珠子任务
珠子任务是一种概率推理范式，测量人们在不确定的情况下做出决策之前收集多少证据。参与者会查看从两个罐子中抽取的珠子序列，并决定珠子来自哪个罐子，选择在他们认为已看到足够的情况下。决定前请求的珠子数量，称为决策抽取，是跳跃到结论（JTC）推理偏见的经过验证的指数，这在精神病研究中得到了广泛研究。
目录
珠子任务的任务结构
参与者会看到两个罐子，每个罐子中含有两种珠子颜色的混合，比例固定。计算机随机选择一个罐子而不透露哪个，然后一次抽取一颗珠子，在每次放回之前向参与者展示，因此罐中的比例始终不变。在每颗珠子之后，参与者决定是否再看一颗珠子或决定一个罐子。没有时间限制，对快速响应没有优势：参与者被指示只有在他们感到确定时才做决定。
在主要任务之前会有一个练习回合，使用黑色和白色珠子，比例为90:10，最多可抽取10颗，以便参与者在收集数据之前可以确认他们理解响应映射；如果需要，参与者可以重复练习回合。主要任务随后分为两个评分阶段进行。标准阶段（任务1）使用红色和蓝色珠子，比例为85:15，困难阶段（任务2）使用黄色和紫色珠子，比例为60:40。两个阶段均从Díaz-Cutraro等人（2022）提供的固定珠子序列中抽取，珠子颜色与罐子分配及罐子位置（左或右）在参与者之间进行平衡。每个阶段都有最大抽取数量限制（标准阶段18颗珠子，困难阶段19颗）；如果参与者在未做决定的情况下达到上限，试验结束并相应记录。每个阶段结束后，参与者在0到100的确定性量表上评估他们对自己决策的信心。
该任务有两个版本，每个版本都针对所使用的设备类型和输入方式进行了优化：
桌面版
在桌面版中，使用键盘进行响应。参与者按Space请求另一颗珠子，按D选择A罐，按K选择B罐。
移动版
移动版经过优化以适应触摸屏操作。参与者点击New Bead按钮请求另一颗珠子，并点击Jar A或Jar B按钮做出决定。
收集的数据
珠子任务捕获构成概率推理评估的决策序列：参与者请求了多少颗珠子，他们对最终选择的信心有多大，以及该选择是否正确。这些变量使研究人员能够量化数据收集行为并根据跳跃到结论的谱系对参与者进行分类。所有变量可以在任务的Variables选项卡内查看和自定义，完整记录的每个会话的数据集可以在Dataview & Export选项卡中检查和导出。
以下是Labvanced版本的珠子任务中收集变量的示例，显示标准阶段（任务1）。困难阶段（任务2）在_T2后缀下记录相同的变量集（例如DTD_T2, JTC_classification_T2）。
| 变量名称 | 描述 |
|---|---|
DTD_T1 | 标准阶段的决策抽取：参与者承诺选择一个罐子前观看的珠子数量。 |
JTC_classification_T1 | 标准阶段的派生分类：如果DTD_T1为2或更少，则为Jumping-to-Conclusions，否则为Conservative。 |
jar_chosen_T1 | 参与者在标准阶段选择的罐子（A或B）。 |
correctness_T1 | jar_chosen_T1是否与固定珠子序列实际构建所代表的罐子匹配。 |
decision_certainity_T1 | 标准阶段的决策后确定性评分（0到100的滑块）。 |
TimeToDecision_T1 | 标准阶段的总耗时，从第一个珠子呈现到最终决定。 |
reaction_time | 每颗珠子出现与参与者下一个响应之间的时间。 |
choice | 参与者对每颗珠子的响应（桌面版：D, K, 或Space; 移动版：New Bead, Jar A, 或Jar B）。 |
Task_type | 会话的当前阶段 (Practice, Standard (T1), 或Difficult (T2)). |
数据表显示Labvanced在线珠子任务的困难阶段（任务2）的单个试验级别输出。
本研究利用珠子任务测量概率推理和跳跃到结论的偏见。参与者决定从哪个罐中抽取珠子的序列，根据需要请求多颗或少颗珠子，然后再做出选择。决策抽取、罐子选择和信心被记录为结果测量。
支持珠子任务的技术
Labvanced支持珠子任务所需的分层试验逻辑和派生评分，无需任何自定义代码：
毫秒级精确时间测量： 每颗珠子呈现和参与者响应都有时间戳，使研究人员能够精确记录每次抽取的反应时间以及总的决策时间。
**临床和实验室环境的桌面应用程序：**像这样的概率推理任务通常在受控实验室或医院环境中向临床人群进行。桌面应用程序支持离线管理，并具有可选的LSL兼容硬件集成。
**无代码派生变量：**决策前的抽取次数、正确性检查和JTC分类通过Labvanced的事件系统和数据框架自动计算，让研究人员可以在不编写代码的情况下实施经过验证的评分规则。
**跨设备响应处理：**该任务支持桌面管理的键盘输入和触摸屏及移动设备的基于按钮的输入，同时保持跨设备的基础数据结构相同。
时机精确性
