Un'installazione in rete di realtà virtuale Desktop per decisione scienza ed esperimenti di navigazione con più partecipanti
Summary
Questo documento descrive un metodo per condurre esperimenti di multi-utenti il processo decisionale e di navigazione utilizzando un laboratorio di computer in rete.
Abstract
Indagare le interazioni tra più partecipanti è una sfida per i ricercatori di varie discipline, tra cui le scienze delle decisioni e la cognizione spaziale. Con una rete locale e la piattaforma di software dedicato, sperimentatori in modo efficiente possono monitorare il comportamento dei partecipanti che contemporaneamente sono immersi in un ambiente virtual desktop e digitalizzare i dati raccolti. Queste funzionalità consentono disegni sperimentali nella ricerca di cognizione e navigazione spaziale che sarebbe difficile (se non impossibile) per condurre nel mondo reale. Possibili variazioni sperimentali comprendono lo sforzo durante l’evacuazione, attività di ricerca cooperativa e competitiva e altri fattori contestuali che possono influenzare il comportamento di folla emergente. Tuttavia, tale laboratorio richiede manutenzione e rigidi protocolli per la raccolta di dati in un ambiente controllato. Mentre a volte è messa in discussione la validità esterna di studi di laboratorio con i partecipanti umani, un numero di carte recenti suggerisce che la corrispondenza tra ambienti reali e virtuali può essere sufficiente per studiare il comportamento sociale in termini di traiettorie, esitazioni e decisioni territoriali. In questo articolo, descriviamo un metodo per condurre esperimenti sul processo decisionale e la navigazione con fino a 36 partecipanti a un programma di installazione in rete di realtà virtuale desktop (cioè., il laboratorio di scienza di decisione o DeSciL). Questo protocollo di esperimento può essere adattato e applicato da altri ricercatori al fine di istituire un laboratorio di realtà virtuale desktop in rete.
Introduction
Ricerca su cognizione spaziale e navigazione in genere studia il processo decisionale spaziale (ad es., girando a sinistra o a destra a un incrocio) e rappresentazione mentale degli individui in ambienti reali e virtuali1,2. I vantaggi di realtà virtuale (VR) includono la prevenzione di problemi etici e di sicurezza (ad es., durante un pericoloso evacuazione3), la misurazione automatica e analisi di dati spaziali4e una combinazione equilibrata di interno e validità esterna5,6,7. Ad esempio, Weisberg e colleghi estesi precedenti ricerche sulle differenze individuali nell’acquisizione della conoscenza spaziale dimostrando che mansioni spaziali in VR possono fornire una misura oggettiva del comportamento di abilità spaziale8. Questo studio ha anche suggerito che il comportamento di navigazione in VR approssima reali navigazione perché l’ambiente virtuale è stato modellato dopo il campus universitario utilizzato da Schinazi e colleghi9 (veda inoltre lo studio di Ruddle e colleghi 10). VR è stato applicato anche alla psicoterapia11, valutazione clinica12, comportamento di consumatore13e chirurgia14,15. Tuttavia, maggior parte dei sistemi VR mancanza di feedback propriocettivo e audio che possono migliorare la presenza e immersione16,17,18,19, richiedono una formazione con l’interfaccia di controllo20 ,21,22e la mancanza di spunti sociali. Infatti, persone nel mondo reale spesso si muovono in gruppi23, evitare o seguire altre persone3,24e prendere decisioni basate sul contesto sociale25,26.
Allo stesso tempo, la ricerca sul comportamento di folla si concentra spesso su emergente caratteristiche del folle (ad esempio, formazione di lane, congestione agli ingorghi) che vengono simulate su un computer o osservate nel mondo reale. Ad esempio, Helbing e colleghi usato una combinazione di osservazioni reali e simulazioni al computer al fine di suggerire miglioramenti al flusso di traffico in un incrocio che separa l’afflusso e il deflusso con barriere fisiche e posizionando un ostacolo nella centro di27. Moussaïd e colleghi utilizzato un modello euristico per studiare le situazioni ad alta densità durante un disastro di folla28. Questo approccio suggerito miglioramenti per un’impostazione di ambiente per eventi di massa al fine di evitare i disastri di folla. Con l’aiuto di un framework open source esistenti, l’attuazione di tali simulazioni potrebbe essere relativamente facile. SteerSuite è un framework open source che permette agli utenti di simulare gli algoritmi dello sterzo e il comportamento di folla facilmente fornendo strumenti per agevolare, il benchmark e test29. Questo quadro può fornire il nucleo della logica di navigazione di un agente, che è fondamentale per la simulazione di successo folla. Inoltre, Singh e colleghi hanno dimostrato una piattaforma unica che combina una varietà di tecniche30di sterzo. Mentre i ricercatori possono proporre interventi di design usando tali simulazioni, raramente vengono convalidate con partecipanti umani in un ambiente controllato. Gli esperimenti controllati sono rari nella ricerca di folla perché possono essere difficili da organizzare e pericolosi per i partecipanti.
