Et nettverk Desktop Virtual Reality oppsett for Decision Science og navigasjon eksperimenter med flere deltakere

Summary

Dette dokumentet beskriver en metode for å gjennomføre multi-user eksperimenter på beslutningsprosesser og navigasjon ved hjelp av en nettverksdatamaskin laboratorium.

Abstract

Undersøker interaksjon mellom flere deltakere er en utfordring for forskere fra ulike disipliner, inkludert beslutning sciences og romlig erkjennelse. Lokalnett og dedikert programvareplattform, kan forskere effektivt for deltakerne som er samtidig midt i en virtuell skrivebordsmiljø og digital de innsamlede dataene. Disse funksjonene tillater eksperimentell design i romlig kognisjon og navigasjon forskning som ville være vanskelig (om ikke umulig) å gjennomføre i den virkelige verden. Mulig experimental variasjoner inkluderer stress under evakuering, samarbeidende og konkurransedyktig søke og andre kontekstuelle faktorer som kan påvirke emergent publikum atferd. Men krever slike et laboratorium vedlikehold og strenge protokoller for datainnsamling i en kontrollert setting. Mens ekstern gyldigheten av laboratoriestudier menneskelige deltakere er noen ganger avhørt, foreslår en rekke nyere verk at korrespondanse mellom reelle og virtuelle miljøer kan være tilstrekkelig for å studere sosial atferd i form av baner, nøling og romlig beslutninger. I denne artikkelen vi beskriver en metode for å gjennomføre eksperimenter på beslutningsprosesser og navigasjon med opptil 36 deltakere i et nettverk desktop virtuell virkelighet oppsett (dvs., den beslutning laboratorium eller DeSciL). Dette eksperimentet protokollen kan tilpasses og brukes av andre forskere for å sette opp et nettverk desktop virtuell virkelighet laboratorium.

Introduction

Forskning på romlige kognisjon og navigasjon vanligvis studier romlige beslutningsprosessen (f.eks., snu venstre eller høyre i et kryss) og representasjon av individer i reelle og virtuelle miljøer^1,2. Fordelene av virtual reality (VR) omfatter forebygging av etiske og sikkerhetsspørsmål (f.eks., under en farlig evakuering³), den automatisk målingen og analyse av romlige data⁴og en balansert kombinasjon av interne og ekstern validitet^5,6,7. For eksempel utvidet Weisberg og kolleger tidligere forskning på individuelle forskjeller i romlig kunnskap oppkjøp av viser at romlig aktiviteter i VR kan gi et objektivt opptreden mål romlige evne til⁸. Denne studien foreslo også at navigering virkemåten VR tilnærmet virkelige navigasjon fordi det virtuelle miljøet var modellert etter universitetsområdet brukes av Schinazi og kolleger⁹ (se også studier av Ruddle og kolleger ¹⁰). VR har også blitt brukt til psykoterapi¹¹, klinisk vurdering¹², forbrukernes atferd¹³og kirurgi^14,15. Men de fleste VR systemer mangler proprioceptive og lyd tilbakemelding forbedre tilstedeværelse og nedsenking^16,17,18,19, krever opplæring med kontroll grensesnitt^{20 ,21,22}og mangel sosiale signaler. Faktisk, folk i virkeligheten ofte flytter i grupper²³, unngå eller følge andre folk^3,24og ta avgjørelser basert på sosial kontekst^25,26.

Samtidig, forskning på mengden atferd ofte fokuserer på emergent egenskaper folkemengder (f.eks, lane formasjon, lunger på flaskehalser) som er simulert på en datamaskin eller observert i den virkelige verden. For eksempel Helbing og kolleger brukte en kombinasjon av virkelige observasjoner og datasimulering skal foreslå forbedringer trafikkflyt i kryssing av skille tilsig og utløp med fysiske barrierer og plassere en hindring i den Midtstill²⁷. Moussaïd og kolleger brukt feilemetoder-basert modell for å studere høy tetthet situasjoner under en folkemengde katastrofe²⁸. Denne tilnærmingen foreslo forbedringer til en miljømessig setting for masse arrangementer for å unngå folkemengden katastrofer. Med hjelp av en eksisterende åpen kildekode rammeverk, kan gjennomføringen av slike simuleringer være relativt enkelt. SteerSuite er en åpen kildekode rammeverk som tillater brukere å simulere styringen algoritmer og mengden atferd lett ved å tilby verktøy for tilrettelegging, benchmarking og testing²⁹. Denne rammen gir kjernen av en agent navigasjon begrunnelsen, som er avgjørende for vellykket publikum simulering. I tillegg vist Singh og kolleger en enkelt plattform som kombinerer en rekke styring teknikker³⁰. Mens forskere kan foreslå design intervensjoner med slike simuleringer, valideres de sjelden med menneskelige deltakere i en kontrollert setting. Kontrollerte forsøk er sjeldne i mengden forskning fordi de kan være vanskelig å organisere og farlig for deltakerne.

