Method Article

Sieciowy pulpit wirtualnej rzeczywistości do eksperymentów z nauką o decyzjach i nawigacji z wieloma uczestnikami

DOI:

10.3791/58155

⸱

August 26th, 2018

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
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

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ten artykuł opisuje metodę przeprowadzania eksperymentów dla wielu użytkowników w zakresie podejmowania decyzji i nawigacji za pomocą sieciowego laboratorium komputerowego.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Badanie interakcji między wieloma uczestnikami jest wyzwaniem dla badaczy z różnych dyscyplin, w tym nauk decyzyjnych i poznania przestrzennego. Dzięki sieci lokalnej i dedykowanej platformie oprogramowania eksperymentatorzy mogą skutecznie monitorować zachowanie uczestników, którzy są jednocześnie zanurzeni w wirtualnym środowisku pulpitu i digitalizować zebrane dane. Możliwości te pozwalają na eksperymentalne projekty w zakresie poznania przestrzennego i badań nawigacyjnych, które byłyby trudne (jeśli nie niemożliwe) do przeprowadzenia w świecie rzeczywistym. Możliwe warianty eksperymentalne obejmują stres podczas ewakuacji, wspólne i konkurencyjne zadania poszukiwawcze oraz inne czynniki kontekstowe, które mogą wpływać na pojawiające się zachowanie tłumu. Jednak takie laboratorium wymaga konserwacji i ścisłych protokołów gromadzenia danych w kontrolowanych warunkach. Podczas gdy zewnętrzna wiarygodność badań laboratoryjnych z udziałem ludzi jest czasami kwestionowana, wiele ostatnich prac sugeruje, że zgodność między środowiskiem rzeczywistym i wirtualnym może być wystarczająca do badania zachowań społecznych pod względem trajektorii, wahań i decyzji przestrzennych. W tym artykule opisujemy metodę przeprowadzania eksperymentów dotyczących podejmowania decyzji i nawigacji z udziałem maksymalnie 36 uczestników w konfiguracji wirtualnej rzeczywistości opartej na komputerze sieciowym (tj. Laboratorium Nauk Decyzyjnych lub DeSciL). Ten protokół eksperymentu może być zaadaptowany i zastosowany przez innych badaczy w celu stworzenia sieciowego laboratorium rzeczywistości wirtualnej na komputerze.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Badania nad poznaniem przestrzennym i nawigacją zazwyczaj badają podejmowanie decyzji przestrzennych (np. skręcanie w lewo lub w prawo na skrzyżowaniu) oraz mentalną reprezentację osób w rzeczywistych i wirtualnych środowiskach1,2. Do zalet wirtualnej rzeczywistości (VR) należy zapobieganie problemom etycznym i związanym z bezpieczeństwem (np. podczas niebezpiecznej ewakuacji3), automatyczny pomiar i analiza danych przestrzennych4 oraz zrównoważone połączenie wewnętrznej i zewnętrznej ważności5,6,7. Na przykład Weisberg i współpracownicy rozszerzyli wcześniejsze badania nad indywidualnymi różnicami w przyswajaniu wiedzy przestrzennej, wykazując, że zadania przestrzenne w VR mogą stanowić obiektywną behawioralną miarę zdolności przestrzennych8. Badanie to sugerowało również, że zachowanie nawigacji w VR jest zbliżone do nawigacji w świecie rzeczywistym, ponieważ środowisko wirtualne było wzorowane na kampusie uniwersyteckim używanym przez Schinazi i współpracowników9 (zobacz także badanie Ruddle'a i współpracowników10). VR został również zastosowany w psychoterapii11, clinical assessment12, consumer behavior13 i surgery14,15. Jednak większość systemów VR nie ma proprioceptywnego i dźwiękowego sprzężenia zwrotnego, które mogą poprawić obecność i immersję16,17,18,19, wymagają szkolenia z interfejsem sterowania20,21,22 i nie mają wskazówek społecznych. Rzeczywiście, ludzie w prawdziwym świecie często poruszają się w grupach23, unikaj lub podążaj za innymi ludźmi3,24 i podejmuj decyzje w oparciu o kontekst społeczny25,26.

