Webcam Eye Tracking von Labvanced
Die Webcam-Eye-Tracking-Technologie von Labvanced bietet skalierbare, hardwarefreie und unvergleichliche Genauigkeit, ideal für Studien im Labor oder remote. Sie ermöglicht es Forschern, konsistente, hochwertige Blickmessungen über verschiedene Teilnehmerpopulationen hinweg zu sammeln, 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 Forschungsqualität im Eye Tracking, die jedem mit einer Standard-Webcam zur Verfügung steht. Mit erhöhter Zugänglichkeit und vollständiger Integration in den experimentellen Workflow können Forscher, die Labore- und Fernstudien durchführen, hochgenaues, von Fachkollegen geprüftes Webcam-Eye-Tracking problemlos nutzen.
| Eigenschaft | Spezifikationen |
|---|---|
| Architektur | Vortrainiertes CNN zur Schätzung des Blicks |
| 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 Algorithmus zur Fixationsdetektion |
| Kalibrierung | Verstellbare Länge (30 Sek. - 5 Min.+) und Eigenschaften (kindgerecht, virtuelle Kinnstütze, usw.) |
| Mindestauflösung | 1280x720px (HD-fähige Webcam) |
| Geräteanforderungen | Geräteagnostisch: Funktioniert auf Desktops, Tablets und Handys; keine weiteren spezifischen Anforderungen |
| Datenoutput | Blick, Fixationen, Verweildauer, Zeit bis zur ersten Fixation, Fixationsdauer, Anzahl der Fixationen, benutzerdefinierte Metriken |
| Datenschutz | Clientseitige Verarbeitung (direkt auf dem Gerät des Teilnehmers), was bedeutet, dass keine Gesichtsdaten jemals übertragen werden |
4 wichtige 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 den Forschern, Protokolle und Leistungsanforderungen an die spezifischen Compliance-Niveaus verschiedener Teilnehmer anzupassen; und kompromissloser Datenschutz ist unverzichtbar für eine ethische Datenerfassung aus der Ferne und das Vertrauen der Teilnehmer.
Genauigkeit
Durch die Nutzung proprietärer, tief trainierter neuronaler Netzwerke erreicht Labvanced eine robuste Zuverlässigkeit bei der Blickschätzung und demonstriert 1,3 visuelle Grad Genauigkeit.
Datenschutz
Durch die automatische clientseitige Verarbeitung werden alle sensiblen visuellen Daten lokal berechnet, was garantiert, dass keine sensiblen Teilnehmerinformationen das Gerät verlassen.
Anpassungsfähigkeit
Das System verfügt über einstellbare Einstellungen und flexible Konfigurationen, die speziell dafür ausgelegt sind, die einzigartigen Bedürfnisse und Compliance-Herausforderungen von Bevölkerungsgruppen von Säuglingen bis zu älteren Erwachsenen zu berücksichtigen.
Kontrolle
Erhalten Sie die volle Autorität über den experimentellen Prozess, wie das Definieren von Mindestanforderungen für die Blickleistung, das Festlegen von Kalibrierungsprozessen und das Setzen präziser administrativer Regeln für jede Aufgabe und jeden Versuch.
Gesammelte Daten
Labvanced bietet eine breite Palette von Webcam-basierten Eye-Tracking-Ausgaben, die es einfach machen, genau das Detailniveau zu erfassen, das eine Studie erfordert. Von präzisen Blickkoordinaten bis hin zu umfassenden Fixationsmetriken und versuchsbezogenen Diagnosen 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 Interessensgebiete 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 Blicks; Y: Y-Koordinate des Blicks; T: Zeitstempel; C: Konfidenzintervall
Fixationen
Für Studien, die Daten über Blickkoordinaten hinaus sammeln möchten, ist die datenbasierte Fixationserfassung ebenfalls eine Option, bei der wichtige Metriken Folgendes umfassen:
- Anzahl der Fixationen
- Zeit bis zur ersten Fixation
- Fixationsdauer
Weitere trial-spezifische Blickdaten
Das webcam-basierte Eye Tracking von Labvanced liefert reichhaltige, trial-spezifische 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 Betrachtungsverhaltens der Teilnehmer mit größerem Vertrauen sowie die Nutzung dieser Informationen zur weiteren Steuerung des Verhaltens des Experiments.
