ニュースレターアーカイブ

目次 - ニュースレター

Q'4-2025 + Q'1-2026 ニュースレター

📌今後の予定: 価格 / ライセンスの変更 過去数ヶ月にわたりお知らせしてきたように、ライセンスおよび価格モデルの計画されたアップデートが近日中に実施される予定で、2026年3月の初めまでに全面展開される見込みです。これらの変更は、ライセンス構造の完全な再編成を表しており、これまでよりも大幅に柔軟性が高く、選択肢の範囲も広がります。

改訂されたモデルでは、ライセンスは機能ティアによって区別され、事前定義されたデータ記録の数が含まれるようになります。これにより、デフォルトで無制限の記録を提供するのではなく、すべての研究者がすべての機能や無制限の記録容量にアクセスする必要がないという現実を反映しています。また、ライセンスが実際の研究ニーズによりよく一致するようになります。高度な機能は高価格帯のライセンスに予約され、よりシンプルで手頃なオプションは簡単なユースケースのために引き続き利用可能になります。

このアップデートの主な目的は、価格と機能の柔軟性を高め、研究者が自分の要件に最も合ったライセンスを選択できるようにすることです。新しい構造は、コアの実験デザイン機能を持つ費用対効果の高いライセンスから、高度な機能を含むより強力なライセンスまで多岐にわたります。さらに、商業および産業ユーザー向けのライセンス構造もより明確で透明性のあるものとなります。

長期ユーザーをさらにサポートするために、公式のロイヤリティプログラムを導入します。このプログラムは、継続的なライセンス取得の各年に対して追加の5%割引を提供し、最大**7年間で30%**の割引まで適用されます。フルロイヤリティ割引を適用すれば、現在の価格上昇のほとんどを相殺できます。この割引は、時間の経過に伴う年次更新の継続や、適用可能な場合の長期ライセンスの事前購入によって得られることができます。

新しい機能ティアシステムの一部として、ウェブカメラによる視線追跡などの特定の高度な機能は、無料ライセンスには含まれなくなります。ただし、無料ライセンスを持つユーザーには7日間のプレミアムトライアルが提供され、その間に高度な機能に完全にアクセスできます。

複数年ライセンスを購入する研究者には、適用可能なロイヤリティ割引が自動的に適用されます。

最近受け取ったまたはLabvancedからリクエストされたライセンスの見積もりは、すべて有効で尊重されます。

新機能と機能

  • パルス検出（リモート心拍数）: 新しいパルス検出機能が研究者向けに利用可能になり、リモートフォトプレトリスメトリー（rPPG）を使用してリモート心拍数を測定することに興味がある研究者をサポートします。この機能は、ウェブカメラ入力を介した非接触型心拍数の推定を可能にし、追加のハードウェアなしで生理学的測定を必要とする実験に適しています。詳しくはこちら

  • ブロックインポートによる研究の作成: ブロックインポートを使用して研究を作成するための新しく改善された方法を導入しました。新しい研究を作成する際には、事前定義されたライブラリから直接ブロックを追加できるようになりました。このライブラリには、同意フォームのテンプレート、認知タスク（例：コルシブロックタッピング、WCSTなど）、制御チェック（例：ヘッドフォンチェック）、およびアンケートなど、一般的に使用されるコンポーネントが含まれています。研究に関連するコンポーネントを選択することで、すぐに使用できるテンプレートで構成された研究フレームワークを迅速に生成でき、その後、各研究の具体的な要件に合わせて編集およびカスタマイズできます。

改善点

  • 生成AIの改善: 長時間実行される生成AIリクエストは、より効率的に処理され、信頼性を持って実行できるようになりました。これには、大規模なトークン長、大規模なモデル、および一般的により複雑な操作（画像生成など）が含まれます。
  • 日本語ドキュメンテーションの追加: 日本語が新たなドキュメンテーション言語として追加されました。中国語、オランダ語、フランス語、スペイン語、英語に加え、ドキュメンテーションは自動的に日本語でも利用可能になります。ユーザーは、上部ナビゲーションバーの言語メニューから日本語を選択し、それに応じてドキュメンテーションをブラウズできます。
  • エディタの更新 - タブの統合: いくつかの研究エディタタブが統合され、整理と使いやすさが改善されました。Labvancedで研究を構築しているユーザーには、以下の変更が見られるかもしれません：
    • 設定タブには追加の構成オプションが含まれています。その結果、以前の説明タブと共有タブは削除されました。
    • 実行タブは、データ記録、クラウドソーシングプラットフォームとの統合、およびURLパラメータを使用したカスタム参加者リンクの作成機能を提供する「開始と参加」に置き換えられました。
    • 翻訳タブは「テキストと翻訳」に改名され、その範囲が広がりました。このタブには、翻訳やシステム生成メッセージ（例：キャリブレーション指示）の編集を含むすべてのテキスト関連コントロールが集中管理されています。
    • 参加者タブは「被験者管理」に改名されました。 全体として、これらの更新により、関連オプションが明確に定義されたタブの下にグループ化された、より整理されたサイドメニューが実現しました。
  • 新しいホームページ: Labvancedプラットフォームのすべての機能と強みをより正確に反映した新しいホームページを公開しました。更新されたページを探索し、フィードバックをこのメールに返信することで共有してください。Labvancedに新しく訪れた方は、ぜひご覧いただきたいと思います。プラットフォームがサポートする機能や能力について、これまで知らなかったものが強調されているかもしれません。

ライブラリのハイライト ライブラリには何が新しいか？次の実験でインポートして作業することを考慮できる新しい研究のいくつかを紹介します：

  • サイモンタスク: サイモンタスクは、反応時間タスクであり、無関係な空間情報が反応速度と正確性にどのように影響するかを調べます。参加者は、刺激の非空間的な特徴に対して反応し、位置が必要な反応と一致するか矛盾しているかにかかわらず反応します。
  • フランカー矢印: この研究は、フランカー課題を使用して選択的注意と抑制制御を測定します。参加者は、周囲の気を散らすものを無視しながら、中央の矢印の方向に反応します。反応時間と正確性がパフォーマンス指標として記録されます。
  • 株式市場ゲーム - 2人用: この株式市場ゲームでは、2人のプレーヤーが投資家として競い合い、終了時に最大のポートフォリオサイズを持つことを目指します。一人のプレーヤーは、特定の資金が増減する確率に基づいたインサイダー情報を持っており、それを他のプレーヤーと共有できます。

