Webcam Eye Tracking von Labvanced

Die Webcam-Eye-Tracking-Technologie von Labvanced erreicht eine mittlere Genauigkeit von 1,8 Grad visueller Winkel (eine 2-minütige Kalibrierung mit ausgewogener Screening) bis 1,4 Grad (eine 5-minütige Kalibrierung mit strenger Teilnehmerüberprüfung) für echte Online-Teilnehmer mit Eye Tracking 2.0, basierend auf einer labortechnischen Validierung im Vergleich zu hardwarebasierten Eye Trackern, die in einer peer-reviewed Studie 1,3 Grad messerten (Kaduk et al., 2024). Es läuft auf jeder Standard-Webcam ohne spezielle Hardwareanforderungen und funktioniert sowohl für Laborexperimente als auch für Fernstudien, wodurch Forscher konsistente, qualitativ hochwertige Blickmessungen aus verschiedenen Teilnehmerpopulationen erfassen können.

Labvanced Webcam Eye Tracking: Der neue Goldstandard für Remote-Eye Tracking

Labvanced liefert Forschungs-Grade Eye Tracking, das für jeden mit einer Standard-Webcam verfügbar ist. Mit verbesserter Zugänglichkeit und vollständiger Integration in den experimentellen Workflow können Forscher, die Labor- und Fernstudien durchführen, hochpräzises, peer-reviewed Webcam-Eye Tracking problemlos nutzen.

4 Wesentliche Funktionen für erfolgreiches Webcam Eye Tracking

Für die Durchführung erfolgreicher Webcam-Eye-Tracking-Studien sind vier Prinzipien entscheidend: Genauigkeit sorgt für zuverlässige Daten trotz Hardwarevariabilität; Anpassungsfähigkeit und Kontrolle ermöglichen es Forschern, Protokolle und Leistungsgrenzen an die spezifischen Compliance-Level verschiedener Teilnehmer anzupassen; und kompromissloser Datenschutz ist für die ethische Erfassung von Daten aus der Ferne und das Vertrauen der Teilnehmer unverzichtbar.

Genauigkeit

Durch die Nutzung proprietärer, tief trainierter neuronaler Netzwerke erreicht Labvanced eine robuste Zuverlässigkeit der Blickschätzung und zeigt eine mittlere Genauigkeit von 1,8 visuellen Grad (eine 2-minütige Kalibrierung mit ausgewogener Screening) bis 1,4 Grad (eine 5-minütige Kalibrierung mit strenger Teilnehmerüberprüfung), basierend auf Forschungen mit realen Online-Teilnehmern unter Verwendung von Eye Tracking 2.0.

Datenschutz

Durch die automatische clientseitige Verarbeitung werden alle sensiblen visuellen Daten lokal berechnet, wodurch garantiert wird, dass keine sensiblen Teilnehmerinformationen das Gerät verlassen.

Anpassungsfähigkeit

Das System bietet anpassbare Einstellungen und flexible Konfigurationen, die speziell darauf ausgelegt sind, die einzigartigen Bedürfnisse und Compliance-Herausforderungen von Populationen von Säuglingen bis zu älteren Erwachsenen zu berücksichtigen.

Kontrolle

Erhalten Sie die volle Kontrolle über den experimentellen Prozess, wie das Festlegen von minimalen Anforderungen an die Blickleistung, das Festlegen von Kalibrierungsprozessen und das Festlegen genauer administrativer Regeln für jede Aufgabe und jeden Versuch.

Erfasste Daten

Labvanced bietet eine breite Palette von webcam-basierten Eye-Tracking-Ausgaben, mit denen es einfach ist, genau das Detailniveau zu erfassen, das eine Studie erfordert. Von präzisen Blickkoordinaten bis hin zu umfassenden Fixierungsmetriken und versuchsbezogenen Diagnosen bietet die Plattform umfassende Daten, um zu verstehen, wie Teilnehmer mit visuellen Stimuli interagieren.

Blickposition

Die Blickpositionkoordinaten (X und Y) können während der Aufgabe erfasst werden und können weiter angepasst werden, sodass Daten nur für AOIs oder Interessensregionen erfasst werden. Dies wird dann mit zusätzlichen Datenpunkten wie dem Zeitstempel (T) und dem Konfidenzintervall (C) kombiniert, das ein Maß dafür ist, wie offen das Auge während der Messung war.

Dies erstreckt sich auch auf Elemente auf einer live, externen Webseite, die in Ihre Studie eingebettet ist. Siehe Labvanced Web Bridge für Informationen dazu, wie Website-Eye-Tracking funktioniert.

