Release-Notizen

Inhaltsverzeichnis - Release-Notizen

• Q3'25
• Q2'25
• Q4'24 + Q1'25
• Q3'24
• Q2'24
• Q1'24
• Q4’23
• Q3’23
• Q2’23
• Q4’22
• Q3’22

Q3'25 Release-Notiz

NEUE FUNKTIONEN

• Ausführung von benutzerdefiniertem JavaScript-Code: Labvanced hat eine neue Funktion eingeführt, die die Ausführung von benutzerdefiniertem JavaScript zur direkten Manipulation des Document Object Model (DOM) innerhalb von Experimenten ermöglicht. Diese Funktionalität ermöglicht es Forschern, programmatisch Bildschirm-Elemente zu bearbeiten, interaktive JavaScript-basierte Spiele zu integrieren und dynamischere Inhalte zu erstellen. Dies stellt einen bedeutenden Fortschritt gegenüber den früheren Möglichkeiten der Plattform dar, die auf das Lesen und Schreiben von Variablenwerten beschränkt waren. Folglich erweitert dieses Update erheblich den Umfang experimenteller Designs, die auf der Plattform implementiert werden können. Erfahren Sie mehr.
• Neue OpenAI-Integration: Labvanced hat eine neue Funktion eingeführt, die die direkte Integration von OpenAIs generativen KI-Fähigkeiten in experimentelle Aufgaben ermöglicht. Forscher können nun textbasierte Aufforderungen innerhalb eines Experiments an die OpenAI-API senden und KI-generierte Bilder, Texte oder Audios als Antwort erhalten. Diese Verbesserung eröffnet bedeutende Möglichkeiten für Studien zur Mensch-KI-Interaktion, zur Wahrnehmung von künstlicher Intelligenz und zur Anwendung von generativer KI als kognitive oder kreative Werkzeuge. Zum Beispiel ermöglicht es kontrollierte Studien, in denen Teilnehmer mit der KI in einer einzigen Schnittstelle interagieren, oder Paradigmen, in denen KI-generierte Inhalte dynamisch zur Bewertung erstellt werden, wie bei Aufgaben, die die Unterscheidung zwischen menschlichen und KI-erstellten Arbeiten über einen OpenAI-Trigger. Hier sind Beispiele für Studien, die Sie ausprobieren können:
  • Demo zur Generierung von OpenAI-Bildern: Bilder, die innerhalb von Labvanced erstellt werden.
  • Demo für KI-generierte Audios: Absätze von Text (Lernmaterialien), die von einer durch OpenAI generierten Stimme vorgelesen werden, gefolgt von Multiple-Choice-Fragen.
• Texttranskription: Labvanced hat eine Funktion zur Sprach-zu-Text-Transkription für Audioaufnahmeobjekte innerhalb von Experimenten eingeführt. Diese Funktion wird von einem integrierten Whisper-Modell unterstützt, das vollständig auf der Client-Seite arbeitet, was bedeutet, dass die gesamte Verarbeitung direkt auf dem Gerät des Teilnehmers erfolgt. Da keine Audiodaten an externe Server übertragen werden, gewährleistet dieser Ansatz hohe Datensicherheit und schützt die Privatsphäre der Teilnehmer. Forscher können die Transkription aktivieren, indem sie die relevanten Ereignisse auf einem Audioaufnahmelement konfigurieren. Erfahren Sie mehr.
• Automatische Ereigniserstellung: Um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern und den Prozess der Studienerstellung zu beschleunigen, wurde der Labvanced-Editor mit einem neuen kontextsensitiven System aktualisiert. Wenn ein Benutzer ein Objekt auswählt, wie das Audioaufnahmeobjekt, präsentiert der Editor nun proaktiv ein Menü mit häufigen und relevanten Aktionen. Die Auswahl einer dieser Optionen konfiguriert automatisch die entsprechende Ereignislogik und reduziert die manuelle Einrichtungszeit erheblich. Diese Funktion optimiert den Arbeitsablauf für erfahrene Benutzer und bietet intuitive Anleitungen für Neueinsteiger auf der Plattform.

📌In Kürze

• Kindgerechte Augenverfolgung mit Gesichtsnetzen: Zielt darauf ab, Dimensionen wie Höhe und Breite zu verwenden, um für den Teilnehmer „einzuschließen“.
• Lizenzen: Gemäß der letzten Newsletterankündigung wird eine geplante Änderung an den Lizenzen noch vorgenommen, die im Laufe der kommenden Monate, bis Q4, umgesetzt werden soll. Die neuen Änderungen werden bestimmte Funktionen auf bestimmte Lizenzen beschränken, was zu mehr Vielfalt und Flexibilität in Bezug auf die Art der angebotenen Lizenzen führen wird.
• Umstrukturierung der Studiendaten: Die Studiendaten werden umstrukturiert, damit sie besser organisiert sind.
• Webcam-basierte Pupillometrie: Noch in Arbeit.

VERBESSERUNGEN

• Daten-Spaltenüberschriften zu Array-Variablen hinzufügen: Unter dem Variablen-Panel im Editor (wo die Variablen aufgelistet sind) gibt es beim Erstellen oder Auswählen einer Array-Variable nun die Option, Spaltenüberschriften hinzuzufügen. Dies ist nützlich für Augenverfolgungsstudien, die Array-Variablen verwenden oder jede andere Art von Studie, in der das Array aufgezeichnet werden muss. Durch das Hinzufügen der Spaltenüberschriften wird die Datenansicht diese nun auflisten, was die Vorschau und Analyse der Daten klarer und einfacher macht.
• Hochlade von Binärdateien: Um den Ablauf des Experiments und die Erfahrungen der Teilnehmer zu verbessern, bietet Labvanced jetzt optimiertes Hochladen von Dateien während der experimentellen Aufgabe an. Benutzergenerierte Dateien, wie Audio- und Videoaufzeichnungen, werden nun automatisch im Hintergrund hochgeladen. Diese Verbesserung beseitigt die Notwendigkeit, spezifische Ereignisse zu erstellen, die auf einen Abschluss des Uploads warten, bevor sie zum nächsten Durchgang übergehen.
• Wiederholungsprotokoll für Datenpersistenz: Um gegen Datenverlust durch vorübergehende Netzwerkunterbrechungen abzusichern, hat Labvanced einen automatischen Wiederholungsmechanismus für das Speichern von Daten implementiert. Momentane Störungen in der Internetverbindung eines Teilnehmers, auch wenn sie nur Millisekunden dauern, könnten zuvor Fehler verursachen, wenn sie während der Datenübertragung auftraten, was möglicherweise die Integrität der Studie gefährdet. Mit dieser neuen Schutzmaßnahme wird Labvanced im Falle eines lokalen Netzwerkfehlers die Übertragung automatisch erneut versuchen, was die Zuverlässigkeit der Datenerhebung erheblich erhöht und sicherstellt, dass experimentelle Daten sicher gespeichert werden.
• Ereigniswarteschlange beim Pausieren des Experiments: Um die Zuverlässigkeit zu verbessern, wurde eine neue Schutzmaßnahme implementiert, um Ereignisse während der Pausen im Experiment zu verwalten. Zuvor, wenn ein Experiment automatisch pausiert wurde - beispielsweise aufgrund übermäßiger Bewegungen des Teilnehmers während einer Augenverfolgungsaufgabe - konnten zu diesem Zeitpunkt ausgeführte Ereignisse unterbrochen werden, was potenziell zu Fehlern führen konnte. Das System stellt nun automatisch sicher, dass alle aktiven Ereignisse, die von einem pausierten Experiment betroffen sind, in eine Warteschlange gestellt werden. Nach der Wiederaufnahme des Experiments werden diese wartenden Ereignisse wie vorab beabsichtigt ausgeführt.
• Verbesserte Verlinkung von Variablen und Text: Ein Update wurde implementiert, um die Robustheit des Systems zur Variablenbindung, das in Textobjekten verwendet wird, zu erhöhen und damit die Stabilität und Leistung zu verbessern. Das erneute Verknüpfen eines Textelements mit einer neuen Variable ist nun stabiler, da Variablen-IDs als Identifikatoren verwendet werden.
• Sortierbares Objekt nun bidirektional: Beim Verknüpfen eines Arrays mit einem sortierbaren Element wird jede Aktualisierung des Arrays bezüglich der Reihenfolge der Elemente entsprechend im sortierbaren Objekt widerspiegelt.

BIBLIOTHEKSHIGHLIGHTS Was gibt es Neues in der Bibliothek? Hier sind einige neue Studien, die Sie erkunden und die Sie für Ihr nächstes Experiment importieren und bearbeiten können:

• Trail Making Test: In Teil A verbinden Sie Zahlen in der richtigen Reihenfolge (1-2-3). In Teil B wechseln Sie zwischen Zahlen und Buchstaben (1-A-2-B). Der Test misst Verarbeitungsgeschwindigkeit, Aufmerksamkeit und kognitive Flexibilität.
• Corsi Block Tapping Task: Blöcke werden auf dem Bildschirm präsentiert, wobei jeweils einer aufblitzt, um eine Abfolge zu erstellen. Der Teilnehmer soll die Blöcke in der Reihenfolge anklicken, in der sie aufgeblitzt sind. Die Anzahl der in Folge angetippten Blöcke beginnt gering und wächst mit jeder korrekt wiederholten Sequenz.
• Preferential Looking Paradigm: Diese Studie untersucht die visuelle Aufmerksamkeit von Säuglingen mithilfe eines preferential looking Paradigmas. Teilnehmende betrachten nebeneinander liegende Bilder oder Videos, während Blickmuster, Fixationsdauern und Kopfneigungen aufgezeichnet werden.

