Summary

Sosyal Dijital Oyunların İzleyicilerinin Katılımını Ölçme

Published: July 03, 2021
doi:

Summary

Fizyolojik ve kendi kendine bildirilen verileri birleştiren bir sosyal dijital oyuna izleyicilerin katılımını ölçen bir metodoloji öneriyoruz. Bu dijital oyun bir grup serbestçe hareket eden insanı içerdiğinden, deneyim fizyolojik verileri oyundaki olaylarla ilişkilendiren bir senkronizasyon tekniği kullanılarak filme alındı.

Abstract

Bu metodolojinin amacı, hareket takip sistemlerine sahip bir grup katılımcıda sosyal dijital oyunlar sırasında izleyicilerin açık ve örtük etkileşim önlemlerini değerlendirmektir. Bir ekran içinde sınırlı olmayan oyunlar bağlamında, fizyolojik uyarılma gibi etkileşimin farklı boyutlarını ölçmek zor olabilir. Çalışmanın odak noktası, oyunun izleyicileri ve etkileşime göre etkileşimlerindeki farklılıklar üzerine yapılır. Etkileşim, fizyolojik ve kendi kendine bildirilen uyarılmanın yanı sıra deneyin sonunda bir etkileşim anketi ile ölçülür. Fizyolojik uyarılma, verileri taşınabilir bir cihaza (EDA kutusu) kaydeden elektrodermal aktivite (EDA) sensörleriyle ölçülür. Taşınabilirlik, yaşam boyu bir pong’a benzeyen ve hareket eden birçok katılımcıyı içeren oyunun doğası nedeniyle gerekliydi. Oyunun olaylarına genel bir bakış için, oyun alanının üç açısını çekmek için üç kamera kullanılır. EDA verilerini oyunda meydana gelen olaylarla senkronize etmek için dijital numaralara sahip kutular kullanılır ve kameraların çerçevelerine konur. Sinyaller bir senkronizasyon kutusundan aynı anda EDA kutularına ve ışık kutularına gönderilir. Işık kutuları kameralara eşitleme numaralarını gösterir ve aynı numaralar EDA veri dosyasına da kaydedilir. Bu şekilde, geniş bir alanda serbestçe hareket eden ve bu verileri oyundaki olaylarla senkronize eden birçok kişinin EDA’sını kaydetmek mümkündür. Özel çalışmamızda, farklı etkileşim koşulları için uyarılmadaki farklılıkları değerlendirebildik. Bu yöntemin sınırlamalarından biri, sinyallerin 20 metreden daha uzağa gönderilemememesidir. Bu nedenle, bu yöntem, sınırsız sayıda oyuncuya sahip oyunlarda fizyolojik verileri kaydetmek için uygundur, ancak sınırlı bir alanla sınırlıdır.

Introduction

Oyun izleyicilerinin deneyimini incelemek, oyunun olumlu ve olumsuz yönlerini daha iyi anlamaya yardımcı olur ve buna karşılık tasarımını geliştirmeye yardımcı olabilir1. Oyun endüstrisindeki son yenilikler, geleneksel konsol tabanlı oyun2’denileriye doğru ilerleyen yeni deneyim türlerine izin sağladı. Ekran içinde sınırlı olmayan hareket takip sistemlerini kullanan dijital oyunlarla, izleyicilerin artık sabit bir noktaya konumlandırılmasına gerek yok. Bu yeni gerçeklik, izleyicilerin deneyimlerinin değerlendirilmesinde zorluklar yaratıyor. Deney, oyunun yaratıcılarının stüdyosunda gerçekleştirildi, ancak bir laboratuvar ortamında veya oyuna uyacak kadar alana sahip başka bir ortamda çoğaltılabilir.

