ニュースレターアーカイブ

目次 - ニュースレター

• Q1'26
• Q4'25 + Q1'26
• Q3'25
• Q2'25
• Q4'24 + Q1'25
• Q3'24
• Q2'24
• Q1'24
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• Q3’23
• Q2’23
• Q4’22
• Q3’22

Q'1-2026 ニュースレター

新しいLabvancedライセンス構造 - アップデート 私たちは、更新されたライセンスシステムの成功裏の導入を発表できることを嬉しく思います。以下に、現在有効な主要な変更点の概要を示します：

• 新しいライセンス構造が現在適用中です: Labvancedの新しいライセンス構造は正式に導入され、完全に施行されています。
• ロイヤリティ割引の適用: この移行の一環として、すべての既存顧客にロイヤリティ割引が適用されました。
• マルチメンバーライセンスの更新: マルチメンバーライセンスの場合、適切なアカウントの整理と公平なライセンス使用を確保するために、主要なメールアドレスドメインが割り当てられました。すべてが正しく表示されていることを確認するためにライセンスタブを確認し、問題がある場合や質問がある場合はご連絡ください。
• 教育およびキャンパスライセンスが利用可能: 教育ライセンスは、各学生が自分のアカウントを持つ教室ベースの学習に最適で、キャンパスライセンスはキャンパス全体での使用を意図しています。詳細を学ぶ。
• 追加サービスの正式化: 研究サービスの追加Labvancedサービスが正式化され、研究構築サービスの購入、被験者リクルートメント、専用サポート時間を選択するオプションが含まれています。

新機能と機能

• 感情検出: Labvancedの感情検出は、標準的なウェブカメラを使用して、参加者の感情的反応をリアルタイムで自動的に推測します（特別なハードウェアは不要）。微妙な顔の表情をキャプチャし、それを連続的な感情データストリームに変換することで、すべてのオンライン研究をスケーラブルな感情ラボに変えます。すべての処理はクライアント側で行われ、GDPRに準拠し、顔データが外部に送信または保存されることはありません。詳細を学ぶ
• HDビデオ: フルHDビデオ解像度（1920 × 1080ピクセル）がビデオ録画用に利用可能になりました。さらに、ユーザーは品質やストレージの要件に基づいて希望のビットレート設定（デフォルト、高、高度）を選択できます。また、ファイル形式を指定することもできます。データ収集中に使用されるブラウザでサポートされている場合、録画は.mp4形式で保存され、それ以外の場合は.webm形式で保存されます。これらの改善は、研究者にとってビデオ品質とファイル互換性の制御を向上させ、データキャプチャの正確性と分析・共有の柔軟性を高めるために重要です。詳細を学ぶ

改善点

• リモート心拍数検出（rPPG）の制御向上: rPPG measurementsの制御と信頼性を改善するために追加の設定が導入されました：
  • i.) 研究開始時にrPPGを初期化する – rPPGは、時間の経過に沿った重み付き平均を計算し、初期化には10秒以上かかることがあります。この設定を有効にすると、メインタスクが開始される前に心拍数の測定が準備されます（rPPGが最初のタスクで既に有効になっている場合を除く）。
  • ii.) 心拍数の信頼度を待つ – この設定が有効な場合、研究は心拍数検出が定義された信頼レベルに達するまで待機します。実験中に信頼度が指定された閾値を下回った場合、研究は自動的に一時停止します。これにより、信頼できる心拍数データのみが収集されることが保証されます。
  • これらの改善は、研究者にとってデータの信頼性を高め、心理的測定がデータ収集の前後で品質基準を満たすことを確保するために重要です。詳細を学ぶ
• ビデオ会議の使いやすさとアクセスの向上: Labvanced APIキーは、ビデオ会議オブジェクトの一部としてデフォルトで利用可能です。200時間を超えるビデオ会議が必要なプロジェクトの場合、研究設定で独自のAPIキーを追加するか、サポートに連絡して支援を受けることができます。参加者の流れを簡素化するための自動イベントが導入されました。参加者はフレーム開始時に自動的に会議に参加し、フレーム終了時に会議から離脱できるようになりました。これらの改善は、セッション管理を簡素化し、設定の複雑さを軽減し、リモートデータ収集をよりシームレスでスケーラブルにするために重要です。詳細を学ぶ
• ソート可能オブジェクトと視線追跡の間の競合が解決: ソート可能オブジェクトがウェブカメラベースの視線追跡機能に干渉するという問題が確認されました。この相互作用は解決されました。
• 複製されたターゲットオブジェクトプロパティによる高速な設定: Set Object Propertyアクションでは、ターゲットオブジェクト、プロパティ、および値を指定する必要があり、繰り返しの際に時間がかかることがあります。このプロセスを簡素化するために、ターゲットレベルでプロパティを複製できるようになり、すべての関連する値が自動的に引き継がれます。これにより、設定をゼロから再作成するのではなく、必要な調整のみを行うことができます。この小さなが強力な改善により、ワークフローの効率が大幅に向上し、繰り返しの設定作業が軽減され、特に複雑な実験論理を構築している研究者にとって非常に価値があります。詳細を学ぶ
• アクショングループラベルによる組織の改善: アクショングループにラベルを付けることができるようになり、実験論理のクリアな構造が可能になります。関連するアクションを名前付きアクショングループの下にグループ化することで、複雑なワークフローをより整理し、管理しやすくなります。これにより、実験の理解、維持、デバッグが容易になり、特にサイズと複雑さが増すにつれて役立ちます。研究者にとって、この改善は明確な実験デザインと効率的なコラボレーションをサポートします。詳しく学ぶ

ライブラリのハイライト ライブラリの新しい情報：次の実験でインポートして作業することを検討できるいくつかの新しい研究があります：

• 暗黙的連合テスト（IAT） - カウンターバランスデスクトップのみ: 暗黙的連合テスト（IAT）は、応答時間を記録することによって自動的な連合を測定します。参加者は製品カテゴリ（エコフレンドリー対従来）および属性（高対低品質）から単語を並べ替えます。このバージョンはキーのマッピングとレイアウトに対してカウンターバランスされています。刺激は研究の目的に応じて調整できます。
• 感情検出デモ: 一連の画像が提示され、参加者は表情を模倣するように求められます。参加者の表情で検出された最も強い感情、および価数と覚醒の値が報告されます。注：Labvancedは完全にプライバシーを保護する方法で操作するため、すべての推論は参加者のデバイス上で行われ、画像やビデオデータがデバイスを離れることはありません。

進行中

• アナライザー: 新しいアナライザーにより、データを明確なビジュアライゼーション、強力な統計分析、および包括的な行動レポートに変換できるようになります - すべて1つの場所で。これは、パターンを迅速に特定し、結果を解釈し、研究、教育、または適用のために結果を効果的に伝えるのに役立つように設計されています。

Q'4-2025 + Q'1-2026 ニュースレター

📌今後の: 価格 / ライセンス変更 過去数ヶ月にわたりコミュニケーションしたように、ライセンスおよび価格モデルの計画された更新が近日中に実施される予定であり、2026年3月の初めには完全な展開が期待されています。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、以前のオプションよりもはるかに柔軟性と幅広いオプションを導入します。

改訂されたモデルの下で、ライセンスは機能階層によって区別され、無制限の録音をデフォルトで提供するのではなく、定義された数のデータ録音を含むことになります。このアプローチは、すべての研究者がすべての機能にアクセスする必要があるわけではなく、無制限の録音能力が必要でもないという現実を反映しています。また、ライセンスは実際の研究ニーズにより適切に調整されます。高度な機能は高階層のライセンスに留保され、シンプルな使用例には、より合理化され、手頃なオプションが用意されます。

この更新の主な目的は、より大きな価格と機能の柔軟性を提供し、研究者が自分の要件に最も適し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、コスト効率の良いライセンスからコアな実験デザイン機能を持つもの、より強力なライセンスまで、さまざまに広がります。加えて、商業および産業ユーザー向けのライセンス構造は、より明確で透明性があります。

長期的なユーザーをさらにサポートするために、公式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、連続ライセンスの各年に対して追加の5％の割引を提供し、**7年後に最大30％**に到達します。ロイヤリティ割引を完全に適用することで、現在の価格上昇のほとんどを実質的に相殺することができます。この割引は、継続的な年次更新を通じて、または対象であれば長期ライセンスの購入を通じて達成できます。

