Labvancedによるウェブカメラ眼球追跡

Labvancedのウェブカメラ眼球追跡技術は、スケーラブルでハードウェアフリー、かつ比類なき精度を提供し、実験室内研究やリモート研究の両方に最適です。これにより、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のウェブカメラ眼球追跡: リモート眼球追跡の新しいゴールドスタンダード

Labvancedは、標準的なウェブカメラを持つ誰でも利用できる研究グレードの眼球追跡を提供します。アクセシビリティが向上し、実験のワークフローと完全に統合されているため、実験室内やリモート研究を行う研究者は、非常に高精度の査読を経たウェブカメラ眼球追跡を容易に活用できます。

成功するウェブカメラ眼球追跡のための4つの主要機能

成功するウェブカメラ眼球追跡研究を行うには、4つの原則が重要です: 精度はハードウェアのばらつきにもかかわらず信頼性のあるデータを保証します; 適応性と制御は、研究者が多様な参加者の特定のコンプライアンスレベルに合わせてプロトコルとパフォーマンスの基準を調整することを可能にします; そして妥協しないプライバシーは、倫理的なリモートデータキャプチャと参加者の信頼のために交渉の余地がありません。

精度

独自の深層学習したニューラルネットワークを利用して、Labvancedは堅牢な視線推定の信頼性を実現し、1.3視覚度の精度を示しています。

プライバシー

自動クライアント側処理により、すべての敏感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対応するために特別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

最小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特定、各タスクおよび試行における正確な管理ルールの設定など、実験プロセスに完全な権限を持つことができます。

収集データ

Labvancedは、ウェブカメラベースの眼球追跡出力の幅広い範囲を提供し、研究が要求する正確な詳細レベルをキャプチャするのを容易にします。正確な視線座標から豊かな注視メトリクスや試行レベルの診断に至るまで、参加者が視覚刺激にどのように関与す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、タスク全体でキャプチャでき、データが特定のAOIまたは注目領域のみに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）や信頼区間（C）といった追加データポイントと組み合わせられ、測定中の目の開き具合を示します。

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、注視ベースのデータ収集もオプションであり、主要なメトリクスには以下が含まれます:

• 注視の数
• 最初の注視までの時間
• 注視の持続時間

より詳細な試行特有の視線データ

Labvanced のウェブカメラベースの視線追跡は、視線座標を超えた豊富な試行特有のデータを提供します。各試行において、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位置、キャリブレーションエラー などの診断メトリクスにアクセスできます。この追加の細分化により、データ品質を評価し参加者の視聴行動をより自信を持って解釈することが容易となり、この情報を使用して実験の行動をさらに制御することが可能になります。

収集されたデータは、CSV、XLSX、TSVなどのフォーマットで分析可能な形式でエクスポートできます。

詳細なキャリブレーションオプション

キャリブレーション手順は、データ品質と出力と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かを正確に指定するオプションを提供します。

• 視線追跡のキャリブレーションは、研究者が視線追跡システムと積極的に関与する必要が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順の設定は多く調整可能です。
• キャリブレーションの長さと精度の間には主なトレードオフがあり、長いキャリブレーション手順はより正確なデータ出力をもたらします。
• バーチャルチンレストの強さ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 のウェブカメラ視線追跡は、次に良い競合他社の 2 倍から 3 倍精度が高く、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、研究グレードの (ピアレビュー済み) 科学出版物を持つ唯一のウェブカメラ視線追跡ソリューションを提供します。

ハードウェアベースの視線追跡との比較による検証

• 当社のウェブカメラベースの視線追跡システムは、約 1.2 ～ 1.4 視覚度の画期的な精度を誇ります。
• EyeLink 1000 ハードウェア視線追跡システムとの比較研究では、ピアソンの相関係数が 0.9 を超えました。
• 自然シーンの視覚分析は、Labvanced の予測が EyeLink に比べて真実にどれほど近いかを視覚的に確認します。
• Labvanced のウェブカメラベースの視線追跡の精度は、EyeLink 1000 システムよりも約 0.5° 低いものでした。

• センターに表示された刺激では、さらに精度が向上しました。
• 精度は時間を通じて一貫しており、時間の経過とともに低下することはありませんでした。
• もう一つの人気のあるウェブカメラベースのシステム (WebGazer - Papoutsaki, 2015) の精度は約 4 視覚度であり、当社のシステムが他のいかなるものよりも約 3 倍精度が高いことを示しています。

Labvanced ウェブカメラ視線追跡と WebGazer の比較

一般的に、ウェブカメラの視線追跡は WebGazer と同義となっています。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で、独自のカテゴリに属しています。以下の表を見ると、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わかります。

Gorilla、ノーコード実験プラットフォームも、ウェブカメラ視線追跡に WebGazer を使用しています。視線追跡以外で 2 つのプラットフォームがどのように異なるかは、完全な Labvanced vs Gorilla の比較 をご覧ください。

