掌握高爾夫球推桿技巧是成功的關鍵，推桿佔一輪比賽中擊球總數的 41%。研究人員正使用如 Mentalab 研究型無線腦波機等行動式腦波（EEG）設備，來深入研究推桿過程中大腦的活動，藉此找出專業級表現與成功推桿相關的神經活動模式。

推桿是高爾夫球運動的關鍵要素。當球位於果嶺（green）上，或剛好停在果嶺前方的邊緣短草區時，球員會使用推桿（putter）將球擊向球洞。

了解推桿技術背後的心理與神經運作機制十分重要。研究指出，一場高爾夫球賽中約有 41% 的擊球是推桿（PGA Tour, 2023），因此推桿表現是決定高爾夫球選手收入的重要因素之一（Alexander & Kern, 2005；Hellstrom, 2009）。

為什麼要用 EEG 來研究高爾夫球推桿表現？

腦波圖（Electroencephalography，EEG）透過捕捉頭皮上的電位變化來測量大腦活動。透過分析這些變化，我們可以找出與專業運動表現相關的大腦處理歷程（Park et al., 2015）。

EEG 使我們能夠在不改變行為的情況下即時測量腦波活動（Kranczioch et al., 2014 ; Ojeda et al., 2014）。事實上，像 Mentalab 研究型無線腦波機這樣的便攜式腦波設備非常輕巧，完全不會干擾推桿姿勢。高爾夫球選手無需背著背包來放置設備，脖子和背上也不需要拖著一堆多餘的線材。

根據具體配置不同，Mentalab 研究型無線腦波機的重量僅有 27–36 公克，並可安裝在舒適的氯丁橡膠（neoprene）帽上，由帽子固定電極的位置。

優異的時間解析度

EEG 非常適合測量與運動表現相關的神經運作機制。

相較於其他腦部影像技術，EEG 能提供更高的時間解析度（毫秒等級），讓我們能夠測量在極短時間內完成的複雜行為；同時，我們還能將 EEG 訊號與運動員自行控制節奏的前置準備程序進行時間鎖定（time-lock）。

這一點非常重要。在執行動作之前，高爾夫球選手會進入一個運動準備階段，也就是擊球前的動作流程；以高爾夫球術語來說，就是「從站位（address）到擊球（contact）」的階段。在這個擊球前準備流程中，由於球員的雙腳保持不動，且動作幅度細微，因此受到的動作偽影（movement artifacts）相對有限。

有人可能會認為，實際的推桿動作本身會造成頭部與眼睛移動，進而產生 EEG 訊號偽影。然而，我們先前的研究以及其他研究均未發現這些動作偽影造成明顯問題或資料遺失。

與高爾夫球推桿表現相關的神經機制

為了探討與高爾夫球推桿背後相關的神經機制，研究人員通常採用功率譜密度分析（power spectral density analysis）和時頻分析（time-frequency analysis）。這些方法使我們能夠研究與特定行為或特定時間點相關的大腦活動變化。

在進行功率譜密度分析與時頻分析時，研究人員通常會根據更廣泛的神經科學及運動科學文獻，事先選定（a priori）特定的頻率範圍。例如，θ 波（4-7 Hz）、α 波（8-12 Hz）和 β 波（15-30 Hz）頻段，以及感覺運動節律（SMR；13-15 Hz）。

準備工作是關鍵

高水準高爾夫球選手的出色表現可能與他們的準備過程有關。

我們的研究顯示，成功的推桿與瞄準時注意力（ θ 波）的提高有關，以及在準備階段時， β 波和 SMR 頻率會更大幅度且更早出現抑制有關。

成功的推桿與準備階段不同的神經活動有關。

在成功推桿時，β 波和 SMR 頻率在觸球前 2000 毫秒至 1000 毫秒達到最大值。

β 頻率的降低可能表示，專業選手會將更多的大腦資源投入到推桿動作的反應程序中（Cooke等人，2014）。也就是說，他們可能會在準備階段就主動地規劃擊球方向和力度（Neubauer和Fink，2009；Pfurtscheller，1992）。

