Experimentelle Kontrolle

Der Anstieg von Fernforschung lässt viele Psychologen über die Solidität und den Umfang der experimentellen Kontrolle nachdenken, die eine Online-Studie bietet. In einem Labor versuchen Forscher, so viele potenzielle Störfaktoren wie möglich zu kontrollieren, um versehentliche zusätzliche Variabilität zu vermeiden, die die beobachteten Ergebnisse beeinflussen könnte.

Hintergrund

Um experimentelle Kontrolle sicherzustellen, wird ein spezifisches Protokoll festgelegt, bevor ein Experiment beginnt. Das Protokoll ist so gestaltet, dass unerwünschte Effekte so weit wie möglich minimiert werden. Dazu könnte gehören, wie weit ein Teilnehmer von einem Bildschirm entfernt sitzt, demografische Anforderungen oder Gerätetechnische Spezifikationen.

Forscher, die persönliche Experimente durchführen, haben Kontrolle über viele Faktoren, da sie die Dinge selbst in die Hand nehmen können, und das ist einer der Hauptgründe, warum Experimente oft in Laboren durchgeführt werden. Fernstudien erfordern jedoch ein starkes System, um experimentelle Kontrolle zu gewährleisten, da der Forscher nicht unmittelbar anwesend ist, um den Teilnehmer direkt zu überwachen.

Unser Prozess: Die Pipeline, die experimentelle Kontrolle online bringt

Um experimentelle Kontrolle für Online-Studien sicherzustellen, setzen wir eine Reihe von fortschrittlichen Techniken und Methoden ein, um hochqualitative Daten von Teilnehmern zu erfassen, die das Experiment remote abschließen. Diese Methoden sind in drei breite Kategorien unterteilt:

1. Kontrolle des Geräts und der Hardware: Berücksichtigung von Faktoren, die sich auf die Hardware beziehen, wie Gerätespezifikationen oder Bildschirmgröße.
2. Kontrolle des Teilnehmers und der Umgebung: Kontrolle des Wer, der Merkmale der Teilnehmer, die Ihre Studie abschließen sollen, sowie ihrer remote Umgebung, wie Lichtverhältnisse.
3. Kontrolle des Engagements: Überwachung des Engagements, wie Aufmerksamkeit während des Experiments, Bot-Checks und mehr.
4. Sicherstellung präziser Stimuli-Präsentation: Quantifizierung genau dann, wenn Stimuli auf Millisekundenebene präsentiert werden.

Experimentelle Kontrolle wird erreicht, indem diese vier breiten Kategorien gemessen und berücksichtigt werden.

1. Gerät & Hardware: Experimentelle Kontrolle

In einem Labor wissen Sie bereits, welche Computer- oder Tablet-Spezifikationen vorliegen, welche Geräte Sie verwenden und welche CPU- und GPU-Geschwindigkeit sie haben. Bei Durchführung Ihrer Studie online variieren diese jedoch bei den Teilnehmern.

Mit Labvanced können Sie angeben und einschränken: welche Art von Geräten und Browsern Sie in Ihrer Studie zulassen möchten, die gewünschte Monitoraktualisierungsrate sowie die minimale und maximale Bildschirmgröße sowie die Bildschirmausrichtung im Falle von Studien, die auf mobilen Geräten durchgeführt werden.

Darüber hinaus werden alle Probleme mit Verzögerungen und CPU-Geschwindigkeiten aufgrund der strengen Methoden, die wir implementiert haben, um präzise Zeitmessung zu gewährleisten, gemeldet.

2. Teilnehmer & Umgebung: Experimentelle Kontrolle

Zusätzliche Variablen, die die Ergebnisse beeinflussen können, beziehen sich auf die Eigenschaften und demografischen Daten des Teilnehmers sowie auf deren unmittelbare Umgebung.

Für eine Studie, die wie geplant verläuft, sind die persönlichen demografischen Daten des Teilnehmers sehr wichtig, wie: Alter, Geschlecht, Sprachkenntnisse, Bildung, Beruf, Gesundheitszustand und mehr. In Labvanced können diese Parameter ausgewählt werden, sodass der Teilnehmer diese im Voraus angeben muss, bevor er weiter mit dem Experiment fortfahren darf. Labvanced geht noch einen Schritt weiter, indem es die Umgebung der Teilnehmer kontrolliert. Um den Abstand vom Bildschirm zu messen, berechnen wir den Winkel vom Sichtfeld des Teilnehmers.

3. Engagement: Experimentelle Kontrolle

Um ein angemessenes Engagement sicherzustellen, können mehrere Strategien implementiert werden.

Wenn ein Experiment beginnt, wird es im Vollbildmodus präsentiert, wobei sichergestellt wird, dass es das einzige ist, was der Teilnehmer sieht. Wenn der Teilnehmer das Experiment aus dem Vollbildmodus herausnimmt, wird das Experiment automatisch pausiert.

Im Falle von Eye Tracking verwendet Labvanced eine virtuelle Kinnstütze, sodass jedes Mal, wenn ein Teilnehmer zu viel aus dem Bildrahmen herausbewegt, das Experiment stoppt und der Teilnehmer angewiesen wird, zu seiner ursprünglichen Position zurückzukehren.

Wichtig ist, dass Bot-Checks hinzugefügt werden können zu jeder Studie, um die menschliche Teilnahme während eines Experiments sicherzustellen.

4. Sicherstellung präziser Darstellung von Stimuli

Das Thema der präzisen Präsentation von Stimuli steht in engem Zusammenhang mit experimenteller Kontrolle. Lesen Sie mehr darüber, wie Labvanced eine präzise Stimuli-Darstellung hier gewährleistet.

Sehen Sie sich auch dieses peer-reviewed paper in der Zeitschrift Behavior Research Methods von einer neutralen Drittpartei an, die die hohe Zuverlässigkeit von Labvanced's Ansatz zur Gewährleistung präziser Stimuli-Präsentation diskutiert.