新しい機能層システムの一環として、ウェブカメラのアイ・トラッキング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。しかし、無料ライセンス保有者には、これらの高度な機能に完全にアクセスできる7日間のプレミアムトライアルが提供されます。

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チェックアウト時に適用されます。

最近受け取ったり、Labvancedからリクエストした任意のライセンス見積もりが有効であり、尊重されることにご注意ください。

新機能と機能の追加

• パルス検出（リモート心拍数）： リモートフォトプレチスモグラフィー（rPPG）を使用してリモート心拍数を測定することに興味のある研究者のために新しいパルス検出機能が利用可能になりました。この機能により、ウェブカメラの入力を介した非接触型心拍数推定が可能になり、追加のハードウェアなしで生理的測定を必要とする実験に適しています。詳細を学ぶ

• 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い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、あらかじめ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、同意書テンプレート、認知課題（Corsi Block Tapping、WCSTなど）、コントロールチェック（ヘッドフォンチェックなど）、および質問票などの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、使用可能なテンプレートで構成された構造化された研究フレームワークを迅速に生成でき、その後、研究の特定の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： 長時間にわたる生成AIリクエストが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、大きなトークン長、より高度なモデル、および画像生成など、一般的により複雑な操作を含むリクエストが含まれます。
• 日本語のドキュメントが追加： 日本語が新しいドキュメント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、英語に加えて、ドキュメントが自動的に日本語で利用可能になりました。ユーザーは、上部の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トをブラウズできます。
• エディターの更新 – 統合タブ： 研究エディタのいくつかのタブが統合され、組織性と使いやすさが向上しました。Labvancedで研究を構築しているユーザーは、以下の変更に気付くかもしれません：
  • 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、「起動＆参加」に置き換えられ、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、URLパラメーターを使用してカスタム参加者リンクを作成するための拡張オプションが提供されます。
  • 翻訳タブは「テキスト＆翻訳」と改名され、より広範な範囲を反映しています。このタブでは、翻訳やシステム生成メッセージ（キャリブレーション指示など）の編集を含む、すべてのテキスト関連の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。 全体的に、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にグループ化された、より整理されたサイドメニューが得られます。
• 新しいホームページ： Labvancedプラットフォームの完全な能力と強みをより正確に反映する新しいホームページを立ち上げました。更新されたページを探検し、このメールに返信してフィードバックを共有することをお勧めします。Labvancedに初めて触れる方は、ぜひ一度ご覧ください—以前はプラットフォームがサポートしていることをご存知なかった機能や能力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 ライブラリの新着は何ですか？次回の実験にインポートして作業を行うことを検討できるいくつかの新しい研究を以下に示します：

• サイモンタスク: サイモンタスクは、反応時間のタスクで、無関係な空間情報が反応の速度や精度にどのように影響するかを調査します。参加者は、要求された反応と一致するか対立する刺激の場所の非空間的特徴に応じて反応します。
• フランカー矢印: この研究は、フランカータスク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、周囲の気を散らす要素を無視しながら、中央の矢印の方向に応じて反応します。反応時間と精度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人のプレイヤーが投資家として競い、最終的に最大のポートフォリオサイズを目指します。1人のプレイヤーは、特定のファンドが価値を上げるか下げるかの確率に基づいて内部情報を持ち、他のプレイ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の重要な進展であり、変数値の読み書きに制限されていました。その結果、このアップデートは、プラットフォーム上で実装可能な実験デザインの範囲を大幅に広げます。詳細を学ぶ
• 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ための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るようになりました。この強化により、人間とAIのインタラクション、人工知能の認識、そして生成AIを認知または創造的なツールとして利用する研究に重要な機会が開かれます。たとえば、参加者が単一のインターフェイス内でAIと対話する制御された研究や、人間とAIが作成した作品を識別する必要があるタスクのためにAI生成コンテンツが動的に生成されるパラダイムを可能にします。OpenAIトリガー を介して試すことができる研究の例を以下に示します：
  • OpenAI画像生成デモ: Labvanced内で画像を作成するためのプロンプト。
  • AI生成音声デモ: テキスト（学習資料）の段落が、OpenAI APIを介して生成された音声によって読み上げられ、その後に選択肢問題が続きます。
• テキスト転写： Labvancedは、実験内のオーディオ録音オブジェクト用の音声からテキストへの転写機能を導入しました。この機能は、完全にクライアント側で動作する統合されたWhisperモデルによって提供されます。これは、処理がすべて参加者のデバイス内で直接行われることを意味します。オーディオデータが外部サーバーに送信されないため、このアプローチはデータの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、オーディオ録音要素の関連イベントを設定することで転写を有効にできます。詳細を学ぶ
• 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加速するために、Labvancedエディタが新しいコンテキスト対応システムで更新されました。ユーザーがオブジェクト（オーディオ録音オブジェクトなど）を選択すると、エディタは一般的かつ関連するアクションのメニューを積極的に提示します。これらのオプションの1つを選択すると、対応するイベントロジックが自動的に構成されるため、手動設定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スムーズにし、プラットフォームに不慣れなユーザーには直感的なガイダンスを提供します。

📌今後の予定

• 幼児向けアイ・トラッキングフェイスメッシュ: 高さと幅のような寸法を使用して、参加者を「固定」することを目指しています。
• ライセンス: 最後のニュースレターの発表に従い、今後数か月内に実施を目指してライセンスの変更が計画されています。新しい変更により、特定のライセンスに特定の機能が制限され、提供されるライセンスの種類の範囲により多様性と柔軟性が生まれます。
• 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、現在、列ヘッダーを追加するオプションがあります。これは、配列変数を使用する視線追跡研究や、配列を記録す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、データビューに記載され、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改善するために、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。ユーザー生成ファイル（オーディオやビデオ録画など）は、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つ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中断によるデータ損失を防ぐために、Labvancedはデータ保存の自動再試行メカニズムを導入しました。参加者のインターネット接続での瞬間的な中断（ミリ秒単位で持続する場合など）は、以前はデータ送信中に発生すると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。新しい安全措置が導入されたことで、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。
• 実験一時停止中のイベントキューイング： 信頼性を改善するために、実験の一時停止中にイベントを処理するための新しい安全措置が導入されました。以前は、実験が自動的に一時停止された場合（たとえば、視線追跡タスク中の過度の参加者の動きによる場合）、その瞬間に実行されているイベントは中断され、エラーを引き起こす可能性がありました。システムは、停止中の実験に影響を受けるアクティブなイベントを自動的にキューイングします。実験が再開されると、これらのキューに入ったイベントは、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向上させるための更新が実施され、安定性と性能が向上しました。テキスト要素を新しい変数で再リンクすることが、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。
• ソート可能なオブジェクトが双方向に： 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配列の更新が、その後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？ ここにあなたが次の実験のために探求し、インポートして働きかけることができるいくつかの新しい研究があります：

• トレイルメイキングテスト：パートAでは、数字を順に接続します（1-2-3）。パートBでは、数字と文字を交互に使用します（1-A-2-B）。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、1つずつフラッシュしてシーケンスを作成します。参加者は、フラッシュされた順序でブロックをクリックすることが期待されます。連続してタップされたブロックの数は少なく始まり、正しく繰り返されたシーケンスごとに増加します。
• 選好視覚課題：この研究は、選好視覚課題を使用して乳児の視覚的注意を調査します。参加者は、画像または動画のいずれかを並べて視聴し、視線パターン、注視 durations および頭の向きを記録します。

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！これは、あなたの研究にビデオ会議を統合し、参加者が通話を通じて互いに通信することを可能にします。実験中にこれが発生するタイミングや、通話が音声ベースだけになるべきか、さらには画面共有が許可されるべきかを制御できます。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、より多くの管理が可能になりますが、参加者と研究者の通信も実装できます。
• Switch Group アクション: 新しいアクションがイベントシステムに追加されました。実験中に特定の基準（またはトリガー）に基づいて参加者がグループを切り替えるように指定できるようになりました。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。たとえば、実験が年齢（若者 vs. 高齢者）に基づいて2つのグループで始まり、「若者」グループの参加者が特定の応答を示した場合、その応答に基づいて異なるグループに自動的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」を持っている場合は、「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として使用: 一部の場合、データフレームと配列は実験の進行中に動的に更新および変更されます。たとえば、新しい行が追加され、エントリが増加します。柔軟な実験デザインのためには、いつでもこれらの配列やデータフレームの長さを知っておくことが重要です。この新機能により、長さの変数を呼び出すことができます。
• データフレームをその場で編集: データフレームを更新する必要がある場合、たとえば、修正やわずかな変更が必要な場合は、今やその場で編集することができます。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、今ではそうする必要はありません。エディタの変数パネルの下で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す。そこからデータフレームが開かれます。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。それをチェックすると、セルを編集できるようになります。

