Neue & Verbesserte Desktop-App - Fast hier: Bringen Sie Labvanced direkt auf Ihren Desktop. Eine überarbeitete und benutzerfreundliche App wird bald verfügbar sein, damit Forscher sie direkt auf ihren Desktop für Forschungsarbeiten im Labor herunterladen können. Lokale Studien können direkt mit dem neuesten Online-Zustand automatisch synchronisiert werden, sodass die Erstellung/Bearbeitung von Studien und die lokale (offline) Ausführung zusammengeführt werden. Wichtig ist, dass unsere fertigen LSL-Python-Skripte hier verwendet werden können, um während lokaler Aufnahmen einfach eine Verbindung zu externen Hardware wie EEG-Systemen herzustellen. Unsere Vision ist es, eine einzelne Anwendung anzubieten, die einfach verwendet werden kann, um sowohl Online- als auch lokale / im Labor Aufzeichnungen durchzuführen, während dieselbe Studie und derselbe Code-Stand verwendet wird, anstatt alles in verschiedenen Umgebungen neu zu implementieren und auszuführen. Und das ist erst der Anfang!
Smartphone-App: Beta-Testing: Bitte kontaktieren Sie uns, wenn Sie daran interessiert sind, die Smartphone-App in ihrer Beta-Phase zu testen. Ideal für Forscher, die diese Funktion in Zukunft nutzen und Feedback geben möchten. Die Smartphone-App wird für Android und iOS verfügbar sein, was Forschern mehr Möglichkeiten und Kontrolle über ihr experimentelles Design und die Ausführung in mobilen Test-Szenarien gibt. Die App wird zwei grundlegende Zugangspunkte haben:
Ein Login für Forscher, die sich anmelden und ihre Studien und Aufnahmen verwalten können und dies als Admin-Portal nutzen (auch um Aufnahmen zu starten). Dies kann besonders nützlich für vor Ort und/oder klinische Forschung sein.
Ein (passwortfreies) Remote-Login für Teilnehmer, die einen Deep Link verwenden können, um die App mit einer spezifischen Labvanced-Studien-ID zu öffnen, wodurch die App in eine angepasste Anwendung für eine bestimmte Studie umgewandelt wird. Mit anderen Worten, Sie können Ihre Studie wie gewohnt auf Labvanced erstellen, aber sie als mobile native App zu Zwecken der Datenerfassung ausführen. Dies funktioniert natürlich auch in Kombination mit Crowdsourcing-Tools wie Prolific oder mTurk. Die Smartphone-App ist besonders nützlich für longitudinale Studien, d.h. Studien mit mehreren Sitzungen, für dezentrale klinische Studien oder Schulungssitzungen, bei denen die Bildungsintervention eine Hauptkomponente darstellt. Automatische Push-Benachrichtigungen erinnern die Teilnehmer daran, die nächste Sitzung rechtzeitig abzuschließen. Hinweis: Während die Smartphone/Desktop-App noch nicht als medizinisches Produkt lizenziert ist, kann sie in Szenarien verwendet werden, in denen Teilnehmer ins Labor, in die Klinik oder ins Arztbüro kommen, um einen Vor-Ort-Test 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 webcam-basierte Eye Tracker von Labvanced wurde begutachtet! Sehen Sie sich dieses Papier in der Fachzeitschrift Behavior Research Methods an und ziehen Sie in Betracht, es in Ihrer nächsten Veröffentlichung zu zitieren! Dies sind einige wichtige Erkenntnisse daraus:
Das webcam-basierte Eye Tracking von Labvanced hat eine Gesamtgenauigkeit von 1,4° und eine Präzision von 1,1° mit einem Fehler von etwa 0,5°, der größer ist als beim EyeLink-System
Interessanterweise verbessern sich sowohl Genauigkeit als auch Präzision (auf 1,3° und 0,9°) , wenn visuelle Ziele in der Mitte des Bildschirms präsentiert werden - etwas, das Forscher berücksichtigen sollten, da die Mitte des Bildschirms der Ort ist, an dem in vielen psychologischen Experimenten Reize präsentiert werden.
Bei der freien Betrachtung und Aufgaben zur glatten Verfolgung lag die Korrelation zwischen den Blickdaten von Labvanced und EyeLink bei etwa 80%. Für eine visuelle Demonstration, wie diese Korrelation aussieht, siehe die Abbildung 7 im Forschungspapier, die die Überlappung der Datenpunkte zwischen Labvanced (blaue Punkte) und EyeLink (rote Punkte) visuell darstellt.
