Prosocial Effort Task (PET)

Tarea experimental para estudiar el comportamiento prosocial mediante decisiones de esfuerzo. Los participantes eligen entre trabajar (presionar la barra espaciadora repetidamente) o descansar para ganar créditos para sí mismos o para otros participantes (in-group/out-group).

Descripción

En cada trial, el participante debe decidir entre:

• Trabajar: Rellenar una barra de esfuerzo presionando la barra espaciadora para ganar más créditos (2-5 créditos)
• Descansar: No hacer nada y ganar 1 crédito

Los créditos pueden ser asignados a:

• TI: El propio participante
• In-group: Una persona que "vota igual" al participante
• Out-group: Una persona que "vota distinto" al participante

Estructura del experimento

1. Calibración: 3 fases para determinar la capacidad máxima de presiones del participante
2. Práctica de esfuerzo: 2 rondas de práctica con los 4 niveles de esfuerzo
3. Práctica de decisión: 6 trials de práctica (2 por condición)
4. Tarea experimental: 3 bloques × 48 trials = 144 trials totales

Parámetros temporales

• Tiempo de decisión: 4 segundos
• Tiempo de trabajo/descanso: 5 segundos
• Tiempo de feedback: 1 segundo
• Duración total estimada: 30-40 minutos

Requisitos

Python

Python 3.10 o superior

Librerías

pip install pygame pylsl opencv-python

Librería	Versión	Descripción
pygame	≥2.0	Interfaz gráfica y manejo de eventos
pylsl	≥1.16	Comunicación con EEG via Lab Streaming Layer
opencv-python	≥4.0	Procesamiento de imágenes (cv2)

Instalación de dependencias

pip install pygame pylsl opencv-python

Estructura de carpetas

proyecto/
├── Prosocial_Effort_Task.py    # Script principal
├── README.md
├── media/
│   ├── images/
│   │   ├── TI_schema.jpg       # Esquema para instrucciones
│   │   └── testing_schema.jpg  # Esquema de calibración
│   ├── Arial_Rounded_MT_Bold.ttf
│   ├── Rest.png                # Imagen de descanso
│   ├── 50_self.png             # Círculos de esfuerzo por condición
│   ├── 50_other.png
│   ├── 50_group.png
│   ├── 65_self.png
│   ├── 65_other.png
│   ├── 65_group.png
│   ├── 80_self.png
│   ├── 80_other.png
│   ├── 80_group.png
│   ├── 95_self.png
│   ├── 95_other.png
│   └── 95_group.png
└── data/                       # Carpeta donde se guardan los resultados (se crea automáticamente)

Ejecución

Ejecución directa con Python

python prosocial_effort_task.py

Compilar a ejecutable (.exe)

pyinstaller --onefile --windowed --add-data "media;media" --add-data "data;data" --hidden-import=pylsl --hidden-import=pygame --collect-all pylsl --name "Prosocial_Effort_Task" prosocial_effort_task.py

Nota para Mac: Cambiar ; por : en --add-data:

pyinstaller --onefile --windowed --add-data "media:media" --add-data "data:data" --hidden-import=pylsl --hidden-import=pygame --collect-all pylsl --name "Prosocial_Effort_Task" prosocial_effort_task.py

El ejecutable se generará en la carpeta dist/.

Conexión con EEG (Lab Streaming Layer)

La tarea envía marcadores al sistema EEG mediante el protocolo LSL (Lab Streaming Layer).

