Da sowohl die Smartphone-Verbreitung als auch die Tendenz zum Multitasking zunehmen, ist es wichtig zu verstehen, welche Auswirkungen die Smartphone-Nutzung beim Gehen auf die Aufmerksamkeit hat. Die Literatur hat wiederholt gezeigt, dass der Aufgabenwechsel mit Kosten verbunden ist¹, einschließlich der Smartphone-Nutzung beim Gehen. Studien haben gezeigt, dass die Verwendung eines Smartphones während des Gehens ablenkend und gefährlich sein kann ^2,3,4. Diese Gefahren wurden mit den Aufmerksamkeitsbeeinträchtigungen einer solchen Aufgabe in Verbindung gebracht ^3,4,5,6,7. Aufgrund der komplexen Natur der Fußgängerumgebung kann es problematisch sein, sie in einem experimentellen Kontext zu untersuchen, der ökologisch gültig ist. Nichtsdestotrotz kann die Durchführung solcher Studien in realen Fußgängerumgebungen mit eigenen Komplikationen verbunden sein, da viele äußere Variablen ins Spiel kommen können und die Gefahr besteht, dass der Teilnehmer aufgrund von Ablenkungen geschädigt wird. Es ist wichtig, ein solches Phänomen in einer relativ sicheren Umgebung untersuchen zu können, die so realistisch wie möglich bleibt. In diesem Artikel beschreiben wir eine Forschungsmethode, die die Kosten für den Aufgabenwechsel beim Texten während des Gehens untersucht und gleichzeitig die Gültigkeit der Aufgabe erhöht und die damit verbundenen potenziellen Risiken mindert.

Bei der Verwendung eines Smartphones während des Gehens sind Einzelpersonen gezwungen, von den Smartphone-Aufgaben auf Geh- und Umweltaufgaben umzusteigen. Um ein solches Phänomen zu untersuchen, hielten wir es daher für angebracht, diese Methode in die Literatur über Multitasking einzubetten, die sich speziell auf das Task-Switching-Paradigma konzentriert. Um dies zu erreichen, wurde das Task-Switching-Paradigma¹ verwendet, bei dem die Teilnehmer zwischen einer Pre-Stimulus-Aufgabe und einer Post-Stimulus-Aufgabe wechselten. Eine der beiden Aufgaben vor dem Stimulus beinhaltete Multitasking, die andere nicht. In der Post-Stimulus-Aufgabe mussten die Teilnehmer auf einen Reiz reagieren, dessen Wahrnehmung durch geteilte Aufmerksamkeit beeinflusst wird⁸. Darüber hinaus haben experimentelle Laborstudien, die versuchen, so ökologisch wie möglich zu sein, oft virtuelle Fußgängerumgebungen verwendet, um die Aufmerksamkeitswirkung der Smartphone-Nutzung beim Gehen^{zu verstehen 4,9}. Um die zugrunde liegenden neurophysiologischen Mechanismen zu erfassen, haben wir uns jedoch entschieden, uns auf die spezifische Task-Switching-Reaktion auf einen Reiz zu konzentrieren, um die Anzahl der Reize, auf die die Teilnehmer reagieren mussten, zu minimieren. Auf diese Weise können wir die Kosten für den Taskwechsel genauer bestimmen, die allein durch das Verlagern der Aufmerksamkeit vom Smartphone auf den Stimulus entstehen. Mit unserem Studiendesign verwenden wir Verhaltensmessungen (d.h. Kosten für den Aufgabenwechsel) und neurophysiologische Daten, um die Aufmerksamkeitsbeeinträchtigungen bei der Smartphone-Nutzung von Fußgängern besser zu verstehen.

Während eines Task-Switching-Experiments führten die Teilnehmer in der Regel mindestens zwei einfache Aufgaben aus, die sich auf eine Reihe von Stimuli bezogen, wobei jede Aufgabe einen anderen Satz kognitiver Ressourcen erforderte, die als “Aufgabensatz”¹ bezeichnet werden. Wenn Individuen gezwungen sind, zwischen Aufgaben zu wechseln, müssen sich ihre mentalen Ressourcen anpassen (d.h. Hemmung des vorherigen Aufgabensatzes und Aktivierung des aktuellen Aufgabensatzes). Es wird angenommen, dass dieser Prozess der “Neukonfiguration des Aufgabensatzes” die Ursache für die Kosten des Taskwechsels ist¹. Die Kosten für den Aufgabenwechsel werden in der Regel durch Beobachtung der Unterschiede in der Reaktionszeit und/oder der Fehlerrate zwischen Versuchen, bei denen die Teilnehmer zwischen Aufgaben wechseln, und solchen, bei denen sie nicht wechseln¹⁰, bestimmt. In unserem Experiment hatten wir drei Aufgabensätze: 1) Reagieren auf einen Punktlicht-Walker-Stimulus; 2) SMS auf einem Smartphone während des Gehens; und 3) einfach zu Fuß gehen. Wir verglichen die Wechselkosten zwischen zwei verschiedenen Bedingungen: 1) einfaches Gehen vor der Reaktion auf den Reiz und 2) Gehen während des SMS-Schreibens vor der Antwort. Auf diese Weise erfassten wir die Kosten für Multitasking auf einem Smartphone, bevor wir die Aufgabe wechselten, und konnten sie direkt mit den Kosten für den Nicht-Multitasking-Wechsel vergleichen, die durch einfaches Gehen vor dem Auftreten des visuellen Reizes entstehen. Da das in dieser Studie verwendete Smartphone von einer bestimmten Marke war, wurden alle Teilnehmer vor dem Experiment überprüft, um sicherzustellen, dass sie wussten, wie man das Gerät richtig benutzt.

