Summary

衡量社交数字游戏观众的参与度

Published: July 03, 2021
doi:

Summary

我们提出了一种方法,能够测量观众在社交数字游戏中的参与度,结合生理和自我报告的数据。由于这个数字游戏涉及一群自由移动的人,体验是使用同步技术拍摄的,该技术将生理数据与游戏中的事件联系起来。

Abstract

这种方法的目的是评估一组有运动跟踪系统的参与者在社交数字游戏中观众参与的明确和隐含的衡量指标。在不局限于屏幕内的游戏环境中,测量参与度的不同维度(如生理觉醒)可能具有挑战性。研究的重点是比赛的观众和他们根据互动性参与的差异。参与度通过生理和自我报告的觉醒以及实验结束时的参与问卷来衡量。生理觉醒是用电皮活性 (EDA) 传感器测量的,这些传感器记录便携式设备 (EDA 框) 上的数据。可移植性是必不可少的,因为游戏的性质,这是类似于一个真人大小的乒乓球,包括许多参与者移动。为了全面了解游戏事件,使用三台摄像机拍摄游戏场地的三个角度。为了将 EDA 数据与游戏中发生的事件同步,使用带有数字数字的框并放入摄像机的帧中。信号从同步框同时发送到 EDA 框和灯箱。灯箱向摄像机显示同步号码,相同的数字也记录在 EDA 数据文件上。这样,就可以记录在大型空间中自由移动的许多人的 EDA,并将此数据与游戏中的事件同步。在我们特定的研究中,我们能够评估唤醒不同相互作用条件的差异。这种方法的局限性之一是信号发送距离不能超过20米。因此,这种方法适用于在玩家数量不限但空间有限的游戏中记录生理数据。

Introduction

研究比赛观众的经验有助于更好地了解比赛的积极和消极方面,反过来,可以帮助改善其设计1。博彩业最近的创新使新型体验从传统的基于游戏机的游戏2向前发展。使用不局限于屏幕内的运动跟踪系统的数字游戏,观众不必再被定位在固定位置。这一新的现实在评估观众体验方面带来了挑战。实验是在游戏创作者的工作室进行的,但可以在实验室设置或其他有足够的空间来适应游戏的环境中复制。

这种方法的目的是衡量社交数字游戏中的观众参与度。更确切地说,当观众能够访问影响游戏的 Web 应用程序时,将测量导致参与度的唤醒。此方法结合了生理和自我报告的数据。由于这个游戏是社交的,涉及一群移动的人,实验被拍摄。通过使用摄像头和便携式生理设备,我们能够将生理数据与游戏中的事件同步。便携式设备 (EDA 盒) 是连接到记录生理活动的电极的 3D 打印盒。这些盒子有一个开/关开关,视觉指示器,一个微型SD卡插槽和充电插槽。视觉指标有助于排除故障。例如,这些指示微系统是否正常工作,显示蓝牙和 Wi-Fi 连接的状态,以及是否记录了生理数据。

使用生理测量是衡量游戏参与度的一种常见和验证的方法生理价值已在视频游戏4的背景下测量。它也已被用于其他研究领域,如教育5。由于情感参与是无法观察到的,自我报告可能有偏见,查兰等人已经使用生理觉醒来评估情绪参与的学习者正在解决问题5。他们用电皮活性(EDA)测量生理觉醒,这是一种广泛使用的方法6。EDA是皮肤导电性的测量,根据汗腺活性的差异而变化此测量与实时情绪变化的重要相关性。EDA 与许多结构相关,如压力、兴奋、挫折和参与度7。因此,建议将EDA数据与自报响应进行补充,将数据与正确的构造3关联。自我评估马尼金(SAM)是一个自我报告的象形尺度,评估情感的三个维度:价值,觉醒和支配8。当前的工作使用唤醒维度,使用视觉 9 点 Likert 刻度进行评估,范围从平静到兴奋。感知觉醒已与生理觉醒7结合使用。

