[論文レビュー] Do people's user types change over time? An exploratory study

Ana Cláudia Guimarães Santos, Wilk Oliveira+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 18, 2021

Educational Games and Gamification参考文献 45被引用数 13

ひとこと要約

本研究は、ゲーム化環境におけるユーザータイプが時間経過とともに変化するかどうかを探索的に調査するものである。74名の参加者を6か月にわたり分析した結果、支配的ユーザータイプおよびサブスケールスコアに顕著な変化が認められ、ユーザータイプは静的ではなく動的であることが示唆された。これは、ゲーム化システムにおける固定されたパーソナライゼーションの仮定に反するものである。

ABSTRACT

In recent years, different studies have proposed and validated user models (e.g., Bartle, BrainHex, and Hexad) to represent the different user profiles in games and gamified settings. However, the results of applying these user models in practice (e.g., to personalize gamified systems) are still contradictory. One of the hypotheses for these results is that the user types can change over time (i.e., user types are dynamic). To start to understand whether user types can change over time, we conducted an exploratory study analyzing data from 74 participants to identify if their user type (Achiever, Philanthropist, Socialiser, Free Spirit, Player, and Disruptor) had changed over time (six months). The results indicate that there is a change in the dominant user type of the participants, as well as the average scores in the Hexad sub-scales. These results imply that all the scores should be considered when defining the Hexad's user type and that the user types are dynamic. Our results contribute with practical implications, indicating that the personalization currently made (generally static) may be insufficient to improve the users' experience, requiring user types to be analyzed continuously and personalization to be done dynamically.

研究の動機と目的

• ゲーム化環境におけるユーザータイプが、特に6か月間の期間にわたり安定しているかどうかを調査すること。
• 初期評価に基づいて静的ユーザータイプ分類の妥当性をゲーム化システムにおいて評価すること。
• 動的ユーザータイプがパーソナライズド・ゲーム化デザインに与える影響を明らかにすること。
• ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、継続的なユーザータイプ評価の必要性を特定すること。
• 行動データまたは機械学習を用いたユーザータイプの進化を予測する研究の基盤を築くこと。

提案手法

• 参加者74名に対して、6か月間隔をあけて2回にわたりヘクサッドユーザータイプアンケートを実施した。
• ヘクサッドモデルを用いて、参加者を6つのユーザータイプ（達成者、利他の者、ソーシャライザー、自由奔放者、プレイヤー、破壊者）に分類した。
• 2回目の評価と1回目の評価の間で、支配的ユーザータイプおよびすべてのヘクサッドサブスケールの平均スコアを比較した。
• 縦断的探索的研究として、時間経過に伴うユーザータイププロファイルの変化を検出することを目的とした。
• ユーザータイプスコアおよび支配的タイプの違いを分析し、ユーザープロファイルの安定性を評価した。
• 初期データまたはインタラクションログを用いたユーザータイプ変化の予測モデリングを含む、今後の研究の方向性を提言した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ゲーム化環境において、6か月間の期間にわたり人々の支配的ユーザータイプは変化するか？
• RQ2 ヘクサッドサブスケールの平均スコアは時間経過とともに安定しているか、それとも顕著に変化するか？
• RQ3 個々のユーザータイププロファイルは、複数回の評価においてどの程度一貫性を保っているか？
• RQ4 ユーザータイプの動的性質は、ゲーム化システムにおける静的パーソナライゼーションの効果にどのように影響するか？
• RQ5 進化するユーザープロファイルに応じて反応する適応型ゲーム化システムの設計にどのような意味があるか？

主な発見

• 参加者の過半数（50％以上）が、最初の評価と2回目の評価の間に支配的ユーザータイプに変化を示した。
• 2回目の評価と1回目の評価の間で、ヘクサッドサブスケールの平均スコアに顕著な差が認められ、動機付けプロファイルの変化が示唆された。
• 本研究では、ユーザータイプが時間経過とともに安定しないことが観察され、ゲーム化デザインにおける固定されたユーザープロファイルの仮定に疑問を呈した。
• 結果から、一度の評価に基づく静的パーソナライゼーションでは、ユーザーエンゲージメントを維持するには不十分である可能性があることが示唆された。
• 本研究は、ユーザータイプの進化に応じた継続的モニタリングと動的適応の必要性を強調した。
• 今後の研究では、初期アンケート回答またはインタラクションデータを用いたユーザータイプ変化の予測モデリングを検討すべきである。