[논문 리뷰] Data-driven Design: A Case for Maximalist Game Design

Gabriella A. B. Barros, Michael Cerny Green외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 05. 30.

Digital Games and Media참고 문헌 27인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 데이터 어드처처스 프레임워크를 통해 위키백과 및 오픈스트리트맵과 같은 다양한 개방형 데이터 소스를 결합하여 정해진 모험 게임을 생성하는 데이터 기반 접근 방식인 최대주의 게임 디자인을 소개한다. 이는 데이터 변환과 충실도, 기능적 콘텐츠와 장식적 콘텐츠 사이의 균형을 중심으로 하는 디자인 공간을 제안하며, 편향, 오락성, 실제 개인의 의도하지 않은 표현과 같은 윤리적 위험을 강조한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 이질적인 데이터 소스를 수용하는 데이터 기반 게임의 디자인 공간을 탐구하고, 예술적 최대주의에서 영감을 얻는다.
• 게임성에 맞게 데이터를 변형하는 것과 원본 형태를 유지하는 것(충실도) 사이의 상충 관계를 분석한다.
• 데이터가 게임 콘텐츠에서 기능적 역할과 장식적 역할을 동시에 수행할 수 있는 방식을 조사한다.
• 개방형 데이터에서 게임을 생성함에 있어 윤리적 및 법적 과제, 예를 들어 편향되거나 정확하지 않은 데이터의 영향을 식별한다.
• 창의성, 학습, 데이터에 대한 비판적 참여를 지원하는 최대주의 게임 디자인 프레임워크를 제안한다.

제안 방법

• 위키백과 및 오픈스트리트맵과 같은 개방형 데이터를 사용하여 모험 게임을 생성하는 데이터 어드처처스 게임 생성기 시리즈를 활용한다.
• 데이터 변환 대 대조적 충실도, 기능성 대 장식성이라는 두 가지 차원에 따라 디자인 공간을 매핑한다.
• 절차적 콘텐츠 생성(PCG) 기법을 적용하여 데이터를 재구성하여 서사 중심의 게임, 예를 들어 살인 미스터리와 같은 메커니즘을 가진 게임을 만든다.
• 생성된 게임의 서사 일관성, 데이터 정확도, 오용 또는 편향과 같은 윤리적 함의를 분석한다.
• 콜라주, 샘플링, 리믹스와 같은 예술적 실천과의 유사성을 고려하여 개념적 프레임워크를 도출한다.
• 실제 사례를 평가하며, 실제 유명인의 허구적 사망을 다룬 게임 등 윤리적 위험을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 데이터에서 유도된 게임이 최대주의적이라 함은 무엇을 의미하며, 전통적인 절차적 게임 디자인과 어떻게 다를까?
• RQ2 게임성에 맞게 데이터를 변형하는 것과 원본 데이터 소스의 충실도를 유지하는 것 사이의 상충 관계는 무엇인가?
• RQ3 기능적 및 장식적 사용 방식이 데이터 기반 게임의 성격과 품질에 어떻게 영향을 주는가?
• RQ4 최대주의적 데이터 기반 게임은 어떤 목적을 가질 수 있으며, 목적은 디자인 선택에 어떻게 영향을 주는가?
• RQ5 개방형 데이터를 게임 생성에 조합함으로써 발생하는 새로운 윤리적·법적 문제들, 예를 들어 편향, 오락성, 불쾌감을 유발하는 콘텐츠는 무엇인가?

주요 결과

• 데이터 어드처처스 생성기는 위키백과 및 오픈스트리트맵과 같은 개방형 데이터를 사용하여 플레이 가능한 모험 게임을 성공적으로 생성했으며, 실제 사람과 장소를 바탕으로 한 서사 중심의 살인 미스터리 게임도 포함되었다.
• 생성된 콘텐츠에서 뚜렷한 편향이 관찰되었으며, 100개의 게임에서 가장 자주 등장하는 10개의 장소 중 8개가 북미에 위치해 있어 위키백과 및 DBpedia 데이터의 편향을 반영하고 있었다.
• 데이터 오용 사례가 발생했으며, 마가렛 티처에 대한 이미지 검색 결과로 온산 수우 키이의 이미지가 나와 자동화된 데이터 연결의 위험성을 드러냈다.
• 실제 유명인을 피해자 또는 범인으로 묘사한 게임들, 예를 들어 저스틴 비버의 허구적 살인 사건을 다룬 게임들은 의도하지 않은 피해나 대중의 인식에 대한 윤리적 우려를 제기한다.
• 소셜 미디어 데이터나 유행어를 사용할 경우, 변동성이 크거나 스테레오 타입이 강한 연관성으로 인해 모욕적이거나 도발적인 콘텐츠 생성 위험이 증가한다.
• 위험에도 불구하고, 데이터 기반 최대주의 게임은 서사와 게임플레이나를 통해 플레이어가 데이터와 상호작용할 수 있도록 하여 몰입도 높고 개인화된 학습 경험을 제공할 잠재력을 지닌다.