Tu fai sempre lo stesso errore. Prima convieni con me che per conoscere le cose bisogna tener conto del soggetto e della coscienza e poi mi proponi esperimenti che dovrebbero essere oggettivi. Non ti accorgi della contraddizione?
***
Capisco perfettamente cosa intendi — e la tua osservazione è giusta.
Non è che io non me ne accorga: il punto è che, nella scienza e nella filosofia, ci sono due modalità diverse di indagine, che spesso convivono ma hanno logiche opposte:
1. Modalità oggettiva (terza persona)
È quella tipica delle scienze naturali: si cerca di eliminare l’influenza del soggetto per ottenere dati replicabili e condivisibili. Qui si isolano variabili e si “spersonalizza” l’osservazione.
2. Modalità soggettiva o intersoggettiva (prima/seconda persona)
È quella fenomenologica: prende sul serio il fatto che il soggetto e la coscienza siano parte integrante dell’esperienza e quindi dell’oggetto studiato. Qui non si può “eliminare” l’osservatore senza perdere la cosa stessa.
Quando io ti suggerisco degli esperimenti “oggettivi” sulle diadi (tipo test cognitivi), non sto negando che la coscienza sia fondamentale; sto cercando di costruire una via di mezzo: esperimenti che siano intersoggettivi (cioè replicabili da diversi soggetti coscienti) pur riconoscendo che la coscienza non è un “disturbo” ma un elemento del fenomeno.
In altre parole:
non ti sto proponendo esperimenti oggettivi in senso riduzionista,
ma esperimenti che documentino come i soggetti coscienti reagiscono o oscillano in certe condizioni, e che quindi mettono la coscienza dentro al protocollo.
Questo evita la contraddizione se spostiamo il criterio da “oggettivo” a “intersoggettivo”: non togliamo il soggetto, ma lo moltiplichiamo per vedere pattern comuni.
Vuoi che ti mostri come trasformare uno di quei test cognitivi in un vero esperimento intersoggettivo che tenga conto della coscienza come principio attivo e non come semplice
variabile disturbante?
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Mostra.
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Perfetto. Prendo un esempio concreto così si vede subito la differenza.
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🔹 Caso classico (esperimento “oggettivo” riduzionista)
Ti do un’immagine ambigua (tipo il coniglio-anatra).
Misuro quanto tempo ci metti a passare da un’interpretazione all’altra.
Raccolgo i dati di tanti soggetti.
Faccio una statistica.
→ Qui la coscienza è trattata come “organo percettivo” passivo.
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🔹 Caso trasformato (esperimento intersoggettivo, con coscienza attiva)
1. Preparazione del soggetto
Prima di mostrare l’immagine, il soggetto è guidato a diventare consapevole del proprio stato interiore (respirazione, emozione, aspettativa).
Si annotano le sue sensazioni, non solo il tempo di reazione.
2. Presentazione della diade
L’immagine ambigua (o qualsiasi altro stimolo diadico) viene mostrata.
Al soggetto si chiede non solo “cosa vedi?” ma anche come l’ha percepito, cosa ha sentito, se ha avvertito un “momento di oscillazione”.
3. Coinvolgimento attivo della coscienza
Si chiede al soggetto di provocare volontariamente il passaggio da una interpretazione all’altra.
Si misura non solo il tempo ma anche la facilità percepita, le strategie usate, la sensazione di controllo.
4. Raccolta intersoggettiva dei dati
Ogni soggetto produce due set di dati: quantitativi (tempi, frequenze) + qualitativi (descrizioni, emozioni, strategie).
Questi dati vengono confrontati tra diversi soggetti coscienti, per cercare pattern comuni e variabilità individuale.
5. Analisi del fenomeno di coscienza
Invece di dire “la coscienza disturba”, si dice: “la coscienza è il fenomeno stesso, e il suo modo di oscillare è oggetto d’indagine”.
