Yöntemleri Online Görsel Dikkat Test
February 19th, 2015
Laboratuvar ayarlarını çoğaltmak için, görsel görevler için çevrimiçi veri toplama yöntemleri, uyaran sunumu üzerinde sıkı kontrol gerektirir. İki görsel dikkat testinde performans verilerini toplamak için bir web uygulamasının kullanımına ilişkin yöntemleri özetliyoruz.
Bu prosedürün genel amacı, çevrimiçi bir web uygulaması aracılığıyla görsel dikkat görevleri için veri toplamayı basitleştirmektir. Bu, önce katılımcıların bir web uygulamasında oturum açmasıyla gerçekleştirilir. Daha sonra, katılımcılara doğru uyaran sunumu için ekranlarını kalibre etmeleri talimatı verilir.
Daha sonra katılımcılar görev talimatlarını okur ve alıştırma denemelerini tamamlarlar. Son olarak, tüm görevleri tamamlayan katılımcılardan veri toplanır. Sonuç olarak, görsel görevler için çevrimiçi veri toplama yöntemleri, geleneksel laboratuvar tabanlı yöntemlerle tutarlı sonuçlar gösterir.
Bu tekniğin mevcut yöntemlere göre en büyük avantajı, verilerin nispeten kısa bir süre içinde daha büyük, daha çeşitli bir popülasyondan toplanabilmesidir. Bu prosedürü göstermek, laboratuvarda bir teknisyen olan Olga P equal olacaktır. Başlamak için, katılımcının rahat bir yükseklikte internet özellikli bir bilgisayarla dikkat dağıtıcı unsurlardan arındırılmış sessiz bir odada oturmasını sağlayın.
Katılımcıya burada gösterilen web uygulamasına gitmesini söyleyin. HTML beş uyumlu bir tarayıcı kullanarak, katılımcının toplanan ve bir my SQL veritabanında depolanan verilerle ilişkilendirilecek benzersiz bir kimlik girmesini sağlayın. Giriş yapmadan önce, sayfada bağlantısı verilen bir onay formu aracılığıyla katılımcıdan onay alın.
Ekranı kalibre etmek için, katılımcıdan etiketli metin kutusuna ekranın diyagonal boyutunu inç cinsinden girmesini isteyin. Katılımcı bu bilgileri bilmiyorsa, kalibrasyon nesnesi olarak bir CD veya kredi kartı bulmasını sağlayın. Biri seçildiğinde, katılımcıdan nesneyi ekrana yerleştirmesini ve ekranda görüntülenen nesnenin temsili bir görüntüsüyle hizalamasını isteyin.
Katılımcıdan, ekran görüntüsünün boyutunu, fiziksel CD'nin veya kredi kartının ölçümlerine ve temsili görüntünün piksel boyutuna bağlı olarak fiziksel nesnenin boyutuyla eşleşecek şekilde ayarlamasını isteyin. Ekranın diyagonal boyutunu inç cinsinden belirleyin. Katılımcının bu değeri bir iletişim kutusu aracılığıyla onaylamasını sağlayın.
Ardından, ekranda görüntülenen siyahtan beyaza gradyandaki 12 bandın tümü net bir şekilde ayırt edilebilir hale gelene kadar katılımcıdan ekran parlaklığı ayarlarını yapmasını isteyin. Katılımcıdan monitörden bir kol boyu uzakta rahat bir pozisyonda oturmasını isteyin ve ardından tarayıcı penceresini tam ekran moduna ayarlayın. Görevler tarafından kullanılan görsel alanı en üst düzeye çıkarmak ve tarayıcı araç çubuğu ve masaüstü görev çubukları gibi görsel dikkat dağıtıcı unsurları kaldırmak için tarayıcı penceresinin tam ekran modunda olması gerekir.
