Dynamic Design of a Game Level Using Higher-Dimensional Emotional Maps Using Biological Information

使用生物信息的高维情感图进行游戏关卡的动态设计

基本信息

批准号：
20K12516
负责人：
三上浩司
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Tokyo University of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K12516/
关键词：
動的難易度調整メタAI レベルデザインゲームデザイン生体情報

项目摘要

2022年度は，文献調査と既存ゲームにおける分析をもとに，Plutchikならびに里井らの感情推定手法をベースに，実際にプレイヤーから取得するデータを「心拍数」に絞り，実際に感情マップと推定システムを試作した．現在はこの2次元の感情マップに対して，生体情報である「心拍数」のデータを重ね合わせることで，従来にはない手法を用いた感情推定を行うための手法を構築した．プロトタイプの試作に際してはノベルゲームを対象とした．プレイヤーの感情推定にシナリオデータのテキストマイニングを組み合わせることで，シナリオ上想定されるプレイヤーの感情を事前想定した．さらに毎秒計測した心拍データを用いることで感情を補正し，最終的なプレイヤーの感情値を取得する方法を試作した．この成果は日本デジタルゲーム学会の年次大会において発表した．生体情報をもとにした動的難易度調整に関しては，文献調査から比較的プレイヤーの感情を取得しやすく，プレイパーフォーマンスに影響が出るものとして，心拍数を利用した機能を試作した．実際の競技に近い，ファーストパーソンシューティングゲームを題材に，照準の揺らぎを変化させる機能を試作し，その効果を検証した．こちらも日本デジタルゲーム学会の年次大会において発表した．また，2020年度から継続している音声データから感情を推定する手法も並行して研究を進め，映像表現・芸術科学フォーラムにおいて成果を発表した．

2022财年，基于文献研究和对现有游戏的分析，我们将从玩家实际获得的数据缩小到“心率”，并根据Plutchik和Satoi等人的情绪估计方法将其估计为情绪图。系统。目前，我们已经创建了一种使用非传统方法进行情绪估计的方法，即在二维情绪图上叠加生物信息“心率”的数据。在创建原型时，我们的目标是一款新颖的游戏。通过将玩家情绪估计与场景数据的文本挖掘相结合，我们能够提前预测玩家在场景中预期的情绪。此外，我们还创建了一个原型方法，通过每秒测量的心率数据来校正情绪，并获得玩家最终的情绪值。这一成果在日本数字游戏协会年会上公布。关于基于生物信息的动态难度调整，根据文献调查，我们发现玩家的情绪相对容易获取，并且会影响游戏表现，因此我们原型设计了一个使用心率的功能。我们利用类似于实际比赛的第一人称射击游戏，原型设计了一个改变瞄准波动的功能，并验证了其有效性。这也在日本数字游戏协会的年会上提出。此外，我们自 2020 年以来一直在研究一种根据音频数据估计情绪的方法，并在视觉表达艺术与科学论坛上公布了研究结果。