Summary

מדידת עלות המתג של שימוש בטלפון חכם בזמן הליכה

Published: April 30, 2020
doi:

Summary

עיצוב מחקר זה מודד את עלות החלפת המשימות של שימוש בטלפון חכם בזמן הליכה. המשתתפים עוברים שני תנאי ניסוי: תנאי בקרה (הליכה) ומצב ריבוי משימות (שליחת הודעות טקסט תוך כדי הליכה). המשתתפים עוברים בין משימות אלה לבין משימה הקובעת כיוון. נתוני EEG וכן מדדים התנהגותיים נרשמים.

Abstract

מאמר זה מציג פרוטוקול מחקר למדידת עלות החלפת המשימות של שימוש בטלפון חכם בזמן הליכה. שיטה זו כוללת את המשתתפים הולכים על הליכון בשני תנאי ניסוי: תנאי בקרה (כלומר, פשוט הליכה) ומצב ריבוי משימות (כלומר, שליחת הודעות טקסט תוך כדי הליכה). במהלך תנאים אלה, על המשתתפים לעבור בין המשימות הקשורות למצב הניסוי לבין משימה הקובעת כיוון. משימת כיוון זו נעשית עם דמות הליכון אור נקודתי, לכאורה הולך לכיוון שמאל או ימין של המשתתף. הביצועים במשימת הכיוון מייצגים את עלויות החלפת המשימות של המשתתף. היו שני מדדי ביצוע: 1) זיהוי נכון של הכיוון 2) זמן תגובה. נתוני EEG נרשמים על מנת למדוד את תנודות אלפא ומעורבות קוגניטיבית המתרחשות במהלך החלפת המשימות. שיטה זו מוגבלת בתוקפה האקולוגי: בסביבות הולכי רגל יש גירויים רבים המתרחשים בו זמנית ומתחרים על תשומת הלב. עם זאת, שיטה זו מתאימה לאיתור עלויות החלפת משימות. נתוני ה-EEG מאפשרים לחקור את המנגנונים הבסיסיים במוח הקשורים לעלויות שונות של החלפת משימות. עיצוב זה מאפשר השוואה בין החלפת משימות בעת ביצוע משימה אחת בכל פעם, בהשוואה להחלפת משימות בעת ריבוי משימות, לפני הצגת הגירוי. זה מאפשר להבין ולאתר הן את ההשפעה ההתנהגותית והן את ההשפעה הנוירופיזיולוגית של שני מצבים שונים אלה של החלפת משימות. יתר על כן, על-ידי התאמה בין עלויות החלפת המשימות לפעילות המוחית, אנו יכולים ללמוד יותר על הגורמים להשפעות ההתנהגותיות האלה. פרוטוקול זה הוא בסיס מתאים ללימוד עלות המיתוג של שימושים שונים בסמארטפונים. ניתן להוסיף לו מטלות שונות, שאלונים ואמצעים נוספים על מנת להבין את הגורמים השונים המעורבים בעלות החלפת המשימות של שימוש בסמארטפון בזמן הליכה.

Introduction

מכיוון שגם חדירת הסמארטפונים וגם הנטייה לריבוי משימות הולכות וגוברות, חשוב להבין את ההשפעה שיש לשימוש בסמארטפון בזמן הליכה על הקשב. הספרות הוכיחה שוב ושוב כי החלפת משימות מגיעה עם עלות1, כולל שימוש בסמארטפון בזמן הליכה. מחקרים מצאו כי שימוש בטלפון חכם בזמן הליכה יכול להיות מסיח דעת ומסוכן 2,3,4. סכנות אלה נקשרו לליקויי הקשב של ביצוע משימה כזו 3,4,5,6,7. בשל האופי המורכב של סביבת הולכי הרגל, לימוד זה בהקשר ניסיוני כי הוא תקף מבחינה אקולוגית יכול להיות בעייתי. עם זאת, ביצוע מחקרים כאלה בסביבות הולכי רגל בפועל יכול לבוא עם סיבוכים משלהם כי משתנים זרים רבים יכולים לבוא לידי ביטוי, ויש סיכון של נזק למשתתף עקב הסחות דעת. חשוב להיות מסוגל ללמוד תופעה כזו בסביבה בטוחה יחסית שנשארת מציאותית ככל האפשר. במאמר זה נתאר מתודולוגיית מחקר הבוחנת את עלות החלפת המשימות של שליחת הודעות טקסט תוך כדי הליכה, תוך הגדלת תוקף המשימה והפחתת הסיכונים הפוטנציאליים הכרוכים בכך.