Configuración del stream LSL

• Nombre del stream: ProsocialTaskMarkers
• Tipo: Markers
• Canales: 1
• Formato: int32
• Source ID: ProsocialTask

Marcadores LSL

Código	Evento	Descripción
Decisión
100	DECISION_START_SELF	Inicio decisión para TI
101	DECISION_START_OTHER	Inicio decisión para IN-GROUP
102	DECISION_START_GROUP	Inicio decisión para OUT-GROUP
110	RESPONSE_WORK	Respuesta: trabajar
111	RESPONSE_REST	Respuesta: descansar
112	RESPONSE_OMISSION	Sin respuesta (timeout)
Esfuerzo
120	EFFORT_BAR_START	Inicio de la barra de esfuerzo
121	EFFORT_BAR_SUCCESS	Completó la barra exitosamente
122	EFFORT_BAR_FAIL	No completó la barra
Feedback
130	FEEDBACK_SELF_START	Inicio feedback TI
131	FEEDBACK_OTHER_START	Inicio feedback IN-GROUP
132	FEEDBACK_GROUP_START	Inicio feedback OUT-GROUP
140+	FEEDBACK_CREDITS	Créditos ganados (140 + n créditos)
Bloques
200	BLOCK_START	Inicio de bloque
201	BLOCK_END	Fin de bloque
250	EXPERIMENT_START	Inicio del experimento
251	EXPERIMENT_END	Fin del experimento
252	CALIBRATION_START	Inicio calibración
253	CALIBRATION_END	Fin calibración
254	PRACTICE_START	Inicio práctica
255	PRACTICE_END	Fin práctica

Recibir marcadores en el software de EEG

1. Inicia la tarea y espera a que aparezca el mensaje de conexión LSL
2. En tu software de EEG (ej: BrainVision Recorder, OpenBCI, LabRecorder), busca el stream ProsocialTaskMarkers
3. Conecta al stream
4. Presiona ENTER en la tarea para continuar

Ejemplo con LabRecorder:

1. Abrir LabRecorder
2. Click en "Update" para buscar streams
3. Seleccionar "ProsocialTaskMarkers"
4. Click en "Start" para comenzar la grabación
5. Presionar ENTER en la tarea

Configuración personalizada

Modificar nombres de condiciones

En el archivo principal, modifica estas variables:

# Nombres que se muestran en pantalla al participante
DISPLAY_NAME_SELF = "TI"
DISPLAY_NAME_INGROUP = "Votará igual a ti"
DISPLAY_NAME_OUTGROUP = "Votará distinto a ti"

Modificar parámetros del experimento

# Niveles de esfuerzo (% de la capacidad máxima calibrada)
effort_levels = [50, 65, 80, 95]

# Niveles de créditos
credits_levels = [2, 3, 4, 5]

# Número de bloques
blocks_number = 3

# Tiempos (en segundos)
max_decision_time = 4    # Tiempo para decidir
max_answer_time = 5      # Tiempo para trabajar
max_resting_time = 5     # Tiempo de descanso

Modo ventana (para debugging)

FullScreenShow = False  # Cambiar a False para modo ventana

Datos de salida

Los datos se guardan en data/PET_[fecha]_[hora].csv con las siguientes columnas:

Columna	Descripción
effort_level	Nivel de esfuerzo (50, 65, 80, 95)
credits	Créditos ofrecidos
condition	Self, Other, o Group
selection	task, resting, o no decision
presses	Número de presiones realizadas
target_reached	Si completó el objetivo
earned_credits	Créditos ganados
decision_rt	Tiempo de reacción (ms)
first_press_time	Tiempo de la primera presión
last_press_time	Tiempo de la última presión

Controles

Tecla	Función
→ (Flecha derecha)	Avanzar en instrucciones
N	Seleccionar opción izquierda
M	Seleccionar opción derecha
Espacio	Presionar durante fase de esfuerzo
ESC	Salir de la tarea

Solución de problemas

La flecha derecha no funciona en las instrucciones

En algunos equipos Windows, la ventana de pygame puede no capturar correctamente el foco del teclado al inicio. Soluciones:

1. Presiona Alt + Tab para cambiar de ventana y vuelve a la tarea
2. Haz clic en la ventana de la tarea antes de presionar teclas

Contacto

Correo electrónico: diegogarridocerpa@gmail.com Correo institucional: digarrido@alumnos.uai.cl