Fixierungen

Für Studien, die Daten über die Blickkoordinaten hinaus erfassen möchten, ist auch die Erfassung von fixation-basierten Daten eine Option, bei der die wichtigsten Metriken Folgendes umfassen:

• Anzahl der Fixierungen
• Zeit bis zur ersten Fixierung
• Fixierungsdauer

Weitere versuchsbezogene Blickdaten

Das webcam-basierte Eye Tracking von Labvanced liefert umfangreiche, versuchsbezogene Daten, die weit über Blickkoordinaten hinausgehen. Für jeden Versuch können Forscher Daten wie die letzt gespeicherte Blickposition oder die zuletzt gespeicherte Fixierung sowie diagnostische Metriken wie Kalibrierungsfehler abrufen. Diese zusätzliche Granularität erleichtert die Bewertung der Datenqualität und die Interpretation des Blickverhaltens der Teilnehmer mit größerem Vertrauen und ermöglicht es, diese Informationen zur weiteren Kontrolle des Experimentverhaltens zu nutzen.

Die gesammelten Daten können dann in einem analysierbaren Format gemäß Ihren Spezifikationen exportiert werden, einschließlich CSV, XLSX, TSV.

Feinjustierte Kalibrierungsoptionen

Das Kalibrierungsverfahren ist eng mit der Datenqualität und dem Output verbunden. Labvanced bietet Ihnen die Optionen, genau festzulegen, wann und wie die Kalibrierung durchgeführt werden soll.

• Die Eye Tracking Kalibrierung ist der einzige Teil, in dem Forscher aktiv mit dem Eye Tracking-System interagieren müssen.
• Da die Anforderungen für jede Studie unterschiedlich sind, sind viele Einstellungen für das Kalibrierungsverfahren anpassbar.
• Es gibt einen Haupttrade-off zwischen der Länge der Kalibrierung und der Genauigkeit, wobei längere Kalibrierungsverfahren zu genaueren Datenausgaben führen.
• Andere Anpassungen wie die Stärke der virtuellen Kinnstütze oder die Neakalibrierungseinstellungen sind ebenfalls nützlich in Betracht zu ziehen.

Benchmarking der Genauigkeit

Das Webcam-Eye-Tracking von Labvanced ist 2-3 Mal so genau wie das nächstbeste Konkurrenzprodukt, und über 80 % aller Eye Tracking-Forschung wird mit unserem System möglich sein. Labvanced bietet die einzige Webcam-Eye-Tracking-Lösung mit einer Forschungsqualität (peer-reviewed) wissenschaftlichen Publikation.

Validierung mit Online-Teilnehmern (Eye Tracking 2.0)

• Mit Eye Tracking 2.0 erreicht der mediane Online-Teilnehmer eine Genauigkeit von 1,8 visuellen Grad nach einer zwei Minuten langen Kalibrierung, auf ihrem eigenen Computer und in ihrem eigenen Raum.
• Mit der langen Kalibrierung und der sehr strengen Sichtprüfung erreicht die mediane Genauigkeit etwa 1,4 visuelle Grad.
• Die Validierung basiert auf etwa 500 Prolific-Teilnehmern, und die anonymisierten Daten sind veröffentlicht.
• Lesen Sie den vollständigen Bericht in unserem Lab-Notiz: Labvanced Eye Tracking 2.0: genaues Webcam-Eye-Tracking für alle Online-Forschung.

Validierung durch Vergleich mit hardwarebasiertem Eye Tracking

• Im Labor erreichte die erste Generation unseres webcam-basierten Eye-Tracking-Systems eine Genauigkeit von etwa 1,2 bis 1,4 visuellen Grad.
• Unsere Vergleichsstudie mit einem EyeLink 1000 Hardware-Eye-Tracking-System zeigt eine Pearson-Korrelation von größer als 0,9.
• Die visuelle Analyse von natürlichen Szenen bestätigt visuell, wie nah Labvanceds Vorhersage der Wahrheitsgerechtigkeit im Vergleich zu EyeLink ist.
• Die Genauigkeit des webcam-basierten Eye Trackings von Labvanced lag nur etwa 0,5° unter dem EyeLink 1000-System.

• Die Genauigkeit stieg noch weiter für Reize, die in der Mitte des Bildschirms präsentiert wurden.
• Die Genauigkeit blieb über die Zeit konstant und fiel nicht im Laufe der Zeit ab.
• Das einzige andere beliebte webcam-basierte System (WebGazer - Papoutsaki, 2015) hat eine berichtete Genauigkeit von etwa 4 visuellen Grad, was veranschaulicht, dass unser System etwa 3 Mal genauer ist als alles andere.

