labvanced logoLabVanced
  • Research
    • Publications
    • Researcher Interviews
    • Use Cases
      • Developmental Psychology
      • Linguistics
      • Clinical & Digital Health
      • Educational Psychology
      • Cognitive & Neuro
      • Social & Personality
      • Arts Research
      • Sports & Movement
      • Marketing & Consumer Behavior
      • Economics
      • HCI / UX
      • Commercial / Industry Use
    • Labvanced Blog
    • Services
  • Technology
    • Feature Overview
    • Code-Free Study Building
    • Eye Tracking
    • Mouse Tracking
    • Generative AI Integration
    • Multi User Studies
    • More ...
      • Reaction Time/Precise Timing
      • Text Transcription
      • Heart Rate Detection (rPPG)
      • Emotion Detection
      • Questionnaires/Surveys
      • Experimental Control
      • Data Privacy & Security
      • Desktop App
      • Mobile App
  • Learn
    • Guide
    • Videos
    • Walkthroughs
    • FAQ
    • Release Notes
    • Documents
    • Classroom
  • Experiments
    • Cognitive Tests
    • Sample Studies
    • Public Experiment Library
  • Pricing
    • Licenses
    • Top-Up Recordings
    • Subject Recruitment
    • Study Building
    • Dedicated Support
    • Checkout
  • About
    • About Us
    • Contact
    • Downloads
    • Careers
    • Impressum
    • Disclaimer
    • Privacy & Security
    • Terms & Conditions
    • Third-Party Licenses
  • Appgo to app icon
  • Logingo to app icon
Learn
ガイド
ビデオ
ウォークスルー
よくある質問
ニュースレターアーカイブ
ドキュメント
教室
  • 中國人
  • Deutsch
  • Français
  • Español
  • English
  • 日本語
ガイド
ビデオ
ウォークスルー
よくある質問
ニュースレターアーカイブ
ドキュメント
教室
  • 中國人
  • Deutsch
  • Français
  • Español
  • English
  • 日本語
  • ガイド
    • はじめに

      • タスクエディタ
      • 刺激の提示
      • 応答の正確性
      • オブジェクト
      • イベント
      • 変数
      • タスクウィザード
      • トライアルシステム
      • 研究デザイン
        • タスク
        • ブロック
        • セッション
        • グループ
    • 注目のトピック

      • 実験デザイン
        • スタディの作成
        • データフレームパターン
      • ランダム化とバランス
      • 視線追跡
        • 眼球追跡タスクにおける刺激の提示
        • アイ・トラッキングのキャリブレーション設定の選び方
        • タスク内での視線追跡の設定
        • 視線データの記録とエクスポート
        • 形状を視線追跡の興味領域 (AOI) として使用する
        • 参加者のキャリブレーション体験
      • ウェブブリッジ
      • 質問票
      • デスクトップアプリ
      • サンプル研究
      • 参加者募集
      • APIアクセス
        • REST API
        • Webhook API
        • WebSocket API
      • その他のトピック

        • 精密な刺激のタイミング
        • 複数ユーザーの研究
        • Labvancedにおけるヘッドトラッキング | ガイド
    • メインアプリタブ

      • 概要: メインタブ
      • ダッシュボード
      • マイ研究
      • 共有研究
      • マイファイル
      • 実験ライブラリ
      • マイアカウント
      • ライセンスとサービス
    • 研究タブ

      • 概要: 研究特有のタブ
      • 研究デザイン
        • タスク
        • ブロック
        • セッション
        • グループ
      • タスクエディタ
        • タスクコントロール
        • 試行システム
        • キャンバスとページフレーム
        • オブジェクト
        • オブジェクトプロパティテーブル
        • 変数
        • システム変数テーブル
        • イベントシステム
        • テキストエディタの機能
        • タスクエディタにおける視線追跡オプション
        • タスクにおける頭追跡
        • マルチユーザー研究
      • 設定
      • 変数
      • メディア
      • テキストと翻訳
      • 開始と参加
      • 被験者管理
      • データビューとエクスポート
        • Dataview と変数 & タスクの選択 (古いバージョン)
        • 録音へのアクセス (古いバージョン)
  • ビデオ
    • ビデオ概要
    • Labvancedの始め方
    • タスクの作成
    • 要素ビデオ
    • イベントと変数
    • 高度なトピック
  • ウォークスルー
    • イントロダクション
    • ストループタスク
    • 語彙的決定タスク
    • ポズナー視線キュータスク
    • 変化盲のフリッカーパラダイム
    • 眼球追跡サンプル研究
    • 幼児眼球追跡研究
    • マウストラッキングによる注意捕捉研究
    • 高速系列視覚提示
    • ChatGPT研究
    • 眼球追跡デモ:SVGをAOIとして使用
    • マルチユーザーデモ:被験者のカーソルを表示
    • ゲームパッド/ジョイスティックコントローラー - 基本設定
    • EEG統合によるデスクトップアプリ研究
    • 被験者間グループのバランスと変数設定
    • ウェブサイトフレームの眼球追跡ウォークスルー
    • 条件付きウェブカメラ眼球追跡
  • FAQ
    • 機能
    • サポートポリシーとガイドライン
    • セキュリティとデータプライバシー
    • ライセンス
    • Labvancedの精度
    • プログラム的使用とAPI
    • Labvancedをオフラインで使用する
    • トラブルシューティング
    • 研究作成に関する質問
  • ニュースレターアーカイブ
  • 文書
  • 教室

