Webcam-Eye-Tracking von Labvanced
Die Webcam-Eye-Tracking-Technologie von Labvanced bietet skalierbare, hardwarefreie und unvergleichliche Genauigkeit, die ideal für Studien im Labor oder remote ist. Sie ermöglicht Forschenden, konsistente, hochwertige Blickmessungen über verschiedene Teilnehmerpopulationen hinweg zu erfassen, was sie zu einer praktischen und leistungsstarken Wahl für eine Vielzahl von Forschungsdesigns macht.
Inhaltsverzeichnis
Labvanced Webcam-Eye-Tracking: Der neue Goldstandard für remote Eye-Tracking
Labvanced bietet forschungsgrad Eye-Tracking, das für jeden mit einer Standard-Webcam verfügbar ist. Mit verbesserter Zugänglichkeit und voller Integration in den experimentellen Arbeitsablauf können Forschende in Labor- und Fernstudien hochgenaues, von Experten geprüftes Webcam-Eye-Tracking leicht nutzen.
| Eigenschaft | Spezifikationen |
|---|---|
| Architektur | Vortrainiertes CNN für Blickschätzung |
| Genauigkeit | 1,3 visuelle Grad (1,4 cm) |
| Präzision | 1,1 visuelle Grad (1,2 cm) |
| Abtastrate | 30 Hz bis 60 Hz (abhängig von der Bildrate der Webcam) |
| Fixationen | Integrierter Fixationsdetektionsalgorithmus |
| Kalibrierung | Verstellbare Länge (30 Sek. - 5 Min.+) und Eigenschaften (kindgerecht, virtuelle Kinnunterstützungseinschränkungen usw.) |
| Minimale Auflösung | 1280x720px (HD-fähige Webcam) |
| Geräteanforderungen | Geräteunabhängig: Funktioniert auf Desktop-PCs, Tablets und Smartphones; keine weiteren spezifischen Anforderungen |
| Datenausgabe | Blick, Fixationen, Verweildauer, Zeit bis zur ersten Fixation, Fixationsdauer, Anzahl der Fixationen, benutzerdefinierte Metriken |
| Datenschutz | Verarbeitung auf der Client-Seite (direkt auf dem Gerät des Teilnehmers), was bedeutet, dass keine Gesichts- oder Personendaten übertragen werden |
4 Schlüssel-Funktionen für erfolgreiches Webcam-Eye-Tracking
Um erfolgreiche Webcam-Eye-Tracking-Studien durchzuführen, sind vier Prinzipien entscheidend: Genauigkeit sorgt für zuverlässige Daten trotz Hardwarevariabilität; Anpassungsfähigkeit und Kontrolle ermöglichen es Forschenden, Protokolle und Leistungskennzahlen an die spezifischen Compliance-Niveaus verschiedener Teilnehmer anzupassen; und kompromisslose Datenschutz ist unerlässlich für ethisches, fernbasiertes Datensammeln und das Vertrauen der Teilnehmer.
Genauigkeit
Durch die Nutzung proprietärer, tief trainierter neuronaler Netzwerke erreicht Labvanced eine robuste Zuverlässigkeit bei der Blickschätzung und demonstriert eine Genauigkeit von 1,3 visuellen Grad.
Datenschutz
Durch die automatische Verarbeitung auf der Client-Seite werden alle sensiblen visuellen Daten lokal berechnet, wodurch sichergestellt wird, dass keine sensiblen Teilnehmerinformationen das Gerät verlassen.
Anpassungsfähigkeit
Das System verfügt über anpassbare Einstellungen und flexible Konfigurationen, die speziell entwickelt wurden, um den einzigartigen Bedürfnissen und Compliance-Herausforderungen von Populationen von Kleinkindern bis hin zu älteren Erwachsenen gerecht zu werden.
Kontrolle
Erlangen Sie vollständige Kontrolle über den experimentellen Prozess, wie z.B. die Definition von Mindestanforderungen an die Blickleistung, die Spezifizierung von Kalibrierungsprozessen und das Setzen präziser administrativer Regeln für jede Aufgabe und jeden Versuch.