Q2'25 Release-Notiz

NEUE FUNKTIONEN

• Videokonferenz: Das Video Conference Object ist da! Sie können jetzt Videokonferenzen in Ihre Studie integrieren und es den Teilnehmern ermöglichen, über einen Anruf miteinander zu kommunizieren. Sie können steuern, wann während des Experiments dies geschieht, ob der Anruf audio-basiert sein soll oder ob sogar Bildschirmfreigaben erlaubt sein sollen. Mit der Einführung von Videokonferenzen in Labvanced können Sie jetzt einfach interagieren und mehr Kontrolle über die Interaktion zwischen den Teilnehmern haben, aber auch die Kommunikation zwischen Teilnehmern und Forschern implementieren.
• Switch Group Aktion: Eine neue Aktion ist jetzt im Ereignissystem verfügbar. Sie können nun festlegen, dass Teilnehmer während des Experiments basierend auf bestimmten Kriterien (oder Triggern) die Gruppen wechseln sollen. Dies ermöglicht es Ihnen, Teilnehmer dynamisch bestimmten Gruppen zuzuweisen, nach Bedarf. Zum Beispiel, wenn das Experiment mit zwei Gruppen basierend auf dem Alter (Jung vs. Alt) beginnt und dann ein Teilnehmer aus der ‘jungen’ Gruppe eine bestimmte Antwort angibt, dann können Sie diesen automatisch basierend auf dieser Antwort einer anderen Gruppe zuweisen. Oder wenn ein Teilnehmer bei einer Aufgabe einen „hohen Score“ hat, dann können Sie ihn einer „hohen Score“-Gruppe zuweisen usw.
• Datenrahmen und Arraylänge als Variable: In einigen Fällen aktualisieren und ändern Datenrahmen und Arrays sich dynamisch im Verlauf des Experiments. Zum Beispiel können neue Zeilen hinzugefügt werden, wodurch die Einträge wachsen. Für flexibles experimentelles Design ist es wichtig, jederzeit die Länge dieser Arrays oder Datenrahmen zu wissen. Mit dieser neuen Funktion können Sie die variable Anzahl der Länge abrufen.
• Datenrahmen sofort bearbeiten: Wenn ein Datenrahmen aktualisiert werden muss, beispielsweise wenn eine Korrektur vorgenommen oder eine kleine Änderung vorgenommen wird, können Sie die Änderung jetzt sofort vornehmen. Sie müssen den gesamten Datenrahmen nicht erneut hochladen, wie es in der Vergangenheit erforderlich war. Sie gehen einfach zum Datenrahmen-Element unter dem Variablen-Panel im Editor und klicken auf die Schaltfläche Edit Data Frame. Von dort wird der Datenrahmen geöffnet. In der oberen rechten Ecke befindet sich ein Kontrollkästchen mit der Aufschrift Edit Values. Aktivieren Sie einfach das Kontrollkästchen und jetzt können die Zellen bearbeitet werden.

📌Geplante Lizenzänderungen

• Bitte beachten Sie, dass in den kommenden Wochen Änderungen am Lizenzierungssystem in Labvanced vorgenommen werden. Dies zielt darauf ab, wie kostenlose Konten und Konten, die mit Nachbuchungsaufzeichnungen arbeiten (im Gegensatz zu lizenzbasierten Konten), betroffen sind.
• Kostenlose Konten erhalten jetzt 10 kostenlose Aufzeichnungen.
• Bis jetzt waren Nachbuchungsaufzeichnungen mit einer pro Studie basierten Nutzung verbunden. Jetzt können Nachbuchungsaufzeichnungen global, über jede Studie hinweg verwendet werden.
• Schließlich wird der Mindestbetrag für den Kauf von Nachbuchungsaufzeichnungen 40 Aufzeichnungen betragen.
• Diese Updates werden schrittweise eingeführt, um einen sicheren und reibungslosen Übergang zu gewährleisten.

VERBESSERUNGEN

• Sprache Dropdown ausblenden und Sprache über URL-Abfrage auswählen: Für mehrsprachige Studien, die die Übersetzungsfunktion nutzen, können Sie jetzt festlegen, in welcher Sprache eine Studie beginnen soll, indem Sie den URL-Parameter „study_language“ verwenden. Dadurch wird auch das Dropdown-Menü ausgeblendet, das zuvor standardmäßig am Anfang der Studie angezeigt wurde.
• Übersetzung der required Fragebogenelemente: Beim Ausfüllen eines Fragebogens können Sie angeben, welche Elemente erforderlich sind. Wenn der Teilnehmer keine Antwort gibt, wird ihm eine automatische Nachricht mit der Aufschrift required angezeigt. Dies kann jetzt mit dem Übersetzen-Tab in Labvanced übersetzt werden, sodass Sie eine sprachspezifische Rückmeldungsnachricht haben.
• Dynamisch modifizierbares Polygon: Die Punkte des Polygon-Objekts können jetzt während des Verlaufs eines Experiments dynamisch aktualisiert werden. Sie können einen Datenrahmen mit zwei Spalten (x- und y-Koordinaten) erstellen, um seine Punkte zu bestimmen. Verwenden Sie dann eine „Set Object Property“-Aktion und rufen Sie den ‚points‘ Parameter auf und setzen Sie ihn auf den Datenrahmen, während Sie ihn beispielsweise alle 50 ms aktualisieren. Dies hat verschiedene Anwendungsfälle, wie z.B. die Erstellung dynamischer AOIs über Videos, die Webcam-Augenverfolgung verwenden.
• Canvas-Frames sind scrollbar: Unter den Aufgaben-Einstellungen wählen Sie eine Option wie „Fest in visuellen Grad“ oder „Fest in Pixeln“ und für das Feld „Wie soll Overflow / Scroll behandelt werden?“ wählen Sie dann „Frames scrollbar machen“. Dies hat verschiedene Anwendungsfälle, wie z.B. das Erstellen von Mock-Websites in Labvanced.
• Reglerinkrement: Das Regler-/Bereichsobjekt erlaubte es in der Vergangenheit den Teilnehmern, ihre Antwort um einen numerischen Wert von eins (1) zu erhöhen oder zu verringern. Jetzt gibt es eine Option mit der „Schrittgröße“, mit der Sie das Inkrement des Bereichs eingeben können. Beispielsweise können Sie 0,5-Inkremente verwenden, um eine Eingabereaktion von 1,5 zu erhalten und so mehr Flexibilität hinsichtlich der Daten zu bieten, die mit diesem Objekt gesammelt werden können.
• Neu Klassifizierung von Objekten im Editor: Wenn Sie Labvanced seit mehr als einem Monat nutzen, haben Sie möglicherweise bemerkt, dass die Seitenleiste mit den Objektoptionen im Editor aktualisiert wurde! Es war an der Zeit, die Hauptkategorien neu zu ordnen, da die Liste der Objekte dank Ihres Feedbacks und Ihrer Anfragen kontinuierlich gewachsen ist!
• Gemeinsame Studien-Binärdateien: In der Vergangenheit konnten nur Studiendurchführende auf die Binär-/ Mediendateien einer gemeinsamen Studie zugreifen und diese herunterladen. Zum Zweck des Datenmanagements ist es jetzt auch für diejenigen, mit denen die Studie geteilt wurde, möglich, auf diese Dateien zuzugreifen.
• Erlaube untrusted JS-Execution: JavaScript-basierte Aktionen waren hauptsächlich darauf beschränkt, arithmetische Ausführungen und Funktionen durchzuführen. Mit dieser neuen Verbesserung können JavaScript-Aktionen verwendet werden, um auf das DOM zuzugreifen, wodurch Benutzer Code verwenden können, um Objekte dynamisch zu ändern und mehr.
• Entfernen des Bildes zu Beginn der Studie: Wenn eine Studie gestartet wird, erscheint ein Bild oben. Dieses kann jetzt entfernt werden. Gehen Sie einfach zum „Beschreibung“-Tab und wählen Sie „Kein Bild“. Jetzt wird das Bild beim Ausführen einer Studie nicht mehr angezeigt.
• Automatisches Neuverlinken von Medien: Manchmal können Dateien entlinkt werden, insbesondere wenn sich das experimentelle Design ändert. In der Vergangenheit mussten Sie Medien manuell eine nach der anderen neu verlinken. Jetzt können Sie den Tab Media öffnen und auswählen, um fehlende Dateien automatisch wieder zu verknüpfen. Bitte beachten Sie, dass die Dateinamen exakt so benannt sein müssen, wie Sie sie ursprünglich benannt haben.
• Verhindern der Teilnahme an Mehrbenutzer-Szenarien: Eine neue Option Study Setting ist jetzt verfügbar, um die Teilnahme von Teilnehmern zu verhindern, die eine Studie nicht abgeschlossen haben. Dies ist relevant für Studien, die Crowdsourcing verwenden.
• Desktop-App-Binärdateien und Offline-Hochladefix: Ein Fehler wurde behoben, bei dem bestimmte Fälle von Offline-Aufzeichnungen in der Desktop-App und Binärdateien beeinträchtigt waren.

Bibliotheks-Highlights Was gibt es Neues in der Bibliothek? Hier sind einige neue Studien, die Sie erkunden und in Ihre nächste Studie importieren und bearbeiten können:

• ChatGPT mit Persona: In dieser Studie können Sie ChatGPT eine Persona geben oder ihm Ihre eigene geben, bevor Sie zu einem Chatszenario übergehen.
• Selbstmitgefühlsfragebogen mit Videokonferenz: In dieser Demo können Sie einen Konferenzanruf mit dem Teilnehmer abhalten, bevor er den SCS-SF-Fragebogen ausfüllt, und sich nach der Einreichung des Fragebogens mit ihm treffen.
• Oldenburg Burnout Inventory (OLBI): Dieser Fragebogen, zielt darauf ab, Burnout zu bewerten.
• Pediatric Symptom Checklist-17 (PSC-17): Wird im Bereich der klinischen Psychologie verwendet, diese Checkliste dient dazu, die emotionale und Verhaltensfunktion bei Kindern zu bewerten.

