Metody testowania uwagi wzrokowej online
February 19th, 2015
Aby odtworzyć ustawienia laboratoryjne, metody zbierania danych online do zadań wizualnych wymagają ścisłej kontroli nad prezentacją bodźców. Przedstawiamy metody wykorzystania aplikacji internetowej do zbierania danych o wydajności w dwóch testach uwagi wzrokowej.
Ogólnym celem tej procedury jest uproszczenie gromadzenia danych do zadań związanych z uwagą wzrokową za pośrednictwem aplikacji internetowej online. Odbywa się to poprzez uprzednie zalogowanie uczestników do aplikacji internetowej. Następnie uczestnicy są instruowani, aby skalibrować swoje ekrany pod kątem prawidłowej prezentacji bodźców.
Następnie uczestnicy zapoznają się z instrukcjami do zadania i wykonują próby praktyczne. Na koniec zbierane są dane od uczestników, którzy wykonują pełne zadania. Ostatecznie metody gromadzenia danych online do zadań wizualnych wykazują wyniki spójne z tradycyjnymi metodami laboratoryjnymi.
Główną przewagą tej techniki nad istniejącymi metodami jest to, że dane można zebrać z większej, bardziej zróżnicowanej populacji w stosunkowo krótkim czasie. Tę procedurę zademonstruje Olga P, technik w laboratorium. Na początek poproś uczestnika, aby usiadł w cichym pokoju wolnym od zakłóceń, z komputerem z dostępem do Internetu na wygodnej wysokości.
Poinstruuj uczestnika, aby przeszedł do pokazanej tutaj aplikacji internetowej. Korzystając z przeglądarki zgodnej z HTML 5, poproś uczestnika o wprowadzenie unikalnego identyfikatora, który będzie powiązany z danymi zebranymi i przechowywanymi w bazie danych my SQL. Przed zalogowaniem należy uzyskać zgodę uczestnika za pośrednictwem formularza zgody, do którego link znajduje się na stronie.
Aby skalibrować ekran, poproś uczestnika o wprowadzenie rozmiaru przekątnej ekranu w calach w polu tekstowym oznaczonym etykietą. Jeśli uczestnik nie zna tych informacji, poproś go, aby znalazł płytę CD lub kartę kredytową jako obiekt do kalibracji. Po wybraniu jednego z nich poproś uczestnika o przystawienie obiektu do ekranu i wyrównanie go z reprezentatywnym obrazem obiektu wyświetlanego na ekranie.
Poproś uczestnika, aby dostosował rozmiar obrazu na ekranie do rozmiaru obiektu fizycznego na podstawie wymiarów fizycznej płyty CD lub karty kredytowej oraz rozmiaru w pikselach reprezentatywnego obrazu. Określ rozmiar przekątnej ekranu w calach. Poproś uczestnika, aby potwierdził tę wartość w oknie dialogowym.
Następnie poproś uczestnika o dostosowanie ustawień jasności ekranu, aż wszystkie 12 pasm w czarnym do białego gradiencie wyświetlanym na ekranie będzie wyraźnie rozróżnialnych. Poproś uczestnika, aby usiadł na odległość ramienia od monitora w wygodnej pozycji, a następnie ustaw okno przeglądarki w trybie pełnoekranowym. Okno przeglądarki musi być w trybie pełnoekranowym, aby zmaksymalizować przestrzeń wizualną zajmowaną przez zadania i usunąć wszelkie wizualne elementy rozpraszające, takie jak pasek narzędzi przeglądarki i paski zadań pulpitu.
Korzystając z samouczka dotyczącego samodzielnego śledzenia wielu obiektów lub przeglądu technicznego, który można znaleźć pod tym adresem URL, poproś uczestnika o przeczytanie instrukcji krok po kroku, które pokazują, jak będą działać próby. Gdy uczestnik skończy czytać instrukcje, zachęć uczestnika do przejścia przez próby praktyczne, ustaw bodźce ćwiczeniowe tak, aby składały się z ośmiu kropek pod kątem 0,8 stopnia z prędkością ruchu dwóch stopni na sekundę. Użyj interfejsu API pięciu klatek animacji żądania HTML, aby zoptymalizować animację przeglądarki z częstotliwością odświeżania 60 Hz w celu kontrolowania tego ruchu bodźca.