Erfasste Daten
Labvanced bietet eine Vielzahl von webcam-basierten Eye-Tracking-Ausgaben, die es einfach machen, genau das Detaillierungsniveau zu erfassen, das eine Studie erfordert. Von präzisen Blickkoordinaten bis hin zu umfassenden Fixationsmetriken und Versuchsdiagnosen bietet die Plattform umfassende Daten, um zu verstehen, wie Teilnehmer mit visuellen Reizen interagieren.
Blickposition
Die Blickpositionskoordinaten (X und Y) können während der Aufgabe erfasst werden und können weiter angepasst werden, sodass Daten nur für AOIs oder Interessensregionen aufgezeichnet 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.
X: X-Koordinate des Blickes; Y: Y-Koordinate des Blickes; T: Zeitstempel; C: Konfidenzintervall
Fixationen
Für Studien, die Daten über Blickkoordinaten hinaus sammeln wollen, ist auch die datengestützte Erfassung von Fixationen eine Option, wobei wichtige Metriken folgendes umfassen:
- Anzahl der Fixationen
- Zeit zur ersten Fixation
- Fixationsdauer
Weitere versuchspezifische Blickdaten
Das webcam-basierte Eye-Tracking von Labvanced bietet umfangreiche, versuchspezifische Daten, die weit über Blickkoordinaten hinausgehen. Für jeden Versuch können Forscher Daten wie die letzte zwischengespeicherte Blickposition oder die letzte zwischengespeicherte Fixation sowie diagnostische Metriken wie Kalibrierungsfehler abrufen. Diese zusätzliche Granularität erleichtert die Bewertung der Datenqualität und die Interpretation des Blickverhaltens der Teilnehmer mit größerem Vertrauen sowie die Nutzung dieser Informationen, um das Verhalten des Experiments weiter zu steuern.
Die gesammelten Daten können dann in einem bereit zur Analyse formatierten Format gemäß Ihren Spezifikationen, einschließlich CSV, XLSX, TSV, exportiert werden.
Feinjustierbare Kalibrierungsoptionen
Das Kalibrierungsverfahren ist eng mit der Datenqualität und -ausgabe verbunden. Labvanced gibt Ihnen die Möglichkeit, genau festzulegen, wann und wie die Kalibrierung durchgeführt werden soll.
- Die Kalibrierung des Eye-Trackings ist der einzige Teil, bei 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 Hauptkompromiss zwischen der Länge der Kalibrierung und der Genauigkeit, wobei längere Kalibrierungsverfahren zu genaueren Datenausgaben führen.
- Auch andere Anpassungen wie die Stärke der virtuellen Kinnstütze oder die Einstellungen zur erneuten Kalibrierung sind nützlich zu berücksichtigen.
Benchmarking der Genauigkeit
Das Webcam-Eye-Tracking von Labvanced ist 2-3 Mal so genau wie das nächstbeste Konkurrenzprodukt, und mehr als 80 % aller Eye-Tracking-Forschungen werden mit unserem System möglich sein. Labvanced bietet die einzige Webcam-Eye-Tracking-Lösung mit einer Forschungsgrad (peer-reviewed) wissenschaftlichen Veröffentlichung.
Validierung durch den Vergleich mit hardwarebasiertem Eye-Tracking
- Unser webcam-basiertes Eye-Tracking-System hat eine bahnbrechende Genauigkeit von etwa 1,2 bis 1,4 visuellen Grad.
- Unsere Vergleichsstudie mit einem EyeLink 1000 hardwarebasierten Eye-Tracking-System zeigt eine Pearson-Korrelation von über 0,9.
- Die visuelle Analyse natürlicher Szenen bestätigt visuell, wie nah die Vorhersage von Labvanced an der wahren Aussage im Vergleich zu EyeLink ist.
- Die Genauigkeit des webcam-basierten Eye-Trackings von Labvanced war nur etwa 0,5° niedriger als die des EyeLink 1000-Systems.
- Die Genauigkeit erhöhte sich sogar weiter für Stimuli, die in der Mitte des Bildschirms präsentiert wurden.
- Die Genauigkeit war über die Zeit hinweg konsistent und fiel im Laufe der Zeit nicht ab.
