걷는 동안 스마트 폰 사용의 스위치 비용 측정

요약

이 연구 설계는 걷는 동안 스마트 폰을 사용하는 작업 전환 비용을 측정합니다. 참가자는 제어 조건 (걷기)과 멀티 태스킹 조건 (걷는 동안 문자 메시지)의 두 가지 실험 조건을 거칩니다. 참가자는 이러한 작업과 방향 결정 작업 사이를 전환합니다. EEG 데이터와 행동 측정이 기록됩니다.

초록

이 논문은 걷는 동안 스마트 폰을 사용하는 작업 전환 비용을 측정하는 연구 프로토콜을 제시합니다. 이 방법은 참가자가 제어 조건 (즉, 단순히 걷기)과 멀티 태스킹 조건 (즉, 걷는 동안 문자 메시지)의 두 가지 실험 조건에서 러닝 머신을 걷게하는 것을 포함합니다. 이러한 조건에서 참가자는 실험 조건과 관련된 작업과 방향 결정 작업 사이를 전환해야합니다. 이 방향 작업은 참가자의 왼쪽 또는 오른쪽으로 걷는 것처럼 보이는 포인트 라이트 워커 그림으로 수행됩니다. 방향 작업의 성능은 참가자의 작업 전환 비용을 나타냅니다. 1) 방향의 정확한 식별과 2) 응답 시간의 두 가지 성능 측정이있었습니다. EEG 데이터는 작업 전환 중에 발생하는 알파 진동 및인지 참여를 측정하기 위해 기록됩니다. 이 방법은 생태 학적 타당성이 제한적입니다 : 보행자 환경에는 동시에 발생하고주의를 끌기 위해 경쟁하는 많은 자극이 있습니다. 그럼에도 불구하고 이 방법은 작업 전환 비용을 정확히 찾아내는 데 적합합니다. EEG 데이터를 통해 다양한 작업 전환 비용과 관련된 뇌의 기본 메커니즘을 연구 할 수 있습니다. 이 디자인을 사용하면 자극 프레젠테이션 전에 멀티태스킹할 때 작업 전환과 비교하여 한 번에 하나의 작업을 수행할 때 작업 전환을 비교할 수 있습니다. 이를 통해 이 두 가지 다른 작업 전환 조건의 행동 및 신경생리학적 영향을 이해하고 정확히 지적할 수 있습니다. 또한 작업 전환 비용을 뇌 활동과 연관시킴으로써 이러한 행동 효과의 원인에 대해 더 많이 알 수 있습니다. 이 프로토콜은 다양한 스마트폰 사용의 전환 비용을 연구하기 위한 적절한 기반입니다. 걷는 동안 스마트 폰 사용의 작업 전환 비용과 관련된 다양한 요소를 이해하기 위해 다양한 작업, 설문지 및 기타 조치를 추가 할 수 있습니다.

서론

스마트폰 보급률과 멀티태스킹 경향이 모두 증가하고 있기 때문에 걷는 동안 스마트폰 사용이 주의력에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요합니다. 문헌은 작업 전환에는 걷는 동안 스마트 폰 사용을 포함하여 비용¹이 따른다는 것을 반복적으로 보여주었습니다. 연구에 따르면 걷는 동안 스마트 폰을 사용하면 산만하고 위험 할 수 있습니다 ^2,3,4. 이러한 위험은 그러한 작업을 수행하는 주의력 장애와 관련이 있습니다 ^3,4,5,6,7. 보행자 환경의 복잡한 특성으로 인해 생태 학적으로 유효한 실험적 맥락에서 연구하는 것은 문제가 될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 실제 보행자 환경에서 이러한 연구를 수행하는 것은 많은 외부 변수가 작용할 수 있고 산만 함으로 인해 참가자에게 해를 끼칠 위험이 있기 때문에 자체적....

프로토콜

데이터 수집을 시작하기 전에 인간 참가자에게 필요한 모든 윤리적 연구 승인을받는 것이 중요합니다. 이는 적절한 검토 위원회 및/또는 인간 참가자 검토 위원회를 통해 이루어져야 합니다.

이 프로토콜은 Tech3Lab 연구 시설에 대해 HEC Montréal의 윤리위원회에서 승인하고 인증했습니다.

