Labvanced vs Pavlovia

Teil von Labvanced's Plattformvergleichen.

Labvanced und Pavlovia bedienen Forscher aus unterschiedlichen Ausgangspunkten. Pavlovia ist die Online-Hosting-Schicht von Open Science Tools, die am häufigsten von PsychoPy-Forschern genutzt wird und es Forschern mit einem bestehenden Python-basierten Paradigma ermöglicht, es mit entfernten Teilnehmern zu betreiben. Labvanced ist eine No-Code-Plattform, die von Anfang an für den Browser entwickelt wurde, mit peer-reviewter Webcam-Augenverfolgung, Emotionserkennung, fernem Herzfrequenzmessung, eingebetteter Sprach-zu-Text-Transkription, KI-basierter Übersetzung in 50 Sprachen und einem KI-Assistenten für den Experimentaufbau, alles nativ integriert. Beide können Daten von entfernten Teilnehmern online sammeln. Nur eine der beiden macht das ohne Programmierung und ohne ein Studium auf zwei separate Tools aufzuteilen, wenn ein Labor sowohl Hardware-Integration vor Ort als auch Online-Deployment benötigt.

Auf einen Blick

Fähigkeit	Pavlovia (PsychoPy)	Labvanced
No-Code visueller Builder	Teilweise: Der Builder-GUI generiert ein Python-Skript für die Desktop-Nutzung, mit einer separaten JavaScript (PsychoJS) Version, die für die Online-Nutzung erstellt wird; Designs über einfache Paradigmen hinaus erfordern gegebenenfalls direkte Bearbeitung	Ja: vollständiger No-Code-Builder, kein Scripting für Standard- oder komplexe Designs erforderlich
Online-Deployment	Erfordert das Exportieren oder Synchronisieren des Python-Experiments nach PsychoJS (JavaScript), bevor es in einem Browser ausgeführt werden kann	Ja: von Grund auf browser-nativ; kein Export-Schritt oder Übersetzungsschicht erforderlich
Webcam-Augenverfolgung (Online-Studien)	Möglich über WebGazer.js, eine offiziell dokumentierte PsychoPy/Pavlovia-Integration, die benutzerdefinierten Code erfordert (nicht der No-Code-Builder)	Ja: nativ, peer-reviewte Webcam-Augenverfolgung (Kaduk et al., 2024, Behavior Research Methods). Kein benutzerdefinierter Code erforderlich
Emotionserkennung (Online-Studien)	Möglich nur als benutzerdefinierte Drittanbieter-Integration (Face API), dokumentiert als fortgeschrittene/benutzerdefinierte Code-Technik und nicht als No-Code-Builder-Funktion; nicht unabhängig validiert für die Emotionsklassifikation	Ja: Emotionserkennung über 90% Genauigkeit im Durchschnitt über Emotionen (variiert je nach individueller Emotion)
Fernmessung der Herzfrequenz / rPPG (Online-Studien)	Nein	Ja: erwartet innerhalb von 1–3% der tatsächlichen Herzfrequenz (Validierung gegen Goldstandardgeräte läuft)
Augenverfolgung / EEG-Hardware-Integration (im Labor)	Ja, über die Desktop-Anwendung von PsychoPy (Tobii, SR Research EyeLink und andere Tracker über ioHub; EEG-Triggerung über Parallelport oder LabJack); nicht verfügbar durch Pavlovias Online-Studien	Ja: über die Labvanced-Desktop-App, mit EEG/Lab Streaming Layer (LSL) Integration, unter Verwendung des gleichen visuellen Builders wie die Online-Version
Multi-User / Gruppenstudien	Möglich über das Shelf (dokumentiert, codebasiert); nicht nativ/no-code und nicht äquivalent zu einer Echtzeit-Infrastruktur	Ja: bis zu 20 Spieler, WebSocket-basierte Infrastruktur mit Lobby-Management, Rollenzuweisung und Gruppenbildung
Mobiler Zugriff	Über Browser auf mobilen Geräten zugänglich; keine native App, kein Offline-Modus	Ja: native iOS/Android-Apps mit vollständiger Offline-Datensammlung
Versionskontrolle und Zusammenarbeit	Ja: vollständige Git/GitLab-basierte Versionshistorie, Issue-Tracking und forkbare Experimente für Laborgruppen	Gemeinsames Editieren von Studien mit berechtigungsbasiertem Zugriff für Mitwirkende; keine git-artige Versionshistorie
Preisgestaltung	Pro Teilnehmer-Credits (£0.24/Credit) oder eine £1,800/Jahr-Website-Lizenz (50% Reduktion für Institutionen in Schwellenländern)	Flate, stufenbasierte Abonnements in den Kategorien individuell, Labor, Unterricht, Campus und kommerzielle Lizenzen; nicht pro Teilnehmer abgerechnet

