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Behavior

एक नेटवर्क डेस्कटॉप निर्णय विज्ञान और कई प्रतिभागियों के साथ नेविगेशन प्रयोगों के लिए आभासी वास्तविकता सेटअप

Published: August 26, 2018 doi: 10.3791/58155
Automatic Translation
1, 1,2,3, 4, 1, 5, 1, 1, 1
1Chair of Cognitive Science, ETH Zürich, 2Digital Society Initiative, University of Zürich, 3Department of Geography, University of Zürich, 4Decision Science Laboratory, ETH Zürich, 5Computer Science Department, Rutgers University

Summary

यह कागज एक नेटवर्क कंप्यूटर प्रयोगशाला का उपयोग कर निर्णय लेने और नेविगेशन पर बहु प्रयोक्ता प्रयोगों के संचालन के लिए एक विधि का वर्णन ।

Abstract

कई प्रतिभागियों के बीच बातचीत की जांच विभिंन विषयों से शोधकर्ताओं के लिए एक चुनौती है, निर्णय विज्ञान और स्थानिक अनुभूति सहित । एक स्थानीय क्षेत्र नेटवर्क और समर्पित सॉफ्टवेयर मंच के साथ, experimenters कुशलता से एक साथ एक डेस्कटॉप आभासी वातावरण में डूबे हुए हैं और एकत्र डेटा digitalize प्रतिभागियों के व्यवहार की निगरानी कर सकते हैं. इन क्षमताओं स्थानिक अनुभूति और नेविगेशन अनुसंधान में प्रयोगात्मक डिजाइन के लिए अनुमति है कि मुश्किल होगा (यदि असंभव नहीं) असली दुनिया में आचरण । संभव प्रयोगात्मक विविधताओं एक निकासी, सहकारी और प्रतिस्पर्धी खोज कार्यों, और अंय प्रासंगिक कारकों है कि आपात भीड़ व्यवहार को प्रभावित कर सकते है के दौरान तनाव शामिल हैं । हालांकि, ऐसी प्रयोगशाला रखरखाव और एक नियंत्रित सेटिंग में डेटा संग्रह के लिए सख्त प्रोटोकॉल की आवश्यकता है । जबकि मानव प्रतिभागियों के साथ प्रयोगशाला के अध्ययन की बाहरी वैधता कभी-कभार प्रश्न किया जाता है, हाल के पत्रों की संख्या का सुझाव है कि वास्तविक और आभासी वातावरण के बीच पत्राचार के संदर्भ में सामाजिक व्यवहार के अध्ययन के लिए पर्याप्त हो सकता है पथ, संकोच, और स्थानिक निर्णय । इस अनुच्छेद में, हम एक नेटवर्क डेस्कटॉप आभासी वास्तविकता सेटअप (यानी, निर्णय विज्ञान प्रयोगशाला या DeSciL) में ३६ प्रतिभागियों के साथ निर्णय लेने और नेविगेशन पर प्रयोगों के संचालन के लिए एक विधि का वर्णन । इस प्रयोग प्रोटोकॉल अनुकूलित और अंय शोधकर्ताओं द्वारा लागू किया जा सकता है ताकि एक नेटवर्क डेस्कटॉप आभासी वास्तविकता प्रयोगशाला स्थापित करने के लिए ।

Introduction

स्थानिक अनुभूति और नेविगेशन पर अनुसंधान विशेष रूप से स्थानिक निर्णय लेने का अध्ययन (उदाहरणके लिए, एक चौराहे पर छोड़ दिया है या सही मोड़) और वास्तविक और आभासी वातावरण में व्यक्तियों के मानसिक प्रतिनिधित्व1,2। वर्चुअल रियलिटी (वीआर) के फायदों में नैतिक और सुरक्षा के मुद्दों की रोकथाम (उदा., खतरनाक निकासी के दौरान3), स्वचालित माप और स्थानिक डेटा4का विश्लेषण, और आंतरिक और संतुलित संयोजन शामिल हैं । बाह्य वैधता5,6,7. उदाहरण के लिए, Weisberg और सहकर्मियों स्थानिक ज्ञान अर्जन में व्यक्तिगत अंतर पर पिछले अनुसंधान विस्तारित कि वीआर में स्थानिक कार्य स्थानिक क्षमता8का एक उद्देश्य व्यवहार उपाय प्रदान कर सकते हैं । इस अध्ययन में यह भी सुझाव दिया गया है कि वीआर में नेविगेशन व्यवहार वास्तविक दुनिया के नेविगेशन को अनुमानित करता है क्योंकि वर्चुअल परिवेश को विश्वविद्यालय परिसर में Schinazi और उनके सहयोगियों द्वारा इस्तेमाल किए जाने के बाद model किया गया था (Ruddle और सहकर्मियों का अध्ययन भी देखें 10). वीआर भी मनोचिकित्सा11, नैदानिक मूल्यांकन12, उपभोक्ता व्यवहार13, और सर्जरी14,15के लिए लागू किया गया है । हालांकि, सबसे VR प्रणालियों proprioceptive और उपस्थिति और विसर्जन16,17,18,19में सुधार हो सकता है कि ऑडियो प्रतिक्रिया की कमी, नियंत्रण अंतरफलक के साथ प्रशिक्षण की आवश्यकता20 ,21,22, और कमी सामाजिक cues । दरअसल, असली दुनिया में लोगों को अक्सर23समूहों में कदम, से बचने या अंय लोगों को3,24का पालन करें, और सामाजिक संदर्भ के आधार पर निर्णय लेने25,26।