Q3'25 ニュースレター

新機能

  • カスタムJavaScriptコードの実行: Labvancedが新しい機能を導入し、実験内で文書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の実行を可能にしました。この機能により、研究者は画面上の要素をプログラム的に編集し、インタラクティブなJavaScriptベースのゲームを統合し、より動的なコンテンツを作成できます。これは、以前のプラットフォームの機能から大きな進展を遂げたものであり、変数の値の読み取りと書き込みに制限されていました。したがって、このアップデートにより、プラットフォーム上で実装可能な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では、実験タスクへのOpenAIの生成AI機能の直接統合を可能にする新しい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生成の画像、テキスト、または音声を受け取ることができます。この改善は、人間とAIの相互作用、人工知能に対する認識、生成AIを認知的または創造的なツールとして活用するための研究に大きな機会を開きます。例えば、参加者が単一のインターフェース内でAIと対話する controlled studiesを行ったり、人間とAIが作成した作品を区別するタスクなど、AIが生成したコンテンツが動的に生成される研究パラダイムが可能になります。これには、OpenAI Triggerを介した機能も含まれます。以下は試してみることができる研究の例です：
    • OpenAI画像生成デモ: Labvanced内で画像を生成するためのプロンプト。
    • AI生成オーディオデモ: テキストの段落（学習資料）が、OpenAI API経由で生成された音声によって読み上げられ、その後に選択肢質問が続くというものです。
  • テキスト書き起こし: Labvancedでは、実験内で音声記録オブジェクトのため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、完全にクライアントサイドで動作する統合されたWhisperモデルによって駆動されます。つまり、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ないため、このアプローチは高いデータセキュリティを保証し、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構成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: 使いやすさを向上させ、研究作成プロセスを加速するために、Labvancedエディタが新しいコンテキスト認識システムで更新されました。ユーザーが音声録音オブジェクトなどのオブジェクトを選択すると、エディタは自動的に一般的で関連するアクションのメニューを提示します。これらのオプションのいずれかを選択すると、自動的に対応するイベントロジックが設定され、手動設定の時間が大幅に短縮されます。この機能は、経験豊富なユーザーのワークフローを合理化し、新しいユーザーに対して直感的なガイダンスを提供します。

📌今後の予定

  • 赤ちゃん向けの視線追跡ファイスメッシュ: 身体の高さや幅のような次元を使用して参加者の「ロックイン」を目指します。
  • ライセンス: 前回のニュースレターの発表の通り、ライセンスの計画変更が進行中で、今後数ヶ月内に実施される予定です。新しい変更により、特定の機能は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関して、より多様性と柔軟性が得られます。
  • 研究設定の再構成: 研究設定がより整理されるよう再構成されています。
  • ウェブカメラベースの瞳孔測定: 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: エディタの変数パネル（変数がリストされているところ）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表示されるようになりました。これは、配列変数を使用する視線追跡研究や、配列が記録される必要がある他の種類の研究に役立ちます。列ヘッダーを追加することで、データビューにリストが表示され、データのプレビューと分析がより明確かつ簡単になります。
  • 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。ユーザー生成のファイル（音声および動画の録音など）は、今やバックグラウンドで自動的にアップロードされます。この改善により、アップロードが完了するのを待ってから次の試行に進むための特定のイベントを作成する必要がなくなりました。
  • データ永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保護するために、Labvancedはデータ保存のための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の瞬時の中断は、以前はデータ送信中にエラーを引き起こす可能性があり、研究の整合性を損なう恐れがありました。この新しい保護策により、ローカルネットワークエラーが発生した場合、Labvancedは自動的に送信を再試行し、データ収集の信頼性を大幅に向上させ、実験データが安全に保存されることを保証します。
  • 実験の一時停止中のイベントキューイング: 信頼性を向上させるために、実験の一時停止中にイベントを処理するための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、視線追跡タスク中に参加者が過度に動く場合）、その瞬間に実行されているイベントが中断され、エラーを引き起こす恐れがありました。システムは現在、一時停止された実験の影響を受けたアクティブなイベントを自動的にキューに追加します。実験が再開される際に、これらのキューに追加されたイベントは、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を改善: 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向上させるためのアップデートが実施され、安定性とパフォーマンスが向上しました。新しい変数でテキスト要素の再リンクは、変数IDが識別子として使用されるため、より安定しています。
  • ソート可能オブジェクトが双方向になった: 配列がソート可能な要素にリンクされた場合、要素の順序に関する配列の更新は、その後ソート可能オブジェクトに反映されます。

ライブラリのハイライト ライブラリには何が新しいか？次の実験でインポートして作業することを考慮できる新しい研究のいくつかを紹介します：

  • トレイルメイキングテスト: Aパートでは数字を順に（1-2-3）つなぎます。Bパートでは、数字と文字を交互に（1-A-2-B）つなぎます。このテストは処理速度、注意力、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、一度に一つが点滅してシーケンスを作成します。参加者はその点滅した順にブロックをクリックすることが期待されています。順にタップするブロックの数は小さく始まり、各正しく繰り返されたシーケンスごとに増加します。
  • 好意的注視パラダイム: この研究は、好意的注視パラダイムを使用して乳児の視覚的注意を調査します。参加者は、画像またはビデオの横並びを見ながら、視線パターン、注視時間、および頭の向きを記録されます。

Q2'25 ニュースレター

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！研究にビデオ会議を統合し、参加者が通話を介して互いにコミュニケーションをとることが可能です。実験中にこの操作が行われるタイミング、通話がオーディオ主体であるか、画面共有を許可するかを制御できます。Labvancedのビデオ会議の導入により、参加者同士の相互作用を容易に統合し、研究者とのコミュニケーションを実装することが可能になりました。
  • 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利用可能になりました。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ことができるようになります。これにより、必要に応じて参加者を動的に特定のグループ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（若年層と高年層）で始まり、「若年層」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」を取得した場合、「高得点」グループに割り当てることができます。
  • データフレームと配列の長さを変数に: 場合によっては、データフレームや配列が実験の進行中に動的に更新・変更されます。例えば、新しい行が追加され、エントリが増加する場合があります。柔軟な実験デザインにおいて、これらの配列やデータフレームの長さを常に把握することが重要です。この新機能を使用すると、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、例えば修正を加える必要がある場合や少し変更する必要がある場合など、今やその場で編集が可能です。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、今ではエディタの変数パネルの下にあるデータフレーム変数に移動し、データフレームを編集ボタンをクリックするだけで済みます。これにより、データフレームが開かれ、右上隅には値を編集というチェックボックスがあります。これをチェックすると、セルを編集できるようになります。

📌今後のライセンス変更

  • 今後数週間以内に、Labvancedのライセンスシステムに変更がある予定です。これは、無料アカウントおよび補充録音を使用しているアカウントの変更を目指しています（ライセンスベースのアカウントとは対照的に）。
  • 無料アカウントには、10個の無料録音が付与されます。
  • これまで、補充録音は研究ごとに関連付けられていましたが、現在は研究全体で使用可能になります。
  • 最後に、補充録音を購入する際の最小数は40録音となります。
  • これらの更新は、安全かつスムーズな移行を確実にするために段階的に展開されます。

改善点

  • 言語のドロップダウンを非表示にし、URLクエリ経由で言語を選択: 翻訳機能を利用している多言語の研究では、study_languageというURLパラメータを使用して、研究が開始する際にどの言語を設定するかを事前に設定できるようになりました。これにより、以前は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アンケート項目の翻訳: アンケートを記入する際には、どの項目が必須であるかを指定できます。参加者が応答を提供しない場合、自動メッセージのrequiredが表示されます。これをLabvancedの翻訳タブを使用して翻訳できるようになり、言語別のフィードバックメッセージを用意できます。
  • ポリゴンが動的に変更可能: 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。x座標とy座標の2列のデータフレームを作成してポイントを指定し、その後、オブジェクトプロパティを設定を使用してpointsパラメータを呼び出し、例えば50msごとに更新するよう設定します。この機能には、ウェブカメラによる視線追跡を使用して動画の動的AOIを作成するなど、さまざまなユースケースがあります。
  • 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、視覚的度数で固定やピクセルで固定などの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のフィールドで、フレームをスクロール可能にするを選択します。これには、Labvancedでの模擬ウェブサイト作成など、さまざまなユースケースがあります。
  • スライダーの増分: 過去のスライダー/範囲オブジェクトでは、参加者が1（1）の数値で応答を増減させることができました。現在、このスライダーには統計量の�

