Name: طرق لاختبار البصرية الاهتمام اون لاين (فيديو) | JoVE Journal
Uploaded: 2015-02-19T14:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 44 s
Description: تعلم طرق جمع البيانات عبر الإنترنت لمهام الانتباه البصري باستخدام تطبيق ويب. يضمن المعايرة الدقيقة للشاشة عرض المحفزات بدقة وموثوقية النتائج.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

ليس لدى المؤلفين ما يكشفون عنه.

وتمت الموافقة على البروتوكول من قبل مجلس المراجعة المؤسسية في جامعة ويسكونسن-ماديسون. وقد كتب الخطوات التالية كدليل للمبرمجين لتكرار عملية آلية لتطبيق الويب وصفها. 1. تسجيل الدخول مشارك <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> إرشاد المشاركين لاستخدام الكمبيوتر المزودة بالانترنت وانتقل إلى تطبيق الويب باستخدام متصفح متوافق HTML5: <a href="http://brainandlearning.org/jove" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove</a> . يكون المشارك الجلوس في غرفة هادئة خالية من الانحرافات، ومع الكمبيوتر على ارتفاع مريح. ملاحظة: بما أن التجربة بأكملها استضافت على الانترنت، والمهام ويمكن أيضا أن يؤديها عن بعد دون وجود مساعد باحث. يتم تضمين كافة التعليمات للمشارك في تطبيق ويب. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> لديها مدخلات المشاركين معرف فريد من شأنها أن تكون مرتبطة مع البيانات التي تم جمعها وتخزينها في databas الخليةه. يكون المشارك إعادة استخدام هذا ID إذا لم يتم الانتهاء من المهام على الانترنت في غضون الدورة نفسها. قبل الدخول، الحصول على موافقة من المشاركين عبر استمارة الموافقة مرتبطة على الصفحة. ملاحظة: يتم حفظ التقدم أحد المشاركين بعد كل مهمة من أجل إتاحة الفرصة لإتمام المهام 2 في أوقات منفصلة إذا لزم الأمر. إرشاد المشاركين دائما استخدام نفس معرف من أجل البدء حيث غادر مرة واحدة. </li></ol> 2. معايرة الشاشة ملاحظة: تطبيق ويب أدلة المشارك من خلال الخطوات الثلاثة المبينة في صفحة المعايرة في: <a href="http://brainandlearning.org/jove/Calibration" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove/Calibration</a> . <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> اسأل المشاركين لإدخال حجم قطري من الشاشة في بوصة في مربع النص المسمى. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> ومع ذلك، إذا المشارك لا يعرف هذه المعلومات، يكون المشارك العثور على قرص مضغوط أو بطاقة الائتمان ككائن المعايرة ( <strاونج&gt; الشكل 1). عندما يتم اختيار واحد، مطالبة المشاركين لوضع الكائن ضد الشاشة ومواءمتها مع صورة تمثيلية من وجوه المعروضة على الشاشة. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> مطالبة المشاركين لضبط حجم الصورة المعروضة على الشاشة لتتناسب مع حجم الكائن المادي. وبناء على قياسات لنزع السلاح المادي (قطر 4.7 &quot;) أو بطاقة الائتمان (عرض 3.2&quot;)، بالإضافة إلى حجم بكسل من الصورة التمثيلية، وتحديد نسبة بكسل إلى بوصة للشاشة. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> استرداد بكسل القرار من جهاز العرض عن طريق screen.width وscreen.height خصائص جافا سكريبت ثم لحساب حجم قطري من الشاشة في بكسل. هذا مع العلم قيمة ونسبة التقديرات السابقة بكسل إلى بوصة (راجع الخطوة 2.1.2)، وتحويل حجم قطري إلى بوصة. يكون المشارك تأكيد هذه القيمة من خلال مربع حوار. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> مطالبة المشاركين لضبط مشرقا الشاشةإعدادات tness حتى جميع نطاقات 12 في التدرج الأسود إلى الأبيض المعروضة على الشاشة يمكن تمييزها بوضوح. سطوع الضوابط تحديد تختلف من جهاز الكمبيوتر. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> اسأل المشاركين على الجلوس تجارية بحتة بعيدا عن الشاشة في وضع مريح ثم قم بتعيين نافذة المتصفح إلى وضع ملء الشاشة. يجب أن يكون نافذة المتصفح في وضع ملء الشاشة لتحقيق أقصى قدر من المساحة المرئية التي تستخدمها المهام وإزالة أي الانحرافات البصرية، مثل شريط أدوات المتصفح وأشرطة المهام سطح المكتب. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> معرفة دقة الشاشة المشارك وحجم قطري من الشاشة، استخدم تطبيق ويب لحساب تلقائيا قيمة التحويل بكسل / درجة، استنادا إلى مسافة العرض 50 سم. تغيير حجم أبعاد المحفزات في المهام باستخدام هذه القيمة. جميع الأبعاد الزاوية البصرية الواردة أدناه تستند إلى هذا يفترض متوسط ​​قيمة المسافة من الشاشة. