Yürürken Akıllı Telefon Kullanımının Anahtar Maliyetini Ölçme
Summary
Bu çalışma tasarımı, yürürken bir akıllı telefon kullanmanın görev değiştirme maliyetini ölçer. Katılımcılar iki deneysel koşuldan geçer: bir kontrol koşulu (yürüme) ve bir çoklu görev koşulu (yürürken mesajlaşma). Katılımcılar bu görevler ile yön belirleme görevi arasında geçiş yapar. EEG verileri ve davranışsal ölçümler kaydedilir.
Abstract
Bu makale, yürürken bir akıllı telefon kullanmanın görev değiştirme maliyetini ölçmek için bir çalışma protokolü sunmaktadır. Bu yöntem, katılımcıların iki deneysel koşul altında bir koşu bandında yürümelerini içerir: bir kontrol koşulu (yani, sadece yürümek) ve çok görevli bir koşul (yani, yürürken mesajlaşma). Bu koşullar altında, katılımcılar deneysel durumla ilgili görevler ile yön belirleyici bir görev arasında geçiş yapmalıdır. Bu yön görevi, görünüşte katılımcının soluna veya sağına doğru yürüyen bir nokta ışığı yürüteç figürü ile yapılır. Yön görevindeki performans, katılımcının görev değiştirme maliyetlerini temsil eder. İki performans ölçütü vardı: 1) yönün doğru tanımlanması ve 2) tepki süresi. EEG verileri, görev geçişi sırasında meydana gelen alfa salınımlarını ve bilişsel katılımı ölçmek için kaydedilir. Bu yöntem ekolojik geçerliliği bakımından sınırlıdır: yaya ortamları aynı anda meydana gelen ve dikkat çekmek için rekabet eden birçok uyarana sahiptir. Bununla birlikte, bu yöntem görev değiştirme maliyetlerini belirlemek için uygundur. EEG verileri, beyindeki farklı görev değiştirme maliyetleri ile ilgili altta yatan mekanizmaların incelenmesine izin verir. Bu tasarım, uyaran sunumundan önce, çoklu görev yaparken görev değiştirme ile karşılaştırıldığında, bir seferde bir görev yaparken görev değiştirme arasındaki karşılaştırmayı sağlar. Bu, bu iki farklı görev değiştirme koşulunun hem davranışsal hem de nörofizyolojik etkisini anlamayı ve belirlemeyi sağlar. Ayrıca, görev değiştirme maliyetlerini beyin aktivitesi ile ilişkilendirerek, bu davranışsal etkilere neyin neden olduğu hakkında daha fazla bilgi edinebiliriz. Bu protokol, farklı akıllı telefon kullanımlarının anahtarlama maliyetini incelemek için uygun bir temeldir. Yürürken akıllı telefon kullanımının görev değiştirme maliyetinde yer alan farklı faktörleri anlamak için farklı görevler, anketler ve diğer önlemler eklenebilir.
Introduction
Hem akıllı telefon penetrasyonu hem de çoklu görev eğilimi arttığından, yürürken akıllı telefon kullanımının dikkat üzerindeki etkisini anlamak önemlidir. Literatür, görev değiştirmenin yürürken akıllı telefon kullanımı da dahil olmak üzeremaliyet 1 ile birlikte geldiğini defalarca göstermiştir. Çalışmalar, yürürken akıllı telefon kullanmanın dikkat dağıtıcı ve tehlikeli olabileceğini bulmuştur 2,3,4. Bu tehlikeler, böyle bir görevi yerine getirmenin dikkat bozuklukları ile ilişkilendirilmiştir 3,4,5,6,7. Yaya ortamının karmaşık doğası nedeniyle, ekolojik olarak geçerli olan deneysel bir bağlamda incelenmesi sorunlu olabilir. Bununla birlikte, bu tür çalışmaların gerçek yaya ortamlarında yürütülmesi kendi komplikasyonlarıyla birlikte gelebilir, çünkü birçok yabancı değişken devreye girebilir ve dikkat dağıtıcı unsurlar nedeniyle katılımcıya zarar verme riski vardır. Böyle bir fenomeni mümkün olduğunca gerçekçi kalan nispeten güvenli bir ortamda inceleyebilmek önemlidir. Bu makalede, yürürken mesajlaşmanın görev değiştirme maliyetini inceleyen, hem görevin geçerliliğini artıran hem de ilgili potansiyel riskleri azaltan bir araştırma metodolojisini açıklıyoruz.