我們也發現，成功推桿與 C4 電極位置的 alpha 頻段相對功率（relative power，%）相較於基準值有所增加。這個變化發生在球桿接觸球前 1000 毫秒至 500 毫秒。

C4 處相對 alpha 功率的變化與動作控制能力提升有關（Cheron 等人，2016）。這表示在成功推桿過程中，左手和左手臂可能出現功能性抑制（functional inhibition）（Klimesch 等人，2007）。

高爾夫球推桿時，左臂和左手被認為會影響推桿桿面的方向，並有助於在擊球瞬間保持推桿桿面方正。

不一致之處：挑戰依然存在

現有相關文獻中的研究結果仍存在不一致之處。

目前尚不清楚 alpha 功率的增加或減少是否與高爾夫球推桿的成功表現有關（Babiloni 等人，2008；Baumeister 等人，2008；Cooke 等人，2014），甚至也不確定 alpha 功率的變化是否與推桿表現本身存在關聯（Cooke 等人，2015）。

這凸顯了基準 α 波功率與後續認知-動作（cognitive-motor）歷程之間的複雜關係。

這也說明了方法論上的挑戰，這些挑戰對頂尖選手來說尤其嚴峻。這些挑戰包括球洞大小的變化，以及使用「標準化推桿」的困難度（Babiloni 等人，2008；Cooke 等人，2014）。

如果任務發生變化，高爾夫球選手可能會對任務感到不熟悉，進而引發感覺資訊與回饋的改變。

各項研究在電極數量、記錄設備以及分析方法（包括濾波和基準值設定）的選擇上也存在著不一致。這些因素都會影響結果的可再現性。

為什麼 Mentalab 腦波機可能是一種解決方案？

透過允許高爾夫球選手在 ZEN Greenstage 上使用自己的推桿，並採用 Mentalab 研究型無線腦波機的標準化實驗流程，我們希望建立一套可控的實驗設計，同時能真實呈現實際競賽中的推桿情境。

如果我們想要研究競技高爾夫球的心理機制，那麼能夠真實呈現這樣的環境是不可或缺的。

在典型的任務實驗設計中，高爾夫球選手需要從不同的位置完成推桿。若要成功完成推桿，球員必須根據每個位置的不同進行調整。

為了準確捕捉這個適應過程，必須允許高爾夫球選手完成完整的擊球前準備動作，這可能需要長達 40 秒的時間。他們必須有機會在每次推桿前透過觀察果嶺來尋找環境中的知覺資訊。

Mentalab 腦波機的體積很小，不會干擾高爾夫球選手的準備。

目前的研究設計往往較缺乏真實代表性。在這些研究中，高爾夫球選手通常需要進行大量重複性的推桿，而且往往都從同一個位置擊球。最終，這會導致更短的賽前準備流程——受試者通常不會在每次推桿之間移動雙腳，也較少觀察果嶺。換句話說，他們不需要考量環境的變化，也不需要持續觀察並判讀果嶺。

先前，我們比較了採用代表性任務設計和非代表性任務設計的研究結果。我們發現，任務越接近真實情境，研究結果就越準確。

未來展望

研究神經活動或許能深入了解知覺和動作背後的歷程（Wilson等人，2016）。更進一步來說，我們或許能夠藉此了解有關專業級運動員所採用之提升表現策略行為和神經機制的資訊（Gonzalez等人，2017）。

更重要的是，我們目前仍需要進行長期 EEG 研究（longitudinal EEG studies），以探索推桿專業技能的發展過程（Park et al., 2015）。在完成這類研究之前，我們仍無法準確地為教練、運動專業人員及高爾夫球選手提供有效的指導。

Mentalab 或許能有所幫助

我們從穿戴 Mentalab 研究型無線腦波機的高爾夫球選手那裡收到的正面回饋，凸顯了系統的舒適性以及對運動表現極小的干擾。系統本身的佩戴舒適性和快速的設定時間，意味著未來收集長期數據將更具可行性。

此外，我們還可以先使用 32 頻道系統進行一次完整測量，以建立基準值，之後再使用 8 頻道系統進行後續追蹤。我們對於未來能夠蒐集更多此類研究資料，並將研究成果應用於實務工作，感到非常期待。

