Metodi per test visivo attenzione online
February 19th, 2015
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.
L'obiettivo generale di questa procedura è semplificare la raccolta dei dati per le attività di attenzione visiva tramite un'applicazione web online. A tale scopo, è necessario effettuare l'accesso dei partecipanti a un'applicazione Web. Successivamente, ai partecipanti viene chiesto di calibrare i loro schermi per una corretta presentazione dello stimolo.
Quindi i partecipanti leggono le istruzioni del compito e completano le prove pratiche. Infine, i dati vengono raccolti dai partecipanti man mano che completano le attività complete. In definitiva, i metodi di raccolta dati online per le attività visive mostrano risultati coerenti con quelli dei metodi tradizionali basati su laboratori.
Il vantaggio principale di questa tecnica rispetto ai metodi esistenti è che i dati possono essere raccolti da una popolazione più ampia e diversificata in un lasso di tempo relativamente breve. A dimostrare questa procedura sarà Olga P Equal, un tecnico del laboratorio. Per iniziare, chiedi al partecipante di sedersi in una stanza tranquilla e priva di distrazioni con un computer abilitato a Internet a un'altezza confortevole.
Chiedi al partecipante di accedere all'applicazione Web mostrata qui. Utilizzando un browser compatibile con HTML five, chiedi al partecipante di inserire un ID univoco che verrà associato ai dati raccolti e archiviati in un database my SQL. Prima di effettuare l'accesso, ottenere il consenso del partecipante tramite un modulo di consenso collegato alla pagina.
Per calibrare lo schermo, chiedi al partecipante di inserire la dimensione diagonale dello schermo in pollici nella casella di testo etichettata. Se il partecipante non conosce queste informazioni, chiedigli di trovare un CD o una carta di credito come oggetto di calibrazione. Quando ne viene selezionato uno, chiedi al partecipante di posizionare l'oggetto contro lo schermo e di allinearlo con un'immagine rappresentativa dell'oggetto visualizzato sullo schermo.
Chiedi al partecipante di regolare le dimensioni dell'immagine sullo schermo in modo che corrispondano alle dimensioni dell'oggetto fisico in base alle misure del CD fisico o di una carta di credito e alla dimensione in pixel dell'immagine rappresentativa. Determina la dimensione diagonale dello schermo in pollici. Chiedi al partecipante di confermare questo valore tramite una finestra di dialogo.
Successivamente, chiedi al partecipante di regolare le impostazioni di luminosità dello schermo fino a quando tutte le 12 bande in un gradiente da nero a bianco visualizzate sullo schermo sono chiaramente distinguibili. Chiedi al partecipante di sedersi a distanza di un braccio dal monitor in una posizione comoda e quindi imposta la finestra del browser in modalità a schermo intero. La finestra del browser deve essere in modalità a schermo intero per massimizzare lo spazio visivo utilizzato dalle attività e per rimuovere eventuali distrazioni visive, ad esempio la barra degli strumenti del browser e le barre delle applicazioni del desktop.
Utilizzando il tutorial autoguidato per il tracciamento di più oggetti o MOT che si trova a questo URL, chiedi al partecipante di leggere le istruzioni passo dopo passo che dimostrano come funzioneranno le prove. Una volta che il partecipante ha finito di leggere le istruzioni, chiedi al partecipante di eseguire le prove pratiche, imposta gli stimoli pratici in modo che consistano in otto punti a 0,8 gradi con una velocità di movimento di due gradi al secondo. Utilizza l'API HTML a cinque fotogrammi di animazione richiesta per ottimizzare l'animazione del browser a una frequenza di fotogrammi di 60 hertz per controllare questo movimento di stimolo.
Quindi, chiedi al partecipante di tracciare i punti blu con i punti gialli che fungono da distrattori. Dopo due secondi, cambia i punti blu in punti gialli e continua a spostarli tra i punti gialli originali per altri quattro secondi. Alla fine di ogni prova, ferma i punti ed evidenziane uno.
Chiedi al partecipante di rispondere premendo un tasto, indipendentemente dal fatto che il punto evidenziato sia un punto di traccia o un punto di distrazione. Dopo tre prove corrette consecutive o un massimo di sei prove, sposta il partecipante sull'attività completa. Per avviare l'attività MOT completa per il partecipante, impostala con 16 punti che si muovono a cinque gradi al secondo.
All'interno dello spazio tra due gradi di eccentricità e 10 gradi di eccentricità, chiedi al partecipante di completare un totale di 45 prove, una miscela di cinque prove costituite da un punto tracciato e 10 prove ciascuna composta da due a cinque punti tracciati. Utilizzando il tutorial che si trova qui, chiedi al partecipante di passare attraverso quattro fasi di istruzioni passo-passo che dimostrano i due stimoli target che devono essere presi in considerazione durante il campo visivo utile o il set di compiti UFOV. Lo stimolo target centrale è uno smiley di un grado che lampeggia al centro dello schermo con i capelli lunghi o corti.
