Waiting
Login processing...

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

Behavior

قياس تكلفة التبديل لاستخدام الهاتف الذكي أثناء المشي

Published: April 30, 2020 doi: 10.3791/60555
Automatic Translation
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1
1HEC Montréal, 2Université de Montréal

ERRATUM NOTICE

Summary

يقيس تصميم هذه الدراسة تكلفة تبديل المهام لاستخدام الهاتف الذكي أثناء المشي. يخضع المشاركون لشرطين تجريبيين: حالة التحكم (المشي) وحالة تعدد المهام (الرسائل النصية أثناء المشي). يقوم المشاركون بالتبديل بين هذه المهام ومهمة تحديد الاتجاه. يتم تسجيل بيانات EEG وكذلك التدابير السلوكية.

Abstract

تقدم هذه الورقة بروتوكول دراسة لقياس تكلفة تبديل المهام لاستخدام الهاتف الذكي أثناء المشي. تتضمن هذه الطريقة جعل المشاركين يمشون على جهاز المشي في ظل شرطين تجريبيين: حالة التحكم (أي المشي ببساطة) وحالة تعدد المهام (أي الرسائل النصية أثناء المشي). خلال هذه الظروف ، يجب على المشاركين التبديل بين المهام المتعلقة بالحالة التجريبية ومهمة تحديد الاتجاه. تتم مهمة الاتجاه هذه باستخدام شخصية مشاة نقطة الضوء ، على ما يبدو تمشي نحو يسار أو يمين المشارك. يمثل الأداء في مهمة التوجيه تكاليف تبديل المهام للمشارك. كان هناك مقياسان للأداء: 1) التحديد الصحيح للاتجاه و 2) وقت الاستجابة. يتم تسجيل بيانات EEG من أجل قياس تذبذبات ألفا والمشاركة المعرفية التي تحدث أثناء تبديل المهمة. هذه الطريقة محدودة في صلاحيتها البيئية: تحتوي بيئات المشاة على العديد من المحفزات التي تحدث في وقت واحد وتتنافس على الاهتمام. ومع ذلك ، فإن هذه الطريقة مناسبة لتحديد تكاليف تبديل المهام. تسمح بيانات EEG بدراسة الآليات الأساسية في الدماغ المرتبطة بتكاليف تبديل المهام المختلفة. يسمح هذا التصميم بالمقارنة بين تبديل المهام عند القيام بمهمة واحدة في كل مرة ، مقارنة بتبديل المهام عند تعدد المهام ، قبل عرض التحفيز. وهذا يسمح بفهم وتحديد كل من التأثير السلوكي والفسيولوجي العصبي لهاتين الشرطين المختلفين لتبديل المهام. علاوة على ذلك ، من خلال ربط تكاليف تبديل المهام بنشاط الدماغ ، يمكننا معرفة المزيد حول أسباب هذه التأثيرات السلوكية. هذا البروتوكول هو قاعدة مناسبة لدراسة تكلفة التبديل لاستخدامات الهواتف الذكية المختلفة. يمكن إضافة مهام واستبيانات ومقاييس أخرى مختلفة إليها من أجل فهم العوامل المختلفة التي تنطوي عليها تكلفة تبديل المهام لاستخدام الهاتف الذكي أثناء المشي.

Introduction

نظرا لأن كل من تغلغل الهواتف الذكية والميل إلى تعدد المهام آخذ في الازدياد ، فمن المهم فهم تأثير استخدام الهاتف الذكي أثناء المشي على الانتباه. أظهرت الأدبيات مرارا وتكرارا أن تبديل المهام يأتي بتكلفة1 ، بما في ذلك استخدام الهاتف الذكي أثناء المشي. لقد وجدت الدراسات أن استخدام الهاتف الذكي أثناء المشي يمكن أن يكون مشتتا وخطيرا2،3،4. تم ربط هذه المخاطر بضعف الانتباه للقيام بهذه المهمة3،4،5،6،7. نظرا للطبيعة المعقدة لبيئة المشاة ، فإن دراستها في سياق تجريبي صالح بيئيا يمكن أن تكون مشكلة. ومع ذلك ، فإن إجراء مثل هذه الدراسات في بيئات المشاة الفعلية يمكن أن يأتي بمضاعفات خاصة به لأن العديد من المتغيرات الدخيلة يمكن أن تلعب دورا ، وهناك خطر إلحاق الضرر بالمشارك بسبب الانحرافات. من المهم أن تكون قادرا على دراسة هذه الظاهرة في بيئة آمنة نسبيا تظل واقعية قدر الإمكان. في هذه المقالة ، نصف منهجية بحث تدرس تكلفة تبديل المهام للرسائل النصية أثناء المشي ، مع زيادة صلاحية المهمة والتخفيف من المخاطر المحتملة التي تنطوي عليها.

عند استخدام الهاتف الذكي أثناء المشي ، يضطر الأفراد إلى التبديل من مهام الهاتف الذكي إلى المشي والمهام المتعلقة بالبيئة. ومن ثم ، من أجل دراسة مثل هذه الظاهرة ، وجدنا أنه من المناسب تأطير هذه الطريقة في الأدبيات المتعلقة بتعدد المهام ، والتي تركز بشكل خاص على نموذج تبديل المهام. من أجل القيام بذلك ، تم استخدام نموذج تبديل المهام1 ، حيث قام المشاركون بالتبديل بين مهمة ما قبل التحفيز ومهمة ما بعد التحفيز. تضمنت إحدى مهمتي ما قبل التحفيز تعدد المهام ، بينما لم تتضمن المهمة الأخرى ذلك. في مهمة ما بعد التحفيز ، كان على المشاركين الاستجابة لحافز يتأثر إدراكه بالاهتمام المنقسم8. علاوة على ذلك ، غالبا ما استخدمت الدراسات المختبرية التجريبية التي تحاول أن تكون صالحة بيئيا قدر الإمكان بيئات المشاة الافتراضية لفهم التأثير المتعمد لاستخدام الهاتف الذكي أثناء المشي 4,9. ومع ذلك ، من أجل التقاط الآليات الفسيولوجية العصبية الأساسية ، اخترنا التركيز على رد فعل تبديل المهام المحدد لحافز واحد لتقليل عدد المحفزات التي كان على المشاركين التفاعل معها. وبهذه الطريقة ، يمكننا أن نحدد بدقة أكبر تكلفة تبديل المهام القادمة فقط من تحويل الانتباه بعيدا عن الهاتف الذكي ونحو التحفيز. من خلال تصميم دراستنا ، نستخدم المقاييس السلوكية (أي تكلفة تبديل المهام) والبيانات الفسيولوجية العصبية لفهم إعاقات الانتباه الموجودة أثناء استخدام الهواتف الذكية للمشاة بشكل أفضل.

أثناء تجربة تبديل المهام، عادة ما يقوم المشاركون بمهمتين بسيطتين على الأقل تتعلقان بمجموعة من المحفزات، حيث تتطلب كل مهمة مجموعة مختلفة من الموارد المعرفية يشار إليها باسم "مجموعة المهام"1. عندما يجبر الأفراد على التبديل بين المهام ، تحتاج مواردهم العقلية إلى التكيف (أي تثبيط مجموعة المهام السابقة وتفعيل مجموعة المهام الحالية). يعتقد أن عملية "إعادة تكوين مجموعة المهام" هذه هي سبب تكلفة تبديل المهام1. عادة ما يتم تحديد تكلفة تبديل المهام من خلال ملاحظة الاختلافات في وقت الاستجابة و / أو معدل الخطأ بين التجارب حيث يقوم المشاركون بالتبديل بين المهام وتلك التي لا يقومون فيهابالتبديل 10. في تجربتنا ، كان لدينا ثلاث مجموعات مهام: 1) الاستجابة لمحفز مشاة نقطة الضوء. 2) الرسائل النصية على الهاتف الذكي أثناء المشي ؛ و 3) المشي ببساطة. قارنا تكلفة التبديل بين شرطين مختلفين: 1) المشي ببساطة قبل الاستجابة للحافز ، و 2) المشي أثناء إرسال الرسائل النصية قبل الاستجابة. وبهذه الطريقة ، استحوذنا على تكلفة تعدد المهام على الهاتف الذكي قبل تبديل المهمة وتمكنا من مقارنتها مباشرة بتكلفة التبديل غير متعددة المهام المتمثلة في المشي ببساطة قبل ظهور التحفيز البصري. نظرا لأن الهاتف الذكي المستخدم في هذه الدراسة كان من علامة تجارية معينة ، فقد تم فحص جميع المشاركين قبل التجربة للتأكد من أنهم يعرفون كيفية استخدام الجهاز بشكل صحيح.

