Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Behavior

Metoder til Test Visual Attention Online

doi: 10.3791/52470 Published: February 19, 2015

Abstract

Online dataindsamlingsmetoder har særlig appel til adfærdsmæssige forskere, fordi de tilbyder løftet om meget større og meget mere repræsentative data prøver, end der typisk indsamles på universitetsområder. Men før disse metoder kan i vid udstrækning vedtaget en række teknologiske udfordringer skal overvindes - især i eksperimenter, hvor stram kontrol over stimulus egenskaber er nødvendig. Her præsenterer vi metoder til indsamling musikdata på to test af visuel opmærksomhed. Begge tests kræver kontrol over den visuelle vinkel stimuli (hvilket igen kræver kendskab til synsafstand, monitor størrelse, skærmopløsning, etc.) og timingen af stimuli (som testene involverer enten kortvarigt blinkede stimuli eller stimuli, der bevæger på specifikke satser). Data indsamlet på disse tests fra over 1.700 online deltagere var i overensstemmelse med data indsamlet i laboratorie-baserede versioner af præcis de samme tests. Disse resultatertyder på, at med ordentlig pleje, kan timing / stimulus størrelse afhængige opgaver skal sættes ind i web-baserede indstillinger.

Introduction

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

I løbet af de seneste fem år har der været en bølge af interesse for brugen af ​​online adfærdsmæssige dataindsamlingsmetoder. Mens det store flertal af publikationer på området for psykologien har udnyttet potentielt ikke-repræsentative underlagt populationer 1 (dvs. primært kollegium bachelorer) og ofte med rimelighed lille stofmængde samt (dvs. typisk i området af et tocifret antal emner), online metoder giver løfte om langt mere forskelligartede og større prøver. For eksempel har Amazons Mechanical Turk tjeneste været genstand for en række nyere undersøgelser, både beskrive de særlige kendetegn ved "arbejdstager" befolkning og brugen af denne population i adfærdsforskning 2-6.

Det er dog en væsentlig bekymring relateret til sådanne metoder den relative mangel på kontrol over kritiske stimulus variabler. For eksempel, i de fleste visuelle psykofysik opgaver er stimuli beskrevet i form afsynsvinklen. Beregningen af ​​visuelle vinkler kræver præcise målinger af synsafstand, skærmstørrelse, og skærmopløsning. Selv om disse parametre er trivielt at måle og kontrol i et laboratorium indstilling (hvor der er en kendt skærm og deltagerne se stimuli, mens i en hage hvile placeret en kendt afstand fra skærmen), det samme er ikke tilfældet for online dataindsamling. I et online-miljø, vil ikke kun deltagerne uundgåeligt bruge en bred vifte af monitorer i forskellige størrelser med forskellige software-indstillinger, de også kan ikke have let adgang til linealer / tape foranstaltninger, som vil give dem mulighed for at bestemme deres skærm størrelse eller få den nødvendige viden at bestemme deres software og hardware indstillinger (fx opdateringshastighed, opløsning).

Her beskriver vi en række metoder til at indsamle data om to velkendte test af visuel opmærksomhed - den Nyttig synsfelt (UFOV) paradigme 7 og multiple objekt sporing (MOT) opgave (dvs. kreditkort / CD - se figur 1).

Data om disse to opgaver blev indsamlet fra over 1.700 deltagere i et Massive Online Open Course. Gennemsnittet for dette online prøve var meget overens med resultaterne opnået i stramt kontrollerede laboratorie-baserede mål for præcis de samme opgaver 9,10. Vores resultater er således i overensstemmelse med den voksende mængde af litteratur, der påviser effekten af ​​online dataindsamlingsmetoder, selv i opgaver, der kræver specifik kontrol over lysforhold.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Protokollen blev godkendt af Institutional Review Board ved University of Wisconsin-Madison. Følgende trin er skrevet som en vejledning for programmører at kopiere automatiseret proces af web-applikation, der er beskrevet.

