Waiting
Login processing...

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

Behavior

Измерение стоимости переключения при использовании смартфона во время ходьбы

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

Этот дизайн исследования измеряет стоимость переключения задач при использовании смартфона во время ходьбы. Участники проходят два экспериментальных условия: контрольное условие (ходьба) и условие многозадачности (текстовые сообщения во время ходьбы). Участники переключаются между этими задачами и задачей, определяющей направление. Записываются данные ЭЭГ, а также поведенческие показатели.

Abstract

В этой статье представлен протокол исследования для измерения стоимости переключения задач при использовании смартфона во время ходьбы. Этот метод включает в себя то, что участники ходят по беговой дорожке в двух экспериментальных условиях: контрольном условии (то есть просто ходьба) и условии многозадачности (т. Е. Текстовые сообщения во время ходьбы). В этих условиях участники должны переключаться между задачами, связанными с экспериментальным состоянием, и задачей, определяющей направление. Это задание на направление выполняется с помощью фигуры ходока с точечным светом, казалось бы, идущей влево или вправо от участника. Выполнение задачи направления представляет собой затраты участника на переключение задач. Было два показателя эффективности: 1) правильная идентификация направления и 2) время отклика. Данные ЭЭГ записываются для измерения альфа-колебаний и когнитивного взаимодействия, происходящих во время переключения задачи. Этот метод ограничен в своей экологической обоснованности: пешеходная среда имеет много стимулов, возникающих одновременно и конкурирующих за внимание. Тем не менее, этот метод подходит для точного определения затрат на переключение задач. Данные ЭЭГ позволяют изучать основные механизмы в мозге, которые связаны с различными затратами на переключение задач. Эта конструкция позволяет сравнивать переключение задач при выполнении одной задачи за раз по сравнению с переключением задач при многозадачности до представления стимула. Это позволяет понять и точно определить как поведенческое, так и нейрофизиологическое воздействие этих двух различных состояний переключения задач. Кроме того, соотнося затраты на переключение задач с активностью мозга, мы можем узнать больше о том, что вызывает эти поведенческие эффекты. Этот протокол является подходящей базой для изучения стоимости переключения различных видов использования смартфонов. Различные задачи, анкеты и другие меры могут быть добавлены к нему, чтобы понять различные факторы, связанные с затратами на переключение задач при использовании смартфона во время ходьбы.

Introduction

Поскольку как проникновение смартфонов, так и тенденция к многозадачности растут, важно понимать, какое влияние использование смартфона во время ходьбы оказывает на внимание. Литература неоднократно демонстрировала, что переключение задач стоит1, включая использование смартфона во время ходьбы. Исследования показали, что использование смартфона во время ходьбы может быть отвлекающим и опасным 2,3,4. Эти опасности были связаны с нарушениями внимания при выполнении такой задачи 3,4,5,6,7. Из-за сложного характера пешеходной среды изучение ее в экспериментальном контексте, который является экологически обоснованным, может быть проблематичным. Тем не менее, проведение таких исследований в реальной пешеходной среде может иметь свои собственные осложнения, потому что многие посторонние переменные могут вступить в игру, и существует риск причинения вреда участнику из-за отвлекающих факторов. Важно уметь изучать такое явление в относительно безопасной среде, которая остается максимально реалистичной. В этой статье мы описываем методологию исследования, которая изучает стоимость переключения задач текстовых сообщений во время ходьбы, одновременно повышая обоснованность задачи и смягчая потенциальные риски.

При использовании смартфона во время ходьбы люди вынуждены переключаться с задач смартфона на ходьбу и задачи, связанные с окружающей средой. Следовательно, чтобы изучить такое явление, мы сочли уместным сформулировать этот метод в литературе по многозадачности, специально ориентированной на парадигму переключения задач. Для этого использовалась парадигма переключения задач1, в которой участники переключались между задачей до стимулирования и задачей после стимулирования. Одна из двух задач, предшествующих стимулированию, включала многозадачность, в то время как другая — нет. В постстимулирующей задаче участники должны были реагировать на стимул, на восприятие которого влияет разделенное внимание8. Более того, экспериментальные лабораторные исследования, которые пытаются быть как можно более экологически обоснованными, часто использовали виртуальную пешеходную среду, чтобы понять влияние на внимание использования смартфона во время ходьбы 4,9. Тем не менее, чтобы охватить основные нейрофизиологические механизмы, мы решили сосредоточиться на конкретной реакции переключения задач на один стимул, чтобы свести к минимуму количество стимулов, на которые участники должны были реагировать. Таким образом, мы можем более точно определить стоимость переключения задач, исходящую исключительно от переключения внимания со смартфона на стимул. В нашем дизайне исследования мы используем поведенческие показатели (т. Е. Стоимость переключения задач) и нейрофизиологические данные, чтобы лучше понять нарушения внимания, обнаруженные во время использования смартфона пешеходом.

Во время эксперимента по переключению задач участники обычно выполняли по крайней мере две простые задачи, относящиеся к набору стимулов, причем каждая задача требовала отдельного набора когнитивных ресурсов, называемых «набором задач»1. Когда люди вынуждены переключаться между задачами, их умственные ресурсы должны адаптироваться (т.е. торможение предыдущего набора задач и активация текущего набора задач). Считается, что этот процесс «перенастройки набора задач» является причиной затрат на переключение задач1. Стоимость переключения задач обычно определяется путем наблюдения за различиями во времени отклика и / или частоте ошибок между испытаниями, где участники переключаются между задачами, и теми, где они не10. В нашем эксперименте у нас было три набора задач: 1) реакция на стимул точечного ходунка; 2) текстовые сообщения на смартфоне во время ходьбы; и 3) просто ходить. Мы сравнили стоимость переключения между двумя различными условиями: 1) просто ходить до того, как реагировать на стимул, и 2) ходить во время текстовых сообщений перед ответом. Таким образом, мы зафиксировали стоимость многозадачности на смартфоне до переключения задачи и смогли напрямую сравнить ее со стоимостью переключения без многозадачности простой ходьбы до появления визуального стимула. Поскольку смартфон, используемый в этом исследовании, был определенной марки, все участники были проверены перед экспериментом, чтобы убедиться, что они знают, как правильно использовать устройство.

