剪枝。网络构建涵盖关键词、国家/地区、机构、作者、被引参考文献及被引期刊。采用C
v主题一致性和困惑度（perplexity）比较K=2至K=9的候选主题解，K=5解具有最高一致性值（C
v≈0.70），在语义可解释性、模型拟合与简洁性间取得最佳平衡。
三、结果**
（一）发表趋势分析
年度发表量总体呈上升态势。2011至2015年间年发表量低于15篇；2016至2021年间在7至18篇间波动；2022年起超过25篇，2025年达54篇，表明学界对AI、VR和运动游戏舞蹈动作心理结果研究的关注度持续增长。
（二）关键词分析
关键词共现分析识别出333个 distinct 关键词，形成密集网络。出现频率最高的十个关键词为：体力活动（46次）、虚拟现实（32次）、锻炼（28次）、能量消耗（27次）、儿童（26次）、舞蹈（26次）、健康（24次）、主动式视频游戏（24次）、生活质量（20次）及交互式舞蹈（19次）。其中生活质量（中介中心性=0.28）、舞蹈（0.26）、体力活动（0.23）、虚拟现实（0.17）、健康（0.14）、随机对照试验（0.12）及深度学习（0.10）的中介中心性≥0.10，被解释为该关键词网络中的潜在桥接术语。
关键词聚类分析获得十个内部一致性良好的聚类（模块化Q=0.61；加权平均轮廓值S=0.8888）。最大聚类#0标注为"engagement"，特征词包括体力活动、青少年、肥胖、儿童、久坐行为及主动式视频游戏。聚类#2（主动式视频游戏）聚焦游戏干预、中高强度体力活动、能量消耗及儿童肥胖。聚类#3（扩展现实）结合扩展现实、虚拟现实、心理健康、人工智能及舞蹈动作治疗。其他 prominent 聚类包括基底神经节与帕金森病（#1和#4）、年轻成人与大学生久坐行为（#5）、自闭症谱系障碍与基本动作技能（#6）、情绪识别与深度学习（#7）、人工智能在老龄与痴呆中的应用（#8），以及自我认知与身体表征（#9）。
突现检测结果显示研究焦点的历时转移：早期（约2011-2016年）以能量消耗、青少年、超重儿童、身体成分、锻炼和视频游戏为突现词，主要涉及儿童青少年运动游戏与体力活动促进；中期（约2017-2020年）交互式舞蹈、患病率、享受感、教育和内在动机等新突现词出现，久坐行为（#5）和自闭症谱系障碍（#6）聚类更为活跃；近期（2021年起）视频游戏、虚拟现实、平衡、自我效能、深度学习、模型、随机对照试验、心理健康、增强现实、质量和舞蹈动作治疗形成强突现，反映对沉浸式VR/AR环境、AI分析、心理健康结果及更严格试验设计的重视增加。
（三）国家与机构分析
国家合著网络中，中华人民共和国和美国是发文量最高的国家。中国发文量最高（75篇），中介中心性0.43；美国67篇，中介中心性最高（0.44）。英国（24篇，0.25）、德国（13篇，0.14）和加拿大（11篇，0.06）构成第二梯队。瑞士（0.10）和法国（0.08）的中介中心性相对较高，显示其在国家合著网络中的桥接位置。
机构合著网络中，明尼苏达大学系统及其分校是最 frequent 的机构贡献者。多数机构的中介中心性较低（0-0.02），表明该语料库中的机构合作相对分散，而非围绕单一主导机构 hub 组织。
（四）文献与期刊分析
文献共被引分析揭示了一组核心参考文献。Biddiss和Irwin（2010）是被共引频次最高的文献（12次共被引）。Gao等学者的系列研究、Staiano（2017）、Bailey（2011）、Pasco（2017）、Graves（2010）及Peng（2013）等也占据中心位置，这些文献构成了运动游戏、儿童肥胖和青少年体力活动的主要实证基础。
期刊共被引网络显示核心知识来源集中于体育与体力活动、儿科、公共卫生及心理学刊物。PLOS ONE共被引频次最高，其次为运动与锻炼医学（Medicine & Science in Sports & Exercise）、健康游戏杂志（Games for Health Journal）、体力活动与健康杂志（Journal of Physical Activity and Health）、心理学前沿（Frontiers in Psychology）及运动与健康科学杂志（Journal of Sport and Health Science）。期刊双图叠加显示，引证期刊群集于医学/临床、健康/护理/医学、心理学/教育/健康及体育/康复领域；被引期刊的知识基础主要位于健康/护理/医学、心理学/教育/社会及系统/计算/计算机领域，整体呈现健康科学、体育科学与计算机相关领域相链接的跨学科基础。
（五）LDA主题建模与演变趋势分析
基于选定的K=5解，五个LDA主题被识别并解释：
主题一：沉浸式互动与智能教学设计（约14.1% tokens）。该主题为应用导向的大型聚类，中心词包括舞蹈、技术、表现、互动、设计、机器人、投入度、学生、教育、节奏、群体、动作，辅以感知、环境、个体、认知、教学、学习、项目、应用、反馈、情绪、指导、空间和融入感等。这些术语表明该主题涉及交互式舞蹈或节律系统研究，其中技术形态（如机器人、交互装置）与教学设计联合用于塑造学生参与和学习结果，反映语料库中教育-和互动-导向的部分。