एक ही समय में, भीड़ व्यवहार पर अनुसंधान अक्सर भीड़ के आकस्मिक विशेषताओं पर केंद्रित है (जैसे, लेन गठन, अड़चनों में भीड़) है कि एक कंप्यूटर पर नकली है या असली दुनिया में मनाया जाता है । उदाहरण के लिए, Helbing और उनके सहयोगियों ने वास्तविक दुनिया टिप्पणियों और कंप्यूटर सिमुलेशन का एक संयोजन करते थे ताकि एक चौराहे में यातायात के प्रवाह में सुधार के लिए प्रवाह को अलग करने और शारीरिक बाधाओं के साथ बहिर्वाह और में एक बाधा रखने के सुझाव के लिए केंद्र27. 28. एक भीड़ आपदा के दौरान उच्च घनत्व स्थितियों का अध्ययन करने के लिए Moussaïd और सहकर्मियों ने एक अनुमान-आधारित मॉडल का उपयोग किया । यह दृष्टिकोण सामूहिक घटनाओं के लिए एक पर्यावरण की स्थापना के लिए सुधार का सुझाव दिया ताकि भीड़ आपदाओं से बचने के लिए । एक मौजूदा खुला स्रोत ढांचे की सहायता के साथ, इस तरह के सिमुलेशन के कार्यांवयन अपेक्षाकृत आसान हो सकता है । SteerSuite एक खुला स्रोत ढांचा है कि उपयोगकर्ताओं को सुविधाजनक बनाने के लिए उपकरण प्रदान करके स्टीयरिंग एल्गोरिदम और भीड़ व्यवहार अनुकरण करने की अनुमति देता है, बेंचमार्किंग, और29परीक्षण । इस ढांचे के एक एजेंट नेविगेशन तर्क है, जो सफल भीड़ सिमुलेशन के लिए महत्वपूर्ण है की कोर प्रदान कर सकते हैं । इसके अलावा सिंह और उनके सहयोगियों ने एकल मंच का प्रदर्शन किया जो कई तरह की स्टीयरिंग तकनीक को जोड़ती है30। जबकि शोधकर्ताओं डिजाइन ऐसे सिमुलेशन का उपयोग कर हस्तक्षेप का प्रस्ताव कर सकते हैं, वे शायद ही कभी एक नियंत्रित सेटिंग में मानव प्रतिभागियों के साथ मांय हैं । नियंत्रित प्रयोगों भीड़ अनुसंधान में दुर्लभ है क्योंकि वे संगठित और प्रतिभागियों के लिए खतरनाक मुश्किल हो सकता है ।

वीआर एक या अधिक कंप्यूटर-नकली एजेंटों के साथ सरल और जटिल आभासी वातावरण का उपयोग कर सामाजिक व्यवहार की जांच करने के लिए नियोजित किया गया है । बोड् और सहयोगियों के31,३२के अध्ययन में, प्रतिभागियों को कई एजेंटों के बीच एक शीर्ष नीचे परिप्रेक्ष्य से एक साधारण आभासी वातावरण खाली करने के लिए कहा गया था और पाया कि बाहर निकलें विकल्प स्थिर साइनबोर्ड और प्रेरणा से प्रभावित था । एक पहले व्यक्ति के नजरिए से एक अधिक जटिल वातावरण के साथ प्रतिभागियों को पेश, Kinateder और सहकर्मियों ने पाया कि प्रतिभागियों को एक आभासी सुरंग आग25से भागने के दौरान एक एकल कंप्यूटर नकली एजेंट का पालन करने की संभावना थी । कई एजेंटों, Drury और सहकर्मियों के साथ एक जटिल आभासी वातावरण में पाया गया कि प्रतिभागियों को एक निकासी के दौरान एक गिर एजेंट की सहायता जब वे26भीड़ के साथ की पहचान की थी । सामूहिक रूप से, इन निष्कर्षों का सुझाव है कि वीआर सामाजिक व्यवहार को दूर करने का एक प्रभावी तरीका हो सकता है, यहां तक कि कंप्यूटर के साथ नकली एजेंटों. हालांकि, कुछ भीड़ व्यवहार तभी देखा जा सकता है जब वहां एक यथार्थवादी सामाजिक संकेत है (यानी, जब प्रतिभागियों को पता है कि अंय बदलते रूपों3लोगों द्वारा नियंत्रित कर रहे हैं) । इस कमिया को हल करने के लिए, वर्तमान प्रोटोकॉल नेटवर्क्ड VR सेटअप में एकाधिक उपयोगकर्ताओं के साथ नियंत्रित प्रयोगों को संचालित करने के लिए एक विधि का वर्णन करता है । इस दृष्टिकोण Moussaid और सहयोगियों द्वारा एक ताजा अध्ययन में नियोजित किया गया है के लिए ३६ नेटवर्क प्रतिभागियों3के निकासी व्यवहार की जांच ।

