Mausverfolgungstechnologie für die Forschung

Mausverfolgung, auch als Cursorverfolgung bezeichnet, wird in der Forschung verwendet, um Daten über die Position des Mauszeigers des Teilnehmers auf dem Bildschirm zu sammeln. Die Mausverfolgung ist eine wichtige Quelle physiologischer Daten, die Einblicke in kognitive Prozesse und Entscheidungsfindung bieten. Außerdem kann die Mausverfolgung auch als wichtiges Mittel zur Kontrolle des experimentellen Designs und der Stimuli-Präsentation dienen. Labvanced, als Tool für experimentelles Design und Datensammlung, kann genutzt werden, um diese Aspekte der Mausverfolgung für Ihre Forschung zu verwenden.

Mausverfolgung in Labvanced

Die Mausverfolgung kann in Ihrem Labvanced-Studie mit nur wenigen Klicks implementiert werden, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind, sodass Sie in Ihrem nächsten Forschungsprojekt diese Daten mühelos sammeln können.

Probieren Sie es aus! Klicken Sie auf Teilnehmen oder Importieren Sie diese Studie in Ihr Labvanced-Konto und sehen Sie, wie die Mausverfolgung funktioniert: https://www.labvanced.com/page/library/62668

Einrichten einer Mausverfolgungsstudie

Die Aktivierung der Mausverfolgung kann mit nur wenigen Schritten unter Verwendung von Labvanced eingerichtet werden, alles ohne Programmierkenntnisse. Das Bild unten zeigt, wie dies im Editor aussieht; eine benutzerdefinierte Variable, die die Werte speichert (links), ist so eingestellt, dass sie den MouseX-Wert oder den MouseY-Wert aufzeichnet. Es ist auch möglich, die Koordinaten in einem Array-Format zu speichern.

Mausverfolgungstest: Flexibles Design und Implementierung

In der Forschung kann die Mausverfolgung so einfach sein wie das Sammeln von X- und Y-Koordinaten, oder sie kann dynamischer sein, wobei die Mausbewegung das experimentelle Design und Verhalten diktiert. Beispielsweise können Sie, wenn ein Teilnehmer über ein Bild scrollt, die App auffordern, einen Text anzuzeigen.

Im folgenden Beispiel wird der Teilnehmer aufgefordert, über den Text in der Mitte zu fahren, und nachdem er über einen Stimuli-Text im anschließenden Frame geschwebt hat, wird erwarten, dass er erneut in der Mitte schwebt, bevor die Versuche weitergehen:

Probieren Sie es aus! Klicken Sie auf Teilnehmen oder Importieren Sie diese Studie in Ihr Labvanced-Konto und sehen Sie, wie die Mausverfolgungs-Hover-Funktion funktioniert: https://www.labvanced.com/page/library/8736

Mit Labvanced profitieren Sie von flexiblem Design, sodass Sie einen Mausverfolgungstest erstellen und implementieren können, der Ihrer Forschungsfrage entspricht, ohne Programmierkenntnisse. Zum Beispiel können Sie der App anweisen, alle Mausverfolgungsdaten, Hover, Klicks und sogar bestimmte Aktionen für bestimmte Mausverhalten aufzuzeichnen.

Im Demo unten wird die Mausverfolgung zusammen mit Maus-Klicks aktiviert, um zu verstehen, wie Teilnehmer Text bearbeiten:

Probieren Sie es aus! Klicken Sie auf Teilnehmen und probieren Sie diese dynamische Textbearbeitung-Demo aus, um zu sehen, wie die Mausverfolgung in diesem Kontext funktioniert: https://www.labvanced.com/page/library/67925

Mausverfolgung: Aufzeichnen von Daten und Bewegungen

Wenn die Mausverfolgung in der Forschung aktiviert wird, können verschiedene Arten von Daten erfasst werden, einschließlich:

• Mauskoordinaten: Maus X- und Y-Koordinaten werden über die Zeit aufgezeichnet.
• Zeitstempel: Entsprechende Zeitstempel sowie Reaktionszeiten werden mit überprüfbarer Präzision für alle notwendigen Mausbewegungen und Verhaltensweisen aufgezeichnet.
• Hover-Zählungen: Sie können Hover-Zählungen über bestimmte Stimuli oder Bereiche von Interesse angeben, die aufgezeichnet werden sollen.
• Klickzählungen: Ebenso können Klicks gezählt und quantifiziert werden.
• Name des Stimulus: Um mehr Daten zu erhalten, können Sie auch die Namen der Stimuli oder Bereiche von Interesse aufzeichnen, über die die Maus gehängt hat oder geklickt wurde.

Mausverfolgung und Augenverfolgung

Für eine zusätzliche Datenschicht kann die Mausverfolgung zusammen mit der Augenverfolgung verwendet werden, um den Umfang der Aufmerksamkeit und des Verhaltens des Probanden vollständig zu erfassen.

