構造方程式モデリングによる混合現実デジタル遺産物語における訪問者の関与評価

サマリー

本プロトコルは、構造方程式モデリングを用いて定量的手法を用いて、混合現実文化物語の質が訪問者の没入感、認識された真正性、感情的なつながり、そしてデジタル遺産環境における学習成果にどのように影響するかを詳述します。

要約

本記事は、デジタル遺産環境における訪問者の関与や学習成果に対する混合現実(MR)文化的物語の質の影響を評価する包括的なプロトコルを提示します。MR技術は文化表現の新しいプラットフォームを提供しますが、その体験的および教育的効果を定量化する標準化された方法は依然として限られています。このプロトコルは、統一されたMR遺産プロトタイプを用いたシナリオベースの定量的実証研究デザインを詳細に示しています。参加者(N=261)は、歴史的コンテンツ、空間的物語、インタラクティブな情報を統合したMRシステムに関わります。体験後、物語の品質、没入感、認識される本物らしい構成要素を測定する構造化されたアンケートを用いてデータが収集されます。その後、データは偏最小二乗構造方程式モデリング(PLS-SEM)を用いて解析され、これらの変数間の構造的関係と媒介効果をマッピングします。このプロトコルを検証する代表的な結果として、高品質なMRナラティブが没入感と認識される本物らしさを著しく高め、それが感情的な共鳴と訪問者のより深い関与を促進することを裏付けています。最終的に、この高いエンゲージメントは学習成果の向上につながります。これらの多層的な心理的・行動的反応を体系的に捉え分析することで、この手法は研究者や設計者がデジタル遺産体験の教育的価値を評価・最適化するための信頼できる枠組みを提供します。

概要

文化遺産の普及に関する国際的なパラダイムの深い調整のもと、展示の論理は根本的にオブジェクト中心のアプローチから、来^館者体験を重視するものへと移行しました。歴史的に、博物館や遺産地は主に物理的な展示キャビネットや静的なテキストプレートに頼り、歴史情報を一方向に提示していました。その結果、これらの伝統的な構成は一般的に訪問者の能動的な認知過程に関与していないと考えられ、観客は単なる観客に過ぎません。しかし、デジタル人文学研究の出現と急速な進化により、この動態は不可逆的に変わりました。現代の目的はもはや文化遺産を保存し受動的に展示することではなく、インタラクティブなデジタルメディアを橋渡しとして歴史の年代順のタイムラインを動的に再構築すること^である。このような文脈の中で、混合現実(MR)技術の活用は、純粋にデジタルの仮想空間の本質的な制約や実際の遺産地環境の物理的制約を補い、文化表現のための強固なハイブリッドプラットフォームを提供します。

遺産のデジタルトランスフォーメーションを実現するためにMRを用いる中核的な仕組みは、空間的物語の体系的な再編成にあります。このアプローチは、基本的なビデオツアーや単純に孤立した拡張現実(AR)オブジェクトの重ね合わせといった従来のデジタルモデルとは大きく異なります。代わりに、MRは高度な空間知覚マッピングおよび^{投影技術を通じて}真の空間共存と環境統合を実現します。このような計算拡張された環境では、訪問者はもはや孤立した歴史的事実の受動的な受け手ではなく、むしろ、彼らは文化的物語のリアルタイム再創造に積極的に参加する存在となります。関わりのルールは根本的に変わり、観光客と遺産コンテンツの構造的な関係を再定義しています。文化的消費は^{意味構築の}能動的なプロセスへと変容する^5,6。デジタル化され歴史的に正確なコンテンツを物理的遺産地と並行して提示することで、休眠していた歴史的記録を空間的にも感情的にも共鳴する物語の断片へと効果的に変換^します。

これらの技術的進歩にもかかわらず、より広範な文献群を批判的に検討すると、明確な方法論的ギャップがあることが明らかになります。学術界は遺産保護における拡張現実の応用にかなり注目してきましたが、現在の研究の大部分は技術的な実現、ハードウェアの最適化、基本的なユーザビリティ評価に大きく集中しています。これまでに多くの研究が特定のデバイスや感覚刺激技術の応用効果を調査してきましたが、文化的認知、心理的没入、教育的成果とのより深い構造的関係を実証的に検証した研究は驚くほど少ないです ^8,9。その結果、多くの既存のデジタル遺産プロジェクトは、洗練された技術的サポートはあるものの、説得力のある構造化された物語戦略が欠けているため、まとまりのないデザインに悩まされています。開発者はしばしば強い空間的存在感を追求しますが、物語の深み、一貫性、質こそが訪問者が歴史的文脈に効果的に没入するための主な触媒^{となっています。}これまでのところ、特定のMRナラティブデザインが微妙な訪問者参加行動にどのように影響するかを体系的かつ定量的にマッピングした方法論的枠組みは確立されていません。その結果、多くの高コストデジタル遺産プロジェクトは印象的な視覚的刺激を提供しますが、長期的な教育成果や文化的アイデンティティの形成には大きな影響を与え^{ていません。}