Bu URL'de bulunan kendi kendine yönlendirilen çoklu nesne izleme veya MOT öğreticisini kullanarak, katılımcıdan denemelerin nasıl çalışacağını gösteren adım adım talimatları okumasını isteyin. Katılımcı talimatları okumayı bitirdiğinde, katılımcıdan alıştırma denemelerinden geçmesini isteyin, uygulama uyaranlarını saniyede iki derecelik bir hareket hızıyla 0,8 derecede sekiz noktadan oluşacak şekilde ayarlayın. Bu uyaran hareketini kontrol etmek için tarayıcı animasyonunu 60 hertz kare hızında optimize etmek için HTML beş istek animasyon karesi API'sini kullanın.
Ardından, katılımcıdan mavi noktaları izlemesini ve sarı noktaların dikkat dağıtıcı görevi görmesini isteyin. İki saniye sonra, mavi noktaları sarı noktalara dönüştürün ve dört saniye daha orijinal sarı noktalar arasında hareket ettirmeye devam edin. Her denemenin sonunda noktaları durdurun ve birini vurgulayın.
Vurgulanan noktanın bir iz noktası mı yoksa dikkat dağıtıcı bir nokta mı olduğuna bakılmaksızın katılımcıdan tuşa basarak yanıt vermesini isteyin. Art arda üç doğru denemeden veya en fazla altı denemeden sonra, katılımcıyı tam göreve getirin. Katılımcı için tam MOT görevini başlatmak için, saniyede beş derece hareket eden 16 nokta ile ayarlayın.
İki derece eksantriklik ile 10 derece eksantriklik arasındaki boşlukta, katılımcının toplam 45 denemeyi tamamlamasını sağlayın, Bir izlenen noktadan oluşan beş deneme ve her biri iki ila beş izlenen noktadan oluşan 10 denemenin bir karışımı. Burada bulunan öğreticiyi kullanarak, katılımcıdan, yararlı görüş alanı veya UFOV görev seti sırasında dikkat edilmesi gereken iki hedef uyaranı gösteren dört aşamalı adım adım talimatlardan geçmesini isteyin. Merkezi hedef uyaran, uzun veya kısa saçlı ekranın ortasında yanıp sönen bir derecelik bir gülen yüzdür.
Denemeler boyunca gülen yüzün saç uzunluğunu rastgele hale getirin, çevresel hedef uyaranı, dairenin etrafındaki sekiz konumdan birinde dört derece eksantriklikte yanıp sönen bir derecelik bir yıldız olarak ayarlayın. Denemeler boyunca yıldızın konumunu rastgele hale getirin. Sadece birinci aşama için.
Merkezi hedefi görüntüleyin ve ardından katılımcıdan, yalnızca ikinci aşama için hangi saç uzunluğunun görüntülendiği bir tuşa basarak yanıt vermesini isteyin. Çevresel hedefi görüntüleyin ve ardından katılımcıdan, yıldızın nerede göründüğünü belirtmek için sekiz olası hedef konumu temsil eden sekiz radyo hattından birine tıklamasını isteyin. Üçüncü aşama için, hem merkezi hem de çevresel hedef uyaranları gösterin ve ardından katılımcıdan hem gülen yüzün türüne hem de yıldızın konumuna yanıt vermesini isteyin.
Dördüncü aşama için, periferik şıklara ek olarak her iki hedef uyaranı da görüntüleyin ve ardından katılımcıdan her iki hedef uyarana da yanıt vermesini isteyin. Çeldiriciler ekranı için, iki derece eksantriklikte sekiz kareye ek olarak, dört derece eksantriklikte kalan yedi konumda bir derecelik kareler sunuldu. Katılımcının yanıtından sonra, her hedef yanıt için katılımcı geri bildirimini gösterin Her denemeden sonra, art arda üç doğru deneme yaptıktan sonra, katılımcıyı bir sonraki uygulama aşamasına taşıyın.
Dördüncü aşamadan sonra, katılımcıdan tam UFOV görevine başlamasını isteyin. Uygulama oturumunda olduğu gibi aynı merkezi uyaranı sunun. Çevresel hedefi, daha önce bahsedilen sekiz konumdan birinde yedi derece eksantriklikte görüntüleyin.