Vergleich zwischen Labvanced Webcam-Eye Tracking und WebGazer

In der Regel ist Webcam-Eye Tracking gleichbedeutend mit WebGazer. Das Eye Tracking von Labvanced gehört in eine eigene Kategorie, indem es benutzerdefinierte neuronale Netzwerke verwendet, um Blickkoordinaten zu schätzen. Ein schneller Blick auf die Tabelle unten zeigt, wie unterschiedlich sich diese beiden Eye-Tracking-Tools entwickeln:

Gorilla, eine No-Code-Experimentplattform, verwendet ebenfalls WebGazer für ihr Webcam-Eye-Tracking. Sehen Sie den vollständigen Vergleich zwischen Labvanced und Gorilla für die Unterschiede zwischen den beiden Plattformen über das Eye Tracking hinaus.

Wissenschaftliche Auswirkungen: Labvanced in Begutachteter Literatur

Wie verwenden andere Labvanced’s Webcam-Eye Tracking in ihrer Forschung? Hier sind einige Beispiele:

Einfluss der Hilfsbereitschaft und Unsicherheit Künstlicher Intelligenz auf kognitive Interaktionen mit Apothekern: Randomisierte kontrollierte Studie

In dieser randomisierten kontrollierten Studien nutzten die Forscher Labvanced’s webcam-basiertes Eye Tracking, um zu bestimmen, wie sich die visuelle Aufmerksamkeit der Apotheker ändert, wenn sie mit der KI-Entscheidungsunterstützung interagieren. Durch das Fernaufzeichnen des Blicks während einer Medikamentenprüfung konnten die Forscher aufzeigen, wie KI-Ratschläge, selbst wenn sie unsicher sind, die kognitive Verarbeitung umgestalten.

Tsai, C. C., et al. (2025). Einfluss der Hilfsbereitschaft und Unsicherheit Künstlicher Intelligenz auf kognitive Interaktionen mit Apothekern: Randomisierte kontrollierte Studie. Journal of Medical Internet Research, 27, e59946.

Über die bebauten Dichten hinaus: Von groben bis feinmaschigen Analysen emotionaler Erlebnisse in urbanen Umgebungen

In dieser Studie verwendeten die Autoren Labvanced’s webcam-basiertes Eye-Tracking-Technologie, um Blickdaten zu sammeln, während die Teilnehmer Bilder urbaner Umgebungen ansahen. Durch das Verfolgen des Blickverhaltens der Teilnehmer bei verschiedenen Merkmalen urbaner Szenen konnten die Forscher die visuelle Aufmerksamkeit mit der emotionalen Bewertung von gebauten im Vergleich zu natürlichen Elementen in Zusammenhang bringen. Die Verwendung von Labvanced ermöglichte dies online und im großen Maßstab, wodurch feingliedrige Eye-Movement-Metriken erfasst werden konnten, ohne dass spezialisierte Hardware im Labor erforderlich war.

Sander, I., et al. (2024). Über die bebauten Dichten hinaus: Von groben bis feinmaschigen Analysen emotionaler Erlebnisse in urbanen Umgebungen. Journal of Environmental Psychology, 96, 102337.

Goldlöckchen-Influencer finden: Wie die Followeranzahl das Engagement in sozialen Medien antreibt

In dieser multimethodischen Studie verwendeten die Autoren Labvanced’s webcam-basiertes Eye-Tracking, um zu messen, wie Teilnehmer visuell mit Influencer-Inhalten interagieren. Durch das Verfolgen des Blickverhaltens, während die Teilnehmer Instagram-Profile mit verschiedenen Influencer-Followerzahlen (als Interessensbereich) ansahen, konnten sie bewerten, wie Aufmerksamkeitsmuster mit dem wahrgenommenen Zusammenhang und Engagement zusammenhängen.

Wies, S., Bleier, A., & Edeling, A. (2023). Goldlöckchen-Influencer finden: Wie die Followeranzahl das Engagement in sozialen Medien antreibt. Journal of Marketing, 87(3), 383-405.

Interaktive Demos

Echtzeit-Metriken

In dieser Demo einer einfachen Blickaufgabe werden mehrere Eye-Tracking-Funktionen für zwei Bilder angezeigt, die als Interessensgebiete (AoIs) dienen: Verweildauer, Zeit bis zur ersten Fixation, Anzahl der Fixationen und durchschnittliche Fixationsdauer. Hinweis: Die Studie beginnt mit einer 5-minütigen Kalibrierung (mittel-lockerer Kinnstütze), die Sie beim Import weiter bearbeiten können.

