Summary
生理的データと自己報告データを組み合わせたソーシャルデジタルゲームにおける観客のエンゲージメントを測定できる方法論を提案する。このデジタルゲームは自由に動く人々のグループを含むので、経験はゲーム内のイベントと生理データをリンクする同期技術を使用して撮影されます。
Abstract
この方法論の目的は、モーショントラッキングシステムを持つ参加者のグループのソーシャルデジタルゲーム中の観客の関与の明示的かつ暗黙的な尺度を評価することです。画面内に閉じ込められていないゲームの文脈では、生理学的覚醒などのエンゲージメントの異なる次元を測定することは困難な場合があります。研究の焦点は、ゲームの観客と対話性に応じて彼らのエンゲージメントの違いに基づいて行われます。エンゲージメントは、生理学的および自己報告された覚醒、ならびに実験の最後のエンゲージメントアンケートで測定される。生理的覚醒は、携帯デバイス(EDAボックス)にデータを記録する電極活性(EDA)センサーで測定されます。ポータビリティは、等身大のポンに似ており、移動する多くの参加者を含むゲームの性質のために不可欠でした。ゲームのイベントの概要を知るために、3台のカメラを使用して、競技場の3つの角度を撮影します。EDAデータをゲーム内で起こっているイベントと同期させるために、デジタル番号のボックスを使用してカメラのフレームに入れます。信号は同期ボックスから同時にEDAボックスとライトボックスに送信されます。ライトボックスにはカメラへの同期番号が表示され、EDAデータファイルにも同じ番号が記録されます。そうすれば、大きなスペースで自由に移動する多くの人々のEDAを記録し、このデータをゲーム内のイベントと同期させることが可能です。我々の特定の研究では、対話性の異なる条件に対する覚醒の違いを評価することができた。この方法の制限の 1 つは、信号を 20 メートル以上離れた場所に送信できないことです。したがって、この方法は、無制限の数のプレイヤーを持つゲームで生理学的データを記録するのに適しているが、限られた空間に制限される。
Introduction
ゲームの観客の経験を研究することは、ゲームの肯定的および否定的な側面をよりよく理解するのに役立ち、その結果、そのデザインを改善するのに役立ちます1.ゲーム業界の最近の技術革新は、従来のコンソールベースのゲーム2から前進する新しいタイプの経験を可能にしました。画面内に閉じ込められていないモーショントラッキングシステムを使用するデジタルゲームでは、観客を固定場所に配置する必要がなくなりました。この新しい現実は、観客の経験の評価に課題を生み出します。実験は、ゲームの作成者のスタジオで行われましたが、実験の設定やゲームに合わせて十分なスペースを持っている別の環境で複製することができます。
この方法論の目的は、ソーシャル デジタル ゲーム中の観客のエンゲージメントを測定することです。より正確には、エンゲージメントにつながる覚醒は、観客がゲームプレイに影響を与えるWebアプリケーションにアクセスできるときに測定されます。この方法は、生理学的および自己報告されたデータを組み合わせたものである。このゲームは社会的であり、移動する人々のグループを含むので、実験は撮影されています。カメラや携帯用の生理機能を使って、生理データとゲーム内のイベントを同期させることができました。携帯用デバイス(EDAボックス)は、生理活性を記録する電極に接続された3Dプリントボックスです。ボックスには、オン/オフスイッチ、ビジュアルインジケータ、microSDカードスロット、充電スロットがあります。ビジュアルインジケータは、トラブルシューティングの場合に役立ちます。例えば、これらはmicroSDが機能しているかどうか示し、BluetoothとWi-Fi接続の状態を示し、生理学的データが記録されているかを知らせる。
生理学的な対策の使用は、ゲームの関与を測定するための一般的かつ検証されたアプローチです 3.生理学的価性は、ビデオゲーム4の文脈で測定されている。教育5等の他の研究分野でも利用されている。感情的な関与は観察可能ではなく、自己報告は偏りが得られるので、Charlandらは問題を解決していた学習者の感情的関与を評価するために生理学的覚醒を使用した5.彼らは、広く使用されている方法である生理的覚醒を測定するために、電極活性(EDA)を用いた。EDAは皮膚伝導率の測定であり、汗腺活性3の違いに応じて変化する。この測定は、リアルタイムの感情変動に対する重要な相関関係です。EDA は、ストレス、興奮、フラストレーション、エンゲージメント 7 などの多くの構造に関連付けられます。したがって、EDA データを自己申告応答で補完することは、データを正しい構造3に関連付けることをお勧めします。自己評価マニキン(SAM)は、感情の3次元を評価する自己報告された絵文字スケールです:価数、覚醒、および支配8.現在の作業では、穏やかなから興奮に至るまで、視覚的な9ポイントのLikertスケールを使用して評価された覚醒次元を使用しました。知覚覚醒は、生理学的覚醒7と組み合わせて使用されている。
従来のビデオゲームの文脈では、観客は椅子に座り、実験の間、多かれ少なかれ同じ位置にとどまります。彼らは、アクションが行われる画面を見ることが期待されています。この設定は、生理データ9を用いた以前のゲーム研究で見られました。この場合、生理データ10の記録と同時にゲームの記録を開始するのは簡単である。
