Aufgabe zur Gesichtswahrnehmung

Die Aufgabe zur Gesichtswahrnehmung misst, wohin die Menschen schauen, wenn sie emotionale Gesichter betrachten, und ob sie die Emotion dann korrekt erkennen. Die Teilnehmer sehen glückliche, neutrale und traurige Gesichter, während die Augenverfolgung per Webcam die Augen und den Mund erfasst. Zuschauer neigen dazu, sich auf den Bereich zu konzentrieren, der für jede Emotion am typischsten ist, beispielsweise den Mund für glückliche Gesichter und die Augen für traurige Gesichter (Eisenbarth & Alpers, 2011).

Aufgabenformat | Aufgabe zur Gesichtswahrnehmung

Die Studie beginnt mit einem kurzen Instruktionsbildschirm und einer zwei Minuten dauernden Kalibrierung der Augenverfolgung per Webcam. Die Teilnehmer absolvieren dann 6 Versuche: ein weibliches und ein männliches Gesicht für jede der drei Emotionen (glücklich, neutral und traurig).

Jeder Versuch hat drei Schritte:

1. Fixationskreuz (1,5 Sekunden): Ein zentrales Kreuz bringt den Blick vor jedem Gesicht wieder zum gleichen Ausgangspunkt zurück.
2. Gesicht (10 Sekunden): Das Gesicht wird gezeigt und die Teilnehmer schauen es sich natürlich an. Polygonale AOIs über den Augen und dem Mund leuchten auf, wenn der Blick in sie eintritt, und zwei kleine Tabellen zeigen die laufende Verweildauer, die Anzahl der Fixationen und die durchschnittliche Fixationsdauer für jede Region an.
3. Emotionsfrage: Die Teilnehmer wählen aus, welche Emotion das Gesicht zeigte, indem sie auf Happy, Neutral oder Sad klicken.

Am Ende zeigt ein Ergebnisbildschirm, wie viele Gesichter jeder Emotion korrekt erkannt wurden, zusammen mit dem Augenverfolgungsfehler der Sitzung als Prozentsatz der Bildschirmdiagonale. Die gesamte Studie dauert nach der Kalibrierung etwa 2 Minuten.

Die live hervorgehobenen AOIs und Metriktabellen dienen zur Demonstration, damit die Teilnehmer sehen können, wie die Augenverfolgung funktioniert. Für eine echte Studie können Sie diese ausblenden, damit sie keine Ablenkung vom Gesicht darstellen.

Gesammelte Daten mit der Aufgabe zur Gesichtswahrnehmung

Die Aufgabe zur Gesichtswahrnehmung zeichnet sowohl auf, wie die Teilnehmer jedes Gesicht gescannt haben, als auch wie sie die Emotion beurteilt haben. Dies ermöglicht es den Forschern, das Blickverhalten auf den Augen und dem Mund über Emotionen hinweg zu vergleichen und es mit der Erkennungsgenauigkeit zu verknüpfen. Alle Variablen können innerhalb des Variables-Tabs der Aufgabe angezeigt und angepasst werden.

Nachfolgend sind die Schlüsseldaten aufgeführt, die in der Labvanced-Version der Aufgabe zur Gesichtswahrnehmung gesammelt werden:

Technologie für die Aufgabe zur Gesichtswahrnehmung

Labvanced umfasst mehrere Technologien, die die Aufgabe zur Gesichtswahrnehmung für die Forschung zur Gesichtsbearbeitung sowohl aus der Ferne als auch im Labor geeignet machen:

• Webcam Augenverfolgung 2.0: Der Blick wird mit der eigenen Webcam des Teilnehmers aufgezeichnet, ohne zusätzliche Hardware. In einer Validierung mit 494 Online-Teilnehmern erreichte die zweiminütige (High tier) Kalibrierung eine mediane Genauigkeit von 1,8° des Gesichtswinkels bei ausgewogener Erfassung, und größere Interessensgebiete wie Gesichter funktionieren auf dem High tier bei 1,8 bis 1,9° (Labvanced, 2026). Diese Studie verwendet dieselbe zweiminütige Kalibrierung.

• Polygonale AOIs: Die Augen- und Mundregionen werden als Polygon Object Formen gezeichnet, die entlang der Kontur jedes Merkmals verlaufen, anstatt als Rechtecke, die auch die Wangen oder die Nase abdecken würden. Ereignisse der Augenverfolgung überprüfen den Blick und die Fixationen direkt gegen diese Formen.

• Integrierte Fixationsdetektion: Fixationen werden automatisch erkannt, solange das Gesicht angezeigt wird, sodass die Fixationszahlen und -dauern pro AOI ohne Nachbearbeitung verfügbar sind.