Jednocześnie, badania nad zachowaniem tłumu często koncentrują się na wyłaniających się cechach tłumu (np. tworzenie pasów ruchu, zatory na wąskich gardłach), które są symulowane na komputerze lub obserwowane w prawdziwym świecie. Na przykład Helbing i jego współpracownicy wykorzystali kombinację obserwacji w świecie rzeczywistym i symulacji komputerowych, aby zasugerować poprawę płynności ruchu na skrzyżowaniu poprzez oddzielenie dopływu i odpływu fizycznymi barierami i umieszczenie przeszkody w centrum27. Moussaïd i jego współpracownicy wykorzystali model oparty na heurystyce do zbadania sytuacji o dużym zagęszczeniu podczas katastrofy tłumu28. Podejście to sugerowało ulepszenia otoczenia dla imprez masowych w celu uniknięcia katastrof związanych z tłumem. Z pomocą istniejącego frameworka open source implementacja takich symulacji może być stosunkowo łatwa. SteerSuite to platforma typu open source, która pozwala użytkownikom łatwo symulować algorytmy sterowania i zachowania tłumu, dostarczając narzędzia do ułatwiania, porównywania i testowania29. Ta struktura może stanowić rdzeń uzasadnienia nawigacji agenta, co ma kluczowe znaczenie dla udanej symulacji tłumu. Ponadto Singh i jego koledzy zademonstrowali pojedynczą platformę, która łączy w sobie różne techniki sterowania30. Chociaż badacze mogą proponować interwencje projektowe przy użyciu takich symulacji, rzadko są one weryfikowane z udziałem ludzi w kontrolowanych warunkach. Kontrolowane eksperymenty są rzadkością w badaniach tłumu, ponieważ mogą być trudne do zorganizowania i niebezpieczne dla uczestników.

VR został wykorzystany do badania zachowań społecznych za pomocą prostych i złożonych środowisk wirtualnych z jednym lub kilkoma agentami symulowanymi komputerowo. W badaniu przeprowadzonym przez Bode i współpracowników31,32, uczestnicy zostali poproszeni o ewakuację prostego środowiska wirtualnego z perspektywy odgórnej między kilkoma agentami i stwierdzili, że na wybór wyjścia wpłynęło statyczne oznakowanie i motywacja. Przedstawiając uczestnikom bardziej złożone środowisko z perspektywy pierwszej osoby, Kinateder i współpracownicy odkryli, że uczestnicy byli bardziej skłonni do podążania za pojedynczym symulowanym komputerowo agentem podczas ucieczki z wirtualnego pożaru tunelu 25. W złożonym środowisku wirtualnym z wieloma agentami, Drury i jego koledzy odkryli, że uczestnicy mieli tendencję do pomagania poległemu agentowi podczas ewakuacji, gdy identyfikowali się z tłumem26. Podsumowując, odkrycia te sugerują, że VR może być skutecznym sposobem wywoływania zachowań społecznych, nawet w przypadku agentów symulowanych komputerowo. Jednak niektóre zachowania tłumu można zaobserwować tylko wtedy, gdy istnieje realistyczny sygnał społeczny (tj. gdy uczestnicy są świadomi, że inne awatary są kontrolowane przez ludzi3). Aby zaradzić temu niedociągnięciu, w niniejszym protokole opisano metodę przeprowadzania kontrolowanych eksperymentów z wieloma użytkownikami w sieciowej konfiguracji VR. Podejście to zostało zastosowane w niedawnym badaniu przeprowadzonym przez Moussaida i współpracowników w celu zbadania zachowań ewakuacyjnych 36 uczestników połączonych w sieć3.

