The authors have nothing to disclose.

protokol Wisconsin-Madison Üniversitesi&#39;nde kurumsal inceleme kurulu tarafından onaylandı. programcılar açıklanan web uygulaması otomatik süreci çoğaltmak için aşağıdaki adımları bir rehber olarak yazılmıştır. 1. Giriş Katılımcı <ol><li> : Internet özellikli bilgisayar kullanıyorsanız ve bir HTML5 uyumlu bir tarayıcı kullanarak web uygulamasına gitmek için katılımcı bilgilendirin <a href="http://brainandlearning.org/jove" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove</a> . Katılımcı rahat bir yükseklikte bilgisayar ile, dikkat dağıtıcı ücretsiz sessiz bir odada oturup var. NOT: Tüm deney çevrimiçi barındırılan yana, görevleri de araştırma görevlisi varlığı olmadan uzaktan gerçekleştirilebilir. Katılımcı için tüm talimatları web uygulaması yer almaktadır. </li><li> Katılımcı girişi MySQL databas toplanan verilerle ilişkili ve saklanır benzersiz bir kimlik varör. Online görevleri aynı oturum içinde tamamlanmaması halinde katılımcı, bu kimliği yeniden var. Giriş yapmadan önce, sayfada bağlantılı bir onay formu aracılığıyla katılımcıdan rızasını. NOT: Bir katılımcının ilerleme gerekirse ayrı zamanlarda 2 görevlerin tamamlanması için izin vermek için her görev sonrasında kaydedilir. Her zaman tek kaldığı yerden başlatmak için aynı kimliği kullanmak için katılımcı bilgilendirin. </li></ol> 2. Ekran Kalibrasyon NOT: Web uygulaması kalibrasyon sayfası belirtilen üç adımlarda katılımcıyı kılavuzları <a href="http://brainandlearning.org/jove/Calibration" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove/Calibration</a> . <ol><li> Etiketli metin kutusuna inç girdi ekranın diyagonal boyut katılımcısını değildir. <ol><li> Katılımcı bu bilgileri bilmiyor Ancak, (katılımcı bir kalibrasyon nesnesi olarak bir CD veya kredi kartı bulmak zorunda <strong&gt; Şekil 1). Biri seçildiğinde, ekranda karşı nesneyi yerleştirmek ve ekranda görüntülenen nesnenin temsili bir görüntü ile hizalamak için katılımcı istemi. </li><li> Fiziksel nesnenin boyutuna uyacak ekran görüntüsünün boyutunu ayarlamak için katılımcı istemi. Fiziksel bir CD (4.7 çapı &quot;) veya bir kredi kartı (3.2 genişliği&quot; temsili resmin piksel boyutuna ek olarak) ölçümlerine dayanarak, ekran inç piksel oranını belirler. </li><li> Sonra piksel ekran köşegen boyutunu hesaplamak için JavaScript en screen.width ve screen.height özellikleri aracılığıyla monitörün piksel çözünürlüğünü alın. Bu değer ve önceden tahmin piksel-inç oranını bilmek inç diyagonal boyut dönüştürmek, (adım 2.1.2). Katılımcı bir iletişim kutusu ile bu değeri onaylamak zorunda. </li></ol></li><li> Ekran brigh ayarlamak için katılımcı istemiEkranda görüntülenen siyah-beyaza degrade 12 bantları kadar uygunluklarını ayarları açıkça ayırt edilebilir. Parlaklık ayarı kontrolleri bilgisayara göre değişir. </li><li> Rahat bir konumda monitörden uzak bir kol uzunluğu oturup sonra tam ekran moduna tarayıcı penceresini ayarlamak için katılımcı isteyin. tarayıcı penceresi görevleri tarafından kullanılan görsel alanını maksimize etmek ve böyle bir tarayıcı araç çubuğu ve masaüstü taskbars gibi herhangi bir görsel dikkat dağıtıcı kaldırmak için tam ekran modunda olmalıdır. </li><li> Katılımcının ekran çözünürlüğünü ve monitörün diyagonal boyut bilerek, otomatik olarak 50 cm görüntüleme mesafeye göre piksel / derece dönüşüm değeri hesaplamak için web uygulamasını kullanabilirsiniz. Bu değeri kullanarak görevleri uyaranlara boyutlarını yeniden boyutlandırma. Bu dayanmaktadır aşağıda bildirilen tüm görsel açı ölçüleri monitörden ortalama uzaklık değerini üstlendi. </li><li> Kalibrasyon tamamlandığında, iki görev describ tamamlamak için