使用虚拟现实、计算模型和神经影像学等技术手段研究人类社会交互行为
项目一：人脑中社会交往的计算规则。 作为社会性动物，我们生活在一个复杂的社会中，社会交往在我们的生活中扮演着重要的角色。以往的研究已经发现了许多影响社会交往感知的因素，如空间距离、朝向的方向和姿势等(zhou et al)。我们的大脑如何将这些线索整合起来形成对社会互动的感知呢？我们的研究利用虚拟现实技术在复杂的社交场景中操纵各种社交因素，借此建立人类社交互动场景的计算模型。此外我们还利用核磁公正等神经影像学手段研究大脑区域如何编码这些社会互动的信息。
Zhou, C., Han, M., Liang, Q., Hu, Y. F., & Kuai, S. G. (2019). A social interaction field model accurately identifies static and dynamic social groupings. Nature human behavior, 3(8), 847-855.
项目二：心理物理实验的虚拟现实实验工具。 近年来鉴于虚拟现实的发展，虚拟现实在心理学研究中显示出巨大的潜力。然而由于虚拟现实技术的复杂性，在虚拟现实中创建心理学实验在技术上和实践上都存在挑战。为了方便更多的心理学家使用虚拟现实技术，我们开发了一个虚拟现实实验的工具箱。在这个工具箱中，我们提供了：1）社交场景库；2）虚拟人物数据库；3）虚拟现实实验程序的实例演示。
2009年 中国科学院神经科学研究所博士
2004年 华东师范大学学士（主修心理学，辅修计算机科学第二专业）
2015年至今 华东师范大学心理和认知科学学院教授，视觉认知和虚拟现实应用实验室负责人，博士生导师，紫江青年学者，入选 “双百人才” 计划
2012年－2015年 飞利浦研究院研究人员
2009年－2012年 英国伯明翰大学博士后研究员
- Zhou, C., Miao, M. C., Chen, X. R., Hu, Y. F., Chang, Q., Yan, M. Y., & Kuai, S. G*. (2022). Human-behaviour-based social locomotion model improves the humanization of social robots. Nature Machine Intelligence, 4(11), 1040-1052. (* Corresponding Author).
- Kuai, S. G*., Shan, Z.K.D., Chen, J., Xu, Z.X., Li, J.M., Field, D., &Li., L*. (2020). Integration of motion and form cues for the perception of self-motion in the human brain. Journal of Neuroscience, 40(5), 1120-1132 (* Corresponding Author).
- Zhou, C., Han, M., Liang, Q., Hu, Y. F., & Kuai, S. G*. (2019). A social interaction field model accurately identifies static and dynamic social groupings. Nature human behaviour, 3,847–855 (* Corresponding Author)
- Deng, C. L., Geng, P., Hu, Y. F., & Kuai, S. G*. (2019). Beyond Fitts’s Law: A Three-Phase Model Predicts Movement Time to Position an Object in an Immersive 3D Virtual Environment. Human factors, 0018720819831517(* Corresponding Author)
- Kuai, S. G.＊, Zhang, J. Y.＊, Klein, S. A., Levi, D. M., & Yu, C. (2005). The essential role of stimulus temporal patterning in enabling perceptual learning. Nature Neuroscience, 8(11), 1497-1499. (＊Equal contributors)