Wenn Sie an der Augenverfolgung über Webcam interessiert sind, ziehen Sie Labvanced's peer-reviewed Webcam-Eigenverfolgung für Ihr nächstes Projekt in Betracht.

Forschung unter Verwendung von Labvanced’s Mausverfolgung

Im Folgenden sind einige Beispiele veröffentlichter Forschung aufgeführt, die die Mausverfolgung von Labvanced für ihre Studien verwendet hat.

Kontinuierliche Messungen der Entscheidungs-Difficulty, die remote erfasst wurden: Die Sensitivität der Mausverfolgung erstreckt sich auf Tablets und Smartphones

In dieser Studie haben Zuk, Bertrand und Chapman (2025) die Sensitivität der Mausverfolgung über Geräte hinweg untersucht, wobei Labvanced verwendet wurde, um gerätespezifische Unterschiede in der Entscheidungs-Difficulty zu bestimmen. Klassische Reach-Decision-Paradigmen wurden über Computer, Tablets und Smartphones durchgeführt und die Maus- (oder Touch-) Verfolgung wurde quantifiziert und über Aufgaben hinweg verglichen. Die Ergebnisse zeigten, dass feingliedrige tragbare Touch-Geräte die Entscheidungs-Difficulty empfindlich erfassen können.

Das obige Bild ist eine Beispielübersicht des Studiendesigns über Geräte und Maus-/Cursor- und Touchbahnen vom Computer, Tablett und Smartphone. Hellgraue Linien zeigen die durchschnittlichen Bahnen der Teilnehmer über alle Versuche, während die Mittelbahnen der Teilnehmer in Grün für kongruente Versuche und in Orange für inkongruente Versuche gezeigt werden. Der durchschnittliche Standort der maximalen absoluten Abweichung (MAD) wird mit einem gefüllten Kreis im vergrößerten Inset angezeigt. Für weitere Informationen siehe das Papier.

Untersuchung von langfristigen Wiederholungspriming-Effekten bei der gesprochenen Worterkennung unter Verwendung der Computer-Mausverfolgung

In einer Studie von Tuft, Incera und McLennan (2023) wurde die Mausverfolgung von Labvanced im Kontext einer auditiven lexikalischen Entscheidungsaufgabe verwendet, um langfristige Wiederholungspriming-Effekte zu bestimmen. Die Forscher fanden heraus, dass die Teilnehmer für alle interessierenden Werte (Genauigkeit, Reaktionszeit und Mausbahnen) effizienter auf primierte als auf nicht primierte Wörter reagierten.

Das untenstehende Bild wurde aus der Veröffentlichung entnommen und zeigt die berichteten Mausbahnen:

Unbewusste Frustration: Dynamische Bewertung der Benutzererfahrung mithilfe von Augen- und Mausverfolgung

Reibungspunkte treten auf, wenn ein Benutzer beim Interagieren mit einer Website oder App Verwirrung oder Schwierigkeiten erlebt. Reibungspunkte sind bekannt dafür, ein großes Hindernis für die Benutzerakzeptanz darzustellen und können letztendlich die Kundenzufriedenheit und deren Wahrnehmung der Marke beeinflussen.

Diese Studie wollte herausfinden, ob die Kombination und Analyse von Augen- und Mausverfolgungsdaten zusammen ein gültiger Ansatz zur Erfassung von Reibungspunkten in einer videospielbasierten Menü-Navigation ist, die Labvanced verwendet.

Teilnehmer erhielten zwei verschiedene Arten von Anweisungen zur Navigation durch die Menüaufgabe:

• Direkte Aufforderung: “Gehe zu Extras - Optionen - Gameplay und aktiviere Hinweise.”
• Indirekte Aufforderung: “Du bemerkst, dass du Schwierigkeiten hast, die Dialoge der Charaktere im Spiel zu hören. Gehe und aktiviere die Untertitel.”

Indirekte Aufforderungen erfordern mehr Erkundungszeit, weil sie weniger explizit sind. Daher sollte, wenn während der Aufgabe Reibung auftrat, die indirekte Aufforderung diese Reibung verschärfen.

Vereinfachte Rekreation der Menü-Navigationsaufgabe und der experimentellen Frames.

Die Studie fand heraus, dass tatsächlich Reibungspunkte erkannt werden können, wenn sowohl Augen- als auch Handbewegungen synchron gemessen werden.

• Die Reibungspunkte wurden unter Verwendung sowohl einer Remote-Setup (Labvanced) als auch monitormontierten Hardware identifiziert, was zeigt, dass Remote-Methoden ein gültiger und wirtschaftlicher Ansatz sind, um Ergebnisse zu erzielen.
• Diese Studie ist ein gutes Beispiel für kognitive Ethologie, in der Remote-Studien-Setups verwendet werden, um zu sehen, ob Forschungsergebnisse über das Labor hinaus und in einer natürlicheren und komplexeren Umgebung anwendbar sind.