本研究设计用于测量行走时使用智能手机的任务切换成本。参与者接受两种实验条件：对照条件（行走）和多任务条件（边走边发短信）。参与者在这两项任务与一个方向判定任务之间进行切换。同时记录脑电图（EEG）数据及行为学指标。
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摘要
摘要
本文介绍了一种用于测量行走时使用智能手机所导致任务切换代价的研究方案。该方法要求参与者在两种实验条件下于跑步机上行走：一种为对照条件（即仅行走），另一种为多任务条件（即边走边发短信）。在这些条件下，参与者必须在与实验条件相关的任务和一个方向判断任务之间进行切换。该方向判断任务通过一个点光源行走者图形完成，该图形看似朝向参与者的左侧或右侧行走。方向判断任务的表现反映了参与者在任务切换过程中的代价。评估指标包括两项：1）对方向的正确识别；2）反应时间。同时记录脑电图（EEG）数据，以测量任务切换过程中出现的α振荡及认知参与程度。该方法在生态效度方面存在一定局限性：现实中的行人环境包含大量同时出现并竞争注意力的刺激。尽管如此，该方法仍适用于精确识别任务切换的代价。EEG数据有助于研究与不同任务切换代价相关的脑内潜在机制。本实验设计允许比较在单一任务状态下与多任务状态下、刺激呈现前的任务切换情况，从而深入理解并精确定位这两种不同任务切换条件下的行为学和神经生理学影响。此外，通过将任务切换代价与大脑活动相关联，我们可以进一步了解导致这些行为效应的内在原因。该方案为研究行走时使用智能手机在不同使用情境下的切换代价提供了合适的基础。可在此基础上增加不同的任务、问卷及其他测量手段，以全面探讨行走时使用智能手机所涉及的任务切换代价的多种影响因素。
引言
由于智能手机普及率和人们多任务处理的倾向都在增加，了解步行时使用智能手机对注意力的影响显得尤为重要。文献已多次证明，任务切换会带来认知代价1，其中包括步行时使用智能手机。研究发现，步行时使用智能手机可能造成分心并带来危险2,3,4。这些危险与执行此类任务时所导致的注意力损害有关3,4,5,6,7。由于行人环境具有复杂性，在生态效度较高的实验情境中对其进行研究可能存在困难。然而，在真实行人环境中开展此类研究也存在自身的问题，因为会引入大量无关变量，且参与者可能因分心而面临受伤风险。因此，有必要在相对安全的同时又尽可能贴近现实的环境中研究这一现象。本文介绍了一种研究步行时发短信所导致任务切换代价的研究方法，该方法既提高了任务的生态效度，又降低了潜在风险。
步行时使用智能手机，个体必须在智能手机相关任务与行走及环境相关任务之间进....
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方案
在开始数据收集之前，必须获得针对人类受试者的全部必要伦理研究批准。此类批准应通过相应的评审委员会和/或人类受试者审查委员会完成。
本方案已获得蒙特利尔高等商学院（HEC Montréal）伦理委员会对 Tech3Lab 研究设施的批准和认证。
1. 视觉刺激的制备
- 使用视觉实验呈现软件（例如 E-prime）创建视觉刺激的实验模板。分别为练习试验（6 次试验）和实验条件（22 次试验）各创建一个模板。
- 打开 E-prime 软件，进入结构窗口，在此处可构建实验逻辑。
- 双击 SessionProc（用于设定 E-对象出现顺序的时间线）。
- 从工具箱中将 TextDisplay 对象拖放到 SessionProc 行上。
- 双击已插入 SessionProc 的 TextDisplay 对象，并输入研究指导语：“当您听到听觉提示时，请抬起头，并大声说明行走者是向您的左侧还是右侧移动。实验即将开始。”
- 点击 TextDi....