Auch die Genauigkeit war über die Zeit konstant. Insgesamt zeigen diese Ergebnisse, dass das webcam-basierte Eye Tracking von Labvanced eine geeignete Option zur Untersuchung der physiologischen Signale von Aufmerksamkeit darstellt.
In Arbeit:
Erweiterte E-Mail- & Systembenachrichtigungen: Bald erhalten Benutzer personalisierte Ratschläge, wie sie die Plattform anhand von individuell zugeschnittenen Vorschlägen per E-Mail und Benachrichtigungen optimal nutzen können.
Studien-Assistent: Der Assistent ist ein schrittweiser interaktiver Leitfaden, der neuen Benutzern hilft, eine Studie zu erstellen, die mit einer Tabelle konfiguriert werden kann.
ET Fixationen: Unsere begutachtete ET-Veröffentlichung demonstriert unsere Exzellenz im webcam-basierten Eye Tracking und bietet arguably die genauesten Blickdaten mit dieser Methode. Und während es andere Lösungen gibt, scheint keine von ihnen auch nur an eine ordnungsgemäße Fixationserkennung gedacht zu haben (wahrscheinlich, weil ihre Daten zu v noisy sind und zu wenige Proben beinhalten). Die Klassifizierung von Fixationen ist jedoch ein sehr wichtiger Aspekt der Eye-Tracking-Forschung, und während wir bereits einen Algorithmus zur Verfügung haben, ist unser nächstes Ziel, ihn erheblich zu verbessern. Dafür laufen Rekrutierungs- und Kooperationsbemühungen.
Q3'23 Veröffentlichungsnotiz
Unsere Neue Veröffentlichung zu unserem webcam-basierten Eye Tracking: Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass unsere neueste Veröffentlichung, die die Genauigkeit unseres webcam-basierten Eye-Tracking-Systems mit einem Industriestandard (EyeLink 1000) vergleicht, endlich veröffentlicht wurde. Während dies viel Zeit und Ressourcen in Anspruch genommen hat, bestätigt es unsere Methodik in einem sehr guten Journal und wir freuen uns riesig, dies heute mit Ihnen zu teilen! Ein großes Dankeschön an alle Forscher, die bereits unser Eye Tracking verwendet haben, und eine große Einladung an alle anderen, es ebenso zu tun! Sehen Sie sich die Veröffentlichung hier in der Fachzeitschrift Behaviour Research Methods an.
Schlüsselergebnisse der Veröffentlichung:
Das webcam-basierte Eye Tracking von Labvanced hat eine Gesamtgenauigkeit von 1,4° und eine Präzision von 1,1° mit einem Fehler von etwa 0,5°, der größer ist als beim EyeLink-System
Interessanterweise verbessern sich sowohl Genauigkeit als auch Präzision (auf 1,3° und 0,9°) , wenn visuelle Ziele in der Mitte des Bildschirms präsentiert werden - etwas, das Forscher berücksichtigen sollten, da die Mitte des Bildschirms der Ort ist, an dem in vielen psychologischen Experimenten Reize präsentiert werden.
Bei der freien Betrachtung und Aufgaben zur glatten Verfolgung lag die Korrelation zwischen den Blickdaten von Labvanced und EyeLink bei etwa 80%. Für eine visuelle Demonstration, wie diese Korrelation aussieht, siehe die Abbildung 7 aus der Veröffentlichung, die die Überlappung der Datenpunkte zwischen Labvanced (blaue Punkte) und EyeLink (rote Punkte) zeigt.
Auch die Genauigkeit war über die Zeit konstant.
Ausgezeichnete Finanzierung des Europäischen Netzwerks für KI-Exzellenz (ELISE): Als KI-Forscher, die Ihnen genaues webcam-basiertes Eye Tracking geliefert haben, hilft uns die Zusage des ELISE-Stipendiums des Europäischen Netzwerks für KI-Exzellenz, den nächsten Schritt zu machen, um Ihnen mehr Möglichkeiten für Online-Forschung durch die Entwicklung von PageGazer zu bieten. Während dasselbe zugrunde liegende Technologie verwendet wird, wird PageGazer eine neue Plattform sein, die sich darauf konzentriert, UI/UX-, Marketing- und allgemeine Internetforschung durchzuführen. PageGazer wird in der Lage sein, unsere innovative Eye-Tracking-Technologie in jede Website einzufügen und dies mit einer intelligenten Webseiten-Parsing zu kombinieren, um neue Forschungserkenntnisse zu gewinnen. Die Elise-Finanzierung wird uns helfen, dieses Ziel schneller und effizienter zu erreichen und bestätigt erneut die Exzellenz und Innovation unseres Ansatzes. Wenn Sie mehr erfahren oder Teil einer EXKLUSIVEN und kostenlosen BETA-TEST-Phase für PageGazer sein möchten, kontaktieren Sie uns, 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. Dadurch können Sie oder die Teilnehmer freiformige Antworten in einem Experiment eingeben.