ライブラリのハイライト
ライブラリの新着情報は何ですか？次回の実験のためにインポートし、作業を行うことを検討できる新しい研究をいくつか紹介します：

  • ブーバ・キキ効果： 参加者が二つの刺激の間から選ぶことを強いられる実験設計において、トライアルシステムを使用する方法を示す言語学に基づいた素晴らしい例です。ここで試してみてください。
  • OCI-R: 認知行動療法の改訂版である強迫性障害インベントリ（OCI-R）質問票がライブラリに追加されました。これは、個人のOCD（強迫性障害）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（5段階のリッカート尺度で評価された18項目）。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ました。これは、過去2週間の不安症状の頻度と重症度を評価することにより、GADをスクリーニングするために設計された自己報告質問票です。ここで試してみてください。
  • WCST-64： WCSTに興味がある場合、デモをインポートして、次回の実験の基礎として使用することもできます。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、参加者に段落テキストを編集するよう求められます。彼らのキー押下とマウスクリック、段落の状態、フレームの開始からのミリ秒のタイムスタンプを含むライブデータストリームが表示されます。ここで試してみてください。

出版物のスポットライト
他の研究者がLabvancedを使用して何に取り組んでいるか見てみたいですか？最近発表された研究のいくつかの例のリストをチェックしてください：

  • Calignano, G., Lorenzoni, A., Semeraro, G., & Navarrete, E. (2024). 言葉が画像の前に：視覚的注意を偏らせる言語の役割。フロンティアズ・イン・サイコロジー、15、1439397。https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1439397
  • Dehove, M., et al, (2024). 都市芸術介入の魅力と幸福への影響を探る：実証的フィールド実験。フロンティアズ・イン・サイコロジー、15、1409086。https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1409086
  • Meewis, F., et. al, (2024). ギニーバブーン（Papio papio）と人間の成人における因果認識の比較研究。PloS one、19(12)、e0311294。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0311294
  • Tsai, C. C., et al, (2025). 人工知能の有用性と不確実性が薬剤師との認知的相互作用に及ぼす影響：無作為化対照試験。医療インターネット研究ジャーナル、27、e59946。https://www.jmir.org/2025/1/e59946/

今後の予定

  • ビデオ会議を研究中のオプションとして
  • 感情検出を追加機能として

Q3'24 ニュースレター

新機能

  • ゲームコントロール / ジョイスティックユーザー入力： ゲームコントローラーやジョイスティックを研究に組み込むオプションが追加されました！参加者は、ゲームパッド/ジョイスティックトリガーを介してオブジェクトを移動し、設計に従って実験と相互作用できます。データを記録でき、つまり、彼らがクリックしたキーやその他のデータをゲームパッド/ジョイスティックトリガー特有の値を使って収集できます。この機能の実装方法については、このサンプル研究のウォークスルーもご覧ください！
  • 参加者タブ： Labvancedを使用すると、新しく追加された「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取ることができます。「参加者」タブを使用して、特定の研究の参加者の概要を把握し、発表された研究の過程で送信されるメールをカスタマイズし、SMTPサーバーを利用してメールアドレスを接続できます。このタブを使用して、研究に参加している研究参加者とのコミュニケーションを管理することができ、特に複数のセッションを持つ縦断的研究に役立ちます。
  • 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に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。これに対処するために、次の安全対策を実施しました：
    • 配布変数の下で、サーバーが過負荷になった場合のデータ処理方法を指定する「レートリミッターストラテジー」
    • さらに、設定タブに、並行して行われるセッションの数を指定するオプションが追加されました
  • テキストオブジェクトの追加： デザインとプレゼンテーションのコントロールを強化するために、エディタに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、変数値を実験内で直接リンクし、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、この要素を使うことができます。
  • データフレームを介したSVG刺激の割り当て： 研究者は、研究でSVGを利用できるようになり、データフレームを介してそれらをトライアル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： アイストラッキングのキャリブレーションが失敗した場合に、再試行において画面がキャリブレーション点を重ねて表示する問題（キャリブレーションの第二段階中の円形パターン）が修正されました。
  • 重複した最初のセッション： 「参加者タブ」に追加された参加者に対して、最初の実験に対して2つのセッション（代わりに1つ）が作成される問題が修正されました。

ライブラリのハイライト

ライブラリの新着情報は何ですか？次回の実験のためにインポートし、作業を行うことを検討できる新しい研究をいくつか紹介します：

  • 動物ワードサーチ（マルチユーザー）： このデモでは、二人のプレイヤーがワードサーチパズル内で最も多くの単語を見つけようと競い合います！今すぐ試してみてください！（注：URLを別のタブにコピー＆ペーストして、自分自身と対戦したい場合はその場でテストしてください！）
  • ChatGPT： このLabvancedデモでは、ChatGPTと直接コミュニケーションできます。プロンプトを入力し、‘Enter’キーを押すだけで送信できます。今すぐ試してみてください！

新しい文書

  • Chat GPT研究： このウォークスルーでは、チャットインターフェースが表示され、参加者とChatGPT間の交換/会話を記録する設計にChatGPT機能を組み込む方法を説明します。
  • Webカメラ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、眼球運動データを収集するためにSVGオブジェクトを取り入れたアイストラッキング研究を示します。
  • マルチユーザーカーソル位置表示： 参加者が互いのカーソル位置を見えるようにするマルチユーザー研究に取り組んでいますか？このウォークスルーでは、これをLabvancedで実現する2つのアプローチを提示します。

新しい出版物

他の研究者がLabvancedを使用して何に取り組んでいるか見てみたいですか？最近発表された研究のいくつかの例のリストをチェックしてください：

  • 視覚的知覚が4つの場所イベントの表現をサポートする：TRADINGのケーススタディ 認知科学学会年次大会の議事録（第46巻） における Khlystova, E., Williams, A., Lidz, J., & Perkins, L. (2024) の発表
  • 人間らしい動きを作る要因は何か？ 日本心理学研究 において Yang, X. et al. (2024) が発表
  • 固有の言語的好みが偶発的な整合性を超える：協力的パートナー選択における研究 言語と思考 において Matzinger, T., et al. (2024) が発表
  • スクロールとハイパーリンク：子供のデジタル読みの理解に及ぼす2つの広く使用されるデジタル機能の影響 読書の研究ジャーナル において Krenca, K., Taylor, E., & Deacon, S. H. (2024) が発表

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
  • 改良された固定検出アルゴリズム（アイストラッキング）

