Dallinger 开源项目使用教程

Dallinger 开源项目使用教程

Dallinger Laboratory automation for the behavioral and social sciences; human culture on a chip. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/Dallinger

1. 项目介绍

Dallinger 是一个用于自动化行为和社会科学实验的工具。它能够通过结合自动化机器人和在平台（如 Mechanical Turk 和 Prolific）上招募的人类受试者来执行实验。Dallinger 自动化了从参与者招募、获取知情同意、安排参与者网络、运行实验、协调通信、记录和管理数据，到支付参与者的整个过程。

主要特点

• 自动化实验：Dallinger 自动化了实验的各个阶段，从参与者招募到数据记录和支付。
• 多平台支持：支持在 Mechanical Turk 和 Prolific 等平台上招募参与者。
• 开源：Dallinger 是一个开源项目，完全免费使用。

2. 项目快速启动

安装 Dallinger

首先，确保你已经安装了 Python 和 pip。然后，通过 pip 安装 Dallinger：

pip install dallinger

创建一个新实验

使用 Dallinger 命令行工具创建一个新的实验项目：

dallinger new --experiment

配置实验

编辑生成的实验配置文件 config.txt，设置实验参数，如参与者数量、实验时长等。

运行实验

在本地运行实验：

dallinger deploy --local

或者在 Heroku 上部署实验：

dallinger deploy --heroku

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

Dallinger 已被广泛应用于各种行为和社会科学实验，例如：

• 社会网络分析：研究参与者在网络中的行为和互动。
• 认知实验：测试人类在特定任务中的认知能力。
• 文化传播研究：模拟和分析文化信息的传播过程。

最佳实践

• 模块化设计：将实验设计模块化，便于复用和扩展。
• 数据备份：定期备份实验数据，确保数据安全。
• 社区支持：利用 Dallinger 的 Slack 频道获取社区支持和帮助。

4. 典型生态项目

相关项目

• Mechanical Turk：亚马逊的平台，用于招募实验参与者。
• Prolific：另一个流行的参与者招募平台。
• Heroku：用于部署和运行 Dallinger 实验的云平台。

集成示例

Dallinger 可以与以下工具和平台集成：

• PostgreSQL：用于存储实验数据。
• Redis：用于管理实验状态和通信。
• Flask：用于构建实验的 Web 界面。

通过这些集成，Dallinger 能够提供一个完整的实验自动化解决方案。

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通过本教程，你应该能够快速上手使用 Dallinger 进行行为和社会科学实验的自动化。希望你能充分利用 Dallinger 的功能，开展有意义的研究。

Dallinger Laboratory automation for the behavioral and social sciences; human culture on a chip. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/Dallinger