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多用户实验设计

默认情况下,Labvanced研究中的每个参与者都在隔离中运行自己的实验,即使他们中的几个在同一个会话中。仅仅开启多用户模式并不会改变这一点:它让多个参与者加入同一个正在运行的会话,但一个参与者所做的事情在另一个参与者未建立连接之前是不可见的。事件构建了这个连接,具体来说是Distribute Variable操作,它是将一个参与者的隔离实验中的值传递到另一个参与者的桥梁。

何时需要多用户

如果参与者在实时中从未互动,例如你只是在比较两个被试间条件,那么标准的单参与者研究和组分配就足够。你需要多用户特别是在两个或更多参与者必须在同一会话中同时存在,并且他们中的一个所做的事情需要在会话运行时到达另一个参与者时。

设置同步会话

多参与者工具默认是隐藏的。要启用它们,打开设置,然后在特殊功能下点击多用户研究并点击Transform。这会显示Number of Participants(至少2)和Maximum Parallel Sessions。有关此操作解锁的完整设置列表,请参见多用户研究。此点击无法撤销,因此请先决定参与者数量,如果你还想保留单参与者版本,请事先复制研究。

开启此选项仅改变参与者如何分组到一个会话中,并不会连接他们。如果两个参与者需要在特定时刻保持同步,使用Sync Frame Start(框架设置)或任务设置下的匹配选项,直到所有参与者到达为止,暂停所有人。

示例: 在另一个参与者响应之前,任何参与者都不应移动到下一个试验。在该框架上设置Sync Frame Start,在他们都到达之前,两个参与者都在那等待。

配对和角色

每个参与者都由系统变量Role_Id标识,按顺序分配,从1开始,随着人们的加入而增加。在要求操作中使用它,以给参与者提供不同的内容。

示例: Role_Id等于1 → 显示目标图像。Role_Id等于2 → 显示响应选项。

默认情况下,参与者是随机从大厅中匹配的。对于预先安排的配对,使用预定义参与者组:在发布与记录标签下,打开构建自定义链接并在group字段中输入值。通过具有相同group值的链接加入的参与者仅与彼此匹配。

示例: 两名实验室参与者被安排在同一时间段。给他们每一个一个与group=12相同的链接,这样两人将被配对在一起,而不是从大厅中随机匹配。

参与者之间的共享变量

这就是桥梁。一项Distribute Variable操作会在你选择的任何触发器上,将一个参与者的值发送到另一个参与者的目标变量。在一个事件被触发之前,什么都不会被共享。

示例: 在按钮点击触发器上,将点击参与者的当前分数分配给另一位参与者屏幕上的PartnerScore变量。

如果多个参与者可能在同一时间内写入同一目标变量,请启用操作的阻止选项,这样第一个到达的参与者会被处理,然后才允许其他参与者通过。

最佳实践

  • 在发布之前,使用两个独立的浏览器会话(第二个标签或隐身窗口)进行测试。角色分配依赖于加入顺序,因此这是查看交互双方的唯一可靠方式。
  • 在开始构建框架之前决定你的Role_Id逻辑。因为角色分配适用于整个会话,因此从一开始就围绕它设计比在框架已经存在后再进行添加要容易。
  • 审核每个条件分支以确保已同步的框架,而不仅仅是主路径。参与者采取捷径是导致另一个参与者无限期等待的最常见原因。
  • 对于任何Distribute Variable操作,启用阻止选项,避免多于一个参与者同时写入同一目标变量。
  • 当配对需要被控制时,例如安排好的实验室会话或依赖于特定角色组合的研究,使用预定义参与者组,而不是随机大厅匹配。

具体模式:导演/匹配者参考通信任务

这是一个经典的参考通信任务:一个参与者描述目标项,另一个参与者从一组候选项中识别它。这是一个双角色设计,因此可以直接映射到上述工具。

  1. 启用2名参与者的多参与者并点击Transform。
  2. 在Role_Id上使用要求操作来分割这两个角色:Role_Id 1成为导演,显示目标图像和文本输入。Role_Id 2成为匹配者,只显示一组候选图像,没有目标。(哪个Role_Id映射到哪个角色由你选择;模式以两种方式工作都是一样的。)
  3. 当导演提交描述时,例如在输入键或按钮触发时,使用Distribute Variable将文本值发送到匹配者屏幕上的Description变量,启用阻止,因为一次只应有一个描述在进行中。
  4. 将分配的Description值显示给匹配者,匹配者选择一张候选图像。将响应编程为与已知目标进行比对,以产生正确/错误变量。
  5. 在两个参与者移动到下一个试验的框架上使用Sync Frame Start,确保导演在匹配者响应之前不能前进。

这与下面链接的图像描述演示具有相同的结构。一旦机制就位,交换目标/候选内容在不改变底层事件逻辑的情况下改变了范式。

Labvanced中的多用户设计示例

最后通牒游戏

一个二人经济决策任务:一个参与者提议共享资源的分配,另一个接受或拒绝。

图像描述演示

一个使用实时聊天框构建的导演/匹配者参考通信任务:一个参与者描述目标图像,另一个识别它。

股票市场游戏

一个实时的二人版本,其中一个参与者接收内部价格信息,并决定是准确共享、扭曲它,还是隐瞒它。

进一步阅读

多参与者研究

此页面上每个机制的技术参考:启用多参与者模式、Role_Id、框架和任务同步,以及分配变量。

多用户心理学研究

能力概述:多用户研究在行为研究中可以实现的内容,无论实现细节如何。

使用变量

变量类型和属性,是基于Role_Id逻辑和分配变量目标的基础。

带聊天框的图像描述任务和游戏

在实际研究中导演/匹配者模式的完整演示,包括聊天变量和反应时间设置。

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数据框模式