Q2’24 リリースノート

新機能

  • SVG/ポリゴンオブジェクトを使用したウェブカメラベースのアイストラッキングのAOIとしての複雑な形状： 以前は、AOIまたは「マスク」が長方形の形状を使用してのみ作成可能でした。これは複雑な形状には適していません。この新機能を利用して、SVGと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、その後、実験全体で「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（人や顔の特徴、動物など）をAOIとして指定できます。
    • 余談ですが、私たちのウェブカメラベースのアイストラッキングを研究手法の一部として使用しているすべての研究者に感謝します！数か月前に発表した査読付き論文以来、この数は実際に増えています。
    • アイストラッキング研究のためのAOIとして使用されるポリゴン形状の例
  • ChatGPT： LabvancedにOpenAI / ChatGPTを接続する新しい統合が導入されました。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からの応答が実験内に表示されます！これにより、これらの相互作用がどのように設定されているかに関するデータを収集できるだけでなく、同時に背景で高度な分析を行うこともできます！
    • 「研究設定」→「実験機能」列の下で、今日からOpenAIの統合を利用することができます：
    • LabvancedでOpenAI機能を利用するための設定
  • 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使用して開始することができるようになりました。人口統計情報収集のためのアンケートを作成するかどうか、さらにはタスク間のナビゲーションをクリックするだけで指定でき、開始時の作業時間を節約できます！

改善点

  • エディタ内で「要因」と「ランダム化」を視覚的に区別： 最近Labvancedで実験を構築している場合、左側のパネルメニューが若干変更されているのに気付くでしょう。これは言葉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依然として同じで、ランダム要因と固定要因は以前と同じように機能します。
  • スマートフォンアプリ： スマートフォンアプリはベータ版でさらなる評価が行われており、さらに多くの改善がなされ、今後の四半期に完全にライブになる予定です。今では、スマートフォンからアクセスできる研究のライブラリも利用できるようになり、電話ベースの研究を探索できます。

新しい文書

新しい出版物
Labvancedを使用している他の研究者はどのように研究を行っていますか？最近の出版物のいくつかのハイライトをご覧ください！

  • 構築密度を超えて：都市環境における感情体験の粗大から精細な分析まで 環境心理学ジャーナル において Sander, I., et al. (2024) が発表。
  • 自閉症と非自閉症の観察者によ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 神経心理学 において Chouinard, B., Pesquita, A., Enns, J. T., & Chapman, C. S. (2024) が発表。
  • 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 システム において Zhang, P., & Zhang, S. (2024) が発表。
  • 自己状態が役立つ理由：非言語行動を通じた自己状態の具現化を観察すること Plos One において Engel, I., et al. (2024) が発表。

今後の予定

  • 縦断的研究 - メールカスタマイズ： 以前は、指定した時間間隔設定に基づいてメールリマインダーが自動的に送信されていました。現在、この機能を拡張し、縦断的研究の自動メールリマインダーのテキストをカスタマイズする追加オプションを提供しています。
  • デスクトップアプリ2.0： Labvancedデスクトップアプリの新しく改善されたバージョンが非常に近くに登場します！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の作業を可能にする便利な機能がたくさんあります。研究室内でのローカルでの作業や録音、EEGなどの外部デバイスとの簡単な接続が可能です。

Q1’24 リリースノート

新機能

  • Labvanced MobileがPlaystoreに登場！（ベータ）： 今、Labvanced研究を専用のAndroidアプリで実行でき（1クリックで）、実験的コントロールとデザインオプションが一層広がりました。スマートフォンアプリは縦断的試験や臨床研究に理想的ですが、すべての研究がモバイル使用事例向けに設計されていれば開けます。私たちは現在、より多くのベータテスターを探していますので、興味がある場合はご連絡ください！iOS版もすぐに登場します！
  • メール検証： 新しいユーザーは、サインアップ時に自分のメールアドレスを確認する必要があります。
    モノスペースフォントが利用可能：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モノスペースを選択できるようになりました。
  • デフォルトスタイリングの設定： 以下の画像に示すように、新しい研究を設定する時に、フレームのデフォルトを設定して、モバイル研究用にアスペクト比9:16のフレームサイズを設定できます。
  • 研究ボタン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、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。選択されたデフォルト設定により、自動的にスタイライズされたボタンが作成されます。
  • メール / 通知のナーチュリング： 今、公開されました - メールとアプリ通知がライブされ、新しいユーザーのオンボーディングを支援するためのアイデアを提案し、全体のアプリ体験をサポートします。

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

改善点

  • スライド要素の改善： スライダー要素（質問票に使用される）は、スライダーハンドルが隠れている場合でもすべてのケースで動作するようになりました。
  • セキュリティの改善： 今、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、すべてのデバイスのセッションが無効化されます。
  • 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際、メール確認を介して簡単に行えるようになりました。

新しい文書

  • ランダム化とバランス： Labvancedでランダム化とバランスがどのように扱われているか、そして実験がランダム化され、バランスが取れていることを確認するためにアプリのどの部分を使用できるかを発見してください。
  • APIアクセス： Labvancedの実験で使用できるさまざまなAPIは何ですか？Webhook APIからWebSockおよびREST APIまで、すべてカバーしています！このAPIの概要で、オプションやそれらを使用する状況についてさらに学びましょう。
  • 乳児向けおよびリモートアイストラッキング： リモートおよび乳児向けアイストラッキングに関する最新情報は何ですか？このブログでは、発達心理学研究におけるリモートアイストラッキングの方法としての課題と解決策を討論します。

新しい出版物

他の研究者はLabvancedをどのように使用していますか？最近の出版物のいくつかのハイライトです！

今後の予定

  • ChatGPTおよびさらなるAI統合： chatGPTやDALL-EなどのAIをどのように使用しているかに興味がありますか？AIの使用に関する研究は今後数年で爆発的に増加すると思われるため、chatGPTや他のよく知られたAIアプリケーションとのネイティブ統合を提供する予定です。
  • デスクトップアプリ： Labvancedの定期的なユーザーであれば、専用のアプリケーション（Windows、Linux、Mac用）がすぐにリリースされるのを楽しみにしています。これは、Labvancedの純粋なブラウザベースのバージョンに対していくつかの利点があります。
    • すべての研究はオンラインでもローカルでも直接利用可能で、両方の利点を組み合わせています。
    • デスクトップアプリを通じたLSLの統合や他の専用ハードウェア接続ソリューションが次に登場し、EEG研究を実施したり、サードパーティ製アイストラッカーに接続したりできます。
    • デスクトップバージョンでは、データのエクスポートやデータ分析のためのさらなるネイティブ統合が利用可能になります。どの機能が最も興味深いですか？
  • アイストラッキング - SVGエリア： この新機能により、アイストラッキング研究のために定義されたAOIとして複雑な形状を使用できるようになります。現在、AOIとして単純な形状（長方形画像など）を使用できますが、この新機能では、複雑な形状（例えば、象）のSVGをアップロードし、その領域内の注視回数をカウントするために自分の不可視マスクを作成できます。今後は、エリア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がどのように行動し、意思決定を行うかを理解することは、UXデザイナー、マーケティング担当者、eコマースオーナー、さらにはプロダクト管理や政策立案者にとって強い意味を持ちます。
    • ただし、ウェブサイト上での消費者行動を調査するために提供されている既存のツールには明確な欠点があります。最も深刻な3つの制限：1）ブラウザのプラグインなどの追加インストールを必要とし、参加者を強く制限します。2）ウェブサイト全体を画像や動画のように扱い、相互作用を追跡したり、被験者間でデータを集約したりすることができません。3）唯一マウス追跡のみを提供し、アイストラッキング技術を使用して注意プロセスを追跡する方法がありません。
    • PageGazerは、オンライン行動と消費者研究のための新しく強力なツールです。このツールはこれらの制約を克服し、リモートデータ収集シナリオで収集可能なデータの種類や得られる洞察が大幅に拡大される予定です。
    • 興味がある場合は、最新の発表を把握するために、私たちのPageGazer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

