Medindo engajamento dos espectadores dos jogos digitais sociais

Summary

Propomos uma metodologia que permita medir o engajamento dos espectadores em um jogo digital social que combine dados fisiológicos e autorrenotados. Como este jogo digital envolve um grupo de pessoas em movimento livre, a experiência é filmada usando uma técnica de sincronização que conecta dados fisiológicos com eventos no jogo.

Abstract

O objetivo desta metodologia é avaliar medidas explícitas e implícitas de engajamento dos espectadores durante jogos digitais sociais em um grupo de participantes com sistemas de rastreamento de movimento. No contexto de jogos que não estão confinados dentro de uma tela, medir as diferentes dimensões do engajamento, como a excitação fisiológica, pode ser um desafio. O foco do estudo é feito sobre os espectadores do jogo e as diferenças em seu engajamento de acordo com a interatividade. O engajamento é medido com excitação fisiológica e autorreferida, bem como um questionário de engajamento no final do experimento. A excitação fisiológica é medida com sensores de atividade eletrodérmica (EDA) que registram os dados em um dispositivo portátil (caixa EDA). A portabilidade foi essencial por causa da natureza do jogo, que é semelhante a um pong em tamanho real e inclui muitos participantes que se movem. Para ter uma visão geral dos eventos do jogo, três câmeras são usadas para filmar três ângulos do campo de jogo. Para sincronizar os dados do EDA com eventos acontecendo no jogo, caixas com números digitais são usadas e colocadas nos quadros das câmeras. Os sinais são enviados de uma caixa de sincronização simultaneamente para as caixas EDA e para caixas de luz. As caixas de luz mostram os números de sincronização para as câmeras, e os mesmos números também estão registrados no arquivo de dados EDA. Dessa forma, é possível gravar eDA de muitas pessoas que se movem livremente em um grande espaço e sincronizam esses dados com eventos no jogo. Em nosso estudo particular, pudemos avaliar as diferenças de excitação para as diferentes condições de interatividade. Uma das limitações deste método é que os sinais não podem ser enviados mais longe do que 20 metros de distância. Este método é, portanto, apropriado para o registro de dados fisiológicos em jogos com um número ilimitado de jogadores, mas é restrito a um espaço limitado.

Introduction

Estudar a experiência dos espectadores de jogos ajuda a entender melhor os aspectos positivos e negativos do jogo, e por sua vez, pode ajudar a melhorar seu design¹. As recentes inovações na indústria de jogos permitiram novos tipos de experiências que avançam a partir dos jogos tradicionais baseados em^{consoles 2}. Com jogos digitais que usam sistemas de rastreamento de movimento que não estão confinados dentro de uma tela, o público não precisa mais ser posicionado em um local fixo. Essa nova realidade cria desafios na avaliação da experiência dos espectadores. O experimento foi realizado no estúdio dos criadores do jogo, mas poderia ser replicado em um ambiente de laboratório ou outro ambiente que tenha espaço suficiente para se encaixar no jogo.

O objetivo desta metodologia é medir o engajamento dos espectadores durante um jogo digital social. Mais precisamente, a excitação, que leva ao engajamento, será medida quando o espectador tiver acesso a um aplicativo web que influencie a jogabilidade. Este método combina dados fisiológicos e autorreendiados. Como este jogo é social e envolve um grupo de pessoas que se movem, o experimento é filmado. Com o uso de câmeras e dispositivos fisiológicos portáteis, conseguimos sincronizar dados fisiológicos com eventos no jogo. Os dispositivos portáteis (caixas EDA) são caixas impressas em 3D que estão conectadas a eletrodos que registram atividade fisiológica. As caixas possuem um interruptor ON/OFF, indicadores visuais, um slot para cartão microSD e slots de carregamento. Os indicadores visuais ajudam em caso de solução de problemas. Por exemplo, estes indicam se o microSD está funcional, mostram o estado das conexões Bluetooth e Wi-Fi e sinalizam se os dados fisiológicos estão sendo registrados.

O uso de medidas fisiológicas é uma abordagem comum e validada para medir o engajamento do jogo³. A valência fisiológica tem sido medida no contexto dos videogames⁴. Também tem sido usado em outros domínios de pesquisa, como a educação⁵. Como o engajamento emocional não é observável e o auto-relato pode ser tendencioso, Charland et al. têm usado excitação fisiológica para avaliar o engajamento emocional em alunos que estavam resolvendo problemas⁵. Eles usaram atividade eletrodérmica (EDA) para medir a excitação fisiológica, que é um método amplamente utilizado⁶. EDA é a medida da condutividade da pele, que varia de acordo com as diferenças na atividade da glândula sudorípara³. Esta medida é uma correlação importante com as variações emocionais em tempo real. O EDA está associado a muitas construções como estresse, excitação, frustração e engajamento⁷. Complementando os dados do EDA com respostas de auto-relatório são, portanto, recomendados para associar os dados com a construção correta³. O Manikin de Autoavaliação (SAM) é uma escala pictográfica autorreferida que avalia três dimensões da emoção: valência, excitação e dominância⁸. O trabalho atual utilizou a dimensão de excitação, avaliada utilizando uma escala visual de Likert de 9 pontos, variando de calma a excitada. A excitação percebida tem sido usada em combinação com excitação fisiológica⁷.