من أجل محاكاة تجربة واقعية تمثل سياق المشاة ، قررنا استخدام شخصية مشاة نقطة الضوء كحافز بصري ، يمثل شكلا بشريا يمشي بزاوية انحراف 3.5 درجة نحو يسار أو يمين المشارك. يتكون هذا الشكل من 15 نقطة سوداء على خلفية بيضاء ، مع نقاط تمثل الرأس والكتفين والوركين والمرفقين والمعصمين والركبتين والكاحلين للإنسان (الشكل 1). يعتمد هذا التحفيز على الحركة البيولوجية ، مما يعني أنه يتبع نمط الحركة النموذجي للإنسان والحيوان11. علاوة على ذلك ، فإن هذا الحافز أكثر من صالح بيئيا. يتطلب معالجة بصرية معقدة واهتماما حتى يتم تحليلها بنجاح12,13. ومن المثير للاهتمام ، وجد Thornton et al.8 أن التحديد الصحيح لاتجاه المشاة الشبيه بالنقطة يتأثر بشكل كبير بالاهتمام المقسم ، مما يجعله مناسبا كمقياس للأداء عند دراسة تكاليف تبديل المهام عند تعدد المهام. طلب من المشاركين أن يذكروا شفهيا الاتجاه الذي كان يسير فيه الشكل. كان ظهور المشاة مسبوقا دائما بإشارة سمعية تشير إلى ظهوره على الشاشة.

سمح لنا الأداء في مهمة المشي على ضوء النقطة والبيانات الفسيولوجية العصبية بتحديد التأثير المتعمد لكلتا الحالتين والمساعدة في تحديد سببهما. تم قياس الأداء من خلال النظر إلى معدلات الخطأ وأوقات الاستجابة عند تحديد اتجاه رقم مشاة ضوء النقطة. من أجل فهم الآليات المعرفية والانتباهية الأساسية التي تنطوي عليها إعاقات الانتباه التي وجدناها مع مقياس الأداء ، قمنا بتقييم البيانات الفسيولوجية العصبية للمشاركين باستخدام EEG actiCAP مع 32 قطبا. يعد EEG أداة مناسبة من حيث الدقة المؤقتة ، وهو أمر مهم عند محاولة معرفة أسباب ضعف الأداء في لحظات زمنية محددة (على سبيل المثال ، ظهور شخصية مشاة نقطة الضوء) ، على الرغم من أن القطع الأثرية قد تكون موجودة في البيانات بسبب الحركات. عند تحليل بيانات EEG ، هناك مؤشران لهما أهمية خاصة: 1) تذبذبات ألفا. و 2) المشاركة المعرفية. وجدت الأبحاث أن تذبذبات ألفا قد تمثل التحكم في الذاكرة العاملة بالإضافة إلى التثبيط النشط لدوائر الدماغ غير ذات الصلة بالمهام14،15،16،17. من خلال مقارنة تذبذبات ألفا عند مستويات خط الأساس مع تلك التي تحدث مع عرض التحفيز18,19 ، حصلنا على نسبة ألفا. باستخدام هذه النسبة ، حددنا التغييرات المرتبطة بالحدث والتي يمكن أن تكون كامنة لضعف الانتباه الذي لوحظ عند إرسال الرسائل النصية أثناء المشي. فيما يتعلق بالمشاركة المعرفية ، طور Pope et al.20 مؤشرا حيث يمثل نشاط بيتا زيادة الإثارة والانتباه ، ويعكس نشاط ألفا وثيتا انخفاضا في الإثارة والانتباه21,22. تم إجراء هذا التحليل لتحديد ما إذا كانت زيادة المشاركة قبل ظهور الحافز ستعقد إعادة تشكيل مجموعة المهام المطلوبة من أجل الاستجابة لرقم المشاة.

من خلال المنهجية الموضحة في هذه الورقة ، نسعى إلى فهم الآليات الأساسية التي تؤثر على أداء تبديل المهام لدى المشاركين المشاركين في حلقات تعدد المهام. تمثل حالة المشي أداء تبديل المهام غير متعدد المهام الذي تتم مقارنته بأداء تبديل المهام متعدد المهام (أي الرسائل النصية أثناء المشي). من خلال قياس أدوار تثبيط مجموعة المهام وتنشيط مجموعة المهام ، سعينا إلى فهم أفضل لتكاليف التبديل التي تحدث عند إرسال الرسائل النصية أثناء المشي. من المهم ملاحظة أن الدراسة الأصلية أجريت في بيئة افتراضية غامرة23 ولكن تم تكرارها لاحقا في غرفة تجريبية (انظر الشكل 2) مع جهاز عرض يعرض شخصية المشاة على شاشة أمام المشارك. نظرا لأن هذه البيئة الافتراضية لم تعد متاحة ، فقد تم تكييف البروتوكول مع تصميم الغرفة التجريبية الحالي.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

قبل البدء في جمع البيانات ، من المهم الحصول على جميع الموافقة البحثية الأخلاقية اللازمة للمشاركين من البشر. يجب أن يتم ذلك من خلال مجالس المراجعة المناسبة و / أو لجان مراجعة المشاركين البشريين.

تمت الموافقة على هذا البروتوكول واعتماده من قبل مجلس الأخلاقيات من HEC Montréal لمرفق أبحاث Tech3Lab.

