The authors have nothing to disclose.

프로토콜은 위스콘신 - 매디슨 대학에서이 연구는 임상 시험 심사위원회의 승인을 받았다. 프로그래머 설명한 웹 애플리케이션의 자동화 된 프로세스를 복제하는 다음 단계는 참조 기록되었다. 1. 로그인 참가자 <ol><li> : 인터넷을 사용할 수있는 컴퓨터를 사용하고 HTML5 호환 브라우저를 사용하여 웹 응용 프로그램을 탐색하기 위해 참가자를 지시 <a href="http://brainandlearning.org/jove" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove을</a> . 참가자가 편안한 높이로 컴퓨터, 산만 무료 조용한 방에 앉아있다. 참고 : 전체 실험이 온라인으로 호스팅하기 때문에, 작업도 연구 조교의 존재 없이도 원격으로 수행 할 수 있습니다. 참가자에 대한 모든 지침은 웹 응용 프로그램에 포함되어 있습니다. </li><li> 참가자 입력에게 MySQL의 databas에서 수집 된 데이터와 연관 저장됩니다 고유 ID를 가지고전자. 온라인 작업 동일한 세션 내에 완료되지 않는 경우,이 참가자 ID를 재사용하게한다. 로그인하기 전에 페이지에 링크 된 동의서를 통해 참가자의 동의를 구하십시오. 참고 : 참가자의 진행이 필요한 경우 별도의 시간에이 작업의 완료를 허용하기 위해 각 작업 후 저장됩니다. 항상 1이 중단 된 부분을 시작하기 위해 동일한 ID를 사용하는 참가자 지시합니다. </li></ol> 2. 화면 보정 참고 : 웹 응용 프로그램에서 교정 페이지에 나와있는 세 가지 단계를 통해 참가자를 안내 <a href="http://brainandlearning.org/jove/Calibration" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove/Calibration</a> . <ol><li> 레이블 텍스트 상자 인치 입력 화면의 대각선 크기를 참가자에게 문의하십시오. <ol><li> 참가자가이 정보를 알지 못하는 경우에는, (참가자 교정 오브젝트로서 CD 또는 신용 카드를 찾 <str옹&gt; 그림 1). 하나가 선택되면, 화면에 대하여 물체를 배치하고 화면에 표시된 오브젝트의 대표 화상에 정렬하도록 프롬프트 참가자. </li><li> 대상물의 크기에 맞게 화면 이미지의 크기를 조정 참가자 프롬프트. 물리적 CD (직경 4.7 &quot;) 또는 신용 카드 (폭 3.2&quot;대표 화상의 화소 크기에 더하여)의 측정에 기초하여, 화면 인치 픽셀의 비율을 결정한다. </li><li> 다음, 픽셀의 스크린 대각선 크기를 계산하도록 JavaScript의 screen.width 및 screen.height 특성 통해 모니터의 픽셀 해상도를 검색. 이 값과 이전 추정 화소 간 비율을 알면 인치 인치 대각선 크기를 변환한다 (단계 2.1.2 참조). 참가자가 대화 상자를 통해이 값을 확인하게한다. </li></ol></li><li> 화면 Brigh 일을 조정하기 위해 참가자를 프롬프트화면에 표시된 흑색 대 백색 경사의 대역까지 모든 12은 GNU General Public License 설정 명확히 구별된다. 밝기 설정 컨트롤은 컴퓨터에 따라 다릅니다. </li><li> 편안한 자세로 모니터에서 떨어진 팔의 길이를 앉아서 다음 전체 화면 모드로 브라우저 창을 설정하는 참가자에게 물어보십시오. 브라우저 창은 작업에 사용되는 시각적 공간을 최대화하고, 같은 브라우저 툴바 및 데스크톱 작업 표시 줄과 같은 시각적 산만을 제거하기 위해 전체 화면 모드에 있어야합니다. </li><li> 참가자의 스크린 해상도와 모니터의 대각선 크기를 알아야 자동 50cm 시거리에 기초하여 픽셀 /도 변환 값을 계산하는 웹 애플리케이션을 사용한다. 이 값을 이용하여, 상기 태스크의 자극의 크기를 리사이즈. 이 기반으로 아래에보고 된 모든 시각적 각도 치수는 모니터에서 평균 거리 값을 가정한다. </li><li> 캘리브레이션이 완료되면, 두 describ 작업을 완료하기 위해 요구 참가자아래 에드. 작업의 순서를 무작위로 선택하거나 웹 애플리케이션을 통해 순서를 할당한다. </li></ol> 3. 