In Kürze: Bald Verfügbar

• Emotionserkennung als zusätzliche Funktion
• Zusätzliche generative KI-Integrationen: einschließlich Sprach-zu-Text und Bilderzeugung

Release-Notiz Q4’2024 und Q1'25

NEUE FUNKTIONEN

• CSV-basierte Aufgabenstellung über den Task Wizard: Wenn Sie Ihre experimentelle Aufgabe mithilfe von Tabellenkalkulationen / CSV-Daten einrichten möchten, steht Ihnen der Task Wizard zur Verfügung, um den Prozess der Erstellung experimenteller Aufgaben zu beschleunigen! Mithilfe des Task Wizards können Sie die gesamte Struktur Ihrer experimentellen Aufgabe erstellen, einschließlich Stimuli, Ereignisse, Variablen, Faktoren, Bedingungen, Randomisierung und Datenaufzeichnungen aus einer einzigen CSV-Datei sowie Stimulus-Dateien. Erfahren Sie mehr.
• Benutzerdefinierte E-Mail-Option: Auf vielfachen Wunsch können Sie jetzt auch Ihre eigenen benutzerdefinierten E-Mails über den Teilnehmertab in Labvanced erstellen. Zuvor konnten Sie nur die verfügbaren Vorlagen bearbeiten. Jetzt können Sie neue benutzerdefinierte E-Mails erstellen, damit Sie den Kommunikationsprozess ganz an die Bedürfnisse Ihrer Labors anpassen können. Erfahren Sie mehr über Teilnehmermanagement.
• Desktop-App: Mit der Desktop-App können Sie externe Hardware wie EEGs, hardwarebasierte Augenverfolger und mehr verbinden. Die Desktop-App wurde gestartet, um Ihnen zu helfen, die Laborarbeit zu verbessern und den Prozess der Datenerfassung zu optimieren, sodass Labvanced Ihr umfassendes System für Forschung sein kann. Die Desktop-App ist seit einem Monat hier, und wir haben uns gefreut, Ihr Feedback zu hören und danken Ihnen, dass Sie auf diese neue Funktion angesprochen wurden! Erfahren Sie mehr.
• Telefon-App: Die Telefon-App ist jetzt für Android verfügbar 🥳Sie können zum Play Store gehen und sie herunterladen. Dieser Fortschritt ist ein weiteres Beispiel dafür, wie Labvanced sich verpflichtet, Ihre Forschungsbedürfnisse zu unterstützen. Mit der Telefon-App gibt es insgesamt mehr Kontrolle über den gesamten experimentellen Ablauf, sodass Sie Push-Benachrichtigungen senden und telefonbasierte Langzeitstudien durchführen können. Darüber hinaus, wenn Sie eine angepasste Telefon-App mit speziellen Funktionen benötigen, bieten wir diese Option als zusätzlichen Service an, wo Sie die App „transformieren“ können, damit sie ganz Ihnen gehört. Erfahren Sie mehr.
• Benutzerdefinierte Onboarding: Obwohl es für bestehende Benutzer nicht direkt von Bedeutung ist, bieten wir jetzt ein neues Onboarding-Erlebnis an. Dies könnte jedoch interessant für Sie sein, wenn Sie mit Studierenden arbeiten und Labvanced verwenden, um experimentelle Methoden zu unterrichten. Wenn sich jetzt ein neuer Benutzer anmeldet, gibt es eine individuellere Onboarding-Erfahrung. Der Benutzer wird mit einer Liste von Optionen präsentiert und kann direkt wählen, wie er fortfahren möchte, sei es durch Durchlesen von Dokumentationen, Ansehen von Videos oder sogar Importieren einer für ihn relevanten Vorlage.
• Sub Study Object: Das Sub Study Object kann verwendet werden, um andere Studien innerhalb eines einzelnen Experiments einzubetten. Grundsätzlich haben Sie eine „Elternstudie“, die diese „Unterstudien“ enthält, was andere Labvanced-Studien sind. Es gibt zahlreiche Anwendungsfälle für dieses Objekt, z.B. die Einbeziehung standardisierter Fragebögen oder Pre-Screeners, ohne sie jedes Mal für eine neue Studie erstellen zu müssen, Vergleich der Leistung von Teilnehmern über Studien hinweg, Etablierung von Testbatterien und mehr. Hier ist die Anleitung zur Verwendung dieses Objekts. Wenn Sie Fragen haben, wie Sie dies in Ihr nächstes Experiment einbauen können, zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren!

VERBESSERUNGEN

• Versionierung und neues Update der Augenverfolgung: Nun werden Augenverfolgungsupdates mit Versionierung durchgeführt, die im Tab „Studieneinstellungen“ angezeigt wird. Damit können bestehende Studien ihre aktuelle Version sperren, während neue Studien die neueste Version haben. Die neueste Version (v1) enthält eine Option zur Anpassung der Lautstärke bei der kinderfreundlichen Kalibrierung der Augenverfolgung.
• Dynamisch die angezeigte Sprache in einem Experiment ändern: Sie können jetzt Ihr Experiment so einrichten, dass die angezeigte Sprache dynamisch geändert wird, indem Sie auf die Systemvariable „Displayed_Language“ zugreifen und sie gleich einer Sprache setzen, die Sie über den Texts & Translate Tab erstellt haben. Wenn Sie Fragen haben, zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren!
• Objektformatierung - zentriert: Beim Hinzufügen neuer Objekte zum Editor werden diese automatisch zentriert, und ihr Ankerpunkt befindet sich ebenfalls in der Mitte.
• Exportieren von Datenrahmen verbessert: Die Exporteinstellungen wurden verbessert, sodass das Exportieren von Datenrahmen jetzt ein einfacherer Prozess ist.
• Auswählbare Objekte: Im Panel der Objektattribute gibt es eine Option, um ein Objekt für Benutzer auswählbar zu machen. Standardmäßig wurde dies mit einem hervorgehobenen Begrenzungsrahmen bereitgestellt, der jetzt deaktiviert werden kann.
• Puffer für Audiorecordings reduziert: Es gab einen kleinen Puffer von etwa 20 Millisekunden am Ende der Audiorecordings, der jetzt auf etwa 2-3 Millisekunden reduziert wurde.

BIBLIOTHEKSHIGHLIGHTS Was gibt es Neues in der Bibliothek? Hier sind einige neue Studien, die Sie erkunden und die Sie für Ihre nächste Studie importieren und bearbeiten können:

• ChatGPT: In dieser Labvanced-Demo können Sie direkt mit ChatGPT kommunizieren. Geben Sie einfach Ihre Eingabeaufforderung ein und drücken Sie die „Eingabetaste“, um zu senden. Jetzt ausprobieren!
• Animal Word Search (Multi-User): In dieser Demo konkurrieren zwei Spieler darum, wer die meisten Wörter in einem Suchrätsel finden kann! Jetzt ausprobieren! (Hinweis: Kopieren Sie die URL in einen zweiten Tab und spielen Sie gegen sich selbst, wenn Sie es nur schnell testen möchten!)
• Mental Rotation Task | A Spatial Processing Task: Ein detaillierter Artikel über die mentale Rotationsaufgabe, einschließlich Beispiele, wie sie in der Forschung verwendet wird! Erfahren Sie mehr.
• Older Adults and Technology Acceptance: Diese Studie, erfasst von Older Adults zeigt die Herausforderungen und Akzeptanz, die sie in der heutigen technologiegetriebenen Welt erleben. Hier ansehen.
• Cognitive Flexibility Task: In dieser Studie wurde der kognitive Flexibilitätstest entwickelt, um die Kognitive Flexibilität der Schüler zu bewerten. Hier ansehen.

IN KÜRZE

• Task Wizard
• Desktop-App mit SLS-Verbindung
• Telefon-App für Android
• Verbesserter Fixationsdetektionsalgorithmus (Augenverfolgung)

Q2’24 Release-Notiz

NEUE FUNKTIONEN

• Komplexe Formen als AOIs für die Webcam-basierte Augenverfolgung unter Verwendung der SVG/Polygon-Objekte: In der Vergangenheit konnten AOIs oder „Masken“ nur mit rechteckigen Formen erstellt werden. Dies ist für komplexe Formen nicht wirklich geeignet. Mit dieser neuen Funktion, die jetzt verfügbar ist, können Sie SVG- und Polygonobjekte verwenden, um AOIs/Masken für komplexe Formen zu erstellen, die dann als „Trigger“ und/oder „Variablen“ im gesamten Experiment verwendet werden können! Zum Beispiel können Sie Silhouetten (wie Menschen, Gesichtsmerkmale oder Tiere) innerhalb einer komplexen Szene als Ihre AOIs angeben, indem Sie SVGs hochladen oder diese innerhalb von Labvanced mit dem Polygon-Objekt nachzeichnen.
  • Als Seitenhinweis danken wir allen Forschern, die unsere webcam-basierte Augenverfolgung als Teil ihrer Forschungsmethoden genutzt haben! Wir haben seit der Veröffentlichung unseres peer-reviewed Papers dazu einen Anstieg gesehen.
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• ChatGPT: Eine neue Integration, die es ermöglicht, OpenAI / ChatGPT mit Labvanced zu verbinden. Grundsätzlich können Teilnehmer in Labvanced schreiben und die Antwort von ChatGPT wird direkt im Experiment angezeigt! Dies ermöglicht es Ihnen, Daten zu erfassen, wie diese Interaktionen arrangiert sind, aber auch fortgeschrittene Analysen im Hintergrund durchzuführen, während es geschieht!
  • Unter „Studieneinstellungen“ → „Experimentfunktionen“ können Sie die OpenAI-Integration heute nutzen:
  • 
• Task Wizard: Jetzt, wenn Sie Aufgaben in einer neuen Studie erstellen, ist der Task Wizard verfügbar, um Ihnen beim Start zu helfen. Sie können die Struktur Ihrer Studie festlegen, einschließlich, ob Sie Fragebögen zur Erfassung von demografischen Daten wünschen, sowie die Navigation zwischen den Aufgaben, mit nur wenigen Klicks, was Ihnen letztendlich Zeit bei den ersten Schritten sparen wird!

