Summary
Dit document beschrijft een methode voor het uitvoeren van multi-user experimenten op besluitvorming en navigatie met behulp van een netwerkcomputer laboratorium.
Abstract
Onderzoekt de interacties tussen meerdere deelnemers is een uitdaging voor onderzoekers uit verschillende disciplines, met inbegrip van de beschikking van de wetenschappen en de ruimtelijke cognitie. Met een local area network en toegewijde softwareplatform, kunnen onderzoekers efficiënt toezicht op het gedrag van de deelnemers die gelijktijdig worden ondergedompeld in een virtuele werkomgeving en digitaliseren van de verzamelde gegevens. Deze analysemogelijkheden voor experimentele designs in ruimtelijke cognitie en navigatie onderzoek dat zou moeilijk (als niet onmogelijk) om uit te voeren in de echte wereld. Mogelijke experimentele varianten omvatten stress tijdens een evacuatie, coöperatief en competitief zoektaken en andere contextuele factoren die invloed op opkomende menigte gedrag hebben kunnen. Echter, dergelijke een laboratorium vereist onderhoud en strikte protocollen voor het verzamelen van de gegevens in een gecontroleerde omgeving. Terwijl de externe validiteit van laboratoriumonderzoek met menselijke deelnemers is soms ondervraagd, suggereren een aantal recente artikels dat de correspondentie tussen echte en virtuele omgevingen kan voldoende zijn voor de studie van sociaal gedrag in termen van trajecten, aarzelingen en ruimtelijke besluiten. In dit artikel beschrijven we een methode voor het uitvoeren van experimenten op besluitvorming en navigatie met maximaal 36 deelnemers in een genetwerkte bureaublad virtuele realiteit setup (dwz., het besluit Science Laboratory of DeSciL). Dit protocol experiment kan worden aangepast en toegepast door andere onderzoekers om te zetten naar een laboratorium van de genetwerkte bureaublad virtuele realiteit.
Introduction
Onderzoek naar ruimtelijke cognitie en navigatie meestal bestudeert de ruimtelijke besluitvorming (bijv., links of rechts draaien op een kruispunt) en mentale representatie van personen in de echte en virtuele omgevingen1,2. De voordelen van virtual reality (VR) zijn de preventie van ethische en veiligheidskwesties (bv., tijdens een gevaarlijke evacuatie3), de automatische meting en analyse van ruimtelijke data4en een evenwichtige combinatie van interne en externe geldigheid5,6,7. Bijvoorbeeld Weisberg en collega's uitgebreid eerder onderzoek op individuele verschillen in ruimtelijke kennisverwerving door aan te tonen dat de ruimtelijke taken in VR een objectieve gedrags maatstaf van ruimtelijke vermogen8kunnen bieden. Dit onderzoek ook gesuggereerd dat het gedrag van de navigatie in VR levensechte navigatie benadert omdat de virtuele omgeving was gemodelleerd naar de campus van de universiteit gebruikt door Schinazi en collega's9 (Zie ook de studie van Ruddle en collega's 10). VR is ook toegepast op psychotherapie11, klinische beoordeling12, consument gedrag13en chirurgie14,15. Echter de meeste VR-systemen geen proprioceptieve en audio feedback die aanwezigheid kan verbeteren en onderdompeling16,17,18,19, vereisen opleiding met de controle-interface20 ,21,22, en gebrek aan sociale signalen. Inderdaad, mensen in de echte wereld vaak verplaatsen in groepen23, vermijden of volgen van andere mensen3,24, en beslissingen nemen op basis van sociale context25,26.
Op hetzelfde moment, onderzoek op menigte gedrag richt zich vaak op opkomende kenmerken van menigten (b.v., lane vorming, congestie op de knelpunten) die worden gesimuleerd op een computer of waargenomen in de echte wereld. Bijvoorbeeld Helbing en collega's gebruikte een combinatie van levensechte waarnemingen en computersimulaties om verbeteringen aan de doorstroming van het verkeer in een snijpunt door instroom en uitstroom scheiden met fysieke barrières en het plaatsen van een obstakel in de Hiermee centreert u27. Moussaïd en collega's gebruikt een heuristiek gebaseerde model om te bestuderen van high-density situaties tijdens een menigte ramp28. Deze benadering suggereerde verbeteringen aan een milieu setting voor massa-evenementen om te voorkomen dat rampen van de menigte. Met de hulp van een bestaande open source framework zou de tenuitvoerlegging van dergelijke simulaties relatief eenvoudig. SteerSuite is een open source-framework waarmee gebruikers te simuleren sturende algoritmen en gedrag van de menigte gemakkelijk door het verstrekken van hulpmiddelen voor te vergemakkelijken, benchmarking en testen van29. Dit kader kan de kern van een agent navigatie grondgedachte, die is van cruciaal belang voor succesvolle menigte simulatie bieden. Daarnaast Singh en collega's aangetoond een enkel platform dat een verscheidenheid combineert van technieken30stuurwiel. Terwijl onderzoekers kunnen het voorstellen van ontwerp-interventies met behulp van dergelijke simulaties, zijn ze zelden gevalideerd met menselijke deelnemers in een gecontroleerde omgeving. Gecontroleerde experimenten zijn zeldzaam in menigte onderzoek omdat ze kunnen moeilijk te organiseren en gevaarlijk zijn voor de deelnemers.