画面の外で再生され、参加者が立って自由に動ける新しいデジタルゲームの文脈では、従来のEDAレコーディングは適切ではないかもしれません。この研究で使用されるゲームは、等身大のポン11に似ています。このゲームはボールと2つのパドルで構成され、それぞれが競技場の四肢にあります。プレイヤーはパドルを動かして、ボールをフィールドの一方の端からもう一方の端に押し出します。この研究に使用されるバージョンでは、ゲームは地面に投影され、プレイヤーはパドルのコントローラとして自分の体を使用しています。動き検出技術は、パドルが遊び場の反対側に位置する2人のプレイヤーに従うことを可能にする。プレイヤーがボールが背後にある仮想壁に当たるのを防ぐ方法の例を 図1に示します。ゲームはまた、ゲームプレイに影響を与えるために自分のスマートフォンを使用することができ、遊び場の側面に立っている観客を含みます。モバイル Web アプリケーションを使用すると、観客はプレイヤーを助けたり、プレイヤーに害を与えたりする特定のパワーアップや障害物に投票できます(例えば、壁の数が少ない場合とボールが多い場合、ボールの速度を調整する場合など)。最も多くの票を持つオプションが勝ちます。
本研究では、インタラクティビティが観客に及ぼす影響を調査する。インタラクティブ性の条件は、スマートフォンの有無に関係があります。この2つの条件で観客のエンゲージメントを比較しました。対話性条件に対して、覚醒の差を評価するために、そして関与する目的で、被験者内設計を使用した。現在の研究では、12人のグループは、ゲーム12の生態学的妥当性を促進するのに理想的であった。選手として2人、観客として10人。研究には2つのEDAボックスしかなかったので、合計8つのグループがあり、合計で16のEDAデータセット(12のグループごとにEDA記録を持つ2つの参加者)を合計しました。一般のメンバーは、ゲームプレイに影響を与えるためにスマートフォンにアクセスできる2つのゲームと、スマートフォンにアクセスできない1つのゲームにランダムに割り当てられました。ゲームエンゲージメントの文献は、多くのインタラクティブなオプションを与えることは、より高いエンゲージメントにつながる可能性があることを示唆しています13.教育の研究は、生理学的覚醒が感情的な関与の相関であることを発見しました 5.ゲームエンゲージメントの文献と教育の研究に基づいて、観客にインタラクティブ性へのアクセスを与えることは覚醒を高め、エンゲージメントを高めるだろうと仮定しました。
プレイヤーの経験に関する研究とは対照的に、デジタルゲームの観客に関する研究は精神生理学的手段をほとんど使用しません。それらは主にアンケート14、観察15、およびインタビュー16で行われます。観客と一緒に精神生理学的な措置を使用することの難しさの1つは、彼らがしばしばグループであり、その動きは選手のものよりも予測が難しいということです。この方法論は、複数のカメラを使用して参加者とライトボックスをキャプチャし、参加者のビデオと生理学的データをリンクすることができます。
スマートフォンの状態に対して被験者内設計を使用した際、各被験者はスマートフォンを使用して双方向性条件の2つのゲームに参加し、制御条件ではスマートフォンを使用せずに1試合に参加しました。したがって、EDAデータと各ゲームの開始と終了の同期は、対話性の各条件の違いを評価するために重要でした。部屋の寸法のために観客にEDAの記録と同時にすべての3台のカメラの記録を開始することは不可能であろう。この問題を解決するために、マルチモーダルユーザデータ17の取得にワイヤレス同期プロトコルという新しい同期技術を使用しました。Bluetooth低エネルギー (BLE) 信号は同期ボックスから同時に EDA ボックスとライト ボックスに送信されます ( 図 2を参照)。同期ボックスは、オン/オフと自動/手動スイッチとボタンを備えた3Dプリントボックスです。手動機能は、ボタンを使用して信号をテストするために使用されます。信号は1から始まり、3Dプリントライトボックスに表示される増分数です。カメラには数字が表示され、EDA データ ファイルにも同じ番号が記録されます ( 図 3を参照)。これにより、ゲーム内で発生するイベントを EDA 録画のバリエーションに同期させることができます。私たちの場合、特定されたイベントは3つのゲームの開始と終了でした。その後、ゲームを条件と参加者番号にリンクすることができます。このようにして、どのデータセットが各条件に対応するかを特定しました。
次のセクションでは、Courtemancheらが開発した技術の使用を可能にするプロトコルについて説明します。私たちは、研究の質問に答えるために技術を適応させました。このプロトコルは、私たちの機関の倫理委員会から倫理証明書を受け取りました。このプロトコルでは、我々は、3Dプリントケーシングに取り付けられた生理学的デバイス18を使用する。デバイスをEDAボックス(参加者のEDAを記録するために使用されるボックス)、ライトボックス(デジタルライト付きのボックス)、同期ボックス(EDAボックスとライトボックスに信号を送信してデータを同期させるボックス)と呼びます。マルチモーダルユーザデータ17 の取得のための無線同期プロトコルを可能にする同期ソフトウェアをボックスに埋め込んだ。
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Protocol
以下の議定書は、データ収集が始まる前にHECモントリオールの倫理委員会によって承認されました。
1. 実験の参加者スクリーニング
- 18歳以上の参加者を募集する。参加者が実験の言語を理解し、20分間立ち、最大5年間のスマートフォンを所有し、皮膚アレルギーや感受性を持っていない、ペースメーカーを持っていない、てんかんやその他の診断された健康上の問題に苦しんでいないことを確認してください。
- 親しみやすさをコントロールするために、友人である人々のグループ、およびお互いを知らない他のグループを募集します。グループサイズは、研究の目的、ゲームの研究、および利用可能な部屋のサイズに基づいて決定する必要があります。
