LabvancedによるWebカメラ視線追跡

LabvancedのWebカメラ視線追跡技術は、スケーラブルでハードウェアフリー、かつ卓越した精度を提供し、ラボ内またはリモート研究に最適です。研究者は多様な参加者集団にわたって一貫した高品質の視線測定を収集することができ、幅広い研究デザインにとって実用的で強力な選択肢となります。

Labvanced Webカメラ視線追跡：リモート視線追跡の新しいゴールドスタンダード

Labvancedは、標準的なWebカメラを持つ誰でも利用できる研究グレードの視線追跡を提供します。アクセシビリティが向上し、実験のワークフローに完全に統合されているため、ラボ内およびリモート研究を行う研究者は非常に高精度な査読付きWebカメラ視線追跡を簡単に活用できます。

成功するWebカメラ視線追跡のための4つの主要機能

成功するWebカメラ視線追跡研究を行うためには、4つの原則が重要です：精度はハードウェアの変動にもかかわらず信頼できるデータを保証します；適応性と制御により研究者は多様な参加者の具体的なコンプライアンスレベルに合わせてプロトコルやパフォーマンス閾値を調整できます；そして妥協のないプライバシーは倫理的なリモートデータ取得や参加者の信頼にとって交渉の余地がありません。

精度

Labvancedは、独自の深層学習ニューラルネットワークを活用し、1.3視覚度の精度を示す堅牢な視線推定の信頼性を達成しています。

プライバシー

自動クライアント側処理により、すべての重要な視覚データがローカルで計算され、敏感な参加者情報がデバイスから出ることはありません。

適応性

このシステムは、乳児から高齢者までの集団の固有のニーズとコンプライアンス上の課題に合わせて特に設計された調整可能な設定と柔軟な構成を特徴としています。

制御

実験プロセス全体に対する完全な権限を得ることができ、最小限の視線パフォーマンス要件の定義、キャリブレーションプロセスの詳細、各タスクや試行全体にわたる正確な管理ルールの設定ができます。

収集データ

Labvancedは、Webカメラベースの視線追跡出力を幅広く提供し、研究が要求する詳細レベルを正確に捉えることを容易にします。正確な視線座標から豊富な注視メトリクス、試行レベルの診断まで、プラットフォームは参加者が視覚的刺激とどのように関わるかを理解するための包括的なデータを提供します。

視線位置

視線位置座標（XおよびY）は、タスク全体を通じてキャプチャでき、データは特定のAOIまたは興味のある領域についてのみ記録されるようにさらに調整できます。これは、タイムスタンプ（T）や、測定中の目の開き具合を示す信頼区間（C）といった追加のデータポイントと組み合わせられます。

注視

視線座標を超えたデータを収集したい研究のために、注視に基づくデータ収集もオプションとしてあり、主要なメトリクスには以下が含まれます：

• 注視数
• 最初の注視までの時間
• 注視の持続時間

さらなる試行特有の視線データ

LabvancedのWebカメラベースの視線追跡は、視線座標を超えた豊富で試行特有のデータを提供します。各試行に対して、研究者は最後にキャッシュされた視線位置や最後にキャッシュされた注視、さらにはキャリブレーションエラーといった診断メトリクスにアクセスできます。この追加の詳細レベルにより、データの質を評価し、参加者の視覚行動をより自信を持って解釈することが容易になります。また、この情報を使用して実験の動作をさらに制御することもできます。

収集されたデータは、CSV、XLSX、TSVを含む、あなたの仕様に基づく分析の準備が整った形式でエクスポートすることができます。

微細キャリブレーションオプション

キャリブレーション手続きはデータの質と出力に密接に関連しています。Labvancedは、キャリブレーションがいつ、どのように実行されるべきかを正確に指定するオプションを提供します。

• 視線追跡キャリブレーションは、研究者が視線追跡システムに積極的に関与する必要のある唯一の部分です。
• 研究ごとに要件が異なるため、キャリブレーション手続きの設定は多くが調整可能です。
• キャリブレーションの長さと精度の間には主要なトレードオフがあり、長いキャリブレーション手続きはより正確なデータ出力につながります。
• 仮想チンレストの強度や再キャリブレーション設定など、他の調整も考慮すべきです。

精度のベンチマーキング

LabvancedのWebカメラ視線追跡は、次善の競合他社の2-3倍の精度を持っており、すべての視線追跡研究の80％以上が当社のシステムで可能です。Labvancedは、研究グレード（査読付き）の科学出版物を持つ唯一のWebカメラ視線追跡ソリューションを提供しています。

ハードウェアベースの視線追跡との比較によるバリデーション

• 当社のWebカメラベースの視線追跡システムは、約1.2から1.4視覚度の画期的な精度を持っています。
• EyeLink 1000ハードウェア視線追跡システムとの比較研究では、ピアソンの相関が0.9を超えることが示されています。
• 自然なシーンの視覚分析は、Labvancedの予測がEyeLinkと比較してどれほど真実に近いかを視覚的に確認します。
• LabvancedのWebカメラベースの視線追跡精度は、EyeLink 1000システムよりもわずかに0.5°低いだけでした。

• 画面の中心に提示された刺激に対して、精度はさらに向上しました。
• 精度は時間にわたって一貫しており、時間とともに低下することはありませんでした。
• 他の一般的なWebカメラベースのシステム（WebGazer - Papoutsaki, 2015）は、約4視覚度の精度を報告しており、当社のシステムが他のものよりも約3倍精度が高いことを示しています。