다중 객체 추적 작업 (MOT) - 그림 2 <ol><li> 소개 및에서 볼 셀프 가이드 튜토리얼을 통해 MOT 자극과 참가자를했습니다 : <a href="http://brainandlearning.org/jove/MOT/practice.php" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove/MOT/practice.php</a> . 시험 작동 방식을 보여 단계별 지침을 읽어 참가자를 요청합니다. 참가자가 지침을 읽고 완료되면, 연습 시험을 통과 할 수있는 참가자하라는 메시지를 표시합니다. <ol><li> 설치 연습 자극 2 ° / sec의 이동 속도 0.8 °에서 8 점으로 구성합니다. 이 자극 동작을 제어하기 위해 60 Hz의 프레임 레이트로 브라우저 애니메이션을 최적화 HTML5 requestAnimationFrame API를 사용한다. </li><li> 도트 2 ° 편심과 CIRC의 원의 범위 내에서 이동 확인르 가려 지시없이, 참가자의 화면의 높이보다 크지. </li><li> 각 프레임에 도트가 0.2 °의 최대 각도로 방향을 변경하는 60 %의 확률로 임의의 궤도에 이동하는 점을 설정합니다. 도트가 다른 점이나 내부 또는 외부 반경 한계와 충돌하는 경우, 반대 방향으로 도트를 이동. </li><li> 노란색 점 방해 자극의 역할과, (연습 시험 당 1 ~ 2 점을 변화) 파란색 점을 추적하기 위해 참가자하라는 메시지를 표시합니다. </li><li> 2 초 후, 노란색 점으로 파란색 점을 변경하고 다른 4 초 동안 원래 노란색 점 사이를 이동하는 것을 계속한다. 각 시험의 끝에, 도트를 중지하고 하나를 강조. </li><li> 강조 표시된 점은 추적 된 점이나 방해 자극 점인지 키를 눌러를 통해 응답하는 참가자하라는 메시지를 표시합니다. 다음, 다음 재판에 계속 스페이스 바를 눌러 참가자하라는 메시지를 표시합니다. </li><li> 연속 3 정확한 시험, 또는 6의 최대 시험 후, MO전체 작업 상에 참가자를했습니다. </li></ol></li><li> 참가자의 전체 MOT 작업을 시작합니다. : 태스크의 예에서 발견 될 수 <a href="http://brainandlearning.org/jove/MOT" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove/MOT</a> . <ol><li> 설정 2 ° 편심 10 ° 편심 사이의 공간 내에서 5 ℃가 / sec로 이동 16 점으로 전체 작업. 참가자의 화면이 10 °의 편심 원 맞지 않으면 화면 대신에 포함 할 수있는 최대 크기를 사용한다. </li><li> - 5 추적 점 1 추적 점 각 2로 구성된 10 시험으로 구성된 5 시련의 혼합물 : 참가자가 45 시험의 총을 완료해야합니다. 연습 시험에 다른 모든 매개 변수를 (- 3.1.6 단계 3.1.3 참조) 일치시킵니다. </li><li> 도트가 강조되면 참가자의 응답 및 응답 시간을 기록한다. </li><li> 매 15 시험의 경우, 참가자에게 휴식을 제안한다. 이러한 구분에서, 참가자를 표시7; 화면의 블록 내에서의 성능 (정확한 시험 퍼센트). </li></ol></li></ol> 4. 또 다른 (선택적 단계)에 하나의 작업에서 이동 <ol><li> 참가자가 두 작업 사이의 휴식을 취할 수 있도록합니다. 작업이 동일한 로그인 세션 동안 완료되지 않은 경우, 1 단계와 2 단계를 반복합니다. </li></ol> 보기 작업 (UFOV) 5. 유용한 필드 - 그림 3 <ol><li> 소개 및에서 볼 셀프 가이드 튜토리얼을 통해 UFOV 자극과 참가자를했습니다 : <a href="http://brainandlearning.org/jove/UFOV/practice.php" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove/UFOV/practice.php</a> . 작업 과정에 참석해야하는 두 가지 목표 자극을 보여 단계별 지침의 4 단계를 통해 이동하는 참가자에게 물어보십시오. <ol><li> 하나 길거나 짧은 머리를 가진 화면의 중앙에 깜박 1 ° 웃는 등 중앙 대상 자극을 설정합니다. 