Webcam Eye Tracking von Labvanced
Die Webcam-Eye-Tracking-Technologie von Labvanced bietet skalierbare, hardwarefreie und unvergleichliche Genauigkeit, ideal für Studien im Labor oder aus der Ferne. Sie ermöglicht es Forschern, konsistente, hochwertige Blickmessungen in verschiedenen Teilnehmerpopulationen zu sammeln, wodurch sie eine praktische und leistungsfähige Wahl für eine Vielzahl von Forschungsdesigns darstellt.
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 erhöhter Zugänglichkeit und vollständiger Integration in den experimentellen Arbeitsablauf können Forscher, die Studien im Labor und aus der Ferne durchführen, hochgenaues, von Kollegen überprüftes Webcam-Eye-Tracking problemlos nutzen.
| Eigenschaft | Spezifikationen |
|---|---|
| Architektur | Vortrainiertes CNN zur Blickschätzung |
| Genauigkeit | 1,3 visuelle Grad (1,4 cm) |
| Präzision | 1,1 visuelle Grad (1,2 cm) |
| Abtastrate | 30 Hz bis 60 Hz (je nach Bildrate der Webcam) |
| Fixationen | Integrierter Algorithmen zur Fixationsdetektion |
| Kalibrierung | Verstellbare Länge (30 Sek. - 5 Min.+) und Eigenschaften (babyfreundlich, virtuelle Kinnstütze, usw.) |
| Minimale Auflösung | 1280x720px (HD-ready Webcam) |
| Geräteanforderungen | Geräteunabhängig: Funktioniert an Desktops, Tablets und Telefonen; keine weiteren spezifischen Anforderungen |
| Datenausgabe | Blick, Fixationen, Verweildauer, Zeit bis zur ersten Fixation, Fixationsdauer, Anzahl der Fixationen, benutzerdefinierte Metriken |
| Datenschutz | Client-seitige Verarbeitung (direkt auf dem Gerät des Teilnehmers), was bedeutet, dass keine Gesichtsdaten jemals übertragen werden |
4 Schlüssel-Funktionen für erfolgreiches Webcam Eye Tracking
Um erfolgreiche Studien im Bereich Webcam Eye Tracking durchzuführen, sind vier Prinzipien entscheidend: Genauigkeit gewährleistet zuverlässige Daten trotz Hardwarevariabilität; Anpassungsfähigkeit und Kontrolle ermöglichen es den Forschern, Protokolle und Leistungsanforderungen an die spezifischen Compliance-Level unterschiedlicher Teilnehmer anzupassen; und kompromissloser Datenschutz ist unverzichtbar für die ethische Erfassung von Daten aus der Ferne und das Vertrauen der Teilnehmer.
Genauigkeit
Durch die Nutzung proprietärer, tief trainierter neuronaler Netzwerke erzielt Labvanced eine zuverlässige Schätzung der Blickrichtung mit einer Genauigkeit von 1,3 visuellen Graden.
Datenschutz
Durch automatische client-seitige Verarbeitung werden alle sensiblen visuellen Daten lokal berechnet, wodurch garantiert wird, dass keine sensiblen Informationen der Teilnehmer ihr Gerät verlassen.
Anpassungsfähigkeit
Das System verfügt über anpassbare Einstellungen und flexible Konfigurationen, die speziell entwickelt wurden, um die einzigartigen Bedürfnisse und Compliance-Herausforderungen von Populationen von Säuglingen bis zu älteren Erwachsenen zu berücksichtigen.
Kontrolle
Erhalten Sie vollständige Kontrolle über den experimentellen Prozess, wie z. B. die Definition der Mindestanforderungen an die Blickleistung, die Spezifizierung der Kalibrierungsprozesse und das Festlegen präziser administrativer Regeln für jede Aufgabe und jeden Versuch.
Erfasste Daten
Labvanced bietet eine breite Palette von Webcam-basierten Eye-Tracking-Ausgaben, die es einfach machen, genau den Detailgrad zu erfassen, den eine Studie benötigt. Von genauen Blickkoordinaten bis hin zu reichhaltigen Fixationsmetriken und Versuchsdiagnosen liefert 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 so angepasst werden, dass Daten nur für AOIs oder Interessensregionen erfasst werden. Dies wird dann mit zusätzlichen Datenpunkten wie dem Zeitstempel (T) und dem Konfidenzintervall (C) kombiniert, das misst, 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 auch die Datenerfassung auf Basis von Fixationen eine Option, bei der entscheidende Metriken folgendes umfassen:
- Anzahl der Fixationen
- Zeit bis zur ersten Fixation
- Fixationsdauer
Weitere versuchspezifische Blickdaten
Die webcam-basierte Eye-Tracking-Technologie von Labvanced bietet umfangreiche, versuchspezifische Daten, die weit über die Blickkoordinaten hinausgehen. Für jeden Versuch können Forscher auf Daten wie die letzte zwischengespeicherte Blickposition oder die letzte zwischengespeicherte Fixation zugreifen, sowie auf diagnostische Metriken wie Kalibrierungsfehler. Diese zusätzliche Granularität erleichtert die Bewertung der Datenqualität und die Interpretation des Blickverhaltens der Teilnehmer mit größerem Vertrauen sowie die Nutzung dieser Informationen zur weiteren Kontrolle des Verhaltens im Experiment.
