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Labvancedで実装された情報サンプリングタスクのトライアルプレビュー。2つの選択パネルの下に灰色のボックスの5x5グリッドが表示されています。

情報サンプリングタスク (IST)

情報サンプリングタスク (IST) は、反射的衝動性を測定します。これは、意思決定を行う前に情報を収集し、それを評価する傾向です。各トライアルでは、参加者は5x5のグリッドから箱を1つずつ開け、2つの色のうちどちらが多数であるか、そしてどのくらいの数の箱を開けるかを決定することが主な行動測定です。

目次

目次

  • タスク形式
  • 収集データ
  • 技術
  • カスタマイズ
  • 推奨使用

タスク形式 | 情報サンプリングタスク (IST)

各トライアルでは、2つの大きな色パネルの上に25の灰色のボックスが配置された5x5のグリッドが表示されます。ボックスをタッチすると、その下にある2つの色のうち1つが表示され、そのボックスはトライアルの残りの時間表示され続けます。参加者は、どの色が多数であるかを決定する前に、好きなだけボックスを開けることができ、その後、対応する色パネルをタップして選択を宣言します。決定が行われると、すべての未開封のボックスが同時にその色を表示し、フィードバックメッセージが選択が正しかったかどうかを報告します。

タスクは、各10トライアルの2つの条件で実施され、条件の順序は参加者間でカウンターバランスされています。固定勝利条件では、正しい決定は開けたボックスの数に関係なく100ポイントの価値があります。減少勝利条件では、正しい決定は250ポイントから始まり、開けたボックスごとに10ポイントずつ減少します。したがって、早く決定を下すと、正解の場合により多くのポイントが得られます。誤った決定は、開けたボックスの数に関係なく、両方の条件で100ポイントのコストがかかります。この構造は、Clark et al. (2006) によって確立されたパラダイムに従い、その後の反射的衝動性研究 (Hauser et al., 2017) で使用されています。

決定に関するフィードバックは、トライアルが終了する前に2秒間表示されます。次のトライアルへの遅延は、全体のトライアルが、参加者が決定する速さに関係なく、最初のボックスを開けてからフィードバックまでのおおよそ30秒かかるように計算されます。したがって、速く反応しても報酬の割合は増加しません。


試してみる!

デスクトップ版

参加者はグリッドと2つのカラーパネルをマウスクリックで反応します。ボックスの表示、主要色の決定、および残りのボックスの自動表示は、タッチ版と同様に動作し、決定時間はトライアルの開始から色パネルがタップされる瞬間まで記録されます。


モバイル版

ISTは完全にタッチに対応しています。このタスクは、キーボード入力なしでボックスと色パネルをタップするだけであるため、同じグリッド配置と選択メカニックがタッチスクリーンで変更なく実行されます。

情報サンプリングタスク (IST) で収集されたデータ

ISTは、参加者が意思決定にコミットする前にどれだけの証拠が必要かを明らかにするさまざまな行動測定をキャプチャします。記録された変数は、情報収集行動、決定の正確さ、そして両方の条件における応答タイミングを定量化するために研究者を助けます。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ます。

以下は、Labvanced版のISTで収集された主要な変数です:

変数名説明
draws_totalそのトライアルで決定を宣言する前に参加者が開けたボックスの数
ratioそのトライアルの色の構成 (例えば "16 Yellow:9 Blue")
Task_typeそのトライアルが所属する条件 ("Fixed Win" または "Decreasing Win")
choice_colour参加者が多数であると選択した色 ("Yellow" または "Blue")
correct_colourそのトライアルの真の多数色、決定をスコアするために使用
correctnessそのトライアルで参加者の決定が正しかったか間違っていたか
pointsそのトライアルの決定に対して付与または減点されたポイント
total_points_FW / total_points_DW固定勝利および減少勝利条件の累積スコア
decision_timeトライアルの開始から参加者の決定までの所要時間(ミリ秒単位)
condition_order参加者が最初に完了したのは固定勝利条件か減少勝利条件か ("FW_first" または "DW_first")
colour_historyそのトライアルで参加者がボックスを開ける際に表示されたすべての色の順序リスト
grid_selected_historyそのトライアルで各描画時にタップされたグリッドボックスの順序リスト
grid_click_time_historyそのトライアルでの各ボックスタップのタイムスタンプの順序リスト
inter_trial_interval次のトライアルが開始する前の遅延の持続時間

