リリースノート

目次 - リリースノート

Q3'25 リリースノート

新機能

  • カスタムJavaScriptコードの実行: Labvancedは、実験内でドキュメントオブジェクトモデル（DOM）を直接操作するためのカスタムJavaScriptコードの実行を可能にする新機能を導入しました。この機能により、研究者は画面上の要素をプログラムで編集し、インタラクティブなJavaScriptベースのゲームを統合し、よりダイナミックなコンテンツを作成できます。これは、プラットフォームの以前の機能から大きな進歩を示しており、以前は変数の値を読み書きすることに制限されていました。したがって、この更新により、プラットフォーム上で実施できる実験デザインの範囲が大幅に広がります。詳しくはこちら
  • 新しいOpenAI統合: Labvancedは、実験タスクにOpenAIの生成AI機能を直接統合する新機能を導入しました。研究者は、実験内からテキストベースのプロンプトをOpenAI APIに送信し、AIが生成した画像、テキスト、または音声を応答として受け取ることができます。この拡張機能は、人間とAIの相互作用、人工知能に対する認識、生成AIを認知または創造的なツールとして応用する研究のための重要な機会を開きます。例えば、参加者が単一のインターフェース内でAIと相互作用する制御された研究や、人間とAIが生成した作品の区別を必要とするタスクのために動的に生成されたコンテンツが評価されるパラダイムが可能になります。OpenAIトリガーを介してこれを実現します。実施できる研究の例は以下の通りです：
    • OpenAI画像生成デモ: Labvanced内で作成される画像を促す。
    • AI生成音声デモ: テキストの段落（学習資料）がOpenAI APIを経由した生成された音声によって読み上げられ、その後複数選択式の質問が続きます。
  • テキストの書き起こし: Labvancedは、実験内の音声録音オブジェクト用の音声からテキストへの書き起こし機能を導入しました。この機能は、クライアント側で完全に動作する統合Whisperモデルにより実現されており、すべての処理が参加者のデバイス内で直接行われます。音声データが外部サーバーに送信されることはないため、このアプローチはデータの高いセキュリティを確保し、参加者のプライバシーを保護します。研究者は音声録音要素の関連イベントを設定することで書き起こしを有効にできます。詳しくはこちら
  • 自動イベント作成: ユーザビリティを向上させ、研究作成プロセスを迅速化するために、Labvancedエディターが新しいコンテキスト認識システムで更新されました。ユーザーがオブジェクト、例えば音声録音オブジェクトを選択すると、エディターは自動的に一般的かつ関連性のあるアクションのメニューを表示します。これらのオプションのいずれかを選択すると、対応するイベントロジックが自動的に設定され、手動設定時間が大幅に短縮されます。この機能により、経験豊富なユーザーの作業が効率化され、プラットフォームに不慣れなユーザーに直感的なガイダンスが提供されます。

📌今後の予定

  • 赤ちゃん向けの目のトラッキングフェイスメッシュ: 身長や幅などの寸法を使用して「ロックイン」を行うことを目的としています
  • ライセンス: 前回のニュースレターでの発表の通り、ライセンスに関する計画的な変更はまだ進行中で、今後数ヶ月内の実施を目指しています。新しい変更により、特定の機能が特定のライセンスに制限され、提供されるライセンスの種類に応じた多様性と柔軟性が向上します。
  • 研究設定の再構成: 研究設定は、より整理された形になるように再構成されています。
  • ウェブカメラベースの瞳孔計測: まだ進行中です。

改善点

  • 配列変数にデータ列ヘッダーを追加: エディターの変数パネル（変数がリストされている場所）で、配列変数を作成または選択すると、列ヘッダーを追加するオプションが新たに追加されました。これは、配列変数を使用する目のトラッキング研究や、配列を記録する必要がある他のタイプの研究に役立ちます。列ヘッダーを追加することで、データのプレビューと分析がより明確で簡単になります。
  • バイナリファイルのアップロード: 実験の流れと参加者の体験を向上させるために、Labvancedは実験タスク中のファイルアップロードを改善しました。ユーザーが生成したファイル（音声やビデオ録音など）は、バックグラウンドで自動的にアップロードされるようになりました。この改善により、アップロードが完了するまで待つための特定のイベントを作成する必要がなくなります。
  • データ持続性のための再試行プロトコル: 一時的なネットワークの中断によるデータ損失を防ぐために、Labvancedはデータ保存に対する自動再試行メカニズムを実装しました。参加者のインターネット接続が数ミリ秒だけ途切れた場合でも、以前はデータの送信中にエラーが発生する可能性があり、研究の完全性が損なわれる可能性がありました。新しい安全策により、ローカルネットワークエラーが発生した場合には、Labvancedが自動的に再送信を試みるため、データ収集の信頼性が大幅に向上し、実験データが安全に保存されることが保証されます。
  • 実験一時停止時のイベントキューイング: 信頼性を向上させるために、実験一時停止中のイベントの処理に関する新しい保護策が実装されました。以前は、実験が自動的に一時停止された場合（例えば、目のトラッキングタスク中に参加者が過度に動いた場合）、その瞬間に実行中のすべてのイベントが中断され、エラーが発生する可能性がありました。システムは、現在、一時停止された実験によって影響を受けるすべてのアクティブなイベントを自動的にキューに入れます。実験が再開されると、これらのキューに入れられたイベントが当初の意図通りに実行されます。
  • 変数とテキストのリンクの改善: テキストオブジェクトで使用される変数バインディングシステムの堅牢性を高めるための更新が実施され、安定性とパフォーマンスが向上しました。テキスト要素を新しい変数と再リンクする際の安定性が向上し、変数IDが識別子として使用されます。
  • ソート可能なオブジェクトが双方向になりました: 配列をソート可能な要素にリンクすると、要素の順序に関する変更がソート可能なオブジェクトに反映されるようになりました。

