ゲームにおけるプレイヤーの行動と性格
ゲームの行動がプレイヤーの性格をどう明らかにするか探ってみる。
― 1 分で読む
最近、ビデオゲームが人気になってきたよ。この増加は、プレイヤーがゲームを楽しむだけじゃなくて、研究者がプレイ中の行動や感情を深く探るチャンスを提供してるんだ。プレイヤーの行動を理解することで、より良いゲームデザインやカスタマイズされたコンテンツ、そしてゲーム体験を超えて人間の感情を研究する新しい方法に繋がるかもしれないね。
面白い研究分野の一つは、ゲーム内でのプレイヤーの行動が彼らの人格についての洞察を明らかにすること。例えば、プレイヤーがゲームの世界や他のキャラクターとどうやって関わるかは、彼らの感情や行動の手がかりを提供するんだ。また、性格の違いはゲームへの関わり方に影響を与え、ゲームプレイと性格特性の間に双方向の関係を作ることもあるよ。
プレイヤーの行動と性格
ゲームにおける個々の違いについて話すとき、私たちは各プレイヤーをユニークにするさまざまな特性を指しているんだ。これらの特性には、プレイヤーがどのように学び、問題を解決し、感情を理解するかが含まれ、すべてがゲーム体験に影響を与える可能性があるよ。性格を説明するためのさまざまなモデルがあって、五因子モデルがあるんだけど、神経症的な性格や外向性などの特性に注目してるんだ。
神経症的な性格の得点が高いプレイヤーは、プレイ中にネガティブな感情を感じやすい一方で、高い外向性の持ち主はゲーム中にもっとポジティブな見方をするかもしれない。この研究は、時間をかけてプレイヤーの行動を追跡して、クエストの参加から会話での反応まで、彼らがゲーム内でどのような活動に関わっているかを調べることで、性格特性を予測することを目指しているんだ。
ゲーム環境
プレイヤーの性格を探るために、研究者たちは特定のゲーム環境を作ったんだ。それが「バーチャル・パーソナリティ・アセスメント・ラボ」(VPAL)っていうカスタマイズされた役割演技ゲーム。ここでは、プレイヤーが詳細な世界を探索して、さまざまなキャラクターと交流できるんだよ。クエストに参加したり、敵と戦ったり、性格を反映した選択をすることができるんだ。
ゲームはプレイヤーに多くの選択肢を提供するように設計されていて、彼らの決定が性格特性とどのように関連するかを見やすくしているよ。プレイヤーはキャラクターにどう反応するか選んだり、さまざまな活動を追求したり、ゲーム内の世界をナビゲートしたりすることができるんだ。
行動指標
プレイヤーの行動を研究するために、研究者たちはゲーム内での行動を分析するためのいくつかのカテゴリーを開発したんだ。これらのカテゴリーは複雑な行動をよりシンプルな指標に分解するのを助けて、プレイヤーの性格をよりクリアに理解できるようにしている。主な領域は以下の通り:
戦闘行動:これには、プレイヤーが戦闘中にどう反応するか、攻撃するか防御するか、全体的な攻撃性のレベルが含まれるよ。
ストーリーアクション:これには、プレイヤーがクエストにどう取り組むか、ダイアログの選択やタスクの達成を含む。
会話の相互作用:これは、プレイヤーがノンプレイヤーキャラクター(NPC)とどう話すか、選ぶダイアログの種類、会話に費やす時間を焦点にしているんだ。
世界の移動:これは、プレイヤーがゲーム内をどう移動するか、訪れるエリアやインタラクトするアイテムを調べるんだ。
これらのカテゴリーに行動をグループ化することで、研究者たちはプレイヤーの特性がゲーム内での行動にどのように関連するかをよりよく予測できるんだ。
データ収集
この研究では、プレイヤーはVPALゲームに1時間参加するよう招待されたんだ。この時間中に彼らのゲーム内行動が記録されて、研究者は彼らの行動に関するさまざまなデータを集めることができたよ。プレイ後、参加者は複数の性格質問票に答えて、自分の特性を評価したんだ。
質問票にはよく知られた測定が含まれていて、個人の性格の広範な視野を提供し、研究者がゲーム内の行動と性格の関係を分析し理解するのを助けているんだ。
性格の予測
ゲームプレイデータと性格測定を集めた後、研究者たちは統計的方法を使って情報を分析したんだ。目標は、プレイヤーの行動がその性格特性を信頼性高く予測できるかを見ることだったよ。
例えば、NPCをひそかに盗み取るために長く時間をかけたプレイヤーは、開放性の測定で得点が低くなるかもしれない、つまりより慎重な性格を示唆してるかも。攻撃的な戦闘に参加したプレイヤーは、攻撃性の測定での得点が高くなり、より衝動的な性質を示している可能性があるんだ。
結果
分析の結果、いくつかの興味深いトレンドが示されたよ。特定のタイプのゲーム内アクションに参加したプレイヤーは、予測可能な性格特性のパターンを示したんだ。例えば、サポート的なダイアログの選択をした人は、意思決定の複雑さが高い傾向があった一方で、攻撃的な行動を選んだ人は攻撃性の測定で高得点を示したんだ。
でも、すべての予測が単純だったわけじゃないよ。一部の相関関係は予想外だったり説明が難しかったりして、人間の行動と性格の複雑な性質を浮き彫りにしたんだ。
課題と今後の研究
この研究の結果は期待できるけど、いくつかの課題もあるよ。限られた数の参加者からデータを集めると、特に人間の性格にばらつきがあるから、不正確な予測につながる可能性があるんだ。今後の研究は、産業用ゲーム開発者と協力して、無数のプレイヤーからより広範なデータを集めることを目指しているよ。
さらに、この研究の定量的データへの依存は、定性的な洞察を取り入れることで強化できるんじゃないかな。ゲーム後のインタビューはプレイヤーの行動に関するより深い理解とコンテキストを提供し、分析のためにより豊かなデータを導くことができるかもしれない。
倫理的考慮
個人データを含む研究では、倫理的な考慮が重要だよ。プレイヤーは自分のデータについてコントロールを持つべきで、どう使われるかや誰がアクセスできるかを理解する必要があるんだ。データ収集プロセスの透明性は、プレイヤーが参加することに対して快適に感じるために重要だよ。