नेटवर्क पर शोध किया VR नेविगेशन रणनीतियों३३,३४ और/या ऐसे दूसरा जीवन के रूप में मौजूदा ऑनलाइन गेमिंग प्लेटफार्मों पर भरोसा करने के लिए असंबंधित विषयों पर ध्यान केंद्रित किया है । उदाहरण के लिए, Molka-Danielsen और Chabada बाहर निकलें विकल्प और दूसरा जीवन३५के मौजूदा उपयोगकर्ताओं के बीच भर्ती प्रतिभागियों का उपयोग कर इमारत के स्थानिक ज्ञान के मामले में निकासी व्यवहार की जांच की । जबकि लेखकों कुछ वर्णनात्मक परिणाम प्रदान (जैसे, पथ के विज़ुअलाइज़ेशन), इस अध्ययन भागीदार भर्ती, प्रयोगात्मक नियंत्रण के साथ कठिनाइयों था, और सामांयीकरण इस विशिष्ट मामले से परे । हाल ही में, Normoyle और सहकर्मियों ने पाया कि एक प्रयोगशाला में दूसरा जीवन और प्रतिभागियों के मौजूदा उपयोगकर्ताओं निकासी प्रदर्शन और बाहर निकलें विकल्प और स्वयं के मामले में अलग के मामले में तुलना कर रहे थे नियंत्रण के साथ उपस्थिति और हताशा की सूचना इंटरफ़ेस३६। इन दोनों अध्ययनों से निष्कर्ष चुनौतियों और ऑनलाइन और प्रयोगशाला प्रयोगों द्वारा afforded अवसरों में से कुछ पर प्रकाश डाला । ऑनलाइन अध्ययन संभावित प्रतिभागियों की एक बहुत बड़ी और प्रेरित जनसंख्या से ड्राइंग करने में सक्षम हैं । हालांकि, प्रयोगशाला अध्ययन भौतिक पर्यावरण और संभावित distractions के अधिक प्रयोगात्मक नियंत्रण के लिए अनुमति देते हैं । इसके अलावा, ऑनलाइन अध्ययन डेटा गुमनामी और गोपनीयता के बारे में कुछ नैतिक चिंताओं को पैदा कर सकता है ।

नेटवर्क्ड डेस् कटॉप वीआर प्रयोगशाला के रूप में, ETH ज़्यूरिख़ पर निर्णय विज्ञान प्रयोगशाला (DeSciL) मुख्यतः एक नियंत्रित वातावरण में आर्थिक निर्णय लेने और रणनीतिक इंटरैक्शन का अध्ययन करने के लिए किया जाता है । DeSciL में तकनीकी अवसंरचना हार्डवेयर, प्रयोगशाला स्वचालन के लिए सॉफ्टवेयर, और बहु-उपयोगकर्ता डेस्कटॉप VR सेटअप का समर्थन करता है कि सॉफ्टवेयर के होते हैं । हार्डवेयर में Microsoft Windows 10 एंटरप्राइज़ ऑपरेटिंग सिस्टम, नियंत्रण इंटरफ़ेस (उदा., माउस और कीबोर्ड, जॉयस्टिक्स), हेडफोन, और नेत्र ट्रैकर्स (सामग्री की तालिका) के साथ उच्च-प्रदर्शन डेस्कटॉप कंप्यूटर शामिल हैं । सभी क्लाइंट कंप्यूटरों के ईथरनेट के साथ एक gigabit प्रति सेकंड विश्वविद्यालय नेटवर्क और एक ही नेटवर्क फ़ाइल साझा करने के लिए कनेक्टेड हैं । वहां है कोई दिखाई देरी या अंतराल जब ३६ ग्राहक जुड़े हुए हैं । फ्रेम प्रति सेकंड की संख्या लगातार १०० से ऊपर है । प्रयोगों भी प्रबंधित और प्रयोगशाला स्वचालन सॉफ्टवेयर माइक्रोसॉफ्ट powershell (यानी, powershell वांछित राज्य विन्यास और powershell दूरस्थ) पर आधारित के साथ नियंत्रित कर रहे हैं. प्रोटोकॉल के सभी प्रासंगिक कदम (जैसे, प्रारंभ कंप्यूटर, Stop-कंप्यूटर) cmdlets बुलाया PowerShell लिपियों के साथ कार्यक्रम कर रहे हैं । प्रयोग के दौरान इन स्क्रिप्ट को एक साथ और दूरस्थ रूप से सभी क्लाइंट कंप्यूटरों पर निष्पादित किया जा सकता है । प्रयोगशाला स्वचालन के इस प्रकार के ग्राहक कंप्यूटर की एक समान स्थिति सुनिश्चित करता है, वैज्ञानिक परीक्षण के दौरान संभावित त्रुटियों और जटिलता कम कर देता है, और दोहराया मैनुअल कार्य करने के लिए होने से शोधकर्ताओं को रोकता है. नेविगेशन प्रयोगों के लिए, हम बहु-उपयोगकर्ता, इंटरैक्टिव डेस्कटॉप VR के लिए 2d और 3 डी वातावरण के विकास का समर्थन करने के लिए एकता खेल इंजन (< https://unity3d.com/>) का उपयोग करते हैं । ३६ क्लाइंट कंप्यूटरों को एक आधिकारिक सर्वर आर्किटेक्चर के माध्यम से किसी सर्वर से कनेक्टेड हैं । हर प्रयोग के प्रारंभ में, प्रत्येक ग्राहक सर्वर के लिए एक प्रारंभ अनुरोध भेजता है, और सर्वर कनेक्टेड मशीनों के सभी पर उस उपयोगकर्ता के लिए एक अवतार आरंभ करके प्रतिक्रिया करता है । प्रत्येक उपयोगकर्ता के अवतार देखने के एक ५० डिग्री क्षेत्र के साथ एक कैमरा है । प्रयोग के दौरान, ग्राहक सर्वर के लिए उपयोगकर्ता के इनपुट भेजते हैं, और सर्वर ग्राहकों के सभी के आंदोलन का अद्यतन करता है ।

