在线测试视觉注意力的方法

本实验方案的总体目标是通过在线网络应用程序简化视觉注意力任务的数据采集。首先，让参与者登录网络应用程序，然后指导他们校准屏幕，以确保刺激的正确呈现。

然后，参与者阅读任务说明并完成练习试验。最后，在参与者完成全部任务的过程中收集数据。最终，视觉任务的在线数据收集方法所得结果与传统的基于实验室的方法一致。

该技术相较于现有方法的主要优势在于，可以在相对较短的时间内从更大、更多样化的群体中收集数据。本次实验操作将由实验室技术员 Olga P equal 演示。首先，让受试者坐在一个安静、无干扰的房间内，面前放置一台连接互联网的计算机，屏幕高度应调节至舒适位置。

指导参与者访问此处所示的网络应用程序。使用支持 HTML5 的浏览器，让参与者输入一个唯一 ID，该 ID 将与在 my SQL 数据库中收集和存储的数据相关联。在登录之前，通过页面上链接的知情同意书获取参与者的同意。

为了校准屏幕，请参与者在标注的文本框中输入屏幕对角线的尺寸（单位：英寸）。如果参与者不知道该信息，请其寻找一张光盘或信用卡作为校准物体。选定物体后，提示参与者将该物体紧贴屏幕，并与屏幕上显示的该物体的参考图像对齐。

提示参与者根据实物CD或信用卡的测量尺寸以及代表图像的像素大小，调整屏幕图像的尺寸以匹配实物大小。确定屏幕对角线尺寸（单位：英寸）。通过对话框让参与者确认该数值。

接下来，提示参与者调整屏幕亮度设置，直到屏幕上显示的从黑到白的渐变色带中的全部12个色带均能清晰区分。请参与者以舒适姿势坐在距离显示器约一臂远的位置，然后将浏览器窗口设置为全屏模式。浏览器窗口必须处于全屏模式，以最大化任务所使用的视觉空间，并消除浏览器工具栏和桌面任务栏等任何视觉干扰。

使用此 URL 提供的自导式多目标追踪（MOT）教程，要求参与者阅读逐步说明，以了解试验的进行方式。参与者阅读完说明后，提示其进行练习试验，并将练习刺激设置为包含八个点，每个点大小为 0.8 度，移动速度为每秒 2 度。使用 HTML5 的 requestAnimationFrame API 以每秒 60 赫兹的帧率优化浏览器动画，从而控制该刺激的运动。

接下来，提示受试者追踪蓝色点，其中黄色点作为干扰项。两秒后，将蓝色点变为黄色点，并继续在原有的黄色点之间移动四秒。每次试验结束时，停止所有点的运动并高亮其中一个点。

提示参与者通过按键反应，判断高亮的点是目标点还是干扰点。在连续三次正确反应或最多六次试验后，进入完整的任务阶段。开始为参与者设置完整的多目标追踪（MOT）任务时，使用16个以每秒五度速度移动的点进行配置。

在偏心度2度至10度的范围内，让受试者完成共计45次试验，其中包括5次单目标追踪试验和每次包含2至5个追踪点的试验各10次。通过此处提供的教程，指导受试者完成四个阶段的逐步操作说明，以熟悉在有用视野（useful field of view, UFOV）任务中需要关注的两个目标刺激。中央目标刺激为一个位于屏幕中央、大小为1度的笑脸图像，其会以长发或短发的形式闪烁呈现。

在每次试验中随机化笑脸的头发长度，将外周目标刺激设置为一个直径一度的星形，在距中心四度偏心度的圆形周围八个位置之一闪烁。在每次试验中随机化星形的位置。仅适用于第一阶段。

首先显示中央目标，然后提示参与者通过按键反应，仅针对第二阶段所呈现的头发长度进行判断。接着显示周围目标，提示参与者点击代表八个可能目标位置的八条射线之一，以指示星号出现的位置。在第三阶段，同时呈现中央和周围目标刺激，然后提示参与者对笑脸类型以及星号的位置分别作出反应。

在第四阶段，同时呈现两个目标刺激以及周围干扰刺激，然后提示受试者对两个目标刺激均做出反应。干扰刺激的呈现方式为：在距离中心四度偏心度的其余七个位置各呈现一个1度大小的方块，此外在二度偏心度处再呈现八个方块。在受试者做出反应后，针对每个目标刺激的反应给予反馈。每轮试验结束后，若受试者连续三次正确完成试验，则进入下一练习阶段。

在第四阶段结束后，提示参与者开始完整的 UFOV 任务。呈现与练习阶段相同的中心刺激，并在之前提到的八个位置之一，以七度偏心度显示外周目标。

同时在3度偏心度、5度偏心度以及剩余的7度中心位置显示24个干扰方块。采用“三次正确下降、一次错误上升”的阶梯法来确定刺激的呈现时间：在连续三次正确试验后缩短刺激持续时间，在每次错误试验后延长刺激持续时间。当满足以下三个条件之一时，阶梯程序达到第八次反转。

参与者完成10次连续试验，每次试验的持续时间要么为上限的99帧，要么为下限的1帧，或者参与者完成最多72次试验。MOT分析使用了来自1,744名在线参与者的数据。通过计算每组的平均准确率来衡量MOT表现。

集合大小为1时，大小准确率范围为0.4至1.0；集合大小为5时，范围为0.1至1.0；平均准确率从集合大小为1时的0.99下降至集合大小为5时的0.71。中位数准确率得分分别为：集合大小为1时为1.0，集合大小为5时为0.70。随着集合大小的增加，准确率下降，表明在UFOV任务中表现出典型的多目标追踪（MOT）效应。

对1,747名在线参与者的數據进行了分析。通过计算最后五次试验中刺激呈现时间的平均值来评估表现，以获得检测阈值，该阈值反映了参与者能够以约79%的准确率检测到外周目标所需的最短呈现时间。UFOV平均阈值为64.7毫秒，得分范围为17毫秒至315毫秒，中位阈值为45毫秒。

阈值分布呈正偏态，偏度为1.92，峰度为3.93。结果与先前的研究一致。观看本视频后，您应能够很好地掌握如何按照此流程开发基于网络应用的多目标追踪和有用视野实验。

其他具有精确视觉刺激呈现的方法也可被调整用于在线环境。随后可从更具普遍代表性的群体或难以招募到实验室的特定个体亚型中收集数据。感谢观看。