VERBESSERUNGEN

• Visuelle Trennung von „Faktoren“ & „Randomisierung“ im Editor: Wenn Sie kürzlich Ihr Experiment in Labvanced erstellt haben, haben Sie möglicherweise bemerkt, dass sich die linken Menüelemente leicht geändert haben. Dies wurde zur Verbesserung der Sprache und Terminologie durchgeführt, aber das zugrunde liegende Datenmodell und die Struktur sind gleich geblieben, mit zufälligen Faktoren und festen Faktoren, die wie zuvor funktionieren.
• Smartphone-App: Die Smartphone-App wurde weiter in der Beta evaluiert und wird voraussichtlich im nächsten Quartal vollständig live gehen. Es gibt jetzt auch eine Bibliothek von Studien, die Sie über Ihr Handy darauf zugreifen und mit ihnen beginnen können!

NEUE DOKUMENTE

• Mentale Rotationsaufgabe | Eine räumliche Verarbeitungsaufgabe: Ein detaillierter Artikel über die mentale Rotationsaufgabe, einschließlich Beispiele ihrer Verwendung in der Forschung!
• 7 Klassische kognitive Aufgaben: Hier heben wir 7 klassische und beliebte Aufgaben hervor, die in der kognitiven Psychologie verwendet werden. Gibt es etwas, das Sie hinzufügen würden, das nicht bereits aufgelistet ist?
• Musikforschung mit Labvanced: Was machen andere Forscher mit Labvanced im Bereich der Musikpsychologie? Dieser Blogbeitrag gibt einen Überblick darüber, indem er sich auf relevante Veröffentlichungen und deren Forschungsmethoden konzentriert!

NEUE VERÖFFENTLICHUNGEN

• Beyond built density: From coarse to fine-grained analyses of emotional experiences in urban environments im Journal of Environmental Psychology von Sander, I., et al. (2024).
• Processing of visual social-communication cues during a social-perception of action task in autistic and non-autistic observers in Neuropsychologia von Chouinard, B., Pesquita, A., Enns, J. T., & Chapman, C. S. (2024).
• Multimedia enhanced vocabulary learning: The role of input condition and learner-related factors in System von Zhang, P., & Zhang, S. (2024).
• How self-states help: Observing the embodiment of self-states through nonverbal behavior in Plos One von Engel, I., et al. (2024).

IN KÜRZE

• Längsschnittstudien - E-Mail-Anpassung: In der Vergangenheit wurden E-Mail-Erinnerungen automatisch basierend auf den Zeitintervallen gesendet, die Sie festgelegt haben. Jetzt erweitern wir diese Funktionalität mit der zusätzlichen Option, den Text in den automatisierten E-Mail-Erinnerungen für Längsschnittstudien anzupassen.
• Desktop-App 2.0: Eine neue und verbesserte Version der Labvanced-Desktop-App wird sehr bald verfügbar sein! Die Desktop-App wird viele nützliche Funktionen haben, wie die Möglichkeit, im Online-/Offline-Modus zu arbeiten, sodass Sie lokal in Ihrem Labor arbeiten und Aufzeichnungen erstellen können, sowie eine einfache Verbindung zu externen Geräten wie EEGs.

Q1’24 Release-Notiz

NEUE FUNKTIONEN

• Labvanced Mobile jetzt im Playstore! (BETA): Sie können Labvanced-Studien jetzt in unserer dedizierten Android-App (mit nur einem Klick) ausführen, was Ihnen noch mehr experimentelle Kontrolle und Designoptionen gibt. Die Smartphone-App wird ideal für Längsschnittuntersuchungen und klinische Studien sein, aber alle Studien können geöffnet werden, wenn sie für mobile Nutzungsfälle entworfen sind. Wir suchen nun nach weiteren Beta-Testern, also kontaktieren Sie uns bitte, wenn Sie interessiert sind! Auch die iOS-Version wird bald erhältlich sein!
• E-Mail-Bestätigung: Neue Benutzer müssen jetzt ihre E-Mail-Adresse bei der Anmeldung bestätigen. Monospace-Schriftart jetzt verfügbar: Beim Hinzufügen von Textelementen zu Ihrer Studie können Sie jetzt Monospace als Schriftartoption auswählen.
• Standard-Style für Frames: Wie im Bild unten gezeigt, können Sie jetzt Ihre neue Studie einrichten, indem Sie Standards für Ihre Frames festlegen, wie z.B. die Festlegung der Rahmenhöhe für mobile Studien mit einem Seitenverhältnis von 9:16.
• Standard-Style für Studien-Buttons: Auch im Bild unten gezeigt, können Sie beim Erstellen einer neuen Studie eine Standardoption für Schaltflächen festlegen, damit Sie die Schaltflächen nicht jedes Mal erneut stylen müssen, wenn Sie eine neue Schaltfläche zur Studie hinzufügen. Die ausgewählten Standardeinstellungen erstellen automatisch eine stilisierte Schaltfläche.
• E-Mail / Benachrichtigungsnurturing: Jetzt veröffentlicht - E-Mails und App-Benachrichtigungen sind jetzt live, zielen darauf ab, neue Ideen und Unterstützung beim Onboarding neuer Benutzer sowie Unterstützung für die gesamte App-Erfahrung zu bieten.

VERBESSERUNGEN

• Slide-Element jetzt verbessert: Das Regler-Element (verwendet für Fragebögen) funktioniert jetzt in allen Fällen, selbst wenn der Reglergriff versteckt ist.
• Verbesserte Sicherheit: Wenn das Passwort jetzt geändert wird, werden Sie von allen Geräten abgemeldet und alle Sitzungen auf allen Geräten werden ungültig gemacht.
• Ändern Ihrer E-Mail automatisch: Das Ändern der E-Mail, die mit Ihrem Konto verknüpft ist, kann jetzt ganz einfach über eine E-Mail-Überprüfung erfolgen.

NEUE DOKUMENTE

• Randomisierung & Balancierung: Entdecken Sie, wie Randomisierung und Balancierung in Labvanced behandelt werden und welche Teile der App Sie verwenden können, um sicherzustellen, dass Ihr Experiment randomisiert und balanciert ist.
• API-Zugriff: Welche verschiedenen APIs können Sie für Ihr Labvanced-Experiment verwenden? Von der Webhook-API bis zur WebSock und REST-API, wir haben alles für Sie! Erfahren Sie mehr über die Optionen und die Umstände, unter denen Sie sie in diesem API-Überblick.
• Säuglingsfreundliche & Remote-Augenverfolgung: Was ist der Stand der Technik, wenn es um Remote- und säuglingsfreundliche Augenverfolgung geht? In diesem Blog, diskutieren wir die Herausforderungen und Lösungen für die Verwendung von Remote-Augenverfolgung als Methode in Studien zur Entwicklungspsychologie.

NEUE VERÖFFENTLICHUNGEN
Wie verwenden andere Forscher Labvanced? Hier sind einige Highlights aktueller Veröffentlichungen!

• Parallelismen und Abweichungen: zwei Grundlagen einer Ästhetik der poetischen Diction in Philosophical Transactions of the Royal Society B von Menninghaus, W. et al. (2024).
• Touch and look: The role of affective touch in promoting infants' attention towards complex visual scenes in Infancy von Carnevali, L., Della Longa, L., Dragovic, D., & Farroni, T. (2024).
• Effects of a frontal brake light on pedestrians’ willingness to cross the street in Transportation Research Interdisciplinary Perspectives von Eisele, D., & Petzoldt, T. (2024).
• Effects of vertically aligned flankers during sentence reading in Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition von Mirault, J., & Grainger, J. (2024).

IN KÜRZE

• ChatGPT und weitere KI-Integrationen: Interessiert daran, wie Menschen KI wie ChatGPT oder DALL-E verwenden? Wir glauben, dass die Forschung zur Nutzung von KI in den kommenden Jahren explodieren wird, und daher werden wir bald native Integrationen mit ChatGPT und anderen bekannten KI-Anwendungen bereitstellen.
• Desktop-App: Wenn Sie ein regelmäßiger Nutzer von Labvanced sind, werden Sie es lieben zu sehen, dass bald eine dedizierte Anwendung (für Windows, Linux und Mac) veröffentlicht wird, die einige Vorteile gegenüber der rein browserbasierten Version von Labvanced hat.
  • Alle Studien sind sowohl online als auch lokal direkt verfügbar, was das Beste aus beiden Welten kombiniert.
  • Die Integration von LSL und anderen Lösungen zum Anschluss spezieller Hardware über die Desktop-App wird als nächstes kommen, wodurch Sie EEG-Studien durchführen, sich mit Drittanbieter-Augenverfolgern verbinden und mehr.
  • Weitere native Integrationen für den Datenaus export, Datenanalyse werden in der Desktop-Version verfügbar sein. Welche Funktion ist Ihnen am wichtigsten?

