Évaluer la similarité visuelle dans les niveaux de jeux vidéo

Dans le monde des jeux vidéo, à quel point les niveaux se ressemblent est super important pour les joueurs. Ça influence leur plaisir de jouer et leur façon de jouer. Les développeurs de jeux utilisent souvent des outils spéciaux pour mesurer cette Similarité, mais parfois ces outils ne correspondent pas à ce que les joueurs pensent. Ça peut mener à des situations où les joueurs n'aiment pas le contenu du jeu ou trouvent que le comportement des personnages est difficile à croire.

Pour mieux comprendre ce problème, on a mené une étude avec des participants qui ont jugé la similarité de niveaux de deux jeux vidéo bien connus : Candy Crush Saga et Legend of Zelda. On a recueilli les avis de 456 joueurs pour découvrir quels outils de similarité fonctionnent le mieux et quelles caractéristiques sont les plus importantes pour les joueurs lorsqu'ils comparent des niveaux de jeu.

#Similarité dans les jeux vidéo

Dans le contexte des jeux vidéo, la similarité fait référence à la manière dont différents niveaux ou éléments apparaissent similaires aux joueurs. Ça peut inclure des facteurs comme la couleur, la forme, la disposition, et comment ces caractéristiques font ressentir les joueurs pendant le jeu. Les concepteurs de jeux doivent prendre en compte ces aspects pour créer des niveaux qui soient agréables et engageants pour les joueurs.

Les mesures de similarité peuvent aider les designers à comprendre les perceptions des joueurs, mais souvent ces mesures sont basées sur des suppositions plutôt que sur un vrai retour des joueurs. Ce décalage peut causer des problèmes dans la conception du jeu, comme générer des niveaux qui semblent répétitifs ou manquent de variété.

#Importance de la recherche

Il y a peu de recherches sur la façon dont les joueurs perçoivent la similarité dans les jeux vidéo ou à quel point les mesures de similarité actuelles s'alignent avec cette perception. Cette étude vise à combler cette lacune en comparant différentes méthodes de mesure de similarité et en identifiant les caractéristiques visuelles clés que les joueurs prennent en compte lorsqu'ils jugent des niveaux.

#Méthodes

On a mené deux études principales. Dans la première étude, on a présenté à 456 participants divers triplets de niveaux de Candy Crush Saga et Legend of Zelda. Ils devaient choisir quels sont les deux niveaux qui se ressemblent le plus en fonction de leur apparence visuelle.

La deuxième étude impliquait des groupes de discussion où les participants discutaient et étiquetaient les dimensions qui influençaient leurs jugements de similarité. Ça nous a aidés à comprendre quels facteurs les joueurs considèrent comme importants lorsqu'ils comparent des niveaux de jeu.

#Étude 1 : Jugements de similarité

Dans la première étude, on a utilisé une méthode appelée tâche de comparaison de triplets. Chaque participant regardait trois niveaux en même temps et devait sélectionner les deux qui étaient les plus semblables.

On a utilisé des images des deux jeux sous deux formes : des captures d'écran réelles des niveaux et des motifs de couleur abstraits. Ça nous a permis de voir comment les joueurs jugent la similarité dans des représentations réalistes et plus simplifiées.

#Collecte de données

Les participants ont été sélectionnés en fonction de leur expérience avec les jeux vidéo basés sur des tuiles. Ils ont rempli des enquêtes qui comprenaient des questions démographiques et leurs expériences avec les jeux.

On a collecté plein de jugements de similarité pendant l'étude, ce qui nous a donné un jeu de données riche pour chercher des motifs dans les réponses des joueurs.

#Évaluation des mesures de similarité

Après avoir rassemblé les données, on a comparé différentes mesures de similarité avec les jugements faits par les participants. On a vérifié à quel point chaque métrique de similarité pouvait prédire les jugements humains de similarité en utilisant des techniques mathématiques.

Les résultats ont montré à quel point chaque métrique pouvait approcher ce que les joueurs pensaient réellement des niveaux.