References

• Alexander, D. L., & Kern, W. (2005). Drive for Show and Putt for Dough?: An Analysis of the Earnings of PGA Tour Golfers. Journal of sports economics, 6(1), 46-60. https://doi.org/10.1177/1527002503260797
• Babiloni, C., Del Percio, C., Lacoboni, M., Infarinato, F., Lizio, R., Marzano, N., . . . Eusebi, F. (2008). Golf putt outcomes are predicted by sensorimotor cerebral EEG rhythms. Journal of Physiology-London, 586(1), 131-139. https://doi.org/10.1113/jphysiol.2007.141630
• Baumeister, J., Reinecke, K., Liesen, H., & Weiss, M. (2008). Cortical activity of skilled performance in a complex sports related motor task. European Journal of Applied Physiology, 104(4), 625-631. https://doi.org/10.1007/s00421-008-0811-x
• Cheron, G., Petit, G., Cheron, J., Leroy, A., Cebolla, A., Cevallos, C., . . . Dan, B. (2016). Brain Oscillations in Sport: Toward EEG Biomarkers of Performance. Frontiers in Psychology, 7, Article 246. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.00246
• Cooke, A., Gallicchio, G., Kavussanu, M., Willoughby, A., McIntyre, D., & Ring, C. (2015). Premovement high-alpha power is modulated by previous movement errors: Indirect evidence to endorse high-alpha power as a marker of resource allocation during motor programming. Psychophysiol, 52(7), 977-981. https://doi.org/10.1111/psyp.12414
• Cooke, A., Kavussanu, M., Gallicchio, G., Willoughby, A., McIntyre, D., & Ring, C. (2014). Preparation for action: Psychophysiological activity preceding a motor skill as a function of expertise, performance outcome, and psychological pressure. Psychophysiol, 51(4), 374-384. https://doi.org/10.1111/psyp.12182
• Gonzalez, C. C., Causer, J., Miall, R. C., Grey, M. J., Humphreys, G., & Williams, A. M. (2017). Identifying the causal mechanisms of the quiet eye. European Journal of Sport Science, 17(1), 74-84. https://doi.org/10.1080/17461391.2015.1075595
• Hellstrom, J. (2009). Competitive Elite Golf: A Review of the Relationships between Playing Results, Technique and Physique. Sports Med, 39(9), 723-741. https://doi.org/10.2165/11315200-000000000-00000
• Klimesch, W., Sauseng, P., & Hanslmayr, S. (2007). EEG alpha oscillations: The inhibition-timing hypothesis. Brain Research Reviews, 53(1), 63-88. https://doi.org/10.1016/j.brainresrev.2006.06.003
• Kranczioch, C., Zich, C., Schierholz, I., & Sterr, A. (2014). Mobile EEG and its potential to promote the theory and application of imagery-based motor rehabilitation: Towards mobile EEG. International journal of psychophysiology, 91(1), 10-15.
• Neubauer, A. C., & Fink, A. (2009). Intelligence and neural efficiency: Measures of brain activation versus measures of functional connectivity in the brain. Intelligence (Norwood), 37(2), 223-229. https://doi.org/10.1016/j.intell.2008.10.008
• Ojeda, A., Bigdely-Shamlo, N., & Makeig, S. (2014). MoBILAB: an open source toolbox for analysis and visualization of mobile brain/body imaging data. Front Hum Neurosci, 8, 121-121. https://doi.org/10.3389/fnhum.2014.00121
• Park, J. L., Fairweather, M. M., & Donaldson, D. I. (2015). Making the case for mobile cognition: EEG and sports performance. Neurosci Biobehav Rev, 52, 117-130. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2015.02.014
• Pfurtscheller, G. (1992). EVENT-RELATED SYNCHRONIZATION (ERS) – AN ELECTROPHYSIOLOGICAL CORRELATE OF CORTICAL AREAS AT REST. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 83(1), 62-69. https://doi.org/10.1016/0013-4694(92)90133-3
• Wilson, M, Wood, G,  Vine, S. (2016). Say it quietly, but we still do not know how Quiet Eye training works – comment on Vickers. Current Issues in Sport Science, 1. https://doi.org/10.15203/CISS_2016.117

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