Smartphone Games based on     physiological Data    Masterarbeit, Abschlussvortrag           am 01.11.2011           Katha...
Inhalt1. Einführung2. Umsetzung3. Dateneinbindung4. Evaluation5. Ergebnis6. Ausblick7. Demo                     2 / 30
1. Einführung• Smartphone-Spiel• Physiologische Signale• Biofeedback• Ziel: – individuelleres Spielerlebnis – mehr Spielsp...
1.1 Smartphone• kleines Display• „Casual Gamer“                         4cm• Aufmerksamkeit• Sensoren• Kontext            ...
1.2 Physiologische Maße• Elektrokardiogramm                 • Elektrodermale Aktivität  (EKG)                             ...
1.3 Vorgehensweise                                Konzepte                                  Spiel                         ...
2. Umsetzung: Spielkonzept• leicht zugänglich• # Spielelemente• starke Reaktionen• „Spacewar!“•                           ...
2.1 Spielaktionen                                     +                                                     SLOW!   Feuern...
2.2 Spielfeld                9 / 30
2.3 Werkzeuge• Android (Java) – quelloffen – starke Verbreitung• Engines – Spiel – Physik• Multiplayer-Erweiterung        ...
2.4 Engines• Andengine – Basisklassen – Sprite- und Sound-Verwaltung• Box2D                                          Quell...
2.5 Client-Server-Ansatz       Server                                      Client                       Touch-Eingabe     ...
3. Datenanbindung      LAB                                 Smartphone     Server                                  Feedback...
3.1 Technik•   Socket-Programmierung•   TCP: Anmeldung Laborserver•   UDP: physiologische Daten•   Datenaustauschformat: J...
3.2 Feedback-Loop                                        Physiologische                                           Reaktion...
3.3 Spielerzustand           • Statistikwert (SW) = Punkte Spieler / (Punkte Spieler + Punkte Gegner)           • hoher SW...
3.4 Adaptive Spielelemente• 5 Schwierigkeitsstufen Spielelement             Einheit      -2   -1   0    1    2 Geschwindig...
4. Evaluation• Signaltests – Ableitungsort EDA – Vergleichsmessungen EDA• Voruntersuchung – 3 Testspiele – Signalverhalten...
4.1 Ableitungsort EDAPhalanx distalis             B                     APhalanx medialisPhalanx proximalisDaumenballen   ...
4.2 Vergleichsmessungen                 • Lesen                                               Bewegung                    ...
4.3 Voruntersuchung (VU)• 11 Personen• 3 Spiele (Spaß, Langeweile, Stress)• Spieldauer 5 min• Erkennung signifikanter Sign...
4.4 VU Auswertung (1)• Bewertung der Spiele• Mittelwerte physiologische Signale                                       22/ 30
4.5 VU Auswertung (2)                     5                     4          EDA [mS]Spiel 1              3                 ...
4.6 Hauptuntersuchung (HU)• 10 Personen• Gegenüberstellung• Biofeedback vs. Non-Biofeedback                               ...
4.7 HU Auswertung (1)• Spielanpassung alle 30 sec• Spieldauer 300 sec (5 min)•         10 Spielabschnitte• 10 Mittelwerte ...
4.8 HU Auswertung (2)• gepaarter t-Test, α = 0.05• H0 = „Zwischen den Spielvarianten gibt es keinen signifikanten Untersch...
4.9 HU Fragebögen• wahrnehmbarer Unterschied (subjektiv)• 80 % bevorzugen Biofeedback• Grund: Abwechslung• Wahrnehmung Ver...
5. Ergebnis• Ziel erreicht• Signal Vor- und Nachverarbeitung• Anzahl Probanden• Displaygröße• Implementierung Spiel       ...
6. Ausblick• Reiz-Bezogenheit EDA• Betrachtung aller Spieler• Feldexperiment• Sensor-Integration• Visualisierung Biofeedba...
7. Demo          30/ 30
Ende       Danke für Ihre Aufmerksamkeit.