24 çeldirici kare ayrıca üç derece eksantriklik, beş derece eksantriklik ve kalan yedi derece merkezlilik konumlarında görüntülenir. Uyaranların sunum süresini belirlemek, art arda üç doğru denemeden sonra uyaranların süresini azaltmak ve her hata denemesinden ve görevden sonra artırmak için üç aşağı bir yukarı merdiven prosedürü kullanın. Üç koşuldan biri karşılandığında, merdiven prosedürü sekiz tersine çevirmeye ulaşır.
Katılımcı, 99 karelik tavan süresinde veya bir karelik taban süresinde art arda 10 denemeyi tamamlar veya katılımcı maksimum 72 denemeye ulaşır. MOT analizi için 1.744 çevrimiçi katılımcıdan elde edilen veriler kullanıldı. MOT performansı, her set için ortalama doğruluk hesaplanarak ölçüldü.
Boyut doğruluğu, birinci set boyutu için 0,4 ila 1,0 arasında, beş set boyutu için 0,1 ila 1,0 arasında değişir ve ortalama doğruluk, birinci set boyutu için 0,99 ila beş set boyutu için 0,71 arasında değişir. Medyan doğruluk puanları, set boyutu bir ve beş için sırasıyla 1.0 ile 0.70 arasında değişmektedir. Ayarlanan boyut arttıkça doğruluk azaldı ve bu da UFOV görevi için tipik bir MOT etkisi gösterdi.
1.747 çevrimiçi katılımcıdan elde edilen veriler analiz edildi. Performans, katılımcıların çevresel hedefi yaklaşık %79 doğrulukla tespit edebilecekleri minimum sunum süresini yansıtan bir algılama eşiği elde etmek için son beş denemedeki sunum süresinin ortalaması alınarak hesaplandı. Ortalama UFOV eşiği 64.7 milisaniye idi ve puanlar 17 milisaniye ile 315 milisaniye arasında değişiyor ve medyan eşik 45 milisaniyeydi.
Eşik dağılımı 1.92 çarpıklık ve 3.93 basıklık ile pozitif çarpıktı. Sonuçlar önceki çalışmalarla tutarlıydı. Bu videoyu izledikten sonra, bu prosedürü izleyerek web uygulamaları olarak çoklu nesne izleme ve kullanışlı görüş alanı deneylerinin nasıl geliştirileceğini iyi anlamış olmalısınız.
Kesin görsel uyaran sunumuna sahip diğer yöntemler de çevrimiçi bir ortam için uyarlanabilir. Veriler daha sonra daha genel olarak temsili bir popülasyondan veya laboratuvara getirilmesi zor olan belirli bir birey alt türünden toplanabilir. İzlediğiniz için teşekkürler.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Genel Bakış
Bu makale, görsel dikkat görevlerinde web uygulaması kullanarak çevrimiçi veri toplama yöntemlerini ana hatlarıyla belirtmektedir. Doğru uyaran sunumu için ekran kalibrasyonu ve görev talimatlarının önemini vurgulamaktadır.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Bilim Alanı
- Sinirbilim
- Davranış Bilimleri
- Veri Toplama Yöntemleri
Arka Plan
- Görsel görevler için geleneksel laboratuvar tabanlı yöntemler kontrollü ortamlar gerektirir.
- Çevrimiçi yöntemler veri toplamayı basitleştirebilir.
- Çevrimiçi ve laboratuvar tabanlı sonuçlar arasında tutarlılık kritiktir.
- Doğru uyaran sunumu için ekran kalibrasyonu esastır.
Çalışmanın Amacı
- Görsel dikkat görevleri için veri toplamayı basitleştirmek.
- Çevrimiçi veri toplama yöntemlerinin etkinliğini değerlendirmek.
- Güvenilir performans verilerinin toplanmasını sağlamak.
Kullanılan Yöntemler
- Katılımcılar bir web uygulamasına giriş yapar.
- Doğru uyaran görüntüleme için ekran kalibrasyonu yapılır.
- Katılımcılar görev talimatlarını okur ve alıştırma denemelerini tamamlar.
