Een genetwerkte bureaublad Virtual Reality Setup voor besluit wetenschap en navigatie experimenten met meerdere deelnemers
August 26th, 2018
Dit document beschrijft een methode voor het uitvoeren van multi-user experimenten op besluitvorming en navigatie met behulp van een netwerkcomputer laboratorium.
Deze methode kan helpen bij het beantwoorden van belangrijke vragen op het gebied van beslissingswetenschap en ruimtelijke cognitie, zoals hoe desktop virtual reality te gebruiken om wayfinding-onderzoeken met meerdere deelnemers uit te voeren. Het grote voordeel van deze techniek is dat het experimentele protocol kan worden aangepast en toegepast door andere onderzoekers om een netwerk van desktop virtual reality laboratoria op te zetten. De implicaties van deze techniek strekken zich uit naar gedragswetenschap en ruimtelijke cognitie, omdat experimenteerders efficiënt het gedrag van deelnemers kunnen monitoren die gelijktijdig ondergedompeld zijn in een desktop virtuele omgeving.
Over het algemeen zullen individuen die nieuw zijn in deze methode worstelen, omdat een dergelijk laboratorium onderhoud en strikte protocollen vereist om gegevens in een gecontroleerde omgeving te verzamelen. De visuele demonstratie van deze methode is cruciaal vanwege de moeilijkheden geassocieerd met multi-user desktop virtual reality experimenten, zoals het opzetten van het experiment en het beheren van deelnemers. Deze procedure zal worden gedemonstreerd door Alvaro Ingold, een technicus van ons laboratorium.
Begin door de server en de lichten in de controlekamer in het lab aan te zetten. Stel de testkamers in volgens het vereiste aantal deelnemers. Kopieer het uitvoerbare experimentprogramma en de bijbehorende configuratiebestanden op de netwerkschijf.
Open vervolgens PowerShell Integrated Scripting Environment op het Windows-bureaublad. Geef in de PowerShell-console een array van computernamen op om een clientpool-object te maken. Typ Start-Pool pool om de clientcomputers te starten en Register-Pool pool om de server met de clientcomputers te verbinden.
Bereid vervolgens de computers aan de clientzijde voor voordat u het programma start. Typ Invoke-Pool Mount-NetworkShare pad} om de computers te laten gaan naar de juiste mappad. Voer vervolgens de voorbereide functies uit op de server door Start-GameServer in te typen en op de clientcomputer Invoke-Pool Start-GameClient} Typ het IP-adres van de server als parameter van de functie.
Wacht op een bericht op de monitor van de server dat een succesvolle verbinding aangeeft. Distribueer vervolgens de toestemmingsformulieren en pennen in elke cabine. Schud de stapel zitkaartjes die de zitplaatsen van de deelnemers aangeven.
Vijf minuten voor de officiële starttijd begint u met het controleren van de ID van elke deelnemer om ervoor te zorgen dat ze overeenkomen met de lijst van geregistreerde deelnemers. Laat de deelnemers vervolgens een kaartje trekken dat hun zitplaatsnummer aangeeft. Laat de deelnemers naar de bijbehorende cabine lopen en de toestemmingsformulieren lezen en ondertekenen.
Verzamel deze voordat u het experiment uitvoert. Broadcast de instructies met een microfoon naar alle deelnemers. Informeer hen over de basisregels, inclusief geen communicatie met andere deelnemers en geen persoonlijke elektronische apparaten toegestaan.
Vraag de deelnemers om hun hand op te steken als ze vragen hebben over het experiment. Begin het experiment door de demografische vragenlijst te presenteren. Zorg voor een trainingsscène om de deelnemers te leren manoeuvreren door de virtuele omgeving en monitor de voortgang door screenshots van alle computers te bekijken totdat alle deelnemers de trainingssessie hebben afgerond.
Na de trainingssessie begint u met de testfase van het experiment. Zorg ervoor dat er een korte wachttijd is voor elke proef voor het laden van de volgende scène en geef de deelnemers de tijd om de instructies te lezen. Observeer het gedrag van de deelnemers vanaf de bovenuitziende interface op de servercomputer.
Nadat het experiment is voltooid, sluit u het server- en clientprogramma door Stop-GameClient en Stop-GameServer in de PowerShell-console te typen. Vraag de deelnemers vervolgens om gezeten te blijven totdat hun nummer wordt opgeroepen via de microfoon. Extraheer de eindscores van de deelnemers uit het bestand score.
txt in de projectmap op de servercomputer en converteer hun scores naar een geldelijke betaling. Kopieer en sla de experimentgegevens van de server op naar een externe schijf voor toekomstige analyse. Roep vervolgens de cabinenummers een voor een op en ontmoet elke deelnemer bij de receptie.
Bedank de deelnemer en geef hen de overeenkomstige betaling. Onderzoek ten slotte de lege cabines en verzamel eventuele resterende pennen of formulieren. Hierbij zijn de maximum- en minimumtijden de tijden die de snelste en langzaamste deelnemers nodig hebben om de bestemming te bereiken bij elke proef.
Deze beschrijvende statistieken geven aan in welke mate de deelnemers vertrouwd raakten met de omgeving over de proeven. De verkregen gegevens maken ook de visualisatie mogelijk van trajecten die zijn gegenereerd door de virtuele menigte in Proef 1 en Proef 16. Ruimtelijke statistieken kunnen vervolgens worden gebruikt om de veranderingen in trajecten over proeven te analyseren.