Die gesammelten Daten können dann in einem bereit zur Analyse format, gemäß Ihren Vorgaben, exportiert werden, einschließlich CSV, XLSX, TSV.
Feinabgestimmte Kalibrierungsoptionen
Das Kalibrierungsverfahren ist eng mit der Datenqualität und den Ergebnissen verbunden. Labvanced bietet Ihnen die Möglichkeit, genau festzulegen, wann und wie die Kalibrierung durchgeführt werden soll.
- 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 grundlegenden Kompromiss zwischen der Dauer der Kalibrierung und der Genauigkeit, wobei längere Kalibrierungsverfahren zu genaueren Daten führen.
- Weitere Anpassungen, wie die Stärke des Virtuellen Kinnstütze oder die Einstellungen zur Neukalibrierung, sind ebenfalls nützlich zu berücksichtigen.
Genauigkeitsbenchmarking
Labvanced’s webcam Eye Tracking ist 2–3 Mal genauer als der nächstbeste Mitbewerber, und über 80 % aller Eye-Tracking-Forschungen werden mit unserem System möglich sein. Labvanced bietet die einzige webcam-basierte Eye-Tracking-Lösung mit einer wissenschaftlichen Veröffentlichung auf Forschungsniveau (peer-reviewed).
Validierung durch 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-basierter Eye-Tracking-System zeigt eine Pearson-Korrelation von größer 0,9.
- Visuelle Analysen natürlicher Szenen bestätigen visuell, wie nahe Labvanced’s Vorhersage der Realität im Vergleich zu EyeLink ist.
- Die Genauigkeit des webcam-basierten Eye Trackings von Labvanced lag nur etwa 0,5° unter der des EyeLink 1000 Systems.
- Die Genauigkeit erhöhte sich noch weiter für Stimuli, die in der Mitte des Bildschirms dargestellt wurden.
- Die Genauigkeit war über die Zeit hinweg konsistent und fiel 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 gleichbedeutend mit WebGazer geworden. Labvanced’s Eye Tracking 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 diese beiden Eye-Tracking-Tools abschneiden:
| Metrik | WebGazer | Labvanced |
|---|---|---|
| Genauigkeit | 4,17 visuelle Grad | 1,3 visuelle Grad |
| Haupttechnologie | Ridge Regression | Vortrainiertes CNN |
| Jahr der Veröffentlichung | 2016 | 2022 |
| Veröffentlichung | IJCAI (Konferenzartikel) | BRM (Zeitschriftenartikel) |
| Fixationsdetektor | Nein / zu rauschig | Ja, er ist integriert |
Gorilla, eine No-Code-Experiment-Plattform, verwendet ebenfalls WebGazer für ihr webcam-basiertes Eye Tracking. Sehen Sie den vollständigen Vergleich Labvanced vs Gorilla für die Unterschiede der beiden Plattformen über Eye Tracking hinaus.
Wissenschaftliche Auswirkungen: Labvanced in peer-reviewed Literatur
Wie verwenden andere Labvanced’s webcam Eye Tracking in ihrer Forschung? Hier sind einige Beispiele:
In dieser randomisierten kontrollierten Studien nutzten die Forscher Labvanced’s webcam-basiertes Eye Tracking, um zu bestimmen, wie sich die visuelle Aufmerksamkeit von Apothekern bei der Interaktion mit KI-Entscheidungsunterstützung verschiebt. Durch die Fernaufzeichnung des Blicks während einer Medikationsverifizierungsaufgabe enthüllten die Forscher, wie KI-Ratschläge – selbst wenn sie unsicher sind – die kognitive Verarbeitung umgestaltet.
Tsai, C. C., et al. (2025). Auswirkung der Hilfsbereitschaft und Unsicherheit von künstlicher Intelligenz auf kognitive Interaktionen mit Apothekern: Randomisierte kontrollierte Studie. Journal of Medical Internet Research, 27, e59946.
In dieser Studie verwendeten die Autoren Labvanced’s webcam-basiertes Eye-Tracking-Technologie, um Blickdaten zu sammeln, während die Teilnehmer Bilder urbaner Umgebungen betrachteten. Durch die Verfolgung des Blickverhaltens der Teilnehmer auf verschiedene Merkmale urbaner Szenen konnten die Forscher visuelle Aufmerksamkeit mit der emotionalen Bewertung von bebauten gegenüber natürlichen Elementen in Verbindung bringen. Der Einsatz von Labvanced ermöglichte dies online und in großem Maßstab und erfasste feingliedrige Metriken der Augenbewegung, ohne spezialisierte Laborausrüstung zu erfordern.