Badania nad sieciową rzeczywistością VR koncentrowały się na tematach niezwiązanych ze strategiami nawigacji33,34 i/lub opierały się na istniejących platformach do gier online, takich jak Second Life. Na przykład Molka-Danielsen i Chabada badali zachowania związane z ewakuacją pod kątem wyboru wyjścia i wiedzy przestrzennej budynku na podstawie uczestników zrekrutowanych spośród obecnych użytkowników Second Life35. Podczas gdy autorzy podają pewne wyniki opisowe (np. wizualizacje trajektorii), badanie to miało trudności z rekrutacją uczestników, kontrolą eksperymentalną i uogólnieniem poza ten konkretny przypadek. Niedawno Normoyle i jego współpracownicy odkryli, że obecni użytkownicy Second Life i uczestnicy laboratorium byli porównywalni pod względem wydajności ewakuacji i wyboru wyjścia, a różnili się pod względem zgłaszanej przez siebie obecności i frustracji z interfejsem sterowania36. Wyniki tych dwóch badań podkreślają niektóre z wyzwań i możliwości, jakie stwarzają eksperymenty online i laboratoryjne. Badania online są w stanie czerpać ze znacznie większej i zmotywowanej populacji potencjalnych uczestników. Jednak badania laboratoryjne pozwalają na bardziej eksperymentalną kontrolę środowiska fizycznego i potencjalnych zakłóceń. Ponadto badania online mogą budzić pewne obawy etyczne dotyczące anonimowości i poufności danych.

Jako sieciowe laboratorium VR, Laboratorium Nauk Decyzyjnych (DeSciL) na ETH Zürich służy przede wszystkim do badania podejmowania decyzji ekonomicznych i strategicznych interakcji w kontrolowanym środowisku. Infrastruktura techniczna w DeSciL składa się ze sprzętu, oprogramowania do automatyzacji laboratoriów oraz oprogramowania obsługującego konfigurację VR dla wielu użytkowników. Sprzęt obejmuje wysokowydajne komputery stacjonarne z systemem operacyjnym Microsoft Windows 10 Enterprise, interfejsami sterowania (np. mysz i klawiatura, joysticki), słuchawkami i urządzeniami śledzącymi ruch gałek ocznych (tabela materiałów). Wszystkie komputery klienckie są połączone siecią Ethernet z prędkością jednego gigabita na sekundę do sieci uniwersyteckiej i tego samego sieciowego udziału plików. Nie ma widocznych opóźnień ani opóźnień, gdy podłączonych jest 36 klientów. Liczba klatek na sekundę stale przekracza 100. Eksperymenty są również zarządzane i kontrolowane za pomocą oprogramowania do automatyzacji laboratoriów opartego na Microsoft PowerShell (tj. PowerShell Desired State Configuration i PowerShell Remoting). Wszystkie odpowiednie kroki protokołu są wstępnie zaprogramowane za pomocą skryptów PowerShell zwanych poleceniami cmdlet (np. Start-Computer, Stop-Computer). Podczas eksperymentu skrypty te mogą być wykonywane jednocześnie i zdalnie na wszystkich komputerach klienckich. Ten rodzaj automatyzacji laboratoryjnej zapewnia identyczny stan komputerów klienckich, zmniejsza potencjalne błędy i złożoność podczas testów naukowych oraz zapobiega konieczności wykonywania przez badaczy powtarzalnych zadań ręcznych. Do eksperymentów nawigacyjnych używamy silnika gry Unity () w celu wsparcia rozwoju środowisk 2D i 3D dla wielu użytkowników, interaktywnej VR na komputery stacjonarne. 36 komputerów klienckich jest połączonych z serwerem za pośrednictwem autorytatywnej architektury serwera. Na początku każdego eksperymentu każdy klient wysyła żądanie wystąpienia do serwera, a serwer odpowiada, tworząc wystąpienie awatara dla tego użytkownika na wszystkich połączonych maszynach. Każdy awatar użytkownika posiada kamerę o polu widzenia 50 stopni. W trakcie eksperymentu klienci wysyłają dane wejściowe użytkownika do serwera, a serwer aktualizuje ruch wszystkich klientów.

W laboratorium fizycznym każdy komputer znajduje się w oddzielnym boksie w trzech częściowo niezależnych pomieszczeniach (Rysunek 1). Całkowita powierzchnia laboratorium wynosi 170m2 (150 m2 dla pomieszczenia doświadczalnego i 20 m2 dla sterowni). Każda z tych sal wyposażona jest w urządzenia rejestrujące dźwięk i obraz. Eksperymenty są kontrolowane z oddzielnego sąsiedniego pomieszczenia (tj. poprzez udzielanie instrukcji i inicjowanie programu eksperymentalnego). Z tej sterowni eksperymentatorzy mogą również obserwować uczestników zarówno w środowisku fizycznym, jak i wirtualnym. Wraz z Wydziałem Ekonomii Uniwersytetu w Zurychu, DeSciL utrzymuje również Uniwersyteckie Centrum Rejestracji Uczestników Studiów, które zostało wdrożone w oparciu o h-root37.

