Labvanced vs Pavlovia

Teil von Labvanced's Plattformvergleichen.

Labvanced und Pavlovia bedienen Forscher mit 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, dieses mit entfernten Teilnehmern auszuführen. Labvanced ist eine No-Code-Plattform, die von Anfang an für den Browser entwickelt wurde, mit peer-reviewed Webcam-Augenverfolgung, Emotionserkennung, Fern-Herzschlagmessung, eingebetteter Sprach-zu-Text-Transkription, KI-gestützter Übersetzung in 50 Sprachen und einem KI-Assistenten für den Experimentaufbau - alles nativ integriert. Beide können Daten von entfernten Teilnehmern online sammeln. Nur eine ermöglicht dies, ohne Code zu schreiben und ohne eine Studie auf zwei separate Tools aufzuteilen, wenn ein Labor sowohl Hardwareintegration vor Ort als auch Online-Bereitstellung benötigt.

Auf einen Blick

Fähigkeit	Pavlovia (PsychoPy)	Labvanced
No-Code visueller Builder	Teilweise: Die Builder-GUI generiert ein Python-Skript für die Desktop-Nutzung, mit einer separaten JavaScript (PsychoJS) Version, die für den Online-Gebrauch erstellt wird; Designs über einfache Paradigmen hinaus können direkte Bearbeitung erfordern	Ja: vollständiger No-Code-Builder, kein Skripting erforderlich für Standard- oder komplexe Designs
Online-Bereitstellung	Erfordert das Exportieren oder Synchronisieren des Python-Experiments zu PsychoJS (JavaScript), bevor es in einem Browser ausgeführt werden kann	Ja: browser-nativ entwickelt; kein Export oder Übersetzungsschicht erforderlich
Webcam-Augenverfolgung (Online-Studien)	Möglich über WebGazer.js, eine offiziell dokumentierte PsychoPy/Pavlovia-Integration, die benutzerdefinierten Code erfordert (nicht den No-Code-Baumeister)	Ja: nativ, peer-reviewed Webcam-Augenverfolgung (Kaduk et al., 2024, Behavior Research Methods). Kein benutzerdefinierter Code erforderlich
Emotionserkennung (Online-Studien)	Möglich nur als benutzerdefinierte Integration von Drittanbietern (Face API), dokumentiert als eine fortgeschrittene/benutzerdefinierte Codetechnik und nicht als Funktion des No-Code-Bauers; nicht unabhängig für die Emotionklassifikation validiert	Ja: Emotionserkennung mit über 90% Genauigkeit im Durchschnitt über Emotionen (variiert je nach individueller Emotion)
Fern-Herzfrequenz / rPPG (Online-Studien)	Nein	Ja: erwartet innerhalb von 1–3% der tatsächlichen Herzfrequenz (Validierung mit goldstandard Geräten läuft)
Augenverfolgung / EEG-Hardware-Integration (im Labor)	Ja, über die Desktop-Anwendung von PsychoPy (Tobii, SR Research EyeLink und andere Tracker über ioHub; EEG-Trigger über parallele Schnittstelle 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, code-basiert); nicht nativ/no-code und nicht äquivalent zu Echtzeit-Infrastruktur	Ja: bis zu 20 Spieler, WebSocket-basierte Infrastruktur mit Lobbyverwaltung, Rollenzuweisung und Gruppenbildung
Mobiler Zugriff	Browserzugänglich auf mobilen Geräten; keine native App, kein Offline-Modus	Ja: native iOS/Android-Apps mit vollständiger Offline-Datenerfassung
Versionskontrolle und Zusammenarbeit	Ja: vollständige Git/GitLab-basierte Versionsgeschichte, Issue-Tracking und forkbare Experimente für Laborgruppen	Gemeinsames Bearbeiten von Studien mit berechtigungsbasiertem Zugriff für Collaboratoren; keine git-stilmäßige Versionsgeschichte
Preismodell	Pro Teilnehmer Credits (£0.24/Credit) oder eine £1.800/Jahr Standortlizenz (50% Reduzierung für Institutionen in aufstrebenden Volkswirtschaften)	Pauschale, tierbasierte Abonnements über individuelle, Labor-, Unterrichts-, Campus- und kommerzielle Lizenzkategorien; nicht pro Teilnehmer abgerechnet

Wo Pavlovia stark ist

PsychoPy hat einen erheblichen akademischen Fußabdruck: Das ursprüngliche Plattformpapier (Peirce, 2007, Journal of Neuroscience Methods) hat über 4.900 Zitationen (OpenAlex, abgerufen am 17.07.2026), und PsychoPy veröffentlicht monatlich live Nutzungsstatistiken unter usage.psychopy.org. Pavlovia selbst wird von Open Science Tools Ltd. betrieben, das eng mit der University of Nottingham verbunden ist, wo der Schöpfer von PsychoPy und das Kernentwicklungsteam ansässig sind.