Quellenverzeichnis• [Amb11] AMBINDER, Mike: Biofeedback in Gameplay : How Valve Measures  Physiology to Enhance Gaming Exp...
5.8 VU Auswertung (1)                   ●            0.25                   ●●                       ●            0.20    ...
5.3 Software• Kubios (HRV)• POLAR Pro Trainer (HR)• Ledalab (EDA)• R (Plotting)• Kriterien  – Signalverlauf  – Amplitude  ...
2. Umsetzung• simples Spielkonzept• intuitive Steuerung• quelloffene Entwicklungswerkzeuge• Multiplayer                   ...
3. Datenanbindung• Einbindung des Spielers – physiologische Maße – Feedback• Spielerzustand• Adaptive Spielelemente       ...
4.1 Werkzeuge• Laborumgebung (Server, Workstation)• Varioport• 2 Android Smartphones• Pulsgurt• Mobile Device Cam• Fragebö...
3.3 Modelle Spielerzustand     • Valence-Arousal                                       • Distress-Engagement              ...
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Design and implementation of a multiplayer game on smartphones that changes difficulty according to the players physiological data.

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Kreitz2011 masterfinal

  1. 1. Smartphone Games based on physiological Data Masterarbeit, Abschlussvortrag am 01.11.2011 Katharina Reitz
  2. 2. Inhalt1. Einführung2. Umsetzung3. Dateneinbindung4. Evaluation5. Ergebnis6. Ausblick7. Demo 2 / 30
  3. 3. 1. Einführung• Smartphone-Spiel• Physiologische Signale• Biofeedback• Ziel: – individuelleres Spielerlebnis – mehr Spielspaß• Laborumgebung 3 / 30
  4. 4. 1.1 Smartphone• kleines Display• „Casual Gamer“ 4cm• Aufmerksamkeit• Sensoren• Kontext 18 4 / 30
  5. 5. 1.2 Physiologische Maße• Elektrokardiogramm • Elektrodermale Aktivität (EKG) (EDA) – Herzrate (HR) – Reizinduziert – Herzratenvariabilität (HRV) – Kriterien EDA [μS] SCR Amplitude 63% Amplitude Latenz Erholungszeit Stimulus Zeit [s] Quelle: in Anlehnung an [EKG] Quelle: in Anlehnung an [EDA] 5 / 30
  6. 6. 1.3 Vorgehensweise Konzepte Spiel Datenanbindung Feedback Vorab-Implementierung Voruntersuchung Finale Implementierung V1: mit Biofeedback V2: ohne Biofeedback Hauptuntersuchung 6 / 30
  7. 7. 2. Umsetzung: Spielkonzept• leicht zugänglich• # Spielelemente• starke Reaktionen• „Spacewar!“• Quelle: http://de.wikipedia.org/wiki/Spacewar!• Action-Weltraum-Multiplayer-Spiel 7 / 30
  8. 8. 2.1 Spielaktionen + SLOW! Feuern Schiffstruktur Schildobjekt Spezial-Button 8 / 30
  9. 9. 2.2 Spielfeld 9 / 30
  10. 10. 2.3 Werkzeuge• Android (Java) – quelloffen – starke Verbreitung• Engines – Spiel – Physik• Multiplayer-Erweiterung 10/ 30
  11. 11. 2.4 Engines• Andengine – Basisklassen – Sprite- und Sound-Verwaltung• Box2D Quelle: www.andengine.org – Kollisionserkennung – Schiffsbewegung Quelle: www.box2d.org 11 / 30
  12. 12. 2.5 Client-Server-Ansatz Server Client Touch-Eingabe Touch auf Spielfeld] Feuerbefehl Laser [Touch auf Spezialbutton] Aktiviere Slow-Mo Neigungsänderung Bewege Schiff-Grafik Erhöhe Trefferpunkte Spieler x 12/ 30
