Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Determining the degree of player engagement in a computer game with elements of a social campaign using cognitive neuroscience techniques

Biercewicz Konrad, Borawski Mariusz, Borawska Anna, Duda Jarosław

Applied Computer Science

|

2022

|

Vol. 18, no 4

28--52

EN

Due to the popularity of video games in various applications, including both commercial and social marketing, there is a need to assess their content in terms of player satisfaction, already at the production stage. For this purpose, the indices used in EEG tests can be used. In this publication, a formula has been created based on the player's commitment to determining which elements in the game should be improved and for which graphic emblems connected with social campaigns were more memorable and whether this was related to commitment. The survey was conducted using a 2D platform game created in Unity based on observations of 28 recipients. To evaluate the elements occurring in the game at which we obtain a higher memory for graphic characters, a corresponding pattern was created based on player involvement. The optimal Index for moving and static objects and the Index for destruction were then selected based on the feedback. Referring to the issue of graphic emblems depicting social campaigns should be placed in a place where other activities such as fighting will not be distracted, everyone will be able to reach the level where the recently placed advertisement is. This study present the developed method to determine the degree of player's engagement in particular elements in the game using the EEG and to explore the relationship between the visibility of social advertising and engagement in a 2D platform game where the player has to collect three keys and defeat the ultimate opponent.

2

Semi-supervised learning with the clustering and Decision Trees classifier for the task of cognitive workload study

Wawrzyk Martyna

Journal of Computer Sciences Institute

|

2020

|

Vol. 15

214--218

EN

The paper is focused on application of the clustering algorithm and Decision Tress classifier (DTs) as a semi-supervised method for the task of cognitive workload level classification. The analyzed data were collected during examination of Digit Symbol Substitution Test (DSST) with use of eye-tracker device. 26 participants took part in examination as vol-unteers. There were conducted three parts of DSST test with different levels of difficulty. As a results three versions were obtained of data: low, middle and high level of cognitive workload. The case study covered clustering of collected data by using k-means algorithm to detect three clusters or more. The obtained clusters were evaluated by three internal indices to measure the quality of clustering. The David-Boudin index detected the best results in case of four clusters. Based on this information it is possible to formulate the hypothesis of the existence of four clusters. The obtained clus-ters were adopted as classes in supervised learning and have been subjected to classification. The DTs was applied in classification. There were obtained the 0.85 mean accuracy for three-class classification and 0.73 mean accuracy for four-class classification.

PL

Celem artykułu było zastosowanie klasteryzacji wraz z klasyfikatorem Drzew Decyzyjnych jako częściowo nadzoro-wanej metody klasyfikacji poziomu obciążenia poznawczego. Dane przeznaczone do analizy zostały zebrane podczas badania DSST (z ang. Digit Symbol Substitution Test) z użyciem urządzenia eye-tracker. 26 wolontariuszów wzięło udział w badaniu. Zostały przeprowadzone trzy części testu DSST o różnych poziomach trudności. W wyniku tego, otrzymano trzy wersje danych: z niskim, średnim i wysokim poziomem obciążenia poznawczego. Do analizy danych został użyty algorytm klasteryzacji k-means do wyznaczenia trzech lub większej liczby klastrów. Uzyskane klastry zostały poddane ocenie przy użyciu trzech wewnętrznych indeksów w celu zmierzenia jakości klasteryzacji. Indeks David-Boudin’a wykazał najlepsze rezultaty w przypadku istnienia czterech klastrów. Na podstawie tej informacji można sformułować hipotezę, iż dane są podzielone na 4 klastry, co oznaczałoby istnienie dodatkowego poziomu poznawczego. Uzyskane klastry zostały zaadoptowane jako klasy w uczeniu pod nadzorem. Do klasyfikacji danych został użyty klasyfikator Drzew Decyzyjnych . Otrzymano średnią dokładność równą 0.85 w przypadku 3-klasowej klasyfikacji oraz 0.73 średnią dokładność dla 4-klasowej klasyfikacji.

3

Porównanie indeksów zaangażowania w grze wyścigowej z wykorzystaniem neuronauki poznawczej

Borawski M., Biercewicz K.

Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki

|

2018

|

nr 19

25--50

PL

Popularność gier wideo powoduje, że istnieje zapotrzebowanie na metody pozwalające na ocenę ich zawartości pod kątem zadowolenia gracza już na etapie produkcyjnym. Do tego celu można wykorzystać indeksy stosowane w badaniach z użyciem EEG. W niniejszej publikacji porównano pięć różnych indeksów pomiaru zaangażowania odbiorcy w grze wideo wykorzystując urządzenia, tj. EEG, Eye Tracker. Badanie przeprowadzono z wykorzystaniem gry wyścigowej stworzonej w Unity na podstawie obserwacji dwóch odbiorców. Dzięki, EGG spośród badanych indeksów wybrano najbardziej odpowiedni.

EN

The popularity of video games means that there is a need for methods to assess their content in terms of player satisfaction at the production stage. For this purpose, the indices used in studies using EEG can be used. This publication compares five different indices for measuring the participant’s engagement in a video game using equipment such as EEG and Eye Tracker. The study was conducted using a racing game created in Unity on the basis of observations of two recipients. Using EGG, the most suitable one was selected from the indexes examined.