
Experimentelle Kontrolle
Der Anstieg der Fernforschung lässt viele Psychologen über die Richtigkeit und das Ausmaß der experimentellen Kontrolle nachdenken, die eine Online-Studie bietet. In einem Labor versuchen Forscher, so viele potenzielle Störfaktoren wie möglich zu kontrollieren, um zu vermeiden, dass unbeabsichtigt zusätzliche Variabilität eingeführt wird, die die beobachteten Ergebnisse beeinflussen könnte.
Hintergrund
Um experimentelle Kontrolle zu gewährleisten, wird ein spezifisches Protokoll festgelegt, bevor ein Experiment beginnt. Das Protokoll ist so konzipiert, dass unerwünschte Effekte so weit wie möglich minimiert werden. Dies kann die Definition festlegen, wie weit ein Teilnehmer von einem Bildschirm entfernt sitzt, demografische Anforderungen oder Gerätespezifikationen umfassen.
Forscher, die Präsenz-Experimente durchführen, haben Kontrolle über viele Faktoren, da sie die Angelegenheiten selbst in die Hand nehmen können, und dies ist einer der Hauptgründe, warum Experimente oft in Laboren durchgeführt werden. Allerdings erfordern Fernstudien 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 zu gewährleisten, setzen wir eine Reihe von fortgeschrittenen Techniken und Methoden ein, um sicherzustellen, dass hochwertige Daten von Teilnehmern erfasst werden, die das Experiment aus der Ferne abschließen. Diese Methoden werden in drei breite Kategorien unterteilt:
- Kontrolle des Geräts und der Hardware: Berücksichtigung von Faktoren, die die Hardware betreffen, wie Gerätespezifikationen oder Bildschirmgröße.
- Kontrolle des Teilnehmers und der Umgebung: Kontrolle darüber, wer die Merkmale der Teilnehmer sind, die Ihr Studie abschließen möchten, sowie deren remote Umgebung, wie Beleuchtung.
- Kontrolle des Engagements: Überwachung des Engagements, wie Aufmerksamkeit während des Experiments, Bot-Checks und mehr.
- Gewährleistung einer präzisen Stimuli-Präsentation: Genaues Messen, wann 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 Spezifikationen Ihr Computer oder Tablet hat, welche Geräte Sie verwenden und wie schnell deren CPU und GPU sind. Wenn Sie jedoch Ihre Studie online durchführen, variieren diese zwischen den Teilnehmern.
Mit Labvanced können Sie festlegen und einschränken: welche Art von Geräten und Browsern Sie in Ihrer Studie zulassen möchten, die gewünschte Bildschirmaktualisierungsrate, sowie die minimale und maximale Bildschirmgröße, sowie die Bildschirmorientierung im Fall von Studien, die auf mobilen Geräten durchgeführt werden.
Darüber hinaus werden alle Probleme mit Verzögerungen und CPU-Geschwindigkeit aufgrund der strengen Methoden, die wir implementiert haben, um präzise Zeitmessung.

2. Teilnehmer & Umgebung: Experimentelle Kontrolle
Zusätzliche Variablen, die die Ergebnisse beeinflussen können, betreffen die Merkmale und demografischen Daten des Teilnehmers sowie deren unmittelbare Umgebung.
Damit eine Studie wie geplant durchgeführt wird, sind die persönlichen demografischen Daten des Teilnehmers sehr wichtig, wie z.B.: Alter, Geschlecht, Sprachkenntnisse, Bildung, Beruf, Gesundheitszustand und mehr. Bei Labvanced können diese Parameter ausgewählt werden, sodass der Teilnehmer diese im Voraus angeben muss, bevor er weiter zum Experiment zugelassen wird. Labvanced geht sogar einen Schritt weiter, indem die Umgebung der Teilnehmer kontrolliert wird. Um den Abstand zum Bildschirm zu messen, berechnen wir den Winkel vom Blindspot des Teilnehmers im Auge.

3. Engagement: Experimentelle Kontrolle
Um ein angemessenes Engagement sicherzustellen, können verschiedene Strategien implementiert werden.
Wenn ein Experiment beginnt, wird es im Vollbildmodus präsentiert, sodass es das einzige ist, was der Teilnehmer sieht. Wenn er das Experiment aus dem Vollbildmodus entfernt, wird das Experiment automatisch pausiert.
Im Fall von Eye Tracking verwendet Labvanced eine virtuelle Kinnstütze, sodass jedes Mal, wenn ein Teilnehmer zu viel aus dem Rahmen bewegt, das Experiment stoppt und der Teilnehmer angewiesen wird, zu seiner ursprünglichen Position zurückzukehren.
Wichtig ist, dass Bot-Checks hinzugefügt werden können, um die menschliche Teilnahme während eines Experiments sicherzustellen.

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

Überprüfen Sie auch dieses peer-reviewed Paper in der Zeitschrift Behavior Research Methods von einer neutralen dritten Partei, die die hohe Zuverlässigkeit des Ansatzes von Labvanced zur Gewährleistung einer präzisen Präsentation von Stimuli diskutiert.