Bu metodolojinin amacı, bir sosyal dijital oyun sırasında seyirci katılımını ölçmektir. Daha doğrusu, seyirci oyunu etkileyen bir web uygulamasına erişediğinde etkileşime yol açan uyarılma ölçülecektir. Bu yöntem fizyolojik ve kendi kendine bildirilen verileri birleştirir. Bu oyun sosyal olduğundan ve hareket eden bir grup insanı içerdiğinden, deney filme alındı. Kameraların ve taşınabilir fizyolojik cihazların kullanımıyla fizyolojik verileri oyundaki olaylarla senkronize edebildik. Taşınabilir cihazlar (EDA kutuları), fizyolojik aktiviteyi kaydeden elektrotlara bağlı 3D baskılı kutulardır. Kutularda AÇMA/KAPAMA anahtarı, görsel göstergeler, microSD kart yuvası ve şarj yuvaları bulunur. Görsel göstergeler sorun giderme durumunda yardımcı olacaktır. Örneğin, bunlar microSD’nin işlevsel olup olmadığını gösterir, Bluetooth ve Wi-Fi bağlantılarının durumunu gösterir ve fizyolojik verilerin kaydedilip kaydedilmediğini gösterir.

Fizyolojik önlemlerin kullanımı, oyun etkileşimini ölçmek için yaygın ve doğrulanmış bir yaklaşımdır3. Fizyolojik değer video oyunları bağlamında ölçilmiştir4. Eğitim5gibi diğer araştırma alanlarında da kullanılmıştır. Duygusal etkileşim gözlemlenebilir olmadığından ve öz rapor önyargılı olabileceğinden, Charland ve arkadaşları sorunları çözen öğrencilerde duygusal etkileşimi değerlendirmek için fizyolojik uyarılma kullanmıştır5. Yaygın olarak kullanılan bir yöntem olan fizyolojik uyarılmayı ölçmek için elektrodermal aktivite (EDA) kullandılar6. EDA, ter bezi aktiviteslerindeki farklılıklara göre değişen cilt iletkenliğinin ölçümüdür3. Bu ölçüm, gerçek zamanlı duygusal varyasyonlarla önemli bir korelasyondur. EDA stres, heyecan, hayal kırıklığı ve etkileşim7gibi birçok yapı ile ilişkilidir. Bu nedenle, EDA verilerini kendi kendine rapor yanıtlarıyla tamamlamanın, verileri doğru yapı3ile ilişkilendirmeniz önerilir. Öz Değerlendirme Manikin (SAM), duygunun üç boyutunu değerlendiren kendi kendine bildirilen bir resimsel ölçektir: değer, uyarılma ve hakimiyet8. Mevcut çalışma, sakinlikten heyecana kadar uzanan görsel bir 9 noktalı Likert ölçeği kullanılarak değerlendirilen uyarılma boyutunu kullandı. Algılanan uyarılma fizyolojik uyarılma7ile birlikte kullanılmıştır.

Geleneksel video oyunları bağlamlarında, izleyiciler bir sandalyeye oturur ve deney süresince az çok aynı pozisyonda kalırlar. Eylemlerin gerçekleştiği bir ekrana bakmaları bekleniyor. Bu ayar fizyolojik veriler kullanılarak önceki oyun çalışmalarında görülmüştür9. Bu durumda, oyunun kaydını fizyolojik verilerin kaydıyla aynı anda başlatmak kolaydır10.

