fNIRS w neuroarchitekturze: stan obecny i perspektywy

Neuroarchitektura stawia pytanie, które architekci zadają od zawsze, ale odpowiada na nie innymi narzędziami: jak przestrzeń zmienia stan poznawczy i afektywny człowieka. Przez ostatnią dekadę dominowały tu kwestionariusze, EEG, okulografia i miary autonomiczne, czyli EDA i HRV. Coraz ważniejszą rolę odgrywa jednak funkcjonalna spektroskopia w bliskiej podczerwieni, czyli fNIRS.

Poniżej przegląd tego, co fNIRS wniósł już do badań nad wellbeing i efektywnością miejsca pracy, gdzie leżą jego ograniczenia i w jakim kierunku warto tę metodę rozwijać. Dobrym punktem wyjścia jest przegląd metod autorstwa Tawil i Kühn (2024), który porządkuje neuroobrazowanie i rzeczywistość wirtualną w badaniach wpływu architektury na mózg. Szerszy kontekst daje scoping review neuroarchitektury oraz przegląd integracji neuroarchitektury z projektowaniem dla wellbeing.

Czym jest fNIRS i dlaczego pasuje do badań przestrzeni

fNIRS mierzy zmiany stężenia hemoglobiny utlenowanej (HbO) i odtlenowanej (HbR) w korze mózgowej. Światło bliskiej podczerwieni przenika przez skórę i czaszkę na głębokość około 1,5 do 2 cm, a jego pochłanianie zależy od lokalnego ukrwienia. Otrzymujemy w ten sposób sygnał hemodynamiczny podobny w logice do BOLD z fMRI, choć o mniejszej rozdzielczości przestrzennej.

Z perspektywy badań architektury liczą się trzy właściwości metody.

• Mobilność. Współczesne systemy są bezprzewodowe i pozwalają badać osobę siedzącą przy biurku, chodzącą po budynku albo zanurzoną w rzeczywistości wirtualnej. Tak pracują na przykład bezprzewodowe systemy Artinis, od ośmiu do pięćdziesięciu czterech kanałów. Przegląd Pinti i współpracowników opisuje to przejście od laboratorium do życia codziennego.
• Odporność na ruch. W porównaniu z EEG sygnał fNIRS jest mniej wrażliwy na artefakty mięśniowe i ruchowe, co ma znaczenie w realnych wnętrzach.
• Pokrycie kory przedczołowej. Kora przedczołowa (PFC) odpowiada za pamięć roboczą, kontrolę uwagi, regulację stresu i ocenę wartości. Te procesy stoją w centrum pytań o wellbeing i efektywność pracy.

fNIRS nie sięga przy tym struktur głębokich, takich jak hipokamp czy ciało migdałowate. W praktyce mierzymy więc korowe korelaty kontroli i oceny, a nie całą sieć przetwarzania przestrzeni.

Przegląd badań: pięć głównych nurtów

Natura, rośliny i drewno we wnętrzu

Najdłuższą tradycję ma japońska linia badań zespołu Yoshifumiego Miyazakiego z Chiba University. Badacze stosowali NIRS jako jedną z miar relaksacji fizjologicznej, obok HRV, ciśnienia krwi i kortyzolu. W przeglądzie Physiological effects of wood on humans autorzy zestawiają wyniki dla bodźców wzrokowych, dotykowych i węchowych związanych z drewnem. Badanie Physiological Effects of Touching Wood porównuje z kolei kontakt z drewnem i z innymi materiałami.

Bliżej kontekstu pracy biurowej sytuuje się eksperyment Park, Song, Oh, Miyazaki i Son (2017). Dwudziestu czterech studentów wykonywało krótkie zadanie manualne z roślinami doniczkowymi w otoczeniu i bez nich. W lewej PFC pojawiła się tendencja do niższego stężenia HbO w warunku z roślinami, choć efekt nie osiągnął pełnej istotności statystycznej. Wynik dobrze ilustruje typową sytuację w tym nurcie: kierunek zmian jest spójny z hipotezą restoracyjną, ale wielkości efektów są niewielkie, a próby małe.