Для того, чтобы смоделировать реалистичный опыт, представляющий пешеходный контекст, мы решили использовать фигуру точечного ходока в качестве визуального стимула, представляющую человеческую форму, идущую с углом отклонения 3,5° влево или вправо от участника. Эта фигура состоит из 15 черных точек на белом фоне, с точками, представляющими голову, плечи, бедра, локти, запястья, колени и лодыжки человека (рисунок 1). Этот стимул основан на биологическом движении, что означает, что он следует схеме движения, которая типична для людей и животных11. Кроме того, этот стимул является более чем экологически обоснованным; он требует сложной визуальной обработки и внимания для успешного анализа12,13. Интересно, что Thornton et al.8 обнаружили, что на правильную идентификацию точечного направления ходунков сильно влияет разделенное внимание, что делает его подходящим в качестве показателя производительности при изучении затрат на переключение задач при многозадачности. Участников попросили устно изложить направление, в котором фигура шла. Появлению ходунка всегда предшествовал слуховой сигнал, сигнализирующий о его появлении на экране.

Выполнение задачи «точечный ходунок» и нейрофизиологические данные позволили нам определить влияние внимания обоих состояний и помочь определить, что их вызвало. Производительность измерялась путем изучения частоты ошибок и времени отклика при определении направления фигуры точечного ходунка. Чтобы понять основные когнитивные и внимательные механизмы, связанные с нарушениями внимания, которые мы обнаружили с помощью показателя производительности, мы оценили нейрофизиологические данные участников с использованием EEG actiCAP с 32 электродами. ЭЭГ является подходящим инструментом с точки зрения временной точности, что важно при попытке увидеть, что вызывает плохую производительность в определенные моменты времени (например, появление фигуры точечного ходунка), хотя артефакты могут присутствовать в данных из-за движений. При анализе данных ЭЭГ особенно актуальны два показателя: 1) альфа-колебания; и 2) когнитивное взаимодействие. Исследования показали, что альфа-колебания могут представлять собой контроль рабочей памяти, а также активное ингибирование нерелевантных мозговых цепей 14,15,16,17. Сравнивая альфа-колебания на исходных уровнях с теми, которые происходят с представлением стимула18,19, мы получили альфа-отношение. С помощью этого соотношения мы определили изменения, связанные с событиями, которые могут лежать в основе нарушения внимания, наблюдаемого при текстовых сообщениях во время ходьбы. Что касается когнитивной активности, Pope et al.20 разработали индекс, в котором бета-активность представляет собой повышенное возбуждение и внимание, а альфа- и тета-активность отражают снижение возбуждения и внимания21,22. Этот анализ был сделан, чтобы определить, усложнит ли увеличение вовлеченности до появления стимула реконфигурацию поставленной задачи, необходимую для того, чтобы реагировать на фигуру ходунков.

С помощью методологии, описанной в этой статье, мы стремимся понять основные механизмы, которые влияют на производительность переключения задач у участников, участвующих в многозадачных эпизодах. Состояние ходьбы представляет собой немногозадачную производительность переключателя задач, которая сравнивается с производительностью многозадачного переключателя задач (т. Е. Текстовые сообщения во время ходьбы). Измеряя роли торможения постановки задач и активации набора задач, мы стремились лучше понять затраты на переключение, которые возникают при отправке текстовых сообщений во время ходьбы. Уместно отметить, что первоначальное исследование проводилось в иммерсивной виртуальной среде23 , но позже было воспроизведено в экспериментальной комнате (см. Рисунок 2) с проектором, отображающим фигуру ходока на экране перед участником. Поскольку эта виртуальная среда больше не доступна, протокол был адаптирован к текущему дизайну экспериментальной комнаты.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Прежде чем начать сбор данных, важно получить все необходимые этические одобрения исследований для людей-участников. Это должно быть сделано через соответствующие наблюдательные советы и/или комитеты по рассмотрению участников-людей.

Этот протокол был одобрен и сертифицирован советом по этике hec Montréal для исследовательского центра Tech3Lab.