Seine Zeitgenauigkeit ist unabhängig verifiziert, nicht nur selbst berichtet. Die Timing-Mega-Studie (Bridges et al., 2020, PeerJ) stellte fest, dass PsychoPy/PsychoJS nahe an Millisekundenpräzision auf mehreren Kombinationen von Browser und Betriebssystem erreichen kann, obwohl die Autoren selbst anmerkten, dass dies "etwas nahe einer Best-Case-Situation" darstellt und empfahlen, das Timing auf der spezifischen Hardware zu testen, die eine Studie tatsächlich nutzen wird.

Die auf GitLab basierende Projektstruktur von Pavlovia ist ein echtes Reproduzierbarkeits-Asset: Jedes Experiment erhält eine vollständige Versionsgeschichte, Issue-Tracking und die Möglichkeit, ein kanonisches Experiment eines Labors für die Anpassung durch andere Mitglieder zu gabeln, alles unter einem gemeinsamen Namensraum. Für Labore, die einen prüfbaren Änderungsverlauf ihres Experimentcodes schätzen, ist dies eine echte Infrastruktur.

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

Wo Labvanced sich unterscheidet

Die Standardstudieneinrichtung in Labvanced erfordert das Schreiben von Code nicht. Der Builder von PsychoPy generiert Python unter seiner visuellen Oberfläche, und die eigene Dokumentation von PsychoPy räumt ein, dass seine im 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 agieren oder raue Kanten haben" als Ergebnis (PsychoPy, "Caveats and cautions," psychopy.org/online/cautions.html).

Vergleich, der zeigt, dass Labvanced's No-Code-Builder eine einheitliche native Engine mit konsistenter Leistung produziert, im Gegensatz zur GUI des PsychoPy Builders, die Python darunter generiert, wo Komponenten online unterschiedlich agieren können oder raue Kanten haben

Diese Lücke prägt auch die Bereitstellung. Ein PsychoPy-Benutzer, der sowohl eine hardware-integrierte Laborversion als auch eine Online-Version derselben Studie haben möchte, arbeitet über zwei separate Werkzeuge, die Desktop-Version von PsychoPy und Pavlovia, verbunden durch einen Export- und Upload-Schritt. Labvanced's Webcam-Augenverfolgung, Emotionserkennung, und Fern-Herzfrequenz laufen nativ innerhalb derselben Online-Studie, die ein Teilnehmer bereits durchführt. Es gibt keinen separaten Autorungsworkflow zu pflegen: der gleiche visuelle Builder wird verwendet, ob die Studie online oder über die Desktop-App für Hardwareintegration im Labor ausgeführt wird, ohne 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 remote Herzfrequenz, im Vergleich zu Pavlovia's separaten Autoren-Workflows, die einen Export-und-Upload-Schritt erfordern und keine native Emotionserkennung oder Herzfrequenz haben

Die beiden Plattformen unterscheiden sich auch bei Gruppenstudien: Das Shelf-Mechanismus von Pavlovia kann Daten zwischen Teilnehmern über 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 eingebaute Zuordnung oder Sitzungsmanagement. Labvanced bietet stattdessen native, Echtzeit Multi-User Infrastruktur, anstatt dass Forscher diese Koordination selbst aufbauen müssen. Und wo Pavlovia pro Teilnehmer Kredit berechnet oder eine jährliche Pauschallizenz unabhängig vom Studienvolumen verlangt, macht Labvanced's gestaffelte Abonnements die Kosten vorhersagbar, ohne dass ein Pro-Sitzung Meter läuft, sodass der relative Kostenvorteil wächst, wenn die Stichprobengröße einer Studie zunimmt.

Für UX- und webbasierte Forschungsstudien ermöglicht die Web Bridge Chrome-Erweiterung von Labvanced Forschern, Augenbewegungen, Klicks und Scrollverhalten direkt auf einer Live, externen Website innerhalb einer kontrollierten Studiumsitzung zu verfolgen.