בעת שימוש בטלפון חכם בזמן הליכה, אנשים נאלצים לעבור ממשימות הטלפון החכם למשימות הליכה וסביבה. לכן, כדי לחקור תופעה כזו, מצאנו לנכון למסגר שיטה זו בתוך הספרות על ריבוי משימות, תוך התמקדות ספציפית בפרדיגמת החלפת המשימות. על מנת לעשות זאת, נעשה שימוש בפרדיגמת החלפת המשימות1, כאשר המשתתפים עברו בין מטלה לפני גירוי למשימה שלאחר גירוי. אחת משתי המשימות שקדמו לגירוי כללה ריבוי משימות, בעוד שהשנייה לא. במטלה שלאחר הגירוי, המשתתפים היו צריכים להגיב לגירוי שתפיסתו מושפעת מחלוקת קשב8. יתר על כן, מחקרי מעבדה ניסיוניים המנסים להיות תקפים מבחינה אקולוגית ככל האפשר השתמשו לעתים קרובות בסביבות הולכי רגל וירטואליות כדי להבין את ההשפעה הקשבית של שימוש בסמארטפונים בזמן הליכה 4,9. עם זאת, על מנת ללכוד את המנגנונים הנוירופיזיולוגיים העומדים בבסיסם, בחרנו להתמקד בתגובת החלפת המשימות הספציפית לגירוי אחד כדי למזער את מספר הגירויים שהמשתתפים היו צריכים להגיב אליהם. בדרך זו, אנו יכולים לאתר בצורה מדויקת יותר את עלות החלפת המשימות המגיעה אך ורק מהפניית תשומת הלב מהסמארטפון לעבר הגירוי. עם תכנון המחקר שלנו, אנו משתמשים במדדים התנהגותיים (כלומר, עלות החלפת משימות) ובנתונים נוירופיזיולוגיים כדי להבין טוב יותר את ליקויי הקשב שנמצאו במהלך שימוש בטלפונים חכמים של הולכי רגל.

במהלך ניסוי החלפת משימות, המשתתפים בדרך כלל ביצעו לפחות שתי משימות פשוטות הנוגעות לקבוצה של גירויים, כאשר כל משימה דורשת קבוצה שונה של משאבים קוגנטיביים המכונה “סט משימות”1. כאשר אנשים נאלצים לעבור בין משימות, המשאבים המנטליים שלהם צריכים להסתגל (כלומר, עיכוב של ערכת המשימות הקודמת והפעלה של מערך המשימות הנוכחי). תהליך זה של “הגדרה מחדש של ערכת משימות” הוא ככל הנראה הגורם לעלות החלפת המשימות1. עלות החלפת המשימות נקבעת בדרך כלל על ידי התבוננות בהבדלים בזמן התגובה ו / או בשיעור השגיאה בין ניסויים שבהם המשתתפים עוברים בין משימות לאלה שבהם הם לא10. בניסוי שלנו היו לנו שלוש משימות: 1) להגיב לגירוי הליכון נקודתי; 2) שליחת הודעות טקסט בטלפון חכם תוך כדי הליכה; ו-3) פשוט הליכה. השווינו את עלות המעבר בין שני מצבים שונים: 1) פשוט הליכה לפני התגובה לגירוי, ו-2) הליכה תוך כדי שליחת הודעות טקסט לפני התגובה. בדרך זו, תפסנו את העלות של ריבוי משימות בסמארטפון לפני החלפת המשימה והצלחנו להשוות אותה ישירות לעלות המתג שאינו ריבוי משימות פשוט של הליכה לפני הופעת הגירוי החזותי. מכיוון שהסמארטפון ששימש במחקר זה היה של מותג מסוים, כל המשתתפים נבדקו לפני הניסוי כדי להיות בטוחים שהם יודעים כיצד להשתמש במכשיר כראוי.