1. Подготовка зрительного стимула

  1. Создайте экспериментальный шаблон для визуального стимула с помощью программного обеспечения для представления визуального эксперимента, такого как E-prime. Создайте один для практического испытания (шесть испытаний) и один для экспериментальных условий (22 испытания).
  2. Откройте программное обеспечение E-prime и перейдите в окно структуры, где можно создать логику эксперимента.
    1. Дважды щелкните на SessionProc (временная шкала для секвенирования порядка появления E-объектов).
    2. Перетащите объект TextDisplay из панели элементов в строку SessionProc .
      1. Дважды щелкните объект TextDisplay , вставленный в SessionProc , и напишите инструкции по исследованию: «Когда вы услышите слуховой сигнал, пожалуйста, поднимите голову и укажите вслух, в каком направлении движется ходок, либо влево, либо вправо. Эксперимент начнется в ближайшее время».
      2. Щелкните значок Страницы свойств в верхней части окна TextDisplay . Перейдите на вкладку Общие и измените настройку поля Имя на инструкции. Нажмите на раскрывающееся меню Длительность и выберите Бесконечный. Перейдите на вкладку Длительность/Ввод и выберите Добавить, выберите Клавиатура и нажмите OK. Нажмите OK еще раз, чтобы выйти из страниц свойств. Это гарантирует, что инструкции останутся на экране до тех пор, пока вы не нажмете кнопку для начала эксперимента.
    3. Теперь перетащите объект List в строку SessionProc (поместите его после инструкций). Дважды щелкните объект List. В столбце Процедура напишите "Левая пробная версия", нажмите клавишу ВВОД и нажмите кнопку ДА во всплывающем окне с просьбой создать новую процедуру. Когда следующее всплывающее окно попросит сделать это значение значением по умолчанию, нажмите КНОПКУ НЕТ.
    4. Дважды щелкните объект List в строке SessionProc . Нажмите на зеленую кнопку с именем Добавить атрибут. Назовите атрибут следующим образом: правильный ответ. Нажмите кнопку ОК.
    5. Нажмите на пустое место в столбце правильного ответа и напишите L (это для того, чтобы сигнализировать о том, что этот список объект, если для ходунки идут влево).
    6. Вернитесь в SessionProc и щелкните новый созданный объект под названием Left-Trial.
    7. Перейдите в SessionProc и дважды щелкните объект Left-Trial .
      1. Перетащите объект InLine в строку Left-Trial и переименуйте его.
        1. ВыберитеITI. Дважды щелкните объект InLine и напишите следующий код:
          Dim nRandom As Integer
          nRandom = Случайный (16500, 17500)
          c.SetAttrib "ITIDur", nRandom
        2. Код представляет стимул ходунка с интервалами времени между 16 500 мс и 17 500 мс.
    8. Дважды щелкните Левая пробная версия. Перетащите объект Slide в левую пробную линию. Переименовать его Ожидание, этот объект будет пустым экраном, который появляется между визуальными стимулами в течение периода времени, определенного кодом на шаге 1.2.7.
    9. Дважды щелкните объект Slide .
      1. Щелкните подобъект с именем SlideText и щелкните где-нибудь на слайде, чтобы поместить туда объект.
      2. Удалите существующий текст с этого изображения.
      3. Щелкните Страницы свойств подобъектов.
      4. На вкладке Фрейм установите ширину и высоту равными 100%.. Нажмите кнопку ОК.
    10. Щелкните Страницы свойств и перейдите на вкладку Длительность/Ввод . Введите значение длительности: [ITIDur].
    11. Дважды щелкните Левая пробная версия и перетащите объект SoundOut на левую пробную линию.
      1. Дважды щелкните объект SoundOut .
      2. В разделе Имя файла выберите соответствующий каталог звукового ключевого файла.
      3. Измените размер буфера на 1 000 мс.
      4. Нажмите кнопку ОК.
    12. Вернитесь в Раздел Левая пробная версия , перетащите объект Slide в строку Left-Trial и переименуйте его в Walker Left.
      1. Дважды щелкните этот новый объект.
      2. Добавьте подобъект SlideMovie , щелкнув его, а затем щелкнув слайд.
      3. Щелкните Страницы свойств подобъектов и в разделе Имя файла выберите каталог видеофайла левого ходока.
      4. Установите для параметра Stop After Mode значение OffsetTime.
      5. Нажмите на Stretch и выберите ДА.
      6. Установите для параметра Завершить действие фильма значение Завершение.
      7. Перейдите на вкладку «Рамка» и установите ширину и высоту на 100%.
      8. Для позиции установите положение X и Y равным 50%.
      9. Наконец, установите для параметра Цвет границы значение белый.
      10. Нажмите кнопку ОК.
      11. Щелкните страницы свойств объекта Slide .
        1. Перейдите на вкладку Длительность/Ввод .
        2. Установите для параметра Длительность значение 4 000. Установите для параметра PreRelease значение 500.
        3. Нажмите кнопку ОК.
    13. Повторите всю эту процедуру (т.е. из шагов 1.2.3–1.2.9) для правильного исследования. Назовите процедуру Right-Trial. При выполнении процедуры измените только правильный ответ (т.е. на R вместо или L) и видеофайл. Используйте каталог видеофайлов для правого ходока.
  3. Дважды щелкните SessionProc.
    1. Перетащите объект и перетащите его в строку SessionProc
    2. Дважды щелкните этот объект и добавьте подобъект SlideText.
    3. Введите паузу в качестве текста.
    4. Опять же, перейдите на страницы свойств подобъектов и на вкладке Фрейм сделайте ширину и высоту 100%. Сделайте позицию для X и Y 50%.
    5. Нажмите кнопку ОК.
  4. Дважды щелкните уже созданный объект List .
    1. Щелкните страницы свойств объекта List .
    2. На вкладке Выбор установите для параметра Порядок значение Случайный и нажмите кнопку ОК.
    3. В столбец Вес вставьте следующие цифры:
      1. Практика: введите число 3 как в строке «Левая пробная версия», так и в строке «Правая пробная версия».
      2. Эксперимент: введите число 11 как в строке «Левая пробная версия », так и в строке «Правая пробная версия ».
  5. В верхней части окна нажмите на иконку Сгенерировать , чтобы создать исполняемый файл скрипта. Сохраните его на рабочем столе для легкого доступа. Это файл, который будет запущен во время эксперимента.
    1. Сохраните практическое испытание как «Практика», а экспериментальные испытания как «Эксперимент».
    2. Протестируйте созданный сценарий, щелкнув значок Выполнить .
  6. В папке E-studio будет создан файл E-run. Оба созданных файла (один для практического испытания и один для экспериментальных испытаний) могут быть помещены в папку на рабочем столе компьютера. Чтобы запустить визуальный эксперимент, просто нажмите на соответствующую иконку.
  7. Как только экспериментальные шаблоны визуального стимула созданы, попытайтесь отобразить их с помощью проектора.
    1. С помощью настроек проектора измените высоту фигуры ходунка и убедитесь, что она центрирована прямо перед тем местом, где участник будет стоять на беговой дорожке.
    2. С помощью измерительной ленты измерьте высоту ходунков непосредственно на экране проектора. Рассчитайте расстояние между экраном и глазами человека, стоящего на беговой дорожке, чтобы стимул покрыл 25° угла зрения, и переместите беговую дорожку соответственно. Для расчета необходимых расстояний можно воспользоваться следующим сайтом: http://elvers.us/perception/visualAngle/

2. Настройка лабораторной среды

  1. Включите четыре записывающих компьютера, усилитель ЭЭГ, проектор, беговую дорожку, динамики и смартфон.
  2. Настройте записывающее оборудование.
    1. Откройте программное обеспечение синхронизации с конкретной подпрограммой, созданной для исследования, с маркерами через 10 с.
      1. Программное обеспечение синхронизации посылает импульс, который появляется в виде маркера и светового импульса в ЭЭГ и видеозаписях каждые 10 с.
    2. Включите программное обеспечение для записи видео. Камеры также должны автоматически включаться. Если нет, включите их вручную.
    3. Откройте и настройте программное обеспечение для записи ЭЭГ для участника.
    4. Откройте папку, содержащую исполняемый файл сценария визуального стимула, созданный с помощью программного обеспечения для представления визуального эксперимента.
    5. Подготовьте установку и материалы ЭЭГ в соответствии с процедурами, предложенными производителями.
    6. Удалите беседу предыдущего участника со смартфона.
    7. Поместите новую бутылку воды рядом со стулом отдыха участника.

