ビジュアルサーチタスク

ビジュアルサーチタスクは、参加者に視覚配列内のターゲットを見つけさせることで注意選択を測定します。これは、視覚注意、検索効率、および知覚的意思決定を研究するために、認知心理学および神経科学で広く使用されています。

タスク形式 | ビジュアルサーチタスクオンライン＆ラボ

このビジュアルサーチタスクのバージョンでは、複数のアイテムを含む表示の中から、あらかじめ定義されたターゲット（赤い垂直バー）が干渉物の中に存在するかどうかを判断するのに、結合検索パラダイムが適用されます。タスクの難易度は、干渉物の数や配置によって変わることがあります。

各実験セッションは、参加者が応答ルールを学ぶのを助けるためのフィードバックを含む練習試行から始まり、その後、フィードバックが提供されない主要な実験ブロックが続きます。参加者には、できるだけ迅速かつ正確に応答するよう指示されます。

ビジュアルサーチタスクは2つのバージョンがあり、それぞれ使用されるデバイスおよび入力方法に最適化されています：

デスクトップバージョン

デスクトップバージョンでは、各試行に視覚検索配列が表示され、参加者はターゲットが存在するか不在かを判断します。応答は A および L キーを使用して行い、存在/不在のマッピングは参加者間で均等に配置されます。練習試行ではフィードバックが提供され、主要なタスクではフィードバックなしで応答が記録されます。

モバイルバージョン

モバイルバージョンでは、同じ検索配列がタッチスクリーンデバイス用に最適化されたレイアウトで提示されます。参加者はターゲットが存在する場合は YES を、ターゲットが不在である場合は NO をタップして応答します。練習試行には、実験ブロックが始まる前にフィードバックが含まれ、その後フィードバックは削除されます。

両方のバージョンの参加者は、干渉物の中からターゲットを探しながら、できるだけ迅速かつ正確に応答するよう指示されています。

ビジュアルサーチタスクのメトリックと収集データ

ビジュアルサーチタスクは、参加者がさまざまな数の干渉物の中からターゲット刺激を見つける効率を明らかにする行動測定の範囲をキャプチャします。記録された変数は、研究者が反応時間、応答の正確さ、エラーパターン、セットサイズやターゲット条件（存在 vs. 不在）にわたるパフォーマンスの違いを評価できるようにします。これらの測定は、注意選択、視覚スキャン効率、感知負荷に対する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版のビジュアルサーチタスクで収集される変数の例です：

データテーブルは、ビジュアルサーチタスクからの個々の試行レベルの出力の抜粋を示しており、正確さ、応答選択、反応時間、干渉物の数、セットサイズ、提示された刺激、ターゲット条件を含んでいます。

ビジュアルサーチタスクを支えるテクノロジー（オンラインおよびラボ研究用）

Labvancedは、ビジュアルサーチタスクを非常に正確で柔軟で、ラボ研究とオンライン研究の両方に適したものにするいくつかのテクノロジーを含んでいます：

• 高精度タイミング： ビジュアルサーチ研究は、条件間での小さな反応時間の違いに依存することがよくあります。Labvancedはミリ秒単位の精度で応答を記録し、検索効率の信頼できる測定を保証します。

• 柔軟な配列構築： 複数の視覚オブジェクトをキャンバス上で自由に配置して、構造化されたまたはランダムな検索表示を作成できます。研究者は、ターゲットの位置、干渉物の間隔、およびレイアウトを制御できます。

• ウェブカメラアイ・トラッキング統合： ウェブカメラベースのアイ・トラッキングを追加して、追加のハードウェアなしで視線パターン、注視期間、および検索戦略をキャプチャできます。

• ウェブベースおよびデスクトップ展開： タスクはオンライン研究用にブラウザで実行されるか、制御されたラボ環境用にデスクトップアプリを通じて実行できます。

• 複数の入力方法のサポート： 参加者は、研究デザインに応じて、キーボードキー、マウスクリック、またはタッチスクリーンボタンを使用して応答できます。

• 外部システムとの統合： タスクは、先進的な神経認知研究のためにEEGや他のLSLベースのシステムと同期できます。

ウェブカメラアイ・トラッキング

メンタルローテーション試行中の視線パターンと視覚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単位で反応時間、タスクパフォーマンス等を計測します。

デスクトップアプリ

EEGや他のLSL接続の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。

ビジュアルサーチタスクのカスタマイズ

このビジュアルサーチタスクテンプレートを特定の研究質問に合わせて適応させる方法は多岐にわたります。以下は、研究者がこのタスクを変更する際に一般的に探求するいくつかのカスタマイズテーマです。

刺激デザインとターゲット定義

検索配列内のアイテムは、エディタ内で直接置換できる視覚オブジェクトです。研究者は Image Objects、Text Objects、または他の形状を使用し、Object Properties フィールドを使用して色、方向、またはカテゴリなどのプロパティを定義できます。

ターゲットの存在と配列論理

ターゲットが存在するか不在の試行は、Factor Tree および Trials & Conditions テーブルを通じて定義されます。イベントは、表示されるオブジェクトおよびターゲットの位置を決定するためにこれらの条件値を読み取ります。

セットサイズとレイアウトの変化

干渉物の数は、オブジェクトを追加または削除することや、イベントを通じての可視性の制御によって変更できます。異なるセットサイズを使用して、注意負荷と検索効率を研究できます。

応答と正確さのルール

正確な応答は、参加者の入力と現在の試行条件を比較することで評価されます。ラベルやオブジェクト名が変更された場合、イベントもそれに応じて更新する必要があります。

タイミングと試行の流れ

刺激のタイミング、応答ウィンドウ、およびフィードバックは、フレームの継続時間や Delayed Action (Time Callback) イベントを通じて調整できます。研究者は、試行間の間隔およびブロックの遷移を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お手伝いが必要な場合は、お気軽にお問い合わせください：

ビジュアルサーチタスクの推奨使用法と応用

ビジュアルサーチタスクは、注意、知覚、および意思決定を調査する研究分野で広く使用されています。

• 選択的注意研究： 干渉物の中からターゲットを特定する際の注意の割り当てを研究するために使用されます。

• 知覚処理研究： 特徴検索と結合検索において、視覚的類似性と特徴重なりが検出スピードに与える影響を調査します。

• 適用された注意および作業負荷研究： 人間工学研究において、時間的なプレッシャーや情報の負荷の高い下でのパフォーマンスを評価するのに役立ちます。

• 神経認知研究： アイ・トラッキングや生理的測定と組み合わせて、注意制御と視覚スキャン行動を研究します。

参考文献

• Treisman, A. M., & Gelade, G. (1980). A feature-integration theory of attention. Cognitive Psychology, 12(1), 97–136.

• Veríssimo, I. S., Nudelman, Z., & Olivers, C. N. (2024). Does crowding predict conjunction search? An individual differences approach. Vision Research, 216, 108342.