  • 新しく改善されたデスクトップアプリ - もうすぐ登場： Labvancedを直接デスクトップに持ち込む。改訂され、ユーザーフレンドリーなアプリが、研究者が直接デスクトップにダウンロードして研究室で研究を行うために利用可能になります。ローカル研究は、最新のオンライン状態と自動的に同期されるため、研究の作成/編集とローカル（オフライン）実行が相互に統合されます。重要なのは、私たちの既製のLSL Pythonスクリプトをここで使用して、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ることです。私たちのビジョンは、同じ研究およびコードベースを使用して、オンラインおよびローカル/研究室での録音の両方を簡単に実施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：ベータテスト中： スマートフォンアプリをベータ段階でテストすることに興味がある場合は、ご連絡ください。将来的にこの機能を使用したい研究者に最適で、フィードバックを提供してもらえます。このスマートフォンアプリは、AndroidとiOS用に提供され、研究者にモバイルテストシナリオでの実験デザインと実行に関するより多くの機会とコントロールを提供します。このアプリは2つの基本的なアクセスポイントを持っています：
    1. 研究者がサインインし、研究や録音を管理できる（管理ポータルとして利用できる）ログイン。これは特に現地または臨床研究に役立ちます。
    2. 参加者が特定のLabvanced研究IDを持つディープリンクを使用してアプリを開くことができる（パスワードなしの）リモートログイン。これによりアプリは特定の研究のカスタマイズされたアプリケーションに変わります。つまり、Labvancedで通常どおり研究を作成できますが、データ収集目的でモバイルネイティブアプリとして実行できます。もちろん、ProlificやmTurkなどのクラウドソーシングツールとの組み合わせでも動作します。このスマートフォンアプリは、複数のセッションを持つ縦断的研究、つまり多くのセッションを持つ研究、分散型臨床試験、教育介入が主要な要素であるトレーニングセッションで特に便利です。自動プッシュ通知により、参加者は次のセッション研究を迅速に完了するようリマインドされます。
      注：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はまだ取得していませんが、参加者がラボ、クリニック、医師のオフィスで現地テストを行うシナリオで使用できます。データはデバイスにローカルに記録され、インターネット接続が回復すると自動的にクラウドにアップロードされます。
  • 見逃した場合、Labvancedのウェブカメラベースのアイストラッカーが査読されたことをお知らせします！ この論文を行動研究法のジャーナルで見て、次の出版物で引用することを検討してください！以下は、いくつかの重要な発見です：
    • Labvancedのウェブカメラベースのアイストラッキングは、全体の精度が1.4°、精密度が1.1°であり、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、視覚的ターゲットが画面の中央に表示されると、精度と精密度が双方とも改善（それぞれ1.3°と0.9°）されます。これは、心理学の多くの実験で刺激が画面の中心に表示されることを考慮するうえで重要です。
    • 自由視聴とスムーズな追従タスクにおいて、LabvancedとEyeLinkの視線データ間の相関は約80%でした。この相関の視覚的デモを見るには、研究紙の図7を参照してください。ここには、Labvanced（青い点）とEyeLink（赤い点）間のデータポイントの重なりが視覚的に示されています。
    • また、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アイストラッキングが注意の生理学的信号を研究するための実行可能なオプションであることを示しています。
  • 進行中：
    • 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を通じて、それに基づいてプラットフォームを最大限に活用する方法に関するアドバイスを受け取るようになります。
    • 研究ウィザード： このウィザードは、新しいユーザーがスプレッドシートで構成する研究を構築するのを助けるステップバイステップのインタラクティブガイドとなります。
    • ET固定： 我々の査読付きETの出版物は、ウェブカメラベースのアイストラッキングにおける我々の優れた実績を示しており、この方法を使用して非常に正確な視線データを提供します。しかしながら、他のソリューションが存在する一方で、適切な固定検出について正しく考えているソリューションはないようです（恐らくは、そのデータが非常にノイズが多く、サンプルが少なすぎるからです）。固定の分類はアイストラッキング研究において非常に重要な側面であり、我々はすでにアルゴリズムを持っていますが、次の目標はそれを大幅に改善することです。このために、リクルートとコラボレーションの努力が続けられています。

Q3’23 リリースノート

  • ウエブカメラベースのアイストラッキングに関する新しい出版物： ウェブカメラアイストラッキングシステムの精度を業界基準（EyeLink 1000）と比較した我々の最新の出版物がついに発表されました。しばらく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で我々の方法論を証明し、皆さんと共有できることを非常に嬉しく思います！すでに我々のアイストラッキングを使用した研究者の皆さん、またまだ試していない方々にお誘い申し上げます！この出版物は行動研究法のジャーナルでこちらをご覧ください。
    • 出版物の主要な発見：
      • Labvancedのウェブカメラベースのアイストラッキングは、全体の精度が1.4°、精密度が1.1°であり、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、視覚的ターゲットが画面の中心に表示されると、精度と精密度が双方とも改善（それぞれ1.3°と0.9°）されます。これは、心理学の多くの実験で刺激が画面の中心に表示されることを考慮するうえで重要です。
      • 自由視聴とスムーズな追従タスクにおいて、LabvancedとEyeLinkの視線データ間の相関は80%程度でした。この相関の視覚的デモを見るには、出版物の図7を参照してください。ここには、Labvanced（青い点）とEyeLink（赤い点）間のデータポイントの重なりが視覚的に示されています。
      • また、精度は時間を通じて一貫していました。
  • 欧州AI優秀ネットワーク（ELISE）助成金が授与に： 正確なウェブカメラベースのアイストラッキングを提供しているAI研究者として、欧州AI優秀ネットワーク助成金（ELISE）の授与は、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助けます。同じ基盤技術を使用しながら、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行することに焦点を当てた新しいプラットフォームとなります。PageGazerは我々の革新的なアイストラッキング技術を任意のウェブサイトに組み込む能力を持ち、新しい研究の洞察を得るためにスマートなウェブサイトパーシングを活用します。この助成金により、我々の目標がより早く、より効率的に達成することができ、我々のアプローチの優秀さと革新性が再確認されます。もっと知りたい、またはPageGazerの独占的で無料のベータテストのフェーズに参加したい場合は、ぜひご連絡ください。現在、何か新しいことを試したいという初期ユーザーを探しています！
  • 新機能：
    • キャンバス（自由描画）要素： キャンバス（自由描画）要素が実験で形状、ストローク、またはテキストを自由に描画する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、あなたまたは参加者が実験内で自由形式の応答を入力できます。
    • 質問票上のメディア要素： 現在、質問票（すなわちページフレーム）に動画などのメディア要素を直接挿入できるようになりました。これにより、異なるタイプのビジュアルを調査に直接配置できるため、実験作成プロセスに対する制御が向上します。
    • Resting API統合： 現在利用可能なResting APIにより、データをプログラムでダウンロードできるようになりました。アプリケーションでAPIトークンを作成して認証し、サーバー経由でデータに即アクセスできます。研究者はこの新機能を使用し始めており、データにローカルでアクセスできるため、プロセスをさらに効率化しています。Resting APIは、データ取得を集中化して、自分たちのパイプラインプロトコルに応じた専用の場所にデータを保存したい組織や学術研究機関にとって優れた選択肢です。データを手作業で選択し、ダウンロードし、ローカルで保存する代わりに、サーバー経由でデータにアクセスできます。このことはGDPRプロトコルに重要です。
  • 改善点：
    • サーバー側の改善： あなたの日常的な実験作成やプロセスでは直接は見えませんが、我々の最新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ることを保証します。改善のいくつかの例には、サーバー容量の増加、自動更新の向上、1つのサーバーが故障した場合の自動フェイルオーバー、サーバーの健康状態を評価するための監視サービスの向上が含まれます。
    • 新しい支払フロー： 新しい支払フローが登場しました！新しいライセンスを取得する際には、支払いがライセンスをアクティブ化する前に必要となります。その他関連する改善点には、UIの改善、安全な公開支払リンク（購入部門にとって重要）、注文の再開、振込参照コード認識による自動的な支払い検出が含まれています。
  • 進行中：
    • スマートフォンアプリ： モバイルアプリを使用することで、臨床試験や縦断的研究はLabvancedをより多く活用でき、プッシュ通知の機能や特定タスクに対するインターネットへの依存を減少させることができます。
    • 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）モードがデスクトップアプリに統合され、EEGなどのローカルデバイスにLabvancedを接続できるようになります。
    • メールナーチュアリングと通知： 近いうちに、ユーザーはカスタマイズされた提案を通じてプラットフォームを最大限に活用する方法に関する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： 研究を初めてLabvancedに参加する新しいユーザーが学習曲線を経験している場合でも、ウィザードが新しいユーザーの研究を促進するために利用可能になり、必要な場所に研究を導くお手伝いをします！ ```markdown