Yürürken bir akıllı telefon kullanırken, bireyler akıllı telefon görevlerinden yürüme ve çevre ile ilgili görevlere geçmek zorunda kalırlar. Bu nedenle, böyle bir fenomeni incelemek için, bu yöntemi, özellikle görev değiştirme paradigmasına odaklanmış, çoklu görev literatüründe çerçevelemeyi uygun bulduk. Bunu yapmak için, görev değiştirme paradigmasıkullanıldı 1, katılımcıların uyaran öncesi görev ile uyaran sonrası görev arasında geçiş yapmalarını sağladı. İki uyaran öncesi görevden biri çoklu görev içerirken, diğeri içermiyordu. Uyaran sonrası görevde, katılımcılar algısı bölünmüş dikkatten etkilenen bir uyarana cevap vermek zorunda kaldılar8. Dahası, ekolojik olarak mümkün olduğunca geçerli olmaya çalışan deneysel laboratuvar çalışmaları,yürürken akıllı telefon kullanımının dikkat çekici etkisini anlamak için genellikle sanal yaya ortamlarını kullanmıştır 4,9. Bununla birlikte, altta yatan nörofizyolojik mekanizmaları yakalamak için, katılımcıların tepki vermesi gereken uyaran sayısını en aza indirmek için bir uyarana spesifik görev değiştirme reaksiyonuna odaklanmayı seçtik. Bu şekilde, yalnızca dikkati akıllı telefondan uzaklaştırıp uyarana doğru çevirmekten kaynaklanan görev değiştirme maliyetini daha kesin olarak belirleyebiliriz. Çalışma tasarımımızla, yaya akıllı telefon kullanımı sırasında bulunan dikkat bozukluklarını daha iyi anlamak için davranışsal ölçümleri (yani, görev değiştirme maliyeti) ve nörofizyolojik verileri kullanıyoruz.
Görev değiştirme deneyi sırasında, katılımcılar genellikle bir dizi uyaranla ilgili en az iki basit görev gerçekleştirir ve her görev “görev kümesi” olarak adlandırılan farklı bir bilişsel kaynak kümesi gerektirir1. Bireyler görevler arasında geçiş yapmaya zorlandıklarında, zihinsel kaynaklarının uyum sağlaması gerekir (yani, önceki görev kümesinin engellenmesi ve mevcut görev kümesinin etkinleştirilmesi). Bu “görev kümesi yeniden yapılandırma” işleminin, görev değiştirme maliyeti1’in nedeni olduğuna inanılmaktadır. Görev değiştirme maliyeti genellikle, katılımcıların görevler arasında geçiş yaptıkları ve10 olmadıkları denemeler arasındaki yanıt süresi ve / veya hata oranındaki farklılıkları gözlemleyerek belirlenir. Deneyimizde, üç görev setimiz vardı: 1) nokta ışığı yürüteç uyaranına cevap vermek; 2) yürürken akıllı telefonda mesajlaşmak; ve 3) sadece yürümek. Geçiş maliyetini iki farklı koşul arasında karşılaştırdık: 1) uyarana cevap vermeden önce sadece yürümek ve 2) yanıt vermeden önce mesajlaşırken yürümek. Bu şekilde, görevi değiştirmeden önce bir akıllı telefonda çoklu görev maliyetini yakaladık ve görsel uyaranın ortaya çıkmasından önce basitçe yürümenin çoklu görev dışı anahtar maliyetiyle doğrudan karşılaştırabildik. Bu çalışmada kullanılan akıllı telefon belirli bir markaya ait olduğundan, tüm katılımcılar cihazı nasıl düzgün kullanacaklarını bildiklerinden emin olmak için deneyden önce tarandı.