Biofilia w rzeczywistości wirtualnej, czyli nie każda zieleń działa tak samo

Najciekawszy metodologicznie wynik ostatnich miesięcy pochodzi z zespołu Hasana Ayaza z Drexel University. W pracy Ramirez-Chavez i in. (2026) porównano środowisko zabudowane, ogród ozdobny i krajobraz naturalny w rzeczywistości wirtualnej, mierząc jednocześnie fNIRS, EDA i aktywność serca. Środowisko zabudowane wywoływało najwyższą aktywację PFC. Krajobraz naturalny i ogród wiązały się z niższą aktywacją oraz wyższymi ocenami restoracyjności i estetyki, przy czym ogród ozdobny dawał najsilniejszą odpowiedź elektrodermalną i najwyższą postrzeganą złożoność.

Wniosek jest istotny dla projektantów: różne typy zieleni dają odmienne profile neuronalne, autonomiczne i subiektywne, zamiast jednego uniwersalnego efektu restoracyjnego. Biofilia nie jest zatem jednorodną zmienną projektową.

Podobny kierunek reprezentuje badanie Color matters, w którym fNIRS i miary lęku posłużyły do oceny regeneracji po stresie we wnętrzach o różnej kolorystyce, symulowanych w rzeczywistości wirtualnej. Dla porównania warto wskazać wieloaspektową ocenę biofilnych strategii projektowania biur oraz pilotaż z okulografią w immersyjnym biurze.

Jakość środowiska wewnętrznego: temperatura i światło

Drugim filarem badań nad miejscem pracy jest jakość środowiska wewnętrznego. fNIRS służy tu głównie do pomiaru kosztu poznawczego zadania wykonywanego w określonych warunkach.

W badaniu Sharooni i in. (2023) trzydziestu uczestników przebywało w temperaturze 19 i 28,8 stopnia Celsjusza. W trakcie spoczynku i zadania Stroopa rejestrowano szesnastokanałowy sygnał fNIRS z PFC. Zmiany hemodynamiczne korelowały ze wskaźnikami percepcji termicznej, a model regresji logistycznej pozwalał rozróżnić komfort i dyskomfort cieplny. To ważny krok w stronę neurofizjologicznych wskaźników komfortu.

Równolegle rozwija się nurt badań nad światłem. Zespół stosujący podejście SPA-fNIRS, czyli fNIRS uzupełniony o pomiar fizjologii systemowej, analizował zmiany zależne od barwy światła podczas zadania fluencji słownej oraz reakcje mózgowe, systemowe i behawioralne na kolorowe światło. Inne badanie opisuje wpływ oświetlenia na funkcje poznawcze w zadaniu Stroopa. Zaletą tego podejścia jest jednoczesna rejestracja fizjologii systemowej, co ogranicza ryzyko błędnej interpretacji zmian hemodynamicznych.

Obciążenie poznawcze i efektywność pracy biurowej

Najbardziej dojrzałą częścią literatury jest pomiar obciążenia umysłowego. Causse i in. (2017) pokazali, że fNIRS w PFC pozwala ilościowo opisać obciążenie i efektywność neuronalną, czyli relację między wynikiem zadania a kosztem hemodynamicznym. Midha, Maior, Wilson i Sharples (2021) przenieśli ten paradygmat na realistyczne zadania biurowe, a kolejne prace obejmują pomiar obciążenia przy wielozadaniowości z użyciem mobilnego fNIRS.

Dla neuroarchitektury jest to narzędzie gotowe do użycia. Jeżeli przestrzeń biurowa, czyli hałas, układ stanowisk albo widok z okna, zwiększa koszt poznawczy przy tym samym wyniku zadania, fNIRS wykryje to wcześniej niż wskaźniki wydajności. Tradycyjne badania hałasu w biurach otwartych, na przykład Jahncke i in. (2011), opierały się na wynikach behawioralnych i kwestionariuszach. Uzupełnienie ich o pomiar hemodynamiczny jest jednym z najbardziej oczywistych kierunków rozwoju.