Q2’23 Release Note

  • Research Grant Program: すべての研究者にとって新しく魅力的な機会であるこの助成金プログラムは、Labvancedでの研究を支援する小額の助成金でキャリアと信頼性を高めたい人に最適です。利点には、会議に参加するための財政的支援や研究参加者の募集が含まれます。
  • Free Drawing Element: 人気のリクエストにより、新たに追加されたCanvas Drawing要素のおかげで、エディタ内で直接描画できるようになりました。この新機能では、実験作成者と参加者が自由に描画できるだけでなく、円や三角形などの形を挿入することもできます。この機能は、自由連想のような多くの実験的使用例に関連する可能性があります。
    Automatic Subject Reassignment: より強力なランダム化とバランス このリクエストは、より強力なバランス方法を求める多くの研究者によって提出されました！今、Labvancedでの自動被験者再割り当てが可能になりました。つまりどういうことでしょうか？たとえば、被験者17が実験から脱落した場合、システムはこの被験者番号を埋めるために自動的に新しい被験者を割り当てることができます。なぜこれが重要なのか？多くの実験では、被験者番号が参加者が見る刺激のタイプに役割を果たすからです。以前は、システムは刺激レベルではなく、グループレベルでの脱落を考慮していませんでした。この機能の結果、ランダム化がより強力になりました。この機能の別の例は、手動での除外時に発生します。研究者が参加者を手動で除外した場合、理由は何であれ、研究に新しく登録された次の参加者が自動的に除外された参加者のスポットを埋めることができます。これにより、実験が完了し、研究者が必要なすべてのデータを受け取ることが保証されます。
  • Switch toggle for eye tracking to make it kid-friendly: 視線追跡の研究設定では、子供向けの視線追跡を有効にする新たに実装されたスイッチトグルがあります。このスイッチは、この設定をオンまたはオフに切り替えます。このアップデート前は、単なるチェックボックスで一度オンにするとオフに切り替えることはできませんでした。
  • Safari is now by default disabled as a browser: Safariは、特にLabvancedのような革新的なブラウザベースのテクノロジーに関して、常に予想通りに動作するわけではない奇妙なブラウザです。Safariは実験を実行するためのオプションとして無効にしました（はい、再度有効にすることも可能です）。この決定の理由は、視線追跡や音声自動再生のような高度な機能がこのブラウザではうまく動作しないため、これらの高度な機能を使用する実験にはSafariは推奨されていません。
  • Joined Audio/Video and Object triggers into a single trigger: エディタのUIが更新され、Audio/VideoのトリガーがObjectトリガーと同じになりました。トリガーのタイプに基づいて異なるドロップダウンメニューが特定のオプションと共に表示されます。これにより、実験作成プロセスがより効率的になり、繰り返し多くのステップを実行する必要が減ります。現在使用されていないAudio/Videoトリガーを使用している既存の研究には影響がありません。
  • Joined Audio/Video and Control Object actions into a single action: トリガーに関する上記の点と同様に、Audio/VideoおよびControl Objectの対応するアクションでも同様のことが行われました。現在使用されていないAudio/Videoトリガーを使用している既存の研究には影響がありません。
  • Easier sharing for group license holders: グループライセンスをお持ちの場合、同じクラスルームライセンスまたは引換コードを持つ人と研究を共有することがより簡単になりました。このコードが有効化された後、6か月間は、異なるライセンスを持っている場合や無料アカウントの場合でも機能します。
  • In Progress
    • New Resting API: これは標準APIで、コードと連携してデータをプログラム的にログインおよびダウンロードすることができます。このResting APIは、データ取得を中央集権化し、パイプラインプロトコルに従ってデータを指定された場所に保存したい組織や学術研究機関にとって素晴らしいものになります。手動でデータを選択してダウンロードしてローカルに保存する代わりに、組織はGDPRプロトコルに重要なデータにサーバー上でアクセスできます。
    • Onboarding: 新しいユーザーが新しいアカウントを作成した瞬間にインタラクティブな方法で学べるオンボーディングプロセスに引き続き取り組んでいます。

Q4’22 Release Note

  • New Dashboard: Labvancedプラットフォームをマスターし、最新の更新を把握できるように設計された新しいダッシュボードを立ち上げました。新しいダッシュボードでは、以下を見つけることができます：

    • オンボーディングツールとして特別に設計されたチェックリスト
    • 研究の進捗を追跡するための研究の洞察
    • LVプラットフォームを最もよく教える順序で配置されたビデオ
    • 通知、ライブラリの更新、ツイッターのフィードをすべて一か所に集約

  • Action Groups: Events には、変数とトリガーの2つの主要なコンポーネントがあります。トリガーは、多くの場合、複数のアクションを実行する必要があります。たとえば、参加者がボタンをクリックすると、刺激を拡大し、位置を変更し、フェードアウトする必要があります。今、これら3つのアクション（および実験に応じてもっと）を1つのグループにまとめることができるのです！これは、実験作成時の効率を高めるための整理とアクションのコピーを容易にする手助けになります。

  • Shared Variables: 共有変数は、いくつかの実験セッションおよび/または参加者の間で共有できる動的変数です。変数はLabvancedサーバーに保存され、実験を設計および計画する際に新しい実験の可能性を引き出すための配列として機能します。共有変数は、縦断的研究や複数ユーザーの研究に特に役立ち、被験者間のバランスを助けます。共有変数の例を考えてみてください：あなたの研究には10,000枚の画像があり、各参加者に100枚の画像を表示したい場合、共有変数を使えば「見せられた100枚の画像」を「記憶」し、残りの画像を他の参加者にランダムに割り当てることができます。すごいですよね？

  • 'Read from/Write to' Action Command: これは、データを記録（「Read from」）および保存（「Write to」）するために変数に追加できる新しいアクションです。これにより、変数の値を記録および保存するための以下のオプションを使用できます：

