視覚検索タスク: 研究者のための包括的ガイド

視覚検索タスクは、さまざまな干渉要因の中からターゲットを特定することを含み、人間が視覚情報をどのように処理するかを研究する上で重要な役割を果たします。これらのタスクは、視覚検索の背後にある認知機能に関する貴重な洞察も提供します。

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視覚検索タスク - 説明

視覚検索タスクは、参加者が視野内の多くの干渉要因の中から、存在および位置が不明なターゲット刺激を可能な限り迅速かつ正確に検出するよう求められる注意タスクの一種です（Chesham et al., 2019）。

視覚検索タスクの基本的要素は次の通りです（Wickens, 2023）：

ターゲット: 特定の刺激、オブジェクト、または識別または特定されるべき特徴。
干渉要因: 検索を難しくする非ターゲット要素。
検索領域: 検索が行われる空間の領域。

視覚検索タスクは、主に注意と知覚の異なる認知機能を研究することを目的としています。

心理学研究における一般的な視覚検索タスクの種類

視覚検索タスクは、大きく2つのカテゴリに概念化できます：

特徴検索タスク: 視覚検索タスクの最も単純な版で、参加者はユニークなターゲットを見つけるよう指示されます。このターゲットは通常、カタツムリの中の蝶のように「ポップ」します。
結合検索タスク: 参加者はターゲット刺激の特定に多くの時間と労力を費やす必要があり、干渉要因と複数の特徴を共有しています。例えば、スタントダブルと一緒に写っている女優を特定するようなものです。

特徴検索タスク（左）と結合検索タスク（右）。

特徴検索タスク

特徴検索タスクは、周囲の干渉要因と共有されていないユニークな特徴を持つターゲットを検索することを含みます。ターゲットは視覚領域で「ポップ」し、あまり努力せずに特定できます。例えば、上の左の画像で示されているように、干渉する青い円の中の赤い円を検出することです。

これらの特徴検索タスクで採用される一般的な視覚検索モードは、並列検索です。このモードでは、すべての項目が同時に処理されるため、迅速な検出が可能です。検出時間は通常、干渉要因の数とは独立しています（したがって、干渉要因の数が増えても、ターゲットを特定するための時間には影響しません）。これは、特徴検索タスクと、以下で説明する結合検索タスクの大きな違いです。

結合検索タスク

結合検索タスクでは、ターゲットは干渉要因と1つ以上の特徴を共有し、特徴の組み合わせに基づいてターゲットを特定するためにより多くの努力が必要です。例えば、上の右の画像に示されているように、干渉要因の青い円と赤い四角の中の赤い円を特定することです。

以下のLabvancedのオンライン視覚検索タスクの例では、ターゲットは縦の赤い長方形であり、周囲の干渉要因と共有する特徴には形、色、および方向が含まれます。

ここで利用される視覚検索のモードは、シリアル検索モードです。ターゲットが干渉要因と特徴を共有しているため、各項目をひとつずつ処理しなければならず、ターゲットを見つけるのが難しくなります。検出時間は通常、干渉要因の数に依存します（干渉要因が増えると、ターゲットを特定するのにかかる時間も増えます）。

視覚検索研究におけるデータ収集

視覚検索タスクを通じて収集されたデータは、さまざまな研究分野での発見に寄与します。

ここで収集される主要なデータの種類は次のとおりです：

刺激表示番号: ターゲット刺激が画面に現れる正確な位置（通常は行/座標番号）。
干渉因子の数: 視覚検索フィールド内の非ターゲット刺激の総数。
反応時間: 参加者がターゲットを特定し、反応するのにかかる時間。
精度: 通常は次のように測定されます：
- 正しい反応/ヒット: 発見されたターゲットの数。
- 省略ミス: 見逃されたターゲットの数。
- 誤告知: 偽の警報の数。
オブザーブ状況: 参加者の反応が正しいか、間違っているか、または遅すぎるかを示します。
眼球運動: フィクスATIONの持続時間、サッケード、視線パターンなどの指標が、眼球追跡を使用して収集されます。

上の画像は、Labvancedの視覚検索タスクから記録されたデータの例がどのように見えるかを示しています。

Labvancedとは何ですか？

Labvancedは、心理学に基づく実験を作成し（コーディングなしで）、データを収集できる強力なプラットフォームです... その間、査読済みのウェブカメラ眼球追跡や、ウェブおよびネイティブデスクトップ/モバイルアプリケーションを介したマルチユーザー研究サポートなどの高度な機能にアクセスできます！