VR har vært ansatt å undersøke sosial atferd ved hjelp av enkle og komplekse virtuelle miljøer med én eller flere dataskapt agenter. Studien Bode og kolleger^31,32, ble deltakerne bedt om å evakuere en enkel virtuelle miljøet fra et fugleperspektiv blant flere agenter og fant at exit valg var påvirket av statisk skilting og motivasjon. Presentere deltakerne med en mer kompleks virksomhet fra et første-person perspektiv, fant Kinateder og kolleger at deltakerne var mer sannsynlig å følge en enkelt datamaskin-simulert agent under Flukten fra en virtuell tunnel brann²⁵. I et komplekst virtuelt miljø med flere agenter fant Drury og kolleger at deltakerne tendens til å hjelpe en fallen agent under evakuering når de identifiseres med mengden²⁶. Samlet tyder disse funnene på at VR kan være en effektiv måte å fremlokkende atferd, selv med datamaskin-simulert agenter. Imidlertid noen publikum atferd kan bare sees når det er et realistisk sosiale signal (dvs., når deltakerne er klar over at andre avatarer er kontrollert av folk³). For å ta dette brist, beskriver nåværende protokollen en metode for å gjennomføre kontrollerte forsøk med flere brukere i et nettverk VR-oppsett. Denne tilnærmingen har vært ansatt i en fersk studie av Moussaid og kolleger for å undersøke evakuering virkemåten til 36 deltakere i nettverk³.

Forskning på nettverk VR har fokusert på emner relatert til navigasjon strategier^33,34 og/eller avhengig av eksisterende online gaming plattformer som Second Life. For eksempel undersøkt Molka-Danielsen og Chabada evakuering atferd Avslutt valg og romlig kunnskap om bygningen med deltakerne rekruttert blant eksisterende brukere av Second Life³⁵. Forfatterne gir noen beskrivende resultater (f.eks., visualiseringer av baner), denne studien hadde vanskeligheter med deltaker rekruttering, eksperimentelle kontroll og generalisering utover dette spesifikke tilfellet. Flere nylig, Normoyle og kolleger fant at eksisterende brukere av Second Life og deltakere i et laboratorium var sammenlignbare i evakuering ytelse og Avslutt valg og ulike egenrapporterte tilstedeværelse og frustrasjon med kontrollen grensesnitt³⁶. Resultatene fra disse to studiene fremheve noen av de utfordringer og muligheter som gis av online og laboratoriet eksperimenter. Online studier er dugelig av tegning fra en mye større og motivert befolkning på potensielle deltakere. Men tillater laboratoriestudier for mer eksperimentelle kontroll av det fysiske miljøet og potensielle distraksjoner. Dessuten kan online studier utgjøre noen Etiske bekymringene om data anonymitet og konfidensialitet.

