
ウィスコンシンカードソーティングテスト (WCST)
ウィスコンシンカードソーティングテスト (WCST) は、参加者が変化するソーティングルールに従ってカードをマッチさせることで、認知的柔軟性、ルールの変更、およびエグゼクティブコントロールを評価する神経心理学的タスクです。これは、環境が変化したときに、どれだけ効率的に人が学び、適応し、戦略を修正できるかを測定します。これは、臨床、研究、および応用パフォーマンスの設定で広く使用されています。
WCST タスク構造
WCSTでは、参加者は画面の上部にある1枚のカードと、その下に表示された4枚のカードを見ます。各カードは色、形、およびアイテムの数が異なります。参加者のタスクは、隠されたソーティングルールに従って、上部のカードと一致する下部のカードを選択することです。各選択の後、選択が正しいか間違っているかを示すフィードバックが表示されます。参加者はこのフィードバックを使用して現在のソーティングルールを推測しなければなりません。最初に短い練習ブロックが提供され、10回連続で正しい反応を求められます。メインタスクでは、ソーティングルールは色、形、またはアイテムの数に基づくことができ、警告なしにいつでも変更される可能性があります。参加者は常に注意を払い、迅速に適応し、ルールが変更されるたびに選択を調整しなければなりません。タスクの最後には、参加者は、合計正確な反応、全体のエラー、および持続的エラーおよび他のエラータイプの内訳を示す簡潔な結果の要約も受け取ります。
ウィスコンシンカードソーティングテストにおける収集データと行動計測
ウィスコンシンカードソーティングテストは、参加者がフィードバックをどう解釈し、戦略を調整し、ソーティングルールの予期しない変化にどう対応するかを捉える、豊富なパフォーマンス変数を生成します。これらのメトリックは、認知的柔軟性、問題解決、およびルール維持の包括的な見方を提供します。変数タブでは、WCST中に記録されたすべての測定が表示されます。以下は、研究者がこのバージョンのタスクで頻繁に分析するいくつかの最も情報教的な指標です。
これらの変数は、研究のニーズに応じて名前を変更したり、拡張したり、追加の測定で補完することができます。
| 変数名 | 説明 |
|---|---|
total_correct | トライアル全体での正しい反応の総数 |
total_errors | トライアル全体での間違った反応の総数 |
countPreserveError | 参加者がフィードバックにもかかわらず以前のルールを使用し続けたエラーのカウント |
countOtherError | 古いルールに関連しない間違った反応のカウント、例えば不一致の選択や誤った推測など |
RT | トライアルの反応時間 |
current_rule | 現在のトライアルに対するアクティブなソーティングルールの名前(数、色、または形) |

LabvancedのオンラインWCSTタスクテンプレートを使用して収集されたデータのプレビュー。これには、WCSTからのトライアルレベルの出力が含まれ、正確さ、選択したカードの特徴、持続的および非持続的エラーのカウント、連続する正しい応答、各トライアルについてのアクティブなソーティングルールが表示されます。
このタスクでは、参加者が異なるルールに基づいてカードをソートします。ルールはタスク中に発表されずに変更され、参加者はフィードバックから新しいルールを推測する必要があります。
WCSTをサポートするテクノロジー
WCSTは、データの質を強化し、多様なテスト状況をサポートし、研究者がデバイスや場所にわたって研究を拡張できるようにするいくつかの統合されたテクノロジーの恩恵を受けています。
ミリ秒単位の正確なイベント処理: Labvancedは、反応とフィードバックのタイミングをミリ秒の精度で記録し、意思決定の急速な変化と参加者がルール変更に適応する正確な瞬間を測定できるようにします。
統合されたウェブカメラベースの目の動き追跡: 研究者は、内蔵のウェブカメラ目の動き追跡ソリューションを使用して、視線パターンをオプションで記録し、参加者がカードをどのようにスキャンし、関連する特徴を探し、ルールの可能性を視覚的に探求するかを分析できます。この際、特殊なハードウェアは不要です。
デバイス間の最適化されたパフォーマンス: WCSTは、デスクトップ、ラップトップ、およびタブレットで、マウスまたはタッチスクリーン入力を使用して実施できます。プラットフォームは、異なる画面サイズでの一貫したパフォーマンスを確保するために、オブジェクトの配置とタイミングを自動的に調整します。
ラボベースの研究のためのデスクトップアプリ: ラボベースの研究については、Labvancedデスクトップアプリが安定したテスト環境(インターネット接続なし)を提供し、EEGやセンサーなどのハードウェアをLab Streaming Layerを介して統合するオプションを提供し、同期したマルチモーダルデータ収集を可能にします。