VR heeft tewerkgesteld te onderzoeken van sociaal gedrag met behulp van eenvoudige en complexe virtuele omgevingen met één of meer computer-gesimuleerd agenten. In de studie van Bode en collega's31,32, werden de deelnemers gevraagd te evacueren van een eenvoudige virtuele omgeving vanuit een topdown onder verschillende agenten en vond dat de afrit keuze werd beïnvloed door statische signage en motivatie. Presentatie van deelnemers met een meer complexe omgeving van een first-person perspectief, vonden Kinateder en collega's dat de deelnemers waren meer kans om te volgen van een enkele computer-gesimuleerd agent tijdens de ontsnapping van een virtuele tunnel brand25. In een complexe virtuele omgeving met meerdere agenten vonden Drury en collega's dat de deelnemers de neiging om te helpen een gevallen agent tijdens een evacuatie wanneer ze geïdentificeerd met de menigte26. Deze bevindingen stellen gezamenlijk voor dat VR kan een effectieve manier van het opwekken van sociaal gedrag, zelfs met de computer gesimuleerd agenten. Echter sommige menigte gedrag alleen kunnen worden waargenomen wanneer er een realistische sociaal signaal (dwz., wanneer de deelnemers zich ervan bewust zijn dat de andere avatars worden beheerst door mensen3). Om deze tekortkoming trachten te verhelpen, beschrijft dit protocol een methode voor dirigent gecontroleerde experimenten met meerdere gebruikers in een netwerk VR-setup. Deze aanpak heeft tewerkgesteld in een recente studie door Moussaid en collega's te onderzoeken van het gedrag van de evacuatie van 36 genetwerkte deelnemers3.
Onderzoek op genetwerkte VR is gericht op onderwerpen die niets met navigatie strategieën33,34 en/of vertrouwd op bestaande online gaming platforms zoals Second Life. Bijvoorbeeld onderzocht Molka-Danielsen en Chabada evacuatie gedrag in termen van afrit keuze en ruimtelijke kennis van het gebouw met behulp van aangeworven onder de bestaande gebruikers van Second Life35deelnemers. Terwijl de auteurs enkele beschrijvende resultaten bieden (bv., visualisaties gevaar opleverende), deze studie hadden problemen met de deelnemer werving, experimentele controle en generalisatie buiten dit specifieke geval. Meer recent, Normoyle en collega's vonden dat bestaande gebruikers van Second Life en de deelnemers in een laboratorium vergelijkbaar in termen van prestaties en afrit keuze van evacuatie en anders in termen van zelf-gerapporteerde aanwezigheid en frustratie met het besturingselement waren interface36. De bevindingen van deze twee studies aandacht vestigen op enkele van de uitdagingen en mogelijkheden van online en laboratorium experimenten. Online studies zijn geschikt voor tekenen van een veel grotere en gemotiveerde bevolking van potentiële deelnemers. Laboratoriumonderzoek zorgen echter voor meer experimentele controle van het fysieke milieu en de potentiële afleiding. Daarnaast kunnen online studies vormen sommige ethische bezwaren met betrekking tot gegevens anonimiteit en vertrouwelijkheid.