在传统的电子游戏环境中,观众坐在椅子上,在实验期间或多或少地保持相同的位置。他们预计会查看操作发生的屏幕。这种设置已经看到在以前的游戏研究使用生理数据9。在这种情况下,在记录生理数据10的同时开始录制游戏很简单。

在屏幕外播放的新数字游戏中,参与者站立并可以自由移动,传统的 EDA 录制可能不合适。这项研究中使用的游戏类似于真人大小的乒乓球11。这场比赛由一个球和两个桨组成,每个桨都放在比赛场地的四肢上。玩家移动桨,以便将球从球场的一端推到另一端。在用于此研究的版本中,游戏被投影在地面上,玩家使用他们的身体作为桨的控制器。运动检测技术允许桨跟随位于操场对面的两名玩家。玩家如何防止球击中他们身后的虚拟墙的例子出现在 图1中。游戏还包括站在操场两侧的观众,他们可以使用智能手机来影响游戏。使用移动网络应用程序,观众可以投票选出某些可能帮助或伤害玩家的电源或障碍物(例如,更少的墙壁与更多的球,或调节球的速度)。得票最多的选项获胜。

在这项研究中,我们调查了互动对观众的影响。交互的条件有或没有智能手机。我们比较了观众在这两个条件下的参与程度。用于交互性条件的主体内设计,以评估唤醒的差异,从而评估参与度。在目前的研究中,12人组是理想的促进生态有效性的游戏12。两个人作为球员和10人作为观众。只有两个EDA框可供我们的研究,所以我们共有8个组,总共16个EDA数据集(两个参与者每组12个EDA记录)。每个公众被随机分配到两个游戏,访问他们的智能手机,以影响游戏和一个游戏,而不能访问他们的智能手机。游戏参与文献表明,提供许多互动选项可以导致更高的参与度13。教育研究发现,生理觉醒与情感参与有关。基于游戏参与文学和教育研究,我们假设,让观众接触互动将增加觉醒,进而增加他们的参与度。

与玩家体验研究相反,关于数字游戏观众的研究很少使用心理生理学措施。他们大多以问卷14、观察15和访谈16完成。在观众中使用心理生理测量方法的一个困难是,他们往往是一个群体,他们的动作比球员的动作更难以预测。此方法使用多个摄像头捕获参与者和灯箱,使参与者的视频和生理数据能够连接。

由于我们使用智能手机条件的内在主题设计,每个受试者都参加了两个具有交互性条件的游戏,使用他们的智能手机,并在控制条件下参加一个游戏,而无需使用他们的智能手机。因此,将 EDA 数据与每场比赛的开始和结束同步对于评估每个交互状态的差异至关重要。由于房间的尺寸,不可能在观众身上同时开始录制所有三台摄像机。为了克服这个问题,我们使用了一种新的同步技术,称为无线同步协议,用于获取多式联运用户数据17。蓝牙低能量 (BLE) 信号从同步框同时发送到 EDA 框和灯箱(见图 2)。同步框是一个 3D 打印框,带有开/关、自动/手动开关和按钮。手动功能用于使用按钮测试信号。这些信号是从一个开始,显示在 3D 打印灯箱上的增量数字。摄像机上显示数字,EDA 数据文件上也记录相同的数字(见 图 3)。这允许将游戏中发生的事件同步到 EDA 录制中的变化。在我们的例子中,确定的事件是三场比赛的开始和结束。然后,我们可以将游戏链接到条件和参与者编号。通过这种方式,我们确定了哪个数据集与每个条件相对应。

下一节描述了允许使用考特曼奇等人开发的技术的协议。我们调整了技术来回答我们的研究问题。本协议从我们机构的道德委员会获得了道德证书。在此协议中,我们使用生理设备18,安装在3D打印外壳中。我们将将设备称为 EDA 框(用于记录参与者 EDA 的框)、灯箱(带有数字光的框)和同步框(向 EDA 框发送信号的框和用于同步数据的灯箱)。支持无线同步协议以获取多式联运用户数据17 的同步软件嵌入到框中。

