N-back (2-back) タスク
N-Backタスクは、作業記憶と情報の継続的な更新を評価するための認知パラダイムです。参加者は刺激のストリームを監視し、現在の刺激が指定された数のステップ前に提示されたものと一致するかどうかを判断しなければなりません。
タスクフォーマット | N-back タスクオンライン & ラボ
N-Backタスクは、作業記憶を評価するために使用される継続的パフォーマンスタスクです。このタスクでは、参加者は刺激のシーケンスを1つずつ表示され、現在の刺激がシーケンスの中で固定された数のステップ前に表示されたものと一致するかどうかを判断しなければなりません。タスクの難易度はNの値によって決まり、高い値は作業記憶に対してより大きな要求を課します。2-backバージョンでは、参加者は各刺激を2回前に提示されたものと比較します。
2-back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と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、文字が画面の中央に1つずつ表示されます。参加者は現在の文字が2回前に表示された文字と一致するかどうかを判断します。応答はAおよびLキーを使用して行い、一致と非一致のキー割り当ては参加者間で反転します。タイミングパラメータおよび応答マッピングはタスク設定で調整できます。
モバイル版
モバイル版では、文字が画面の中央に順次表示されます。参加者は現在の文字が2回前に表示されたものと一致するかどうかを、「一致」と「非一致」といった明確にラベル付けされた画面ボタンをタップして示します。このバージョンは、モバイルデバイスのタッチスクリーン操作に最適化されています。
各セッションの初めに、参加者はタスクのルールと応答マッピングを学習するための短い練習ブロックを完了し、メインタスクに進む前に学習し、関与度を高めます。
N-backタスクの結果測定とパフォーマンス指標
N-Backタスクは、情報が作業記憶内でどのように維持され、更新される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。記録された変数により、研究者は反応時間、応答の正確性、ヒット率、誤報、負荷条件間のパフォーマンスの違いを評価できます。これらの測定値は、作業記憶容量、更新効率、および認知負荷への感度を定量化するのに役立ちます。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N-backタスクで収集された変数の例です：
| 変数名 | 説明 |
|---|---|
correct_rejection | 非ターゲットへの正しい非応答（非ターゲットに「異なる」をクリック） ((1= 正しい拒否, 0= 正しい拒否なし) |
displayed_letter | 現在のトライアルで参加者に表示される文字 |
false_alarm | 非ターゲットへの不正確な応答（非ターゲットに「同じ」と誤ってクリック） (1= 誤報, 0= 誤報なし) |
hit | ターゲット刺激に対する正しい応答（ターゲットに「同じ」と正しくクリック） (1= ヒット, 0= ヒットなし) |
miss | ターゲットへの見逃した応答（ターゲットに「異なる」とクリック） ((1= ミス, 0= ミスなし) |
reaction_time | 提示された刺激に応答するのに参加者がかかった時間（ミリ秒） |
response | 参加者が与えた応答（モバイルベースのタスク用の「異なる」/「同じ」ボタンまたはデスクトップベースのタスク用のキー押下記録） |
データテーブルは、LabvancedでのオンラインN-back (2-back) タスクの個々のトライアルレベル出力を示しています。
このタスクは、2-backタスクを使用して作業記憶容量を調べます。参加者は現在の刺激が2ステップ前に提示されたものと一致するかどうかを示す一連のトライアルを完了します。学習と関与を支援するために、トレーニングトライアルと即時フィードバックが提供されます。
オンラインおよびラボ研究のためのN-backタスクを駆動する技術
N-Backタスクは、正確なタイミング、柔軟な条件処理、および信頼性の高い応答記録を必要とし、これらはすべてLabvancedプラットフォーム内でサポートされています：
高精度タイミング: N-backタスクは、トライアルタイプ間の反応時間の微妙な違いを検出するためにミリ秒レベルのタイミングに依存しています。Labvancedは、オンラインテスト環境であっても、信頼性の高い認知測定のために刺激提示と応答ログを正確に行います。
フレームベースの刺激制御: 刺激提示は、フレームの持続時間とイベントロジックを使用して正確にタイミングされることができ、トライアル間で一貫した配信が保証されます。
クロスデバイス入力サポート: マウス、キーボード、タッチスクリーンデバイスとシームレスに動作します。これにより、デスクトップ、ノートパソコン、タブレット、携帯電話といった幅広いデバイスでアクセス可能です。この柔軟性により、参加者は利用可能なデバイスを使用してタスクを完了できます。