主题二：康复训练与临床证据（约21% tokens）。该主题为临床导向的大型聚类，最相关术语包括训练、锻炼、干预、患者、疾病、治疗、疗法、结果、试验、证据、综述、疗效、质量，以及步态、平衡、运动、症状和严重程度等。舞蹈与锻炼、训练并列出现，表明舞蹈或节律活动被视为康复方式而非纯粹艺术内容。该主题捕捉了语料库中以康复为导向的研究脉络。
主题三：学校场景运动游戏与心理生理评估（约16.8% tokens）。该主题聚焦学生中的体力活动游戏和舞蹈活动，中心词包括教育、学生、大学、教学、主动的、活动、运动、玩家、群体、实验、对照，以及能量、消耗、率、心率、生理学、心理学、测量、能力等。强调能量消耗、心率反应及生理或心理负荷等量化 outcome 指标，结合感知者和相关词汇形成生理-心理联合评估框架。该主题与运动游戏和主动式视频游戏研究联系最为明确。
主题四：体育活动干预的过程管理与行为动机（约25% tokens）。该主题同样聚焦传统体力活动和舞蹈训练，但更强调干预交付过程和行为改变机制。突出术语如干预、疗程、项目、周指向结构化或多周训练周期的课程设计；行为、动机、享受感、融入感强调维持参与和动机投入而非仅验证干预"有效性"。该主题可表征为"干预项目管理与行为引导"工作，涵盖成人和青少年群体。
主题五：动作识别与情感表达建模（约18.2% tokens）。该主题为计算导向的聚类，中心词包括识别、准确率、评估、检查、模型、算法、网络、深度、神经元、机器、特征和信息，以及舞蹈、动作、运动、身体、舞者和图像等。部分研究从动作分类扩展至捕捉情感表达、表演者风格或情绪内容，代表语料库中AI导向的部分，其中识别、建模和自动化评估应用于舞蹈动作、身体表征和情感表达。
主题强度分析显示，主题四强度最高（≈0.28），主题五、二、三次之（分别≈0.20、≈0.18、≈0.18），主题一最低（≈0.15）。主题-关键词网络分析显示，"舞蹈"和"动作"等跨界术语形成网络的语义"脊柱"，连接干预/技术脉络（主题一）、过程-行为脉络（主题四）和临床康复脉络（主题二）；"训练、干预、对照、比较、群体、测量、结果"等构成共享方法学词汇；"技术、应用、项目、学习、表现、情绪"等锚定系统设计与用户层面结果之间的链接。
主题历时演变分析显示，早期主题三和四的相对强度较高，表明学校运动游戏、体力活动项目及行为或心理生理评估在语料库早期较为 visible；近年主题五和二的年度主题强度 profile 中更为突出，表明AI动作/情绪识别和康复导向舞蹈训练在检索记录中占比增加；主题一虽相对较小但近年持续出现，反映沉浸式互动与教学设计的持续存在。
四、讨论
（一）主要发现与贡献概述
本研究通过文献计量分析与LDA主题建模，揭示了2011至2025年间AI、VR和运动游戏舞蹈动作心理结果研究的结构特征。该文献并非围绕单一研究线索组织，而是分布于五个相关领域：互动教学与投入度、康复训练、学校运动游戏与心理生理评估、过程导向的行为项目，以及AI动作和情绪识别。在这些领域中，舞蹈和类舞蹈运动游戏出现在教育、社区和临床情境中。享受感、动机、自我效能、融入感和生活质量等心理构念常与体力、功能或表现相关结果并列讨论。与单独关注运动游戏、VR康复或AI识别的综述相比，本研究提供了更广泛的 overview，揭示了这些工作线如何在同一WoSCC索引研究空间中呈现。主要贡献在于提供结构化 overview，明确技术功能、运动情境和心理构念之间的关系，为未来研究提供基础。
通过引言中定义的三类心理结果类别解读发现，该文献的心理学焦点分布不均衡。参与相关体验在运动游戏、主动式视频游戏、学校活动、投入度、享受感、动机和锻炼体验相关术语中最为 visible；社会心理功能在自我效能、社会互动、融入感、情绪表达、身体表征和生活质量等术语中有所反映；而心理健康和幸福感结果，包括焦虑、抑郁、压力、孤独感、情绪和心理幸福感，作为核心关键词或主题术语的呈现则较为零散。这一模式可能部分反映了语料库的学科构成：教育、体育、锻炼、康复或技术设计情境中的研究倾向于使用心理构念评估参与体验、干预可接受性或功能改善，而心理健康结果通常需要更明确的心理学或临床框架、验证性工具和更长期随访。
（二）主题洞察：从动作干预到AI建模
五、结论
本研究系统梳理了2011至2025年间WoSCC索引的AI、VR和运动游戏舞蹈动作心理结果研究。发现该文献围绕学校运动游戏与心理生理评估、康复导向舞蹈或节律训练、沉浸式互动与技术辅助教学、行为项目设计、以及AI动作或情绪识别等相关主题组织。这些主题应被理解为连续研究空间中的相关脉络，而非 separate 研究领域，其中技术功能、运动情境和心理构念的连接并不均衡。
研究发现指出需要更多聚焦性实证工作的领域：AI动作或情绪识别需要更直接地与纵向心理结果（包括焦虑、抑郁、压力、幸福感、自我效能和持续参与）相链接；需要比较性研究检验不同技术层面（传统舞蹈、VR支持舞蹈、运动游戏舞蹈、AI反馈支持舞蹈）在同一群体中的附加价值；未来干预研究应更清晰地定义心理目标并使用验证性测量，尤其当心理结果与功能、训练相关或技术性结果同时考察时。总体而言，未来研究应朝向更具针对性和纵向性的设计发展，检验特定AI、VR或运动游戏特征如何影响舞蹈和动作情境中的动作技能、运动体验、参与度和心理结果。