• Blickkontrolle und Driftkorrektur: Ein kurzer Blickkontrollcheck wird in regelmäßigen Abständen während der Hauptaufgabe durchgeführt, um Drift zu korrigieren und die Schätzungen des Blicks über die Versuche hinweg genau zu halten.

• Teilnehmer-Screening: Teilnehmer, deren Kalibrierung nicht den Genauigkeitsstandard der Studie erreicht, werden vor der Hauptaufgabe ausgesiebt, was die Datenqualität in Fernstudien schützt.

• Hohe Präzise Zeitmessung: Die Dauer von Bildschirmen und Reaktionszeiten wird mit Millisekunden-Genauigkeit aufgezeichnet, sodass das 1,5 Sekunden Fixationskreuz, die 10 Sekunden Viewing-Periode und die Zeit zur Auswahl einer Emotion präzise gemessen werden.

• Desktop-App-Modus: Für Laborstudien kann die Desktop-App auch verwendet werden, um diesen Test durchzuführen und dann mit Laborhardware wie EEG oder jeder anderen LSL-basierten Verbindung zu kombinieren.

• Datenschutz durch Design: Alle Gesichts- und Augenverarbeitungen laufen auf dem Gerät des Teilnehmers. Nur numerische Blickdaten werden gespeichert, niemals Webcam-Bilder oder -Videos.

Webcam Augenverfolgung

Erfassen Sie Blickmuster und visuelle Aufmerksamkeit mit integrierter, codefreier und peer-reviewed Webcam-Augenverfolgung.

Timing-Präzision

Erfassen Sie Reaktionszeiten, Aufgabenleistungen und mehr mit einer Genauigkeit von Millisekunden für zeitsensitive Aufgaben.

Desktop-App

Führen Sie Studien im Labor mit der Desktop-App durch, die mit EEG und anderer LSL-verbundener Laborausrüstung kompatibel ist.

Anpassung der Gesichtswahrnehmungsaufgabe

Es gibt viele Möglichkeiten, diese Vorlage anzupassen. Im Folgenden sind einige Themen aufgeführt, zu denen Forscher häufig Fragen stellen, wenn es um die Modifikation dieser Aufgabe geht.

Gesichtsstimuli und Emotionen

Die Gesichtsbild werden pro Versuch auf Image Object festgelegt, die mit dem Emotions Faktor verknüpft sind. Sie können sie durch Ihr eigenes Gesichtssatz ersetzen, weitere Gesichter pro Emotion hinzufügen oder neue Ebenen wie wütend oder ängstlich in Factors & Randomization hinzufügen. Wenn Sie eine Ebene hinzufügen, fügen Sie auch eine passende Antworttaste im Fragenrahmen hinzu.

Interessensgebiete

Die AOIs für Augen und Mund sind Polygon Object Formen, die über jedes Gesicht gelegt werden. Sie können sie neu zeichnen, um zu einem neuen Stimulusset zu passen, oder weitere Bereiche wie die Nase oder das gesamte Gesicht hinzufügen. Für eine schrittweise Erklärung der AOI-Einrichtung siehe den Leitfaden zu Areas of Interest (AOI).

Live-Feedback-Anzeige

Die farbigen AOI-Hervorhebungen und die während jedes Gesichts angezeigten Metriktabellen dienen zur Demonstration. Für eine Forschungsstudie sollten Sie diese Objekte unsichtbar machen oder entfernen, damit die Teilnehmer das Gesicht ohne visuelles Feedback betrachten. Die zugrunde liegenden Augentracking-Ereignisse zeichnen dieselben Messungen weiter auf.

Blickzeit und Augentracking-Einstellungen

Das Gesicht wird 10 Sekunden lang angezeigt und das Fixationskreuz für 1,5 Sekunden. Beide Zeiträume können in den Rahmen-Einstellungen geändert werden. Länge der Kalibrierung, Screening-Level und Frequenz der Blickkontrolle können in den Augentracking-Einstellungen der Studie angepasst werden, abhängig davon, wie viel Genauigkeit Ihre AOIs benötigen.

Wenn Sie etwas anderes wissen möchten, schreiben Sie uns gerne und fragen Sie:

Empfohlene Nutzung der Gesichtswahrnehmungsaufgabe

Die Gesichtswahrnehmungsaufgabe wird überall dort verwendet, wo Forscher wissen müssen, wie Menschen Gesichter betrachten, nicht nur, was sie darüber sagen:

• Forschungen zur Emotionserkennung: Vergleichen Sie, wie das Scannen der Augen und des Munds sich über Gesichtsausdrücke unterscheidet, und testen Sie, wie es mit der Erkennungsgenauigkeit zusammenhängt. Fixationen folgen in der Regel den typischen Regionen jeder Emotion, aber Beobachter, die hauptsächlich auf die Augen schaute, und Beobachter, die hauptsächlich auf den Mund schauten, erkannten die Ausdrücke etwa gleich gut (Yitzhak et al., 2022).

