[论文解读] Results of the 2023 Census of Beat Saber Users: Virtual Reality Gaming Population Insights and Factors Affecting Virtual Reality E-Sports Performance

Vivek Nair, Viktor Radulov+1 more|arXiv (Cornell University)|May 23, 2023

Sports Analytics and PerformanceEconomics, Econometrics and Finance被引用 3

一句话总结

这项对1,006名《节奏地牢》玩家的大规模调查揭示了影响虚拟现实电子竞技表现的关键行为、人口统计和生理因素。研究发现，运动经验、控制器握持技术、穿着较少衣物、更宽的臂展、双手同利以及热身习惯与更高的表现分数（PP）显著相关；而使用Windows 10系统的玩家以及有节奏类游戏经验的玩家则表现出混合或负面效果。

ABSTRACT

The emergence of affordable standalone virtual reality (VR) devices has allowed VR technology to reach mass-market adoption in recent years, driven primarily by the popularity of VR gaming applications such as Beat Saber. However, despite being the top-grossing VR application to date and the most popular VR e-sport, the population of over 6 million Beat Saber users has not yet been widely studied. In this report, we present a large-scale comprehensive survey of Beat Saber players (N=1,006) that sheds light on several important aspects of this population, including their background, biometrics, demographics, health information, behavioral patterns, and technical device specifications. We further provide insights into the emerging field of VR e-sports by analyzing correlations between responses and an authoritative measure of in-game performance.

研究动机与目标

• 了解《节奏地牢》玩家的人口统计、行为和生物特征概况，特别是通过BeatLeader参与竞技对战的玩家。
• 识别与更高游戏内表现（以BeatLeader的性能分数PP衡量）相关的因素。
• 研究设备选择、身体素质和准备习惯对虚拟现实节奏游戏表现的影响。
• 为未来关于虚拟现实游戏人群和电子竞技表现指标的研究提供基础数据集。
• 通过实证用户数据，为游戏设计、健康考量和虚拟现实电子竞技的公平性提供参考。

提出的方法

• 通过BeatLeader的社交媒体渠道向《节奏地牢》玩家发放了一份包含50个问题的在线调查，收集了关于人口统计、生物测量、设备规格、健康状况和行为习惯的数据。
• 参与者需提供知情同意，并可选择参与以在BeatLeader个人资料中添加成就。
• 表现数据来自BeatLeader的公开排行榜，包括基于得分和谱面难度计算的综合表现分数（PP）。
• 统计分析包括单因素方差分析、配对t检验和Wald检验，以评估玩家属性与PP之间的相关性。
• 调查于2023年4月15日至5月1日期间进行，共收集到1,006份有效回复，研究获得加州大学伯克利分校CPHS的伦理批准。
• 数据分析旨在识别表现的关键预测因子，每个相关性的效应量和p值均予以报告。

实验结果

研究问题

• RQ1 哪些人口统计和生物测量特征使高分《节奏地牢》玩家与普通用户群体区分开来？
• RQ2 设备操作系统（如Windows 10与Windows 11）在虚拟现实节奏游戏中如何影响表现？
• RQ3 运动经验、手眼协调能力和身体素质在多大程度上与《节奏地牢》表现相关？
• RQ4 热身或拉伸等准备习惯在多大程度上影响游戏得分和PP？
• RQ5 控制器握持方式、着装以及身体尺寸（如臂展）在表现结果中起到什么作用？

主要发现

• 使用Windows 10的玩家平均表现比使用Windows 11的玩家高出10.2%，表明高性能玩家可能更倾向于选择专为游戏优化的操作系统。
• 有运动经验的玩家，尤其是参与需要手眼协调的运动（如网球和羽毛球）的玩家，其平均表现比非运动员高出11.9%。
• 在Oculus Quest控制器上使用双指‘爪形握法’和三指‘M形握法’的玩家，表现最高可比默认握法提升64.5%。
• 穿着更少衣物——尤其是上身、下身和脚部——与更好的得分相关，可能是因为活动范围更大且热调节更佳。
• 拥有更宽臂展的玩家表现出显著更高的巅峰表现，相关系数为r = -0.113（p = 0.0045），表明存在可测量的生理优势。
• 双手同利的玩家平均得分比右撇子或左撇子玩家高出12.6%；而左撇子玩家则比右撇子玩家表现略低1.2%。