Name: 歩行中のスマートフォン使用のスイッチコストの測定 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2020-04-30T14:00:00.000+00:00
Duration: 7 min
Description: 学ぶ歩行中のスマートフォン使用によるタスクスイッチコストの測定法。トレッドミル上でEEGと行動指標を記録し、マルチタスクが歩行パフォーマンスと認知負荷に与える影響を評価します。歩行者の安全性向上に寄与します。

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著者らは、カナダ社会科学人文科学研究評議会(SSHERC)の財政的支援を認めています。

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</ol>

著者は開示するものは何もありません。

プロトコルを使用する際の重要な選択は、神経生理学的データの品質を保証することです。過度の動きはデータに多くのノイズを生成する可能性があるため、移動中にEEGのようなツールを使用することには固有の複雑さがあります。したがって、データ収集の前に、実際の信号を変更せずにできるだけ多くのアーティファクトを削除するためにデータをどのように準備するかを検討することが重要です。それにもかかわらず、参加者は実験中ずっとトレッドミルの上を歩くため、データ除外率が高くなる可能性が非常に高いです。特定の参加者のデータは、過度の顔、頭、体の動きによって引き起こされるアーティファクト、および過度の発汗や機器の誤動作の可能性のために使用できなくなります。結果の偏りや影響を避けるために、行動分析の前にデータの除外を決定する必要があります。本研究をきっかけに、当研究室では電極位置を局在化する能力を獲得しており、今後の研究でこの技術を用いて線源活性の解析を進めていきたいと考えています。今後の研究では、関連する脳波信号のソース推定を可能にするために、電極局在化技術を活用することをお勧めします。
このプロトコルで注意を...

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Erratum: Measuring the Switch Cost of Smartphone Use While Walking

