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アイ・トラッキングのキャリブレーション設定の選び方

Labvancedでウェブカメラアイ・トラッキング研究を行う前に、いくつかのキャリブレーションの決定が、視線データの精度と各参加者のキャリブレーションにかかる時間を決定します。これらの設定はすべて Settings タブ → Physiology → Eye-Tracking の下にあります。

生理学ツールボックスバージョン

Physiology Toolbox Version (Settings タブ → Physiology → Common Settings → Physiology Toolbox Version) は、研究で使用するLabvancedのアイ・トラッキングエンジンのバージョンを制御します。キャリブレーションの目的のためには、古いバージョンで構築された既存の研究を継続する場合を除き、現在のデフォルトを使用してください。現在のデフォルトはタスクエディタでの視線検出モードをサポートしていますが、古いバージョンではサポートされていません。

キャリブレーションの長さ

Calibration Length (Settings タブ → Physiology → Eye-Tracking → Calibration Length) は、アイ・トラッキングキャリブレーションでの最大のトレードオフです。多くのキャリブレーションポイントはより正確な視線予測を生み出しますが、参加者にとってはキャリブレーションが長くなります。新しい研究を構築している研究者には次の3つのオプションが利用可能です:

  • 130 points, 9 poses (~5 minutes): 約1.5視覚度の精度
  • 55 points, 4 poses (~2 minutes): 約2.0視覚度の精度
  • 15 points, 1 pose (~30 seconds): 約2.7視覚度の精度

四番目の長いオプション (175 points, 12 poses, ~7 minutes) はLabvancedの基本的な設定に存在しますが、標準インターフェースを通じて新しい研究を構築する研究者には利用できません。

選び方: あなたの研究が密集した目標を区別することに依存している場合(例えば、読み取り研究や画面上の小さな要素)、130ポイントオプションのより高い精度は追加のキャリブレーション時間に値します。研究が画面の広く離れた領域を区別するだけであれば、55ポイントまたは15ポイントのオプションを選ぶことで結果に対して大きく影響を与えずに研究を短縮できます。子供や長いキャリブレーションを乗り切るのが難しい参加者との研究では、こうした理由から短いオプションが好まれることが多いです。

キャリブレーション品質管理

2つの設定を使用すると、初期キャリブレーションから生じたものを受け入れるのではなく、最低限のキャリブレーション品質を強制することができます:

  • Set Maximum Calibration Error が有効な場合、画面対角線のパーセントとして許可される最大キャリブレーションエラーである Max Calibration Error (%) が表示されます。この値を下げることでデータ品質が向上しますが、多くの参加者がキャリブレーションに失敗することになります。
  • Max Nr Calibration Attempts は、参加者がキャリブレーションを再試行できる回数を制御します。

両方の設定を厳格にすることは、データ品質がサンプルサイズよりも重要な研究(精密なタイミングや空間測定)には理にかなっています。サンプルサイズを優先する研究や新しいタスクのパイロット研究は、通常これらをデフォルトのままにします。

キャリブレーション画像およびエンゲージメントオプション

  • Calibration Image Type では、キャリブレーションターゲットとしてドットまたは動物アイコンを選択できます。
  • Play Calibration Sounds が有効な場合、キャリブレーション音の音量を調整するためのスライダーが表示されます(v1.0以降で利用可能)。
  • Show Grid は、キャリブレーション中にグリッドを表示します。これにより参加者は次のキャリブレーションポイントが表示される場所を予測しやすくなります。
  • Allow Calibration Reuse は、参加者が過去数時間以内に同じデバイスでキャリブレーションを行った場合、キャリブレーションを完全にスキップできるようにします。これは、テストランごとにキャリブレーションを再実行することを避けられるため、タスクの開発やテスト中には特に便利です。

乳児向けモード

Infant Friendly Mode (Settings タブ → Physiology → Eye-Tracking → Infant Friendly Mode) は、オンにすると上記のキャリブレーション設定を乳児参加者(通常は動物アイコン、音を有効にし、短いキャリブレーション長)により適した値に自動調整します。調整された値はその後も編集可能です。

