新しい＆改善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ってくる。改良されたユーザーフレンドリーなアプリは、研究者がラボ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なります。ローカル研究は、最新のオンライン状態と自動で同期されるため、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、事前に用意されたLSL Pythonスクリプトがここで利用でき、ローカル記録中にEEGシステムなどの外部ハードウェアと簡単に接続できます。私たちのビジョンは、同じ研究とコードベースを使用し、さまざまな環境での実装や実行を再度行うのではなく、オンラインとローカル/ラボ内の録音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。そして、これは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をテストしたい方は、お気軽にご連絡ください。この機能を将来的に使用し、フィードバックを提供したい研究者に最適です。スマートフォンアプリは、AndroidとiOSで利用可能であり、研究者にモバイルテストシナリオでの実験デザインおよび実行に対する多くの機会とコントロールを提供します。このアプリには、2つの基本的なアクセス点があります： 研究者用のログイン。研究者はサインインして、自分の研究や録音を管理し、管理ポータルとして扱うことができます（録音を開始するため）。これは、現場や臨床研究に特に便利です。 参加者用の（パスワード不要の）リモートログイン。参加者は特定のLabvanced研究IDを使用してアプリを開くためのディープリンクを使用して、アプリを特定の研究用にカスタマイズされたアプリケーションに変換できます。言い換えれば、Labvancedで通常通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することができます。これは、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機能します。スマートフォンアプリは、つまり、複数のセッションを持つ縦断研究、分散型臨床試験、教育的介入が主な要素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研究をタイムリーに完了するようにリマインドします。 もし見逃していたら、Labvancedのウェブカメラベースの目のトラッカーはピアレビュー済みです！ この論文を行動研究メソッドのジャーナルで確認し、次の出版物で引用を検討してください！以下はその主な結果です： Labvancedのウェブカメラベースの目のトラッキングは、全体の精度が1.4°、精度が1.1°で、EyeLinkシステムより約0.5°大きなエラーを示します。 興味深いことに、視覚ターゲットが画面の中心に表示されると、精度と精密度はそれぞれ1.3°と0.9°に改善します - これは、画面の中心が多くの心理学実験で刺激が提示される箇所であるため、研究者が考慮すべき重要なことです。 自由視野およびスムーズな追跡タスクでは、LabvancedとEyeLinkの視線データの相関は約80%でした。この相関の視覚的なデモンストレーションについては、研究論文の図7を参照してください。この図はLabvanced（青い点）とEyeLink（赤い点）のデータポイントの重なりを視覚的に示しています。 また、時間にわたって精度は一貫していました。 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学的シグナル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＆システム通知: 近日中に、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るようになります。研究ウィザード: ウィザードは、スプレッドシートで構成される研究を構築するために新しいユーザーを手助けするステップバイステップのインタラクティブガイドです。ET 固視: 私たちのピアレビュー済みET出版物は、ウェブカメラベースの目のトラッキングにおける私たちの卓越性を示しており、この方法を使用して最も正確な視線データを提供しています。他のソリューションも存在しますが、適切な固視検出について考えた者はほとんどいないようです（おそらく、彼らのデータがノイズが多すぎてサンプルが少なすぎるため）。固視を分類することは目のトラッキング研究の非常に重要な側面であり、すでにアルゴリズムを使用可能にしていますが、次の目標はこれを大幅に改善することです。そのためのリクルートとコラボレーションの取り組みが進行中です。私たち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）と比較した最新の出版物がついにリリースされたことを嬉しく思います。これにはかなりの時間とリソースを要しましたが、高品質なジャーナルで私たちの方法論を検証し、皆さんにお届けできることを大変嬉しく思います！私たちの目のトラッキングをすでに使用した研究者の皆様に大きな感謝を、まだ試していない皆様には大きなお誘いを！出版物は行動研究メソッドのジャーナルでこちらをご覧ください。 出版物の主な結果: Labvancedのウェブカメラベースの目のトラッキングは、全体の精度が1.4°、精度が1.1°で、EyeLinkシステムより約0.5°大きなエラーを示します。 興味深いことに、視覚ターゲットが画面の中心に表示されると、精度と精密度はそれぞれ1.3°と0.9°に改善します - これは、画面の中心が多くの心理学実験で刺激が提示される箇所であるため、研究者が考慮すべき重要なことです。 自由視野およびスムーズな追跡タスクでは、LabvancedとEyeLinkの視線データの相関は約80%でした。この相関の視覚的なデモンストレーションについては、出版物の図7を参照してください。この図はLabvanced（青い点）とEyeLink（赤い点）のデータポイントの重なりを示しています。 また、時間にわたって精度は一貫していました。 欧州AIエクセレンスネットワーク（ELISE）資金を受賞: 正確なウェブカメラベースの目のトラッキングを提供しているAI研究者として、欧州AIエクセレンス助成金（ELISE）を受賞し、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次のステップを踏むことができるようになります。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施することに重点を置く新しいプラットフォームになります。PageGazerは、どのウェブサイトにも当社の革新的な目のトラッキング技術を組み込む能力を持ち、新しい研究の洞察を得るためにスマートなウェブサイト解析で強化します。ELISEの資金は、私たちがこれをより迅速かつ効率的に達成する手助けをし、私たちのアプローチの卓越性と革新性を再確認します。