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に使用される認知パラダイムです。参加者は刺激の流れを監視し、現在の刺激が指定された数ステップ前に提示されたものと一致するかどうかを決定する必要があります。

タスク形式 | N-backタスク オンラインおよび実験室

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なパフォーマンスタスクです。このタスクでは、参加者は一度に1つずつ提示される刺激のシーケンスを表示し、現在の刺激がシーケンスの固定された数のステップ前に示されたものと一致するかどうかを決定しなければなりません。タスクの難易度はNの値によって決定され、高い値は作業記憶に対する要求を増大させます。タスクの2-backバージョンでは、参加者は各刺激を2つ前のトライアルで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、それぞれ使用されているデバイスと入力方法のタイプ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、文字は画面の中央に1つずつ提示されます。参加者は、現在の文字が2つ前のトライアルで示された文字と一致するかどうかを決定します。応答はAおよびLキーを使用して行われ、一致および不一致キーのマッピングは参加者間で反転しています。タイミングパラメータと応答マッピングは、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つ前のトライアルで示されたものと一致するかどうかを「一致」や「不一致」といった明示的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、モバイルデバイス全体での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。

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ぶ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練習します。

N-backタスクの結果指標およびパフォーマンス指標

N-Backタスクは、作業記憶内で情報がどのように能動的に維持され、更新されるかを示すさまざまな行動測定値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、応答精度、ヒット率、偽陽性、および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、作業記憶の容量、更新効率、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：

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の出力を示します。

N-backタスクのオンラインおよび実験室研究を駆動する技術

N-Backタスクは、正確なタイミング、柔軟な条件処理、および信頼性のある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：

• 高精度なタイミング： 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単位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も信頼性のある認知測定のために正確な刺激提示と応答ログ記録を保証します。

• 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、トライアル間で一貫した配信が確保されます。

• デバイス間の入力サポート： 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連携します。これにより、デスクトップ、ラップトップ、タブレット、および携帯電話でのアクセスが可能になります。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： より強い制御が必要なタスクまたはハードウェア統合のため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、オフラインテストとEEGやその他のLSLベースのシステムとの互換性をサポートします。

• 縦断的およびリモートテスト： このタスクは、複数の時点で一貫して提供でき、長期的に注意バイアスの変化を監視するのに理想的です。リモートテストオプションにより、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。

• Webcam Eye Tracking: このタスクは、ウェブカメラを使用した視線追跡と組み合わせて、タスク中の視線の方向、静止時間、および視覚的スキャンパターンをキャプチャできます。

ウェブカメラ視線追跡

組み込みのコード不要でピアレビュー済みのウェブカメラ視線追跡による視線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

時間に敏感なタスクのために、ミリ秒の精度で反応時間、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およびその他のLSL接続ラボハードウェアと互換性のある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。

Nバックタスクのカスタマイズ

このNバックタスクテンプレートは、特定の研究質問に合わせて適応する方法が多くあります。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。

刺激内容と提示

タスクで使用される刺激は、エディタ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パネルを介してサイズ、位置、または外観を調整できます。

記憶負荷と条件論理

異なるNレベルは、現在の刺激がどの程度遡って比較されるべきかを決定するタスク条件として定義されます。これらの条件値は各試行中に読み取られ、マッチ論理と刺激評価を制御します。条件構造を反映するイベントを編集することで、nの値を定義できます。

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、イベント論理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または非応答がどのように処理されるかを変更できます。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。関連するイベントに対する簡単な修正により、希望する応答マッピングと精度基準の実装が可能になります。

試行フローと練習デザイン

練習試行は通常、別のブロックとして実装され、研究者が試行回数、フィードバックの有無、および進行ルールをメインタスクとは独立して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論理を編集することで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支援が必要な場合は、ぜひご連絡ください。

Nバックタスクの推奨使用法と応用

Nバックタスクは、研究、臨床、応用の設定で広く適用可能で、さまざまな集団における作業記憶と認知負荷を評価するのに役立ちます。

• 作業記憶と認知制御の研究: 健康な成人の作業記憶の更新、注意制御、実行機能を調査するために、認知心理学や神経科学の研究で一般的に使用されます。

• 発達とライフスパンの研究: 成長過程での作業記憶容量の変化を調査するために、異なるNレベルを通じてタスクの難易度を調整し、子供、青年、大人、高齢者にわたる研究に使用されます。

• 臨床および神経心理学的集団: ADHD、統合失調症、うつ病、作業記憶の欠如がしばしば観察される神経障害などの状態に関与する研究で適用されます。

• トレーニングと認知負荷の研究: 認知トレーニング、精神的負荷、およびタスクの難易度操作を探る研究で頻繁に使用され、そのメモリ要求を系統的に変化させる能力があります。

• 神経イメージングと脳機能の研究: 作業記憶と認知的努力の神経相関を研究するために、神経イメージングおよび電気生理学的手法と広く組み合わせて使用されます。

参考文献

• Kirchner, W. K. (1958). 年齢による急速に変化する情報の短期保持の違い。実験心理学ジャーナル, 55(4), 352.

• Zhu, S., Wang, Q., Kan, C., Geng, A., Sui, Y., Zhuang, R., ... & Guo, C. (2024). 異なるnバックタスク中の年齢関連の脳の変化: 機能的近赤外分光法研究。老化神経科学のフロンティア, 16, 1437587.

関連タスク

Nバックタスクは、Labvancedのタスクライブラリ内の他の作業記憶タスクと自然に組み合わせることができます。