1. إعداد التحفيز البصري

  1. قم بإنشاء القالب التجريبي للتحفيز البصري باستخدام برنامج عرض التجربة المرئية ، مثل E-prime. قم بإنشاء واحدة للتجربة التدريبية (ست تجارب) وواحدة للظروف التجريبية (22 تجربة).
  2. افتح برنامج E-prime وانتقل إلى نافذة الهيكل ، حيث يمكن إنشاء منطق التجربة.
    1. انقر نقرا مزدوجا فوق SessionProc (الجدول الزمني لتسلسل ترتيب ظهور الكائنات الإلكترونية).
    2. اسحب الكائن TextDisplay من مربع الأدوات إلى سطر SessionProc .
      1. انقر نقرا مزدوجا فوق كائن TextDisplay الذي تم إدراجه في SessionProc واكتب تعليمات الدراسة: "عندما تسمع الإشارة السمعية ، يرجى رفع رأسك والإشارة بصوت عال إلى الاتجاه الذي يسير فيه المشاة ، إما نحو يسارك أو نحو يمينك. ستبدأ التجربة قريبا".
      2. انقر على أيقونة صفحات الخصائص أعلى نافذة TextDisplay . انقر فوق علامة التبويب " عام" وقم بتغيير إعداد مربع الاسم إلى تعليمات. انقر فوق القائمة المنسدلة المدة وحدد لانهائي. انقر فوق علامة التبويب المدة / الإدخال واختر إضافة ، وحدد لوحة المفاتيح واضغط على موافق. انقر فوق موافق مرة أخرى للخروج من صفحات الخصائص. يضمن ذلك بقاء التعليمات على الشاشة حتى تضغط لبدء التجربة.
    3. في SessionProc ، قم الآن بسحب كائن قائمة وإفلاته في سطر SessionProc (ضعه بعد الإرشادات). انقر نقرا مزدوجا فوق كائن القائمة. في عمود الإجراء ، اكتب "Left-Trial" ، واضغط على Enter وانقر فوق YES في النافذة المنبثقة التي تطلب إنشاء إجراء جديد. عندما تطلب النافذة المنبثقة التالية جعل هذه القيمة الافتراضية ، انقر فوق لا.
    4. انقر نقرا مزدوجا فوق كائن القائمة في سطر SessionProc . انقر فوق الزر الأخضر المسمى إضافة سمة. قم بتسمية السمة ك: الاستجابة الصحيحة. انقر فوق موافق.
    5. انقر فوق المساحة الفارغة في العمود الاستجابة الصحيحة واكتب L (هذا للإشارة إلى أن كائن القائمة هذا إذا كان للمشي يتجه نحو اليسار).
    6. ارجع إلى SessionProc وانقر على الكائن الجديد الذي تم إنشاؤه يسمى Left-Trial.
    7. انتقل إلى SessionProc وانقر نقرا مزدوجا فوق كائن Left-Trial .
      1. اسحب الكائن المضمن وأفلته في السطر التجريبي الأيسر وأعد تسميته.
        1. SelectITI. انقر نقرا مزدوجا فوق الكائن Inline واكتب التعليمة البرمجية التالية:
          خافت nRandom كعدد صحيح
          n عشوائي = عشوائي (16500 ، 17500)
          c.SetAttrib "ITIDur", nRandom
        2. يقدم الرمز حافز المشاية على فترات زمنية تتراوح بين 16,500 مللي ثانية و 17,500 مللي ثانية.
    8. انقر نقرا مزدوجا فوق الإصدار التجريبي الأيسر. اسحب كائن Slide وأفلته في السطر التجريبي الأيسر . إعادة تسميته في الانتظار ، سيكون هذا الكائن شاشة فارغة تظهر بين المحفزات المرئية لمقدار الوقت الذي يحدده الرمز في الخطوة 1.2.7.
    9. انقر نقرا مزدوجا فوق كائن الشريحة .
      1. انقر فوق الكائن الفرعي المسمى SlideText وانقر في مكان ما في الشريحة لوضع الكائن هناك.
      2. قم بإزالة النص الموجود من تلك الصورة.
      3. انقر فوق صفحات خاصية الكائن الفرعي.
      4. في علامة التبويب الإطار ، اضبط كل من العرض والارتفاع على 100٪. انقر فوق موافق.
    10. انقر على صفحات الخصائص وانتقل إلى علامة التبويب المدة/الإدخال . اكتب في المدة القيمة التالية: [ITIDur].
    11. انقر نقرا مزدوجا فوق Left-Trial واسحب كائن SoundOut وأفلته في سطر الإصدار التجريبي الأيسر .
      1. انقر نقرا مزدوجا فوق كائن SoundOut .
      2. ضمن اسم الملف ، حدد دليل ملف جديلة الصوت المناسب.
      3. قم بتغيير حجم المخزن المؤقت إلى 1000 مللي ثانية.
      4. انقر فوق موافق.
    12. ارجع إلى الإصدار التجريبي الأيسر واسحب كائن Slide وأفلته في سطر Left-Trial وأعد تسميته Walker Left.
      1. انقر نقرا مزدوجا فوق هذا الكائن الجديد.
      2. إضافة كائن فرعي SlideMovie بالنقر فوق الكائن الفرعي ثم النقر فوق الشريحة.
      3. انقر فوق صفحات خصائص الكائن الفرعي وضمن اسم الملف ، حدد دليل ملف الفيديو الخاص بالمشاية اليسرى.
      4. اضبط وضع الإيقاف بعد على OffsetTime.
      5. انقر فوق Stretch واختر نعم.
      6. اضبط إنهاء حركة الفيلم على الإنهاء.
      7. انقر فوق علامة التبويب الإطار واضبط العرض والارتفاع على 100٪.
      8. بالنسبة للمركز ، اضبط كل من الموضع X و Y على 50٪.
      9. أخيرا ، اضبط لون الحدود على الأبيض.
      10. انقر فوق موافق.
      11. انقر فوق صفحات خصائص كائن الشريحة .
        1. انقر فوق علامة التبويب المدة / الإدخال .
        2. اضبط المدة على 4000. اضبط الإصدار التجريبي على 500.
        3. انقر فوق موافق.
    13. كرر هذا الإجراء بأكمله (أي من الخطوات 1.2.3-1.2.9) للتجربة الصحيحة. قم بتسمية الإجراء الحق في المحاكمة. عند اتباع الإجراء ، قم بتغيير الاستجابة الصحيحة فقط (أي إلى R بدلا من ذلك أو L) وملف الفيديو. استخدم دليل ملف الفيديو للمشي الصحيح.
  3. انقر نقرا مزدوجا فوق SessionProc.
    1. السحب والإفلات وتمرير الكائن إلى خط SessionProc
    2. انقر نقرا مزدوجا فوق هذا الكائن وأضف كائن فرعي نص منزلق.
    3. اكتب وقفة كنص.
    4. مرة أخرى ، انتقل إلى صفحات خاصية الكائن الفرعي وفي علامة التبويب الإطار اجعل العرض والارتفاع 100٪. اجعل المركز ل X و Y 50٪.
    5. انقر فوق موافق.
  4. انقر نقرا مزدوجا فوق كائن القائمة الذي تم إنشاؤه بالفعل.
    1. انقر فوق صفحات الخصائص لكائن القائمة .
    2. في علامة التبويب التحديد ، اضبط الترتيب على عشوائي وانقر فوق موافق.
    3. في عمود الوزن ، أدخل الأرقام التالية:
      1. الممارسة: أدخل الرقم 3 في كل من صف الإصدار التجريبي الأيسر والصف التجريبي الأيمن.
      2. التجربة: أدخل الرقم 11 في كل من صف الإصدار التجريبي الأيسر والصف التجريبي الأيمن .
  5. في الجزء العلوي من النافذة ، انقر فوق الرمز إنشاء لإنشاء ملف نصي قابل للتنفيذ. احفظه على سطح المكتب لسهولة الوصول إليه. هذا هو الملف الذي سيتم تشغيله أثناء التجربة.
    1. احفظ التجربة التدريبية ك "ممارسة" والتجارب التجريبية ك "تجربة".
    2. اختبر البرنامج النصي الذي تم إنشاؤه بالنقر فوق رمز التشغيل .
  6. في مجلد E-studio ، سيتم إنشاء ملف E-run. يمكن وضع كل من الملفات التي تم إنشاؤها (واحدة للتجربة التجريبية والأخرى للتجارب التجريبية) في مجلد على سطح مكتب الكمبيوتر. لتشغيل التجربة المرئية ، ما عليك سوى النقر فوق الرمز المناسب.
  7. بمجرد إنشاء القوالب التجريبية للمحفز البصري ، حاول عرضها باستخدام جهاز العرض.
    1. باستخدام إعدادات جهاز العرض ، قم بتعديل ارتفاع شكل المشاية وتأكد من توسيطه مباشرة أمام المكان الذي سيقف فيه المشارك على جهاز المشي.
    2. باستخدام شريط قياس ، قم بقياس ارتفاع المشاية مباشرة على شاشة جهاز العرض. احسب المسافة بين الشاشة وعيني الشخص الذي يقف على جهاز المشي حتى يغطي التحفيز 25 درجة من الزاوية البصرية ، وحرك جهاز المشي وفقا لذلك. لحساب المسافات اللازمة ، يمكن للمرء استخدام الموقع التالي: http://elvers.us/perception/visualAngle/

2. إعداد بيئة المختبر

  1. قم بتشغيل أجهزة كمبيوتر التسجيل الأربعة ومضخم EEG وجهاز العرض وجهاز المشي ومكبرات الصوت والهاتف الذكي.
  2. قم بإعداد معدات التسجيل.
    1. افتح برنامج المزامنة مع الروتين الفرعي المحدد الذي تم إنشاؤه للدراسة باستخدام علامات في 10 ثوان.
      1. يرسل برنامج المزامنة نبضة تظهر في شكل علامة ونبضة ضوئية في EEG وتسجيلات الفيديو كل 10 ثوان.
    2. قم بتشغيل برنامج تسجيل الفيديو. يجب تشغيل الكاميرات تلقائيا أيضا. إذا لم يكن كذلك ، فقم بتشغيلها يدويا.
    3. افتح برنامج تسجيل EEG وقم بإعداده للمشارك.
    4. افتح المجلد الذي يحتوي على ملف البرنامج النصي القابل للتنفيذ للتحفيز المرئي الذي تم إنشاؤه باستخدام برنامج العرض التقديمي للتجربة المرئية.
    5. قم بإعداد إعداد EEG والمواد وفقا للإجراءات المقترحة من قبل الشركات المصنعة.
    6. احذف المحادثة من المشارك السابق من الهاتف الذكي.
    7. ضع زجاجة مياه جديدة بجوار كرسي استراحة المشارك.

3. إعداد المشاركين

  1. رحب بالمشارك في الغرفة 1 وأخبره بإيجاز عن مدة الدراسة والتعويض.
  2. اطلب من المشاركين إزالة مجوهراتهم (مثل الأقراط والثقب والقلائد) والنظارات والهواتف الذكية وأي محتوى في جيوبهم ، ووضعها في سلة المهملات ، ووضعها في خزانة.
  3. اطلب من المشاركين التخلص من أي علكة قد يتناولونها وتأكد من أنهم تناولوا الطعام قبل بدء التجربة.
  4. تأكد من أن المشارك يرتدي أحذية مريحة للمشي واجعله يعقد عقدا مزدوجا في أربطة الحذاء لضمان سلامة المشارك أثناء التجربة.
  5. اطلب من المشارك قراءة نموذج الموافقة والتوقيع عليه.
    1. اقرأ النص التالي واطلب من المشارك الجلوس حتى يتمكن من قراءة نموذج الموافقة والتوقيع عليه:

      "إليك نموذج موافقة ينص على موافقتك على المشاركة في هذه الدراسة. اقرأها بعناية ووقع عليها. لا تتردد إذا كان لديك أي أسئلة."
  6. اصطحب المشارك إلى غرفة إعداد المشارك المعينة ، الغرفة 3 ، حيث سيتم إعداد غطاء EEG.
  7. اقرأ البرنامج النصي المعد الذي يشرح تدفق العملية التجريبية:

    "قد تلاحظ أنه في كثير من الأحيان قد أقرأ نصا. يتم ذلك لضمان حصول جميع المشاركين على تعليمات متطابقة. في هذه الدراسة ، نحن مهتمون بكيفية تفاعل الأشخاص مع حافز أمامهم أثناء إرسال رسائل نصية والمشي بسرعة معتدلة. لمدة 40 دقيقة تقريبا ، سترسل رسالة نصية إلى [اسم مساعد البحث] التي قابلتها سابقا مع هذا الهاتف الذكي [إظهار الهاتف الذكي]. أثناء إرسال الرسائل النصية ، ستسمع صوتا من وقت لآخر. سيتبع هذا الصوت صورة لشخصية تمشي. مهمتك هي رفع رأسك إلى الشاشة هنا [أشر إلى الشاشة] والإشارة بصوت عال إلى ما إذا كانت الشخصية تسير نحو يمينك أو يسارك. لن يطلب منك فعل أي شيء آخر. سأكتب إجاباتك. لاحظ أنه يوجد في جميع الكتل خياران للإجابة (اليمين واليسار) ، لذلك من المستحيل أن يكون هناك ، على سبيل المثال ، اليسار أو اليمين فقط كخيار واحد. الاتجاه الذي تأتي منه الشخصية عشوائي تماما. بعد إملاء إجابتك ، يمكنك ببساطة الاستمرار في إرسال رسالة نصية [name of research assistant]. من المهم ألا تستدير عندما تجيب أو إذا كنت تريد التحدث معي لأنك قد تزعزع استقرارك وتسقط. حافظ على رأسك للأمام. سأكون خلف هذه المرآة هنا [أشر إلى الزجاج] طوال مدة التجربة. هل لديك أي أسئلة؟"
  8. قم بقياس محيط رأس المشارك لغطاء القطب الكهربائي لمخطط كهربية الدماغ. لهذه التجربة ، تم استخدام EEG actiCap مع 32 قطبا كهربائيا مضخما مسبقا.
    1. اختر غطاء EEG بالحجم المناسب ، وضعه على رأس رغوي للدعم ، وضع جميع الأقطاب الكهربائية في مكانها الصحيح.
    2. أعد قياس محيط رأس المشارك لتحديد نقطة البداية للغطاء باستخدام النظام المرجعي 10-20.
    3. ضع الغطاء على رأس المشارك بدءا من الأمام وثبته في موضعه أثناء سحبه للخلف. تأكد من وضع الغطاء بشكل صحيح.
    4. قم بتوصيل كبلات غطاء EEG بصندوق التحكم EEG.
    5. أظهر قضيب الجل للمشارك حتى يتمكن من رؤية أنه ليس حادا والسماح له بلمسه إذا رغب في ذلك. اقرأ النص التالي:

      "ها هو القضيب والطرف الذي سأستخدمه لوضع الجل على غطاء EEG الذي لديك على رأسك. يمكنك لمسها. لا يضر. الطرف قصير بما يكفي بحيث لا يلمس رأسك أبدا".
    6. قم بتشغيل صندوق قطب EEG بحيث تتحول جميع أضواء القطب إلى اللون الأحمر.
    7. قم بتنشيط الأقطاب الكهربائية عن طريق تحريك الشعر أولا بعيدا عن الطريق ثم وضع الجل على كل قطب كهربائي: ابدأ بالقطب الأرضي ثم القطب المرجعي. بمجرد أن يتحول هذان القطبان إلى اللون الأخضر ، أضف الأقطاب الكهربائية المتبقية.
    8. ضع الجل حتى تتحول جميع مستشعرات القطب إلى اللون الأخضر.
    9. قم بقياس المعاوقة الموجودة في صندوق التحكم.
    10. افصل الكابلات من صندوق التحكم وقم بتوصيلها بمحول النقل (أي مجموعة المحول التي تنقل البيانات لاسلكيا إلى صندوق التحكم).
    11. ضع مجموعة المهايئ في عبوة فاني واطلب من المشارك إرفاقها حول خصره ، مع وضع الكابلات ومجموعة المهايئ في ظهر المشارك.
    12. ارجع إلى غرفة الكمبيوتر (الغرفة 4) وتحقق من مقاومة كل قطب كهربائي.
    13. تحقق من أن جودة البيانات مرضية من خلال فحص الإشارة بصريا على شاشة شاشة برنامج EEG. إذا لزم الأمر ، قم بإصلاح الأقطاب الكهربائية المشكلة.
  9. اصطحب المشارك إلى غرفة التجارب (أي الغرفة 2).
  10. اطلب من المشارك الوقوف على جهاز المشي وإرفاق مفتاح أمان جهاز المشي بالمشارك.
  11. قم بتشغيل جهاز المشي بسرعة 0.8 ميل في الساعة واجعل المشارك يمشي لمدة 2 دقيقة حتى يتعرف على السرعة. خلال هذه 2 دقيقة، تذكير المشارك عن التعليمات:

    "لمدة 40 دقيقة تقريبا ، سترسل رسالة نصية [اسم مساعد الباحث] باستخدام هاتف ذكي. أثناء إرسال الرسائل النصية ، ستسمع صوتا من وقت لآخر. سيتبع هذا الصوت صورة لشخصية تمشي. مهمتك هي رفع رأسك إلى الشاشة في ذلك الوقت والإشارة بصوت عال ، في رأيك ، ما إذا كانت الشخصية تسير نحو يمينك أو يسارك. لن يطلب منك فعل أي شيء آخر. سأكتب إجاباتك. بعد ذكر إجابتك ، ما عليك سوى الاستمرار في إرسال رسالة نصية إلى [اسم مساعد الباحث]. من المهم دائما إعطاء إجابة. إذا لم تكن متأكدا ، فأخبرنا بأفضل تخمين. لا تستدير عندما تعطي إجابتك أو إذا كنت تريد التحدث معي لأنك قد تزعزع استقرارك وتسقط. حافظ على رأسك للأمام. هناك أربعة أجزاء للتجربة، اثنان حيث تقوم بإرسال رسالة نصية [اسم مساعد الباحث] أثناء المشي، واثنان حيث تمشي فقط. يستمر كل جزء حوالي 12 دقيقة وهناك استراحة لمدة 2 دقيقة بين كل جزء. هل لديك أي أسئلة؟"

4. ممارسة المحاكمة

  1. امنح المشارك الهاتف الذكي.
  2. أخبر المشارك أنه سيقوم بتجربة تدريبية.
  3. انقر فوق ملف البرنامج النصي القابل للتنفيذ للتحفيز لتجارب الممارسة. أدخل رقم المشارك وابدأ التجربة.
  4. اطلب من المشارك ممارسة الاستجابة للمنبهات البصرية أثناء المشاركة في محادثة نصية مع مساعد البحث. ستستمر جلسة التدريب هذه لمدة 3 دقائق.
  5. بمجرد بدء الجلسة ، اتبع نص محادثة الرسائل النصية الذي تم إنشاؤه للدراسة.
  6. اكتب إجابة المشارك على كل مظهر من مظاهر التحفيز في قالب جدول بيانات.
  7. بعد 3 دقائق ، اجعل المشارك يجلس على كرسي ويشرب بعض الماء. خلال هذا الوقت ، اضبط سرعة جهاز المشي على 0.4 ميل في الساعة.
  8. تذكير المشارك بتعليمات الدراسة.

5. جمع البيانات

  1. اعداد
    1. انتقل إلى ورقة سير العمل لاختيار ترتيب الشرط للمشارك الحالي. هناك أمران ممكنان: بالترتيب A ، تستخدم التجربتان 1 و 3 شرط الرسائل النصية ، بينما تستخدم التجربتان 2 و 4 شرط التحكم. بالترتيب B ، تستخدم التجربتان 1 و 3 شروط التحكم وتستخدم التجربتان 2 و 4 شروط الرسائل النصية. خلال كل تجربة يظهر التحفيز البصري 22 مرة.
    2. تأكد من أن جميع برامج التسجيل جاهزة لبدء التشغيل بشكل متزامن.
    3. قم بتشغيل جميع برامج التسجيل (على سبيل المثال ، EEG ، فيديو)
    4. اطلب من المشارك العودة إلى جهاز المشي وزيادة السرعة ببطء إلى 0.8 ميل في الساعة.
    5. قم بتشغيل برنامج التحفيز البصري وابدأ تشغيله.
    6. اقرأ تعليمات التجربة حسب الحالة التجريبية.
      1. قم بتشغيل ملف البرنامج النصي القابل للتنفيذ للتحفيز لتجارب التجربة . أدخل رقم المشارك والرمز المختار للشروط المحددة. ابدأ المحاكمة.
  2. حالة التحكم
    1. تأكد من أن الهاتف الذكي خارج مجال رؤية المشارك أثناء هذه المهمة.
    2. اطلب من المشارك المشي ببساطة على جهاز المشي والاستجابة للتحفيز البصري في كل مرة يظهر فيها بالإجابة "يسار" أو "يمين":