Protocol

以下协议在数据收集开始前已得到蒙特利尔国际委员会道德委员会的批准。 1. 实验参与者筛查 招募18岁及以上的学员。确保参与者了解实验的语言,可以站立20分钟,拥有智能手机,最长5年,没有皮肤过敏或敏感性,没有心脏起搏器,不患有癫痫或任何其他诊断的健康问题。 招募一群朋友,和其他一群不认识的人,以控制熟悉。组大小必须根据研究的目的、?…

Representative Results

本节描述了这项研究的代表性结果。我们利用社交媒体和本机构的参与者小组招募参与者。在78名参与者中,40名是妇女。平均年龄为22岁。以前没有一个参与者玩过这个游戏。其他排除标准可在协议的第 1 步中找到。 描述性统计数据可在 表 1中看到,包含每个测量的每个条件的平均值。在表的第二行中报告了自我评估马尼金 (SAM) 的唤醒维度的平均值。SAM Scale …

Discussion

请注意,这些步骤是在游戏创作者的工作室中执行的,但可以在实验室设置或其他有足够的空间来适应游戏的环境中复制。需要注意的是,同步框只能将脉冲传输到 20 米以内的灯和 EDA 框。因此,游戏室或游戏场不得较大。

现有的实验室方法已经使用软件同时开始记录视频游戏屏幕和生理测量工具10。在屏幕内不进行的数字游戏环境中,此方法是不够的。此…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

我们要感谢MITACS与创建游戏的公司合作,为这一研究项目提供资金。

Materials

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

  1. Cheung, G., Huang, J. Starcraft from the stands: Understanding the game spectator. Conference on Human Factors in Computing Systems – Proceedings. , 763-772 (2011).
  2. Foxlin, E., Wormell, T., Browne, C., Donfrancesco, M. Motion tracking system and method using camera and non-camera sensors. Google Patents. 2 (12), (2014).
  3. Nacke, L. E., Bernhaupt, R. Games User Research and Physiological Game Evaluation. Game User Experience Evaluation. , 63-86 (2015).
  4. 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).
  5. Charland, P., et al. Assessing the multiple dimensions of engagement to characterize learning: A neurophysiological perspective. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (101), (2015).
  6. Martey, R. M., et al. Measuring game engagement: multiple methods and construct complexity. Simulation and Gaming. 45, 528-547 (2014).
  7. Lang, P. J., Bradley, M. M., Hamm, A. O. Looking at pictures: evaluative, facial, visceral, and behavioral responses. Psychophysiological Research. 30, 261-273 (1993).
  8. 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).
  9. 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).
  10. 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).
  11. Alcorn, A. Pong. Atari. , (1972).
  12. 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).
  13. 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).
  14. 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).
  15. 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).
  16. Downs, J., Vetere, F., Smith, W. Differentiated participation in social videogaming. OzCHI 2015: Being Human – Conference Proceedings. , 92-100 (2015).
  17. Courtemanche, F., et al. Method of and system for processing signals sensed from a user. US Patent. , (2018).
  18. Batista, D., et al. Benchmarking of the BITalino biomedical toolkit against an established gold standard. Healthcare Technology Letters. 6 (2), 32-36 (2019).
  19. 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).
  20. 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).
  21. 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).
  22. 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).
  23. 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).
  24. Nacke, L. E. . Game User Experience Evaluation. , (2015).
  25. Lam, S. Y. The effects of store environment on shopping behaviors: A critical review. Advances in Consumer Research. 28 (1), 190-197 (2001).
check_url/61596?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Brissette, R., Léger, P., Courtemanche, F., Rucco, E., Sénécal, S. Measuring Engagement of Spectators of Social Digital Games. J. Vis. Exp. (173), e61596, doi:10.3791/61596 (2021).

View Video