前言

五月在少数派社区里看到有作者推荐 StressWatch 这个产品，身为心理健康行业从业者，这类产品简直是我的最佳诱捕器：如我的签名，我热衷于下载各种调节情绪，正念冥想类的 APP，但之前接触过的产品往往都不是和监测设备（比如智能手表）结合的，初看到压力监测四个字，我还有点怀疑：真的能监测压力吗？

之后，恰好在一个项目里深入接触了 HRV 这个指标，因此有机会看了些 HRV 的文献，也算是深度地了解了这个产品及背后的使用逻辑。

另一方面， StressWatch 的使用体验确实不错，五月底我就想写一些自己的使用感受和由此引发的思考，然而憋了半天直到开发者都来这里发文章了，我才新建文档......

这篇文章（略长）会从介绍 StressWatch 类压力监测产品和 HRV 心率变异性的原理开始，并分享一些使用 StressWatch 的感受，以及由这类产品引发的对日常压力管理的一些思考。

StressWatch 和 HRV 概览

StressWatch 是一款压力监测产品，官方的介绍是：

这是一款通过苹果手表 HRV 心率变异性和静息心率等数据，帮助用户理解当前身体疲劳和心理压力程度，及时提醒压力状态，帮助用户更好地感知、管理与应对压力的产品。

考虑到目前 HRV （中文为心率变异性，下文统一用 HRV）还不是一个特别大众化的概念，这里有必要展开讲讲压力监测产品的原理。

HRV 能够成为压力指标，与身体内部的压力反应直接相关，之前我有专门写一篇文章来介绍压力反应（对……是为了写这一篇而铺垫的，铺垫完了却再也没写 😬）。

当人感知到外界的压力源或压力事件时，身体内部会出现一系列变化，主要是植物神经系统——交感神经和副交感神经——的活动变化。

具体来说，压力来临时，交感神经活跃，带动了一系列压力/应激反应，以应对压力事件；压力结束后，副交感神经活跃，平息交感神经带来的一系列压力反应，让身体恢复至正常平静的状态。

植物神经的一系列活动，会直接影响到心跳的速率和跳动的模式，而这种模式恰好可以通过 HRV 这个指标体现出来。

如果你有一点统计学的基础，应该知道我们会从集中趋势和离散趋势两个角度来分析一组数据，集中趋势表明数据整体的状态和趋势，最常用的指标是平均值；离散趋势表明数据之间的差异性和变异性，差异性越大，数据越分散，距离均值越远，最常用的指标是方差/标准差。

在心率数据中，均值即平均心率（mean RR），健康人心率一般是一分钟 60～100次，也就是常说的 BPM （Beats per minute）。

方差/标准差即心率变异性 HRV（heart rate variability，variability 即变异，离散趋势的意义），反映了心脏一次一次心跳之间的差异性。

这里有一个反常识的地方是，心跳其实不是规律跳动的，每次心跳之间都有些许差异，交感神经和副交感神经会相互博弈，共同影响心跳之间的差异性¹。

压力反应下，交感神经起主要作用，使得心率更「整齐」、心率之间的变异性更低，即 HRV 更低；压力反应结束后，副交感神经的作用是心率波动更大，更不整齐，即 HRV 更高。

因而，HRV 数值的高低变化就能够间接反映压力大小。HRV 是目前公认的成熟稳定的度量压力的客观指标²。

具体来说，HRV 如何指示压力？

了解了原理之后，StressWatch 这类压力监测类产品的逻辑也就变得很简单。

首先，这类产品需要配合 Apple Watch 或其他可以测量心率的传感器使用，下载 APP 后，授权苹果健康的心率等数据权限，由 APP 读取心率的数据，并根据现成的算法来计算 HRV。日常佩戴 Apple Watch 的话，手表会每隔 2～5 个小时自动测量一次，StressWatch 也同步更新数据，并在手表推送测量的结果。

