一种基于网页的社交媒体排斥实验操控工具,专为研究目的设计。
在 GitHub 上查看项目 smgrady-git/socialmedia
删除第 (1 - 31) 行的所有代码
将以下代码复制粘贴到你的文件中第 32 行上方
新代码:
社交媒体排斥范式是一种基于网页的实验操控工具,用于研究社会排斥和社交孤立。
在本页面你可以找到:
要试用社交媒体排斥范式,请点击以下链接:
社交媒体排斥是一种通过社交媒体网站(如 Facebook、Twitter、博客平台或论坛)发生的社交排斥。在该范式中,排斥感通过小组介绍任务中"点赞"的数量来传达。
我们建议在范式结束后接入一个在线问卷,其中包含操控检查、因变量测量和/或后续任务链接。如果整个实验在线进行且无中断,参与者更容易认为他们正在与其他参与者(而非计算机脚本)互动。
链接设置
在此输入你的 Qualtrics 重定向链接
EX:https://osu.az1.qualtrics.com/jfe/form/SV_eWY4YOSQN3iwdFQ?
头像设置
选择在选择界面显示的头像数量
EX:57 Avatars
时间设置
选择用户与模拟账户互动的时长(单位:分钟)
EX:3 Minutes
添加条件设置
如需添加自定义条件,输入点赞数和踩数后点击按钮
EX: 5 likes 6 dislikes
查看条件设置
在此选择你版本中需要的条件
EX:
[9 Likes-0 Dislikes]
[6 Likes-0 Dislikes]
[3 Likes-3 Dislikes]
[0 Likes-6 Dislikes]
创建按钮
根据之前的设置生成代码。将生成的代码复制粘贴到 Main.js 中指定的行。
EX:
....
window.settings = [];
settings.numberofavatars = 82;
settings.tasklength = 180000;
...
在此下载示例 Qualtrics 问卷,该问卷可读出传输变量,并提供多个追踪问题作为操控检查。 更多关于如何导入问卷到 Qualtrics 的信息。
如需更多定制选项,如修改任务说明或调整范式的时间设置,可以下载范式的源代码。
通过自定义代码,你可以轻松修改以下参数:
main.js 文件 main.js 文件中的变量main.js 所做的修改同样,用编辑器打开计算机上的 index.html 文件。根据文档中提供的说明编辑任务说明,然后保存修改。
要修改小组成员资料(描述和头像),在编辑器中打开 profiles.json 文件,根据需要调整内容。
以下方案描述了一个小组成员,包括其用户名、头像、描述和收到的点赞数。
{
"username": "Georgeee",
"avatar": "avatars/others/george.png",
"text": "I'm a 19 year old dude from Wisconsin (commence making fun of my accent). I love music and lately you can catch me listening to nothing but Joy Division, Echo & the bunnymen, and the smiths. Besides music I like learning languages, psychology, drawing, and writing.",
"likes": [45000, 50000, 110000, 150000]
}
根据此代码,该小组成员名为 Georgeee,其头像图片文件名为 george.png,位于 avatars 文件夹的 others 子文件夹中。Georgeee 的描述将共收到 4 个赞,分别在 45 秒(45000ms)、50 秒、110 秒和 150 秒时出现。
请注意,个人描述需要不带换行符输入,就像默认描述中那样。要修改各条件下的"点赞"数,添加或删除时间点即可。确保每个时间点前面都有单个逗号。likes 条目不应为空或被省略。如果要创建一个不收到任何赞的成员,只需将时间点改为较大的值(超过任务时长即可)。
预览中使用的头像不用于再分发,因此未包含在下载版本中。你需要自己创建头像。所有头像必须为 250x250 像素,放置在"others"子文件夹(位于主实验文件夹内的"avatars"文件夹中)。请注意,图片文件名必须与源代码中的名称完全匹配(包括文件扩展名的大小写)。
该任务可以轻松地在线提供,因为它在浏览器中运行且服务器要求很低。任何允许托管静态网页的服务器都可以,并且至少需要 5 MB 磁盘空间,这意味着它可能可以免费托管。文件可以通过 FTP 程序等方式从计算机传输到远程服务器。
你可以在 GitHub 上 提交新问题或反馈。
Wolf, W., Levordashka, A., Ruff, J. R., Kraaijeveld, S., Lueckmann, J.-M., & Williams, K. D. (2014). Ostracism Online: A social media ostracism paradigm. Behavior Research Methods. Advance online publication. doi:10.3758/s13428-014-0475-x