交互式实验设计工具
各维度得分依据公开资料与字段推算,加权后即综合评分,仅供参考。
Cut 是一个用于设计和运行交互式在线实验的研究工具，其演进版本被称为 Lens。它主要服务于心理学、行为科学和社会科学研究，目标是在普通问卷之外，提供更复杂、可互动、可移动端运行的研究仪器。正文显示，该平台已用于关于 Ramadan rituals 对心理和行为结果影响的研究，并出现在同行评审论文中。
Cut/Lens 的核心是 JSON 驱动架构：研究者用 JSON 定义 studyId、实验条件、跳转地址、元数据和一系列 views。每个 view 可以是说明页、文本输入、矩阵题，也可以是 BART、Go/NoGo、Stroop、N-back、Task Switch 等认知任务，或 Ultimatum Game、Dictator Game 等经济博弈。参数可控制试次数量、刺激呈现时间、反馈时长、随机化、超时重置、选项布局、滑块等。响应数据也以 JSON 结构收集，便于后续分析和与后端 API 对接。
平台强调国际化能力，支持 English、Farsi、Arabic，并通过相同 key 映射不同语言内容；也提到 RTL 支持。Lens 使用 React 和 Material UI 构建，强调桌面、平板、手机自适应，并支持鼠标、键盘和触控输入，这对在线被试实验很重要。
正文没有披露定价、付费方式、账户体系或 SLA。也未明确说明开源/闭源状态。文中提到数据可提交到“your backend API”，但没有确认是否支持完整自托管。
优点是任务库贴近研究场景，JSON 配置利于版本控制、复现实验和快速迭代，多语言和移动端能力也较突出。缺点是信息披露有限，文档仍显示 work in progress；对完全无代码用户而言，JSON 配置仍有门槛。
它适合有一定技术能力的研究者、实验室和开发者，用于构建跨语言在线行为实验。中国大陆访问情况正文未提供，评估为未知。
本测评基于公开资料整理,不构成购买建议,请以 cut.social 官网实际信息为准。
偏学术实验/问卷跳转场景，可参考。
评分明细(分布与用户短评)接入中。当前展示 TG4G 综合评分,数据源自公开测评与用户反馈。