[論文レビュー] Multimodal vs. Unimodal Physiological Control in Videogames for Enhanced Realism and Depth

Gonçalo Filipe Lopes Coelho Amaral da Silva|arXiv (Cornell University)|Jun 2, 2014

Virtual Reality Applications and Impacts参考文献 44被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、ファーストパーソンシューティングゲームにおけるマルチモーダル直接バイオフィードバックを提案し、1つのゲームメカニクスごとに2つの生理的センサー（例：呼吸と体温）を組み合わせることで、リアリズムと深みを向上させる。結果として、単一モーダルバイオフィードバックは通常の操作方法に比べて楽しさとリアリズムが向上するが、マルチモーダルバイオフィードバックは、身体的および認知的負荷の増加を伴いながらも、主観的な深み、リアリズム、プレイヤーの自己効力感を顕著に高める。

ABSTRACT

(arXiv abridged abstract) In the last two decades, videogames have evolved in a nearly explosive way from the pixelated graphics to today's near-realistic 3D environments. The interaction devices traditionally used in videogames have not evolved with the same intensity, but recent HCI studies have explored biofeedback interaction - the explicit manipulation of a person's physiological data as input to a system - as an alternative to them. Traditional biofeedback prototypes apply 1 sensor to each game mechanic (unimodality). In this dissertation, we introduce the combination of 2 physiological sensors simultaneously per game mechanic (multimodality) and present a First-Person Shooter game comprised of 8 game mechanics with three interaction flavours (no biofeedback/vanilla, unimodal and multimodal). An empirical study with 32 regular players was employed to explore and study differences between the three interaction types and where they can be best employed. Players compared the three games in terms of Fun, Ease of Use, Originality, Playability and Favourite Condition. For the sake of completeness, other evaluation methods were used as well: IMI Questionnaire, keywords association and open-ended commentaries. The vanilla version was considered easier to use, but both biofeedback versions were considered the most fun. Both versions were praised differently: the unimodal version for its simplicity of use, and the multimodal for its realism, activation safety of game mechanics and depth added to the game. Our conclusion is that multimodal biofeedback can have a relevant impact in terms of added depth, depending on the way it is used inside the game. On a boundary case, it can be used to increase the feeling of empowerment on the player when using certain abilities, or to intentionally make in-game actions more difficult by demanding more physical effort from the player.

研究の動機と目的

• 単一モーダルバイオフィードバックの限界を解決すること。これは、プレイヤーのインタラクションを単純化し、従来の入力方法に取って代わる理由を十分に説明できない。
• 1つのゲームメカニクスごとに複数の生理的センサーを組み合わせること（マルチモーダルバイオフィードバック）が、リアリズム、深み、プレイヤーの関与度を向上させるかどうかを調査すること。
• マルチモーダルバイオフィードバックを、通常のキーボード/マウス操作および単一モーダルバイオフィードバックと比較し、楽しさ、使いやすさ、独自性、遊びやすさの観点から評価すること。
• 異なるバイオフィードバックタイプが、特に没入感、リアリズム、身体的負荷の観点でプレイヤーの認識にどのように影響するかを評価すること。
• 文脈に応じたセンシティブなバイオフィードバックメカニズムの設計的含意および長期的な使いやすさの課題を検討すること。

提案手法

• Unreal Development Kitを用いて、3つの制御バリエーション（バニラ：キーボード/マウス、単一モーダルバイオフィードバック：1メカニクスごとに1つのセンサー、マルチモーダルバイオフィードバック：1メカニクスごとに2つのセンサー）を備えたファーストパーソンシューティングゲームのプロトタイプを開発した。
• 呼吸（RESP）および体温（TEMP）を測定する生理的センサーを統合し、リcoilの低減や水中探索などのゲーム内行動を制御した。
• マルチモーダル制御では、協調的な生理的入力（例：息を止める + 体温変化によるスナイピングや水中潜行）が要求されるメカニクスを設計した。
• 32名の参加者を対象に、楽しさ、使いやすさ、独自性、遊びやすさ、最も好きな条件といった複数の指標で、3つのバージョンを比較するユーザーテストを実施した。
• キーワード分類および自由記述型のフィードバックを収集し、IMIアンケートを実施して内発的動機付けおよび主観的楽しさを評価した。
• スコア比較およびトピック分析を用いて、単一モーダルとマルチモーダルバイオフィードバックの主観的な深みやリアリズムの違いを分析した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マルチモーダル直接バイオフィードバックは、単一モーダルまたは通常の制御方式と比較して、主観的なリアリズムと深みを顕著に向上させるか？
• RQ2 プレイヤーは、マルチモーダルバイオフィードバックを単一モーダルおよびバニラ制御方式と比較して、楽しさ、使いやすさ、遊びやすさの観点でどのように評価するか？
• RQ3 1つのメカニクスに複数の生理的信号を組み合わせることで、没入感およびプレイヤーの自己効力感がどの程度向上するか？
• RQ4 特に、メカニクスがセンサー入力を共有する場合に、単一モーダルとマルチモーダルバイオフィードバックの間で、混乱やアクティベーションの難易度に顕著な差が生じるか？
• RQ5 持続的なバイオフィードバックゲームプレイにおける長期的な使いやすさおよび身体的負荷の影響は何か？

主な発見

• 単一モーダルおよびマルチモーダルバイオフィードバックの両方のバージョンが、バニラのキーボード/マウスバージョンよりも有意に楽しさが高く評価されたが、両者のバイオフィードバックタイプ間で全体的な楽しさや遊びやすさに統計的に有意な差は認められなかった。
• マルチモーダルバイオフィードバックは、単一モーダルバイオフィードバックと比較して、よりリアリスティックで、より深みがあり、より安全にアクティブ化できると感じられた。プレイヤーは、追加の身体的および認知的参加がもたらす効果を評価していた。
• プレイヤーは、マルチモーダルバイオフィードバックが、協調的な生理的行動（例：スナイピングや水中潜行に必要な息を止める + 体温変化）を要する際、自己効力感および没入感を高めたと報告した。
• IMIアンケートの結果、バイオフィードバックが内発的動機付けおよび楽しさに顕著な肯定的影響を与えたことが確認された。これは、ゲーム内に身体的行動が直接反映されていることに起因すると考えられる。
• 一部の参加者は、同じセンサー（例：RESP）が、無関係な複数のメカニクス（例：水中での息を止める + 不透明化）を制御する単一モーダルバージョンで混乱を経験したが、マルチモーダルバージョンではセンサーの分離によりこの問題が解決された。
• 本研究は、ゲーム内状況（例：軽い物を扱う vs. 重い物を扱う）に応じて、単一モーダルとマルチモーダルバイオフィードバックを組み合わせることで、ゲームプレイの深みとプレイヤー体験を最適化できる可能性を示唆している。