ライブラリのハイライト ライブラリに新しいものは何ですか？次の実験でインポートして作業を検討できるいくつかの新しい研究を以下に示します：

  • トレイルメイキングテスト: パートAでは数字を順番に接続します（1-2-3）。パートBでは数字と文字を交互に接続します（1-A-2-B）。このテストは、処理速度、注意、認知的柔軟性を測定します。
  • コルシブロックタッピングタスク: ブロックが画面に表示され、1つずつ点滅してシーケンスを作成します。参加者は、点滅した順序でブロックをクリックすることが求められます。順番にタップされるブロックの数は少ないところから始まり、正しく繰り返されたシーケンスごとに増加します。
  • 選好視覚パラダイム: この研究は、選好視覚パラダイムを用いて乳児の視覚注意を調査します。参加者は画像または動画の左右を並べて視聴し、その際に視線パターン、注視持続時間、頭の向きを記録します。

Q2'25 リリースノート

新機能

  • ビデオ会議: ビデオ会議オブジェクトが登場しました！研究内にビデオ会議を統合し、参加者が通話を通じて相互にコミュニケーションを取ることができます。実験中のどのタイミングでこの操作を行うか、音声のみの通話にするか、画面共有を許可するかを制御できます。Labvancedにおけるビデオ会議の導入により、参加者間の相互作用を簡単に統合し、研究者とのコミュニケーションも実施できるようになりました。
  • Switch Groupアクション: イベントシステムに新しいアクションが追加されました。参加者が実験中に特定の基準（またはトリガー）に基づいてグループを切り替えるように指定できます。これにより、必要に応じて参加者を特定のグループに動的に割り当てることができます。例えば、実験が年齢に基づいて2つのグループ（若い vs. 年配）で始まり、「若い」グループの参加者が特定の反応を示した場合、その反応に基づいて自動的に別のグループに割り当てることができます。また、参加者がタスクで「高得点」を獲得した場合、高得点グループに割り当てることも可能です。
  • データフレームと配列の長さを変数として: 一部のケースでは、データフレームや配列が実験の進行中に動的に更新されたり変更されたりします。例えば、新しい行が追加され、エントリーが増えることがあります。柔軟な実験デザインのために、特定の時点でこれらの配列やデータフレームの長さを把握することが重要です。この新機能では、長さの変数番号を呼び出すことができます。
  • その場でデータフレームを編集: データフレームを更新する必要がある場合（例えば、修正が必要な場合や少し変更する必要がある場合）、その場で編集できます。以前はデータフレーム全体を再アップロードする必要がありましたが、今ではエディターの変数パネルのデータフレーム変数に移動し、Edit Data Frameボタンをクリックするだけで編集可能になります。右上隅に「Edit Values」と書かれたチェックボックスがあります。それをチェックすれば、セルの編集が可能になります。

📌今後のライセンスの変更

  • 今後数週間以内に、Labvancedのライセンスシステムに変更が加わります。これは、無料アカウントとトッアップ録音を扱うアカウント（ライセンスベースのアカウントに対して）に変更を加えることを目指しています。
  • 無料アカウントには10回の無料録音が付与されます。
  • 現在まで、トッアップ録音は研究ごとに関連付けられていましたが、今後はトッアップ録音を任意の研究にわたってグローバルに使用できるようになります。
  • 最後に、トッアップ録音の購入には、最低40回の録音を指定することが可能になります。
  • これらの更新は、スムーズで安全な移行を確保するために段階的に展開されます。

