labvanced logoLabVanced
  • Research
    • Publications
    • Researcher Interviews
    • Use Cases
      • Developmental Psychology
      • Linguistics
      • Clinical & Digital Health
      • Educational Psychology
      • Cognitive & Neuro
      • Social & Personality
      • Arts Research
      • Sports & Movement
      • Marketing & Consumer Behavior
      • Economics
      • HCI / UX
      • Commercial / Industry Use
    • Labvanced Blog
    • Services
  • Technology
    • Feature Overview
    • Code-Free Study Building
    • Eye Tracking
    • Mouse Tracking
    • Generative AI Integration
    • Multi User Studies
    • More ...
      • Reaction Time/Precise Timing
      • Text Transcription
      • Heart Rate Detection (rPPG)
      • Emotion Detection
      • Questionnaires/Surveys
      • Experimental Control
      • Data Privacy & Security
      • Desktop App
      • Mobile App
  • Learn
    • Guide
    • Videos
    • Walkthroughs
    • FAQ
    • Release Notes
    • Documents
    • Classroom
  • Experiments
    • Cognitive Tests
    • Sample Studies
    • Public Experiment Library
  • Pricing
    • Licenses
    • Top-Up Recordings
    • Subject Recruitment
    • Study Building
    • Dedicated Support
    • Checkout
  • About
    • About Us
    • Contact
    • Downloads
    • Careers
    • Impressum
    • Disclaimer
    • Privacy & Security
    • Terms & Conditions
    • Third-Party Licenses
  • Appgo to app icon
  • Logingo to app icon
Learn
指南
视频
步骤说明
常见问题解答
通讯档案
文档
课堂
  • 中國人
  • Deutsch
  • Français
  • Español
  • English
  • 日本語
指南
视频
步骤说明
常见问题解答
通讯档案
文档
课堂
  • 中國人
  • Deutsch
  • Français
  • Español
  • English
  • 日本語
  • 指南
    • 入门

      • 任务编辑器
      • 帧
        • 画布框架
        • 页面框架
        • 网站框架
      • 试验时间线
      • 刺激呈现
      • 响应的正确性
      • 对象
      • 事件
      • 变量
      • 任务向导
      • 试验系统
      • 实验设计
        • 创建研究
        • 数据框模式
        • 多用户实验设计
        • 纵向实验设计
    • 特色主题

      • 随机化与平衡
      • 眼动追踪
        • 在眼动追踪任务中呈现刺激
        • 如何选择眼动追踪校准设置
        • 在任务中设置眼动追踪
        • 记录和导出注视数据
        • 使用形状作为眼动追踪的兴趣区域 (AOI)
        • 参与者校准体验
      • 网页桥接
        • 选择网站 AOI | 锚定、调整和验证 AOI 跟踪
        • 在网站 AOI 上跟踪鼠标行为 | Web Bridge 指南
      • 问卷
      • 桌面应用
      • 示例研究
      • 参与者招募
      • API 访问
        • REST API
        • Webhook API
        • WebSocket API
      • 其他主题

        • 精确刺激时间
        • 多用户研究
        • Labvanced中的头部追踪 | 指南
    • 主应用标签

      • 概述:主标签
      • 仪表板
      • 我的研究
      • 共享研究
      • 我的文件
      • 实验库
      • 我的账户
      • 许可与服务
    • 研究标签

      • 概述:研究特定标签
      • 研究设计
        • 任务
        • 阻塞
        • 会议
        • 组
      • 任务编辑器
        • 任务控制
        • 试验系统
        • 框架类型
        • 对象
        • 对象属性表
        • 变量
        • 系统变量表
        • 事件系统
        • 文本编辑器功能
        • 任务编辑器中的眼动追踪选项
        • 任务中的头部追踪
        • 多用户研究
      • 设置
      • 变量
      • 媒体
      • 文本与翻译
      • 启动与参与
      • 受试者管理
      • 数据视图和导出
        • 数据视图和变量 & 任务选择(旧版本)
        • 访问录音(旧版本)
  • 视频
    • 视频概览
    • 在 Labvanced 中开始使用
    • 创建任务
    • 元素视频
    • 事件与变量
    • 高级主题
  • 讲解
    • 简介
    • 斯特鲁普任务
    • 词汇决策任务
    • 波斯纳注视提示任务
    • 改变失明闪烁范例
    • 眼动追踪样本研究
    • 婴儿眼动追踪研究
    • 鼠标追踪注意捕获研究
    • 快速串行视觉呈现
    • ChatGPT 研究
    • 眼动追踪演示:图形作为 AOI
    • 多人演示:显示被试的光标
    • 手柄 / 摇杆控制器 - 基本设置
    • 具有 EEG 集成的桌面应用研究
    • 被试组平衡与变量设置
    • 构建多用户研究
    • 网站框架眼动追踪讲解
    • 条件性网络摄像头眼动追踪
  • 常见问题
    • 功能
    • 支持政策与指南
    • 安全与数据隐私
    • 许可
    • Labvanced 的精确度
    • 编程使用与 API
    • 离线使用 Labvanced
    • 故障排除
    • 研究创建问题
  • 新闻通讯档案
  • 文档
  • 课堂