3. Подготовка участников

  1. Пригласите участника в комнату 1 и кратко расскажите о продолжительности исследования и компенсации.
  2. Попросите участников убрать свои украшения (например, серьги, пирсинг, ожерелья), очки, смартфон и любое содержимое в карманах, поместить их в мусорное ведро и положить в шкафчик.
  3. Попросите участников избавиться от любой жевательной резинки, которую они могут есть, и убедитесь, что они съели до начала эксперимента.
  4. Убедитесь, что участник одет в удобную обувь для ходьбы, и сделайте их двойными шнурками, чтобы гарантировать безопасность участника во время эксперимента.
  5. Попросите участника прочитать и подписать форму согласия.
    1. Прочитайте следующий сценарий и попросите участника сесть, чтобы он мог прочитать и подписать форму согласия:

      «Вот форма согласия, в которой говорится, что вы согласны участвовать в этом исследовании. Внимательно прочитайте его и подпишите. Не стесняйтесь, если у вас есть какие-либо вопросы».
  6. Отведите участника в назначенную комнату подготовки участников, комнату 3, где должен быть установлен колпачок ЭЭГ.
  7. Прочитайте подготовленный сценарий, объясняющий протекание экспериментального процесса:

    «Вы можете заметить, что время от времени я читаю текст. Это делается для того, чтобы все участники получали одинаковые инструкции. В этом исследовании нас интересует, как люди взаимодействуют со стимулом перед ними, отправляя текстовые сообщения и ходя с умеренной скоростью. В течение примерно 40 минут вы будете писать [имя научного сотрудника], что вы встречались ранее с этим смартфоном [показать смартфон]. Во время отправки текстовых сообщений вы будете время от времени слышать звук. За этим звуком последует изображение ходячего персонажа. Ваша задача состоит в том, чтобы поднять голову к экрану здесь [указать на экран] и указать вслух, идет ли персонаж справа от вас или слева. Вас не попросят сделать что-либо еще. Я запишу ваши ответы. Обратите внимание, что во всех блоках есть два варианта ответа (правый и левый), поэтому невозможно, чтобы в качестве одного выбора был, например, только левый или правый. Направление, из которого происходит персонаж, совершенно случайно. После того, как вы диктуете свой ответ, вы просто продолжаете писать [name помощника исследователя]. Важно не поворачиваться, когда вы отвечаете или если вы хотите поговорить со мной, потому что вы можете быть дестабилизированы и упасть. Держите голову вперед. Я буду находиться за этим зеркалом здесь [указываю на стекло] на протяжении всего эксперимента. У вас есть вопросы?»
  8. Измерьте окружность головы участника для колпачка электрода ЭЭГ. Для этого эксперимента был использован ЭЭГ актиКап с 32 предусыпленными электродами.
    1. Выберите соответствующий размер колпачка ЭЭГ, поместите его на пенопластовую головку для поддержки и поместите все электроды в правильное место.
    2. Повторное измерение окружности головы участника для определения начальной точки колпачка с помощью системы отсчета 10-20.
    3. Наденьте колпачок на голову участника, начиная спереди, и удерживайте его в положении, потянув назад. Убедитесь, что колпачок установлен правильно.
    4. Подключите кабели колпачка ЭЭГ к блоку управления ЭЭГ.
    5. Покажите гель-аппликатор участнику, чтобы он мог видеть, что он не острый, и позвольте ему прикоснуться к нему, если они того пожелают. Прочитайте следующий сценарий:

      «Вот аппликатор и наконечник, который я буду использовать, чтобы нанести гель на колпачок ЭЭГ, который у вас на голове. Вы можете прикоснуться к нему; это не повредит. Наконечник достаточно короткий, чтобы он никогда не касался вашей головы».
    6. Включите электродную коробку ЭЭГ так, чтобы все электродные индикаторы стали красными.
    7. Активируйте электроды, сначала отодвинув волос с дороги, а затем нанеся гель на каждый электрод: начните с заземленного электрода, а затем электрода сравнения. Как только эти два электрода станут зелеными, добавьте оставшиеся электроды.
    8. Поместите гель до тех пор, пока все электродные датчики не станут зелеными.
    9. Измерьте импеданс на блоке управления.
    10. Отсоедините кабели от блока управления и подключите их к адаптеру перемещения (т. е. комплекту адаптера, который беспроводным способом передает данные обратно в блок управления).
    11. Поместите комплект адаптера в пакет фанни и попросите участника прикрепить его вокруг талии, с кабелями и комплектом адаптера, расположенными к спине участника.
    12. Вернитесь в компьютерный зал (комната 4) и проверьте импеданс каждого электрода.
    13. Убедитесь, что качество данных является удовлетворительным, визуально проверив сигнал на экране монитора программного обеспечения ЭЭГ. При необходимости зафиксируйте проблемные электроды.
  9. Отведите участника в экспериментальную комнату (т.е. комнату 2).
  10. Попросите участника встать на беговую дорожку и прикрепить к нему ключ безопасности беговой дорожки.
  11. Включите беговую дорожку со скоростью 0,8 миль в час и попросите участника ходить в течение 2 минут, чтобы они ознакомились со скоростью. В течение этих 2 минут напомните участнику об инструкции:

    «В течение примерно 40 минут вы будете писать [имя научного сотрудника] со смартфона. Во время отправки текстовых сообщений вы будете время от времени слышать звук. За этим звуком последует изображение ходячего персонажа. Ваша задача в это время поднять голову к экрану и указать вслух, по вашему мнению, идет ли персонаж вам справа или слева. Вас не попросят сделать что-либо еще. Я запишу ваши ответы. После изложения вашего ответа вы просто продолжаете писать [имя научного сотрудника]. Важно всегда давать ответ. Если вы не уверены, расскажите нам о своем лучшем предположении. Не оборачивайтесь, когда вы даете свой ответ или если вы хотите поговорить со мной, потому что вы можете быть дестабилизированы и упасть. Держите голову вперед. В эксперименте есть четыре части: две, где вы пишете [имя научного сотрудника] во время ходьбы, и две, где вы просто идете. Каждая часть длится около 12 минут, и между каждой частью есть перерыв в 2 минуты. У вас есть вопросы?»

