Waiting
Login processing...

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

Behavior

تجارب الواقع الافتراضي مع التدابير الفيزيولوجية

Published: August 29, 2018 doi: 10.3791/58318
Automatic Translation
1, 1, 1, 1,2,3, 1, 1, 1
1Chair of Cognitive Science, ETH Zürich, 2Geographic Information Visualization and Analysis, University of Zürich, 3Digital Society Initiative, University of Zürich

Summary

يمكن أن تكون تجارب الواقع الافتراضي (VR) يصعب تنفيذه ويتطلب التخطيط الدقيق. ويصف هذا البروتوكول طريقة لتصميم وتنفيذ تجارب الواقع الافتراضي التي تقوم بجمع البيانات الفيزيولوجية من المشاركين البشرية. وتستخدم هذه التجارب في إطار البيئات الظاهرية (حواء) للتعجيل بهذه العملية.

Abstract

وتستخدم تجارب الواقع الافتراضي (VR) يتزايد بسبب صحتها الداخلية والخارجية مقارنة بالعالم الحقيقي الملاحظة والتجارب المختبرية، على التوالي. VR مفيد بشكل خاص للتحقيقات المتعلقة بالسلوك المكاني وتصورات جغرافية. في بحوث السلوك المكاني، VR منبرا لدراسة العلاقة بين التنقل والتدابير الفيزيولوجية (على سبيل المثال-، الجلد الموصلية، معدل ضربات القلب، وضغط الدم). على وجه التحديد، تسمح التدابير الفيزيولوجية الباحثون معالجة مسائل الرواية وتقييد النظريات السابقة القدرات المكانية والاستراتيجيات، والأداء. على سبيل المثال، يمكن تفسير الفروق الفردية في الأداء الملاحي بالقدر الذي تتوسط تغييرات في الاستثارة آثار صعوبة المهمة. بيد أن التعقيدات في تصميم وتنفيذ تجارب الواقع الافتراضي يمكن أن تصرف المجربون من أهدافها الأولية للبحث وإدخال المخالفات في جمع البيانات وتحليلها. لمواجهة هذه التحديات، التجارب في الظاهرية بيئات (حواء) إطار يشمل وحدات قياسية مثل مشارك التدريب مع عنصر تحكم واجهة، جمع البيانات باستخدام الاستبيانات، تزامن الفسيولوجية القياسات، وتخزين البيانات. حواء كما يوفر البنية التحتية اللازمة لإدارة البيانات، والتصور، والتقييم. تصف هذه الورقة هو بروتوكول يستخدم إطار عشية إجراء تجارب الملاحة في الواقع الافتراضي مع أجهزة استشعار الفسيولوجية. البروتوكول يسرد الخطوات اللازمة لتوظيف المشاركين، إرفاق أجهزة الاستشعار الفسيولوجي، وإدارة هذه التجربة باستخدام عشية، وتقييم البيانات التي تم جمعها باستخدام أدوات التقييم عشية. عموما، هذا البروتوكول سيسهل البحث في المستقبل بتبسيط تصميم وتنفيذ تجارب الواقع الافتراضي مع أجهزة استشعار الفسيولوجية.

Introduction

فهم كيفية التنقل الأفراد آثار هامة على عدة حقول، بما في ذلك العلوم المعرفية1،2،3،4،علم الأعصاب5و علوم الكمبيوتر6 , 7-الملاحة وقد تم التحقيق في بيئات حقيقية وافتراضية على حد سواء. ميزة واحدة من التجارب في العالم الحقيقي هو أن التنقل لا تتطلب الوساطة لواجهة التحكم وقد ينتج ذلك السلوك المكاني أكثر واقعية. وفي المقابل، تجارب الواقع الافتراضي (VR) تسمح بقياس أكثر دقة للسلوكية (مثلاً.، المشي مسارات) والفسيولوجية (مثلاً.، معدل ضربات القلب) البيانات، فضلا عن مراقبة أكثر تجريبية (أي.، الداخلية صحة). وفي المقابل، يمكن أن يؤدي هذا النهج أبسط في تفسير البيانات والنظريات وهكذا أكثر قوة للملاحة. علم الأعصاب بالإضافة إلى ذلك، يمكن الاستفادة من الواقع الافتراضي للباحثين يمكن التحقيق يرتبط العصبية للتنقل في حين تشارك المشاركين في بيئة ظاهرية ولكن لا يمكن أن تتحرك فعلياً. لعلماء الكمبيوتر، يتطلب التنقل في VR التطورات الفريدة في تجهيز الطاقة والذاكرة والرسومات الكمبيوتر لضمان تجربة غامرة. يمكن أيضا تطبيق النتائج المستخلصة من تجارب الواقع الافتراضي في الهندسة المعمارية ورسم الخرائط بإبلاغ تصميم المبنى تخطيطات8 وخريطه ميزات9 لتسهيل الملاحة في العالم الحقيقي. في الآونة الأخيرة، أدت أوجه التقدم في تكنولوجيا الواقع الافتراضي جنبا إلى جنب مع انخفاضا كبيرا في التكلفة إلى زيادة في عدد المختبرات التي تستخدم الواقع الافتراضي للتصاميم التجريبية. بسبب تزايد شعبية هذا، يحتاج الباحثون النظر في كيفية تبسيط تنفيذ تطبيقات الواقع الافتراضي وتوحيد تجربة سير العمل. هذا النهج سيساعد تحويل الموارد من تنفيذ لتطوير النظرية وتوسيع قدرات القائمة في الواقع الافتراضي.