📌今後のライセンスの変更

• 今後数週間で、Labvancedのライセンスシステムに変更があることにご注意ください。これは、無料アカウントとチャージ録音（ライセンスベースのアカウントではなく）を使用するアカウントの扱いを変更することを目的としています。
• 無料アカウントには10の無料録音が付与されるようになります。
• これまで、チャージ録音は研究ごとに関連付けられていました。今後、チャージ録音は任意の研究に対してグローバルに使用できるようになります。
• 最後に、チャージ録音を購入するため、最低限利用可能な量は40録音になります。
• これらの更新は、安全でスムーズ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隠し、URLクエリを介して言語を選択する: 翻訳機能を利用した多言語研究において、URLパラメーター「study_language」を使用して、研究が開始される際の言語を事前に設定できるようになりました。これにより、これまで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隠されます。
• required質問票項目の翻訳: 質問票を完成させる際、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、requiredという自動メッセージが表示されます。これは、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。
• 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は、実験の進行中に動的に更新できるようになりました。それらのポイントを指定するために、2つの列（x-座標とy-座標）を持つデータフレームを作成できます。それから、「オブジェクトプロパティを設定」して「points」パラメータを呼び出し、50msごとに更新されるようにデータフレームに設定します。これは、ウェブカメラの目の追跡を使用して動画上に動的なAOIを作成するなど、いくつかの利用事例があります。
• 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、「固定視覚度」や「固定ピクセル」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」を選択してください。これは、Labvancedで模擬ウェブサイトを作成するなど、いくつかの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/レンジオブジェクトでは、参加者が数値の1（1）の値で応答を増減することができました。今では、範囲の増分を入力できる「ステップサイズ」オプションが追加され、たとえば、0.5の増分を使用して1.5の入力応答を受け取ることができ、このオブジェクトを使用して収集できるデータの範囲の柔軟性が向上します。
• エディタで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、エディタにあるオブジェクトオプションのサイドバーが更新されたことに気づいているかもしれません！オブジェクトのリストがあなたのフィードバックとリクエストのおかげで一貫して成長してきたため、主要カテゴリの整理が必要でした！
• 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された研究のバイナリ/メディアファイルにアクセスし、ダウンロードすることができました。データ管理の目的のために、今では研究が共有された人々もそのファイルにアクセスできるようになりました。
• 信頼されていないJSの実行を許可: JavaScriptベースのアクションは主に演算ベースの実行および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アクションはDOMにアクセスするためにも使用でき、ユーザーはオブジェクトやその他を動的に変更するためにコードを使用できます。
• 研究の開始時に画像を削除: 研究が開始されると、上部に画像が表示されます。これを今や削除することができます。「説明」タブに移動して「画像なし」を選択するだけで、研究が実行されたときに表示されなくなります。
• メディアを自動的に再リンク: 研究デザインが変更されると、ファイルがリンク解除されることがあります。以前は、メディアを一つずつ手動で再リンクする必要がありました。今では、メディアタブを開いて、欠落しているファイルを自動的に再関連付けするオプションを選択できます。ファイル名は、元々命名したとおりに正確に一致する必要がありますので、ご注意ください。
• 複数ユーザーのシナリオでの参加を防ぐ: 研究設定の新しいオプションが利用可能になり、研究を完了していない被験者の参加を防ぐことができます。これは、クラウドソーシングを使用した研究に関連しています、
• 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におけるオフライン録音とバイナリファイルについて影響を受けていた特定のインスタンスに関する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？ ここにあなたが次の実験のために探求し、インポートして働きかけることができるいくつかの新しい研究があります：

• ペルソナを持つChatGPT: この研究では、 ChatGPTにペルソナを持たせるか、自分自身のペルソナを与えてから、チャットシナリオに進むことができます。
• ビデオ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ホストし、アンケートを提出した後に彼らに会うことができます。
• オルデンブルク疲労インベントリ（OLBI）： このアンケートは、疲労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、小児の感情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。

近日公開予定: まもなく利用可能

• 感情検出 追加機能
• 追加の生成AI統合: 音声-to-テキストや画像生成を含む

ニュースレター Q4’2024およびQ1'25

新機能

• タスクウィザードを使用した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実験タスク作成プロセスを加速するために役立ちます！タスクウィザードを使用することで、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全体の構造を単一のCSVファイルと刺激ファイルから作成できます。 詳細を学ぶ
• カスタムメールオプション: 多くの要望に応え、Labvancedの参加者タブから独自のカスタムメールを作成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ことしかできませんでしたが、今では新しいカスタムメールを作成でき、ラボのニーズに完全に合ったコミュニケーションプロセスをカスタマイズできます。参加者管理についての詳細はこちら
• デスクトップアプリ: デスクトップアプリを使用して、EEGやハードウェアベースのアイ・トラッカーなどの外部ハードウェアに接続できます。デスクトップアプリは、ラボの運営を改善し、データ収集プロセスを効率化するために開始されました。このアプリがあれば、Labvancedは研究のためのオールインワンシステムになります。デスクトップアプリは約1ヶ月前にリリースされ、皆さんのフィードバックを喜んでお待ちしています。この新機能に対して受け入れていただき、ありがとうございます！詳細を学ぶ
• 電話アプリ: 電話アプリがAndroidで利用可能になりました🥳Play Storeに行って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ために専念していることのもう1つの例です。電話アプリでは、実験手順全体に対するコントロールがより強化され、プッシュ通知を送信し、電話を使った縦断的研究を行うことができます。さらに、専用の機能を備えたカスタマイズされた電話アプリが必要な場合、このオプションを追加サービスとして提供しており、アプリを完全に自分のものに「変身」させることができます。詳細を学ぶ
• カスタムオンボーディング: 既存のユーザーにとって直接重要ではないかもしれませんが、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、学生と一緒に作業しており、実験的方法を教えるためにLabvancedを使用している場合は、興味深いかもしれません。新規ユーザーがサインアップすると、よりカスタム化されたオンボーディング体験が用意されています。ユーザーには、どのように進めるかの選択肢が提示され、ドキュメントを読み込んだり、動画を視聴したり、自分に関連するテンプレートをインポートしたりできます。
• サブスタディオブジェクト: Sub Study Objectは、単一の実験内に他の研究を埋め込むために使用できます。基本的には、これらの「サブスタディ」を含む「親研究」があるということです。これには、標準的な質問票や事前スクリーニングを含めるといった用途があり、新しい研究のたびにそれらを作成する必要がなく、研究間で被験者のパフォーマンスを比較したり、テストバッテリーを設定したりすることができます。このオブジェクトの使用についてのガイドドキュメントはこちらであり、次の実験にこれを組み込む方法について質問がある場合は、お気軽にお問い合わせください！

改善点

• アイ・トラッキングのバージョニングと新しいアップデート: 現在、アイ・トラッキングのアップデートはバージョニングで行われ、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、新しい研究には最新バージョンが適用されます。最新バージョン（v1）には、幼児向けのアイ・トラッキングキャリブレーションでボリュームを調整するオプションが含まれています。
• 実験内の表示言語を動的に変更: 実験を設定して表示言語を動的に変更できるようになりました。「Displayed_Language」というシステム変数を呼び出し、それを自分が作成した言語に設定することで実現できます。「Texts & Translate」タブを通じて。質問がある場合は、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と、これらは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: 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より簡単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、ユーザーがオブジェクトを選択できるようにするオプションがあります。デフォルトでは、これにはハイライトされたバウンディングボックスが含まれており、現在は無効にすることができます。
• オーディオ録音のバッファーが減少: オーディオ録音の最後に約20ミリ秒の小さなバッファーがありましたが、現在は約2-3ミリ秒に減少しました。