- 参加者をスケジュールします。お互いを知っている人々のグループのために日付と時刻を課し、彼らの最も便利な日付でお互いを知らない人々をグループ化します。
- 参加者にスマートフォンの充電と充電器のデータ収集セッションの受け付けをお願いします。
2. 条件と実験計画
- 各参加者数を各ゲームのインタラクティビティの2つの条件に関連付けることで、インタラクティビティ条件のランダム化シートを用意します。また、選手やEDAボックスを着用する観客に番号を割り当てます。
3. 準備
注: これらの資料は、プロトコルを実行するために必要です: EDA ボックス,参加者の EDA を記録するために使用されるボックス;ライトボックス、点灯したデジタル番号を含むボックス。と同期ボックス、EDA ボックスに信号を送信するボックスとデータを同期するためのライト ボックス。腕章、EDA電極、EDAセンサー、医療テープ、消毒ワイプの2個も必要です。
- EDA ボックス、3 つのライト ボックス、および同期ボックスを充電ステーションに接続します。
- スタジオ(移動検出技術用プロジェクターと3Dスキャナ)でゲームをオンにし、完全なゲームを通してそれを実行してゲームをテストします。
- グリーティングエリアのテーブルの上に同意書、実験前アンケート、ジャージを置きます。
- ライトボックスのBluetooth接続をテストします。同期ボックスを手動に設定します。
- 3 つのライト ボックス、2 つの EDA ボックス、EDA ボックスのBluetooth、および同期ボックスをオンにします。
- 同期ボックスのパルスボタンを押します。ライトボックスは数字01を点滅します。
- 同期ボックス、ライトボックス、および EDA ボックスをオフにします。
- コレクションの同期ボックスとライト ボックスを設定します。各カメラのビューにライトボックスを配置します。
- 6フィートの高さで、三脚に同期ボックスを置きます。
- 同期ボックスを自動に設定します。
- 電池を取り外し、カメラに入れます。
- バッテリーの電力が1時間以上記録できることを確認してください。
- フレーミングにゲームの有料フィールドとライトボックスの四肢 4 つすべてを含めるには、カメラを配置します。ヒップレベルで競技場の反対側のコーナーに2つの低照度カメラを置き、競技場のオーバーヘッドショットを持っているより高い三脚に行くプロのミッドフィールドを置きます。
- フル競技場と、その限界の周りの1 mの領域、およびライトボックスを含むフレーミングを確認します。同期ボックスが参加者が立つ場所から20 m以上であることを確認してください。
4. 参加者を歓迎する
- 参加者に玄関で挨拶します。テーブルに座るように言いなさい。
- 参加者全員が到着し、着席したら、本研究のデータ収集に使用するツールについて説明します。この説明は同意書で書く必要があります。次に、無作為に選ばれた2人の参加者に、研究者に従ってEDA機器を設置するように指示します。その間、他の参加者は実験前のアンケートに記入し始めることができます。
- 同意書を読んで署名するよう参加者に依頼します。逐語的に:「同意書を読んでもらいます。2 つのコピーは同じです。一つは君のためです。一つは私のためのものです。すべての質問に答えて、両方のコピーに署名してください。
- テーブルを回って同意書に署名し、すべての質問に回答が返されたことを確認し、同意書のコピーをこの目的で指定されたフォルダに入れて、参加者に 2 番目のコピーを渡します。
- 参加者に参加者番号を付けてジャージを着てもらいます。
生理的デバイスの設置
- 参加者に、非支配的な手から宝石を取り除いてもらいます。
- 消毒ワイプを使用して、電極が配置される領域をきれいにします。電極からプラスチックを取り出し、参加者の手に置きます。
- 2つの電極に2つのセンサーをスナップします。赤いワイヤーは親指の側面に置かれなければならない。黒いワイヤーは、ピンキーの指の下の反対側に配置する必要があります。
- EDA ボックスの A3 ポートにセンサー ワイヤを接続します。彼らは汗をかいた手のひらを持っている傾向があるかどうか参加者に尋ねます.彼らがそうすると言うなら、金属部分に触れることなく、電極の周りに医療テープを包みます。
- 手のひらの上に腕章を追加して、センサーと電極を所定の位置に固定します。
- EDA デバイスの電源を入れます。Bluetoothスイッチがまだオンであることを確認します。
- 4つのライトが点滅していることを確認します。
- 参加者の番号と、各参加者に関連付けられた EDA ボックスのシリアル番号をメモします。
- EDAボックスをベルトまたは参加者のポケットに置きます。参加者の服がこの配置を許可しない場合は、ベルトを提供し、EDAをベルトに引っ掛けます。
- EDAボックスを身に着けている参加者に、他の人と一緒にテーブルに戻り、実験前のアンケートを完了してもらいます。
6. 基準計画を記録する
- EDA を持っていない参加者から始めて、テーブルを回り、すべての質問に回答が出たかどうかを確認します。アンケートが完了した場合は、参加者の同意書と一緒にフォルダに入れます。
- すべての参加者が実験前のアンケートを完了したら、ゲームスタジオに歩いて行きます。
- 次に、ベースラインを記録します。
- そのためには、参加者にツールを調整し、冷静に呼吸し、2分間目の前で何かを修正するように頼みます。
- 同時に、EDA デバイスの電源を切ってからオンにします。
- タイマーを2分間開始します。2 分が終了したら、EDA デバイスの電源を切り、再度オンにします。
7. 実験を開始する
- 3台のカメラの録画を開始し、3つのライトボックスをオンにします。