スマートフォンの普及率とマルチタスクの傾向の両方が高まっているため、歩行中のスマートフォンの使用が注意に与える影響を理解することが重要です。文献は、タスクの切り替えには、歩行中のスマートフォンの使用を含め、コスト1が伴うことを繰り返し示しています。研究によると、歩きながらスマートフォンを使用すると、気が散り、危険な場合があります2,3,4。これらの危険は、そのようなタスクを実行することの注意障害に関連しています3,4,5,6,7。歩行者環境の複雑な性質のために、生態学的に有効な実験的文脈でそれを研究することは問題になる可能性があります。それにもかかわらず、実際の歩行者環境でそのような研究を実施することは、多くの無関係な変数が作用する可能性があり、注意散漫のために参加者に害を及ぼすリスクがあるため、それ自体が複雑になる可能性があります。可能な限り現実的な比較的安全な環境でこのような現象を研究できることが重要です。この記事では、歩行中のテキストメッセージのタスク切り替えコストを調査しながら、タスクの有効性を高め、関連する潜在的なリスクを軽減する調査方法について説明します。
歩行中にスマートフォンを使用する場合、個人はスマートフォンのタスクから歩行および環境関連のタスクに切り替えることを余儀なくされます。したがって、このような現象を研究するためには、マルチタスクに関する文献の中でこの方法を組み立てることが適切であり、特にタスク切り替えパラダイムに焦点を当てていることがわかりました。これを行うために、タスク切り替えパラダイムが使用されました 1、参加者に刺激前のタスクと刺激後のタスクを切り替えるようにしました。2つの刺激前タスクのうちの1つはマルチタスクを含み、もう1つはそうではありませんでした。刺激後の課題では、参加者は、知覚が分割注意の影響を受ける刺激に反応しなければなりませんでした8。さらに、可能な限り生態学的に有効であろうとする実験実験室の研究では、歩行中のスマートフォン使用の注意の影響を理解するために、仮想歩行者環境を使用することがよくあります4,9。それにもかかわらず、根底にある神経生理学的メカニズムを捉えるために、参加者が反応しなければならない刺激の数を最小限に抑えるために、1つの刺激に対する特定のタスク切り替え反応に焦点を当てることを選択しました。このようにして、スマートフォンから刺激に注意を向けることから生じるタスク切り替えコストをより正確に特定できます。私たちの研究デザインでは、行動測定(つまり、タスク切り替えコスト)と神経生理学的データを使用して、歩行者のスマートフォン使用中に見られる注意障害をよりよく理解します。
タスク切り替え実験中、参加者は通常、一連の刺激に関連する少なくとも2つの単純なタスクを実行し、各タスクには「タスクセット」と呼ばれる異なる認知リソースのセットが必要です1。個人がタスク間の切り替えを余儀なくされた場合、彼らの精神的資源は適応する必要があります(すなわち、前のタスクセットの抑制と現在のタスクセットの活性化)。この「タスクセット再構成」処理が、タスク切替コスト1の原因であると考えられる。タスク切り替えコストは通常、参加者がタスクを切り替える試行と切り替えない試行間の応答時間および/またはエラー率のいずれかの違いを観察することによって決定されます10。私たちの実験では、3つのタスクセットがありました:1)ポイントライトウォーカー刺激に反応します。2)歩きながらスマートフォンでテキストメッセージを送る。3)単に歩く。1)刺激に反応する前に単に歩く、2)応答する前にテキストメッセージを送りながら歩くという2つの異なる条件の間で切り替えコストを比較した。このようにして、タスクを切り替える前にスマートフォンでマルチタスクのコストをキャプチャし、視覚刺激が現れる前に単に歩くという非マルチタスクのスイッチコストと直接比較することができました。この研究で使用されたスマートフォンは特定のブランドのものであったため、すべての参加者は実験前にスクリーニングされ、デバイスの適切な使用方法を知っていることを確認しました。
歩行者のコンテキストを代表するリアルな体験をシミュレートするために、参加者の左または右に向かって3.5°の偏差角度で歩く人間の形を表す視覚刺激としてポイントライトウォーカーフィギュアを使用することにしました。この図は、白い背景に15個の黒い点で構成されており、ドットは人間の頭、肩、腰、肘、手首、膝、足首を表しています(図1)。この刺激は生物学的運動に基づいており、これは人間および動物に典型的な運動のパターンに従うことを意味する11。さらに、この刺激は生態学的に有効以上のものです。正常に分析されるためには、複雑な視覚処理と注意が必要です12,13。興味深いことに、Thorntonら8は、点状の歩行者の方向の適切な識別は、分割注意によって大きく影響され、マルチタスク時のタスク切り替えコストを研究する際のパフォーマンス尺度として適していることを発見しました。参加者は、人物が歩いている方向を口頭で述べるように求められました。歩行者の出現の前には、常に画面上のその外観を知らせる聴覚的な合図がありました。
ポイントライトウォーカータスクと神経生理学的データのパフォーマンスにより、両方の状態の注意への影響を判断し、それらを引き起こした原因を特定するのに役立ちました。パフォーマンスは、ポイントライトウォーカーフィギュアの方向を決定する際のエラー率と応答時間を調べることによって測定されました。パフォーマンス測定で見つかった注意障害に関与する根本的な認知および注意メカニズムを理解するために、32個の電極を備えたEEG actiCAPを使用して参加者の神経生理学的データを評価しました。EEGは一時的な精度の観点から適切なツールであり、特定の瞬間(ポイントライトウォーカーフィギュアの外観など)でパフォーマンスが低下する原因を確認しようとするときに重要ですが、動きのためにアーティファクトがデータに存在する場合があります。EEGデータを分析する場合、2つの指標が特に重要です:1)アルファ振動;2)認知的関与。研究によると、アルファ振動は、ワーキングメモリ制御と、タスクに無関係な脳回路の能動的な阻害を表す可能性があります14,15,16,17。ベースラインレベルでのアルファ振動を刺激提示18,19で発生する振動と比較することにより、アルファ比を取得しました。この比率で、歩行中にテキストメッセージを送るときに観察される注意障害の根底にある可能性のあるイベント関連の変化を特定しました。認知的関与に関して、Pope et al.20は、ベータ活性が覚醒と注意の増加を表し、アルファとシータの活動が覚醒と注意の減少を反映する指標を開発しました21,22。この分析は、刺激の出現前のエンゲージメントの増加が、歩行者の姿に応答するために必要なタスクセットの再構成を複雑にするかどうかを判断するために行われました。
本稿で説明した方法論を用いて、マルチタスクエピソードに従事する参加者のタスク切り替えパフォーマンスに影響を与える根本的なメカニズムを把握しようとしています。歩行条件は、マルチタスクタスクスイッチ性能(すなわち、歩行中のテキストメッセージ)と比較される非マルチタスクタスクスイッチ性能を表す。タスクセットの抑制とタスクセットの活性化の役割を測定することにより、歩行中にテキストメッセージを送信するときに発生するスイッチコストをよりよく理解しようとしました。元の研究は没入型仮想環境で行われたが23 、後に実験室( 図2を参照)で複製され、参加者の前のスクリーンに歩行者の姿を表示するプロジェクターで再現されたことに注意することは重要です。この仮想環境は利用できなくなったため、プロトコルは現在の実験室の設計に適合しました。