Chociaż podobne systemy zostały opisane w literaturze38, DeSciL jest pierwszym funkcjonalnym laboratorium, które jest odpowiednie do eksperymentów VR dla wielu użytkowników na komputerach stacjonarnych, według naszej wiedzy. W tym miejscu opisujemy protokół przeprowadzenia eksperymentu w DeSciL, przedstawiamy reprezentatywne wyniki jednego badania dotyczącego zachowań związanych z nawigacją społeczną oraz omawiamy potencjał i ograniczenia tego systemu.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Wszystkie opisane tutaj metody zostały zatwierdzone przez Komitet ds. Etyki Badań Naukowych ETH Zürich jako część wniosku EK 2015-N-37.

1. Rekrutuj uczestników do planowanej sesji eksperymentalnej.

  1. Dobraj liczbę uczestników pod kątem określonych ograniczeń (np. wiek, płeć, wykształcenie) za pomocą systemu rekrutacji uczestników.
  2. Wyślij zaproszenia pocztą elektroniczną do losowo wybranych uczestników, korzystając z danych kontaktowych podanych przez system rekrutacyjny.
  3. Poczekaj, aż ci uczestnicy zarejestrują się za pośrednictwem systemu online. Upewnij się, że zarejestrowało się więcej uczestników niż jest to wymagane (np. 4 uczestników z nadmiarem w przypadku sesji wymagającej 36 osób). Nadmiernie zarezerwowani uczestnicy pomagają zapewnić, że sesja jest opłacalna w przypadku niepojawienia się.
  4. Upewnij się, że wiadomość e-mail z potwierdzeniem zostanie automatycznie wysłana do zarejestrowanych uczestników.

2. Przygotuj sesję eksperymentalną.

  1. Przygotuj środowisko laboratoryjne.
    1. Wydrukuj listę uczestników z systemu rekrutacyjnego.
    2. Włącz serwer i światła w sterowni DeSciL i zorganizuj pokoje testowe zgodnie z wymaganą liczbą uczestników.
    3. Skopiuj wykonywalny program eksperymentalny i odpowiadające mu pliki konfiguracyjne na dysk sieciowy. Ten program wykonywalny wdraża niestandardową strukturę oprogramowania opartą na silniku gry Unity, aby obsługiwać komunikację klient-serwer między różnymi komputerami za pośrednictwem sieci lokalnej. Na potrzeby eksperymentów nawigacyjnych framework zapewnia system serwerowy obserwatora z lotu ptaka do monitorowania zachowań klienta podczas eksperymentu.
    4. Otwórz zintegrowane środowisko skryptów programu PowerShell na pulpicie systemu Windows. W konsoli programu PowerShell określ tablicę nazw komputerów (np. $pool = "descil-w01", "descil-w02"...), aby utworzyć obiekt puli klientów. Następnie wpisz Start-Pool $pool w celu uruchomienia komputerów klienckich i Register-Pool $pool w celu połączenia serwera z komputerami klienckimi.
    5. Przygotuj komputery po stronie klienta przed uruchomieniem programu. Wpisz Invoke-Pool { Mount-NetworkShare $path}, aby skierować komputery do wprowadzenia właściwej ścieżki folderu.
    6. Wykonaj przygotowane funkcje na serwerze (tj. Start-GameServer) oraz na klientach (np. Invoke-Pool { Start-GameClient }). Określ adres IP serwera jako parametr funkcji.
    7. Poczekaj na komunikat na monitorze serwera, który informuje o pomyślnym nawiązaniu połączenia.
    8. Rozdaj formularze zgody i długopisy w każdej kabinie. Formularze zgody zawierają informacje dotyczące badania (np. cel badania, potencjalne ryzyko i korzyści wynikające z eksperymentu), dane kontaktowe osoby przeprowadzającej eksperyment oraz zastrzeżenie prawne.
    9. Potasuj talię kart z miejscami, które wskazują układ miejsc uczestników.
  2. Witam uczestników.
    1. Poproś uczestników, aby poczekali na zewnątrz laboratorium. Na 5 minut przed oficjalną godziną rozpoczęcia sprawdź dokumenty tożsamości uczestników, aby upewnić się, że zgadzają się z listą zarejestrowanych uczestników. W tym samym czasie pozwól uczestnikom wybrać kartę, na której widnieje numer ich miejsca. Poproś uczestników, aby przeszli do odpowiedniego boksu i poczekali na rozpoczęcie eksperymentu.
    2. Poczekaj kilka minut, aż uczestnicy przeczytają i podpiszą formularze zgody. Zbierz te formularze przed przeprowadzeniem eksperymentu.