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> مرة واحدة معايرة كاملة، اطلب من المشاركين لاستكمال describ مهمتينإد أدناه. اختيار النظام من المهام أو تعيين عشوائيا في النظام عن طريق تطبيق ويب. </li></ol> 3. كائن متعددة تتبع المهام (MOT) - الشكل 2 <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تقديم وتعريف المشاركين مع المحفزات MOT من خلال البرنامج التعليمي التوجيه الذاتي، وينظر في: <a href="http://brainandlearning.org/jove/MOT/practice.php" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove/MOT/practice.php</a> . اسأل المشاركين لقراءة خطوة بخطوة تعليمات التي تظهر كيف ستعمل المحاكمات. بمجرد انتهاء المشارك قراءة الإرشادات، مطالبة المشاركين للذهاب من خلال التجارب الممارسة. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> الإعداد المحفزات الممارسة تتكون من 8 نقاط في 0.8 درجة مع سرعة حركة من 2 ° / ثانية. استخدام requestAnimationFrame API HTML5 لتحسين الرسوم المتحركة المتصفح في معدل الإطار من 60 هرتز من أجل السيطرة على هذه الحركة التحفيز. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> ضمان النقاط تتحرك ضمن حدود دائرة من 2 درجة الانحراف وCIRCلو لم أكبر من ارتفاع الشاشة المشارك، من دون تعليمات تحجب. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تعيين النقاط على التحرك في مسار عشوائي، حيث في كل إطار نقطة لديه فرصة 60٪ من تغيير الاتجاه من خلال زاوية أقصاها 0.2 درجة. إذا يصطدم نقطة مع نقطة أخرى أو حدود شعاعي الداخلية أو الخارجية، حرك نقطة في الاتجاه المعاكس. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> مطالبة المشاركين لتتبع النقاط الزرقاء (تتراوح بين 1 و 2 نقطة في ممارسة محاكمة)، مع النقاط الصفراء تعمل كما distractors. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> بعد 2 ثانية، وتغيير النقاط الزرقاء إلى النقاط الصفراء وتستمر لنقلها بين النقاط الصفراء الأصلية لمدة 4 ثانية أخرى. في نهاية كل محاكمة، ووقف النقاط وتسليط الضوء على واحدة. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> مطالبة المشاركين للرد عن طريق الضغط على مفتاح ما إذا كانت نقطة الضوء على نقطة مجنزرة أو نقطة للانتباه. وبعد ذلك، مطالبة المشاركين إلى الضغط على شريط المسافة لمواصلة على المحاكمة المقبلة. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> بعد 3 محاكمات صحيحة متتالية، أو بحد أقصى 6 المحاكمات، مولقد المشارك على مهمة الكاملة. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> بدء مهمة MOT الكاملة للمشارك. مثال على مهمة ويمكن الاطلاع على: <a href="http://brainandlearning.org/jove/MOT" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove/MOT</a> . <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> الإعداد المهمة كاملة مع 16 النقاط التي تتحرك في 5 ° / ثانية في الفضاء بين 2 درجة الانحراف و 10 درجة الانحراف. إذا الشاشة المشارك لا يمكن أن يصلح دائرة من 10 درجة الانحراف، واستخدام الحد الأقصى لحجم يمكن أن تحتوي الشاشة بدلا من ذلك. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> يكون المشارك إكمال ما مجموعه 45 محاكمات: خليط من 5 تتكونان من 1 نقطة مجنزرة و 10 محاكمات يتألف كل منها من 2-5 تعقب النقاط. تتناسب مع جميع المعلمات الأخرى إلى محاكمات الممارسة (انظر الخطوات 3.1.3 - 3.1.6). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تسجيل الاستجابة وزمن الاستجابة المشارك مرة واحدة يتم تمييز نقطة. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> لكل 15 المحاكمات، أقترح استراحة للمشارك. في هذه الاعفاءات، وعرض مشارك7؛ ق الأداء (في المئة من المحاكمات الصحيحة) داخل الكتلة على الشاشة. </li></ol></li></ol> 4. الانتقال من مهمة واحدة إلى أخرى (خطوة اختيارية) <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> السماح للمشارك أن تأخذ استراحة بين المهمتين. ومع ذلك، كرر الخطوات من 1 و 2 إذا لم يتم الانتهاء من المهام خلال الدورة تسجيل الدخول نفسها. </li></ol> 5. الميدان الرائع من مشاهدة العمل (UFOV) - الشكل (3) <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تقديم وتعريف المشاركين مع المحفزات UFOV من خلال البرنامج التعليمي التوجيه الذاتي، وينظر في: <a href="http://brainandlearning.org/jove/UFOV/practice.php" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove/UFOV/practice.php</a> . اسأل المشاركين أن تذهب من خلال 4 مراحل خطوة بخطوة تعليمات التي تظهر اثنين من المحفزات الهدف الذي يجب أن يحضر إليها أثناء المهمة. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تعيين التحفيز الهدف المركزي باعتباره 1 ° الابتسامة التي مضات في وسط الشاشة مع إما الشعر الطويل أو القصير. بطريقة عشوائيةطول الشعر مبتسم في جميع أنحاء المحاكمات. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تعيين التحفيز الهدف الطرفية كنجم 1 ° أن ومضات في 4 درجات الانحراف في واحدة من 8 مواقع في جميع أنحاء الدائرة (0 درجة و 45 درجة و 90 درجة مئوية، 135 درجة، 180 درجة، 225 درجة، 270 درجة، و 315 درجة) . بطريقة عشوائية موقع النجم عبر المحاكمات. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> السيطرة التحفيز مدة عبر عدد من الأطر المستخدمة لمرة والعرض. تحسين إطار التحديث في حوالي 17 ميللي ثانية لكل إطار باستخدام API HTML5 requestAnimationFrame. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> للتحقق مما إذا تم تحقيقه الوقت العرض المتوقع، استخدام أسلوب getTime جافا سكريبت () للحصول على وقت بدء ونهاية الوقت مدة التحفيز على أساس ساعة النظام المشارك. حساب الوقت عرض قياسها من هاتين القيمتين واستخدام هذه القيمة لتحليل البيانات. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> لكل محاكمة الممارسة، الانتظار 500 ميللي ثانية قبل عرض المحفزات لحوالي 200 ميللي ثانية (حوالي 12 إطارات). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> اتبع التحفيز قبلعلى Sentation مع قناع الضوضاء تتألف من مجموعة نقطة تدرج الرمادي بشكل عشوائي ل 320 مللي ثانية (حوالي 19 إطارات). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> للمرحلة 1، وعرض فقط الهدف المركزي ومن ثم مطالبة المشاركين للرد عن طريق الضغط على مفتاح الذي عرض طول الشعر. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> للمرحلة 2، عرض فقط الهدف الطرفية ومن ثم مطالبة المشاركين للنقر على واحد من 8 خطوط شعاعي، يمثلون 8 مواقع المستهدفة المحتملة، للإشارة إلى حيث ظهرت النجمة. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> للمرحلة 3، عرض كل من المحفزات الهدف المركزية والطرفية ومن ثم مطالبة المشاركين لتقديم الردود على نوع مبتسم وموقع النجم. ملاحظة: يمكن للمشاركين حرية اختيار النظام من هذه الاستجابات اثنين. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> للمرحلة 4، عرض كل من المحفزات المستهدفة بالإضافة إلى distractors الطرفية، ومن ثم مطالبة المشاركين للاستجابة لمنبهات الهدف. لdistractors، وعرض 1 ° الساحات قدمت في المواقع 7 المتبقية في 4 درجات الانحراف، طن بالإضافة إلى 8 المزيد من الساحات في 2 درجة الانحراف. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> بعد استجابة المشارك، وتظهر ردود الفعل مشارك (علامة اختيار خضراء للإجابة الصحيحة أو الصليب الأحمر للإجابة غير صحيحة) لكل استجابة الهدف بعد كل محاكمة. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> نقل المشاركين على خشبة المسرح ممارسة المقبلة بعد الحصول على 3 محاكمات صحيحة متتالية. بعد المرحلة 4، نقل المشاركين على المهمة كاملة. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> مطالبة المشاركين لبدء مهمة UFOV الكاملة. مثال على مهمة ويمكن الاطلاع على: <a href="http://brainandlearning.org/jove/UFOV" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove/UFOV</a> . <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تقديم نفس التحفيز المركزي كما هو الحال في جلسة التدريب العملي (راجع الخطوة 5.1.1). عرض الهدف الطرفية في 7 درجة الانحراف في واحدة من التي سبق ذكرها 8 مواقع (راجع الخطوة 5.1.2). يتم عرض 24 الساحات للانتباه أيضا في 3 ° الانحراف، 5 ° الانحراف، و7 ° المتبقيةمواقع الانحراف. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> استخدام 3 إلى أسفل، وإجراء-1 حتى الدرج لتحديد وقت تقديم المحفزات: تقليل مدة المحفزات بعد 3 محاكمات صحيحة متتالية وزيادة بعد كل محاكمة الخطأ. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> قبل الانتكاسات 3 الأولى في الدرج، استخدام حجم خطوة من 2 إطارات (تقريبا كل 33 مللي ثانية). بعد 3 انتكاسات، واستخدام حجم خطوة من 1 الإطار. تختلف التأخير قبل ظهور التحفيز بين 1 الإطار و 99 لقطة في المحاكمة، والحفاظ على مدة قناع الضوضاء في 320 مللي ثانية (حوالي 19 إطارات). ملاحظة: العكس هي النقاط التي تتغير مدة إما من زيادة في التناقص، أو تناقص في زيادة. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> إنهاء المهمة عندما تم تحقيق أحد ثلاثة شروط: الإجراء درج يصل إلى 8 انتكاسات. المشارك يكمل 10 محاكمات متتالية في أي مدة السقف (99 إطارات) أو مدة الكلمة (1 الإطار)؛ أو المشارك يصل كحد أقصى 72 المحاكمات. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تسجيل ص المشاركesponse وزمن الاستجابة لكل من التحفيز المركزي والمحيطي التحفيز. </li></ol></li></ol>