1. Login Deltager

  1. Instruer deltageren til at bruge en internet-computer og gå til web-applikation ved hjælp af en HTML5 kompatibel browser: http://brainandlearning.org/jove . Har deltageren sidde i en rolig fri for distraktioner værelse, med computeren på en behagelig højde.
    BEMÆRK: Da hele eksperimentet er hosted online, kan opgaverne også udføres eksternt uden tilstedeværelsen af ​​en forskningsassistent. Alle instruktioner til deltageren er inkluderet i web-applikation.
  2. Har deltageren input et unikt id, der vil være forbundet med de indsamlede data og gemmes i en MySQL database. Har deltageren genbruge denne ID, hvis de online opgaver ikke udføres inden for samme session. Før du logger ind, indhente samtykke fra deltageren via en samtykkeerklæring forbundet på siden.
    BEMÆRK: En deltagers fremskridt gemmes efter hver opgave for at give mulighed for færdiggørelsen af ​​de 2 opgaver på forskellige tidspunkter, hvis nødvendigt. Instruer deltageren altid at bruge det samme id for at starte hvor man slap.

2. Screen Calibration

BEMÆRK: webapplikation guider deltageren gennem de tre trin er skitseret i kalibreringssiden på: http://brainandlearning.org/jove/Calibration .

  1. Spørg deltageren at indtaste diagonal størrelse på skærmen i inches i det mærkede tekstfeltet.
    1. Hvis deltageren ikke kender disse oplysninger, har deltageren finde en cd eller kreditkort som en kalibrering objekt (
    2. Spørg deltageren at justere størrelsen af ​​skærmbilledet svarer til størrelsen af ​​det fysiske objekt. Baseret på målinger af en fysisk CD (diameter på 4,7 ") eller et kreditkort (bredde 3,2") i tillæg til pixel størrelse repræsentativt billede, bestemme forholdet af pixels til inches for skærmen.
    3. Hent den pixel opløsning af skærm via JavaScript s screen.width og screen.height egenskaber derefter beregne diagonal størrelse på skærmen i pixels. Kendskab denne værdi og tidligere anslået pixel-til-tommer-forhold (se trin 2.1.2), konvertere diagonal størrelse til inches. Har deltageren bekræfte denne værdi gennem en dialogboks.
  2. Spørg deltageren for at justere skærmens brightness indstillinger indtil alle 12 bands i en sort til hvid gradient på skærmen klart adskiller. Lysstyrke kontrol varierer fra computer.
  3. Spørg deltageren til at sidde en armslængde væk fra skærmen i en behagelig stilling og derefter indstille browservinduet til fuld skærm. Browservinduet skal være i fuld skærm for at maksimere den visuelle rum, der anvendes af opgaverne og til at fjerne eventuelle visuelle distraktioner, såsom browserens værktøjslinje og desktop proceslinjer.
  4. Kendskab til løsning af deltagerens skærm og den diagonale størrelse af skærmen, skal du bruge web-applikation til automatisk at beregne pixels / graden konvertering værdi, baseret på en 50 cm synsafstand. Resize dimensionerne af stimuli i de opgaver, der anvender denne værdi. Alle visuelle vinkel dimensioner rapporteret nedenfor, er baseret på denne antaget gennemsnitlig afstand værdi fra skærmen.
  5. Når kalibreringen er færdig, beder deltageren at fuldføre to opgaver described nedenfor. Vælg rækkefølgen af ​​opgaverne eller tilfældigt tildele ordren via web applikation.