무작위시험에서 웃는 머리 길이. </li><li> 원 약 8 위치 (0 °, 45 °, 90 °, 135 °, 180 °, 225 °, 270 °, 315 °) 중 하나에 편심 ° 4에서 깜박 1 ° 스타로 주변 목표 자극을 설정 . 시험에서 별의 위치를​​ 랜덤 화. </li><li> 제어 프리젠 테이션 시간에 사용되는 프레임 수를 통해 기간을 자극. HTML5 requestAnimationFrame API를 사용하여 프레임 당 약 17 밀리 초에서 프레임 새로 고침을 최적화합니다. </li><li> 예상 프리젠 테이션 시간이 달성 된 경우 확인하려면 참가자의 시스템 클럭에 따라 자극 지속 시간의 시작 시간과 종료 시간을 얻기 위해 자바 스크립트의 다음 getTime () 메서드를 사용합니다. 이 두 값에서 측정 된 프리젠 테이션 타임을 계산하고 데이터 분석에 대해이 값을 사용한다. </li><li> 각각의 연습 시험의 경우, 약 200 밀리 초 (약 12 프레임)의 자극을 표시하기 전에 500 밀리 초를 기다립니다. </li><li> 자극 사전에 따라320 밀리 초 (약 19 프레임)에 대한 랜덤하게 생성 된 계조 도트 어레이로 이루어지는 노이즈 마스크 테이션. </li><li> 1 단계의 경우, 단지 중앙 목표를 표시하고 머리 길이가 표시된 키 누름을 통해 응답하는 참가자하라는 메시지를 표시합니다. </li><li> 2 단계의 경우, 단지 주변 대상을 표시하고 별이 나타난 위치를 표시하기 위해, 8 가능한 대상의 위치를​​ 나타내는 하나의 8 방사형 선을 클릭 참가자하라는 메시지를 표시합니다. </li><li> 스테이지 (3)의 경우 두 중추 및 말초 타겟 자극을 표시하고 스마일의 종류 및 위치 별 모두에 대한 응답을 제공하라는 메시지 참가자. 참고 : 참가자가 자유롭게이 두 응답의 순서를 선택할 수 있습니다. </li><li> 스테이지 (4)의 경우, 주변 방해 자극에 더하여 두 타겟 자극을 표시 한 후 모두 목표 자극에 반응하는 참가자 프롬프트. 방해 자극 들어, 디스플레이 1 ° 사각형은 4 ° 편심에 나머지 7 곳에서 발표, 전2 ° 편심에 8 개의 사각형 n에 추가. </li><li> 참가자의 응답 후, 각 시험 후 각 대상 응답 참가자 피드백 (정답이나 오답에 대한 적십자 녹색 확인 표시)를 보여줍니다. </li><li> 3 연속 올바른 재판을받은 후 다음 연습 무대에 참가자를 이동합니다. 4 단계 후, 전체 작업에 참가자를 이동합니다. </li></ol></li><li> 전체 UFOV 작업을 시작하기 위해 참가자를하라는 메시지를 표시합니다. : 태스크의 예에서 발견 될 수 <a href="http://brainandlearning.org/jove/UFOV" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove/UFOV</a> . <ol><li> 연습 세션에서와 같은 중앙 자극을 제시한다 (단계 5.1.1 참조). 앞서 언급 한 8 위치 중 하나에서 7 ° 편심에 주변 대상을 표시합니다 (단계 5.1.2 참조). 24 방해 자극 사각형은 3 ° 편심, 5 ° 편심, 나머지 7 °에 표시됩니다편심 위치. </li><li> 자극의 프리젠 테이션 시간을 결정하기 위해 3 다운, 하나 업 계단 절차를 사용하여 연속 된 3 정확한 시험 후의 자극의 지속 기간을 감소시키고 각 오류 재판 후에 증가한다. </li><li> 계단 제 3 역전 전에 2 프레임 (약 매 33 밀리 초)의 스텝 크기를 사용한다. 3 역전 후, 1 프레임의 스텝 크기를 사용한다. 1 프레임과 시험 당 99 프레임 사이의 자극 발병하기 전에 지연을 변경, 320 밀리 초 (약 19 프레임)에서의 잡음 마스크 지속 시간을 유지. 참고 : 역전 기간이 변경되는 점입니다 중 감소로 증가 또는 감소에서 증가. </li><li> 세 가지 조건 중 하나가 충족 될 때 작업을 종료 : 계단 절차 8 역전 도달; 참가자는 천장 기간 (99 프레임) 또는 바닥 기간 (1 프레임) 중 하나에서 10 연속 시험을 완료; 또는 참가자 72 시험의 최대에 도달한다. </li><li> 참가자의 R을 기록중앙 자극과 주변 자극 모두 저 응답 및 응답 시간. </li></ol></li></ol>

