2024 ニュースレターアーカイブ
目次
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： これで、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、Gamepad/ Joystick Triggerを介して、指定されたデザインに従ってオブジェクトを動かし、実験に対話することができます。データを記録することもでき、 ie. どのキーをクリックしたかなどの特定の値を取得できます。これをどのように実装できるかについて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'タブを使用すると、特定の研究の対象者の概要を把握し、データ収集中に送信されるメールをカスタマイズしたり、SMTPサーバーを使用してメールアドレスを接続したりできます。基本的に、このタブを使用して研究に参加する参加者との通信を管理することができ、特に複数セッションの縦断研究に役立ちます。
- 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データを通信する必要があります。数百人の参加者が一度に研究にアクセスす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。このため、以下の安全対策を実施しました：
- 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に対する制御を増やすために、エディタに以下の追加が行われました：
- DisplayVariable エレメント： このエレメントを使用すると、実験内に表示する変数の値を直接リンクして呼び出すことができます。
- DisplayHTML エレメント： HTMLを利用して研究内に表示する必要がある場合、このエレメントを使用することができます。
- 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を利用する際に、データフレームを介して試行に割り当てることができます。
改善点
- フラッシングリトライ画面： 目の追跡キャリブレーションが失敗し、リトライすると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のパターンがあるとき）をオーバーレイする問題が修正されました。
- 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ついて、最初の実験のために2つのセッション（1つではなく）が作成された問題が修正されました。
ライブラリハイライト
ライブラリの新作は？ ここに、次回の実験にインポートして利用することを検討できる新しい研究がいくつかあります：
- Animal Word Search (マルチユーザー)： このデモでは、2人のプレーヤーが単語検索パズルの中で最も多くの単語を見つけるために競います！ 今すぐ試してみてください！ （注：URLを別のタブにコピーして貼り付け、自分自身と対戦したい場合は、即座にテストしてください！）
- ChatGPT： このLabvancedデモでは、ChatGPTと直接通信できます。プロンプトを入力して'Enter'キーを押すだけで送信されます。 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機能を組み込んだ研究をどのように構築するかを説明しています。ここでは、チャットインターフェースが表示され、参加者とChatGPTの間の交換/会話を記録します。
- 目の追跡におけるAOIとしてのSVG： このウォークスルーでは、目の追跡研究がどのようにSVGオブジェクトを組み込んで関心エリア（AOIs）を超えた視線データを収集しているかを確認できます。
- 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、Labvancedでこれを達成するための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たいですか？ こちらに新しく公開された研究の一部の例のリストがあります：
- 視覚認知は、4つの場所のイベント表現をサポートする：トレーディングのケーススタディ （認知科学学会年次総会の論文集（第46巻））による Khlystova, E., Williams, A., Lidz, J., & Perkins, L. (2024)。
- どのような動きが人間らしいか？ （日本心理学研究）による Yang, X. 他 (2024)。
- 内因的言語的好みが偶発的整合性を超える協力的パートナー選択 （言語と認知）による Matzinger, T. 他 (2024)。
- スクロールとハイパーリンク：デジタル特徴が子供のデジタル読解力に及ぼす影響 （読書研究ジャーナル）による Krenca, K., Taylor, E., & Deacon, S. H. (2024)。
今後の予定
- タスクウィザード
- SLS接続のデスクトップアプリ
- Android用フォンアプリ
- 改良された注視検出アルゴリズム（目の追跡）
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てのウェブカメラベースの目の追跡のためのAOIとしての複雑な形状： 過去には、AOIまたは「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。この新機能を利用することで、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！たとえば、複雑なシーン内のシルエット（人、顔の特徴、動物など）をAOIとして指定できます。これを行うには、SVGをアップロードするか、Labvanced内でポリゴンオブジェクトを使用してトレースします。
- ちなみに、研究方法の一部として私たちのウェブカメラベースの目の追跡を使用しているすべての研究者に感謝します！数ヶ月前に私たちが発表した査読論文以降、この数が本当に増えているのを見ました。
- ChatGPT： LabvancedとOpenAI / ChatGPTを接続する新しい統合。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、これらのインタラクション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ますが、同時に進行中にバックグラウンドで高度な分析を行うことも可能です！
- '研究設定' → '実験機能' 列の下で、今日すぐにOpenAI統合を利用できます：
- タスクウィザード： 新しい研究内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ます。全体の研究構造を指定することができ、人口統計の収集のためのアンケートの有無やタスク間のナビゲーションを数回のクリックで設定でき、開始時の時間を節約できます！
改善点
- エディタ内での「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、左パネルのメニューが少し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、元のデータモデルと構造はそのままで、ランダム要因と固定要因が以前と同様に機能しています。
- 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、さらなる改善が加えられ、次の四半期に完全に公開される予定です。今や、スマートフォンを通じてアクセスできる研究ライブラリがあり、電話ベースの研究を探求することができます。
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、研究での使用例も含まれています!
- 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強調します。リストに載っていない追加するものはありますか?
- Labvancedを用いた音楽研究: Labvancedを使用している他の研究者は音楽心理学の分野で何を行っているのでしょうか? このブログ記事は、関連する出版物とその研究方法に焦点を当てて、正にその概要を提供します!