HRV 有很多算法，目前苹果健康内置的算法是 SDNN，StressWatch 内置的是 RMSSD，两个算法同属 HRV 的时域（time domain）方法，此外还有频域（frequency domain），几何方法（geometrical domain）等多种多样的指标，不同的方法区别在变异性定义和测量的方法不同，感兴趣的可以看这个网站的介绍。SDNN 和 RMSSD 是比较常用的两种算法，相对来说，SDNN 会更适合长时间测量场景，比如使用大型仪器进行连续 24h 的心率测量后计算心率变异性，而 RMSSD 更适宜短时间的测量场景，比如持续 1 分钟，5 分钟的测量，因此可穿戴设备上用 RMSSD 算法的较多³。

此外，由于 HRV 是非常个性化的指标，受到个体的年龄、性别、健康状况和心率等多种因素影响。目前还不存在健康和不健康、压力大和压力小的绝对临界数值，换言之，只看某个数据点是无法理解意义的，一般都需要结合个人的基线来理解某次数值，或查看长期的趋势变化。

不同的产品设置的基线会不太一样，比如有产品会用大量健康用户的数据来作为健康范围。StressWatch 采用的是 30 天的 HRV 均值作为基线，来解释某次测量的结果，并给出「状态优秀」（远高于 30 日均值）、「状态正常」（高于 30 日均值）、「注意压力」（有点低于 30 日均值）和「压力过载」（远低于 30 日均值）四个状态标签。

我个人觉得这个方式还是蛮科学的，也是目前国内几款压力监测产品中比较明确地告知压力基线标准的算法的产品，很满足我刨根问底的需求。

始于颜值的认可

作为一个稳定的压力指标，HRV 落地的应用也挺多，但在这之前，我见过和听说过的产品都太过「宏大」，以致于给我留下了「HRV 相关产品是会在上个世纪的老旧办公楼的尽头的那间屋子里放着的东西」的奇怪印象。

比如：

直到下载了 StressWatch 之后才意识到，原来 HRV 可以做成这么轻量、可爱的产品，这也是我对 StressWatch 的初印象——清爽可爱。尤其是占据屏幕上方的压力泡泡形象，可爱到足以做周边的程度（做！周！边！吧！）

后来听开发者的播客，发现这种风格是有意为之：他们看到了很多直给、科技风的国外同类产品，觉得这类产品不应该做得这么硬，应该更温柔、治愈一点，因此还参考了很多女性用户的意见，最终设计出了这样的视觉风格。

我不是偏好数据和报表风格的那种用户，尤其是在心理健康相关和号召好好生活类的产品上，科技感、硬核这样的描述是我不希望体验到的。我更希望它是温情的，因为温情能构筑出一种「好好生活真的挺重要」的氛围感，设计上的用心会让我觉得「嗯，开发者有在花心思让我感觉更好」，也会让我接纳这个产品传递出来的核心价值——量化压力，好好生活。

而之所以觉得「接受这个设定」很重要，是因为在数字健康类产品中，产品的一大难点是提升使用依从性，许多内容很丰富的产品无法留住用户，即便给出了成体系的解决方案，能够按时、长期使用产品的用户也并不多⁴。比如，疫情期间的免费心理健康应用 Covid Coach 获得超 14w 下载，但只有 1.54% 的用户会持续使用两周以上⁵。一些用户会分不清，这是个需要我投入时间精力的重要事业，还是这只是个服务我的工具，后者会更弱化个人投入，因而更难坚持使用下去。

在这个层面，目前国内的几款压力监测 APP 都做到了轻量，审美偏好就见仁见智。总之，温情用心的设计是传递产品价值观的好的途径，让我能够不沉浸于数据中，纠结数据是否准确，而是进入到下一步：理解 HRV 数据传递出的信息。

觉察压力：我正处于压力之中吗？

下载 StressWatch 的那一阵状态特别差，驾照接二连三地挂了（指挂了科二之后也挂了科三），工作也非常不顺利，下载好后在页面看到压力过载的提示，我直接截图发给了正在聊天的朋友：actually my everyday。