- ライトボックスとフルプレイフィールドがカメラフレーム内に残っていることを確認します。
- 同期ボックスが自動でオンになっていることを確認し、同期ボックスをオンにします。
- 10 sの後、ライトボックスの数字が点滅します。
注: これは、同期ボックスが自動的に 10 s ごとにライトと EDA ボックスの両方にパルスを送信することを示します。 - ゲームがピンポンのようなもので、プレイ中に理解されることを知らせることによって、ゲームを説明します。勝つためには、1人のプレイヤーが3ポイントを獲得する必要があります。一般の一般のメンバーの中には、遊び場に投影されているウェブサイトのURLにアクセスして、スマートフォンを使用してゲームに影響を与える人もいます。
- ランダム化シートを使用して各条件の参加者数を指定し、参加者にゲームをプレイする人と観客としてサイドラインに入る人を伝えます。
注:この研究の目的のために、EDAボックスを身に着けている参加者は、観客の関与が研究されているため、演奏参加者として選択することはできません。 - どの観客が自分のスマートフォンを使用するかを参加者に伝えます。観客にゲームに影響を与えてもらいます。競技場から1メートル以内に留まるよう参加者に伝えます。
8. ゲームを開始する
- プロジェクターと動き検出技術をオンにしてゲームを開始するようにゲーム技術者に伝えます。
- プレイヤーにシナリオを伝えます。逐語的に:「ここにコンテキストがあります:あなたは公共スペースを歩いていて、あなたはこのゲームを見ます。参加することに決めたのです。
- 参加者が再生している間、10 sごとにライトが点滅しているかどうかを視覚的に確認します。
- 各ゲームの間に、観客(プレイヤーではない)に、URLでスマートフォンの自己評価マニキン(SAM)スケール8 アンケートに記入してもらいます。アンケートのリンクを与えます。最初のゲームが終わったら、プレイヤーではなくすべての観客に、その経験に関するアンケートに記入してもらいます。3 つのスケールを使用して、3 つの質問に答えることを確認します。ゲーム自体を評価するのではなく、参加中の感覚を評価してください。
生理的デバイスの除去
- この逐語的な読み取り:"ゲームに参加していただきありがとうございます。最後の試合は終わった。観客は2つの紙のアンケートを記入し、プレイヤーは去ることができます。あいさつルームまでついてきてください。
- EDAを持つ観客を除くすべての観客にテーブルに戻るように頼みます。彼らはUES-SFに2回答え、スマートフォンを持っていたときのことを考え、スマートフォンを持っていなかったときに1回、これはアンケートの指示に書かれています。逐語的に:「生理学的なツールを持つ参加者は、テーブルで待つことができます。他の人は、実験アンケートの終わりに記入することができ、何が意味するのかを明確に説明して広範囲に答えてください。彼らは疑問を投げかけることができます。
- 参加者にEDAボックスを返却するよう依頼します。デバイスとデバイスのBluetoothをオフにします。
- センサーをA3ポートから取り外し、腕章を取り外し、電極からセンサーのスナップを外します。
- 参加者に、手の医療用テープと電極を取り外してもらいます。参加者に手からクリームを取り除くティッシュを与えます。
- EDA ボックスからマイクロ SD カードを取り外し、手順 9.2 を繰り返します。他のEDA参加者と共に9.2.3に。
10. 参加者の報告
- EDA参加者を他の参加者が座っているテーブルに連れて行く。
- 参加者に、経験の終わりのアンケートに記入してもらいます。参加者に,その意味を明確に説明して,広く答えてもらいます。質問がある場合に備えて、実験者の助けを求めるように伝えます。
- 実験前のアンケートと同意書をフォルダに記入した実験後アンケートをフォルダに配置します。
- 参加者を報告します。彼らが終わったら、彼らの参加に感謝し、補償について彼らに話し、それらを出て行きます。
11. 材料の清掃
- 3 つのライト ボックスをオフにします。
- 3台のカメラの録画を停止し、3台のカメラからバッテリーとSDカードを取り外します。充電器にカメラのバッテリーを入れる。
- 同期ボックスの電源を切り、EDA ボックス、ライト ボックス、および同期ボックスを充電ステーションに接続します。
生理的データ管理
- EDAボックスのマイクロSDカードをアダプターに入れます。参加者の番号で指定されたフォルダ内のコンピュータにデータを転送します。SDカードからファイルを削除します。
- すべてのデータを選択し、スプレッドシートに配置します。役に立たない列を非表示にします。約 1 行目を選択して 3,000 行目を行い、散布図を作成します。すべてのデータが 240 から 550 の間であれば、データは有効です。
- 同期ボックスによって生成されたマーカーが存在することを確認するには、イベント列を選択して並べ替えます。コントロール Z を押してマーカーのソートを元に戻します。
注: 生成されたすべてのマーカーが表示されます。表示されなかったマーカーが表示される場合があります。これは問題ではなく、1つのマーカーだけが参照点を提供します。この時点から、イベントの開始と終了は、カメラの時間を使用して計算することができます。1 秒に 100 個のデータ ポイントがあります。 - event_start_end列を追加します。イベントの開始点がある場合は、映像を見て、イベントの時間と最後のマーカーの差を計算します。イベントの開始に関連する秒が見つかったら、event1_startという名前のマーカーをスプレッドシート ファイルに追加します。イベントの最後に同じ操作を行います。
- ベースラインに対してステップ 12.4 を繰り返します。