भौतिक प्रयोगशाला में, प्रत्येक कंप्यूटर तीन अर्द्ध स्वतंत्र कमरे (चित्रा 1) के भीतर एक अलग कक्ष में निहित है । प्रयोगशाला के समग्र आकार १७० एम2 (१५० एम 2 प्रयोग कक्ष के लिए और 20 एम 2 के लिए नियंत्रण कक्ष) है । इन कमरों में से प्रत्येक ऑडियो और वीडियो रिकॉर्डिंग उपकरणों के साथ सुसज्जित है । प्रयोग एक अलग आसंन कमरे से नियंत्रित कर रहे है (यानी, निर्देश प्रदान करने और प्रायोगिक कार्यक्रम की शुरुआत) । इस कंट्रोल रूम से, प्रयोगकर्ता प्रतिभागियों को शारीरिक और आभासी दोनों परिवेशों में भी निरीक्षण कर सकते हैं । ज़्यूरिख़ विश्वविद्यालय में अर्थशास्त्र विभाग के साथ साथ, DeSciL भी अध्ययन प्रतिभागियों, जो एच रूट३७के आधार पर लागू किया गया था के लिए विश्वविद्यालय के पंजीकरण केंद्र का कहना है ।

हालांकि इसी तरह की प्रणालियों का वर्णन साहित्य३८में किया गया है, DeSciL पहली कार्यात्मक प्रयोगशाला है जो हमारे ज्ञान को नेविगेशन और भीड़ व्यवहार पर बहु-प्रयोक्ता डेस्कटॉप वीआर प्रयोगों के लिए उपयुक्त है । यहां, हम सामाजिक नेविगेशन व्यवहार पर एक अध्ययन से DeSciL, वर्तमान प्रतिनिधि परिणाम में एक प्रयोग के आयोजन के लिए प्रोटोकॉल का वर्णन और क्षमता और इस प्रणाली की सीमाओं पर चर्चा ।

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Protocol

सभी विधियां यहां वर्णित ETH ज़्यूरिख़ के अनुसंधान नैतिकता समिति के प्रस्ताव के भाग के रूप में अनुमोदित किया गया है EK २०१५-N-३७ ।

1. नियोजित प्रायोगिक सत्र के लिए भर्ती प्रतिभागी ।

  1. प्रतिभागी भर्ती प्रणाली का उपयोग कर विशेष बाधाओं (जैसे, आयु, लिंग, शैक्षिक पृष्ठभूमि) के भीतर प्रतिभागियों नमूना ।
  2. भर्ती प्रणाली द्वारा प्रदान की गई संपर्क जानकारी का उपयोग कर बेतरतीब ढंग से चयनित प्रतिभागियों को ईमेल द्वारा निमंत्रण भेजें ।
  3. इन प्रतिभागियों को ऑनलाइन प्रणाली के माध्यम से रजिस्टर करने के लिए प्रतीक्षा करें । सुनिश्चित करें कि आवश्यकता से अधिक सहभागियों (जैसे, 4 एक सत्र के लिए आरक्षित प्रतिभागियों को ३६ लोगों की आवश्यकता है) रजिस्टर । आरक्षित प्रतिभागी यह सुनिश्चित करने में मदद करते है कि कोई सत्र बिना-शो के ईवेंट में सक्षम है ।
  4. सुनिश्चित करें कि एक पुष्टिकरण ईमेल पंजीकृत सहभागियों को स्वचालित रूप से भेजा जाता है ।

2. प्रायोगिक सत्र तैयार करना ।

  1. प्रयोगशाला वातावरण तैयार करें ।
    1. भर्ती प्रणाली से प्रतिभागी सूची का मुद्रण करें ।
    2. सर्वर और DeSciL के नियंत्रण कक्ष में रोशनी पर बारी और प्रतिभागियों की आवश्यक संख्या के अनुसार परीक्षण कमरे का आयोजन ।
    3. नेटवर्क ड्राइव पर निष्पादन योग्य प्रयोग प्रोग्राम और उसके संगत कॉंफ़िगरेशन फ़ाइलों की प्रतिलिपि बनाएं । यह निष्पादन योग्य प्रोग्राम एक स्थानीय क्षेत्र नेटवर्क के माध्यम से विभिन्न कंप्यूटरों के बीच क्लाइंट-सर्वर संचार का समर्थन करने के लिए एक कस्टम-लिखा सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क एकता खेल इंजन पर आधारित लागू करता है । नेविगेशन प्रयोगों के लिए, ढांचे के प्रयोग के दौरान ग्राहक के व्यवहार की निगरानी के लिए एक पक्षी नेत्र पर्यवेक्षक सर्वर प्रणाली प्रदान करता है ।
    4. Windows डेस्कटॉप पर PowerShell एकीकृत स्क्रिप्टिंग वातावरण खोलें । PowerShell कंसोल में, किसी सरणी के कंप्यूटर नाम निर्दिष्ट करें (उदा., $pool = "descil-w01", "descil-w02"...) कोई क्लाइंट पूल ऑब्जेक्ट को बनाने के लिए । अगला, टाइप करें प्रारंभ-पूल $pool क्लाइंट कंप्यूटरों को प्रारंभ करने के लिए और पंजीकृत-पूल $pool सर्वर क्लाइंट कंप्यूटरों से कनेक्ट करने के लिए ।
    5. प्रोग्राम शुरू करने से पहले क्लाइंट साइड पर कंप्यूटर्स तैयार करें । प्रकार प्रारंभ-पूल {माउंट-NetworkShare $path} को दाएं फ़ोल्डर पथ दर्ज करने के लिए कंप्यूटर को निर्देशित करने के लिए ।
    6. सर्वर पर तैयार कार्यों निष्पादित (यानी, शुरू GameServer) और ग्राहकों पर (यानी, आह्वान पूल {start-GameClient}) । फ़ंक्शन के पैरामीटर के रूप में सर्वर का IP पता निर्दिष्ट करें ।
    7. एक सफल कनेक्शन इंगित करता है कि सर्वर मॉनिटर पर किसी संदेश के लिए प्रतीक्षा करें ।
    8. प्रत्येक कक्ष में सहमति प्रपत्र और पेन वितरित करें । सहमति प्रपत्रों में अध्ययन के संबंध में जानकारी (उदा., अध्ययन का उद्देश्य, संभावित जोखिम और प्रयोग के लाभ), प्रयोगकर्ता के लिए संपर्क जानकारी, और एक कानूनी अस्वीकरण शामिल हैं ।
    9. प्रतिभागियों के बैठने की व्यवस्था का संकेत है कि बैठने के कार्ड के डेक फेरबदल ।
  2. प्रतिभागियों का स्वागत करते हैं ।
    1. प्रतिभागियों को प्रयोगशाला के बाहर प्रतीक्षा करने के लिए कहें । 5 मिनट आधिकारिक प्रारंभ समय से पहले, सहभागियों की पहचान दस्तावेज़ों की जांच करके सुनिश्चित करें कि वे पंजीकृत सहभागियों की सूची से मेल खाते हैं । एक ही समय में, प्रतिभागियों को उनकी सीट संख्या इंगित करता है कि एक कार्ड लेने दें । प्रतिभागियों को इसी कक्ष के लिए चलना है और प्रयोग शुरू करने के लिए प्रतीक्षा करें ।
    2. प्रतिभागियों को पढ़ने और सहमति प्रपत्रों पर हस्ताक्षर करने के लिए कुछ मिनट तक प्रतीक्षा करें । प्रयोग के संचालन से पहले इन रूपों को इकट्ठा करें ।