- Das einzige andere beliebte webcam-basierte System (WebGazer - Papoutsaki, 2015) hat eine berichtete Genauigkeit von etwa 4 visuellen Grad, was zeigt, dass unser System etwa 3 Mal genauer ist als alles andere.
Vergleich zwischen Labvanced Webcam-Eye-Tracking und WebGazer
Typischerweise ist Webcam-Eye-Tracking mit WebGazer gleichbedeutend geworden. Das Eye-Tracking von Labvanced gehört einer eigenen Kategorie an, indem es benutzerdefinierte neuronale Netzwerke verwendet, um Blickkoordinaten zu schätzen. Ein kurzer Blick auf die Tabelle unten zeigt, wie unterschiedlich diese beiden Eye-Tracking-Tools abschneiden:
| Metrik | WebGazer | Labvanced |
|---|---|---|
| Genauigkeit | 4,17 visuelle Grad | 1,3 visuelle Grad |
| Haupttechnologie | Ridge-Regression | Vortrainiertes CNN |
| Veröffentlichungsjahr | 2016 | 2022 |
| Veröffentlichung | IJCAI (Konferenzpapier) | BRM (Journalartikel) |
| Fixationsdetektor | Nein / zu ungenau | Ja, es ist integriert |
Wissenschaftliche Auswirkung: Labvanced in peer-reviewed Literatur
Wie nutzen andere Labvanced’s Webcam-Eye-Tracking in ihrer Forschung? Hier sind einige Beispiele:
In dieser randomisierten kontrollierten Studie nutzten die Forscher Labvanced’s webcam-basiertes Eye-Tracking, um zu bestimmen, wie sich die visuelle Aufmerksamkeit von Apotheker:innen verändert, wenn sie mit KI-Entscheidungsunterstützung interagieren. Durch die Fernüberwachung der Blickrichtung während einer Medikationsvalidierungsaufgabe zeigten die Forscher, wie KI-Ratschläge – selbst bei Ungewissheit – kognitive Prozesse umgestalten.
Tsai, C. C., et al. (2025). Effekt der Hilfsbereitschaft und Unsicherheit künstlicher Intelligenz auf kognitive Interaktionen mit Apotheker:innen: Randomisierte kontrollierte Studie. Journal of Medical Internet Research, 27, e59946.
In dieser Studie verwendeten die Autoren Labvanced’s webcam-basiertes Eye-Tracking, um Blickdaten zu sammeln, während Teilnehmer Bilder urbaner Umgebungen ansahen. Durch das Verfolgen des Blickverhaltens der Teilnehmer auf verschiedene Merkmale städtischer Szenen konnten die Forscher visuelle Aufmerksamkeit mit der emotionalen Bewertung von gebauten versus natürlichen Elementen in Verbindung bringen. Der Einsatz von Labvanced ermöglichte dies online und in großem Maßstab, um feingranulare Blickbewegungsmetriken zu erfassen, ohne spezialisierte Laborausrüstung zu benötigen.
Sander, I., et al. (2024). Jenseits der Bebauungsdichte: Von groben zu feingranularen Analysen emotionaler Erfahrungen in städtischen Umgebungen. Journal of Environmental Psychology, 96, 102337.
In dieser multimethodischen Studie verwendeten die Autoren Labvanced’s webcam-basiertes Eye-Tracking, um zu messen, wie Teilnehmer visuell mit Inhalten von Influencern interagieren. Durch das Verfolgen des Blickverhaltens während der Betrachtung von Instagram-Profilen mit unterschiedlichen Follower-Zahlen (als Interessensregion) konnten sie bewerten, wie Aufmerksamkeitsmuster mit wahrgenommenem Bezug und Engagement in Zusammenhang stehen.
Wies, S., Bleier, A., & Edeling, A. (2023). Goldlöckchen-Influencer finden: Wie die Follower-Anzahl das Engagement in sozialen Medien beeinflusst. Journal of Marketing, 87(3), 383-405.
