在线测试视觉注意力的方法

摘要

为了模拟实验室环境，视觉任务的在线数据采集方法需要对刺激呈现进行严格控制。我们概述了使用网络应用程序收集两种视觉注意测试表现数据的方法。

摘要

在线数据收集方法对行为科学家具有特殊吸引力，因为与通常在大学校园内收集的数据样本相比，在线方法有望获得更大规模且更具代表性的人群样本。然而，在这些方法被广泛采用之前，必须克服一系列技术挑战——尤其是在需要对刺激属性进行严格控制的实验中。本文介绍了两种视觉注意测试中性能数据的收集方法。这两种测试均要求控制刺激的视觉角度（这又需要知晓观看距离、显示器尺寸、屏幕分辨率）， 等等。）以及刺激呈现的时间（因为测试中涉及短暂闪现的刺激或以特定速度移动的刺激）。从超过1,700名在线参与者收集的测试数据与在实验室环境下使用完全相同测试所获得的数据具有一致性。这些结果表明，只要谨慎实施，依赖刺激呈现时间/刺激大小的任务可以在基于网络的环境中开展。

引言

在过去五年中，人们对使用在线行为数据收集方法的兴趣激增。尽管心理学领域的绝大多数出版物一直依赖可能不具备代表性的被试群体¹（即主要是大学生），并且样本量通常也相对较小（即通常仅为数十名被试），但在线方法有望获得更加多样化且规模更大的样本。例如，亚马逊的 Mechanical Turk 服务已成为多项近期研究的对象，这些研究既描述了“工作者”群体的特征，也探讨了将该群体用于行为科学研究的可行性^2-6。

然而，与这些方法相关的一个重要问题是难以有效控制关键的刺激变量。例如，在大多数视觉心理物理学任务中，刺激通常以视角来描述。视角的计算需要精确测量观察距离、屏幕尺寸和屏幕分辨率。虽然这些参数在实验室环境中很容易测量和控制（例如使用已知的显示器，并让受试者在固定距离的下颌托架上观看刺激），但在在线数据收集中则难以实现。在在线环境中，参与者不仅不可避免地会使用各种不同尺寸的显示器并采用不同的软件设置，而且他们可能难以获得尺子或卷尺来测量显示器尺寸，也可能缺乏确定其软硬件设置所需的知识例如， 刷新率，分辨率

本文介绍了一组用于采集两种知名视觉注意测试——有用视野（Useful Field of View, UFOV）范式——数据的方法⁷ 多目标追踪（MOT）任务⁸ ——同时尽可能避免在线测量中....

方案

该方案已获得威斯康星大学麦迪逊分校机构审查委员会的批准。以下步骤旨在为程序员提供指南，以复制所述网络应用程序的自动化流程。

1. 登录参与者

1. 指导参与者使用可连接互联网的计算机，并通过支持 HTML5 的浏览器访问网络应用程序：http://brainandlearning.org/jove。请参与者坐在安静、无干扰的房间内，将计算机调整至舒适的高度。
   注：由于整个实验均在线进行，因此参与者可在无研究人员在场的情况下远程完成任务。所有对参与者的指导说明均已内置于网络应用程序中。
2. 要求参与者输入一个唯一标识符（ID），该 ID 将与采集并存储在 MySQL 数据库中的数据相关联。若在线任务无法在同一次会话中完成，应要求参与者重复使用同一 ID。在登录前，需通过页面上链接的知情同意书获取参与者的同意。
   注：为便于在不同时间分次完成两项任务，系统会在每项任务结束后自动保存参与者的进度。应指导参与者始终使用相同的 ID，以便从中断处继续实验。

2. 屏幕校准

注意：该网络应用程序将引导参与者完成校准页面中所述的三个步骤，网址为：

结果

异常值去除

共有1,779名参与者完成了 UFOV 任务。其中，32名参与者的 UFOV 阈值超过平均值3个标准差，表明他们无法按照指示完成任务。因此，这些参与者的 UFOV 数据被从最终分析中剔除，剩余共计1,747名参与者。

MOT任务的数据来自1,746名参与者。其中两名参与者的平均准确率得分低于总体均值超过3个标准差，因此在最终的MOT分析中剔除了这两位参与者的数据，剩余参与者总数为1,744名。

超大视野

在 UFOV 任务中，通过计算最后 5 次试验的呈现时间的平均值来确定表现，以获得检测阈值。呈现时间反映了每位参与者屏幕上实际测量的刺激呈现持续时间：从第一个刺激帧开始到最后一个刺激帧结束的时间，以毫秒为单位，由参与者的系统时钟记录。检测阈值反映了在采用 3 下 1 上阶梯法程序的情况下，参与者能够以约 79% 的准确率检测到外周目标所需的最短呈现时间。UFOV 阈值的平均值为 64.7 毫秒（SD.......

讨论

在线数据收集相较于传统的基于实验室的数据收集具有多项优势。这些优势包括能够抽样比该领域常用的典型大学生群体更具代表性的样本群体，以及能够在更短时间内获得远大于实验室样本量的数据量（实验室获取的样本量通常要小一个数量级）^1-6（例如，本文收集的来自 1,700 多名参与者的数据点在不到一周的时间内完成）。

所描述的在线方法能够重现先前基于实验室研究获得的结果：在线任务中计算出的 UFOV 阈值和多目标追踪（MOT）准确率的均值及范围，与 Dye 和 Bavelier⁹ 报道的 UFOV 任务结果以及 Green 和 Bavelier¹⁰ 报道的 MOT 任务结果相当。然而，较大的参与者样本量确实对结果分布产生了影响，尤其是在 UFOV 任务中。在线 UFOV 阈值的分布比以往基于实验室的结果⁹更加右偏。这种偏度差异可能归因于在线招募的参与者具有更高的多样性，特别是年龄范围更广：在线样本的年龄范围为 18 至 70 岁，而基于实验室的样本年龄范围为 18 至 22 岁^9<.......

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
计算机/平板设备			必须具备互联网连接和支持 HTML5 的浏览器
光盘或信用卡			如果参与者已知显示器尺寸，则可能不需要