<ol><li>Henrich, J., Heine, S. J., Norenzayan, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+weirdest+people+in+the+world%5BTitle%5D)+AND+%22The+Behavioral+And+Brain+Sciences%22%5BJournal%5D)">The weirdest people in the world.</a> The Behavioral And Brain Sciences. 33, 61-135 (2010).</li>
<li>Buhrmester, M., Kwang, T., Gosling, S. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Amazon%27s+Mechanical+Turk%3A+A+new+source+of+inexpensive%2C+yet+high-quality%2C+data%5BTitle%5D)+AND+%22Perspectives+on+Psychological+Science%22%5BJournal%5D)">Amazon's Mechanical Turk: A new source of inexpensive, yet high-quality, data.</a> Perspectives on Psychological Science. 6 (1), 3-5 (2011).</li>
<li>Goodman, J. K., Cryder, C. E., Cheema, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Data+collection+in+a+flat+world%3A+the+strengths+and+weaknesses+of+mechanical+turk+samples%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Behavioral+Decision+Making%22%5BJournal%5D)">Data collection in a flat world: the strengths and weaknesses of mechanical turk samples.</a> Journal of Behavioral Decision Making. 26 (3), 213-224 (2013).</li>
<li>Mason, W., Suri, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Conducting+behavioral+research+on+Amazon%27s+Mechanical+Turk%5BTitle%5D)+AND+%22Behavior+Research+Methods%22%5BJournal%5D)">Conducting behavioral research on Amazon's Mechanical Turk.</a> Behavior Research Methods. 44 (1), 1-23 (2012).</li>
<li>Crump, M. J., McDonnell, J. V., Gureckis, T. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluating+Amazon%27s+Mechanical+Turk+as+a+tool+for+experimental+behavioral+research%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Evaluating Amazon's Mechanical Turk as a tool for experimental behavioral research.</a> PLoS One. 8, e57410(1371).</li>
<li>Lupyan, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+difficulties+of+executing+simple+algorithms%3A+why+brains+make+mistakes+computers+don%27t%5BTitle%5D)+AND+%22Cognition%22%5BJournal%5D)">The difficulties of executing simple algorithms: why brains make mistakes computers don't.</a> Cognition. 129, 615-636 (2013).</li>
<li>Ball, K., Owsley, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+useful+field+of+view+test%3A+a+new+technique+for+evaluating+age-related+declines+in+visual+function%5BTitle%5D)+AND+%22J+Am+Optom+Assoc%22%5BJournal%5D)">The useful field of view test: a new technique for evaluating age-related declines in visual function.</a> J Am Optom Assoc. 64 (1), 71-79 (1993).</li>
<li>Pylyshyn, Z. W., Storm, R. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tracking+multiple+independent+targets%3A+Evidence+for+a+parallel+tracking+mechanism%5BTitle%5D)+AND+%22Spatial+Vision%22%5BJournal%5D)">Tracking multiple independent targets: Evidence for a parallel tracking mechanism.</a> Spatial Vision. 3 (3), 179-197 (1988).</li>
<li>Dye, M. W. G., Bavelier, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Differential+development+of+visual+attention+skills+in+school-age+children%5BTitle%5D)+AND+%22Vision+Research%22%5BJournal%5D)">Differential development of visual attention skills in school-age children.</a> Vision Research. 50 (4), 452-459 (2010).</li>
<li>Green, C. S., Bavelier, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Enumeration+versus+multiple+object+tracking%3A+The+case+of+action+video+game+players%5BTitle%5D)+AND+%22Cognition%22%5BJournal%5D)">Enumeration versus multiple object tracking: The case of action video game players.</a> Cognition. 101 (1), 217-245 (2006).</li>
<li>Chapter 1. Kodak Company. Ergonomics Design Philosophy. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Kodak%E2%80%99s+Ergonomic+Design+for+People+at+Work%22">Kodak’s Ergonomic Design for People at Work</a>. Chengalur, S. N., Rodgers, S. H., Bernard, T. E. , 2nd Edition, John Wiley & Sons, Inc. Hoboken, NJ. (2004).</li>
<li>Elze, T., Bex, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((P1-7%3A+Modern+display+technology+in+vision+science%3A+Assessment+of+OLED+and+LCD+monitors+for+visual+experiments%5BTitle%5D)+AND+%22i-Perception%22%5BJournal%5D)">P1-7: Modern display technology in vision science: Assessment of OLED and LCD monitors for visual experiments.</a> i-Perception. 3 (9), 621(2012).</li>
<li>Elze, T., Tanner, T. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Temporal+Properties+of+Liquid+Crystal+Displays%3A+Implications+for+Vision+Science+Experiments%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Temporal Properties of Liquid Crystal Displays: Implications for Vision Science Experiments.</a> PLoS One. 7 (9), e44048(2012).</li>
</ol>