Przestrzeń miejska i mobilne fNIRS

Mobilność metody umożliwia badania w ruchu. Praca Pleasant walking environments wskazuje, że przyjemne otoczenie spaceru wiąże się z lepszym doświadczeniem emocjonalnym i niższą aktywacją mózgową. Wcześniejszy pilotaż porównujący sceny miejskie i ogrodowe oraz badanie pamięci prospektywnej podczas chodzenia po rzeczywistej ulicy pokazują, że pomiar w terenie jest wykonalny, choć wymagający.

Forma przestrzeni, czyli luka, którą fNIRS dopiero wypełnia

Klasyczne badania formy architektonicznej, takie jak wpływ wysokości sufitu i stopnia zamknięcia przestrzeni (Vartanian i in., 2015), prowadzono w fMRI. Nowsze prace w rzeczywistości wirtualnej, na przykład nad kolorem i wysokością sufitu w przestrzeniach edukacyjnych, wykorzystują głównie EEG. Badań fNIRS nad parametrami formy, czyli proporcjami, krzywizną, otwarciami i sekwencjami przestrzennymi, jest wciąż niewiele. To wyraźna luka i zarazem szansa, bo rzeczywistość wirtualna połączona z fNIRS daje pełną kontrolę bodźca przy zachowanej swobodzie ruchu głowy.

Hyperscanning, czyli przestrzeń do współpracy

Osobnym kierunkiem jest hyperscanning, czyli jednoczesny pomiar fNIRS u dwóch lub więcej osób. Metaanaliza w eNeuro potwierdza, że współpraca wiąże się z synchronizacją międzymózgową w korze przedczołowej i skroniowo-ciemieniowej. Badania zespołowego podejmowania decyzji oraz wspólnego rozwiązywania problemów przestrzennych pokazują potencjał tej metody.

Brakuje natomiast badań, w których zmienną niezależną byłaby sama przestrzeń: układ stołu, wielkość sali, akustyka albo strefa projektowa w porównaniu z salą konferencyjną. Dla projektantów biur pytanie o to, czy dana przestrzeń wspiera synchronizację zespołu, może okazać się równie ważne jak pytanie o komfort pojedynczej osoby.

Refleksja metodologiczna: co ogranicza wnioskowanie

Szybki rozwój dziedziny nie powinien przesłaniać jej słabości.

• Odwrotne wnioskowanie. Spadek HbO w PFC bywa interpretowany jako relaksacja. Może jednak oznaczać również mniejsze zaangażowanie, nudę albo inną strategię wykonania zadania. Interpretacja wymaga zbieżnych miar behawioralnych i autonomicznych.
• Fizjologia systemowa. Przepływ skórny, oddech i ciśnienie krwi zmieniają sygnał fNIRS niezależnie od aktywności neuronalnej. Standardem powinny być kanały krótkiej separacji oraz rejestracja fizjologii, zgodnie z Best practices for fNIRS publications.
• Heterogeniczność analiz. Wybór filtrów i modeli istotnie zmienia wyniki, co pokazali Pinti i in. (2019). Porównywanie badań bez wspólnego potoku przetwarzania jest więc ryzykowne.
• Ograniczone pokrycie. Większość badań architektonicznych rejestruje wyłącznie PFC, tymczasem przetwarzanie sceny i nawigacja angażują także sieci tylne, w tym obszary ciemieniowe i potyliczne.
• Małe próby i bodźce o niskiej trafności. Wiele prac to pilotaże na kilkunastu do kilkudziesięciu studentach oglądających zdjęcia, zamiast przebywających w przestrzeni.

Perspektywy: multimodalność i dynamika sygnału

Z przeglądu wychodzą trzy kierunki, które mogą przesunąć fNIRS w neuroarchitekturze od pilotaży do wiedzy projektowej.

