本仓库是使用Psychopy实现的类似Mouselab的决策过程追踪工具zxMouselab，可以用于完成信息板(Information Display Board, IDB)实验。
支持评价量表：
由于本人水平有限，该工具的实现还有诸多不够完善的地方，可以在Issues中提出，我也会继续改进。
💛 💙 💜 ❤️ 💚 I'm not majoring in psychology. I'm majoring in computer science and technology. This repository is written for my sister 👧 , who is majoring in psychology.
需要安装以下依赖：
- Python >= 3.7
- PsychoPy >= 2020.2.4.post1
tests目录下存放不同的信息板，一个信息板一个文件。注意所有存放在tests目录下的文件都会被受试者使用。
每个文件的格式为：
信息板支持最多6个属性，24个选项，如果选项数多余6个，请开启大选择集支持：
编辑Mouselab.py文件开始处：
####################################################
big_support = True # 大选择集：True 小选择集：False
####################################################在PsychoPy中或在Python环境中（确保安装了PsychoPy依赖）运行zxMouselab.py即可。
输出结果位于results文件夹下：
- sub_id_detail.csv记录了被试者所有查看记录和对应时间(s)
- sub_id_sum.csv记录了被试者的最终选择结果、决策时间(s)以及查看每个格子的总时间(s)
- sub_id_rating.txt记录了被试者的所有评分记录、决策时间(s)、选择评分对应的时间点
支持计算搜索深度(DS)与搜索模式(PS)：
运行ds_ps_calculation.py，会对results下的所有被试者记录进行计算，搜索深度保存为ds_results.csv，搜索模式保存为ps_results.csv