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、出現した刺激と応答の間に経過する時間の量に関するものです。

反応時間を測定するためには、刺激の発生時刻と参加者の応答時刻の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、刺激の発生時刻（ポイントA）が知られている必要があり、参加者の応答（ポイントB）がいつ発生したのかも必要です。反応時間はこれらの2つのポイントの違いです。2つのポイントから参加者の応答がいつ発生したのかを簡単に判断できますが、正確に刺激の発生時刻（ポイントA）がいつだったのかを知ることは挑戦的です。

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率： モニターのリフレッシュ率は60Hzであり、何かが発生することが予定されている場合、モニターがリフレッシュされるときのみ発生することができます。これはミリ秒単位のスケールですが、実験の進行に直接影響を与える重要な要素です（後で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）。

2. プログラミングの性質： すべての実験はコードに基づいており、コードが実行されるためには処理されなければならず、何も瞬時には行われません。通常、これには1〜2回のリフレッシュサイクルがかかります。

3. デバイスの容量： これは希なことですが、参加者のデバイスの容量が非常に遅い場合、刺激の提示が遅れることがあります。これはすべてのシステムの遅延（コンピュータのフリーズなど）によるものです。この問題の確認方法についても後で説明します（JavaScriptイベントループ）。

要約すると、反応時間は多くの要因に影響されており、刺激の発生と参加者の応答の間の時間を正確に測定するために、技術的なプロセスに基づいて構築されています。

Behavior Research Methods の査読済み論文

2022年5月にSpringer Natureの Behavior Research Methodsに発表されたこの査読済みの論文をご覧ください。著者たちは、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。

私たちのプロセス：Labvancedの正確なタイミングのためのパイプライン

図2: Labvancedにおける正確なタイミングと正確な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ステップに従います**（図2）**：

• プリローディング（キャッシング）： 実験が始まる前にすべての実験刺激が事前にロードされていることを確認し、実験進行中にロードが発生しないようにローカルで利用できるようにします。したがって、参加者が研究に参加したい場合、すべての刺激（画像、音声、動画）はすでに私たちのサーバーから彼らのコンピュータにローカルで取得され、ロードされています。

• プリアレンダリング： 実験が始まると、次のフレームと試行がバックグラウンドでロードされ、参加者が進む準備ができ次第、すぐに使用できるように内容が再帰的に生成されます。これはプリアレンダリングメカニズムによって駆動されます。

• 参加者固有の測定： オンライン研究がブラウザで始まるため、各参加者には有限のコンピュータリソース（GPU、CPU）があり、これを考慮する必要があります。これらはパフォーマンスに影響を与えます。私たちはあらゆる遅延をキャプチャし、それを研究者への補正変数として提供します。これは除外基準としても使用できます。

参加者の応答を保存する

すべての実験は参加者のコンピュータでローカルに行われます。したがって、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あり、その後、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、条件が整っていれば、私たちのソフトウェアは、各試行の後にデータ記録と応答が自動的に保存されるように設定されています。これは重要です。理由は以下の通りです。

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はできません。頻繁にバックアップを取ることでメモリが解放され、システムが遅延するリスクが減ります。
2. 参加者が停止または脱落した場合、彼らが完了した試行に対して応答を提供したデータが少なくとも保存されるため、参加を終了する前に応答を提供した分のデータがあります。

タイムスタンプについて

実験がアクティブな間、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。ただし、反応時間を記録する際にはタイムスタンプが必要であり、アプリはコンピュータ時計からシステム時間にアクセスして、ポイントA（刺激の発生）とポイントB（参加者の応答）がいつ発生したのかを判断します。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、これはどこで何をするかに関わらず同じです。

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ていますが、Labvancedが反応時間測定を正確かつ精度高く行うために行われているすべてのことについて、以下に詳細な説明を示します。

プリローディング（キャッシング）

図3: Labvancedにおけるプリローディング/キャッシングメカニズムの主要なステップ。

プリローディングまたはキャッシングは、実験が始まる前に発生します。Labvancedは、すべての研究実験刺激が研究開始前にダウンロードされるように設定されています。これには、画像や動画など、すべての要素が含まれています。これらはすべてLabvancedのサーバーから取得され、参加者のデバイスにローカルでダウンロードされるため、実験中にダウンロードを行う必要がありません**（図3）。**

プリアレンダリングメカニズム

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

私たちは、実験タスク、試行、フレームの構造を事前に構築するためのプリアレンダリングメカニズムを整備しています。たとえば、タスクの試行#1にいる場合、次の試行と現在のすべてのフレームを事前にレンダリングして、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、焦点点クロスなどが含まれます。試行とフレームの構築を事前に行うことで、ブラウザが遅くなったり圧倒されたりするのを防ぎます**（図4）。**