Als een netwerk bureaublad VR laboratorium, wordt het besluit Science Laboratory (DeSciL) van ETH Zürich voornamelijk gebruikt om te bestuderen van de economische besluitvorming en strategische interacties in een gecontroleerde omgeving. De technische infrastructuur op de DeSciL bestaat uit hardware en software voor laboratorium automatisering software die het bureaublad multi-user VR setup ondersteunt. De hardware omvat hoogwaardige desktop computers met het besturingssysteem Microsoft Windows 10 Enterprise, controle interfaces (bv., muis en toetsenbord, joysticks), hoofdtelefoon, en oog trackers (Tabel van materialen). Alle clientcomputers zijn verbonden met Ethernet van één gigabit per seconde aan het universitaire netwerk en de dezelfde netwerk-bestandsshare. Er is geen zichtbare vertraging of vertraging wanneer er 36 clients die zijn verbonden. Het aantal frames per seconde is consequent boven 100. De experimenten worden ook beheerd en gecontroleerd met laboratorium automatiseringssoftware gebaseerd op Microsoft PowerShell (d.w.z., PowerShell gewenst staat configuratie en PowerShell Remoting). Alle relevante stappen van het protocol zijn voorgeprogrammeerd met PowerShell scripts Cmdlets genoemd (bijv., Start-Computer, Stop-Computer). Tijdens het experiment, kunnen deze scripts worden uitgevoerd gelijktijdig en op afstand op alle clientcomputers. Dit type van laboratorium automatisering zorgt voor een identieke staat voor de client computers, vermindert potentiële fouten en complexiteit tijdens wetenschappelijke testen, en voorkomt dat onderzoekers moetend terugkerende handmatige taken uitvoert. Voor de navigatie-experimenten, gebruiken we de eenheid game-engine (< https://unity3d.com/>) ter ondersteuning van de ontwikkeling van 2D- en 3D-omgevingen voor meerdere gebruikers, interactieve bureaublad VR. De 36 clientcomputers zijn verbonden met een server via een als autoriteit fungerende serverarchitectuur. Aan het begin van elk experiment, elke client stuurt een instantiëren-aanvraag naar de server en de server reageert door het instantiëren van een avatar voor die gebruiker op alle aangesloten machines. Van elke gebruiker avatar heeft een camera met een 50 graden gezichtsveld. Gedurende het gehele experiment, de clients de gebruiker sturen ' invoer naar de server, en het verkeer van alle clients van de server bijgewerkt.
In het physical laboratory, is elke computer opgenomen in een aparte kast binnen drie semi-onafhankelijke kamers (Figuur 1). De totale omvang van het laboratorium is 170 m2 (150 m2 voor experiment kamer en 20 m2 voor controlekamer). Elk van deze kamers is uitgerust met audio- en video-opname-apparaten. Experimenten worden bestuurd vanuit een aangrenzende logeerkamer (dwz., door instructies opgeven en het initiëren van het experimentele programma). Vanuit deze controlekamer, kunnen de onderzoekers ook observeren de deelnemers in zowel fysieke en virtuele omgevingen. Samen met het departement economie aan de Universiteit van Zürich onderhoudt de DeSciL ook de registratie van de universiteitsstad voor studiedeelnemers, die werd uitgevoerd op basis van h-wortel37.
Hoewel vergelijkbare systemen zijn beschreven in de literatuur38, is de DeSciL de eerste functionele laboratorium die geschikt is voor meerdere gebruikers bureaublad VR experimenten op navigatie en gedrag van de menigte aan onze kennis. Hier beschrijven we het protocol voor het uitvoeren van een experiment in de DeSciL, huidige representatieve resultaten van een studie over de sociale navigatie gedrag en bespreken van de mogelijkheden en beperkingen van dit systeem.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Alle methoden die hier worden beschreven zijn goedgekeurd door onderzoek ethisch comité van ETH Zürich als onderdeel van het voorstel EK 2015-N-37.
1. het werven van deelnemers voor de geplande experimentele sessie.
- Proeven van de deelnemers binnen bepaalde beperkingen (bv., leeftijd, geslacht, educatieve achtergrond) met behulp van de deelnemer recruitment systeem.
- Stuur uitnodigingen per e-mail naar de willekeurig geselecteerde deelnemers via de contact informatie geboden door het recruitment systeem.
- Wacht totdat deze deelnemers te registreren via het online systeem. Ervoor te zorgen dat meer deelnemers dan vereist (bijv., 4 deelnemers voor een sessie waarvoor 36 mensen overboekt) registreren. Overboekte deelnemers ervoor te zorgen dat een sessie in het geval van no-shows levensvatbaar is.
- Ervoor zorgen dat een bevestiging e-mail wordt verstuurd naar geregistreerde deelnemers automatisch.
2. voorbereiding van de experimentele sessie.
- Het labo-omgeving voor te bereiden.
- De deelnemerslijst afdrukken vanuit het recruitment systeem.
- Zet de server en de verlichting in de controlekamer van de DeSciL en de testen kamers volgens het vereiste aantal deelnemers organiseren.
- Kopie het uitvoerbare bestand experimenteren programma en de bijbehorende configuratie-bestanden op het netwerkstation. Dit uitvoerbare programma implementeert een kader van de douane-geschreven software gebaseerd op de eenheid van de game engine ter ondersteuning van client / server-communicatie tussen verschillende computers via een local area network. Voor navigatie experimenten biedt het kader een vogel-eye waarnemer serversysteem voor het toezicht op de gedragingen van de klant tijdens het experiment.
- Open PowerShell Integrated Scripting omgeving op het Windows-bureaublad. Geef in de PowerShell-console, een matrix van computernamen (bv., $pool = "descil-w01", "descil-w02"...) om een cliënt zwembad-object te maken. Typ vervolgens Start-Pool $pool om te beginnen de clientcomputers en Register-Pool $pool de clientcomputers verbinden met de server.