3. Przeprowadź eksperyment.

  1. Przekaż instrukcje eksperymentu za pomocą mikrofonu wszystkim uczestnikom. Poinformuj ich o podstawowych zasadach, w tym o zakazie komunikowania się z innymi uczestnikami i niedozwolonym używaniu osobistych urządzeń elektronicznych. Poproś uczestników, aby podnieśli ręce, jeśli mają jakiekolwiek pytania dotyczące eksperymentu.
  2. Rozpocznij eksperyment od przedstawienia kwestionariusza demograficznego (np. płci i wieku) każdego klienta.
  3. Wdróż scenę szkoleniową, aby nauczyć uczestników, jak manewrować w środowisku wirtualnym. Jeśli uczestnicy mają problemy z korzystaniem z interfejsu sterowania (np. myszy i klawiatury), podejdź do swojego boksu, aby im pomóc. Monitoruj postęp uczestników, żądając zrzutów ekranu od wszystkich klientów (tj. wpisz Get-ScreenShots w konsoli programu PowerShell), dopóki wszyscy uczestnicy nie zakończą sesji szkoleniowej.
  4. Po sesji treningowej rozpocznij fazę testowania eksperymentu. Obserwuj zachowania uczestników z lotu ptaka na komputerze serwera. Wysyłaj wiadomości ostrzegawcze do uczestników za pośrednictwem programu, jeśli robią coś nienormalnego, klikając swój awatar. W przeciwnym razie staraj się nie przeszkadzać uczestnikom podczas eksperymentu.
  5. Upewnij się, że przed każdą próbą istnieje krótki okres oczekiwania na załadowanie następnej sceny i umożliwienie uczestnikom przeczytania instrukcji.

4. Zakończ eksperyment.

  1. Zamknij serwer i program kliencki, wpisując Stop-GameClient i Stop-GameServer w konsoli programu PowerShell.
  2. Poproś uczestników, aby pozostali na swoich miejscach, dopóki ich numer nie zostanie wywołany przez mikrofon.
  3. Wyodrębnij końcowe wyniki uczestników z pliku "Score.txt" w folderze projektu na serwerze i przelicz ich wyniki na płatność pieniężną.
  4. Zadzwoń pojedynczo pod numery boksów i spotkaj się z każdym uczestnikiem w recepcji. Podziękuj uczestnikom i przekaż im odpowiednią zapłatę.
  5. Zbadaj kabiny i zbierz wszelkie pozostałe długopisy lub formularze.
  6. Skopiuj i zapisz dane eksperymentu z serwera na dysku zewnętrznym w celu przyszłej analizy.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dla każdego klienta w każdej próbie, dane eksperymentu z DeSciL zazwyczaj zawierają trajektorie, znaczniki czasu i miary wydajności (np. czy uczestnik skręcił w "właściwym" kierunku na określonym skrzyżowaniu). W ramach reprezentatywnego badania zbadano wpływ złożoności oznakowania na wybór trasy dla tłumu ludzkich uczestników (z wirtualnymi awatarami) w prostym środowisku wirtualnym w kształcie litery Y. W tym eksperymencie 28 uczestników (12 kobiet i 16 mężczyzn; średni wiek = ...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