Ekran dışında oynanan ve katılımcıların ayakta durduğu ve hareket etmekte özgür olduğu yeni dijital oyunlar bağlamında, geleneksel EDA kaydı uygun olmayabilir. Bu çalışmada kullanılan oyun bir yaşam boyutu Pong11benzer . Bu oyun, her biri oyun alanının bir ekstremitesinde bir top ve iki kürekten oluşur. Oyuncular topu sahanın bir ucundan diğerine itmek için küreklerini hareket ettiriyor. Bu araştırma için kullanılan sürümde, oyun yere yansıtılıyor ve oyuncular vücutlarını kürekler için kontrolör olarak kullanıyorlar. Hareket algılama teknolojisi, raketin oyun alanının karşı taraflarında bulunan iki oyuncuyu takip etmesini sağlar. Oyuncuların topun arkalarındaki sanal duvara çarpmasını nasıl engellediklerine dair bir örnek Şekil 1‘de sunulmuştur. Oyun ayrıca oyun alanının yanlarında duran ve oyunu etkilemek için akıllı telefonlarını kullanabilen izleyicileri de içerir. Bir mobil web uygulaması kullanarak, izleyiciler oyunculara yardımcı olabilecek veya zarar verebilecek belirli güçlendirmelere veya engellere oy verebilir (örneğin, daha az duvara karşı daha fazla topa karşı veya topun hızını modüle etmek). En çok oyu alan seçenek kazanır.

Bu çalışmada etkileşimin izleyiciler üzerindeki etkisini araştırıyoruz. Etkileşim koşulları akıllı telefonlu veya akıllı telefonsuzdur. Bu iki koşulda seyircilerin katılımını karşılaştırdık. Uyarılmadaki ve dolayısıyla etkileşimdeki farkı değerlendirmek için etkileşim durumu için konu içinde bir tasarım kullanılmıştır. Mevcut çalışmada, 12 kişilik gruplar oyunun ekolojik geçerliliğini teşvik etmek için idealdi12. oyuncu olarak iki kişi ve seyirci olarak 10 kişi. Çalışmamız için sadece iki EDA kutusu mevcuttu, bu nedenle toplam 16 EDA veri kümesini (12 kişilik grup başına EDA kaydına sahip iki katılımcı) toplam sekiz grubumuz vardı. Halkın her üyesi, oyunu etkilemek için akıllı telefonlarına erişimi olan iki oyuna ve akıllı telefonlarına erişimi olmayan bir oyuna rastgele atandı. Oyun etkileşimi literatürü, birçok etkileşimli seçenek sunmanın daha yüksek etkileşime yol açabileceğini göstermektedir13. Eğitimde yapılan araştırmalar fizyolojik uyarılmanın duygusal etkileşimin bir korelasyon olduğunu bulmuş5. Oyun etkileşimi literatürü ve eğitimdeki araştırmalar üzerine inşa ederek, izleyicilere etkileşime erişim izni vermenin uyarılmayı artıracağını ve bunun da etkileşimlerini artıracağını vardır.

Oyuncu deneyimi ile ilgili çalışmaların aksine, dijital bir oyunun izleyicileri hakkında yapılan çalışmalar nadiren psikofizyolojik önlemler kullanır. Çoğunlukla anketler14, gözlem15ve mülakatlar16ile yapılırlar. Seyircilerle psikofizyolojik önlemleri kullanmanın bir zorluğu, genellikle bir grup olmaları ve hareketlerinin oyuncularınkinden daha az öngörülebilir olmasıdır. Bu metodoloji, katılımcıları ve ışık kutularını yakalamak için birden fazla kamera kullanır ve katılımcıların video ve fizyolojik verilerin bağlanmasını sağlar.