- Bereid de computers op de clientzijde vóór de lancering van het programma. Typ Invoke-Pool {Mount-NetworkShare $path} om de computers in te voeren in het juiste pad.
- De voorbereide functies uitvoeren op de server (dwz., Start-GameServer) en op de clients (dwz., Invoke-Pool {Start-SPELREGELSSERVICES}). Geef het IP-adres van de server als parameter van de functie.
- Wacht op een bericht op de server monitor die wijst op een succesvolle verbinding.
- Distribueer de toestemmingsformulieren en pennen in elke kast. De toestemmingsformulieren bevat de informatie over de studie (bijv., het doel van de studie, de potentiële risico's en voordelen van het experiment), de gegevens van de contactpersoon voor de experimentator en een wettelijke disclaimer.
- Schuifelen het dek van kaarten die aangeven van de regeling van de zitplaatsen van de deelnemers zitplaatsen.
- Ben blij met de deelnemers.
- Vragen van de deelnemers te wachten buiten het laboratorium. 5 min voordat de officiële starttijd, Controleer de deelnemers identiteitsdocumenten om ervoor te zorgen dat ze overeenkomen met de lijst van ingeschreven deelnemers. Op hetzelfde moment, laat u de deelnemers Kies een card dat hun stoel nummer aangeeft. De deelnemers lopen naar de desbetreffende kast en wacht totdat het experiment om te beginnen hebben.
- Wacht een paar minuten voor de deelnemers te lezen en de toestemmingsformulieren ondertekenen. Het verzamelen van deze formulieren voor het uitvoeren van het experiment.
3. uitvoeren van het Experiment.
- Uitgezonden, de instructies van het experiment met de microfoon aan alle deelnemers. Kennis van de basisregels, met inbegrip van geen mededeling aan de andere deelnemers en geen persoonlijke elektronische apparaten toegestaan. Vraag de deelnemers om hun handen als ze vragen over het experiment hebt.
- Begint het experiment door de presentatie van de demografische vragenlijst (bv., gender en leeftijd) op elke client.
- De scène van de opleiding om te leren de deelnemers hoe om te manoeuvreren door middel van de virtuele omgeving te implementeren. Als de deelnemers moeite hebben met de controle-interface (bv., muis en toetsenbord), lopen naar hun kast om hen te helpen. Houden toezicht op de vorderingen van de deelnemers door het aanvragen van screenshots van alle clients (dwz., typ Get-ScreenShots op PowerShell console) totdat alle deelnemers de trainingssessie hebt.
- Na de training, beginnen de testfase van het experiment. Observeren de deelnemers gedrag van de vogelvlucht interface op de servercomputer. Waarschuwingsberichten sturen naar de deelnemers door middel van het programma, als ze iets abnormaal doen door te klikken op hun avatar. Probeer anders niet te bemoeien met de deelnemers tijdens het experiment.
- Zorg ervoor dat er een korte wachttijd vóór elke proef voor het laden van de volgende scène en waardoor de deelnemers om de instructies te lezen.
4. Voltooi het Experiment.
- Sluit het programma server en client door Stop-SPELREGELSSERVICES en Stop-GameServer te typen in de console van PowerShell.
- Vragen van de deelnemers te blijven zitten tot hun nummer over de microfoon heet.
- Pak de deelnemers definitieve scores uit het bestand "Score.txt" in de projectmap op de servercomputer en hun scores omzetten in een monetaire betaling.
- Bellen naar de kast nummers één tegelijk en voldoen aan elke deelnemer bij de receptie. De deelnemers bedanken en geef ze de desbetreffende betaling.
- Onderzoeken van de crypten en het verzamelen van alle resterende pennen of formulieren.
- Kopiëren en sla de experimentgegevens van de server op een externe schijf voor toekomstige analyses.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Voor elke client voor elk afzonderlijk experiment, de experimentgegevens uit de DeSciL omvatten trajecten, tijdstempels, en maatstaven van prestaties (bv., of de deelnemer bleek in de "juiste" richting op een bijzondere kruising). Een representatieve studie onderzocht de effecten van complexiteit van de bewegwijzering op de routekeuze voor een menigte van menselijke deelnemers (met virtuele avatars) in een eenvoudige Y-vormige virtuele omgeving. In dit experiment, 28 deelnemers (12 mannen en 16 vrouwen; gemiddelde leeftijd = 22,5) kregen dezelfde doel locatie (dwz., poort nummer) en werden gevraagd om te kiezen van de corresponderende optie van de route bij de kruising met behulp van een kaart (Zie Figuur 2).