Medienelemente in Fragebögen: Jetzt ist es möglich, Medienelemente, wie Videos, direkt in Fragebögen (d.h. Seitenrahmen) einzufügen. Dies ermöglicht Ihnen mehr Kontrolle über Ihren experimentellen Erstellungsprozess, indem Sie verschiedene visuelle Typen direkt in die Umfrage einfügen können.
Resting API-Integration: Jetzt verfügbar, ermöglicht die Resting API, Daten programmgesteuert herunterzuladen. Sie erstellen einfach ein API-Token in der Anwendung, um sich über den API-Client zu authentifizieren, was Ihnen sofortigen Zugriff auf die Daten über den Server ermöglicht. Forscher haben bereits damit begonnen, diese neue Funktion zu nutzen, da sie ihren Prozess weiter optimieren können, indem sie lokal auf Daten zugreifen. Die Resting API ist großartig für Organisationen und akademische Forschungseinrichtungen, die ihre Datenerfassung zentralisieren und ihre Daten an dedizierten Orten gemäß ihrem Pipeline-Protokoll speichern möchten. Anstatt Daten manuell auszuwählen und lokal herunterzuladen und zu speichern, ermöglicht dies Ihnen, über Ihre Server auf die Daten zuzugreifen, was wichtig für das GDPR-Protokoll ist.
Verbesserungen:
Server-seitige Verbesserungen: Obwohl für Sie in Ihrem täglichen experimentellen Erstellungs- und Prozess nicht direkt sichtbar, haben unsere neuesten serverseitigen Verbesserungen einen großen Einfluss auf Online-Studien, da sie die Leistung und Zuverlässigkeit verbessern. Einige Beispiele der Verbesserungen, die wir vorgenommen haben, sind: erhöhte Serverkapazität, mehr automatisierte Updates, ein automatisches Failover, wenn ein Server ausfällt, und bessere Überwachungsdienste zur Bewertung der Gesundheit der Server.
Neuer Zahlungsfluss: Der neue Zahlungsfluss ist hier! Für neue Lizenzneulinge ist die Zahlung jetzt erforderlich, bevor die Lizenz aktiviert wird. Einige andere verwandte Verbesserungen umfassen: verbesserte UI, einen sicheren öffentlichen Zahlungslink, der es einer anderen Person ermöglicht, Ihre Lizenz zu bezahlen (wichtig für Einkaufsabteilungen), das Wiedereröffnen einer Bestellung und die automatische Erkennung von Zahlungen per Banküberweisung durch Referenzcode-Erkennung.
In Arbeit:
Smartphone-App: Mit einer mobilen App können klinische Studien und longitudinale Studien Labvanced besser nutzen, durch Funktionen wie Push-Benachrichtigungen, um die Teilnahme zu erinnern und in bestimmten Aufgaben nicht auf das Internet angewiesen zu sein.
Desktop-App: Mit LSL-Integration und kombinierten Online-/Offline-(d.h. lokal) Modi in einer Desktop-App können Sie Labvanced mit lokalen Geräten wie EEG mit LSL-Integration verbinden.
E-Mail-Nurturing und Benachrichtigungen: Bald erhalten Benutzer personalisierte Ratschläge, wie sie die Plattform anhand von individuell zugeschnittenen Vorschlägen per E-Mail und Benachrichtigungen optimal nutzen können.
Neuer Studien-Assistent: Um die beschleunigte Implementierung von Studien sicherzustellen, wird ein Studienassistent für neue Benutzer verfügbar sein, die beim ersten Einstieg in Labvanced eine Lernkurve haben, um ihre Studie dorthin zu bringen, wo sie sein muss! ---
Q2'23 Release Note
Forschungsstipendienprogramm: Ein neues und aufregendes Angebot für alle Forscher da draußen, dieses Stipendienprogramm ist perfekt für diejenigen, die ihre Karriere und Glaubwürdigkeit mit einem kleinen Stipendium, das ihre Forschung in Labvanced unterstützt, vorantreiben möchten. Zu den Vorteilen gehören finanzielle Unterstützung für die Teilnahme an einer Konferenz sowie die Rekrutierung von Studienteilnehmern.