发截图虽然是带点「展示我的精神状态」的玩乐态度，但这个结果也有点让我呆住。老实说，我知道自己状态不佳，也知道自己是植物神经比较敏感的人，容易「大惊小怪」地体验到心跳砰砰的感觉。但没想到真的不佳成了这样，皱着眉头的压力泡泡是对状态不加掩饰地承认。

对这个量化的结果，我三分理解，七分不知所措。在最初使用 StressWatch 的一段时间里，每当我猝不及防地看到一个压力过载的推送时，我都会有点不知所措，甚至有一点隐隐的焦虑：啊，又应激了，刚才在干啥来着？

对压力的感知总是会有点滞后性。

比如七月份打算写这篇文章的时候，坐在桌前的我，无意识地吃了一个面包，打开一瓶无糖可乐，起来又坐下数次，并在厨房刷了一水池的碗。洗碗的时候，思路无比清晰，好像我又有话可说了，然而当我加速刷完碗坐回到电脑前，喝了一口又一口可乐，却发现自己还是什么都写不出来。

这样一段时间之后，我终于恍然大悟，深刻地体会，没怎么写过长文的我，初开始写文章的压力。

对大多数的慢性压力事件来说，我们往往在事情进展到一个非常难受的阶段，才会想起来：嚯，给我的压力还真不小呢。而对于注意力更多指向外部，而不是自己内心感受的人来说，这一刻可能到来得更晚，或许直到某天体检被医生提醒「平时别那么大压力」还在恍恍惚惚。

StressWatch 像是个压力提醒助理，全情投入时响起的下课铃，「帮助觉察了压力」是我觉得压力监测类产品最大的价值。有时候它似乎提醒得太多，让人觉得有点「好了好了不要再说了」，比如用 StressWatch 快五个月了，唯一一次每隔两小时稳定监测一次，是在我发烧那一天，导致数据红得很稳定（笑）。但大部分时候，这样提醒的频率还不够，猛冲是我们已经养成的习惯，停下来休息似乎才是反常。

给点习惯养成的时间：不高的使用门槛

自我关爱类的产品大多都有非常真诚的设计动机：希望大家能多多关心自己的情绪和心理状态，好好生活。但这类产品也普遍有个比较大的难点：用户自主使用的动机没那么强，培养使用习惯比较难，以至于产品的效果和价值没办法被用户感知到。

相比较其他需要坚持和付出才能用下去的数字心理健康产品，压力监测产品的自动监测非常好地应对了这个难点，不需要用户额外付出什么特别的努力，产品就能使用起来。

虽然养成对产品的使用习惯虽然对任何软件来说都很重要，但在心理健康类的软件中，这一点尤为重要。

我自己的体验是，除非当下处于一种急需情绪急救（和急需研究竞品）的心态中，大部分时间我都很难坚持使用这类产品。当需求和动机不强时，我很难因为这类产品的「功效」而额外督促自己打开 APP，因为感觉还不错的时候，我只会想要充分停留和维持当下的状态，而不是改变；另一方面，痛苦和不佳的状态直接催生使用这类产品的动机，但痛苦本身又是做任何事情的阻碍。手

机里常年下载着的 Headspace 等冥想和 Reflect 等书写觉知类产品不是工具，更像是收藏。

业内一般用「依从性低」来描述这种情况，即使产品已经帮用户安排好了每天需要做的任务，用户也很难按照要求完成一系列任务。其实这也是好理解的，心理健康类的工具产品往往需要你主动参与到一种新的生活方式中去，破除旧的、不恰当的思维模式，转变入新的思维模式和行为模式，在时间的作用下才能收获崭新的改变。这个过程一定不轻松，很像减肥，以至于有产品会用「心理健身房」来类比心理健康的产品。

