
Labvanced und der Geist der offenen Wissenschaft
Da Labvanced ein abonnementbasierter Dienst ist, mag es vielen Menschen so erscheinen, als würde er nicht mit der offenen Wissenschaft übereinstimmen. Aber das ist weit von der Wahrheit entfernt. Labvanced, durch die Art und Weise, wie es eingerichtet ist und wie es Forschern erlaubt, ihre Experimente zu erstellen und zu veröffentlichen, umarmt nicht nur den Geist der offenen Wissenschaft, sondern trägt auch dazu bei, die besten Praktiken für die Durchführung von Online-Experimentalforschung voranzutreiben.
Öffentliche Experimentbibliothek und offene Wissenschaft
Labvanced bietet mehrere Möglichkeiten für Forscher, die daran interessiert sind, ihre Online-Studien so frei zugänglich und teilbar wie möglich zu machen, darunter die Öffentliche Experimentbibliothek. Über die Öffentliche Experimentbibliothek können Forscher ihr Experiment veröffentlichen, sodass jeder, der teilnehmen möchte, dies tun kann. Bei der Veröffentlichung des Experiments kann der Forscher angeben, inwieweit die Studie als Vorlage verwendet werden kann (d. h. von anderen abonnierenden Nutzern importiert werden kann), aber auch, wie "Open Access" für Nicht-Labvanced-Nutzer aussieht - ob nur das Design / die Versuchsaufbau sichtbar ist oder ob die gesammelten Daten ebenfalls öffentlich zugänglich sind.
Die Öffentliche Experimentbibliothek ist eine der größten offenen Wissenschafts-/ offenen Experimentbibliotheken und wächst ständig mit über 600 Studien von externen Institutionen aus der ganzen Welt. Dies ermöglicht es Gutachtern, die Implementierung (auch ohne ein Konto) zu "inspizieren" und die gesammelten Daten zu sehen (wenn diese Option ausgewählt ist, um sie öffentlich verfügbar / offen zu machen). Wir haben gesehen, dass viele Forscher den Labvanced-Link in ihren Publikationen in Fachzeitschriften mit hoher Wirkung zu diesem Zweck bereitstellen.
Außerdem sollte beachtet werden, dass Forscher eine Studie in der Öffentlichen Experimentbibliothek kostenlos veröffentlichen können; die Studie wird für immer dort sein (oder solange der Forscher es erlaubt). Das bedeutet, dass Experimente kostenlos erstellt werden können und kein anderer Forscher für die Inspektion / Überprüfung Ihrer Arbeit bezahlen muss. Wir glauben, dass ein solch höherer Grad an Offenheit und Transparenz anderswo noch nicht zu sehen ist.
Reproduzierbarkeit / Wiederverwendbarkeit
Das Teilen oder Exportieren des Experiments in irgendeiner Art von containerisierter Form ist wichtig für Forscher, die möglicherweise ihr Experimentdesign mit anderen Forschern kommunizieren oder demonstrieren möchten, ohne sich auf die Öffentliche Experimentbibliothek zu verlassen.
Alle Experimente, die in Labvanced durchgeführt werden, haben den höchsten Grad an Reproduzierbarkeit, da der genau gleiche Code in jedem einzelnen von ihnen verwendet wird. Das liegt daran, dass alle Studienbearbeitungen / Studienimplementierungen, die Forscher bei der Verwendung von Labvanced vornehmen, eine JSON-Datendatei (d. h. Spezifikation des Experiments) erstellen, die dann vom Labvanced-Experiment-Player-Engine "abgespielt / ausgeführt" wird, sodass die ausgeführten Funktionen für alle Studien auf der Plattform identisch sind.
Typischerweise basieren programmierbasierte Experimente auf einer Art von "benutzerdefinierten React/Python/self-hosting-Lösungen", bei denen jedes komplexe Experiment eine eigene Codebasis darstellt. Und während Forscher sicherlich Komponenten verwenden und Code haben, der über ihre Studien hinweg wiederverwendbar sein kann, gibt es in der Regel eine viel höhere Variabilität in Bezug auf Code / Logik zwischen diesen Arten von Studien im Vergleich zu Labvanced-basierten Studien, was letztendlich die Reproduzierbarkeit verringern kann.