4. Практика судебного разбирательства

  1. Подарите участнику смартфон.
  2. Скажите участнику, что он будет проводить практическое испытание.
  3. Нажмите на файл исполняемого сценария стимула для практических испытаний. Введите номер участника и начните испытание.
  4. Попросите участника попрактиковаться в реагировании на визуальные стимулы во время участия в текстовой беседе с научным сотрудником. Эта тренировка продлится 3 минуты.
  5. Как только сеанс начнется, следуйте сценарию текстовой беседы, созданному для исследования.
  6. Запишите ответ участника на каждое появление стимула в шаблоне электронной таблицы.
  7. Через 3 минуты попросите участника сесть на стул и выпить немного воды. За это время отрегулируйте скорость беговой дорожки до 0,4 миль в час.
  8. Напомните участнику инструкции по исследованию.

5. Сбор данных

  1. Настройка
    1. Перейдите к листу рабочего процесса, чтобы выбрать порядок условий для текущего участника. Возможны два порядка: в порядке A испытания 1 и 3 используют условие отправки текстовых сообщений, а в испытаниях 2 и 4 — контрольное условие. В порядке В испытания 1 и 3 используются контрольные условия, а в испытаниях 2 и 4 используются условия отправки текстовых сообщений. Во время каждого испытания визуальный стимул появляется 22 раза.
    2. Убедитесь, что все программное обеспечение для записи готово к синхронному запуску.
    3. Включите все программное обеспечение для записи (например, ЭЭГ, видео)
    4. Пусть участник вернется на беговую дорожку и медленно увеличит скорость до 0,8 миль в час.
    5. Включите программу визуальных стимулов и начните ее запускать.
    6. Прочитайте инструкции по испытанию в зависимости от состояния эксперимента.
      1. Запустите исполняемый файл сценария стимула для испытаний эксперимента . Введите номер участника и код, выбранный для конкретных условий. Начните пробную версию.
  2. Состояние управления
    1. Убедитесь, что смартфон находится вне поля зрения участника во время выполнения этого задания.
    2. Попросите участника просто ходить по беговой дорожке и реагировать на визуальный стимул каждый раз, когда он появляется, отвечая «влево» или «вправо»:

      «Для выполнения этой задачи вам просто придется ходить по беговой дорожке. Время от времени вы будете слышать звук. За этим звуком последует изображение ходячего персонажа. Ваша задача — поднять голову к экрану и указать вслух, по вашему мнению, движется ли персонаж вправо или влево. Вас не попросят сделать что-либо еще. Я сам запишу ваши ответы. Продиктовав свой ответ, вы просто продолжаете идти. Важно всегда давать ответ. Если вы не уверены, расскажите нам о своем лучшем предположении. Не оборачивайтесь, когда вы даете свой ответ или если вы хотите поговорить со мной, потому что вы можете быть дестабилизированы и упасть. Держите голову вперед. Начинайте, когда я подаю вам сигнал. У вас есть вопросы?»
    3. Сигнал участнику, что испытание вот-вот начнется, и начните испытание зрительного стимула.
    4. Записывайте реакцию участника каждый раз, когда он отвечает на визуальный стимул. Если участник не отвечает, оставьте поле пустым.
    5. В конце испытания попросите участника сесть и выпить немного воды.
    6. Во время этих перерывов продолжайте запускать все программное обеспечение для записи и оставляйте беговую дорожку включенной со скоростью 0,4 миль в час.
    7. После перерыва верните участника на беговую дорожку и, когда они идут, постепенно увеличивайте скорость до 0,8 миль в час.
  3. Условие отправки текстовых сообщений
    1. Пока участник ходит по беговой дорожке, вручите ему смартфон.
    2. Проинструктируйте участника писать текст так, как он это делал бы естественным образом (например, используя одну или две руки) во время ходьбы по беговой дорожке, и реагируйте на визуальный стимул каждый раз, когда он появляется, отвечая «левый» или «правый»:

      «Для этой задачи вы будете писать [имя научного сотрудника] со смартфона. На смартфоне откройте приложение сообщений. Затем выберите беседу со словами «Привет». Вам придется активно участвовать в текстовой беседе. Во время отправки текстовых сообщений вы будете время от времени слышать звук. За этим звуком последует изображение ходячего персонажа. Ваша задача — поднять здесь голову к экрану и указать, на ваш взгляд, движется ли персонаж вправо или влево. Вас не попросят сделать что-либо еще. Я сам запишу ваши ответы. После того, как вы диктуете свой ответ, вы просто продолжаете отправлять текстовые сообщения. Важно всегда давать ответ. Если вы не уверены, расскажите нам о своем лучшем предположении. Не оборачивайтесь, когда вы даете свой ответ или если вы хотите поговорить со мной, потому что вы можете быть дестабилизированы и упасть. Держите голову вперед. Начинайте, когда я подаю вам сигнал. У вас есть вопросы?»
    3. Сигнал участнику, что испытание вот-вот начнется, и начните испытание зрительного стимула.
    4. Попросите участника вести текстовый разговор во время ходьбы по беговой дорожке. Попросите их также реагировать на визуальный стимул каждый раз, когда он появляется, отвечая «слева» или «справа».
    5. Попросите помощника-исследователя следовать сценарию разговора и поддерживать разговор на протяжении всего состояния.
    6. Записывайте реакцию участника каждый раз, когда он отвечает на визуальный стимул. Если участник не отвечает, оставьте поле пустым.
    7. В конце испытания возьмите смартфон у участника и попросите участника сесть и выпить немного воды.
    8. Во время этих перерывов продолжайте запускать все программное обеспечение для записи и оставляйте беговую дорожку включенной со скоростью 0,4 миль в час.
    9. После перерыва верните участника на беговую дорожку и, когда они идут, постепенно увеличивайте скорость до 0,8 миль в час.