Wo Pavlovia stark ist

PsychoPy hat einen erheblichen akademischen Fußabdruck: Die ursprüngliche Plattformarbeit (Peirce, 2007, Journal of Neuroscience Methods) hat über 4,900 Zitationen (OpenAlex, abgerufen am 2026-07-17), und PsychoPy veröffentlicht monatlich live-Nutzungsstatistiken unter usage.psychopy.org. Pavlovia selbst wird von Open Science Tools Ltd. betrieben, eng verbunden mit der Universität Nottingham, wo die Schöpferin und das Kernentwicklungsteam von PsychoPy ansässig sind.

Die Zeitgenauigkeit ist unabhängig verifiziert, nicht nur selbstberichtend. Die Timing-Mega-Studie (Bridges et al., 2020, PeerJ) hat festgestellt, dass PsychoPy/PsychoJS nahe Millisekunden-Präzision bei mehreren Kombinationen von Browser und Betriebssystem erreicht, obwohl die Autoren selbst anmerkten, dass dies "etwas nähert sich einem Best-Case-Szenario" und empfahlen, die Zeitmessung auf der spezifischen Hardware zu testen, die eine Studie tatsächlich verwenden wird.

Die GitLab-basierte Projektstruktur von Pavlovia ist ein echtes Reproduzierbarkeits-Asset: Jedes Experiment erhält vollständige Versionshistorie, Issue-Tracking und die Möglichkeit, ein kanonisches Experiment eines Labors für die Anpassung durch andere Mitglieder zu forken, alles unter einem gemeinsamen Namensraum. Für Labore, die einen überprüfbaren Änderungsverlauf in ihrem Experimentcode schätzen, ist dies eine echte Infrastruktur.

Für Forscher, die bereits ein funktionierendes PsychoPy-Paradigma haben, entfernt die One-Click-Synchronisation des Builders zu Pavlovia eine echte Barriere, und kostenlose Pilot-Credits bedeuten, dass das Testen einer Studie im Voraus nichts kostet. Die Desktop-Anwendung von PsychoPy hat auch eine ausgereifte, gut dokumentierte Integration mit Hardware-Augenverfolgern und EEG-Systemen für die Forschung im Labor, die seit 2002 entwickelt und verfeinert wurde.

Wo Labvanced sich unterscheidet

Die Standardstudienerstellung in Labvanced erfordert kein Schreiben von Code. PsychoPy's Builder generiert Python unter seiner visuellen Benutzeroberfläche, und PsychoPy's eigene Dokumentation erkennt an, dass seine browser-gehostete Engine, PsychoJS, nur seit 2016 existiert und von einem viel kleineren Team als die Python-Desktop-Version gewartet wird; Komponenten können "online anders reagieren oder Unebenheiten aufweisen" als Ergebnis (PsychoPy, "Caveats and cautions," psychopy.org/online/cautions.html).

Vergleich, der den No-Code-Builder von Labvanced zeigt, der eine einheitliche native Engine mit konsistenter Leistung erzeugt, im Gegensatz zur GUI von Pavlovia's PsychoPy Builder, die Python darunter generiert, wobei Komponenten online unterschiedlich reagieren oder Unebenheiten aufweisen können

Diese Lücke prägt auch das Deployment. Ein PsychoPy-Nutzer, der sowohl eine hardware-integrierte Laborversion als auch eine Online-Version des gleichen Experiments will, arbeitet über zwei separate Tools, die Desktop-Version von PsychoPy und Pavlovia, verbunden durch einen Export- und Upload-Schritt. Labvanced's Webcam-Augenverfolgung, Emotionserkennung, und ferne Herzfrequenz laufen alle nativ innerhalb derselben Online-Studie, die ein Teilnehmer bereits durchführt. Es gibt keinen separaten Autorisierungsworkflow zu pflegen: Der gleiche visuelle Builder wird verwendet, egal ob die Studie online oder über die Desktop-App für die Hardware-Integration im Labor läuft, ohne einen Export-Schritt, der sie verbindet.