      "لهذه المهمة ، سيكون عليك ببساطة المشي على جهاز المشي. من وقت لآخر سوف تسمع صوتا. سيتبع هذا الصوت صورة لشخصية تمشي. مهمتك هي رفع رأسك إلى الشاشة ثم الإشارة بصوت عال ، في رأيك ، ما إذا كانت الشخصية تتحرك إلى يمينك أو يسارك. لن يطلب منك فعل أي شيء آخر. سأكتب إجاباتك. بعد إملاء إجابتك ، يمكنك ببساطة مواصلة المشي. من المهم دائما إعطاء إجابة. إذا لم تكن متأكدا ، فأخبرنا بأفضل تخمين. لا تستدير عندما تعطي إجابتك أو إذا كنت تريد التحدث معي لأنك قد تزعزع استقرارك وتسقط. حافظ على رأسك للأمام. ابدأ عندما أعطيك الإشارة. هل لديك أي أسئلة؟"
    3. الإشارة إلى المشارك بأن التجربة على وشك البدء وبدء تجربة التحفيز البصري.
    4. اكتب استجابة المشارك في كل مرة يجيب فيها على التحفيز البصري. عندما يفشل أحد المشاركين في الاستجابة ، اترك الحقل فارغا.
    5. في نهاية التجربة ، اطلب من المشارك الجلوس وشرب بعض الماء.
    6. خلال فترات الراحة هذه ، استمر في تشغيل جميع برامج التسجيل واترك جهاز المشي قيد التشغيل بسرعة 0.4 ميل في الساعة.
    7. بعد الاستراحة ، أعد المشارك إلى جهاز المشي وأثناء المشي ، قم بزيادة السرعة تدريجيا إلى 0.8 ميل في الساعة.
  3. حالة الرسائل النصية
    1. بينما يمشي المشارك على جهاز المشي ، سلمه الهاتف الذكي.
    2. وجه المشارك إلى النص كما يفعل بشكل طبيعي (على سبيل المثال ، باستخدام يد واحدة أو يدين) أثناء المشي على جهاز المشي والاستجابة للتحفيز البصري في كل مرة يظهر فيها بالإجابة "يسار" أو "يمين":

      "بالنسبة لهذه المهمة ، سترسل رسالة نصية [اسم مساعد الباحث] باستخدام هاتف ذكي. على الهاتف الذكي ، افتح تطبيق الرسائل. ثم حدد المحادثة التي تقول "مرحبا". سيكون عليك المشاركة بنشاط في محادثة الرسائل النصية. أثناء إرسال الرسائل النصية ، ستسمع صوتا من وقت لآخر. سيتبع هذا الصوت صورة لشخصية تمشي. مهمتك هي رفع رأسك إلى الشاشة هنا والإشارة ، في رأيك ، إلى ما إذا كانت الشخصية تتحرك إلى يمينك أو يسارك. لن يطلب منك فعل أي شيء آخر. سأكتب إجاباتك. بعد إملاء إجابتك ، يمكنك ببساطة متابعة الرسائل النصية. من المهم دائما إعطاء إجابة. إذا لم تكن متأكدا ، فأخبرنا بأفضل تخمين. لا تستدير عندما تعطي إجابتك أو إذا كنت تريد التحدث معي لأنك قد تزعزع استقرارك وتسقط. حافظ على رأسك للأمام. ابدأ عندما أعطيك الإشارة. هل لديك أي أسئلة؟"
    3. الإشارة إلى المشارك بأن التجربة على وشك البدء وبدء تجربة التحفيز البصري.
    4. اطلب من المشارك إجراء محادثة نصية أثناء المشي على جهاز المشي. اطلب منهم أيضا الاستجابة للتحفيز البصري في كل مرة يظهر فيها بالإجابة "يسار" أو "يمين".
    5. اطلب من مساعد الباحث اتباع نص المحادثة والحفاظ على استمرار المحادثة طوال الحالة.
    6. اكتب استجابة المشارك في كل مرة يجيب فيها على التحفيز البصري. عندما يفشل أحد المشاركين في الاستجابة ، اترك الحقل فارغا.
    7. في نهاية التجربة ، خذ الهاتف الذكي من المشارك واطلب من المشارك الجلوس وشرب بعض الماء.
    8. خلال فترات الراحة هذه ، استمر في تشغيل جميع برامج التسجيل واترك جهاز المشي قيد التشغيل بسرعة 0.4 ميل في الساعة.
    9. بعد الاستراحة ، أعد المشارك إلى جهاز المشي وأثناء المشي ، قم بزيادة السرعة تدريجيا إلى 0.8 ميل في الساعة.

6. نهاية جمع البيانات

  1. في نهاية التلاعب التجريبي ، اطلب من المشارك إيقاف تشغيل جهاز المشي. اطلب من المشارك الجلوس وشرب بعض الماء.
  2. قم بإزالة غطاء EEG واصطحب المشارك إلى الحمام حيث يمكنه غسل شعره إذا اختار ذلك.
  3. امنح المشارك تعويضه واشكره على مشاركته. تأكد من مغادرة المشارك بنسخته من نموذج الموافقة واسترداد جميع أغراضه الشخصية.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

تم إجراء بروتوكول الدراسة هذا في الأصل مع 54 مشاركا ، استجاب كل منهم ل 88 تجربة توجيه. وحدثت نصف هذه التجارب عندما كان المشاركون يمشون ببساطة قبل عرض التحفيز. حدث النصف الآخر عندما كان المشاركون يرسلون الرسائل النصية أثناء المشي قبل عرض التحفيز.

النتائج السلوكية
يمثل الأداء في اتجاه المشاة ذات الضوء النقطي تكاليف تبديل المهام ، بينما يمثل الأداء المنخفض تكاليف أعلى لتبديل المهام. تم تحليل استجابات المشاركين بمتغيرين للاستجابة: 1) التحديد الصحيح. و 2) وقت الاستجابة. تمثل الحالتان التجريبيتان المجموعتين: 1) الرسائل النصية أثناء المشي. و 2) المشي ببساطة قبل الاستجابة للحافز. تم حساب أوقات الاستجابة في نهاية التجربة. تم تحويل تسجيلات الفيديو للتجربة إلى ملفات صوتية ثم تحليلها باستخدام برنامج صوتي يميز القمم في الأطوال الموجية الصوتية. بمجرد وضع علامة على صوت الإشارة وصوت الاستجابة اللفظية للمشارك ، تم تحديد الوقت بين الاثنين. تم تحليل أوقات الاستجابة الصحيحة عن طريق تصدير الاتجاه الصحيح للمشارك للتجارب ال 88 ، من برنامج العرض التجريبي ، وإضافته إلى ملف قاعدة البيانات الذي يحتوي على إجابات المشاركين. في البرنامج المستخدم (Excel) ، تم استخدام صيغة لاختبار الدقة (= IF (A1 = B1،1،0)) لتحديد ما إذا كانت المعلومات الواردة في عمود البيانات الأول (أي استجابة المشاركين) هي نفسها العمود الثاني.

نظرا لأنه كان على كل مشارك تحديد اتجاه التحفيز بشكل متكرر ، لا يمكن استخدام اختبار t لتحليل الاختلافات في وسائل الأداء عبر الظروف. بدلا من ذلك ، لحساب الارتباط داخل الموضوع بين التجارب ، تم استخدام نموذج الانحدار الخطي المعمم. تم تشغيل هذا التحليل باستخدام Proc Glimmix مع برنامج SAS 9.4. كان متغير المجموعة هو المتغير التفسيري لمتغيرات الاستجابة وأضيف اعتراض غاوسي عشوائي لكل موضوع. كانت دقة متغيرات الاستجابة (الاستجابة الصحيحة أو غير الصحيحة) ثنائية ، وعلى هذا النحو ، كانت وظيفة ارتباط logit مناسبة لنموذج الانحدار هذا.

وجدنا أن المشاركين كانوا أكثر عرضة لتحديد الاتجاه الصحيح لمحفز مشاة نقطة الضوء عندما لم يكونوا يرسلون الرسائل النصية قبل ظهور الحافز (نسبة الاحتمالات = 0.77; T = −3.12 ؛ ع = 0.001 ؛ فاصل ثقة 95٪ (.657 ؛. 908)). لم يتم العثور على فرق كبير في وقت رد الفعل (β = −0.005; T = −.26 ؛ ع = 0.799 ؛ فاصل ثقة 95٪ (-.047 ؛ . 036)) (انظر الشكل 3).

من أجل الجمع بين الدقة ووقت الاستجابة ، تم استخدام درجة الكفاءة العكسية (IES)24 . تم نمذجة احتمال الدقة في تجارب الاتجاه باستخدام الانحدار اللوجستي مع وقت الاستجابة كمتغير تحكم. مرة أخرى ، تمت إضافة اعتراض عشوائي فردي لكل موضوع لحساب الارتباطات المحتملة داخل الموضوع بين التجارب. أظهرت نتائج هذا الانحدار ذو التأثير المختلط تأثيرا معنويا للحالة التجريبية ، حيث كان الاحتمال المقدر للاستجابة بدقة للمثير أصغر بنسبة 18.9٪ في الحالة التي أرسل فيها المشاركون رسائل نصية أثناء المشي ، مقارنة بالوقت الذي ساروا فيه ببساطة قبل ظهور التحفيز (نسبة الاحتمالات = 0.811; T = −2.46 ؛ ع = 0.014 ؛ فاصل ثقة 95٪ 0.686-0.959 ؛ انظر الشكل 3). أظهر هذا أنه بغض النظر عن وقت الاستجابة ، كانت دقة اتجاه التحفيز أقل باستمرار عندما أرسل المشاركون رسائل نصية أثناء المشي.