改善点

  • 言語ドロップダウンを非表示にし、URLクエリを介して言語を選択: 翻訳機能を活用している多言語研究では、URLパラメータ「study_language」を使用して、研究が開始される言語を事前に設定できます。これにより、研究の開始時にデフォルトで表示されていたドロップダウンが非表示になります。
  • requiredのアンケート項目の翻訳: アンケートを完了する際に、どの項目が必須か指定できます。参加者が応答を提供しない場合、自動的にrequiredというメッセージが表示されます。これをLabvancedのTranslateタブを使用して翻訳できるようになり、言語特有のフィードバックメッセージを持つことができます。
  • 多様に変更可能なポリゴン: ポリゴンオブジェクトのポイントを実験の進行中に動的に更新できるようになりました。指定したポイントを定義するために、2列（x座標およびy座標）を含むデータフレームを作成できます。次に、「Set Object Property」を使用して「points」パラメータを呼び出し、例えば50msごとに更新するように設定します。この機能は、ウェブカメラによる目のトラッキングを使用して動画の上に動的なAOIを作成するなど、いくつかの用途があります。
  • キャンバスフレームがスクロール可能: タスク設定の下で、「視覚度数で固定」または「ピクセルで固定」といったオプションを選択し、「オーバーフロー/スクロールの処理方法」フィールドで「フレームをスクロール可能にする」を選択します。これは、Labvanced内で模擬ウェブサイトを作成するなど、いくつかの使い道があります。
  • スライダーのインクリメント: スライダー/レンジオブジェクトでは、以前は参加者が数値1で応答を増加または減少させることができました。今では、範囲のインクリメントを指定する「ステップサイズ」オプションが関連付けられ、例えば0.5のインクリメントを使用して1.5の入力応答を受け取ることができ、収集可能なデータの範囲が広がります。
  • エディター内のオブジェクトの再分類: Labvancedを1ヶ月以上使用している場合、エディターのオブジェクトオプションを持つサイドバーが更新されたことに気付いているかもしれません！オブジェクトのリストは、皆様のフィードバックやリクエストのおかげで継続的に増加しているため、主なカテゴリを整理することが重要でした。
  • 共有研究のバイナリファイル: 過去には、研究の所有者のみが共有研究のバイナリ/メディアファイルにアクセスしてダウンロードできました。データ管理上の理由から、今では研究が共有された相手もこれらのファイルにアクセスできるようになりました。
  • 信用できないJSの実行を許可: JavaScriptベースのアクションは主に算術ベースの実行と関数の実行に制限されていました。この新しい改善により、JavaScriptアクションを使用してDOMにアクセスし、ユーザーがコードを使用してオブジェクトを動的に変更できるようになります。
  • 研究の先頭にある画像を削除: 研究を開始すると、上部に画像が表示されます。これは今後削除可能になります。ただ「説明」タブの下に移動し、「画像なし」を選択してください。これで、研究が実行されると、その画像は表示されなくなります。
  • メディアの自動リリンケ: 時には、研究デザインを変更すると、ファイルがリンク解除されることがあります。過去には、メディアを手動で一つずつ再リンクする必要がありました。今ではMediaタブを開いて、失われたファイルを自動的に再関連付けすることができます。ファイル名は元の名前と完全に一致する必要があることにご注意ください。
  • 多ユーザーシナリオでの参加を防ぐ: 完了しなかった研究に参加することを防ぐための新しいStudy Settingオプションが利用可能になりました。これは、クラウドソーシングを使用する研究に関係があります。
  • デスクトップアプリのバイナリファイルとオフラインアップロードの修正: デスクトップアプリでのオフライン録音とバイナリファイルの特定のインスタンスに影響を及ぼすバグが修正されました。

ライブラリのハイライト ライブラリに新しいものは何ですか？次の実験でインポートして作業を検討できるいくつかの新しい研究を以下に示します：

  • ChatGPT with Persona: この研究では、ChatGPTをペルソナに設定することができます、進む前に。
  • 電話会議を伴う自己慈悲アンケート: このデモでは、参加者がSCS-SFアンケートを記入する前に電話会議を開催し、アンケートを提出した後に参加者と会うことができます。
  • オルデンブルク燃え尽き症候群インベントリー（OLBI）: このアンケートは、燃え尽き症候群を評価することを目的としています。
  • 小児症状チェックリスト-17（PSC-17）: 臨床心理学の分野で使用されるこのチェックリストは、小児の情緒的および行動的機能を評価することを目的としています。

今後の予定: 近日公開

  • Emotion Detection 追加機能
  • 追加の生成AI統合: スピーチからテキストへの変換や画像生成を含む

リリースノート Q4’2024とQ1'25

新機能

  • タスクウィザードを介したCSVベースのタスク作成: スプレッドシート/CSVデータを使用して実験タスクを設定したい場合、タスクウィザードが設置され、実験タスク作成プロセスを迅速化できます！タスクウィザードを使用して、刺激、イベント、変数、要因、条件、ランダム化、データ記録を含む実験タスク構造全体を単一のCSVファイルと刺激ファイルから作成できます。詳しくはこちら
  • カスタムメールオプション: 人気の要望に応え、Labvancedの参加者タブでカスタムメールをドラフトすることができるようになりました。以前は、利用可能なテンプレートを編集するだけでしたが、今では新しいカスタムメールを作成することで、コミュニケーションプロセスを完全に実験室のニーズに合わせることができます。参加者管理について詳しくはお読みください。
  • デスクトップアプリ: デスクトップアプリでは、EEGやハードウェアベースの目のトラッカーなどの外部ハードウェアを接続できます。デスクトップアプリは、研究を支援するために導入され、データ収集プロセスを合理化し、Labvancedが研究のためのオールインワンシステムとなることを目的としています。デスクトップアプリは約1ヶ月前に導入され、皆様のフィードバックを受け取ることができたことに感謝しています。詳しくはこちら
  • 電話アプリ: 電話アプリがAndroid用に利用可能になりました🥳Google Playストアからダウンロードできます。この進展は、Labvancedが研究ニーズをサポートすることを目指していることの別の例です。電話アプリでは、全体の実験手続きに対するより多くのコントロールを持ち、プッシュ通知を送信したり、電話ベースの縦断的研究を実施したりできます。さらに、専用機能を持つカスタマイズされた電話アプリが必要な場合、全部あなたのものに「変換」するオプションを提供しています。詳しくはこちら
  • カスタムオンボーディング: 既存のユーザーには直接重要ではありませんが、現在新しいオンボーディング体験を提供しています。ただし、学生との作業やLabvancedを使用して実験的方法を教える場合には興味があるかもしれません。新しいユーザーがサインアップすると、よりカスタマイズされたオンボーディング体験が提供され、ユーザーは直接進行方法を選択できるようになります。ドキュメントを読む、ビデオを見る、または関連するテンプレートをインポートするなどのオプションです。
  • サブスタディオブジェクト: サブスタディオブジェクトは、1つの実験内に他の研究を埋め込むために使用できます。本質的に、これらは親研究であり、他のLabvanced研究を含む「サブ研究」です。このオブジェクトには、標準的なアンケートや事前スクリーニングを組み込む、各研究間の被験者のパフォーマンスを比較する、テストバッテリーを確立するなど、いくつかの使用例があります。このオブジェクトの使用に関するガイド文書があります。次の実験に組み込む方法についての質問があれば、お気軽にお問い合わせください！

