ビーズタスク
ビーズタスクは、確率的推論パラダイムで、参加者が不確実性の下で意思決定をする前にどれだけの証拠を収集するかを測定します。参加者は、2つのジャーのいずれかから引かれたビーズのシーケンスを見て、ビーズがどのジャーから来ているかを決定し、見た十分だと思ったときに選択します。意思決定までのビーズ数は、精神病研究で広く研究されている結論への飛躍（JTC）推論バイアスの検証済みインデックスです。
目次
ビーズタスクのタスク構造
参加者には、決まった比率で2色のビーズが混ざった2つのジャーが示されます。コンピュータはランダムに1つのジャーを選択し、どちらかを明らかにせず、1回ずつビーズを引き出し、参加者に各ビーズを示してから戻し、ジャーの比率が決して変わらないようにします。各ビーズの後、参加者はもう1つのビーズを見るか、ジャーにコミットするかを決定します。制限時間はなく、迅速に回答することに利点はありません。参加者には、確信を持ったときのみ決定するよう指示されています。
データ収集が始まる前に、参加者が応答マッピングを理解したか確認できるよう、黒と白のビーズを90:10の比率で使用した練習ラウンドがメインタスクの前に行われます。参加者は必要に応じて練習ラウンドを繰り返すことができます。メインタスクはその後、2つのスコア付けされたフェーズで実施されます。標準フェーズ（タスク1）では赤と青のビーズが85:15の比率で使用され、難易度の高いフェーズ（タスク2）では黄と紫のビーズが60:40の比率で使用されます。両方のフェーズは、Díaz-Cutraro et al. (2022)から得られた固定なビーズシーケンスを使用し、ビーズの色とジャーの割り当て、およびジャーの位置（左または右）は参加者間で反転されています。各フェーズは最大ビーズ数（標準フェーズは18ビーズ、難易度の高いフェーズは19ビーズ）で制限されています。参加者が決定せずにキャップに達した場合、試行は終了し、適切に記録されます。各フェーズの後、参加者は決定に対する自分の自信を0から100の確実性スケールで評価します。
タスクの2つのバージョンが利用可能で、それぞれ使用されるデバイスや入力方法に最適化されています。
デスクトップ版
デスクトップ版では、応答はキーボードを使用します。参加者はSpaceを押して別のビーズを要求し、Dを押してジャーAを選択し、Kを押してジャーBを選択します。
モバイル版
モバイル版はタッチスクリーンインタラクションに最適化されています。参加者はNew Beadボタンをタップして別のビーズを要求し、Jar AまたはJar Bボタンをタップして決定します。
ビーズタスクで収集されたデータ
ビーズタスクは、確率的推論評価を構成する意思決定のシーケンスをキャプチャします：参加者が要求するビーズの数、最終的な選択に対する自信、およびその選択が正しかったかどうかです。これらの変数により、研究者はデータ収集行動を定量化し、参加者を結論への飛躍スペクトラムに沿って分類できます。すべての変数は、タスクのVariablesタブ内で表示およびカスタマイズでき、各セッションの記録されたデータの完全なセットはDataview & Exportタブから確認およびエクスポートできます。
以下は、標準フェーズ（タスク1）のLabvanced版のビーズタスクで収集された変数の例です。難易度の高いフェーズ（タスク2）は、_T2サフィックスで同じ変数セットを記録します（例：DTD_T2, JTC_classification_T2）。
| 変数名 | 説明 |
|---|---|
DTD_T1 | 標準フェーズの意思決定までのビーズ数：参加者がジャーにコミットする前に見たビーズの数。 |
JTC_classification_T1 | 標準フェーズの派生分類：Jumping-to-Conclusionsが2以下であればDTD_T1、そうでなければConservative。 |
jar_chosen_T1 | 標準フェーズで参加者が選択したジャー（AまたはB）。 |
correctness_T1 | jar_chosen_T1が実際に固定ビーズシーケンスが表すジャーと一致するかどうか。 |
decision_certainity_T1 | 標準フェーズの意思決定後の確実性評価（0から100スライダー）。 |
TimeToDecision_T1 | 標準フェーズにおける経過時間：最初のビーズが表示されてから最終的な決定までの時間。 |
reaction_time | 各ビーズが表示されてから参加者の次の応答までの時間。 |
choice | 各ビーズに対する参加者の応答（デスクトップ：D, K, またはSpace; モバイル：New Bead, Jar A, またはJar B）。 |
Task_type | セッションの現在のフェーズ（Practice, Standard (T1), またはDifficult (T2)）。 |
データテーブルは、Labvancedのオンラインビーズタスクの難易度の高いフェーズ（タスク2）からの試行レベルの出力を示します。
この研究は、ビーズタスクを用いて確率的推論と結論への飛躍バイアスを測定します。参加者は、2つのジャーのうちどちらからビーズのシーケンスが引かれているかを決定し、選択する前に必要な数のビーズを要求します。意思決定までのビーズ数、ジャーの選択、そして自信が結果測定として記録されます。
ビーズタスクを支えるテクノロジー
Labvancedは、ビーズタスクが必要とする層化された試行ロジックと派生スコアリングを、カスタムコードなしでサポートします：
ミリ秒精度のタイミング： 各ビーズの提示と参加者の応答にタイムスタンプが付けられ、研究者は各ビーズの反応時間を正確に把握できます。