البيانات الفسيولوجية العصبية
تم استخدام تسجيلات EEG لتحديد النشاط الفسيولوجي العصبي المتضمن في تبديل المهام من خلال مراقبة تذبذبات ألفا والمشاركة المعرفية. أدى استخدام EEG أثناء الحركة إلى المزيد من القطع الأثرية. من أجل ضمان جودة البيانات ، تم اتخاذ عدة خطوات. أولا ، للسماح بالتسجيل أثناء المشي ، تم استخدام تقنية قطب كهربائي نشط جديد مع دائرة طرح الضوضاء (أي أقطاب كهربائية مضخمة مسبقا). ثانيا ، تمت تصفية بيانات EEG في وضع عدم الاتصال باستخدام مرشح IIR منخفض عند 20 هرتز ، لعزل موجات ألفا ، وتم استخدام مرشح IIR عالي التجاوز عند 1 هرتز لتقليل الضوضاء. ثالثا ، تم تطبيق تحليل المكونات المستقلة (ICA) من أجل تخفيف القطع الأثرية الناتجة عن وميض العين وأكياس العين في بيانات EEG25. رابعا ، تم استخدام رفض تلقائي للقطعة الأثرية لاستبعاد العصور ذات الاختلافات في الجهد التي تزيد عن 50 μV بين نقطتي أخذ عينات متجاورتين وفرق يزيد عن 50 μV في فترة 75 مللي ثانية.

تم إجراء تحليل البيانات باستخدام Vision Analyzer 2. استنادا إلى Luck26 ، تمت إعادة الإشارة إلى البيانات إلى متوسط المرجع المشترك. علاوة على ذلك ، تم تقسيم البيانات لعزل 2 ثانية بعد تقديم حافز ووكر بالإضافة إلى خط أساس 2 ثانية. لكل عرض تحفيزي ، تم تحديد خط أساس يمثل النشاط الذي يحدث عندما يمشي المشارك فقط أو يرسل رسالة نصية أثناء المشي. تم الحصول على خط الأساس هذا خلال نقطة زمنية 2 ثانية ، تحدث قبل 12 ثانية من الإشارة السمعية لكل مظهر من مظاهر التحفيز. تم تحليل كلا المقطعين بشكل منفصل باستخدام تحويل فورييه السريع في 1 s حقبتين للحصول على قيم الطاقة في مجال التردد. تم حساب متوسط جميع العصور بشكل منفصل حسب الحالة التجريبية.

كان الهدف من هذا التحليل هو تحديد ما إذا كانت الخطوتان الفرعيتان لتثبيط مجموعة المهام وتنشيط مجموعة المهام تؤثران على تكلفة التبديل السلوكي (أي مقاييس الأداء) بشكل مختلف. من أجل القيام بذلك ، تم تحليل بيانات EEG بناء على مؤشرين: 1) تذبذبات ألفا. و 2) المشاركة المعرفية. تم إجراء جميع الحسابات باستخدام مواقع Cz و Pz لأن بياناتها تحتوي على ضوضاء أقل وعدد أقل من القطع الأثرية. تم تحليل التغيرات في تذبذبات ألفا ، بسبب عرض التحفيز ، بنسب ألفا من خلال مقارنة قوة ألفا الأساسية مع قوة ألفا التي تحدث مع عرض التحفيز18,19. باستخدام مؤشر المشاركة المعرفية الذي طوره Pope et al.20 ، تم إنشاء نسبة من القوة المجمعة في بيتا (14-20 هرتز) مقسومة على إجمالي الطاقة في مكونات ألفا (8-12 هرتز) وثيتا (4-8 هرتز). من أجل حساب القدرة المجمعة ، كانت مبالغ القوى المستخدمة في مواقع Cz و Pz.

تمت مقارنة نسبة ألفا وتأثيرها على الأداء بين الشرطين. تعكس نسبة ألفا عمليات تثبيط المهام. نظرا لقياس نسبة ألفا لكل مشارك ، كان من الضروري مقارنة النسبة بالأداء الإجمالي خلال تلك الحالة (أي النسبة المئوية الصحيحة للاستجابة ل 44 تجربة لتلك الحالة). لمقارنة معامل الارتباط لكلا الشرطين ، تم استخدام اختبار z الذي اقترحه Steiger27 كوسيلة لمقارنة معاملات الارتباط المقاسة من نفس الفرد. في موقع Pz ، وجد أن الارتباط بين الأداء ونسبة ألفا كان مختلفا إحصائيا بين الشرطين (p = 0.032 ؛ فاصل ثقة 95٪ = 0.054-1.220) (انظر الشكل 4). نظرا لأن الارتباطات لكل حالة كانت ذات علامات معاكسة ، فقد تبين أن عمليات التثبيط أثرت على الأداء بشكل مختلف في الحالتين ، مع نسبة ألفا أعلى تؤدي إلى أداء أفضل أثناء حالة المشي ، بينما في حالة الرسائل النصية تم إعاقة الأداء بنسبة ألفا أعلى. تظهر هذه النتائج أنه عند إرسال الرسائل النصية أثناء المشي ، فإن كمية الموارد اللازمة لمنع مجموعة المهام السابقة تؤثر سلبا على الأداء. وبالتالي ، فإن مدى مشاركة المشاركين في الموارد في تثبيط مجموعة المهام كان له تأثير أكبر على الأداء القادم عندما كانوا يرسلون الرسائل النصية. فيما يتعلق بموقع تشيكوسلوفاكيا ، لم يتم العثور على فروق ذات دلالة إحصائية ، مما يشير إلى أن التأثير كان يقع في الغالب في المنطقة الجدارية من فروة الرأس.

كما تمت مقارنة نسبة المشاركة المعرفية وتأثيرها على الأداء بين الشرطين. أما بالنسبة لنسبة ألفا ، فقد تم استخدام اختبار z الذي اقترحه Steiger27 أيضا لهذا التحليل. أظهرت النتائج فرقا ذا دلالة إحصائية بين الشرطين ، حيث أثرت المشاركة في المهمة التي تمت مباشرة قبل ظهور التحفيز (أي المشي أو الرسائل النصية أثناء المشي) على الأداء بشكل مختلف في كل حالة (p = 0.027 ؛ فاصل الثقة 95٪ = -1.062 - -0.061). هنا مرة أخرى كانت الارتباطات من علامات معاكسة. تشير نتائجنا إلى أنه عندما كان المشاركون يمشون قبل تبديل المهمة ، كانت نسبة أعلى من المشاركة المعرفية مرتبطة بانخفاض في الأداء ، بينما عندما كان المشاركون يرسلون الرسائل النصية أثناء المشي قبل تبديل المهمة ، كانت نسبة أعلى من المشاركة المعرفية مرتبطة بزيادة في الأداء. هذا يدل على أن ارتفاع تكلفة تبديل المهام للرسائل النصية أثناء المشي لم يكن بسبب زيادة المشاركة المعرفية في تلك المهمة.

Movie 1
الشكل 1: في هذا الفيديو، يظهر شكل يمشي في الجانب الأيمن من الهدف. الرجاء الضغط هنا لمشاهدة هذا الفيديو. (انقر بزر الماوس الأيمن للتنزيل.)

Figure 2
الشكل 2: الإعداد التجريبي للغرفة. الرجاء الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

Figure 3
الشكل 3: تأثير الرسائل النصية على الدقة وزمن الاستجابة. الرجاء الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

Figure 4
الشكل 4: العلاقة بين ألفا في المنطقة الحرة والأداء. الرجاء الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

سيكون الخيار الحاسم عند استخدام البروتوكول هو ضمان جودة البيانات الفسيولوجية العصبية. هناك تعقيد متأصل في استخدام أداة مثل EEG أثناء الحركة ، لأن الحركة المفرطة يمكن أن تخلق الكثير من الضوضاء في البيانات. لذلك من المهم النظر ، قبل جمع البيانات ، في كيفية إعداد البيانات لإزالة أكبر عدد ممكن من القطع الأثرية دون تعديل الإشارة الفعلية. ومع ذلك ، لا يزال من المحتمل جدا أن تكون هناك معدلات أعلى لاستبعاد البيانات لأن المشاركين يمشون على جهاز المشي طوال التجربة. ستكون بيانات بعض المشاركين غير قابلة للاستخدام بسبب القطع الأثرية الناتجة عن حركات الوجه والرأس والجسم المفرطة ، وكذلك بسبب احتمال التعرق المفرط وتعطل المعدات. لتجنب التحيز أو التأثير على النتائج ، يجب تحديد استثناءات البيانات قبل التحليل السلوكي. منذ إجراء هذه الدراسة ، اكتسب مختبرنا القدرة على تحديد موضع القطب ونأمل في استخدام هذه التقنية في الدراسات المستقبلية لتحليل نشاط المصدر بشكل أفضل. نوصي بأن تستفيد الدراسات المستقبلية من تقنية توطين الأقطاب الكهربائية للسماح بتقدير المصدر لإشارات EEG ذات الصلة.