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This work was supported by the Swiss National Foundation (100014_140676), the National Science Foundation (1227168), and the National Eye Institute of the National Institutes of Health (P30EY001319).

온라인 데이터 수집은 표준 실험실 기반 데이터 수집에 비해 많은 장점을 갖는다. 이러한 분야에 사용되는 전형적인 대학 학부 풀보다 훨씬 더 대표적인 개체군을 샘플링 전위하고 실험실에서 작은 차수가 크고 샘플 크기를 획득하기 위해 걸리는 시간보다 적은 시간에 훨씬 큰 샘플 크기를 획득 할 수있는 능력을 포함 1-6 (예를 들어, 현재의 종이에 1,700+ 참가자로부터 수집 데이터 ...

지난 5 년 동안 온라인 행동 데이터 수집 방법의 사용에 대한 관심이 급증되고있다. 심리학의 영역에서 출판물의 대부분은 잠재적으로 비 대표 대상 인구를 활용하고 있지만 1 (즉, 주로 대학 학부생) 종종 합리적으로 작은 샘플 크기뿐만 아니라 (즉, 일반적으로 주제의 수십의 범위), 온라인 방법 훨씬 더 다양하고 더 큰 샘플의 약속을 제공합니다. 예를 들어, 아마존의 기계 터크 서비스가 최근 많은 연구의 대상이되어왔다 모두 &quot;작업자&quot;모집단의 특성 및 행동 연구 2-6이 인구의 용도를 설명. 그러나, 이러한 방법에 관한 하나의 중요한 관심사는 중요한 자극 변수 제어의 상대적 부족이다. 예를 들어, 대부분의 정신 물리학 시각 태스크에서, 자극의 관점에서 설명된다시각. 시야각의 계산 시거리, 스크린 크기, 스크린 해상도의 정확한 측정을 요구한다. 이러한 매개 변수는 실험 환경에서 측정 할 사소한 및 제어 아르 (알려진 모니터가 있고 턱 나머지 모니터에서 알려진 거리를 배치하는 동안 참가자들이 자극을 볼 수) 동안, 같은 온라인 데이터 수집 사실이 아니다. 온라인 환경에서, 참가자뿐만 아니라 필연적 다른 소프트웨어 설정과 크기가 다른 모니터의 다양한 사용, 그들은 또한 그들의 모니터 크기를 결정하거나 필요한 지식을 가질 수 있도록 할 눈금자 / 줄자에 쉽게 액세스 할 수 없을 수도 자신의 소프트웨어와 하드웨어 설정 (예를 들어, 새로 고침 속도, 해상도)를 확인합니다. 보기 (UFOV)의 유용한 필드 패러다임 7 (MOT) 작업을 추적 여러 개체 - 여기에서 우리는 시각적주의의 두 잘 알려진 테스트 데이터를 수집하는 방법의 집합을 설명 <sup&gt; 8 - 온라인 측정에 내재 변동성의 근원 최대한 피하면서. 이러한 작업은 인터넷 연결 및 HTML5 호환 브라우저 참가자 실행할 수 있습니다. 자신의 화면 사이즈를 모르는 참가자 표준 크기의 일반적으로 이용 가능한 상품을 이용하는 측정 처리 걸었다 (즉, 신용 카드 / CD는 -도 1 참조). 이 두 작업에 대한 데이터는 대규모 온라인 오픈 코스에 1,700 참가자들로부터 수집되었다. 이 온라인 샘플의 평균 성능은 동일한 작업 (9, 10)의 엄격하게 제어 실험실 기반의 측정에서 얻은 결과와 매우 일치했다. 우리의 결과는도보기 조건을 통해 특정 제어를 필요로하는 작업에서, 온라인 데이터 수집 방법의 효능을 입증 문학의 성장 몸 따라서 일치한다.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="573">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Name of Reagent/ Equipment</td>
			<td style="width:71px;">Company</td>
			<td style="width:119px;">Catalog Number</td>
			<td style="width:167px;">Comments/Description</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Computer/tablet</td>
			<td style="width:71px;">N/A</td>
			<td style="width:119px;">N/A</td>
			<td>It must have an internet connection and an HTML5 compatible browser</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">CD or credit card</td>
			<td style="width:71px;">N/A</td>
			<td style="width:119px;">N/A</td>
			<td>May not be needed if participant already knows the monitor size</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