ライブラリのハイライト ライブラリの新着情報は？ここに、次の実験のためにインポートして作業することを検討できるいくつかの新しい研究があります：

• Bouba-kiki効果: 参加者が2つの刺激の間で選択を強いられる実験デザインでTrial Systemを使用する方法に関する言語学に基づく良い例です。ここで試してみてください。
• OCI-R: 改訂された強迫性障害インベントリ（OCI-R）がライブラリに追加されました。これは、18項目の自己報告式評価ツールで、個人の強迫性障害（OCD）症状の重症度を測定します。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してGADをスクリーニングするために設計された自己報告式質問票です。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、次の実験の基礎として利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依頼します。彼らのキー入力とマウスクリック、および段落の状態がライブデータストリームとして表示されており、フレームの開始からのミリ秒単位のタイムスタンプとともに表示されます。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を見てみたいですか？最近発表された研究のいくつかの例を以下に示します：

• Calignano, G., Lorenzoni, A., Semeraro, G., & Navarrete, E. (2024). 言葉から絵へ: 視覚的注意をバイアスする言語の役割。Frontiers in Psychology, 15, 1439397. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1439397
• Dehove, M., et al, (2024). 都市アート介入が魅力と幸福に与える影響の探求: 実証的フィールド実験。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）と人間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対するAIの有用性と不確実性の影響: 無作為対照試験。Journal of Medical Internet Research, 27, e59946. https://www.jmir.org/2025/1/e59946/

今後の予定

• ビデオ会議を研究内オプションとして
• 感情検出追加機能

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: 研究にゲームコントローラーやジョイスティックを組み込むオプションが追加されました！参加者は、デザインに従ってオブジェクトを動かし、実験と相互作用できます。Gamepad/ Joystick Triggerを使用して、クリックしたキーやデータを記録することができます。また、これがどのように実装できるかのサンプル研究のウォークスルーも確認してください！
• 参加者タブ: Labvancedを使用して、追加された「参加者」タブを通じて参加者を管理し、コミュニケーションを取ることができます。「参加者」タブを使用することで、特定の研究の被験者一覧を確認し、データ収集中に送信されるメールをカスタマイズし、SMTPサーバーを使用してメールアドレスを接続できます。基本的には、このタブを通じて研究参加者とのコミュニケーションを管理でき、特に複数セッションの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。何百人もの参加者が一度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、研究の完全性に影響を与える可能性があります。この理由から、以下の安全策を実施しました。
  • 「レートリミターストラテジー」を指定し、サーバーがオーバーフローする場合にデータがどのように処理されるかを設定します。分配変数（この機能のオプションの説明を見るには下にスクロールしてください）
  • さらに、設定タブに並行して発生でき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増やすために、エディターに以下の追加が行われました。
  • DisplayVariable要素: この要素を使用して変数値を直接リンクし、実験内で表示できます。
  • 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、この要素を使用できます。
• データフレーム経由のSVG刺激割り当て: 研究でSVGを使用している研究者は、データフレームを介してそれらを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、再試行時に画面がキャリブレーションポイント（キャリブレーションの第二段階で円形パターンが表示されるとき）をオーバーレイする問題は修正されました。
• 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最初の実験のために2つのセッション（1つの代わりに）が作成される問題は修正されました。

ライブラリのハイライト
ライブラリの新着情報は？ ここでは、次の実験のために探索したり、インポートして作業したりできるいくつかの新しい研究を紹介します：

• 動物ワードサーチ（マルチユーザー）: このデモでは、2人のプレイヤーがワードサーチパズルで最も多くの単語を見つけることができるかを競います！ 今すぐ試してください！ （注意：URLを別のタブにコピー＆ペーストして、ぶっつけ本番で試したい場合は自分自身と対戦してください！）
• ChatGPT: このLabvancedデモでは、ChatGPTと直接コミュニケーションが取れます。プロンプトを入力して‘Enter’キーを押すだけで送信できます。 今すぐ試してください！

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機能をチャットインターフェースで表示し、参加者とChatGPTの間のやり取り/会話を記録するデザインに組み込む方法を説明します。
• 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どのようにSVGオブジェクトを取り入れて、関心領域（AOI）に対して視線データを収集するかを見ることができます。
• マルチユーザー表示カーソル位置: 参加者が互いのカーソル位置を見ることができ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、Labvanced内でこれを達成するための2つのアプローチを示します。

新しい出版物
Labvancedを使用して他の研究者が何に取り組んでいるか見たいですか？ 新しく公開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：

• 視覚的知覚は4つの場所イベント表象を支持する：トレーディングの事例研究　の 認知科学会年次大会議録（第46巻） におけるKhlystova, E., Williams, A., Lidz, J., & Perkins, L. (2024)。
• 動きを人間のようにするものは？　の 日本心理学研究 におけるYang, X. et al. (2024)。
• 固有の言語的好みが協力パートナーの選択において偶発的な整合性を上回る　の 言語と認知 におけるMatzinger, T., et al. (2024)。
• スクロールとハイパーリンク：デジタル機能が子供のデジタル読解力に与える影響　の 読書研究ジャーナル におけるKrenca, K., Taylor, E., & Deacon, S. H. (2024)。

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

• 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目のトラッキングのAOIとしての複雑な形状: 過去には、AOIや「マスク」は長方形の形状を使用してのみ作成できました。これは複雑な形状には適していません。この新機能が利用可能になったことで、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、それを実験全体で「トリガー」や「変数」として使用することができます！ 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として指定することができます。
  • ちなみに、私たちのウェブカメラベースの目のトラッキングを研究方法の一部として利用している研究者の皆様に感謝します！ 何ヶ月か前に発表した査読付き論文以来、この数が増加しているのを実感しています。
  • 
• ChatGPT: OpenAI / ChatGPTをLabvancedに接続する新しい統合機能です。基本的に、参加者はLabvanced内の入力フィールドに書き込むことができ、ChatGPTからの応答が実験内に表示されます！ これは、これらの相互作用がどのように設定されているかデータを収集するだけでなく、発生中にバックグラウンドで高度な分析を実行することも可能にします！
  • [研究設定] → [実験機能]の列で、今日からOpenAIの統合機能を利用できます：
  • 
• タスクウィザード: 新しい研究でタスクを作成する際、タスクウィザードを利用して開始することができます。人口統計データ収集のためのアンケートを希望するか、タスク間のナビゲーションを指定することが、数クリックで可能になり、開始時の時間を節約することができます！

改善点

• エディター内で「因子」と「ランダム化」を視覚的に分離: 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少し変更されていることに気付いたかもしれません。これは用語と言語を改善するために行われましたが、データモデルと構造はそのままで、従来通りランダム因子と固定因子が機能しています。
• スマートフォンアプリ: スマートフォンアプリはさらにベータ版で評価され、改善が進んでおり、今後の四半期で完全に公開される予定です。今では、電話を通じてアクセスできる研究のライブラリがあり、電話ベースの研究を探索し始めることができます。

新しいドキュメント

• メンタルローテーションタスク | 空間処理タスク: メンタルローテーションタスクに関する詳細な記事で、研究での使用例を含んでいます！
• 7つの古典的な認知タスク: ここでは、認知心理学で使用される7つの古典的で人気のあるタスクを紹介します。すでにリストに載っていないもので追加したいものはありますか？
• Labvancedを使った音楽研究: 他の研究者たちは音楽心理学の分野でLabvancedをどのように利用していますか？ このブログ投稿では、それに関連する出版物と研究方法に焦点を当てて概観を提供します！

新しい出版物

• 構築された密度を超えて：都市環境における感情的体験の粗いから細やかな分析 の 環境心理学ジャーナル におけるSander, I., et al. (2024)。
• 自閉症者と非自閉症者の観察者における社会的知覚タスク中の視覚的社会コミュニケーション手がかりの処理 の 神経心理学 におけるChouinard, B., Pesquita, A., Enns, J. T., & Chapman, C. S. (2024)。
• マルチメディアを強化した語彙学習：入力条件と学習者関連要因の役割　の システム におけるZhang, P., & Zhang, S. (2024)。
• 自己状態がどのように役立つか：非言語行動を通じて自己状態の具現化を観察するの Plos One におけるEngel, I., et al. (2024)。