يمكن أن تتراوح الأجهزة VR أكثر إلى أقل واقعية من حيث الضوابط ويعرض. تميل أكثر واقعية VR الأجهزة تتطلب البنية التحتية الإضافية مثل المسافات تتبع كبيرة وعالية الدقة يعرض10. هذه النظم غالباً ما تستخدم خوارزميات المشي المعاد توجيهها من أجل حقن تناوب غير محسوس، وترجمة الملاحظات المرئية التي توفر للمستخدمين وتوسيع فعالية البيئة الظاهرية التي من خلالها يمكن نقل المشاركين11 , 12-هذه الخوارزميات يمكن معمم في أنها لا تحتاج إلى معرفة هيكل البيئة13 أو تنبؤية في ذلك أنها تفترض مسارات خاصة ل المستخدم14. على الرغم من أن معظم البحوث في المشي المعاد توجيهها قد استخدمت يعرض محمولة على الرأس (همدس)، بعض الباحثين استخدام نسخة من هذا الأسلوب مع المشي في المكان كجزء من نظام الإسقاط كبيرة (على سبيل المثال-، الكهوف)15. بينما يمكن أن يتم همدس على رئيس المشارك، ويعرض كهف تميل إلى تقديم أوسع مجال الرؤية أفقية16،17. ومع ذلك، مطلوب أقل البنية التحتية لأنظمة الواقع الافتراضي باستخدام عرض سطح المكتب18،19. كما وظفت البحوث العصبية نظم الواقع الافتراضي في تركيبة مع التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (الرنين المغناطيسي الوظيفي) أثناء المسح الضوئي20، في تركيبة مع الرنين المغناطيسي الوظيفي بعد المسح21،22، وفي تركيبة مع المخ (EEG) أثناء تسجيل23،24. هي حاجة إلى أطر البرامج بغية تنسيق مجموعة متنوعة من عناصر التحكم التي يتم استخدامها للتنقل للبحث ويعرض.

البحث الذي يشتمل على الواقع الافتراضي والبيانات الفسيولوجية تحديات إضافية مثل الحصول على البيانات والتزامن. ومع ذلك، تسمح البيانات الفسيولوجية للتحقيقات المتعلقة بالعمليات الضمنية التي قد تتوسط العلاقة بين السلوك المكانية وإمكانية التنقل. في الواقع، درست العلاقة بين الإجهاد والتنقل باستخدام VR سطح المكتب ومجموعة من أجهزة الاستشعار فسيولوجية مختلفة (أي.، معدل ضربات القلب وضغط الدم، والجلد، الكورتيزول اللعابية وألفا-الأميليز)25 , 26 , 27 , 28-على سبيل المثال، فإن جيرفين والزملاء29 التحقيق أثر الإجهاد على استراتيجية التنقل والأداء باستخدام صيغة واقع الافتراضي لمهمة متاهة مياه موريس والعديد من التدابير الفيزيولوجية (على سبيل المثال-، والجلد الموصلية، معدل ضربات القلب، ضغط الدم). وكشفت نتائجها أن الإجهاد وتوقع استراتيجية التنقل من حيث الاستخدام التاريخي (أي.، والأنانية مقابل اللوسينتريك) ولكنها لا تتعلق بأداء الملاحة. بشكل عام، النتائج التي توصلت إليها الدراسات السابقة تتعارض إلى حد ما فيما يتعلق بأثر الإجهاد على أداء الملاحة والذاكرة المكانية. هذا النمط يمكن أن يعزى إلى الفصل بين الضغوطات (مثلاً.، الإجراء موترة الباردة26، "مهمة تتبع مرآة ستار"25) من التنقل الفعلي للمهام، استخدام بسيطة تشبه المتاهة البيئات الافتراضية ( على سبيل المثال.، والمياه موريس الظاهري المتاهة26، الذراع شعاعي الظاهري المتاهة28)، والاختلاف في تفاصيل المنهجية (مثلاً.، نوع من الضغوطات، نوع البيانات الفسيولوجية). أيضا يمكن أن تكون الاختلافات في تنسيق جمع البيانات الفسيولوجية إشكالية بالنسبة للتنفيذ، وتحليل هذه الدراسات.

التجارب في إطار تجارب الظاهري (حواء) يسهل تصميم وتنفيذ وتحليل تجارب الواقع الافتراضي، لا سيما تلك الأجهزة الطرفية الإضافية (على سبيل المثال-، تتبع العين، الأجهزة الفسيولوجية)30. إطار عشية متاحة بحرية كمشروع مفتوح المصدر في GitHub (https://cog-ethz.github.io/EVE/). يستند هذا الإطار إلى شعبية الوحدة 3D محرك اللعبة (https://unity3d.com/) ونظام إدارة قاعدة بيانات الخلية (https://www.mysql.com/). الباحثون استخدام إطار عشية بغية إعداد المراحل المختلفة لتجربة الواقع الافتراضي، بما في ذلك ما قبل وما بعد الدراسة الاستبيانات، قياسات أساسية لأي البيانات الفسيولوجية، التدريب مع واجهة التحكم، مهمة الملاحة الرئيسية، و اختبارات للذاكرة المكانية للبيئة ملاحة (على سبيل المثال-، الأحكام الصادرة عن الاتجاه النسبي). المجربون يمكن أيضا التحكم في مزامنة البيانات من مصادر مختلفة وعلى مستويات مختلفة من التجميع (على سبيل المثال-، عبر محاكمات أو كتل أو دورات). مصادر البيانات قد يكون المادي (أي.، متصلاً بالمستخدم؛ انظر الجدول للمواد) أو الظاهري (أي.، تعتمد على التفاعلات بين الصورة الرمزية للمشارك وبيئة ظاهرية). على سبيل المثال، قد تتطلب تجربة تسجيل معدل ضربات القلب والموقف والتوجيه من المشاركين عند الرمزية للمشترك أن ينتقل من خلال مجال معين من بيئة ظاهرية. كل هذه البيانات المخزنة في قاعدة بيانات الخلية تلقائياً وتقييمها مع وظائف الإعادة وحزمة آر افيرتولس (https://github.com/cog-ethz/evertools/). افيرتولس يوفر دالات المصدرة، الإحصاءات الوصفية الأساسية، وأدوات التشخيص لتوزيع البيانات.

