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2022 ニュースレターアーカイブ

目次

  • Q4'22
  • Q3'22

Q4'22 リリースノート

  • 新しいダッシュボード: より強力な新しいダッシュボードを立ち上げました。Labvancedプラットフォームを習得し、すべての最新更新を把握するのに役立ちます。新しいダッシュボードでは、以下のものが見つかります:

    • オンボーディングツールとして設計されたチェックリスト
    • 研究の進捗を追跡するのに役立つ研究インサイト
    • LVプラットフォームをうまく教えるために整理された動画
    • 通知、ライブラリアップデート、およびTwitterフィードがすべて1か所に集約されています
  • アクショングループ: イベントには、変数とトリガーという2つの主要なコンポーネントがあります。トリガーが複数のアクションを実行する必要があることがよくあります。たとえば、参加者がボタンをクリックした場合、刺激が拡大され、位置が変更され、フェードアウトする必要があります。これら3つのアクション(および実験に応じてさらに多く)を1つのグループにまとめることができるようになりました!これにより、整理やアクションのコピーが容易になり、実験を作成する際により効率的に作業できます。

  • 共有変数: 共有変数は、複数の実験セッションや参加者間で共有可能な動的変数です。変数はLabvancedサーバーに保存され、研究の計画および作成時に新しい実験の可能性を解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的研究に役立ちますが、複数のユーザーによる研究や被験者間のバランスにも役立ちます。共有変数が実際にどのように機能するか、次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、共有変数を使用すると、表示された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。かなりクールですよね?

  • '読み取り/書き込み' アクションコマンド: これは、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。今、以下のオプションを使用して変数の値を記録および保存できます:

    • 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り、ローカルデバイスに保存します。これは、ローカルに保存する必要があるデータに便利です。たとえば、縦断的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、行いたい内容に応じて他のトライアルセッションや参加者に配布できます。
  • タスクエディタでのカスタム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」ボックスにチェックを入れ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、オブジェクトの見た目を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。タスクエディタでのカスタムCSSの動作例をご覧ください。これは最初のイテレーションで、今後さらに改善が予定されています。

  • ホームページ: 新機能と改善: ホームページは大規模な再デザインを受けました!Labvancedプラットフォームに関する新しい情報、ユースケース、推薦の声、特別なダイアログボックスからサポートコールをリクエストする機能、およびこのような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含まれています。

  • アイートラッキング: より速く、より正確に: 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であり、ウェブカメラベースのアイートラッキング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しい高みを達成しました!

    • 第一に、この新しい精度のレベルに到達するために、まずは整頓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、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が実現しました。
    • 第二に、凝視を予測するためのより速い推論メソッドを開発するために、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る画像の数を増加させました。以前は、30msごとなど、時間に基づいてスナップショットを取得していました。しかし、ウェブカメラのヘルツ周波数が正確にいつ更新されているの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の革新を利用し、GPUのリフレッシュレートのタイムスタンプを使用して新しいカメラ画像が発生する正確な時点を把握できるようになりました。その結果、私たちはリフレッシュレートが発生する正確な時点を知っており、マイクロ秒レベルでカメラスナップショットが取得されている時点も知っています。時間的解像度がより正確になり、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、今では1回の時間点ごとに1つのスナップショットに依存する代わりに、3つのスナップショットを取得することができる改良された、より強力なキャリブレーションプロセスを持つことができます!さらに、これにより、60Hzのウェブカメラをより良く扱うことができ、データの質が向上し、最終的にはリモートアイートラッキングを使用してアイサッケードに取り組む扉を開くことができます!
  • ページフレームにメディア要素: 人気の要望により、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、この機能はキャンバスフレームのみに限定されていましたが、ユーザーフィードバックのおかげで、アンケートを構築するためのページフレームに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、オーディオ録音(またはお好きな要素)をアップロードしてアンケート要素(リッカートスケールやスライダー範囲など)を添付してください。

