研究用的同行评审的网络摄像头眼动追踪

开启新颖的和创新的眼动追踪研究方法对于保持在任何行业或领域的前沿至关重要。网络摄像头眼动追踪是研究人员可以利用的重要工具。通过利用这项尖端技术，研究人员可以实施创新的研究，并深入了解注意力、决策和行为背后的过程。然而，重要的是使用经过测试和同行评审的基于网络摄像头的眼动追踪。

Labvanced的网络摄像头眼动追踪能够在自然环境中跟踪眼动、注视模式和凝视，是量化参与者注意力的可行方法。此外，Labvanced的基于网络摄像头的眼动追踪技术可以很容易地进行远程实施，使其成为全球研究人员在即将进行的项目中使用这一方法的经济高效的解决方案，同时在遵循GDPR合规性的前提下保护参与者隐私。

Labvanced团队发表的研究论文比较了网络摄像头眼动追踪技术的准确性与行业标准EyeLink 1000的准确性。

Labvanced的在线眼动追踪的有效性和准确性

• 与EyeLink硬件系统相比，Labvanced的网络摄像头眼动追踪整体准确度为1.4°，精确度为1.1°，比EyeLink系统大约多出0.5°的误差。
• 当视觉目标在屏幕中心显示时，准确性和精确度分别提高到1.3°和0.9°。这一发现很重要，因为许多心理学实验往往会在屏幕中心展示刺激。
• 研究结果还显示，准确性在时间上保持一致。 对于自由观看和平滑追踪任务，Labvanced和EyeLink的凝视数据之间的相关性约为80%。
• 有关同行评审论文中包含的所有指标的全面摘要和每个眼动追踪系统在不同任务中的详细信息，请参见该论文的表5。

下图显示了一名参与者的原始凝视数据，展示了平滑追踪任务中凝视数据在X轴和Y轴上的对齐情况。

图1. 来自研究论文的图表（对应于出版物中的图7），在平滑追踪任务中，这种相关性的视觉演示，显示Labvanced（蓝点）和EyeLink（红点）之间数据点的重叠。在自由观看和平滑追踪任务中，Labvanced和EyeLink的凝视数据之间的相关性约为80%。

以下是参与者在两个不同试验中提供的热图和两个散点图。左侧红色代表EyeLink，右侧蓝色代表Labvanced的基于网络摄像头的眼动追踪器。每个任务中使用的刺激图像作为热图的背景。

图2. 来自研究论文的热图（建筑规范。8）。

颜色条中从0到1的值表示核密度估计的归一化密度值。从给定的图形中，我们可以得出结论，即凝视数据大致分配给图像中的相同对象；然而，网络摄像头凝视数据的分布具有更高的方差。

人工智能的有用性和不确定性对药房与药剂师的认知交互的影响：随机对照试验

在这项研究中，研究人员利用Labvanced的网络摄像头眼动追踪来确定药剂师在药物验真的任务中如何视觉处理与人工智能相关的信息。一个人工智能原型在药物验证的背景下被呈现，AI会提供两种药物（药丸和瓶中的药丸）匹配的可能性分析。参与者被要求确定药物填写图像是否与参考图像匹配，包括有和没有AI辅助的情况。 AI提供了“黑箱”帮助（匹配状态指示器）或“不确定性意识”帮助（匹配状态指示器和置信度直方图）。

结果：

• 当存在AI生成的区域时，药剂师将19-26%的注视转移到这些区域，表明他们在决策中考虑到AI的建议。
• AI辅助并没有减少对填写图像的注视，这仍然是主要关注的区域。
• 无用的AI建议与药剂师在参考和填写图像上的注视时间更长相关，表明认知努力增加。
• 显示AI不确定性导致更长的认知处理时间，在原始图像上停留时间的增加中可见。

基于网络摄像头的眼动追踪的优点

在您的下一个研究项目中加入Labvanced的网络摄像头眼动追踪器带来了以下好处：

• **无侵入性：**使用现有设备，提供更自然和不干扰的体验。
• **具有成本效益：**一般而言，比传统设置更实惠和可获取。
• **易于使用/设置：**在Labvanced中只需点击几下即可激活，无需编码。
• **可定制的校准：**提供大量选项以根据特定研究需求进行校准。
• **GDPR合规：**本地处理图像数据，仅传输与凝视相关的数据，例如数值凝视坐标。
• **灵活和可扩展：**可轻松远程部署以进行具有地理多样性参与者的研究。
• **准确性：**经过同行评审的技术，通过测试验证。