臨床とラボの設定向けデスクトップアプリ: このような確率的推論タスクは、管理されたラボや病院設定で臨床集団に頻繁に実施されます。デスクトップアプリは、オフライン管理をサポートし、オプションのLSL互換ハードウェア統合が可能です。
コード不要の派生変数: 決定までの試行数、正確性チェック、およびJTC分類は、Labvancedのイベントシステムとデータフレームを通じて自動的に計算され、研究者はコードを書かずに検証済みのスコアリングルールを実装できます。
クロスデバイス応答処理: このタスクは、デスクトップ管理用のキーボード入力とタッチスクリーンおよびモバイルでのボタンベースの入力をサポートし、デバイス間で基礎データ構造が同一に保たれます。
タイミングの精度
時間に敏感なタスクでミリ秒の正確性で反応時間、タスクパフォーマンスなどをキャプチャします。
デスクトップアプリ
EEGやその他のLSL接続ラボハードウェアに対応したデスクトップアプリを使用して、ラボ内研究を実施します。
コード不要のエディタ
1行もコードを書かずに、高度な技術を用いて強力な実験を構築します。
ビーズタスクテンプレートのカスタマイズ
このテンプレートをカスタマイズする方法はたくさんあります。以下は、研究者がこのタスクを修正する際によく尋ねるテーマのいくつかです。
ビーズ比率と瓶の条件
各瓶のビーズ比率（現在は標準フェーズで85:15、難易度フェーズで60:40）はタスクの基礎データフレームに設定されており、追加の難易度レベルを作成したり、特定の公表プロトコルに合わせるために調整できます。
シーケンスの長さと決定上限
タスクが決定を強制する前に参加者が見ることができるビーズの最大数（現在、標準フェーズで18、難易度フェーズで19）はタスクのTrials & Conditionsパネルに設定されており、研究がキャプチャ必要なデータ収集行動に応じて短縮または延長できます。
応答入力と指示
応答マッピング（どのキーまたはボタンがどの瓶に対応しているか）および画面上の指示は直接編集できるため、異なる集団のためにタスクの言語や読みのレベルを適応するのに役立ちます。
確信評価とフィードバック
決定後の確信スライダーは範囲を調整したり、削除したりでき、参加者の選択が正しいかどうかに関するフィードバックを研究デザインに応じて表示または保持できます。
このタスクのカスタマイズに関して助けが必要な場合は、いつでもお気軽にご連絡ください:
ビーズタスクの推奨使用と応用
ビーズタスクは、結論に飛び込む（JTC）推論バイアスの測定として最もよく知られており、臨床および認知研究で、決定する前に人々がどのように証拠を集めるかを研究するために使用されます。
精神病および妄想研究: このタスクは、妄想者と非妄想者を比較したHuqら（1988）の研究に由来し、精神病および妄想傾向におけるデータ収集バイアスおよび過信を研究するための標準的な測定となっています。
初回エピソードの精神病および臨床集団: 初回エピソードの精神病における推論バイアスとその社会的認知との関係を特徴づけるために使用され、症状形成の認知モデルに情報を提供します（Díaz-Cutraroら、2022）。
一般的な認知および意思決定研究: 一般集団サンプルにおける不確実性の下での確率的推論、データ収集行動、および自信のキャリブレーションを研究するために、臨床集団を超えて適用されます（Freemanら、2008）。
個人差および妄想傾向の研究: 非臨床サンプルを用いて、妄想傾向および関連する特性が意思決定の速さにどのように関連するかを調査するために使用され、この関係が臨床集団の外でより複雑であることを示す発見があります（So & Kwok、2015）。
参考文献
- Díaz-Cutraro, L., López-Carrilero, R., García-Mieres, H., Ferrer-Quintero, M., Verdaguer-Rodriguez, M., Barajas, A., Grasa, E., Pousa, E., Lorente, E., Barrigón, M. L., Ruiz-Delgado, I., González-Higueras, F., Cid, J., Mas-Expósito, L., Corripio, I., Birulés, I., Pélaez, T., Luengo, A., Beltran, M., Torres-Hernández, P., Palma-Sevillano, C., Moritz, S., Garety, P., & Ochoa, S. (2022). 初回エピソードの精神病における結論に飛び込むことと社会的認知との関係。精神分裂病、8、39。
- Freeman, D., Pugh, K., & Garety, P. (2008). 一般集団における結論に飛び込むことと偏執的観念。精神分裂病研究、102(1-3)、254-260。
- Huq, S. F., Garety, P. A., & Hemsley, D. R. (1988). 妄想者と非妄想者における確率的判断。実験心理学の四半期誌A、40(4)、801-812。
- So, S. H., & Kwok, N. T. (2015). 妄想の continuum に沿った結論に飛び込むスタイル：妄想傾向のある個人は健康な個人よりも意思決定が速くない。PLoS ONE、10(3)、e0121347。
関連タスク
ビーズタスクは、Labvancedのタスクライブラリ内の他の不確実性下での意思決定タスクと自然に組み合わさります。