- すべてのマーカーが追加されたら、スプレッドシートを.txt形式(タブ区切りテキスト)でエクスポートします。
注: 参加者ごとに 2 つのスプレッドシートがあり、1 つは実験データとベースライン データを持ちます。 - これらのEDAボックス用に開発されたソフトウェアにこれらのファイルをインポートする(次のセクションを参照)19.これにより、相対時間、絶対時間、イベント、および EDA 信号を含む、分析の準備が整ったファイルが生成されます。
- EDA 解析ソフトウェアにファイルをアップロードする
- [ プロジェクトの追加 ]をクリックします。タイトルを追加します。説明を追加します。プロジェクトの日付と参加者の合計数を入力します。
- プロジェクトの名前をクリックします。実験 計画をクリックします。 信号 をクリックして、生理学的、EDA、ブルーボックスレコーダー、ブルーボックスとバージョン3.0を選択します。
- [イベント] をクリックし、以前にスプレッドシートに名前が付けられたイベントを入力します (event_start_endなど)。[ブルーボックス(バージョン 3.0)] を選択します。
- 変換をクリックし、GSR(ガルバニックスキン応答)を選択します。
- プロジェクトをロックするために ロックするには、[ロック解除] をクリックします。[ ファイルのインポート ] をクリックして、以前に準備したファイルをインポートします。
- 参加者プロフィールをクリックして、参加者のメールアドレスを入力して参加者に関する情報を提供します。[ 参加者はそこにあります] をクリックします。[OK 完了] をクリックします。
- ソフトウェアが認識するために圧縮する必要があるデータファイルをアップロードします。矢印をクリックします。パイをクリックしてファイルをアップロードします。
- [分析] に移動し、[データエクスポート] を選択します。参加者とそのデータを選択します。[データのエクスポート] をクリックして、統計分析用のファイルを作成します。参加者が多い場合は、数時間かかることがあります。エクスポートの最後にファイル名の下にファイルが表示されます。
注: 解析の準備ができたファイルを取得するために、ソフトウェアはクリーンなフェスデータを生成します。信号前処理のステップは次のように実行されました:データは100 Hzで記録され、25 Hzにリサンプリングされた後、ローパスの2次バターワースフィルタと50 Hzカットオフを適用しました。Grecoの記事20に記載されている凸最適化アルゴリズムを用いて、強壮成分とフェース成分で信号を分解した。このアルゴリズムは、アーティファクトと外れ値のデータ ポイントをフィルター処理します。 - 生理データ解析のために生成されたファイルを使用します。
13. データの分析
- EDA 値から EDA 平均を引き、その値を標準偏差 (平均値と標準偏差がデータセット全体に基づく)21 で除算し、EDA データを標準化します。
- 各EDA標準化値からベースラインEDAの平均を差し引き、ここで平均は、EDAデータをベースライン化するために、問題21 の各参加者のベースラインデータに基づいている。
- SAMスケールと実験後アンケート(すなわち、UES-SF)の対話性の各条件の平均を計算します。
- 覚醒のタイプごとに1つずつ、生理学的および自己申告された2つのメディエーションモデルをテストする。
- 独立変数(対話性)とメディエーター(生理学的および知覚された覚醒)との関係をテストする。
- 独立変数 (対話性) と従属変数 (UES-SF で評価される関与) の関係をテストします。
- 独立変数とメディエーターの組み合わせと従属変数の関係を評価します。
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Representative Results
本項では、本研究の代表的な結果について説明します。ソーシャルメディアと機関の参加者パネルを使用して参加者を募集しました。参加者78人のうち、40人が女性だった。平均年齢は22歳でした。参加者は誰も以前にゲームをプレイしていなかった。その他の除外基準は、プロトコルのステップ 1 で見つけることができます。
表 1に示す記述統計には、各メジャーの条件ごとの平均値が含まれています。自己評価マニキン(SAM)の覚醒次元の平均は、表の2番目の行に報告されています。SAMスケールは、穏やかな8まで、視覚的な9点のLikertスケールを使用して管理されました(補足ファイルを参照)。結果は、参加者がスマートフォンでより興奮していたことを示しています。3行目は、各条件に対する標準化EDAの平均の差を示し、スマートフォンの状態では高かったことを再び示している。4行目は、ユーザーエンゲージメントアンケートショートフォーム(UES-SF)で各条件の平均を報告し、強く同意することから強く反対する範囲の5ポイントのLikertスケールが22を使用した。繰り返しますが、結果は、知覚されたエンゲージメントがスマートフォンの状態で高かいことを示しています。p値は各メジャーについて報告され、その統計的有意性が確認されます。バロン&ケニーの手順を採用し、対話性と観客の関与23との関係における覚醒の媒介役割を特定することができた。自己知覚覚醒と自己認識エンゲージメントは78人の参加者を持ち、生理学的覚醒には12人の参加者がいました。データ損失のために4人のEDA参加者と2人のSAMスケールとUES-SFの参加者を捨てなければならなかったので、数字は私たちが募集したものよりも低くなっています。