リモートテストとセッション管理: このタスクは、世界中どこでも参加者に展開でき、組み込みのセッション管理、進捗追跡、安全なデータストレージが提供されています。これにより、認知の変化を複数のセッションにわたって監視できる縦断的WCST研究が可能になります。
カスタムイベントロジックとリアルタイム監視: Labvancedは、研究者が条件付きのロジック、適応ルールの変更、タスク自体内での自動スコアリングを組み込むことを可能にします。リアルタイムのビデオ録画ツールは、必要に応じてライブセッション中の参加者の進捗を監視することを可能にします。
ウェブカメラ目の動き追跡
組み込みのコードなしで、仲間によるレビューが行われたウェブカメラ目の動き追跡を使用して、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について、ミリ秒の精度で反応時間、タスクの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
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。EEGや他のLSL接続のラボハードウェアとも互換性があります。
WCSTテンプレートのカスタマイズ
このWCSTタスク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。
刺激セット
「オブジェクトプロパティ」パネルを使用して、デフォルトのカード画像を自身の色、形、または象徴的な刺激に置き換えます。
ルール構造と難易度設定
ソーティングルールがどのくらいの頻度で変更されるかを修正したり、シフト前に要求される連続する正しい反応の回数を調整したり、ルールが表示される順序をカスタマイズしたりします。イベントシステムを利用して、任意の提示ルールや難易度レベルを設定することができます。
指示およびトレーニングの修正
子供、臨床グループ、または多言語サンプルのニーズに合わせて指示画面を再記述または拡張します。練習段階を延長したり、フィードバックの明瞭さを調整したり、理解チェックを組み込むことも可能で、すべてテキストオブジェクトをフレーム上でクリックすることで行えます。
タイミングとタスクフローの調整
試行の時間、注視キューの間隔、およびフィードバック表示時間を研究デザインに合わせて変更します。これらは「遅延アクション」またはフレーム特定のタイミングコントロールを介して修正できます。フレームのナビゲーションと進行は、既存のイベントを編集したり、イベントタブの「フレームイベントを追加」をクリックして新しいものを追加することで調整できます。
他のモダリティとの統合
Labvancedデスクトップアプリを使用して、WCSVをウェアラブルデバイス、目の動き追跡、またはLSL互換ハードウェアと組み合わせます。これにより、より複雑な認知神経科学研究のための同期したマルチモーダルデータ収集が可能になります。
このタスクのカスタマイズについて支援が必要な場合は、気軽にお問い合わせください:
アプリケーションと対象集団 | WCSTの推奨使用
ウィスコンシンカードソーティングテストは、幅広い集団と研究目標に適しています。特に、エグゼクティブ機能、認知的柔軟性、およびルールに従った行動に影響を与える条件を研究する際に価値があります。
神経学的および脳損傷の集団: 前頭葉機能不全、外傷性脳損傷、脳卒中、てんかん、神経変性疾患を含む評価で一般的に使用され、セットシフトやルール学習における障害がしばしば観察されます。
精神的および行動健康のグループ: ADHD、統合失調症、双極性障害、気分関連障害などの条件において、エグゼクティブ機能を研究する際に関連し、適応、フィードバック使用、戦略の維持における困難についての洞察を提供します。
加齢および関連条件: 高齢者のエグゼクティブ機能の年齢関連変化を監視し、認知的後退の初期マーカーを特定するのに役立ちます。
発達および教育研究: 子供、青年、成人の間での問題解決、戦略形成、および柔軟性を検証するのに適しており、特に認知の成熟や学習パターンを探索する際に有用です。
職業的および高パフォーマンススクリーニング: 航空、緊急サービス、交通、および急速な適応や状況の変化に基づく意思決定が求められる他の役割において有益です。
参考文献
Berg, E. A. (1948). 柔軟性を測定するためのシンプルな客観的技法. Journal of General Psychology, 39, 15–22. https://doi.org/10.1080/00221309.1948.9918159
Miles, S., Howlett, C.A., Berryman, C. et al. ウィスコンシンカードソーティングテストを使用して認知的柔軟性を評価するための考慮事項. Behav Res 53, 2083–2091 (2021). https://doi.org/10.3758/s13428-021-01551-3