3. Multipel Genstandssporing Task (MOT) - Figur 2

  1. Indføre og sætte deltageren med MOT stimuli gennem en brugeren selv tutorial, set på: http://brainandlearning.org/jove/MOT/practice.php . Spørg deltageren at læse trin-for-trin instruktioner der viser, hvordan forsøgene vil arbejde. Når deltageren er færdig læser vejledningen, bede deltageren at gå gennem praksis forsøg.
    1. Opsætning af praksis stimuli til at bestå af 8 prikker på 0,8 ° med en bevægelse hastighed på 2 ° / sek. Brug HTML5 requestAnimationFrame API til at optimere browser animation med en frame rate på 60 Hz for at styre denne stimulus bevægelse.
    2. Sørg prikkerne flytter inden for grænserne af en cirkel på 2 ° excentricitet og en circle ikke større end højden af ​​deltagerens skærm, uden anvisningerne overstregede.
    3. Sæt prikker til at bevæge sig i en tilfældig bane, hvor i hver ramme en prik har en 60% chance for at ændre retning ved en maksimal vinkel på 0,2 °. Hvis en prik kolliderer med en anden prik eller den indre eller ydre radiale grænser flytte prik i den modsatte retning.
    4. Spørg deltageren til at spore de blå prikker (varierende mellem 1 og 2 dots per praksis forsøg), med de gule prikker fungerer som distraktorer.
    5. Efter 2 sek, ændre de blå prikker til gule prikker og fortsætte med at flytte dem blandt de oprindelige gule prikker for en anden 4 sek. Ved afslutningen af ​​hvert forsøg, stop prikkerne og fremhæve en.
    6. Spørg deltageren til at reagere via tastetryk, om den fremhævede prik var en sporet prik eller en distraktør prik. Dernæst beder deltageren om at trykke på mellemrumstasten for at fortsætte til den næste retssag.
    7. Efter 3 på hinanden følgende korrekte forsøg, eller højst 6 forsøg, MOve deltageren på fuld opgave.
  2. Start fuld MOT opgave for deltageren. Et eksempel på opgaven kan findes på: http://brainandlearning.org/jove/MOT .
    1. Opsætning fuld opgave med 16 prikker, der bevæger ved 5 ° / sek i rummet mellem 2 ° excentricitet og 10 ° excentricitet. Hvis deltagerens skærm ikke kan passe en cirkel på 10 ° excentricitet, anvende den maksimale størrelse på skærmen kan indeholde i stedet.
    2. Har deltageren gennemføre i alt 45 forsøg: En blanding af 5 forsøg består af 1 spores prik og 10 forsøg hver består af 2-5 spores prikker. Match alle andre parametre til den praksis forsøg (se trin 3.1.3 - 3.1.6).
    3. Optag deltagerens svar og responstid, når prikken er fremhævet.
    4. For hver 15 forsøg tyder på en pause til deltageren. På disse pauser, vise deltageren7; s præstationer (procent af korrekte forsøg) inden for blokken på skærmen.

4. Flytning fra en opgave til en anden (valgfrit trin)

  1. Lad deltageren at tage en pause mellem de to opgaver. Men skal du gentage trin 1 og 2, hvis opgaverne ikke afsluttes under det samme login-session.