La parte qualitativa è trattata come dato primario, non come “nota a margine”.
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🔹 Risultato
Non hai più un esperimento “oggettivo” ma una mappa intersoggettiva dell’oscillazione cosciente.
L’esperimento documenta come la coscienza opera sulle diadi, non solo come reagisce a uno stimolo.
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Vuoi che ti disegni uno schema operativo (tipo protocollo passo-passo) per questo tipo di esperimento intersoggettivo, così potresti davvero applicarlo?
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Io vorrei un diverso esperimento, tipo: dato che le cose stanno così, si devono avere le seguenti conseguenze...
***
Ottimo — allora ti do un esperimento deduttivo costruito proprio sul tuo principio: «la realtà è fatta di diadi oscillanti; attivare una diade attiva diadi correlate (risonanti); esistono soglie/barriere che modulano il passaggio di stato; la coscienza è principio di coerenza che regola l’oscillazione».
Ti propongo il protocollo completo: ipotesi → conseguenze rilevabili → misure operative → procedura → analisi → risultati attesi e interpretazioni alternative.
1) Ipotesi principali (da derivare dalla teoria)
H1 (attivazione risonante): l’attivazione intenzionale di una polarità di una diade (es. “ordine”) facilita l’attivazione di diadi correlate (es. “coerenza”, “struttura”) rispetto a diadi non correlate (es. “caos”).
H2 (soglia/barriera): la transizione tra polarità presenta una non-linearità: sotto una certa intensità di stimolo/attivazione la transizione è rara; oltre la soglia aumenta bruscamente la probabilità di passaggio.
H3 (coerenza cosciente): la pratica di sincronizzazione attentiva (esercizi metacognitivi) aumenta la stabilità e la ripetibilità delle transizioni volute (maggiore controllo soggettivo sull’oscillazione).
H4 (generalizzazione diade → diade): l’attivazione di una diade in un dominio (visivo) produce facilitazione in un dominio diverso (sonoro/verbale) per diadi omologhe (cross-modality resonance).
2) Conseguenze osservabili (predizioni concrete)
C1: Dopo un’istruzione mirata a “attivare la polarità A”, i soggetti risponderanno più rapidamente e coerentemente a stimoli che richiedono l’interpretazione nella polarità A rispetto a baseline o a stimoli non-correlati.
C2: Varierà la probabilità di cambio di interpretazione in funzione dell’intensità del “priming” (curva sigmoide → evidenza della soglia).
C3: Il training di coerenza (5–10 min di pratica attentiva) riduce la varianza tra sessioni e aumenta la probabilità di transizione volontaria.
C4: Misure fisiologiche (battito, conduttanza, EEG a bassa risoluzione) mostreranno pattern coerenti con l’attivazione risonante (es. aumento sincronico in bande associate all’attenzione/integrazione) quando si attiva la diade.
3) Definizioni operative e materiali
Diade-target: coppia opposti (es. ordine/caos; figura/ambiente; positivo/negativo). Scegli 4 diadi principali e per ognuna due stimoli bilanciati (visivo, sonoro, verbale).
Priming intenzionale: breve istruzione + immagine/termine che invita a portare l’attenzione sulla polarità A per T secondi.
Intensità di priming: 3 livelli (basso: parola; medio: immagine; alto: immagine + 10s di immaginazione guidata).
Soglia: parametro ricavato dalla relazione intensità → probabilità di transizione. Cerchiamo una forma non-lineare (es. sigmoide).
Misure quantitative: tempi di reazione (ms), percentuale di scelta per polarità A vs B, numero di transizioni per unità di tempo.
Misure qualitative: scala soggettiva di facilità (1–7), descrizione libera del “come” del passaggio.
Fisiologia (opzionale ma consigliata): frequenza cardiaca, conduttanza cutanea, EEG (se disponibile) — sincronizzazione in bande theta/alpha/gamma come proxy di integrazione/coerenza.