ويمكن نشر إطار عشية مع مجموعة متنوعة من الهياكل الأساسية المادية ونظم الواقع الافتراضي. في هذا البروتوكول، يصف لنا تنفيذ خاصة واحدة في نيورولاب في زيورخ ETH (الشكل 1). نيورولاب م 12 غرفة 6 م تتضمن تشكيل غرفة معزولة لإجراء تجارب التخطيط الدماغي، حجرة تحتوي على نظام الواقع الافتراضي (2.6 متر x 2.0 m)، ومنطقة ستائر لربط أجهزة الاستشعار الفسيولوجية. ويشمل النظام VR عرض تلفزيون عالي جداً 55 "، كمبيوتر ألعاب الراقية وواجهة تحكم جويستيك والعديد من أجهزة الاستشعار الفسيولوجية (انظر الجدول للمواد). في المقاطع التالية، تصف البروتوكول المتعلق بإجراء تجربة تنقل في نيورولاب استخدام إطار عشية ومجسات الفسيولوجية، يقدم الممثل النتائج من دراسة واحدة عن الإجهاد، والملاحة، ومناقشة الفرص والتحديات المرتبطة بهذا النظام.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

وأجرى في بروتوكول التالية وفقا للمبادئ التوجيهية التي أقرها زوريخ لجنة الأخلاقيات من ETH كجزء من اقتراح كرونة إستونية 2013-N-73.

1-تجنيد وإعداد المشاركين

  1. حدد المشاركون مع التركيبة السكانية خاصة (مثلاً.، العمر والجنس والخلفية التعليمية) باستخدام نظام التوظيف مشارك أو قائمة بريدية (مثلاً.، أواست؛ http://www.uast.uzh.ch/).
  2. الاتصال بالمشاركين المختارين عن طريق البريد الإلكتروني. في البريد الإلكتروني، وهذا تذكير المشاركين في وقت الدورة والاحتياجات. تتيح معرفة المشاركين أنهم يجب ارتداء فضفاضة لتركيب أعلى (لرصد ضغط الدم)، تمتنع الكحول ح 12 قبل التجربة، والامتناع عن العديد من الأنشطة الأخرى (أي.، الكافيين والتدخين، وتناول الطعام وممارسة) ح 3 قبل التجربة.

2-إعداد التجربة والأجهزة الفسيولوجية باستخدام حواء

  1. قبل كل دورة تجريبية، بدء تشغيل الكمبيوتر وجهاز العرض المجرب ورصد التجارب.
  2. ضمان أن مروحة الغرفة والحرارة ورصد الرطوبة.
  3. التبديل على جهاز قياس كهربية (ECG؛ والنشاط اليكتروديرمال (إيدا) على سبيل المثال-، بوويرلاب من أدينسترومينتس). انظر الجدول للمواد.
  4. فتح برنامج إيدا/ECG (عشية حاليا يدعم لابتشارت من أدينسترومينتس) وقم بإنشاء ملف إعدادات جديد. تحديد معدل أخذ عينات من 1,000 هرتز والعدد المناسب من القنوات (على سبيل المثال-، واحدة للغوص وواحد لتخطيط القلب). قم بحفظ الإعدادات وإعادة حفظ نسخة باسم مختلف لكل دورة تجريبية.
  5. لأقطاب للغوص، القيام صفر الدائرة المفتوحة (أي.، دون أقطاب كهربائية تعلق على أي شيء) للحصول على مقياس خط أساس لنظام التوصيل.
  6. التأكد من أن واجهة التحكم (على سبيل المثال-، جويستيك) متصل بالكمبيوتر.
  7. على جهاز العرض المجرب، فتح الملف القابل للتنفيذ وحدة للتجربة.
    1. فتح القائمة "إعدادات التجربة" في عشية، وإدخال المعلمات التجربة (على سبيل المثال-، رقم معرف المشارك، والملف قياس الفسيولوجية، حالة تجريبية، درجة حرارة الغرفة والرطوبة).
    2. انقر فوق "بدء التجربة".