本プロトコルで提示された手法の全体的な目標は、MR文化的物語の体験的および教育的効果を定量化するための標準化され再現可能な実証的枠組みを提供することです。この特定の手法の開発の根拠は、MR環境の物語設計が直接的または瞬時に行動学習反応を引き起こすわけではないという理解に根ざしています。むしろ、それは一連の中間的な心理的プロセスを通じて機能する遠位の先行要因として機能します。高品質なナラティブフローの没入感は、博物館疲労や歴史用語の過剰な負荷といった観光客の認知的障壁を効果的に下げ、複雑な情報をよりアクセスしやすくすると仮説を立てています。同時に、認識される真正性は、仮想の物語の重ね合わせと有形文化遺産との間に重要な認知的架け橋を提供します。感情的な共鳴は、この基礎的な参加を深い文化的つながりの状態へと高めます。このプロトコルは、これらの潜在的な心理的構造が必要な仲介者として機能するかどうかを体系的に確認し、この方法論的枠組みが観光客の関与が学習成果にどのように影響するかを評価するために活用できることを示しています。

この提案された定量的プロトコルは、他の評価手法に比べて大きな利点を提供します。それ以前は、デジタル遺産体験の評価は主観的な訪問後の質的インタビューや一次元的な自己申告満足度調査に大きく依存していました。これらの代替手法は、実際の空間体験中に同時に起こる複雑で多層的な心理的メカニズムを捉えきれないことが多い^12,13。従来の観察手法は、潜在的な心理変数を同期的にモデル化するために必要な統計的厳密さも欠いています。これに対し、ここで述べた手法は、制御されたMRデジタル遺産プロトタイプと堅牢な調査機器および偏最小二乗構造方程式モデリング(PLS-SEM)を組み合わせたものです¹⁴。PLS-SEMは、複雑な経路モデルと複数の媒介効果を同時に厳密に評価できるため、単に観察するのではなく、物語の質が学習にどのように反映されるかを非常に正確にマッピングできるため、この応用に特に有利です。

このプロトコルを実行して得られる情報は、読者がこの構造評価手法が自分の特定の用途に適しているかどうかを判断するのに役立ちます。このプロトコルは、純粋に記述的評価から厳密な予測モデリングへ移行を目指すデジタル人文学研究者、博物館キュレーター、インタラクティブシステム設計者に非常に適しています。訪問者の関与を促進する特定の物語変数を分離することで、この方法は理論的根拠と将来のMR文化物語システムの教育効果最適化のための実践的な方向性を提供します。

プロトコル

人間参加者を含むすべての方法は、関連する機関ガイドラインに従って実施され、上海大極教育科技有限公司人間研究保護倫理委員会(承認番号4500AL0512)によって承認されました。参加者全員から書面によるインフォームドコンセントが参加前に取得されました。

1. システム開発と実験設計

1. MRデジタルヘリテージのプロトタイプを開発
   1. MRプロトタイプの構築
      1. Unity 2022.3 LTSを使ってMRデジタルヘリテージのプロトタイプを構築します。
      2. Microsoft HoloLens 2のヘッドマウント型MRデバイスを通じて、仮想コンテンツと物理コンテンツを統合できるアプリケーションを展開します。
   2. MRプロトタイプの設定
      1. プロトタイプを三次元の物理的環境内に仮想文化情報を重ね合わせるよう設定します。
      2. 歴史的コンテンツ、空間的な物語要素、インタラクティブな情報プレゼンテーションをシステムに統合します。
      3. すべての参加者に同じデバイス、アプリケーションビルド、シーンパッケージ、インタラクションワークフローを使いましょう。
   3. 文化遺産の内容を準備する
      1. 公開されている博物館記録、地域の文化遺産アーカイブ、展示テキスト、専門家による解説資料から歴史的・文化的資料を収集します。
      2. 収集した資料を年代順かつテーマ別の物語単位に整理します。
      3. 最終試作を展開する前に、2人の文化遺産専門家に資料の歴史的正確性、物語の一貫性、MR提示の適性を審査してもらう。
2. MR環境の設計
   1. インタラクションコンポーネントの設定
      1. 空間プロンプト、視覚的レイヤー、相互作用フィードバックメカニズムをMR環境に組み込むこと。
      2. これらのコンポーネントが体験全体を通じてユーザーのナビゲーションとエンゲージメントをサポートするようにしましょう。
   2. 物語主導のインタラクションを実装する
      1. 物語主導のストーリーテリングを活用し、参加者を文脈化された文化的状況に置きましょう。
      2. 従来の静的なプレゼンテーション方法をインタラクティブな体験型コンテンツに置き換えましょう。
3. 実験的枠組みの確立
   1. 構造モデルを定義する
      1. 実験的枠組みは、コア構造とその運用次元を示す提案された構造モデルに基づいています(図1)。
   2. 一次独立変数を定義します
      1. MR文化的物語の質をフレームワーク内の主要な独立変数として定義してください。
      2. 没入感や認識される本物らしさとの関係性を評価しましょう。
   3. 下流の結果関係を定義する
      1. 没入感や認識された本物らしさが、感情的なつながり、訪問者の関与、学習成果に与える影響を評価してください。