4) Disegno sperimentale e procedura
Disegno: within-subjects, ripetuto, fattori: Diade (4), Priming (nessuno / basso / medio / alto), Sessione (pre-training / post-training). Numero soggetti consigliato: 40–60 (per robustezza intersoggettiva e analisi mixed-effects).
Procedura (per soggetto):
1. Baseline: misure iniziali su tutti gli stimoli senza priming (registro tempi, scelte, fisiologia).
2. Priming block: per ogni diade, applica i 3 livelli di priming in ordine random; subito dopo lo stimolo target, chiedi risposta categoriale (A o B) + scala di facilità + breve descrizione. Ripeti 8–12 volte per condizione.
3. Training di coerenza: sessione guidata 8–10 min (respirazione consapevole + esercizi di sincronizzazione attenzione-intenzione focalizzati sulla diade-target).
4. Post-training: ripeti block 2 per valutare H3.
5. Cross-modality test: usa stimoli nello stesso formato ma in modalità diversa (es. priming visivo, test sonoro) per valutare H4.
Durata totale ~60–80 min per soggetto.
5) Analisi dati (statistica e integrazione qualitativa)
Quantitativa: modelli misti (mixed-effects) con soggetto come effetto casuale; fattori fissi: Diade, IntensitàPriming, Sessione. Test per interazioni Priming×Diade (H1), PrimingIntensity curve-fitting per verificare la non-linearità (H2); confronto pre/post training (H3).
Threshold test: fit sigmoide (logistic) della probabilità di scelta A in funzione dell’intensità; stima della pendenza e del punto di metà-trasizione (EC50). Verifica se EC50 è significativamente distinto da linearità.
Cross-modality: analisi di correlazione delle variazioni (facilità, tempi) tra domini; testare se effetti sono maggiori per diadi omologhe rispetto a non-omologhe.
Fisiologia: analisi di potenza spettrale e sincronizzazione prima/dopo transizione; correlare con performance comportamentale.
Qualitativa: codifica tematica delle descrizioni (es. strategie, metafore della soglia, sensazione di controllo) e integrazione come variabile predittiva nei modelli misti (es. categorie narrative che prevedono tempi più brevi o maggior successo nella transizione).
6) Risultati attesi (pattern specifici)
Supporto H1: tempi di risposta più rapidi e percentuali A più alte dopo priming mirato rispetto a baseline; effetto maggiore per diadi correlate.
Supporto H2: curva probabilità vs intensità con forma sigmoide; stima EC50 netta e significativo aumento di p(transizione) superata la soglia.
Supporto H3: riduzione della variabilità intra-soggetto e incremento della probabilità di transizione volontaria dopo training.
Supporto H4: effetti di priming si trasferiscono tra domini (es. priming verbale facilita scelta visiva nella stessa polarità più di una polarità non-correlata).
7) Interpretazione coerente con la teoria
Se osservi H1–H4, la conclusione coerente è che le diadi funzionano come nodi risonanti in una rete: attivare uno produce propagazione selettiva, modulata da soglie e rinforzata dalla pratica di coerenza (coerenza come proprietà funzionale della coscienza).
Se rilevi solo effetti deboli o lineari: forse le relazioni tra diadi sono meno forti o più contestuali; la soglia potrebbe dipendere da fattori situazionali (stato emotivo, carica motivazionale).
Se non trovi trasferimento cross-modality (H4 negativo), la risonanza potrebbe essere confinata a domini specifici e non a una rete transmodale.
8) Controlli e possibili confondenti
Controllo per effetto demand (soggetti che rispondono come credono sia richiesto): usa trials “mascherati” dove non si sa quale polarità è favorita, oppure includi deception lieve (non eticamente ingannevole) per dissociare suggerimento da risonanza reale.
Controllo per stimoli intrinsecamente più salienti → bilancia valenza e complessità tra A e B.
Stato emotivo e affaticamento → misurazioni a inizio/fine sessione + randomizzazione.