• Forschung zu Autismus und sozialer Aufmerksamkeit: Testen Sie die langjährige Hypothese, dass autistische Menschen weniger auf die Augen und mehr auf den Mund schauen. Eine Studie, die EEG und Augentracking bei Jungen im Alter von 8 bis 12 Jahren kombinierte, fand dafür keine Unterstützung (Vettori et al., 2020), weshalb die Frage für andere Altersgruppen und Stimuli offen bleibt.

• Forschung zur sozialen Angst: Eine systematische Überprüfung von 13 Augentracking-Studien fand, dass Menschen mit sozialer Angststörung dazu tendieren, eine Hypervigilanz zu zeigen, gefolgt von der Vermeidung emotionaler Gesichter, insbesondere der Vermeidung der Augen bei negativen Ausdrücken (Claudino et al., 2019).

• Ä kulturübergreifende Forschung: Zwei Experimente mit westeuropäischen oder nordamerikanischen und chinesischen Beobachtern fanden kulturelle Unterschiede in den Fixationsmustern während der Gesichtserkennung (Gingras et al., 2023). Fern-Tests mit Webcams erleichtern es, Teilnehmer in mehreren Ländern zu erreichen.

• Entwicklungsforschung: Britische und japanische Säuglinge im Alter von 10 und 16 Monaten sowie Erwachsene zeigten kulturelle Unterschiede im Gesichtsscanning in jedem Alter, und Säuglinge wechselten zwischen 10 und 16 Monaten vom Augenscannen zum Mundscannen (Haensel et al., 2020).

Referenzen

• Claudino, R. G. e, de Lima, L. K. S., de Assis, E. D. B., & Torro, N. (2019). Gesichtsausdrücke und Augentracking bei Personen mit sozialer Angststörung: Eine systematische Überprüfung. Psicologia: Reflexão e Crítica, 32, 9. https://doi.org/10.1186/s41155-019-0121-8

• Eisenbarth, H., & Alpers, G. W. (2011). Glücklicher Mund und traurige Augen: Scannen emotionaler Gesichtsausdrücke. Emotion, 11(4), 860–865. https://doi.org/10.1037/a0022758

• Gingras, F., Estéphan, A., Fiset, D., Lingnan, H., Caldara, R., & Blais, C. (2023). Unterschiede in den Augenbewegungen zur Gesichtserkennung zwischen kanadischen und chinesischen Teilnehmern werden nicht durch soziale Orientierung modifiziert. PLOS ONE, 18(12), e0295256. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0295256

• Haensel, J. X., Ishikawa, M., Itakura, S., Smith, T. J., & Senju, A. (2020). Kulturelle Einflüsse auf das Scannen von Gesichtern sind in der Kindheit und im Erwachsenenalter konsistent. Infant Behavior and Development, 61, 101503. https://doi.org/10.1016/j.infbeh.2020.101503

• Labvanced. (2026). Labvanced Eye Tracking 2.0: Genaues Webcam-Augentracking für alle Online-Forschungen. Labvanced Lab Notes. https://www.labvanced.com/content/research/de/lab-notes/2026-10-webcam-eyetracking-2-0/

• Vettori, S., Van der Donck, S., Nys, J., Moors, P., Van Wesemael, T., Steyaert, J., Rossion, B., Dzhelyova, M., & Boets, B. (2020). Kombinierte Frequenzmarkierungs-EEG- und Augentracking-Maßnahmen unterstützen nicht die Hypothese der "übermäßigen Mund-/gewählten Augenaufmerksamkeit" bei Autismus. Molecular Autism, 11(1), 94. https://doi.org/10.1186/s13229-020-00396-5

• Yitzhak, N., Pertzov, Y., Guy, N., & Aviezer, H. (2022). Viele Wege, Ihre Gefühle zu sehen: Erfolgreiche Gesichtsausdruckserkennung erfolgt mit unterschiedlichen Mustern von Fixationsverteilungen. Emotion, 22(5), 844–860. https://doi.org/10.1037/emo0000812

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Das Scannen von Gesichtern steht in engem Zusammenhang mit anderen auf Blicke basierenden und emotionalen Aufmerksamkeitsaufgaben in der Labvanced-Aufgabenbibliothek.