我一直觉得时间是改变必备的要素，如果一个工具太复杂，或是学习的成本很高，浅尝辄止的结果就是可能挨不到变化到来的那一刻，越简单，越低的使用门槛，可能促成一个大改变悄无声息地发生。天天接受手表的推送，一部分能够被推送唤醒的人，就可能真的产生应对压力的意识。即便是在看到「压力过载」的推送时能停下来喘口气，也是好的开始。

当然，自动监测也有很多劣势，比如它只是揭开了序幕，描述了问题，但没有给出应对和处理压力的解决方案。不过瑕不掩瑜，解决方案并不缺少，认知上懂得很多道理但做不到的也大有人在。还是那句话，能意识到自己需要减压和关爱自己才是重要的第一步。解决方案像是问题的答案，或许很多时候我们不需要这么多答案，而是意识到问题是问题。

实践减压：形成新的条件反射

我比较慢热，在看到结果不知所措一段时间之后，才慢慢地形成了新的条件反射——告诉自己放轻松别紧张，放缓步调，深呼吸，看看窗外转移注意力，总之，停下来休息一会。

此外，由于目前苹果健康的 HRV 测量频次不可调整，且目前自动监测的间隔时间还比较长，其他时间只能通过手动测量来触发，通过正念功能的「呼吸」模块即可手动测量。

而这也有了意外收获：最初只是想测测现在如何，1 分钟不到就着急想看结果，后来也慢慢养成了顺带做个呼吸放松的习惯。从原理上来讲，调整呼吸节奏，进行呼吸方式是降低压力反应的直接干预手段，也是减压放松领域里很推荐的自助工具，从身体反应上来说，相当于手动开启放松了模式，降低当前的压力应激状态。

不论是告诉自己别紧张，还是在手动监测时顺带做个呼吸放松，这些都是我在觉察到压力之后才慢慢养成的新的条件反射，

条件反射无处不在。如果我们总是边看剧边吃饭，并逐渐形成了看剧看电影都想吃点什么的条件反射；常常在情绪不好时想花点钱抚慰一下内心，形成了情绪性购物的条件反射。那么或许关爱自己、累了停下来休息一下，也是现代社会里一种需要被特意培养的条件反射吧。

我们致力于精进业务，充分利用时间，管理精力，以求不断达成更高的成就，但这个过程中的疲劳和压力是累积的。

我的体验是，全身心投入地上了一天的班，等到下班后再躺平休息的效果，比起番茄时钟或是随时累了随时休息一会这样的方式效果差一点，总会觉得但白天又不会随时监控自己是不是累了。我不太习惯上班的时候也用番茄钟，但压力监测的提醒很好地训练了我「随时休息」的条件反射，虽然现在还只是停留在稍微摸个鱼，换换脑子，之后希望能养成用正念来替代趴桌子上睡觉的习惯。

如何看待压力监测产品

压力监测产品像是减肥时的体重秤和理财中的记账，虽然它们都无法直接改变带来立竿见影的改变，但「看见当下的状态」很重要。也像是你看到就会拢拢头发，整理整理衣服，微笑一下的「生活的镜头」，它们映照出我的状态，点亮我注意力的灯泡，打开正念的开关，让我知道我以怎样的状态活在此刻。

在描述我的使用感受中，我穿插了很多我对压力管理的价值观，比如先觉察压力，再在时间的基础上逐渐主动觉知，理解自己的压力，并慢慢养成给自己减压的习惯，贯彻为生活必备的技能。

综合上面的对设计风格的认可和低门槛，以及长久的轻松使用，压力监测产品成为了我改变的契机。虽然这些变化不是只有这类产品能做到的，任何一个你觉得能戳中你的，坚持用下去的产品或工具都可以慢慢达成这一点。对个人而言，因为什么而出发并不重要，能向前走起来就好。

这也是为什么，使用产品的过程中，我没有太纠结于某个数值结果是否精确，它是否准确地描述了我的感受等细节。准确已经不再是我最获益的地方，我已经获得了它的「引申意义」，能够带着这份觉察，探索更多的改变。