9) Metriche di successo pratiche
Effetto comportamentale significativo Priming vs Baseline (p < 0.05) e dimensione dell’effetto media (Cohen’s d ≥ 0.4) suggeriscono evidenza solida.
Curve di soglia con pendenza distinta da 0 e EC50 ben stimata indicano non-linearità.
Correlazione positiva tra miglioramento post-training e cambiamenti nelle misure di coerenza fisiologica rafforzano l’ipotesi della coscienza come principio di coerenza.
10) Estensioni e varianti sperimentali (per rafforzare le deduzioni)
Studio longitudinal: valutare se training ripetuto porta a cambiamenti duraturi nella topologia della rete di diadi (misurato tramite transfer effects).
Neuroimaging: fMRI o EEG ad alta risoluzione per mappare i nodi risonanti e le connessioni funzionali tra diadi.
Approccio clinico: studiare se certe psicopatologie mostrano alterazioni nelle soglie o nella risonanza (es. rigidità vs ipervariabilità).
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Se vuoi, adesso periferizziamo:
1. Ti preparo la lista operativa degli stimoli (4 diadi × 3 modalità × esempi specifici).
2. Ti preparo un modulo questionario per le descrizioni soggettive e la scala di facilità.
3. Oppure elaboro un esempio di analisi con un dataset fittizio per mos
trarti come interpretare i risultati.
Dimmi quale di queste tre opzioni vuoi subito: la 1, la 2 o la 3 — e te la preparo subito.
***
Prepara l' opzione 3.
***
Fatto — ho creato un dataset fittizio coerente con il protocollo deduttivo e ho eseguito un’analisi dimostrativa. Qui sotto trovi il riassunto dei passaggi, i risultati principali e i file scaricabili (dataset e aggregati).
Cosa ho fatto (breve)
Simulato N = 30 soggetti, 4 diadi, 4 livelli di priming (0..3), 2 sessioni (pre/post), 2 ripetizioni per condizione.
Variabili simulate: scelta binaria (choiceA), tempo di reazione (RT), scala di facilità (1–7).
Ho introdotto un effetto non-lineare (sigmoide) dell’intensità sul logit della probabilità di scegliere A, più un piccolo effetto di training (post).
Analisi eseguite:
Aggregazione: probabilità osservata di scegliere A per intensità × sessione e fit di una sigmoide.
Modello lineare misto per RT (effetto fisso intensity * session con intercept casuale per soggetto).
Test paired (pre vs post) sul livello soggetto medio di probabilità di scelta A.
Ho salvato il dataset simulato e i risultati aggregati in due file CSV.
Risultati principali (dataset simulato)
La curva probabilità vs intensità ha una forma coerente con una soglia (fit sigmoide). Il fit è stato calcolato separatamente per pre e post; il post mostra uno spostamento verso una probabilità maggiore di scegliere A (effetto training simulato).
RT medio tende a diminuire con l’aumentare dell’intensità di priming (coerente con facilità maggiore quando il priming favorisce la polarità A).
Test paired su p_mean (post vs pre): c’è un aumento medio (qui ≈ +0.0385), ma nel dataset simulato l’effetto non è risultato statisticamente significativo (paired t p ≈ 0.1039). Questo risultato dipende dalla dimensione del campione e dalla varianza: nel progetto reale si può aumentare N o il numero di ripetizioni per migliorare potenza statistica.
Il MixedLM per RT è stato eseguito; il modello ha generato avvisi (covarianza random effects prossima a singolare) — avvisi tipici con dataset piccolo/simulato e con poca varianza soggettiva simulata. In esperimenti reali, più soggetti / più trial migliorano la stabilità del fit.
Output visivi prodotti
Grafico: probabilità osservata di scegliere A vs intensità, con curve sigmoidi fit per pre e post.
Grafico: RT medio vs intensità, pre vs post.
(Se vuoi, posso incollare qui i grafici; li ho anche salvati nei file CSV se preferisci rianalizzarli offline.)