W tym artykule opisaliśmy laboratorium wirtualnej rzeczywistości dla wielu użytkowników, w którym nawet 36 uczestników może wchodzić w interakcje i jednocześnie poruszać się po różnych środowiskach wirtualnych. Protokół eksperymentalny szczegółowo opisuje kroki niezbędne do tego typu badań i jest unikalny dla scenariuszy dla wielu użytkowników. Kwestie specyficzne dla tych scenariuszy obejmują liczbę uczestników, koszt pozornie drobnych błędów eksperymentatora, możliwości renderowania i sieci (zarówno po stronie serwera,...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Reprezentatywne badanie zostało sfinansowane przez Szwajcarską Narodową Fundację Nauki w ramach grantu "Wayfinding in Social Environments" (nr 100014_162428). Pragniemy podziękować M. Moussaidowi za wnikliwe dyskusje. Pragniemy również podziękować C. Wilhelmowi, F. Thalerowi, H. Abdelrahmanowi, S. Madjiheurem, A. Ingoldowi i A. Grossriederowi za ich pracę podczas tworzenia oprogramowania.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Komputer PCLenovoIdeaCentre AIO 70024' ’ ekran, 16 GB pamięci RAM i dyski SSD. Procesor: Intel Core i7. GPU:NVidia GeForce GTX 950A
KlawiaturaLenovoLXH-EKB-10YA
MyszLenovoSM-8825
Eye trackerTobii TechnologyTobii EyeXSzybkość transmisji danych: 60 Hz. Rozmiar ekranu śledzenia: do 27″
Komunikacyjny system audioBiamp SystemsSieciowa stacja przywoławcza - 1Ethernet: 100BaseTX

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Waller, D., Nadel, L. Handbook of Spatial Cognition. , American Psychological Association. Washington D.C. (2013).
  2. Denis, M. Space and Spatial Cognition: A Multidisciplinary Perspective. , Routledge. Abingdon, Oxon. (2017).
  3. 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).
  4. 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).
  5. 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).
  6. Brooks, F. P. What's Real About Virtual Reality? Proceedings IEEE Virtual Reality. , Cat. No. 99CB36316 (1999).
  7. 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).
  8. 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).
  9. 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).
  10. 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).
  11. Riva, G. Virtual Reality in Psychotherapy: Review. CyberPsychology & Behavior. 8 (3), 220-230 (2005).
  12. Ruse, S. A., et al. Development of a Virtual Reality Assessment of Everyday Living Skills. Journal of Visualized Experiments. (86), 1-8 (2014).
  13. 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).
  14. Satava, R. M. Virtual reality surgical simulator - The first steps. Surgical Endoscopy. 7 (3), 203-205 (1993).
  15. Stanney, K. M., Hale, K. S. Handbook of virtual environments: Design, implementation, and applications. , CRC Press. 811-834 (2014).
  16. 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).
  17. 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).
  18. 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).
  19. 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).
  20. 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).
  21. 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).
  22. Ruddle, R. A., Volkova, E., Bülthoff, H. H. Learning to walk in virtual reality. ACM Transactions on Applied Perception. 10 (2), 1-17 (2013).
  23. 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).
  24. 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).
  25. 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).
  26. 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).
  27. 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).
  28. 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).
  29. 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).
  30. 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).
  31. Bode, N., Codling, E. Human exit route choice in virtual crowd evacuations. Animal Behaviour. 86, 347-358 (2013).
  32. 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).
  33. 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).
  34. Joslin, C., Pandzic, I. S., Thalmann, N. M. Trends in networked collaborative virtual environments. Computer Communications. 26 (5), 430-437 (2003).
  35. 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).
  36. Normoyle, A., Drake, J., Safonova, A. Egress online: Towards leveraging massively, multiplayer environments for evacuation studies. , Tech Reports No MS-CIS-12-15 (2012).
  37. Bock, O., Baetge, I., Nicklisch, A. hroot: Hamburg registration and organization online tool. European Economic Review. 71, 117-120 (2014).
  38. 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).
  39. 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).
  40. Bernold, E., Gsottbauer, E., Ackermann, K., Murphy, R. Social framing and cooperation: The roles and interaction of preferences and beliefs. , 1-26 (2015).
  41. 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).
  42. 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).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Networked Desktop Virtual RealityDecision Science LaboratoryMulti Participant ExperimentsSpatial Cognition ResearchWayfinding StudiesVirtual Environment MonitoringClient Server SetupPowerShell AutomationBehavioral Data CollectionExperimental Protocol Adaptation

Related Articles