図1。混合現実(MR)デジタル遺産体験における訪問者の関与を評価するための実験的ワークフロー。 研究デザインおよび実験手順の概観。このワークフローは、システム準備、参加者募集、MR体験の曝露、アンケートの実施、統計分析を示し、物語の質、没入感、認識される本物らしさ、感情的なつながり、訪問者の関与、学習成果の関係を評価するために用いられています。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。

2. 参加者の募集と準備

1. 対象となる参加者の募集
   1. 対象集団を定義してください
      1. 対象集団を基礎的なデジタルリテラシーを持つ個人と定義してください。
      2. 大学キャンパスや地域文化センターをまたぐ階層化されたランダムサンプリングを用いて参加者を募集し、人口動態の多様性を促進します。
   2. 包含基準を適用する
      1. 参加者は18歳以上であれば登録してください。
      2. 正常または正常視力を有している方を登録してください。
   3. 除外基準を適用する
      1. 重度の乗り物酔いの既往がある個人は除外します。
      2. 研究で使用された特定のデジタル遺産コンテンツに以前に接触した個人は除外します。
   4. 参加者登録の最終決定
      1. 事前に定められた適格基準に従って参加者を募集します。
      2. 最終解析データセットに有効な参加者261名を保持します。
2. 実験環境を標準化する
   1. セッション条件の標準化
      1. すべての参加者セッションで一貫したMRヘリテージ体験環境を維持しましょう。
      2. すべてのセッションは、安定した照明、外部音を抑え、あらかじめ決められた安全な移動エリアのある静かな屋内部屋で行ってください。
      3. 実験全体を通じてハードウェア構成、ソフトウェア環境、インタラクションワークフローを標準化しましょう。
   2. システムの準備状況を確認する
      1. 参加者の回答に影響を与える可能性のある外部の技術的不一致を最小限に抑えましょう。
      2. 各実験セッション前にヘッドセットのバッテリー残量、視覚的鮮明さ、空間マッピング、ジェスチャー認識、アプリケーション起動、環境の整合性を確認してください。

3. 実験的手続き

注意:以下の手順は 図1に示されたワークフローに対応しています。段階設計では、参加者のオリエンテーションと正式な実験課題を分離し、技術の不慣れさが測定結果に与える影響を最小限に抑えます。

1. 参加者紹介および同意手続きの実施
   1. 参加者へのオリエンテーションの提供
      1. セッション開始前に、参加者に研究目的、実験のワークフロー、関連する安全ガイドラインについて説明してください。
   2. インフォームドコンセントを取得する
      1. MR体験に参加する前に、各参加者から書面によるインフォームドコンセントを取得してください。
2. MRシステムの利用に備えるための参加者の準備
   1. システム命令を提供する
      1. 機器のユーザーマニュアルを配布してください。
      2. MRシステムの運用手順と相互作用要件を説明してください。
   2. MRハードウェアの校正を行ってください
      1. MRハードウェアの配置と校正について参加者を案内します。
      2. 参加者が視界のぼやけ、トラッキングの不安定性、練習のやり取りの困難を報告した場合は、再キャリブレーションを行います。
   3. 参加者訓練を実施してください
      1. ヘッドセットの調整、視線コントロール、手のジェスチャー、メニュー選択、安全対策をカバーした標準化された5分間のトレーニングセッションを提供します。
3. 正式なMR体験セッションを実施してください
   1. 体験セッションを開始してください
      1. 参加者に標準化されたMRデジタル遺産環境に入り、探索するよう指示します。
   2. 物語体験を完成させる
      1. 参加者は統合されたバーチャル展示の鑑賞や必要なインタラクティブな探検活動を含む、空間的な物語のシーケンス全体を完了するよう指示します。
      2. 約12〜15分間、正式なMR体験を維持します。
      3. 参加者が最終的なナラティブシーンを終え、開始インターフェースに戻った時点でセッションは完了したとみなします。
4. 経験後アンケートを実施してください
   1. アンケートを実施してください
      1. MR体験セッション終了後すぐに構造化アンケートを実施してください。
   2. 参加者の回答を集める
      1. 参加者に、文化的物語の質、没入感、認識される本物らしさ、感情的反応、訪問者の関与、学習成果に関する自己報告を指示します。