De complexiteit van de kaart gevarieerd meer dan 16 proeven, en de hypothese was dat de tijd van het besluit en nauwkeurigheid zou hoger voor kaarten die complexer zijn. Hoewel we verwachten de juistheid van de beslissing dat te zijn over het algemeen relatief hoog, de deelnemers trajecten kunnen worden gebruikt in toekomstige experimenten te definiëren van de wandelpaden van agenten die een realistische sociaal signaal doorgeven (dwz., geloofwaardig bewegingen). De totale experiment tijd was ongeveer 1 h, met inbegrip van de deelnemers verwelkomen, uitvoeren van de training (voor de controle-interface) en testen in de Y-vormige corridor. De verkregen gegevens worden samengevat in tabel 1.
Figuur 3 geeft de minimale en maximale voltooiing tijden voor elk afzonderlijk experiment. Deze beschrijvende statistiek bieden een indirecte maat van congestie tijdens het proces. De verkregen gegevens voorziet ook in de visualisatie van de trajecten die zijn gegenereerd door de virtuele menigte (Zie Figuur 4). Ruimtelijke statistiek kan vervolgens worden gebruikt voor het analyseren van de veranderingen in trajecten over proeven. Bijvoorbeeld, de onderzoekers wellicht geïnteresseerd in hoe nauw de deelnemers volgde elkaar of hoe vloeiend de deelnemers manoeuvreren met een bepaald besturingselement interfaces zijn.
Figuur 1: foto's van het laboratorium DeSciL. (a) de controlekamer bevat de server die het verkeer van de 36 clientcomputers ontvangt en controleert de deelnemers in hun werkplekken. Deze kamer kan worden geïsoleerd uit de testen kamers op het gebied van beeld en geluid. Mededeling aan deelnemers wordt geleverd via de microfoon en luidspreker systeem. (b) de drie testen kamers bevatten 36 werkplekken. (c) elke kast bevat een desktop computer, een monitor, een muis en een toetsenbord-interface, hoofdtelefoon en een oog-tracker. Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.
Figuur 2: uitzicht op de Y-vormige virtuele omgeving. (a) van de server, kunnen de onderzoekers observeren de deelnemers richting de kruising. (b) van de cliënten, kunnen de deelnemers de virtuele omgeving en andere avatars van een first-person perspectief bekijken tijdens beweging. Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.
Figuur 3: vertegenwoordiger voortvloeit uit 16 experimentele proeven. De maximale en minimale tijden zijn de tijden verplicht door de snelste en langzaamste deelnemers te bereiken van de bestemming voor elk afzonderlijk experiment. Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.
Figuur 4: deelnemers trajecten van a trial 1 en b trial 16. De x - en y - assen vertegenwoordigen de locaties van de avatars in de menigte. De kleur bar vertegenwoordigt tijd verstreken tijdens het proces. Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.
| Proef nummer | MapType | Accuracy(%) | Gemiddelde tijd/s |
| 1 | Eenvoudige | 100 | 42.01 |
| 2 | Complex | 96,4 | 40.51 |
| 3 | Eenvoudige | 100 | 39.15 |
| 4 | Complex | 100 | 38.66 |
| 5 | Complex | 100 | 38,52 |
| 6 | Complex | 100 | 38.87 |
| 7 | Eenvoudige | 100 | 38.43 |
| 8 | Complex | 100 | 38,26 |
| 9 | Eenvoudige | 100 | 37.43 |
| 10 | Eenvoudige | 100 | 38.44 |
| 11 | Complex | 100 | 37.08 |
| 12 | Complex | 100 | 36,8 |
| 13 | Eenvoudige | 100 | 37.67 |
| 14 | Complex | 100 | 36.52 |
| 15 | Eenvoudige | 100 | 36.83 |
| 16 | Eenvoudige | 100 | 37,88 |
Tabel 1: vertegenwoordiger voortvloeit uit 16 experimentele proeven. Besluit nauwkeurigheid vertegenwoordigt het percentage van de juiste keuzes (dwz., draaiende op weg naar de juiste poort) over alle deelnemers. Bedoel besluit tijd is de gemiddelde tijd die nodig is om de bestemming te bereiken (of corrigeren of niet) over alle proeven.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
In dit artikel beschreven we een multi-user bureaublad virtuele realiteit laboratorium waarin maximaal 36 deelnemers kunnen gegevens uitwisselen en gelijktijdig door verschillende virtuele omgevingen te navigeren. Het experimentele protocol detailleert de stappen noodzakelijk zijn voor dit soort onderzoek en unieke multi-user scenario's. Specifieke overwegingen om deze scenario's omvatten het aantal deelnemers in opkomst, de kosten van schijnbaar kleine experimentator fouten, rendering en networking capaciteiten (zowel server - en client-side), training met de control-interface, en gegevens veiligheid. Overboeking van de deelnemers is noodzakelijk met het oog op een precieze aantal deelnemers in een experimentele sessie. Als te weinig deelnemers bijwonen, dan de kosten van een mislukte experimentele sessie relatief hoog is. Experimentele fouten kunnen ook leiden tot een mislukte sessie wanneer beide de deelnemers gegevens besmet waren voordat de fout is gedetecteerd, of het experiment kan niet worden uitgevoerd vanwege storingen in software of hardware. Bijvoorbeeld, als teveel informatie wordt verspreid via het netwerk, kan vervolgens een herlancering van het hele systeem nodig zijn. Dit is vooral problematisch als het experiment is al begonnen. Bovendien, nodig de deelnemers aan de virtuele navigatie experimenten ervaring en/of training met de controle-interface omdat de besturingselementen zijn minder intuïtief dan echt wandelen21 en de interactie met de besturingselementen met ruimtelijke interfereren kan geheugen taken20. Verantwoordelijke gegevensbeheer wordt ook met name van belang gezien de grote hoeveelheid gegevens verkregen per sessie.