  13. 13. 3. Datenanbindung LAB Smartphone Server Feedback EDA + EKG Controller Status Trigger Spiel EDA Varioport EKG Varioport Proband 13/ 30
  14. 14. 3.1 Technik• Socket-Programmierung• TCP: Anmeldung Laborserver• UDP: physiologische Daten• Datenaustauschformat: JavaScript Object Notation (JSON) 14/ 30
  15. 15. 3.2 Feedback-Loop Physiologische Reaktion Ausgabe Eingabe (V isuell, Akustisch) (Berührung, Neigung) System-Reaktion Quelle: in Anlehnung an [Amb11] 15/ 30
  16. 16. 3.3 Spielerzustand • Statistikwert (SW) = Punkte Spieler / (Punkte Spieler + Punkte Gegner) • hoher SW = Spieler erfolgreich • Distress-Engagement-Modell hoch hoch a b zu schwierig okDistress HR c d schwierig zu leicht niedrig hoch niedrig hoch Task Engagement Statistikwert Quelle: [Fai07] 16/ 30
  17. 17. 3.4 Adaptive Spielelemente• 5 Schwierigkeitsstufen Spielelement Einheit -2 -1 0 1 2 Geschwindigkeit Schiff Impulswert 10 15 20 25 30 Dauer Schildschutz Sekunden 2 4 6 8 10 Aufladezeit Slow-Mo Sekunden 25 20 15 10 5• Pulsieren der Schiffe• EDA + EKG + SW = Schwierigkeitsänderung• Regelsatz 17/ 30
  18. 18. 4. Evaluation• Signaltests – Ableitungsort EDA – Vergleichsmessungen EDA• Voruntersuchung – 3 Testspiele – Signalverhalten• Hauptuntersuchung – Biofeedback vs. Non-Biofeedback 18/ 30
  19. 19. 4.1 Ableitungsort EDAPhalanx distalis B APhalanx medialisPhalanx proximalisDaumenballen C D Kleinfingerballen(Thenar) (Hypothenar) Handgelenkfurche F G E E A B Ellenbogen C6 C7 C8 Phalanx Phalanx Knöchel Dermatome distalis proximalis Quelle: In Anlehnung an [Bou88] des Großzehs Quelle: In Anlehnung an [Bou88] 19/ 30
  20. 20. 4.2 Vergleichsmessungen • Lesen Bewegung Spielen 3.0 3.0 4.2 2.5 2.5 4.0EDA [mS] EDA [mS] EDA 2.0 2.0 3.8 1.5 1.5 3.6 1.0 1.0 1000 2000 3000 4000 5000 1000 2000 3000 4000 5000 1000 2000 3000 4000 5000 Zeit Zeit Zeit 20/ 30
  21. 21. 4.3 Voruntersuchung (VU)• 11 Personen• 3 Spiele (Spaß, Langeweile, Stress)• Spieldauer 5 min• Erkennung signifikanter Signalwerte 21/ 30
  22. 22. 4.4 VU Auswertung (1)• Bewertung der Spiele• Mittelwerte physiologische Signale 22/ 30
  23. 23. 4.5 VU Auswertung (2) 5 4 EDA [mS]Spiel 1 3 Stress 2 0 1000 2000 3000 4000 Zeit 4.6 4.4 4.2Spiel 2 EDA [mS] 4.0 Spaß 3.8 3.6 0 1000 2000 3000 4000 Zeit 3.8Spiel 3 Langeweile 3.6 EDA [mS] 3.4 3.2 3.0 0 1000 2000 3000 4000 5000 Zeit 23/ 30
  24. 24. 4.6 Hauptuntersuchung (HU)• 10 Personen• Gegenüberstellung• Biofeedback vs. Non-Biofeedback 24/ 30
  25. 25. 4.7 HU Auswertung (1)• Spielanpassung alle 30 sec• Spieldauer 300 sec (5 min)• 10 Spielabschnitte• 10 Mittelwerte / Spieler (EDA und EKG)• Normierung• Aufzeichnung Spielanpassung 25/ 30
  26. 26. 4.8 HU Auswertung (2)• gepaarter t-Test, α = 0.05• H0 = „Zwischen den Spielvarianten gibt es keinen signifikanten Unterschied.“• Gesamtspiel 2.0 0.2 2.0 Differenz Mittelwerte 0.1 Mittelw. ohne Bio 1.5 Mittelw. mit Bio 1.5 0.0 1.0 1.0 −0.1 0.5 0.5 −0.2 0.0 0.0 −0.3 2 4 6 8 10 2 4 6 8 10 2 4 6 8 10 Spielabschnitt Spielabschnitt Spielabschnitt• 2. Spielhälfte: H0 abgelehnt für EDA ! 26/ 30