仮想顎置きと顎置き制約

キャリブレーション中に、参加者の頭の位置は中心のポーズとして記録され、仮想顎置きと呼ばれます。Virtual Chinrest (Settings タブ → Physiology → Eye-Tracking → Virtual Chinrest) は、研究の残りの部分でこの位置がどのように強制されるかを制御します:

  • Enable (check during trials): 常に強制される; 参加者が中心のポーズから離れるとすぐに研究が一時停止します
  • Enable (check between trials): 試行間のみ強制され、試行中は強制されない
  • Enable (check between trials) and show ignore button: 上記と同じですが、参加者がプロンプトを無視して続行するオプションがあります
  • Disable: 全く強制されない

関連する設定である顎置き制約は、顎置きが違反と見なされるまでに許容される動きの量を制御します。非常に緩いから非常に厳しいまでの範囲です。厳しい設定は精度を向上させますが、特に子供にとっては維持が難しくなります。一般的なパターンとしては、緩い制約を乳児研究の無視ボタンモードと組み合わせ、厳しい制約を成人研究において精度が最も重要な場合に連続的に強制することがあります。

最小ファイスメッシュスピード

Minimum Facemesh Speed (Settings タブ → Physiology → Eye-Tracking → Minimum Facemesh Speed) は、参加者のデバイスカメラが研究に参加するために処理しなければならない1秒あたりの顔のスナップショットの数の閾値を設定しますが、範囲は Very Low (0.5Hz) から Very High (15Hz) までです。これはデータ品質の床です。下限を下げると、より多くの参加者のデバイスが許可されますが、データ品質が劣化し、上限を上げると、より速いデバイスでの参加に制限されます。中程度の設定 (Medium Low (5Hz) から Medium (7.5Hz)) は、ほとんどの研究にとって合理的なデフォルトです。

参加者が実際に見るもの

このページの設定は、キャリブレーションプロセスが参加者の側からどのように見え、感じられるかを決定しますが、正確なプロンプトのシーケンスは決定しません。そのためには、参加者のキャリブレーション体験 を参照してください。

よくある質問

私の研究に対してどのキャリブレーションの長さを使うべきですか?
画面上の目標がどれほど密接に配置されているかによります。研究が密接に配置された目標の区別に依存している場合、`130 points, 9 poses` オプションの高い精度は追加の時間に値します。研究が広く離れた地域を区別するだけであれば、`55 points, 4 poses` または `15 points, 1 pose` がより短い研究を維持しながら結果に意味のある影響を与えません。
参加者があまりにも多くキャリブレーションに失敗した場合、どうなりますか?
参加者が `Max Nr Calibration Attempts` を超えると、その参加者の研究は失敗します。 `Set Maximum Calibration Error` と組み合わせることで、初期キャリブレーションから生じたものを受け入れるのではなく、データ品質の床を強制することができます。
乳児や子供参加者のためにキャリブレーションを簡単にできますか?
はい。 `Infant Friendly Mode` は、通常は動物アイコン、音を有効にし、短いキャリブレーション長という、乳児により適した値にキャリブレーションを自動的に調整しますが、調整された値はその後も編集できます。
キャリブレーションを使用するためだけに研究の生理学ツールボックスバージョンをアップグレードする必要がありますか?
いいえ。キャリブレーション自体は古いバージョンでも動作します。現在のデフォルトバージョンは、タスクエディタでの視線検出モードが必要な場合にのみ必要であり、古いバージョンではサポートされていません。
再参加者は2回目のセッションでキャリブレーションをスキップできますか?
はい、`Allow Calibration Reuse` が有効であれば、参加者が前回のキャリブレーションから数時間以内に同じデバイスで戻ってくると、キャリブレーションをスキップできます。これは、タスクを自分で開発してテストしているときにも便利です。

更なる情報

参加者のキャリブレーション体験

これらの設定が参加者の視点から実際にどのように見えるか。

タスクにおけるアイ・トラッキングの設定

特定のタスク用にアイ・トラッキングを有効にし、研究中の再キャリブレーションを設定します。

ウェブカメラアイ・トラッキングの精度と研究デザイン

ウェブカメラアイ・トラッキングの検証された精度の背後にある証拠と、それに影響を与えるデザインの決定。

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