الخطوة الحاسمة التي يجب الانتباه إليها في هذا البروتوكول هي البرنامج النصي لمحادثة الرسائل النصية للمشارك مع مساعد البحث. من المهم أن تسترشد محادثات الرسائل النصية بمواضيع محددة مسبقا وبعض الأسئلة المفتوحة. هناك قيمة كبيرة في اتباع مثل هذا البرنامج النصي. أولا ، نضمن أن جميع المشاركين لديهم أنواع متشابهة من المحادثات ، لذلك نزيل التباين الذي قد يكون موجودا في محادثة تحدث بشكل طبيعي. بهذه الطريقة نضمن أن مستوى الإلهاء لا يختلف بسبب اختلاف المحادثة بشكل مفرط بين المشاركين. ثانيا ، يمكننا التأكد من أن المحادثة لا تؤدي إلى ردود فعل عاطفية قوية عن طريق اختيار الموضوعات بحكمة. قد تؤدي التفاعلات المشحونة عاطفيا إلى تغيير تحليل EEG ومستويات التشتت ، مما يؤدي بدوره إلى تعقيد تفسير كل من النتائج السلوكية والفسيولوجية العصبية. ستختلف جميع محادثات الرسائل النصية حتما إلى حد ما ، لكن وجود برنامج نصي يتيح لنا قدرا معينا من التحكم في هذا التباين. لمزيد من الحد من التباين في المحادثة ، سيكون من الأفضل أن يكون هناك مساعد باحث محدد مسؤول عن هذه المهمة طوال مدة مشروع البحث. ومع ذلك ، من خلال الالتزام بنص ، نفقد أيضا الصلاحية البيئية لمثل هذه المحادثة. عندما يجري الأفراد محادثات مع أصدقائهم ، على سبيل المثال ، قد تكون هذه المحادثات مشحونة عاطفيا ، وهذا قد يغير في الواقع تكلفة تبديل المهام. ومع ذلك ، من المهم مراعاة أنه لتحليل تأثير أنواع المحادثات على تكلفة تبديل المهام ، يجب أن يركز هدف الدراسة على هذا الجانب ، نظرا لتعقيد مثل هذا التحليل. ومن ثم ، لأغراضنا ، كان استخدام البرنامج النصي أكثر ملاءمة.

يجب أيضا توخي الحذر عند إنشاء ملف قاعدة البيانات حيث سيتم تدوين ردود المشاركين. تعتمد الصيغة التي استخدمناها في Excel لاختبار الدقة (على سبيل المثال ، = IF (A1 = B1،1،0)) على التنسيق (على سبيل المثال ، ستتأثر بمسافات فارغة إضافية وأحرف كبيرة). لذلك يوصى بكتابة R لليمين أو L لليسار ، بنفس التنسيق المستخدم في الإخراج المستخرج من برنامج عرض التجربة المرئية. قد يتسبب أي خطأ في كتابة الملف في حدوث سلبيات خاطئة في تصنيف الدقة. أخيرا ، بالنسبة لهذا النوع من الدراسة ، حيث تلعب المعالجة البصرية دورا كبيرا ، من المهم أن يكون لدى جميع المشاركين رؤية طبيعية أو مصححة إلى طبيعية. نظرا لأننا نستخدم أدوات EEG ، فمن المهم أيضا فحص الصرع والتشخيصات العصبية والنفسية ، والتي يمكن أن تؤثر على إشارات الدماغ للمشاركين. من الحكمة استبعاد هؤلاء المشاركين من الدراسة ، لأن الاختلافات في نشاط الدماغ قد تؤدي إلى تحيز النتائج.

يمكن تعديل هذه المنهجية لاختبار استخدامات متعددة للهواتف الذكية (على سبيل المثال ، القراءة ، ووسائل التواصل الاجتماعي ، والألعاب ، وعرض الصور ، وما إلى ذلك) 28. يمكن أيضا إضافة الاستبيانات بين الظروف التجريبية ، أو في نهاية التجربة ، لاكتساب مزيد من التبصر في خصائص المشاركين وتصوراتهم (انظر Mourra29). لا ينبغي أن تستغرق الاستبيانات بين المهام وقتا طويلا لتجنب زيادة إرهاق المشاركين دون داع للظروف التالية. هذه اللحظة مفيدة جدا لاختبار التركيبات المختلفة المتعلقة بالمهام ، مثل إدراك الوقت ، والاهتمام بالمهمة التي أكملها المشارك للتو ، والصعوبة المتصورة. يمكن أن تستغرق الاستبيانات في نهاية التجربة وقتا أطول ، ولكن يجب مراعاة التعب من وضع اللمسات الأخيرة على الشروط. يجب أن يتم توقيت الاستبيانات بطريقة تتجنب تحيز إجابات المشاركين بسبب تجربتهم أثناء المهمة ، ولتجنب تحيز سلوك المشاركين بسبب الأسئلة المطروحة سابقا.

هذه الطريقة محدودة من حيث أن بيئات المشاة الحقيقية بها العديد من المحفزات المقدمة في وقت واحد ، وبالتالي فإن الحمل المعرفي المطلوب في هذه البيئات ربما يكون أعلى بكثير مما كان عليه في هذه الدراسة (انظر Pourchon et al.7). ومع ذلك ، لكي تكون قادرا حقا على تحديد الآليات الفسيولوجية العصبية الأساسية ، بدا من الضروري إجراء مثل هذه المقايضة. اعتمادا على الغرض من الدراسة المعينة ، يمكن تعديل التحفيز البصري لاختبار العوامل المختلفة التي قد تؤثر على تكلفة تبديل المهام لاستخدام الهاتف الذكي أثناء المشي. في هذه المنهجية ، تم استخدام شكل مشاية نقطة الضوء بدلا من الشكل البشري الفعلي لأن هذا المشاة ذات الضوء النقطي أقل عرضة للتحيز. يمكن أن يكون ظهور مشاية بشرية فعلية أكثر إرضاء أو إزعاجا لبعض المشاركين وقد يؤثر ذلك على الاهتمام المنسوب إليه. باستخدام مجموعة من النقاط التي تمثل شكلا بشريا وحركة بشرية ، يمكننا تجاوز هذا المتغير الدخيل المحتمل لجنس المشاة البشري ، والملابس ، وصورة الجسم ، من بين المتغيرات الأخرى التي قد تشوه النتائج. على سبيل المثال ، قد يكون المشاركون الذين يجدون المشاية البشرية أكثر جاذبية أكثر عرضة لتركيز انتباههم على المشاية أكثر من كونها بخلاف ذلك.

يمكن استخدام هذه المنهجية لتطبيقات مختلفة في الدراسات المستقبلية. من خلال تعديل ، على سبيل المثال ، الحافز البصري ليكون له خصائص مختلفة ، سيكون من الممكن دراسة كيف يمكن لخصائص الكائن في بيئة ما أن تؤثر على تكلفة تبديل المهام. قد يكون من المثير للاهتمام أيضا استخدام هذه الطريقة مع جهاز المشي اليدوي ، حيث يؤدي عمل أقدام المشاركين ضد سطح السفينة إلى تحريك حزام جهاز المشي. بهذه الطريقة ، يمكننا تحديد كيفية تقلب السرعة أثناء التجربة بسبب تعدد المهام أو بسبب تبديل المهام. هذا من شأنه أن يزيد من الصلاحية البيئية مع إضافة متغير جديد للنظر فيه في التحليل (على سبيل المثال ، هل يؤثر التوقف أو المشي بشكل أبطأ أو أسرع على أداء المشاركين؟). وبالتالي ، من حيث المحفزات وحركة الموضوع ، هناك العديد من الاحتمالات الأخرى غير تلك المقترحة في هذه الطريقة (أي ، مشاية نقطة الضوء وجهاز المشي التلقائي) للتحقيق في الرسائل النصية أثناء سلوكيات المشي (Pourchon et al.7 ، Schabrun et al.30). هذا من شأنه أن يزيد من الصلاحية الداخلية أو الخارجية للدراسات المستقبلية. أيضا ، تجدر الإشارة إلى أن قرارنا باستخدام بيانات EEG من قطبين كهربائيين فقط يأتي مع بعض القيود. يجب أن تحاول الأبحاث المستقبلية توسيع نطاق التحليل ليشمل مناطق الاهتمام التي تشمل أقطاب كهربائية. سيكون من الممكن أيضا عدم استخدام نص برمجي للمحادثة والسماح للمحادثة بحدوثها بشكل طبيعي. في مثل هذه الحالات ، يمكن تحليل محتوى المحادثة من خلال تحليل المحتوى ، ويمكن دراسة تأثير أنواع مختلفة من المحادثات بطريقة طبيعية. باختصار ، يمكن أن تكون هذه المنهجية هي الأساس الذي يمكن أن تبني عليه الدراسات الأكثر تعقيدا لتنمية المعرفة بالعوامل المختلفة التي قد تؤثر على قدرتنا على القيام بمهام متعددة باستخدام هاتف ذكي أثناء المشي.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

ليس لدى المؤلفين ما يكشفون عنه.