今後の予定

• 縦断的研究 - メールのカスタマイズ: 過去には、事前に指定した時間間隔設定に基づいて自動でメールリマインダーが送信されていました。今、私たちは縦断的研究のための自動メールリマインダー内でテキストをカスタマイズするオプションを提供してこの機能を拡張しています。
• デスクトップアプリ 2.0: Labvancedデスクトップアプリの新しい改善版が非常に近い将来に登場予定です！ 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できる機能や、実験室内でローカルに作業および録音を行ったり、EEGなどの外部デバイスと簡単に接続したりする機能など、役立つ機能が多数含まれます。

Q1’24 リリースノート

新機能

• LabvancedモバイルがPlaystoreに登場！（ベータ）： 丁寧にデザインされたAndroidアプリでLabvanced研究を実行できるようになりました（1クリックで）。これにより、より多くの実験的制御とデザインオプションが得られます。スマートフォンアプリは縦断的テストや臨床研究に最適ですが、モバイル使用事例向けに設計された研究はすべて開くことができます。今、私たちはより多くのベータテスターを募集中なので、興味のある方はご連絡ください！ また、iOS版もまもなく登場予定です！
• メール確認: 新しいユーザーは、サインアップ時に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新たに利用可能：研究にテキスト要素を追加するときに、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。
• フレームのデフォルトスタイル: 下の画像に示されているように、フレームのデフォルトを設定することで新しい研究を設定できるようになりました。たとえば、9:16のアスペクト比を持つモバイル研究のため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ル: 下の画像に示されているように、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るようになり、毎回新しいボタンを研究に追加するたびにスタイリングする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／通知の育成: 現在リリース済み - メールとアプリ通知がライブで、新しいアイデアを提案し、新しいユーザーのオンボーディングを支援し、全体的なアプリ体験を助けることを目指しています。

改善点

• スライド要素が改善されました: スライダー要素（アンケート用に使用される）は、スライダーのハンドルが隠れていても、すべてのケースで正しく機能するようになりました。
• セキュリティの向上: パスワードが変更された場合、すべてのデバイスからログアウトされ、すべてのデバイス上の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の変更は、メールの確認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: ランダム化とバランスがLabvancedでどのように取り扱われているか、また実験がランダム化され、バランスが取れた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の実験に使用できるさまざまなAPIは何ですか？ Webhook APIからWebSockやREST APIまで、すべてのオプションを網羅しています！ APIの概要で、オプションとそれらを使用する状況についてさらに学んでください。
• 幼児向けおよびリモートアイ・トラッキング: リモートおよび幼児向けアイ・トラッキングに関する最先端の技術とは？ このブログでは、発達心理学研究における方法としてリモートアイ・トラッキングを使用する際の課題と解決策について議論します。

新しい出版物
他の研究者はどのようにLabvancedを使用しているのでしょうか？ 最近の出版物のハイライトをいくつかご紹介します！

• 平行性と偏差: 詩的語辞の美学の二つの基本 in Philosophical Transactions of the Royal Society B by Menninghaus, W. et al. (2024).
• 触れることと見ること: 幼児の複雑な視覚シーンへの注意を促す感情的な触れ合いの役割 in Infancy by Carnevali, L., Della Longa, L., Dragovic, D., & Farroni, T. (2024).
• 歩行者の横断意欲に対する前面ブレーキランプの効果 in Transportation Research Interdisciplinary Perspectives by Eisele, D., & Petzoldt, T. (2024).
• 文の読解中の垂直に整列したフランカーの効果 in the Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition by Mirault, J., & Grainger, J. (2024).

今後の予定

• ChatGPTおよびその他のAI統合: ChatGPTやDALL-EのようなAIを人々がどのように使用しているかに興味がありますか？ 私たちは、AIの使用に関する研究が今後数年で爆発的に増加すると信じており、そのため、すぐにChatGPTやその他の有名なAIアプリケーションとのネイティブ統合を提供する予定です。
• デスクトップアプリ: Labvancedの通常のユーザーであれば、専用アプリケーション（Windows、Linux、Mac用）がまもなくリリースされ、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ることを知ることができるでしょう。
  • すべての研究はオンラインとローカルの両方で直接利用可能であり、両方の利点を組み合わせています。
  • LSL統合やその他の専用ハードウェア接続ソリューションをデスクトップアプリを通じて統合し、EEG研究を実施したり、サードパーティのアイ・トラッカーに接続したりすることができるようになります。
  • データのエクスポートやデータ分析のためのより多くのネイティブ統合がデスクトップバージョンで利用可能になります。 どの機能が最も魅力的ですか？
• アイ・トラッキング - SVGエリア: この新機能により、アイ・トラッキング研究用の定義された興味エリア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（長方形の画像のような）を興味エリア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（象のような）のSVGをアップロードし、そのエリアで目の注視を数えるための見えないマスクを作成できます。将来的には、エリアを追跡することも可能になります。
• PageGazer: オンラインユーザーがどのように行動し、決定を下すかを理解することは、UXデザイナー、マーケター、eコマースの所有者、さらには製品管理や政策決定者にとって重要な意味を持ちます。
  • しかし、ウェブサイトでの消費者行動を研究するために提供される既存のツールには明確な欠点があります。最も深刻な制限は次の3つです： 1) ブラウザプラグインなどの追加インストールを必要とし、参加者の数を大幅に制限します。 2) ウェブサイト全体を画像やビデオのように扱い、相互作用を追跡することやデータを主題間で集約することができません。 3) 目の動作を追跡するための方法がないため、マウス追跡のみを提供します。
  • PageGazerは、オンライン行動および消費者研究のための新しく強力なツールであり、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いて収集できるデータの種類と得られる洞察を大幅に拡大することができます。
  • 興味がある場合は、最新の発表についてお知らせを受け取るために、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＆改善されたデスクトップアプリ- ほぼ完成: Labvancedを直接デスクトップに持ってきます。改訂され、ユーザーフレンドリーなアプリが、研究者が実験室での研究のために直接デスクトップにダウンロードできるようにまもなく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、研究の作成/編集とローカル（オフライン）実行が統合されます。特に重要なのは、ここで私たちの既成のLSL Pythonスクリプトを使用して、ローカル記録中に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、オンラインおよびローカル/実験室記録の両方を同じ研究とコードベースで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。これはほんの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のベータ版を試すことに興味がある方は、お問い合わせください。将来的にこの機能を使用したいと考えている研究者に最適で、フィードバックを提供します。スマートフォンアプリはAndroidとiOS用に利用可能となり、研究者にモバイルテスト環境での実験設計と実行の機会と制御を提供します。このアプリには二つの基本的なアクセスポイントがあります：
  1. 研究者がサインインして研究や記録を管理し、管理ポータルとして扱うためのログイン（記録を開始するためにも使用可能）。これは、現場や臨床研究に特に役立ちます。
  2. 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参加者のための（パスワードなしの）リモートログイン。これにより、特定の研究のためのカスタマイズされたアプリケーションとしてアプリを変換できます。言い換えれば、Labvancedで通常通り研究を作成し、データ収集の目的でモバイルネイティブアプリとして実行できます。これは、もちろんProlificやmTurkのようなクラウドソーシングツールとも組み合わせて機能します。スマートフォンアプリは、すなわち複数のセッションを持つ長期的な研究、分散化された臨床試験や教育介入が主なコンポーネントであるトレーニングセッションに特に便利です。自動プッシュ通知は、参加者に次のセッションの研究をタイムリーに完了するようにリマインドします。 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はまりません（まだ）。しかし、参加者が実験室、クリニック、または医師のオフィスに来てオンサイトテストを行うシナリオで使用することができます。データはデバイス上にローカルで記録され、インターネット接続が回復次第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・トラッカーは査読されています！ この論文を行動研究法ジャーナルでご覧いただき、次の出版物で引用することを検討してください！以下はその主要な発見のいくつかです：
  • Labvancedのウェブカメラベースのアイ・トラッキングは、全体の精度が1.4°、精密度が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提示されると、正確さと精密度が向上（それぞれ1.3°と0.9°）します。これは、心理学の実験で刺激が提示されるのが画面の中心であるため、研究者が考慮すべき重要な点です。
  • 自由視聴およびスムース・パシュートタスクにおいて、LabvancedとEyeLinkの注視データ間の相関は約80%でした。この相関がどのように見えるかを視覚的に示すには、研究論文のFigure 7を参照してください。そこにはLabvanced（青い点）とEyeLink（赤い点）の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、精度は時間によっ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・トラッキングが注意の生理的信号を研究するための現実的なオプションであることを示しています。
• 進行中:
  • 高度なメールおよびシステム通知: まもなく、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ることができるようになります。
  • スタディウィザード: ウィザードは、新しいユーザーがスプレッドシートを使用して研究を構成するのを手助けする段階的インタラクティブガイドです。
  • ETの注視: 私たちの査読済みET出版物は、ウェブカメラベースのアイ・トラッキングにおける我々の優れた技術を示し、この方法を使用した最も正確な注視データを提供します。他のソリューションも存在しますが、正確な注視検出について考えたものはないようです（恐らくデータが騒々しすぎてサンプルが少なすぎるため）。注視を分類することはアイ・トラッキング研究の非常に重要な側面です。現在、すでに利用可能なアルゴリズムがありますが、私たちの次の目標はそれを大幅に改善することです。そのため、リクルーティングおよびコラボレーションの努力が進行中です。```markdown