על מנת לדמות חוויה ריאליסטית המייצגת את ההקשר של הולכי הרגל, החלטנו להשתמש בדמות הליכון נקודתית כגירוי חזותי, המייצג צורה אנושית ההולכת עם זווית סטייה של 3.5 מעלות לכיוון שמאל או ימין של המשתתף. איור זה מורכב מ-15 נקודות שחורות על רקע לבן, כאשר הנקודות מייצגות את הראש, הכתפיים, הירכיים, המרפקים, פרקי כף היד, הברכיים והקרסוליים של אדם (איור 1). גירוי זה מבוסס על תנועה ביולוגית, כלומר הוא עוקב אחר דפוס התנועה האופייני לבני אדם ולבעלי חיים11. יתר על כן, גירוי זה הוא יותר מאשר תקף מבחינה אקולוגית; זה דורש עיבוד חזותי מורכב ותשומת לב על מנת להיות מנותח בהצלחה12,13. באופן מעניין, Thornton et al.8 מצאו כי זיהוי נכון של כיוון ההליכון דמוי הנקודה מושפע מאוד מחלוקת קשב, מה שהופך אותו למתאים כמדד ביצועים בעת בחינת עלויות החלפת משימות בעת ריבוי משימות. המשתתפים התבקשו לציין מילולית את כיוון ההליכה של הדמות. להופעתו של ההליכון קדם תמיד רמז שמיעתי שסימן את הופעתו על המסך.

הביצועים במשימת ההליכון הנקודתי-קל והנתונים הנוירופיזיולוגיים אפשרו לנו לקבוע את השפעת הקשב של שני המצבים ולעזור לקבוע מה גרם להם. הביצועים נמדדו על ידי התבוננות בשיעורי השגיאה וזמני התגובה בעת קביעת הכיוון של דמות ההליכון הנקודה-אור. על מנת להבין את המנגנונים הקוגניטיביים והקשביים הבסיסיים המעורבים בליקויי הקשב שמצאנו במדד הביצועים, הערכנו את הנתונים הנוירופיזיולוגיים של המשתתפים באמצעות EEG actiCAP עם 32 אלקטרודות. EEG הוא כלי מתאים במונחים של דיוק זמני, אשר חשוב כאשר מנסים לראות מה גורם לביצועים גרועים ברגעים ספציפיים בזמן (למשל, המראה של דמות הליכון אור נקודה), אם כי חפצים עשויים להיות נוכחים בנתונים עקב תנועות. בעת ניתוח נתוני EEG, שני מדדים רלוונטיים במיוחד: 1) תנודות אלפא; ו-2) מעורבות קוגניטיבית. מחקרים מצאו כי תנודות אלפא עשויות לייצג שליטה בזיכרון העבודה, כמו גם עיכוב פעיל של מעגלי מוח לא רלוונטיים למשימה14,15,16,17. על ידי השוואת תנודות אלפא ברמות הבסיס עם אלה המתרחשות עם הצגת גירוי18,19, קיבלנו את יחס אלפא. בעזרת יחס זה, קבענו את השינויים הקשורים לאירועים שיכולים להיות בבסיס ליקוי הקשב שנצפה בעת שליחת הודעות טקסט בזמן הליכה. באשר למעורבות קוגניטיבית, Pope et al.20 פיתחו מדד שבו פעילות בטא מייצגת עוררות מוגברת ותשומת לב, ופעילות אלפא ותטא משקפת ירידה בעוררות ובקשב21,22. ניתוח זה נעשה כדי לקבוע אם מעורבות מוגברת לפני הופעת הגירוי תסבך את הגדרת המשימות מחדש הנדרשת על מנת להגיב לדמות ההליכון.

בעזרת המתודולוגיה המתוארת במאמר זה, אנו מבקשים להבין את המנגנונים הבסיסיים המשפיעים על ביצועי החלפת משימות בקרב משתתפים העוסקים באפיזודות מרובות משימות. מצב ההליכה מייצג ביצועים של מתג משימה שאינו ריבוי משימות, המושווה לביצועי מתג משימות מרובות משימות (כלומר, שליחת הודעות טקסט בזמן הליכה). על-ידי מדידת התפקידים של עיכוב קבוצת משימות והפעלת ערכת משימות, ביקשנו להבין טוב יותר את עלויות המתג המתרחשות בעת שליחת הודעות טקסט תוך כדי הליכה. חשוב לציין שהמחקר המקורי נעשה בסביבה וירטואלית אימרסיבית23 אך שוכפל מאוחר יותר בחדר ניסויים (ראו איור 2) עם מקרן המציג את דמות ההליכון על מסך מול המשתתף. מכיוון שסביבה וירטואלית זו אינה זמינה עוד, הפרוטוקול הותאם לעיצוב הנוכחי של חדר הניסויים.