Labvanced Webカメラ視線追跡とWebGazerの比較

一般的に、Webカメラ視線追跡はWebGazerと同義になっています。Labvancedの視線追跡は、視線座標を推定するためにカスタムニューラルネットワークを使用することにより、その独自のカテゴリーに属しています。以下のテーブルを見れば、これら2つの視線追跡ツールがどれほど異なるパフォーマンスを示すかが明らかです：

科学的影響：Labvancedの査読付き文献

他の研究者がLabvancedのWebカメラ視線追跡をどのように利用しているかを知ることは興味深いです。以下にいくつかの例を示します：

薬剤師との認知的相互作用における人工知能の有用性と不確実性の影響：無作為化対照試験

この無作為化対照試験では、研究者はLabvancedのWebカメラベースの視線追跡を活用して、薬剤師の視覚的注意の移り変わりをAI意思決定支援と相互作用する際にどう変わるかを調査しました。薬剤確認タスク中に視線をリモートでキャプチャすることで、AIのアドバイスが不確実であっても、認知処理がどのように再形成されるかを明らかにしました。

Tsai, C. C., et al. (2025). 薬剤師との認知的相互作用における人工知能の有用性と不確実性の影響：無作為化対照試験。 医療インターネット研究ジャーナル, 27, e59946.

建物密度を超えて：都市環境における感情的経験の粗大から細かい分析へ

この研究では、著者はLabvancedのWebカメラベースの視線追跡技術を使用して、参加者が都市環境の画像を視聴している際に視線データを収集しました。さまざまな都市シーンの特徴に対する参加者の視線行動を追跡することで、研究者は視覚的注意を建築的要素と自然要素の感情評価に関連づけることができました。Labvancedを使用することで、オンラインおよび大規模にこのプロセスを実現し、専門的なラボハードウェアを必要とせずに細かな眼球運動メトリクスを捉えることができました。

Sander, I., et al. (2024). 建物密度を超えて：都市環境における感情的経験の粗大から細かい分析へ。 環境心理学ジャーナル, 96, 102337.

ゴルディロックスインフルエンサーを見つける：フォロワー数がソーシャルメディアのエンゲージメントを促進する方法

この多方法研究では、著者はLabvancedのWebカメラベースの視線追跡を使用して、参加者がインフルエンサーコンテンツとどのように視覚的に関わるかを測定しました。参加者が異なるインフルエンサーのフォロワー数を持つInstagramプロフィールを閲覧している間の視線行動を追跡することで、注意パターンが認識されたつながりやエンゲージメントに関連する方法を評価することができました。

Wies, S., Bleier, A., & Edeling, A. (2023). ゴルディロックスインフルエンサーを見つける：フォロワー数がソーシャルメディアのエンゲージメントを促進する方法。 マーケティングジャーナル, 87(3), 383-405.

インタラクティブデモ

リアルタイムメトリクス

この簡単な視線タスクのデモでは、2つの画像が興味のあるエリア（AoIs）として機能するため、複数の視線追跡機能が表示されます：滞在時間、最初の注視までの時間、注視数、平均注視時間。注：研究は5分間のキャリブレーション（中程度のゆるい顎支え制約）から始まり、インポート時にさらに編集できます。

好ましい視線パラダイム

この研究は、好ましい視線パラダイムを使用して乳児の視覚的注意を調査し、そのような研究のテンプレートとしてさらに使用できます。参加者は画像または動画を並べて表示し、視線パターン、注視の持続時間、頭の向きが記録され、さらに参加者の動画記録も行われます。注：乳児対応キャリブレーションを使用。

AOI検出

特定の顔の特徴をマスクするために多角形を使用して、注視がカウントされ、視線座標が記録されます。視線追跡データを記録するための設定や、オブジェクトを使用してユニークなAOIを定義する方法を見てみましょう。

頭部追跡

このデモでは、異なる頭の位置を試して、数値を視覚化するためのスライダーを画面上で移動させることができます。頭部追跡は、通常、視線追跡の補完または代替手段として使用されます。

データプライバシーとWebカメラ視線追跡 🔐

Labvancedでは、データのプライバシーとセキュリティを非常に重要視しています。 これは次のポイントによって最もよく示されます：

• 顔と目のデータのすべての処理はユーザーのデバイスで行われ、視線データの真のプライバシーを保証します。
• 保存されるのは視線位置と注視持続時間（完全に匿名の数値データ）のみです。
• 外部のセキュリティ監査（VAPT）が実施され、無事に通過しました。必要に応じて文書を提供できます。
• 私たちのサーバーは当社のものであり、欧州連合内／欧州法の下にのみ所在します。
• 必要に応じて、技術的および組織的対策（ToM）やデータ処理契約（DPA）を提供します。
• すべてのデータはエンドツーエンドで暗号化されることが可能（PGP）、データは当社のサーバーに暗号化された形式でのみ保存されます。

ドキュメント

LabvancedタスクにWebカメラ視線追跡を統合する

Labvancedで視線追跡を有効にし、視線データを信頼性高くキャプチャするタスクを設計するための手順を紹介します。

Webカメラ視線追跡研究における参加者体験

キャリブレーションと録画中に参加者が見る内容の詳細な概要で、リモート研究体験をよりスムーズに設計するのに役立ちます。

乳児と幼児におけるWebカメラ視線追跡研究のベストプラクティス

乳児と幼児を対象にWebカメラ視線追跡を使用する際に留意すべき実施のヒント。

フィージビリティチェック

もしさらにサポートが必要な場合や特定のWebカメラ視線追跡機能について興味がある場合は、チャットまたはメールでご連絡ください。私たちは喜んであなたの研究についてお聞きし、プラットフォームについての質問にお答えし、プロジェクトの実現可能性についてお話しします。