さらに、研究者は、ゲーム体験を改善するために意図された分析や結果がプレイヤーを搾取したり、ネガティブな結果をもたらしたりしないようにしなきゃいけないんだ。プレイヤーのデータに基づいて下される決定は、利益の動機よりもプレイヤー体験を向上させることを優先するべきだね。
結論
ビデオゲームにおけるプレイヤーの行動が性格特性とどう関係しているかの研究は、興味深くて進化し続ける分野だよ。行動と性格の関係を理解することで、研究者はゲームデザインやプレイヤー体験を改善するための洞察を提供できるんだ。研究者たちがより多くのデータを集め、これらの関係をよりよく理解し続ける限り、この知識を教育、エンターテイメント、メンタルヘルスなどのさまざまな領域で応用する可能性は高いよ。継続的な作業を通じて、私たちは娯楽だけじゃなく、感情的な健康や個人の成長を促進するゲームを作り出せるかもしれないんだ。
タイトル: Modeling Player Personality Factors from In-Game Behavior and Affective Expression
概要: Developing a thorough understanding of the target audience (and/or single individuals) is a key factor for success - which is exceptionally important and powerful for the domain of video games that can not only benefit from informed decision making during development, but ideally even tailor game content, difficulty and player experience while playing. The granular assessment of individual personality and differences across players is a particularly difficult endeavor, given the highly variant human nature, disagreement in psychological background models and because of the effortful data collection that most often builds upon long, time-consuming and deterrent questionnaires. In this work, we explore possibilities to predict a series of player personality questionnaire metrics from recorded in-game behavior and extend related work by explicitly adding affective dialog decisions to the game environment which could elevate the model's accuracy. Using random forest regression, we predicted a wide variety of personality metrics from seven established questionnaires across 62 players over 60 minute gameplay of a customized version of the role-playing game Fallout: New Vegas. While some personality variables could already be identified from reasonable underlying in-game actions and affective expressions, we did not find ways to predict others or encountered questionable correlations that could not be justified by theoretical background literature. Yet, building on the initial opportunities of this explorative study, we are striving to massively enlarge our data set to players from an ecologically valid industrial game environment and investigate the performance of more sophisticated machine learning approaches.
著者: Reza Habibi, Johannes Pfau, Magy Seif El-Nasr
最終更新: 2023-08-27 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2308.14224
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2308.14224
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。