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考慮すべき可能な交絡因子

オンラインまたはラボで視覚検索タスクを実施している場合、いくつかの交絡因子を考慮する価値があります：

実行的作業記憶負荷: 実行的作業記憶負荷は、タスクを実行している間に複数の情報を同時に管理し操作する精神的努力を指します。視覚検索タスクでは、干渉要因が多くいる場合に作業記憶が挑戦され、参加者が効率的に行動し、同じ領域を2回スキャンしないようにする必要があります。当作業記憶が過負荷になると、ターゲットを見つけるのが難しくなり、エラーが増加し、その後にターゲットを記憶するのが難しくなります（Nachtnebel et al., 2023）。
検索方向: 左右の検索を必要とするタスクは、垂直、対角、またはランダムな方向の他の検索と比べて、ターゲットを特定するのに短い時間を要します（Radhakrishnan et al., 2022）。
音声干渉要因: 音声干渉要因の存在は、視覚検索時間を大幅に増加させ、バックグラウンドノイズが検索タスクを完了するために必要な集中力を妨げる可能性があることを示しています。この妨害は、視覚情報を処理し、聴覚刺激を管理するための認知資源の競争によるものである可能性があります（Radhakrishnan et al., 2022）。
慣れ: 視覚検索タスク中に慣れた物体やロゴに遭遇すると、検索時間が大幅に短縮される可能性があります。慣れはアイテム処理を迅速化し、ターゲットを特定するために必要な精神的負荷を軽減するため、視覚検索時間が速くなります（Qin et al., 2014）。

視覚検索タスクデザインの変種

視覚検索タスクは、オンラインまたはラボで実施でき、複雑さにおいて大きく異なる場合があります。主な違いは使用される刺激のタイプと数、およびターゲットと干渉要因の類似性にあります。

タスクのいくつかの変種を以下に示します：

連続視覚検索タスク: この変種では、検索領域が複数のターゲットと干渉要因を含みます（Hokken et al., 2022）。
シングルフレーム検索タスク: このタスクでは、観察者がターゲットが存在するかどうかについて単純な「はい/いいえ」の判断を行う必要があります（Hokken et al., 2022）。
実世界の視覚検索タスク: これは、コンピュータ化された画面を使用するのではなく、実際の空間で設定されたタスクを含みます。ある研究では、実際のLEGOブロックを使用しました（Sauter et al., 2020）。
空の検索: これは、TEA-Ch評価バッテリーのサブテストです。この変種では、観察者が、似たような外見の囮宇宙船で満たされた大きな紙の上で特定の宇宙船を見つける必要があります（Nasiri et al., 2023）。
文字キャンセルタスク: 視覚検索タスクのこの変種では、参加者が他の干渉する文字の中に分配された60のターゲット文字「A」を特定してマークする必要があります（Rorden & Karnath, 2010）。
TMM3パズルゲーム: この変種は、視覚検索とゲームを統合します。ターゲットは常に存在し、プレイヤーは色や形のような特徴に基づいて同じタイルを継続的にスキャンして一致させる必要があります（Chesham et al., 2019）。

視覚検索タスクの臨床応用

視覚検索タスクは、認知心理学の世界を超え、臨床心理学でも大きな役割を果たしており、異なる神経発達および心理的状態の基本にあるさまざまな注意および知覚プロセスを理解する上で重要です。

