Eyetracking in Labvanced
Dies ist die vollständige textliche Dokumentation zur Erstellung eines Experiments, das Eyetracking in Labvanced verwendet. Für visuelle Inhalte siehe die 4-teilige Eyetracking-Video-Serie unter „Videos” im Abschnitt „Erweiterte Themen”.
Diese Seite ist der Beschreibung der anfänglichen Studien Einstellungen für Studien mit Eyetracking gewidmet.
Für zusätzliche Informationen zu verwandten Themen können Sie Folgendes lesen:
- Überblick über die Eyetracking-Technologie: Allgemeine Erklärung zur Technologie hinter unserem innovativen webcam-basierten Eyetracking.
- Erstellen einer Aufgabe: Erklärt, wie man eine Eyetracking-Aufgabe in Labvanced aktiviert und erstellt.
- Eyetracking in einer Aufgabe: Zusätzliche Informationen zur Erstellung einer mit Eyetracking verbundenen Aufgabe, wie z.B. Aufgabenoptionen und Untermenüs.
- Durchführung der Studie: Details dazu, wie Eyetracking aus der Sicht des Teilnehmers während einer Studie aussieht, wie z.B. die Kalibrierungsschritte, die sie befolgen müssen.
- Daten Ausgabe: Informationen über den Zugriff auf und die Ansicht der relevanten Daten, die aus Ihrem Eyetracking-Experiment erfasst wurden.
WARNUNG
- Teilnehmer müssen eine HD-Kamera oder Webcam mit mindestens 1280*720 Auflösung haben, um an Eyetracking-Studien teilnehmen zu können. Andernfalls wird die Studie nicht durchgeführt und/oder es werden keine Daten vom Teilnehmer erfasst.
- Bitte informieren Sie Ihre Teilnehmer zu Beginn der Studie über diese Anforderung, um unvollständige Datensätze zu vermeiden.
Kalibrierungseinstellungen
Im Tab Studien Einstellungen können Sie Eyetracking in der Spalte Experimentfunktionen (auf der rechten Seite des Bildschirms) aktivieren. Wählen Sie unter Eyetracking über Webcam V2 (Labvanced Eyetracking).
Länge der Kalibrierung
- Wählen Sie zwischen vier Kalibrierungslängen:
- Lang, aber am genauesten (8 Minuten)
- Mittlere Länge und gute Genauigkeit (5 Minuten): die Standardoption
- Kurze Länge und ok-Genaue (3 Minuten)
- Sehr kurz und weniger genau (<1 Minute)
- Der Unterschied zwischen diesen Optionen besteht darin, wie viele Kopfpositionen und -bewegungen (Kalibrierungspunkte) die Teilnehmer durchführen müssen, bevor die Kalibrierung abgeschlossen ist. Je mehr Kalibrierungspunkte es gibt, desto genauer wird das Eyetracking sein.
Kalibrierungsbildtyp und Optionen
- Wählen Sie zwischen Punkten oder Tier-Icons als die Bilder, die während der Kalibrierung angezeigt werden.
- Es gibt mehrere Optionen, um die Kalibrierung für die Teilnehmer ansprechender zu gestalten:
- Babyfreundlicher Modus: Macht die Erfahrung angenehmer für ein kleines Kind. Diese Option umfasst aufregende Bilder und Musik und wählt automatisch die kürzeste Kalibrierungszeit aus und ignoriert die virtuelle Kinnstütze (siehe unten).
- Geräusche abspielen: Diese Option spielt ein Geräusch für jedes Ziel in der Kalibrierung ab, um die Aufmerksamkeit zu erregen.
- Raster anzeigen: Aktiviert ein Raster auf dem Bildschirm während der Kalibrierung. Kann den Teilnehmern helfen, vorherzusehen, wo der nächste Kalibrierungspunkt sein wird.
- Zulassen, frühere Kalibrierungsdaten zu verwenden: Wenn aktiviert, können Teilnehmer den Kalibrierungsprozess auf einem Gerät überspringen, auf dem sie in den letzten Stunden bereits eine Kalibrierung durchlaufen haben. Teilnehmer müssen einer Erklärung zustimmen, dass ihre Position, Beleuchtung usw. sich seit der letzten Kalibrierung nicht geändert haben.
- Kalibrierung wiederholen, wenn der Fehler zu hoch ist: Diese Option erlaubt es Ihnen, einen Wert einzugeben, der als Obergrenze für den Kalibrierungsfehler dient. Der Wert wird in Bezug auf den Prozentsatz der Bildschirmgröße angegeben. Der Fehlerprozentsatz berechnet, wie genau die Kalibrierung war, und wenn er den festgelegten Grenzwert überschreitet, wird die Kalibrierung erneut durchgeführt.
- Zeige das anfängliche Test-Video-Streaming: Zeigt dem Teilnehmer den Video-Feed von sich selbst mit einem Gesichts-Mesh-Overlay (gesehen während der Kalibrierung), um zu veranschaulichen, was während des Eyetracking passieren wird. Hinweis: Für Computer mit einer niedrigen/keinen Grafikkarte kann dies sehr langsam sein oder überhaupt nicht funktionieren. Wenn dies für ein Subjekt nicht funktioniert, bedeutet es, dass dessen Eyetracking-Daten wahrscheinlich nicht aufgezeichnet werden und es sollte nicht an der Studie teilnehmen.