    • Option 1, Device: このオプションは、変数データを読み取り、ローカルデバイスに保存します。これは、データをローカルに保存する必要がある場合に便利です。たとえば、長期的な研究を実施しており、参加者が実験全体で同じデバイスを使用していることを確認する必要がある場合。
    • Option 2, Shared Variable: 共有変数にデータを読み取り、保存することは非常に強力なオプションです。この場合、データはサーバーに保存され、他の試行セッションや参加者に配布できるようになります。

  • Custom CSS in the Task Editor: 要素のCSSプロパティは、オブジェクトプロパティタブで要素をクリックし、「CSSプロパティを変更」ボックスにチェックを入れることで変更できます。これにより、オブジェクトの外観をより特定の方法で変更するためにカスタムコードを書くことができます。タスクエディタ内でCustom CSSがどのように機能するかの例を参照してください。これは最初のイテレーションであり、さらなる改善が予定されています。

  • Home Page: New & Improved: ホームページが大規模に改装されました！Labvancedプラットフォーム、使用例、テストモニアル、特別なダイアログボックスを開いてサポートコールをリクエストする機能、さらに更新やリリースノートを受け取るためにサインアップできるニュースレターフィールドが豊富な新情報を含んでいます。

  • Eye Tracking: Faster & More Accurate: おそらく、このリリースノート全体で最もエキサイティングな発表は、ウェブカメラベースの視線追跡が大幅にアップグレードされ、研究における時間的精度の新たな高みを達成したことです！

    • 最初に、この新しい精度のレベルに到達するために、いくつかの整理を行わなければなりませんでした。リポジトリの大規模なリファクタリングを完了し、多くのクラスやファイルが整理され、ニューラルネットワークがより最適に動作するようになりました。このステップにより、不要な関数が削減され、より効率的なコードになりました。
    • 次に、視線を予測するための高速な推論方法を開発することで、サンプリングプロセス中にニューラルネットワークに供給される画像の数を増やしました。以前は、たとえば30msごとにタイミングに基づいてスナップショットを取得していましたが、カメラのHertz周波数がどのタイミングでリフレッシュされているのかが正確にわからなかったのです。現在、私たちは新しいブラウザの革新を活用して、新しいカメラ画像がどの点で発生するのか（マイクロ秒レベルで）を正確に把握できるようになり、GPUのリフレッシュレートのタイムスタンプを使用してこれをアルゴリズムに組み込みました。その結果、リフレッシュレートが発生する正確な瞬間を知り、カメラスナップショットが取得された瞬間をマイクロ秒レベルで知ることができ、時間的解像度がより精密になり、より多くのデータが得られるようになりました。
    • これにより、ワンポイントごとに1つのスナップショットに依存するのではなく、3つのスナップショットを取得することができる改善されたより強力なキャリブレーションプロセスが可能になります！さらに、60Hzのウェブカメラをより良く扱えるようになり、データの質が向上し、最終的にリモート視線追跡を使用して眼のサッカードに取り組むための扉が開かれます！

  • Media Elements on Page Frames: 多くのリクエストに応じて、ページフレームにメディア要素を追加できるようになりました！以前は、この機能はキャンバスフレームに限られていましたが、ユーザーフィードバックのおかげで、ページフレーム（質問票作成用として使用）も動画などのメディア要素を表示できるようになりました。試してみてください！エディタに移動し、ページフレームを追加して音声録音（または任意の要素）をアップロードし、それに関連する質問票要素（リッカートスケールやスライダー範囲など）を付けてみてください。

  • Public Experiment Library: 公開実験ライブラリは、すべてのLabvancedユーザーに利用可能な強力でオープンなリソースです！ご存じのように、Public Experiment Libraryには、Labvancedチームやコミュニティの他の研究者が公開利用可能な実験を提供するために含まれている数百の研究が含まれています。新しい追加と拡張により、Public Experiment Libraryはより強力かつユーザーフレンドリーになりました。現在、検索機能が強化され、基準がより情報豊かになり、利用可能なオプションも増えています。自分の実験に研究を表示、参加、インポートし、必要に応じて実験目標に適合するように変更できます。基準に合う研究を探すための高度な検索も実施できます。たとえば、視線追跡を含めたり、複数ユーザーの研究であったりします。研究に「いいね」を付けることもできます！検索機能およびPublic Experiment Libraryの一般機能については、こちらを参照。

  • Description Tab Updates: 説明タブは、研究がどのように提示され、Public Experiment Libraryにどのような情報が提供されるかを制御するためにアクセスできるエディタメニューの一部です。新しい追加により、以下のことが可能になります：

    • カスタムの所属を作成し、所属として追加する大学を検索する
    • 「空間認知」や「知性」など、研究を説明するためのキーワードを追加する
    • 自分の研究に関連する心理学の分野（たとえば、認知心理学や社会心理学）を指定する
    • 表示されるユニークな公開研究名を作成することができるようになりました。これにより、アカウントに表示される研究名とは異なることが可能です。

  • 'My Account' Tab Updates: エディタの「マイアカウント」タブの下で、アカウントが期限切れになるとメッセージが表示され、そのページからアカウントを更新するオプションが提供されるようになりました。また、心理学の立場や分野など、研究背景に関する情報をさらに入力できます。

  • Import Options: Data Frames: データフレームのインポートが以前よりも簡単になりました。新しいオプションを追加し、データの処理方法を改善しました。現在、ファイルを直接マッピングし、スプレッドシートの最初の行をヘッダーとして使用し、データを転置することができます。大規模なデータセットをインポートする場合、データフレームは実験内のファイルや画像をマッピングできます。たとえば、視覚刺激が「cat.webp」として列に記載されている場合、他の列に試行番号や被験者IDのような別の変数を指定すれば、インポートステップから直接マッピングされます。

  • Study Settings: New Options 研究を選択すると、「研究設定」タブがエディタのサイドメニューに表示されます。「研究設定」には、研究に対する実験的な制御をさらに強化するための新しい機能がいくつか加わっています。以下のことが可能です：

    • “ダークモード”テーマのブロック: モバイルデバイスで実験を完了する際に、ダークモードが一部のデバイスのCSS変更に悪影響を与える場合に役立ちます。
    • “全画面表示モードで研究を開始する”を有効または無効にする: この柔軟性を求める研究者がいたため、すぐに全画面表示モードで開始しない選択肢があります。
    • 最小および最大画面リフレッシュレートを要求: 研究で許可する画面リフレッシュレートの限界を指定することは、正確なタイミングにとって重要です。画面には異なるリフレッシュレートがあるため、新しいコンピュータが150Hzのモニターを持つ一方、古いコンピュータが45Hzのモニターを持っている場合、参加者をこのハードウェアパラメータに基づいて制限できます。

  • Increased Sharing Abilities for Departmental License Holders: 部門ライセンスとグループライセンスの間で研究共有機能が異なっています。部門ライセンスには、部門ライセンスのメンバーではないユーザーに対して研究の編集権を与えることが含まれるより多くの共有特権があります。一方、グループライセンスを持つ者は、自分のライセンスに属するユーザーとしか研究を共有できません。この変更により、Labvancedを使用している2つのグループが共有プロジェクトを持つことができるようになります。

  • New Sample Studies Page: 新しいサンプル研究ページは、Labvancedプラットフォーム上の優れた研究を強調表示するための強力なリソースです。基本的に、これらは心理学の使用例（行動心理学から認知心理学、スポーツ心理学まで）に整理されたテンプレートであるため、これらのテンプレートをインポートして研究を開始することができます。サンプル研究ページは、役立つ研究やタスクを共有するだけでなく、役立つデモやアドオンを紹介することにも専念しています。このページ上のすべての研究とコンテンツは、Labvancedチームによって確認および検証されています。このページの利用方法について詳しくは、その詳細を説明した専用ブログ投稿をお読みください：Sample Studies - Helpful Templates & Demos!