Wanneer u deze procedure uitvoert, is het belangrijk om altijd de strikte stappen van de ontworpen experimenten te volgen vanwege de kosten die gepaard gaan met elke experimentele sessie.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Overzicht
Dit document beschrijft een methode voor het uitvoeren van multi-user experimenten over besluitvorming en navigatie met behulp van een netwerk van computerlaboratoria. De techniek stelt onderzoekers in staat om deelnemers die ondergedompeld zijn in een virtuele desktopomgeving efficiënt te monitoren.
Belangrijke Studiecomponenten
Wetenschapsgebied
- Besluitvormingswetenschap
- Ruimtelijke Cognitie
- Gedragswetenschap
Achtergrond
- Multi-user desktop virtuele realiteit experimenten stellen unieke uitdagingen.
- Het handhaven van strikte protocollen is essentieel voor gegevensverzameling.
- Visuele demonstraties zijn cruciaal voor het begrijpen van de methode.
- Deelnemers kunnen gelijktijdig in een gecontroleerde omgeving worden gemonitord.
Doel van het onderzoek
- Om een protocol te ontwikkelen voor het uitvoeren van wayfinding studies met meerdere deelnemers.
- Om de experimentele setup aan te passen voor gebruik door andere onderzoekers.
- Om de implicaties voor gedragswetenschap en ruimtelijke cognitie te verkennen.
Gebruikte methoden
- Netwerk van computerlaboratoria setup.
- Desktop virtuele realiteit voor meeslepende ervaringen.
- Monitoren van deelnemersgedrag tijdens experimenten.
- Visuele demonstraties om het begrijpen van de methode te helpen.
Belangrijkste resultaten
- Succesvolle aanpassing van het experimentele protocol voor multi-user instellingen.
- Verbeterd begrip van besluitvormings- en navigatieprocessen.
- Identificatie van uitdagingen bij het beheren van deelnemers in virtuele omgevingen.
- Demonstratie van de toepasbaarheid van de methode in gedragsonderzoek.
Conclusies
- De methode biedt een waardevol hulpmiddel voor onderzoekers in de besluitvormingswetenschap.
- Het faciliteert het onderzoek naar ruimtelijke cognitie in een gecontroleerde omgeving.
- Toekomstig onderzoek kan voortbouwen op dit protocol voor verschillende toepassingen.
Veelgestelde vragen
Executive Industry Relevance
Multi-user virtual reality platforms enable controlled investigation of emergent decision-making and spatial navigation behaviors under standardized conditions. This approach supports mechanistic de-risking in early discovery by quantifying how contextual variables influence collective behavior in disease-relevant systems. The method provides predictive value for target validation through reproducible, high-throughput behavioral phenotyping.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses through standardized measurement of navigation and decision trajectories in multi-agent systems.
- Operational Value: Supports biological de-risking by isolating independent variables such as stress or cooperative incentives in controlled virtual environments.
- Predictive Value: Generates quantitative dependent variables (e.g., traversal time, path deviation) that correlate with cognitive load and inform target confidence.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Prepares validated biological surrogates (human decision-making networks) for compound screening by establishing baseline behavioral outputs.
- Reproducibility: Ensures standardized data collection across sessions via strict protocols, enabling reliable compound evaluation in phenotypic screening.
- Scalability: Accommodates up to 36 simultaneous participants, supporting platform reuse for dose-response or genetic variant screening.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Bridges discovery and preclinical work by aligning virtual navigation metrics with real-world spatial cognition endpoints.
- Risk-Adjusted Advancement: Provides trajectory and hesitation data to inform go/no-go decisions based on behavioral consistency across trials.
- Biomarker Alignment: Enables extraction of spatial statistics (e.g., path entropy, dwell time) as translational biomarkers for neuropsychiatric target validation.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into the discovery continuum from hypothesis generation through lead identification by providing quantifiable behavioral readouts that support mechanistic de-risking.
- Discovery Biology: Facilitates pathway clarification by monitoring how environmental manipulations alter group decision patterns in real time.
- Screening: Delivers assay-ready outputs including final scores and trajectory visualizations for compound effect comparison.
- Analytics: Yields descriptive statistics (min/max completion times) and spatial analytics to quantify learning curves and behavioral adaptation.
- Translational Research: Connects to preclinical validation through transferable navigation metrics that reflect hippocampal-dependent spatial processing.
- Enterprise Reuse: Functions as a reusable capability for longitudinal behavioral monitoring across multiple experimental campaigns.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target validation by reducing ambiguity in social decision-making mechanisms.
- Operational Value: Ensures reproducibility through standardized setup, PowerShell-driven orchestration, and centralized data extraction.
- Strategic Value: Improves capital efficiency by enabling high-n behavioral assays without field-based logistics.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization via objective thresholds (e.g., time-to-target, path consistency) for go/no-go decisions.
Implementation Considerations
- Requires expertise in network configuration, virtual environment scripting, and behavioral experiment design.
- Depends on Windows-based infrastructure, PowerShell automation, and synchronized client-server communication.
- Necessitates cross-team standardization of consent procedures, seating protocols, and instruction delivery to minimize confounding.
- Involves adaptation considerations when transferring scenarios (e.g., evacuation, search tasks) to disease-model contexts.
- Limited by the need for controlled laboratory settings and strict adherence to temporal protocols to ensure data integrity.