katılımcıdanAşağıda ed. Görevlerin sırasını seçin veya rastgele web uygulaması aracılığıyla sipariş atayın. </li></ol> 3. Çoklu Nesne İzleme Görev (MOT) - Şekil 2 <ol><li> Tanıtın ve görülen bir öz-güdümlü öğretici ile MOT uyaranlara ile katılımcı oldum: <a href="http://brainandlearning.org/jove/MOT/practice.php" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove/MOT/practice.php</a> . Çalışmalar nasıl çalışacağını gösteren adım adım talimatları okumak için katılımcı isteyin. Katılımcı talimatları okuduktan tamamlandıktan sonra, uygulama denemeleri geçmesi katılımcı istemi. <ol><li> Kurulum uygulama uyaranlara 2 ° / sn hareket hızı ile 0.8 ° 8 nokta oluştuğu. Bu uyarıcı hareketini kontrol etmek için 60 Hz&#39;lik bir kare hızında tarayıcı animasyon optimize etmek HTML5 requestAnimationFrame API kullanın. </li><li> Noktalar 2 ° Eksantriklik ve circ bir çemberin sınırları içinde hareket olunle gizlenmiş talimatlar olmadan, katılımcının ekranının yüksekliği daha büyük. </li><li> Her karede bir nokta 0,2 ° maksimum açı ile yön değiştirerek% 60 şansı var rastgele yörünge içinde hareket noktaları ayarlayın. Bir nokta başka nokta veya iç veya dış radyal limitleri ile çarpıştığında ise, ters yönde hareket ettirin nokta. </li><li> Sarı noktalar distraktörler olarak hareket eden, (uygulama deneme başına 1 ila 2 nokta değişen) mavi nokta izlemek için katılımcı istemi. </li><li> 2 saniye sonra, sarı nokta mavi nokta değiştirmek ve başka bir 4 saniye için orijinal sarı nokta arasında taşımak için devam ediyor. Her denemenin sonunda, nokta durdurmak ve birini vurgulamak. </li><li> Vurgulanan nokta, bir paletli nokta veya bir çeldirici nokta olup olmadığını anahtar basın yoluyla cevap katılımcı istemi. Sonraki, bir sonraki duruşma üzerine devam etmek boşluk çubuğuna basın katılımcı istemi. </li><li> 3 ardışık doğru denemeler, ya da 6 çalışmaların maksimum sonra, moTam bir görev üzerine katılımcı ettik. </li></ol></li><li> Katılımcı için tam MOT görevi başlatın. : Görevin bir örnek bulunabilir <a href="http://brainandlearning.org/jove/MOT" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove/MOT</a> . <ol><li> Kurulum 2 ° egzantriklikle 10 ° eksantrisite arasındaki boşluk içinde 5 ° / sn hareket 16 nokta tam bir görev. Katılımcının ekran 10 ° eksantrisite bir daire sığmıyorsa, ekran yerine içerebilir maksimum boyutu kullanın. </li><li> - 5 paletli nokta 1 paletli nokta ve her 2 oluşan 10 çalışmaların oluşan 5 çalışmaların bir karışımı: katılımcı 45 çalışmaların toplam tamamlamak zorunda. Uygulama denemeleri diğer tüm parametreleri (- 3.1.6 adım 3.1.3 bakınız) eşleştirin. </li><li> Nokta vurgulanır kez katılımcının tepki ve yanıt süresini kaydedin. </li><li> Her 15 denemeler için, katılımcıya bir mola öneririz. Bu tatili anda, KATILIMCI görüntülemek7; Ekranda blok içinde performansı (doğru çalışmaların yüzde). </li></ol></li></ol> 4. Başka (İsteğe bağlı Adım) One Görev taşıma <ol><li> Katılımcı iki görev arasında bir mola için izin verin. Görevler, aynı oturumda sırasında tamamlanmış değil Ancak, tekrar 1 ve 2. adımları. </li></ol> Görünüm Görev (UFOV) 5. Faydalı Alan - Şekil 3 <ol><li> Tanıtın ve görülen bir öz-güdümlü öğretici ile UFOV uyaranlara ile katılımcı oldum: <a href="http://brainandlearning.org/jove/UFOV/practice.php" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove/UFOV/practice.php</a> . Görevi sırasında katıldı gereken iki hedef uyaranlara göstermek adım adım talimatlar 4 aşamadan geçmesi katılımcı isteyin. <ol><li> Kısa veya uzun saçlı ekranın ortasında yanıp söner 1 ° gülen gibi merkezi hedef uyaran ayarlayın. Rasgele seçmekçalışmalar boyunca smiley saç uzunluğu. </li><li> Çemberin