Bevorzugtes Betrachtungsparadigma

Diese Studie untersucht die visuelle Aufmerksamkeit bei Säuglingen mithilfe eines bevorzugten Betrachtungsparadigmas und kann ferner als Vorlage für solche Forschungen genutzt werden. Die Teilnehmer betrachten entweder Bilder oder Videos nebeneinander, während Blickmuster, Fixationsdauern und Kopfposition aufgezeichnet werden, sowie eine Videoaufnahme des Teilnehmers. Hinweis: verwendet säuglingsfreundliche Kalibrierung.

Gesichtswahrnehmung mit Polygon-AOIs

Polygonformen markieren die Augen und den Mund als AOIs, und die Verweildauer, die Anzahl der Fixationen und die durchschnittliche Fixationsdauer werden live für jede Region aktualisiert. Erfahren Sie, wie Ereignisse Augentracking-Daten aufzeichnen und wie Objekte einzigartige AOIs definieren.

Kopftracking

In dieser Demo können Sie verschiedene Kopfpositionen ausprobieren, um die Regler auf dem Bildschirm zu bewegen, die als Visualisierungen von numerischen Werten dienen. Kopftracking wird typischerweise als Ergänzung oder Alternative zum Augentracking verwendet.

Datenschutz und Webcam-Augentracking 🔐

Bei Labvanced nehmen wir Datenschutz und Sicherheit äußerst ernst. Dies zeigt sich am besten durch die folgenden Punkte:

• Alle Verarbeitungen von Gesichts- und Augendaten erfolgen auf dem Gerät des Benutzers, wodurch echter Datenschutz durch Design für Augendaten gewährleistet wird.
• Es werden nur die Blickposition und die Fixationsdauern (numerische Daten, die völlig anonym sind) auf unserem Server gespeichert.
• Ein externer Sicherheits-Audit (VAPT) wurde durchgeführt und erfolgreich bestanden. Dokumente können auf Anfrage bereitgestellt werden.
• Unsere Server gehören uns und befinden sich ausschließlich innerhalb der Europäischen Union / unter europäischer Gerichtsbarkeit.
• Auf Anfrage stellen wir Ihnen unsere Technischen und Organisatorischen Maßnahmen (ToM) sowie Datenverarbeitungsvereinbarungen (DPA) zur Verfügung.
• Alle Daten können Ende-zu-Ende-verschlüsselt (PGP) werden, sodass die Daten nur in verschlüsselter Form auf unserem Server gespeichert werden.

Dokumentation

Webcam-Augentracking-Guide

Der vollständige Dokumentationshub für das Einrichten, Kalibrieren und Durchführen von Webcam-Augentracking-Studien in Labvanced.

Wählen der Kalibrierungseinstellungen

Wie man die Kalibrierungslänge, den Typ und die Einschränkungen auswählt, um die Datenqualität mit der Teilnahmebereitschaft auszubalancieren.

Einrichten von Augentracking in einer Aufgabe

Eine Schritt-für-Schritt-Übersicht zur Aktivierung des Augentrackings und zum Entwerfen von Aufgaben, die Blickdaten zuverlässig in Labvanced erfassen.

Weiterführende Literatur

Emotionserkennung

Kategorisieren Sie Gesichtsausdrücke in kategoriale Emotionen mit kontinuierlichen Valenz- und Erregungswerten.

Herzfrequenzmessung (rPPG)

Schätzen Sie die Schläge pro Minute aus dem Webcam-Feed des Teilnehmers unter Verwendung von Remote-Photoplethysmographie.

Funktionsübersicht

Sehen Sie das vollständige Sortiment an Funktionen der Labvanced-Plattform, vom Experimentaufbau bis zum Datenexport, an einem Ort.

Textsegmentierung

Automatische AOIs pro Wort für die Leseforschung, basierend auf demselben Blickmotor.

Häufige Fragen zu Labvanced's Webcam-Augentracking

Machbarkeitsprüfung

Wenn Sie weitere Unterstützung benötigen oder neugierig auf ein bestimmtes Webcam-Augentracking-Feature sind, kontaktieren Sie uns bitte über den Chat oder per E-Mail. Wir freuen uns, von Ihrer Forschung zu hören und Ihnen bei Fragen zur Plattform zu helfen und die Machbarkeit des Projekts zu besprechen.