6. Окончание сбора данных

  1. По окончании экспериментальной манипуляции попросите участника выключить беговую дорожку. Попросите участника сесть и выпить немного воды.
  2. Снимите колпачок ЭЭГ и отведите участника в душ, где они могут вымыть волосы, если захотят.
  3. Дайте участнику компенсацию и поблагодарите его за участие. Убедитесь, что участник уходит со своей копией формы согласия и что он получает все свои личные вещи.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Этот протокол исследования первоначально проводился с 54 участниками, каждый из которых ответил на 88 направленных испытаний. Половина этих испытаний произошла, когда участники просто шли до презентации стимула; другая половина произошла, когда участники переписывались во время ходьбы перед презентацией стимула.

Поведенческие результаты
Производительность на направлении точечного ходунка представляет собой затраты на переключение задач, а более низкая производительность представляет собой более высокие затраты на переключение задач. Ответы участников были проанализированы с двумя переменными ответа: 1) Правильная идентификация; и 2) время отклика. Два экспериментальных условия представляли две группы: 1) Текстовые сообщения во время ходьбы; и 2) просто ходить, прежде чем реагировать на раздражитель. Время отклика было рассчитано в конце эксперимента. Видеозаписи эксперимента были преобразованы в аудиофайлы, а затем проанализированы с помощью звукового программного обеспечения, которое отмечало пики в длинах волн звука. Как только звук сигнала и звук вербальной реакции участника были отмечены, было определено время между ними. Правильное время отклика было проанализировано путем экспорта правильного направления участника для 88 испытаний из экспериментального презентационного программного обеспечения и добавления его в файл базы данных, содержащий ответы участников. В используемой программе (Excel) формула для проверки точности (=IF(A1=B1,1,0)) использовалась для определения того, совпадает ли информация, содержащаяся в первом столбце данных (т.е. ответе участников), со вторым столбцом.

Поскольку каждый участник должен был неоднократно определять ориентацию стимула, t-тест не мог быть использован для анализа различий в показателях эффективности в разных условиях. Вместо этого для учета внутрисубъектной корреляции между испытаниями использовалась обобщенная модель линейной регрессии. Этот анализ проводился с помощью Proc Glimmix с программным обеспечением SAS 9.4. Групповая переменная была объяснительной переменной для переменных ответа, и случайный гауссов перехват был добавлен для каждого субъекта. Точность переменных ответа (правильный или неправильный ответ) была двоичной, и поэтому функция logit link была подходящей для этой регрессионной модели.

Мы обнаружили, что участники с большей вероятностью определяли правильное направление для стимула точечного ходунка, когда они не отправляли текстовые сообщения до появления стимула (отношение шансов = 0,77; T = −3,12; p = 0,001; 95% доверительный интервал (.657;. 908)). Существенной разницы во времени реакции обнаружено не было (β = −0,005; T = −.26; p = 0,799; 95% доверительный интервал (-.047;. 036)) (см. рисунок 3).

Чтобы объединить точность со временем отклика, использовался показатель обратной эффективности (IES)24 . Вероятность точности в испытаниях направления была смоделирована с использованием логистической регрессии со временем отклика в качестве управляющей переменной. Опять же, индивидуальный случайный перехват был добавлен для каждого субъекта, чтобы учесть потенциальные внутрисубъектные корреляции между испытаниями. Результаты этой регрессии со смешанным эффектом показали значительный эффект экспериментального состояния, где оценочная вероятность точной реакции на стимул была на 18,9% меньше в состоянии, когда участники отправляли текстовые сообщения во время ходьбы, по сравнению с тем, когда они просто ходили до появления стимула (отношение шансов = 0,811; T = −2,46; p = 0,014; 95% доверительный интервал 0,686–0,959; см. рисунок 3). Это показало, что независимо от времени отклика, точность направления стимула была последовательно ниже, когда участники отправляли текстовые сообщения во время ходьбы.

Нейрофизиологические данные
Записи ЭЭГ использовались для определения нейрофизиологической активности, связанной с переключением задач, путем наблюдения альфа-колебаний и когнитивного взаимодействия. Использование ЭЭГ во время движения привело к большему количеству артефактов. Для обеспечения качества данных был предпринят ряд шагов. Во-первых, для записи во время ходьбы была использована новая технология активных электродов со схемой вычитания шума (т.е. предварительно усиленные электроды). Во-вторых, данные ЭЭГ были отфильтрованы в автономном режиме с помощью фильтра IIR нижних частот при 20 Гц, чтобы изолировать альфа-волны, и фильтр IIR высоких частот при 1 Гц, который использовался для снижения шума. В-третьих, был применен независимый компонентный анализ (ICA) для того, чтобы ослабить артефакты, вызванные морганием глаз и глазными саккадами в данных ЭЭГ25. В-четвертых, автоматическое отклонение артефактов использовалось для исключения эпох с разностью напряжений более 50 мкВ между двумя соседними точками выборки и разницей более 50 мкВ в интервале 75 мс.

Анализ данных выполнялся с помощью Vision Analyzer 2. Основываясь на Luck26, данные были повторно отнесены к общей средней ссылке. Кроме того, данные были сегментированы, чтобы изолировать 2 секунды после представления стимула ходунков, а также базовую линию 2 с. Для каждого представления стимула была определена базовая линия, представляющая деятельность, происходящую, когда участник исключительно ходил или отправлял текстовые сообщения во время ходьбы. Эта базовая линия была получена в течение 2-секундной точки времени, происходящей за 12 секунд до слухового сигнала появления каждого стимула. Оба сегмента были проанализированы отдельно с помощью преобразования Фаст-Фурье на эпохах 1 с для получения значений мощности в частотной области. Все эпохи усреднялись отдельно по экспериментальным условиям.

