과학자들은 Pac-Man을 해킹하여 물리 치료를 집안일보다 덜 만들었습니다.

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추상적인

수정 된 디지털 게임은 운동 재활에 필요한 반복적 인 운동의 동기 부여를 이끌어 낼 수 있지만 재활과 참여 목표를 충족시키는 수정을 설계하는 것은 어려운 일입니다. 우리는 기준 게임 플레이의 통계 모델이 수정되지 않은 플레이와 호환되는 동작을 모방하는 설계 구성을 식별하는 방법을 제시합니다. 우리는 Pacman 게임을위한 맞춤형 컨트롤러를 사용한 상지 재활과 관련된 사례 연구를 통해이 접근법을 설명합니다. 직업 치료사와의 참여 디자인 워크숍은 게임 플레이 및 재활 조정을위한 두 가지 상호 작용 매개 변수를 정의했습니다. 상호 작용에 대한 매개 변수의 영향은 12 명의 참가자와 실험적으로 측정되었습니다. 우리는 사용자 입력 동작과 내부 게임 상태를 모두 사용하는 저지성 모델이 저하 된 제어하에 기준 게임 플레이를 재현하는 상호 작용 매개 변수의 값을 식별 함을 보여줍니다. 우리는이 방법을 어떻게 적용 할 수 있는지 논의합니다. 물리적 요구 사항과 주관적으로 참여하는 경험 사이의 트레이드 오프와 관련된 게임 화 문제를 체계적으로 균형을 맞추는 방법에 대해 논의합니다.

키워드 게임; 복권; 상호 작용 설계; 사용자 모델링.

1 소개

대화 형 시스템, 특히 게임의 매력적인 특성은 상호 작용 설계가 환자의 요구와 능력과 일치하는 한 재활 세션을 개선 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 재활 요구 사항 및 사양에 맞게 적응할 수있는 관련 상호 작용 설계 매개 변수를 찾고 평가해야합니다 (Lopes and Bidarra, 2011).

Gamification (Raczkowski, 2014)은 “비 기존 시스템에 비디오 게임 요소를 통합하여 사용자 경험과 사용자 참여를 개선하기 위해”(Deterding et al., 2011). 게임의 사용은 다양한 재활 상황에서 환자에게 유익한 것으로 나타났습니다. 상지에 중점을 둔 Sietsema et al. (Sietsema et al., 1993)은 시몬 게임과의 상호 작용이 외상성 뇌 손상 환자의 표준 운동보다 훨씬 더 많은 운동 범위를 생성했음을 보여 주었다. 그러나 게임이 처음에 훈련 목적으로 의도되지 않은 경우 게임과 플레이어 간의 상호 작용은 종종 재활 목표를 달성하기 위해 변경되어야합니다. 예를 들어, Half-Life 2 (Valve Corporation, 2004)는 플레이어 운동 목적으로 페달 속도를 재생 가능한 캐릭터의 전진 동작 (Ketcheson et al., 2016)의 이동에 연결함으로써 휴식 자전거를 통해 부분적으로 제어되었습니다. 그런 다음 특정 환자 능력을 수용하기 위해 상호 작용의 추가 매개 변수화가 일반적으로 필요합니다 (Barrett et al., 2016). 예를 들어, Fruit-Ninja (Halfbrick Studios, 2010) 게임의 내용은 팔 재활 중 환자의 이동성 감소를 위해 제거되었습니다 (Khademi et al., 2014). 이러한 수정은 종종 휴리스틱 (Pirovano et al., 2016; Munoz et al., 2018) 또는 사전 설정 (Ketcheson et al., 2016; Chatta et al., 2015)을 사용하여 소개되지만 게임 플레이에 영향을 미치는 정도는 어렵습니다. 예측합니다.

이 논문에서는 컨트롤 플레이어 그룹의 게임 ​​세션을 통해 캡처 한 기준 게임 플레이 모델을 개발하여 상호 작용 수정을 평가할 수있는 참조로 사용하여 휴리스틱 또는 사전 설정에 대한 의존성을 완화 할 것을 제안합니다.

우리의 기여는 두 가지입니다. 먼저, 우리는 최소한의 게임 변경 및 파라 메트릭 상호 작용 설계를 기반으로 상지 재활 시스템을 설계합니다. 둘째, 기준 게임 플레이 모델을 기반으로 설계 시스템을 사용하여 게임 난이도를 예측하기위한 새로운 메트릭을 검증합니다. 이러한 기여는 계산 접근 방식과 호환되는 게임 변경 균형을 맞추기위한 새로운 방법을 제공함으로써 재활을위한 게임 디자인 분야에 혜택을줍니다.

이 연구는 Pac-Man 게임을 사용한 운동 기반 재활 시스템 개발로 이어지는 직업 치료사와의 현장 작업에 의해 동기가 부여됩니다. 일련의 워크숍 및 테스트 세션은 설계 선택을 근거로했습니다. 상호 작용 적응은 게임 시간률을 수정하고 새로 설계된 입력 장치 물리적 특성의 최적화로 수행됩니다. 또한, 우리의 기여는 대화식 시스템에 대한 통찰력을 얻기 위해 모델에 의존하는 HCI (Oulasvirta et al.)의 계산 상호 작용 분야에 혜택을줍니다. 우리는 게임 내 점수와 관련된 저수준 변수로 구성된 기준 게임 플레이 모델을 제안합니다. 우리는 게임 내 점수와 같은 일반적인 성능 측정이 높은 대기 시간 및 사용자 간 변동성이 발생하기 쉽다는 것을 보여 주며 대신 규범 적 제어 행동의 통계 모델을 학습 할 것을 제안합니다.

논문은 다음과 같이 구성됩니다. 다음 섹션에서는 입력 적응 및 사용자 성능 모델링을 제어하기위한 재활 및 관련 연구를위한 게임 수정에 대한 이전의 작업을 제시합니다. 그런 다음 직업 치료사 및 결과 설계 시스템과 함께 참여 워크샵에서 수행 한 작업을보고합니다. 12 명의 참가자를 포함하는 실험 연구는 새로운 입력 양식이 사용자 경험과 사용자의 동작에 어떤 영향을 미치는지 조사합니다. 마지막으로, 상호 작용 난이도에 대한 저렴한 대기 시간 프록시를 개발하기 위해, 우리는 게임 점수와 상관 관계가있는 수집 된 데이터의 통계 모델링을 자세히 설명합니다.