タスク内での視線追跡の設定

研究に対して視線追跡が有効になった後(視線追跡のキャリブレーション設定の選択方法を参照)、視線データを収集したい各個別のタスクについて、視線追跡を有効にして設定する必要があります。

生理信号タブ、ビュー、視線追跡を有効にするチェックボックス、およびドリフト補正フィールドを示すタスク設定ダイアログ

タスクに対する視線追跡を有効にする

タスクエディタで、「タスク:」の隣にあるSettingsボタンを左上隅でクリックします。開いたダイアログで、Physiological Signalsタブに移動し、Enable Eye-Tracking:にチェックを入れます。

視線追跡は、同じ実験内の複数のタスクで有効にできます。研究レベルで設定された主なキャリブレーションは、視線追跡が有効になった最初のタスクの前に、1回だけ実行されます。その後のすべてのタスクでは、再キャリブレーション設定が使用されるため、再度フルキャリブレーションを実行する必要はありません。

再キャリブレーションとドリフト補正

タスクに対して視線追跡が有効になると、4つのフィールドが、タスクの進行中に視線予測が正確であることを維持する方法を制御します。

  • Number of points shown: タスク開始前に表示される再キャリブレーションポイントの数。再キャリブレーションを完全に無効にするには0に設定します。デフォルトは7です。
  • Show recalibration before every: 再キャリブレーションが再び実行されるまでに通過する試行の数。デフォルトは7です。
  • Number of points used: 実際に再キャリブレーション計算に使用される表示されたポイントの数。この数は表示された数よりも大きく設定できます。
  • Directly apply/subtract drift values from gaze data: 有効にすると、タスクの進行中に参加者が自然に一方向に徐々にドリフトする傾向を補正します。
    • Adaptive Mode: このサブオプションが有効になると、ドリフト補正は常に適用されるのではなく、クロスバリデーションチェックに基づいて自動的に適用または保留されます。

タスクが短い場合や、視線の精度が測定にとって重要でない場合、再キャリブレーションを無効にする(Number of points shownを0に設定する)ことで、参加者にとってタスクがスムーズに進行します。長いタスクの場合や、視線位置の小さなエラーが重要な場合は、デフォルトの再キャリブレーション設定が時間とともに精度のドリフトを補正するのに役立ちます。

固視検出

固視検出は、Labvancedが参加者の視線が特定の位置に定まったときにどのように識別するか、単に生の視線座標のストリームを報告するのではなく、決定します。研究のPhysiology Toolbox Versionはv1.2以上に設定される必要があります。

固定検出セクションを示すタスク設定ダイアログで、固定アルゴリズムと現在進行中の固定を終了させるオプション

  • No Fixation Detection: 固視分析を無効にします; 生の視線座標のみが収集されます。
  • Real-Time Fixations: 固視が視線データが到着するにつれて計算され、約50ミリ秒の遅延があります。固視に基づいて参加者に即座のフィードバックが必要な研究に最適です。
  • Lagged Optimized Fixations: 固視が次の視線ポイントを観察した後に計算され、約500ミリ秒の遅延があり、長い固視の高い精度とより良い検出を生み出します。フィードバックがわずかに遅れてもよい場合や、実験後の分析に適しています。
  • Conclude Ongoing Fixations: アルゴリズムが終了する前にフレームや試行が終了したときに計算中の固視に何が起こるかを制御します。選択肢は、フレーム/試行の境界を越えてバッファを実行し続けるか、フレームまたは試行の終了時に固視計算を終了させるかです。強制終了は、参加者が次のフレームや試行に移動する前にターゲットに固視したかどうかを知る必要がある場合に便利です。