Q3’23 リリースノート

• ウェブカメラベースの眼球追跡に関する新しい出版物: 我々の最新の出版物が公開されました。これは、我々のウェブカメラ眼球追跡システムの精度を産業標準（EyeLink 1000）と比較したものです。これにはかなりの時間とリソースがかかりましたが、優れたジャーナルで我々の方法論が確認されたことに非常に喜んでいます。これを皆さんと共有できることを嬉しく思います！ 我々の眼球追跡を既に使用している全ての研究者に感謝し、まだ使用していない全ての方々にも是非ご利用いただきたいと思っています！ 出版物はこちらのBehaviour Research Methodsのジャーナルで確認できます。
  • 出版物からの主な発見:
    • Labvancedのウェブカメラベースの眼球追跡は、全体の精度が1.4°、精密度が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、視覚的ターゲットが画面の中心に提示されると、精度と精密度が改善され（それぞれ1.3°と0.9°）、これは心理学実験において重要な要素です。
    • 自由視野およびスムーズな追跡タスクでは、LabvancedとEyeLinkの視線データ間の相関は約80%でした。この相関がどのように見えるかの視覚的なデモは、出版物の図7を参照してください。
    • また、精度は時間にわたっ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）助成金の受賞: 正確なウェブカメラベースの眼球追跡を提供しているAI研究者として、ヨーロッパAIエクセレンス助成金（ELISE）の受賞は、PageGazerの開発を通じてオンライン研究のためのさらなる機会を提供するための次のステップを進めるのに役立ちます。同じ基盤技術を使用しながら、PageGazerはUI / UX、マーケティング、一般のウェブサイト研究に焦点を当てた新しいプラットフォームです。PageGazerは我々の革新的な眼球追跡技術を任意のウェブサイトに組み込む能力を持ち、スマートなウェブサイト解析を強化して新しい研究の洞察を得ることができます。このEliseの助成金は、我々のアプローチの優秀さと革新性を再確認しつつ、目標をより早く、より効果的に達成するのに役立ちます。もっと知りたい方や、PageGazerのための独占的で無料のベータテストフェーズに参加したい方はご連絡ください。新しい試みを楽しみにしている最初の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）要素が実験で自由に形状、ストローク、またはテキストで描画するための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、参加者が実験内で自由形式の応答を入力できるようになります。
  • アンケートのメディア要素: 現在、ビデオなどのメディア要素を直接アンケート（ページフレーム）に挿入することが可能です。これにより、さまざまな種類の視覚素材をサーベイに直接配置することで、実験作成プロセスに対するコントロールが強化されます。
  • Resting API統合: 現在、Resting APIを使用すると、プログラムでデータをダウンロードできます。アプリケーション内でAPIトークンを作成し、APIクライアントを通じて認証することで、サーバー経由でデータにすぐにアクセスできます。この新しい機能は、データをローカルでアクセスできるようにすることで、研究者がプロセスをさらに合理化できるように既に使用されています。Resting APIは、データ取得の集中化を望む組織や学術研究機関にとって素晴らしいものです。手動でデータを選択してダウンロードしローカルに保存するのではなく、サーバーを介してデータにアクセスでき、これはGDPRプロトコルにとって重要です。
• 改善点:
  • サーバー側の改善: 日々の実験作成プロセスには直接見えませんが、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、性能と信頼性の向上を確保します。改善の一例には、サーバーの容量の増加、より自動化された更新、サーバーがダウンした場合の自動フェイルオーバー、サーバーの健全性を評価するためのより良いモニタリングサービスが含まれます。
  • 新しい支払いフロー: 新しいライセンス取得者向けの支払いフローが導入されました。ライセンスのアクティベーション前に支払いが必要になりました。他の関連改善として、改善されたUI、ライセンスの支払いを他の個人が行える安全な公共支払いリンク（購入部門にとって重要）、注文の再開、参照コード認識を通じた銀行振込による自動支払い検知が含まれます。
• 進行中:
  • スマートフォンアプリ: モバイルアプリを使うことで、臨床試験や長期研究は、参加を促すプッシュ通知のような機能を通じてLabvancedをより多く活用でき、特定のタスクでインターネットに依存しないことができます。
  • 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）モードを組み合わせたデスクトップアプリにより、LabvancedをEEGなどのローカルデバイスに接続できます。
  • メールナーチャリングと通知: すぐに、ユーザーは、メールと通知を通じて提供される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カスタマイズされたアドバイスを受け取ります。
  • 新しいスタディウィザード: スタディの実装を加速させるために、Labvancedに初めて参加するユーザー向けのスタディウィザードが用意され、研究が必要なところに到達するのを助けます！

Q2’23 リリースノート

• 研究助成プログラム: すべての研究者に向けた新しいエキサイティングな機会、この助成プログラムはLabvancedでの研究を支援する小規模な助成金でキャリアと信頼性を向上させたい方に最適です。特典には、会議への出席や研究参加者の募集のための財政的支援が含まれます。
• 自由描画要素: 多くのリクエストに応じて、今やエディタ内で直接描画することが可能になりました。新しく追加されたキャンバス描画要素により、実験の作成者や参加者は自由に描画できるほか、円や三角形のような形状を挿入することができます。この機能は自由連想のような多くの実験的使用ケースに関連性があります。
  自動被験者再割り当て: より強化されたランダム化とバランス より強力なバランス手法を求める多くの研究者からのリクエストによって、この機能が実現しました！ Labvancedでは自動被験者再割り当てが可能になりました。これは何を意味するのでしょうか？ たとえば、被験者17が実験から離脱した場合、システムは自動的にこの被験者番号を埋めるための被験者を割り当てることができます。これはなぜ重要か？ 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影響を与えるからです。以前は、システムは刺激レベルでの離脱を考慮せず、グループレベルでのみ扱っていました。この機能により、ランダム化がより強力になりました。この機能のもう一つの例は、手動での廃棄中に見られます。研究者が参加者を手動で廃棄する場合、どんな理由でも、新たに研究に登録された次の参加者が自動的に廃棄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。
• 子供向けの眼球追跡にするためのスイッチトグル: 眼球追跡の研究設定には、子供向けの眼球追跡が有効になる新しく実装されたスイッチトグルがあります。このスイッチはオンとオフに切り替わります。この更新前は、チェックボックスになっており、一度オンにするとオフに切り替えることができませんでした。
• Safariはデフォルトで無効になりました: Safariは、特にLabvancedのような革新的なブラウザベースの技術に関しては、必ずしも期待どおりに動作しない奇妙なブラウザです。実験を実行するオプションとしてSafariを無効にしました（はい、再度有効にすることは可能です）。この決定の理由は、眼球追跡や音声自動再生といった高度な機能がこのブラウザではうまく機能しなかったため、つまりこのような高度な機能を使用する実験においてSafariは推奨されません。
• オーディオ/ビデオトリガーとオブジェクトトリガーを単一トリガーに統合: エディタUIが更新されて、オーディオ/ビデオのトリガーがオブジェクトトリガーと同じになるようになりました。トリガーのタイプに応じて、特定のオプションを持つ別のドロップダウンメニューが表示されます。これにより、実験作成プロセスがより合理化され、何度も繰り返す必要があるステップが減ります。現在廃止されたオーディオ/ビデオトリガーを使用している既存の研究には影響ありません。
• オーディオ/ビデオとコントロールオブジェクトアクションを単一アクションに統合: トリガーに関する上記の点と同様に、オーディオ/ビデオおよびコントロールオブジェクトの対応するアクションについても同様の変更が行われました。現在廃止されたオーディオ/ビデオトリガーを使用している既存の研究には影響ありません。
• グループライセンス保持者のための共有の簡素化: グループライセンスをお持ちの場合、同じ教室ライセンスや引換コードを持つ人と研究を共有するのが簡単になりました。この機能は、コードがアクティブ化された6か月間有効で、異なるライセンスの人や無料アカウントの人とも動作します。
• 進行中
  • 新しいResting API: これは、生成される標準APIで、コードを使ってログインし、すべてのデータをプログラム的にダウンロードできるようになります。Resting APIは、データ取得の集中化を望む組織や学術研究機関にとって素晴らしいものです。手動でデータを選択してダウンロードしローカルに保存するのではなく、これにより組織が自社のサーバー上でデータにアクセスでき、GDPRプロトコルにとって重要です。
  • オンボーディング: 新規ユーザーが新しいアカウントを作成した際に、インタラクティブに学べるオンボーディングプロセスの作業も続けています。