Protocol

לפני תחילת איסוף הנתונים, חשוב לקבל את כל אישורי המחקר האתי הדרושים למשתתפים אנושיים. יש לעשות זאת באמצעות ועדות הבדיקה המתאימות ו/או ועדות בדיקה של משתתפים אנושיים. פרוטוקול זה אושר ואושר על ידי מועצת האתיקה של HEC מונטריאול עבור מתקן המחקר Tech3Lab. 1. הכנת הגירוי ?…

Representative Results

פרוטוקול מחקר זה נערך במקור עם 54 משתתפים, שכל אחד מהם הגיב ל-88 ניסויי כיוון. מחצית מהניסויים הללו התרחשו כאשר המשתתפים פשוט הלכו לפני הצגת הגירוי; המחצית השנייה התרחשה כאשר המשתתפים שלחו הודעות טקסט תוך כדי הליכה לפני הצגת הגירוי. תוצאות התנהגותיותביצועים בכיוון…

Discussion

בחירה קריטית בעת השימוש בפרוטוקול תהיה הבטחת איכות הנתונים הנוירופיזיולוגיים. יש סיבוך מובנה לשימוש בכלי כמו EEG בזמן תנועה, כי תנועה מוגזמת יכולה ליצור הרבה רעש בנתונים. לכן חשוב לשקול, לפני איסוף הנתונים, כיצד הנתונים יהיו מוכנים להסיר כמה שיותר חפצים מבלי לשנות את האות בפועל. עם זאת, עדיי…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

המחברים מודים על התמיכה הכספית של מועצת המחקר למדעי החברה והרוח של קנדה (SSHERC).

Materials

The Observer XT Noldus Integration and synchronization software: The Noldus Observer XT (Noldus Information Technology) is used to synchronize all behavioral, emotional and cognitive engagement data.
MediaRecorder Noldus Audio and video recording software
FaceReader Noldus Software for automatic analysis of the 6 basic facial expressions
E-Prime Psychology Software Tools, Inc. Software for computerized experiment design, data collection, and analysis
BrainVision Recorder Brain Vision Software used for recording neuro-/electrophysiological signals (EEG in this case)
Analyzer EEG signal processing software
Qualtrics Qualtrics Online survey environment
Tapis Roulant ThermoTread GT Office Treadmill
Syncbox Noldus Syncbox start the co-registration of EEG and gaze data by sending a Transistor-Transistor Logic (TTL) signal to the EGI amplifier and a keystroke signal to the Tobii Studio v 3.2.
Move2actiCAP Brain Vision Add-on for a digital wireless system for EEG
iPhone 6s Apple
iMessage Apple
iPad Apple