  27. 27. 4.9 HU Fragebögen• wahrnehmbarer Unterschied (subjektiv)• 80 % bevorzugen Biofeedback• Grund: Abwechslung• Wahrnehmung Veränderungen – 90% Schiffsgeschwindigkeit – 60% Slow-Mo Fähigkeit – 40% Dauer Schildschutz• Logdaten unterschiedliche Spielverläufe / Spieler 27/ 30
  28. 28. 5. Ergebnis• Ziel erreicht• Signal Vor- und Nachverarbeitung• Anzahl Probanden• Displaygröße• Implementierung Spiel 28/ 30
  29. 29. 6. Ausblick• Reiz-Bezogenheit EDA• Betrachtung aller Spieler• Feldexperiment• Sensor-Integration• Visualisierung Biofeedback 29/ 30
  30. 30. 7. Demo 30/ 30
  31. 31. Ende Danke für Ihre Aufmerksamkeit.
  32. 32. Quellenverzeichnis• [Amb11] AMBINDER, Mike: Biofeedback in Gameplay : How Valve Measures Physiology to Enhance Gaming Experience. (2011)• [EDA] EDA Signalverlauf, ETH Zürich. http://www.wearable.ethz.ch/• [EKG] EKG Signal. http://de.wikipedia.org/w/index.php? title=Datei:EKG_Komplex.svg&filetimestamp=20100524035909• [Fai07] FAIRCLOUGH, Stephen H.: Psychophysiological Inference and Physiological Computer Games. In: Interfaces 7 (2007). http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/ download?doi=10.1.1.102.5873&rep=rep1&type=pdf• [Bou88] BOUCSEIN, Wolfram: Elektrodermale Aktivität: Grundlagen, Methoden und Anwendungen. Springer, 1988. - ISBN 3540185860 32/ 19
  33. 33. 5.8 VU Auswertung (1) ● 0.25 ●● ● 0.20 ● ● ●Amplitude ● ● ● 0.15 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● 0.10 ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ●● ● ● ● ● ●● 0.05 ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ●● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ●● ●● ● ●● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ●● ● ● ●● ● ● ●● ● ● ● ●● ● 20 40 60 80 100 ● Zeit 0.30 player ● 0.25 ● 4 Median Amplitude 0.20 ● 5 ● ● 0.15 ● ● ● 6 ● ● ● 0.10 ● 7 ● ● ● ● ● 8 0.05 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 9 ● 0.00 ● 10 −0.05 ● 11 1 2 3 4 5 6 Spaß 33/ 19
  34. 34. 5.3 Software• Kubios (HRV)• POLAR Pro Trainer (HR)• Ledalab (EDA)• R (Plotting)• Kriterien – Signalverlauf – Amplitude – Anstiegszeit 34/ 19
  35. 35. 2. Umsetzung• simples Spielkonzept• intuitive Steuerung• quelloffene Entwicklungswerkzeuge• Multiplayer 35/ 19
  36. 36. 3. Datenanbindung• Einbindung des Spielers – physiologische Maße – Feedback• Spielerzustand• Adaptive Spielelemente 36/ 19
  37. 37. 4.1 Werkzeuge• Laborumgebung (Server, Workstation)• Varioport• 2 Android Smartphones• Pulsgurt• Mobile Device Cam• Fragebögen 37/ 19
  38. 38. 3.3 Modelle Spielerzustand • Valence-Arousal • Distress-Engagement hoch Arousal hoch Energiegeladen Verärgert a b Distress Glücklich Valencenegativ Passiv positiv c d Gelangweilt Relaxed niedrig hoch niedrig Task Engagement Quelle: [Amb11] Quelle: [Fai07] 38/ 19

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