最终：HRV 还有一段路要走

我能快速地接纳 HRV 和压力监测产品，个人感觉很大一部分原因是我相关的背景，而不得不承认的是，HRV 目前还是一个有点理解门槛的概念，比如 HRV 测量压力更贴切的描述是「压力反应」而非心理上的主观「压力感受」。

目前相关的产品也不少，产品想要获得更多用户，在推广时往往就会用更简单理解的概念，比如，心情好坏。虽然 HRV 确实也能通过复杂的模型和深度学习来区分不同情绪状态，但这个过程极为复杂，根据我目前对这些产品的观察，应该还都是做不到的。使用简单的概念等同，能在短时间内获得用户的兴趣，但认真使用的用户会逐渐发觉不对，最直观的体验就是「测得不够准」。

这一点在用户反馈中可以很直白地看出来，用户们常常在争论 HRV 到底是不是心情的好坏。这种对概念的误解，会在很多使用场景下造成迷惑，比如吃了饱饱一顿，或者和朋友喝点酒，或者是畅快淋漓的运动之后，突然收到了一个「压力过载」的提示。这些情境下身体都是需要调动压力反应的，HRV 也往往不高，而在用户这边，此刻明明很爽很开心，看到这样的推送难免觉得破坏气氛，进而觉得不准。

无论对于产品设计者还是用户，正确理解 HRV 能做到的和不能做到的领域，确实需要花时间。StressWatch 在 APP 内和社交媒体上花了很大功夫来做说明，我也比较认同他们的思路：与其用简单但不准确的宣传吸引来大量用户，今后面临用户的质疑和误解，不如先花时间来钻研，既规范自己未来的方向，不至于「走偏」，也教育用户的认知，让能够接受这类产品的用户聚集过来。

而对用户而言，也需要在生活中感受一下这种监测是否能真的融入自己的生活。我个人觉得，理解和认同这一套压力管理的价值观，会比关注压力监测产品准不准确更加重要。事实上，也的确存在一些用户会因为接受压力推送而感到更加焦虑的情况，可以先用免费功能体验一阵，如果压力监测是否能真的给生活带来改变，再为喜欢的产品付费投票也不迟啦。

此外，除了单纯的压力监测，HRV 在睡眠、运动领域也有不少的应用，相对来说是用户更好理解的应用领域，海外也有专注于这些领域的产品。或许为了获得更多用户，开辟新的应用场景也是不错的选择（虽然我更喜欢压力监测的场景）。

最后，希望赶快出周边！

参考文献和资料

[1] Peabody, J. E., Ryznar, R., Ziesmann, M. T., Gillman, L., Ryznar, R. J., & Gillman, L. M. (2023). A Systematic Review of Heart Rate Variability as a Measure of Stress in Medical Professionals. Cureus, 15(1).

[2] 严璘璘, 骆宏, 危静, & 傅根跃. (2018). 心理压力的测量方法及新技术. 应用心理学, 25(1), 32-47.

[3] Shaffer, F., & Ginsberg, J. P. (2017). An overview of heart rate variability metrics and norms. Frontiers in public health, 258.

[4] Torous, J., Bucci, S., Bell, I. H., Kessing, L. V., Faurholt‐Jepsen, M., Whelan, P., ... & Firth, J. (2021). The growing field of digital psychiatry: current evidence and the future of apps, social media, chatbots, and virtual reality. World Psychiatry, 20(3), 318-335.

[5] Jaworski, B. K., Taylor, K., Ramsey, K. M., Heinz, A., Steinmetz, S., Pagano, I., ... & Owen, J. E. (2021). Exploring usage of COVID coach, a public mental health app designed for the COVID-19 pandemic: evaluation of analytics data. Journal of medical Internet research, 23(3), e26559.

StressWatch 官方介绍：为量化压力、觉知身体，我们设计了StressWatch app

我的压力文章：聊聊压力的身体反应：不太有趣但很有用

HRV 各个指标的详细介绍：HRV ANALYSIS METHODS

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