Q4’23 Release-Notiz

• Neue & Verbesserte Desktop-App - Bald hier: Bringen Sie Labvanced direkt auf Ihren Desktop. Eine überarbeitete und benutzerfreundliche App wird bald für Forscher zum direkten Download auf ihren Desktop für interne Forschungsarbeiten verfügbar sein. Lokale Studien können automatisch mit dem neuesten Online-Zustand synchronisiert werden, sodass die Erstellung/Bearbeitung von Studien und die lokale (offline) Ausführung miteinander verschmelzen. Wichtig ist, dass unsere fertigen LSL-Python-Skripte hier verwendet werden können, um problemlos mit externen Hardware wie EEG-Systemen während der lokalen Aufzeichnungen zu verbinden. Unsere Vision ist es, eine einzelne Anwendung anzubieten, die einfach verwendet werden kann, um sowohl Online- als auch lokale / interne Aufzeichnungen mit derselben Studie und Codebasis durchzuführen, anstatt Dinge in verschiedenen Umgebungen neu zu implementieren und auszuführen. Und das ist erst der Anfang!
• Smartphone-App: Beta-Test: Bitte kontaktieren Sie uns, wenn Sie interessiert sind, die Smartphone-App in ihrer Beta-Phase zu testen. Ideal für Forscher, die dieses Feature in Zukunft verwenden möchten und Feedback geben möchten. Die Smartphone-App wird für Android und iOS erhältlich sein, was den Forschern mehr Möglichkeiten und Kontrolle über ihr experimentelles Design und die Durchführung von Testszenarien auf Mobilgeräten gibt. Die App wird zwei grundlegende Zugangspunkte haben:
  1. Ein Login für Forscher, die sich anmelden und ihre Studien und Aufzeichnungen verwalten und als Admin-Portal verwenden können (auch um Aufzeichnungen zu starten). Dies kann besonders nützlich für Vor-Ort- und/oder klinische Forschung sein.
  2. Ein (passwortfreies) Fern-Login für Teilnehmer, die mit einem Deep-Link die App mit einer spezifischen Labvanced-Studien-ID öffnen können, was die App in eine angepasste Anwendung für eine bestimmte Studie verwandelt. Mit anderen Worten, Sie können Ihre Studie bei Labvanced wie gewohnt erstellen, aber sie als mobile native App zu Zwecken der Datenerhebung durchführen. Dies funktioniert natürlich auch in Verbindung mit Crowdsourcing-Tools wie Prolific oder mTurk. Die Smartphone-App ist besonders nützlich für Längsschnittstudien, d.h. Studien mit mehreren Sitzungen, für dezentrale klinische Studien oder Schulungssitzungen, bei denen Bildungsintervention ein Hauptbestandteil ist. Automatische Push-Benachrichtigungen erinnern die Teilnehmer daran, die nächste Sitzung pünktlich abzuschließen.
     Hinweis: Während die Smartphone/ Desktop-App derzeit nicht als medizinisches Produkt lizenziert ist (noch nicht), kann sie in Szenarien verwendet werden, in denen Teilnehmer in das Labor, die Klinik oder das Arztbüro kommen, um einen Test vor Ort durchzuführen, ohne auf eine Internetverbindung angewiesen zu sein. Die Daten werden lokal auf dem Gerät aufgezeichnet und automatisch in die Cloud hochgeladen, sobald die Internetverbindung wiederhergestellt ist.
• Falls Sie es verpasst haben, der Labvanced-Webcam-basierte Augenverfolger wurde peer-reviewed! Sehen Sie sich dieses Papier im Journal of Behavior Research Methods an und ziehen Sie in Betracht, es in Ihrer nächsten Veröffentlichung zu zitieren! Dies sind einige wichtige Ergebnisse daraus:
  • Labvanced’s webcam-basierte Augenverfolgung hat eine Gesamtkorrektur von 1,4° und eine Präzision von 1,1° mit einem Fehler von etwa 0,5° größer als das EyeLink-System.
  • Interessanterweise verbessern sich sowohl Genauigkeit als auch Präzision (auf 1,3° und 0,9°) wenn visuelle Ziele in der Bildschirmmitte präsentiert werden - etwas, das Forscher berücksichtigen sollten, da Stimuli in vielen psychologischen Experimenten in der Mitte des Bildschirms präsentiert werden.
  • Bei freier Ansicht und glatten Verfolgungsaufgaben betrug die Korrelation etwa 80 % zwischen Labvanced- und EyeLink-Blickdaten. Für eine visuelle Darstellung, wie diese Korrelation aussieht, siehe Abbildung 7 im Forschungspapier, das die Überlappung der Datenpunkte zwischen Labvanced (blaue Punkte) und EyeLink (rote Punkte) visuell zeigt.
  • Auch die Genauigkeit war über die Zeit konsistent. Insgesamt zeigen diese Ergebnisse, dass die webcam-basierte Augenverfolgung von Labvanced eine tragfähige Option für das Studium der physiologischen Signale der Aufmerksamkeit darstellt.
• In Arbeit:
  • Erweiterte E-Mail- & Systembenachrichtigungen: Bald werden die Benutzer individuelle Ratschläge erhalten, wie sie das Beste aus der Plattform ausschöpfen können, basierend auf individuellen Vorschlägen, die über E-Mail und Benachrichtigungen geliefert werden.
  • Studienassistent: Der Assistent ist ein schrittweiser interaktiver Leitfaden, der neuen Benutzern hilft, eine Studie zu erstellen, die mit einer Tabellenkalkulation konfiguriert ist.
  • ET-Fixationen: Unsere peer-reviewed ET-Veröffentlichung demonstriert unsere Exzellenz in der webcam-basierten Augenverfolgung und bietet mindestens die genauesten Blickdaten mit dieser Methode. Und während andere Lösungen existieren, scheint es, dass sich keine von ihnen ernsthaft mit der richtigen Fixierungsdetektion befasst hat (wahrscheinlich, weil ihre Daten zu laut und zu wenig Probe sind). Die Klassifizierung von Fixierungen ist jedoch ein wichtiger Aspekt der Augenverfolgungsforschung und während wir bereits über einen Algorithmus verfügen, ist es unser nächstes Ziel, ihn erheblich zu verbessern. Dazu laufen Rekrutierungs- und Zusammenarbeitsbemühungen.

Q3’23 Release-Notiz

• Unsere neue Veröffentlichung über unsere webcam-basierte Augenverfolgung: Wir freuen uns, bekannt zu geben, dass unsere neueste Veröffentlichung, die die Genauigkeit unseres webcam-Augenverfolgungssystems mit einem Branchenstandard (EyeLink 1000) vergleicht, endlich veröffentlicht ist. Während dies einige Zeit und Ressourcen in Anspruch genommen hat, verifiziert es unsere Methodologie in einem sehr guten Journal und wir freuen uns, dies heute mit Ihnen zu teilen! Ein großes Dankeschön an alle Forscher, die unsere Augenverfolgung bereits genutzt haben, und eine große Einladung an alle anderen, dasselbe zu tun! Sehen Sie sich die Veröffentlichung hier im Journal of Behaviour Research Methods an.
  • Schlüsselergebnisse aus der Veröffentlichung:
    • Labvanced’s webcam-basierte Augenverfolgung hat eine Gesamtkorrektur von 1,4° und eine Präzision von 1,1° mit einem Fehler von etwa 0,5° größer als das EyeLink-System
    • Interessanterweise verbessern sich sowohl Genauigkeit als auch Präzision (auf 1,3° und 0,9°, respektiv) wenn visuelle Ziele in der Mitte des Bildschirms präsentiert werden - etwas, das Forscher berücksichtigen sollten, da Stimuli in vielen psychologischen Experimenten in der Mitte des Bildschirms präsentiert werden.
    • Bei freier Ansicht und glatten Verfolgungsaufgaben betrug die Korrelation etwa 80 % zwischen Labvanced und EyeLink-Blickdaten. Für eine visuelle Darstellung, wie diese Korrelation aussieht, siehe Abbildung 7 aus der Veröffentlichung, die die Überlappung zwischen den Datenpunkten zwischen Labvanced (blaue Punkte) und EyeLink (rote Punkte) zeigt.
    • Auch die Genauigkeit war über die Zeit konsistent.
• Ausgezeichnet mit Förderungen des European Network of AI Excellence (ELISE): Als KI-Forscher, die Ihnen eine präzise webcam-basierte Augenverfolgung gebracht haben, unterstützt uns die Auszeichnung mit der European Network of AI Excellence-Förderung (ELISE) dabei, den nächsten Schritt zu machen, um Ihnen mehr Möglichkeiten für Online-Forschung durch die Entwicklung von PageGazer zu bieten. Während die zugrunde liegende Technologie gleich bleibt, wird PageGazer eine neue Plattform sein, die sich auf die Durchführung von UI/UX-, Marketing- und allgemeinen Webforschungen konzentriert. PageGazer wird in der Lage sein, unsere innovative Augenverfolgungstechnologie in jede Website zu integrieren und dies mit intelligentem Website-Parsing zu kombinieren, um neue Forschungserkenntnisse zu gewinnen. Die Elise-Finanzierung wird uns helfen, dieses Ziel schneller und effizienter zu erreichen, und unterstreicht erneut die Exzellenz und Innovation unseres Ansatzes. Wenn Sie mehr wissen möchten oder Teil einer EXKLUSIVEN und kostenlosen BETA-Testphase für PageGazer sein möchten, kontaktieren Sie uns bitte, wir suchen derzeit nach ersten Benutzern, die begeistert sind, etwas Neues auszuprobieren!
• Neue Funktionen:
  • Canvas (Freihandzeichnen) Element: Das Canvas (Freihandzeichnen) Element ist jetzt als Formobjekt verfügbar, das Sie in Ihrem Experiment verwenden können, um frei mit Formen, Strichen oder Text zu zeichnen. Dies ermöglicht Ihnen oder den Teilnehmern, Freihandantworten in einem Experiment einzugeben.
  • Medienelemente in Fragebögen: Jetzt ist es möglich, Medienelemente, wie Videos, direkt in Fragebögen (d.h. Seitenframes) einzufügen. Dies ermöglicht Ihnen mehr Kontrolle über Ihren experimentellen Schaffensprozess, indem Sie verschiedene Arten von visuellen Inhalten direkt in die Umfrage platzieren können.
  • REST-API-Integration: Jetzt verfügbar, ermöglicht die REST-API Ihnen, Daten programmatisch herunterzuladen. Sie erstellen einfach ein API-Token in der Anwendung, um sich über den API-Client zu authentifizieren, was es Ihnen ermöglicht, sofort auf die Daten über den Server zuzugreifen. Forscher haben begonnen, diese neue Funktion zu nutzen, da sie ihnen ermöglicht, ihren Prozess noch weiter zu optimieren, indem sie lokal auf Daten zugreifen können. Die REST-API ist großartig für Organisationen und akademische Forschungseinrichtungen, die ihre Datenerfassung zentralisieren und ihre Daten an speziellen Orten gemäß ihrem Pipeline-Protokoll speichern möchten. Anstatt Daten manuell auszuwählen und herunterzuladen und sie lokal zu speichern, ermöglicht dies Organisationen den Zugriff auf die Daten über ihre Server, was für das GDPR-Protokoll wichtig ist.
• VERBESSERUNGEN:
  • Serverseitige Verbesserungen: Obwohl nicht direkt sichtbar in Ihren täglichen Prozessen zur Erstellung und Durchführung von Experimenten, haben unsere neuesten serverseitigen Verbesserungen große Auswirkungen auf Online-Studien, da sie die Leistung und Zuverlässigkeit verbessern. Ein paar Beispiele der Verbesserungen die wir vorgenommen haben, umfassen: erhöhte Serverkapazität, mehr automatisierte Updates, eine automatische Ausfallsicherung, wenn ein Server ausfällt, und bessere Überwachungsdienste zur Bewertung der Gesundheit der Server.
  • Neuer Zahlungsablauf: Der neue Zahlungsablauf ist da! Für neue Lizenznehmer ist es jetzt erforderlich, die Zahlung vor der Aktivierung der Lizenz durchzuführen. Einige andere relevante Verbesserungen umfassen: verbesserte Benutzeroberfläche, ein sicherer öffentlicher Zahlungslink, der eine andere Person die Bezahlung Ihrer Lizenz ermöglicht (wichtig für Einkaufsabteilungen), die Wiedereröffnung einer Bestellung und die automatische Erkennung der Zahlungen per Banküberweisung durch Erkennung des Referenzcodes.
• In Arbeit:
  • Smartphone-App: Mit einer mobilen App können klinische Studien und Längsschnittstudien Labvanced weiter nutzen, mithilfe von Funktionen wie Push-Benachrichtigungen, um an die Teilnahme zu erinnern, sowie nicht abhängig von einer Internetverbindung für bestimmte Aufgaben.
  • Desktop-App: Mit der LSL-Integration und den Online-/Offline- (d.h. lokalen) Modi kombiniert in einer Desktop-App können Sie Labvanced mit lokalen Geräten wie EEG mit LSL-Integration verbinden.
  • E-Mail-Pflege und Benachrichtigungen: Bald erhalten Benutzer individuelle Ratschläge, wie sie das Beste aus der Plattform herausholen können, basierend auf individuellen Vorschlägen, die über E-Mail und Benachrichtigungen geliefert werden.
  • Neuer Studienassistent: Um eine beschleunigte Implementierung von Studien zu gewährleisten, wird ein Studienassistent für neue Benutzer verfügbar sein, die beim ersten Einstieg in Labvanced eine Lernkurve erleben, um ihre Studie dort zu bringen, wo sie benötigt wird!