収集された変数の完全なリストは、研究の Data View & Export タブで表示できます。



情報サンプリングタスクテンプレートを使用してLabvancedで収集された行動測定のデータプレビュー。トライアル比率、選択色、正確さ、決定時間、および累積減少勝利ポイントを表示しています。
Labvancedで収集された情報サンプリングタスクのトライアルデータのプレビュー、ここでは減少勝利条件からのデータが示されています。


情報サンプリングタスク (IST)

この研究は、情報サンプリングタスクを使用して反射的衝動性を測定します。参加者はグリッドからボックスを開け、どちらの色が多数であるかを決定する前に証拠を収集します。固定報酬と減少報酬の条件の下でのボックスを開けた数、決定の正確さ、ポイントがパフォーマンス指標として記録されます。



情報サンプリングタスク (IST) を支える技術

  • 時間の精度: 決定時間 (decision_time) は、各トライアルでミリ秒単位の正確さでキャプチャされ、熟考速度が開けたボックスの数および実施中の報酬条件とどのように関連しているかを分析可能にします。

  • デスクトップアプリ: ISTは、オフラインテストとEEGなどのLSL互換ハードウェアとの統合をサポートするLabvancedデスクトップアプリを使用して、制御されたラボ環境で実行できます。これは、意思決定や衝動性の研究で一般的なペアリングです。

  • ウェブカメラ視線追跡: オプションの注視録音をISTに重ねて、各ボックスが開く前にグリッド上の注意の位置をキャプチャし、専用ハードウェアなしでサンプリングプロセスを覗くウィンドウを追加できます。

Labvancedの情報サンプリングタスクと一緒に使用されるウェブカメラ視線追跡セットアップを見つめる人

ウェブカメラ視線追跡

組み込みのコード不要な査読済みウェブカメラ視線追跡で注視パターンや視覚的注意をキャプチャします。

情報サンプリングタスクテンプレートのミリ秒単位のタイミング精度を象徴する時計のアイコン

タイミング精度

時間に敏感なタスクのために、ミリ秒単位の精度で反応時間、タスクパフォーマンスなどをキャプチャします。

Labvancedデスクトップアプリの画像で、情報サンプリングタスクテンプレートをラボで実行および変更するために使用されます

デスクトップアプリ

EEGや他の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、ラボ内の研究を実施します。

IST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多くあります。以下は、研究者がこのタスクの変更に関して一般的に尋ねるいくつかのテーマです。

色の比率と難易度

各試行のボックス構成は、データフレームに保存されたあらかじめ決まったシーケンスから描かれ、ほぼ均等な分割から大きく偏った割合にわたります。この難易度範囲を広げたり狭めたり、特定の比率で試行を追加したり、異なる証拠強度分布が必要な場合には完全にカスタムシーケンスセットを構築することができます。これには関連するデータフレームを編集します。


報酬構造

固定ウィンと減少ウィンのポイント値、そして減少ウィン条件の報酬が開かれる各ボックスごとにどのように減少するかは構成可能です。研究のインセンティブ設計に合わせて、開始ポイント値、ボックスごとの減少値、または誤った決定に対するフラットペナルティを調整できます。


試行数と条件順序

テンプレートは、参加者間でバランスを取った順序で各条件に10回の試行を実行します。条件ごとの試行数を調整したり、デザインでカウンターバランスが不要な場合には条件順序を固定することができます。


フィードバックとタイミング

フィードバックの持続時間と次の試行が開始するまでの遅延は両方とも構成可能で、特定の公開プロトコルで使用されているペースに合わせたり、自分の研究の長さに適応させたりできます。


他に知りたいことがあれば、ぜひご連絡ください:


お問い合わせ

ISTの推奨使用法と用途

情報サンプリングタスクは、臨床、依存症、および意思決定研究における反射的衝動性を測定し、個人が選択にコミットする前にどれだけの証拠を集めるかを定量化します。

  • 物質使用と依存症研究: ISTで測定された反射的衝動性は、現行および元物質使用者における情報サンプリングの減少と関連付けられ、依存症研究における一般的な認知マーカーとなっています (Clark et al., 2006)。

  • 強迫性障害研究: OCDにおける過剰または不十分な証拠収集行動を研究するために使用され、不確実性の下での意思決定の閾値の変動も含まれます (Hauser et al., 2017)。

  • 注意欠陥多動性障害(ADHD)研究: ADHD集団における意思決定前の反射的衝動性の低下を特徴付けるために、他の衝動性測定と共に適用されます (DeVito et al., 2009; Jepsen et al., 2017)。

  • 精神病および統合失調症スペクトル研究: 反射的衝動性が初回エピソードの精神病におけるコア欠陥であるかどうかをテストするために使用されます。ISTで測定された反射的衝動性は、精神病自体よりも併存する大麻使用と関連付けられています (Huddy et al., 2013)。また、青年の比較では、欠陥が早発性統合失調症ではなくADHDに特有であることが同様に示されています (Jepsen et al., 2017)。

  • 一般的な衝動性と意思決定研究: 健康な集団における反射的衝動性のスタンドアロン行動測定として使用され、しばしばバレット衝動尺度などの自己報告による衝動性質問票と共に使用され、同時妥当性を確保します (Clark et al., 2006)。


サインアップ


参考文献

  • Clark, L., Robbins, T. W., Ersche, K. D., & Sahakian, B. J. (2006). 現行および元物質使用者における反射的衝動性。Biological Psychiatry, 60(5), 515-522. https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2005.11.007
  • DeVito, E. E., Blackwell, A. D., Clark, L., Kent, L., Dezsery, A. M., Turner, D. C., Aitken, M. R. F., & Sahakian, B. J. (2009). メチルフェニデートは反応抑制を改善しますが、注意欠陥多動性障害(ADHD)の子どもにおける反射的衝動性には影響しません。Psychopharmacology, 202(1-3), 531-539. https://doi.org/10.1007/s00213-008-1337-y
  • Hauser, T. U., Moutoussis, M., Iannaccone, R., Brem, S., Walitza, S., Drechsler, R., Dayan, P., & Dolan, R. J. (2017). 決定閾値の上昇は、若年強迫性障害(OCD)における情報収集パフォーマンスを向上させます。PLOS Computational Biology, 13(4), e1005440. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005440
  • Huddy, V. C., Clark, L., Harrison, I., Ron, M. A., Moutoussis, M., Barnes, T. R. E., & Joyce, E. M. (2013). 初回エピソードの精神病における反射的衝動性と反応抑制: 大麻使用との関連。Psychological Medicine, 43(10), 2097-2107. https://doi.org/10.1017/S0033291712003054
  • Jepsen, J. R. M., Rydkjaer, J., Fagerlund, B., Pagsberg, A. K., Jespersen, R. a. F., Glenthøj, B. Y., & Oranje, B. (2017). 初回エピソードの統合失調症スペクトル障害または注意欠陥多動性障害のある青年における重複かつ疾患特有の特性、反応、反射的衝動性。Psychological Medicine, 48(4), 604-616. https://doi.org/10.1017/S0033291717001921

関連タスク

情報サンプリングタスクは、Labvancedのタスクライブラリ内の他の意思決定および衝動性タスクと自然にペアになります。

遅延割引タスク (DDT)

参加者は、今すぐ利用できる小さな報酬と、後で利用可能な大きな報酬の間で選択し、遅延間隔と割引率の範囲で、衝動性と時間の好みを測定します。

バルーンアナログリスクタスク (BART)

参加者は、バーチャルバルーンを膨らませて各ポンプで収益を蓄積し、ポンプごとの潜在的な報酬とバルーンが破裂するリスクのバランスを取り、その試行でのすべての収益を失います。