  • 公共実験ライブラリ: 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でオープンなリソースです!ご存知の通り、公共実験ライブラリには、Labvancedチームや他のコミュニティの研究者が公開したいと考える数百の研究が含まれています。新しい追加と拡張が行われ、公共実験ライブラリはより強力で使いやすく更新されました。現在、検索機能はより強力で、条件がより情報的で、利用可能なオプションも増えています。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うように修正できます。また、研究に対して高度な検索を実施し、アイートラッキングを含むか、複数ユーザーの研究であるかなど、条件に合う研究を閲覧できます。研究に「いいね」を付けることもできます!検索機能や一般的な機能について詳しく学んでください。

  • 説明タブの更新: 説明タブは、研究がどのように提示され、公共実験ライブラリ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、以下のことができるようになりました:

    • カスタム所属を作成し、大学を検索して所属として追加する
    • 研究を説明するためのキーワードを追加する(例: '空間認知'や '知能')
    • 研究に関連する心理学の分野を指定する(例: '認知心理学'や '社会心理学')
    • 公共の研究名を作成し表示することができるようになり、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できます。
  • 'マイアカウント'タブの更新: エディタの'マイアカウント'タブでは、アカウントが期限切れになりつつある場合にメッセージが表示され、そのページから直接アカウントを更新するオプションが提供されます。また、心理学の分野および役職に関する研究背景についてさらに詳しい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: データフレームのインポートがかつてないほど簡単になりました!新しいオプションを追加し、データ処理の方法を改善しました。今では、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、データを転送できます。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'という列に書かれていて、別の列にトライアル番号や被験者IDなどの他の変数を指定している場合、この情報はインポートステップから直接マッピングできます。

  • 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、研究の実験制御をさらに強化するためのいくつかの新しい機能が追加されました。今、あなたは:

    • 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実験を完了することを許可する場合に特に便利で、'ダークモード'が一部のモバイルデバイスでCSSの不正変更を引き起こす可能性があります。
    • "全画面モードで開始する" オプションを有効または無効にする: 一部の研究者は、全画面モードで即座に開始しなくてよい柔軟性を求めていましたが、今では可能になりました。
    • 最小および最大画面リフレッシュレートを要求する: 研究内で許容する画面リフレッシュレートの限界を指定することは、精密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、たとえば新しいコンピュータには150Hzのモニタがある一方、古いものには45Hzのモニタがある場合、このハードウェアパラメータに基づいて、誰があなたの研究に参加できるかを制限できます。
  • 学部ライセンス保有者のための共有機能の強化: 学部ライセンスとグループライセンス間の異なる研究共有の機能が確立されました。学部ライセンスには、学部ライセンスのメンバーではなく自身のグループライセンスを持つユーザーに研究の編集権を与えるなど、より多くの共有特権があります。一方で、グループライセンス保有者は、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つのグループがお互いに共有プロジェクトを持つことが可能になりました。

  • 新しいサンプル研究ページ: 新しいサンプル研究ページは、Labvancedプラットフォームの一部の最良の研究を際立たせるために専用に作られた強力なリソースです。これらは、心理学のユースケースによって整理されたテンプレート(行動心理学から認知心理学、スポーツ心理学など)であり、これ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、役立つ研究やタスクだけでなく、有用なデモやアドオンも共有することに特化しています。このページ上のすべての研究とコンテンツは、Labvancedチームによってチェックされ、検証されています。このページの利用方法について詳しい情報を得るには、その内容を詳しく説明する専用ブログ投稿を参照してください: サンプル研究 - 役立つテンプレートとデモ!

  • 進行中:

    • オンボーディング: できるだけ多くのユーザーが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、次にはオンボーディングプロセスが進行中です!これには何が含まれますか?プラットフォームにサインアップしてログインすると、どこをクリックして実験を作成する必要があるかをステップバイステップで示す動くダイアログボックスが表示されます!この対話的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、オンラインで研究を構築する自信を高めることができます。
    • 改善されたバランス: たくさんの人からバランス方法の改善を要望されました。例えば、被験者ごとに1列、トライアルごとに1行の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被験者再割り当ての機能が追加され、手動で被験者を破棄する能力も得られます。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条件に従い、この列に被験者を自動的に割り当てます。
    • 自由描画要素: すぐに、研究内で自由描画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用して自由に描画やトレースを行うことができます!---