<table><tbody><tr><td>Observer XT</td><td>Noldus</td><td></td><td>統合および同期ソフトウェア: Noldus Observer XT (Noldus Information Technology) は、すべての行動、感情、認知エンゲージメントデータを同期するために使用されます。</td></tr><tr><td>MediaRecorder</td><td>Noldus</td><td></td><td>オーディオ・ビデオ録画ソフト</td></tr><tr><td>FaceReader</td><td>Noldus</td><td></td><td>6つの基本的な表情を自動分析するソフトウェア</td></tr><tr><td>E-Prime</td><td>Psychology Software Tools, Inc.</td><td></td><td>コンピュータ化された実験設計、データ収集、分析のためのソフトウェア</td></tr><tr><td>BrainVisionレコーダー</td><td></td><td></td><td>神経/電気生理学的信号(この場合はEEG)の記録に使用されるソフトウェア</td></tr> <tr><td>アナライザーEEG</td><td></td><td></td><td>信号処理ソフトウェア</td></tr><tr><td>Qualtrics</td><td>Qualtrics</td><td></td><td>オンライン調査環境</td></tr><tr><td>Tapis Roulant</td><td>ThermoTread GTオフィストレッドミル</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Syncbox</td><td>ノルダス</td><td></td><td>Syncboxは、トランジスタトランジスタロジック(TTL)信号をEGIアンプに送信し、キーストローク信号をTobii Studio v 3.2に送信することにより、脳波データと視線データの同時登録を開始します。</td></tr><tr><td>脳波用デジタルワイヤレスシステム用の</td><td>Move2actiCAP</td><td>ブレインビジョン</td><td></td>アドオン</tr><tr><td>iPhone 6s</td><td>Apple</td><td></td><td></td></tr><tr><td>iMessage</td><td>Apple</td><td></td><td></td></tr><tr><td>iPad</td><td>Apple</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

