Этот дизайн исследования измеряет стоимость переключения задач при использовании смартфона во время ходьбы. Участники проходят два экспериментальных условия: контрольное условие (ходьба) и условие многозадачности (текстовые сообщения во время ходьбы). Участники переключаются между этими задачами и задачей, определяющей направление. Записываются данные ЭЭГ, а также поведенческие показатели.
В этой статье представлен протокол исследования для измерения стоимости переключения задач при использовании смартфона во время ходьбы. Этот метод включает в себя то, что участники ходят по беговой дорожке в двух экспериментальных условиях: контрольном условии (то есть просто ходьба) и условии многозадачности (т. Е. Текстовые сообщения во время ходьбы). В этих условиях участники должны переключаться между задачами, связанными с экспериментальным состоянием, и задачей, определяющей направление. Это задание на направление выполняется с помощью фигуры ходока с точечным светом, казалось бы, идущей влево или вправо от участника. Выполнение задачи направления представляет собой затраты участника на переключение задач. Было два показателя эффективности: 1) правильная идентификация направления и 2) время отклика. Данные ЭЭГ записываются для измерения альфа-колебаний и когнитивного взаимодействия, происходящих во время переключения задачи. Этот метод ограничен в своей экологической обоснованности: пешеходная среда имеет много стимулов, возникающих одновременно и конкурирующих за внимание. Тем не менее, этот метод подходит для точного определения затрат на переключение задач. Данные ЭЭГ позволяют изучать основные механизмы в мозге, которые связаны с различными затратами на переключение задач. Эта конструкция позволяет сравнивать переключение задач при выполнении одной задачи за раз по сравнению с переключением задач при многозадачности до представления стимула. Это позволяет понять и точно определить как поведенческое, так и нейрофизиологическое воздействие этих двух различных состояний переключения задач. Кроме того, соотнося затраты на переключение задач с активностью мозга, мы можем узнать больше о том, что вызывает эти поведенческие эффекты. Этот протокол является подходящей базой для изучения стоимости переключения различных видов использования смартфонов. Различные задачи, анкеты и другие меры могут быть добавлены к нему, чтобы понять различные факторы, связанные с затратами на переключение задач при использовании смартфона во время ходьбы.
Поскольку как проникновение смартфонов, так и тенденция к многозадачности растут, важно понимать, какое влияние использование смартфона во время ходьбы оказывает на внимание. Литература неоднократно демонстрировала, что переключение задач стоит1, включая использование смартфона во время ходьбы. Исследования показали, что использование смартфона во время ходьбы может быть отвлекающим и опасным 2,3,4. Эти опасности были связаны с нарушениями внимания при выполнении такой задачи 3,4,5,6,7. Из-за сложного характера пешеходной среды изучение ее в экспериментальном контексте, который является экологически обоснованным, может быть проблематичным. Тем не менее, проведение таких исследований в реальной пешеходной среде может иметь свои собственные осложнения, потому что многие посторонние переменные могут вступить в игру, и существует риск причинения вреда участнику из-за отвлекающих факторов. Важно уметь изучать такое явление в относительно безопасной среде, которая остается максимально реалистичной. В этой статье мы описываем методологию исследования, которая изучает стоимость переключения задач текстовых сообщений во время ходьбы, одновременно повышая обоснованность задачи и смягчая потенциальные риски.
При использовании смартфона во время ходьбы люди вынуждены переключаться с задач смартфона на ходьбу и задачи, связанные с окружающей средой. Следовательно, чтобы изучить такое явление, мы сочли уместным сформулировать этот метод в литературе по многозадачности, специально ориентированной на парадигму переключения задач. Для этого использовалась парадигма переключения задач1, в которой участники переключались между задачей до стимулирования и задачей после стимулирования. Одна из двух задач, предшествующих стимулированию, включала многозадачность, в то время как другая — нет. В постстимулирующей задаче участники должны были реагировать на стимул, на восприятие которого влияет разделенное внимание8. Более того, экспериментальные лабораторные исследования, которые пытаются быть как можно более экологически обоснованными, часто использовали виртуальную пешеходную среду, чтобы понять влияние на внимание использования смартфона во время ходьбы 4,9. Тем не менее, чтобы охватить основные нейрофизиологические механизмы, мы решили сосредоточиться на конкретной реакции переключения задач на один стимул, чтобы свести к минимуму количество стимулов, на которые участники должны были реагировать. Таким образом, мы можем более точно определить стоимость переключения задач, исходящую исключительно от переключения внимания со смартфона на стимул. В нашем дизайне исследования мы используем поведенческие показатели (т. Е. Стоимость переключения задач) и нейрофизиологические данные, чтобы лучше понять нарушения внимания, обнаруженные во время использования смартфона пешеходом.
