研究のためのアンケート
アンケートは、参加者から彼らの認識、好み、意見、経験などについて直接定量的および質的データを収集する方法です。Labvancedを使えば、アンケート研究はシンプルでもダイナミックでも自由に行えます。標準的なアンケートを実施することからユニークなデザインを実装することまで、以下でできることの概要と、他の研究者が使用したアンケートデザインの例を見ていきましょう。
主なトピック: 多様なアンケート研究デザインとデータ収集 アンケート要素とオブジェクト ランダム化 参加者のフィードバックを追加 分岐ロジックと高度なデザイン データ出力 サンプルアンケート - 公共実験ライブラリ
Labvancedにおける研究者のアンケート利用法
Labvancedのアンケートは次のように活用されています：
- 人口統計: 人口統計情報を収集する
- 評価／尺度: リッカート尺度などで評価や尺度を実施する
- 分岐: 参加者の応答を使って分岐し、実験の進行方法を指定する。
- 高度なロジック: 高度なコーディングを使用して実験をカスタマイズする。
- 他のLabvanced機能と組み合わせ: アイ・トラッキング、マルチユーザー研究、APIなど
多様なアンケート研究デザインとデータ収集
Labvancedは研究者にアンケートを介してデータを提示・収集する多くの方法を提供します。
アンケートにおける刺激提示
刺激提示とは、参加者に反応を引き出すために実験中に任意の要素を表示することを指します。これらの要素は次の形式で提供されることがあります：
- 画像
- テキスト
- ビデオ
- 音声
感情認識を分類するためにLabvancedで使用されたマトリックスアンケートオブジェクトを使った画像刺激。
データ収集とアンケート
参加者は異なる形式で刺激や質問に応答でき、質的および定量的データを収集することができます。これらの形式には、以下が含まれますが、これに限定されません：
- リッカート／マトリックス
- 複数選択／ラジオボタン／チェックボックス
- 自由回答
- 範囲／スライダー
より詳細な分析のために、Labvancedは高度なデータ収集機能をサポートします。これらの機能には以下が含まれます：
- マウストラッキング
- 音声録音（参加者が自由に話して自分自身を録音する）
- ビデオ録画（参加者の、もし有効化されている場合）
- 視線（ピアレビューされたウェブカメラベースのアイ・トラッカーを介して）
上記に示すように、参加者がアンケートの入力フィールド項目を編集し、彼らのキーストロークとマウスクリックが追跡される編集テキストの動的デモを試してみてください。
📕 ケーススタディ: ドラッグ＆ドロップによるアイテムのランク付け
Rasse et al. (2023)の研究は、画像刺激を特定の方法で配置するドラッグ＆ドロップデザインを使用してアンケート研究にアプローチしました。参加者は特定のランドマークの順序をドラッグ＆ドロップすることによってグループ分けをするよう求められ、1から8の順にランク付けしました。このアプローチは、参加者にランクアイテム（ピン）を正しい画像にドラッグ＆ドロップするよう求めることによって、アンケートをインタラクティブにする興味深い方法を示しています。
ドラッグ＆ドロップタスク; Rasse et al. (2023).