眼动追踪演示:SVG作为关注区域

概述

在这个演示中, 我们的目标是捕捉眼动追踪凝视数据。具体而言,我们希望捕捉与特定关注区域(AOIs)相关的凝视数据,这些区域在研究中以SVG格式的形状对象提供。

下面展示了演示的预览,红色圆圈实时指示凝视的位置:

基于网络摄像头的眼动追踪实验中凝视位置的预览。

  • 注意: 演示录音是通过5.5分钟的校准选项完成的;红色圆圈是一个对象,实时代表参与者的凝视,整体设置在下面会进一步解释。

请查看这个快速视频,显示演示的实际操作,以及记录数据的预览:

对象

此演示包含一个背景图像,背景为码头,上面放置了4个SVG人形对象。同时还有一个凝视反馈对象(红色圆圈)。为了此演示的目的,我们希望实时展示凝视,而这个红色圆圈反映了这一点。

在Labvanced编辑器中放置的对象

创建的自定义变量

为了记录数据,需要变量。为此演示创建的所有自定义变量的列表如下,可以通过‘变量’标签访问。下面的图像显示了此演示所使用变量的详细信息和设置:

为此基于网络摄像头的眼动追踪研究创建的自定义变量。

以下是关于这些变量及其目的的说明:

变量名称描述记录类型
All Gaze Data用于存储x/y坐标数组[X,Y],以及时间捕捉[T]和测量的置信水平[C]。所有变更 / 时间序列
AOI1_gaze_data用于存储当参与者注视名为AOI1的SVG对象时的[X,Y,T,C]数组。所有变更 / 时间序列
SVG1_path记录凝视停留在AOI1的SVG节点的路径(进一步解释如下)。所有变更 / 时间序列
AOI2_gaze_data用于存储当参与者注视名为AOI2的SVG对象时的[X,Y,T,C]数组。所有变更 / 时间序列
SVG2_path记录凝视停留在AOI2的SVG节点的路径。所有变更 / 时间序列

依此类推….

设置的事件

由于我们感兴趣于捕捉凝视数据,因此使用以下事件:

  1. 所有凝视数据: 该事件在任务开始时立即启动,并持续记录眼动追踪的凝视数据。
  2. AOI凝视数据: 该事件在参与者注视特定AOI(即四个人中的一个)时立即启动,并记录与凝视相关的值。
  3. 结束实验: 接受/结束会话的事件,并在受试者点击‘结束’按钮时记录数据。

事件1:所有凝视数据

对于第一个事件,我们希望完成以下任务:

  • 记录在研究过程中所有眼动追踪数据
  • 实时在屏幕上显示检测到的凝视位置(这样您作为研究人员可以在尝试演示时感知到网络摄像头的追踪)

触发器

因此,我们使用眼动追踪凝视触发器来启动此事件。

选择眼动追踪凝视触发选项。

动作

一旦检测到凝视,将执行以下动作: 首先,我们在All Gaze Data变量中调用之前创建的变量,在Set / Record Variable动作中记录数据为[X,Y,T,C]数组。

记录数据数组并设置眼动追踪值

如下面所示,通过点击绿色按钮,选择目标变量,然后点击铅笔图标值选择菜单,选择来自触发器特定(眼动追踪凝视)菜单的[X,Y,T,C]数组,如下所示:

选择应记录哪些眼动追踪数据值

我们还添加了Set Object Property动作,以便将红色圆圈对象(称为‘凝视’)的X属性设置为并将Y属性分别设置为坐标X和坐标Y。换句话说,我们设置对象的x和y值等于x和y坐标……最终,这使得对象能够实时移动。