Pierwszy to integracja multimodalna. Połączenie fNIRS z okulografią, EDA i HRV pozwala powiązać to, na co człowiek patrzy, z kosztem poznawczym i pobudzeniem. Przykładem jest badanie Jeong i Kim (2025), łączące fNIRS i okulografię w percepcji obrazów krajobrazowych, gdzie aktywacja kory oczodołowo-czołowej silnie korelowała z ocenami emocjonalnymi. W architekturze podobny układ pozwala sprawdzić, czy przestrzeń o czytelnych afordancjach obniża koszt poznawczy przy zachowanej swobodnej eksploracji wzrokowej.

Dobór okulografu nie jest tu obojętny i w neuroarchitekturze rozstrzyga go warunek pomiaru, a nie sama specyfikacja. Do fNIRS pasuje przede wszystkim okulograf mobilny, bo obie metody znoszą ruch i obie dają się wynieść do prawdziwego wnętrza. Pupil Labs Neon nie wymaga kalibracji i rejestruje 200 Hz z kamer oczu przez cztery godziny, więc uczestnik chodzi po budynku zamiast siedzieć przed ekranem. Przy badaniu przestrzeni to nie jest wygoda, tylko warunek trafności: jeżeli posadzimy człowieka przed monitorem, usuniemy dokładnie tę zmienną, o którą pytamy.

Okulograf stacjonarny zostaje wariantem węższym, sensownym wtedy, gdy bodźcem jest ekran: rendery, plany, zdjęcia wnętrz albo scena w rzeczywistości wirtualnej. Wtedy przemawia za nim dokładność. EyeLogic Lite podaje poniżej 0,5 stopnia przy 120 Hz, wobec 1,8 stopnia bez kalibracji przy Neonie. Cena jest jednak wysoka: stałe położenie głowy, ekran zamiast przestrzeni i utrata tego, co w badaniu architektury najtrudniej odtworzyć.

Drugi to przejście od amplitud do dynamiki. Średnia zmiana HbO jest miarą grubą. Analizy złożoności, takie jak DFA, wykładnik Hursta czy wielofraktalna analiza DFA sygnału fNIRS, opisują strukturę czasową sygnału. Mogą więc uchwycić różnicę między przestrzenią, która wycisza, a przestrzenią, która podtrzymuje elastyczną zmienność aktywności. To podejście wpisuje się w ramy poznania ucieleśnionego i przetwarzania predykcyjnego.

Trzeci to badania terenowe w rzeczywistych biurach, szkołach i szpitalach. Rzeczywistość wirtualna daje kontrolę, ale ostatecznym testem jest budynek. Rozwój lekkich systemów i standaryzacja przetwarzania czynią takie badania coraz bardziej realnymi.

Podsumowanie

fNIRS w neuroarchitekturze przeszedł drogę od pojedynczych pomiarów relaksacji przy kontakcie z drewnem i roślinami do badań multimodalnych w rzeczywistości wirtualnej i w terenie. Najmocniejsze dowody dotyczą dziś obciążenia poznawczego, komfortu termicznego i zróżnicowanego wpływu zieleni. Najsłabiej zbadana pozostaje forma architektoniczna oraz przestrzeń współpracy. Żeby wyniki mogły realnie zasilać projektowanie, potrzebne są większe próby, standaryzowane przetwarzanie sygnału, kontrola fizjologii systemowej oraz połączenie fNIRS z okulografią i miarami autonomicznymi.