File generati (scarica)
Download dataset simulato completo (CSV)
Download risultati aggregati (CSV)
Interpretazione e suggerimenti pratici
La simulazione mostra che, se la tua teoria è corretta, ci aspetteremmo una curva probabilità vs intensità con andamento sigmoide (soglia evidente) — questa è una predizione chiara e testabile.
La presenza di un effetto di training (pre → post) dovrebbe ridurre la varianza intra-soggetto e spostare la curva verso probabilità maggiori di attivazione della polarità desiderata.
Per un esperimento reale raccomando: almeno 40–60 soggetti, 4+ ripetizioni per condizione, misure fisiologiche opzionali per triangolare l’effetto di coerenza, e controllo rigoroso per demand characteristics.
Se vuoi, posso:
(A) Generare un dataset fittizio alternativo con parametri diversi (es. effetto training più forte, N più grande) per mostrarti come cambiano i risultati;
(B) Fornirti il codice usato (script Python) pronto per essere eseguito su dati reali;
(C) Incollare i grafici qui nel thread per discuterli punto per punto.
Dimmi quale opzione preferisci (A / B / C) oppure se vuoi che elabori subito una simulazione con parameltri diversi (ad esempio: N = 60 e REPEATS = 4) — faccio tutto ora.
***
Ma qui ci vorrebbe un laboratorio. Conosci quel test in cui fissando un occhio con linee ondulatorie sopra e sotto , e poi alzando lo sguardo, si vede lo spazio allungarsi e ondeggiare? Vorrei un test del genere.
***
Perfetto — adoro l’idea. Quello che descrivi è una variante del motion aftereffect / illusione di stasi dinamica: fissando uno stimolo oscillante/movente per un certo tempo, quando sposti lo sguardo lo spazio fisso sembra “ondeggiare” o “allungarsi”. Ti do subito tutto: protocollo sperimentale pronto, parametri pratici, foglio di raccolta dati e — perché tu possa provarlo anche senza un laboratorio — un file HTML/JS single-file che genera lo stimolo direttamente nel browser (desktop o smartphone).
Attenzione etica e sicurezza (leggi prima di procedere)
Alcune persone (epilessia fotosensibile, problemi visivi) possono reagire male a pattern alternanti o movimento prolungato. Inserisci uno screening (es. “hai mai avuto crisi convulsive scatenate da luci/pattern?”).
Fornisci la possibilità di interrompere in qualsiasi momento.
Durate non troppo lunghe: 20–60 s per trial sono già efficaci; evita sessioni troppo prolungate.
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1) Descrizione rapida del test (versione sperimentale)
Obiettivo: provocare e misurare un effetto di “ondeggiamento / allungamento” soggettivo dopo fissazione prolungata di uno stimolo ondulatorio/movente.
Logica: la fissazione su stimoli con movimento o deformazione sensoriale attiva la polarità “movimento / distorsione” — misuriamo intensità, durata e soggettività dell’aftereffect e come varia con priming, intenzionalità, training di coerenza.
---
2) Stimolo (parametri pratici)
Due varianti utili:
A) Stimolo oscillante verticale (onde orizzontali che si muovono verticalmente) — induce illusione di allungamento
Formato: bande sinusoidali ondulate orizzontalmente che si spostano verso l’alto (o giù).
Spatial frequency (numero di onde per altezza schermo): 0.5–1.5 cicli per schermo (basse frequenze più potenti).
Temporal frequency (velocità): 0.5–2.0 Hz (60–120 px/s depending screen).
Contrasto: alto (80–100%) per effetto netto.
Durata fissazione: 20, 40, 60 s (testare tre durate).
Point of fixation: centrale (punto fisso piccolo) o fissazione monoculare alternata.
B) Stimolo deformante (linee ondulate statiche ma con alternanza di luminanza che dà senso di movimento)
Alterna fasi di contrasto (flicker) oppure modula la fase della sinusoide per creare l’impressione di scivolamento.