Во время эксперимента по переключению задач участники обычно выполняли по крайней мере две простые задачи, относящиеся к набору стимулов, причем каждая задача требовала отдельного набора когнитивных ресурсов, называемых «набором задач»1. Когда люди вынуждены переключаться между задачами, их умственные ресурсы должны адаптироваться (т.е. торможение предыдущего набора задач и активация текущего набора задач). Считается, что этот процесс «перенастройки набора задач» является причиной затрат на переключение задач1. Стоимость переключения задач обычно определяется путем наблюдения за различиями во времени отклика и / или частоте ошибок между испытаниями, где участники переключаются между задачами, и теми, где они не10. В нашем эксперименте у нас было три набора задач: 1) реакция на стимул точечного ходунка; 2) текстовые сообщения на смартфоне во время ходьбы; и 3) просто ходить. Мы сравнили стоимость переключения между двумя различными условиями: 1) просто ходить до того, как реагировать на стимул, и 2) ходить во время текстовых сообщений перед ответом. Таким образом, мы зафиксировали стоимость многозадачности на смартфоне до переключения задачи и смогли напрямую сравнить ее со стоимостью переключения без многозадачности простой ходьбы до появления визуального стимула. Поскольку смартфон, используемый в этом исследовании, был определенной марки, все участники были проверены перед экспериментом, чтобы убедиться, что они знают, как правильно использовать устройство.
Для того, чтобы смоделировать реалистичный опыт, представляющий пешеходный контекст, мы решили использовать фигуру точечного ходока в качестве визуального стимула, представляющую человеческую форму, идущую с углом отклонения 3,5° влево или вправо от участника. Эта фигура состоит из 15 черных точек на белом фоне, с точками, представляющими голову, плечи, бедра, локти, запястья, колени и лодыжки человека (рисунок 1). Этот стимул основан на биологическом движении, что означает, что он следует схеме движения, которая типична для людей и животных11. Кроме того, этот стимул является более чем экологически обоснованным; он требует сложной визуальной обработки и внимания для успешного анализа12,13. Интересно, что Thornton et al.8 обнаружили, что на правильную идентификацию точечного направления ходунков сильно влияет разделенное внимание, что делает его подходящим в качестве показателя производительности при изучении затрат на переключение задач при многозадачности. Участников попросили устно изложить направление, в котором фигура шла. Появлению ходунка всегда предшествовал слуховой сигнал, сигнализирующий о его появлении на экране.
Выполнение задачи «точечный ходунок» и нейрофизиологические данные позволили нам определить влияние внимания обоих состояний и помочь определить, что их вызвало. Производительность измерялась путем изучения частоты ошибок и времени отклика при определении направления фигуры точечного ходунка. Чтобы понять основные когнитивные и внимательные механизмы, связанные с нарушениями внимания, которые мы обнаружили с помощью показателя производительности, мы оценили нейрофизиологические данные участников с использованием EEG actiCAP с 32 электродами. ЭЭГ является подходящим инструментом с точки зрения временной точности, что важно при попытке увидеть, что вызывает плохую производительность в определенные моменты времени (например, появление фигуры точечного ходунка), хотя артефакты могут присутствовать в данных из-за движений. При анализе данных ЭЭГ особенно актуальны два показателя: 1) альфа-колебания; и 2) когнитивное взаимодействие. Исследования показали, что альфа-колебания могут представлять собой контроль рабочей памяти, а также активное ингибирование нерелевантных мозговых цепей 14,15,16,17. Сравнивая альфа-колебания на исходных уровнях с теми, которые происходят с представлением стимула18,19, мы получили альфа-отношение. С помощью этого соотношения мы определили изменения, связанные с событиями, которые могут лежать в основе нарушения внимания, наблюдаемого при текстовых сообщениях во время ходьбы. Что касается когнитивной активности, Pope et al.20 разработали индекс, в котором бета-активность представляет собой повышенное возбуждение и внимание, а альфа- и тета-активность отражают снижение возбуждения и внимания21,22. Этот анализ был сделан, чтобы определить, усложнит ли увеличение вовлеченности до появления стимула реконфигурацию поставленной задачи, необходимую для того, чтобы реагировать на фигуру ходунков.
С помощью методологии, описанной в этой статье, мы стремимся понять основные механизмы, которые влияют на производительность переключения задач у участников, участвующих в многозадачных эпизодах. Состояние ходьбы представляет собой немногозадачную производительность переключателя задач, которая сравнивается с производительностью многозадачного переключателя задач (т. Е. Текстовые сообщения во время ходьбы). Измеряя роли торможения постановки задач и активации набора задач, мы стремились лучше понять затраты на переключение, которые возникают при отправке текстовых сообщений во время ходьбы. Уместно отметить, что первоначальное исследование проводилось в иммерсивной виртуальной среде23 , но позже было воспроизведено в экспериментальной комнате (см. Рисунок 2) с проектором, отображающим фигуру ходока на экране перед участником. Поскольку эта виртуальная среда больше не доступна, протокол был адаптирован к текущему дизайну экспериментальной комнаты.
Критическим выбором при использовании протокола будет обеспечение качества нейрофизиологических данных. Существует неотъемлемая сложность использования такого инструмента, как ЭЭГ во время движения, потому что чрезмерное движение может создать много шума в данных. Поэтому важно ра?…
The authors have nothing to disclose.
Авторы признают финансовую поддержку Совета по исследованиям в области социальных и гуманитарных наук Канады (SSHERC).
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 |