Articolo metodologico

Metodi per test visivo attenzione online

DOI:

10.3791/52470

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19 febbraio 2015

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1Center for Visual Science, University of Rochester, 2Faculty of Psychology and Educational Sciences, University of Geneva, 3Department of Psychology, University of Wisconsin-Madison, 4Department of Brain and Cognitive Sciences, University of Rochester

In questo articolo

Sommario

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Per replicare le impostazioni di laboratorio, i metodi di raccolta dati online per le attività visive richiedono uno stretto controllo sulla presentazione dello stimolo. Delineiamo i metodi per l'uso di un'applicazione web per raccogliere dati sulle prestazioni su due test di attenzione visiva.

Abstract

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Metodi di raccolta dati online hanno particolare appello agli scienziati del comportamento, perché offrono la promessa di molto più grande e molto più campioni di dati rappresentativi che può essere normalmente raccolti nei campus universitari. Tuttavia, prima che tali metodi possono essere ampiamente adottati, una serie di sfide tecnologiche deve essere superato - in particolare negli esperimenti in cui è necessario uno stretto controllo sulle proprietà di stimolo. Qui vi presentiamo i metodi per la raccolta di dati sulle prestazioni su due prove di attenzione visiva. Entrambi i test richiedono controllo sul angolo visivo degli stimoli (che a sua volta richiede la conoscenza della distanza di osservazione, dimensione del monitor, risoluzione dello schermo, etc.) e la sincronizzazione degli stimoli (come le prove coinvolgono sia brevemente lampo stimoli o stimoli che si muovono a tassi specifici). I dati raccolti in questi test da oltre 1.700 partecipanti in linea erano coerenti con i dati raccolti in versioni di laboratorio degli stessi esatti test. Questi risultatisuggeriscono che con la cura adeguata, taglia i tempi / stimolo attività dipendenti possono essere distribuiti in ambienti web-based.

Introduzione

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Negli ultimi cinque anni c'è stato un aumento di interesse per l'uso di metodi comportamentali in linea di raccolta dei dati. Mentre la stragrande maggioranza delle pubblicazioni nel campo della psicologia hanno utilizzato le popolazioni potenzialmente non rappresentativi soggetto 1 (vale a dire, principalmente studenti universitari) e spesso ragionevolmente campioni di piccole dimensioni così (cioè, tipicamente nella gamma di decine di soggetti), metodi in linea offrono la promessa di gran lunga più diverse e più grandi campioni. Per esempio, il servizio Mechanical Turk di Amazon è stata oggetto di numerosi studi recenti, sia che....

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Protocollo

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Il protocollo è stato approvato dal comitato istituzionale di revisione presso la University of Wisconsin-Madison. I seguenti punti sono stati scritti come una guida per i programmatori di replicare il processo automatizzato dell'applicazione web descritto.

1. Accesso partecipante

  1. Istruire il partecipante di utilizzare un computer con connessione internet-enabled e passare all'applicazione Web utilizzando un browser compatibile HTML5: http://brainandlearning.org/jove . Avere il partecipante sedere in una stanza tranquilla priva di distrazioni, con il compute....

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Risultati

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Rimozione Outlier

Un totale di 1.779 partecipanti ha completato l'operazione UFOV. Di questi, 32 partecipanti hanno avuto soglie UFOV che erano più di 3 deviazioni standard dalla media, suggerendo che non erano in grado di svolgere l'attività secondo le istruzioni. Come tali, i dati UFOV da questi partecipanti sono stati rimossi dalla ultima analisi, lasciando un totale di 1.747 partecipanti.

I dati sono stati ottenuti da 1.746 partecipanti per l'attivit.......

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Discussione

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La raccolta di dati on-line ha un certo numero di vantaggi rispetto raccolta dati standard in laboratorio. Questi includono la possibilità di assaggiare molto più popolazioni rappresentativi del tipico collegio piscina laurea utilizzato nel campo, e la capacità di ottenere ben maggiori dimensioni del campione in meno tempo di quello necessario per ottenere le dimensioni del campione che sono un ordine di grandezza più piccola in laboratorio 1-6 (per esempio, i punti di dati raccolti da 1,700+ parteci.......

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Dichiarazioni

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Questo lavoro è stato sostenuto dal Fondo nazionale svizzero (100014_140676), dal Fondo nazionale per la ricerca scientifica (1227168) e dall'Istituto oculistico nazionale dei Istituti nazionali di sanità (P30EY001319).

Ringraziamenti

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Gli autori non hanno nulla da rivelare.

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Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo
NomeAziendaNumero di catalogoCommenti
Computer/tabletDeve disporre di una connessione Internet e di un browser compatibile con HTML5
CD o cartaPotrebbe non essere necessario se il partecipante conosce già le dimensioni del monitor
, di credito

Riferimenti

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  1. Henrich, J., Heine, S. J., Norenzayan, A. The weirdest people in the world. The Behavioral And Brain Sciences. 33, 61-135 (2010).
  2. Buhrmester, M., Kwang, T., Gosling, S. D. Amazon's Mechanical Turk: A new source of inexpensive, yet high-quality, data.....

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