Randomizza la lunghezza dei capelli dello smiley tra le prove, imposta lo stimolo target periferico come una stella di un grado che lampeggia a quattro gradi di eccentricità in una delle otto posizioni intorno al cerchio. Randomizza la posizione della stella durante le prove. Solo per la prima fase.
Visualizza l'obiettivo centrale e quindi chiedi al partecipante di rispondere premendo un tasto, la cui lunghezza dei capelli è stata visualizzata solo per la seconda fase. Visualizzare l'obiettivo periferico e quindi chiedere al partecipante di fare clic su una delle otto linee radio che rappresentano le otto possibili posizioni dell'obiettivo per indicare dove è apparsa la stella. Per la fase tre, visualizzare gli stimoli target centrali e periferici e quindi chiedere al partecipante di fornire risposte sia al tipo di smiley che alla posizione della stella.
Per la fase quattro, visualizzare entrambi gli stimoli target oltre ai distrattori periferici e quindi chiedere al partecipante di rispondere a entrambi gli stimoli target. Per l'esposizione dei distrattori, i quadrati di un grado presentati nelle restanti sette posizioni con un'eccentricità di quattro gradi oltre ad altri otto quadrati con un'eccentricità di due gradi. Dopo la risposta del partecipante, mostra al partecipante il feedback per ogni risposta target Dopo ogni prova, dopo aver ottenuto tre prove corrette consecutive, sposta il partecipante alla fase di pratica successiva.
Dopo la quarta fase, chiedi al partecipante di iniziare l'attività UFOV completa. Presenta lo stesso stimolo centrale della sessione di pratica. Visualizza il bersaglio periferico con un'eccentricità di sette gradi in una delle otto posizioni menzionate in precedenza.
I quadrati dei 24 distrattori vengono visualizzati anche con un'eccentricità di tre gradi, un'eccentricità di cinque gradi e le restanti posizioni di centricità di sette gradi. Utilizzare una procedura di scala a tre gradini per determinare il tempo di presentazione degli stimoli, diminuire la durata degli stimoli dopo tre prove corrette consecutive e aumentare dopo ogni prova di errore e il compito. Quando una delle tre condizioni è soddisfatta, la procedura di scala raggiunge otto inversioni.
Il partecipante completa 10 prove consecutive alla durata massima di 99 fotogrammi o alla durata del pavimento di un fotogramma, oppure il partecipante raggiunge un massimo di 72 prove. Per l'analisi MOT sono stati utilizzati i dati di 1.744 partecipanti online. Le prestazioni MOT sono state misurate calcolando la precisione media per ciascun set.
L'intervallo di precisione delle dimensioni va da 0,4 a 1,0 per la prima taglia del set da 0,1 a 1,0 per la quinta dimensione e la precisione media varia da 0,99 per la prima taglia a 0,71 per la quinta taglia. I punteggi mediani di precisione variavano da 1,0 a 0,70 rispettivamente per la prima e la quinta dimensione. La precisione diminuiva all'aumentare delle dimensioni del set, dimostrando un tipico effetto MOT per l'attività UFOV.
Sono stati analizzati i dati di 1.747 partecipanti online. Le prestazioni sono state calcolate calcolando la media del tempo di presentazione negli ultimi cinque studi al fine di ottenere una soglia di rilevamento, che riflette la durata minima della presentazione alla quale i partecipanti possono rilevare il bersaglio periferico con una precisione di circa il 79%. La soglia media dell'UFOV è stata di 64,7 millisecondi e i punteggi vanno da 17 millisecondi a 315 millisecondi con una soglia mediana di 45 millisecondi.
La distribuzione della soglia è stata positivamente inclinata con un'asimmetria di 1,92 e una curtosi di 3,93. I risultati sono stati coerenti con il lavoro precedente. Dopo aver visto questo video, dovresti avere una buona comprensione di come sviluppare il tracciamento di più oggetti e utili esperimenti sul campo visivo come applicazioni web seguendo questa procedura.
Altri metodi con una precisa presentazione dello stimolo visivo potrebbero anche essere adattati per un ambiente online. I dati potrebbero quindi essere raccolti da una popolazione più generalmente rappresentativa o da un sottotipo specifico di individui difficili da portare in laboratorio. Grazie per l'attenzione.
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Panoramica
Questo articolo delinea i metodi per la raccolta di dati online in compiti di attenzione visiva utilizzando un'applicazione web. Enfatizza l'importanza della calibrazione dello schermo e delle istruzioni del compito per una presentazione accurata degli stimoli.