Nos contextos tradicionais de videogames, os espectadores estão sentados em uma cadeira e permanecem mais ou menos na mesma posição durante a duração do experimento. Espera-se que eles olhem para uma tela onde as ações ocorrem. Essa configuração tem sido vista em estudos de jogos anteriores usando dados fisiológicos⁹. Neste caso, é simples iniciar a gravação do jogo ao mesmo tempo que o registro dos dados fisiológicos¹⁰.

No contexto de novos jogos digitais que são jogados fora da tela, e em que os participantes se levantam e são livres para se mover, a gravação tradicional do EDA pode não ser apropriada. O jogo usado neste estudo é semelhante a um Pong¹¹em tamanho real . Este jogo é composto por uma bola e duas pás, cada uma em uma extremidade do campo de jogo. Os jogadores movem sua raquete para empurrar a bola de um lado para o outro. Na versão usada para esta pesquisa, o jogo é projetado no chão e os jogadores usam seus corpos como controladores para as pás. A tecnologia de detecção de movimento permite que a raquete siga os dois jogadores que estão situados em lados opostos do playground. Um exemplo de como os jogadores impedem a bola de bater na parede virtual atrás deles é apresentado na Figura 1. O jogo também envolve espectadores nas laterais do playground, que podem usar seus smartphones para influenciar a jogabilidade. Usando um aplicativo web móvel, os espectadores podem votar em certos power-ups ou obstáculos que podem ajudar ou prejudicar os jogadores (por exemplo, menos paredes versus mais bolas, ou modular a velocidade da bola). Ganha a opção com mais votos.

Neste estudo, investigamos a influência da interatividade nos espectadores. As condições de interatividade são com ou sem smartphone. Comparamos o engajamento dos espectadores nessas duas condições. Utilizou-se um desenho dentro do assunto para a condição de interatividade, a fim de avaliar a diferença na excitação e, portanto, no engajamento. No presente estudo, grupos de 12 pessoas foram ideais para promover a validade ecológica do jogo¹². duas pessoas como jogadores e 10 como espectadores. Apenas duas caixas EDA estavam disponíveis para o nosso estudo, então tivemos um total de oito grupos que totalizaram 16 conjuntos de dados EDA (dois participantes com gravação de EDA por grupo de 12). Cada membro do público foi aleatoriamente atribuído a dois jogos com acesso ao seu smartphone para influenciar a jogabilidade e um jogo sem acesso ao seu smartphone. A literatura de engajamento de jogos sugere que dar muitas opções interativas pode levar a um maior engajamento¹³. Pesquisas em educação descobriram que a excitação fisiológica é uma correlação do engajamento emocional⁵. Com base na literatura de engajamento de jogos e na pesquisa em educação, temos a hipótese de que dar aos espectadores acesso à interatividade aumentará a excitação, o que, por sua vez, aumentará seu engajamento.

Ao contrário dos estudos sobre a experiência do jogador, estudos sobre espectadores de um jogo digital raramente usam medidas psicofisiológicas. São feitos principalmente com questionários^14,observação¹⁵e entrevistas¹⁶. Uma dificuldade de usar medidas psicofisiológicas com os espectadores é que eles são muitas vezes um grupo e seus movimentos são menos previsíveis do que os dos jogadores. Essa metodologia utiliza múltiplas câmeras para capturar os participantes e caixas de luz, permitindo a vinculação de dados de vídeo e fisiológicos dos participantes.