4. 測定と可変操作化

1. アンケート構成の設定
   1. 反応スケールを定義する
      1. 参加者の認識と体験的回答を定量化するために、参加者の認識と体験的回答を定量化するために、5点のリッカート尺度を用いて構成します。
   2. スコアリング手順を定義します
      1. 評価プロセス全体を通じて、測定されたすべての構成要素で一貫した回答形式を維持しましょう。
      2. 各構成要素のスコアを対応する項目の算術平均として計算します。
      3. アンケートから逆符号化された項目は除外します。高いスコアは対応する構成要素のレベルが高いことを示すと解釈してください。
   3. 質問票の構成を定義します
      1. 補 足ファイル1として提供された最終30項目の経験後アンケートを使用してください。
      2. 6つの構成要素を5つの項目で測定します:MR文化的物語の質、没入感、認識される真正性、感情的なつながり、訪問者の関与、学習成果。
2. MRの文化的物語性の測定
   1. 物語構造を評価する
      1. MRの文化的物語の質を評価し、MR環境内で提示される物語内容の論理的な構成と一貫性を評価します。
   2. 物語の提示を評価する
      1. 文化的情報の魅力を測定してください。
      2. 状況指示の明瞭さとインタラクティブな解釈の一貫性を測定します。
3. 没入感の評価
   1. 存在と関与の評価
      1. 参加者の遺産環境における存在感や空間的関与を測定することで没入感を評価します。
   2. 注意の集中力を評価する
      1. MR体験中の参加者の持続的な注意集中力を評価する。
4. 認識される真正性を測定する
   1. 歴史的信頼性の評価
      1. 参加者がデジタル強化を歴史的に信頼性があり文化的に真実であるとどの程度認識しているかを評価することで、認識された真正性を測定します。
   2. 環境リアリズムの評価
      1. デジタル拡張が物理的遺産環境の認識された現実を保存しているかどうかを評価してください。
5. 感情的なつながりを測定する
   1. 感情共鳴を評価する
      1. 参加者の文化的アイデンティティや歴史的内容との感情的共鳴を評価することで、感情的なつながりを評価します。
   2. 感情的な愛着を評価する
      1. 参加者が体験中に提示された遺産の物語に対する意味のある感情的愛着を測定します。
6. 来館者の関与度を評価する
   1. 認知的関与を評価する
      1. 参加者の認知的関与度や関連する文化情報を探求する意欲を評価することで、訪問者の関与度を評価します。
   2. 行動関与の評価
      1. MR体験中の参加者の心理的関与および交流意図を測定します。
7. 学習成果の評価
   1. 学習習得の評価
      1. MR体験後の参加者の知識獲得と文化的理解の向上を測定することで学習成果を評価します。
   2. 知識保持の評価
      1. 最終従属変数として、参加者が提示された遺産内容を保持しているかどうかを評価します。