Akıllı telefon durumu için konu içinde bir tasarım kullandığımız için, her konu, akıllı telefonlarını kullanarak etkileşim koşuluna sahip iki oyuna ve akıllı telefonlarını kullanmadan kontrol durumunda bir oyuna katıldı. Bu nedenle, EDA verilerinin her oyunun başlangıçları ve bitişleri ile senkronizasyonu, her etkileşim koşulundaki farklılıkların değerlendirilmesini sağlamak için çok önemliydi. Odanın boyutları nedeniyle EDA’nın izleyiciler üzerindeki kaydıyla aynı anda üç kameranın da kaydını başlatmak imkansız olurdu. Bu sorunun üstesinden gelmek için, kablosuz senkronizasyon protokolü adı verilen yeni bir senkronizasyon tekniği kullandık multimodal kullanıcı verilerinin alınmasıiçin 17. Bluetooth Düşük Enerji (BLE) sinyalleri bir senkronizasyon kutusundan aynı anda EDA kutularına ve ışık kutularına gönderilir (bkz. Şekil 2). Senkronizasyon kutusu, AÇMA/KAPAMA ve otomatik/manuel anahtarlar ve bir düğme içeren 3D baskılı bir kutudur. Manuel işlev, düğmeyi kullanarak sinyalleri test etmek için kullanılır. Sinyaller, bir taneden başlayan ve 3D yazdırılan ışık kutularında gösterilen sayıları artırmaktadır. Kameralara numaralar gösterilir ve aynı numaralar EDA veri dosyasına da kaydedilir (bkz. Şekil 3). Bu, oyunda meydana gelen olayların EDA kayıtlarındaki varyasyonlarla senkronize edilmesine izin verir. Bizim durumumuzda, tespit edilen olaylar üç oyunun başlangıcı ve bitişiydi. Sonra oyunu duruma ve katılımcı numarasına bağlayabiliriz. Bu şekilde, hangi veri kümesinin her koşula karşılık geldiğini belirledik.

Aşağıdaki bölümde Courtemanche ve ark.17tarafından geliştirilen tekniğin kullanılmasına izin veren protokol açıklanmaktadır. Tekniği araştırma sorumuzu cevaplamak için uyarladık. Bu protokol kurumumuzun etik komitesinden etik belgesi almıştır. Bu protokolde fizyolojik cihazlar kullanıyoruz18, 3D baskılı bir kasaya monte edilmiş. Cihaza EDA kutuları (katılımcının EDA’sını kaydetmek için kullanılan kutular), ışık kutusu (dijital ışıklı kutu) ve senkronizasyon kutusu (EDA kutularına sinyal gönderen kutu ve verileri senkronize etmek için ışık kutuları) olarak atıfta bulunacağız. Çokmodal kullanıcı verileri17’nin alınması için kablosuz senkronizasyon protokolünü etkinleştiren senkronizasyon yazılımı kutulara gömüldü.

Protocol

Aşağıdaki protokol, veri toplama başlamadan önce HEC Montréal etik komitesi tarafından onaylanmıştır. 1. Deney için katılımcı taraması Katılımcıları 18 yaş ve üstü işe alın. Katılımcıların deneyin dilini anlamasını, 20 dakika dayanabilmesini, maksimum 5 yıldan kalma bir akıllı telefona sahip olmasını, cilt alerjisi veya hassasiyeti olmamasını, kalp pili olmamasını ve epilepsi veya başka bir teşhis edilmiş sağlık sorunu yaşamamasını sağl…

Representative Results

Bu bölümde bu çalışmanın temsili sonuçları açıklanmaktadır. Sosyal medyayı ve kurumumuzun katılımcı panelini kullanarak katılımcıları işe aldık. 78 katılımcının 40’ı kadındı. Yaş ortalaması 22’ydi. Katılımcıların hiçbiri oyunu daha önce oynamamıştı. Diğer dışlama ölçütleri protokolün 1. Tablo 1’de görülebilen açıklayıcı istatistikler, her ölçü için koşul başına ortalamayı içerir. Öz Değerlendirme Manikini’nin (SAM)…

Discussion

Adımların oyunun yaratıcılarının stüdyosunda gerçekleştirildiğini, ancak laboratuvar ortamında veya oyuna uyacak kadar alana sahip başka bir ortamda çoğaltılabileceğini lütfen unutmayın. Senkronizasyon kutusunun sadece 20 metre içindeki ışıklara ve EDA kutularına bir darbe iletebileceğini unutmayın. Bu nedenle, oyun odası veya oyun alanı daha büyük olmamalıdır.

Mevcut laboratuvar yöntemleri, hem video oyunu ekranının hem de fizyolojik ölçüm araçlarının k…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Mitacs’a bu araştırma projesini finanse etmek için oyunu oluşturan şirketle ortaklaşa teşekkür ederiz.

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).

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