Come Headgame dà i punteggi ai tuoi giochi

Il punteggio in un paragrafo

Ogni gioco dà un punteggio grezzo, un tempo, un livello o un numero di punti. Dove esiste una norma pubblica, quel punteggio diventa un percentile, la quota di partite che batti. Ogni statistica prende la media delle tue due migliori sessioni della settimana e trasforma il percentile in un numero da 35 a 99, con la formula 35 più 0,64 volte il percentile. La tua carta settimanale combina tre statistiche del cervello, riflessi, memoria e concentrazione, per il 40 %, e tre statistiche di disciplina dalle tue sessioni a telefono giù, ore, regolarità e serie, per il 60 %.

Da dove vengono le norme

Tempo di reazione, memoria di sequenze, test dello scimpanzé e memoria dei numeri sono confrontati con distribuzioni Human Benchmark lette il 13 ottobre 2026, da 24.084 a 70.940 partite ciascuna (Human Benchmark, 2026). Gli studi di laboratorio danno i punti di riferimento, 231 ms per il tempo di reazione semplice in 1.469 adulti (Woods et al., 2015a), 6,52 cifre di span in avanti in 763 adulti (Woods et al., 2011).

Le norme pubbliche online vengono da volontari, su ogni tipo di dispositivo, senza controllo sugli imbrogli. Sono un avversario esigente più che un ritratto della popolazione, e ogni pagina lo dice. Tutte le norme sono nella pagina delle norme, con le dimensioni dei campioni e un file CSV.

Perché la carta fa la media sulla settimana

Una sessione di meno di un minuto è rumorosa. In uno studio su 219 adulti che hanno fatto molte volte brevi test sul proprio smartphone, l'affidabilità del punteggio medio ha raggiunto 0,97 o più, paragonabile al laboratorio (Sliwinski et al., 2018). Un test di tempo di reazione preciso, rifatto una volta a settimana per tre settimane, ha raggiunto 0,83 (Woods et al., 2015b). Quindi la carta non si fida mai di una sola mattina, tiene le tue due migliori sessioni della settimana.

La correzione per il touchscreen

I touchscreen aggiungono tra 50 e 200 ms di latenza a seconda del modello (Van Patten et al., 2021), e chi usa il telefono, soprattutto Android, ottiene tempi più lenti nei test di reazione rispetto a chi usa il computer (Passell et al., 2021). L'app registra il modello del telefono e la frequenza di aggiornamento dello schermo, e corregge i punteggi di reazione per tipo di schermo. Su questo sito, il percentile usa la norma pubblica, che mescola i dispositivi, e la pagina te lo dice.

Quali test contano, e perché Stroop e flanker no

Un test entra nella carta solo se la sua affidabilità, o quella di un compito parente vicino, è nota per essere buona. Tempo di reazione semplice 0,83 (Woods et al., 2015b), errori di commissione del go/no-go 0,76 (Hedge et al., 2018), Trail Making A, parente della griglia di Schulte, 0,87 (Woods et al., 2015c), span dei blocchi di Corsi, parente della memoria di sequenze, 0,85 (Morawietz et al., 2024).

I costi Stroop e flanker sono effetti solidi con una debole affidabilità individuale, da 0,60 a 0,66 per lo Stroop e da 0,40 a 0,57 per il flanker (Hedge et al., 2018). Restano giochi liberi. I giochi di stagione come la partenza F1, la memoria dei numeri e il flanker entrano nella carta solo dopo che la loro affidabilità è stata misurata in beta.

L'effetto della pratica

I punteggi salgono quando un test viene ripetuto, in parte perché le persone imparano il test (Scharfen et al., 2018a). Per i test di memoria di lavoro, il guadagno era di circa un quarto di deviazione standard tra la prima e la seconda sessione, e continuava a crescere fino alla quarta (Scharfen et al., 2018b). Per questo le prime sessioni nell'app sono un riscaldamento, così la carta non premia la semplice familiarità.