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结果
本研究方案最初纳入54名参与者，每人需完成88次方向判断试验。其中一半试验在参与者于刺激呈现前仅正常行走时进行；另一半试验则在参与者于刺激呈现前边行走边发短信时进行。
行为结果
对点光源行走者方向的判断表现反映了任务转换成本，表现越低代表任务转换成本越高。参与者的反应通过两个反应变量进行分析：1）正确识别；以及 2）反应时间。两个实验条件代表两个组：1）边行走边发短信；以及 2）行走结束后再对刺激做出反应。反应时间在实验结束时进行计算。实验的视频记录被转换为音频文件，随后使用声音分析软件标记声音波长中的峰值。当提示音与参与者口头回答的声音均被标记后，两者之间的时间间隔即可确定。正确反应时间的分析方法是：从实验呈现软件中导出参与者在88次试验中的正确方向判断结果，并将其添加至包含参与者反应的数据库文件中。在所使用的程序（Excel）中，采用一个用于检验准确性的公式（=IF(A1=B1,1,0)）来判断第一数据列（即参与者的反应）与第二列是否一致。
由于每位参与者需要反复.......
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讨论
使用该方案时的一个关键选择是确保神经生理数据的质量。在运动过程中使用EEG等工具存在固有的复杂性，因为过度运动可能在数据中产生大量噪声。因此，在数据采集之前，必须考虑如何对数据进行预处理，以尽可能去除伪迹，同时不改变实际信号。尽管如此，由于参与者在整个实验过程中都在跑步机上行走，数据排除率仍然可能较高。某些参与者的数据会因面部、头部和身体的过度运动所引起的伪迹，以及因大量出汗或设备故障的可能而无法使用。为避免对结果造成偏差或影响，应在行为分析之前确定数据排除标准。自从开展本研究以来，我们的实验室已具备电极位置定位的能力，我们希望在今后的研究中利用这项技术更准确地分析源活动。我们建议未来的研究利用电极定位技术，以实现对相关EEG信号的源估计。
本方案中需要特别注意的一个关键步骤是参与者与研究助理之间的短信对话脚本。短信对话应围绕预设的主题并结合一些开放式问题进行引导，这一点非常重要。遵循此类脚本具有多重意义。首先，我们可确保所有参与者经历相似类型的对话，从而消除自然对话中可能存在的个体差异。通过这种方式，我们能保证不同参与者之间的对话不会因内容差异过大而导致分心程度不一致。其次，通过.......
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披露
作者无任何利益冲突需要披露。
致谢
作者感谢加拿大社会科学与人文研究理事会（SSHERC）提供的资金支持。
....访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。
材料
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| The Observer XT | Noldus | 数据整合与同步软件：Noldus Observer XT（Noldus 信息科技公司）用于同步所有行为、情绪和认知参与数据。 | |
| MediaRecorder | Noldus | 音视频录制软件 | |
| FaceReader | Noldus | 用于自动分析六种基本面部表情的软件 | |
| E-Prime | Psychology Software Tools, Inc. | 用于计算机化实验设计、数据采集和分析的软件 | |
| BrainVision Recorder | Brain Vision | 用于记录神经/电生理信号（本研究中为脑电图 EEG）的软件 | |
| Analyzer | 脑电（EEG）信号处理软件 | ||
| Qualtrics | Qualtrics | 在线问卷调查平台 | |
| Tapis Roulant | ThermoTread GT Office Treadmill | ||
| Syncbox | Noldus | Syncbox 通过向 EGI 放大器发送晶体管-晶体管逻辑（TTL）信号，并向 Tobii Studio v 3.2 发送按键信号，启动脑电（EEG）与眼动数据的同步记录。 | |
| Move2actiCAP | Brain Vision | 用于脑电（EEG）数字无线系统的附加组件 | |
| iPhone 6s | Apple | ||
| iMessage | Apple | ||
| iPad | Apple |
参考文献
- Monsell, S. Task switching. Trends in Cognitive Sciences. 7 (3), 134-140 (2003).
- Haga, S., et al. Effects of using a Smart Phone on Pedestrians' Attention and Walking. Procedia Manufacturing. 3, 2574-2580 (2015).
- Hatfield, J., Murphy, S.
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重印与许可
勘误
Formal Correction: Erratum: Measuring the Switch Cost of Smartphone Use While Walking
Posted by JoVE Editors on 8/24/2020. Citeable Link.
An erratum was issued for: Measuring the Switch Cost of Smartphone Use While Walking. An author's name was updated.
The name was corrected from:
Gabrielle-Naïmé Mourra
to:
Gabrielle Naïmé Mourra
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