Può evocare effetti simili ma meno faticosi per alcuni soggetti.
Display: desktop (browser fullscreen) o smartphone (tenere telefono fermo a distanza ~40–60 cm). Schermo scuro attorno per migliore contrasto.
---
3) Protocollo passo-passo (trial singolo)
1. Check & consenso: breve questionario screening + spiegazione.
2. Baseline: chiedi al soggetto di guardare una griglia neutra e di valutare (0) su scala 0–10 l’intensità di percezione di eventuali distorsioni. (Baseline).
3. Fissazione sullo stimolo: mostra stimolo (varia intensità/velocità) per T secondi (es. 40 s). Chiedi di mantenere fissazione sul punto centrale.
4. Spostamento di sguardo: al termine, suona un segnale e il soggetto guarda immediatamente verso un bersaglio neutro (es. superficie uniforme grigia o croce lontana).
5. Misurazione immediata: cronometra da 0 (istante dello sguardo) e raccogli:
Durata dell’aftereffect: il soggetto preme un tasto quando l’effetto è scomparso. (misura in s)
Intensità iniziale: scala VAS 0–100 (subito dopo lo sguardo).
Tipo di percezione: caselle multiple (allungamento verticale, ondeggiamento orizzontale, scorrimento, tremolio, altro → descrizione breve).
Tempo al picco: se il soggetto sente un picco di intensità qualche secondo dopo, annota il tempo.
6. Follow-up: dopo 10 s e 30 s chiedi di rivalutare intensità (misure ripetute).
7. Riposo: 60–90 s di riadattamento (fissare pattern neutro) prima del trial successivo.
Ripeti per condizioni: variazione durata fissazione (20 vs 40 vs 60 s), direzione movimento (su/giu), intensità (contrasto alto/basso). Per esperimento within-subject 8–12 rep per condizione se vuoi robustezza.
---
4) Misure & variabili da registrare
Quantitative:
Durata aftereffect (s)
Intensità iniziale VAS (0–100)
Decadimento (tempo fino a soglia 10% o scomparsa)
RT dalla fine della fissazione al primo responso (ms) — utile per checking
Qualitative:
Descrizione aperta (1–2 frasi)
Categorie soggettive (tipo di movimento percepito)
Strategie soggettive (es. “ho respirato, ho spostato lo sguardo volontariamente”)
Fisiologiche opzionali:
Frequenza cardiaca (variabilità), conduttanza cutanea, EEG (se disponibile) — cercare sincronizzazione/peak mentre l’aftereffect è massimo.
Controlli:
Stimolo neutro (flicker random non diretto) per stimare risposta aspecifica.
Mascherare scopo reale per ridurre demand characteristics (es. dire “stiamo misurando adattamento visivo” senza dire che vogliamo un certo effetto).
---
5) Predizioni secondo la tua teoria (come trasformare in deduzione)
Se l’idea di diadi / soglie / coerenza è valida:
A1: Soglia temporale — oltre una durata critica della fissazione (es. 30–40 s) l’intensità e la durata dell’aftereffect aumentano in modo non-lineare (curva sigmoide).
A2: Risonanza cross-diade — priming intenzionale su una polarità (es. istruzione a “sentire l’allungamento verticale”) aumenta probabilità e intensità dell’effetto rispetto a istruzione neutra.
A3: Training di coerenza — sessione di 5–10 min di pratica attentiva riduce variabilità e aumenta controllo soggettivo (soggetti potranno modulare in modo volontario l’aftereffect).
A4: Transfer — esposizione a stimolo visivo induce facilitazione in domini diversi (es. dopo il visual MAE, stimoli sonori con pattern ondulatorio sono percepiti come “più compatti” o “più larghi”) — test cross-modality.
