視線データの記録とエクスポート

アイ・トラッキングが有効になり、タスクの設定が完了したら（タスクにおけるアイ・トラッキングの設定を参照）、実際に視線データを記録するイベントが必要です。

自動イベント設定

タスクエディタでEnable Eye-Tracking:をチェックすると、「アイ・トラッキング設定」ダイアログが表示され、これらのイベントを自動で作成するオプションが提供されます。

• Record gaze timeseries [X,Y,T,C]: 視線記録イベントを作成します。デフォルトでチェックされています。
• Record fixation timeseries [X,Y,Dur,Start,End,Disp]: 固定点記録イベントを作成します。デフォルトでチェックされています。タスクの固定点検出モードがNo Fixation Detectionに設定されている場合、このオプションを受け入れることで自動的に有効になります。

範囲も選択できます: On all frames（デフォルト）はトライアル内の各フレームに対して記録イベントを適用し、Select a frameは特定のフレームに制限します。Add Eventsをクリックするとこれらの選択肢でイベントが作成され、Skipをクリックすると何も作成せずにダイアログが閉じます。

これは一般的なケースをカバーしています: トライアルの各視線と固定点サンプルを記録します。このダイアログをスキップした場合、特定の刺激オブジェクトに記録を制限する必要がある場合（下記を参照）、または既に存在するタスクにアイ・トラッキングイベントを追加する場合は、代わりに手動でイベントを構築してください。

視線座標の手動記録

視線座標の時系列を記録するには:

1. イベントエディタから新しいイベントを追加します。
2. トリガーとしてPhysiological Signal Triggers → Eyetracking Gazeを選択します。
3. アクションとしてVariable Actions → Set / Record Variableを選択し、次に新しい変数を作成します:
   • フォーマット: Array（推奨、X/Y座標のペアを一緒に保存できるようにするため）
   • 記録タイプ: All changes / time series、これにより視線の更新がすべて記録され、トライアル終了時の最終値だけが記録されることはありません。
4. 値選択メニューで、Coord. + Time + Confidence [X,Y,T,C] ArrayをTrigger (Eyetracking Gaze)オプションから選択します。これにより、XおよびY座標、正確なタイムスタンプ、および信頼度値が単一の配列に記録されます。

また、Eyetracking Fixationトリガーもあり、これは設定された固定点検出モードを用いて、参加者の固定点（視線が落ち着く位置、個々の視線サンプルではなく）を報告します。現在ベータ版です。

特定の刺激オブジェクトへの記録制限

Eyetracking GazeおよびEyetracking Fixationトリガーは、参加者が特定の刺激オブジェクトを見ているときのみ発火するように制限できます。これを行うには、特定の要素のみで発火するオプションを選択し、それらの要素をターゲットとして追加します。これは、参加者が特定の画像や領域を見たかどうかだけが気になる場合に便利です。他のフレームの場所での視線位置は関係ありません。

キャリブレーションとトライアルエラーの記録

視線座標に加えて、特定の参加者に対するアイ・トラッキングの精度を記録できます:

1. 別のイベントを追加し、トリガーとしてOn Frame Startを使用します。
2. アクションとしてVariable Actions → Set / Record Variableを選択します。
3. 値選択メニューで、Frame/Task/Object → Eyetrackingの下からError Trialを選択して、現在のトライアルのエラーを記録するか、Error Calibrationを選択して元のキャリブレーションからのエラーを記録します。

両方のエラー値は、キャリブレーションまたはトライアル間に表示された実際のターゲット固定点位置との予測された視線座標の間の平均ユークリッド距離であり、フレーム単位で表されます。両方を記録することで、分析中に精度のしきい値を下回った参加者または特定のトライアルを除外することができます。

視線データのエクスポート

記録したデータにアクセスするには、Dataview & Exportタブに移動します。エクスポートには二種類あります:

• 通常データ: 各トライアルごとに一度記録されるもので、応答、条件、および記録することにした場合のキャリブレーション/トライアルエラーが含まれます。各変数は独自の列になり、各トライアルは独自の行になります。
• 時系列データ: トライアル全体で継続的に記録されたものです。これは、視線座標が毎秒何度も更新されるため、時系列データの使用に該当します。各行は1つの視線サンプルを示し、すべての時系列変数で共有される別のtimes列があります。

これらの列を操作する際に留意すべき点がいくつかあります:

• 時間測定はTに基づくべきであり、別のtimes列には基づかないでください。Tは、カメラが実際に画像をキャプチャしたときの調整されたタイムスタンプであり、timesはLabvancedが値を記録したときのものであり、アルゴリズムが各スナップショットを最初に処理するのに数ミリ秒かかるため、実際のキャプチャ瞬間よりもやや遅れています。
• Cの範囲は0から1です。1に近い値は信頼性の高い検出を示し、0に近い値は通常、まばたき、または参加者の目がカメラに見えないことを示します。
• サンプリングレートは完全に一定ではなく、Tから決定できます。一般的に、30Hzを超えるサンプリングレートは商業的に利用可能なほとんどのウェブカメラのハードウェア制約から達成できません。

LabvancedのGitHubリポジトリには、エクスポートされたアイ・トラッキングおよびWebSocketデータのさらなる処理のためのスクリプトがあります。

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