Interaktive Demos
Echtzeitmetriken
In dieser Demo einer einfachen Betrachtungsaufgabe werden mehrere Eye-Tracking-Funktionen für zwei Bilder gezeigt, die als Interessensgebiete (AoIs) dienen: Verweildauer, Zeit zur ersten Fixation, Anzahl der Fixationen und durchschnittliche Fixationsdauer. Hinweis: Die Studie beginnt mit einer 5-minütigen Kalibrierung (mittel-lockere Kinnunterstützung), die Sie nach dem Import weiter bearbeiten können.
Bevorzugtes Betrachtungsparadigma
Diese Studie untersucht die visuelle Aufmerksamkeit bei Kleinkindern mithilfe eines bevorzugten Betrachtungsparadigmas und kann weiter als Vorlage für solche Forschungen verwendet werden. Teilnehmer sehen Bilder oder Videos, die nebeneinander angezeigt werden, während Blickmuster, Fixationsdauern und Kopfpositionen aufgezeichnet werden, sowie eine Videoaufnahme des Teilnehmers. Hinweis: Verwendet eine kinderfreundliche Kalibrierung.
AOI-Erkennung
Durch die Verwendung von Polygonformen, die über bestimmte Gesichtszüge gelegt werden, werden Fixationen gezählt und Blickkoordinaten aufgezeichnet. Sehen Sie, wie Ereignisse eingerichtet werden, um Eye-Tracking-Daten aufzuzeichnen, sowie wie Objekte verwendet werden, um einzigartige AOIs zu definieren.
Kopfverfolgung
In dieser Demo können Sie verschiedene Kopfpositionen ausprobieren, um die Regler auf dem Bildschirm zu bewegen, die als Visualisierungen von numerischen Werten dienen. Die Kopfverfolgung wird typischerweise entweder als Ergänzung oder Ersatz für das Eye-Tracking verwendet.
Datenschutz und Webcam-Eye-Tracking 🔐
Bei Labvanced nehmen wir Datenschutz und Sicherheit sehr ernst. Dies lässt sich am besten durch die folgenden Punkte verdeutlichen:
- Alle Verarbeitung von Gesichts- und Augendaten erfolgt auf dem Gerät des Nutzers, was echten Datenschutz durch Design für Blickdaten gewährleistet.
- Es werden nur Blickpositionen und Fixationsdauern (numerische Daten, die völlig anonym sind) auf unserem Server gespeichert.
- Ein externer Sicherheitscheck (VAPT) wurde durchgeführt und erfolgreich bestanden. Unterlagen können auf Anfrage bereitgestellt werden.
- Unsere Server gehören uns und befinden sich ausschließlich in der Europäischen Union / unter europäischer Jurisdiktion.
- Auf Anfrage stellen wir Ihnen unsere Technischen und Organisatorischen Maßnahmen (ToM) sowie Datenverarbeitungsverträge (DPA) zur Verfügung.
- Alle Daten können von Ende zu Ende verschlüsselt (PGP) werden, sodass die Daten nur in verschlüsselter Form auf unserem Server gespeichert werden.
Dokumentation
Integration von Webcam-Eye-Tracking in Ihre Labvanced-Aufgabe
Eine Schritt-für-Schritt-Überblick über die Aktivierung des Eye-Trackings und das Entwerfen von Aufgaben, die zuverlässig Blickdaten in Labvanced erfassen.
Teilnehmererfahrung bei Webcam-Eye-Tracking-Studien
Ein detaillierter Überblick darüber, was Teilnehmer während der Kalibrierung und Aufzeichnung sehen, um Ihnen zu helfen, reibungslosere Fernstudienerfahrungen zu gestalten.
Best Practices für Webcam-Eye-Tracking-Forschung mit Kleinkindern und Kleinkindern
Umsetzungstipps, die Sie berücksichtigen sollten, wenn Sie webcam-basiertes Eye-Tracking für die Forschung mit Kleinkindern und Kleinkindern verwenden.
Machbarkeitsprüfung
Wenn Sie weitere Unterstützung benötigen oder an einem bestimmten Webcam-Eye-Tracking-Feature interessiert sind, wenden Sie sich bitte über den Chat oder per E-Mail an uns. Wir freuen uns darauf, von Ihrer Forschung zu hören und Ihnen bei Fragen zur Plattform zur Seite zu stehen sowie die Machbarkeit von Projekten zu besprechen.