5. Nyttig synsfelt Task (UFOV) - Figur 3

  1. Indføre og sætte deltageren med UFOV stimuli gennem en brugeren selv tutorial, set på: http://brainandlearning.org/jove/UFOV/practice.php . Spørg deltageren til at gå gennem 4 faser af trin-for-trin instruktioner der viser de to target stimuli, der skal være til stede til i løbet af opgaven.
    1. Indstil det centrale mål stimulus som en 1 ° smiley der blinker i midten af ​​skærmen med enten lang eller kort hår. Randomiseressmiley hår længde tværs forsøg.
    2. Indstil den perifere mål stimulus som en 1 ° stjerne, der blinker ved 4 ° excentricitet på en af ​​8 steder rundt om cirklen (0 °, 45 °, 90 °, 135 °, 180 °, 225 °, 270 °, og 315 °) . Tilfældig placeringen af ​​stjernen tværs forsøg.
    3. Kontrol stimulus varighed via antal billeder, der anvendes til præsentation tid. Optimer frame refresh på omkring 17 ms per ramme ved hjælp af HTML5 requestAnimationFrame API.
    4. For at kontrollere om den forventede præsentation tid blev opnået ved at bruge JavaScript er getTime () metode til at opnå stimulus varighed starttidspunkt og sluttidspunkt baseret på deltagerens system ur. Beregn den målte præsentation tid fra disse to værdier og anvende denne værdi til dataanalyse.
    5. For hver praksis forsøg, vent 500 msek, før visning af stimuli i ca. 200 ms (ca. 12 rammer).
    6. Følg stimulus presentation med en støj maske bestående af en tilfældigt genereret gråtoner dot array til 320 ms (ca. 19 rammer).
    7. For etape 1, kun vise det centrale mål, og derefter bede deltageren til at reagere via tastetryk som hårlængde blev vist.
    8. For trin 2, kun vise den perifere målet og derefter bede deltageren til at klikke på et af 8 radiale linjer, som repræsenterer de 8 mulige placeringer target, at angive, hvor stjernen dukkede op.
    9. For fase 3, vise både centrale og perifere target stimuli og derefter bede deltageren til at give svar på både den type smiley og placeringen af ​​stjernen.
      BEMÆRK: Deltagerne kan frit vælge rækkefølgen af ​​disse to svar.
    10. For trin 4, vise både target stimuli ud over perifere distraktorer, og derefter bede deltageren til at reagere på begge mål-stimuli. For distraktorer, Display 1 ° kvadrater præsenteret på de resterende 7 steder ved 4 ° excentricitet, jegn Ud over endnu 8 firkanter ved 2 ° excentricitet.
    11. Efter deltagerens svar, viser deltageren feedback (et grønt flueben for et korrekt svar eller et rødt kryds for et forkert svar) for hvert mål respons efter hvert forsøg.
    12. Flyt deltageren til den næste praksis etape efter at få 3 på hinanden følgende korrekte forsøg. Efter trin 4, skal du flytte deltageren på fuld opgave.
  2. Spørg deltageren at starte den fulde UFOV opgave. Et eksempel på opgaven kan findes på: http://brainandlearning.org/jove/UFOV .
    1. Præsenter den samme centrale stimulus som i praksis session (se trin 5.1.1). Vis perifere mål ved 7 ° excentricitet på en af de tidligere nævnte 8 steder (se trin 5.1.2). 24 sårspærre kvadrater vises også ved 3 ° excentricitet, 5 ° excentricitet, og de resterende 7 °excentricitet steder.
    2. Brug en 3-down, 1-up trappe procedure til bestemmelse af præsentationen tidspunktet for stimuli: mindske varigheden af ​​stimuli efter 3 på hinanden følgende korrekte forsøg og øge efter hver fejl forsøg.
    3. Før de første 3 tilbageførsler i trappen, brug et skridt størrelse på 2 rammer (ca. hver 33 ms). Efter 3 tilbageførsler, bruge et trin på 1 ramme. Varier forsinkelse, før stimulus debut mellem 1 frame og 99 frames per forsøg, og holde støjen masken varighed på 320 ms (ca. 19 rammer).
      BEMÆRK: Tilbageførsler er de punkter, hvor ændrer varigheden enten fra stigende til faldende eller faldende til stigende.
    4. Afslut opgave, når en af ​​tre betingelser er opfyldt: trappen procedure når 8 tilbageførsler; deltageren afslutter 10 på hinanden følgende forsøg på enten loftet varighed (99 rammer) eller varigheden gulvet (1 ramme); eller deltageren når et maksimum på 72 forsøg.
    5. Optag deltagerens response og responstid for både centrale stimulus og den perifere stimulus.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Outlier Removal

I alt 1.779 deltagere fuldførte UFOV opgave. Af dem, 32 deltagere havde UFOV tærskler, der var større end 3 standardafvigelser fra middelværdien, hvilket tyder på, at de var ude af stand til at udføre opgaven som anvist. Som sådan blev UFOV data fra disse deltagere fjernes fra den endelige analyse, hvilket efterlader en i alt 1.747 deltagere.

Data blev opnået fra 1,746 deltagere til MOT opgave. To deltagere havde betyde nøjagtighed scoringer, der var mere end 3 standardafvigelser under gennemsnittet, således data fra disse deltagere blev fjernet fra den endelige MOT analyse, efterlader i alt 1.744 deltagere.

UFOV

For UFOV opgave blev ydeevne beregnet som gennemsnittet af præsentationen tid over de sidste 5 forsøg for at opnå en detekteringstærskel. Præsentationen tid afspejlede den målte stimulus præsentation duration på hver deltagers skærm: tiden fra starten af ​​den første stimulus ramme indtil udgangen sidste stimulus rammen blev indspillet i millisekunder ved hjælp af deltagerens system ur. Detektionsgrænsen afspejler den minimale præsentation varighed, hvor deltagerne kan registrere perifere mål med ca. 79% nøjagtighed, da vores brug af en 3-down, 1-up trappe procedure. Den gennemsnitlige UFOV tærskel var 64,7 ms (SD = 53,5, 95% CI [62.17, 67.19]) og scorer varierede fra 17 msek til 315 msek med en median tærskel på 45 msek (se figur 4). Tærsklen fordeling var positivt skæv, med skævhed på 1,92 (SE = 0,06) og kurtosis af 3,93 (SE = 0,12).