Q2’23 Release-Notiz

• Forschungsstipendienprogramm: Eine neue und aufregende Möglichkeit für alle Forscher da draußen, dieses Stipendienprogramm ist perfekt für diejenigen, die ihre Karrieren und Glaubwürdigkeit mit einem kleinen Stipendium stärken möchten, das ihre Forschung in Labvanced unterstützt. Zu den Vorteilen gehören finanzielle Unterstützung für die Teilnahme an einer Konferenz sowie die Rekrutierung von Studien-Teilnehmern.
• Freihandzeichnen-Element: Auf vielfachen Wunsch können Sie jetzt direkt im Editor dank des neu hinzugefügten Canvas-Zeichenelements zeichnen. Diese neue Funktion ermöglicht es dem Experimentschöpfer und den Teilnehmern, frei zu zeichnen, aber auch Formen wie Kreise und Dreiecke einzufügen. Diese Funktion kann relevant für viele experimentelle Anwendungsfälle wie freie Assoziation sein.
• Automatische Neueinordnung von Subjekten: Stärkere Randomisierung und Balancierung Diese Anfrage, die von vielen Forschern aufgebracht wurde, die stärkere Balancierungsmethoden wünschten, ist jetzt hier! Jetzt ist die automatische Neueinordnung von Subjekten in Labvanced möglich. Was bedeutet das? Stellen Sie sich vor, Subjekt 17 zieht sich von dem Experiment zurück, das System kann nun automatisch ein Subjekt zuweisen um diese Subjektzahl zu füllen. Warum ist das wichtig? Weil in vielen Experimenten die Subjektzahl eine Rolle bei der Art der Stimuli spielt, die der Teilnehmer sieht. In der Vergangenheit berücksichtigte das System Abgänge auf Stimulusniveau nicht, sondern nur auf Gruppenebene. Ergebnis dieser Funktion ist, dass die Randomisierung leistungsfähiger geworden ist. Ein weiteres Beispiel, wie diese Funktion funktioniert, kommt während der manuellen Aussortierung. Wenn der Forscher einen Teilnehmer manuell verwirft, aus welchem Grund auch immer, kann der nächste neu eingeschriebene Teilnehmer im Experiment automatisch den Platz des verworfenen Teilnehmers ausfüllen. Dies stellt sicher, dass das Experiment abgeschlossen ist und die Forscher alle benötigten Daten erhalten.
• Umschalt-Toggle für Augenverfolgung, um sie kinderfreundlicher zu machen: In den Studien-Einstellungen für die Augenverfolgung gibt es einen neu implementierten Umschalter, um eine kinderfreundliche Augenverfolgung zu aktivieren. Dieser Schalter schaltet diese Einstellung ein oder aus. Vor diesem Update war es nur eine Checkbox, und sobald sie aktiviert war, konnte sie nicht mehr ausgeschaltet werden.
• Safari ist jetzt standardmäßig deaktiviert als Browser: Safari ist ein seltsamer Browser, der nicht immer wie erwartet funktioniert, insbesondere wenn es um innovative, browserbasierte Technologien wie Labvanced geht. Wir haben Safari als Option für die Durchführung von Experimenten deaktiviert (ja, es kann wieder aktiviert und verfügbar gemacht werden). Der Grund für diese Entscheidung war, dass fortgeschrittene Funktionen wie Augenverfolgung und Audio-Autoplay in diesem Browser nicht so gut funktionierten, daher wird Safari nicht für Experimente empfohlen, die solche fortgeschrittenen Funktionen verwenden.
• Audio/Video- und Objekt-Trigger zu einem einzelnen Trigger zusammengeführt: Die Benutzeroberfläche des Editors wurde aktualisiert, sodass der Trigger für Audio/Video derselbe wie der Objekt-Trigger ist. Abhängig von der Art des Triggers erscheint ein anderes Dropdown-Menü mit spezifischen Optionen. Dies hilft, den Prozess der Erstellung von Experimenten zu optimieren und reduziert die Notwendigkeit, immer wieder mehrere Schritte auszuführen. Bitte beachten Sie, dass bestehende Studien, die den inzwischen zurückgezogenen Audio/Video-Trigger verwenden, davon nicht betroffen sind.
• Audio/Video- und Steuerobjektaktionen zu einer einzelnen Aktion zusammengeführt: Ähnlich wie der Punkt oben, der sich mit Triggern befasst, ist dasselbe für die entsprechenden Aktionen für Audio/Video und Steuerobjekte geschehen. Bitte beachten Sie, dass bestehende Studien, die den inzwischen zurückgezogenen Audio/Video-Trigger verwenden, davon nicht betroffen sind.
• Einfache gemeinsame Nutzung für Gruppenlizenzinhaber: Wenn Sie eine Gruppenlizenz haben, ist es jetzt einfacher, Studien mit Personen zu teilen, die dasselbe Klassenzertifikat oder einen Einlösecode haben. Dies funktioniert 6 Monate, nachdem der Code aktiviert wurde, selbst wenn sie eine andere Lizenz haben oder nur ein kostenloses Konto nutzen.
• In Arbeit
  • Neue REST-API: Dies ist eine Standard-API, die generiert wird und mit einem Code arbeiten wird, der es Ihnen ermöglicht, sich anzumelden und all Ihre Daten programmgemäß herunterzuladen. Die REST-API wird großartig sein für Organisationen und akademische Forschungseinrichtungen, die ihre Datenerfassung zentralisieren und ihre Daten an bestimmten Orten gemäß ihrem Pipeline-Protokoll speichern möchten. Anstatt Daten manuell auszuwählen und herunterzuladen und sie lokal zu speichern, ermöglicht dies Organisationen, auf die Daten über ihre Server zuzugreifen, was für das GDPR-Protokoll wichtig ist.
  • Onboarding: Wir arbeiten weiterhin am Onboarding-Prozess, bei dem neue Benutzer interaktiv lernen können, sobald sie ein neues Konto erstellen.

Q4’22 Release-Notiz

• Neues Dashboard: Wir haben ein neues Dashboard gestartet, das stärker ist als je zuvor und Ihnen hilft, die Labvanced-Plattform zu meistern und über alle neuesten Updates auf dem Laufenden zu bleiben. Auf dem neuen Dashboard finden Sie:

  • Checklisten, die speziell als Onboarding-Tools konzipiert sind
  • Studieneinblicke, um Ihren Forschungsfortschritt zu verfolgen
  • Videos in der Reihenfolge angeordnet, die Ihnen die LV-Plattform am besten beibringt
  • Benachrichtigungen, Bibliotheksupdates und Twitter-Feed an einem Ort

• Aktionsgruppen: Ereignisse haben zwei Hauptkomponenten, eine Variable und einen Trigger. Häufig erfordert ein Trigger, dass mehrere Aktionen ausgeführt werden. Wenn ein Teilnehmer beispielsweise auf einen Button klickt, müssen ein Stimulus vergrößert, die Position geändert und ausgeblendet werden. Jetzt können Sie diese drei (und mehr, je nach Experiment) Aktionen in einer einzigen Gruppe zusammenfassen! Dies hilft bei der Organisation und beim Kopieren der Aktionen, sodass Sie bei der Erstellung eines Experiments effizienter arbeiten können.