Como utilizamos um design dentro do assunto para a condição do smartphone, cada sujeito participou de dois jogos com a condição de interatividade, usando seu smartphone, e um jogo na condição de controle, sem o uso de seu smartphone. A sincronização dos dados do EDA com os inícios e fins de cada jogo foi, portanto, crucial para permitir a avaliação das diferenças em cada condição de interatividade. Seria impossível iniciar a gravação de todas as três câmeras ao mesmo tempo que a gravação do EDA nos espectadores devido às dimensões da sala. Para superar esse problema, utilizamos uma nova técnica de sincronização chamada protocolo de sincronização sem fio para a aquisição de dados multimodais de usuários¹⁷. Os sinais Bluetooth Low Energy (BLE) são enviados de uma caixa de sincronização simultaneamente para as caixas EDA e para caixas de luz (ver Figura 2). A caixa de sincronização é uma caixa impressa em 3D com interruptores ON/OFF e automático/manual e um botão. A função manual é usada para testar os sinais usando o botão. Os sinais estão incrementando números que começam em um e que são mostrados nas caixas de luz impressas em 3D. Há números mostrados às câmeras, e os mesmos números também são registrados no arquivo de dados do EDA (ver Figura 3). Isso permite a sincronização dos eventos que acontecem no jogo com variações nas gravações do EDA. No nosso caso, os eventos identificados foram as partidas e finais dos três jogos. Então poderíamos vincular o jogo à condição e ao número do participante. Dessa forma, identificamos qual conjunto de dados correspondia a cada condição.

A seção a seguir descreve o protocolo que permite o uso da técnica desenvolvida por Courtemanche et al.¹⁷. Adaptamos a técnica para responder nossa pergunta de pesquisa. Este protocolo recebeu um certificado ético do comitê de ética da nossa instituição. Neste protocolo, usamos dispositivos fisiológicos^18,montados em uma carcaça impressa em 3D. Nos referiremos ao dispositivo como as caixas EDA (caixas usadas para gravar o EDA do participante), a caixa de luz (a caixa com uma luz digital) e a caixa de sincronização (caixa que envia sinais para as caixas EDA e as caixas de luz para sincronizar dados). O software de sincronização que permite o protocolo de sincronização sem fio para a aquisição de dados multimodais do usuário¹⁷ foi incorporado nas caixas.

Protocol

O protocolo a seguir foi aprovado pelo comitê de ética da HEC Montréal antes do início da coleta de dados.

1. Triagem participante para o experimento

1. Recrutar participantes com 18 anos ou mais. Garantir que os participantes entendam a linguagem do experimento, possam ficar por 20 minutos, possuir um smartphone datando de um máximo de 5 anos, não ter alergias ou sensibilidades à pele, não ter um marca-passo e não sofrer de epilepsia ou qualquer outro problema de saúde diagnosticado.
2. Recrute grupos de pessoas que são amigas, e outros grupos de pessoas que não se conhecem, a fim de controlar a familiaridade. Os tamanhos do grupo devem ser determinados com base na finalidade do estudo, no jogo estudado e no tamanho da sala disponível.
3. Agendar participantes. Imponha uma data e hora para um grupo de pessoas se conhecendo e agrupar as pessoas que não se conhecem em seus encontros mais convenientes.
4. Peça aos participantes que carreguem seus smartphones e levem carregadores para a sessão de coleta de dados.

2. Condições e design experimental

1. Prepare a folha de randomização para a condição de interatividade associando cada número participante às duas condições de interatividade para cada jogo. Também atribua números aos jogadores e aos espectadores que usarão uma caixa EDA.

3. Preparação

NOTA: Esses materiais são necessários para executar o protocolo: caixa EDA, a caixa usada para gravar o EDA do participante; caixa de luz, a caixa contendo números digitais iluminados; e caixa de sincronização, a caixa que envia sinais para a caixa EDA e as caixas de luz para sincronizar dados. Também são necessárias duas braçadeiras, eletrodos EDA, sensores EDA, fita médica e lenços antissépticos.

1. Conecte as caixas EDA, as três caixas de luz e as caixas de sincronização na estação de carregamento.
2. Ligue o jogo no estúdio (projetor e scanner 3D para tecnologia de detecção de movimento) e teste o jogo executando-o através de um jogo completo.
3. Coloque os formulários de consentimento, o questionário pré-experimento e camisas em uma mesa na área de saudação.
4. Teste a conexão Bluetooth das caixas de luz. Ajuste a caixa de sincronização como manual.
   1. Ligue as três caixas de luz, as duas caixas EDA, o Bluetooth nas caixas EDA e a caixa de sincronização.
   2. Pressione o botão de pulso na caixa de sincronização. As caixas de luz piscarão o número 01.
   3. Desligue a caixa de sincronização, as caixas de luz e as caixas EDA.
5. Coloque a caixa de sincronização e as caixas de luz no lugar para a coleção. Coloque as caixas de luz em vista de cada câmera.
   1. Coloque a caixa de sincronização no tripé, a uma altura de 6 pés.
   2. Defina a caixa de sincronização como auto.
6. Desligue as baterias e coloque-as nas câmeras.
   1. Verifique se a bateria pode gravar por mais de uma hora.
7. Coloque a câmera para que o enquadramento inclua todas as quatro extremidades do campo de pagamento do jogo e da caixa de luz. Coloque as duas câmeras de pouca luz em cantos opostos do campo de jogo no nível do quadril e coloque o go pro mid-field em um tripé mais alto para ter uma tomada aérea do campo de jogo.
8. Certifique-se de que os enquadramentos incluem o campo de jogo completo e uma área de 1 m em torno de seus limites, e a caixa de luz. Certifique-se de que a caixa de sincronização não esteja mais do que 20 m de onde os participantes estarão, caso contrário os pulsos não serão transmitidos.