MOT

MOT blev målt ved at beregne den gennemsnitlige nøjagtighed (procent korrekt) for hvert sæt størrelse (1 - 5). Accuracy varierede fra 0,4 til 1,0 for sæt Størrelse 1 til 0,1-1,0 for indstillede størrelse 5, og betyde accurACY varierede fra 0,99 (SD = 0,06, 95% CI [0,983, 0,989]) for sæt Størrelse 1 til 0,71 (SD = 0,17, 95% CI [0.700, 0,716]) for sæt størrelse 5. De mediane nøjagtighed scoringer varierede fra 1,0 til 0,70 for sæt størrelse 1 og 5 (se figur 5).

En gentagen-foranstaltninger ANOVA blev gennemført for at undersøge, om nøjagtighed afveg som en funktion af sæt størrelse. Der var en signifikant hovedvirkning af sæt størrelse (F (4, 6968) = 1574,70, p <0,001, n ρ 2 = 0,475), således at nøjagtigheden reduceret som sæt størrelse øges, hvilket viser en typisk MOT virkning.

Figur 1
Figur 1. Screen måling. Fordi ikke alle online deltagere kender deres skærmstørrelse - eller har let adgang til en lineal / målebånd for at vurdere deres skærmstørrelse - denkalibreringen bedt emner at udnytte almindeligt tilgængelige elementer af standardstørrelse (kreditkort - ovenfor CD - nedenfor). Klik her for at se en større udgave af dette tal.

Figur 2
Figur 2. MOT Opgave. Deltagerne set et sæt tilfældigt bevægelige prikker. Ved forsøg debut, et undersæt af disse prikker var blå (mål), mens resten var gul (sårspærrer). Efter 2 sek de blå target prikker ændret til gul, hvilket gør dem visuelt skelnes fra distraktorer. Deltagerne skulle mentalt spore tidligere blå target prikker i 4 sekunder, indtil et svar skærm dukkede op. På denne skærm en af ​​prikkerne var hvid og emnet lavet en "ja (det var en af ​​de oprindelige mål)"; eller "nej (dette var ikke en af de oprindelige mål)" afgørelse (med et tastetryk). Klik her for at se en større udgave af dette tal.

Figur 3
Figur 3. UFOV Opgave. Hovedskærmen bestod af en central stimulus (en gul smiley, der kunne have enten kort eller lang hår), en perifer stimulus (en udfyldt hvid stjerne i en cirkel) og perifere distraktorer (hvid skitseret firkanter). Denne skærm blev kortvarigt glimtede (med timingen bestemmes adaptivt baseret på deltagerens ydeevne). Når skærmen reaktion optrådte deltageren havde at gøre to svar: de skulle indikere (med et tastetryk) om smiley havde lange eller korte hår og de havde til at angive (ved at klikke), som af de 8 radiale taltes mål stimulus optrådte. Derefter fik feedback om begge reaktioner (her valgte de korrekte svar for den centrale opgave, men den forkerte svar til den perifere opgave). Klik her for at se en større udgave af dette tal.

Figur 4
Figur 4. UFOV Resultater. Som det fremgår af histogrammet af emne ydeevne, ikke blot kunne det store flertal af deltagerne udføre opgaven som anvist (~ 1% fjernes for dårlig / outlier ydeevne), den gennemsnitlige præstation var holdent i området forventes fra lab baserede foranstaltninger på nøjagtig samme opgave 9.