改善点

  • 目のトラッキングのバージョン管理と新しいアップデート: 現在、目のトラッキングの更新はバージョン管理により行われており、これが研究設定タブに反映されます。これにより、既存の研究は現在のバージョンを固定し、新しい研究は最新のバージョンを使用できます。最新のバージョン（v1）には、赤ちゃん向け目のトラッキングキャリブレーションのボリュームを調整するオプションが含まれています。
  • 実験中に表示される言語を動的に変更: 実験を設定して表示される言語を動的に変更できるようになりました。「Displayed_Language」システム変数を呼び出し、Texts & Translateタブで作成した言語に等しく設定します。ご質問があれば、お気軽にお問い合わせください！
  • オブジェクトのフォーマット - 中央揃え: エディターに新しいオブジェクトを追加する際、それらが自動的に中央に配置され、アンカーポイントも中央になります。
  • データフレームのエクスポートが改善されました: エクスポート設定が改善され、データフレームのエクスポートが容易なプロセスになりました。
  • 選択可能なオブジェクト: オブジェクトプロパティパネルに、ユーザーが選択可能なオブジェクトを作成するオプションが追加されました。デフォルトでは、ハイライトされたバウンディングボックスが付属していますが、これを無効にすることができます。
  • 音声録音のバッファリングが減少: 音声録音の最後に約20ミリ秒の小さなバッファがありましたが、これが約2-3ミリ秒に削減されました。

ライブラリのハイライト ライブラリに新しいものは何ですか？次のいくつかの新しい研究を探求してインポートして、あなたの次の試験で作業を検討できます：

  • Bouba-kiki Effect: 参加者に2つの刺激のいずれかを選ばせる実験デザインの中で使用するTrial Systemの良い言語学的な例です。ここで試してみてください。
  • OCI-R: 強迫性障害在庫改訂版アンケートがライブラリに追加されました。これは、個人の強迫性障害の症状の重症度を測定するために使用される短い自己報告評価ツールです（18項目、5段階のリッカートスケールで評価されます）。ここで試してみてください。
  • GAD-7: 一般化不安障害（GAD）評価 - 7がライブラリに追加され、過去2週間の不安症状の頻度と重症度を評価するために設計された自己報告式アンケートです。ここで試してみてください。
  • WCST-64: WCSTに興味がある場合は、デモをインポートして次の実験の基礎として使用できます。ここで試してみてください。
  • テキストを動的に編集: このデモでは、参加者が段落テキストを編集するよう求められます。参加者のキー入力とマウスクリック、および段落の状態を示すライブデータストリームがあり、フレームの発生からミリ秒のタイムスタンプが表示されます。ここで試してみてください。

発表のスポットライト Labvancedを使用している他の研究者が取り組んでいることを見たいですか？最近発表された研究のいくつかの例のリストを以下に示します：

  • Calignano, G., Lorenzoni, A., Semeraro, G., & Navarrete, E. (2024). Pictures before words: 言語が視覚的注意に与える影響。Frontiers in Psychology, 15, 1439397. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1439397
  • Dehove, M., et al., (2024). 都市芸術介入が魅力と幸福感に与える影響の探求: 実証フィールド実験。Frontiers in Psychology, 15, 1409086. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1409086
  • Meewis, F., et al., (2024). ギニアバブーン（Papio papio）と成人の因果認識に関する比較研究。PloS one, 19(12), e0311294. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0311294
  • Tsai, C. C., et al., (2025). 薬剤師との認知的相互作用における人工知能の有用性と不確実性の効果: 無作為化比較試験。Journal of Medical Internet Research, 27, e59946. https://www.jmir.org/2025/1/e59946/

今後の予定

  • 研究内オプションとしてのビデオ会議
  • 追加機能としての感情検出

Q3'24 リリースノート

新機能

  • ゲームコントロール / ジョイスティックからのユーザー入力: 実験にゲームコントローラやジョイスティックを組み込むオプションが提供されます！参加者は、指定されたデザインに従ってオブジェクトを移動させたり、実験と相互作用したりすることができます。Gamepad/Joystick Triggerを介してデータを記録し、どのキーがククリックされたかなどを収集できます。また、実装方法のサンプル研究ウォークスルーもチェックしてください！
  • 参加者タブ: Labvancedでは、新たに追加された「参加者」タブを介して参加者を管理し、コミュニケーションを行うことができます。「参加者」タブを使用すると、特定の研究における被験者の概要を把握し、公開中の研究中に送信されるメールをカスタマイズしたり、SMTPサーバーを介してメールアドレスを接続したりすることができます。基本的に、このタブを使用して、研究参加者とのコミュニケーションを管理できるため、特に複数のセッションがある縦断的研究では便利です。
  • マルチユーザー研究機能: マルチユーザー研究では、参加者間でリアルタイムで多くのデータを通信する必要があります。数百人の参加者が同時に研究にアクセスできる非常に大規模な研究では、サーバーに大きな負担がかかり、研究の整合性に影響を与える可能性があります。そのため、以下の安全対策が実装されました：
    • データがサーバーをオーバーフローする場合にどう対処するかを指定する「レートリミター戦略」distribute variable（この機能のオプションの説明はスクロールして確認してください）
    • さらに、Settingsタブに、並行してどれだけのセッションが実行できるかを指定するオプションがあります。
  • より多くのテキストオブジェクト: エディターに対して、デザインやプレゼンテーションをより制御するための以下の追加が行われました：
    • DisplayVariable要素: この要素を使用すると、実験内で直接変数の値をリンクして呼び出すことができます。
    • DisplayHTML要素: 研究内でHTMLを利用して表示する必要がある場合は、この要素を利用できます。
  • データフレームを介したSVG刺激の割り当て: 研究者は、研究においてSVGを使用する場合、データフレームを介して試行に割り当てることができるようになりました。