これらの結果は、このデータ収集と分析方法が、対話性の2つの条件を比較するために必要なデータを提供することを示している。プレイヤー体験文献3によって示唆されるように、生きた覚醒対策と知覚された覚醒対策を組み合わせることで、より堅牢な評価を提供します。さらに、この方法は、ワイヤレスEDAデバイスが中断のないゲームプレイ中にライブ記録を許可したので、生理学的および自己報告された覚醒の両方の生態学的に有効な測定を可能にする。さらに、自己報告された覚醒アンケートは、すでにゲームをプレイするために使用されていた観客のスマートフォンで、各ゲームの間に直接完了しました。これにより、参加者はゲームの流れにとどまりました。
図1:ゲームの視覚的表現 この図は、各側に1人のプレイヤーと6人の観客が遊び場の側面から見ている遊び場を示しています。参加者全員が番号が付いているジャージを着ています。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図2:同期デバイスの視覚的な表現 この図は、EDA データの同期に使用されるデバイスを示しています。左側に同期ボックスがあり、ライトボックス14 は右側に数字を示す。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図3:カメラとライトボックスの視覚的表現 この図は、カメラの前に配置されているライトボックスを示しています。カメラは三脚上にあり、ライトボックス14 は三脚に取り付けられた機械アーム上にある。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図4:変数間の関係 このスキーマは、対話性と観客の関与の関係における覚醒の仲介の役割を表します。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
スマートフォンを使用する | スマートフォンなし | P値 | |
自己知覚覚醒 | 5.54 | 4.64 | < .001 |
生理的覚醒 (EDA) | 0.0295 | -0.1262 | < .001 |
自己認識型エンゲージメント | 3.49 | 3.31 | < .001 |
表1:グループごとの記述統計量 数字は、対話性の条件ごとに各測定ツールの合計値の平均を表します。p値は P値 列に示されています。P値は、両側の有意水準を持つランダム切片を持つ線形回帰を使用して測定した。
補足ファイル1:SAMスケールこのファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
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Discussion
ステップは、ゲームの作成者のスタジオで行われたが、実験の設定やゲームに合わせて十分なスペースを持っている別の環境で複製することができることに注意してください。同期ボックスは、20 メートル以内にあるライトと EDA ボックスにのみパルスを送信できることに注意してください。したがって、ゲームルームやプレイフィールドのサイズを大きくすることはできません。
既存の実験室の方法は、同時にビデオゲーム画面と生理学的測定ツール10の両方の記録を開始するソフトウェアを使用しています。画面内で行われないデジタル ゲームのコンテキストでは、この方法は不十分です。この問題は、プロトコルで説明されている同期方法によってバイパスされます。記録の開始時期に関係なく、データを同期できます。私たちの研究は、Courtemancheらが提案した技術が、特に、従来のコンソールベースのゲーム17の外で行われるゲームで、ゲーム研究に適用できることを実証しました。生理データと映像データの同期化、自己報告の測定を組み合わせて、インタラクティビティの2つの条件を比較し、エンゲージメントの違いを観察することができました。
このプロトコルを使用したい研究者のために、見逃しがちではないいくつかの推奨事項があります。この方法は、長期的なバッテリ電力を必要とする技術に依存しています。データ損失を防ぐために、実験の前にすべての材料を完全に充電する必要があります。EDA装置は実験の前に常にテストして、完全に充電されていること、Bluetooth受付が動作していること、ライトが点滅していることを確認する必要があります。ライトボックスは同期にとって非常に重要ですが、ライトがゲーム全体で1つの信号しか送信しないとデータを使用することができます。その後、イベントは、その単一の信号からのカメラの時間差に応じて計算されます。1 つのライトが信号を送信していない場合は、他の 2 つのライトを使用してイベントを計算できます。どのライトも動作していない場合は、2 つの EDA ボックスと同期ボックスをすべて同時にオンにして、カメラ フレームに表示し、データの同期に依存することもできますが、この方法の精度は低くなります。
EDA測定は動きや汗の影響を受ける可能性があります。参加者が激しい身体活動に従事する場合、この測定が損なわれる可能性があります。このゲームの文脈では、観客にとって重要なことは、単に自由に歩き回ってスマートフォンを使うことができるということです。このレベルの身体活動は、私たちのタイプの測定に受け入れられました。EDAセンサーは観客の非支配的な手に置かれ、もう一方の手でスマートフォンを快適に使用することができました。センサーケーブルと電極が動かないようにするため、手と参加者の腕に腕章を置くことは重要です。データ分析プロセス中に、移動アーティファクトに特に注意を払う必要があります。一部のデータセットは、スタディから削除する必要があります。