تم دعم هذا العمل من قبل المؤسسة الوطنية السويسرية (100014_140676) ، والمؤسسة الوطنية للعلوم (1227168) ، والمعهد الوطني للعيون التابع للمعاهد الوطنية للصحة (P30EY001319).

جمع البيانات على الانترنت لديه عدد من المزايا أكثر من معيار جمع البيانات المختبري. وتشمل هذه القدرة على تذوق أكثر بكثير من السكان تمثيلي بركة الجامعية كلية نموذجية المستخدمة في هذا المجال، والقدرة على الحصول على أكبر بكثير أحجام العينات في وقت أقل مما يستغرقه للحصول على حجم العينة التي هي أمر من حجم أصغر في المختبر 1-6 (على سبيل المثال، تم الحصول على نقاط البيانات التي تم جمعها من 1،700+ المشاركين في الورقة الحالية في أقل من أسبوع واحد). <p class="jove_cont...

على مدى السنوات الخمس الماضية كان هناك موجة من الاهتمام في استخدام طرق جمع البيانات السلوكية على الانترنت. في حين أن الغالبية العظمى من المنشورات في مجال علم النفس واستخدمت السكان الموضوع يحتمل أن تكون غير التمثيلي 1 (أي، في المقام الأول الجامعيين الكلية) وحجم العينة غالبا ما تكون صغيرة معقولة، وكذلك (أي، عادة في حدود عشرات من الموضوعات)، طرق على الانترنت تقديم وعود لعينات أكثر تنوعا بكثير وأكبر. على سبيل المثال، كانت خدمة الترك الميكانيكية الأمازون موضوع عدد من الدراسات الحديثة، سواء تصف خصائص &quot;عامل&quot; السكان واستخدام هذه الفئة من السكان في البحوث السلوكية 2-6. ومع ذلك، واحد قلق كبير فيما يتعلق بتلك الأساليب هو النقص النسبي في السيطرة على المتغيرات التحفيز حرجة. على سبيل المثال، في معظم المهام علم النفس البدني البصرية، وتوصف المحفزات من حيثزاوية بصرية. حساب الزوايا البصرية يتطلب قياسات دقيقة لمسافة العرض، حجم الشاشة، ودقة الشاشة. في حين أن هذه المعايير هي تافهة لقياس والتحكم في بيئة المختبر (حيث يوجد شاشة المعروفة وعرض المشاركون المنبهات في حين وضعت في بقية الذقن مسافة معروفة من الشاشة)، ونفس الشيء لا ينطبق على جمع البيانات عبر الإنترنت. في بيئة الانترنت، وليس فقط سوف المشاركين حتما استخدام مجموعة متنوعة واسعة من المراقبين من مختلف الأحجام مع إعدادات البرنامج المختلفة، كما أنها قد لا يكون من السهل الوصول إلى الحكام / تدابير الشريط التي من شأنها أن تسمح لهم لتحديد حجم الشاشة أو لديهم المعرفة اللازمة لتحديد البرامج والأجهزة إعداداتها (على سبيل المثال، ومعدل التحديث، القرار). نحن هنا وصف مجموعة من الأساليب لجمع البيانات عن اختبارين معروفة من الانتباه البصري - الميدان الرائع من عرض (UFOV) نموذج 7 وجوه متعددة تتبع (MOT) مهمة <sup&gt; 8 - مع تجنب قدر الإمكان مصادر التباين التي هي متأصلة في القياسات على الانترنت. يمكن تشغيل هذه المهام من قبل أي مشارك لديه اتصال بالإنترنت ومتصفح متوافق HTML5. وسار المشاركون الذين لا يعرفون حجم الشاشة من خلال عملية القياس باستخدام الأدوات المتاحة عموما من حجم قياسي (أي بطاقة الائتمان / CD - راجع الشكل 1). تم جمع البيانات عن هاتين المهمتين من أكثر من 1،700 المشاركين في ضخمة الكورسات المفتوحة اون لاين. كان متوسط ​​أداء هذه العينة على الانترنت متسقة للغاية مع النتائج التي تم الحصول عليها في التدابير المختبري لرقابة مشددة من نفس المهام الدقيقة 9،10. نتائجنا هي بالتالي متسقة مع مجموعة متزايدة من الأدب مما يدل على فعالية طرق جمع البيانات على الانترنت، وحتى في المهام التي تتطلب مراقبة محددة على ظروف العرض.

<table><tbody><tr><td>الكمبيوتر / الجهاز اللوحي</td><td></td><td></td><td>يجب أن يكون لديه اتصال بالإنترنت وقرص مضغوط أو بطاقة ائتمان</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td> متوافقة مع HTML5 <td>قد لا تكون هناك حاجة إذا كان المشارك يعرف بالفعل حجم الشاشة</td></tr></tbody></table>

طرق لاختبار البصرية الاهتمام اون لاين

Methods to Test Visual Attention Online

طرق جمع البيانات على الانترنت ونداء خاص لعلماء السلوك لأنها توفر الوعد أكبر من ذلك بكثير، وأكثر من ذلك بكثير عينات تمثيلية من البيانات يمكن عادة أن تجمع في حرم الكلية. ومع ذلك، قبل مثل هذه الأساليب يمكن اعتمادها على نطاق واسع، عددا من التحديات التكنولوجية يجب التغلب على - على وجه الخصوص في التجارب حيث رقابة مشددة على خصائص التحفيز أمر ضروري. هنا نقدم أساليب جمع بيانات الأداء على اختبارين من الاهتمام البصري. كلا الاختبارات تتطلب السيطرة على الزاوية البصرية من المحفزات (الذي يتطلب بدوره معرفة مسافة العرض، حجم الشاشة، دقة الشاشة، الخ) وتوقيت المحفزات (كما تشمل الاختبارات تومض إما لفترة وجيزة المنبهات أو المثيرات التي تحرك وفقا لأسعار محددة). وكانت البيانات التي تم جمعها في هذه الاختبارات من أكثر من 1،700 المشاركين عبر الإنترنت بما يتفق مع البيانات التي تم جمعها في الإصدارات المستندة إلى مختبر للفحوصات نفسها بالضبط. هذه النتائجأقترح أن مع الرعاية المناسبة، وحجم توقيت / التحفيز المهام التابعة يمكن نشرها في المواقع على شبكة الإنترنت.

إزالة ناشز أكمل ما مجموعه 1،779 مشاركا مهمة UFOV. ومن بين هؤلاء، كان 32 مشاركا عتبات UFOV التي كانت أكبر من 3 انحرافات معيارية عن المتوسط، مما يشير إلى أنهم لم يتمكنوا من تنفيذ المهمة وفقا للتعليمات. على هذا النحو، تم إزالة البيانات UFOV من هؤلاء المشاركين من التحليل النهائي، وترك ما مجموعه 1،747 المشاركين. تم الحصول على البيانات من 1،746 المشاركين...

