Enquête sur le cybersickness dans les tâches de marche en réalité virtuelle

La réalité virtuelle (VR) devient de plus en plus courante dans plein de domaines comme la formation, l'éducation et le divertissement. Cependant, les utilisateurs peuvent ressentir une gêne appelée cybersickness quand ils participent à des expériences VR. Cette gêne provient de la façon dont notre corps réagit aux signaux visuels et de mouvement qui peuvent ne pas correspondre. Par exemple, si quelqu'un se déplace dans un environnement VR mais reste en fait immobile, ça peut entraîner des sensations de nausée ou de vertige. Cette étude examine comment les tâches physiques et mentales en VR influencent l'expérience de cybersickness d'une personne, sa Mémoire de travail, sa Charge mentale, sa charge physique et son Attention.

#L'Importance de Marcher Réellement en VR

La plupart des jeux VR demandent aux utilisateurs d'effectuer à la fois des activités mentales et physiques. Par exemple, dans certains jeux VR, les joueurs doivent combattre des adversaires, résoudre des énigmes et se déplacer dans des espaces inconnus. Les chercheurs ont beaucoup appris sur le fait que les gens se sentent mal quand ils utilisent la VR en étant assis ou immobiles, mais il n'y a pas beaucoup d'infos sur l'impact de la marche en VR sur ces expériences. Dans notre étude, on a concentré sur comment marcher réellement dans un labyrinthe VR pouvait influencer les expériences des utilisateurs avec la cybersickness et leurs capacités mentales.

#Collecte de Données pour l'Analyse

Pour mieux comprendre ces relations, on a collecté des données auprès de 39 participants qui ont marché dans un environnement VR pendant 15 minutes. Pendant qu'ils naviguaient dans des labyrinthes, on a recueilli des infos sur leurs mouvements de tête, leurs mouvements oculaires, leur fréquence cardiaque, leurs réponses cutanées, et leurs propres rapports sur la façon dont ils se sentaient mal. En plus, on leur a demandé de réaliser des tâches qui nécessitaient de l'attention et de la mémoire de travail, comme se souvenir de numéros et répondre à des questions pendant leur navigation dans le labyrinthe.

#Analyse de la Cybersickness et de la Charge Cognitive

En examinant les données récoltées pendant la navigation dans le labyrinthe, notre objectif était de découvrir des modèles entre la cybersickness et la charge cognitive. La charge cognitive fait référence à l'effort mental requis pour accomplir des tâches. On voulait comprendre comment ces éléments-cybersickness, mémoire de travail, charge physique et mentale, et attention-interagissent entre eux.

#La Tâche de Navigation dans le Labyrinthe

Les participants de notre étude ont été invités à naviguer à travers un labyrinthe virtuel. Ce labyrinthe était conçu pour être généré aléatoirement, ce qui signifie que chaque participant rencontrait une configuration unique. Chaque labyrinthe exigeait qu’ils continuent à bouger et à prendre des décisions tout en accomplissant des tâches de mémoire et d’attention. Par exemple, toutes les 30 secondes, ils devaient se souvenir d'une séquence de cinq chiffres, répondre à des questions liées à leur niveau d'inconfort et évaluer la difficulté de la tâche.

#Technologie Utilisée dans l'Étude

On a utilisé une technologie VR avancée pour capturer les expériences des participants avec précision :

• Suivi de la Tête et des Yeux : On a utilisé un équipement spécialisé pour suivre où regardaient les participants et comment ils bougeaient leur tête.
• Fréquence Cardiaque et Réaction Cutanée : Des capteurs ont été placés sur les participants pour mesurer leurs réponses physiologiques, comme la fréquence cardiaque et la réaction de leur peau au stress.
• Équipement VR : Les participants portaient un casque VR conçu pour offrir une expérience immersive de haute qualité, garantissant qu'ils pouvaient s'engager pleinement dans les tâches.

#Procédure de Collecte de Données

Notre processus a commencé par les participants qui lisaient et signaient un formulaire de consentement éclairé, leur permettant de participer à l'étude. Ensuite, ils ont rempli un questionnaire sur leur parcours et leurs expériences passées avec la VR. Les participants ont suivi un tutoriel expliquant comment naviguer dans le labyrinthe et accomplir les tâches requises. Après la calibration pour garantir un suivi précis, ils ont commencé la navigation dans le labyrinthe.

Pendant la session de 15 minutes, toutes les 30 secondes, les participants ont répondu à des questions concernant leur cybersickness et leur charge mentale, fourni un nouveau numéro à cinq chiffres à mémoriser, et récité les chiffres précédents. Une fois la session de labyrinthe terminée, ils ont rempli un autre questionnaire sur leurs sensations de malaise et leur charge de travail.