1. 시각적 자극의 준비

1. E-prime과 같은 시각적 실험 프레젠테이션 소프트웨어를 사용하여 시각적 자극에 대한 실험 템플릿을 만듭니다. 연습 시험(6개 시행)과 실험 조건(22개 시행)에 대해 하나를 만듭니다.
2. E-prime 소프트웨어를 열고 실험 논리를 만들 수있는 구조 창으로 이동하십시오.
   1. SessionProc(E-오브젝트의 모양 순서를 시퀀싱하기 위한 타임라인)을 두 번 클릭합니다.
   2. 개체를 도구 상자에서 세션프로세서 줄로 끌어 옵니다.
      1. SessionProc에 삽입된 TextDisplay ....

결과

이 연구 프로토콜은 원래 54 명의 참가자로 수행되었으며 각 참가자는 88 개의 방향 시험에 응답했습니다. 이러한 시험의 절반은 참가자가 자극 발표 전에 단순히 걷고있을 때 발생했습니다. 나머지 절반은 참가자들이 자극 발표 전에 걷는 동안 문자 메시지를 보낼 때 발생했습니다.

행동 결과
포인트 라이트 워커 방향의 성능은 작업 전환 비용을 나타내며 성능이 낮을수록 작업 전환 비용이 높습니다. 참가자의 응답은 두 가지 반응 변수로 분석되었습니다 : 1) 올바른 식별; 및 2) 응답 시간. 2개의 실험 조건은 2개의 그룹을 나타내었다: 1) 걷는 동안 문자 메시지; 2) 자극에 반응하기 전에 단순히 걷기. 반응 시간은 실험 종료 시 계산되었습니다. 실험의 비디오 녹음은 오디오 파일로 변환 된 다음 사운드 파장의 피크를 표시하는 사운드 소프트웨어로 분석되었습니다. 신호의 소리와 참가자의 구두 응답 소리가 표시되면 둘 사이의 시간이 결정되었습니다. 올바.......

토론

프로토콜을 사용할 때 중요한 선택은 신경 생리 학적 데이터의 품질을 보장하는 것입니다. 과도한 움직임은 데이터에 많은 노이즈를 생성할 수 있기 때문에 이동 중에 EEG와 같은 도구를 사용하는 것은 본질적으로 복잡합니다. 따라서 데이터를 수집하기 전에 실제 신호를 수정하지 않고 가능한 한 많은 인공물을 제거하기 위해 데이터를 준비하는 방법을 고려하는 것이 중요합니다. 그럼에도 불구하고 참가자가 실험 내내 러닝 머신을 걷기 때문에 데이터 제외율이 더 높을 가능성이 여전히 높습니다. 특정 참가자의 데이터는 과도한 얼굴, 머리 및 신체 움직임으로 인한 인공물과 과도한 발한 및 장비 오작동의 가능성으로 인해 사용할 수 없습니다. 편향되거나 결과에 영향을 미치지 않도록 하려면 행동 분석 전에 데이터 제외를 결정해야 합니다. 이 연구를 수행 한 이후, 우리 실험실은 전극 위치를 국소화하는 능력을 획득했으며 향후 연구에서이 기술을 사용하여 소스 활동을보다 잘 분석하기를 희망합니다. 향후 연구에서는 전극 국소화 기술을 활용하여 관련 EEG 신호.......

재료

이 논문에 사용된 재료 목록

이름	회사	카탈로그 번호	댓글
Observer XT	Noldus		통합 및 동기화 소프트웨어: Noldus Observer XT(Noldus Information Technology)는 모든 행동, 정서적 및 인지적 참여 데이터를 동기화하는 데 사용됩니다.
MediaRecorder	Noldus		오디오 및 비디오 녹화 소프트웨어
FaceReader	Noldus		6가지 기본 얼굴 표정 자동 분석을 위한
E-Prime	Psychology Software Tools, Inc.		컴퓨터 실험 설계, 데이터 수집 및 분석을 위한 소프트웨어
BrainVision Recorder	신경/전기생리학적 신호(이 경우 EEG) 기록에 사용되는	뇌 비전
			EEG 신호 처리 소프트웨어
Qualtrics	Qualtrics		온라인 측량 환경
Tapis Roulant	ThermoTread GT Office Treadmill
Syncbox	Noldus		Syncbox는 TTL(Transistor-Transistor Logic) 신호를 EGI 증폭기에 보내고 키 입력 신호를 Tobii Studio v 3.2에 전송하여 EEG 및 시선 데이터의 공동 등록을 시작합니다.
iPhone 6s	Apple
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용 디지털 무선 시스템을 위한	Move2actiCAP	Brain Vision

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