Sander, I., et al. (2024). Über die bebaute Dichte hinaus: Von groben zu feingliedrigen Analysen emotionaler Erfahrungen in städtischen Umgebungen. Journal of Environmental Psychology, 96, 102337.
In dieser multimethodischen Studie verwendeten die Autoren die webcam-basierte Eye-Tracking-Technologie von Labvanced, um zu messen, wie Teilnehmer visuell mit Inhalten von Influencern interagieren. Durch die Verfolgung des Blickverhaltens, während die Teilnehmer Instagram-Profile mit unterschiedlichen Influencer-Follower-Zahlen ansahen (als Interessensbereich), konnten sie beurteilen, wie Aufmerksamkeitsmuster mit wahrgenommener Verbindung und Engagement zusammenhängen.
Wies, S., Bleier, A., & Edeling, A. (2023). Goldilocks-Influencer finden: Wie die Anzahl der Follower das Engagement in sozialen Medien anregt. Journal of Marketing, 87(3), 383-405.
Interaktive Demos
Echtzeitmetriken
In dieser Demo einer einfachen Blickaufgabe werden mehrere Eyetracking-Funktionen für zwei Bilder gezeigt, die als Interessensbereiche (AoIs) dienen: Verweildauer, Zeit bis zur ersten Fixierung, Anzahl der Fixierungen und durchschnittliche Fixierungsdauer. Hinweis: Die Studie beginnt mit einer 5-minütigen Kalibrierung (mittlerer-loser Kinnstützenbeschränkung), die Sie beim Import weiter bearbeiten können.
Preferential Looking Paradigma
Diese Studie untersucht visuelle Aufmerksamkeit bei Kleinkindern mit Hilfe eines preferential looking Paradigmas und kann weiter als Vorlage für solche Forschungsstudien verwendet werden. Teilnehmer sehen entweder Bilder oder Videos nebeneinander, während Blickmuster, Fixierungsdauern und Kopfhaltung aufgezeichnet werden, sowie eine Videoaufnahme des Teilnehmers. Hinweis: verwendet kinderfreundliche Kalibrierung.
AOI-Erkennung
Mittels polygonaler Formen, die über bestimmte Gesichtszüge gelegt werden, werden die Fixierungen gezählt und die 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 Schieberegler auf dem Bildschirm zu bewegen, die als Visualisierungen numerischer Werte dienen. Die Kopfverfolgung wird typischerweise als Ergänzung oder Alternative zum Eye Tracking verwendet.
Datenschutz und Webcam Eye Tracking 🔐
Bei Labvanced nehmen wir Datenschutz und Sicherheit sehr ernst. Dies kann am besten durch die folgenden Punkte verdeutlicht werden:
- Alle Verarbeitung von Gesichts- und Augendaten erfolgt auf dem Gerät des Benutzers, was echte Datenschutz durch Design für Augendaten gewährleistet.
- Nur die Blickposition und Fixierungsdauern (numerische Daten, die vollständig anonym sind) werden auf unserem Server gespeichert.
- Ein externes Auditing zur Sicherheit (VAPT) wurde durchgeführt und erfolgreich bestanden. Dokumente können auf Anfrage bereitgestellt werden.
- Unsere Server gehören uns und sind ausschließlich innerhalb der Europäischen Union / unter europäischer Gerichtsbarkeit lokalisiert.
- Wir stellen Ihnen auf Anfrage unsere Technischen und Organisatorischen Maßnahmen (ToM) sowie Datenverarbeitungsvereinbarungen (DPA) zur Verfügung.
- Alle Daten können end-to-end 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 schrittweise Übersicht zur Aktivierung des Eye Trackings und zum Design von Aufgaben, die zuverlässig Blickdaten in Labvanced erfassen.
Teilnehmererfahrung in Webcam Eye Tracking Studien
Eine detaillierte Übersicht darüber, was Teilnehmer während der Kalibrierung und Aufzeichnung sehen, um Ihnen zu helfen, reibungslosere Remote-Studienerfahrungen zu gestalten.
Best Practices für Webcam Eye Tracking Forschung mit Säuglingen & Kleinkindern
Umsetzungstipps, die bei der Nutzung von Webcam Eye Tracking für Forschungen mit Säuglingen und Kleinkindern berücksichtigt werden sollten.
Machbarkeitsprüfung
Wenn Sie weitere Unterstützung benötigen oder neugierig auf ein bestimmtes Webcam Eye Tracking-Feature sind, zögern Sie bitte nicht, uns über den Chat oder per E-Mail zu kontaktieren. Wir freuen uns, von Ihrer Forschung zu hören und beantworten gerne Ihre Fragen zur Plattform und besprechen die Machbarkeit Ihres Projekts.
