Labvanced y el Espíritu de la Ciencia Abierta
Dado que Labvanced es un servicio basado en suscripción, esto puede sonar para muchas personas como si no estuviera alineado con la ciencia abierta. Pero esto está muy lejos de ser cierto. Labvanced, por la naturaleza misma de cómo está configurado y cómo permite a los investigadores crear y publicar sus experimentos, no solo abraza el espíritu de la ciencia abierta, sino que también ayuda a impulsar las mejores prácticas en la realización de investigaciones experimentales en línea.
Biblioteca Pública de Experimentos y Ciencia Abierta
Labvanced tiene varias vías para investigadores que están interesados en hacer que sus estudios en línea sean lo más accesibles y compartibles posible, una de ellas es la Biblioteca Pública de Experimentos. A través de la Biblioteca Pública de Experimentos, los investigadores pueden publicar su experimento para que cualquier persona que desee participar pueda hacerlo. Al publicar el experimento, el investigador puede especificar hasta qué punto el estudio puede ser utilizado como plantilla (es decir, puede ser importado por otros usuarios suscritos), pero también cómo se ve el ‘acceso abierto’ para los usuarios que no son de Labvanced, como si solo se puede ver el diseño/ configuración del experimento o si los datos recopilados también son accesibles públicamente.
La Biblioteca Pública de Experimentos es una de las bibliotecas de ciencia abierta / experimentos abiertos más grandes que existen y está en constante crecimiento con más de 600 estudios listados de instituciones externas de todo el mundo. Esto permite a los revisores ‘inspeccionar’ la implementación (incluso sin una cuenta) y ver los datos que fueron recopilados (si tienes esta opción seleccionada para que esté disponible públicamente / abierto). Hemos visto a muchos investigadores proporcionar el enlace de Labvanced en sus publicaciones en revistas de alto impacto para este propósito.
También ten en cuenta que los investigadores pueden publicar un estudio en la Biblioteca Pública de Experimentos sin ningún costo; el estudio estará allí para siempre (o mientras el investigador lo permita). Esto significa que se pueden crear experimentos de forma gratuita y que ningún otro investigador tiene que pagar por inspeccionar/revisar tu trabajo. Creemos que un grado tan alto de apertura y transparencia aún no se ha visto en ningún otro lugar.
Reproducibilidad / Reutilización
Compartir o exportar el experimento en alguna forma contenida es importante para los investigadores que puedan querer demostrar o comunicar el diseño de su experimento con otros investigadores sin depender de la Biblioteca Pública de Experimentos.
Todos los experimentos realizados dentro de Labvanced tienen el más alto grado de reproducibilidad porque el mismo código exacto se utiliza en cada uno de ellos. Esto se debe a que todas las ediciones / implementaciones de estudios que los investigadores realizan mientras utilizan Labvanced, crearán un archivo de datos JSON (es decir, especificación del experimento) que luego es “reproduzco/ejecutado” por el motor del reproductor de experimentos de Labvanced, de modo que las funciones ejecutadas sean las mismas para todos los estudios en la plataforma.
Normalmente, lo que los experimentos basados en programación dependen es de algún tipo de “soluciones personalizadas de React/Python/auto-alojadas” donde cada experimento complejo es una especie de propio código base. Y si bien es cierto que los investigadores utilizan y tienen algún código que puede ser reutilizado en sus estudios (es decir, componentes), suele haber una variabilidad mucho mayor en términos de código / lógica entre estos tipos de estudios en comparación con los estudios basados en Labvanced, lo que puede, en última instancia, disminuir la reproducibilidad.
En última instancia, tener la misma base de código a lo largo de los estudios (como lo hace Labvanced) es un enfoque que ayuda a escalar, gestionar el tiempo y también a crear algún tipo de marco, a diferencia de escribir proyectos una y otra vez de manera totalmente personalizada. Por supuesto, siendo investigadores en psicología experimental nosotros mismos, Labvanced brinda a sus usuarios la oportunidad de codificar y en esos casos hay un editor de JavaScript accesible y también para CSS dentro de la aplicación.
La parte realmente complicada respecto a la reutilización es que no hay un protocolo de experimento / formato de experimento universalmente aceptado para estudios en línea, especialmente cuando se trata de capacidades como el seguimiento ocular basado en webcam, soporte multijugador, etc.
El único estándar web global existente está en el ámbito del almacenamiento de datos y el intercambio de datos para el cual se utiliza JSON... y esto es exactamente lo que estamos usando aquí. Es importante mencionar que los usuarios de Labvanced pueden exportar toda la especificación del experimento JSON en cualquier momento y de forma gratuita, con un clic, lo que significa que puedes descargar, guardar y compartir la estructura de tu experimento (independientemente de Labvanced) en un formato JSON estandarizado.
Como se mencionó anteriormente, el formato JSON captura esencialmente la estructura experimental. Entonces, por ejemplo, si tienes un comando en Labvanced para ‘grabar la mirada al inicio del marco’, eso se reflejaría en el código JSON exportable/compartible de algo como esto (nota: este es un ejemplo simplificado):
event: { trigger: onNewGaze actions [ {setRecVar:{ varID: "j234o234h234234" }} ] }
Así, en el tema de reutilización y reproducibilidad, los experimentos construidos con Labvanced pueden ser comunicados más allá de la Biblioteca Pública de Experimentos exportando un archivo JSON donde la estructura del experimento puede ser compartida con otros.
Código Abierto
Gran parte del código fuente detrás de Labvanced es en realidad de código abierto y se puede ver en Github (https://github.com/Labvanced/) por razones de transparencia. Sin embargo, ciertas partes, como la tecnología de seguimiento ocular basada en webcam y las redes neuronales propietarias de Labvanced, no están incluidas allí. Esto se debe a que tenemos que proteger nuestras inversiones de años en la creación de la tecnología de seguimiento ocular basada en webcam más precisa. De lo contrario, simplemente sería robada, y literalmente hemos visto intentos en esta dirección tanto de empresas más pequeñas como más grandes.
Conclusión
Es muy común que laboratorios o estudiantes quieran confiar en alguna combinación de PsychoJS + Pavlovia para experimentos más simples, o incluso optar por crear soluciones totalmente personalizadas de React/Python/auto-alojadas para experimentos más complejos y luego proceder a compartir su código como parte de su protocolo de Ciencia Abierta.
Si bien programar un estudio puede ser una gran forma de proceder (nosotros somos programadores), viene con desafíos. Por supuesto, puede tener sentido programar un estudio completamente por tu cuenta, especialmente si tienes profesionales en TI que realizan ese tipo de trabajo para investigaciones complejas y a gran escala.
En nuestra opinión, a menudo es más eficiente y económico a largo plazo utilizar una plataforma como Labvanced, porque en conjunto ya hemos invertido más de 20 años de desarrollo (es decir, 3-4 desarrolladores a lo largo de 7+ años) en escribir código que crea experimentos (web) poderosos en un proceso optimizado, todo mientras aseguramos una presentación precisa de estímulos y damos a los investigadores la oportunidad de monitorear variables específicas en línea para control experimental.
En general, Labvanced apoya la ciencia abierta y la transparencia y ofrece varias opciones sobre cómo los investigadores pueden compartir y exportar sus estudios con otros profesionales en su campo.