精密タイミング

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の経過時間に関連しています。

反応時間を正確に測定するためには、刺激の開始時間と参加者の応答が発生したタイミングの2つの要素が必要です:

オンライン環境における反応時間を正確に測定するための主要な2つの要素とそれに影響を与える要因。

反応時間が正確に測定されるためには、刺激開始の正確な時間（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る必要があります。反応時間はこれら2つのポイントの差であるためです。この2つのポイントから、参加者の応答がいつ発生したかを簡単に特定できますが、正確な刺激の開始がいつだったのかを知ることは難しいのです（ポイントA）。

なぜポイントAの発生を特定することが難しいのでしょうか？刺激が現れるとき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であるため、何かが予定されている場合、モニターがリフレッシュされたときにのみ発生できます。これはミリ秒単位のスケールですが、定量化する上で重要な要素です（後でリクエストアニメーションフレームを使用してどのように測定されるかを議論します）ので、実験のシーケンスに直接影響を与えます。

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。何も瞬時には行われません。これには通常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： これは一般的ではありませんが、参加者のデバイスのパフォーマンスが非常に遅い場合、すべてのシステムの遅延（コンピュータのフリーズなど）のために刺激の提示が遅れる可能性があります。この問題をどのようにチェックするかは後で議論します（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を受け、刺激の開始と参加者の応答の時間を正確に特定するために技術的なプロセスが構築されています。

Behavior Research Methods での査読付き出版

2022年5月に発表された Springer Natureの Behavior Research Methods に掲載された査読付き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行っていると結論付けています。

プロセス : Labvancedの精密タイミングのパイプライン

精密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以下のステップに従っています：

• プリロード（キャッシュ）： 実験が始まる前にすべての実験刺激があらかじめロードされ、ローカルに利用可能であることを保証します。これにより、実験が進行中にロードが発生しません。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、動画）はすでにサーバーから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、コンテンツが再帰的に作成され、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整い次第すぐに利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ています。

• 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、各参加者には有限のコンピュータリソース（GPU、CPU）があり、これはパフォーマンスに影響を与えます。私たちは潜在的な遅延をキャプチャし、研究者に対して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。

Labvancedにおける精密タイミングと正確な反応時間を捕捉するための全体的なパイプライン。

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必須ではありません。インターネットは、実験をローカルにプリロードするためと、終了時にデータや応答をサーバーにアップロードするためにのみ必要です。

しかし、利用可能な条件が整っている場合、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を自動的に保存するように設定されています。これは重要です：

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ができません。頻繁にバックアップすることでメモリが解放され、システムが遅延するリスクを避けることができます。
2. 参加者が停止したり脱落した場合、参加者が完了した試行で提供した応答のデータが少なくともいくつか保存されます。

タイムスタンプについて

実験が進行中の間、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、反応時間で何かを記録する際には、タイムスタンプが必要で、アプリはコンピュータの時計からシステム時間にアクセスし、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、何をしていてもどこであっても同じです。

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

上記で説明した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で反応時間測定を正確かつ精密にするために行われているすべてのことについての詳細な説明が以下に示されています。

プリロード（キャッシュ）

プリロードまたはキャッシュは、実験が始まる前に行われます。Labvancedは、実験が始まる前にすべての研究の実験刺激をダウンロードするように設定されています。これには、画像や動画などのすべての要素が含まれます。すべてのデータが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にダウンロードされるため、実験中にダウンロードが発生することはありません。

Labvancedにおけるプリロード/キャッシュ機構の主要なステップ。

プリレンダリングメカニズム

Labvancedの プリレンダリングメカニズム は、実験課題、試行、フレームの構造を事前に構築するために導入されています。たとえば、タスクの試行#1にいる場合、現在および今後の試行のすべてのフレームをプリレンダリングし、実験中にロードが必要ないようにします。これには、指示、テキスト、音声オブジェクト、フィキレーションクロスなどが含まれます。試行とフレームをあらかじめ構築することで、ブラウザが遅くなったり圧倒されるのを防ぎます。