Componenti chiave dello studio
Area della scienza
- Neuroscienze
- Scienze comportamentali
- Metodi di raccolta dati
Contesto
- I metodi tradizionali basati su laboratorio per i compiti visivi richiedono ambienti controllati.
- I metodi online possono semplificare la raccolta dati.
- La coerenza tra i risultati online e quelli basati su laboratorio è cruciale.
- La calibrazione dello schermo è essenziale per una presentazione accurata degli stimoli.
Obiettivo dello studio
- Semplificare la raccolta dati per i compiti di attenzione visiva.
- Valutare l'efficacia dei metodi di raccolta dati online.
- Garantire la raccolta di dati di performance affidabili.
Metodi utilizzati
- I partecipanti accedono a un'applicazione web.
- La calibrazione dello schermo viene eseguita per una visualizzazione accurata degli stimoli.
- I partecipanti leggono le istruzioni del compito e completano prove di pratica.
- I dati vengono raccolti durante il completamento dei compiti completi.
Risultati principali
- I metodi di raccolta dati online producono risultati coerenti.
- I partecipanti completano con successo i compiti dopo la calibrazione.
- I dati sulle prestazioni si allineano con i metodi tradizionali di laboratorio.
- Le applicazioni web possono facilitare efficacemente la ricerca sull'attenzione visiva.
Conclusioni
- I metodi online sono alternative valide alla raccolta dati tradizionale.
- Una corretta calibrazione e istruzioni migliorano la qualità dei dati.
- La ricerca futura può beneficiare di questi approcci semplificati.
Domande frequenti
Executive Industry Relevance
Online behavioral testing enables scalable, representative data collection for visual attention assays, addressing a key bottleneck in target validation and phenotypic screening. By ensuring stimulus timing and size fidelity through web-based calibration, the method supports mechanistic de-risking of neural pathways involved in attention and perception. This approach expands access to diverse participant pools, improving predictive confidence in early discovery while reducing reliance on constrained laboratory recruitment.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses related to visual processing and attentional networks in human participants.
- Operational Value: Supports biological de-risking by quantifying target engagement through standardized visual attention performance metrics.
- Predictive Value: Provides quantitative, reproducible readouts that aid in portfolio triage of CNS-targeted compounds affecting sensory or cognitive function.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Delivers calibrated, stimulus-controlled visual attention tasks suitable for high-throughput online screening of compound effects on perception.
- Quantitative Output: Generates measurable endpoints such as multiple object tracking accuracy and useful field of view thresholds for dose-response modeling.
- Scalability: Enables deployment across large, diverse cohorts, improving statistical power and reducing variability in behavioral phenotyping.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Bridges in vitro or rodent models to human-relevant visual attention phenotypes, supporting cross-species validation.
- Mechanistic De-risking: Isolates specific cognitive functions (e.g., tracking, peripheral detection) to clarify drug effects on neural circuits.
- Risk-Adjusted Advancement: Supports go/no-go decisions by detecting subtle attentional impairments early in the discovery pipeline.
Pipeline & Workflow Integration
The method fits within the discovery continuum from target validation through lead identification, particularly for compounds modulating attention, arousal, or sensory processing.
- Discovery Biology: Facilitates hypothesis testing of neural targets involved in visual attention by providing quantifiable behavioral phenotypes in human subjects.
- Screening: Delivers reproducible, web-administered assays with controlled stimulus timing and size, enabling reliable compound screening.
- Analytics: Produces continuous, threshold-based measurements (e.g., UFOV detection time, MOT accuracy) that support statistical comparison across conditions.
- Translational Research: Aligns with preclinical models of attention by capturing homologous human visual attention behaviors.
- Enterprise Reuse: Establishes a scalable, standardized platform for repeated use across multiple projects and therapeutic areas.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence by reducing mechanistic ambiguity in cognitive drug effects through direct human behavioral measurement.
- Operational Value: Ensures standardization and reproducibility via screen calibration protocols and stimulus timing controls.
- Strategic Value: Improves capital efficiency by enabling large-scale data collection without laboratory constraints, accelerating early decision-making.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization by identifying attentional liabilities or benefits early, reducing late-stage attrition in CNS programs.
Implementation Considerations
- Requires expertise in behavioral neuroscience and web-based stimulus delivery to ensure proper task design and execution.
- Depends on HTML5-compatible browsers and JavaScript APIs (e.g., requestAnimationFrame) for precise stimulus timing and animation control.
- Necessitates cross-team standardization of calibration procedures (screen size, brightness, viewing distance) to maintain data validity across sites.
- Must account for variability in home environments (lighting, distractions, screen quality) through participant screening and instructional compliance.
- Limited to tasks where stimulus size and timing can be reliably controlled via web technologies; not suitable for sub-millisecond precision requirements.