Vergleich, der Labvanced's einzigen visuellen Builder für das Labor und online ohne Export-Schritt zeigt, plus native Emotionserkennung und Fern-Herzfrequenz, im Vergleich zu Pavlovia's separaten Autorisierungs-Workflows, die einen Export- und Upload-Schritt erfordern und keine native Emotionserkennung oder Herzfrequenz haben.

Die beiden Plattformen gehen auch bei Gruppestudien getrennte Wege: Pavlovia's Shelf-Mechanismus kann Daten zwischen Teilnehmern durch benutzerdefinierten Code teilen, aber die eigene Dokumentation von PsychoPy besagt, dass dies bis zu 60 Sekunden dauern kann, um ein Update von einem Teilnehmer zum anderen zu propagieren, ohne integrierte Übereinstimmung oder Sitzungsverwaltung. Labvanced bietet stattdessen native, Echtzeit-Multi-User Infrastruktur, anstatt von Forschern zu verlangen, dass sie diese Koordination selbst aufbauen. Und während Pavlovia pro Teilnehmer-Guthaben Gebühren erhebt oder eine pauschale jährliche Standortlizenz unabhängig vom Studienvolumen erfordert, macht Labvanced's stufenbasierte Abonnements die Kosten vorhersehbar, ohne dass ein pro-Sitzung Zähler läuft, sodass der relative Kostenvorteil mit zunehmender Stichprobengröße einer Studie wächst.

Für UX- und webbasierte Forschung ermöglicht Labvanced's Web Bridge Chrome-Erweiterung Forschern, Augenbewegungen, Klicks und Scrollverhalten direkt auf einer Live-Website innerhalb einer kontrollierten Studienteilnahme zu verfolgen.

Vergleich, der Labvanced's native, Echtzeit-Multi-User-Infrastruktur zeigt im Vergleich zu Pavlovia's Shelf-Mechanismus, der bis zu 60 Sekunden dauern kann, um Daten zwischen Teilnehmern zu teilen.

Wählen Sie, was zu Ihrer Studie passt

Wenn Sie bereits ein funktionierendes PsychoPy-Paradigma haben, sich mit Python wohlfühlen und Ihre Studie keine kamera-basierten physiologischen Messungen oder Multi-User-Unterstützung online benötigt, ist Pavlovia eine saubere Wahl. Die Tiefe der Zitation, die GitLab-basierte Versionskontrolle und die unabhängig geprüfte Zeitmessung sind echte Stärken, und den Wiederaufbau eines funktionierenden Paradigmas an anderer Stelle hat einen echten Preis.

Der Vorteil von Labvanced wächst, wenn Studien über einen traditionellen Einzelteilnehmer-PsychoPy-Workflow hinausgehen. Webcam-Augenverfolgung, Emotionserkennung, Fern-Herzfrequenzmessung und Studien mit mehreren Teilnehmern können alle direkt innerhalb von Labvanced's visueller Oberfläche erstellt werden, während vergleichbare Funktionalitäten in Pavlovia oft von benutzerdefiniertem Python oder JavaScript, Drittanbieter-Bibliotheken oder zusätzlicher Infrastruktur abhängen. Dieser Unterschied wird deutlicher, wenn Studien komplizierter werden: Labvanced erlaubt es Forschern, ihre Experimente zu erweitern, während sie innerhalb des selben No-Code-Workflows bleiben. Die Plattform wurde von einem Team von Doktoranden entwickelt und spiegelt wider, wie Studien in der Praxis durchgeführt werden, während das Programmieren optional bleibt.