3-الإجراء تجريبي

  1. إجراءات الموافقة ومقدمة
    1. التقاط المشارك في موقع الاجتماع المتفق عليها وتوجيه له إلى المختبر.
    2. وتشير إلى أن الدورة سوف يستغرق حوالي 90 دقيقة وأسأل المشارك لتخزين يشاهد أو الهاتف المحمول.
    3. أطلب من المشاركين للجلوس على كرسي التجريبي وشرح الإجراءات التجريبية وفقا للسيناريو اللفظي استعداد.
    4. أطلب من المشاركين لقراءة ورقة المعلومات والتوقيع على استمارة الموافقة المستنيرة.
  2. الاتصال من أجهزة الاستشعار للغوص وتخطيط القلب
    1. تنظيف السبابة والبنصر من الجهة غير المهيمنة مع أنسجة رطبة دون الصابون. ضمان أن تكون جافة وتوصيل قطبين إيدا السلاميات الآنسي.
    2. تنظيف الجلد على صدره حيث سيتم وضع أقطاب كهربائية القلب بقطعة قماش مبللة.
    3. وضع أقطاب البيضاء والسوداء والحمراء على الجسم المشترك بين الأضلاع وفقا الرقم 2. ضع مسرى بيضاء على البطن الأيمن العلوي (UR)، والقطب الأسود في الجزء العلوي الأيسر من البطن (UL). ضع مسرى أحمر في أسفل البطن الأيسر (ليرة لبنانية). التأكد من أن الأقطاب الثلاثة ليست مباشرة عبر الأضلاع.
    4. توصيل الأسلاك ECG المرمزة بالألوان الثلاثة إلى أقطاب المقابلة تعلق الجسم المشارك.
  3. استبيانات ما قبل التجربة
    1. تزويد المشارك بلوحة مفاتيح وماوس التي سيتم استخدامها للإجابة على الاستبيانات (مثلاً. والديمغرافية الأسئلة، في الجزء الأول من "الاستبيان الدولة الإجهاد القصير"، سانتا باربرا الإحساس بمقياس الاتجاه)، وإعلام له أو لها أن سيطلب منهم سلسلة من الأسئلة على جهاز الكمبيوتر.
    2. أبلغ المشاركين أن هم اسأل المجرب أسئلة بخصوص هذه الاستبيانات في أي وقت.
    3. إغلاق جدران جانبية اثنين حجرة بينما المشارك هو استكمال الاستبيان.
  4. الأعمال التحضيرية لقياس الفسيولوجية. ويمكن إجراء هذه الخطوات بينما المشارك هو استكمال الاستبيان.
    1. أبلغ المشاركين أن المجرب سيعد الآن الأجهزة الفسيولوجية.
    2. تحقق من أن أقطاب كهربائية موصولة إلى المواقع الصحيحة.
    3. إرفاق الكفة ضغط الدم في الذراع غير المهيمنة.
    4. توفير الإرشادات للمشاركة فيما يتعلق بدقة قياس ضغط الدم. أقول المشارك التقليل من حركات الجسم والذراع، وتبقى الكفة ضغط الدم في مستوى القلب والحفاظ على موقفا تستقيم مع أقدام له أو لها شقة في الطابق.
    5. توصيل الأسلاك للغوص اثنين إلى أقطاب كهربائية على الأصابع.
    6. إطفاء الضوء فوق الشاشة وخافت كافة أضواء علوية أخرى إلى إعداد أقل.
    7. من ناحية الجويستيك للمشارك وضمان أن يكون الماوس إيقاف تشغيل شاشة العرض الاختبار.
    8. صفر القناة للغوص من أجل الحصول على مقياس للفرد ابتداء من مستوى من الجلد.
    9. في برنامج إيدا/ECG، افتح مربع الحوار "أمبير بيو". اختر مجموعة الإشارات التي تغطي إشارة ضرب قلب حوالي ثلث نافذة المعاينة (5 أم في معظم الحالات).
    10. بدء التسجيل مع برنامج إيدا/ECG، والتحقق مما إذا كان إشارة مرئية في إطار برنامج إيدا/ECG على رصد المجرب.
    11. بدء التسجيل عن طريق الضغط على الزر المناسب في آلة ضغط الدم ضغط الدم.
    12. قم بالتبديل إلى البرنامج وحدة مفتوحة، واضغط على "بدء القياسات". يجب أن تظهر تثبيت الصليب.
  5. الأساس الفيديو والتدريب جويستيك
    1. أطلب من المشاركين لمشاهدة ومتابعة فيديو التدريب الذي يرشد له أو لها كيفية استخدام الجويستيك.
    2. أطلب من المشاركين لإكمال المتاهة التدريب من أجل ممارسة استخدام الجويستيك. في هذه المتاهة التدريب، هي تعليمات المشاركين لمتابعة الأسهم التي تشير إلى طريق وجمع الجواهر عائمة.
    3. إذا كان يتضمن التجربة الصوت، وضع سماعات الرأس على الرئيس المشارك.
    4. أطلب من المشاركين لمشاهدة الفيديو طبيعة الأساس دون تحريك. يتم استخدام هذا الفيديو لحساب قياس خط أساس من البيانات الفسيولوجية للمشترك أثناء التحليل اللاحق.
  6. مهمة التنقل
    1. التأكد من أن المشاركين قد قرأت التعليمات المتعلقة بالملاحة سيتم إكمال المهمة. استفسار بشأن ما إذا كان المشارك له أي أسئلة قبل أن تبدأ المهمة الملاحة. أقول المشارك لا ينبغي طرح الأسئلة أثناء التنقل للمهمة.
    2. أطلب من المشاركين للضغط على الزناد على الجويستيك عندما قال أنه أو أنها على استعداد لبدء مهمة التنقل.
  7. التدابير النهائية الفسيولوجية ومفرزة من أجهزة الاستشعار الفسيولوجي
    1. انتظر حتى اكتمال النظام قياس ضغط الدم نهائياً.
    2. إيقاف التسجيل للغوص وتخطيط القلب بالضغط على زر الإيقاف في برنامج إيدا/ECG.
    3. إزالة الرباط ضغط الدم.
    4. إزالة الأقطاب إيدا من المشاركين.
    5. أطلب من المشاركين عدم إزالة الأقطاب ECG حتى نهاية التجربة.
    6. إزالة جويستيك وسماعات الرأس.
  8. تجربة ما بعد الاستبيانات
    1. تزويد المشارك بلوحة مفاتيح وماوس للاستبيانات تجربة ما بعد (على سبيل المثال-، الجزء الثاني من الاستبيان حالة الإجهاد القصير، قزم التقييم الذاتي، والاستبيان المرض محاكاة).
    2. إبلاغ المشاركين أنه سيطلب منهم مجموعة أخرى من الأسئلة على الكمبيوتر وأن قال أنه أو أنها يمكن أن تسأل أسئلة إذا لزم الأمر.
  9. نهاية الدورة التجريبية
    1. إبلاغ المشاركين أن يتم الآن إنهاء الجزء التجريبي. أشكر له أو لها للمشاركة في التجربة.
    2. أقول المشارك له يمكن الآن إزالة الأقطاب ECG.
    3. يدفع المشتركون ويطلب منهم التوقيع على استلام المطبوعة.
    4. اسأل إذا كان المشترك قد أية أسئلة بشأن غرض التجربة، ومرافقه له أو لها خارج الغرفة التجريبية.