4. Acolhimento aos participantes

1. Saúda os participantes na porta da frente. Diga a eles para se sentarem à mesa.
2. Uma vez que todos os participantes tenham chegado e estejam sentados, descreva as ferramentas que serão utilizadas para coletar dados para o presente estudo. Esta descrição deve ser escrita no formulário de consentimento. Em seguida, diga aos dois participantes escolhidos aleatoriamente para seguir o pesquisador para instalar o equipamento EDA. Durante esse período, outros participantes podem começar a preencher o questionário pré-experimento.
3. Peça aos participantes que leiam e assinem os formulários de consentimento. Verbatim: "Vou pedir que leia o formulário de consentimento. As duas cópias são idênticas. Uma é para você. um é para mim. Por favor, responda a todas as perguntas e assine ambas as cópias."
4. Dê a volta na tabela para assinar o formulário de consentimento, verificando se todas as perguntas foram respondidas e coloque uma cópia do formulário de consentimento em uma pasta designada para este fim e dê ao participante a segunda cópia.
5. Peça aos participantes que coloquem a camisa com o número do participante.

5. Instalação do dispositivo fisiológico

1. Peça aos participantes que removam qualquer joia da mão não dominante.
2. Use uma limpeza antisséptica para limpar a área onde os eletrodos serão colocados. Retire o plástico do eletrodo e coloque-os nas mãos do participante.
3. Estale os dois sensores nos dois eletrodos. O fio vermelho deve ser colocado do lado do polegar. O fio preto deve ser colocado do outro lado, sob o dedo mindinho.
4. Conecte o fio do sensor à porta A3 da caixa EDA. Pergunte ao participante se eles tendem a ter palmas suadas. Se eles dizem que sim, enrole fita médica em torno dos eletrodos sem tocar na parte de metal.
5. Adicione uma braçadeira sobre a palma da mão para fixar os sensores e eletrodos no lugar.
6. Ligue o dispositivo EDA. Verifique se o interruptor Bluetooth ainda está ligado.
7. Verifique se as quatro luzes piscam.
8. Observe o número do participante e o número de série da caixa EDA associado a cada participante.
9. Coloque a caixa EDA no cinto ou no bolso do participante. Se as roupas do participante não permitirem essa colocação, ofereça-lhes um cinto e conecte o EDA ao cinto.
10. Peça aos participantes que usem as caixas EDA para retornarem à mesa com os outros e completem o questionário pré-experimental.

6. Recordline

1. Vá ao redor da mesa, começando com os participantes que não têm o EDA, e verifique se todas as perguntas foram respondidas. Se o questionário for preenchido, coloque-o na pasta com o formulário de consentimento do participante.
2. Uma vez que todos os participantes tenham preenchido o questionário pré-experimental, caminhe-os até o estúdio do jogo.
3. Então, recorde de linha de base.
   1. Para isso, diga aos participantes para calibrar as ferramentas e pedir que eles respirem calmamente e consertem algo na frente de seus olhos por 2 minutos.
   2. Simultaneamente, desligue os dispositivos EDA e depois ligue.
   3. Inicie um temporizador por 2 minutos. Após o término de 2 minutos, desligue o dispositivo EDA e ligue novamente.

7. Inicie o experimento

1. Inicie a gravação das três câmeras e ligue as três caixas de luz.
2. Verifique se as caixas de luz e o campo de jogo completo ainda estão dentro do quadro da câmera.
3. Verifique se a caixa de sincronização está em auto e ligue a caixa de sincronização.
4. Depois dos 10, os números das caixas de luz piscarão.
   NOTA: Isso indica que a caixa de sincronização está enviando automaticamente um pulso a cada 10 s para as luzes e as caixas EDA.
5. Explique o jogo informando que o jogo é como ping-pong e um vai entender enquanto joga. Para vencer, um jogador precisa fazer 3 pontos. Alguns membros do público usarão smartphones para influenciar o jogo visitando a URL do site que é projetada no playground.
6. Usando a folha de randomização com o número de participantes para cada condição, informe os participantes quem irá jogar o jogo e quem estará à margem como espectadores.
   NOTA: Para efeitos deste estudo, os participantes que usam as caixas EDA não podem ser selecionados como participantes de jogo porque o engajamento do espectador está sendo estudado.
7. Diga aos participantes quais espectadores usarão seu smartphone. Peça aos espectadores para influenciar o jogo. Diga aos participantes para ficarem dentro de um metro do campo de jogo.