#Résultats de l'étude 1

On a découvert que les métriques basées sur les images, surtout celles issues de la vision par ordinateur, fonctionnaient mieux que les métriques de similarité traditionnelles utilisées dans la conception de jeux. DreamSim, un type spécifique de modèle d'image, a eu la meilleure performance au total.

Étonnamment, des métriques plus simples comme le comptage des types de tuiles ont également bien fonctionné. Elles ne capturaient pas toutes les nuances, mais fournissaient quand même une bonne base pour comprendre la similarité.

#Étude 2 : Comprendre les dimensions de similarité

Dans la deuxième étude, on a voulu explorer plus en profondeur les raisons derrière les jugements de similarité des joueurs. On a organisé des groupes de discussion où les participants ont discuté de leurs points de vue sur ce qui rend les niveaux similaires ou différents.

#Sessions de groupe de discussion

On a tenu des sessions avec des participants ayant de l'expérience pertinente en conception et développement de jeux. Chaque session impliquait de discuter des dimensions de similarité dérivées des espaces perceptuels de la première étude.

Les participants ont été invités à fournir des étiquettes pour différentes dimensions qui capturaient leurs perceptions de similarité. Ils ont discuté des éléments comme la forme, la complexité des motifs, la couleur, et la difficulté générale des niveaux.

#Étiquettes de consensus

À travers les discussions, les participants ont identifié plusieurs dimensions clés de similarité. Parmi les dimensions les plus notables, on peut citer :

• Irrégularité de la forme : à quel point les formes des tuiles sont anguleuses ou lisses.
• Complexité du motif : l'intrication des arrangements de couleurs et de tuiles.
• Symétrie : à quel point les niveaux sont visuellement équilibrés.
• Coloris : la vivacité ou la tristesse des couleurs utilisées.

Ces étiquettes ont mis en avant les facteurs que les joueurs considèrent lors du jugement de la similarité des niveaux de jeu.

#Implications pour la conception de jeux

Les résultats de nos études ont des implications importantes pour les concepteurs de jeux. Comprendre comment les joueurs perçoivent la similarité peut aider à améliorer les outils et les métriques utilisés dans le processus de conception.

Les designers peuvent utiliser les idées obtenues pour créer des niveaux plus engageants qui correspondent mieux aux attentes des joueurs. En se concentrant sur les dimensions identifiées, les développeurs peuvent améliorer l'expérience visuelle de leurs jeux.

#Recommandations pour les métriques

D'après notre recherche, on suggère aux designers de considérer l'utilisation de métriques basées sur les images, en particulier celles ajustées pour s'aligner avec la perception humaine, lors de la génération de contenu.

Cependant, pour des applications en temps réel dans les jeux, des métriques plus simples qui fonctionnent de manière fiable et ne nécessitent pas de lourdes ressources computationnelles peuvent être plus pratiques.

#Directions futures

La recherche ouvre plusieurs voies pour de futurs travaux. Les études futures peuvent explorer d'autres genres de jeux et des caractéristiques visuelles supplémentaires qui affectent les jugements de similarité. En outre, comprendre l'interaction entre les éléments visuels et de gameplay pourrait mener à une approche plus globale de la conception de jeux.

Il est essentiel d'aller au-delà de la simple similarité visuelle et de considérer comment les différents aspects de la conception de jeux interagissent avec les expériences des joueurs. Cela pourrait inclure l'analyse de la façon dont les éléments de gameplay dynamiques influencent les perceptions de similarité des joueurs.

#Conclusion

En résumé, notre recherche met en lumière l'importance de mesurer la similarité visuelle dans les jeux vidéo. En se concentrant sur les perceptions des joueurs et en identifiant les dimensions clés de la similarité, on vise à améliorer le processus de développement de jeux.

Ces idées aident non seulement à améliorer les métriques existantes mais contribuent également à créer une expérience de jeu plus engageante et agréable pour les joueurs.

À travers une recherche continue et une exploration, on peut mieux comprendre les complexités de l'expérience des joueurs et améliorer la qualité des jeux dans le paysage en constante évolution de l'industrie du jeu.