また、データ・セットを間違った参加者にリンクしないように、各セッションの後にデータを転送することも推奨されます。このプロセスでは、データをリアルタイムで視覚化できないため、データ記録の検証も可能です。各セッションの各セッションのマイクロ SD カードの各 3 つのテキスト ファイルが参加者ごとに存在する必要があります。最初のファイルがテスト (デバイスが参加者にインストールされたとき)、2 番目のファイルがベースライン、3 番目のファイルが実際のゲーム中の記録です。
この作品で紹介する方法は、プレイ中のゲームを観戦している観客の生きた経験を理解したいゲームデザイナーが使用できます。自己報告やインタビューとは対照的に、生理学的な措置は参加者とゲーム24の両方に客観的で目立たない。自己申告された措置と相まって、参加者の感情的反応を評価するより正確な方法を提供します24.ユーザーの理解を深めるには、より良いデザイン1を可能にします。ポータブル機器のため、この方法は実験室の外で使用することができます。それは私たちの場合は公共スペースであるゲームの実際のコンテキストで再現することができます。これは、生態学的妥当性をさらに促進するであろう。教育やショッピングなどの他の研究分野も、この方法の可搬性の側面から恩恵を受け、その使用を調査することができます。チャーランドらの状態として、学習への関与は重要です5.このメソッドは、クラスの実際のコンテキストでのエンゲージメントの複数の次元の評価を可能にします。感情的な反応は、ショッピング環境25における重要な結果につながることも分かっていない。この方法は、ショッピングモールのコンテキストで覚醒評価を提供することができます。この方法論を他の分野で使用できるかどうかを判断するには、さらに作業が必要です。
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Disclosures
著者らは開示するものは何もない。
Acknowledgments
MITACSは、この研究プロジェクトに資金を提供するためにゲームを作成した会社と提携して感謝したいと思います。
Materials
Name | Company | Catalog Number | Comments |
BITalino (r)evolution Freestyle Kit (PLUX Wireless biosignals S.A.) | BITalino | 810121006 | |
Devices (1 syncbox, 3 light boxes, 2 EDA boxes) | Developed by Tech3Lab researchers1 | n/a | |
CubeHX2 | n/a | n/a | |
Charging station | Prime 60W 12A 6-Port Desktop Charger | RP-PC028 | |
6 USB3 wires for charging | Insignia 3m (10 ft.) Charge-and-Play USB A/ Micro USB Cable | NS-GPS4CC101-C2 | |
3D scanner | Velodyne LiDAR | VLP-16 | |
Projectors | Barco | F90-W13 | |
Jerseys* (fabric, tape, string) | Any | Any | |
2 low light cameras | Sony | A7S | |
2 tripods for the A7S | Manfrotto | MVK500190XV | |
2 light stands for the go pro and the syncbox | Impact | LS-8AI | |
1 plier for the light stand of the syncbox | Neewer | Super Clamp Plier Clip | |
1 magic arm for the light box of the go pro | Magic Arm | 143A | |
1 Go Pro | Go Pro | 5 | |
1 Microphone | Rode | VideoMic Rycote | |
2 armbands | Amyzor | Moisture Wicking Sweatband | |
*Make them yourself by taping the number on the fabric and perforating two holes to enter the string | |||
Sources: 1.Courtemanche, F. et al. Method of and System for Processing Signals Sensed From a User. US 15/552,788 (2018). 2. Léger, P.M., Courtemanche, F., Fredette, M., Sénécal, S. A cloud-based lab management and analytics software for triangulated human-centered research. In Lecture Notes in information Systems and Neuroscience. Edited by Thomas Fischer, 93-99, Springer. Cham (2019). |
References
- Cheung, G., Huang, J. Starcraft from the stands: Understanding the game spectator. Conference on Human Factors in Computing Systems - Proceedings. , Vancouver, BC, Canada. 763-772 (2011).
