Este diseño de estudio mide el costo de cambio de tareas de usar un teléfono inteligente mientras camina. Los participantes se someten a dos condiciones experimentales: una condición de control (caminar) y una condición multitarea (enviar mensajes de texto mientras caminan). Los participantes cambian entre estas tareas y una tarea de determinación de dirección. Se registran los datos de EEG, así como las medidas de comportamiento.
Este documento presenta un protocolo de estudio para medir el costo de cambio de tareas de usar un teléfono inteligente mientras camina. Este método implica que los participantes caminen en una cinta de correr bajo dos condiciones experimentales: una condición de control (es decir, simplemente caminar) y una condición multitarea (es decir, enviar mensajes de texto mientras caminan). Durante estas condiciones, los participantes deben cambiar entre las tareas relacionadas con la condición experimental y una tarea de determinación de dirección. Esta tarea de dirección se realiza con una figura de caminante de luz puntual, aparentemente caminando hacia la izquierda o la derecha del participante. El rendimiento en la tarea de dirección representa los costos de cambio de tareas del participante. Hubo dos medidas de desempeño: 1) identificación correcta de la dirección y 2) tiempo de respuesta. Los datos del EEG se registran para medir las oscilaciones alfa y el compromiso cognitivo que se producen durante el cambio de tarea. Este método es limitado en su validez ecológica: los entornos peatonales tienen muchos estímulos que ocurren simultáneamente y compiten por la atención. No obstante, este método es apropiado para identificar los costos de cambio de tareas. Los datos del EEG permiten el estudio de los mecanismos subyacentes en el cerebro que están relacionados con los diferentes costos de cambio de tareas. Este diseño permite la comparación entre el cambio de tareas cuando se realiza una tarea a la vez, en comparación con el cambio de tareas cuando se realizan múltiples tareas, antes de la presentación del estímulo. Esto permite comprender e identificar tanto el impacto conductual como neurofisiológico de estas dos condiciones diferentes de cambio de tareas. Además, al correlacionar los costos de cambio de tareas con la actividad cerebral, podemos aprender más sobre qué causa estos efectos conductuales. Este protocolo es una base apropiada para estudiar el costo de conmutación de diferentes usos de teléfonos inteligentes. Se pueden agregar diferentes tareas, cuestionarios y otras medidas para comprender los diferentes factores involucrados en el costo de cambio de tareas del uso de teléfonos inteligentes mientras camina.
Debido a que tanto la penetración de teléfonos inteligentes como la tendencia a realizar múltiples tareas están aumentando, es importante comprender el impacto que el uso de teléfonos inteligentes mientras camina tiene en la atención. La literatura ha demostrado repetidamente que el cambio de tareas tiene un costo1, incluido el uso de teléfonos inteligentes mientras camina. Los estudios han encontrado que usar un teléfono inteligente mientras camina puede distraer y ser peligroso 2,3,4. Estos peligros se han relacionado con las deficiencias atencionales de realizar tal tarea 3,4,5,6,7. Debido a la naturaleza compleja del entorno peatonal, estudiarlo en un contexto experimental que sea ecológicamente válido puede ser problemático. No obstante, la realización de tales estudios en entornos peatonales reales puede conllevar complicaciones propias porque pueden entrar en juego muchas variables extrañas y existe el riesgo de daño al participante debido a las distracciones. Es importante poder estudiar tal fenómeno en un entorno relativamente seguro que siga siendo lo más realista posible. En este artículo, describimos una metodología de investigación que estudia el costo de cambio de tareas de enviar mensajes de texto mientras camina, al tiempo que aumenta la validez de la tarea y mitiga los riesgos potenciales involucrados.
Al usar un teléfono inteligente mientras camina, las personas se ven obligadas a cambiar de las tareas del teléfono inteligente a caminar y las tareas relacionadas con el medio ambiente. Por lo tanto, para estudiar tal fenómeno, encontramos pertinente enmarcar este método dentro de la literatura sobre multitarea, específicamente centrada en el paradigma de cambio de tareas. Para ello, se utilizó el paradigma de cambio de tarea1, haciendo que los participantes cambiaran entre una tarea pre-estímulo y una tarea post-estímulo. Una de las dos tareas previas al estímulo implicaba la multitarea, mientras que la otra no. En la tarea post-estímulo, los participantes tuvieron que responder a un estímulo cuya percepción está influenciada por la atención dividida8. Además, los estudios experimentales de laboratorio que intentan ser lo más ecológicamente válidos posible a menudo han utilizado entornos peatonales virtuales para comprender el impacto atencional del uso de teléfonos inteligentes mientras se camina 4,9. No obstante, para capturar los mecanismos neurofisiológicos subyacentes, elegimos centrarnos en la reacción específica de cambio de tareas a un estímulo para minimizar el número de estímulos a los que los participantes tenían que reaccionar. De esta manera, podemos identificar con mayor precisión el costo de cambio de tareas que proviene puramente de desviar la atención del teléfono inteligente hacia el estímulo. Con el diseño de nuestro estudio, utilizamos medidas de comportamiento (es decir, el costo de cambio de tareas) y datos neurofisiológicos para comprender mejor las deficiencias de atención encontradas durante el uso de teléfonos inteligentes peatonales.
