Sieciowy pulpit wirtualnej rzeczywistości do eksperymentów z nauką o decyzjach i nawigacji z wieloma uczestnikami
August 26th, 2018
Ten artykuł opisuje metodę przeprowadzania eksperymentów dla wielu użytkowników w zakresie podejmowania decyzji i nawigacji za pomocą sieciowego laboratorium komputerowego.
Metoda ta może pomóc odpowiedzieć na kluczowe pytania w dziedzinie nauk o decyzjach i poznaniu przestrzennym, takie jak wykorzystanie wirtualnej rzeczywistości komputerowej do prowadzenia badań orientacyjnych z wieloma uczestnikami. Główną zaletą tej techniki jest to, że protokół eksperymentalny może być zaadaptowany i zastosowany przez innych badaczy w celu stworzenia laboratorium rzeczywistości wirtualnej z komputerem stacjonarnym. Implikacje tej techniki rozciągają się w kierunku nauk behawioralnych i poznania przestrzennego, ponieważ eksperymentatorzy mogą skutecznie monitorować zachowanie uczestników, którzy są jednocześnie zanurzeni w wirtualnym środowisku pulpitu.
Ogólnie rzecz biorąc, osoby, które są nowicjuszami w tej metodzie, będą miały trudności, ponieważ takie laboratorium wymaga konserwacji i ścisłych protokołów w celu zbierania danych w kontrolowanych warunkach. Wizualna demonstracja tej metody ma kluczowe znaczenie ze względu na trudności związane z eksperymentami rzeczywistości wirtualnej na komputerach stacjonarnych dla wielu użytkowników, takie jak konfiguracja eksperymentu i zarządzanie uczestnikami. Tę procedurę zademonstruje Alvaro Ingold, technik z naszego laboratorium.
Zacznij od włączenia serwera i świateł w sterowni w laboratorium. Ustaw pokoje testowe zgodnie z wymaganą liczbą uczestników. Skopiuj wykonywalny program eksperymentalny i odpowiadające mu pliki konfiguracyjne na dysk sieciowy.
Następnie otwórz zintegrowane środowisko skryptowe programu PowerShell na pulpicie systemu Windows. W konsoli programu PowerShell określ tablicę nazw komputerów, aby utworzyć obiekt puli klientów. Wpisz Start-Pool pool, aby uruchomić komputery klienckie, i Register-Pool pool, aby połączyć serwer z komputerami klienckimi.
Następnie należy przygotować komputery po stronie klienta przed uruchomieniem programu. Wpisz Invoke-Pool Mount-NetworkShare path}, aby skierować komputery do wprowadzenia właściwej ścieżki folderu. Następnie należy wykonać przygotowane funkcje na serwerze, wpisując Start-GameServer i wpisując na komputerze klienta Invoke-Pool Start-GameClient}Określ adres IP serwera jako parametr funkcji.
Poczekaj na komunikat na monitorze serwera, który informuje o pomyślnym nawiązaniu połączenia. Na koniec rozdaj formularze zgody i długopisy w każdej kabinie. Potasuj talię kart z miejscami, które wskazują układ miejsc uczestników.
Pięć minut przed oficjalną godziną rozpoczęcia zacznij sprawdzać dowód osobisty każdego uczestnika, aby upewnić się, że zgadza się z listą zarejestrowanych uczestników. Następnie pozwól uczestnikom wybrać kartę, na której znajduje się numer ich miejsca. Poproś uczestników, aby przeszli do odpowiedniej kabiny oraz przeczytali i podpisali formularze zgody.
Podnieś je przed przeprowadzeniem eksperymentu. Transmituj instrukcje za pomocą mikrofonu do wszystkich uczestników. Poinformuj ich o podstawowych zasadach, w tym o zakazie komunikowania się z innymi uczestnikami i niedozwolonym używaniu osobistych urządzeń elektronicznych.
Poproś uczestników, aby podnieśli ręce, jeśli mają jakiekolwiek pytania dotyczące eksperymentu. Rozpocznij eksperyment od przedstawienia kwestionariusza demograficznego. Wdróż scenę szkoleniową, aby nauczyć uczestników, jak manewrować w środowisku wirtualnym i monitorować postępy, patrząc na zrzuty ekranu ze wszystkich komputerów, aż wszyscy uczestnicy zakończą sesję szkoleniową.