etrafında 8 yerlerde (0 °, 45 °, 90 °, 135 °, 180 °, 225 °, 270 ° ve 315 °) birinde eksantrikliğine ° 4 yanıp söner 1 ° yıldız gibi periferik hedef uyaran ayarlayın . Çalışmalar boyunca yıldızın yerini Rastgele. </li><li> Kontrol sunum defa kullanılan kare sayısı üzerinden süresini uyaran. HTML5 requestAnimationFrame API kullanarak kare başına yaklaşık 17 msn de çerçeve yenileme Optimize. </li><li> Beklenen sunum süresi elde edildi olmadığını kontrol etmek için, katılımcının sistem saati dayalı uyaran durasyonu başlangıç ​​zamanı ve bitiş zamanı elde etmek için JavaScript en getTime () yöntemini kullanın. Bu iki değer ölçülen sunum süresini hesaplayın ve veri analizi için bu değeri kullanın. </li><li> Her uygulama deneme için, yaklaşık 200 milisaniye (yaklaşık 12 kare) için uyaranlara görüntülemeden önce 500 milisaniye bekle. </li><li> Uyarıcı ön izleyin320 msn (yaklaşık 19 kare) için rasgele oluşturulmuş bir gri tonlama nokta dizinin oluşan bir gürültü maskesi ile rin sunulması. </li><li> Evre 1 için, sadece merkezi hedef göstermek ve daha sonra saç uzunluğu görüntülenen anahtar basın yoluyla cevap katılımcı istemi. </li><li> Evre 2 için, sadece periferik hedef göstermek ve daha sonra yıldız belirdi nerede göstermek için, 8 olası hedef yerleri temsil, bir 8 radyal çizgiler tıklayın katılımcı istemi. </li><li> Evre 3 için, hem santral ve periferik hedef uyaranları görüntülemek ve daha sonra gülen türü ve yıldızın konumu hem de cevap verebilmek için katılımcı istemi. NOT: Katılımcılar özgürce bu iki yanıtların sırasını seçebilirsiniz. </li><li> Evre 4 için, periferik distraktörler ek olarak hem hedef uyaranları görüntülemek ve daha sonra hem hedef uyaranlara yanıt katılımcı istemi. Distraktörler için, ekran 1 ° kareler 4 ° eksantrisite kalan 7 noktada sunulan, i2 ° Eksantriklik 8 daha kareler n eklenmesi. </li><li> Katılımcının cevabından sonra, her denemeden sonra her hedef yanıt katılımcı geribildirim (doğru cevap veya yanlış cevap için bir kırmızı haç için yeşil bir onay işareti) gösterir. </li><li> 3 ardışık doğru denemeler aldıktan sonra bir sonraki uygulama sahneye katılımcıyı taşıyın. Evre 4 sonra, tam bir görev üzerine katılımcıyı taşıyın. </li></ol></li><li> Tam UFOV görevi başlatmak için katılımcı istemi. : Görevin bir örnek bulunabilir <a href="http://brainandlearning.org/jove/UFOV" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove/UFOV</a> . <ol><li> Antrenman aynı merkez uyaran Günümüze (adım 5.1.1 bakınız). Daha önce sözü edilen 8 konumlardan birinde 7 ° eksantrisite periferik hedef gösterilecek (adım 5.1.2 bakınız). 24 çeldirici kareler de 3 ° dışmerkezlik, 5 ° Eksantriklik ve kalan 7 ° görüntülenirdışmerkezlilik yerleri. </li><li> Uyaranların sunum zamanını belirlemek için 3 aşağı, 1-up merdiven yordamı kullanın: 3 ardışık doğru denemeden sonra uyaranlara süresini azaltmak ve her hata deneme sonrasında artar. </li><li> Merdiven ilk 3 ters önce, 2 kare (yaklaşık her 33 msn) bir adım boyutunu kullanın. 3 ters sonra, 1 çerçevenin bir adım boyutunu kullanın. 1 kare ve deneme başına 99 kare arasındaki uyaranın başlangıcından önce gecikme Vary ve 320 milisaniye (yaklaşık 19 kare) gürültü maske süresini tutmak. NOT: Geri Dönüşler süresi değiştirir hangi noktalar vardır ya azalan artan, ya da artan azalan gelen. </li><li> Üç şarttan biri karşılandığında görevi sonlandırın: merdiven prosedürü 8 iptalleri ulaşır; katılımcı tavan süresi (99 kare) veya zemin süresi (1 kare) ya az 10 ardışık denemeler tamamlar; veya katılımcı 72 çalışmaların bir maksimuma ulaşır. </li><li> Katılımcının r kaydedinmerkezi uyaran ve periferik uyaran hem esponse ve tepki süresi. </li></ol></li></ol>