لتكرار إعدادات المختبر، تتطلب طرق جمع البيانات عبر الإنترنت للمهام المرئية تحكما صارما في عرض التحفيز. نحدد طرق استخدام تطبيق الويب لجمع بيانات الأداء في اختبارين للانتباه البصري.

Online data collection methods have particular appeal to behavioral scientists because they offer the promise of much larger and much more representative ...

الهدف العام من هذا الإجراء هو تبسيط عملية جمع البيانات لمهام الانتباه البصري عبر تطبيق ويب متصل بالإنترنت. يتم تحقيق ذلك أولاً من خلال تسجيل دخول المشاركين إلى تطبيق الويب، ومن ثم توجيه المشاركين لمعايرة شاشاتهم لضمان العرض الصحيح للمحفزات.بعد ذلك، يقرأ المشاركون تعليمات المهمة ويقومون بإكمال تجارب تدريبية. وأخيراً، يتم جمع البيانات من المشاركين أثناء إتمامهم للمهام الكاملة. وفي الختام، تُظهر طرق جمع البيانات عبر الإنترنت للمهام البصرية نتائج متوافقة مع تلك التي يتم الحصول عليها من الطرق التقليدية القائمة على المختبر.تتمثل الميزة الرئيسية لهذه التقنية مقارنة بالطرق الحالية في إمكانية جمع البيانات من مجموعة سكانية أكبر وأكثر تنوعاً في فترة زمنية قصيرة نسبياً. ستقوم أولجا بي إيكوال، وهي فنية في المختبر، بتوضيح هذا الإجراء. للبدء، اطلب من المشارك الجلوس في غرفة هادئة خالية من المشتتات مع وجود جهاز كمبيوتر متصل بالإنترنت في ارتفاع مريح.وجّه المشارك للانتقال إلى تطبيق الويب الموضح هنا. اطلب من المشارك، باستخدام متصفح متوافق مع HTML5، إدخال معرف فريد (ID) سيتم ربطه بالبيانات التي سيتم جمعها وتخزينها في قاعدة بيانات MySQL. وقبل تسجيل الدخول، احصل على موافقة المشارك عبر نموذج الموافقة المرتبط بالصفحة.لمعايرة الشاشة، اطلب من المشارك إدخال القياس القطري للشاشة بالبوصة في مربع النص المخصص. إذا كان المشارك لا يعرف هذه المعلومة، اطلب منه إحضار قرص مضغوط (CD) أو بطاقة ائتمان لاستخدامها كجسم معايرة. عند اختيار أحدهما، وجه المشارك لوضع الجسم على الشاشة ومحاذاته مع صورة تمثيلية للجسم معروضة على الشاشة.اطلب من المشارك ضبط حجم صورة الشاشة لتتطابق مع حجم الجسم المادي بناءً على قياسات القرص المضغوط (CD) المادي أو بطاقة ائتمان وحجم بكسل الصورة التمثيلية. حدد المقاس القطري للشاشة بالبوصة. اجعل المشارك يؤكد هذه القيمة من خلال مربع حوار.بعد ذلك، اطلب من المشارك ضبط إعدادات سطوع الشاشة حتى تصبح جميع النطاقات الاثني عشر في التدرج اللوني من الأسود إلى الأبيض المعروض على الشاشة متمايزة بوضوح. اطلب من المشارك الجلوس على مسافة طول الذراع من الشاشة في وضع مريح، ثم اضبط نافذة المتصفح على وضع ملء الشاشة. يجب أن تكون نافذة المتصفح في وضع ملء الشاشة لزيادة المساحة المرئية المستخدمة في المهام وإزالة أي مشتتات بصرية مثل شريط أدوات المتصفح وأشرطة مهام سطح المكتب.باستخدام دليل تتبع الأجسام المتعددة (MOT) الموجه ذاتياً والموجود في هذا الرابط، اطلب من المشارك قراءة التعليمات المفصلة خطوة بخطوة التي توضح آلية عمل التجارب. وبمجرد انتهائهم من قراءة التعليمات، وجه المشارك لإجراء التجارب التدريبية، وقم بضبط محفزات التدريب لتتكون من ثماني نقاط بزاوية 0.8 درجة وبسرعة حركة تبلغ درجتين في الثانية. استخدم واجهة برمجة تطبيقات HTML five request animation frame لتحسين رسوم المتصفح المتحركة بمعدل إطارات يبلغ 60 هرتز من أجل التحكم في حركة هذا المحفز.بعد ذلك، وجّه المشارك لتتبع النقاط الزرقاء بينما تعمل النقاط الصفراء كمشتتات. بعد ثانيتين، حوّل النقاط الزرقاء إلى نقاط صفراء واستمر في تحريكها بين النقاط الصفراء الأصلية لمدة أربع ثوانٍ أخرى. في نهاية كل تجربة، أوقف حركة النقاط وقم بتمييز واحدة منها.اطلب من المشارك الاستجابة عبر الضغط على مفتاح، لتحديد ما إذا كانت النقطة المظللة نقطة تتبع أم نقطة تشتيت. بعد ثلاث محاولات صحيحة متتالية أو بحد أقصى ست محاولات، انقل المشارك إلى المهمة الكاملة. لبدء مهمة MOT الكاملة للمشارك، قم بإعدادها بـ 16 نقطة تتحرك بسرعة خمس درجات في الثانية.