実験制御

リモート研究の増加により、多くの心理学者がオンラインでの研究が提供する実験制御の健全性と範囲について疑問を抱いています。ラボ環境では、研究者は観察された結果に影響を与える可能性のある余分な変動を偶然に導入しないように、できるだけ多くの潜在的な混乱要因を制御しようとします。

背景

実験を開始する前に、特定のプロトコルを設定して実験制御を確保します。このプロトコルは、不要な影響を可能な限り最小限に抑えるように設計されています。これには、参加者が画面からどれだけ離れて座るか、人口統計要件、またはデバイス仕様を定義することが含まれる場合があります。

対面実験を行う研究者は、直接参加者を監督するためにすぐに存在することができるため、多くの要因を制御できます。そのため、実験がしばしばラボで実施される主な理由の一つです。しかし、リモート研究では、研究者が参加者を直接監督することができないため、実験制御を確保するために強力なシステムが必要です。

私たちのプロセス：オンラインでの実験制御を実現するパイプライン

オンライン研究のための実験制御を確保するために、実験をリモートで完了する参加者から高品質なデータを収集するための多くの高度な技術と方法を採用しています。これらの方法は、3つの広いカテゴリに分類されます：

1. デバイスとハードウェアの制御： デバイス仕様や画面サイズなど、ハードウェアに関連する要因を考慮します。
2. 参加者と環境の制御： 研究を完了させるために必要な参加者の特性や、照明などのリモート環境を制御します。
3. エンゲージメントの制御： 実験中の注意やボットチェックなどのエンゲージメントをモニタリングします。
4. 刺激の正確な提示を保証： 刺激が提示される正確なタイミングをミリ秒レベルで定量化します。

実験制御は、これら4つの広いカテゴリを測定・考慮することで達成されます。

1. デバイス & ハードウェア：実験制御

ラボ環境では、コンピュータやタブレットの仕様、使用しているデバイス、CPUやGPUの速度を既に知っています。しかし、オンラインで研究を実施する際には、参加者によってこれらは異なります。

Labvancedでは、研究に許可するデバイスやブラウザの種類、希望するモニターのリフレッシュレート、最小および最大の画面サイズ、モバイルデバイスでの研究の場合の画面の向きを指定および制限できます。

さらに、遅延やCPU速度に関する問題は、精密なタイミングを確保するための厳格な方法により報告されます。

2. 参加者 & 環境：実験制御

結果に影響を与える可能性のある追加の変数は、参加者の特性や人口統計、そして彼らの即時の環境に関連しています。

研究が計画通りに進むためには、参加者の個人の人口統計が非常に重要です。例えば、年齢、性別、言語能力、教育、職業、健康状態などです。Labvancedでは、これらのパラメータを選択することができ、参加者は実験を進める前にこれらを事前に提供する必要があります。 Labvancedはまた、参加者の環境を制御するために一歩進んでいます。画面からの距離を測定するために、参加者の目の盲点からの角度を計算します。

3. エンゲージメント：実験制御

適切なエンゲージメントを確保するために、いくつかの戦略を実施できます。

実験が始まると、フルサイズで提示され、参加者が見る唯一のものになります。参加者がフルスクリーンから実験を外すと、自動的に実験が一時停止します。

視線追跡の場合、Labvancedでは仮想あご置きを使用しているため、参加者がフレームから過度に動いた場合、実験は停止し、参加者に初期位置に戻るよう指示されます。

重要なことに、ボットチェックを研究に追加して、実験中の人間の参加を確保できます。

4. 刺激の正確な提示の保証

刺激の正確な提示というテーマは、実験制御と密接に関連しています。Labvancedが正確な刺激表示を確保する方法について、こちらでさらにお読みください。

また、こちらの査読済み論文をご覧ください。中立的な第三者が、Labvancedの精密刺激提示を確保するためのアプローチの高い信頼性について論じています。