参考文献: Rasse, T., Gyselinck, V., & Guegan, J. (2023). Encountering an emotional landmark on the route for a better spatial memory: What matters, valence or arousal? Journal of Environmental Psychology, 91, 102145. https://doi.org/10.1016/j.jenvp.2023.102145
アンケート要素とオブジェクト
アンケートはどのように作成されるのか？
Labvancedは、単純な調査から複雑でダイナミックなフォームまで、あらゆる研究ニーズに適応できる30以上のカスタマイズ可能な要素（別名オブジェクト）を提供しています。
Labvancedが提供する、アンケートに関連するオブジェクトの概要は以下の通りです：
アンケートデザインで使用される人気のアンケートオブジェクトの例。
📕 ケーススタディ: スワイピングタスクと社会的魅力の評価
Valuch et al. (2023)の研究では、画像提示とリッカート尺度を組み合わせて、写真における笑顔が美学にどのように影響するかを調査しました。タスク1（a）では、参加者が画像を「破棄」するか「保持」するかのいずれかを迅速にスワイプする必要がありました。次のタスクでは、7点リッカート尺度を使用して画像の魅力を評価しました。研究者はまた、画像の提示が最大1000ms（実験1）または750ms（実験2）の間だけ見えるというスクリーン上の時間制限を追加しました：
魅力評価タスクの概要; Valuch et al. (2023)。
参考文献: Valuch, C., Pelowski, M., Peltoketo, V. T., Hakala, J., & Leder, H. (2023). Let's put a smile on that face—A positive facial expression improves aesthetics of portrait photographs. Royal Society Open Science, 10(10), 230413. https://doi.org/10.1098/rsos.230413
Labvancedは、様々なオブジェクト/要素と機能を組み合わせて、ユニークな実験デザインを実現するための卓越した実験的柔軟性を提供します。シンプルなアンケートを作る場合でも、複雑なセットアップをする場合でも、Labvancedが提供する可能性は無限大です。
📕 ケーススタディ: Q&A形式での音声提示
Matzinger et al. (2023)による研究では、音声刺激を提示し、その後アンケートオブジェクトを続けて提示しました。この研究の目的は、ネイティブポーランド語を話す個人がネイティブと非ネイティブのポーランド語話者に対する知識、自信、意欲をどのように評価するかを評価することでした。一連の質問と回答が音声形式でランダムに提示され、参加者はLabvancedで0から100の範囲/スライダー要素を使って、話者がどの程度知識があるかや自信があるかを評価しました。
以下の画像は、アンケート項目のサンプルを示しています：
参加者は、知識や自信をスライダー/範囲オブジェクトを使用して評価しました。ここで 0 はまったく知識がない/自信がないことを示し、 100 は非常に知識がある/自信があることを示します：
参考文献: Matzinger, T., Pleyer, M., & Żywiczyński, P. (2023). Pause Length and Differences in Cognitive State Attribution in Native and Non-Native Speakers. Languages, 8(1), 26. https://doi.org/10.3390/languages8010026
アンケートのランダム化
Labvancedでは、ランダム化などを通じて実験の整合性を確保するいくつかの方法があります。質問内の項目の順序、試行の順序、全体のアンケートやタスクの順序をランダム化することができます。
項目固有のランダム化
リストされた選択肢の順序をランダム化できます。
タスクのランダム化
選択したタスク/ブロックをランダム化するためにランダマイゼーションセパレーターを使用するか、全タスク/ブロックを参加者に対してシャッフルできます。
参加者のフィードバックを追加
参加者が質問に正しく回答したかどうかを知らせるために、実験に参加者フィードバックを追加することができます。
📕 ケーススタディ: 解答フィードバックを伴うチュートリアル中心の研究
Kessler et al. (2023)の研究では、チュートリアル介入が複雑な問題解決にどのように役立つかを調査しました。チュートリアルの質問には複数選択肢の回答が含まれていました。参加者の選択に基づいて、詳しいフィードバックが提供されることが示されており、単に正しい答えを表示するよりも学習に有益です。下の画像（左）はチュートリアルの質問を示し、右の画像は不正解の応答が選択された場合(red box)と正解の場合(green box)に提供されるフィードバックの例を示しています。
チュートリアルの質問（左）と、選択肢を選んだ後に提供される詳細な回答フィードバック。左の緑の境界色は正しい説明を示し、右の赤は不正解とその説明を示します; Kessler et al. (2023)。
参考文献: Kessler, F., Proske, A., Urbas, L., Goldwater, M., Krieger, F., Greiff, S., & Narciss, S. (2023). Promoting Complex Problem Solving by Introducing Schema-Governed Categories of Key Causal Models. Behavioral Sciences, 13(9), 701. https://doi.org/10.3390/bs13090701
