ToMCAT 数据集

基于摘要分析。该研究面向团队协作中的认知、行为与生理过程，介绍 Theory of Mind-based Cognitive Architecture for Teams（ToMCAT）项目采集的多模态数据集：40 个三人团队在基于 Minecraft 的测试环境中执行模拟城市搜救（SAR）任务。核心贡献是将神经生理、交互行为和任务表现数据进行时间同步，并提供去标识化数据的首批公开发布。 数据模态包括 fNIRS、EEG、皮肤电、心率、眼动、面部图像、带自动语音识别（ASR）转录的口语对话音频、游戏截图、游戏过程与表现数据，以及人口统计资料和自评问卷。每个团队最多经历六个连续阶段：三项行为任务、一次任务训练及两次协作搜救任务；摘要未说明各团队实际完成情况及各模态的有效记录覆盖率。 作者将团队合作、协调、计划识别、情感计算、生理联动、同步及对话理解列为数据集可支持的研究方向，并表示提供了展示其用途的初步分析，但摘要未给出分析方法、对照或量化结果。该工作的主要贡献是团队交互场景下的数据资源，不是已验证的 BCI 解码算法或闭环系统。 复用前需核对首批公开数据实际包含的模态与访问条件、EEG 与 fNIRS 的采集配置、同步精度、预处理及伪迹处理、缺失数据与标注定义，以及是否提供按团队、被试或会话划分的评估协议。实验协议、具体分析及统计信息尚未验证，不能据此推断其支持的解码性能或跨被试泛化能力。