VR è stato impiegato per studiare il comportamento sociale utilizzando semplici e complessi ambienti virtuali con uno o più agenti simulati dal computer. Nello studio di Bode e colleghi31,32, i partecipanti è sono chiesto di evacuare un semplice ambiente virtuale da una prospettiva top-down tra i diversi agenti e trovato che uscita scelta era influenzata dalla motivazione e segnaletica statica. Presentando i partecipanti con un ambiente più complesso da una prospettiva in prima persona, Kinateder e colleghi hanno trovato che i partecipanti erano più propensi a seguire un singolo agente di computer-simulato durante la fuga da un tunnel virtuale fuoco25. In un ambiente virtuale complesso con più agenti, Drury e colleghi hanno trovato che i partecipanti hanno teso ad aiutare un agente caduto durante un’evacuazione quando sono identificati con la folla26. Collettivamente, questi risultati suggeriscono che la VR può essere un modo efficace di indurre comportamenti sociali, anche con agenti simulati dal computer. Tuttavia, alcuni comportamenti della folla possono essere osservati solo quando c’è un segnale sociale realistico (i. e., quando i partecipanti sono consapevoli che gli altri avatar sono controllati da persone3). Per affrontare questa lacuna, il presente protocollo descrive un metodo per condurre esperimenti controllati con più utenti in un programma di installazione in rete di VR. Questo approccio è stato impiegato in uno studio recente da Moussaid e colleghi al fine di studiare il comportamento di evacuazione di 36 partecipanti in rete3.
Ricerca su VR in rete si è concentrata su argomenti estranei alla navigazione strategie33,34 e/o invocata esistenti piattaforme di gioco online come Second Life. Ad esempio, Le_loup_noir-Danielsen e Chabada studiato comportamento di evacuazione in termini di uscita scelta e conoscenza spaziale dell’edificio tramite i partecipanti reclutati tra gli attuali utenti di Second Life35. Mentre gli autori forniscono alcuni risultati descrittivi (ad es., gli effetti grafici delle traiettorie), questo studio ha avuto difficoltà con reclutamento partecipante, controllo sperimentale e generalizzazione di là di questo caso specifico. Più recentemente, Normoyle e colleghi hanno trovato che gli attuali utenti di Second Life e i partecipanti in un laboratorio erano comparabili in termini di scelta di prestazioni e uscita di evacuazione e diversi in termini di presenza auto-riferita e frustrazione con il controllo interfaccia36. I risultati da questi due studi evidenziano alcune delle sfide e delle opportunità offerte dall’online ed esperimenti di laboratorio. Studi online sono in grado di disegno da una popolazione molto più grande e motivata di potenziali partecipanti. Tuttavia, le ricerche di laboratorio consentono un controllo più sperimentale dell’ambiente fisico e potenziali distrazioni. Inoltre, studi online possono rappresentare alcune preoccupazioni di ordine etico per quanto riguarda l’anonimato dei dati e la riservatezza.