Q3'22 リリースノート

  • 新しい公開実験ライブラリが稼働中です! 新しい公開実験ライブラリを試してみましたか?私たちはライブラリを再設計し、アクティブなリクルーティングリンク、テンプレート、デモを検索しやすくしました。ライブラリは現在テーブル形式になっているので、ニーズに応じてフィルター、検索、並べ替えができます。左上隅の緑色の「高度な検索」ボタンをクリックするだけです。これにより、研究名やID、著者名、所属(大学)など、ライブラリを並べ替え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。また、表示される研究にアイ・トラッキングを含めるかどうかや、マルチユーザーか、心理学のどのカテゴリー/ブランチに該当するかを指定することもできます。今では、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。

  • 1ヶ月間のソフト削除規定: ユーザーがサーバーからデータを削除したい場合、今ではソフト削除の規定があり、自動的に1ヶ月間は完全に削除されないようになっています。この期間は安全ネットのようなもので、考え直したり、間違いがあった場合に変更できるようになっています。例えば、ユーザーが記録データを記録の有効/無効の切り替えやデータエクスポートページを通じて削除した場合、今ではそれを復元することが可能です。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、この操作は削除が行われた日から1ヶ月未満で行う必要があります。

  • レンジ要素: アプリエディターのレンジ要素には、カスタマイズ用の追加オプションが含まれるようになりました。これには以下が含まれます:

    • レンジ要素のハンドルを隠す
    • ユーザーが必ずこの要素と対話しなければならないようにレンジ要素を必須にすることで、実験が進行しなくなります。
  • エディター内の要素の可視性: 追加された別の機能は、エディターの可視性とロックに関するものです。今では、要素をエディター内の特定の位置にロックでき、ロックされている限り、移動やクリックが影響を与えません。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: 縦断的研究では、参加者は複数回実験を行ったり、アンケートに回答したりすることが期待されます。そのため、参加者にリマインダーをメールで自動的に送信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、現在では3通を送信するように変更し、その結果、3通目のメールをセッションの終了時刻の数時間前に送信することで離脱率が減少しました。

  • グループ、セッション、ブロックの削除防止: 研究エディターのページから、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、これは記録がすでに行われている場合で、研究が稼働している場合にのみ適用されます。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、各グループのデータが記録されている状態で、実験を「データ記録アクティブ」のままであるグループを削除することができました。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/ブロックとの間に不一致が生じます。 削除メカニズムがなくなった今、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、実験デザインを変更します。
    2. 別の方法として、元の研究をコピーして新しい研究を作成し、コピー内で実験デザインを更新することもできます(セッション/グループ/ブロックを削除します)。
  • トライアルとフレームのタイムスタンプの予期しない動作: 実験を作成し変数を追加する際、ユーザーが変数のプロパティセクションで「トライアル変数をリセットする」オプションのチェックを外すのを忘れることがあります。これにより、タイムスタンプに予期しないNaN値が発生してしまいます。これを避けるために、イベントを作成する際に警告メッセージを追加しました。時には新しいトライアルの開始時にトライアル変数をリセットする必要があります。他のケースでは、実験全体で同じトライアル変数を持つことが重要です。例えば、以前のトライアルのアンケートからの年齢を使用して、後の異なるトライアルでその変数にアクセスしたい場合などです。

  • DataExportページでの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)が、いずれかのデータが記録されるか、研究の所有者によって有効にされると自動的にエクスポートページに含まれます。以前は、変数ページから各変数を手動で有効化する必要がありました。

  • DataExportページの機能最適化: 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。いくつかのユーザーはクラッシュする問題に直面しており、これはバックグラウンドで不要なサーバーコールが行われていたためで、リクエストに余分な時間がかかっていました。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: 以下の新しい機能と改善が現在進行中で、私たちのチームはこれらを完成させるために懸命に取り組んでいます:

    • 新しいホームページ: 私たちは新しいウェブサイトを設計しています。これには、ユーザーにとってより内容や役立つ情報が豊富な現代的な外観と感触があります。
    • ダッシュボードの刷新: ログイン時の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、よりアクション指向の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、参加者は別の参加者によって生成されたデータにアクセスできます。これにより、被験者のパフォーマンスと一般集団のパフォーマンス分布を比較できるようになります。この機能の別のシナリオは、同じ被験者の縦断的研究で過去のデータにアクセスし、セッション間の個々のパフォーマンスの変化を追跡できるようにすることです。