さらに知りたい場合や、PageGazerの独占的かつ無料のBETA TESTフェーズの一部になりたい場合は、お問い合わせください。現在、何か新しいものを試してみたい第一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）要素は、実験で自由に形状、ストローク、またはテキストを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、あなたや参加者は実験で自由形式の応答を入力できます。質問票へのメディア要素: これで、ビデオなどのメディア要素を質問票（ページフレーム）に直接挿入できるようになりました。これにより、異なる種類の視覚を直接調査に配置することで、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、プログラム的にデータをダウンロードできます。アプリケーションでAPIトークンを作成するだけで、APIクライアント経由で認証され、サーバー経由でデータに即座にアクセスできるようになります。研究者たちはすでにこの新しい機能を使用し始めており、データにローカルでアクセスすることで、さらにプロセスを合理化することができます。Resting APIは、データ取得を集中化し、パイプラインプロトコルに従ってデータを専用の場所に保存したいと思っている組織や学術研究機関にとって非常に重要です。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代わりに、サーバー経由でデータにアクセスできるようになるため、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: 日常の実験作成やプロセスで直接見えないものの、私たち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、性能と信頼性の向上を保証します。私たちが行った改善のいくつかの例を以下に示します：サーバー容量の増加、より自動化された更新、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改善。新しい支払いフロー: 新しい支払いフローが登場しました！新しいライセンス取得者には、ライセンスを有効にする前に支払いが必要です。関連する他のいくつかの改善点には、UIの改善、ライセンスの支払いを別の個人が行える安全な公的支払いリンク（調達部門にとって重要）、注文の再開、リファレンスコード認識を通じた銀行振込による支払いの自動検出が含まれます。進行中: スマートフォンアプリ: モバイルアプリがあれば、臨床試験や縦断研究は、プッシュ通知などの機能を通じてLabvancedをより活用し、特定の作業に対してインターネットに依存しないことが可能になります。デスクトップアプリ: LSL統合およびオンライン/オフライン（ローカル）モードを組み合わせたデスクトップアプリを使用することで、LabvancedをLSL統合でEEGなどのローカルデバイスに接続できます。メール育成と通知: 近日中に、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カスタマイズされ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: 研究実施を加速させるために、新しいユーザーがLabvancedに初めて参加する際の学習曲線を経験するのをサポートするための研究ウィザードが利用可能になります！ ---研究助成プログラム： これは全ての研究者にとって新しく刺激的な機会であり、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高めたい方に最適です。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。無料描画要素： 多くのリクエストに応じて、新たに追加されたCanvas Drawing要素を使用して、エディタ内で直接描画できるようになりました。この新機能により、実験の作成者や参加者は自由に描画するだけでなく、円や三角形などの形状を挿入することも可能です。この機能は、自由連想のような多くの実験的な使用ケースに関連する可能性があります。目の追跡用のスイッチトグルをキッズフレンドリーに： 目の追跡の研究設定では、キッズフレンドリーな目の追跡を有効にする新しく実装されたスイッチトグルがあります。このスイッチはこの設定をオンとオフに切り替えます。この更新以前は、これは単なるチェックボックスで、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化されました： 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、常に期待通りに機能しない奇妙なブラウザです。実験を実行するためのオプションとしてSafariを無効にしました（はい、再度オンにして利用可能にすることができます）。この決定の理由は、目の追跡やオーディオの自動再生などのより高度な機能がこのブラウザでうまく機能しなかったためであり、それゆえSafariはそのような高度な機能を使用する実験には推奨されません。音声/ビデオとオブジェクトトリガーを単一のトリガーに統合： エディタUIが更新され、音声/ビデオトリガーとオブジェクトトリガーが同じになりました。トリガーの種類に応じて、特定のオプションを含む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効率的になり、複数のステップを何度も繰り返す必要が減ります。なお、現在廃止された音声/ビデオ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。音声/ビデオとコントロールオブジェクトアクションを単一のアクションに統合： トリガーに関する上記のポイントと同様に、音声/ビデオとコントロールオブジェクトに関する対応するアクションについても同様の統合が行われました。なお、現在廃止された音声/ビデオ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。グループライセンス保有者向けの共有が簡単に： グループライセンスをお持ちの方は、同じ教室ライセンスまたは引換コードを持つ人々と研究を共有するのが簡単になりました。このコードが有効化された後、6か月間有効であり、異なるライセンスを持っているか、無料アカウントしか持っていなくても機能します。進行中 新しいResting API： これは標準APIで、コードとともに生成され、プログラム的にすべてのデータにログインしてダウンロードすることができます。Resting APIは、データの取得を集中化し、そのデータをパイプラインプロトコルに従って専用の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。データを手動で選択してローカルに保存するのではなく、これにより組織は自社のサーバー上のデータにアクセスできるため、GDPRプロトコルにとって重要です。オンボーディング： 新しいユーザーが新しいアカウントを作成する際に、インタラクティブな方法で学ぶことができるオンボーディングプロセスにまだ取り組んでいます。