8. Comece o jogo

1. Diga ao técnico do jogo para começar o jogo ligando os projetores e a tecnologia de detecção de movimento.
2. Diga aos jogadores o cenário. Verbatim: "Aqui está o contexto: você está andando em um espaço público e você vê este jogo. Você decide participar."
3. Enquanto os participantes estão jogando, verifique visualmente se as luzes estão piscando a cada 10 s.
4. Entre cada jogo, peça aos espectadores (não jogadores) que preencham o questionário Da Escala⁸ da Autoavaliação Manikin (SAM) em seu smartphone em uma URL. Dê-lhes o link do questionário. Quando o primeiro jogo acabar, peça a todos os espectadores, não jogadores, para preencher um questionário no smartphone sobre a experiência. Certifique-se de que eles respondam três perguntas usando três escalas. Não avalie o jogo em si, mas sim o sentimento durante a participação.

9. Remoção de dispositivos fisiológicos

1. Leia esta verbatim: "Muito obrigado por participar do jogo. O último jogo acabou. Os espectadores agora preencherão dois questionários de papel, os jogadores podem sair. Por favor, siga-me para a sala de saudação.
   1. Peça a todos os espectadores, exceto aqueles com o EDA, para voltarem para a mesa. Eles responderão ao UES-SF duas vezes, uma vez pensando em quando tinham o smartphone e uma vez quando não tinham o smartphone, isso está escrito nas instruções do questionário. Verbatim: "Os participantes com a ferramenta fisiológica, podem esperar na mesa. Os outros, podem preencher o fim do questionário do experimento, por favor, respondam extensivamente explicando claramente o que significa." Eles podem fazer perguntas se houver.
2. Peça ao participante para devolver a caixa EDA; desligue o dispositivo e o Bluetooth do dispositivo.
   1. Desconecte o sensor da porta A3, remova a braçadeira e desmace o sensor dos eletrodos.
   2. Peça ao participante para remover a fita médica e eletrodos na mão. Dê ao participante um tecido para remover o creme da mão.
   3. Remova o cartão micro SD da caixa EDA e repita as etapas 9.2. para 9.2.3 com os outros participantes do EDA.

10. Interrogar os participantes

1. Leve os participantes do EDA para a mesa onde os outros participantes estão sentados.
2. Peça aos participantes que preencham o questionário de fim de experiência. Peça aos participantes que respondam extensivamente explicando claramente o que eles significam. Diga-lhes para procurar ajuda do experimentador no caso de eles tiverem perguntas.
3. Coloque os questionários pós-experimento preenchidos com os questionários pré-experimento e formulários de consentimento na pasta.
4. Interrogue os participantes. Assim que terminarem, agradeçam-lhes pela participação, conte-lhes sobre a compensação e caminhem para fora.

11. Limpeza de materiais

1. Desligue as três caixas de luz.
2. Pare a gravação das três câmeras e remova as baterias e cartões SD das três câmeras. Coloque as baterias da câmera no carregador.
3. Desligue a caixa de sincronização e conecte as caixas EDA, caixas de luz e caixa de sincronização na estação de carregamento.