Цель этого анализа состояла в том, чтобы определить, по-разному влияют ли два подшага ингибирования постановки задач и активации набора задач на стоимость поведенческого переключения (т. Е. Показатели производительности). Для этого данные ЭЭГ анализировались на основе двух индексов: 1) альфа-колебаний; и 2) когнитивное взаимодействие. Все расчеты были выполнены с использованием сайтов Cz и Pz, потому что их данные содержали меньше шума и меньше артефактов. Изменения альфа-колебаний, обусловленные представлением стимула, анализировали с альфа-соотношениями путем сравнения базовой альфа-мощности с альфа-мощностью, происходящей при представлении стимула18,19. Используя индекс когнитивной вовлеченности, разработанный Pope et al.20, было создано соотношение комбинированной мощности в бета (14–20 Гц), деленной на суммарную мощность в альфа(8–12 Гц) и тета(4–8 Гц) компонентах. Чтобы рассчитать объединенную мощность, суммы использованных мощностей были в местах Cz и Pz.

Альфа-коэффициент и его влияние на производительность сравнивались между двумя условиями. Альфа-отношение отражает процессы торможения задач. Поскольку альфа-отношение измерялось для каждого участника, необходимо было сравнить это соотношение с агрегированной производительностью во время этого состояния (т. Е. Правильным процентом ответа в 44 испытаниях этого состояния). Для сравнения коэффициента корреляции обоих условий z-тест, предложенный Штайгером27 , использовался в качестве средства для сравнения коэффициентов корреляции, измеренных у одного и того же индивидуума. На сайте Pz было обнаружено, что корреляция между производительностью и альфа-отношением статистически различается между двумя условиями (p = 0,032; 95% доверительный интервал = 0,054–1,220) (см. Рисунок 4). Поскольку корреляции каждого состояния имели противоположные признаки, было показано, что процессы торможения по-разному влияли на производительность в двух условиях, причем более высокий альфа-коэффициент приводил к лучшей производительности во время ходьбы, в то время как в текстовом состоянии производительность сдерживалась более высоким альфа-отношением. Эти результаты показывают, что при отправке текстовых сообщений во время ходьбы количество ресурсов, необходимых для сдерживания предыдущей поставленной задачи, негативно влияет на производительность. Таким образом, степень, в которой участники привлекали ресурсы в подавлении поставленных задач, оказывала большее влияние на предстоящую производительность при отправке текстовых сообщений. Что касается участка Cz, не было обнаружено существенных различий, предполагая, что эффект был в основном расположен в теменной области кожи головы.

Коэффициент когнитивной вовлеченности и его влияние на производительность также сравнивались между двумя условиями. Что касается альфа-соотношения, то для этого анализа также использовался z-тест, предложенный Штайгером27 . Результаты показали статистически значимую разницу между двумя условиями, где выполнение задачи, выполненной непосредственно перед появлением стимула (то есть ходьба или текстовые сообщения во время ходьбы), по-разному влияло на производительность в каждом состоянии (p = 0,027; 95% доверительный интервал = -1,062 – -0,061). И здесь корреляции имели противоположные признаки. Наши результаты показывают, что, когда участники шли до переключения задачи, более высокий коэффициент когнитивной вовлеченности был связан со снижением производительности, тогда как когда участники отправляли текстовые сообщения во время ходьбы перед переключением задачи, более высокий коэффициент когнитивной вовлеченности был связан с увеличением производительности. Это показывает, что более высокая стоимость переключения задач текстовых сообщений во время ходьбы не была связана с более высокой когнитивной вовлеченностью в эту задачу.

Movie 1
Рисунок 1: На этом видео видна фигура, идущая к правой стороне объекта. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть это видео. (Щелкните правой кнопкой мыши, чтобы загрузить.)

Figure 2
Рисунок 2: Экспериментальная установка помещения. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Figure 3
Рисунок 3: Влияние текстовых сообщений на точность и время отклика. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Figure 4
Рисунок 4: Корреляция между Alpha в Fz и производительностью. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Критическим выбором при использовании протокола будет обеспечение качества нейрофизиологических данных. Существует неотъемлемая сложность использования такого инструмента, как ЭЭГ во время движения, потому что чрезмерное движение может создать много шума в данных. Поэтому важно рассмотреть до сбора данных, как данные будут подготовлены к удалению как можно большего количества артефактов без изменения фактического сигнала. Тем не менее, все еще вполне вероятно, что будут более высокие показатели исключения данных, потому что участники ходят по беговой дорожке на протяжении всего эксперимента. Некоторые данные участника будут непригодны для использования из-за артефактов, вызванных чрезмерными движениями лица, головы и тела, а также из-за возможности чрезмерного потоотделения и неисправности оборудования. Чтобы избежать смещения или влияния на результаты, исключения данных должны быть определены до поведенческого анализа. С момента проведения этого исследования наша лаборатория приобрела возможность локализации положения электрода, и мы надеемся использовать эту технологию в будущих исследованиях для лучшего анализа активности источника. Мы рекомендуем, чтобы в будущих исследованиях использовалась технология локализации электродов, чтобы позволить оценить источник соответствующих сигналов ЭЭГ.