Letztlich ist das Vorhandensein derselben Codebasis über die Studien hinweg (so wie es Labvanced tut) ein Ansatz, der dabei hilft, Skalierung, Zeitmanagement und auch die Schaffung einer Art Rahmenwerk zu unterstützen, anstatt Projekte immer wieder auf rein benutzerdefinierte Weise zu schreiben. Natürlich gibt es den Nutzern von Labvanced die Möglichkeit, Code zu erstellen, und in diesen Fällen gibt es einen zugänglichen JavaScript-Editor und auch für CSS innerhalb der App.
Der eigentliche knifflige Teil in Bezug auf die Wiederverwendbarkeit ist, dass es kein allgemein anerkanntes Experimentprotokoll / Experimentformat für Online-Studien gibt, insbesondere nicht, wenn es um Fähigkeiten wie webcambasierte Augenverfolgung, Multiplayer-Support usw. geht.
Der einzige bestehende globale Webstandard liegt im Bereich der Datenspeicherung und des Datenaustauschs, für den JSON verwendet wird… und genau das verwenden wir hier. Wichtig ist, dass Labvanced-Nutzer die gesamte JSON-Experiment-Spezifikation jederzeit und kostenlos mit einem Klick exportieren können, was bedeutet, dass Sie die Struktur Ihres Experiments (unabhängig von Labvanced) in einem standardisierten JSON-Format herunterladen, speichern und teilen können.
Wie bereits erwähnt, erfasst das JSON-Format im Wesentlichen die experimentelle Struktur. Wenn Sie also in Labvanced einen Befehl haben, um "Blick auf den Rahmenstart aufzuzeichnen", würde dies im exportierbaren / teilbaren JSON-Code durch etwas wie dies reflektiert werden (Hinweis: dies ist ein vereinfachtes Beispiel):
event: { trigger: onNewGaze actions [ {setRecVar:{ varID: "j234o234h234234" }} ] }
Daher können Experimente, die mit Labvanced erstellt wurden, in Bezug auf Wiederverwendbarkeit und Reproduzierbarkeit über die Öffentliche Experimentbibliothek kommuniziert werden, indem eine JSON-Datei exportiert wird, in der die Experimentstruktur mit anderen geteilt werden kann.
Open Source
Ein großer Teil des Quellcodes hinter Labvanced ist tatsächlich Open Source und kann aus Transparenzgründen auf Github (https://github.com/Labvanced/) angesehen werden. Bestimmte Teile, wie die proprietäre webcambasierte Augenverfolgungstechnologie und neuronale Netzwerke von Labvanced, sind dort jedoch nicht enthalten. Das liegt daran, dass wir unsere jahrelangen Investitionen in die Schaffung der genauesten webcam-basierten Augenverfolgungstechnologie schützen müssen. Andernfalls würde sie einfach gestohlen werden, und wir haben buchstäblich Versuche in diese Richtung von sowohl kleineren als auch größeren Unternehmen gesehen.
Fazit
Es ist sehr verbreitet, dass Labore oder Studenten auf eine Art von Kombination aus PsychoJS+Pavlovia für einfachere Experimente setzen oder sogar den Weg einer vollständig benutzerdefinierten React/Python/self-hosting-Lösungen für komplexere Experimente einschlagen und dann ihren Code als Teil ihres Open Science-Protokolls teilen.
Während das Programmieren einer Studie ein großartiger Weg sein kann (wir sind selbst Programmierer), bringt es doch Herausforderungen mit sich. Natürlich kann es sinnvoll sein, eine Studie völlig selbst zu programmieren, insbesondere wenn man IT-Profis hat, die solche Arbeiten für komplexe, groß angelegte Forschungen übernehmen.
Unserer Meinung nach ist es oft effizienter und wirtschaftlicher auf lange Sicht, eine Plattform wie Labvanced zu nutzen, weil wir insgesamt bereits 20+ Entwicklerjahre (d. h. 3-4 Entwickler über einen Zeitraum von mehr als 7 Jahren) in das Schreiben von Code investiert haben, der leistungsstarke (Web-)Experimente in einem einheitlichen Prozess erstellt, während wir gleichzeitig eine präzise Stimuli-Präsentation gewährleisten und den Forschern ermöglichen, online-spezifische Variablen für experimentelle Kontrolle. zu überwachen.
Alles in allem unterstützt Labvanced offene Wissenschaft und Transparenz und bietet verschiedene Optionen, wie Forscher ihre Studien mit anderen Fachleuten auf ihrem Gebiet teilen und exportieren können.