Hoewel er vele mogelijkheden van de DeSciL, blijven ten minste drie beperkingen. Eerst, het huidige systeem is ingesteld voor maximaal 36 gelijktijdige deelnemers. Experimenten op grotere virtuele menigten voorschrijven computergestuurde agenten, sporen van menselijke deelnemers uit verschillende vorige sessies, of het vermogen met inbegrip van online deelnemers. Tweede, toekomstige hardware-upgrades (bijv., voor betere grafische kaarten en betere processoren) zullen veel duurder is dan voor de traditionele, single-user systeem. Derde, multi-user bureaublad virtuele realiteit onderzoek nog kan niet worden uitgevoerd met controle-interfaces die meer lijken op echte lopen. Dus, onderzoek op de motoriek en de fysieke interactie tussen deelnemers is beperkt.
Ondanks deze beperkingen biedt de DeSciL diverse voordelen ten opzichte van de echte wereld studies, laboratoriumonderzoek van single-user en Multi-User online studies. De automatisering van de software geeft de onderzoekers de vaardigheden aan te passen van de experimentele protocol met betrekking tot hun behoeften. Ten opzichte van zowel reële als online studies, zorgt de DeSciL voor meer experimentele controle. Bijvoorbeeld, kunnen experimenten in de DeSciL dienst van systematische variaties van het milieu en directe observatie van de deelnemers in zowel de fysieke als de virtuele werelden. In vergelijking met single-user desktop virtuele realiteit studies met computergestuurde agenten, de deelnemers kunnen interageren met elkaar in real-time, en de opkomende probleem van de virtuele menigte is minder afhankelijk van de experimentator vooroordelen. Computergestuurde agenten in VR vaak vertrouwen op gescripte acties en doen niet aanpassen aan de gebruikers bewegingen in real-time. In tegenstelling, genetwerkte bureaublad VR biedt een meer ecologische context in welke invloed van mens-gecontroleerde avatars (en worden beïnvloed door) elkaars bewegingen. Bovendien, deze aanpak de beweging parameters kan informeren (bv., walking snelheid en aarzelingen) van toekomstige agent gebaseerde modellen in menigte onderzoek (bv., voor evacuatie scenario's39). In het algemeen toestaan multi-user bureaublad virtuele realiteit studies voor meer nauwkeurige meting van ruimtelijke gedrag en het opsporen van patronen die kunnen hebben eerder over het hoofd gezien.
Onlangs, heeft het DeSciL met succes werkzaam geweest in een reeks van besluitvorming40,41 en navigatie studies3,21. Bijvoorbeeld, gebruikte Moussaid en collega's de meerdere desktop VR gebruikersinstellingen te bestuderen van het effect van stress op de menigte gedrag tijdens een evacuatie-3. In deze studie, de "juiste" afslag gevarieerd van proces naar proces, en slechts een deel van de deelnemers werden in kennis gesteld van de juiste uitgang. De resultaten aangegeven dat deelnemers onder stress heeft geleid tot een meer efficiënte evacuatie, maar deze bevinding kan worden toegeschreven aan de manier waarop de botsingen ten uitvoer werden gelegd. Bovendien neiging deelnemers te volgen andere avatars onder stress, wat suggereert dat een sociaal signaal werd overgebracht onder de deelnemers ondanks het ontbreken van directe fysieke interactie. Deze resultaten benadrukken de voordelen van multi-user VR vergeleken met één gebruiker VR met computergestuurde agenten. Toekomstige studies zal zijn de vergelijking van de verkregen hetzij online of in het laboratorium, meer complexe milieu variaties en de toevoeging van perifere apparaten zoals oog trackers of fysiologische apparaten gegevens van meerdere gebruikers. Deze vooruitgang zal zorgen voor de collectie van verschillende types van complexe gedrags-gegevens42. Goedkope oog trackers kunnen bijvoorbeeld worden opgenomen om te controleren de deelnemers aandacht of detecteren grof gebieden van belang op het scherm.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
De auteurs hebben niets te onthullen.