  • In Progress:

    • Onboarding: できるだけユーザーの体験を向上させ、すべての研究者がLabvancedの力と使いやすさを理解できるようにしたいと考えています。このリリースノートでは新しいダッシュボードを発表しましたが、次に進行中のオンボーディングプロセスがあります！これは何を含むのでしょうか？プラットフォームにサインアップしてログインすると、実験を最初から最後まで作成するためにどこをクリックする必要があるかを段階的に示す動的なダイアログボックスが表示されます！このインタラクティブで動的なアプローチにより、ユーザーはプラットフォームをより早く学び、オンラインで研究を構築する自信をより高めることができます。
    • Improved Balancing: 多くの人からバランス方法の改善リクエストを受け取りました。たとえば、100列のある実験が設計されていて、各列が1つの被験者、各行が1回の試行の場合、オプションのタイムアウトと自動被験者再割り当て、さらに手動での被験者除外ができるようになります。たとえば、被験者17が脱落した場合、システムは指定された基準に従ってこの列に被験者を自動的に割り当てます。
    • Free Drawing Element: 近く、研究に自由描画要素を有効にするオプションが提供されます。これにより、参加者はマウスを使って自由に描画やトレースを行うことができます！

Q3’22 Release Note

  • The New Public Experiment Library is Now Live! 新しい公開実験ライブラリを試しましたか？ライブラリを再設計し、公開された研究、テンプレート、デモを検索しやすくしました。ライブラリは今やテーブル形式になっているため、フィルタリング、検索、並べ替えを行うことができます。左上隅の緑色の「ADVANCED SEARCH」ボタンをクリックしてください。研究名またはID、著者名、および所属（大学）など、ライブラリをソートするためのさまざまなフィールドとオプションが表示されます。視線追跡を含めるか、マルチユーザーであるか、心理学のどのカテゴリ/ブランチに含まれるかを指定することもできます。また、クエリのURLをコピーして他の人と共有することも可能です。

  • Soft Delete Provision for One Month: 現在、ユーザーがサーバーからデータを削除する場合、1か月間自動的に削除されるソフト削除プロビジョンがあります。このウィンドウは、「変更することができる」という安全ネットのようなもので、間違いがあった場合にも役立ちます。たとえば、ユーザーが記録データを削除された場合、記録の有効化/無効化またはDataExportページを通じて、今やこれを復元することが可能になります。復元するには、Labvancedサポートチームにリクエストチケットを送るだけで、Labvancedの管理者が復元可能にします。ただし、削除が発生した日から満たないうちに行わざるを得ません。

  • Range Element: アプリエディタ内の範囲要素には、カスタマイズのための追加のオプションがあります。たとえば：

    • 範囲要素のハンドルを非表示にする
    • 範囲要素を必須にして、ユーザーが必ず操作しなければ実験が進行しないようにする

  • Elements' Visibility in the Editor: エディタの可視性およびロックに関連して、追加されたもう一つの機能です。現在、要素はエディタ内で特定の位置にロック可能で、その間に動いたりクリックしたりしても影響を及ぼさないようにすることができます。また、要素の可視性も切り替え可能になりました。

  • Sending a Final Reminder Email to Participants: 縦断的研究において、参加者は多くの場合、実験を行ったり、複数のポイントで質問票を完了させたりする必要があります。したがって、参加者にリマインダーを自動的にメールする方法を提供しています。この改善前は、セッションごとに2通のメールを送信していましたが、現在は3通を送信しており、セッションの終了時間の数時間前に第3のメールが送信されることで脱落率の減少をすでに確認しました。

  • Preventing Deletion of Groups, Sessions, and Blocks: 研究エディタページで、記録がアクティブで研究が公開されている限り、セッション、グループ、ブロックの削除メカニズムを削除しました。これにより、クラッシュや予期しないユーザー結果を防ぎます。この改善前は、ユーザーが2つのグループを持ち、各グループに対してデータが記録されている場合、データを記録中の実験を「データ記録アクティブ」のままにした状態でグループを削除することができました。ただし、グループ（またはセッションやブロック）を削除すると、既存データと削除されたセッション/グループ/ブロック間で不一致が生じます。
    削除メカニズムが除去された今、実験デザインを変更したい場合（セッション/グループ/ブロックを削除する場合）、2つの選択肢があります：

    1. データをローカルに保存しダウンロードした後にLabvancedアプリでデータを削除します。その後、同じ研究内で編集モードに戻り、実験デザインを適宜変更します。
    2. もう一つの方法は、オリジナルの研究から新しいドラフトを作成し、新しい研究を作成し、実験デザイン（セッション/グループ/ブロックを削除）を更新することです。

  • Unexpected Behaviour of Trial and Frame Timestamp: 実験を作成し変数を追加する際に、時々ユーザーは変数プロパティセクションの' trial variableのリセットオプションを見逃します。これにより、タイムスタンプから予期しないNaN値が発生することがあります。これを避けるために、イベントを作成する際にアラートメッセージを追加しました。試行変数が新しい試行の始まりにリセットされる必要がある場合があり、他の場合には、実験全体で同じ試行変数を維持することが重要です。たとえば、以前の試行で質問票からの年齢をアクセスし、異なる試行の後でそれを取得したい場合があります。

  • Auto Enabling of Survey Data Variables in DataExport Page: 新しいDataExportページでは、調査データ変数（性別、年齢、言語、国など）が、いずれかのデータが記録されたり、研究所有者によって有効化された場合に自動的にエクスポートページの一部になります。以前は、これらの変数を手動で有効化するプロセスが必要でした。

  • Optimized Functionality of DataExport Page: さらに、DataExportページからのダウンロードリクエストに関する問題を修正しました。一部のユーザーはクラッシュを経験していましたが、これはバックグラウンドで不必要なサーバー呼び出しが行われていたためで、リクエストに追加の時間を要しました。この問題を修正し、ダウンロードリクエストの処理時間を短縮しました。

  • In Progress: 現在、新しい機能と改善が進行中で、私たちのチームがその完成に向けて尽力しています：

    • New Home Page: 新しいウェブサイトをデザインしています。モダンな見た目を持ち、ユーザーのためのより多くのコンテンツと役立つ情報を提供します。
    • Dashboard Revamp: ログイン時にアプリダッシュボードの新しいデザインにも取り組んでいます。これにより、より直感的でアクションを起こしやすく、高度な情報や機能を持つようになります。
    • Cross Session Data Access: この機能により、参加者は他の参加者が生産したデータにアクセスできるようになります。これにより、特定の被験者のパフォーマンスを一般集団およびすべての過去の被験者のパフォーマンス分布と比較することが可能になります。この機能の別のシナリオとしては、同じ被験者の縦断的研究での過去データにアクセス可能になり、セッションを通じた個々のパフォーマンス変化を追跡することができます。