以下は、いくつかの例です：

注意欠陥多動性障害（ADHD）： 視覚検索タスクは、選択的注意を測定する優れた手段であり、ADHDにおいてしばしば障害される領域です。これらのタスクは、個人における反応関連の欠損を特定し、ADHDにおける認知および行動の特徴を理解するのに役立ちます（Mason et al., 2003）。
脳性視覚障害（CVI）： 視覚選択的注意障害（VSAD）は、CVIのある子供に見られる一般的な状態です。視覚検索タスクは、CVIの反応時間が遅く、精度が低い状況を明らかにし、この集団におけるターゲットを絞った介入を可能にします（Hokken et al., 2022）。
ディスレクシア（失読症）： ディスレクシア（書かれた言語や読書を処理するのが困難な学習障害）は、視覚検索タスクを使用して、他の神経発達状態から区別することができます。ディスレクシアのある子供は、視覚情報の迅速かつ正確な処理においてしばしば困難を示し、これが視覚検索タスクにおけるパフォーマンスに影響を及ぼす可能性があります（Hokken et al., 2022）。
自閉症スペクトラム障害（ASD）： 視覚検索タスクは、ASDのある個人が直面する神経発達上の課題の発見と理解に役立ちます。ある研究では、ASDのある個人が視覚検索タスクのパフォーマンスについて、注視の持続時間や検索後のプロセスなどのパターンを示すことが分かりました（Canu et al., 2021）。
統合失調症: 研究によれば、統合失調症のある個人は、視覚検索タスクのパフォーマンスにおいて有意な障害を示し、注視時間の増加や検索パターンの変動が見られます。これらの発見は、統合失調症の注意および知覚特性を深く理解するのに役立ちます（Canu et al., 2021）。
アルツハイマー病（AD）： アルツハイマーの患者における視覚検索タスクは、認知の低下と注意障害に関する洞察を提供します。研究によれば、ADのある個人は、視覚検索効率において有意な欠陥、つまり反応時間が遅く、注視時間が増加し、干渉要因の中からターゲットを正確に特定するのが困難であることが示されています（Pereira et al., 2020）。
不安: 視覚検索タスクは、不安がタスク中の注意制御と処理効率に与える影響を評価するために利用されています。これにより不安が視覚的注意や意思決定に関連するさまざまな認知機能にどのように影響するかについての洞察が得られます（Vater et al., 2016）。

他の分野での応用

視覚検索タスクは、臨床心理学の分野にとどまらず、さまざまな他の分野にも広がっています。以下は、視覚検索タスクが異なる分野でどのように利用されているかのいくつかの例です：

神経科学: 視覚検索タスクは、脳内の機能的相互作用を探求するために広く利用されてきました。視覚検索タスクとfMRIや近視矯正レンズなどの神経画像装置を用いた研究では、視覚的疲労や認知負荷に関連する脳ネットワークの解読が可能でした（Ryu et al., 2024）。
神経生理学: 視覚検索タスクは神経生理学にも重要な影響があります。眼球追跡技術を用いた研究は、移動するターゲットの速度と方向の視覚的特定が運動選択と密接に結びついていることを明らかにしました（Souto & Kerzel, 2021）。眼球運動の指標は、視覚検索の欠陥特定に役立ちます。
法執行: ケンブリッジ顔記憶テスト（CFMT+）などの視覚検索タスク（個人の顔認識能力を測定します）は、法執行機関で広く利用されており、現実のシナリオにおいて不明な顔を検索する際の警察官のパフォーマンスにおける個人間の違いを予測するために使用されます（Thielgen et al., 2021）。
ヒューマンコンピュータインタラクション: 視覚検索タスクは、ヒューマンコンピュータインタラクションにおいて重要な応用があります。これにより、ユーザーがどのように視覚的にスキャンし、表示とインタラクションを行うかを理解し、ユーザーの視覚的能力や制限に合ったインターフェースを設計するのに役立ちます（Halverson & Hornof, 2007）。
マーケティング: マーケティングの分野では、視覚検索タスクを使用して、消費者がさまざまな製品ディスプレイとどのように視覚的に相互作用するかを理解します。これにより、製品がどのように個人の注意を効果的に引き付けるかについての洞察が得られ、消費者の意思決定に影響を与えることができます（Banović et al., 2014; Qin et al., 2014）。
航空: 航空セキュリティの分野において、視覚検索タスクは、時間的プレッシャーやターゲットの期待などのさまざまな要因が検出パフォーマンス、反応時間、視覚検索に与える影響を理解するのに役立ちます。これにより、空港セキュリティにおける安全-criticalタスクの改善が期待されます。

全体として、視覚検索タスクとその変種（結合検索タスクなど）は、認知心理学に多くの洞察を提供し、現実のアプリケーションに接続される潜在能力を持っています。

結論

視覚検索タスクは、人々が周囲の情報に焦点を当て、見つけ、処理する方法における認知心理学をより良く理解するのに役立ちます。これにより、私たちの注意と意思決定が日常生活でどのように機能しているかが分かります。技術が成長するほど、視覚検索タスクを使用して現実の問題を解決する方法も増えます。これは、研究者だけでなく、誰もがより良く効率的な世界を作成するための貴重なツールです！

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