- Tam görevlerin tamamlanması sırasında veri toplanır.
Ana Sonuçlar
- Çevrimiçi veri toplama yöntemleri tutarlı sonuçlar verir.
- Katılımcılar kalibrasyondan sonra görevleri başarıyla tamamlar.
- Performans verileri geleneksel laboratuvar yöntemleriyle uyumludur.
- Web uygulamaları görsel dikkat araştırmalarını etkili bir şekilde kolaylaştırabilir.
Sonuçlar
- Çevrimiçi yöntemler, geleneksel veri toplama yöntemlerine uygun alternatiflerdir.
- Doğru kalibrasyon ve talimatlar veri kalitesini artırır.
- Gelecek araştırmalar bu basitleştirilmiş yaklaşımlardan faydalanabilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Executive Industry Relevance
Online behavioral testing enables scalable, representative data collection for visual attention assays, addressing a key bottleneck in target validation and phenotypic screening. By ensuring stimulus timing and size fidelity through web-based calibration, the method supports mechanistic de-risking of neural pathways involved in attention and perception. This approach expands access to diverse participant pools, improving predictive confidence in early discovery while reducing reliance on constrained laboratory recruitment.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses related to visual processing and attentional networks in human participants.
- Operational Value: Supports biological de-risking by quantifying target engagement through standardized visual attention performance metrics.
- Predictive Value: Provides quantitative, reproducible readouts that aid in portfolio triage of CNS-targeted compounds affecting sensory or cognitive function.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Delivers calibrated, stimulus-controlled visual attention tasks suitable for high-throughput online screening of compound effects on perception.
- Quantitative Output: Generates measurable endpoints such as multiple object tracking accuracy and useful field of view thresholds for dose-response modeling.
- Scalability: Enables deployment across large, diverse cohorts, improving statistical power and reducing variability in behavioral phenotyping.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Bridges in vitro or rodent models to human-relevant visual attention phenotypes, supporting cross-species validation.
- Mechanistic De-risking: Isolates specific cognitive functions (e.g., tracking, peripheral detection) to clarify drug effects on neural circuits.
- Risk-Adjusted Advancement: Supports go/no-go decisions by detecting subtle attentional impairments early in the discovery pipeline.
Pipeline & Workflow Integration
The method fits within the discovery continuum from target validation through lead identification, particularly for compounds modulating attention, arousal, or sensory processing.
- Discovery Biology: Facilitates hypothesis testing of neural targets involved in visual attention by providing quantifiable behavioral phenotypes in human subjects.
- Screening: Delivers reproducible, web-administered assays with controlled stimulus timing and size, enabling reliable compound screening.
- Analytics: Produces continuous, threshold-based measurements (e.g., UFOV detection time, MOT accuracy) that support statistical comparison across conditions.
- Translational Research: Aligns with preclinical models of attention by capturing homologous human visual attention behaviors.
- Enterprise Reuse: Establishes a scalable, standardized platform for repeated use across multiple projects and therapeutic areas.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence by reducing mechanistic ambiguity in cognitive drug effects through direct human behavioral measurement.
- Operational Value: Ensures standardization and reproducibility via screen calibration protocols and stimulus timing controls.
- Strategic Value: Improves capital efficiency by enabling large-scale data collection without laboratory constraints, accelerating early decision-making.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization by identifying attentional liabilities or benefits early, reducing late-stage attrition in CNS programs.
Implementation Considerations
- Requires expertise in behavioral neuroscience and web-based stimulus delivery to ensure proper task design and execution.
- Depends on HTML5-compatible browsers and JavaScript APIs (e.g., requestAnimationFrame) for precise stimulus timing and animation control.
- Necessitates cross-team standardization of calibration procedures (screen size, brightness, viewing distance) to maintain data validity across sites.
- Must account for variability in home environments (lighting, distractions, screen quality) through participant screening and instructional compliance.
- Limited to tasks where stimulus size and timing can be reliably controlled via web technologies; not suitable for sub-millisecond precision requirements.