4-وبعد كل دورة تجريبية

  1. فتح القائمة "التقييم" في عشية من أجل إجراء تشخيص التجربة (مثلاً.، إعادة المسارات)، وحفظ الملفات القياس الفسيولوجية في برنامج إيدا/ECG.
  2. في القائمة "التقييم" في عشية، اضغط على الزر "إضافة علامة الحدث" بمناسبة الأحداث في ملفات القياس الفسيولوجية. هذه الخطوة غير الحرجة لتحليل البيانات الفسيولوجية من حيث مراحل تجريبية خاصة.
  3. احفظ الملف للغوص/ECG في الملف قياس الفسيولوجية في البرنامج للغوص/ECG.
  4. تصدير البيانات التجريبية للنسخ الاحتياطي باستخدام حزمة افيرتولس.
  5. إيقاف تشغيل الجهاز للغوص/ECG وتنظيف أقطاب للغوص مع منصات الكحول.
  6. العلامة التي ظهرت المشارك في نظام تجنيد المشاركين.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

من كل مشارك في نيورولاب، ونحن عادة جمع البيانات الفسيولوجية (مثلاً.، ECG)، بيانات الاستبيان (مثلاً.، "سانتا باربرا الإحساس" مقياس الاتجاه أو سبسود31)، وبيانات الملاحة (مثلاً.، من خلال مسارات البيئة الظاهرية). على سبيل المثال، التغيرات في معدل ضربات القلب (المستمدة من بيانات ECG) ارتبطت بالتغيرات في الدول الإجهاد في تركيبة مع سائر الفسيولوجية32 وتدابير الإبلاغ الذاتي33. لدينا نظام يسمح لأنواع مختلفة من الاستبيانات سيقدم مثل "الإجهاد قصيرة الدولة الاستبيان"34 وفي سبسود31 . سبسود تدابير إبلاغ الذاتي للقدرة المكانية التي غالباً ما تكون مرتبطة بالسلوك الملاحة في الوقت الحقيقي والظاهري، على نطاق واسع، بيئات35. وبالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام بيانات التنقل للاستدلال اتخاذ القرارات المكانية المشاركين (مثلاً.، تردد، وكفاءة الملاحة) في مختلف السياقات المجهدة36.

دراسة تمثيلية التحقيق أثر الإجهاد على اكتساب المعرفة المكانية أثناء التنقل. نحن اختبار 60 مشاركاً (29 النساء والرجال 31؛ متوسط عمر = 23.3) على حدة أثناء جلسة 90 دقيقة. أثناء مهمة التنقل لكل دورة، ووضعت المشاركين إلى واحدة من مجموعتين (أي.، الإجهاد والتوتر لا) وأكمل ثلاثة التعلم واختبار مراحل بينما تم تسجيل البيانات للغوص وتخطيط القلب بشكل مستمر. وتشارك مراحل التعلم إيجاد مجموعة من أربعة مواقع (الشكل 3) مع المعونة من الخارطة التي يمكن تشغيلها باستخدام زر على الجويستيك. وتشارك مراحل الاختبار التنقل لكل موقع من هذه المواقع في ترتيب معين باستخدام جهاز ضبط وقت مرئي. لمجموعة الضغط فقط، كانت تعاقب المشاركون أيضا شروع مقدار الوقت المطلوب للعثور على هذه المواقع. وكانت هذه الضغوط النقدية فقط التلاعب بالإجهاد في هذه الدراسة.

وتشير البيانات الفيزيولوجية من هذه التجربة كما هو متوقع، إلى الاستثارة أعلى لمجموعة الضغط من مجموعة الضغط لا من حيث معدل ضربات القلب، t(58) = 2.14، سراج الدين = 1.03، ف =.04، لكن لا من حيث إيدا، t(58) =-0.68، سراج الدين = 0.02، ف =.50 (الشكل 4). وبالإضافة إلى ذلك، هناك علاقة سلبية بين نقاط سبسود والوقت المطلوب للعثور على المواقع الأربعة الهدف أثناء مرحلة التعلم، r(58) =-0.40، ف =.002، ولكن ليس في مرحلة الاختبار، r(58) =-0.25، ف =.057. وفقا لتصور مسارات، بدأ المشاركون في مجموعة الضغط أقل موزعة في بيئة ظاهرية. معا، هذه النتائج تشير إلى أن الاستثارة العالي والقدرة المكانية قد تكون مرتبطة بزيادة كفاءة الملاحة السلوك.

Figure 1
الشكل 1 : صور نيورولاب في زيورخ ETH. () عرض المجرب والمشاركين أثناء الاختبار. المجرب يمكن رصد التقدم المشارك في الوقت الحقيقي. (ب) عرض المقربة من المشارك في التنقل من خلال بيئة ظاهرية بينما يتم جمع البيانات الفسيولوجية. الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-

Figure 2
الشكل 2 : رسم تخطيطي يمثل موضع ثلاثة أقطاب كهربائية القلب. هذا الرقم قد تم تعديل شكل رغوة (Meducation الوصول المفتوح مجاناً)37الذي هو المرخص لها بموجب الإبداعي العزو-غير تجاري 4.0 الدولية الترخيص. تم تغيير الصورة إلى تسليط الضوء على الأقطاب الكهربائية اللازمة لنظام 3-القطب. ينبغي أن توضع هذه الأقطاب بين الأضلاع في البطن الأيمن العلوي (UR) والجزء العلوي الأيسر من البطن (UL) وأسفل البطن الأيسر (ليرة لبنانية) الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-

Figure 3
الشكل 3 : لقطات من شريط تنقل التجربة في نيورولاب- () الصورة من الجويستيك فيديو للتدريب. طلب من المشاركين إعادة إنتاج حركة عصا التحكم من الفيديو في الزاوية العلوية اليمنى. (ب) لقطة من الجويستيك التدريب المتاهة. نقل المشاركين من خلال متاهة بتعويم الأسهم وجمع الأحجار الكريمة التالية. (ج) لقطة من مرحلة التعلم مهمة التنقل. المشاركين يمكن الضغط على الزناد على الجويستيك بغية الاتصال بخريطة لبيئة ظاهرية. وكان عرض قائمة المواقع المستهدفة على الجانب الأيمن من الشاشة. (د) لقطة من اختبار المرحلة المهمة الملاحة. طلب من المشاركين العثور على المواقع نفسها في ترتيب معين بينما تتحرك على مدار الساعة، ومكافأة تتحرك كانت مرئية. الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-