Yaya bağlamını temsil eden gerçekçi bir deneyimi simüle etmek için, katılımcının soluna veya sağına doğru 3.5 ° sapma açısıyla yürüyen bir insan formunu temsil eden görsel bir uyaran olarak bir nokta-ışık yürüteç figürü kullanmaya karar verdik. Bu figür, beyaz bir arka plan üzerinde 15 siyah noktadan oluşur ve noktalar bir insanın başını, omuzlarını, kalçalarını, dirseklerini, bileklerini, dizlerini ve ayak bileklerini temsil eder (Şekil 1). Bu uyaran biyolojik harekete dayanır, yani insanlar ve hayvanlar için tipik olan hareket modelini takip eder11. Dahası, bu uyaran ekolojik olarak geçerli olmaktan daha fazlasıdır; başarılı bir şekilde analiz edilebilmesi için karmaşık görsel işleme ve dikkat gerektirir12,13. İlginç bir şekilde, Thornton ve ark.8, nokta benzeri yürüteçlerin yönünün doğru bir şekilde tanımlanmasının, bölünmüş dikkatten büyük ölçüde etkilendiğini ve çoklu görev sırasında görev değiştirme maliyetlerini incelerken bir performans ölçüsü olarak uygun hale getirdiğini bulmuşlardır. Katılımcılardan figürün yürüdüğü yönü sözlü olarak belirtmeleri istendi. Yürütecin görünümünden önce her zaman ekrandaki görünümünü işaret eden işitsel bir ipucu vardı.
Nokta-ışık yürüteç görevindeki performans ve nörofizyolojik veriler, her iki durumun da dikkat çekici etkisini belirlememize ve bunlara neyin neden olduğunu belirlememize yardımcı oldu. Performans, nokta-ışık yürüteç figürünün yönünü belirlerken hata oranlarına ve tepki sürelerine bakılarak ölçüldü. Performans ölçümü ile bulduğumuz dikkat bozukluklarında rol oynayan altta yatan bilişsel ve dikkat mekanizmalarını anlamak için, katılımcıların nörofizyolojik verilerini EEG actiCAP’i kullanarak 32 elektrotla değerlendirdik. EEG, geçici hassasiyet açısından uygun bir araçtır; bu, zamanın belirli anlarında (örneğin, nokta ışığı yürüteç figürünün görünümü) düşük performansa neyin neden olduğunu görmeye çalışırken önemlidir, ancak hareketler nedeniyle verilerde eserler bulunabilir. EEG verilerini analiz ederken, iki indeks özellikle önemlidir: 1) alfa salınımları; ve 2) bilişsel katılım. Araştırmalar, alfa salınımlarının çalışma belleği kontrolünü ve görevle ilgisi olmayan beyin devrelerinin aktif inhibisyonunu temsil edebileceğini bulmuştur14,15,16,17. Başlangıç seviyesindeki alfa salınımlarınıuyaran sunumu 18,19 ile meydana gelenlerle karşılaştırarak, alfa oranını elde ettik. Bu oranla, yürürken mesajlaşırken gözlenen dikkat bozukluğunun altında yatan olayla ilgili değişiklikleri belirledik. Bilişsel katılım ile ilgili olarak, Pope ve ark.20, beta aktivitesinin artan uyarılma ve dikkati temsil ettiği ve alfa ve teta aktivitesinin uyarılma ve dikkatteki düşüşleri yansıttığı bir indeks geliştirmiştir21,22. Bu analiz, uyaranın ortaya çıkmasından önce artan katılımın, yürüteç figürüne cevap vermek için gereken görev kümesi yeniden yapılandırmasını zorlaştırıp zorlaştırmayacağını belirlemek için yapıldı.