12. Gerenciamento de dados fisiológicos

1. Coloque o cartão micro SD da caixa EDA em um adaptador. Transfira os dados para o computador em uma pasta nomeada pelo número do participante. Exclua os arquivos do cartão SD.
2. Selecione todos os dados e coloque-os em uma planilha. Esconda as colunas que não são úteis. Selecione aproximadamente a linha 1 para a linha 3.000 e faça um gráfico de dispersão. Se todos os dados forem entre 240 e 550, os dados são válidos.
3. Verifique se os marcadores gerados pela caixa de sincronização estão presentes selecionando a coluna do evento e classificando-a. Pressione o controle Z para reverter a classificação dos marcadores.
   NOTA: Todos os marcadores gerados serão visíveis. Às vezes há marcadores que não apareceram. Isso não é um problema, apenas um marcador fornecerá um ponto de referência. A partir deste ponto, os começos e extremidades dos eventos podem ser calculados usando o tempo da câmera. Há 100 pontos de dados a cada segundo.
4. Adicione uma coluna event_start_end. Assista à filmagem, quando há o início de um evento, calcule a diferença entre o tempo do evento e o último marcador. Quando os segundos relacionados ao início do evento forem encontrados, adicione um marcador chamado event1_start no arquivo da planilha. Faça o mesmo no final do evento.
5. Repita o passo 12.4 para a linha de base.
6. Quando todos os marcadores forem adicionados, exporte a planilha em formato .txt (texto delimitado por guia).
   NOTA: Haverá duas planilhas por participante, uma com os dados do experimento e outra com os dados da linha de base.
7. Importe esses arquivos no software que foi desenvolvido para estas caixas EDA (ver a próxima seção)¹⁹. Isso gerará um arquivo pronto para análise que contenha o tempo relativo, tempo absoluto, eventos e sinal EDA.
8. Carregar arquivos para o software de análise do EDA
9. Clique em Adicionar projeto. Adicione um título. Adicione uma descrição. Insira a data do projeto e o número total de participantes.
10. Clique no nome do projeto. Clique em Design Experimental. Clique em Sinais e escolha fisiológico, EDA, gravador Bluebox, Bluebox e versão 3.0.
11. Clique em Eventos e insira os eventos como eles foram previamente nomeados na planilha (por exemplo, event_start_end). Escolha bluebox, versão 3.0.
12. Clique em Transformações e escolha GSR (resposta de pele galvânica).
13. Clique em Desbloquear para alterar para bloquear para bloquear o projeto. Clique em Importação de Arquivos para importar os arquivos previamente preparados.
14. Clique no perfil do participante para dar informações sobre os participantes inserindo seus endereços de e-mail. Clique em Participante está lá. Clique em Ok Complete.
15. Carregue o arquivo de dados que precisa ser fechado para que o software o reconheça. Clique na seta. Clique nas tortas para carregar o arquivo.
16. Vá à Análise e escolha exportação de dados; selecionar o participante e seus dados. Clique em Exportar dados para criar um arquivo para análise estatística. Isso pode levar horas se houver muitos participantes. O arquivo aparecerá sob o nome de arquivo no final da exportação.
    NOTA: Para obter o arquivo pronto para análise, o software gera dados farmacêuticos limpos. As etapas de pré-processamento do sinal foram executadas da seguinte forma: os dados foram registrados a 100 Hz e resamados para 25 Hz, antes de aplicar um filtro Butterworth de 2ª ordem baixa e um corte de 50 Hz. O sinal foi então decomposto em componentes tônicos e foscos usando o algoritmo de otimização convexo descrito no artigo²⁰de Greco. Este algoritmo filtra para artefatos e pontos de dados outlier.
17. Use o arquivo gerado para análise de dados fisiológicos.

13. Analisar os dados

1. Subtraia a média EDA do valor EDA e, em seguida, divida esse valor pelo seu desvio padrão (onde os desvios médios e padrão são baseados em todo o conjunto de dados)²¹ para padronizar os dados do EDA.
2. Subtraia a média do EDA de linha de base de cada valor padronizado do EDA, onde a média é baseada nos dados da linha de base de cada participante na questão²¹ para basear os dados do EDA.
3. Calcule os meios para cada condição de interatividade para a Escala SAM e o questionário pós-experimento (ou seja, UES-SF).
4. Teste dois modelos de mediação, um para cada tipo de excitação: fisiológica e autorreferida.
5. Teste a relação entre a variável independente (interatividade) e os mediadores (excitação fisiológica e percebida).
6. Teste a relação entre as variáveis independente (interatividade) e dependente (engajamento avaliado na UES-SF).
7. Avalie a relação entre a combinação da variável independente e dos mediadores e a variável dependente.

Representative Results

Esta seção descreve os resultados representativos deste estudo. Recrutamos participantes usando mídias sociais e o painel de participantes da nossa instituição. Dos 78 participantes, 40 eram mulheres. A média de idade era de 22 anos. Nenhum dos participantes tinha jogado o jogo anteriormente. Outros critérios de exclusão podem ser encontrados na etapa 1 do protocolo.

As estatísticas descritivas, que podem ser observadas na Tabela 1,contêm a média por condição, para cada medida. A média da dimensão de excitação do Manikin de Autoavaliação (SAM) é relatada na segunda linha da tabela. A Escala SAM foi administrada usando uma escala visual de Likert de 9 pontos que varia de calma a⁸ excitada (ver Arquivo Suplementar). Os resultados mostram que os participantes estavam mais animados com o smartphone. A terceira linha mostra a diferença entre a média do EDA padronizado para cada condição, mostrando novamente que foi maior na condição do smartphone. A quarta linha relata os meios para cada condição no Formulário Curto do Questionário de Engajamento do Usuário (UES-SF), uma escala likert de 5 pontos que varia de Fortemente concordar com fortemente discordar foi utilizada²². Mais uma vez, os resultados demonstram que o engajamento percebido foi maior na condição do smartphone. Os valores p são relatados para cada medida, confirmando sua significância estatística. Empregando o procedimento Barão & Kenny, conseguimos identificar o papel mediador da excitação na relação entre interatividade e engajamento dos espectadores²³. A excitação autopersuementa e o engajamento autopersuem que tiveram 78 participantes e a excitação fisiológica teve 12 participantes. Os números são inferiores aos que recrutamos porque tivemos que descartar quatro participantes do EDA e dois participantes da Escala SAM e UES-SF devido à perda de dados.