Come laboratorio in rete desktop VR, il laboratorio di scienza di decisione (DeSciL) presso ETH Zürich è principalmente usato per studiare le interazioni economiche decisionali e strategiche in un ambiente controllato. L’infrastruttura tecnica presso il DeSciL è costituito da hardware, software per l’automazione di laboratorio e software che supporta multi-utente desktop installazione di VR. L’hardware comprende il computer desktop ad alte prestazioni con sistema operativo di Microsoft Windows 10 Enterprise, interfacce di controllo (ad es., mouse e tastiera, joystick), cuffie e occhio inseguitori (Tabella materiali). Tutti i computer client sono collegati con Ethernet di un gigabit al secondo per la rete di Università e la condivisione di file di rete stesso. Non c’è nessun ritardo visibile o lag quando ci sono 36 client connessi. Il numero di fotogrammi al secondo è costantemente superiore a 100. Gli esperimenti sono anche gestiti e controllati con il software di automazione di laboratorio basata su Microsoft PowerShell (cioè, configurazione dello stato desiderato di PowerShell e PowerShell Remoting). Tutte le fasi pertinenti del protocollo sono pre-programmate con gli script di PowerShell denominati cmdlet (ad es., Start-Computer, Stop-Computer). Durante l’esperimento, questi script possono essere eseguiti contemporaneamente e in remoto su tutti i computer client. Questo tipo di automazione di laboratorio assicura un identico stato del client computer, riduce i potenziali errori e complessità durante i test scientifici e impedisce i ricercatori di dover eseguire operazioni manuali ripetitive. Per gli esperimenti di navigazione, utilizziamo il motore di gioco Unity () al fine di sostenere lo sviluppo di ambienti 2D e 3D per desktop multi-utente, interattivo VR. I computer 36 client sono connessi a un server tramite un’architettura server autorevole. All’inizio di ogni esperimento, ogni client invia una richiesta di creazione di istanze per il server e il server risponde creando un avatar per quell’utente su tutte le macchine collegate. Avatar di ogni utente ha una fotocamera con un campo visivo di 50 gradi. In tutto l’esperimento, il client invia utente ‘ in ingresso al server, e il server aggiorna il movimento di tutti i client.
Nel laboratorio di fisico, ogni computer è contenuto in un cubicolo separato all’interno di tre camere semi-indipendenti (Figura 1). La dimensione complessiva del laboratorio è di 170 m2 (150 m2 per esperimento camera e 20 m2 per sala di controllo). Ognuna di queste camere è dotata di dispositivi di registrazione audio e video. Gli esperimenti sono controllati da una stanza adiacente separata (cioè., fornendo istruzioni e avviando il programma sperimentale). Da questa sala di controllo, gli sperimentatori possono anche osservare i partecipanti in ambienti fisici e virtuali. Insieme con il dipartimento di economia dell’Università di Zurigo, il DeSciL mantiene anche il centro di registrazione di Università per partecipanti allo studio, che è stato effettuato sulla base dell’h-radice37.
Anche se sistemi simili sono stati descritti nella letteratura38, il DeSciL è il primo laboratorio funzionale che è adatto per multi-utenti desktop VR esperimenti sulla navigazione e sul comportamento di folla a nostra conoscenza. Qui, descriviamo il protocollo per lo svolgimento di un esperimento nella DeSciL, rappresentante presenti risultati da uno studiano sul comportamento di navigazione sociale e discutono le potenzialità e le limitazioni di questo sistema.
Protocol
Representative Results
Discussion
In questo articolo, abbiamo descritto un laboratorio di realtà virtuale desktop multi-utente in cui fino a 36 partecipanti possono interagire e contemporaneamente navigare attraverso vari ambienti virtuali. Il protocollo sperimentale descritti i passaggi necessari per questo tipo di ricerca e unici per scenari multi-utente. Considerazioni specifiche per questi scenari includono il numero di partecipanti presenti, il costo degli errori apparentemente piccola sperimentatore, rendering e capacità (entrambi e cliente-lato …
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Lo studio rappresentativo è stato finanziato dalla Swiss National Science Foundation come parte della sovvenzione “Wayfinding in ambienti sociali” (n. 100014_162428). Vogliamo ringraziare M. Moussaid per discussioni penetranti. Vogliamo anche ringraziare Wilhelm C., F. Thaler, H. Andre, S. Madjiheurem, r. Ingold e r. Grossrieder per il loro lavoro durante lo sviluppo del software.
Materials
| PC | Lenovo | IdeaCentre AIO 700 | 24’’ screen, 16 GB RAM, and SSDs. CPU: Intel core i7. GPU:NVidia GeForce GTX 950A |
| Keyboard | Lenovo | LXH-EKB-10YA | |
| Mouse | Lenovo | SM-8825 | |
| Eye tracker | Tobii Technology | Tobii EyeX | Data rate: 60 Hz. Tracking screen size: Up to 27″ |
| Communication audio system | Biamp Systems | Networked paging station – 1 | Ethernet:100BaseTX |
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