Sechs-Symbol-Zusammenfassung der Vorteile von Labvanced: fortschrittliche Studienfunktionen ohne JavaScript, native Webcam-Augenverfolgung, native Emotionserkennung, integrierte Teilnehmerverwaltung, Multi-User-Studien und native Fern-Herzfrequenz (rPPG)

Migrationsnotiz

Forscher, die eine bestehende PsychoPy/Pavlovia-Studie zu Labvanced übertragen, werden typischerweise das Studium mithilfe von Labvanced's visuellen Builder neu erstellen. Während dies bedeutet, dass die Studie neu aufgebaut werden muss, anstatt sie direkt zu importieren, bietet es auch die Möglichkeit, separate Desktop- und Online-Workflows in einer einzigen Plattform zu konsolidieren. Für Forscher oder Labore, die bestehende Paradigmen transferieren, bietet Labvanced auch den Studienaufbau-Service an, der beim Wiederaufbau von Experimenten helfen kann.

FAQ

Ist Labvanced eine gute Alternative zu Pavlovia?

Ja, insbesondere für Studien, die kamerabasierten physiologischen Messungen, Multi-User-Designs oder ein einziges Werkzeug für sowohl Online- als auch Labor-UDP, hardware-integrierte Bereitstellungen benötigen. Pavlovia bleibt eine starke Wahl für Forscher mit einem bestehenden PsychoPy-Paradigma, die seine akademische Zitationsbasis und unabhängig geprüfte Zeitgenauigkeit schätzen.

Unterstützt Pavlovia Augenverfolgung oder EEG?

Es hängt vom Bereitstellungsmodus ab. Die Desktop-Anwendung von PsychoPy hat eine ausgereifte Integration mit Hardware-Augenverfolgern (Tobii, SR Research EyeLink und andere über ioHub) und EEG-Systemen (über Parallelport oder LabJack-Trigger) für Studien im Labor. Pavlovias browsergehostete Online-Studien unterstützen diese Hardware-Integrationen nicht. Webcam-basierte Augenverfolgung ist in Pavlovias Online-Studien durch WebGazer.js möglich, eine offiziell dokumentierte PsychoPy-Integration, obwohl es erfordert, dass benutzerdefinierter Code geschrieben wird, anstatt den No-Code-Builder zu verwenden. Im Gegensatz zu Labvanced's nativer Implementierung berichtet PsychoPy nicht von einer peer-reviewten Validierung seiner WebGazer-Integration. Labvanced bietet webcam-basierte Augenverfolgung, Emotionserkennung und Fern-Herzfrequenz nativ in seinen Online-Studien, plus EEG/LSL-Integration durch seine Desktop-App für In-Lab-Sitzungen, wobei derselbe visuelle Builder für beide verwendet wird.

Muss ich Python oder JavaScript kennen, um Labvanced zu verwenden?

Nein. Labvanced-Studien werden vollständig durch eine visuelle, no-code Oberfläche erstellt. PsychoPy's Builder hat ebenfalls eine visuelle Oberfläche, aber er generiert Python-Code im Hintergrund, und Designs, die über einfache Paradigmen hinausgehen, erfordern häufig die direkte Bearbeitung dieses Codes oder des JavaScripts, auf das es für die Online-Nutzung exportiert wird.

Pavlovia vs Labvanced: welches ist günstiger?

Es hängt vom Teilnehmervolumen ab. Pavlovia erhebt £0.24 pro Teilnehmerguthaben oder eine pauschale Lizenzgebühr von £1,800/Jahr (50% Reduktion für Institutionen in aufstrebenden Märkten) für uneingeschränkte Nutzung. Labvanced verwendet pauschale, stufenbasierte Abonnements in den Kategorien Einzelperson, Labor, Lehre, Campus und gewerbliche Nutzung, so dass die Kosten innerhalb der Grenzen eines Plans nicht mit der Teilnehmerzahl steigen. Welches günstiger ist, hängt vom Umfang Ihrer Studie ab; siehe Labvanced's Lizenzpläne oder direkt die Preisseite von Pavlovia für aktuelle Preise.

Letzte Überprüfung

Letzte Überprüfung: 2026-07-17

Funktionen von Wettbewerbern, Preise und Plattformfähigkeiten auf dieser Seite wurden anhand der offiziellen Dokumentation und Preisseiten von Pavlovia und PsychoPy zu diesem Datum überprüft. Peer-reviewte Forschungszitationen werden im Text durchgehend referenziert.