Experimentelle Kontrolle

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

Hintergrund

Um experimentelle Kontrolle sicherzustellen, wird ein spezifisches Protokoll eingerichtet, bevor ein Experiment beginnt. Das Protokoll ist so gestaltet, dass unerwünschte Effekte so weit wie möglich minimiert werden. Dies kann beinhalten, wie weit ein Teilnehmer von einem Bildschirm entfernt sitzt, demografische Anforderungen oder Gerätespezifikationen.

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

Unser Prozess: Der Pipeline, der die experimentelle Kontrolle online bringt

Um die experimentelle Kontrolle für Online-Studien sicherzustellen, setzen wir eine Reihe fortschrittlicher Techniken und Methoden ein, um sicherzustellen, dass qualitativ hochwertige Daten von den Teilnehmern, die das Experiment aus der Ferne durchführen, erfasst werden. Diese Methoden werden in drei breite Kategorien eingeteilt:

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 über die Personen, die Eigenschaften der Teilnehmer, die Sie für Ihre Studie wünschen, sowie deren Umgebung, wie z. B. Beleuchtung.
3. Kontrolle des Engagements: Überwachung des Engagements wie Aufmerksamkeit während des Experiments, Bot-Prüfungen und mehr.
4. Sichere präzise Stimuli-Präsentation: Quantifizierung genau, wann Stimuli auf Millisekundenebene präsentiert werden.

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

1. Gerät & Hardware: Experimentelle Kontrolle

In einem Laborumfeld kennen Sie bereits die Spezifikationen Ihres Computers oder Tablets, welche Geräte Sie verwenden und deren CPU- und GPU-Geschwindigkeit. Wenn Sie jedoch Ihre Studie online durchführen, werden diese von den Teilnehmern variieren.

Mit Labvanced können Sie festlegen und einschränken: welche Arten von Geräten und Browsern Sie in Ihrer Studie zulassen möchten, die gewünschte Monitoraktualisierungsrate sowie die Mindest- und Maximalgröße des Bildschirms sowie die Bildschirmorientierung im Falle von Studien, die auf mobilen Geräten durchgeführt werden.

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

2. Teilnehmer & Umgebung: Experimentelle Kontrolle

Zusätzliche Variablen, die Ergebnisse beeinflussen können, betreffen die Merkmale und Demografien des Teilnehmers sowie deren unmittelbare Umgebung.

Damit eine Studie wie geplant durchgeführt werden kann, sind die persönlichen Demografien des Teilnehmers sehr wichtig, wie z. B.: 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 sogar einen Schritt weiter, indem es auch die Umgebung der Teilnehmer kontrolliert. Um den Abstand zum Bildschirm zu messen, berechnen wir den Winkel vom blinden Fleck im Auge 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, sodass es das einzige ist, was der Teilnehmer sieht. Wenn der Teilnehmer das Experiment aus dem Vollbildmodus entfernt, wird das Experiment automatisch pausiert.

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

Wichtig ist, dass Bot-Prüfungen hinzugefügt werden können, um die menschliche Teilnahme während eines Experiments sicherzustellen.

4. Sicherstellung einer präzisen Anzeige von Stimuli

Das Thema der genauen Präsentation von Stimuli steht in engem Zusammenhang mit der experimentellen Kontrolle. Lesen Sie mehr darüber, wie Labvanced eine präzise Anzeige von Stimuli hier gewährleistet.

Überprüfen Sie auch dieses peer-reviewed Papier in der Zeitschrift Behavior Research Methods von einer neutralen dritten Seite, die die hohe Zuverlässigkeit von Labvanced zur Sicherstellung einer präzisen Stimuli-Präsentation diskutiert.