オンライン視覚的注意をテストする方法

過去5年間のオンライン行動データ収集方法の使用に関心の高まりがあった。心理学の分野で出版物の大部分は、同様に（ すなわち、一般的に被験者の数の範囲）、オンライン方法は、潜在的に非代表対象集団^1（ すなわち、主に大学の学部）としばしば適度に小さいサンプルサイズを利用してきたがはるかに多様で、より大きなサンプルの約束を提供しています。例えば、Amazonのメカニカルタークサービスは、最近の多くの研究の主題となっている両方の「作業者」集団の特性および行動研究^2-6のこの集団の使用を記載する。

しかし、このような方法に関連する1つ大きな問題は、重要な刺激変数の制御の相対的な欠如である。例えば、ほとんどの視覚心理物理学のタスクで、刺激の観点から説明されている視角。視角の算出は、視距離、画面サイズ、画面解像度の正確な測定を必要とする。これらのパラメータは（知らモニターと参加者がある場合に顎当てにモニターから既知の距離に配置しながら、刺激を表示）ラボ設定で測定するのは簡単や制御ですが、同じことがオンラインデータ収集の真実ではない。オンライン環境では、だけでなく、参加者は必然的に異なるソフトウェア設定の異なるサイズのモニターを幅広く使用され、彼らはまた、彼らのモニターのサイズを決定するか、必要な知識を持つことを可能にする定規/巻尺に簡単にアクセスできないかもしれない彼らのソフトウェアとハードウェアの設定（ 例えば、リフレッシュレート、解像度）を決定する。

ここでは、視覚的注意の2つのよく知られたテストに関するデータを収集するための一連のメソッドを記述する-ビューの有用なフィールド（UFOV）パラダイム⁷と、複数のオブジェクトトラッキング（MOT）タスク<sup> 8 -オンライン測定に内在する変動性の源を極力回避しつつ。これらのタスクは、インターネット接続とHTML5互換性のあるブラウザで任意の参加者が実行することができます。彼らの画面サイズを知らない参加者は、標準サイズの一般的に入手可能なアイテムを利用し、測定プロセスを歩いている（ つまり、クレジットカード/ CDは- 図1を参照）。

これら二つのタスクに関するデータは大規模なオンラインオープンコースで1,700以上の参加者から収集した。このオンラインサンプルの平均パフォーマンスは、正確に同じタスク^9,10の厳密に制御実験室ベースの措置で得られた結果と非常に一致していた。我々の結果はさえ観察条件の上の特定の制御を必要とするタスクで、オンラインのデータ収集方法の有効性を実証する文学の成長体とこのように一致している。