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、認知過程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出るまでの時間に関係しています。

反応時間を正確に測定するには、刺激の出現のタイミングと参加者の応答が発生したタイミングの2つの要素があります：

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な要素とその定量化に影響を与える要因の二つ。

反応時間が正確に測定されるためには、刺激の出現の正確なタイミング（点A）と、参加者の反応（点B）が発生したタイミングを知る必要があります。反応時間はこれら二つの点の間の差です。二つの点から、参加者の反応がいつ発生したかを決定するのは簡単ですが、正確に刺激の出現がいつ起こったか（点A）を知るのは難しいです。

なぜ点Aがいつ起こるのかを特定することが難しいのでしょうか？刺激が現れるタイミングに影響を与える主要な理由は三つあります：

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であるため、何かが起こるようにプログラムされている場合、モニターがリフレッシュされたときのみ、それが発生します。これはミリ秒のスケールで影響しますが（後でリクエストアニメーションフレームで測定される方法について説明します）、実験の順序に直接影響を与える重要な要素です。

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なければならず、何も瞬時には起こりません。これは通常、1-2回のリフレッシュサイクルを要します。

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、すべてのシステム遅延（コンピュータがフリーズするなど）が原因で刺激の提示が遅れることがあります。この問題の確認方法については後で説明します（JavaScriptイベントループ）。

要約すると、反応時間は、多くの要因の影響を受け、それらは刺激の出現と参加者の反応の時間を正確に決定するために技術的なプロセスに基づいています。

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

2022年5月にSpringer Natureの Behavior Research Methodsに発表されたこの査読済み論文をチェックしてください。著者らは、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つと結論づけています。

私たちのプロセス：正確なタイミングのためのLabvancedのパイプライン

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以下のステップに従います：

• 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予めロードされ、ローカルで利用可能であることを保証します。そうすることで、実験の進行中にロードが発生しません。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）はすでに取得され、彼らのコンピュータに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、次のフレームと試行は背景でロードされ、参加者が進む準備ができ次第すぐに使用可能になります。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、各参加者は有限なコンピュータリソース（GPU、CPU）を持っており、これらは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、可能な遅延をキャプチャし、研究者に修正変数として提供し、除外基準としても使用できます。

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。

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は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に最初にのみ必要で、終了時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、条件が整っていれば、私たちのソフトウェアは、各試行の後に自動的にデータ記録と応答が保存され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、彼らが参加を終了する前に完了し、応答を提供した試行に対するデータが少なくとも保存されます。

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、アプリはコンピュータの時計からシステム時間にアクセスして、点A（刺激出現）と点B（参加者の応答）がいつ発生したかを判断できます。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、どこで何をしても同じです。

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で反応時間測定を正確かつ精密に行うために行われているすべてのことについて、以下に詳しく説明します。

プリロード（キャッシュ）

プリロードまたはキャッシュは、実験が始まる前に発生します。Labvancedは、研究のすべての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。これにはすべての要素（画像や動画など）が含まれます。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

Labvancedのプリレンダリングメカニズムは、実験課題、試行、およびフレームの構造を事前に構築するためのものです。たとえば、タスクの試行#1にいる場合、実験中にロードが発生しないよう、現在の試行と今後の試行のすべてのフレームをプリレンダリングします。これには、指示文、テキスト、音声オブジェクト、注視点の十字などが含まれます。試行と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するのを防ぎます。

Labvancedにおけるプレ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ー間の固有の変動性のため、パフォーマンスは定義によって影響を受けます。リソースが本質的に限られているローカルシステムで実験を実行するだけで（すなわち、速度と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）、刺激が期待通りに表示されない場合があります（例えば、数ミリ秒の遅延が生じるかもしれません）。

これらのデバイスおよび参加者特有の変動をキャッチするために、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

毎60ms、モニターは独立して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ーとスクリーンに共通の定数です。刺激の提示に遅延があるかどうかを判断するために（ミリ秒スケールで）、リクエストアニメーションフレームが、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で刺激を表示するためのコードを実行した場合、何も起こらなければ、刺激は次のリフレッシュレート、60ミリ秒（Hz）後、240msの時点で自動的に提示されます。この小さなラグを測定し、事後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（実際にモニターに表示されたとき）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別の例は、デバイスの速度を特定することに関係しています。

コンピューターが遅い場合、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あることが原因かもしれません。そのため、ブラウザーは限られたリソースで動作しており、その結果、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を特定するために、コールバック関数を使用したJavaScriptイベントループを使用します。これはバックグラウンドで自動的に（デフォルトで）実行され、関数が自分自身にコールバックを返すのにかかる時間を測定します。5ms以内に戻らない場合は、参加者のブラウザー/コンピューターが遅く、反応時間を測定する実験結果の整合性に影響を及ぼす可能性があることを意味します。コールバック関数が参加者のために戻るのにかかる平均値をミリ秒で報告します。

Labvancedを使用してコンピューター速度を測定するためのJavaScriptイベントループのステップ、コールバック関数。

Labvancedで完了した何千もの研究の結果、95%以上の参加者が3ms以下の値を報告しており、時には1ms以下であることもあります。しかし、場合によっては、平均200-300msの結果が示されることがあり、これは研究者が特定のユーザーのデータを最終データセットの分析から除外することを検討するべきことを示す可能性があります。

Labvancedの反応時間と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主な機能と能力には以下が含まれます：

• 刺激提示の時間精度
• 刺激提示の空間精度
• 視線追跡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および測定により、標準化、被験者間の比較、及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。

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

Labvancedの精密タイミングの利点

これらのステップとメカニズムのおかげで、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：

• 刺激のタイミングの制御： 研究者は刺激が画面に表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に、刺激が参加者の画面に現れるタイミング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。
• 試行と検証： 世界中の研究者と協力して当社のプラットフォームを微調整し、その結果、私たちの機能は多く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。これらの機関では、オンライン反応時間測定が研究と公表作品の基礎として使用されています。

反応時間のサンプルデータとメトリクス

Labvancedを使用してStroopタスクを実行している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。

LVライブラリ研究：

刺激に対して反応が発生するまでの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が中心にあるタスクのいくつかの例を示します：

• Nバックタスク: 作業記憶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のと同じ刺激かどうかをマッチさせることが求められます。
• ストループタスク: この古典的なタスクは、参加者が不一致の刺激（「黄色」と書かれているが青色で表示される単語）を提示されたときに反応時間が増加することを示しています。
• 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の反応時間を測定できます。

Labvancedの精密タイミングを利用した人気の研究分野：

• 警戒心
• 認知的衰退
• 知覚
• パフォーマンス測定
• 特徴認識