Neue Version von Blickshift Analytics ist da!

Heute ist ein großer Tag für die Eye Tracking Community. Wir veröffentlichen das nächste große Update von Blickshift Analytics. Und mit ihm eine fantastische neue Komponente, die die tägliche Arbeit von Eye-Tracking-Forschern erheblich erleichtern wird. Ab sofort können bestehende Python-Skripte direkt in die Analyse in Blickshift Analytics eingebunden werden. Damit entfällt das mühsame manuelle Importieren der durch das Script veränderten Datendateien in unsere Analysesoftware. Python-Skripte werden nun einfach über den neuen Remote-Computing-Knoten direkt in den Workflow eingebunden.

Eines unserer beliebtesten Features in Blickshift Analytics ist mit dem Major Update noch besser geworden: Der dynamische AOI-Editor ist schneller und liefert eine noch bessere Erkennungsqualität von visuellen Objekten im Blickfeld der Probanden. Die Komponente wird in vielen verschiedenen Anwendungsbereichen des Eye-Tracking eingesetzt und unsere Anwender sind immer wieder beeindruckt, wie viel Zeit sie bei der Annotation ihrer Videos mit Areas of Interest einsparen können. Ausführliche Informationen zum dynamischen AOI-Editor finden Sie in diesem Blog-Artikel.

[ Kostenlose Testversion erhalten ]

Bestehende Python-Skripte können mit dem Remote-Computation-Knoten direkt in die Analyse in Blickshift Analytics integriert werden

 

Der dynamische AOI-Editor ist jetzt schneller und liefert eine noch bessere Erkennungsqualität von visuellen Objekten

Werfen wir einen Blick auf das neue Highlight:

Interaktiv in den Analyse-Workflow integriert, verbindet der neue Remote-Computing-Knoten das Datenmodell von Blickshift Analytics direkt mit einem Python-Skript, das in einer Python-Entwicklungsumgebung ausgeführt wird. Für die Integration bestehender Python-Skripte oder die Entwicklung neuer Python-Programme bieten wir umfangreiche Unterstützung an. Neben einer sehr guten und ausführlichen Hilfebereich im Programmhandbuch, die alle notwendigen Informationen zum verwendeten Datenaustauschprotokoll enthält, werden mit der neuen Version unserer Software mehrere Python-Beispieldateien ausgeliefert. Diese können direkt in der Python-Entwicklungsumgebung geöffnet und an die eigenen Bedürfnisse angepasst werden.

Der Datenaustausch zwischen Skript und Blickshift erfolgt vollautomatisch gesteuert und der Eyetracking-Forscher kann sich voll und ganz auf die Skriptentwicklung konzentrieren, unterstützt durch die vielfältigen Visualisierungsmöglichkeiten und Analyse-Verfahren von unserer Software. Damit entfällt auch die zeitaufwändige Umsetzung von Visualisierungen mit anderen Visualisierungs-Frameworks oder -Bibliotheken. Das spart Zeit, Nerven und vor allem können sich unsere Anwender auf die wesentlichen Aufgaben konzentrieren: Algorithmenentwicklung und Validierung, ohne grundlegende Funktionalitäten neu implementieren oder anbinden zu müssen.

Damit reduzieren wir den Zeitaufwand für die Analyse von Eyetracking-Daten weiter und ermöglichen gleichzeitig die nachhaltige Nutzung bereits vorhandener Analyseskripte. Durch die Mächtigkeit von Python und den darin implementierten Bibliotheken eröffnen sich ganz neue Möglichkeiten für umfangreiche statistische Berechnungen oder auch die Einbindung von KI-Verfahren.

Auch die automatische Konvertierung von Unix-Timestamp-Daten in das DateTime-Format wurde häufig gewünscht. Diese Konvertierung erfolgt nun automatisch während des Imports.

Ein elegantes neues Feature im Importer erlaubt nun die Zuordnung von Szenarien und Probanden anhand von Zeitstempeln. Dies vereinfacht insbesondere den Import von Datenströmen verschiedener Sensoren, die gleichzeitig Daten von einem Probanden erfassen und in unterschiedlichen Dateien speichern.

[ Kostenlose Testversion erhalten ]