Mesurer le coût de commutation de l’utilisation d’un smartphone en marchant

Nous savons tous qu’il y a eu une augmentation du nombre de piétons impliqués dans des accidents dans le monde entier, et l’une des raisons en est que les gens envoient des SMS en marchant, partout. Il est essentiel d’étudier ce phénomène et la psychologie qui y est associée, mais il est difficile de le faire en toute sécurité. Nous avons développé une méthode pour ce faire que nous allons présenter dans cette vidéo.

Commencez par allumer les quatre ordinateurs d’enregistrement, l’amplificateur EEG, le projecteur, le tapis de course, les haut-parleurs et le smartphone. Pour configurer l’équipement d’enregistrement, ouvrez le logiciel de synchronisation avec le sous-programme spécifique créé pour l’étude avec des marqueurs à 10 secondes. Le logiciel de synchronisation envoie une impulsion qui apparaît sous la forme d’un marqueur et d’une impulsion lumineuse dans l’EEG et l’enregistrement vidéo toutes les 10 secondes.

Ouvrez le logiciel d’enregistrement vidéo. L’appareil photo devrait également s’allumer automatiquement. Si ce n’est pas le cas, activez-les manuellement.

Ouvrez et configurez le logiciel d’enregistrement EEG pour le participant. Ouvrez le dossier contenant le fichier de script exécutable de stimulus visuel réalisé avec le logiciel de présentation d’expériences visuelles. Préparez la configuration et le matériel de l’EEG selon les procédures suggérées par les fabricants.

Après avoir accueilli le participant et lui avoir fait signer le formulaire de consentement, lisez le texte scriptaire préparé décrivant le processus expérimental. Pour commencer à configurer l’EEG, mesurez la circonférence de la tête du participant pour le capuchon EEG. Pour cette expérience, un capuchon EEG ACTA avec 32 électrodes préamplifiées a été utilisé.

Demandez au participant de se tenir debout sur le tapis roulant et de lui attacher la clé de sécurité. Réglez la vitesse du tapis roulant à 0,8 miles par heure. Demandez au participant de marcher pendant deux minutes pour se familiariser avec la vitesse.

Allez sur la feuille de flux de travail sur l’ordinateur pour choisir l’ordre des conditions pour le participant actuel. Deux commandes sont possibles. Dans l’ordre A, les essais un et trois utilisent la condition de texto.

Alors que les essais deux et quatre utilisent la condition de contrôle. Dans l’ordre B, les essais un et trois utilisent les conditions de contrôle et les essais deux et quatre utilisent les conditions d’envoi de SMS. Assurez-vous que tous les logiciels d’enregistrement sont prêts à être démarrés de manière synchronisée.

Commencez ensuite l’enregistrement EEG. Démarrez le logiciel de synchronisation et assurez-vous que l’enregistrement vidéo a commencé simultanément. Demandez au participant de remonter sur le tapis roulant et d’augmenter lentement la vitesse jusqu’à 0,8 miles par heure.

Activez le programme de stimulus visuel et commencez à l’exécuter. Lisez les instructions correspondant à l’essai sélectionné au participant. Exécutez le fichier de script exécutable du stimulus pour les essais d’expérience.

Entrez le numéro de participant et le code choisi pour les conditions spécifiques. Commencez l’essai. Demandez au participant de marcher sur le tapis roulant et de répondre au stimulus visuel chaque fois qu’il apparaît en répondant à gauche ou à droite.

Signalez au participant que l’essai est sur le point de commencer et commencez l’essai de stimulus visuel. Notez la réponse des participants chaque fois qu’ils répondent au stimulus visuel. Lorsqu’un participant ne répond pas, laissez le champ vide.

À la fin de l’essai, réduisez la vitesse du tapis roulant à 0,4 miles par heure. Ensuite, demandez au participant de s’asseoir et de boire de l’eau. Après la pause, demandez au participant de remonter sur le tapis roulant et d’augmenter progressivement la vitesse jusqu’à 0,8 miles par heure pendant qu’il marche.

Pendant que le participant marche sur le tapis roulant, donnez-lui le smartphone. Demandez au participant d’envoyer un texte comme il le ferait naturellement, que ce soit d’une main ou de deux, et de répondre au stimulus visuel chaque fois qu’il apparaît en répondant à gauche ou à droite. Signalez au participant que l’essai est sur le point de commencer et commencez l’essai de stimulus visuel.

Demandez à l’assistant de recherche de suivre le script de conversation et poursuivez la conversation tout au long de l’essai. Notez la réponse du participant chaque fois qu’il répond au stimulus visuel. Lorsqu’un participant ne répond pas, laissez le champ vide.

À la fin de l’essai, prenez le smartphone du participant, réduisez la vitesse sur le tapis roulant et demandez au participant de s’asseoir et de boire de l’eau. Retirez le capuchon EEG et emmenez le participant dans une douche où il pourra se laver les cheveux s’il le souhaite. Donnez au participant sa compensation et remerciez-le pour sa participation.

Assurez-vous que le participant repart avec sa copie du formulaire de consentement et qu’il récupère tous ses effets personnels. Les réponses des participants ont été analysées pour deux variables, l’identification correcte et le temps de réponse. Les participants étaient plus susceptibles d’identifier la bonne direction pour le stimulus de la marche de lumière ponctuelle lorsqu’ils n’envoyaient pas de SMS avant l’apparition du stimulus.

Aucune différence significative dans le temps de réaction n’a été observée. Des enregistrements EEG ont été utilisés pour déterminer l’activité neurophysiologique impliquée dans le changement de tâche en observant les oscillations alpha et l’engagement cognitif. Le rapport alpha reflète le processus d’inhibition de la tâche.

Un ratio alpha plus élevé a conduit à de meilleures performances pendant la condition de marche, tandis que dans la condition de SMS, les performances ont été entravées par un ratio alpha plus élevé. Ces résultats montrent que lors de l’envoi de SMS en marchant, les performances étaient négativement affectées par la quantité de ressources nécessaires pour inhiber l’ensemble de tâches précédent. Nous sommes convaincus que cette technique permettra à notre communauté de poursuivre des recherches dans ce domaine, car elle a permis d’étudier le phénomène du multitâche mobile de manière sécuritaire.