في المساحة الواقعة بين درجتين من اللامركزية و10 درجات من اللامركزية، اطلب من المشارك إكمال ما مجموعه 45 تجربة، وهي مزيج يتكون من خمس تجارب تشمل نقطة واحدة يتم تتبعها، و10 تجارب لكل منها تتكون من نقطتين إلى خمس نقاط يتم تتبعها. باستخدام الدليل الإرشادي الموجود هنا، اطلب من المشارك المرور عبر أربع مراحل من التعليمات خطوة بخطوة والتي توضح المثيرين المستهدفين اللذين يجب الانتباه إليهما أثناء مجموعة مهام مجال الرؤية المفيد أو UFOV. المثير المستهدف المركزي هو وجه مبتسم بحجم درجة واحدة يومض في مركز الشاشة بشعر طويل أو قصير.قم بتعشية طول شعر الوجه المبتسم عبر التجارب، وحدد محفز الهدف المحيطي على شكل نجمة بمقدار درجة واحدة تومض عند لامركزية تبلغ أربع درجات في واحد من ثمانية مواقع حول الدائرة. قم بتعشية موقع النجمة عبر التجارب. للمرحلة الأولى فقط.اعرض الهدف المركزي ثم اطلب من المشارك الاستجابة عبر الضغط على مفتاح، وهو طول الشعر الذي تم عرضه للمرحلة الثانية فقط. اعرض الهدف الطرفي ثم اطلب من المشارك النقر على واحد من ثمانية خطوط اختيار تمثل المواقع الثمانية الممكنة للهدف للإشارة إلى مكان ظهور النجمة. بالنسبة للمرحلة الثالثة، اعرض محفزات الهدف المركزي والطرفي معاً، ثم اطلب من المشارك تقديم استجابات لكل من نوع الوجه المبتسم وموقع النجمة.بالنسبة للمرحلة الرابعة، اعرض كلا المثيرين المستهدفين بالإضافة إلى المشتتات الطرفية، ثم اطلب من المشارك الاستجابة لكلا المثيرين المستهدفين. بالنسبة لعرض المشتتات، يتم عرض مربعات بمقدار درجة واحدة في المواقع السبعة المتبقية على بُعد تمركز قدره أربع درجات، بالإضافة إلى ثمانية مربعات أخرى على بُعد تمركز قدره درجتان. بعد استجابة المشارك، أظهر له التغذية الراجعة لكل استجابة مستهدفة. بعد كل تجربة، وبمجرد الحصول على ثلاث تجارب صحيحة متتالية، انقل المشارك إلى مرحلة التدريب التالية.بعد المرحلة الرابعة، اطلب من المشارك البدء في مهمة UFOV الكاملة. اعرض نفس المثير المركزي الذي تم استخدامه في جلسة التدريب. اظهر الهدف المحيطي عند تمركز زاويّ قدره سبع درجات في أحد المواقع الثمانية المذكورة سابقاً.يتم أيضاً عرض 24 مربعاً مشتتاً عند مواقع انحراف زاويتها ثلاث درجات، وخمس درجات، والمواقع السبعة درجات المتبقية من المركزية. استخدم إجراء السلم "ثلاثة نزولاً وواحد صعوداً" لتحديد وقت عرض المثيرات؛ حيث يتم تقليل مدة المثيرات بعد ثلاث محاولات صحيحة متتالية، وزيادتها بعد كل محاولة خطأ في المهمة. يصل إجراء السلم إلى ثمانية انعكاسات عند استيفاء أحد الشروط الثلاثة.يكمل المشارك 10 تجارب متتالية إما عند المدة القصوى البالغة 99 إطاراً أو المدة الدنيا البالغة إطاراً واحداً، أو يصل المشارك إلى حد أقصى قدره 72 تجربة. تم استخدام بيانات من 1,744 مشاركاً عبر الإنترنت لتحليل تتبع الأهداف المتعددة (MOT). تم قياس أداء MOT عن طريق حساب متوسط الدقة لكل مجموعة.تراوحت دقة الحجم من 0.4 إلى 1.0 لحجم المجموعة الواحد، ومن 0.1 إلى 1.0 لحجم المجموعة الخمسة، بينما تراوح متوسط الدقة من 0.99 لحجم المجموعة الواحد إلى 0.71 لحجم المجموعة الخمسة. كما تراوحت درجات وسيط الدقة من 1.0 إلى 0.70 لحجم المجموعة الواحد والخمسة على التوالي. وقد انخفضت الدقة مع زيادة حجم المجموعة، مما يظهر تأثير MOT النموذجي لمهمة UFOV.تم تحليل بيانات 1,747 مشاركاً عبر الإنترنت. حُسب الأداء عن طريق متوسط وقت العرض خلال التجارب الخمس الأخيرة بهدف الحصول على عتبة الكشف، والتي تعكس الحد الأدنى لمدة العرض التي يمكن للمشاركين عندها اكتشاف الهدف الطرفي بدقة تبلغ 79% تقريباً. وكان متوسط عتبة UFOV هو 64.7 milliseconds، وتراوحت الدرجات من 17 milliseconds إلى 315 milliseconds، مع عتبة وسيطة بلغت 45 milliseconds.كان توزيع العتبة منحرفاً بشكل إيجابي مع معامل التواء قدره 1.92 وتفرطوح قدره 3.93. وكانت النتائج متوافقة مع الأعمال السابقة. بعد مشاهدة هذا الفيديو، يجب أن يكون لديك فهم جيد لكيفية تطوير تجارب تتبع الكائنات المتعددة ومجال الرؤية المفيد كتطبيقات ويب باتباع هذا الإجراء.ويمكن أيضاً تكييف طرق أخرى تعتمد على تقديم محفزات بصرية دقيقة لتناسب البيئة الإلكترونية. وبذلك، يمكن جمع البيانات من شريحة سكانية تمثيلية بشكل أكبر، أو من نوع فرعي محدد من الأفراد الذين يصعب جلبهم إلى المختبر. شكراً للمشاهدة.