改善点

  • フラッシングリトライ画面: 目のトラッキングキャリブレーションが失敗した場合、リトライ時に画面がキャリブレーションポイントを重ねる問題が修正されました（キャリブレーションの二次段階の円形パターンが表示される際）。
  • 最初のセッションを重複させる: 参加者タブに追加された参加者の最初の実験に2つのセッション（1つではなく）が作成されていた問題が修正されました。

ライブラリのハイライト
ライブラリに新しいものは何ですか？次のいくつかの新しい研究を探求してインポートして、あなたの次の試験で作業を検討できます：

  • 動物単語検索（マルチユーザー）: このデモでは、2人のプレイヤーがワードサーチパズルの中で誰がより多くの単語を見つけられるか競います！今すぐ試してみてください！ (注意: URLを別のタブにコピーしてペーストし、テストしたい場合は自分自身と対戦してみてください！)
  • ChatGPT: このLabvancedデモでは、ChatGPTと直接コミュニケーションを取ることができます。入力プロンプトを入力し、「Enter」キーを押して送信します。今すぐ試してみてください！

新しいドキュメント

  • Chat GPT研究: このウォークスルーでは、ChatGPT機能を統合した研究を構築する方法を説明しています。
  • 目のトラッキングにおけるAOIとしてのSVG: このウォークスルーでは、目のトラッキング研究がAOI（注目領域）としてSVGオブジェクトを取り入れる方法を示しています。
  • マルチユーザーのカーソル位置を表示: 参加者が相手のカーソル位置を見えるようにするマルチユーザーの研究に取り組んでいますか？このウォークスルーでは、Labvanced内でこれを実現するための2つのアプローチを提案します。

新しい出版物
Labvancedを使用している他の研究者がどのように取り組んでいるかを見たいですか？最近発表された研究のいくつかのハイライト！

今後の予定

  • タスクウィザード
  • SLS接続を持つデスクトップアプリ
  • Android用電話アプリ
  • 改善された注視検出アルゴリズム（目のトラッキング）

Q2’24 リリースノート

新機能

  • 複雑な形状をウェブカメラベースの目のトラッキング用のAOIとして使用するためのSVG/ポリゴンオブジェクト: 以前は、AOIまたは「マスク」は長方形の形状を使って作成することしかできませんでした。この機能は、複雑な形状に対してはあまり適していませんでした。この新機能を利用することで、SVGやポリゴンオブジェクトを使用して複雑な形状のAOI/マスクを作成し、実験の過程で「トリガー」や「変数」として使用できます！例えば、複雑なシーン内のシルエット（人、顔の特徴、動物など）をAOIとして指定し、SVGをアップロードまたはLabvanced内でポリゴンオブジェクトを使用してトレースすることができます。
    • 余談ですが、調査方法の一部としてウェブカメラベースの目のトラッキングを使用しているすべての研究者の皆様に感謝申し上げます！数ヶ月前に発表された査読付き論文以来、この数は確実に増えています。
    • 目のトラッキング研究のためにAOIとして使用されるポリゴン形状の例
  • ChatGPT: OpenAI/ChatGPTをLabvancedに接続するための新しい統合が利用可能になりました。本質的に、参加者はLabvanced内で入力フィールドを使用して書き込み、ChatGPTからの応答がそのまま実験内に表示されます！これにより、これらの相互作用に関するデータを収集できるだけでなく、背景で高度な分析を実行することができます！
    • 「研究設定」→「実験機能」列で、今日からOpenAI統合を活用できます：
    • LabvancedにおけるOpenAI機能の設定
  • タスクウィザード: 新しい研究でタスクを作成する際に、タスクウィザードを利用してスタートを支援することができます。全体的な研究構造を指定できるだけでなく、デモグラフィック収集のためのアンケートやタスク間のナビゲーションなども、数回のクリックで行うことで最初の開始時間を短縮できます。

改善点

  • 視覚的に「要因」と「ランダム化」をエディターで分離: 最近、Labvancedで実験を構築している場合、左のパネルメニューがわずかに変更されたことに気付いたかもしれません。これは、言語と用語を改善するために行われましたが、固有のデータモデルと構造は、以前と同様にランダム要因と固定要因で機能しています。
  • スマートフォンアプリ: スマートフォンアプリはさらなる評価が行われ、さらに改善され、今後の四半期で全機能を利用できるようになる見込みです。今、アプリを介してアクセスできる研究のライブラリもあります。

新しいドキュメント

新しい出版物

  • 建物の密度を超えて: 都市環境における感情経験の粗削りから細かい分析へ Journal of Environmental Psychology by Sander, I., et al. (2024).
  • 自閉症および非自閉症の観察者における社会的行動課題中の視覚的社会的コミュニケーションキューの処理 Neuropsychologia by Chouinard, B., Pesquita, A., Enns, J. T., & Chapman, C. S. (2024).
  • マルチメディア強化語彙学習: 入力条件と学習者関連要因の役割 System by Zhang, P., & Zhang, S. (2024).
  • 自己状態がどのように役立つか: 非言語的行動を通して自己状態の具現化を観察する Plos One by Engel, I., et al. (2024).