デスクトップアプリモード: より強力なタスクコントロールまたはハードウェア統合が必要な場合にデスクトップアプリケーションを使用できます。このモードは、オフラインテストおよびEEGやその他のLSLベースシステムとの互換性をサポートします。
縦断的および遠隔検査： タスクは複数の時間ポイントで一貫して配信でき、注意バイアスの変化を長期的に監視するのに理想的です。遠隔検査オプションにより、データの整合性を維持しながら、より広範で多様な参加者サンプルに到達することが可能になります。
ウェブカメラによる眼球追跡： タスクは、タスク中の注視方向、注視持続時間、および視覚スキャンパターンをキャプチャするために、ウェブカメラベースの眼球追跡と組み合わせることができます。
ウェブカメラによる眼球追跡
組み込みのコード不要のピアレビュー済みウェブカメラ眼球追跡で、注視パターンと視覚的注意をキャプチャします。
タイミング精度
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。
デスクトップアプリ
EEGやその他のLSL接続された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。
Nバックタスクのカスタマイズ
特定の研究質問に応じて、Nバックタスクテンプレートを適応させる方法はいくつかあります。以下は、研究者がこのタスクを修正する際によく尋ねるいくつかのテーマです。
刺激の内容と提示
タスクで使用される刺激は、エディタ内で視覚オブジェクトを直接編集することで置き換えたり修正したりできます。研究者は、文字、数字、画像、または空間的な位置を使用し、Object Propertiesパネルを介してそのサイズ、位置、または外観を調整することができます。
記憶負荷と条件ロジック
異なるNレベルは、現在の刺激をどれだけ遡って比較する必要があるかを決定するタスク条件として定義されます。これらの条件値は、マッチングロジックと刺激評価を制御するために各試行中に読み取られます。nの値は、条件構造を反映するイベントを単純に編集することで定義できます。
応答処理とスコアリング
参加者の応答は、キー押下またはボタンタップを通じてキャプチャされ、イベントロジックを使用して評価されます。研究者は、正しい応答としてカウントされるものや、未応答の処理方法を修正できます。イベントシステムは、すべてのトリガーとアクションを管理します。関連するイベントの簡単な修正により、所望の応答マッピングと正確性基準の実装が可能になります。
試行の流れと練習デザイン
練習試行は通常、別のブロックとして実装され、研究者が主タスクとは独立して試行回数、フィードバックの有無、および進行ルールを調整できるようにします。フレームナビゲーションとブロック遷移は、イベントとフレームロジックを編集することによってカスタマイズできます。
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、お気軽にお問い合わせください：
Nバックタスクの推奨使用と応用
Nバックタスクは、研究、臨床、および応用の各設定で広く適用され、さまざまな人々における作業記憶と認知負荷を評価するのに貴重です。
作業記憶と認知制御の研究： 健康な成人における作業記憶の更新、注意制御、および実行機能を調査するための認知心理学および神経科学研究で一般的に使用されます。
発達およびライフスパン研究： 異なるNレベルを通じてタスクの難易度を調整することで、子供期、思春期、大人期、および加齢における作業記憶容量の変化を調べるために使用されます。
臨床および神経心理学的集団： ADHD、統合失調症、うつ病、および作業記憶の欠損が一般的に観察される神経障害の研究において応用されます。
トレーニングおよび認知負荷の研究： 作業記憶の要求を体系的に変化させる能力により、認知トレーニング、メンタルワークロード、タスクの難易度操作を探る研究で頻繁に使用されます。
神経画像および脳機能研究： 作業記憶と認知努力の神経相関を研究するために、神経画像および電気生理学的方法と広く組み合わされています。
参考文献
Kirchner, W. K. (1958). Age differences in short-term retention of rapidly changing information. Journal of experimental psychology, 55(4), 352.
Zhu, S., Wang, Q., Kan, C., Geng, A., Sui, Y., Zhuang, R., ... & Guo, C. (2024). Age-related cerebral changes during different n-back tasks: a functional near-infrared spectroscopy study. Frontiers in aging neuroscience, 16, 1437587.
関連タスク
Nバックタスクは、Labvancedのタスクリスト内の他の作業記憶タスクと自然に組み合わさります。