Research

JoVE Journal

Behavior

سلوك

تصف هذه الورقة إجراء مهمة مزدوجة جديد جنبا إلى جنب مع العرض المرئي التسلسلي السريع للنظر في وميض الانتباه في عدم التزامن المتنوعين في بداية التحفيز. اختلف هذا الإجراء التجريبي عن غيره من حيث أنه اختبر وميض الانتباه لغير الأهداف.

إجراء العمل المزدوج السريع جنبا إلى جنب مع عرض مرئي المسلسل لاختبار سيكلوجية الإنتباه الطرفة لNontargets

يتم وصف طريقة لتحديد جودة معالجة المعلومات المرئية بناء على حركات العين الانعكاسية استجابة لطرائق بصرية محددة. تستخدم أوقات رد الفعل ومعلمات إخراج التثبيت لتوصيف الأداء البصري لدى الأطفال الذين يعانون من إعاقات بصرية وبدونها من عمر 6 أشهر.

طريقة لتحديد البصرية معالجة المعلومات لدى الأطفال عن طريق تتبع العين

يمكن استخدام أحكام الترتيب الزمني  لتقدير معلمات سرعة المعالجة وأوزان الانتباه وبالتالي استنتاج آليات المعالجة الانتباهية. يمكن تطبيق هذه المنهجية على مجموعة واسعة من المحفزات البصرية وتعمل مع العديد من التلاعب بالانتباه.

قياس الانتباه وسرعة المعالجة البصرية من التحليل الذي يعتمد طراز الأحكام الزمني النظام

تستعرض هذه المادة بالعين تتبع منهجية للدراسات في فهم اللغة. للحصول على بيانات موثوق بها، يجب أن تتبع الخطوات الرئيسية للبروتوكول. ومن بين هذه هي الإعداد الصحيحة لتعقب العين (مثلاً، ضمان نوعية جيدة من الصور العين والرأس) ومعايرة دقيقة.

تتبع العين خلال فهم اللغة يقع بصريا: المرونة والتقييدات في الكشف عن السياق البصرية آثار

هذا البروتوكول التجريبي جنبا إلى جنب العين تتبع وتقييم حساسية البصرية بريساككاديك في نموذج مهمة مزدوجة، تتألف من مهمة ساككادي حرية اختيار ومهمة تمييز البصري، للتحقيق في نشر الاهتمام المكانية البصرية قبل دقيقة والمتوسط على حد سواء، ساككاديس.

التحقيق في نشر الانتباه البصري قبل ساككاديس دقيقة والمتوسط عن طريق العين تتبع وتقييم حساسية بصرية

في هذه الورقة ، نقدم طريقة آلية جديدة لتقييم حدة البصر عند الرضع والأطفال الصغار باستخدام نظام تتبع العين.

طريقة آلية لتقييم حدة البصر عند الرضع والأطفال الصغار باستخدام نظام تتبع العين

ومن غير الواضح كيف إشارات من أعلى إلى أسفل من مجرى البصرية بطني تؤثر الحركة. قمنا بتطوير نموذج لاختبار السلوك الحركي نحو الهدف على عمق 3D انعكاس الوهم. أما فروق كبيرة في كل من المتعمد، والحركات الموجهة الهدف والإجراءات التلقائي تحت ظروف العرض وهمية وveridical.

طرق لاستكشاف تأثير من أعلى إلى أسفل العمليات البصرية على السلوك الحركي

يشمل التحكم في الانتباه تحسين الإشارات المستهدفة وتوهين إشارات التشتيت. نصف نهجا لقياس الفيزيولوجيا العصبية بشكل منفصل ولكن متزامن ، للحضور والتجاهل في الاهتمام متعدد الوسائط المستمر ، باستخدام حالة التحكم السلبي التي لا يتم خلالها إشراك أي من العمليتين بشكل مستمر.

قياس الإشارات العصبية من تجاهل ويحضر العمليات في مجال مكافحة الاهتمام

توضح هذه المقالة طريقة جديدة لمحاكاة ودراسة التكيف في النظام البصري.

تصور التكيف البصرية

هذه دراسة مقارنة الوسطى مقابل العروض تقسيم المجال البصري للصور العاطفية لتقييم الاختلافات في دوافع الاهتمام بين نصفي. الإمكانات الإيجابية المتأخرة (الطب الخاص المحدود) تم تسجيلها باستخدام المخ (EEG) والإمكانيات المتعلقة بالحدث (نظم تخطيط موارد المؤسسات) منهجيات لتقييم دوافع الاهتمام.

عرض المجال البصري المركزي وتقسيم الصور العاطفية لقياس الاختلافات نصف الكرة الغربي بدافع الاهتمام

تعلم طرق جمع البيانات عبر الإنترنت لمهام الانتباه البصري باستخدام تطبيق ويب. يضمن المعايرة الدقيقة للشاشة عرض المحفزات بدقة وموثوقية النتائج.

طرق لاختبار البصرية الاهتمام اون لاين

استكشف المزيد من الفيديوهات