Durante un experimento de cambio de tareas, los participantes generalmente realizaban al menos dos tareas simples relacionadas con un conjunto de estímulos, y cada tarea requería un conjunto diferente de recursos cognitivos denominado “conjunto de tareas”1. Cuando los individuos se ven obligados a cambiar entre tareas, sus recursos mentales necesitan adaptarse (es decir, la inhibición del conjunto de tareas anterior y la activación del conjunto de tareas actual). Se cree que este proceso de “reconfiguración del conjunto de tareas” es la causa del costo de cambio de tareas1. El costo de cambio de tareas generalmente se determina observando las diferencias en el tiempo de respuesta y / o la tasa de error entre los ensayos en los que los participantes cambian entre tareas y aquellos en los que nolo hacen 10. En nuestro experimento, tuvimos tres conjuntos de tareas: 1) responder a un estímulo de caminante de luz puntual; 2) enviar mensajes de texto en un teléfono inteligente mientras camina; y 3) simplemente caminar. Comparamos el costo del cambio entre dos condiciones diferentes: 1) simplemente caminar antes de responder al estímulo, y 2) caminar mientras se envían mensajes de texto antes de responder. De esta manera, capturamos el costo de la multitarea en un teléfono inteligente antes de cambiar la tarea y pudimos compararlo directamente con el costo del interruptor no multitarea de simplemente caminar antes de la aparición del estímulo visual. Debido a que el teléfono inteligente utilizado en este estudio era de una marca específica, todos los participantes fueron examinados antes del experimento para asegurarse de que sabían cómo usar correctamente el dispositivo.
Para simular una experiencia realista representativa del contexto peatonal, decidimos utilizar una figura de caminante de luz puntual como estímulo visual, representando una forma humana caminando con un ángulo de desviación de 3.5 ° hacia la izquierda o la derecha del participante. Esta figura se compone de 15 puntos negros sobre un fondo blanco, con los puntos que representan la cabeza, los hombros, las caderas, los codos, las muñecas, las rodillas y los tobillos de un ser humano (Figura 1). Este estímulo se basa en el movimiento biológico, lo que significa que sigue el patrón de movimiento que es típico de humanos y animales11. Además, este estímulo es más que ecológicamente válido; Requiere un procesamiento visual complejo y atención para ser analizado con éxito12,13. Curiosamente, Thornton et al.8 encontraron que la identificación adecuada de la dirección del caminante en forma de punto se ve muy afectada por la atención dividida, lo que la hace adecuada como una medida de rendimiento cuando se estudian los costos de cambio de tareas cuando se realizan múltiples tareas. Se pidió a los participantes que indicaran verbalmente la dirección en la que caminaba la figura. La aparición del caminante siempre estaba precedida por una señal auditiva que señalaba su aparición en la pantalla.
El rendimiento en la tarea del caminante de luz puntual y los datos neurofisiológicos nos permitieron determinar el impacto atencional de ambas afecciones y ayudar a determinar qué las causó. El rendimiento se midió observando las tasas de error y los tiempos de respuesta al determinar la dirección de la figura del caminante de luz puntual. Para comprender los mecanismos cognitivos y atencionales subyacentes involucrados en las deficiencias atencionales que encontramos con la medida de rendimiento, evaluamos los datos neurofisiológicos de los participantes utilizando el EEG actiCAP con 32 electrodos. El EEG es una herramienta apropiada en términos de precisión temporal, lo cual es importante cuando se trata de ver qué causa un rendimiento deficiente en momentos específicos en el tiempo (por ejemplo, la apariencia de la figura del caminante de luz puntual), aunque los artefactos pueden estar presentes en los datos debido a los movimientos. Al analizar los datos del EEG, dos índices son particularmente relevantes: 1) oscilaciones alfa; y 2) compromiso cognitivo. La investigación ha encontrado que las oscilaciones alfa pueden representar el control de la memoria de trabajo, así como la inhibición activa de los circuitos cerebrales irrelevantes para la tarea14,15,16,17. Al comparar las oscilaciones alfa a niveles basales con las que ocurren con la presentación del estímulo18,19, obtuvimos la razón alfa. Con esta proporción, determinamos los cambios relacionados con el evento que podrían estar subyacentes al deterioro atencional observado al enviar mensajes de texto mientras camina. Con respecto al compromiso cognitivo, Pope et al.20 desarrollaron un índice donde la actividad beta representa el aumento de la excitación y la atención, y la actividad alfa y theta reflejan disminuciones en la excitación y la atención21,22. Este análisis se realizó para determinar si un mayor compromiso antes de la aparición del estímulo complicaría la reconfiguración del conjunto de tareas requerida para responder a la figura del caminante.
Con la metodología descrita en este documento, buscamos comprender los mecanismos subyacentes que afectan el rendimiento del cambio de tareas en los participantes que participan en episodios multitarea. La condición de caminar representa un rendimiento de cambio de tarea no multitarea que se compara con un rendimiento de cambio de tarea multitarea (es decir, enviar mensajes de texto mientras se camina). Al medir los roles de la inhibición del conjunto de tareas y la activación del conjunto de tareas, buscamos comprender mejor los costos de cambio que ocurren al enviar mensajes de texto mientras caminamos. Es relevante señalar que el estudio original se realizó en un entorno virtual inmersivo23 , pero luego se replicó en una sala experimental (ver Figura 2) con un proyector que muestra la figura del caminante en una pantalla frente al participante. Debido a que este entorno virtual ya no está disponible, el protocolo se adaptó al diseño actual de la sala experimental.
Una elección crítica al usar el protocolo sería garantizar la calidad de los datos neurofisiológicos. Existe una complicación inherente al uso de una herramienta como EEG durante el movimiento, porque el movimiento excesivo puede crear mucho ruido en los datos. Por lo tanto, es importante considerar, antes de la recopilación de datos, cómo se prepararán los datos para eliminar tantos artefactos como sea posible sin modificar la señal real. No obstante, todavía es bastante probable que haya tasas más altas de e…
The authors have nothing to disclose.
Los autores reconocen el apoyo financiero del Consejo de Investigación de Ciencias Sociales y Humanidades de Canadá (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 | |
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