表示設定

デフォルトの表示モードはZoom / Adaptiveで、タスクのコンテンツを各参加者の画面に合わせてスケールします。視線追跡タスクでは、視線位置が画面サイズによって変わるフレーム単位で報告されるのではなく、物理的単位で報告されるため、Fixed in Visual DegreeまたはFixed in Millimeterに切り替える方が望ましいことがよくあります。これにより、参加者間での測定結果の比較が容易になります。

研究の任意のタスクでFixed in Visual DegreeまたはFixed in Millimeterに切り替えると、Settingsタブ → Controls → Screenの下のMeasure Screen Size (card calibration)オプションが必須になり、無効にすることはできなくなります。これは、Labvancedが物理的な画面サイズをキャリブレーションするために、参加者に標準化されたカード(クレジットカードまたはIDカードのサイズである85.60 x 53.98 mm)を画面の前に持ってくるように要求します。これが、ミリメートルおよび視覚度の測定を正確にするために必要です。

特定の刺激オブジェクトに対する追跡を制限する

参加者が特定の刺激オブジェクトを視線や固視イベントとして見るときにのみ発生するように制限することもできます。これはイベント自体を構築する一部として設定され、視線データの記録とエクスポートで説明されています。

作業例

これらの設定に基づいて研究を構築する完全な作業例については、視線追跡のウォークスルーまたは幼児向けの物体識別タスクウォークスルーを参照してください。どちらも設定インターフェイスの古いバージョンを反映しているため、フィールド名やスクリーンショットが上記で説明されている内容と一致しない場合がありますが、ウォークスルー全体の構造は依然として適用されます。

よくある質問

同じ実験内で複数のタスクに対して視線追跡を有効にした場合、フルキャリブレーションは毎回実行されますか?
いいえ。研究レベルで設定された主なキャリブレーションは、視線追跡が有効になった最初のタスクの前に、1回だけ実行されます。以降のすべての視線追跡が有効なタスクでは、そのタスクの再キャリブレーション設定が使用されます。
タスク1で「視線追跡を有効にする」を無効にしましたが、参加者は依然としてカメラアクセスのプロンプトが表示されます。なぜですか?
そのチェックボックスはタスク1のみを制御するためです。カメラアクセスのプロンプト自体は、`Eye-Tracking`トグルが別の研究レベル設定に結び付けられていて、`Settings`タブ → `Physiology` → `Eye-Tracking`の下にあります。これは、研究の起動時に一度発生し、タスクが読み込まれる前に実行されます。特定のタスクで視線追跡を無効にすることは、そのタスクが視線データを使用または記録するのを停止するだけで、研究レベルのトグルには影響しません。プロンプトが全く表示されないようにするには、研究レベルで視線追跡を無効にする必要があります。
短いタスクのために再キャリブレーションを無効にできますか?
はい。`Number of points shown`を0に設定すると、そのタスクの再キャリブレーションを完全に無効にし、タスクが短い場合や視線精度が測定にとって重要でない場合に、参加者にとってもスムーズに進行します。
タスク中に固視に即座に反応する必要がある場合、どの固視検出モードを使用すべきですか?
`Real-Time Fixations`。固視が視線データが到着するにつれて計算され、約50ミリ秒の遅延があり、参加者に即座のフィードバックが必要な研究に最適です。`Lagged Optimized Fixations`は高い精度を生み出しますが、約500ミリ秒の遅延があり、タスク中のフィードバックよりも実験後の分析に適しています。
試行が終了したときに、計算が完了していない固視はどうなりますか?
`Conclude Ongoing Fixations`によります。バッファをフレームまたは試行の境界越えに実行し続けるか、フレームまたは試行の終了時に固視計算を終了させるかのいずれかです。後者は、参加者がターゲットに固視したかどうか知る必要がある場合に便利です。
デフォルトの表示モードを使用している場合、メジャースクリーンサイズカードのキャリブレーションを設定する必要がありますか?
いいえ。`Measure Screen Size (card calibration)`は、タスクを`Fixed in Visual Degree`または`Fixed in Millimeter`に切り替えるまで必須ではありません。デフォルトの`Zoom / Adaptive`モードでは必要ありません。

さらに読む

視線データの記録とエクスポート

視線データを記録した変数としてキャプチャするイベントを構築し、結果として得られるエクスポートにアクセスします。

視線追跡タスクにおける刺激の提示

タスク設定に入る前に、刺激が視線追跡にどのように関連しているかを示します。

視線追跡のキャリブレーション設定の選択方法

このタスクの再キャリブレーションが基づいている研究レベルのキャリブレーション設定です。

Prev
アイ・トラッキングのキャリブレーション設定の選び方
Next
視線データの記録とエクスポート