Esses resultados mostram que esse método de coleta e análise de dados fornece os dados necessários para comparar as duas condições de interatividade. Como sugerido pela literatura de experiência do jogador³, combinar medidas de excitação vividas e percebidas proporciona uma avaliação mais robusta. Além disso, este método permite uma medição ecologicamente válida de excitação fisiológica e autorreferida, já que os dispositivos EDA sem fio permitiram uma gravação ao vivo durante a jogabilidade ininterrupta. Além disso, os questionários de excitação autorreferidos foram preenchidos entre cada jogo, diretamente nos smartphones dos espectadores, que já eram usados para jogar o jogo. Isso permitiu que os participantes ficassem no fluxo do jogo.

Figura 1: Representação visual do jogo. Esta figura mostra o playground com um jogador de cada lado e seis espectadores assistindo do lado do playground. Todos os participantes estão vestindo uma camisa com um número. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 2: Representação visual dos dispositivos de sincronização. Esta figura mostra os dispositivos usados para sincronizar os dados do EDA. Há a caixa de sincronização à esquerda e a caixa de luz¹⁴ mostrando um número à direita. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 3: Representação visual da câmera e da caixa de luz. Esta figura mostra uma caixa de luz sendo posicionada na frente de uma câmera. A câmera está em um tripé e a caixa de luz¹⁴ está em um braço mecânico que é montado no tripé. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 4: Relações entre variáveis. Este esquema representa o papel mediador da excitação na relação entre interatividade e engajamento dos espectadores. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

	Com smartphone	Sem smartphone	Valor-P
Excitação auto-percebida	5.54	4.64	< .001
Excitação fisiológica (EDA)	0.0295	-0.1262	< .001
Engajamento auto-percebido	3.49	3.31	< .001

Tabela 1: Estatísticas descritivas por grupo. Os números representam os meios dos valores totais de cada ferramenta de medição por condição de interatividade. Os valores p são mostrados na coluna valor P. Os valores P foram medidos utilizando-se uma regressão linear com interceptação aleatória com um nível de significância de duas caudas.

Arquivo suplementar 1: escala SAM Clique aqui para baixar este Arquivo.

Discussion

Por favor, note que os passos foram realizados no estúdio dos criadores do jogo, mas poderiam ser replicados em uma configuração de laboratório ou outro ambiente que tenha espaço suficiente para se encaixar no jogo. É importante notar que a caixa de sincronização só pode transmitir um pulso para as luzes e caixas EDA que estão dentro de 20 metros. Portanto, a sala de jogo ou o campo de jogo não devem ser maiores.

Os métodos laboratoriais existentes têm usado software para iniciar simultaneamente tanto a gravação da tela do videogame quanto as ferramentas de medição fisiológica¹⁰. No contexto de jogos digitais que não ocorrem dentro de uma tela, esse método é inadequado. Esta questão é contornada pelo método de sincronização descrito em nosso protocolo. Não importa quando as gravações começam, os dados podem ser sincronizados. Nosso trabalho demonstrou que a técnica proposta por Courtemanche et al. pode ser aplicada à pesquisa de jogos, especificamente, em jogos que ocorrem fora do tradicional jogo baseado em^{consoles 17}. Com a combinação de dados fisiológicos e de vídeo sincronizados, bem como medidas autorretratadas, pudemos comparar as duas condições de interatividade e observar uma diferença de engajamento.

Para os pesquisadores que desejam usar esse protocolo, existem algumas recomendações que não devem ser perdidas. O método conta com a tecnologia que requer bateria de longa duração. Todo o material deve ser totalmente carregado antes do experimento para evitar a perda de dados. O equipamento EDA deve ser sempre testado antes do experimento para ter certeza de que está totalmente carregado, que a recepção Bluetooth está funcionando e que as luzes estão piscando. Embora as caixas de luz sejam muito importantes para a sincronização, se a luz enviar apenas um sinal durante todo o jogo é possível usar os dados. Os eventos serão então calculados de acordo com a diferença de tempo da câmera daquele único sinal. Se uma luz não estiver enviando nenhum sinal, é possível usar as outras duas para calcular os eventos. Se nenhuma das luzes estiver funcionando, também é possível ligar as duas caixas EDA e a caixa de sincronização ao mesmo tempo e torná-la visível no quadro da câmera e contar com isso para a sincronização dos dados, embora este método seja menos preciso.