Figure 4
الشكل 4 : الممثل ناتجة عن تجربة الملاحة واحدة في نيورولاب استخدام الأجهزة الفسيولوجية وإطار حواء. () بالرسم البياني الذي يمثل العلاقة بين المجموعة (مجموعة الضغط في مجموعة الزبرجد والتحكم في سمك السلمون الوردي) ويعني معدل ضربات القلب (بعد التصحيحات لخط الأساس قيم38). متوسط معدل ضربات القلب أعلى بكثير لمجموعة الضغط من السيطرة على المجموعة. (ب) مبعثر الأرض تمثل العلاقة بين درجة سبسود والوقت أمضى التعلم (باللون الأسود) واختبار (باللون الرمادي). وهناك علاقة سلبية كبيرة بين نقاط سبسود والوقت الذي يقضيه في التعلم واتجاهاً مماثلاً لاختبار الوقت المستغرق. (ج) خريطة الظاهري البيئة التي تعرض مسار بيانات مجمعة من الإجهاد (الزبرجد) ومجموعات التحكم (سمك السلمون الوردي). تلوين قتامة تشير إلى أن نسبة أعلى من المسارات التي اتخذت على هذا الطريق من جماعة معينة. المناطق الفارغة، كانت نسبة اتخاذ مسارات مماثلة للفريقين. وتتميز مواقع الهدف أيضا مع نقاط سوداء. كما هو موضح، كان الفريق الإجهاد أكثر احتمالاً من مجموعة عنصر التحكم للانتقال على طول مسارات أكثر مباشرة بين المواقع الهدف. الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

في هذه الورقة، وصفت لنا بروتوكول لإجراء تجارب في الواقع الافتراضي مع الأجهزة الفسيولوجية باستخدام إطار حواء. هذه الأنواع من التجارب فريدة من نوعها بسبب اعتبارات إضافية للأجهزة (على سبيل المثال-، الأجهزة الفسيولوجية وغيرها من الأجهزة الطرفية)، الخطوات التحضيرية لجمع البيانات الفسيولوجية باستخدام الواقع الافتراضي، ومتطلبات إدارة البيانات. وينص هذا البروتوكول الخطوات اللازمة المجربون التي تعتزم جمع البيانات من الأجهزة الطرفية متعددة في وقت واحد. على سبيل المثال، يتطلب استخدام الأجهزة الفسيولوجية التنظيف وإرفاق أقطاب كهربائية إلى مواقع محددة في الجسم للمشترك (على سبيل المثال.، الصدر والأصابع) بطريقة لا تتداخل مع غيرها من الأجهزة الطرفية (مثلاً.، ذراع التحكم). يجب مراعاة توقيت مثل هذه الخطوات للانجراف المحتملة في الإشارات الفسيولوجية والإطار المناسب الذي البيانات الموثوق بها. النظر في المجرب توقيت مهم أيضا للخطوات التحضيرية داخل كل دورة تجريبية. على سبيل المثال، يجب إكمال المشاركين في مرحلة أساس (مثلاً.، مشاهدة فيديو طبيعة) من أجل المجرب لمراعاة الفروق الفردية في مفاعليه الفسيولوجية، فضلا عن مرحلة تدريب مع واجهة التحكم من أجل المجرب تشابك قدرتها على المناورة من اتخاذ القرارات المكانية في VR16،17. وباﻹضافة إلى ذلك، مزامنة وتخزين هذه البيانات زيادة في تعقيد مع عدد مصادر البيانات. إطار عشية الموصوفة في هذا البروتوكول يوفر حلاً للدراسات مع العديد من مصادر البيانات في الواقع الافتراضي. وبالإضافة إلى ذلك، يتيح مرونة إطار عشية الباحثين تعديل تصميم التجريبية طبقاً لأسئلة البحث وإضافة ملحقات جديدة مثل تتبع العين والمخ.

ومع ذلك، هناك بعض القيود على هذا النهج. أولاً، العمل مع الإطار عشية يتطلب بعض المعرفة بعلوم الحاسب الآلي ومهارات البرمجة الأساسية. ثانيا، تفسير البيانات الفسيولوجية يستند على تقليد طويل من البحوث التجريبية التي يجب مراعاتها أثناء تصميم وتحليل لهذه الأنواع من الدراسات. المعرفة بهذا الأدب ضروري نظراً لأن البيانات الفسيولوجية يمكن أن يساء تفسيرها بسهولة (مثلاً.، الخلط بين التوتر والاستثارة). وثالثاً، عرضه للانتقادات بشأن صلاحية الخارجية فيما يتعلق بالبيئة ومراقبة الواجهة الظاهرية العديد من التجارب في الواقع الافتراضي. على سبيل المثال، VR سطح المكتب غالباً ما تستخدم أجهزة جويستيك يده ولا توفر التغذية المرتدة المخصوص واقعية أثناء المشي. ومقارنة بالدراسات في بيئات حقيقية، البيئات الافتراضية تميل إلى تؤدي إلى تقدير المسافات39 وأقل من الدقة في تحديث المكاني دون ردود الفعل المخصوص (دون تحول جسديا)40. ومع ذلك، يمكن تحسين إدراك المسافة تقدير ودورها في الواقع الافتراضي مع ملاحظات مرئية واضحة41،42.