今後の予定

  • 縦断研究 - メールのカスタマイズ: 以前は、指定した時間間隔に基づいて自動的にメールリマインダーが送信されていました。今後、この機能は縦断的研究の自動メールリマインダーに追加のテキストをカスタマイズ可能にする optionを追加する予定です。
  • デスクトップアプリ2.0: Labvancedデスクトップアプリの新しい改善版がすぐに利用可能になります！デスクトップアプリには、オンライン/オフラインモードで作業を行うことができ、研究室内でローカルに作業し録音し、EEGなどの外部デバイスに簡単に接続できるなど、多くの便利な機能があります。

Q1’24 リリースノート

新機能

  • Labvancedモバイル、Playstoreに登場！（ベータ）: 今、Labvanced研究を専用のAndroidアプリで実行(1クリック)できるようになり、実験の制御と設計オプションがさらに増えます。スマートフォンアプリは縦断的なテストや臨床研究に最適ですが、すべての研究はモバイル使用ケース用に設計されていれば開くことができます。現在、さらに多くのベータテスターを探していますので、興味がある方はご連絡ください！ また、iOSバージョンも近日中に登場する予定です！
  • メール認証: 新しいユーザーは、サインアップ時にメールアドレスを認証する必要があります。
  • 等幅フォントが利用可能になりました: 研究にテキスト要素を追加する際に、フォントオプションとして等幅フォントを選択できるようになりました。
  • フレームのデフォルトスタイリング: 下の画像に示すように、新しい研究を設定する際に、モバイル研究のためのフレームサイズのデフォルトを設定するなどのオプションがあります。
  • 研究ボタンのデフォルトスタイリング: 新しい研究を作成する際に、ボタンのデフォルトオプションを設定できるので、新しいボタンを研究に追加するたびにスタイリングを繰り返す必要がなくなります。選択したデフォルト設定によって、スタイル設定されたボタンが自動的に作成されます。
  • メール/通知の育成: 今回リリースされました - メールやアプリの通知がライブになり、新しいユーザーのオンボーディングを支援し、全体的なアプリの体験を向上させるためのアイデアを提案します。

Labvancedにおけるボタンのデフォルトスタイリングを作成するための新しい設定

改善点

  • スライド要素が改善されました: アンケートで使用されるスライダー要素がすべてのケースで動作します。スライダーハンドルが隠されている場合でも動作します。
  • セキュリティの改善: パスワードが変更されると、すべてのデバイスからログアウトされ、すべてのセッションが無効になります。
  • メールの自動変更: アカウントに関連付けられたメールを変更するプロセスが、メール認証を通じて簡単に行えるようになりました。

新しいドキュメント

  • ランダム化とバランス: Labvancedにおけるランダム化とバランスについてを紹介しており、実験がランダム化され、バランスが取れていることを確保するために使用できるアプリの機能を含みます。
  • APIアクセス: Labvanced実験に使用できるさまざまなAPIは何か？Webhook API、WebSock、REST APIまで、私たちがカバーします。このAPI概要では、これらのオプションや使用する条件について詳しく説明します。
  • 赤ちゃん向けおよびリモート目のトラッキング: 遠隔および赤ちゃん向け目のトラッキングに関する最新の状態は何ですか？このブログでは、発達心理学の研究手法としてリモート目のトラッキングを使用する際の課題と解決策について論じます。

新しい出版物
他の研究者がLabvancedをどのように利用しているかのハイライトを以下に示します・・・

今後の予定

  • ChatGPTおよび将来のAI統合: ChatGPTやDALL-EなどのAIを活用する方法に興味がありますか？今後数年間でAIの使用に関する研究が爆発的に増えると考えており、近いうちにChatGPTや他の有名なAIアプリケーションとのネイティブ統合を提供します。
  • デスクトップアプリ: Labvancedの定期的なユーザーであれば、Windows、Linux、Mac用の専用アプリケーションがまもなくリリースされるのを楽しみにしています。このアプリには、Labvancedの純粋なブラウザベースのバージョンよりもいくつかの利点があります。
    • すべての研究はオンラインおよびローカルの両方で直接利用可能になり、両方の世界の利点を組み合わせています。
    • LSLの統合やデータ出口、データ分析などのネイティブ統合がデスクトップ版に用意されます。最も興味深い機能は何ですか？
  • 目のトラッキング - SVGエリア: この新機能により、目のトラッキング研究のために定義された注目領域として複雑な形状を使用できるようになります。現在、単純な形状（長方形画像など）を注目領域として使用できます。この新機能を使用すると、複雑な形状（象など）のSVGをアップロードし、見えないマスクを作成してその領域での注視の数を数えることができます。将来的には、領域をトレースすることもできるようになります。
  • PageGazer: オンラインユーザーの行動と意思決定を理解することは、UXデザイナー、マーケティング専門家、eコマースオーナー、さらには製品管理者や政策決定者に強い影響を及ぼします。
    • しかし、ウェブサイト上の消費者行動を研究するための既存のツールには明確な短所があります。最も重大な制限は次の3つです： 1) ブラウザプラグインなどの追加のインストールが必要で、参加者となる人を強く制限します。 2) ウェブサイト全体を画像や動画として扱い、参加者の相互作用を追跡したり、被験者間のデータをまとめたりできません。 3) マウストラッキングのみを提供し、目の追跡技術を使用して注意プロセスを追跡する方法はありません。
    • PageGazerは、新しいオンライン行動と消費者研究を行うための強力なツールで、これらの制限を克服し、リモートデータ収集シナリオにおけるデータ収集の種類と洞察を大幅に拡大します。
    • 興味がある場合は、最新の発表を追跡するために、PageGazerのニュースレターに登録してください。