新しい出版物
- 構築密度を超えて: 都市環境における感情的経験の粗いから細かい分析 環境心理学ジャーナル におけるSander, I.,ら.(2024)。
- 自閉症者と非自閉症者の観察者における行動認知タスク中の視覚的社会コミュニケーションキューの処理 神経心理学 におけるChouinard, B., Pesquita, A., Enns, J. T., & Chapman, C. S. (2024)。
- マルチメディアを活用した語彙学習: 入力条件と学習者関連要因の役割 システム におけるZhang, P., & Zhang, S. (2024)。
- 自己状態が助ける方法: 非言語的行動を通じて自己状態の具現化を観察する Plos One におけるEngel, I.,ら.(2024)。
今後の予定
- 縦断的研究 - メールカスタマイズ: 過去には、指定した時間間隔設定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。現在、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できる追加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く改善されたバージョンが非常に近く入手可能になります! デスクトップアプリには、多くの便利な機能があり、オンライン/オフラインモードで作業でき、実験室でローカルに作業および録音を行うことができ、EEGなどの外部デバイスに簡単に接続できるようになります。
Q1'24 リリースノート
新機能
- Labvanced モバイルが今すぐ Playstoreに! (BETA): 専用のAndroidアプリ内でLabvanced研究を実行できるようになりました (1クリックで)、実験の制御やデザイン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向けにデザインされていれば開けます。現在、さらにBetaテスターを探しているので、興味のある方はご連絡ください! また、iOS版も近日中に登場します!
- 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に: 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。
- フレームのデフォルトスタイル: 以下の画像に示すように、フレームのデフォルトを指定して新しい研究を設定できるようになり、モバイル研究用のアスペクト比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ル: 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るため、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ありません。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 / 通知育成: 現在リリース中 - メールとアプリ通知がライブになり、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することを目的としたものです。また、全体的なアプリ体験を向上させます。
改善点
- スライド要素が改善されました: スライダー要素（アンケートに使用）の動作がすべてのケースで正しく機能し、スライダーのハンドルが非表示な場合でも動作します。
- 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し、すべてのデバイス上のセッションが無効になります。
- メールを自動的に変更: アカウントに関連するメールの変更が、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 & バランシング: Labvancedでランダム化とバランシングがどのように扱われ、実験がランダム化されバランスされることを確保するためにどのアプリ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、WebSocket API、REST APIなど、あなたをサポートします! このAPIの概要では、オプションやそれを使用する状況について学べます。
- 乳児に優しい & リモート視線追跡: リモート及び乳児に優しい視線追跡の最先端の状況はどうなっているのでしょうか? このブログでは、発達心理学研究におけるリモート視線追跡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Labvancedをどう利用しているのでしょうか? 最近の出版物のハイライトを以下に示します!
- 平行性と逸脱: 詩的用語の美学の二つの基本要素 王立協会B号の哲学的取引 におけるMenninghaus, W. ら.(2024)。
- タッチと視覚: 感情的タッチが乳児の複雑な視覚シーンに対する注意を促進する役割 幼児期 における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イトの影響 交通研究の学際的視点 におけるEisele, D., & Petzoldt, T. (2024)。
- 文を読む際の垂直に配置されたフランカーの影響 実験心理学ジャーナル: 学習、記憶、および認知 におけるMirault, J., & Grainger, J. (2024)。
今後の予定
- ChatGPTおよび他のAI統合: chatGPTやDALL-EなどのAIの使用法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えると信じているため、近く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の通常のユーザーであれば、Windows、Linux、およびMac用の専用アプリケーションがすぐにリリースされ、単純なブラウザベースのLabvancedバージョンの利点を持つことを喜んでいただけるでしょう。
- すべての研究はオンラインおよびローカルで直接利用可能であり、両方の長所を兼ね備えています。
- LSL統合やデスクトップアプリを通じた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研究を実行したり、サードパーティの視線トラッカーに接続したりできます。
- 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版で利用可能になります。どの機能が最も魅力的ですか?
- 視線追跡 - SVGエリア: この新機能により、視線追跡研究のための定義された注目エリアとして複雑な形状を利用できるようになります。現在、シンプルな形状（長方形の画像など）を注目エリアとして使用できます。この新機能を使用して、複雑な形状（象など）のSVGをアップロードし、そのエリアの中の固定点の数を数えることができます。将来的には、エリアをトレースすることも可能になります。
- PageGazer: オンラインユーザーの行動や意思決定を理解することは、UXデザイナー、マーケティング担当者、eコマースオーナー、さらには製品管理者や政策立案者に強い影響を与えます。
- しかし、ウェブサイト上の消費者行動を研究する既存のツールには明確な弱点があります。最も深刻な3つの制限は次のとおりです: 1) ブラウザプラグインなどの追加インストールが必要で、参加者が制限されること。 2) ウェブサイト全体を一枚の画像やビデオのように扱うため、相互作用を追跡したり、対象を横断してデータを集計することができないこと。 3) マウストラッキングのみを提供し、視線追跡技術を使用して注意プロセスを追跡する方法がないこと。
- PageGazerは、私たちが開発中の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で収集できるデータの種類や得られる洞察を大幅に拡大できるようになります。
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