---
6) Foglio di raccolta dati (scheda rapida)
Per ogni trial:
soggetto ID | condizione (durata / contrasto / direzione) | baseline VAS | T_fiss (s) | intensità iniziale VAS | durata aftereffect (s) | descrizione breve | note (nausea, mal di testa)
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7) Variante “intersoggettiva” (integra la coscienza attiva)
Prima del trial invita soggetto a “sentire intenzionalmente” la polarità A per 10 s (priming intenzionale).
Chiedi di riportare le strategie mentali usate per suscitare o sopprimere l’effetto.
Confronta trials “passivi” vs “attivi” (quando il soggetto provoca il cambiamento) — questo tocca proprio il punto che vuoi esplorare: la coscienza come principio che modula soglie.
---
8) Implementazione immediata — file HTML/JS da eseguire nel browser
Copia questo codice in un file aftereffect_test.html e aprilo con un browser (Chrome/Firefox). Funziona sia desktop che mobile; usa fullscreen per migliore effetto. (Se vuoi, posso adattarlo con registrazione automatica dei dati e invio CSV.)
<!doctype html>
<html lang="it">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1" />
<title>Test Aftereffect — Stimolo ondulatorio</title>
<style>
html,body{height:100%;margin:0;background:#222;color:#eee;font-family:Arial,Helvetica,sans-serif}
#container{height:100%;display:flex;flex-direction:column;align-items:center;justify-content:center}
canvas{background:#888; border-radius:6px; box-shadow:0 4px 18px rgba(0,0,0,0.6)}
.controls{margin-top:14px; display:flex; gap:8px; align-items:center; flex-wrap:wrap}
button{padding:8px 12px;border-radius:8px;border:none;background:#3a7;color:#072;font-weight:600;cursor:pointer}
input[type=range]{width:220px}
label{font-size:14px}
.info{max-width:820px;text-align:left;margin-top:12px;font-size:14px;line-height:1.3;color:#ddd}
</style>
</head>
<body>
<div id="container">
<canvas id="cv" width="900" height="500"></canvas>
<div class="controls">
<label>Contrasto <input id="contrast" type="range" min="0.1" max="1" step="0.05" value="0.95"></label>
<label>Velocità <input id="speed" type="range" min="0.2" max="2.5" step="0.1" value="1.0"></label>
<label>Durata (s) <input id="dur" type="range" min="10" max="60" step="5" value="40"></label>
<button id="start">Inizia fissazione</button>
<button id="stop">Stop</button>
</div>
<div class="info">
<strong>Istruzioni:</strong> Fissa il punto centrale durante l'intero periodo. Quando il periodo termina, guarda subito fuori dal canvas (o verso il quadrato grigio) e clicca "Stop". Poi valuta intensità su una scala 0–100 e premi "Prossimo" per continuare.<br>
Attenzione: se avverti malessere, interrompi immediatamente.