Acknowledgments

يقر المؤلفون بالدعم المالي لمجلس أبحاث العلوم الاجتماعية والإنسانية في كندا (SSHERC).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
The Observer XT Noldus Integration and synchronization software: The Noldus Observer XT (Noldus Information Technology) is used to synchronize all behavioral, emotional and cognitive engagement data.
MediaRecorder Noldus Audio and video recording software
FaceReader Noldus Software for automatic analysis of the 6 basic facial expressions
E-Prime Psychology Software Tools, Inc. Software for computerized experiment design, data collection, and analysis
BrainVision Recorder Brain Vision Software used for recording neuro-/electrophysiological signals (EEG in this case)
Analyzer EEG signal processing software
Qualtrics Qualtrics Online survey environment
Tapis Roulant ThermoTread GT Office Treadmill
Syncbox Noldus Syncbox start the co-registration of EEG and gaze data by sending a Transistor-Transistor Logic (TTL) signal to the EGI amplifier and a keystroke signal to the Tobii Studio v 3.2.
Move2actiCAP Brain Vision Add-on for a digital wireless system for EEG
iPhone 6s Apple
iMessage Apple
iPad Apple

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Monsell, S. Task switching. Trends in Cognitive Sciences. 7 (3), 134-140 (2003).
  2. Haga, S., et al. Effects of using a Smart Phone on Pedestrians' Attention and Walking. Procedia Manufacturing. 3, 2574-2580 (2015).
  3. Hatfield, J., Murphy, S. The effects of mobile phone use on pedestrian crossing behaviour at signalised and unsignalised intersections. Accident Analysis, Prevention. 39 (1), (2007).
  4. Stavrinos, D., Byington, K. W., Schwebel, D. C. Distracted walking: Cell phones increase injury risk for college pedestrians. Journal of Safety Research. 42 (2), 101-107 (2011).
  5. Nasar, J., Hecht, P., Wener, R. Mobile telephones, distracted attention, and pedestrian safety. Accident Analysis, Prevention. 40 (1), 69-75 (2008).
  6. Hyman, I. E., Boss, S. M., Wise, B. M., McKenzie, K. E., Caggiano, J. M. Did you see the unicycling clown? Inattentional blindness while walking and talking on a cell phone. Applied Cognitive Psychology. 24 (5), 597-607 (2010).
  7. Pourchon, R., et al. Is augmented reality leading to more risky behaviors? An experiment with pokémon go. Proceedings of the International Conference on HCI in Business, Government, and Organizations. , 354-361 (2017).
  8. Thornton, I. M., Rensink, R. A., Shiffrar, M. Active versus Passive Processing of Biological Motion. Perception. 31 (7), 837-853 (2002).
  9. Neider, M. B., McCarley, J. S., Crowell, J. A., Kaczmarski, H., Kramer, A. F. Pedestrians, vehicles, and cell phones. Accident Analysis, Prevention. 42, 589-594 (2010).
  10. Wylie, G., Allport, A. Task switching and the measurement of "switch costs". Psychological Research. 63 (3-4), 212-233 (2000).
  11. Johansson, G. Visual perception of biological motion and a model for its analysis. Perception, Psychophysics. 14 (2), 201-211 (1973).
  12. Cavanagh, P., Labianca, A. T., Thornton, I. M. Attention-based visual routines: Sprites. Cognition. 80 (1-2), 47-60 (2001).
  13. Troje, N. F. Retrieving Information from Human Movement Patterns. Understanding Events. , 308-334 (2008).
  14. Klimesch, W. EEG alpha and theta oscillations reflect cognitive and memory performance: A review and analysis. Brain Research Reviews. 29 (2-3), 169-195 (1999).
  15. Jensen, O., Gelfand, J., Kounios, J., Lisman, J. E. Oscillations in the Alpha Band (9-12 Hz) Increase with Memory Load during Retention in a Short-term Memory Task. Cerebral Cortex. 12 (8), 877-882 (2002).
  16. Busch, N. A., Herrmann, C. S. Object-load and feature-load modulate EEG in a short-term memory task. NeuroReport. 14 (13), 1721-1724 (2003).
  17. Herrmann, C. S., Senkowski, D., Röttger, S. Phase-Locking and Amplitude Modulations of EEG Alpha. Experimental Psychology. 51 (4), 311-318 (2004).
  18. Pfurtscheller, G., Aranibar, A. Event-related cortical desynchronization detected by power measurements of scalp EEG. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 42 (6), 817-826 (1977).
  19. Sauseng, P., et al. EEG alpha synchronization and functional coupling during top-down processing in a working memory task. Human Brain Mapping. 26 (2), 148-155 (2005).
  20. Pope, A. T., Bogart, E. H., Bartolome, D. S. Biocybernetic system evaluates indices of operator engagement in automated task. Biological Psychology. 40 (1-2), 187-195 (1995).
  21. Scerbo, M. W., Freeman, F. G., Mikulka, P. J. A brain-based system for adaptive automation. Theoretical Issues in Ergonomics Science. 4 (1-2), 200-219 (2003).
  22. Charland, P., et al. Assessing the Multiple Dimensions of Engagement to Characterize Learning: A Neurophysiological Perspective. Journal of Visualized Experiments. (101), e52627 (2015).
  23. Courtemanche, F., et al. Texting while walking: An expensive switch cost. Accident Analysis, Prevention. 127, 1-8 (2019).
  24. Townsend, J. T., Ashby, F. G. The stochastic modeling of elementary psychological processes. , Cambridge University Press. Cambridge. (1983).
  25. Jung, T., et al. Removal of eye activity artifacts from visual event-related potentials in normal and clinical subjects. Clinical Neurophysiology. 111, 1745-1758 (2000).
  26. Luck, S. J. An Introduction to the Event-related Potential Technique (Cognitive Neuroscience). , MIT Press. Cambridge, MA. (2005).
  27. Steiger, J. H. Tests for comparing elements of a correlation matrix. Psychological Bulletin. 87 (2), 245-251 (1980).
  28. Léger, P. -M., et al. Task Switching and Visual Discrimination in Pedestrian Mobile Multitasking: Influence of IT Mobile Task Type. Information Systems and Neuroscience: Vienna Retreat on NeuroIs 2019. Davis, F., Riedl, R., vom Brocke, J., Léger, P. -M., Randolph, A., Fischer, T. H. , Springer. 245-251 (2020).
  29. Mourra, G. N. Addicted to my smartphone: what factors influence the task-switching cost that occurs when using a smartphone while walking. , Retrieved from: http://biblos.hec.ca/biblio/memoires/m2019a610182.pdf (2019).
  30. Schabrun, S. M., van den Hoorn, W., Moorcroft, A., Greenland, C., Hodges, P. W. Texting and walking: strategies for postural control and implications for safety. PloS One. 9 (1), 84312 (2014).

Tags

السلوك ، العدد 158 ، تبديل المهام ، عمليات الانتباه ، بيئة العمل العصبية ، تحليل الحوادث ، الجهاز المحمول ، EEG

Erratum

Formal Correction: Erratum: Measuring the Switch Cost of Smartphone Use While Walking
Posted by JoVE Editors on 08/24/2020. Citeable Link.

An erratum was issued for: Measuring the Switch Cost of Smartphone Use While Walking. An author's name was updated.

The name was corrected from:

Gabrielle-Naïmé Mourra

to:

Gabrielle Naïmé Mourra

قياس تكلفة التبديل لاستخدام الهاتف الذكي أثناء المشي
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Mourra, G. N., Brieugne, D., Rucco,… More

Mourra, G. N., Brieugne, D., Rucco, E., Labonté-Lemoyne, É., Courtemanche, F., Sénécal, S., Fredette, M., Cameron, A. F., Faubert, J., Lepore, F., Bellavance, F., Léger, P. M. Measuring the Switch Cost of Smartphone Use While Walking. J. Vis. Exp. (158), e60555, doi:10.3791/60555 (2020).

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