Cette conception d’étude mesure le coût de changement de tâche de l’utilisation d’un smartphone en marchant. Les participants subissent deux conditions expérimentales : une condition de contrôle (marche) et une condition multitâche (texter en marchant). Les participants basculent entre ces tâches et une tâche déterminant la direction. Les données EEG ainsi que les mesures comportementales sont enregistrées.
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Article de méthode
Mesurer le coût de commutation de l’utilisation d’un smartphone en marchant
Dans cet article
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Résumé
Résumé
Cet article présente un protocole d’étude pour mesurer le coût de changement de tâche de l’utilisation d’un smartphone en marchant. Cette méthode consiste à faire marcher les participants sur un tapis roulant dans deux conditions expérimentales : une condition de contrôle (c.-à-d. simplement marcher) et une condition multitâche (c.-à-d. envoyer des textos en marchant). Dans ces conditions, les participants doivent basculer entre les tâches liées à la condition expérimentale et une tâche déterminant la direction. Cette tâche de direction est effectuée avec une figure de marcheur à lumière ponctuelle, marchant apparemment vers la gauche ou la droite du participant. L’exécution de la tâche de direction représente les coûts de changement de tâche du participant. Il y avait deux mesures de rendement : 1) l’identification correcte de la direction et 2) le temps de réponse. Les données EEG sont enregistrées afin de mesurer les oscillations alpha et l’engagement cognitif se produisant lors du changement de tâche. Cette méthode est limitée dans sa validité écologique: les environnements piétonniers ont de nombreux stimuli qui se produisent simultanément et se disputent l’attention. Néanmoins, cette méthode est appropriée pour identifier les coûts de changement de tâche. Les données EEG permettent d’étudier les mécanismes sous-jacents dans le cerveau qui sont liés à différents coûts de changement de tâche. Cette conception permet la comparaison entre le changement de tâche lors de l’exécution d’une tâche à la fois, par rapport au changement de tâche lors du multitâche, avant la présentation du stimulus. Cela permet de comprendre et d’identifier à la fois l’impact comportemental et neurophysiologique de ces deux conditions différentes de changement de tâche. De plus, en corrélant les coûts de changement de tâche avec l’activité cérébrale, nous pouvons en apprendre davantage sur les causes de ces effets comportementaux. Ce protocole est une base appropriée pour étudier le coût de commutation des différentes utilisations des smartphones. Différentes tâches, questionnaires et autres mesures peuvent y être ajoutés afin de comprendre les différents facteurs impliqués dans le coût de changement de tâche de l’utilisation du smartphone en marchant.
Introduction
Parce que la pénétration des smartphones et la tendance à effectuer plusieurs tâches à la fois augmentent, il est important de comprendre l’impact de l’utilisation du smartphone en marchant sur l’attention. La littérature a démontré à maintes reprises que le changement de tâche a un coûtde 1, y compris l’utilisation d’un smartphone en marchant. Des études ont montré que l’utilisation d’un smartphone en marchant peut être distrayante et dangereuse 2,3,4. Ces dangers ont été liés aux déficiences attentionnelles de faire une telle tâche<....
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Protocole
Avant de commencer la collecte de données, il est important de recevoir toute l’approbation de recherche éthique nécessaire pour les participants humains. Cela devrait se faire par l’entremise des comités d’examen appropriés et/ou des comités d’examen des participants humains.
Ce protocole a été approuvé et certifié par le comité d’éthique de HEC Montréal pour le centre de recherche Tech3Lab.
1. Préparation du stimulus visuel
- Créez le modèle expérimental pour le stimulus visuel avec un logiciel de présentation d’expérience visuelle, tel que E-prime. Créer un pour l’essai pratique (six essais) et un pour....
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Résultats
Ce protocole d’étude a été mené à l’origine avec 54 participants, chacun répondant à 88 essais de direction. La moitié de ces essais ont eu lieu lorsque les participants marchaient simplement avant la présentation du stimulus ; L’autre moitié s’est produite lorsque les participants ont envoyé des SMS en marchant avant la présentation du stimulus.
Résultats comportementaux
Les performances sur la direction du marcheur à lumière ponctuelle représentent les coûts de commutatio.......
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Discussion
Un choix critique lors de l’utilisation du protocole serait d’assurer la qualité des données neurophysiologiques. Il y a une complication inhérente à l’utilisation d’un outil comme l’EEG pendant le mouvement, car un mouvement excessif peut créer beaucoup de bruit dans les données. Il est donc important de considérer, avant la collecte de données, comment les données seront préparées pour supprimer autant d’artefacts que possible sans modifier le signal réel. Néanmoins, il est tout à fait probable qu’il y aura des taux pl.......
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Déclarations de divulgation
Les auteurs n’ont rien à divulguer.
Remerciements
Les auteurs reconnaissent le soutien financier du Conseil de recherches en sciences humaines du Canada (CRSH).
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Matériaux
| Nom | Entreprise | Numéro de catalogue | Commentaires |
|---|---|---|---|
| Logiciel | d’intégration et de synchronisation : Le Noldus Observer XT (Noldus Information Technology) permet de synchroniser toutes les données d’engagement comportemental, émotionnel et cognitif. | ||
| MediaRecorder | Noldus | Logiciel d’enregistrement audio et vidéo | |
| FaceReader | Noldus | Logiciel pour l’analyse automatique des 6 expressions faciales de base | |
| E-Prime | Psychology Software Tools, Inc. | Logiciel pour la conception d’expériences informatisées, la collecte de données et l’analyse | |
| Enregistreur BrainVision | Vision Logiciel | utilisé pour l’enregistrement des signaux neuro-/électrophysiologiques (EEG dans ce cas) | |
| Analyseur | Logiciel de traitement du signal EEG | ||
| Qualtrics | Qualtrics Environnement d’enquête | en ligne | |
| Tapis Roulant | ThermoTread GT | ||
| Noldus | Syncbox commence le co-enregistrement des données EEG et de regard en envoyant un signal TTL (Transistor-Transistor Logic) à l’amplificateur EGI et un signal de frappe au Tobii Studio v 3.2. | ||
| Move2actiCAP | Brain Vision | Add-on pour un système numérique sans fil pour EEG | |
| iPhone 6s | Apple | ||
| iMessage | Apple | ||
| iPad | Apple |
Références
- 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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Réimpressions et autorisations
Erratum
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