أظهرت بحوث سابقة أن التجارب في الواقع الافتراضي يمكن استخراج ما زال المكانية واقعية18،39 و الاجتماعي36،،من4344 السلوك. وبالإضافة إلى ذلك، يسمح VR قدرا أكبر من التحكم التجريبي والاختلافات المنهجية التي سيكون من الصعب في العالم الحقيقي السيناريوهات45. يمكن تسهيل أطر مثل حواء أيضا تطوير برنامج البحوث باستخدام الواقع الافتراضي بإتاحة الفرص لاستنساخ وتوسيع نطاق العمل السابق. على سبيل المثال، يمكن للباحثين قليلاً تعديل تجربة القائمة لتشمل استبيانات إضافية أو بنية تجريبية مختلفة. مزايا إضافية قليلة من إطار عشية هي إدارة البيانات بكفاءة، وتوافر البرامج التعليمية عبر الإنترنت، وإمكانات للآخرين للمساهمة في تطويره. في الواقع، إطار عشية متاح مجاناً كمشروع مفتوح المصدر التي تشجع التعاون.

الدراسات الجارية في هذا المختبر وتحقق أثر السمات البيئية على الإدراك والاستجابات الفسيولوجية للمشاركين من مختلف الخلفيات الاجتماعية والاقتصادية، وتأثير البيئات المزدحمة في الفسيولوجية ردود المشاركين منغمسين في حشد من الناس ظاهري. في المستقبل، قد تتضمن هذا البروتوكول المستخدم متعددة، وشبكة التكنولوجيا التي سوف تسمح للمشاركين في مختلف المواقع الفعلية للتفاعل تقريبا. وأخيراً، إطار عشية حاليا يجري يمتد ليشمل بيانات تحليل حزم وراء تشخيص بسيطة والتصور من البيانات المكانية.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

الكتاب ليس لها علاقة بالكشف عن.

Acknowledgments

يرجى وفرت بيئة ظاهرية "تجاه الألعاب" (http://www.vis-games.de) لإجراء البحوث في الواقع الافتراضي.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Alienware Area 51 Base Dell  210-ADHC Computation
138 cm 4K Ultra-HD LED-TV Samsung UE55JU6470U Display
SureSigns VS2+ Philips Healthcare 863278 Blood Pressure
PowerLab 8/35 AD Instruments PL3508 Skin Conductance
PowerLab 26T (LTS) AD Instruments ML4856 Heart Rate
Extreme 3D Pro Joystick Logitech 963290-0403 HID