Q4’23 リリースノート

  • 新しい改良されたデスクトップアプリ - もうすぐ登場: Labvancedをデスクトップに直接持ち込みます。改良され使いやすくなったアプリが、研究者がデスクトップに直接ダウンロードできるようになります。ローカル研究は最新のオンライン状態と直接自動同期されるため、研究の作成/編集とローカル（オフライン）での実行が連携します。重要なこととして、私たちの準備されたLSL Pythonスクリプトを使用して、ローカル録音中にEEGシステムなどの外部ハードウェアに簡単に接続できます。私たちのビジョンは、同じ研究やコードベースを使用しながら、オンラインおよびローカル/ラボでの録音を行うために簡単に使用できる単一のアプリケーションを提供することです。これが始まりに過ぎません！
  • スマートフォンアプリ: ベータテスト: スマートフォンアプリのベータ段階のテストに興味のある方はご連絡ください。この機能を将来的に使用してフィードバックを提供したい研究者には理想的なテストです。スマートフォンアプリはAndroidおよびiOS用に提供され、研究者に対してモバイルテストシナリオでの実験設計と実行の機会と制御を増やします。アプリには2つの基本的なアクセス方法があります：
    1. 研究者用のログインがあり、研究や録音を管理し、管理ポータルとして利用できます（録音を開始するためにも使用できます）。これは、特に現地または臨床研究に役立ちます。
    2. （パスワードなしの）参加者用のリモートログインがあり、特定のLabvanced研究IDでアプリを開く深いリンクを使用して、アプリを該当研究に合わせたカスタマイズされたアプリケーションに変換します。つまり、Labvancedで通常通り研究を作成しますが、データ収集目的でネイティブアプリとして実行します。この機能はProlificやmTurkなどのクラウドソーシングツールと組み合わせて動作します。スマートフォンアプリは、縦断的な研究、すなわち複数のセッションの研究や分散型臨床試験、教育介入が主要な要素となるトレーニングセッションに特に有用です。自動的なプッシュ通知により、参加者は次のセッション研究をタイムリーに完了するようにリマインドされます。 注意: スマートフォン/デスクトップアプリは医療製品としてのライセンスを受けていませんが、参加者がラボ、クリニック、または医師のオフィスで対面テストを行うシナリオで使用できます。データはローカルにデバイスに記録され、インターネット接続が復旧した後に自動的にクラウドにアップロードされます。
  • あまり知られていない（だが、Labvancedのウェブカメラベースの目のトラッキングは査読されました！） この論文は行動研究方法のジャーナルで見ることができ、次の公開で引用することを考慮してください！これらは、研究の重要な発見です：
    • Labvancedのウェブカメラベースの目のトラッキングは、全体的な精度が1.4°、精度が1.1°で、EyeLinkシステムより約0.5°大きな誤差があります。
    • 興味深いことに、視覚ターゲットが画面の中央に表示されると、精度と精度が改善され（それぞれ1.3°と0.9°）、これは、視覚刺激が心理学実験の多くで画面の中央に表示されることを考慮すると重要です。
    • 自由視聴および滑らかな追従タスクにおいて、LabvancedとEyeLinkの視線データの相関は約80%でした。この相関がどのように見えるか視覚的に示すには、研究論文の図7をご覧ください。Labvanced（青色の点）とEyeLink（赤色の点）のデータポイントの重なりを示しています。
    • さらに、精度は時間を通じて一貫していました。 全体として、これらの結果は、Labvancedによるウェブカメラベースの目のトラッキングが注意の生理的信号を研究するための有効な選択肢であることを示しています。
  • 進行中のプロジェクト:
    • 高度なメールとシステム通知: 近いうちに、ユーザーはカスタマイズされた提案に基づいてプラットフォームを最大限に活用するためのアドバイスを受け取るようになります。
    • 研究ウィザード: ウィザードは、新しいユーザーがスプレッドシートで構成された研究を構築するのを助けるインタラクティブなステップバイステップのガイドです。
    • ETフィクセーション: 当社の査読付きET出版物は、ウェブカメラベースの目のトラッキングの優位性を示しており、この方法を使用して最も精度の高い視線データを提供しています。他のソリューションは存在しますが、彼らのデータはノイズが多く、サンプルが少なすぎるため、適切な固定検出を考慮したものはありません。固定評価の分類は目のトラッキング研究の重要な側面であり、すでにアルゴリズムを持っているものの、次の目標はそれを大幅に改善することです。そのため、リクルートとコラボレーションの努力が進行中です。