歩行中のスマートフォン使用のスイッチコストの測定

Measuring the Switch Cost of Smartphone Use While Walking

本稿では,歩行中にスマートフォンを使用する場合のタスク切り替えコストを測定するための研究プロトコルを提示する.この方法では、対照条件(すなわち、単に歩く)とマルチタスク条件(すなわち、歩行中のテキストメッセージ)の2つの実験条件下で参加者にトレッドミル上を歩かせる。これらの条件の間、参加者は実験条件に関連するタスクと方向決定タスクを切り替える必要があります。この方向タスクは、参加者の左または右に向かって歩いているように見えるポイントライトウォーカーフィギュアで行われます。方向タスクのパフォーマンスは、参加者のタスク切り替えコストを表します。2つのパフォーマンス指標がありました:1)方向の正しい識別と2)応答時間。EEGデータは、タスク切り替え中に発生するアルファ振動および認知的関与を測定するために記録される。この方法は生態学的妥当性において制限されている:歩行者環境は多くの刺激が同時に発生し、注意を奪い合う。それでも、この方法はタスク切り替えのコストを特定するのに適しています。EEGデータにより、さまざまなタスク切り替えコストに関連する脳の根底にあるメカニズムの研究が可能になります。この設計により、刺激呈示の前に、マルチタスク時のタスク切り替えと比較して、一度に1つのタスクを実行するときのタスク切り替えの比較が可能になります。これにより、これら2つの異なるタスク切り替え条件の行動的影響と神経生理学的影響の両方を理解し、特定することができます。さらに、タスク切り替えのコストを脳活動と相関させることで、これらの行動効果の原因についてさらに学ぶことができます。このプロトコルは、さまざまなスマートフォン使用のスイッチングコストを調査するための適切な基盤です。歩行中のスマートフォン使用のタスク切り替えコストに関連するさまざまな要因を理解するために、さまざまなタスク、アンケート、およびその他の対策を追加できます。

この研究プロトコルは当初、54人の参加者で実施され、それぞれが88の方向試験に応答しました。これらの試験の半分は、参加者が刺激呈示の前に単に歩いていたときに発生しました。残りの半分は、参加者が刺激の提示の前に歩きながらテキストメッセージを送っていたときに発生しました。
行動結果 ポイントライトウォーカーの方向でのパフォーマンスはタスク切り替えコストを表し、パフォーマンスが低いほどタスク切り替えコストが高くなります。参加者の応答は、2つの応答変数で分析されました:1)正しい識別。2)応答時間。2つの実験条件は、2つのグループを表しています:1)歩きながらテキストメッセージを送る。2)刺激に反応する前に単に歩く。応答時間は実験の最後に計算した。実験のビデオ録画はオーディオファイルに変換され、音の波長のピークをマークするサウンドソフトウェアで分析されました。合図の音と参加者の口頭での反応の音がマークされると、2つの間の時間が決定されました。正しい応答時間は、実験プレゼンテーションソフトウェアから88回の試行に対する参加者の正しい方向をエクスポートし...

この研究デザインは、歩行中にスマートフォンを使用する場合のタスク切り替えコストを測定します。参加者は、対照条件(歩行)とマルチタスク条件(歩行中のテキストメッセージ)の2つの実験条件を経験します。参加者は、これらのタスクと方向決定タスクを切り替えます。脳波データと行動測定が記録されます。

This paper presents a study protocol to measure the task-switching cost of using a smartphone while walking. This method involves having participants walk ...