Bu yazıda açıklanan metodolojiyle, çoklu görev bölümleriyle uğraşan katılımcılarda görev değiştirme performansını etkileyen temel mekanizmaları kavramaya çalışıyoruz. Yürüme koşulu, çoklu görev değiştirme performansıyla (yani, yürürken mesajlaşma) karşılaştırılan çoklu görev olmayan bir görev anahtarı performansını temsil eder. Görev kümesi engelleme ve görev kümesi etkinleştirmenin rollerini ölçerek, yürürken mesajlaşırken ortaya çıkan anahtar maliyetlerini daha iyi anlamaya çalıştık. Orijinal çalışmanın sürükleyici bir sanal ortamda23 yapıldığını, ancak daha sonra katılımcının önündeki bir ekranda yürüteç figürünü gösteren bir projektörle bir deney odasında (bkz. Şekil 2) çoğaltıldığını belirtmek önemlidir. Bu sanal ortam artık mevcut olmadığından, protokol mevcut deney odası tasarımına uyarlanmıştır.
Protocol
Representative Results
Discussion
Protokolü kullanırken kritik bir seçim, nörofizyolojik verilerin kalitesini sağlamak olacaktır. Hareket sırasında EEG gibi bir aletin kullanılmasının doğal bir komplikasyonu vardır, çünkü aşırı hareket verilerde çok fazla gürültü yaratabilir. Bu nedenle, veri toplamadan önce, verilerin gerçek sinyali değiştirmeden mümkün olduğunca çok sayıda eseri kaldırmak için nasıl hazırlanacağını düşünmek önemlidir. Bununla birlikte, katılımcılar deney boyunca bir koşu bandında yürüd?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Yazarlar, Kanada Sosyal ve Beşeri Bilimler Araştırma Konseyi’nin (SSHERC) finansal desteğini kabul etmektedir.
Materials
| The Observer XT | Noldus | Integration and synchronization software: The Noldus Observer XT (Noldus Information Technology) is used to synchronize all behavioral, emotional and cognitive engagement data. | |
| MediaRecorder | Noldus | Audio and video recording software | |
| FaceReader | Noldus | Software for automatic analysis of the 6 basic facial expressions | |
| E-Prime | Psychology Software Tools, Inc. | Software for computerized experiment design, data collection, and analysis | |
| BrainVision Recorder | Brain Vision | Software used for recording neuro-/electrophysiological signals (EEG in this case) | |
| Analyzer | EEG signal processing software | ||
| Qualtrics | Qualtrics | Online survey environment | |
| Tapis Roulant | ThermoTread GT Office Treadmill | ||
| Syncbox | Noldus | Syncbox start the co-registration of EEG and gaze data by sending a Transistor-Transistor Logic (TTL) signal to the EGI amplifier and a keystroke signal to the Tobii Studio v 3.2. | |
| Move2actiCAP | Brain Vision | Add-on for a digital wireless system for EEG | |
| iPhone 6s | Apple | ||
| iMessage | Apple | ||
| iPad | Apple |
References
- Monsell, S. Task switching. Trends in Cognitive Sciences. 7 (3), 134-140 (2003).
- Haga, S., et al. Effects of using a Smart Phone on Pedestrians’ Attention and Walking. Procedia Manufacturing. 3, 2574-2580 (2015).
- Hatfield, J., Murphy, S. The effects of mobile phone use on pedestrian crossing behaviour at signalised and unsignalised intersections. Accident Analysis, Prevention. 39 (1), (2007).
- Stavrinos, D., Byington, K. W., Schwebel, D. C. Distracted walking: Cell phones increase injury risk for college pedestrians. Journal of Safety Research. 42 (2), 101-107 (2011).
- Nasar, J., Hecht, P., Wener, R. Mobile telephones, distracted attention, and pedestrian safety. Accident Analysis, Prevention. 40 (1), 69-75 (2008).
- Hyman, I. E., Boss, S. M., Wise, B. M., McKenzie, K. E., Caggiano, J. M. Did you see the unicycling clown? Inattentional blindness while walking and talking on a cell phone. Applied Cognitive Psychology. 24 (5), 597-607 (2010).
- Pourchon, R., et al. Is augmented reality leading to more risky behaviors? An experiment with pokémon go. Proceedings of the International Conference on HCI in Business, Government, and Organizations. , 354-361 (2017).