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。

参加者特有の測定

デバイスやコンピュータ間の本質的なばらつきのため、パフォーマンスは定義に影響されます。リソース（例えば、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る）に本質的に制限さ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ことがあります（数ミリ秒の遅延が生じることがあります）。

これらのデバイスおよび参加者特有の変動を捉えるために、以下のメカニズムを導入しています：

• 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

モニターは60msごとに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および画面にとっての定数です。刺激の提示に遅延があるかどうかを判断するために（ミリ秒単位で）、リクエストアニメーションフレームを、時間指定された刺激が発生するすべてのインスタンスに使用します。

例えば、2000msで刺激を表示するコードを実行するとします。このコードを実行しても何も起こりませんが、刺激は次のリフレッシュレートで自動的に240msの時点で表示されます。この小さな遅延を測定し、事後的に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ため、コマンドが実行された正確なタイミング（実際にモニター上に現れた瞬間）を知ることができ、それに応じて調整できます。

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。

JavaScriptイベントループ

参加者特有の測定のもう一つの例は、デバイスの速度を判断することに関連しています。

コンピュータが遅い場合、利用可能なCPUを使用す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。そのため、ブラウザは利用可能な制限されたリソースを使用しており、その結果、全てが遅くなります。

これが参加者レベルで発生し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ます。このループは自動的に（デフォルトで）バックグラウンドで実行され、関数が自分自身にコールバック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は、参加者のブラウザ/コンピュータが遅く、反応時間を測定する実験結果の整合性に影響する可能性があります。コールバック関数が参加者に戻るのにかかる平均値をミリ秒単位で報告します。

Labvancedを使用したコンピュータ速度を判断するためのJavaScriptイベントループおよびコールバック関数のステップ。

Labvancedで完了した何千もの研究の中で、95%以上の参加者が3ms未満の報告された値を持っており、時には1ms未満になることもあります。しかし、場合によっては、200-300msの平均値が示されることがあり、これにより研究者はその特定のユーザーの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ることができます。

Labvancedの反応時間および精密タイミング能力の主な機能：

参加者の反応を測定するための当社の主な機能および能力には以下が含まれます：

• 刺激提示の時間的精度
• 刺激提示の空間的精度
• 視線追跡精度およびサンプリングレート
• 各参加者のデバイスおよび画面関連の遅延の定量化および測定により、標準化、被験者間の可比較性、および修正を可能にします。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および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。

Labvancedの精密タイミング/反応時間ソリューションの主な機能と特性。

Labvancedの精密タイミングの利点

これらのステップおよびメカニズムにより、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。当社のプラットフォームの以下の利点を強調します：

• 刺激の制御されたタイミング： 研究者は、刺激が画面に表示される正確な時間を把握でき、調整と正確な測定が可能になります。
• 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、私たちは参加者の画面上での刺激の発生を正確に定量化するために、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。
• 試行されて検証された： 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、オンライン反応時間測定を研究および発表の基礎として使用する数え切れないほどの研究および学術機関によって試行され、検証されています。

反応時間のサンプルデータとメトリクス

Labvancedを使用してストループ課題を実行する参加者のセッションからのデータレポート；右から3列目は記録された反応時間を示しています。

LVライブラリ研究：

反応が刺激に対して生じるまでの時間を測定する研究は多数あります。ここでは反応時間測定を核心にしたタスクのいくつかの例を挙げます：

• Nバック課題： ワーキングメモリの容量を測定する認知テスト。刺激が提示され、参加者はnステップ前に提示された刺激と同じかどうかを判断するように挑戦されます。
• ストループ課題： この古典的な課題は、参加者が矛盾した刺激（「黄色」と書かれているが青い色で表示される単語）を提示されるときに反応時間が増加する様子を示しています。
• 顔認識： 顔認識は人間の本質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ことができます。

Labvancedの精密タイミングを利用する人気の研究領域：

• 警戒
• 認知機能の低下
• 知覚
• パフォーマンス測定
• 特徴認識