3. प्रयोग आचरण ।

  1. प्रयोग के निर्देशों को माइक्रोफ़ोन के साथ सभी सहभागियों को प्रसारित करें । उंहें बुनियादी नियमों के बारे में सूचित करें, जिसमें अंय सहभागियों को कोई संचार न हो और कोई व्यक्तिगत इलेक्ट्रॉनिक उपकरण न हों । प्रतिभागियों को अपने हाथ बढ़ाने के लिए पूछें कि क्या वे प्रयोग के बारे में कोई प्रश्न हैं ।
  2. प्रत्येक ग्राहक पर जनसांख्यिकीय प्रश्नावली (उदा., लिंग और आयु) प्रस्तुत करके प्रयोग शुरू करें ।
  3. प्रशिक्षण दृश्य वितरित करने के लिए प्रतिभागियों को सिखाने कैसे आभासी पर्यावरण के माध्यम से पैंतरेबाज़ी करने के लिए । यदि प्रतिभागियों को नियंत्रण अंतरफलक (जैसे, माउस और कीबोर्ड) का उपयोग करने में परेशानी होती है, तो उनकी सहायता करने के लिए उनके कक्ष की ओर चलना । सभी प्रतिभागियों के प्रशिक्षण सत्र समाप्त हो गया है जब तक प्रतिभागियों के सभी (यानी, PowerShell कंसोल पर मिल-स्क्रीनशॉट ) से स्क्रीनशॉट का अनुरोध करके सहभागियों की प्रगति की निगरानी रखें ।
  4. प्रशिक्षण सत्र के बाद, प्रयोग के परीक्षण चरण शुरू करते हैं । सर्वर कंप्यूटर पर बर्ड नेत्र अंतरफलक से प्रतिभागियों के व्यवहार का निरीक्षण । कार्यक्रम के माध्यम से प्रतिभागियों को चेतावनी संदेश भेजें यदि वे अपने अवतार पर क्लिक करके कुछ असामांय कर रहे हैं । अंयथा, प्रयोग के दौरान सहभागियों के साथ हस्तक्षेप न करने का प्रयास करें ।
  5. सुनिश्चित करें कि अगले दृश्य लोड हो रहा है और प्रतिभागियों को निर्देश पढ़ने के लिए अनुमति देने के लिए प्रत्येक परीक्षण से पहले एक छोटी प्रतीक्षा अवधि है ।

4. प्रयोग को अंतिम रूप देना ।

  1. सर्वर और क्लाइंट प्रोग्राम को बंद करें टाइप करके PowerShell कंसोल में stop-GameClient और stop-GameServer ।
  2. जब तक उनके नंबर को माइक्रोफोन पर नहीं कहा जाता तब तक प्रतिभागियों को बैठा रहने के लिए कहें ।
  3. सर्वर कंप्यूटर पर प्रोजेक्ट फ़ोल्डर में फ़ाइल "Score. txt" से प्रतिभागियों के अंतिम स्कोर निकालें और एक मौद्रिक भुगतान में अपने स्कोर में परिवर्तित ।
  4. एक बार में कक्ष संख्या एक कॉल और रिसेप्शन डेस्क पर प्रत्येक भागीदार से मिलने । प्रतिभागियों को धन्यवाद और उन्हें इसी भुगतान दे ।
  5. कक्ष की जांच करें और किसी भी शेष कलम या रूपों को इकट्ठा ।
  6. प्रतिलिपि बनाएँ और भविष्य के विश्लेषण के लिए एक बाहरी डिस्क के लिए सर्वर से experiment डेटा सहेजें ।