Som et nettverk desktop VR laboratorium brukes hovedsakelig beslutning Science Laboratory (DeSciL) ved ETH Zürich å studere økonomiske beslutninger og strategiske interaksjon i et kontrollert miljø. Den tekniske infrastrukturen på DeSciL består av maskinvare og programvare for laboratoriet automatisering programvare som støtter flere brukere skrivebordet VR oppsett. Maskinvaren inkluderer høy ytelse stasjonære datamaskiner med Microsoft Windows 10 Enterprise operativsystem, kontroll grensesnitt (f.eks., mus og tastatur, styrespaker), hodetelefoner og øye bane (Tabell for materiale). Alle klientmaskinene er koblet med Ethernet av en gigabit per sekund til universitetet nettverket og den samme nettverksfildeling. Det er ingen synlig forsinkelse eller etterslep når det er 36 klientene koplet. Antall rammer per sekund er konsekvent over 100. Forsøkene også administrert og kontrollert med laboratoriet automatiseringsprogramvare basert på Microsoft PowerShell (dvs., PowerShell ønsket staten konfigurasjon og PowerShell Remoting). Alle relevante trinnene av protokollen er forhåndsprogrammert med PowerShell skript kalt cmdleter (f.eks., Start-datamaskin, Stop-maskin). Under eksperimentet, kan disse skriptene kjøres eksternt og samtidig på alle klientdatamaskiner. Denne typen laboratorium automatisering sikrer en identisk tilstand av klienten datamaskiner, reduserer feil og kompleksiteten i vitenskapelig testing og hindrer at forskere måtte utføre rutinepregede manuelle oppgaver. Navigasjon eksperimentene, bruker vi enhet spillmotoren () for å støtte utviklingen av 2D- og 3D-miljøer for flere brukere, interaktive skrivebordet VR. 36 klientmaskinene er koblet til en server via en autoritative serverarkitektur. Ved starten av hvert eksperiment, hver klient sender en forekomstoppretting forespørsel til serveren, og serveren svarer ved å opprette en avatar for denne brukeren på alle tilkoblede maskiner. Hver brukers avatar har et kamera med en 50 grader synsfelt. Hele eksperimentet klienter sende brukeren ‘ inngangen til serveren, og oppdaterer serveren bevegelsen av alle våre klienter.

I fysiske laboratoriet finnes hver datamaskin i en separat bås innen tre semi-uavhengige rom (figur 1). Størrelsen på laboratoriet er 170 m² (150 m² for eksperimentet rom og 20 m² for kontrollrommet). Hvert av disse rommene er utstyrt med lyd- og innspillingsenheter. Eksperimenter styres fra et annet tilstøtende rom (dvs., etter instruksjoner og starte det eksperimentelle programmet). Fra denne kontrollrom, kan eksperimentelle også observere deltakerne i både fysiske og virtuelle miljøer. Sammen med Institutt på universitet i Zürich opprettholder DeSciL også registreringssenteret University for studiet deltakere, som ble gjennomført basert på h-root³⁷.

Selv om lignende systemer har blitt beskrevet i litteraturen³⁸, er DeSciL det første funksjonelle laboratoriet som passer for multi-user desktop VR eksperimenter på navigasjon og mengden virkemåten til vår kunnskap. Her beskriver vi protokollen for ledende en eksperiment i DeSciL, nåværende representant resultatene fra en studie på sosiale navigasjon atferd og diskutere muligheter og begrensninger av dette systemet.

Protocol

Alle metodene som er beskrevet her er godkjent av forskning etikk komiteen av ETH Zürich som del av forslaget EK 2015-N-37. 1. rekrutter deltakere for planlagte eksperimentelle. Prøve deltakerne i spesielle begrensninger (f.eks., alder, kjønn, utdanningsbakgrunn) bruker verktøyet deltaker. Sende invitasjoner via e-post til tilfeldig utvalgte deltakere ved hjelp av kontaktinformasjonen gitt av verktøyet. Vent til disse deltakerne registrere seg via de…

Representative Results

For hver klient på hvert forsøk, eksperimentet dataene fra DeSciL vanligvis inkluderer baner, tidsstempler og måler ytelse (f.eks., om deltakeren slått i “riktig” retning på en bestemt kryss). En representant studie undersøkte effekten av skilting kompleksiteten på den rute valget for et publikum av menneskelig deltakere (med virtuelle avatarer) i et enkelt Y-formet virtuelt miljø. I dette eksperimentet, 28 deltakere (12 kvinner og 16 menn; middelalder = 22,5) fikk samme …

Discussion

I denne artikkelen vi beskrev en multi-user desktop virtuell virkelighet laboratorium der opptil 36 deltakere kan samhandle og samtidig gå gjennom ulike virtuelle miljøer. Eksperimentell protokollen detaljer trinnene nødvendig for denne typen forskning og unik multi-user scenarier. Hensyn bestemt å disse scenariene inkluderer antall deltakere i nærvær, kostnaden av tilsynelatende små eksperimentator feil, gjengivelse og nettverk kapasitet (både server – og klientsiden), trening med kontroll interface og data sikk…

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