A medição do EDA pode ser afetada pelo movimento e pelo suor; essa medida poderia ser comprometida se os participantes se envolvessem em intensa atividade física. No contexto deste jogo, o que é importante para os espectadores é simplesmente poder andar livremente e usar um smartphone. Esse nível de atividade física era aceitável para o nosso tipo de medição. Os sensores EDA foram colocados na mão não dominante dos espectadores, o que lhes permitiu ficar confortável usando seu smartphone com a outra mão. Colocar uma braçadeira na mão e no braço do participante é importante, pois ajuda a garantir que o cabo do sensor e os eletrodos não se movam. Deve-se prestar especial atenção aos artefatos de movimento durante o processo de análise de dados. Alguns conjuntos de dados podem precisar ser removidos do estudo.

Também é recomendável transferir os dados após cada sessão para evitar vincular os dados definidos ao participante errado. Esse processo também permite a verificação de registros de dados, pois os dados não podem ser visualizados em tempo real. Deve haver três arquivos de texto em cada um dos cartões micro SD para cada sessão por participante. O primeiro arquivo é o teste (quando o dispositivo foi instalado no participante), o segundo arquivo sendo a linha de base, e o terceiro arquivo sendo a gravação durante os jogos reais.

O método apresentado neste trabalho poderia ser utilizado por designers de jogos que desejam entender a experiência vivida do público assistindo ao jogo sendo jogado. Ao contrário de auto-relatos ou entrevistas, as medidas fisiológicas são objetivas e não obtrusivas tanto para os participantes quanto para o jogo²⁴. Juntamente com as medidas autorrenotadas, eles oferecem uma maneira mais precisa de avaliar as reações emocionais dos participantes²⁴. Uma compreensão mais forte dos usuários permitirá um melhor design¹. Devido ao seu equipamento portátil, este método poderia ser usado fora de um ambiente de laboratório. Poderia ser recriado no contexto real do jogo, que é um espaço público no nosso caso. Isso promoveria ainda mais a validade ecológica. Outras áreas de pesquisa, como educação e compras, também poderiam se beneficiar do aspecto portabilidade desse método e investigar seu uso. Como Charland et al. state, o engajamento na aprendizagem é crucial⁵. Esse método poderia permitir a avaliação das múltiplas dimensões de engajamento no contexto real de uma classe. Respostas emocionais também foram encontradas para levar a resultados importantes no ambiente de compras²⁵. Esse método poderia proporcionar uma avaliação de excitação no contexto dos shoppingcenters. Mais trabalhos seriam necessários para determinar se essa metodologia pode ser utilizada nesses outros campos.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
BITalino (r)evolution Freestyle Kit (PLUX Wireless biosignals S.A.)	BITalino	810121006
Devices (1 syncbox, 3 light boxes, 2 EDA boxes)	Developed by Tech3Lab researchers1	n/a
CubeHX2	n/a	n/a
Charging station	Prime 60W 12A 6-Port Desktop Charger	RP-PC028
6 USB3 wires for charging	Insignia 3m (10 ft.) Charge-and-Play USB A/ Micro USB Cable	NS-GPS4CC101-C2
3D scanner	Velodyne LiDAR	VLP-16
Projectors	Barco	F90-W13
Jerseys* (fabric, tape, string)	Any	Any
2 low light cameras	Sony	A7S
2 tripods for the A7S	Manfrotto	MVK500190XV
2 light stands for the go pro and the syncbox	Impact	LS-8AI
1 plier for the light stand of the syncbox	Neewer	Super Clamp Plier Clip
1 magic arm for the light box of the go pro	Magic Arm	143A
1 Go Pro	Go Pro	5
1 Microphone	Rode	VideoMic Rycote
2 armbands	Amyzor	Moisture Wicking Sweatband
*Make them yourself by taping the number on the fabric and perforating two holes to enter the string
Sources: 1.Courtemanche, F. et al. Method of and System for Processing Signals Sensed From a User. US 15/552,788 (2018). 2. Léger, P.M., Courtemanche, F., Fredette, M., Sénécal, S. A cloud-based lab management and analytics software for triangulated human-centered research. In Lecture Notes in information Systems and Neuroscience. Edited by Thomas Fischer, 93-99, Springer. Cham (2019).