以毫秒的准确度捕捉反应时间、任务表现等，用于时间敏感的任务。
桌面应用程序
使用桌面应用程序进行实验室内研究，兼容EEG和其他LSL连接的实验室硬件。
无代码编辑器
构建强大的实验，采用先进技术，而无需编写一行代码。
自定义珠子任务模板
有很多方法可以定制此模板。以下是研究人员在修改此任务时常问的几个主题。
珠子比例和罐子条件
每个罐子的珠子比例，目前标准阶段为85:15，困难阶段为60:40，设定在任务的基础数据框架中，可以调整以创建额外的难度级别或符合特定的已发布协议。
序列长度和决策上限
参与者在任务强制做出决策之前可以查看的珠子最大数量，目前在标准阶段为18，在困难阶段为19，设定在任务的Trials & Conditions面板中，可以根据研究需要捕获的数据收集行为缩短或延长。
响应输入和说明
响应映射（哪个键或按钮对应哪个罐子）和屏幕上的说明可以直接编辑，这对于根据不同人群调整任务的语言或阅读水平非常有用。
确定性评分和反馈
决策后的确定性滑块可以调整范围或移除，并且可以根据研究设计显示或隐瞒关于参与者选择是否正确的反馈。
如果您需要帮助定制此任务，请随时写信给我们并询问：
珠子任务的推荐使用和应用
珠子任务最为人知的是作为跳跃得出结论（JTC）推理偏差的测量，广泛用于临床和认知研究，以研究人们在不确定性下如何收集证据后做出决定。
**精神病和妄想研究：**该任务源于Huq等人（1988）的研究，比较了妄想和非妄想参与者，依然是研究数据收集偏差和过度自信的标准测量。
**首次发作精神病和临床人群：**用于表征首次发作精神病中的推理偏差及其与社会认知的关系，为症状形成的认知模型提供信息（Díaz-Cutraro等，2022）。
**普遍认知和决策研究：**在临床人群之外应用，以研究概率推理、数据收集行为，以及在不确定性下的自信校准（Freeman等，2008）。
**个体差异和妄想倾向研究：**与非临床样本一起使用，以检查妄想倾向和相关特质如何与决策速度相关，包括发现这一关系在临床人群之外比在临床人群内更复杂（So & Kwok，2015）。
参考文献
- Díaz-Cutraro, L., López-Carrilero, R., García-Mieres, H., Ferrer-Quintero, M., Verdaguer-Rodriguez, M., Barajas, A., Grasa, E., Pousa, E., Lorente, E., Barrigón, M. L., Ruiz-Delgado, I., González-Higueras, F., Cid, J., Mas-Expósito, L., Corripio, I., Birulés, I., Pélaez, T., Luengo, A., Beltran, M., Torres-Hernández, P., Palma-Sevillano, C., Moritz, S., Garety, P., & Ochoa, S. (2022). The relationship between jumping to conclusions and social cognition in first-episode psychosis. Schizophrenia, 8, 39.
- Freeman, D., Pugh, K., & Garety, P. (2008). Jumping to conclusions and paranoid ideation in the general population. Schizophrenia Research, 102(1-3), 254-260.
- Huq, S. F., Garety, P. A., & Hemsley, D. R. (1988). Probabilistic judgements in deluded and non-deluded subjects. Quarterly Journal of Experimental Psychology Section A, 40(4), 801-812.
- So, S. H., & Kwok, N. T. (2015). Jumping to conclusions style along the continuum of delusions: Delusion-prone individuals are not hastier in decision making than healthy individuals. PLoS ONE, 10(3), e0121347.
相关任务
珠子任务与Labvanced任务库中的其他不确定性决策任务自然配对。