Um ein realistisches Erlebnis zu simulieren, das für den Fußgängerkontext repräsentativ ist, haben wir uns entschieden, eine Punkt-Licht-Walker-Figur als visuellen Stimulus zu verwenden, die eine menschliche Form darstellt, die mit einem Abweichungswinkel von 3,5° nach links oder rechts des Teilnehmers geht. Diese Figur besteht aus 15 schwarzen Punkten auf weißem Hintergrund, wobei die Punkte den Kopf, die Schultern, die Hüften, die Ellbogen, die Handgelenke, die Knie und die Knöchel eines Menschen darstellen (Abbildung 1). Dieser Reiz beruht auf biologischer Bewegung, d.h. er folgt dem für Mensch und Tier typischen Bewegungsmuster¹¹. Darüber hinaus ist dieser Anreiz mehr als ökologisch gültig; Es erfordert eine komplexe visuelle Verarbeitung und Aufmerksamkeit, um erfolgreich analysiert zu werden^12,13. Interessanterweise fanden Thornton et ^al.8 heraus, dass die korrekte Identifikation der Richtung des punktförmigen Läufers stark von geteilter Aufmerksamkeit beeinflusst wird, was sie als Leistungsmaßstab bei der Untersuchung der Kosten für den Taskwechsel beim Multitasking geeignet macht. Die Teilnehmer wurden gebeten, die Richtung, in die die Figur ging, verbal anzugeben. Dem Erscheinen des Spaziergängers ging immer ein akustischer Hinweis voraus, der sein Erscheinen auf dem Bildschirm signalisierte.

Die Leistung bei der Punktlicht-Walker-Aufgabe und neurophysiologische Daten ermöglichten es uns, die Aufmerksamkeitswirkung beider Zustände zu bestimmen und zu bestimmen, was sie verursachte. Die Leistung wurde gemessen, indem die Fehlerraten und Reaktionszeiten bei der Bestimmung der Richtung der Punkt-Licht-Walker-Figur betrachtet wurden. Um die zugrunde liegenden kognitiven und Aufmerksamkeitsmechanismen zu verstehen, die an den Aufmerksamkeitsbeeinträchtigungen beteiligt sind, die wir mit dem Leistungsmaß gefunden haben, haben wir die neurophysiologischen Daten der Teilnehmer mit dem EEG actiCAP mit 32 Elektroden ausgewertet. Das EEG ist ein geeignetes Werkzeug in Bezug auf die vorübergehende Präzision, was wichtig ist, um zu sehen, was zu bestimmten Zeitpunkten eine schlechte Leistung verursacht (z. B. das Aussehen der Punktlicht-Walker-Figur), obwohl Artefakte in den Daten aufgrund von Bewegungen vorhanden sein können. Bei der Analyse der EEG-Daten sind zwei Indizes besonders relevant: 1) Alpha-Oszillationen; und 2) kognitives Engagement. Die Forschung hat herausgefunden, dass Alpha-Oszillationen sowohl die Kontrolle des Arbeitsgedächtnisses als auch die aktive Hemmung von aufgabenirrelevanten Gehirnschaltkreisen darstellen können^14,15,16,17. Durch den Vergleich der Alpha-Oszillationen zu Beginn der Studie mit denen, die bei der Stimuluspräsentation^18,19 auftraten^, erhielten wir das Alpha-Verhältnis. Mit diesem Verhältnis haben wir die ereignisbezogenen Veränderungen bestimmt, die der Aufmerksamkeitsbeeinträchtigung zugrunde liegen könnten, die beim Texten während des Gehens beobachtet wird. In Bezug auf das kognitive Engagement entwickelten Pope et al.20 einen Index, bei dem die Beta-Aktivität eine erhöhte Erregung und Aufmerksamkeit darstellt und die Alpha- und Theta-Aktivität eine Abnahme der Erregung und Aufmerksamkeit widerspiegelt^21,22. Diese Analyse wurde durchgeführt, um festzustellen, ob ein erhöhtes Engagement vor dem Auftreten des Stimulus die Neukonfiguration des Aufgabensatzes erschweren würde, die erforderlich ist, um auf die Gehfigur zu reagieren.

Mit der in diesem Artikel beschriebenen Methodik versuchen wir, die zugrunde liegenden Mechanismen zu erfassen, die sich auf die Leistung beim Wechseln von Aufgaben bei Teilnehmern auswirken, die an Multitasking-Episoden beteiligt sind. Die Gehbedingung stellt eine Nicht-Multitasking-Task-Switch-Leistung dar, die mit einer Multitasking-Task-Switch-Leistung (d. h. SMS während des Gehens) verglichen wird. Durch die Messung der Rollen der Aufgaben-Set-Hemmung und der Task-Set-Aktivierung haben wir versucht, die Wechselkosten besser zu verstehen, die beim Texten während des Gehens auftreten. Es ist wichtig anzumerken, dass die ursprüngliche Studie in einer immersiven virtuellen Umgebung²³ durchgeführt wurde, aber später in einem Versuchsraum (siehe Abbildung 2) mit einem Projektor repliziert wurde, der die Gehfigur auf einem Bildschirm vor dem Teilnehmer anzeigte. Da diese virtuelle Umgebung nicht mehr zur Verfügung steht, wurde das Protokoll an die aktuelle experimentelle Raumgestaltung angepasst.