Po sesji treningowej rozpocznij fazę testowania eksperymentu. Upewnij się, że przed każdą próbą istnieje krótki okres oczekiwania na załadowanie następnej sceny i umożliwienie uczestnikom przeczytania instrukcji. Obserwuj zachowania uczestników z interfejsu birds-eye na komputerze serwera.
Po zakończeniu eksperymentu zamknij serwer i program kliencki, wpisując Stop-GameClient i Stop-GameServer w konsoli programu PowerShell. Następnie poproś uczestników, aby pozostali w pozycji siedzącej, dopóki ich numer nie zostanie wywołany przez mikrofon. Wyodrębnij końcowe wyniki uczestników z partytury pliku.
txt w folderze projektu na komputerze serwera i przekonwertować swoje wyniki na płatność pieniężną. Skopiuj i zapisz dane eksperymentu z serwera na dysku zewnętrznym w celu przyszłej analizy. Następnie zadzwoń pojedynczo pod numery boksów i spotkaj się z każdym uczestnikiem w recepcji.
Podziękuj uczestnikowi i przekaż mu odpowiednią płatność. Na koniec zbadaj puste boksy i zbierz wszelkie pozostałe długopisy lub formularze. W tym przypadku maksymalne i minimalne czasy to czasy wymagane przez najszybszych i najwolniejszych uczestników, aby dotrzeć do celu w każdej próbie.
Te opisowe statystyki wskazują na stopień, w jakim uczestnicy zapoznali się ze środowiskiem w trakcie prób. Uzyskane dane pozwalają również na wizualizację trajektorii generowanych przez wirtualny tłum w Próbie 1 i Próbie 16. Statystyki przestrzenne mogą być następnie wykorzystywane do analizowania zmian trajektorii w trakcie prób.
Próbując wykonać tę procedurę, należy pamiętać, aby zawsze postępować zgodnie ze ścisłymi krokami zaprojektowanych eksperymentów ze względu na koszty związane z każdą sesją eksperymentalną.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Przegląd
Ten artykuł opisuje metodę przeprowadzania eksperymentów wieloużytkowych dotyczących podejmowania decyzji i nawigacji przy użyciu sieciowego laboratorium komputerowego. Technika ta pozwala badaczom na efektywne monitorowanie uczestników zanurzonych w środowisku wirtualnym na pulpicie.
Kluczowe elementy badania
Obszar nauki
- Nauka o decyzjach
- Poznanie przestrzenne
- Nauki behawioralne
Tło
- Eksperymenty wieloużytkowe w wirtualnej rzeczywistości na pulpicie stwarzają unikalne wyzwania.
- Przestrzeganie rygorystycznych protokołów jest niezbędne do zbierania danych.
- Demonstracje wizualne są kluczowe dla zrozumienia metody.
- Uczestnicy mogą być monitorowani jednocześnie w kontrolowanym otoczeniu.
Cel badania
- Opracowanie protokołu przeprowadzania badań orientacji z wieloma uczestnikami.
- Dostosowanie konfiguracji eksperymentalnej do użytku przez innych badaczy.
- Zbadanie implikacji dla nauk behawioralnych i poznania przestrzennego.
Stosowane metody
- Sieciowa konfiguracja laboratorium komputerowego.
- Wirtualna rzeczywistość na pulpicie dla immersyjnych doświadczeń.
- Monitorowanie zachowania uczestników podczas eksperymentów.
- Demonstracje wizualne pomagające zrozumieć metodę.
Główne wyniki
- Udane dostosowanie protokołu eksperymentalnego do ustawień wieloużytkowych.
- Zgłębienie zrozumienia procesów podejmowania decyzji i nawigacji.
- Identyfikacja wyzwań w zarządzaniu uczestnikami w środowiskach wirtualnych.
- Wykazanie zastosowania metody w badaniach behawioralnych.
Wnioski
- Metoda dostarcza cennego narzędzia dla badaczy w dziedzinie nauki o decyzjach.
- Ułatwia badanie poznania przestrzennego w kontrolowanym środowisku.
- Przyszłe badania mogą opierać się na tym protokole dla różnych zastosowań.
Często zadawane pytania
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.