Die gesammelten Daten können dann in einem zur Analyse bereiten Format gemäß Ihren Vorgaben exportiert werden, einschließlich CSV, XLSX, TSV.
Feinkörnige Kalibrierungsoptionen
Das Kalibrierungsverfahren ist eng mit der Datenqualität und dem Output verknüpft. Labvanced bietet Ihnen die Möglichkeit, genau festzulegen, wann und wie die Kalibrierung durchgeführt werden soll.
- Die Eye Tracking Kalibrierung 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 Dauer der Kalibrierung und der Genauigkeit, wobei längere Kalibrierungsverfahren zu genaueren Datenoutputs führen.
- Weitere Anpassungen wie die Stärke des virtuellen Kinnrests oder die Einstellungen für die Neukalibrierung sind ebenfalls nützlich zu berücksichtigen.
Genauigkeitsbenchmarking
Das webcam Eye Tracking von Labvanced ist 2-3 Mal genauer als das nächstbeste Konkurrenzprodukt, und über 80 % aller Eye Tracking Forschungsarbeiten werden mit unserem System möglich sein. Labvanced bietet die einzige webcam-basierte Eye Tracking Lösung mit einer Forschungsqualität (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 hardware-basierten Eye Tracking System zeigt eine Pearson-Korrelation von über 0,9.
- Visuelle Analysen natürlicher Szenen bestätigen visuell, wie nah die Vorhersage von Labvanced an der tatsächlichen Situation im Vergleich zu EyeLink ist.
- Die Genauigkeit des webcam-basierten Eye Trackings von Labvanced war nur etwa 0,5° niedriger als beim EyeLink 1000 System.
- Die Genauigkeit nahm für Reize, die in der Mitte des Bildschirms präsentiert wurden, sogar noch weiter zu.
- Die Genauigkeit war über die Zeit konsistent und fiel nicht im Verlauf ab.
- Das einzige andere beliebte webcam-basierte System (WebGazer - Papoutsaki, 2015) hat eine gemeldete 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 gleichbedeutend mit WebGazer. Das Eye Tracking von Labvanced gehört in eine eigene Kategorie, indem es benutzerdefinierte neuronale Netze 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 | Pre-Trained CNN |
| VERÖFFENTLICHUNGSJAHR | 2016 | 2022 |
| Veröffentlichung | IJCAI (Konferenzpapier) | BRM (Zeitschriftenartikel) |
| Fixationsdetektor | Nein / zu laut | Ja, er ist integriert |
Gorilla, eine No-Code-Experimentplattform, verwendet ebenfalls WebGazer für ihr webcam Eye Tracking. Sehen Sie den vollständigen Vergleich von Labvanced vs Gorilla für die Unterschiede zwischen den beiden Plattformen über das Eye Tracking hinaus.
Wissenschaftlicher Einfluss: Labvanced in der peer-reviewed Literatur
Wie nutzen andere das webcam Eye Tracking von Labvanced in ihrer Forschung? Hier sind einige Beispiele:
In dieser randomisierten kontrollierten Studieninddie Forscher das webcam-basierte Eye Tracking von Labvanced genutzt, um zu bestimmen, wie sich die visuelle Aufmerksamkeit von Apothekern verändert, wenn sie mit KI-Entscheidungsunterstützung interagieren. Indem sie den Blick während einer Medikamentenüberprüfung aus der Ferne festhielten, zeigten die Forscher, wie KI-Ratschläge – selbst wenn sie unsicher waren – die kognitive Verarbeitung umgestalten.
Tsai, C. C., et al. (2025). Effekt der Hilfsbereitschaft und Unsicherheit der künstlichen Intelligenz auf kognitive Interaktionen mit Apothekern: Randomisierte kontrollierte Studie. Journal of Medical Internet Research, 27, e59946.
In dieser Studie verwendeten die Autoren die webcam-basierte Eye-Tracking-Technologie von Labvanced, um Blickdaten zu sammeln, während die Teilnehmer Bilder von städtischen Umgebungen ansahen. Indem sie das Blickverhalten der Teilnehmer auf verschiedene Merkmale städtischer Szenen verfolgten, 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 und erfasste feingranulare Augenbewegungsmetriken, ohne spezialisierte Hardware im Labor zu benötigen.