Następnie zachęć uczestnika do śledzenia niebieskich kropek, przy czym żółte kropki działają jako dystraktory. Po dwóch sekundach zmień niebieskie kropki na żółte kropki i kontynuuj przesuwanie ich wśród oryginalnych żółtych kropek przez kolejne cztery sekundy. Na końcu każdej próby zatrzymaj kropki i zaznacz jedną.
Zachęć uczestnika do odpowiedzi za pomocą naciśnięcia, niezależnie od tego, czy podświetlona kropka była kropką ścieżki, czy kropką dystraktora. Po trzech kolejnych prawidłowych próbach lub maksymalnie sześciu próbach przejdź do pełnego zadania. Aby rozpocząć pełne zadanie MOT dla uczestnika, ustaw go z 16 kropkami, które poruszają się z prędkością pięciu stopni na sekundę.
W przestrzeni między dwoma stopniami mimośrodu i 10 stopniami mimośrodu niech uczestnik wykona łącznie 45 prób, mieszaninę pięciu prób składających się z jednej śledzonej kropki i 10 prób, z których każda składa się z dwóch do pięciu śledzonych kropek. Korzystając z samouczka znajdującego się tutaj, poproś uczestnika, aby przeszedł przez cztery etapy instrukcji krok po kroku, które demonstrują dwa bodźce docelowe, na które należy zwrócić uwagę podczas użytecznego pola widzenia lub zestawu zadań UFOV. Centralnym bodźcem docelowym jest uśmieszek o długości jednego stopnia, który na środku ekranu z długimi lub krótkimi włosami.
Losowo dostosuj długość włosów buźki w różnych próbach, ustaw obwodowy bodziec docelowy jako gwiazdę o jednym stopniu, która z czterostopniową ekscentrycznością w jednym z ośmiu miejsc wokół koła. Losowo wybieraj lokalizację gwiazdy w różnych próbach. Tylko dla pierwszego etapu.
Wyświetl centralny cel, a następnie poproś uczestnika o odpowiedź za pomocą naciśnięcia, który długość włosów był wyświetlany tylko dla drugiego etapu. Wyświetl cel peryferyjny, a następnie poproś uczestnika o kliknięcie jednej z ośmiu linii radiowych reprezentujących osiem możliwych lokalizacji docelowych, aby wskazać, gdzie pojawiła się gwiazda. W trzecim etapie wyświetlaj zarówno centralne, jak i peryferyjne bodźce docelowe, a następnie zachęć uczestnika do udzielenia odpowiedzi zarówno na rodzaj uśmieszku, jak i lokalizację gwiazdy.
W etapie czwartym wyświetlaj oba bodźce docelowe oprócz dystraktorów obwodowych, a następnie zachęć uczestnika do reagowania na oba bodźce docelowe. Dla wyświetlacza dystraktorów, kwadraty o jeden stopień prezentowane w pozostałych siedmiu lokalizacjach przy czterech stopniach mimośrodu oraz osiem kolejnych kwadratów o mimośrodzie o dwóch stopniach. Po udzieleniu odpowiedzi przez uczestnika, pokaż uczestnikowi informację zwrotną dla każdej docelowej odpowiedzi Po każdej próbie, po uzyskaniu trzech kolejnych poprawnych prób, przejdź uczestnika do następnego etapu ćwiczeń.
Po czwartym etapie poproś uczestnika o rozpoczęcie pełnego zadania UFOV. Przedstaw ten sam bodziec centralny, co podczas sesji ćwiczeniowej. Wyświetl cel peryferyjny pod kątem mimośrodu siedmiu stopni w jednym z wcześniej wymienionych ośmiu miejsc.
24 kwadraty dystraktorów są również wyświetlane w trzech stopniach mimośrodu, pięciu stopniach mimośrodu i pozostałych siedmiu stopniach mimośrodu. Użyj procedury schodów z trzema schodami w dół, aby określić czas prezentacji bodźców, skróć czas trwania bodźców po trzech kolejnych prawidłowych próbach i zwiększ po każdej próbie błędu i zadaniu. Gdy spełniony jest jeden z trzech warunków, procedura schodowa osiąga osiem odwróceń.
