正確なタイミング

背景と文脈

心理学研究における反応時間は、認知プロセスや行動を定量化するために使用されます。反応時間の明確な定義は、刺激が現れてから応答があるまでの時間に関わります。

反応時間を測定するには、刺激の開始時刻と参加者の応答が発生した時刻の2つの要素があります。これを図1で示します。

図1: 反応時間を測定するための2つの主要な要素。

反応時間を正確に測定するためには、刺激の開始時刻（ポイントA）と参加者の応答（ポイントB）がいつ発生したかを知っておく必要があります。反応時間はこれら2つのポイントの差です。2つのポイントから、参加者の応答がいつ行われたかを簡単に特定できますが、正確に刺激の開始時刻（ポイントA）がいつ発生したかを知るのは困難です。

なぜポイントAが発生する時刻を特定するのが難しいのでしょうか？刺激が現れる時刻に影響を与える主な理由は3つあります。

1. 画面のリフレッシュレート： モニターのリフレッシュレートは60Hzであり、何かが実行される予定がある場合、モニターの更新とともにのみ発生します。これはミリ秒単位のスケールですが、量的に評価するうえで重要な要素です（後ほど、リクエストアニメーションフレームでの測定方法について説明します）ので、実験シーケンスに直接影響します。

2. プログラミングの性質： すべての実験はコーディングに基づいており、コードが実行されるためには処理される必要があります。何も瞬時には実行されないため、通常は1-2リフレッシュサイクルの時間がかかります。

3. デバイスの能力： これは一般的ではありませんが、参加者のデバイスの能力が非常に遅い場合、刺激の提示が遅延することがあります（コンピュータのフリーズなどのシステム遅延による）。後で、私たちがこの問題をどのように確認するか（JavaScriptイベントループ）について説明します。

要約すると、反応時間は、多くの要因に影響され、その要因に基づいた技術的プロセスが反応時間の測定のため正確な時刻を決定するためのものです。

_Behavior Research Methods_における査読済み出版物

2022年5月にSinger Natureの_Behavior Research Methods_に掲載された査読済み論文をご覧ください。著者は、Labvancedが他のウェブベースのツールと比較して最も正確な反応時間測定を持っていると結論づけています。

プロセス：Labvancedの正確なタイミングのパイプライン

図2: Labvancedにおける正確なタイミングと反応時間をキャプチャするための一般的なパイプライン。

正確なタイミングと反応時間を提供するために、私たちのソフトウェアは次の手順に従います**（図2）**:

• プリロード（キャッシュ）： 実験開始前にすべての実験刺激が事前にロードされていて、ローカルに利用可能であることを確認し、実験の進行中にロードが発生しないようにします。したがって、参加者が研究に参加する場合、すべての刺激（画像、音声、ビデオ）はすでに私たちのサーバーから彼らのコンピュータにフェッチされ、ローカルにロードされています。

• プリレンダリング： 実験が始まると、コンテンツは再帰的に作成され、次のフレームとトライアルがバックグラウンドでロードされ、参加者が次に進む準備ができたときにすぐに活用できるようになります。これはプリレンダリングメカニズムによって駆動されます。

• 参加者特有の測定： オンライン研究はブラウザで開始されるため、各参加者には限られたコンピュータリソース（GPU、CPU）があり、パフォーマンスに影響を与えるため考慮する必要があります。私たちは潜在的な遅延をキャプチャし、研究者に修正変数として提供し、除外基準として使用することもできます。

参加者の応答の保存

すべての実験は参加者のコンピュータ上でローカルに行われるため、実験を実行するためにインターネットは技術的には必須ではありません。インターネットは、最初に実験をローカルにプリロードするためにのみ必要で、最後にデータと応答をサーバーにアップロードするために必要です。

ただし、条件が整っている場合、私たちのソフトウェアはすべてのトライアル後に自動的にデータ記録と応答を保存するように設定されています。これは重要です、なぜなら：

1. ローカルブラウザは無限のメモリを保持またはキャッシュすることができません。頻繁にバックアップすることによって、メモリが解放され、システムが遅延するリスクが減ります。
2. 参加者が途中で停止または脱落した場合、彼らが完了したトライアルに対して保存されたデータが少なくとも存在し、参加を終了する前に応答を提供したデータが残ります。

タイムスタンプについて

実験が実行されている間、Labvancedアプリはコンピュータ上の他のすべてのプロセスや部分にアクセスできません。しかし、反応時間を記録する際にはタイムスタンプが必要で、アプリはポイントA（刺激の開始）とポイントB（参加者の応答）がいつ発生したかを特定するためにコンピュータ時計からシステム時間にアクセスすることができます。コンピュータには一般的なシステムクロックがあるため、これは使用する場所や状況にかかわらず同じです。

システムアーキテクチャと反応時間データフローについて

上記のパイプラインは反応時間プロセスの基本的なステップをキャプチャしますが、Labvancedで反応時間測定を正確かつ精密にするために何が行われているのかについてより詳細に説明します。

プリロード（キャッシュ）

図3: Labvancedにおけるプリロード/キャッシュメカニズムの主なステップ。

プリロードまたはキャッシュは、実験が始まる前に発生します。Labvancedは、研究の実験刺激がすべて研究開始前にダウンロードされるよう設定されています。これには、画像やビデオなどすべての要素が含まれます。それらはすべてLabvancedのサーバーからフェッチされ、参加者のデバイスにローカルにダウンロードされるため、実験中にはダウンロードが発生しないようになっています**（図3）**。