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Gallistel, C. R. The Organization of Learning. , MIT Press. Cambridge, MA. (1990).
  2. Waller, D., Nadel, L. Handbook of Spatial Cognition. , American Psychological Association. Washington D.C. (2013).
  3. Denis, M. Space and Spatial Cognition: A Multidisciplinary Perspective. , Routledge. Abingdon, Oxon. (2017).
  4. Epstein, R. A., Patai, E. Z., Julian, J. B., Spiers, H. J. The cognitive map in humans: spatial navigation and beyond. Nature Neuroscience. 20, 1504 (2017).
  5. O'Keefe, J., Nadel, L. The Hippocampus as a Cognitive Map. , Clarendon Press. Oxford. (1978).
  6. Kuipers, B. J. Modelling spatial knowledge. Cognitive Science. 2, 129-153 (1978).
  7. Heppenstall, A. J., Crooks, A. T., See, L. M., Batty, M. Agent-Based Models of Geographical Systems. , Springer. Netherlands. Dordrecht. (2012).
  8. Kuliga, S. F., Thrash, T., Dalton, R. C., Hölscher, C. Virtual reality as an empirical research tool - Exploring user experience in a real building and a corresponding virtual model. Computers, Environment and Urban Systems. 54, 363-375 (2015).
  9. Credé, S., Fabrikant, S. I. Let's Put the Skyscrapers on the Display-Decoupling Spatial Learning from Working Memory. Proceedings of Workshops and Posters at the 13th International Conference on Spatial Information Theory (COSIT 2017). , 163-170 (2018).
  10. Hodgson, E., Bachmann, E. R., Vincent, D., Zmuda, M., Waller, D., Calusdian, J. WeaVR: a self-contained and wearable immersive virtual environment simulation system). Behavior Research Methods. 47 (1), 296-307 (2015).
  11. Nilsson, N., et al. 15 Years of Research on Redirected Walking in Immersive Virtual Environments. IEEE Computer Graphics and Applications. , 1-19 (2018).
  12. Razzaque, S., Kohn, Z., Whitton, M. C. Redirected walking. Proceedings of EUROGRAPHICS. , 105-106 (2001).
  13. Hodgson, E., Bachmann, E. Comparing Four Approaches to Generalized Redirected Walking: Simulation and Live User Data. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 19 (4), 634-643 (2013).
  14. Nescher, T., Huang, Y. -Y., Kunz, A. Planning redirection techniques for optimal free walking experience using model predictive control. 2014 IEEE Symposium on 3D User Interfaces (3DUI). , 111-118 (2014).
  15. Razzaque, S., Swapp, D., Slater, M., Whitton, M. C., Steed, A. Redirected walking in place. Eurographics workshop on virtual environments. , 123-130 (2002).
  16. Meilinger, T., Knauff, M., Bulthoff, H. Working Memory in Wayfinding-A Dual Task Experiment in a Virtual City. Cognitive Science: A Multidisciplinary Journal. 32 (4), 755-770 (2008).
  17. Grübel, J., Thrash, T., Hölscher, C., Schinazi, V. R. Evaluation of a conceptual framework for predicting navigation performance in virtual reality. PLOS ONE. 12 (9), 0184682 (2017).
  18. Weisberg, S. M., Schinazi, V. R., Newcombe, N. S., Shipley, T. F., Epstein, R. A. Variations in Cognitive Maps: Understanding Individual Differences in Navigation. Journal of experimental psychology. Learning, memory, and cognition. , (2014).
  19. Wiener, J. M., Hölscher, C., Büchner, S., Konieczny, L. Gaze behaviour during space perception and spatial decision making. Psychological research. 76 (6), 713-729 (2012).
  20. Hassabis, D., Chu, C., Rees, G., Weiskopf, N., Molyneux, P. D., Maguire, E. A. Decoding Neuronal Ensembles in the Human Hippocampus. Current Biology. 19 (7), 546-554 (2009).
  21. Maguire, E. A., Nannery, R., Spiers, H. J. Navigation around London by a taxi driver with bilateral hippocampal lesions. Brain. 129, 2894-2907 (2006).
  22. Marchette, S. A., Vass, L. K., Ryan, J., Epstein, R. A. Anchoring the neural compass: coding of local spatial reference frames in human medial parietal lobe. Nature neuroscience. 17 (11), 1598-1606 (2014).
  23. Vass, L. K., et al. Oscillations Go the Distance: Low-Frequency Human Hippocampal Oscillations Code Spatial Distance in the Absence of Sensory Cues during Teleportation. Neuron. 89 (6), 1180-1186 (2016).
  24. Sharma, G., Gramann, K., Chandra, S., Singh, V., Mittal, A. P. Brain connectivity during encoding and retrieval of spatial information: individual differences in navigation skills. Brain Informatics. 4 (3), (2017).
  25. Richardson, A. E., VanderKaay Tomasulo, M. M. Influence of acute stress on spatial tasks in humans. Physiology & Behavior. 103 (5), 459-466 (2011).
  26. Duncko, R., Cornwell, B., Cui, L., Merikangas, K. R., Grillon, C. Acute exposure to stress improves performance in trace eyeblink conditioning and spatial learning tasks in healthy men. Learning & memory (Cold Spring Harbor, N.Y.). 14 (5), 329-335 (2007).
  27. Klopp, C., Garcia, C., Schulman, A. H., Ward, C. P., Tartar, J. L. Acute social stress increases biochemical and self report markers of stress without altering spatial learning in humans. Neuro endocrinology letters. 33 (4), 425-430 (2012).
  28. Guenzel, F. M., Wolf, O. T., Schwabe, L. Sex differences in stress effects on response and spatial memory formation. Neurobiology of Learning and Memory. 109, 46-55 (2014).
  29. van Gerven, D. J. H., Ferguson, T., Skelton, R. W. Acute stress switches spatial navigation strategy from egocentric to allocentric in a virtual Morris water maze. Neurobiology of Learning and Memory. 132, 29-39 (2016).
  30. Grübel, J., Weibel, R., Jiang, M. H., Hölscher, C., Hackman, D. A., Schinazi, V. R. EVE: A Framework for Experiments in Virtual Environments. Spatial Cognition X: Lecture Notes in Artificial Intelligence. , 159-176 (2017).
  31. Hegarty, M., Richardson, A. E., Montello, D. R., Lovelace, K., Subbiah, I. Development of a self-report measure of environmental spatial ability. Intelligence. 30, 425-447 (2002).
  32. Ziegler, M. G. Psychological Stress and the Autonomic Nervous System. Primer on the Autonomic Nervous System. , 189-190 (2004).
  33. Michaelis, J. R., Rupp, M. A., Montalvo, F., McConnell, D. S., Smither, J. A. The Effect of Vigil Length on Stress and Cognitive Fatigue. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting. 59 (1), 916-920 (2015).
  34. Helton, W. S. Validation of a Short Stress State Questionnaire. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting. 48 (11), 1238-1242 (2004).
  35. Wolbers, T., Hegarty, M. What determines our navigational abilities. Trends in Cognitive Sciences. 14 (3), 138-146 (2010).
  36. Moussaïd, M., et al. Crowd behaviour during high-stress evacuations in an immersive virtual environment. Journal of The Royal Society Interface. 13 (122), (2016).
  37. Cadogan, M. Lead positioning. , Available from: https://lifeinthefastlane.com/ecg-library/basics/lead-positioning/ (2017).
  38. Wilder, J. The law of initial value in neurology and psychiatry. The Journal of Nervous and Mental Disease. 125 (1), 73-86 (1957).
  39. Loomis, J., Knapp, J. Visual Perception of Egocentric Distance in Real and Virtual Environments. Virtual and Adaptive Environments. , 21-46 (2003).
  40. Richardson, A. R., Waller, D. The effect of feedback training on distance estimation in virtual environments. Applied Cognitive Psychology. 19 (8), 1089-1108 (2005).
  41. Klatzky, R. L., Loomis, J. M., Beall, A. C., Chance, S. S., Golledge, R. G. Spatial updating of self-position and orientation during real, imagined, and virtual locomotion. Psychological Science. 9, 293-298 (1998).
  42. Bakker, N. H., Werkhoven, P. J., Passenier, P. O. Calibrating Visual Path Integration in VEs. Presence: Teleoperators and Virtual Environments. 10 (2), 216-224 (2001).
  43. Thrash, T., et al. Evaluation of control interfaces for desktop virtual environments. Presence. 24 (4), (2015).
  44. Kinateder, M., Warren, W. H. Social Influence on Evacuation Behavior in Real and Virtual Environments. Frontiers in Robotics and AI. 3, 43 (2016).
  45. Loomis, J. M., Blascovich, J. J., Beall, A. C. Immersive virtual environment technology as basic research tool in psychology. Behavior Research Methods, Instruments & Computers. 31 (4), 557-564 (1999).

Tags

السلوك، 138 قضية، العلوم المعرفية، الواقع الافتراضي، البيئات الافتراضية، وأجهزة استشعار الفسيولوجية، الإدراك المكاني، والملاحة
تجارب الواقع الافتراضي مع التدابير الفيزيولوجية
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Weibel, R. P., Grübel, J.,… More

Weibel, R. P., Grübel, J., Zhao, H., Thrash, T., Meloni, D., Hölscher, C., Schinazi, V. R. Virtual Reality Experiments with Physiological Measures. J. Vis. Exp. (138), e58318, doi:10.3791/58318 (2018).

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