<ol>
	<li>Henrich, J., Heine, S. J., Norenzayan, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+weirdest+people+in+the+world.">The weirdest people in the world.</a> The Behavioral And Brain Sciences. 33, 61-135 (2010).</li><li>Buhrmester, M., Kwang, T., Gosling, S. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Amazon's+Mechanical+Turk:+A+new+source+of+inexpensive,+yet+high-quality,+data.">Amazon's Mechanical Turk: A new source of inexpensive, yet high-quality, data.</a> Perspectives on Psychological Science. 6 (1), 3-5 (2011).</li><li>Goodman, J. K., Cryder, C. E., Cheema, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Data+collection+in+a+flat+world:+the+strengths+and+weaknesses+of+mechanical+turk+samples.">Data collection in a flat world: the strengths and weaknesses of mechanical turk samples.</a> Journal of Behavioral Decision Making. 26 (3), 213-224 (2013).</li><li>Mason, W., Suri, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Conducting+behavioral+research+on+Amazon's+Mechanical+Turk.">Conducting behavioral research on Amazon's Mechanical Turk.</a> Behavior Research Methods. 44 (1), 1-23 (2012).</li><li>Crump, M. J., McDonnell, J. V., Gureckis, T. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluating+Amazon's+Mechanical+Turk+as+a+tool+for+experimental+behavioral+research.">Evaluating Amazon's Mechanical Turk as a tool for experimental behavioral research.</a> PLoS One. 8, e57410 (1371).</li><li>Lupyan, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+difficulties+of+executing+simple+algorithms:+why+brains+make+mistakes+computers+don't.">The difficulties of executing simple algorithms: why brains make mistakes computers don't.</a> Cognition. 129, 615-636 (2013).</li><li>Ball, K., Owsley, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+useful+field+of+view+test:+a+new+technique+for+evaluating+age-related+declines+in+visual+function.">The useful field of view test: a new technique for evaluating age-related declines in visual function.</a> J Am Optom Assoc. 64 (1), 71-79 (1993).</li><li>Pylyshyn, Z. W., Storm, R. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Tracking+multiple+independent+targets:+Evidence+for+a+parallel+tracking+mechanism.">Tracking multiple independent targets: Evidence for a parallel tracking mechanism.</a> Spatial Vision. 3 (3), 179-197 (1988).</li><li>Dye, M. W. G., Bavelier, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Differential+development+of+visual+attention+skills+in+school-age+children.">Differential development of visual attention skills in school-age children.</a> Vision Research. 50 (4), 452-459 (2010).</li><li>Green, C. S., Bavelier, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Enumeration+versus+multiple+object+tracking:+The+case+of+action+video+game+players.">Enumeration versus multiple object tracking: The case of action video game players.</a> Cognition. 101 (1), 217-245 (2006).</li><li>Chengalur, S. N., Rodgers, S. H., Bernard, T. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chapter+1.+Kodak+Company.+Ergonomics+Design+Philosophy.">Chapter 1. Kodak Company. Ergonomics Design Philosophy.</a> Kodak&#8217;s Ergonomic Design for People at Work. , (2004).</li><li>Elze, T., Bex, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=P1-7:+Modern+display+technology+in+vision+science:+Assessment+of+OLED+and+LCD+monitors+for+visual+experiments.">P1-7: Modern display technology in vision science: Assessment of OLED and LCD monitors for visual experiments.</a> i-Perception. 3 (9), 621 (2012).</li><li>Elze, T., Tanner, T. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Temporal+Properties+of+Liquid+Crystal+Displays:+Implications+for+Vision+Science+Experiments.">Temporal Properties of Liquid Crystal Displays: Implications for Vision Science Experiments.</a> PLoS One. 7 (9), e44048 (2012).</li></ol>