#Résultats et Observations

Après avoir analysé les données collectées, on a remarqué des tendances et des aperçus spécifiques :

#Augmentation des Niveaux de Cybersickness

En moyenne, les participants ont rapporté se sentir de plus en plus mal au fur et à mesure qu'ils passaient du temps dans l'environnement VR. Beaucoup ont ressenti une augmentation de leurs sensations de malaise, surtout après 10 minutes. Ça suggère qu'une exposition prolongée à la VR pourrait entraîner des niveaux de gêne plus élevés.

#Relation Entre Charge Cognitive et Cybersickness

Fait intéressant, on a trouvé que les participants qui ont signalé se sentir plus mal faisaient également face à davantage de demandes sur leur mémoire de travail. Ils avaient plus de mal avec les tâches qui exigeaient de se souvenir de chiffres et de répondre à des questions. Cela implique que des niveaux plus élevés de cybersickness impactent négativement les capacités cognitives.

#Charge Physique et Mentale

Les participants ont rapporté des niveaux plus élevés de demandes mentales et physiques pendant qu'ils étaient dans l'environnement VR. Cela a été mesuré à l'aide du questionnaire NASA-TLX, qui évalue à quel point les utilisateurs perçoivent une tâche comme exigeante. Ces résultats soulignent comment les activités réelles en VR peuvent poser des défis aux utilisateurs.

#Analyse des Données

Après avoir recueilli les résultats, on a analysé les données pour trouver des connexions entre la cybersickness et les autres métriques que nous avons collectées. On a utilisé différentes méthodes statistiques pour explorer ces relations.

#Corrélations Notables

Une observation importante était la corrélation entre la cybersickness et la charge mentale rapportée. Les participants qui se sentaient plus mal indiquaient également qu'ils faisaient face à des demandes mentales plus élevées pendant les tâches. En revanche, il n'y avait pas de forte connexion entre la fréquence cardiaque ou la réponse cutanée et la cybersickness, ce qui suggère que d'autres facteurs pourraient jouer un rôle plus important dans la prédiction des niveaux de gêne.

#Différences de Performance

On a aussi comparé les performances entre les participants qui se sentaient mal et ceux qui ne l'étaient pas. Ceux qui ont ressenti des niveaux plus élevés de cybersickness ont moins bien performé aux tâches de mémoire de travail et ont rapporté se sentir plus dépassés par les exigences des tâches.

#Utilisation de l'Apprentissage Profond pour la Classification de la Cybersickness

Pour démontrer davantage l'utilité de notre ensemble de données, on a utilisé des modèles d'apprentissage profond pour classifier les niveaux de cybersickness en se basant sur les données collectées. On a appliqué des modèles comme Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), et Multilayer Perceptron (MLP). Ces modèles analysent les motifs dans les données pour prédire à quel point il est probable qu'un participant éprouve de la cybersickness.

#Taux de Précision Élevés

Nos modèles ont atteint des taux de précision élevés, certains atteignant 95%. Ça indique que notre ensemble de données peut soutenir efficacement la création de systèmes qui pourraient aider à prédire et éventuellement minimiser la cybersickness à l'avenir.

#Comprendre l'Importance des Caractéristiques avec SHAP

Pour obtenir des aperçus sur quels facteurs spécifiques étaient les plus influents pour prédire la cybersickness, on a réalisé une analyse SHAP. Cette méthode aide à expliquer les prédictions du modèle en montrant quelles caractéristiques contribuent positivement ou négativement aux prédictions.

#Caractéristiques Dominantes Identifiées

D'après notre analyse, le suivi oculaire et les mesures physiologiques ont émergé comme des caractéristiques dominantes dans la prédiction de la cybersickness. Cela suggère que surveiller où un participant regarde et comment son corps réagit pourrait être clé pour mieux prédire les niveaux de gêne durant les expériences VR.

#Conclusion

Notre étude met en lumière la relation complexe entre la cybersickness, l'activité physique, la charge mentale et la performance des utilisateurs en VR. À mesure que la VR devient plus courante dans divers domaines, comprendre comment ces facteurs influencent l'expérience utilisateur est crucial.

En collectant des données sur des participants naviguant dans un labyrinthe tout en effectuant des tâches cognitives, on a révélé des aperçus importants sur comment la marche réelle en VR influence les sensations de malaise et la charge cognitive. Nos résultats suggèrent que les développeurs devraient prendre en compte à la fois la conception des environnements VR et comment les utilisateurs interagissent avec eux pour créer de meilleures expériences.

L'ensemble de données que nous avons créé peut être bénéfique pour les recherches futures, contribuant au développement de modèles prédictifs qui s'adaptent aux besoins des utilisateurs. Grâce à l'application de techniques avancées d'apprentissage automatique, on peut travailler à minimiser l'inconfort et à améliorer l'efficacité des applications VR.

Globalement, à mesure que la technologie VR continue d'évoluer, des études comme la nôtre joueront un rôle essentiel dans la définition des expériences utilisateur et dans la compréhension de la façon dont les individus interagissent avec ces environnements immersifs.