Acknowledgments
Het representatieve onderzoek werd gefinancierd door de Zwitserse National Science Foundation als onderdeel van de subsidie 'Bewegwijzering in sociale omgevingen' (nr. 100014_162428). We willen bedanken M. Moussaid voor inzichtelijke gesprekken. We willen ook C. Wilhelm, F. Thaler, H. Abdelrahman, S. Madjiheurem, A. Ingold en A. Grossrieder bedanken voor hun werk tijdens de softwareontwikkeling.
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 |
References
- Waller, D., Nadel, L. Handbook of Spatial Cognition. , American Psychological Association. Washington D.C. (2013).
- Denis, M. Space and Spatial Cognition: A Multidisciplinary Perspective. , Routledge. Abingdon, Oxon. (2017).
- Moussaïd, M., Kapadia, M., Thrash, T., Sumner, R. W., Gross, M., Helbing, D., Hölscher, C. Crowd behaviour during high-stress evacuations in an immersive virtual environment. Journal of the Royal Society Interface. 13 (122), 20160414 (2016).
- Grübel, J., Weibel, R., Jiang, M. H., Hölscher, C., Hackman, D. A., Schinazi, V. R. EVE: A Framework for Experiments in Virtual Environments. Spatial Cognition X: Lecture Notes in Artificial Intelligence. , 159-176 (2017).
- Loomis, J. M., Blascovich, J. J., Beall, A. C. Immersive virtual environment technology as a basic research tool in psychology. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers. 31 (4), 557-564 (1999).
- Brooks, F. P. What's Real About Virtual Reality? Proceedings IEEE Virtual Reality. , Cat. No. 99CB36316 (1999).
- Moorthy, K., Munz, Y., Jiwanji, M., Bann, S., Chang, A., Darzi, A. Validity and reliability of a virtual reality upper gastrointestinal simulator and cross validation using structured assessment of individual performance with video playback. Surgical Endoscopy and Other Interventional Techniques. 18 (2), 328-333 (2004).
- Weisberg, S. M., Schinazi, V. R., Newcombe, N. S., Shipley, T. F., Epstein, R. A. Variations in cognitive maps: Understanding individual differences in navigation. Journal of Experimental Psychology: Learning Memory and Cognition. 40 (3), 669-682 (2014).
- Schinazi, V. R., Nardi, D., Newcombe, N. S., Shipley, T. F., Epstein, R. A. Hippocampal size predicts rapid learning of a cognitive map in humans. Hippocampus. 23 (6), 515-528 (2013).
- Ruddle, R. A., Payne, S. J., Jones, D. M. Navigating Large-Scale "Desk- Top" Virtual Buildings: Effects of orientation aids and familiarity. Presence. 7 (2), 179-192 (1998).
- Riva, G.
- Ruse, S. A., et al. Development of a Virtual Reality Assessment of Everyday Living Skills. Journal of Visualized Experiments. (86), 1-8 (2014).
- Ploydanai, K., van den Puttelaar, J., van Herpen, E., van Trijp, H. Using a Virtual Store As a Research Tool to Investigate Consumer In-store Behavior. Journal of Visualized Experiments. (125), 1-15 (2017).
- Satava, R. M. Virtual reality surgical simulator - The first steps. Surgical Endoscopy. 7 (3), 203-205 (1993).
- Stanney, K. M., Hale, K. S. Handbook of virtual environments: Design, implementation, and applications. , CRC Press. 811-834 (2014).
- Ryu, J., Kim, G. J. Using a vibro-tactile display for enhanced collision perception and presence. Proceedings of the ACM symposium on Virtual reality software and technology VRST 04. , 89 (2004).
- Louison, C., Ferlay, F., Mestre, D. R. Spatialized vibrotactile feedback contributes to goal-directed movements in cluttered virtual environments. 2017 IEEE Symposium on 3D User Interfaces (3DUI). , 99-102 (2017).
- Knierim, P., et al. Tactile Drones - Providing Immersive Tactile Feedback in Virtual Reality through Quadcopters. Proceedings of the 2017 CHI Conference Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems - CHI EA '17. , 433-436 (2017).
- Serafin, S., Nordahl, R., De Götzen, A., Erkut, C., Geronazzo, M., Avanzini, F. Sonic interaction in virtual environments. 2015 IEEE 2nd VR Workshop on Sonic Interactions for Virtual Environments (SIVE). , 1-2 (2015).