设置对象属性以获取凝视坐标,以便实时提供凝视所在位置的视觉反馈。

注意: 选择Coordinate X和Coordinate Y的选项来自触发器特定(眼动追踪凝视)菜单。

事件2:AOI凝视数据

在此事件中,我们希望设置事件,使得:

  • 当凝视专门聚焦在目标AOIs(即我们上传的SVG对象)时也要记录凝视
  • 要报告AOI的特定SVG节点数据

触发器

Eyetracking Gaze触发器也在此处用作触发器。但在此上下文中,我们指明我们仅对特定元素感兴趣,通过单击相应的选项,然后选择作为关注区域(AOIs)的4个SVG对象。

为基于网络摄像头的眼动追踪实验指定目标关注区域(AOIs)。

动作

要为每个AOI设置调用,我们需要Control Action → Requirement Action (If…Then)。本质上,我们希望Labvanced执行以下操作:“如果参与者注视AOI1,则我们希望在特定变量中记录特定数据,并记录该凝视的SVG路径。”

首先,我们点击+ Requirement按钮,将出现两个笔图标值。

  • 第一个笔图标: 对于第一个字段我们选择,从触发器特定(眼动追踪凝视)菜单, 选择Stimulus Name选项,它使用触发器(在这种情况下为凝视)所处的刺激的对象名称。
  • 第二个笔图标: 选择Constant Value,然后选择String选项,并输入对象名称(例如AOI1):

在if/then事件中设置刺激为AOI1

到目前为止,我们已经确定了何时触发器(凝视)在名为AOI1的刺激上……然后:

在凝视AOI1时指定发生的动作。

  • 我们之前创建的变量AOI_gaze_data将记录[X,Y,T,C]数组。
  • 同样,SVG1_path变量将被记录,以包含Stimulus Info,在此情况下,由于目标是SVG,该刺激信息将包含SVG的节点。

要指定下一个AOI,+Add Else If Case按钮的对话框中,然后重复之前所展示的结构/设置,主要区别在于将Stimulus Name设置为AOI2,然后调用用于存储数据的特定变量,即AOI2_gaze_data和SVG2_Path,如下所示:

指定凝视AOI2时记录凝视数组坐标和SVG路径。

接下来,对于AOI3,我们选择再次Add Else If Case,然后遵循相同的结构,但使用我们创建的自定义变量来存储该特定AOI的数据:

指定凝视AOI3时记录凝视数组坐标和SVG路径。

同样,对于AOI4,我们选择再次Add Else If Case,并遵循相同的结构,但使用我们创建的自定义变量来存储该特定AOI的数据:

指定凝视AOI4时记录凝视数组坐标和SVG路径。

事件3:结束实验 / 保存数据

最后,为了记录和存储数据,我们需要选择Jump Action来Accept / End Session动作,一旦点击Finish按钮(这是触发器),如下所示。

触发器

触发器指定在使用‘结束按钮’时发生:

选择按钮点击作为触发器。

动作

将发生的动作是接受会话,这意味着数据将被记录。

选择接受/结束会话作为动作

让我们看看在下一部分中记录的数据将是什么样的。

记录的数据

记录的数据包括所有自定义变量以及实验特定的值,如任务编号、会话编号等。

在下面的示例中,Dataview & Export 标签 显示了当数据按时间序列文件分开时的样子。每个时间序列变量(即记录所有变更的变量)在下面的左侧面板中显示其自己的CSV文件。这可以通过指定相关设置来实现,利用Configure Export设置。

当选择_All Gaze Data.csv_时,记录多种变量,包括下方显示的变量。‘值’列捕捉[X,Y,T,C]数组,其中的值用逗号分隔:

所有眼动追踪数据的预览

下图显示了在凝视AOI1时特别记录的数组预览,如‘值’列所示:

为AOI1记录的凝视眼动追踪数据的预览

下图显示了在凝视AOI1时特别记录的SVG路径的预览,如‘值’列所示:

为SVG路径记录的凝视眼动追踪数据的预览

结论

此演示旨在展示如何记录凝视数据,并利用SVG对象记录特定情况下的凝视,例如在关注区域(AOI)发生时。

如果您有任何问题,请与我们联系并告知您的实验细节,特别是如果您需要进行可行性检查!

Prev
ChatGPT 研究
Next
多人演示:显示被试的光标