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).

Çevrimiçi veri toplama standart laboratuar tabanlı veri toplama üzerinde bir takım avantajlara sahiptir. Bu alanda kullanılan tipik üniversite lisans havuz çok daha fazla temsil popülasyonları örnek potansiyeli, ve laboratuarda küçük büyüklükte bir düzen vardır örnek boyutları elde etmek için gereken daha az zamanda çok daha büyük örneklem boyutlarını elde etmek yeteneği dahil 1-6 (örneğin, mevcut kağıt 1,700+ katılımcılardan toplanan veri noktaları az bir hafta i...

Son beş yılda çevrimiçi davranışsal veri toplama yöntemlerinin kullanımında bir ilgi artışı olmuştur. Psikoloji alanında yayınların büyük çoğunluğu potansiyel olmayan temsili konu popülasyonlarını kullanmış olmasına rağmen 1 (yani, öncelikle üniversite lisans) ve genellikle makul küçük örnek boyutları yanı sıra (yani, tipik konularda onlarca aralığında), çevrimiçi yöntemler çok daha farklı ve daha büyük numunelerin sözünü sunuyoruz. Örneğin, Amazon&#39;un Mekanik Türk hizmeti, son çalışmalar bir dizi konu olmuştur hem &quot;işçi&quot; nüfus özellikleri ve davranışsal araştırmalar 2-6 yılında bu nüfusun kullanımını anlatan. Ancak, bu tür yöntemlere ilişkin bir önemli endişe kritik uyaran değişkenler üzerinde kontrol göreceli eksikliği. Örneğin, bir çok görsel Psikofizik görev, uyarıcı olarak tarif edilmektedirgörüş açısı. Görsel açıları hesaplama izleme mesafesi, ekran boyutu ve ekran çözünürlüğü hassas ölçümler gerektirir. Bu parametreler, bir laboratuar ortamında ölçmek için önemsiz ve kontrol vardır (bilinen bir monitör var ve bir çene dinlenme monitörden bilinen bir mesafe yerleştirilen ise katılımcıların uyaranlara görmek) iken, aynı online veri toplama doğru değildir. Bir çevrimiçi ortamda değil, sadece katılımcıların kaçınılmaz farklı yazılım ayarları ile farklı boyutlarda monitörler çok çeşitli kullanacak, onlar da onların monitör boyutunu belirlemek ya da gerekli bilgiye sahip sağlayacak cetveller / teyp önlemler kolay erişim olmayabilir kendi yazılım ve donanım ayarlarını (örneğin, yenileme hızı, çözünürlük) belirlemek için. Görünüm (UFOV) Faydalı Alan paradigması 7 ve (MOT) görev izleme çoklu nesne - Burada görsel dikkat iyi bilinen iki testler hakkında veri toplamak için yöntemler bir dizi tarif <sup&gt; 8 - çevrimiçi ölçümler doğasında olan değişkenlik kaynakları mümkün olduğu kadar kaçınılarak. Bu görevler, bir internet bağlantısı ve bir HTML5 uyumlu bir tarayıcı ile herhangi bir katılımcı tarafından çalıştırılabilir. Kendi ekran boyutu bilmiyorum katılımcılar standart boyutta yaygın olarak mevcut öğeleri kullanan bir ölçüm işlemi yürüdü (yani, kredi kartı / CD - bakınız Şekil 1). Bu iki görev ilişkin veriler bir Massive Online Açık Kursu 1.700 üzerinde katılımcı toplanmıştır. Bu online numunenin ortalama performansı aynı görevleri 9,10 sıkı kontrollü laboratuar tabanlı önlemler elde edilen sonuçlarla oldukça uyumlu idi. Bizim sonuçlar bile görüntüleme koşulları üzerinde özel kontrol gerektiren işlerde, online veri toplama yöntemlerinin etkinliğini gösteren literatür artan vücut ile böylece tutarlı.

<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

Onlar genellikle üniversite kampüslerinde alınabilir daha büyük sözünü ve çok daha temsili veri örnekleri sunuyoruz, çünkü online veri toplama yöntemleri davranış bilimciler özellikle çekiciliği vardır. Uyarıcı özellikleri üzerinde sıkı kontrol gereklidir deneylerde özellikle - bu tür yöntemler yaygın olarak kabul edilebilir Ancak, önce, teknolojik zorluklar bir dizi aşılması gerekir. Burada görsel dikkat iki test performans verilerini toplama yöntemlerini sunuyoruz. Testler dahil olarak her iki test ya kısaca hareket uyaranlar veya uyaranlara parladı (sırayla görüş mesafesi, monitör boyutu, ekran çözünürlüğü, vb bilgi gerektirir) uyaranların görsel açı üzerinde kontrol ve uyaranlara zamanlamasını (gerektirir Belirli oranlarda). 1.700 üzerinden online katılımcıların bu testler toplanan veriler aynı testlerin laboratuvar tabanlı sürümleri toplanan veriler ile uyumlu idi. Bu sonuçlar,Doğru bakım ile, zamanlama / uyarıcı boyutu bağımlı görevler, web-tabanlı ortamlarda dağıtılabilir öneririz.

Outlier Kaldırma 1,779 katılımcı toplam UFOV görev tamamladı. Bunlardan, 32 katılımcılar talimat olarak görevi gerçekleştirmek için koyamadık düşündüren, ortalamadan daha büyük 3 standart sapma vardı UFOV eşik vardı. Bu nedenle, bu katılımcılardan UFOV veriler 1747 katılımcı toplam bırakarak, son analizde çıkarıldı. Veri Muayene görev için 1746 katılımcı elde edilmiştir. İki katılımcılar dolayısıyla bu katılımcıların...

Watch this Scientific Journal Video about Methods to Test Visual Attention Online at JoVE.com

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.

Yöntemleri Online Görsel Dikkat Test

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

11.7K Görüntüleme.  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.

Video: Methods to Test Visual Attention Online

Methods to Explore the Influence of Top-down Visual Processes on Motor Behavior

Kinesthetic awareness is important to successfully navigate the environment. When we interact with our daily surroundings, some aspects of movement are deliberately planned, while others spontaneously occur below conscious awareness. The deliberate component of this dichotomy has been studied extensively in several contexts, while the spontaneous component remains largely under-explored. Moreover, how perceptual processes modulate these movement classes is still unclear. In particular, a currently debated issue is whether the visuomotor system is governed by the spatial percept produced by a visual illusion or whether it is not affected by the illusion and is governed instead by the veridical percept. Bistable percepts such as 3D depth inversion illusions (DIIs) provide an excellent context to study such interactions and balance, particularly when used in combination with reach-to-grasp movements. In this study, a methodology is developed that uses a DII to clarify the role of top-down processes on motor action, particularly exploring how reaches toward a target on a DII are affected in both deliberate and spontaneous movement domains.