• Geteilte Variablen: Geteilte Variablen sind dynamische Variablen, die über mehrere experimentelle Sitzungen und/oder Teilnehmer hinweg geteilt werden können. Die Variablen werden auf dem Server von Labvanced gespeichert und funktionieren wie ein Array, das Ihnen hilft, eine neue Ebene experimenteller Möglichkeiten bei der Erstellung und Planung Ihrer Studie freizuschalten. Die geteilten Variablen sind besonders nützlich für Längsschnittstudien, aber auch für Multi-User-Studien und helfen sogar bei der Balancierung zwischen den Gruppen. Hier ist ein Beispiel für aktive geteilte Variablen in Aktion: Stellen Sie sich vor, Ihre Studie hat 10.000 Bilder und Sie möchten 100 Bilder jedem Teilnehmer zeigen, mit der geteilten Variable können Sie „erinnern“, welche der 100 Bilder gezeigt wurden, und die verbleibenden Bilder anderen Teilnehmern zufällig zuweisen. Ziemlich cool, oder?

• 'Von/Zu lesen' Aktionsbefehl: Dies ist eine neue Aktion, die Sie Ihren Variablen zum Aufzeichnen (d.h. „lesen“) und Speichern (d.h. „schreiben“) von Daten hinzufügen können. Jetzt können Sie die folgenden Optionen verwenden, um Variablenwerte aufzuzeichnen und zu speichern:

  • Option 1, Gerät: Diese Option liest Variablendaten und speichert sie auf dem lokalen Gerät. Dies ist nützlich für Daten, die lokal gespeichert werden müssen. Wenn Sie beispielsweise eine Längsschnittstudie durchführen und sicherstellen müssen, dass die Teilnehmer in der gesamten Studie dasselbe Gerät verwenden.
  • Option 2, Geteilte Variable: Das Lesen und Speichern von Daten in geteilte Variablen ist eine sehr leistungsfähige Option. In diesem Fall werden die Daten auf den Servern gespeichert und können je nach Bedarf an andere Versuchssitzungen sowie Teilnehmer verteilt werden.

• Benutzerdefinierte CSS im Aufgaben-Editor: Die CSS-Eigenschaften eines Elements können in der Objektattribute-Registerkarte geändert werden, indem auf das Element geklickt wird und das Kontrollkästchen „CSS-Eigenschaften ändern“ aktiviert wird. Dies ermöglicht es, benutzerdefinierten Code für ein Objekt zu schreiben, um sein Erscheinungsbild spezifischer zu ändern, als nur mit dem Objekt-Eigenschaften-Fenster. Sehen Sie sich ein Beispiel an, wie das benutzerdefinierte CSS funktioniert im Aufgaben-Editor. Dies ist die erste Iteration und weitere Verbesserungen werden folgen.

• Startseite: Neu & Verbesserte: Die Startseite hat ein umfangreiches Makeover erhalten! Sie enthält viele neue Informationen zur Labvanced-Plattform, Anwendungsfälle, Testimonials und die Möglichkeit, einen Support-Anruf über ein spezielles Dialogfeld zu beantragen sowie ein Newsletterfeld, in das Sie sich eintragen können, um Updates und Release-Notizen wie diese zu erhalten.

• Augenverfolgung: Schneller & genauer: Wahrscheinlich unsere aufregendste Ankündigung in diesem gesamten Release-Notiz, unsere webcam-basierte Augenverfolgung hat ein großes Upgrade erhalten, das es Ihnen ermöglicht, neue Höhen der zeitlichen Genauigkeit in Ihrer Forschung zu erreichen!

  • Zuerst, um dieses neue Maß an Genauigkeit zu erreichen, mussten wir zuerst etwas aufräumen. Wir haben ein großes Refactoring des Repositories abgeschlossen, sodass viele Klassen und Dateien organisiert wurden, um das neuronale Netzwerk effizienter arbeiten zu lassen. Durch diesen Schritt haben wir einige unnötige Funktionen reduziert, was zu effizienterem Code geführt hat.
  • Zweitens, um eine schnellere Inferenzmethodik zur Vorhersage des Blicks zu entwickeln, haben wir die Anzahl der Bilder erhöht, die im Sampling-Prozess in das neuronale Netzwerk eingegeben wurden. Zuvor haben wir einen Snapshot basierend auf Zeit gemacht, wie zum Beispiel alle 30 ms. Aber es war nicht klar, wann genau die Bildfrequenz der Kamera aktualisiert wurde. Jetzt haben wir neue Browser-Innovationen genutzt, um genau zu wissen, wann ein neues Kamerabild auftritt (auf Mikrosekundenebene) unter Verwendung des GPU-Zeitstempels der Aktualisierungsrate und haben dies in unseren Algorithmus integriert. Infolgedessen wissen wir genau, wann die Aktualisierungsrate auftritt basierend auf dem (nun verfügbaren) GPU-Zeitstempel und wann der Kamerasnapshot auf Mikrosekundenebene aufgenommen wurde, sodass die zeitliche Auflösung präziser wird und mehr Daten erzeugt werden.
  • Zusammen ermöglicht es Ihnen, einen verbesserten und leistungsfähigeren Kalibrierungsprozess zu haben, bei dem wir nicht mehr auf einen einzelnen Snapshot pro Zeitpunkt angewiesen sind, sondern jetzt drei erfassen können! Außerdem ermöglicht es uns, besser mit 60 Hz-Webcams umzugehen, was zu besserer Datenqualität führt und letztendlich die Tür öffnet, um mit Augensakkaden bei der Fernaugenverfolgung zu arbeiten!

• Medienelemente auf Seitenrahmen: Auf vielfachen Wunsch können Sie jetzt Medienelemente auf Seitenrahmen hinzufügen! In der Vergangenheit war diese Fähigkeit nur für Canvas-Rahmen, in denen Bearbeitungen offener sind, verfügbar. Dank des Benutzerfeedbacks können jetzt auch Seitenrahmen (die zum Erstellen von Fragebögen verwendet werden) Medienelemente wie Videos präsentieren. Probieren Sie es aus! Gehen Sie zum Editor, fügen Sie einen Seitenrahmen hinzu und laden Sie eine Audioaufzeichnung (oder ein beliebiges Element, das Sie möchten) hoch und fügen Sie zugehörige Fragebogenelemente (wie er Likert-Skala oder einen Schieberegler) hinzu.

• Öffentliche Experimentbibliothek: Die öffentliche Experimentbibliothek ist eine leistungsstarke und offene Ressource, die allen Labvanced-Benutzern zur Verfügung steht! Wie Sie bereits wissen, enthält die öffentliche Experimentbibliothek Hunderte von Studien des Labvanced-Teams und anderer Forscher in der Community, die ihre Experimente öffentlich zugänglich machen möchten. Mit neuen Ergänzungen und Erweiterungen wurde die öffentliche Experimentbibliothek aktualisiert, um leistungsfähiger und benutzerfreundlicher zu sein. Jetzt sind die Suchmöglichkeiten leistungsfähiger, die Kriterien informativer und es gibt mehr Optionen. Sie können Studien einsehen, daran teilnehmen, Studien in Ihr eigenes Experiment importieren und sie bei Bedarf an Ihre experimentellen Ziele anpassen. Sie können sogar eine Studie „liken“! Erfahren Sie mehr über die Such- Funktionen und die allgemeinen Funktionen der öffentlichen Experimentbibliothek.

• Aktualisierungen des Beschreibungstabs: Der Beschreibungstab ist ein Teil des Editor-Menüs, auf den Sie zugreifen können, um zu steuern, wie Ihre Studie präsentiert wird und welche Informationen in der öffentlichen Experimentbibliothek bereitgestellt werden. Neue Ergänzungen ermöglichen es Ihnen:

  • Erstellen Sie benutzerdefinierte Zugehörigkeiten und suchen Sie nach Universitäten, um diese als Zugehörigkeiten hinzuzufügen.
  • Fügen Sie Schlüsselwörter hinzu, um eine Studie zu beschreiben, wie z.B. „räumliche Kognition“ oder „Intelligenz“.
  • Geben Sie Branchen der Psychologie an, die für Ihre Studie relevant sind, wie z.B. „kognitive Psychologie“ oder „soziale Psychologie“.
  • Erstellen Sie einen einzigartigen öffentlichen Studiennamen, der angezeigt werden soll, jetzt kann er sich von dem Studiennamen unterscheiden, der in Ihrem Konto angezeigt wird.

• Aktualisierungen des "Mein Konto"-Tabs: Unter dem Tab „Mein Konto“ im Editor können Sie jetzt eine Nachricht sehen, wenn Ihr Konto abläuft, und erhalten die Möglichkeit, das Konto direkt von dieser Seite aus zu erneuern. Sie können auch weitere Informationen zu Ihrem Forschungshintergrund ausfüllen, wie z.B. Ihre Position und Ihr Fachgebiet in der Psychologie.

• Importoptionen: Datenrahmen: Das Importieren von Datenrahmen ist jetzt einfacher als zuvor, da wir neue Optionen hinzugefügt und die Handhabung von Daten verbessert haben. Jetzt können Sie Dateien direkt zuordnen und die erste Zeile aus Ihrer Tabelle als Überschriften verwenden und die Daten transponieren. Wenn Sie große Datenmengen importieren möchten, können die Datenrahmen Dateien und Bilder in Ihrem Experiment zuordnen. Wenn Sie beispielsweise Ihre visuellen Stimuli in einer Spalte aufgeführt haben, wie „cat.webp“ und in einer anderen Spalte eine andere Variable wie die Versuchsnummer oder die Subjekt-ID angeben, kann dies sofort direkt aus dem Importvorgang ausgeführt werden.