科学的影響: ピアレビュー文献における Labvanced

他の人々は、自身の研究において Labvanced のウェブカメラ視線追跡をどのように使用しているのでしょうか？以下にいくつかの例を示します：

人工知能の有用性と不確実性が薬剤師との認知的相互作用に与える影響: 無作為化対照試験

この無作為化対照試験研究では、研究者は Labvanced のウェブカメラベースの視線追跡を利用して、薬剤師が AI の意思決定支援と相互作用する際に視覚的注意がどのように変化するかを調べました。薬の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、研究者は AI の助言が不確実な場合でも、認知処理を再形成することを明らかにしました。

Tsai, C. C., et al. (2025). 人工知能の有用性と不確実性が薬剤師との認知的相互作用に与える影響: 無作為化対照試験. Journal of Medical Internet Research, 27, e59946.

建物の密度を超えて: 都市環境における感情経験の粗いから細かい分析まで

この研究では、著者は Labvanced のウェブ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見ているときに視線データを収集しました。異なる都市シーンの特徴に対する参加者の注視行動を追跡することで、研究者は視覚的注意を人工物と自然要素の感情評価に関連付けることができました。Labvanced を使用することで、オンラインでスケールで行うことができ、専門のラボハードウェアを必要とせずに、詳細な眼球運動メトリクスをキャプチャすることができました。

Sander, I., et al. (2024). 建物の密度を超えて: 都市環境における感情経験の粗いから細かい分析まで. Journal of Environmental Psychology, 96, 102337.

ゴルディロックスの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

この多方法論の研究では、著者たちはLabvancedのウェブカメラベースのアイ・トラッキングを使用して、参加者がインフルエンサーコンテンツにどのように視覚的に関与するかを測定しました。異なるインフルエンサーのフォロワー数を持つInstagramプロフィールを視聴している間に注視行動を追跡することで、注意パターンが認知された接続性とエンゲージメントにどのように関連しているかを評価することができました。

Wies, S., Bleier, A., & Edeling, A. (2023). ゴルディロックスの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. マーケティングのジャーナル, 87(3), 383-405.

インタラクティブデモ

ライブメトリックス

このシンプルな見た目のタスクのデモでは、興味のある領域(AoIs)として機能する2つの画像に対して、いくつかのアイ・トラッキング機能が示されています：滞在時間、最初の注視までの時間、注視の数、平均注視時間。注意：研究は5分間のキャリブレーション（中程度の緩いあごの支え制約）で始まり、インポート時にさらに編集できます。

選好注視パラダイム

この研究は、選好注視パラダイムを使用して乳児における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も使用できます。参加者は、画像または動画を横並びで視聴し、注視パターン、注視時間、そして頭の向きを記録し、参加者のビデオ録画も行います。注意：乳児にやさしいキャリブレーションを使用します。

AOI検出

ポリゴン形状を使用して特定の顔の特徴をマスクし、注視をカウントし、注視の座標を記録します。アイ・トラッキングデータを記録するイベントの設定や、ユニークなAOIを定義するためにオブジェクトがどのように使用されるかを確認します。

頭部追跡

このデモでは、異なる頭の位置を試すことで画面上のスライダーを動かすことができ、数値の視覚化として機能します。頭部追跡は通常、アイ・トラッキングの補完または代替として使用されます。

データプライバシーとウェブカメラアイトラッキング 🔐

Labvancedでは、データプライバシーとセキュリティを非常に真剣に受け止めています。 これは以下のポイントで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上で行われ、アイデータの真のプライバシーを設計によって確保します。
• 注視位置と注視時間（完全に匿名の数値データ）のみがサーバーに保存されます。
• 外部セキュリティ監査（VAPT）が実施され、成功裏に合格しました。必要に応じて文書を提供できます。
• 当社のサーバーは自社所有であり、すべて欧州連合内にあり、欧州の法令の下にあります。
• ご要望に応じて、当社の技術的および組織的措置(ToM)およびデータ処理契約(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可能(PGP)であり、データはサーバーに暗号化された形式でのみ保存されます。

ドキュメンテーション

ウェブカメラアイ・トラッキングをLabvancedタスクに統合する

アイ・トラッキングを有効にし、Labvancedで注視データを信頼できるようにキャプチャするタスクを設計するためのステップバイステップの概要。

ウェブカメラアイトラッキング研究における参加者の体験

キャリブレーションと記録中に参加者が見る内容の詳細な概要を提供し、よりスムーズなリモート研究体験を設計するのに役立ちます。

乳児と幼児におけるウェブカメラアイ・トラッキング研究のベストプラクティス

乳児と幼児を対象とした研究でウェブカメラアイ・トラッキングを使用する際に考慮すべき実施のヒント。

実現可能性の確認

さらにサポートが必要な場合や特定のウェブカメラアイ・トラッキング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お問い合わせください。私たちはあなたの研究についてお話を伺うのが非常に楽しみで、プラットフォームに関する質問やプロジェクトの実現可能性についてお話することを喜んで行います。