Figur 5
Figur 5. MOT Resultater. I overensstemmelse med tidligere arbejde 10, MOT nøjagtighed faldt jævnt med stigende sæt størrelse.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Online dataindsamling har en række fordele i forhold til standard laboratoriebaseret dataindsamling. Disse omfatter potentialet til at prøve langt flere repræsentative populationer end den typiske kollegium bachelor pool udnyttet i marken, og evnen til at opnå langt større stikprøvestørrelser på mindre tid end det tager at opnå stikprøvestørrelser, der er en størrelsesorden mindre i laboratoriet 1-6 (f.eks datapunkterne indsamlet fra 1,700+ deltagere i den aktuelle papir blev opnået på mindre end en uge).

De beskrevne online metoder kunne replikere resultater fra tidligere udførte lab-baserede studier: beregnede midler og intervaller for UFOV tærskler og MOT nøjagtighed i online opgaver blev sammenlignelig med resultater rapporteret af Dye og Bavelier 9 til UFOV opgaven og grøn og Bavelier 10 for MOT opgaven. Men den store deltager prøve havde en indvirkning på fordelingen afresultaterne, især i UFOV opgave. Online UFOV tærskel fordeling var mere ret skæv end tidligere laboratorie-baserede resultater 9. Denne forskel i skew kan tilskrives den større mangfoldighed af deltagere rekrutteret online, især med hensyn til deres bredere variation i alder: online prøve varierede 18-70 år, mens laboratoriet stikprøve varierede 18-22 år 9.

Desuden indsamler data via online metoder kræver at løse flere tekniske udfordringer - især når tæt stimulus kontrol er nødvendig for gyldigheden af ​​foranstaltningerne. De to opgaver er ansat her krævede kontrol over både den visuelle vinkel stimuli, der blev præsenteret, og timingen af ​​stimuli. Visuel vinkel især kan være svært at styre i online indstillinger som beregningen kræver at vide synsafstand, monitor størrelse, og skærmopløsning. Dette er særligt problematisk i betragtning thpå mange online deltagere kan ikke kende deres skærm størrelse eller har let adgang til et målebånd for at måle deres skærm størrelse.

Vi udtænkt en række skridt til at overvinde nogle af disse spørgsmål. Mens vi helt kan løse skærm størrelse, vi stadig ikke præcist at kontrollere den faktiske synsafstand. Vi foreslår at deltagerne til at sidde en armslængde væk fra skærmen, selv om denne afstand kan variere blandt deltagerne. Armlængde blev valgt, da amerikanske antropometriske data indikerer, at forskellen i længden af ​​et fremad arm rækkevidde (den position, hvor deltagerne skulle bruge til at vurdere deres afstand fra skærmen) mellem mandlige og kvindelige voksne er lille, således at den mediane mandlige rækkevidde er 63,8 cm, mens medianen kvindelige rækkevidde er 62,5 cm 11. Selvom eksperiment setup proceduren for forsøg på at undgå at indføre sex bias ved at bruge denne måling, kan der være potentielle højde fordomme; fremtidige undersøgelser, der indsamler deltagerne &# 8217; højde information vil skulle udføres for at undersøge denne mulighed.

Som for stimulus timing, vi tog hensyn til de uoverensstemmelser mellem forventede varighed og indspillet varighed stimulus præsentation ved beregningen af ​​tærskelværdier. Snarere end at lægge den forventede præsentation varighed, vi målte varigheden af ​​de stimulerende rammer ved hjælp deltagerens system ur med millisekund præcision. Men iboende forskelle mellem monitor skærme stadig var til stede og kan ikke styres for uden fysisk in situ målinger. Det er velkendt, at LCD-skærme (LCD) - det mest sandsynlige overvåger vores deltagere har adgang til-have lange svartider, der typisk varierer afhængigt af start og slut værdier af pixel luminans ændringer. Sidstnævnte problem er ikke et problem i vores undersøgelse, fordi vi altid skiftet fra samme baggrundsniveau på stimuli niveau. En større bekymring er, at Varievne displays tværs deltagere forårsager en stor del af den målte varians. Vi mener, at dette er ikke et problem som pixel svartider er typisk mindre end 1 frame rate (dvs. 17 ms) 12,13, som forekommer acceptabelt i forhold til den store inter individuel variation i UFOV tærskler.

