方法在线测试视觉注意

在过去的五年里，一直关注于利用在线行为数据收集方法激增。虽然刊物的心理学领域绝大多数都采用潜在非代表受人口^1（ 即，主要是大学本科生），往往相当小的样本量，以及（ 即通常在几十科目的范围），在线方式提供了更加多样化和更大的样品的承诺。举例来说，亚马逊的机械土耳其人的服务一直是最近的一些研究的主题，既描述了“工人”群体的特点和行为研究^2-6使用这种人口。

然而，涉及到这样的方法之一显著关注的是相对缺乏对关键变量刺激控制。例如，在大多数的视觉心理物理学的任务，刺激在来描述可视角度。视觉角度的计算需要观看距离，屏幕大小，以及屏幕分辨率的精确测量。虽然这些参数是微不足道的测量和控制在实验室设置中（其中，有一个已知的显示器和参与者观看的刺激而在下巴休息置于从监视器的已知距离），同样是不在线数据收集如此。在网络环境下，不仅会参与者难免使用各种不同尺寸不同的软件设置的显示器，他们也可能不容易接触到的统治者/磁带措施，让他们来决定自己的显示器尺寸还是有必要的知识，以确定他们的软件和硬件设置（ 例如，刷新率，分辨率）。

在这里，我们描述了一套方法来收集关于视觉注意力两个著名的测试数据-的视图（UFOV）用现场范式⁷和多目标跟踪（MOT）的任务<sup> 8 -同时避免尽可能变异中固有在线测量的来源。这些任务可以通过与互联网连接和HTML5兼容的浏览器的任何参与者运行。与会者谁不知道他们的屏幕尺寸是通过采用标准尺寸的常用项目的测量过程中走了（ 即，信用卡/ CD -参见图1）。

这两个任务的数据是从1700多名参与者在海量网络公开课收集。这个在线样本平均表现在完全相同的任务^9,10严格控制的实验室为基础的措施，得到的结果高度一致。我们的结果是由此与文献证明的在线数据收集方法的效果的增长的身体相一致，即使是在需要超过观看条件的具体的控制任务。