参加者固有の測定

デバイスやコンピュータ間の固有の変動により、パフォーマンスは定義によって影響されます。リソース（つまり、スピードやメモリは無限ではなく、技術的仕様によって制約されている）に限られたローカルシステムで実験を実行するだけで、刺激が期待通りに表示されないかもしれません（例えば、数ミリ秒の遅延が生じる場合があります）。

これらのデバイスおよび参加者固有の変動をキャプチャするために、次のメカニズムを整備しています。

• 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におけるリクエストアニメーションフレームメカニズムのデモ。

モニターは60msごとに独立して更新およびリフレッシュされており、これはすべてのコンピュータと画面にとって定数です。刺激の提示が遅延しているかどうか（ミリ秒単位）を判断するためには、タイミングされた刺激が発生しているすべてのインスタンスにリクエストアニメーションフレームが使用されます。

例えば、2000msで刺激を表示するためのコードを実行すると、実行時には何も起こらず、刺激は次のリフレッシュ率、つまり60ミリ秒（Hz）後の240ミリ秒の時点で自動的に表示されます。この微小な遅延を測定し、後で調整できます。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がわかります（モニター上で本当に起こった時刻）し、それに応じて調整できます**（図5）。**

JavaScriptイベントループ

図6: コンピュータスピードをLabvancedを使用して測定するためのJavaScriptイベントループ、コールバック関数のステップ。

参加者固有の測定の別の例は、デバイスのスピードを測定することについてです。

コンピュータが遅い場合、これは利用可能なCPUを使用しているアクティブなシステムプロセスが実行されている可能性があります。したがって、ブラウザは利用できる制限されたリソースを使って作業しており、その結果、すべてが遅くなります。

これが参加者レベルで起こっているかどうかを判断するために、私たちはコールバック関数を使用したJavaScriptイベントループを使用しています。これは自動的（デフォルトで）バックグラウンドで実行され、関数が自己呼び出しするのにかかる時間を測定します。5ms以内に戻らない場合、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）**。コールバック関数が参加者のために返すのにかかるミリ秒の平均値を報告します。

Labvancedで完了した何千もの研究において、95%以上の参加者の報告値が3ms未満であることがわかっています。時には1ms未満の場合もあります。しかし、場合によっては、200-300msの結果が見られ、研究者に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させる可能性があります。

Labvancedの反応時間と精度タイミング機能の主な特徴：

私たちの参加者の応答を測定するための主な特徴には**（図7）：**

• 刺激提示の時間的精度
• 刺激提示の空間的精度
• 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、標準化、被験者間の比較、および補正を可能にします。これは、前述のイベントループ精度とリクエストアニメーションフレームを介して行われます。

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

これらのステップやメカニズムにより、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で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：

• 刺激の提示時刻を制御： 研究者は刺激が画面に提示される正確な時刻を把握でき、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： 研究者に最も正確なデータが報告されることを保証するために、私たちは刺激が参加者のスクリーンで発生する時刻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ます。
• 実証済み： 世界中の研究者と協力し、プラットフォームを微調整してきた結果、私たちの機能は研究機関や学術機関による無数の研究で使用され、テストされてきました。

反応時間のサンプルデータと指標

図8: Labvancedを使用してStroop Task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番目の列は記録された反応時間を示しています。

Labvancedの精度タイミングを使用して行えること：

• 警戒心
• 認知機能の低下
• 知覚
• パフォーマンス指標
• 特徴認識
  

LVライブラリスタディ：

刺激への反応に要する時間を測定する多くの研究があります。ここでは反応時間測定を中心にしたいくつかのタスクの例を示します：

• N-backタスク： 認知テストで作業記憶の容量を測定します。刺激が提示され、参加者はそれがnステップ前に提示された刺激と同じかどうかを一致させる挑戦を受けます。
• Stroopタスク： この古典的なタスクは、参加者が不一致の刺激（「黄色」と書かれた言葉が青色で表示される）を提示されるときに反応時間が増加することを示します。
• 顔認識： 顔認識は人間の本性に深く根ざしており、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ための反応時間が測定できます。

Labvancedの精度タイミングを活用する人気の研究分野：

• 警戒心
• 認知機能の低下
• 知覚
• パフォーマンス指標
• 特徴認識

理論的には、あなたは実験に反応時間を追加できます。単にエディタで反応時間変数を作成する。

このビデオであなたの研究に反応時間タスクを追加する方法を確認してください：