- Thornton, I. M., Rensink, R. A., Shiffrar, M. Active versus Passive Processing of Biological Motion. Perception. 31 (7), 837-853 (2002).
- Neider, M. B., McCarley, J. S., Crowell, J. A., Kaczmarski, H., Kramer, A. F. Pedestrians, vehicles, and cell phones. Accident Analysis, Prevention. 42, 589-594 (2010).
- Wylie, G., Allport, A. Task switching and the measurement of “switch costs”. Psychological Research. 63 (3-4), 212-233 (2000).
- Johansson, G. Visual perception of biological motion and a model for its analysis. Perception, Psychophysics. 14 (2), 201-211 (1973).
- Cavanagh, P., Labianca, A. T., Thornton, I. M. Attention-based visual routines: Sprites. Cognition. 80 (1-2), 47-60 (2001).
- Troje, N. F. Retrieving Information from Human Movement Patterns. Understanding Events. , 308-334 (2008).
- Klimesch, W. EEG alpha and theta oscillations reflect cognitive and memory performance: A review and analysis. Brain Research Reviews. 29 (2-3), 169-195 (1999).
- Jensen, O., Gelfand, J., Kounios, J., Lisman, J. E. Oscillations in the Alpha Band (9-12 Hz) Increase with Memory Load during Retention in a Short-term Memory Task. Cerebral Cortex. 12 (8), 877-882 (2002).
- Busch, N. A., Herrmann, C. S. Object-load and feature-load modulate EEG in a short-term memory task. NeuroReport. 14 (13), 1721-1724 (2003).
- Herrmann, C. S., Senkowski, D., Röttger, S. Phase-Locking and Amplitude Modulations of EEG Alpha. Experimental Psychology. 51 (4), 311-318 (2004).
- Pfurtscheller, G., Aranibar, A. Event-related cortical desynchronization detected by power measurements of scalp EEG. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 42 (6), 817-826 (1977).
- Sauseng, P., et al. EEG alpha synchronization and functional coupling during top-down processing in a working memory task. Human Brain Mapping. 26 (2), 148-155 (2005).
- Pope, A. T., Bogart, E. H., Bartolome, D. S. Biocybernetic system evaluates indices of operator engagement in automated task. Biological Psychology. 40 (1-2), 187-195 (1995).
- Scerbo, M. W., Freeman, F. G., Mikulka, P. J. A brain-based system for adaptive automation. Theoretical Issues in Ergonomics Science. 4 (1-2), 200-219 (2003).
- Charland, P., et al. Assessing the Multiple Dimensions of Engagement to Characterize Learning: A Neurophysiological Perspective. Journal of Visualized Experiments. (101), e52627 (2015).
- Courtemanche, F., et al. Texting while walking: An expensive switch cost. Accident Analysis, Prevention. 127, 1-8 (2019).
- Townsend, J. T., Ashby, F. G. . The stochastic modeling of elementary psychological processes. , (1983).
- Jung, T., et al. Removal of eye activity artifacts from visual event-related potentials in normal and clinical subjects. Clinical Neurophysiology. 111, 1745-1758 (2000).
- Luck, S. J. . An Introduction to the Event-related Potential Technique (Cognitive Neuroscience). , (2005).
- Steiger, J. H. Tests for comparing elements of a correlation matrix. Psychological Bulletin. 87 (2), 245-251 (1980).
- Léger, P. -. M., Davis, F., Riedl, R., vom Brocke, J., Léger, P. -. M., Randolph, A., Fischer, T. H., et al. Task Switching and Visual Discrimination in Pedestrian Mobile Multitasking: Influence of IT Mobile Task Type. Information Systems and Neuroscience: Vienna Retreat on NeuroIs 2019. , 245-251 (2020).
- Mourra, G. N. . Addicted to my smartphone: what factors influence the task-switching cost that occurs when using a smartphone while walking. , (2019).
- Schabrun, S. M., van den Hoorn, W., Moorcroft, A., Greenland, C., Hodges, P. W. Texting and walking: strategies for postural control and implications for safety. PloS One. 9 (1), 84312 (2014).