- Foxlin, E., Wormell, T., Browne, C., Donfrancesco, M. Motion tracking system and method using camera and non-camera sensors. Google Patents. 2 (12), (2014).
- Nacke, L. E. Games User Research and Physiological Game Evaluation. Game User Experience Evaluation. Bernhaupt, R. , Springer. Toulouse, France. 63-86 (2015).
- Hazlett, R. L. Measuring emotional valence during interactive experiences: Boys at video game play. Conference on Human Factors in Computing Systems - Proceedings. , 1023-1026 (2006).
- Charland, P., et al. Assessing the multiple dimensions of engagement to characterize learning: A neurophysiological perspective. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (101), (2015).
- Martey, R. M., et al. Measuring game engagement: multiple methods and construct complexity. Simulation and Gaming. 45, 528-547 (2014).
- Lang, P. J., Bradley, M. M., Hamm, A. O. Looking at pictures: evaluative, facial, visceral, and behavioral responses. Psychophysiological Research. 30, 261-273 (1993).
- Bradley, M. M., Lang, P. J. Measuring emotion: The self-assessment manikin and the semantic differential. Journal of Behavior Therapy and Experimental Psychiatry. 25 (1), 49-59 (1994).
- Granato, M., Gadia, D., Maggiorini, D., Ripamonti, L. A. An empirical study of players' emotions in VR racing games based on a dataset of physiological data. Multimedia Tools and Applications. 79, 33657-33686 (2020).
- Ravaja, N., Saari, T., Salminen, M., Laarni, J., Kallinen, K. Phasic emotional reactions to video game events: A psychophysiological investigation. Media Psychology. 8 (4), 323-341 (2006).
- Alcorn, A. Pong. Atari. , Sunnyvale. (1972).
- Labonte-LeMoyne, E., Courtemanche, F., Fredette, M., Léger, P. M. How wild is too wild: Lessons learned and recommendations for ecological validity in physiological computing research. PhyCS 2018 - Proceedings of the 5th International Conference on Physiological Computing Systems. , (2018).
- Rozendaal, M. C., Braat, B. A. L., Wensveen, S. A. G. Exploring sociality and engagement in play through game-control distribution. AI and Society. 25 (2), 193-201 (2010).
- Downs, J., Smith, W., Vetere, F., Loughnan, S., Howard, S.
Audience experience in social videogaming. Conference on Human Factors in Computing Systems - Proceedings. , 3473-3482 (2014). - Tekin, B. S., Reeves, S. Ways of spectating: Unravelling spectator participation in Kinect play. Conference on Human Factors in Computing Systems - Proceedings. 2017, 1558-1570 (2017).
- Downs, J., Vetere, F., Smith, W.
Differentiated participation in social videogaming. OzCHI 2015: Being Human - Conference Proceedings. , 92-100 (2015). - Courtemanche, F., et al. Method of and system for processing signals sensed from a user. US Patent. , 15/552,788 (2018).
- Batista, D., et al. Benchmarking of the BITalino biomedical toolkit against an established gold standard. Healthcare Technology Letters. 6 (2), 32-36 (2019).
- Léger, P. M., Courtemanche, F., Fredette, M., Sénécal, S. A cloud-based lab management and analytics software for triangulated human-centered research. Lecture Notes in Information Systems and Organisation. 29, 93-99 (2019).
- Greco, A., Valenza, G., Lanata, A., Scilingo, E. P., Citi, L. A convex optimization approach to electrodermal activity processing. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 63 (4), 797-804 (2015).
- Braithwaite, J., Watson, D., Robert, J., Mickey, R. A Guide for Analysing Electrodermal Activity (EDA) & Skin Conductance Responses (SCRs) for Psychological Experiments. Psychophysiology. (49), (2015).
- O'Brien, H. L., Cairns, P., Hall, M. A practical approach to measuring user engagement with the refined user engagement scale (UES) and new UES short form. International Journal of Human Computer Studies. (112), 28-39 (2018).
- Baron, R. M., Kenny, D. A. The moderator-mediator variable distinction in social psychological research. conceptual, strategic, and statistical considerations. Journal of Personality and Social Psychology. 51 (6), 1173-1182 (1986).
- Nacke, L. E. Game User Experience Evaluation. , Springer. Toulouse, France. (2015).
- Lam, S. Y. The effects of store environment on shopping behaviors: A critical review. Advances in Consumer Research. 28 (1), 190-197 (2001).