Para replicar entornos de laboratorio, los métodos de recolección de datos en línea para tareas visuales requieren un control estricto sobre la presentación de estímulos. Describimos métodos para el uso de una aplicación web para recopilar datos de rendimiento en dos pruebas de atención visual.
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Artículo de método
Métodos para probar Visual Atención Online
En este artículo
Resumen
Resumen
Métodos de recolección de datos en línea tienen un atractivo especial para los científicos del comportamiento, ya que ofrecen la promesa de mucho más grande y muestras mucho más datos representativos que normalmente se pueden recoger en los campus universitarios. Sin embargo, antes de que tales métodos pueden ser ampliamente adoptadas, una serie de desafíos tecnológicos debe ser superado - en particular, en experimentos en los que es necesario un estricto control sobre las propiedades de estímulo. Aquí presentamos los métodos de recogida de datos de rendimiento en dos pruebas de la atención visual. Ambas pruebas requieren control sobre el ángulo visual de los estímulos (que a su vez requiere el conocimiento de la distancia de visualización, el tamaño del monitor, resolución de pantalla, etc.) y el momento de los estímulos (como las pruebas involucran ya sea brevemente brilló estímulos o estímulos que mueven a tipos específicos). Los datos recogidos en estas pruebas de más de 1.700 participantes en línea fueron consistentes con los datos recogidos en las versiones basadas en el laboratorio de las mismas pruebas exactas. Estos resultadossugieren que con el cuidado adecuado, las tareas dependientes del tamaño de temporización / estímulo se pueden implementar en los entornos basados en la web.
Introducción
En los últimos cinco años ha habido un aumento del interés en el uso de métodos de recolección de datos en línea de comportamiento. Si bien la gran mayoría de las publicaciones en el dominio de la psicología han utilizado poblaciones sujetas potencialmente no representativos 1 (es decir, principalmente estudiantes universitarios) y con frecuencia razonablemente pequeños tamaños de muestra, así (es decir, por lo general en el rango de decenas de sujetos), métodos en línea ofrecer la promesa de mucho más diversas y más grandes muestras. Por ejemplo, el servicio Mechanical Turk de Amazon ha sido objeto de una serie de estudios recientes, tan....
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Protocolo
El protocolo fue aprobado por la junta de revisión institucional de la Universidad de Wisconsin-Madison. Los siguientes pasos se han escrito como una guía para los programadores para replicar el proceso automatizado de la aplicación web se describe.
1. Entrar Participante
- Instruya a los participantes a utilizar una computadora conectada a Internet y vaya a la aplicación web utilizando un navegador compatible con HTML5: http://brainandlearning.org/jove . Haga que el participante se sienta en una habitación tranquila libre de distracciones, con el ordenador a una altu....
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Resultados
Eliminación de las demás
Un total de 1.779 participantes completaron la tarea CVU. De ellos, 32 participantes tuvieron umbrales UFOV que eran más de 3 desviaciones estándar de la media, lo que sugiere que no fueron capaces de realizar la tarea con las instrucciones. Como tal, los datos UFOV de estos participantes se retiraron del análisis final, dejando un total de 1.747 participantes.
Los datos fueron obtenidos a partir de 1.746 participantes para la tarea MOT. Dos.......
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Discusión
La recolección de datos en línea tiene una serie de ventajas con respecto a la recopilación de datos basada en el laboratorio estándar. Estos incluyen la posibilidad de probar muchas más poblaciones representativas de la piscina de pregrado universitario típico utilizado en el campo, y la capacidad de obtener mucho mayores tamaños de muestras en menos tiempo de lo que se necesita para obtener tamaños de muestra que son un orden de magnitud menor en el laboratorio 1-6 (por ejemplo, los puntos de datos.......
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Divulgaciones
Este trabajo fue apoyado por la Fundación Nacional Suiza (100014_140676), la Fundación Nacional de Ciencias (1227168) y el Instituto Nacional del Ojo de los Institutos Nacionales de Salud (P30EY001319).
Agradecimientos
Los autores no tienen nada que revelar.
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Materiales
| Nombre | Empresa | Número de catálogo | Comentarios |
|---|---|---|---|
| Computadora/tableta | Debe tener una conexión a Internet y un navegador compatible con HTML5 | ||
| CD o tarjeta | . Es posible que no sea necesario si el participante ya conoce el tamaño del monitor |
Referencias
- Henrich, J., Heine, S. J., Norenzayan, A. The weirdest people in the world. The Behavioral And Brain Sciences. 33, 61-135 (2010).
- Buhrmester, M., Kwang, T., Gosling, S. D. Amazon's Mechanical Turk: A new source of inexpensive, yet high-quality, data.....
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