It is unclear how top-down signals from the ventral visual stream affect movement. We developed a paradigm to test motor behavior towards a target on a 3D depth inversion illusion. Significant differences are reported in both deliberate, goal-directed movements and automatic actions under illusory and veridical viewing conditions.

Motor Davranış Top-down Görsel Süreçlerin Etkisi keşfedin Yöntemleri

Kinesthetic awareness is important to successfully navigate the environment. When we interact with our daily surroundings, some aspects of movement are ...

Davranış

A Dual Task Procedure Combined with Rapid Serial Visual Presentation to Test Attentional Blink for Nontargets

When viewers search for targets in a rapid serial visual presentation (RSVP) stream, if two targets are presented within about 500 msec of each other, the first target may be easy to spot but the second is likely to be missed. This phenomenon of attentional blink (AB) has been widely studied to probe the temporal capacity of attention for detecting visual targets. However, with the typical procedure of AB experiments, it is not possible to examine how the processing of non-target items in RSVP may be affected by attention. This paper describes a novel dual task procedure combined with RSVP to test effects of AB for nontargets at varied stimulus onset asynchronies (SOAs). In an exemplar experiment, a target category was first displayed, followed by a sequence of 8 nouns. If one of the nouns belonged to the target category, participants would respond &#8216;yes&#8217; at the end of the sequence, otherwise participants would respond &#8216;no&#8217;. Two 2-alternative forced choice memory tasks followed the response to determine if participants remembered the words immediately before or after the target, as well as a random word from another part of the sequence. In a second exemplar experiment, the same design was used, except that 1) the memory task was counterbalanced into two groups with SOAs of either 120 or 240 msec and 2) three memory tasks followed the sequence and tested remembrance for nontarget nouns in the sequence that could be anywhere from 3 items prior the target noun position to 3 items following the target noun position. Representative results from a previously published study demonstrate that our procedure can be used to examine divergent effects of attention that not only enhance targets but also suppress nontargets. Here we show results from a representative participant that replicated the previous finding.&#160;

This paper describes a novel dual task procedure combined with Rapid Serial Visual Presentation to look at attentional blink at varied stimulus onset asynchronies. This experimental procedure differed from others in that it tested attentional blink for nontargets.

Nontargets için Dikkat Blink test Rapid Seri Görsel Sunum ile birlikte A Çift Görev Prosedürü

When viewers search for targets in a rapid serial visual presentation (RSVP) stream, if two targets are presented within about 500 msec of each other, the ...

Measurement of Neurophysiological Signals of Ignoring and Attending Processes in Attention Control

Attention control is the ability to selectively attend to some sensory signals while ignoring others. This ability is thought to involve two processes: enhancement of sensory signals that are to be attended and the attenuation of sensory signals that are to be ignored. The overall strength of attentional modulation is often measured by comparing the amplitude of a sensory neural response to an external input when attended versus when ignored. This method is robust for detecting attentional modulation, but precludes the ability to assess the separate dynamics of attending and ignoring processes. Here, we describe methodology to measure independently the neurophysiological signals of attending and ignoring using the intermodal attention task (IMAT). This task, when combined with electroencephalography, isolates neurophysiological sensory responses in auditory and visual modalities, when either attending or ignoring, with respect to a passive control. As a result, independent dynamics of attending and of a ignoring can be assessed in either modality. Our results using this task indicate that the timing and cortical sources of attending and ignoring effects differ, as do their contributions to the attention modulation effect, pointing to unique neural trajectories and demonstrating sample utility of measuring them separately.

Attention control comprises enhancement of target signals and attenuation of distractor signals. We describe an approach to measure separately but concurrently, the neurophysiology of attending and ignoring in sustained intermodal attention, utilizing a passive control condition during which neither process is continuously engaged.

Dikkat Kontrol Süreçlerinin almamak ve Katılıyor ve nörofizyolojik Sinyalleri ölçümü

Attention control is the ability to selectively attend to some sensory signals while ignoring others. This ability is thought to involve two processes: ...

Visualizing Visual Adaptation

Many techniques have been developed to visualize how an image would appear to an individual with a different visual sensitivity: e.g., because of optical or age differences, or a color deficiency or disease. This protocol describes a technique for incorporating sensory adaptation into the simulations. The protocol is illustrated with the example of color vision, but is generally applicable to any form of visual adaptation. The protocol uses a simple model of human color vision based on standard and plausible assumptions about the retinal and cortical mechanisms encoding color and how these adjust their sensitivity to both the average color and range of color in the prevailing stimulus. The gains of the mechanisms are adapted so that their mean response under one context is equated for a different context. The simulations help reveal the theoretical limits of adaptation and generate &#34;adapted images&#34; that are optimally matched to a specific environment or observer. They also provide a common metric for exploring the effects of adaptation within different observers or different environments. Characterizing visual perception and performance with these images provides a novel tool for studying the functions and consequences of long-term adaptation in vision or other sensory systems.

This article describes a novel method for simulating and studying adaptation in the visual system.