Sander, I., et al. (2024). Jenseits der baulichen Dichte: Von grob- zu feingranularen Analysen emotionaler Erfahrungen in städtischen Umgebungen. Zeitschrift für Umweltpsychologie, 96, 102337.
In dieser multimethodischen Studie verwendeten die Autoren die Webcam-basierte Augenverfolgung von Labvanced, um zu messen, wie Teilnehmer visuell mit dem Inhalt von Influencern interagieren. Durch das Verfolgen des Blickverhaltens, während Teilnehmer Instagram-Profile mit unterschiedlichen Followerzahlen von Influencern betrachteten (als Interessengebiet), konnten sie bewerten, wie Aufmerksamkeitspatterns mit der wahrgenommenen Verbindung und dem Engagement zusammenhängen.
Wies, S., Bleier, A., & Edeling, A. (2023). Goldlöckchen-Influencer finden: Wie die Followeranzahl das Engagement in sozialen Medien antreibt. Zeitschrift für Marketing, 87(3), 383-405.
Interaktive Demos
Echtzeitmetriken
In dieser Demo einer einfachen Blickaufgabe werden mehrere Augenverfolgungsfunktionen für zwei Bilder, die als Interessengebiete (AoIs) dienen, angezeigt: Verweildauer, Zeit bis zur ersten Fixation, Anzahl der Fixationen und durchschnittliche Fixationsdauer. Hinweis: Die Studie beginnt mit einer 5-minütigen Kalibrierung (mittlerer bis lockerer Kinnstützenbeschränkung), die Sie nach dem Import weiter bearbeiten können.
Preferential Looking Paradigm
Diese Studie untersucht die visuelle Aufmerksamkeit bei Säuglingen unter Verwendung eines preferential looking paradigm und kann als Vorlage für solche Forschungen weiterverwendet werden. Teilnehmer betrachten entweder Bilder oder Videos nebeneinander, während Blickmuster, Fixationsdauern und Kopfhaltung aufgezeichnet werden, sowie eine Videoaufnahme des Teilnehmers. Hinweis: verwendet eine säuglingsfreundliche Kalibrierung.
AOI-Erkennung
Mit polygonalen Formen, die über bestimmte Gesichtszüge gelegt werden, werden Fixationen gezählt und Blickkoordinaten aufgezeichnet. Sehen Sie, wie Ereignisse eingerichtet werden, um Augenerfassungsdaten zu protokollieren, 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 numerischer Werte dienen. Kopfverfolgung wird typischerweise als Ergänzung oder Alternative zur Augenverfolgung verwendet.
Datenschutz und Webcam-Augenverfolgung 🔐
Bei Labvanced nehmen wir Datenschutz und Sicherheit sehr ernst. Dies kann am besten mit den folgenden Punkten gezeigt werden:
- Alle Verarbeitung von Gesichts- und Augendaten erfolgt auf dem Gerät des Benutzers, was echte Privatsphäre durch Design für Augendaten gewährleistet.
- Nur die Augenposition und Fixationsdauern (numerische Daten, die völlig anonym sind) werden auf unserem Server gespeichert.
- Ein externes Sicherheitsaudit (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
Integration der Webcam-Augenverfolgung in Ihre Labvanced-Aufgabe
Eine Schritt-für-Schritt-Übersicht über die Aktivierung der Augenverfolgung und das Design von Aufgaben, die zuverlässig Blickdaten in Labvanced erfassen.
Teilnehmererfahrung in Webcam-Augenverfolgungsstudien
Eine detaillierte Übersicht darüber, was Teilnehmer während der Kalibrierung und Aufzeichnung sehen, um Ihnen zu helfen, reibungslosere Remote-Studienerfahrungen zu gestalten.
Best Practices für die Webcam-Augenverfolgungforschung mit Säuglingen und Kleinkindern
Umsetzungstipps, die Sie beachten sollten, wenn Sie Webcam-Augenverfolgung für Forschung mit Säuglingen und Kleinkindern verwenden.
Machbarkeitsprüfung
Wenn Sie weitere Unterstützung benötigen oder an einem bestimmten Feature der Webcam-Augenverfolgung interessiert sind, kontaktieren Sie uns bitte über den Chat oder per E-Mail. Wir freuen uns sehr, von Ihrer Forschung zu hören und Ihnen bei Fragen zur Plattform zu helfen und die Machbarkeit Ihres Projekts zu besprechen.