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Representative Results

प्रत्येक परीक्षण पर प्रत्येक क्लाइंट के लिए, DeSciL से प्रयोग किए जाने वाले डेटा में आमतौर पर पथ, समय स्टैंप और प्रदर्शन के उपाय (उदा., क्या प्रतिभागी किसी विशेष चौराहे पर "सही" दिशा में बदल जाता है) शामिल होता है । एक प्रतिनिधि अध्ययन मानव प्रतिभागियों की एक भीड़ के लिए मार्ग विकल्प पर साइनबोर्ड जटिलता के प्रभाव की जांच की (आभासी बदलते रूपों के साथ) एक साधारण Y के आकार का आभासी वातावरण में । इस प्रयोग में 28 प्रतिभागी (12 महिला और 16 पुरुष; मतलब उम्र = २२.५) एक ही लक्ष्य स्थान (यानी, गेट नंबर) दिया गया था और एक नक्शे का उपयोग कर चौराहे पर इसी मार्ग विकल्प का चयन करने के लिए कहा गया था ( चित्रा 2देखें).

नक्शा 16 परीक्षणों पर विभिंन जटिलता, और परिकल्पना थी कि निर्णय समय और सटीकता नक्शे कि अधिक जटिल है के लिए अधिक होगा । जब हम निर्णय सटीकता की अपेक्षा अपेक्षाकृत अधिक समग्र होते हैं, तो प्रतिभागियों की पथ का उपयोग भविष्य के प्रयोगों में किया जा सकता है जो एजेंटों के चलने के रास्तों को परिभाषित करता है जो एक यथार्थवादी सामाजिक संकेत (यानी, विश्वसनीय आंदोलनों) देते हैं । कुल प्रयोग का समय लगभग 1 एच था, जिसमें प्रतिभागियों का स्वागत करना, प्रशिक्षण सत्र का आयोजन करना (नियंत्रण अंतरफलक के लिए), और वाई-आकार के गलियारे में परीक्षण करना शामिल है । प्राप्त डेटा तालिका 1में संक्षेप हैं ।

आकृति 3 प्रत्येक परीक्षण के लिए ंयूनतम और अधिकतम पूर्णता समय को इंगित करती है । ये वर्णनात्मक आँकड़े परीक्षण के दौरान भीड़ के एक अप्रत्यक्ष उपाय प्रदान करते हैं. प्राप्त डेटा भी आभासी भीड़ द्वारा उत्पंन पथ के दृश्य के लिए अनुमति देता है ( चित्रा 4देखें) । स्थानिक सांख्यिकी तो परीक्षण पर पथ में परिवर्तन का विश्लेषण किया जा सकता है । उदाहरण के लिए, शोधकर्ताओं ने कैसे बारीकी से प्रतिभागियों को एक दूसरे के बाद या आसानी से कैसे विशेष रूप से नियंत्रण इंटरफेस के साथ प्रतिभागियों पैंतरेबाज़ी में रुचि हो सकती है ।

Figure 1
चित्रा 1: DeSciL प्रयोगशाला के फोटोग्राफ । (a) कंट्रोल रूम में सर्वर होता है जो ३६ क्लाइंट कंप्यूटरों से ट्रैफ़िक प्राप्त करता है और सहभागियों को उनके कक्ष में नज़र रखता है. इस कमरे में ध्वनि और दूरदृष्टि के मामले में परीक्षण के कमरे से अलग किया जा सकता है । प्रतिभागियों के लिए संचार माइक्रोफोन और वक्ता प्रणाली के माध्यम से प्रदान की जाती है । (ख) तीन परीक्षण कमरों में ३६ कक्ष हैं. (ग) प्रत्येक कक्ष में एक डेस्कटॉप कंप्यूटर, एक मॉनिटर, एक माउस और एक कुंजीपटल इंटरफेस, headphones, और एक आंख ट्रैकर शामिल हैं । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 2
चित्र 2: Y-आकारित वर्चुअल परिवेश के दृश्य । (क) सर्वर से, शोधकर्ताओं ने चौराहे की ओर बढ़ प्रतिभागियों का पालन कर सकते हैं । (ख) ग्राहकों से, प्रतिभागियों को आंदोलन के दौरान एक पहले व्यक्ति के नजरिए से आभासी पर्यावरण और अंय बदलते रूपों को देख सकते हैं । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 3
चित्रा 3:16 प्रयोगात्मक परीक्षणों से प्रतिनिधि परिणाम. अधिकतम और ंयूनतम समय सबसे तेज और धीमी प्रतिभागियों द्वारा प्रत्येक परीक्षण पर गंतव्य तक पहुंचने के लिए आवश्यक समय है । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 4
चित्रा 4: (ए) परीक्षण 1 और (ख) 16 परीक्षण से पथ प्रतिभागियों । एक्स और वाई अक्ष भीड़ में बदलते रूपों के स्थानों का प्रतिनिधित्व करते हैं । रंग पट्टी परीक्षण के दौरान बीता हुआ समय का प्रतिनिधित्व करती है । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

ट्रायल नंबर MapType सटीकता (%) औसत समय/
1 सरल १०० ४२.०१
2 जटिल ९६.४ ४०.५१
3 सरल १०० ३९.१५
4 जटिल १०० ३८.६६
5 जटिल १०० ३८.५२
6 जटिल १०० ३८.८७
7 सरल १०० ३८.४३
8 जटिल १०० ३८.२६
9 सरल १०० ३७.४३
10 सरल १०० ३८.४४
11 जटिल १०० ३७.०८
12 जटिल १०० ३६.८
13 सरल १०० ३७.६७
14 जटिल १०० ३६.५२
15 सरल १०० ३६.८३
16 सरल १०० ३७.८८