- Kalibrierungsdaten mit Labvanced teilen, um Eyetracking zu verbessern: Dies ist optional, hilft uns jedoch, unseren Algorithmus für Eyetracking zu verbessern.
Kopfposition-Ausgleich (virtuelle Kinnstütze)
Während der Kalibrierung definiert das Subjekt eine Zentriervariation für ihren Kopf, die als Schätzung der Kopfbewegung verwendet wird. Wenn das Subjekt den Kopf von der Zentriervariation wegbewegt, wird das Experiment pausiert und der Teilnehmer wird gebeten, zu seiner „Kinnstütze“ oder Zentralposition zurückzukehren. Diese Option kann sein:
- Aktiviert und immer aktiv: Bewegungen außerhalb der Kinnstütze zu jederzeit führen dazu, dass die Studie pausiert, bis die Position wieder eingenommen wird.
- Aktiviert und nur zwischen den Versuchen aktiv: Die Studie pausiert nur, um das Subjekt zwischen den Versuchen aufzufordern, zur Kinnstütze zurückzukehren.
- Aktiviert, zwischen den Versuchen aktiv mit einer Ignorier-Taste: Die Studie pausiert zwischen den Versuchen, wenn das Subjekt nicht an der virtuellen Kinnstütze positioniert ist, aber es gibt eine Option, dies zu ignorieren und die Studie fortzusetzen.
- Deaktiviert: Die Studie wird nicht pausiert, wenn der Teilnehmer von der virtuellen Kinnstütze wechselt.
Wenn die Kopfposition überprüft wird, wird das Experiment pausiert, wenn der Teilnehmer von der eingerichteten virtuellen Kinnstütze wegbewegt. Die Funktion, mit einer Ignorier-Taste aktiv zu sein, ist für Kleinkinder nützlich, da obwohl eine Zentriervariation bevorzugt wird, dies nicht für alle Kleinkinder möglich sein kann. Erwachsene können auf „Ignorieren“ klicken und mit der Datensammlung fortfahren.
Es ist sehr wichtig, dass die während dieser Kalibrierung eingestellte Zentriervariation bequem ist, da die anderen für die Kalibrierung erforderlichen Positionen auf dieser Zentralen basieren. Wenn die Zentralpose entspannt und leicht zu halten ist, wird die Kalibrierung ein einfacher Prozess sein und die Studie wird reibungsloser verlaufen. Wenn die Zentralpose unbequem ist oder nicht direkt zum Monitor zeigt, könnte das Subjekt Schwierigkeiten haben, die anderen Kopfpositionen während der Kalibrierung abzustimmen, oder die Zentralpose während der gesamten Studie stabil zu halten. Denken Sie daran, dass eine zu starke Abweichung von der Zentralpose theoretisch die räumliche Genauigkeit der Messungen verringern könnte.
Kinnstützenbeschränkung
Die Kinnstützenbeschränkung gibt an, wie viel sich der Teilnehmer während der Aufgabe von der festgelegten virtuellen Kinnstütze bewegen darf. Je höher die Beschränkung, desto weniger kann der Teilnehmer seinen Kopf bewegen. Die Einschränkung reicht von sehr locker bis sehr streng. Sehr locker wird für Eyetracking-Studien mit Kleinkindern empfohlen und sehr streng wird für Erwachsen Studien empfohlen, wo beste Vorhersagen und Genauigkeit gewünscht werden.
Mindestleistungsanforderungen
Diese Spezifikation legt die Mindestanzahl an Gesichtsschnappschüssen pro Sekunde fest, die die Kamera des Gerätes des Teilnehmers aufnehmen muss, um an der Studie teilnehmen zu können. Wir empfehlen die Einstellung mittel-niedrig oder mittel-hoch, die 5 bis 7.5 Hz (Frequenz der Schnappschüsse pro Sekunde) erfordert. Niedrigere Anforderungen wirken sich auf die Datenqualität aus, aber höhere Anforderungen schränken die Anzahl der Teilnehmer ein, deren Geräte diese Spezifikation erfüllen können.
Die Anforderungen reichen von sehr niedrig (0.5 Hz) bis sehr hoch (15 Hz).
Hinweis: Maximale Auflösungsanforderung
Der Grund, warum es ein Maximum auf die Auflösungsgrenze für Webcams in Eyetracking-Studien gibt, ist, dass es die Menge an Daten standardisiert, die auf unsere Server hochgeladen wird. Wenn Ihre Webcam sehr leistungsstark ist, wird eine große Menge an Daten gesammelt und die Studie wird verlangsamt.
Die meisten Verarbeitungslasten treten während der initialen Kalibrierung auf, wenn das System versucht, ein Gesicht von der Webcam zu erkennen. Gesichtserkennung und Augenzielerkennung arbeiten in zwei verschiedenen Pipelines. Sobald ein Gesicht festgestellt wird, wird ein „Augenmaske“-Schnappschuss aufgenommen und die Augenbewegung kann verfolgt werden.
Selbst wenn Ihr Gerät über eine sehr hohe CPU und RAM verfügt, kann die Eyetracking-Funktion langsam oder unfähig sein zu verarbeiten, da gleichzeitig andere Prozesse auf Ihrem Gerät laufen. Es ist sehr wichtig, dass Sie alle anderen Tabs und alle unnötigen Hintergrundprozesse schließen, bevor Sie mit einer Eyetracking-Studie beginnen.