事故に巻き込まれる歩行者の数が世界中で増加していることは誰もが知っていますが、その理由の1つは、歩きながらテキストメッセージを送っている人々です。この現象とそれに関連する心理学を研究することは非常に重要ですが、安全な方法でそれを行うことは困難です。そのための方法を開発しましたが、このビデオで紹介します。まず、4台の録音用コンピューター、EEGアンプ、プロジェクター、トレッドミル、スピーカー、スマートフォンの電源を入れます。記録装置を設定するには、10秒のマーカーを使用して、研究用に作成された特定のサブルーチンで同期ソフトウェアを開きます。同期ソフトウェアは、10秒ごとに脳波とビデオ録画にマーカーと光パルスの形で現れるパルスを送信します。ビデオ録画ソフトウェアを開きます。カメラも自動的にオンになるはずです。そうでない場合は、手動でオンにします。参加者のEEG記録ソフトウェアを開いてセットアップします。視覚実験プレゼンテーションソフトで作成した視覚刺激実行スクリプトファイルが入っているフォルダを開きます。メーカーが提案する手順に従って、EEGのセットアップと材料を準備します。参加者を歓迎し、同意書に署名してもらった後、実験プロセスを説明する用意されたスクリプトを読みます。EEGの設定を開始するには、EEGキャップの参加者の頭囲を測定します。この実験では、32個の予備増幅電極を備えたEEG ACTAキャップを使用しました。参加者にトレッドミルの上に立ってもらい、トレッドミルの安全キーを参加者に取り付けます。トレッドミルの速度を時速0.8マイルに設定します。参加者に2分間歩いてもらい、スピードに慣れてもらいます。コンピューターのワークフローシートに移動して、現在の参加者の条件順序を選択します。2つの注文が可能です。注文Aでは、トライアル1と3はテキストメッセージ条件を使用します。一方、試行 2 と 4 では制御条件を使用します。順序Bでは、試行1と3は制御条件を使用し、試行2と4はテキスト送信条件を使用します。すべての録音ソフトウェアを同期して開始する準備ができていることを確認してください。その後、脳波記録を開始します。同期ソフトウェアを起動し、ビデオ録画が同時に開始されたことを確認します。参加者にトレッドミルに戻り、速度をゆっくりと時速0.8マイルに戻します。視覚刺激プログラムをオンにして、実行を開始します。選択した試行に対応する指示を参加者に読みます。実験試行用の刺激実行可能スクリプトファイルを実行します。特定の条件に対して選択した参加者番号とコードを入力します。試用を開始します。参加者にトレッドミルの上を歩くように指示し、視覚刺激が現れるたびに左または右に答えて反応します。被験者に試験が開始しようとしていることを合図し、視覚刺激試験を開始します。参加者が視覚刺激に反応するたびに、参加者の反応を書き留めます。参加者が応答しない場合は、フィールドを空白のままにします。試用終了時に、トレッドミルの速度を時速0.4マイルに下げます。その後、参加者に座って水を飲んでもらいます。休憩後、参加者にトレッドミルに戻ってもらい、歩きながら速度を徐々に時速0.8マイルに戻します。参加者がトレッドミルの上を歩いている間に、スマートフォンを渡します。参加者に、片手であれ両手であれ、自然にテキストを送るように指示し、視覚刺激が現れるたびに左または右に答えることで反応するように指示します。被験者に試験が開始しようとしていることを合図し、視覚刺激試験を開始します。研究助手には会話の台本に従ってもらい、試験中ずっと会話を続けてもらいます。参加者が視覚刺激に反応するたびに、参加者の反応を書き留めます。参加者が応答しない場合は、フィールドを空白のままにします。試用期間の最後に、参加者からスマートフォンを取り上げ、トレッドミルの速度を落とし、参加者に座って水を飲んでもらいます。EEGキャップを取り外し、参加者をシャワーに連れて行き、必要に応じて髪を洗うことができます。参加者に報酬を渡し、参加に感謝します。参加者が同意書のコピーを持って退出し、すべての私物を取り戻していることを確認してください。参加者の反応は、正しい識別と応答時間の2つの変数について分析されました。参加者は、刺激が現れる前にテキストメッセージを送っていなかった場合、ポイントライトウォーカーの刺激の正しい方向を特定する可能性が高かった。反応時間に有意差は認められなかった。脳波記録を用いて、アルファ振動と認知関与を観察することにより、課題の切り替えに関与する神経生理学的活動を決定した。アルファ比は、タスクの抑制のプロセスを反映しています。アルファ比が高いほど、歩行状態のパフォーマンスが向上しましたが、テキストメッセージの状態では、アルファ比が高いためパフォーマンスが妨げられました。これらの結果は、歩きながらテキストメッセージを送ると、前のタスクセットを阻害するために必要なリソースの量によってパフォーマンスが悪影響を受けることを示しています。この技術により、モバイルマルチタスクの現象を安全に研究することができ、私たちのコミュニティがこの分野の研究を追求できるようになると確信しています。

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Research

JoVE Journal

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歩行中のスマートフォン使用のスイッチコストの測定

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