[論文レビュー] Data-driven Design: A Case for Maximalist Game Design

Gabriella A. B. Barros, Michael Cerny Green+2 more|arXiv (Cornell University)|May 30, 2018

Digital Games and Media参考文献 27被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、データアドベンチャー枠組みを通じて、ウィキペディア や OpenStreetMap などの多様なオープンデータ フォーマットを統合し、手続き的生成されたアドベンチャーゲームに変換するデータ駆動型の「ミニマリズム的ゲームデザイン」を紹介する。本稿は、データ変換と忠実度、機能的コンテンツと装飾的コンテンツのバランスを軸とするデザイン空間を提案するとともに、バイアス、誤情報、実在の人物の不適切な表現といった倫理的リスクを強調する。

ABSTRACT

Maximalism in art refers to drawing on and combining multiple different sources for art creation, embracing the resulting collisions and heterogeneity. This paper discusses the use of maximalism in game design and particularly in data games, which are games that are generated partly based on open data. Using Data Adventures, a series of generators that create adventure games from data sources such as Wikipedia and OpenStreetMap, as a lens we explore several tradeoffs and issues in maximalist game design. This includes the tension between transformation and fidelity, between decorative and functional content, and legal and ethical issues resulting from this type of generativity. This paper sketches out the design space of maximalist data-driven games, a design space that is mostly unexplored.

研究の動機と目的

• 多様なデータソースを統合するデータ駆動型ゲームのデザイン空間を、芸術的ミニマリズムにインspiredして探求すること。
• ゲームプレイのためにデータを変換するのと、元の形式を保持する（忠実度）の間のトレードオフを検討すること。
• データがゲームコンテンツにおいて機能的役割と装飾的役割の両方を果たす方法が、データ駆動型ゲームの性質と質にどのように影響するかを調査すること。
• オープンで、バイアスや不正確な可能性があるデータからゲームを生成する際の倫理的・法的課題を特定すること。
• 創造性、学び、データに対する批判的関与を支援する、ミニマリズム的ゲームデザインのフレームワークを提唱すること。

提案手法

• ウィキペディア や OpenStreetMap などのオープンデータを用いて、データアドベンチャー シリーズのゲーム生成ツールを活用し、アドベンチャーゲームを生成すること。
• データ変換対忠実度、機能対装飾の2つの次元に沿って、デザイン空間をマッピングすること。
• 手続き的コンテンツ生成（PCG）技術を適用し、ミステリーなどの物語中心のゲームにデータを再結合すること。
• 生成されたゲームの物語の整合性、データの正確性、誤 representation やバイアスといった倫理的含みを分析すること。
• コラージュ や サンプリング、リミックスといった芸術的実践との類似性を活用し、概念的枠組みを構築すること。
• 実世界の事例（例えば、実在の有名人が架空の殺害事件の被害者または加害者として登場するゲーム）を評価し、倫理的リスクを検証すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 データから作られたゲームがミニマリズム的であるとはどういう意味か。これは、従来の手続き的ゲームデザインとどのように異なるか。
• RQ2 ゲームプレイのためにデータを変換するのと、元のソースデータの忠実度を維持するのとの間のトレードオフは何か。
• RQ3 機能的および装飾的利用が、データ駆動型ゲームの性格と質にどのように影響を与えるか。
• RQ4 ミニマリズム的データ駆動型ゲームはどのような目的を果たすことができ、目的がデザイン選択にどのように影響するか。
• RQ5 オープンデータを組み合わせてゲーム生成する際、バイアス、誤情報、攻撃的コンテンツといった、新たな法的・倫理的課題は何か。

主な発見

• データアドベンチャー生成ツールは、実在の人物や場所に基づいた物語中心の殺人ミステリーを含め、オープンデータを用いて遊べるアドベンチャーゲームを成功裏に生成した。
• 生成されたコンテンツに顕著なバイアスが観察された。100本のゲームにおいて、10番目に多い場所の8つが北米に集中しており、ウィキペディア や DBpedia データのバイアスが反映されている。
• データの誤表現の事例も確認された。例えば、マーガレット・サッチャーの画像検索でアウン・サン・スーカイの画像が返された。これは、自動化されたデータリンクに伴うリスクを示している。
• 実在の有名人が被害者または加害者として登場するゲーム（例：ジャスティン・ビーバーの架空の殺害）は、不測の損害や公的認識への影響といった倫理的懸念を喚起する。
• ソーシャルメディア データ やトレンドトピックを活用すると、変動的またはステレオタイプ的な関連性があるため、攻撃的または誘発的なコンテンツの生成リスクが高まる。
• リスクは存在するが、物語とゲームプレイを通じてデータと対話できるようにすることで、データ駆動型ミニマリズム的ゲームは、参加的でパーソナライズされた学習体験を提供する可能性を秘めている。