Metoderne anvendes her overvinde de førnævnte udfordringer og dermed tilladt os at måle performance på to opgaver - det UFOV og MOT - at begge kræver kontrol over visuel vinkel og skærm timing egenskaber. Resultaterne opnået ved disse metoder var i overensstemmelse med dem, der opnås i standard laboratorie-indstillinger, hvilket viser deres gyldighed. Desuden, fordi disse opgaver kræver kun en internetforbindelse og en HTML5 kompatibel browser, disse opgaver kan anvendes ikke blot til nemt samle en stor prøve fra et generelt repræsentative befolkning, men kan også bruges til at nå specifikke undertyper af individuals der kan være geografisk adskilte og derfor vanskelige at bringe til en fælles lab indstilling (f.eks patienter med en bestemt type sygdom eller personer med en bestemt etnisk baggrund). Desuden vil der med den stigende brug af iPads og andre tablets, design af web-applikation kan nemt tilpasses til bedre kompatibilitet med touchscreen-teknologi for at nå et endnu større antal deltagere. Mens webapplikation øjeblikket kan køre på tablets via en HTML5 browser, kan fremtidige gentagelser fjerne kravet om et tastatur og erstatte respons taster med interface knapper eller fagter.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Computer/tablet It must have an internet connection and an HTML5 compatible browser
CD or credit card May not be needed if participant already knows the monitor size

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Henrich, J., Heine, S. J., Norenzayan, A. The weirdest people in the world. The Behavioral And Brain Sciences. 33, 61-135 (2010).
  2. Buhrmester, M., Kwang, T., Gosling, S. D. Amazon's Mechanical Turk: A new source of inexpensive, yet high-quality, data. Perspectives on Psychological Science. 6, (1), 3-5 (2011).
  3. Goodman, J. K., Cryder, C. E., Cheema, A. Data collection in a flat world: the strengths and weaknesses of mechanical turk samples. Journal of Behavioral Decision Making. 26, (3), 213-224 (2013).
  4. Mason, W., Suri, S. Conducting behavioral research on Amazon's Mechanical Turk. Behavior Research Methods. 44, (1), 1-23 (2012).
  5. Crump, M. J., McDonnell, J. V., Gureckis, T. M. Evaluating Amazon's Mechanical Turk as a tool for experimental behavioral research. PLoS One. 8, e57410 (1371).
  6. Lupyan, G. The difficulties of executing simple algorithms: why brains make mistakes computers don't. Cognition. 129, 615-636 (2013).
  7. Ball, K., Owsley, C. The useful field of view test: a new technique for evaluating age-related declines in visual function. J Am Optom Assoc. 64, (1), 71-79 (1993).
  8. Pylyshyn, Z. W., Storm, R. W. Tracking multiple independent targets: Evidence for a parallel tracking mechanism. Spatial Vision. 3, (3), 179-197 (1988).
  9. Dye, M. W. G., Bavelier, D. Differential development of visual attention skills in school-age children. Vision Research. 50, (4), 452-459 (2010).
  10. Green, C. S., Bavelier, D. Enumeration versus multiple object tracking: The case of action video game players. Cognition. 101, (1), 217-245 (2006).
  11. Chapter 1. Kodak Company. Ergonomics Design Philosophy. Kodak’s Ergonomic Design for People at Work. Chengalur, S. N., Rodgers, S. H., Bernard, T. E. 2nd Edition, John Wiley & Sons, Inc. Hoboken, NJ. (2004).
  12. Elze, T., Bex, P. P1-7: Modern display technology in vision science: Assessment of OLED and LCD monitors for visual experiments. i-Perception. 3, (9), 621 (2012).
  13. Elze, T., Tanner, T. G. Temporal Properties of Liquid Crystal Displays: Implications for Vision Science Experiments. PLoS One. 7, (9), e44048 (2012).
Metoder til Test Visual Attention Online
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Yung, A., Cardoso-Leite, P., Dale, G., Bavelier, D., Green, C. S. Methods to Test Visual Attention Online. J. Vis. Exp. (96), e52470, doi:10.3791/52470 (2015).More

Yung, A., Cardoso-Leite, P., Dale, G., Bavelier, D., Green, C. S. Methods to Test Visual Attention Online. J. Vis. Exp. (96), e52470, doi:10.3791/52470 (2015).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
simple hit counter