तालिका 1:16 प्रायोगिक परीक्षणों से प्रतिनिधि परिणाम । निर्णय सटीकता सही विकल्प का प्रतिशत (यानी, सही फाटक की ओर मोड़) सभी प्रतिभागियों पर प्रतिनिधित्व करता है । मतलब निर्णय समय के लिए गंतव्य तक पहुंचने के लिए आवश्यक समय है (चाहे सही है या नहीं) सभी परीक्षणों पर ।

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Discussion

इस अनुच्छेद में, हम एक बहु प्रयोक्ता डेस्कटॉप आभासी वास्तविकता प्रयोगशाला जिसमें अप करने के लिए ३६ प्रतिभागियों बातचीत और एक साथ विभिंन आभासी वातावरण के माध्यम से नेविगेट कर सकते है वर्णित है । प्रायोगिक प्रोटोकॉल अनुसंधान के इस प्रकार के लिए आवश्यक कदम और बहु प्रयोक्ता परिदृश्यों के लिए अद्वितीय विवरण । इन परिदृश्यों के लिए विशिष्ट विचार उपस्थिति में प्रतिभागियों की संख्या, प्रतीत होता है छोटे प्रयोगकर्ता त्रुटियों की लागत, प्रतिपादन और नेटवर्किंग क्षमता (दोनों सर्वर और क्लाइंट साइड), नियंत्रण अंतरफलक के साथ प्रशिक्षण, और डेटा शामिल सुरक्षा. एक प्रायोगिक सत्र में प्रतिभागियों की एक सटीक संख्या सुनिश्चित करने के लिए अधिक से अधिक बुकिंग प्रतिभागियों आवश्यक है । यदि बहुत कम प्रतिभागियों में भाग लेने, तो एक असफल प्रयोगात्मक सत्र की लागत अपेक्षाकृत अधिक है । इसी तरह, प्रयोगात्मक त्रुटियाँ एक विफल सत्र के लिए लीड कर सकते हैं जब या तो प्रतिभागियों का डेटा त्रुटि का पता लगाने से पहले दूषित हो गया था, या सॉफ़्टवेयर या हार्डवेयर विफलताओं के कारण प्रयोग नहीं किया जा सकता है । उदाहरण के लिए, यदि नेटवर्क के माध्यम से बहुत अधिक जानकारी वितरित की जाती है, तो संपूर्ण सिस्टम पुनः लॉंच करना आवश्यक हो सकता है । यह विशेष रूप से समस्याग्रस्त है अगर प्रयोग पहले से ही शुरू कर दिया है । इसके अलावा, आभासी नेविगेशन प्रयोगों में प्रतिभागियों को नियंत्रण इंटरफेस के साथ अनुभव और/या प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है क्योंकि नियंत्रण असली21 घूमना और नियंत्रण के साथ बातचीत स्थानिक के साथ हस्तक्षेप कर सकते हैं से कम सहज ज्ञान युक्त कर रहे हैं स्मृति कार्य20. जिंमेदार डेटा प्रबंधन भी विशेष रूप से डेटा की बड़ी राशि प्रति सत्र प्राप्त दिया महत्वपूर्ण हो जाता है ।

जबकि कई अवसरों DeSciL द्वारा afforded रहे हैं, कम से कम तीन सीमाएं रहते हैं । सबसे पहले, वर्तमान प्रणाली अप करने के लिए ३६ एक साथ प्रतिभागियों के लिए सेटअप है । बड़े आभासी भीड़ पर प्रयोग कंप्यूटर नियंत्रित एजेंटों, कई पिछले सत्रों से मानव प्रतिभागियों के निशान, या ऑनलाइन प्रतिभागियों सहित की क्षमता की आवश्यकता हो सकती है । दूसरा, भविष्य हार्डवेयर उंनयन (जैसे, बेहतर ग्राफिक्स कार्ड और बेहतर प्रोसेसर के लिए) के लिए पारंपरिक, एकल उपयोगकर्ता प्रणाली की तुलना में ज्यादा महंगा हो जाएगा । तीसरा, बहु प्रयोक्ता डेस्कटॉप आभासी वास्तविकता अनुसंधान अभी तक नियंत्रण इंटरफेस है कि और अधिक असली चलने के समान है के साथ नहीं किया जा सकता है । इस प्रकार, गतिवान पर अनुसंधान और प्रतिभागियों के बीच शारीरिक बातचीत सीमित है ।