Q3’23 リリースノート

  • 当社のウェブカメラベースの目のトラッキングに関する新しい出版物: ウェブカメラ目のトラッキングシステムの精度を業界標準（EyeLink 1000）と比較する最新の出版物がついに発表されました。この研究にはかなりの時間とリソースがかかりましたが、非常に良いジャーナルにおいて我々の方法論を検証することができ、大変満足しています！すでに当社の目のトラッキングを使用しているすべての研究者に感謝申し上げます。また、まだ使用したことがない皆様にもぜひご利用いただきたいと考えています！以下の行動研究方法のジャーナルで出版物をチェックしてください。
    • 発表の重要な発見:
      • Labvancedのウェブカメラベースの目のトラッキングは、全体的な精度が1.4°、精度が1.1°で、EyeLinkシステムより約0.5°大きな誤差があります。
      • 興味深いことに、視覚ターゲットが画面の中央に表示されると、精度と精度が改善され（それぞれ1.3°と0.9°）、これは心理学実験の多くで刺激が画面の中央に表示されることを考慮すると重要です。
      • 自由視聴および滑らかな追従タスクにおいて、LabvancedとEyeLinkの視線データの相関は約80%でした。この相関の視覚的なデモを示すには、出版物の図7をご参照ください。
      • また、精度は時間を通じて一貫していました。
  • ヨーロッパAIエクセレンスネットワーク（ELISE）資金の受賞: 精度の高いウェブカメラベースの目のトラッキングを提供してきたAI研究者として、ヨーロッパAIエクセレンスネットワーク助成金（ELISE）を受けたことは、PageGazerの開発を通じてオンライン研究の機会をさらに提供するための次のステップを進めるのに役立ちます。基本的な技術を使いながら、PageGazerは、UI/UX、マーケティング、一般的なウェブサイト研究を実施するための新しいプラットフォームになる予定です。PageGazerは、その設計に革新的な目のトラッキング技術を組み込む能力を持ち、新たな研究洞察を引き出すためのスマートなサイトパーシングを追加します。ELISEの資金提供は、この目標をより迅速かつ効率的に達成するのに役立つだけでなく、私たちのアプローチの優秀さと革新性を再確認します。もっと知りたい方や、PageGazerの限定的な無料ベータテスト段階の一部になりたい方はご連絡ください。最初のユーザーを探していますので、ぜひ新しいものを試してみたい方はお問い合わせください。
  • 新機能:
    • キャンバス（自由描画）要素: キャンバス（自由描画）要素は、実験において形状、ストローク、テキストで自由に描くために使用できる形状オブジェクトとして利用可能になりました。これにより、実験での自由形式の応答を参加者が入力したり、参加者自身で自由に描くことができるようになります。
    • アンケート内のメディア要素: 視覚的要素（ビデオなど）をアンケート（つまりページフレーム）に直接挿入することが可能になりました。これにより、調査作成プロセスをより制御できるようになります。この機能により、伝えたい異なる種類の視覚を調査に直接配置することができるようになりました。
    • Resting API統合: 現在利用できます。Resting APIは、プログラム的にデータをダウンロードできるAPIです。アプリケーションでAPIトークンを作成して認証し、サーバーを介してデータに簡単にアクセスできるようになります。研究者は、この新しい機能を使用して、ローカルにデータにアクセスするプロセスを効率化し始めています。Resting APIは、データの取得を中心に整理し、情報を特定の場所に保存したい組織や学術研究機関に適しています。手動でデータを選択してダウンロードする代わりに、このサーバーを介してアクセスできる方法が提供されており、GDPRのプロトコルにとって重要です。
  • 改善点:
    • サーバー側の改善: 日常的な実験作成プロセスには直接見えないかもしれませんが、最近のサーバー側の改善はオンライン研究に大きな影響を与え、パフォーマンスと信頼性を向上させています。改善策には、サーバー容量の増加、自動更新の増加、サーバーが1つ失敗した場合に自動的にフェイルオーバーする機能、サーバーの健全性を評価するための監視サービスの改善などがあります。
    • 新しい支払いフロー: 新しい支払いフローがここにあります！新しいライセンス申し込みの際には、ライセンスを有効にする前に支払いが必要です。その他の関連改善点には、UIの改善、他の個人がライセンスの支払いを行うための安全なパブリック支払いリンク（購入部門にとって重要）、オーダーを再開し、リファレンスコードの認識による銀行振込の自動検出などが含まれます。
  • 進行中:
    • スマートフォンアプリ: モバイルアプリにより、臨床試験や縦断的研究がLabvancedを最大限に活用でき、参加をリマインドするプッシュ通知機能などが追加されます。
    • デスクトップアプリ: LSL統合とオンライン/オフライン（つまりローカル）モードを組み合わせたデスクトップアプリにより、LabvancedをEEGのようなローカルデバイスに接続できます。
    • メール育成および通知: 間もなく、ユーザーはプラットフォームを最大限に活用するためのカスタマイズされた提案に基づいたアドバイスを受け取るようになります。
    • 新しい研究ウィザード: 研究の実装を加速するために、研究ウィザードが用意されており、新しいユーザーがLabvancedにジョインした際に学習のカーブを体験しながら、研究を進められるようになります。

Q2’23 リリースノート

  • 研究助成プログラム: 全ての研究者にとって新しくエキサイティングな機会です。この助成プログラムは、Labvancedでの研究を支援するための小規模な助成金を用意しており、キャリアや信頼性を高めるのに最適です。利点には、会議への参加や研究参加者の募集への経済的支援が含まれます。
  • 自由描画要素: 人気のリクエストに応え、エディター内で直接描画できるようになりました。新しいCanvas Drawing要素が追加され、実験創造者や参加者が自由に描くことができます。これにより、自由連想などの多くの実験的使用ケースに関連する機能が向上します。
  • 自動的な被験者再割り当て: より強力なランダム化とバランスを実現します。このリクエストは、多くの研究者から強化されたバランス手法を求める声を受けたもので、多くの研究者から好評でした。これにより、被験者17が実験から脱落した場合に、自動的に新しい被験者がその被験者番号に割り当てられます。なぜこれが重要か？多くの実験では、被験者番号が参加者が観