References

  1. Monsell, S. Task switching. Trends in Cognitive Sciences. 7 (3), 134-140 (2003).
  2. Haga, S., et al. Effects of using a Smart Phone on Pedestrians’ Attention and Walking. Procedia Manufacturing. 3, 2574-2580 (2015).
  3. Hatfield, J., Murphy, S. The effects of mobile phone use on pedestrian crossing behaviour at signalised and unsignalised intersections. Accident Analysis, Prevention. 39 (1), (2007).
  4. Stavrinos, D., Byington, K. W., Schwebel, D. C. Distracted walking: Cell phones increase injury risk for college pedestrians. Journal of Safety Research. 42 (2), 101-107 (2011).
  5. Nasar, J., Hecht, P., Wener, R. Mobile telephones, distracted attention, and pedestrian safety. Accident Analysis, Prevention. 40 (1), 69-75 (2008).
  6. Hyman, I. E., Boss, S. M., Wise, B. M., McKenzie, K. E., Caggiano, J. M. Did you see the unicycling clown? Inattentional blindness while walking and talking on a cell phone. Applied Cognitive Psychology. 24 (5), 597-607 (2010).
  7. Pourchon, R., et al. Is augmented reality leading to more risky behaviors? An experiment with pokémon go. Proceedings of the International Conference on HCI in Business, Government, and Organizations. , 354-361 (2017).
  8. Thornton, I. M., Rensink, R. A., Shiffrar, M. Active versus Passive Processing of Biological Motion. Perception. 31 (7), 837-853 (2002).
  9. Neider, M. B., McCarley, J. S., Crowell, J. A., Kaczmarski, H., Kramer, A. F. Pedestrians, vehicles, and cell phones. Accident Analysis, Prevention. 42, 589-594 (2010).
  10. Wylie, G., Allport, A. Task switching and the measurement of “switch costs”. Psychological Research. 63 (3-4), 212-233 (2000).
  11. Johansson, G. Visual perception of biological motion and a model for its analysis. Perception, Psychophysics. 14 (2), 201-211 (1973).
  12. Cavanagh, P., Labianca, A. T., Thornton, I. M. Attention-based visual routines: Sprites. Cognition. 80 (1-2), 47-60 (2001).
  13. Troje, N. F. Retrieving Information from Human Movement Patterns. Understanding Events. , 308-334 (2008).
  14. Klimesch, W. EEG alpha and theta oscillations reflect cognitive and memory performance: A review and analysis. Brain Research Reviews. 29 (2-3), 169-195 (1999).
  15. Jensen, O., Gelfand, J., Kounios, J., Lisman, J. E. Oscillations in the Alpha Band (9-12 Hz) Increase with Memory Load during Retention in a Short-term Memory Task. Cerebral Cortex. 12 (8), 877-882 (2002).
  16. Busch, N. A., Herrmann, C. S. Object-load and feature-load modulate EEG in a short-term memory task. NeuroReport. 14 (13), 1721-1724 (2003).
  17. Herrmann, C. S., Senkowski, D., Röttger, S. Phase-Locking and Amplitude Modulations of EEG Alpha. Experimental Psychology. 51 (4), 311-318 (2004).
  18. Pfurtscheller, G., Aranibar, A. Event-related cortical desynchronization detected by power measurements of scalp EEG. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 42 (6), 817-826 (1977).
  19. Sauseng, P., et al. EEG alpha synchronization and functional coupling during top-down processing in a working memory task. Human Brain Mapping. 26 (2), 148-155 (2005).
  20. Pope, A. T., Bogart, E. H., Bartolome, D. S. Biocybernetic system evaluates indices of operator engagement in automated task. Biological Psychology. 40 (1-2), 187-195 (1995).
  21. Scerbo, M. W., Freeman, F. G., Mikulka, P. J. A brain-based system for adaptive automation. Theoretical Issues in Ergonomics Science. 4 (1-2), 200-219 (2003).
  22. Charland, P., et al. Assessing the Multiple Dimensions of Engagement to Characterize Learning: A Neurophysiological Perspective. Journal of Visualized Experiments. (101), e52627 (2015).
  23. Courtemanche, F., et al. Texting while walking: An expensive switch cost. Accident Analysis, Prevention. 127, 1-8 (2019).
  24. Townsend, J. T., Ashby, F. G. . The stochastic modeling of elementary psychological processes. , (1983).
  25. Jung, T., et al. Removal of eye activity artifacts from visual event-related potentials in normal and clinical subjects. Clinical Neurophysiology. 111, 1745-1758 (2000).
  26. Luck, S. J. . An Introduction to the Event-related Potential Technique (Cognitive Neuroscience). , (2005).
  27. Steiger, J. H. Tests for comparing elements of a correlation matrix. Psychological Bulletin. 87 (2), 245-251 (1980).
  28. Léger, P. -. M., Davis, F., Riedl, R., vom Brocke, J., Léger, P. -. M., Randolph, A., Fischer, T. H., et al. Task Switching and Visual Discrimination in Pedestrian Mobile Multitasking: Influence of IT Mobile Task Type. Information Systems and Neuroscience: Vienna Retreat on NeuroIs 2019. , 245-251 (2020).
  29. Mourra, G. N. . Addicted to my smartphone: what factors influence the task-switching cost that occurs when using a smartphone while walking. , (2019).
  30. Schabrun, S. M., van den Hoorn, W., Moorcroft, A., Greenland, C., Hodges, P. W. Texting and walking: strategies for postural control and implications for safety. PloS One. 9 (1), 84312 (2014).
check_url/cn/60555?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Mourra, G. N., Brieugne, D., Rucco, E., Labonté-Lemoyne, É., Courtemanche, F., Sénécal, S., Fredette, M., Cameron, A., Faubert, J., Lepore, F., Bellavance, F., Léger, P. Measuring the Switch Cost of Smartphone Use While Walking. J. Vis. Exp. (158), e60555, doi:10.3791/60555 (2020).

View Video