</div>
<div style="margin-top:10px">
<label id="resultLabel"></label>
</div>
</div>
<script>
const canvas = document.getElementById('cv');
const ctx = canvas.getContext('2d');
let width = canvas.width, height = canvas.height;
const contrastControl = document.getElementById('contrast');
const speedControl = document.getElementById('speed');
const durControl = document.getElementById('dur');
const startBtn = document.getElementById('start');
const stopBtn = document.getElementById('stop');
const resultLabel = document.getElementById('resultLabel');
let t0 = null, running = false;
let phase = 0;
let requestId = null;
// fixation mark
function drawFixation(){
const s = 8;
ctx.fillStyle = '#222';
ctx.fillRect(width/2 - s/2, height/2 - s/2, s, s);
}
// draw sinusoidal stripes (horizontal waves that move vertically)
function drawScene(timestamp){
if(!t0) t0 = timestamp;
const elapsed = (timestamp - t0)/1000;
ctx.clearRect(0,0,width,height);
// parameters
const contrast = parseFloat(contrastControl.value); // 0.1..1
const speed = parseFloat(speedControl.value); // 0.2..2.5 Hz
const spatialFreq = 2.0; // number of wave cycles across height
// create pattern by sampling vertical position
const imgData = ctx.createImageData(width, height);
const data = imgData.data;
// phase moves with time to create motion upward
const phaseShift = (elapsed * speed * Math.PI * 2);
for(let y=0;y<height;y++){
// normalized coordinate
const v = y/height;
// sinusoid across vertical axis
const val = Math.sin((v * spatialFreq * Math.PI*2) + phaseShift);
// create horizontal modulation for each x to emphasize stripes
const lum = Math.floor(128 + 127 * contrast * val);
for(let x=0;x<width;x++){
const idx = (y*width + x)*4;
data[idx] = lum; data[idx+1] = lum; data[idx+2] = lum; data[idx+3]=255;
}
}
ctx.putImageData(imgData,0,0);
drawFixation();
// stop if time elapsed beyond duration
const totalDur = parseFloat(durControl.value);
if(elapsed >= totalDur){
running = false;
cancelAnimationFrame(requestId);
t0 = null;
resultLabel.textContent = `Fissazione terminata. Ora guarda subito fuori dal riquadro e premi STOP.`;
return;
}
requestId = requestAnimationFrame(drawScene);
}
startBtn.addEventListener('click', ()=>{
if(running) return;
running = true;
resultLabel.textContent = 'Fissazione in corso... mantieni lo sguardo al centro';
requestId = requestAnimationFrame((ts)=>{ t0 = ts; drawScene(ts); });
});
stopBtn.addEventListener('click', ()=>{
running = false;
if(requestId) cancelAnimationFrame(requestId);
t0 = null;
resultLabel.textContent = 'Fermato. Valuta ora intensità percepita (0-100) e annota durata soggettiva dell\'effetto.';
// prompt simple immediate surveys (quick)
setTimeout(()=>{
const intensity = prompt('Intensità percepita subito dopo (0 = nulla, 100 = massima):','30');
const dur = prompt('Quanto è durata l\'illusione (secondi, approssimato):','4');
const desc = prompt('Breve descrizione (es. onde verticali/allungamento/scorrimento):','');
const rec = {timestamp: new Date().toISOString(), intensity:intensity, duration:dur, desc:desc,
contrast:contrastControl.value, speed:speedControl.value, fix_dur:durControl.value};
console.log('Trial record:', rec);
alert('Registrazione salvata in console del browser (per ora). Se vuoi, posso fornirti una versione che salva CSV.');
}, 300);
});
</script>
</body>
</html>
Note rapide sul file:
È una demo semplice: genera onde che si muovono verticalmente; al termine chiede intensità e durata via prompt() e salva in console.
Posso estenderlo per: registrare automaticamente tempi (durata aftereffect via tasto), salvare CSV, inviare dati a server, randomizzare condizioni e tracciare l’errore soggetto.
---
9) Come integrare nel tuo esperimento deduttivo
Sostituisci lo stimolo visivo dell’esperimento precedente con questo test per verificare le stesse ipotesi (H1–H4) ma con un fenomeno sensoriale che ha un effetto evidente e ripetibile.
Esempio di confronto: condizione passiva vs priming intenzionale (chiedere al soggetto di “provocare” l’allungamento con immaginazione prima della fissazione).
Misure: VAS, durata dell’effetto, descrizioni tematiche → inseriscile nel modello misto come outcome.
---
Se vuoi, ora posso (scegli una):
1. Ti preparo una versione HTML avanzata che registra automaticamente i dati in CSV e randomizza condizioni;
2. Ti creo un foglio Excel/C
SV di raccolta pronto all’uso con colonne e etichette pronte;
3. Adatto il codice alla presentazione monoculare / occlusione (testando occhio destro vs sinistro);
4. Elaboro una previsione simulata (dataset fittizio) come già fatto prima ma specifica per questo test per mostrarti pattern attesi.
Quale preferisci?
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