Kostenloses Zeichenelement: Auf vielfachen Wunsch können Sie jetzt direkt im Editor zeichnen, dank des neu hinzugefügten Canvas-Zeichenelements. Diese neue Funktion ermöglicht es dem Versuchsleiter und den Teilnehmern, frei zu zeichnen, aber auch Formen wie Kreise und Dreiecke einzufügen. Diese Funktion kann für viele experimentelle Anwendungsfälle wie freie Assoziation relevant sein. Automatische Zuordnung von Probanden: Stärkere Randomisierung und Balancierung Diese Anfrage, die von vielen Forschern gestellt wurde, die stärkere Balancierungsmethoden wünschten, ist jetzt verfügbar! Nun ist die automatische Zuordnung von Probanden in Labvanced möglich. Was bedeutet das? Angenommen, Proband 17 scheidet aus dem Experiment aus; das System kann nun automatisch einen Probanden zuweisen, um diese Probandennummer zu füllen. Warum ist das wichtig? Denn in vielen Experimenten spielt die Probandennummer eine Rolle bei der Art der Stimuli, die der Teilnehmer sieht. In der Vergangenheit berücksichtigte das System Ausfälle auf Stimuli-Ebene, sondern eher auf Gruppenebene. Durch diese Funktion ist die Randomisierung leistungsfähiger geworden. Ein weiteres Beispiel für diese Funktion während des manuellen Ausschlusses: Wenn der Forscher einen Teilnehmer aus welchen Gründen auch immer manuell ausschließt, kann der nächste, neu eingeschriebene Teilnehmer im Studium automatisch die Stelle des ausgeschlossenen Teilnehmers einnehmen. Dies stellt sicher, dass das Experiment abgeschlossen wird und die Forscher alle Daten erhalten, die sie benötigen.
Schalter für Augenverfolgung, um es kinderfreundlich zu machen: In den Studiensettings für die Augenverfolgung gibt es nun einen neu implementierten Schalter, der die kinderfreundliche Augenverfolgung aktivieren kann. Dieser Schalter kann diese Einstellung ein- und ausschalten. Vor diesem Update war es nur ein Kontrollkästchen, und einmal aktiviert war es nicht möglich, es wieder auszuschalten.
Safari ist jetzt standardmäßig als Browser deaktiviert: 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 fortgeschrittenere Funktionen wie Augenverfolgung und Audio-Autoplay in diesem Browser nicht so gut funktionierten, weshalb Safari für Experimente mit solch fortgeschrittenen Funktionen nicht empfohlen wird.
Audio-/Video- und Objekttriggers in einen einzigen Trigger zusammengeführt: Die Benutzeroberfläche des Editors wurde aktualisiert, sodass der Trigger für Audio/Video derselbe ist wie der Objekttrigger. Abhängig von der Art des Triggers wird ein anderes Dropdown-Menü mit spezifischen Optionen angezeigt. Dies hilft, den Prozess der Experimentiervorbereitung zu optimieren und die Notwendigkeit zu reduzieren, mehrere Schritte immer wieder auszuführen. Bitte beachten Sie, dass bestehende Studien, die nun retireten Audio/Video-Trigger verwenden, nicht betroffen sind.
Audio-/Video- und Steuerobjektaktionen in eine einzige Aktion zusammengeführt: Ähnlich wie beim obigen Punkt zu den Triggern wurde dasselbe für die entsprechenden Aktionen für Audio/Video und Steuerobjekte gemacht. Bitte beachten Sie, dass bestehende Studien, die nun retireten Audio/Video-Trigger verwenden, nicht betroffen sind.
Einfache Freigabe für Gruppenlizenzinhaber: Wenn Sie eine Gruppenlizenz besitzen, ist es jetzt einfacher, Studien mit Personen zu teilen, die denselben Klassenlizenz oder Einlösungscode haben. Dies funktioniert 6 Monate nach der Aktivierung des Codes, auch wenn sie eine andere Lizenz haben oder nur ein kostenloses Konto besitzen.
In Arbeit
Neue Resting API: Dies ist eine Standard-API, die generiert wird und mit einem Code arbeitet, mit dem Sie sich anmelden und alle Ihre Daten programmgesteuert herunterladen können. Die Resting API wird großartig für Organisationen und wissenschaftliche Forschungseinrichtungen sein, die ihre Datenabfrage zentralisieren und ihre Daten in dedizierten Orten gemäß ihrem Pipeline-Protokoll speichern möchten. Anstatt Daten manuell auszuwählen und lokal zu speichern, ermöglicht dies Organisationen, auf die Daten auf ihren Servern zuzugreifen, was für das GDPR-Protokoll wichtig ist.
Onboarding: Wir arbeiten weiterhin am Onboarding-Prozess, bei dem neue Benutzer in interaktiver Weise lernen können, sobald sie ein neues Konto erstellen.