文本分割
Labvanced中的文本分割允许研究人员在几分钟内自动为句子中的每个单词构建一个单词级的兴趣区域。无需手动放置AOI：将刺激的电子表格链接到Labvanced，Labvanced会测量每个单词的位置，然后在启用网络摄像头眼动追踪的情况下，记录每个单词每次试验的五个注视指标。
文本分割的工作原理
围绕单词或区域注视数据进行的阅读研究历来意味着为每个刺激中的每个单词或短语手动放置一个AOI，这一过程在超过少量句子时并不容易扩展。Labvanced中的文本分割去除了这一步骤：上传一个句子的电子表格，每一行中的每个单词都可以获得自己的AOI，而研究人员无需放置一个框。
| 属性 | 规格 |
|---|---|
| 文本来源 | CSV上传、现有数据框或数组变量（每次试验一条句子） |
| AOI单位 | 每个单词一个框，自动在Labvanced帧单位中测量 |
| 布局模式 | 流式（按照元素宽度换行）或网格（等宽列，无间隙的AOI覆盖） |
| 记录的表格 | AOI几何（单词、位置、大小）以及在启用眼动追踪的情况下的每个单词注视指标 |
| 每个单词的注视指标 | 停留时间、总注视次数、总注视持续时间、首次注视时间、平均注视持续时间 |
| 兼容性 | 纵向设计、鼠标追踪等 |
每个单词的AOI是直接从渲染元素中测量的，而不是从字体指标中估计的，因此记录的几何形状与试验显示时实际在屏幕上的内容相匹配。请参见下面的AOI几何表，了解记录的样子。
每个单词的注视指标使用Labvanced的经过同行评审的网络摄像头眼动追踪管道运行（1.3视觉度的准确性，通过EyeLink 1000验证；Kaduk等，2024年，行为研究方法），这是平台上所有眼动追踪功能背后的相同注视引擎。请参见下面的每个单词的指标表，了解记录的样子。
自动AOI而非手动放置
电子表格格式与此类研究通常构建的方式相匹配，每次试验一行，每列一个单词，因此现有的刺激集通常可以直接链接。
只需几分钟，您就可以从CSV变为Labvanced中的一个功能全面的原型研究，映射了AOI并启用了网络摄像头眼动追踪。
收集的数据和预览
每次试验都有两个数据框表格，行对齐，因此相同的单词在两个表中占据相同的行：
| AOI几何表 | 每个单词的指标表 |
|---|---|
word_index, word, line_index, x, y, width, height | word_index, word, line_index, dwell_time, total_fixations, total_fixation_duration, time_to_first_fixation, mean_fixation_duration |
一个从未注视过的单词保持其行，并在每个指标列中为零，而不是一个空单元格，因此没有分析脚本需要特殊处理缺失数据。
这两个表由专门的事件操作生成：Record Text Segment AOIs在帧开始时写入几何形状，并在呈现的情况下保持同步，而Record Text Segment Eyetracking Metrics在帧结束时写入注视指标，确保每个单词的注视数据在该试验完成后更新。