* **新しいダッシュボード:** Labvancedプラットフォームをマスターし、最新のアップデートを常に把握できるように設計された、新しいダッシュボードを発表しました。新しいダッシュボードでは、次のことができます：
  * 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スタディインサイト
  * LVプラットフォームを最も効果的に教える順番に並べられた動画
  * 通知、ライブラリの更新、Twitterフィードがすべて一箇所で確認
* **アクショングループ:** [イベント](https://www.labvanced.com/content/learn/ja/guide/task-editor/event-system.html)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、刺激が拡大し、位置が変更され、フェードアウトする必要があります。今では、これらの3つのアクション（実験に応じてさらに多く）を単一のグループにまとめることができます！これにより、整理が容易になり、実験を作成する際にアクションを効率的にコピーできるようになります。

* **共有変数:** 共有変数は、複数の実験セッションや参加者にわたって共有できる動的変数です。変数はLabvancedサーバーに保存され、研究の計画や作成時に新しい実験の可能性を開放するための配列として機能します。共有変数は、特に縦断研究や多ユーザー研究に役立ち、被験者間のバランスにも役立ちます。ここに、共有変数の実例があります：あなたの研究が10,000の画像を持ち、各参加者に100の画像を表示したい場合、共有変数を使用することで、表示された100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。かっこいいですよね？

* **'読み取り/書き込み' アクションコマンド:** データを記録（つまり、'読み取り'）および保存（つまり、'書き込み'）するために変数に追加できる新しいアクションです。これで、変数の値を記録および保存するための次のオプションを使用できます：
  * **オプション 1, デバイス:** このオプションは、変数データを読み取ってローカルデバイスに保存します。ローカルにデータを保存する必要がある場合に便利です。たとえば、縦断研究を実施しており、参加者が実験全体を通じて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です。
  * **オプション 2, 共有変数:** 共有変数へのデータの読み取りと保存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ます。

* **タスクエディターでのカスタムCSS:** 要素のCSSプロパティは、要素をクリックし、「CSSプロパティを変更する」チェックボックスをオンにすることで、オブジェクトプロパティタブで変更できます。これにより、オブジェクトの外観をオブジェクトプロパティウィンドウだけでなく、より具体的な方法で変更するためのカスタムコードを書く能力が追加されます。タスクエディターでの[カスタムCSSの使い方の例](https://www.labvanced.com/content/learn/ja/guide/task-editor/objects.html#description)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、さらなる改善が行われる予定です。

* **ホームページ: 新しくて改善された:** ホームページは大規模な改修を受けました！ Labvancedプラットフォームに関する新しい情報、使用例、テストモニアル、特別なダイアログボックスを使用してサポートコールをリクエストできる機能、さらにはこのような更新情報やリリースノートを受け取るためのニュースレターのフィールドが含まれています。

* **アイ・トラッキング: より高速で正確:** **おそらくこのリリースノートで最もエキサイティングな発表です。「ウェブカメラベースのアイ・トラッキング」は大幅にアップグレードされ、研究での時間精度の新たな高みを達成させます！**
  * まず、この新しい精度レベルに達するために、最初にいくつかの整理を行う必要がありました。リポジトリの大規模なリファクタリングを完了し、ニューラルネットワークを最適に実行できるように多くのクラスとファイルが整理されました。このステップにより、不必要な一部の関数を削減し、より効率的なコードを実現しました。
  * 次に、視線予測のためのより高速な推論法を開発するために、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た画像の数を増やしました。以前は、例えば30msごとの時間に基づいてスナップショットを撮っていましたが、ウェブカメラのヘルツ周波数がどのタイミングでリフレッシュされるかは明確ではありませんでした。今、私たちは新しいブラウザーの革新を活用して、新しいカメラ画像がどのタイミングで発生するかを正確に知ることができるようになりました（マイクロ秒レベルで）、リフレッシュレートのGPUタイムスタンプを使用し、これを私たちのアルゴリズムに組み込むことで、リフレッシュレートがいつ発生するかが正確にわかるようになり、カメラスナップショットがマイクロ秒レベルでいつ撮影されたかを知ることができ、時間分解能がより正確になり、データも増加します。
  * **こうして、1つのタイムポイントで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を実現しました！さらに、これにより、60Hzのウェブカメラをより良く扱えるようになり、データ品質が向上し、最終的にリモートアイ・トラッキングを使用してアイサカデを扱える可能性が開かれます！**
* **ページフレームのメディア要素:** 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、この機能は編集がより自由度の高いキャンバスフレームのみに限られていました。ユーザーフィードバックのおかげで、質問票の作成に使用されるページフレームにも、動画などのメディア要素を提示できるようになりました。試してみて！エディターに移動し、ページフレームを追加してオーディオ録音（または好きな要素）をアップロードし、それに質問票の要素（リッカート尺度やスライダー範囲など）を添付してください。
* **公開実験ライブラリ:** 公共実験ライブラリは、すべてのLabvancedユーザーが利用できる強力かつ開かれたリソースです！すでにご存知のように、公共実験ライブラリには、Labvancedチームとコミュニティ内の他の研究者が公開したい実験の数百もの研究が含まれています。新しい追加と拡張により、公共実験ライブラリはより強力でユーザーフレンドリーに更新されました。今では、検索機能がより強力になり、基準がより情報提供的で、より多くのオプションが利用可能です。研究を表示、参加、インポートし、必要に応じて実験の目標に合わせて修正できます。また、眼球運動追跡を含む研究や多ユーザー研究を含む研究を探すために、高度な検索を行うこともできます。さらに、研究に「いいね！」を付けることもできます！公共実験ライブラリの検索[機能と一般的な機能](https://www.labvanced.com/content/learn/ja/guide/library/)について詳しく学びましょう。