- Grübel, J., Thrash, T., Hölscher, C., Schinazi, V. R. Evaluation of a conceptual framework for predicting navigation performance in virtual reality. PLoS One. 12 (9), (2017).
- Thrash, T., Kapadia, M., Moussaid, M., Wilhelm, C., Helbing, D., Sumner, R. W., Hölscher, C. Evaluation of control interfaces for desktop virtual environments. Presence. 24 (4), (2015).
- Ruddle, R. A., Volkova, E., Bülthoff, H. H. Learning to walk in virtual reality. ACM Transactions on Applied Perception. 10 (2), 1-17 (2013).
- Moussaïd, M., Perozo, N., Garnier, S., Helbing, D., Theraulaz, G. The walking behaviour of pedestrian social groups and its Impact on crowd dynamics. PLoS One. 5 (4), e10047 (2010).
- Bode, N. W. F., Franks, D. W., Wood, A. J., Piercy, J. J. B., Croft, D. P., Codling, E. A. Distinguishing Social from Nonsocial Navigation in Moving Animal Groups. The American Naturalist. 179 (5), 621-632 (2012).
- Kinateder, M., et al. Social influence on route choice in a virtual reality tunnel fire. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 26, 116-125 (2014).
- Drury, J., et al. Cooperation versus competition in a mass emergency evacuation: A new laboratory simulation and a new theoretical model. Behavior Research Methods. 41 (3), 957-970 (2009).
- Helbing, D., Buzna, L., Johansson, A., Werner, T. Self-Organized Pedestrian Crowd Dynamics: Experiments, Simulations, and Design Solutions. Transportation Science. 39 (1), 1-24 (2005).
- Moussaïd, M., Helbing, D., Theraulaz, G. How simple rules determine pedestrian behavior and crowd disasters. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 108 (17), 6884-6888 (2011).
- Singh, S., Kapadia, M., Faloutsos, P., Reinman, G. An open framework for developing, evaluating, and sharing steering algorithms. International Workshop on Motion in Games. , Springer. Berlin, Heidelberg. 158-169 (2009).
- Singh, S., Kapadia, M., Hewlett, B., Reinman, G., Faloutsos, P. A modular framework for adaptive agent-based steering. Symposium on Interactive 3D Graphics and Games. , ACM. (2011).
- Bode, N., Codling, E. Human exit route choice in virtual crowd evacuations. Animal Behaviour. 86, 347-358 (2013).
- Bode, N. W. F., Kemloh Wagoum, A. U., Codling, E. A. Human responses to multiple sources of directional information in virtual crowd evacuations. Journal of the Royal Society Interface. 11 (91), 20130904 (2014).
- Pandzic, I. S., Capin, T., Lee, E., Thalmann, N. M., Thalmann, D. A flexible architecture for virtual humans in networked collaborative virtual environments. Computer Graphics Forum. 16, Blackwell Publishers Ltd. (1997).
- Joslin, C., Pandzic, I. S., Thalmann, N. M. Trends in networked collaborative virtual environments. Computer Communications. 26 (5), 430-437 (2003).
- Molka-Danielsen, J., Chabada, M. Application of the 3D multi user virtual environment of Second Life to emergency evacuation simulation. System Sciences (HICSS), 2010 43rd Hawaii International Conference. , IEEE. 1-9 (2010).
- Normoyle, A., Drake, J., Safonova, A. Egress online: Towards leveraging massively, multiplayer environments for evacuation studies. , Tech Reports No MS-CIS-12-15 (2012).
- Bock, O., Baetge, I., Nicklisch, A. hroot: Hamburg registration and organization online tool. European Economic Review. 71, 117-120 (2014).
- Tanvir Ahmed, D., Shirmohammadi, S., Oliveira, J., Bonney, J. Supporting large-scale networked virtual environments. Virtual Environments, Human-Computer Interfaces and Measurement Systems, 2007. IEEE Symposium. , 150-154 (2007).
- Cipresso, P., Bessi, A., Colombo, D., Pedroli, E., Riva, G. Computational psychometrics for modeling system dynamics during stressful disasters. Frontiers in Psychology. 8, 1-6 (2017).
- Bernold, E., Gsottbauer, E., Ackermann, K., Murphy, R. Social framing and cooperation: The roles and interaction of preferences and beliefs. , 1-26 (2015).
- Balietti, S., Goldstone, R. L., Helbing, D. Peer review and competition in the Art Exhibition Game. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 113 (30), 8414-8419 (2016).
- Gomez-Marin, A., Paton, J. J., Kampff, A. R., Costa, R. M., Mainen, Z. F. Big behavioral data: Psychology, ethology and the foundations of neuroscience. Nature Neuroscience. 17 (11), 1455-1462 (2014).