Uczestnik wykonuje 10 kolejnych prób przy maksymalnym czasie trwania 99 klatek lub czasie trwania minimalnego poziomu jednej klatki, lub uczestnik osiąga maksymalną liczbę 72 prób. Do analizy MOT wykorzystano dane od 1 744 uczestników online. Wydajność MOT mierzono poprzez obliczenie średniej dokładności dla każdego zestawu.
Zakres dokładności od 0,4 do 1,0 dla zestawu rozmiaru pierwszego do 0,1 do 1,0 dla zestawu rozmiaru piątego, a średnia dokładność wahała się od 0,99 dla zestawu rozmiaru pierwszego do 0,71 dla zestawu piątego. Mediana dokładności wahała się od 1,0 do 0,70 odpowiednio dla rozmiaru zestawu pierwszego i piątego. Celność zmniejszała się wraz ze wzrostem rozmiaru zestawu, co demonstruje typowy efekt MOT dla zadania UFOV.
Przeanalizowano dane od 1 747 uczestników online. Wydajność obliczono, uśredniając czas prezentacji w ostatnich pięciu próbach w celu uzyskania progu wykrywalności, który odzwierciedla minimalny czas prezentacji, przy którym uczestnicy mogą wykryć cel peryferyjny z około 79% dokładnością. Średni próg UFOV wynosił 64,7 milisekundy, a wyniki wahały się od 17 milisekund do 315 milisekund przy medianie progu 45 milisekund.
Rozkład progowy był dodatnio skośny przy skośności 1,92 i kurtozie 3,93. Wyniki były zgodne z wcześniejszymi pracami. Po obejrzeniu tego filmu powinieneś dobrze zrozumieć, jak opracowywać wiele eksperymentów ze śledzeniem obiektów i użytecznym polem widzenia jako aplikacje internetowe zgodnie z tą procedurą.
Inne metody z precyzyjną prezentacją bodźców wizualnych można również zaadaptować do środowiska online. Dane można następnie zebrać z bardziej ogólnie reprezentatywnej populacji lub od określonego podtypu osób, które są trudne do wprowadzenia do laboratorium. Dzięki za oglądanie.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Przegląd
Ten artykuł przedstawia metody zbierania danych online w zadania zwracania uwagi wizualnej przy użyciu aplikacji internetowej. Podkreśla znaczenie kalibracji ekranu i instrukcji dotyczących zadań dla dokładnego prezentowania bodźców.
Kluczowe komponenty badania
Dziedzina nauki
- Neuronauki
- Nauki behawioralne
- Metody zbierania danych
Tło
- Tradycyjne metody laboratoryjne do zadań wizualnych wymagają kontrolowanych środowisk.
- Metody online mogą uprościć zbieranie danych.
- Spójność między wynikami online a laboratoryjnymi jest kluczowa.
- Kalibracja ekranu jest niezbędna dla dokładnego prezentowania bodźców.
Cel badania
- Uprościć zbieranie danych w zadania zwracania uwagi wizualnej.
- Ocenić skuteczność metod zbierania danych online.
- Zapewnić zbieranie niezawodnych danych dotyczących wydajności.
Stosowane metody
- Uczestnicy logują się do aplikacji internetowej.
- Przeprowadzana jest kalibracja ekranu dla dokładnego wyświetlania bodźców.
- Uczestnicy czytają instrukcje dotyczące zadań i wykonują próby ćwiczeniowe.
- Dane są zbierane podczas wykonywania pełnych zadań.
Główne wyniki
- Metody zbierania danych online dają spójne wyniki.
- Uczestnicy pomyślnie kończą zadania po kalibracji.
- Dane dotyczące wydajności są zgodne z tradycyjnymi metodami laboratoryjnymi.
- Aplikacje internetowe mogą skutecznie wspomagać badania nad zwracaniem uwagi wizualnej.
Wnioski
- Metody online są wykonalnymi alternatywami dla tradycyjnego zbierania danych.
- Właściwa kalibracja i instrukcje poprawiają jakość danych.
- Przyszłe badania mogą skorzystać na tych uproszczonych podejściach.
Często zadawane pytania
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.
