针对婴幼儿的网络摄像头眼动追踪研究最佳实践

随着网络摄像头眼动追踪作为一种 发展心理学研究 方法在婴幼儿中兴趣和流行度的上升，这一领域正在进行和发布的研究数量迅速增长。

如果您计划进行一项以婴幼儿为参与者的研究，并且使用 网络摄像头眼动追踪 作为方法，以下是一些需要记住的最佳实践提示。

1. 确保研究和标定之间背景色匹配

避免研究和标定之间背景色的不一致。如果您的研究有深色背景，那么您的标定背景也应相同。这一点很重要，因为在标定过程中光线在屏幕上的反射方式会影响收集的测量值和神经网络的处理。

2. 使用正确的网络摄像头眼动追踪设置

在将网络摄像头眼动追踪纳入婴幼儿研究时，选择正确的设置至关重要。在指定设置时需要考虑几个方面：

• 有趣的标定: 与标准标定不同，婴儿和幼儿通常会经过一个使用动物图标和声音的标定过程，以让他们保持参与感。
• 松弛的下巴支撑: 由于保持这一年龄段完全静止几乎是不可能的，因此建议使用松弛（而不是过于严格）的下巴支撑。

3. 考虑研究时长

较长的研究存在参与者流失的风险，因为与婴幼儿一起工作的过程有时可能（用更好的词来形容）是不确定的…这也是由于它们的天性 : )

因此，您的研究时间不宜过长，因为可能会出现一些情况，或者他们可能会感到烦躁。

在下面的图片中，取自最近一项利用 Labvanced 网络摄像头眼动追踪的研究，研究者采用了双重选择注视范式。每个块包括 6 次熟悉化试验和 2 次测试试验，且这些块重复四次，结果为 24 次熟悉化试验和 8 次测试试验。

在 Labvanced 中实施的双重选择注视范式设计，针对婴幼儿的网络摄像头眼动追踪； (Reoyo‐Serrano, N., 等, 2025). CC BY 4.0

4. 参与者隐私

为了确保安全，网络摄像头眼动追踪需要在客户端运行。有很多技术实际上会记录和存储面部数据，因此在考虑选择时要小心。

Labvanced 的网络摄像头眼动追踪从一开始就设计为在客户端运行，这意味着所有标定、神经网络训练和计算都在参与者的设备上本地进行（Kaduk, T., Goeke, C., Finger, H., & König, P., 2024）。根据设计，没有敏感数据或可识别参与者的文件（如面部数据）被存储。

PGP 加密

在某些情况下，还会录制参与者的视频（除了网络摄像头眼动追踪）。采用这种方法时，隐私再次成为重要考量。确保您具备适当的保护措施以确保和保护参与者的数据和隐私。在这种情况下，Labvanced 可以提供 PGP 加密选项。

5. 避免使用第三方软件

由于浏览器和计算机的处理能力并非无限，因此建议避免在 Labvanced 实验并行运行第三方软件，尤其是在涉及网络摄像头眼动追踪的远程研究场景中。这些因素可能会影响结果，因为多个强大的程序被迫分配资源。

这样的情况（例如，Grosse Wiesmann, C., 等, 2025）尤其可以通过这一视角来看待，特别是往回追溯到 2022 年之前进行的研究，当时最新版本的 Labvanced 网络摄像头眼动追踪已发布并经过同行评审。

6. 请参与者提前做好准备

成功在于细节，考虑参与者在参与研究时所处的环境也很重要。

例如，这可以包括向父母和看护人提供具体的指示：

• 关闭计算机上运行的任何额外程序或应用
• 将手机调至静音以避免干扰
• 关闭房屋内的其他机器或设备（如电视）
• 移除附近可能吸引婴幼儿注意的任何玩具或物品

这样的指示在预测可能影响表现和后续数据收集的因素方面起到了可行的作用，因此是一个很好的最佳实践提示 (Reoyo‐Serrano, N., 等, 2025)。

参考文献

Grosse Wiesmann, C., Rothmaler, K., Hasan, E., Habdank, K., Yang, C., Yeung, E., & Southgate, V. (2025). 自我参考记忆偏见在婴儿期之前有其他参考偏见。自然通讯, 16(1), 6311。

Kaduk, T., Goeke, C., Finger, H., & König, P. (2024). 接近实验室标准的网络摄像头眼动追踪：比较一种新的基于网络摄像头的系统与 EyeLink 1000。行为研究方法, 56(5), 5002-5022。

Reoyo‐Serrano, N., Dimakou, A., Nascimben, C., Bastianello, T., Lucangeli, D., & Benavides‐Varela, S. (2025). 超越界限：婴儿在表征语言序列的能力上没有灾难性限制。发展科学, 28(3), e70015。