Критическим шагом, на который следует обратить внимание в этом протоколе, является сценарий текстового разговора участника с научным сотрудником. Важно, чтобы текстовые беседы руководствовались предопределенными темами и некоторыми открытыми вопросами. Следовать такому сценарию имеет большую ценность. Во-первых, мы гарантируем, что все участники имеют одинаковые типы разговоров, поэтому мы удаляем изменчивость, которая существовала бы в естественном разговоре. Таким образом, мы гарантируем, что уровень отвлечения не меняется из-за того, что разговор чрезмерно отличается между участниками. Во-вторых, мы можем гарантировать, что разговор не приведет к сильным эмоциональным реакциям, выбирая темы с умом. Эмоционально заряженные взаимодействия могут изменить анализ ЭЭГ и уровни отвлекаемости, что, в свою очередь, усложнит интерпретацию как поведенческих, так и нейрофизиологических результатов. Все текстовые разговоры неизбежно будут варьироваться в некоторой степени, но наличие скрипта позволяет нам определенно контролировать эту изменчивость. Чтобы еще больше ограничить изменчивость в разговоре, было бы предпочтительно иметь одного конкретного научного сотрудника, ответственного за эту задачу на протяжении всего исследовательского проекта. Тем не менее, придерживаясь сценария, мы также теряем экологическую обоснованность такого разговора. Например, когда люди разговаривают со своими друзьями, эти разговоры могут быть эмоционально заряжены, и это может фактически изменить стоимость переключения задач. Тем не менее, важно учитывать, что для анализа влияния типов разговоров на стоимость переключения задач цель исследования должна быть сосредоточена на этом аспекте из-за сложности такого анализа. Следовательно, для наших целей использование скрипта было более уместным.

Также следует соблюдать осторожность при создании файла базы данных, в котором будут отмечены ответы участников. Формула, которую мы использовали в Excel для проверки точности (например, =IF(A1=B1,1,0)), зависит от формата (например, на нее будут влиять дополнительные пробелы и заглавные буквы). Поэтому рекомендуется писать R для правого или L для левого в том же формате, который используется в выходных данных, извлеченных из программного обеспечения для представления визуального эксперимента. Любая ошибка в записи файла может привести к ложным отрицательным результатам в рейтинге точности. Наконец, для такого рода исследований, где визуальная обработка играет большую роль, важно, чтобы все участники имели нормальное или скорректированное к нормальному зрение. Поскольку мы используем инструменты ЭЭГ, также важно проводить скрининг на эпилепсию и неврологические, а также психиатрические диагнозы, которые могут повлиять на сигналы мозга участников. Разумно исключить этих участников из исследования, так как различия в активности мозга могут повлиять на результаты.

Эта методология может быть модифицирована для тестирования нескольких использований смартфонов (например, чтение, социальные сети, игры, просмотр изображений и т. Д.). 28. Анкеты также могут быть добавлены между экспериментальными условиями или в конце эксперимента, чтобы получить больше информации о характеристиках и восприятии участников (см. Mourra29). Анкеты между заданиями не должны занимать много времени, чтобы избежать излишнего повышения усталости участников при следующих условиях. Этот момент весьма полезен для проверки различных конструкций, связанных с задачей, таких как восприятие времени, интерес к задаче, которую только что выполнил участник, и воспринимаемая трудность. Анкетирование в конце эксперимента может быть более трудоемким, но усталость от доработки условий необходимо учитывать. Время анкетирования должно быть сделано таким образом, чтобы ответы участников не были предвзятыми из-за их опыта во время выполнения задания и чтобы поведение участников не было предвзятым из-за вопросов, заданных ранее.

Этот метод ограничен тем, что реальная пешеходная среда имеет много стимулов, представленных одновременно, поэтому когнитивная нагрузка, необходимая в этих средах, вероятно, намного выше, чем в этом исследовании (см. Pourchon et al.7). Тем не менее, чтобы действительно иметь возможность точно определить лежащие в основе нейрофизиологические механизмы, казалось необходимым пойти на такой компромисс. В зависимости от цели конкретного исследования визуальный стимул может быть изменен для проверки различных факторов, которые могут повлиять на стоимость переключения задач при использовании смартфона во время ходьбы. В этой методологии вместо реальной человеческой фигуры использовалась фигура ходока с точечным светом, потому что этот точечный ходок менее склонен к предвзятости. Внешний вид реального человека-ходока может быть более приятным или неприятным для определенных участников, и это может повлиять на внимание, приписываемое ему. Используя группу точек, представляющих человеческую форму и человеческое движение, мы можем обойти эту потенциальную постороннюю переменную пола, одежды, образа тела человека, среди других переменных, которые могут исказить результаты. Например, участники, которые находят человека более привлекательным, могут быть более склонны сосредотачивать свое внимание на ходунках, чем в противном случае.

Эта методология может быть использована для различных применений в будущих исследованиях. Модифицируя, например, визуальный стимул, чтобы он имел различные характеристики, можно было бы изучить, как характеристики объекта в окружающей среде могут влиять на стоимость переключения задач. Также может быть интересно использовать этот метод с ручной беговой дорожкой, где действием ног участников против колоды перемещается ремень беговой дорожки. Таким образом, мы могли бы определить, как скорость колеблется во время эксперимента из-за многозадачности или из-за переключения задач. Это повысит экологическую обоснованность при добавлении новой переменной для рассмотрения в анализе (например, влияет ли остановка или ходьба медленнее или быстрее на производительность участников?). Таким образом, как с точки зрения стимулов, так и с точки зрения движения субъекта, есть много других возможностей, чем те, которые предлагаются в этом методе (т. Е. Точечный ходок и автоматическая беговая дорожка) для исследования текстовых сообщений во время ходьбы (Pourchon et al.7, Schabrun et al.30). Это повысит внутреннюю или внешнюю достоверность будущих исследований. Кроме того, необходимо отметить, что наше решение использовать данные ЭЭГ только с двух электродов имеет некоторые ограничения. Будущие исследования должны попытаться распространить анализ на области, представляющие интерес, охватывающие несколько электродов. Также можно было бы не использовать сценарий разговора и позволить разговору происходить естественным образом. В таких случаях содержание разговора может быть проанализировано с помощью контент-анализа, а влияние различных типов разговоров может быть изучено естественным образом. В целом, эта методология может быть основой, на которой могут основываться более сложные исследования, чтобы расширить знания о различных факторах, которые могут повлиять на нашу способность к многозадачности со смартфоном во время ходьбы.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Авторам нечего раскрывать.

Acknowledgments

Авторы признают финансовую поддержку Совета по исследованиям в области социальных и гуманитарных наук Канады (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

Поведение Выпуск 158 Переключение задач процессы внимания нейроэргономика анализ несчастных случаев мобильное устройство ЭЭГ

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

Измерение стоимости переключения при использовании смартфона во время ходьбы
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