キャンバスフレームとページフレーム
Labvancedは、独自の機能を持つ2つのモード/フレームタイプでアンケートをデザインする柔軟性を提供します。オプションは次の通りです：
- キャンバスフレーム: アンケート要素をドラッグ＆ドロップで自由に配置でき、刺激とすべての要素のサイズは画面サイズに応じてスケールします。このフレームタイプは高度なカスタマイズ性があり、一般的により複雑なシナリオに使用できます。
- ページフレーム: アンケート要素は自動的に互いの下に流れ込み、ランダム化のためのオプションが組み込まれており、アンケートの最大幅がピクセルで定義されているため、純粋なアンケートにとって使いやすく、見た目も良くなります。
📕 ケーススタディ: ビジュアルストーリーテリングと参加者フィードバック
子どもが参加者である場合など、複数選択肢の回答やテキスト形式のフィードバックを表示する代わりに、より視覚的なアプローチを取り、オプションを画像として提示する方が効果的な場合があります。このようなデザインのために、研究者はキャンバスフレームを使用し、スタイライズされたフィードバックがどのような形で表示されるかのイベントを追加できます。
例えば、Schuhmacher et al. (2023)による研究では、視覚的なストーリーテリングタスクの後に質問が行われ、子どもたちは画像上で視覚的にフィードバックを受けました。
Labvancedにおける子ども参加者への視覚的フィードバックを追加した;
Schuhmacher et al. (2023)。
参考文献: Schuhmacher, N., Rack, N., Beckmann, L., & Kärtner, J. (2023). Is helping always the preferred decision? Preschool-and elementary school-aged children's helping decisions in complex social situations. Frontiers in Developmental Psychology, 1, 1278034. https://doi.org/10.3389/fdpys.2023.1278034
高度なアンケートデザイン
分岐ロジック
分岐によって、アンケートの流れを制御し、参加者に提示される質問を決定できます。当社の高度なシステムは、分岐と動的応答を管理し、参加者ごとに異なるアンケートルートを作成できるようにします。この柔軟性により、研究要求に正確に合わせた詳細で微妙なデータをキャプチャできます。
アンケートにおける高度なロジック
必要に応じて、Labvancedでのアンケート研究デザインをカスタマイズするために高度なイベントロジックやコードを使用できます。以下にいくつかの例を示します：
アンケートデータ出力
各アンケート項目の選択結果を収集できる一方で、Labvancedでは、得点で計算を行うなど、基本的なデータを超えることも可能です。これは、逆スコアリングを含むアンケートや、選択肢に異なる値のスコアリングシステムが関わる場合には特に重要です。
Labvancedを使用して一般的に行われる計算は以下の通りです：
- 合計スコア
- 正しい応答
- カテゴリとサブカテゴリにわたる集計
例えば、以下の画像はリッカート尺度範囲1-5を持つアンケート選択肢qと、その選択肢の対応する数値q-valueを示しています。「合計」列は選択qおよびその値q_valueに基づいて、スコア計算がどのように増加するかを示しています：
参加者の選択（q）がリッカート尺度を介して特定の値（q_value）を持ち、そのスコアが試行全体でどのように合計されるかの例。
📕 ケーススタディ: アンケート値をパフォーマンスの予測因子として
アンケートの一般的なシナリオの1つは、データを取り、それを認知関連タスクのパフォーマンスを予測する因子として使用することです。
例えば、Wöstmann et al. (2021)は、騒音への耐性が性格と関連しているかどうかを調査しました。研究に使用されたアンケート／尺度は以下の通りです：
- BFI-S: 性格アンケート、ビッグファイブの次元が評価される
- 人口統計 情報も音楽性に関するデータを収集
- WNSS: 騒音耐性アンケート
- SSQ: 聴覚能力アンケート
- ANL: 許容可能な騒音レベルテスト
- DTT: スピーチインノイズ受付を決定するための適応版ディジット三重対テスト
研究結果は、低い神経質性と高い外向性が独立して自己報告された優れた騒音耐性、ならびに聴覚能力と許容できる背景騒音レベルを示すことがわかりました。
Labvancedで実施されたアンケート／尺度が騒音感受性に対する予測因子として使用された例; Wöstmann et al. (2021)。
参考文献: Wöstmann, M., Erb, J., Kreitewolf, J., & Obleser, J. (2021). Personality captures dissociations of subjective versus objective hearing in noise. Royal Society Open Science, 8(11), 210881. https://doi.org/10.1098/rsos.210881
アンケートにおける反応時間
反応時間は、参加者が選択をするのにかかった時間や、書面での入力/回答にかかった時間を測定するために使用できます。
反応時間は、実験の期間中にさまざまな目的や方法で使用でき、以下のようなものがあります：
- アンケート／調査全体を完了するのにかかった時間
- 単一の質問に回答するのにかかった時間
- 他のイベントに関連して応答を選択するのにかかった時間（例えば、画像刺激が表示される/消えるなど）
ライブラリからのアンケートのインポート
Labvancedの公共実験ライブラリから既存の尺度とアンケートを直接アカウントにインポートすることで、時間を節約できます。600以上のテンプレートがあり、研究ニーズに応じてさらにカスタマイズ可能です。