methods to test visual attention online

그들은 일반적으로 대학 캠퍼스에서 수집 할 수있는 것보다 훨씬 더 큰 약속 훨씬 더 대표적인 데이터 샘플을 제공하기 때문에 온라인 데이터 수집 방법은 행동 과학자들에게 특별한 매력을 가지고있다. 자극 특성 위에 엄격한 제어가 필요하다 실험에 특히 - 이러한 방법이 널리 채택 될 수 있기 전에 그러나 기술적 과제 번호 극복되어야한다. 여기에서 우리는 시각적주의의 두 테스트에서 성능 데이터를 수집하기위한 방법을 제시한다. 검사가 포함 모두로 테스트 중 간단히 이동 자극하거나 자극 번쩍 (차례로 시거리, 모니터 크기, 화면 해상도 등의 지식이 필요) 자극의 시야각 제어 및 자극의 타이밍을 (필요 특정 속도에서). 1,700 온라인 참가자의이 시험에 수집 된 데이터는 동일한 테스트 실험실 기반 버전에서 수집 된 데이터와 일치했다. 이러한 결과적절한 치료와 함께, 타이밍 / 자극의 크기에 따라 작업이 웹 기반 설정에 배치 될 수 있음을 시사한다.

특이점 제거 1779 참가자의 총 UFOV 작업을 완료했다. 이 중 32 참가자들은 지시에 따라 작업을 수행 할 수 없음을 시사 평균으로부터보다 3 표준 편차이었다 UFOV 임계 값을했다. 이와 같이, 이들 참가자 UFOV 데이터는 1747의 총 참가자 떠나는 최종 분석에서 제거 하였다. 데이터는 MOT 작업에 대한 1746 참가자를 얻었다. 두 참가자 따라서 이들 참가자 데이터를 MOT...

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Methods to Test Visual Attention Online

To replicate laboratory settings, online data collection methods for visual tasks require tight control over stimulus presentation. We outline methods for the use of a web application to collect performance data on two tests of visual attention.

방법은 온라인 비주얼주의를 테스트하려면

Online data collection methods have particular appeal to behavioral scientists because they offer the promise of much larger and much more representative ...

Research

JoVE Journal

Behavior

11.6K 조회수.  University of Rochester. To replicate laboratory settings, online data collection methods for visual tasks require tight control over stimulus presentation. We outline methods for the use of a web application to collect performance data on two tests of visual attention.