Literatura i źródła

1. Tawil, N., Kühn, S. (2024). The Built Environment and the Brain: Review of Emerging Methods to Investigate the Impact of Viewing Architectural Design. Environmental Neuroscience, Springer.
2. Ramirez-Chavez, K. L., Curtin, A., Maldonado Osorio, F., Jushchyshyn, N., Suri, R., Ayaz, H. (2026). Distinct prefrontal, autonomic, and subjective responses to built, ornamental, and natural virtual environments. Building and Environment, 304.
3. Sharooni, A., Maerefat, M., Zolfaghari, S. A., Dadgostar, M. (2023). A feasibility study on using fNIRS brain signals to recognize personal thermal sensation and thermal comfort conditions. Journal of Exposure Science and Environmental Epidemiology.
4. Park, S. A., Song, C., Oh, Y. A., Miyazaki, Y., Son, K. C. (2017). Comparison of Physiological and Psychological Relaxation Using Measurements of Heart Rate Variability, Prefrontal Cortex Activity, and Subjective Indexes after Completing Tasks with and without Foliage Plants. IJERPH, 14(9), 1087.
5. Ikei, H., Song, C., Miyazaki, Y. (2017). Physiological effects of wood on humans: a review. Journal of Wood Science.
6. Ikei, H., Song, C., Miyazaki, Y. (2017). Physiological Effects of Touching Wood. IJERPH.
7. Causse, M., Chua, Z., Peysakhovich, V., Del Campo, N., Matton, N. (2017). Mental workload and neural efficiency quantified in the prefrontal cortex using fNIRS. Scientific Reports, 7.
8. Midha, S., Maior, H. A., Wilson, M. L., Sharples, S. (2021). Measuring Mental Workload Variations in Office Work Tasks using fNIRS. International Journal of Human-Computer Studies.
9. Measuring cognitive load in multitasking using mobile fNIRS (2025).
10. Color-dependent changes in humans during a verbal fluency task under colored light exposure assessed by SPA-fNIRS. Scientific Reports (2021).
11. Cerebral, systemic physiological and behavioral responses to colored light exposure during a cognitive task: A SPA-fNIRS study (2024).
12. Effect of Light on Cognitive Function During a Stroop Task Using Functional Near-Infrared Spectroscopy (2022).
13. Color matters: Investigating stress recovery in VR-simulated interior environments using fNIRS and anxiety measures. Building and Environment (2025).
14. Pleasant walking environments enhance emotional experiences and reduce brain activation: an application of fNIRS in urban studies. Cities (2025).
15. Yu i in. (2017). Prefrontal cortical activation while viewing urban and garden scenes: A pilot fNIRS study. IEEE EMBC.
16. Prefrontal cortical activation associated with prospective memory while walking around a real-world street environment. NeuroImage (2022).
17. Vartanian, O. i in. (2015). Architectural design and the brain: Effects of ceiling height and perceived enclosure on beauty judgments and approach-avoidance decisions. Journal of Environmental Psychology.
18. Kim, S., Kim, N. (2025). Neurophysiological and psychological effects of color and ceiling height in learning spaces. Building and Environment.
19. Cooperative Behavior Evokes Interbrain Synchrony in the Prefrontal and Temporoparietal Cortex: A Systematic Review and Meta-Analysis of fNIRS Hyperscanning Studies. eNeuro (2022).
20. Interbrain Synchrony of Team Collaborative Decision-Making: An fNIRS Hyperscanning Study.
21. Neural-Discursive Dynamics in Collaborative Spatial Problem Solving: Evidence from fNIRS Hyperscanning and Accountable Talk. Behavioral Sciences.
22. Jeong, H., Kim, S. (2025). Attentional responses to the color exposure sequence of landscape paintings: evidence from fNIRS and eye-tracking. Frontiers in Human Neuroscience.
23. Yücel, M. A. i in. (2021). Best practices for fNIRS publications. Neurophotonics, 8(1).
24. Pinti, P. i in. (2019). Current Status and Issues Regarding Pre-processing of fNIRS Neuroimaging Data. Frontiers in Human Neuroscience.
25. Pinti, P. i in. (2020). The present and future use of functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) for cognitive neuroscience. Annals of the New York Academy of Sciences.
26. Differentiation of task complexity in long-term memory retrieval using multifractal detrended fluctuation analysis of fNIRS recordings.
27. Jahncke, H. i in. (2011). Open-plan office noise: Cognitive performance and restoration. Journal of Environmental Psychology.