इन सीमाओं के बावजूद, DeSciL वास्तविक विश्व अध्ययन, एकल उपयोगकर्ता प्रयोगशाला अध्ययन पर कई लाभ प्रदान करता है, और बहु-प्रयोक्ता ऑनलाइन अध्ययन । सॉफ्टवेयर स्वचालन शोधकर्ताओं को उनकी आवश्यकताओं के संबंध में प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल अनुकूलन करने के लिए क्षमताओं देता है । दोनों वास्तविक दुनिया और ऑनलाइन अध्ययन की तुलना में, DeSciL अधिक प्रयोगात्मक नियंत्रण के लिए अनुमति देता है । उदाहरण के लिए, DeSciL में प्रयोगों पर्यावरण की व्यवस्थित विविधताओं को रोजगार और दोनों आभासी और भौतिक दुनिया में प्रतिभागियों का सीधा अवलोकन प्रदान कर सकते हैं । एकल उपयोगकर्ता डेस्कटॉप कंप्यूटर नियंत्रित एजेंटों के साथ आभासी वास्तविकता अध्ययन करने के लिए तुलना में, प्रतिभागियों को वास्तविक समय में एक दूसरे के साथ बातचीत कर सकते हैं, और आभासी भीड़ के आकस्मिक व्यवहार है प्रयोगकर्ता की धारणाओं पर कम निर्भर है । VR में कंप्यूटर नियंत्रित एजेंट अक्सर पटकथा क्रियाओं पर भरोसा करते हैं और वास्तविक समय में उपयोगकर्ताओं के आंदोलनों के अनुकूल नहीं होते हैं । इसके विपरीत, नेटवर्क डेस्कटॉप VR एक और पारिस्थितिक संदर्भ जिसमें मानव नियंत्रित बदलते रूपों को प्रभावित प्रदान करता है (और से प्रभावित कर रहे हैं) एक दूसरे की गतिविधियों । इसके अलावा, इस दृष्टिकोण आंदोलन मापदंडों को सूचित कर सकतेहैं (उदाहरण के लिए, चलने की गति और संकोच) भविष्य के एजेंट के आधार पर भीड़ अनुसंधान में मॉडल (जैसे, निकासी परिदृश्यों३९के लिए). सामांय में, बहु प्रयोक्ता डेस्कटॉप आभासी वास्तविकता अध्ययन स्थानिक व्यवहार और पैटर्न है कि पहले से अनदेखी की गई हो सकता है का पता लगाने के और अधिक सटीक माप के लिए अनुमति देते हैं ।

हाल ही में, DeSciL सफलतापूर्वक निर्णय की एक श्रृंखला४०,४१ और नेविगेशन अध्ययन3,21बनाने में कार्यरत किया गया है । उदाहरण के लिए, Moussaid और सहकर्मियों ने बहु-उपयोगकर्ता डेस्कटॉप VR सेटअप का उपयोग एक निकासी3के दौरान भीड़ के व्यवहार पर तनाव के प्रभाव का अध्ययन करने के लिए किया । इस अध्ययन में, परीक्षण से परीक्षण के लिए "सही" बाहर निकलें विविध, और केवल प्रतिभागियों के अनुपात सही बाहर निकलने के बारे में बताया गया । परिणाम संकेत दिया है कि तनाव के तहत प्रतिभागियों को एक अधिक कुशल निकासी के लिए नेतृत्व किया, लेकिन इस खोज जिस तरह से टकराव लागू किया गया के कारण हो सकता है । इसके अलावा, प्रतिभागियों को तनाव के तहत अंय बदलते रूपों का पालन करते थे, सुझाव है कि एक सामाजिक संकेत प्रत्यक्ष शारीरिक संपर्क की कमी के बावजूद प्रतिभागियों के बीच में व्यक्त किया गया था । इन परिणामों में कंप्यूटर-नियंत्रित एजेंट्स के साथ एकल-उपयोगकर्ता vr की तुलना बहु-उपयोगकर्ता vr के लाभों पर बल दिया जाता है । भविष्य के अध्ययन बहु की तुलना उपयोगकर्ता डेटा या तो ऑनलाइन या प्रयोगशाला में, और अधिक जटिल पर्यावरणीय बदलाव, और नेत्र trackers या शारीरिक उपकरणों के रूप में परिधीय उपकरणों के अलावा प्राप्त अधिग्रहीत शामिल होंगे । इन प्रगति जटिल व्यवहार डेटा४२के विभिंन प्रकार के संग्रह के लिए अनुमति देगा । उदाहरण के लिए, कम लागत वाले नेत्र ट्रैकर्स को प्रतिभागियों के ध्यान पर नजर रखने या स्क्रीन पर रुचि के सजाये क्षेत्रों का पता लगाने के लिए शामिल किया जा सकता है ।

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Disclosures

लेखकों का खुलासा करने के लिए कुछ नहीं है ।

Acknowledgments

प्रतिनिधि अध्ययन स्विस राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन द्वारा अनुदान के भाग के रूप में वित्त पोषित किया गया "सामाजिक वातावरण में Wayfinding" (No. 100014_162428) । हम व्यावहारिक चर्चा के लिए एम Moussaid शुक्रिया अदा करना चाहता हूं । हम भी C. विल्हेम, F. Thaler, H. Abdelrahman, S. Madjiheurem, a. gold, और एक. Grossrieder अपने काम के लिए सॉफ्टवेयर के विकास के दौरान धन्यवाद देना चाहते हैं ।

Materials

Name Company Catalog Number Comments
PC Lenovo IdeaCentre AIO 700 24’’ screen, 16 GB RAM, and SSDs. CPU: Intel core i7. GPU:NVidia GeForce GTX 950A
Keyboard Lenovo LXH-EKB-10YA
Mouse Lenovo SM-8825
Eye tracker Tobii Technology Tobii EyeX Data rate: 60 Hz. Tracking screen size: Up to 27″
Communication audio system Biamp Systems Networked paging station - 1 Ethernet:100BaseTX

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Zhao, H., Thrash, T., Wehrli, S.,… More

Zhao, H., Thrash, T., Wehrli, S., Hölscher, C., Kapadia, M., Grübel, J., Weibel, R. P., Schinazi, V. R. A Networked Desktop Virtual Reality Setup for Decision Science and Navigation Experiments with Multiple Participants. J. Vis. Exp. (138), e58155, doi:10.3791/58155 (2018).

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