Görsel Adaptasyon görselleştirme

Many techniques have been developed to visualize how an image would appear to an individual with a different visual sensitivity: e.g., because of optical ...

Measuring Attention and Visual Processing Speed by Model-based Analysis of Temporal-order Judgments

This protocol describes how to conduct temporal-order experiments to measure visual processing speed and the attentional resource distribution. The proposed method is based on a new and synergistic combination of three components: the temporal-order judgments (TOJ) paradigm, Bundesen&#39;s Theory of Visual Attention (TVA), and a hierarchical Bayesian estimation framework. The method provides readily interpretable parameters, which are supported by the theoretical and neurophysiological underpinnings of TVA. Using TOJs, TVA-based estimates can be obtained for a broad range of stimuli, whereas traditional paradigms used with TVA are mainly limited to letters and digits. Finally, the meaningful parameters of the proposed model allow for the establishment of a hierarchical Bayesian model. Such a statistical model allows assessing results in one coherent analysis both on the subject and the group level.
To demonstrate the feasibility and versatility of this new approach, three experiments are reported with attention manipulations in synthetic pop-out displays, natural images, and a cued letter-report paradigm.

Temporal-order judgments can be used to estimate processing speed parameters and attentional weights and thereby to infer the mechanisms of attentional processing. This methodology can be applied to a wide range of visual stimuli and works with many attention manipulations.

Geçici sipariş Hüküm Model tabanlı Analizi ile Dikkat ve Görsel İşleme Hızı Ölçme

This protocol describes how to conduct temporal-order experiments to measure visual processing speed and the attentional resource distribution. The ...

Central and Divided Visual Field Presentation of Emotional Images to Measure Hemispheric Differences in Motivated Attention

Two dominant theories on lateralized processing of emotional information exist in the literature. One theory posits that unpleasant emotions are processed by right frontal regions, while pleasant emotions are processed by left frontal regions. The other theory posits that the right hemisphere is more specialized for the processing of emotional information overall, particularly in posterior regions.
Assessing the different roles of the cerebral hemispheres in processing emotional information can be difficult without the use of neuroimaging methodologies, which are not accessible or affordable to all scientists. Divided visual field presentation of stimuli can allow for the investigation of lateralized processing of information without the use of neuroimaging technology. 
This study compared central versus divided visual field presentations of emotional images to assess differences in motivated attention between the two hemispheres. The late positive potential (LPP) was recorded using electroencephalography (EEG) and event-related potentials (ERPs) methodologies to assess motivated attention. Future work will pair this paradigm with a more active behavioral task to explore the behavioral impacts on the attentional differences found.

This study compared central versus divided visual field presentations of emotional images to assess differences in motivated attention between the two hemispheres. The late positive potential (LPP) was recorded using electroencephalography (EEG) and event-related potentials (ERPs) methodologies to assess motivated attention.

Hemisferik motive dikkat farklılıkları ölçmek için duygusal görüntüleri Merkezi ve bölünmüş görme alanı tanıtımı

Two dominant theories on lateralized processing of emotional information exist in the literature. One theory posits that unpleasant emotions are processed ...

Using Eye Movements Recorded in the Visual World Paradigm to Explore the Online Processing of Spoken Language

In a typical eye tracking study using the visual world paradigm, participants' eye movements to objects or pictures in the visual workspace are recorded via an eye tracker as the participant produces or comprehends a spoken language describing the concurrent visual world. This paradigm has high versatility, as it can be used in a wide range of populations, including those who cannot read and/or who cannot overtly give their behavioral responses, such as preliterate children, elderly adults, and patients. More importantly, the paradigm is extremely sensitive to fine grained manipulations of the speech signal, and it can be used to study the online processing of most topics in language comprehension at multiple levels, such as the fine grained acoustic phonetic features, the properties of words, and the linguistic structures. The protocol described in this article illustrates how a typical visual world eye tracking study is conducted, with an example showing how the online processing of some semantically complex statements can be explored with the visual world paradigm.

The visual world paradigm monitors participants' eye movements in the visual workspace as they are listening to or speaking a spoken language. This paradigm can be used to investigate the online processing of a wide range of psycholinguistic questions, including semantically complex statements, such as disjunctive statements.

Konuşulan dil çevrimiçi işlenmesi keşfetmek için görsel dünya paradigmada kaydedilen göz hareketleri kullanarak

In a typical eye tracking study using the visual world paradigm, participants' eye movements to objects or pictures in the visual workspace are recorded ...