* **説明タブの更新:** 説明タブは、研究がどのように提示されるか、公共実験ライブラリに提供される情報の種類を制御するためにアクセスできるエディターメニューの一部です。新しい追加により、次のことが可能になります：
  * カスタム所属を作成し、所属として追加するための大学を検索する
  * ‘空間認知’や‘知能’など、研究を説明するためのキーワードを追加する
  * あなたの研究に関連する心理学の分野を特定する、たとえば‘認知心理学’や‘社会心理学’
  * 特定の公共研究名を作成し、アカウントに表示される研究名とは異なるものを表示できるようになります。
* **'マイアカウント'タブの更新:** エディターの「マイアカウント」タブの下で、アカウントが期限切れに近づいているときに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示されるようになりました。また、心理学におけるあなたの役職や分野など、研究の背景に関するさらなる情報を入力することもできます。
* **インポートオプション: データフレーム:** インポート[データフレーム](https://www.labvanced.com/content/learn/ja/guide/task-editor/variables.html#factor-variables)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。これで、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、データを転置できるようになりました。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、ビジュアル刺激が‘cat.webp’などの列に書かれ、別の列には試行番号や被験者IDなどの別の変数を指定する場合、インポートステップから直接マッピングすることができます。
* **研究設定: 新しいオプション** 研究を選択すると、エディターのサイドメニューに「研究設定」タブが表示されます。「研究設定」には、研究に対するさらなる実験制御を保証するためのいくつかの新しい機能が追加されています。今では、次のことができます：
  * **ブロック「ダークモード」テーマ:** これは、モバイルデバイスでの実験を許可する場合に特に役立ちます。「ダークモード」は、一部のモバイルデバイスでCSSの不正確な変更を引き起こす可能性があります。
  * **「全画面モードで研究を開始する」を有効または無効にする:** 一部の研究者は、全画面モードでの即時開始オプションを持ちたいと考え、この柔軟性が求められていましたが、今や可能です。
  * **画面リフレッシュレートの最小および最大要求:** 研究で許可したい画面リフレッシュレートの制限を指定することは、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ーは150Hzのモニターを持っている一方、古いコンピューターは45Hzのモニターを持っている場合など、このハードウェアパラメータに基づいて、研究に参加する人を制限できます。
* **学部ライセンス保持者への共有能力の向上:** 学部ライセンスとグループライセンス間で異なる研究共有能力が現在あります。学部ライセンスには、学部ライセンスのメンバーではないユーザーに研究の編集権を与えることを含む、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保持者は、自分のライセンスに該当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つのグループが共同プロジェクトを持つことが可能になります。
* **新しいサンプル研究ページ:** 新しい[サンプル研究ページ](https://www.labvanced.com/sampleStudies.html)は、Labvancedプラットフォーム上での最高の研究のいくつかを強調するために設けられた強力なリソースです。本質的に、これらは心理学的な使用事例（行動心理学から認知心理学、スポーツ心理学まで）によって整理されたテンプレートであり、これらのテンプレートをインポートして研究を始めることができます。サンプル研究ページは、有用な研究やタスクを共有するだけでなく、有用なデモやアドオンを披露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およびコンテンツは、Labvancedチームによって確認され、検証されています。このページの利用方法に関する詳細情報は、その詳細を説明した専用のブログ記事をお読みください：[サンプル研究 - 役立つテンプレートとデモ！](https://www.labvanced.com/content/research/ja/blog/2022-09-sample-studies/)
* **進行中:**
  * **オンボーディング:** 私たちは、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、ユーザージャーニーをできるだけ改善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！これには何が含まれていますか？プラットフォームにサインアップし、ログインすると、どこをクリックして実験を最初から最後まで作成する必要があるかをステップバイステップで示す移動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ダイナミック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、オンラインでの研究構築への自信を高められます。
  * **バランス改善:** バランス方法の改善を求める多くのリクエストを受けました。被験者1人につき1列、試行1つにつき1行で設計された100列の実験を考えてみてください。まもなく、オプションのタイムアウトと自動的な被験者の再割り当ての可能性があり、手動での被験者の除外も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。
  * **フリードローイング要素:** まもなく、研究にフリードローイング要素を有効にするオプションが追加されます。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！## <a id="q2-q3-22"></a> Q3’22 リリースノート
* **新しい公開実験ライブラリがライブになりました！** 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、アクティブな募集リンク、テンプレート、デモを簡単に検索できるようにしました。ライブラリは現在テーブル形式になっており、ニーズに応じてフィルタリングや検索、並べ替えができます。左上隅にある緑の「ADVANCED SEARCH」ボタンをクリックするだけです。研究名やID、著者名、所属（大学）など、ライブラリの並べ替えに使用するさまざまなフィールドとオプションが表示されます。また、表示する研究にアイ・トラッキングを含めるかどうかを選択したり、マルチユーザーか、心理学のどのカテゴリ/ブランチに属するかを指定したりすることもできます。これで、クエリのURLをコピーして他の人と共有することもできます。

* **1ヶ月間のソフトデリート規定:** ユーザーがサーバーからデータを削除したい場合、ソフトデリートの規定があり、完全に削除されるまでに1ヶ月かかります。この期間は、安全ネットのようなもので、気が変わったり間違いがあった場合に変更することができます。例えば、ユーザーが何らかの理由で録音データを削除した場合、録音を有効/無効にしたり、DataExportページを通じて行った場合でも、復元が可能です。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信するだけで、Labvancedの管理者が復元できます。ただし、削除が行われた日から完全な1ヶ月が経過する前に行わなければなりません。

* **範囲要素:** アプリエディタの範囲要素には、カスタマイズのための追加オプションがあります。これには以下が含まれます：
  - 範囲要素のハンドルを隠す
  - 範囲要素を必須にして、ユーザーが必ず対話しなければならないようにする、そうでないと実験は進行しません。

* **エディタ内の要素の可視性:** 追加された別の機能は、エディタの可視性とロックに関するものです。現在、要素はエディタ内の特定の位置にロックでき、ロックされている限り、その移動やクリックは影響を与えません。また、要素の可視性もトグルできるようになりました。

* **参加者への最終リマインダーメールの送信:** 縦断研究では、参加者が複数のポイントで実験を実施したりアンケートを完了したりすることが期待されます。したがって、参加者にリマインダーのメールを自動的に送信する方法を提供しています。この改善前は、各セッションにつき2通のメールを送信していましたが、今では3通を送信しており、その結果として離脱率の低下が確認されています。3通目のメールは、セッションの終了時間の数時間前に送信されます。

* **グループ、セッション、ブロックの削除防止:** 我々は、研究エディタページでのセッション、グループ、ブロックの削除メカニズムを削除しましたが、録音が既に存在していて研究がライブである場合に限ります。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、それぞれのグループにデータが記録された場合、実験を「データ録音中」にしたままグループを削除することが可能でした。しかし、グループ（またはセッションやブロック）を削除すると、既存のデータと削除されたセッション/グループ/ブロックとの間で不一致が生じます。  
削除メカニズムが無くなった今、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つのオプションがあります：
  1. データをローカルに安全にダウンロードし、その後Labvancedアプリ内のデータを削除します。コピーを持った後、同じ研究内で編集モードに戻り、実験デザインを変更します。
  2. あるいは、元の研究をコピーして新しい研究を作成し、そのコピーでセッション/グループ/ブロックを削除することで、新しいドラフトを作成できます。

* **トライアルとフレームのタイムスタンプの予期しない挙動:** 実験を作成し変数を追加する際、ユーザーは時々変数プロパティセクションの「トライアル変数をリセット」オプションのチェックを外すことを忘れます。これにより、タイムスタンプに予期しないNaN値が生じることがあります。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。時々、トライアル変数は新しいトライアルの開始時にリセットする必要があります。他のケースでは、実験全体を通じて同じトライアル変数を持つことが重要です。例えば、以前のトライアルでのアンケートの年齢を使用し、後の異なるトライアルでアクセスしたい場合などです。

* **DataExportページにおける調査データ変数の自動有効化:** 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）は、どれかにデータが記録されている場合や、研究の所有者によって有効化されている場合、自動的にエクスポートページの一部になります。以前は、これらの変数をそれぞれ手動で有効化する必要がありました。

* **DataExportページの機能の最適化:** 上記に加えて、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、それがクラッシュしていたのですが、これは背景で不要なサーバー呼び出しが行われ、リクエストに余分な時間がかかっていたためです。この問題を修正し、ダウンロードリクエストの提供時間を短縮しました。

* **進行中:** 次の新機能と改善が現在進行中であり、私たちのチームはそれらを完了するために懸命に働いています：
  - **新しいホームページ:** 新しいウェブサイトを設計しています。現代的な外観と感触を持ち、ユーザーに対してより多くのコンテンツと有用な情報を提供します。
  - **ダッシュボードの改訂:** 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おり、より直感的でよりアクション可能な、先進的な情報と機能を提供します。
  - **セッション間データアクセス:** この機能により、参加者は他の参加者が生成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、個々の被験者のパフォーマンスを一般集団と比較したり、すべての以前の被験者のパフォーマンスの分布を確認したりできます。この機能の別のシナリオとして、縦断研究で同じ被験者の過去のデータにアクセスし、セッションを通じて個々のパフォーマンスの変化を追跡できるようになります。