• Studieneinstellungen: Neue Optionen: Wenn Sie eine Studie ausgewählt haben, wird der Tab „Studieneinstellungen“ sichtbar. Unter „Studieneinstellungen“ gibt es jetzt einige neue Möglichkeiten, um sicherzustellen, dass Sie noch mehr Kontrolle über Ihr Experiment haben. Jetzt können Sie:

  • Blockierung des „dunklen Modus“-Themas: Dies ist besonders nützlich, wenn Sie Experimente zulassen, die auf Mobilgeräten abgeschlossen werden, wobei der „dunkle Modus“ auf einigen Mobilgeräten zu falschen CSS-Änderungen führen kann.
  • Aktivieren oder Deaktivieren von „Studie im Vollbildmodus starten“: Einige Forscher wollten diese Flexibilität, um die Möglichkeit zu haben, nicht sofort im Vollbildmodus zu starten, jetzt ist dies möglich.
  • Erfordern Sie eine Mindest- und Höchstaktualisierungsrate des Bildschirms: Die Angabe des Limits der Bildschirmaktualisierungsrate, die Sie in Ihrer Studie zulassen möchten, ist wichtig für präzises Timing. Da Bildschirme unterschiedliche Aktualisierungsraten haben können, kann beispielsweise ein neuer Computer ein 150-Hz-Monitor vs. ein alter 45-Hz-Monitor haben. Sie können einschränken, wer an Ihrer Studie basierend auf diesem Hardwareparameter teilnimmt.

• Erhöhte Freigabefähigkeiten für Inhaber von Abteilungslizenzen: Es gibt jetzt unterschiedliche Freigabemöglichkeiten für Studien zwischen Abteilungslizenzen und Gruppenlizenzen. Abteilungslizenzen haben mehr Freigabeberechtigungen, einschließlich der Gewährung von Bearbeitungsberechtigungen für eine Studie an einen Benutzer, der kein Mitglied unter der Abteilungslizenz ist, aber eine eigene Gruppenlizenz hat. Im Gegensatz dazu können Gruppenlizenzinhaber eine Studie nur mit Benutzern teilen, die unter ihrer Lizenz fallen. Diese Änderung ermöglicht, dass zwei Gruppen, die Labvanced verwenden, ein gemeinsames Projekt haben.

• Neue Beispielstudien-Seite: Die neue Beispielstudien-Seite ist eine leistungsstarke Ressource, die einer Seite gewidmet ist, die einige der besten Studien auf der Labvanced-Plattform hervorhebt. Im Wesentlichen sind dies Vorlagen, die nach psychologisch Verwendungscases organisiert sind (alles von Verhaltenspsychologie bis kognitive Psychologie und mehr), sodass Sie diese Vorlagen importieren und mit Ihren Studien beginnen können. Die Beispielstudien-Seite ist darauf ausgerichtet, nicht nur nützliche Studien und Aufgaben zu teilen, sondern auch nützliche Demos und Add-ons vorzustellen. Alle Studien und Inhalte auf dieser Seite wurden vom Labvanced-Team geprüft und validiert. Weitere Informationen darüber, wie Sie diese Seite nutzen können, lesen Sie den entsprechenden Blogbeitrag, in dem die Details erklärt werden: Beispielstudien - Nützliche Vorlagen & Demos!

• IN ARBEIT:

  • Onboarding: Wir möchten die Benutzerreise so weit wie möglich verbessern, um allen Forschern zu helfen, die Power und Benutzerfreundlichkeit von Labvanced zu verstehen. In dieser Release-Notiz haben wir ein neues Dashboard angekündigt, aber als Nächstes haben wir einen Onboarding-Prozess in Arbeit! Was umfasst das? Bei der Anmeldung und dem Einloggen auf der Plattform wird es ein sich bewegendes Dialogfeld geben, das Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wo Sie klicken müssen, um ein Experiment von Anfang bis Ende zu erstellen! Dieser interaktive und dynamische Ansatz wird den Benutzern helfen, die Plattform schneller zu erlernen und mehr Vertrauen beim Aufbau einer Studie online zu gewinnen.
  • Verbesserte Balancierung: Wir haben die folgende Anfrage von vielen Personen erhalten, um die Balancierungsmethoden zu verbessern. Stellen Sie sich ein Experiment vor, das mit 100 Spalten entworfen wurde, wobei eine Spalte pro Subjekt und eine Zeile pro Versuch ist. Bald wird es die Möglichkeit geben, eine optionale Zeitüberschreitung und automatische Subjektneueinordnung sowie die Möglichkeit, Subjekte manuell zu verwerfen, zu implementieren. Wenn zum Beispiel Subjekt 17 ausfällt, wird das System automatisch ein Subjekt für diese Spalte gemäß Ihrer angegebenen Kriterien zuweisen.
  • Freihandzeichenelement: Bald werden Sie die Möglichkeit haben, ein Freihandzeichenelement in Ihrer Studie zu aktivieren. Dadurch können die Teilnehmer ihre Maus verwenden, um frei zu zeichnen oder nachzuzeichnen!

Q3’22 Release-Notiz

• Die neue öffentliche Experimentbibliothek ist jetzt live! Haben Sie unsere neue öffentliche Experimentbibliothek ausprobiert? Wir haben die Bibliothek neu gestaltet und es einfacher gemacht, durch veröffentlichte Studien, Vorlagen und Demos zu suchen. Die Bibliothek ist jetzt eine Tabelle, sodass Sie filtern und suchen und sortieren können, je nach Ihren Bedürfnissen. Klicken Sie einfach auf die grüne Schaltfläche „ERWEITERTE SUCHE“ in der oberen linken Ecke. Sie sehen verschiedene Felder und Optionen zum Sortieren der Bibliothek, wie z. B.: Studienname oder ID, Autorenname und Zugehörigkeit (Universität). Sie können auch auswählen, ob die angezeigten Studien Augenverfolgung beinhalten oder ob sie Multi-User sind oder unter welche Kategorie/Branch der Psychologie sie fallen. Jetzt können Sie auch die URL Ihrer Abfrage kopieren und mit anderen teilen.

• Soft Delete Bestimmungen für einen Monat: Jetzt können Benutzer, die ihre Daten von ihren Servern löschen möchten, eine Soft-Delete-Bestimmung nutzen, bei der es automatisch einen Monat dauert, bis sie endgültig gelöscht werden. Dieses Zeitfenster ist wie ein Sicherheitsnetz, das es Ihnen ermöglicht, Ihre Meinung zu ändern oder wenn es einen Fehler gab. Beispielsweise, wenn der Benutzer die Aufnahme-Daten irgendwie gelöscht hat, sei es durch Aktivierung/Deaktivierung der Aufzeichnung oder über die Seite DataExport, ist es jetzt möglich, sie wiederherzustellen. Um dies wiederherzustellen, senden Sie einfach ein Anfrage-Ticket an das Labvanced-Support-Team, und ein Labvanced-Administrator kann dies wiederherstellen. Dies muss jedoch vor Ablauf eines Monats seit dem Datum der Löschung geschehen.

• Bereichselement: Das Bereichselement im App-Editor hat nun zusätzliche Optionen für Anpassungen, einschließlich:

  • Ausblenden der Handgriffe des Bereichselements
  • Das Bereichselement erforderlich zu machen, sodass der Benutzer mit ihm interagieren MUSS, oder das Experiment nicht fortschreiten kann.

• Sichtbarkeit von Elementen im Editor: Eine weitere Funktion, die wir hinzugefügt haben, hat mit der Sichtbarkeit und dem Sperren im Editor zu tun. Jetzt können Elemente an einer bestimmten Position im Editor gesperrt werden, sodass jede Bewegung oder jedes Klicken darauf keine Auswirkungen hat, solange es gesperrt ist. Außerdem kann die Sichtbarkeit der Elemente jetzt umgeschaltet werden.

• Sending a Final Reminder Email to Participants: Bei Längsschnittstudien wird von den Teilnehmern erwartet, dass sie ein Experiment und/oder einen Fragebogen zu mehreren Zeitpunkten durchführen. Daher bieten wir eine automatische Möglichkeit an, den Teilnehmern Erinnerungen zu senden. Vor dieser Verbesserung haben wir 2 E-Mails pro Sitzung gesendet, jetzt senden wir 3 E-Mails und haben bereits eine Reduzierung der Abbruchraten als Ergebnis gesehen, wobei die dritte E-Mail ein paar Stunden vor der Schließzeit der Sitzung gesendet wird.

• Verhindern von Löschungen von Gruppen, Sitzungen und Blöcken: Wir haben den Löschmechanismus von Sitzungen, Gruppen, Blöcken auf der Seite des Studieneditors entfernt, aber nur, wenn die Aufnahme bereits ist und die Studie live ist. Dies verhindert Abstürze und unerwartete Benutzerergebnisse. Vor diesem Update konnten Benutzer 2 Gruppen haben, und die Daten wurden für jede Gruppe aufgezeichnet und eine Gruppe würde gelöscht, während das Experiment auf „Datenaufzeichnung aktiv“ eingestellt wurde. Wenn Sie jedoch eine Gruppe (oder Sitzung oder Block) löschen, wird eine Diskrepanz zwischen den vorhandenen Daten und der gelöschten Sitzung / Gruppe / Block erstellt.
  Jetzt, da der Löschmechanismus weggefallen ist, haben Sie zwei Optionen, um das experimentelle Design zu ändern (indem Sie Sitzungen/Gruppen/Blöcke entfernen):

  1. Sichern Sie die Daten lokal ab, indem Sie sie herunterladen und dann die Daten in der Labvanced-App löschen, nachdem Sie Ihre Kopie haben. Gehen Sie dann in den Bearbeitungsmodus derselben Studie und ändern Sie das experimentelle Design entsprechend.
  2. Alternativ können Sie aus der Studie einen neuen Entwurf erstellen, indem Sie die ursprüngliche Studie kopieren, eine neue Studie erstellen und dann das experimentelle Design (indem Sie die Sitzung/Gruppe/Block entfernen) in der Kopie aktualisieren.

• Unerwartetes Verhalten von Trial und Frame-Timestamp: Wenn ein Experiment erstellt und eine Variable hinzugefügt wird, vergessen die Benutzer manchmal, die Option "Trial-Variable zurücksetzen" im Bereich der Variablenattribute abzuwählen. Dies führt manchmal zu unerwarteten NaN-Werten in Zeitstempeln. Um