Gaze in Action: Head-mounted Eye Tracking of Children's Dynamic Visual Attention During Naturalistic Behavior

Young children's visual environments are dynamic, changing moment-by-moment as children physically and visually explore spaces and objects and interact with people around them. Head-mounted eye tracking offers a unique opportunity to capture children's dynamic egocentric views and how they allocate visual attention within those views. This protocol provides guiding principles and practical recommendations for researchers using head-mounted eye trackers in both laboratory and more naturalistic settings. Head-mounted eye tracking complements other experimental methods by enhancing opportunities for data collection in more ecologically valid contexts through increased portability and freedom of head and body movements compared to screen-based eye tracking. This protocol can also be integrated with other technologies, such as motion tracking and heart-rate monitoring, to provide a high-density multimodal dataset for examining natural behavior, learning, and development than previously possible. This paper illustrates the types of data generated from head-mounted eye tracking in a study designed to investigate visual attention in one natural context for toddlers: free-flowing toy play with a parent. Successful use of this protocol will allow researchers to collect data that can be used to answer questions not only about visual attention, but also about a broad range of other perceptual, cognitive, and social skills and their development.

Gaze in Action: Head-mounted Eye Tracking of Children&#039;s Dynamic Visual Attention During Naturalistic Behavior

Young children do not passively observe the world, but rather actively explore and engage with their environment. This protocol provides guiding principles and practical recommendations for using head-mounted eye trackers to record infants' and toddlers' dynamic visual environments and visual attention in the context of natural behavior.

Gaze eylem: doğal davranış sırasında çocuk dinamik görsel dikkat başa takılan göz izleme

Young children's visual environments are dynamic, changing moment-by-moment as children physically and visually explore spaces and objects and interact ...

Enactive Phenomenological Approach to the Trier Social Stress Test: A Mixed Methods Point of View

The single Trier Social Stress Test (TSST) and the TSST for groups (TSST-G) are the most used protocols to experimentally induce psychosocial stress. These tests are based on uncontrollability and social-evaluative threat, inducing psychological and physiological consequences (e.g., anxiety, emotional states, salivary cortisol increases). Many quantitative experimental studies have investigated these stress inducers and these consequences. But, as far as we know, this study is the first to provide a qualitative analysis to access the participants' voices so as to understand the dynamics of their experience throughout the TSST and the TSST-G. This paper outlines a mixed methods approach to the TSST. This approach can help to maximize the information that can be gained from the TSST, which researchers often use without looking more closely at what is qualitatively happening psychologically for participants during the stressor itself. In this way, this protocol is an example of mixed methods, showing the added value of using the enactive phenomenological approach to analyze experimental protocols more deeply. This kind of mixed methods is helpful to access the experience, to understand the actor's point of view, and to analyze in-depth the dynamics of cognitive processes like intentions, perceptions, enacted knowledge, and emotion. The discussion section shows the different uses of a mixed methods protocol, exploiting the enactive phenomenological approach to analyze a protocol or to give a cross vision of the same research subject. This section deals with different existing applications, pointing out some critical steps in this mixed methods approach.

Here, we present an original mixed method combining a quantitative and a qualitative approach to examine accurately participants&#39; experiences during the Trier Social Stress Test and the Trier Social Stress Test for groups.

Trier sosyal stres testi enactive fenomenolojik yaklaşım: bir karışık yöntemleri bakış açısı

The single Trier Social Stress Test (TSST) and the TSST for groups (TSST-G) are the most used protocols to experimentally induce psychosocial stress. ...

Spotlighting Customers' Visual Attention at the Stock, Shelf and Store Levels with the 3S Model

Several models of the in-store search process exist in the fields of retailing, marketing, and consumer-based research. The present article presents a new conceptualization of this search process, which captures customers&#8217; visual attention at three distinct levels of analysis: Stock, Shelf, and Store. We refer to this conceptualization as the 3S Model and illustrate its usefulness through three eye-tracking studies, one from each level of analysis. Our experimental examples, which range from manipulating certain stimuli on a single product (e.g., the placement of textual and pictorial packaging elements) to manipulating the entire shopping trip for customers during their stay in a store (e.g., through more or less specific shopping tasks), highlight the broad applicability of this alternative approach for understanding customers&#8217; in-store search behavior. Thus, our model can be seen as a helpful tool for researchers interested in how to conduct experimental eye-tracking studies that shed light on the perceptual processes preceding product choices and purchase decisions. The 3S Model is equally suitable in controlled lab conditions and under ecologically valid settings in the real retail environment. Furthermore, it can be used from the micro level, with a focus on the meaningful metrics on a particular product, through the intermediate level, with the emphasis on the area surrounding products in shelves and other in-store spaces, all the way to the macro level, examining customers&#8217; navigational paths throughout a store as a function of their shopping tasks, cognitive capacity, or ability to acquire in-store information.

This article presents a new conceptualization of the in-store search process, the 3S Model, which captures customers&#8217; visual attention at three distinct levels of analysis: Stock, Shelf, and Store. We illustrate the usefulness of our conceptualization through three eye-tracking studies, one from each level of analysis in the 3S Model.

Spot aydınlatma müşterileri, 3S modeli ile stok, raf ve mağaza seviyelerinde görsel dikkat

Several models of the in-store search process exist in the fields of retailing, marketing, and consumer-based research. The present article presents a new ...