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

Wählen Sie, welche für Ihre Studie passt

Wenn Sie bereits ein funktionierendes PsychoPy-Paradigma haben, sich mit Python auskennen und Ihre Studie keine webcam-basierten physiologischen Messungen oder Multi-User-Unterstützung online benötigt, ist Pavlovia eine saubere Option. Die Tiefe der Zitierung, GitLab-basiertes Versionsmanagement und unabhängig verifiziertes Timing sind echte Stärken, und das Wiederaufbauen eines funktionierenden Paradigmas anderswo hat echte Kosten.

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

Sechs-Symbol-Zusammenfassung der Vorteile von Labvanced: erweiterte Studienfunktionen ohne JavaScript, native Webcam-Augenverfolgung, native Emotionserkennung, integriertes Teilnehmermanagement, Multi-User-Studien und native remote Herzfrequenz (rPPG)

Migrationshinweis

Forscher, die eine bestehende PsychoPy/Pavlovia-Studie zu Labvanced übertragen, werden typischerweise diese mithilfe von Labvanced's visueller Builder neu erstellen. Während dies bedeutet, die Studie neu aufzubauen, anstatt sie direkt zu importieren, bietet es auch die Gelegenheit, separate Desktop- und Online-Workflows in einer einzigen Plattform zu konsolidieren. Für Forscher oder Labore, die bestehende Paradigmen übertragen, bietet Labvanced auch den Studienaufbauservice an, der bei dem Wiederaufbau von Experimenten helfen kann.

FAQ

Ist Labvanced eine gute Alternative zu Pavlovia?

Ja, insbesondere für Studien, die webcam-basierte physiologische Messungen, Multi-User-Designs oder ein einzelnes Tool für sowohl online als auch im Labor, hardware-integrierte Implementierung benötigen. Pavlovia bleibt eine gute Wahl für Forscher mit einem bestehenden PsychoPy-Paradigma, die das akademische Zitierverzeichnis und die unabhängig verifizierte Timing-Präzision 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. Pavlovia's browser-basierte Online-Studien unterstützen diese Hardware-Integrationen nicht. Webcam-basierte Augenverfolgung ist in Pavlovia's Online-Studien durch WebGazer.js, eine offiziell dokumentierte PsychoPy-Integration, möglich, obwohl dies das Schreiben von benutzerdefiniertem Code erfordert, anstatt den No-Code-Builder zu verwenden. Im Gegensatz zu Labvanced's nativer Implementierung berichtet PsychoPy nicht von peer-reviewed Validierung seiner WebGazer-Integration. Labvanced bietet webcam-basierte Augenverfolgung, Emotionserkennung und remote Herzfrequenz nativ in seinen Online-Studien an, sowie EEG/LSL-Integration durch seine Desktop-App für Labor-Sitzungen, unter Verwendung des gleichen visuellen Builders für beide.

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

Nein. Labvanced-Studien werden vollständig über eine visuelle, No-Code-Schnittstelle erstellt. PsychoPy's Builder hat ebenfalls eine visuelle Schnittstelle, aber sie generiert darunter Python-Code, und Designs, die über einfache Paradigmen hinausgehen, erfordern häufig das direkte Bearbeiten dieses Codes oder des JavaScripts, in das es für die Online-Nutzung exportiert wird.

Pavlovia vs Labvanced: welches ist günstiger?

Es hängt vom Teilnehmervolumen ab. Pavlovia erhebt £0,24 pro Teilnehmer-Kredit oder eine pauschale Lizenzgebühr von £1,800/Jahr (50% Rabatt für Institutionen in aufstrebenden Volkswirtschaften) für uneingeschränkte Nutzung. Labvanced verwendet pauschale, gestaffelte Abonnements für Einzelpersonen, Labore, Lehre, Campus und kommerzielle Kategorien, sodass die Kosten innerhalb der Grenzen eines Plans nicht mit der Teilnehmeranzahl steigen. Welches günstiger ist, hängt vom Umfang Ihrer Studie ab; siehe Labvanced's Lizenzpläne oder Pavlovia's Preisseite direkt für die aktuellen Tarife.

Letzte Überprüfung

Letzte Überprüfung: 2026-07-17

Die Funktionen der Wettbewerber, die Preisgestaltung und die Plattformfähigkeiten auf dieser Seite wurden zum aktuellen Datum mit den offiziellen Dokumentationen und Preisangeboten von Pavlovia und PsychoPy überprüft. Peer-reviewed Forschungszitationen werden im gesamten Inhalt referenziert.