Cosa fa la pratica

La revisione più ampia sul brain training ha trovato prove abbondanti che le persone migliorano nei compiti che praticano, e in misura minore nei compiti molto simili (Simons et al., 2016). Headgame non afferma di più. Ogni gioco chiede una capacità, la velocità di reazione, la memoria di lavoro o la concentrazione, e la tua carta mostra come si muovono i tuoi punteggi in quella capacità di settimana in settimana, accanto al tempo che togli allo scroll.

Chi ha revisionato questo metodo

Il metodo è stato scritto dal team Headgame a partire dalle fonti elencate qui sotto. Non è ancora stato nominato nessun revisore scientifico indipendente. Quando lo sarà, il suo nome, il suo titolo e la sua istituzione compariranno qui e in ogni pagina che avrà letto. Fino ad allora, ogni cifra rimanda alla sua fonte così chiunque può verificarla, e gli errori si possono segnalare a [email protected].

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Fonti

1. Sliwinski M.J., Mogle J.A., Hyun J. et al. (2018). Reliability and validity of ambulatory cognitive assessments. Assessment 25(1), 14 to 30. PMC5690878. doi.org/10.1177/1073191116643164
2. Human Benchmark, score distributions embedded in humanbenchmark.com, read on 13 October 2026. Reaction time n 70 940, sequence memory n 35 868, chimp test n 27 233, number memory n 24 084. humanbenchmark.com
3. Woods D.L., Wyma J.M., Yund E.W., Herron T.J., Reed B. (2015). Factors influencing the latency of simple reaction time. Frontiers in Human Neuroscience 9, 131. doi.org/10.3389/fnhum.2015.00131
4. Woods D.L., Kishiyama M.M., Yund E.W. et al. (2011). Improving digit span assessment of short-term verbal memory. Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology 33(1), 101 to 111. PMC2978794. doi.org/10.1080/13803395.2010.493149
5. Woods D.L., Wyma J.M., Yund E.W., Herron T.J. (2015). The effects of repeated testing, simulated malingering, and traumatic brain injury on high-precision measures of simple visual reaction time. Frontiers in Human Neuroscience 9, 540. PMC4637414. doi.org/10.3389/fnhum.2015.00540
6. Van Patten R., Iverson G.L., Muzeau M.A., VanRavenhorst-Bell H.A. (2021). Test-retest reliability and reliable change estimates for four mobile cognitive tests administered virtually in community-dwelling adults. Frontiers in Psychology 12, 734947. PMC8566921. doi.org/10.3389/fpsyg.2021.734947
7. Passell E., Strong R.W., Rutter L.A. et al. (2021). Cognitive test scores vary with choice of personal digital device. Behavior Research Methods 53(6), 2544 to 2557. PMC8568735. doi.org/10.3758/s13428-021-01597-3
8. Hedge C., Powell G., Sumner P. (2018). The reliability paradox. Behavior Research Methods 50(3), 1166 to 1186. PMC5990556. doi.org/10.3758/s13428-017-0935-1
9. Woods D.L., Wyma J.M., Herron T.J., Yund E.W. (2015). The effects of aging, malingering, and traumatic brain injury on computerized Trail-Making Test performance. PLoS One 10(6), e0124345. PMC4465490. doi.org/10.1371/journal.pone.0124345
10. Morawietz C. et al. (2024). Consistency of spatial ability performance in children, adolescents, and young adults. Frontiers in Psychology 15, 1365941. PMC10938598. doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1365941
11. Scharfen J., Peters J.M., Holling H. (2018). Retest effects in cognitive ability tests, a meta-analysis. Intelligence 67, 44 to 66. doi.org/10.1016/j.intell.2018.01.003
12. Scharfen J., Jansen K., Holling H. (2018). Retest effects in working memory capacity tests, a meta-analysis. Psychonomic Bulletin and Review 25, 2175 to 2199. doi.org/10.3758/s13423-018-1461-6
13. Simons D.J., Boot W.R., Charness N. et al. (2016). Do brain training programs work? Psychological Science in the Public Interest 17(3), 103 to 186. doi.org/10.1177/1529100616661983