プリレンダリングメカニズム

図4: Labvancedにおけるプリレンダリングメカニズムの主なステップ。

プリレンダリングメカニズムを導入し、実験タスク、トライアル、およびフレームの構造を事前に構築します。例えば、タスクのトライアル#1にいる場合、現在のトライアルと次のトライアルのすべてのフレームをプリレンダリングして、実験中にロードが発生しないようにします。これには、指示、テキスト、音声オブジェクト、フィキシングクロスなどが含まれます。トライアルやフレームを事前に構築することで、ブラウザが遅くなったり圧倒されたりしないようにします**（図4）**。

参加者特有の測定

デバイスやコンピュータ間の本来的な変動により、パフォーマンスが定義によって影響されます。無限のリソース（つまり、速度やメモリは無限ではなく、技術仕様によって制約されています）を持たないローカルシステムで実験を実行することで、刺激が期待通りに表示されない可能性があります（たとえば、数ミリ秒の遅延が発生する可能性があります）。

これらのデバイスと参加者特有の変動をキャプチャするために、次のようなメカニズムを用意しています。

• リクエストアニメーションフレーム
• JavaScriptイベントループ

リクエストアニメーションフレーム

図5: Labvancedでのリクエストアニメーションフレームメカニズムのデモ。

毎60ms、モニターは独自に更新およびリフレッシュされます。これはすべてのコンピュータや画面に共通しています。刺激の提示に遅延があるかどうか（ミリ秒スケールで判断）を決定するために、リクエストアニメーションフレームはタイミングされた刺激が発生するすべてのインスタンスに使用されます。

たとえば、2000msで刺激を表示するコードを実行すると、それを実行しても何も起こらず、刺激は次のリフレッシュレート、すなわち60ミリ秒（Hz）後の240msマークで自動的に提示されます。この小さな遅延を測定して、後から考慮することができます。リクエストアニメーションフレームを使用することで、コマンドが実行された正確な時刻（実際にモニター上に表示された時）を正確に知ることができ、それに応じて調整できます**（図5）**。

JavaScriptイベントループ

図6: JavaScriptイベントループ、コールバック関数のステップです。

参加者特有の測定の別の例は、デバイスの速度を決定することに関するものです。

コンピュータが遅い場合、その原因は使用可能なCPUを使用しているシステムプロセスがアクティブであることです。これにより、ブラウザは使用できる制限されたリソースを扱っているため、すべてが遅くなります。

参加者レベルでこれが発生しているかどうかを判断するために、コールバック関数を使用したJavaScriptイベントループを背景で自動的に実行して、関数が自分に戻るのにかかる時間を測定しています。もし、それが5ms以内に戻らなければ、参加者のブラウザ/コンピュータが遅いことを意味し、反応時間を測定する実験結果の整合性に影響を与える可能性があります**（図6）**。私たちは、参加者に対してコールバック関数が戻るのにかかる平均値をミリ秒単位で報告します。

Labvancedで行われた数千の研究の結果、95%以上の参加者は3ms未満の値を報告しています。場合によっては、1ms未満であることもあります。しかし、200-300msの平均結果が得られる場合もあり、研究者はその特定のユーザーデータを最終データセット分析から除外することを検討すべきです。

Labvancedの反応時間と正確なタイミング機能の主な特徴：

参加者の応答を測定するための当社の主な機能は**（図7）**：

• 刺激提示の時間的正確性
• 刺激提示の空間的正確性
• 視線追跡の精度とサンプリングレート
• 各参加者に対するデバイスおよび画面関連の遅延の定量化と測定により、標準化、被験者間の比較、及び修正が可能です。これは前のセクションで説明したイベントループの精度とリクエストアニメーションフレームを通じて行われます。

図7: Labvancedの正確なタイミング/反応時間ソリューションの主な特徴。

Labvancedの精度タイミングの利点

これらのステップとメカニズムにより、Labvancedはオンライン実験中の反応時間を測定するための正確かつ精密なソリューションを提供します。私たちのプラットフォームの以下の利点を強調します。

• 刺激のタイミングの制御： 研究者は、刺激が画面上に提示される正確な時間を把握しており、調整や正確な測定が可能です。
• 強力な計算およびプログラミングメカニズム： 研究者に対して報告されるデータが最も正確であることを保証するために、参加者の画面上での刺激の開始を正確に定量化するための強力な計算およびプログラミングメカニズムを使用しています。
• 試験済みかつ検証済み： 私たちは世界中の研究者と協力してプラットフォームを微調整しており、その結果、私たちの機能は数え切れないほどの研究機関や学術機関によって使用され、試されており、私たちのオンライン反応時間測定が、彼らの研究や出版物の基礎として利用されています。

反応時間のサンプルデータとメトリック

図8: Labvancedを使用してストループ課題を実施した参加者のセッションからのデータ報告; 右から3列目は記録された反応時間を示しています。

Labvancedの精確なタイミングでできること：

• 警戒心
• 認知低下
• 知覚
• パフォーマンス測定
• 機能認識
  

LVライブラリ研究：

刺激に対する反応にかかる時間を測定する多くの研究があります。ここでは、反応時間の測定がその核心にあるタスクのいくつかの例を示します：

• Nバックステスト： 作業記憶容量を測定する認知テストです。刺激が提示され、参加者はnステップ前に提示されたのと同じ刺激かどうかを一致させることが求められます。
• ストループ課題： このクラシックな課題は、参加者が不一致の刺激（「黄色」と書かれたが青色である単語）を提示されるときに反応時間が増加することを示すものです。
• 顔の認識： 顔の認識は人間の本性に深く根付いており、参加者が2つ以上の顔を認識または区別するのにかかる時間を測定することができます。

Labvancedの正確なタイミングを利用した人気の研究分野：

• 警戒心
• 認知低下
• 知覚
• パフォーマンス測定
• 機能認識