仮想現実実験生理学的対策

この方法により、人間の参加者から生理学的データを収集するバーチャルリアリティ実験の設計と実装が可能になります。仮想環境フレームワークでの実験は、このプロセスを容易にすることが示唆されています。この手法の主な利点は、生理学的デバイスを含むさまざまなソースからデータを収集しながら、無関係な変数を制御することです。

この手法の意味するところは、制御された環境における認知と感情の関係を研究する可能性があるため、認知科学全般にまで及びます。この手法は、特にナビゲーション行動に関する洞察を得ることができますが、環境認識、行動地理学、意思決定などの他の分野にも適用できます。一般に、この方法に不慣れな人は、生理学的測定値の収集と分析に必要な知識が認知科学のカリキュラムによって提供される知識を超えている場合があるため、苦労します。

この方法を視覚的に示すことは、電極の配置を含む生理学的データを収集するためのステップバイステップのガイドを他の研究者に提供するため、重要です。まず、EDA-ECGソフトウェアを開き、新しい設定ファイルを作成します。サンプリングレートを 1, 000 ヘルツに設定し、適切なチャンネル数を選択します。

次に、設定ファイルを保存し、このファイルのバージョンを実験セッションの新しい名前で再保存します。次に、EDA電極で開回路ゼロを実行して、システム導電率のベースライン測定を取得します。ソフトウェアの実験設定メニューを開き、実験パラメータを入力します。

次に、[実験の開始] をクリックします。まず、参加者に情報シートを読んでもらい、インフォームドコンセントフォームに署名してもらいます。次に、濡れたティッシュを使用して、参加者の利き手ではない手の人差し指と薬指を拭きます。

参加者の指が乾いていることを確認した後、2つのEDA電極を内側指骨に接続します。白、黒、赤の電極を、テキストプロトコルに従って、参加者の体の肋骨の間に配置します。次に、色分けされた3本のECGワイヤーを対応する電極に接続します。

参加者がアンケートに回答している間、キュービクルの2つの側壁を閉じて、生理学的測定の準備をします。血圧計カフを利き手でない腕に取り付けます。2本のEDAワイヤーを参加者の指の電極に接続します。

電極が正しい位置に取り付けられていることを確認してください。次に、モニターの上のライトをオフにし、オーバーヘッドライトを最低の設定に暗くします。次に、EDA チャネルをゼロにして、参加者の皮膚伝導性物質の開始レベルの測定値を取得します。

EDA-ECGソフトウェアで、Bio Ampダイアログボックスを開きます。次に、心拍信号がプレビューウィンドウの約3分の1をカバーする信号範囲を選択します。ソフトウェアで録音を開始し、実験者のモニターのソフトウェアウィンドウに信号が表示されていることを確認します。

次に、血圧計の適切なボタンを押して血圧記録を開始します。開いているUnityソフトウェアで、[Start Measurements]をクリックします。参加者にベースラインネイチャービデオを見るように依頼します。

ジョイスティックの使い方を練習するために、参加者にトレーニング迷路を完了するように依頼します。トレーニング迷路ゲームでは、参加者は矢印をたどり、浮かぶ宝石を集めます。この後、参加者にナビゲーションタスクを完了するように指示します。

参加者にナビゲーション タスクを実行させます。参加者がナビゲーション タスクを完了した後、EDA と ECG の記録を停止します。次に、血圧計カフを取り外し、ECG電極へのケーブルを外し、参加者の指からEDA電極を取り外します。

参加者に、コンピューター上で別の一連の質問をされること、および必要に応じて質問してもよいことを伝えます。eveソフトウェアの評価メニューで、イベントマーカーの追加ボタンを押して、生理学的測定ファイル内のイベントをマークします。次に、EDA-ECGソフトウェア内の生理測定ファイルにEDA-ECGファイルを保存します。

次に、evertools パッケージを使用して、バックアップ用の実験データをエクスポートします。最後に、機器を片付け、アルコールパッドで電極を清掃します。このプロトコルを使用して、60人の参加者が、ナビゲーション中の空間知識の獲得に対する効果的なストレスを調査するために研究されました。

予測されたように、生理学的データは、心拍数の点でストレス群がストレスなし群よりも高い覚醒を示しましたが、EDAの点ではそうではありませんでした。一般に、自己申告によるナビゲーション能力と仮想環境の学習に必要な時間との間には負の関係もありました。視覚化された軌跡によると、ストレスグループの参加者も仮想環境でより効率的に見えました。

これは、より高い覚醒能力と空間能力が、より効率的なナビゲーション行動に関連している可能性があることを示しています。この技術は、認知科学の分野の研究者が、仮想現実と生理学的手段を使用して、ストレスと人間のナビゲーション行動との関係を探求する道を開く可能性があります。