MERIT: A No-Code Platform for Unifying High-Precision Cognitive Assessment Across Laboratory and Real-World Settings
本文介绍了 MERIT，一个通过证明基于浏览器的计时抖动会显著扭曲神经和行为测量，并提供具有亚毫秒级刺激准确性的原生移动端解决方案以确保不同环境间任务一致性的无代码平台，从而实现了实验室与现实世界高精度认知评估的统一。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是一篇未经同行评审的预印本的AI生成解释。这不是医疗建议。请勿根据此内容做出健康决定。 阅读完整免责声明
几十年来，人类心智运作方式的研究一直依赖于一种严格的权衡。为了测量思维的速度或大脑对视觉反应的精确瞬间，研究人员需要锁在安静实验室里的专门且昂贵的设备。这些机器可以以毫秒级的精度记录事件，捕捉大脑中发生的瞬时电火花。但这种精确度是有代价的：实验过程僵化、设置困难，且无法带出实验室。相反，现代世界提供了一种随时随地接触人们的方式，即利用他们口袋里携带的智能手机和平板电脑。然而，这些日常设备在历史上对于严肃科学来说过于不精确。运行它们的软件（尤其是网页浏览器）经常会引入微小且不可预测的延迟——有时高达数十毫iseconds——这模糊了研究人员需要测量的精确时间。这种差距迫使科学家必须在来自少数人在实验室的高质量数据，与来自许多人在现实世界中的低质量数据之间做出选择，而无法两者兼得。
一组研究人员现在构建了一个旨在缩小这一差距的新系统，该系统能让同样的精确实验在参与者自己的手机上运行，其准确度与在实验室电脑上运行时的效果一样。他们将这个系统称为 MERIT。它是一个让研究人员无需编写任何计算机代码即可设计复杂心理任务的工具，使用类似于搭建积木的可视化构建器。一旦任务创建完成，它就会在一个直接嵌入移动应用中的强大引擎上运行，从而绕过了此前阻碍尝试的缓慢且多变的网页浏览器。该系统非常精确，在现代设备上测量视觉线索之间的时间误差小于 1 毫秒，尽管在旧型号设备上误差稍高。这种水平的准确性至关重要，因为研究人员经常与这些任务同步记录的大脑电信号，其发生速度就在眨眼之间。如果任务的计时偏差哪怕只有一小部分，大脑活动与行为之间的联系就变得无法解释。
为了证明他们的系统有效，研究人员首先必须回答一个基本问题：大脑测量实际能容忍多少计时误差，才不会导致数据失效？他们采用了一个大型公开的大脑记录数据集，并人为地在视觉线索的计时中注入随机延迟，以模拟普通电脑上发生的错误。然后，他们测量了这些延迟如何影响人在看到或听到事物时出现的三个特定大脑信号。他们发现，对于一种被称为 N170 的快速大脑信号（该信号在大脑看到脸部后约 170 毫秒发生），如果研究人员想要保持测量结果可靠，计时误差不能超过约 15.8 毫秒。较慢的大脑信号可以容忍稍多一点的误差，最高可达 20 毫秒或略多。至关重要的是，他们发现错误的类型与错误的量一样重要。一个产生罕见、巨大错误的系统实际上比一个产生持续、微小错误的系统更适合科学研究，因为罕见的错误对分析造成的损失比持续性的误差要小。
在确立了这些限制后，团队在各种现实世界的设备上测试了他们的全新平台 MERIT。他们测量了该系统在数款当前的智能手机、平板电脑以及一部旧款廉价手机上的计时精度。在最新的设备上，系统的表现极其稳定，计时误差范围在 0.71 到 0.96 毫秒之间。即使是在那部较旧、较慢的手机上，误差也仅为 3.73 毫秒。每一次测量都远低于对最敏感大脑信号所要求的 15.8 毫秒限值。这意味着，研究人员可以第一次要求参与者在自己的手机上执行认知任务，并确信其计时精度足以将该行为与实验室记录的大脑活动联系起来。该系统通过直接在手机操作系统上运行任务，而不是通过网页浏览器，并使用一种专门的连接方式将计时信号实时发送到实验室设备来实现这一点。
该平台不仅关乎计时，更关乎灵活性和可及性。研究人员现在可以构建涉及绘图、连续运动或复杂选择序列的任务，而无需聘请程序员。这些任务可以设置为运行一次，或者在一天或一周内的特定时间出现，从而允许科学家研究一个人在自然环境中注意力和情绪随时间的变化。该系统支持四种主要类型的任务：快速反应测试、必须稳住移动物体的连续控制游戏、捕捉笔触速度与压力的绘图练习，以及顺序解谜。由于无论是在实验室还是在家中，都使用相同的任务定义，因此在实地收集的数据可以直接与实验室收集的大脑和身体数据进行比较。这使得科学家能够理解，在客厅而非实验室中测得的反应时间，在 terms of 大脑活动意味着什么。
这项工作的意义不仅在于更好的数据，更在于它改变了谁能从事科学研究。通过消除对编程技能和昂贵硬件的需求，该平台为更广泛的研究人员设计和开展高质量研究打开了大门。它还允许进行以前无法实现的新型研究，例如追踪患者数月或数年的认知变化，或者研究大脑在忙碌的一天中是如何运作的。该系统旨在实现可持续性，开发者计划通过一种支持长期维护和更新的模型，向科学界开放该系统。虽然没有完美的系统，研究人员也承认旧设备或特定的操作系统设置仍可能引入微小的变化，但结果表明，实验室精度与现实世界便利性之间的鸿隙已被填补。曾经用于在受控环境下测量大脑的仪器，现在可以用同样的清晰度，在野外测量心智。
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