5. データスクリーニングと統計分析

1. データセットをスクリーニングし準備します
   1. 無効な回答を特定する
      1. 収集されたアンケートデータをスクリーニングし、重複エントリーや論理的矛盾を含む無効な回答を特定し排除します。
   2. 解析データセットを最終化します
      1. 最終解析データセット内には有効な回答のみを保持し、その後の統計解析の信頼性を確保します。
2. 記述的統計解析を行う
   1. 記述統計を計算する
      1. 平均、標準偏差、相関係数などの記述統計を計算し、参加者サンプルの人口構造や分布の特徴を特徴づけます。
   2. データ分布の評価
      1. 構造モデル解析前に収集されたデータの全体的な分布特性を評価してください。
3. 測定モデルの評価
   1. 内部の整合性を評価する
      1. 測定モデルの内部整合性を評価するために、クロンバックのアルファおよび複合信頼性値を計算します。
      2. 両方の値が0.70を超える場合、信頼性は許容範囲とみなされます。
   2. 収束妥当性の評価
      1. 抽出平均分散および指標負荷を用いて収束妥当性を評価します。
      2. 抽出された平均分散が0.50を超え、標準化された指標負荷ができれば0.70以上であれば、収束妥当性が十分とみなします。
   3. 判別妥当性の評価
      1. 異形質・単一形質比率を用いて判別妥当性を確立します。
      2. 異形質-単一形質比の数値が0.85未満であれば許容範囲とみなす。
4. 構造モデル解析の実施
   1. 構造モデルの推定
      1. 測定された構成要素間の構造関係を評価するためにPLS-SEMを実施します。
   2. 構造経路の評価
      1. MRの文化的物語の質、没入感、認識される本物らしさ、感情的なつながり、訪問者の関与、学習成果の方向性関係を分析します。
5. 媒介解析およびリサンプリング解析を行う
   1. ブートストラップ解析の実施
      1. 提案された構造モデル内での媒介効果を評価するために、5,000件のリサンプルを用いたブートストラップ手法を適用します。
   2. 間接効果の評価
      1. MR文化的物語が内部経験経路構造を通じて学習成果に間接的に影響を与える効果を評価する。
      2. p < 0.05 の場合、経路係数と間接効果が統計的に有意であると考えます。

結果

以下の実証的結果は、提案されたプロトコルの実用的応用、統計的厳密さ、分析能力を示す代表的な結果として示されます。上記の手順を実行することで、このセクションではこの手法がどのように訪問者の体験を効果的に捉え、モデル化しているかを示します。

参加者プロフィールとグループ分布
合計261件の有効なサンプルが収集され、全体として比較的バランスの取れた人口分布を示しました(表1)。女性はサンプルの54.8%を占め、参加者の大多数は18歳から34歳(70.5%)でした。学歴は主に大学レベル以上(68.2%)でした。この分布は、ほとんどの参加者がデジタル技術に精通し、文化的内容に関する基礎的な知識を持っていたことを示唆しています。過去のデジタル遺産体験とMRの経験は、それぞれ41.0%と31.4%の参加者が報告しています。これらの割合は多数派ではありませんでしたが、コホート内で新メディアや文化的応用に関する基礎的な親しみを示しており、物語の質、没入感、学習成果の評価における有用な基準点となります。参加動機に関しては、文化的...

ディスカッション

本研究は、包括的な構造モデルを用いて再現可能な方法論的プロトコルを提案し、MR文化的物語が体験メカニズムの異なるレベルで訪問者の関与や学習成果にどのように影響するかを評価する¹⁵。仮説の実証的検証を行い、この評価枠組みの有効性と信頼性を検証します。この統合経路モデルを体系的に確立・検証することで、MR文化的物語の質が没入、知覚された真正性、感情的共鳴といった媒介要因を通じて文化的学習への参加増加と関連していることが示されました。これら5つの仮説はすべて統計的に支持されており、デジタル遺産体験におけるナラティブデザインの重要性を強調しました。このプロトコルの適用は、訪問者の参加という仲介を通じて高いナラティブクオリティが、経験に基づく相互作用を学習成果に変換することを促進する可能性を示唆しています。

このプロトコルを用いて得られた経験的結果は、没入型体験が効果的なMR文化的物語の重要な要素であることを示しています(

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
コンピューターワークステーション	Dell	Precision 3650 Tower; Intel Core i7 プロセッサー; 32 GB RAM; NVIDIA グラフィックスカード; Windows 11 Pro 64-bit	ミックスドリアリティー環境の操作、アプリケーションのデプロイ、および研究データの処理に使用
IBM SPSS Statistics	IBM Corp.	バージョン 26.0	記述統計分析と分散分析（ANOVA）の実行に使用
ミックスドリアリティーヘッドセット	Microsoft	HoloLens 2; Windows Holographic オペレーティングシステム	ミックスドリアリティー文化遺産体験を提供するために使用
SmartPLS ソフトウェア	SmartPLS GmbH	バージョン 4.0	偏最小二乗法構造方程式モデリング（PLS-SEM）、信頼性評価、妥当性検証、および仲介分析を実行するために使用
Unity 開発プラットフォーム	Unity Technologies	Unity 2022.3 LTS	ミックスドリアリティー文化遺産アプリケーションの開発、デプロイ、および管理に使用
来場者体験調査器具	過去のデジタル遺産とイマーシブ体験の研究に基づいて研究チームが開発	最終的な30項目の体験後質問票；補足ファイル1として提供	物語の質、没入感、認識される真正性、感情的なつながり、来場者の参加、および学習成果に関する自己報告データを収集するために使用