Kreitz2011 masterfinal5. 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]
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6. 1.3 Vorgehensweise
Konzepte
Spiel
Datenanbindung
Feedback
Vorab-Implementierung Voruntersuchung
Finale Implementierung
V1: mit Biofeedback
V2: ohne Biofeedback
Hauptuntersuchung
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7. 2. Umsetzung: Spielkonzept
• leicht zugänglich
• # Spielelemente
• starke Reaktionen
• „Spacewar!“
• Quelle: http://de.wikipedia.org/wiki/Spacewar!
• Action-Weltraum-Multiplayer-Spiel
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8. 2.1 Spielaktionen
+
SLOW!
Feuern Schiffstruktur Schildobjekt Spezial-Button
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10. 2.3 Werkzeuge
• Android (Java)
– quelloffen
– starke Verbreitung
• Engines
– Spiel
– Physik
• Multiplayer-Erweiterung
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11. 2.4 Engines
• Andengine
– Basisklassen
– Sprite- und Sound-Verwaltung
• Box2D Quelle: www.andengine.org
– Kollisionserkennung
– Schiffsbewegung
Quelle: www.box2d.org
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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
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13. 3. Datenanbindung
LAB
Smartphone
Server
Feedback
EDA + EKG Controller
Status Trigger Spiel
EDA
Varioport
EKG
Varioport Proband
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14. 3.1 Technik
• Socket-Programmierung
• TCP: Anmeldung Laborserver
• UDP: physiologische Daten
• Datenaustauschformat: JavaScript Object Notation
(JSON)
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15. 3.2 Feedback-Loop
Physiologische
Reaktion
Ausgabe Eingabe
(V isuell, Akustisch) (Berührung, Neigung)
System-Reaktion
Quelle: in Anlehnung an [Amb11]
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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 ok
Distress
HR
c d schwierig zu leicht
niedrig hoch niedrig hoch
Task Engagement Statistikwert
Quelle: [Fai07]
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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
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18. 4. Evaluation
• Signaltests
– Ableitungsort EDA
– Vergleichsmessungen EDA
• Voruntersuchung
– 3 Testspiele
– Signalverhalten
• Hauptuntersuchung
– Biofeedback vs. Non-Biofeedback
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19. 4.1 Ableitungsort EDA
Phalanx distalis B
A
Phalanx medialis
Phalanx proximalis
Daumenballen 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]
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20. 4.2 Vergleichsmessungen
• Lesen Bewegung Spielen
3.0 3.0
4.2
2.5 2.5
4.0
EDA [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. 4.3 Voruntersuchung (VU)
• 11 Personen
• 3 Spiele (Spaß, Langeweile, Stress)
• Spieldauer 5 min
• Erkennung signifikanter Signalwerte
21/ 30
22. 4.4 VU Auswertung (1)
• Bewertung der Spiele
• Mittelwerte physiologische Signale
22/ 30
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
4.2
Spiel 2
EDA [mS]
4.0 Spaß
3.8
3.6
0 1000 2000 3000 4000
Zeit
3.8
Spiel 3 Langeweile
3.6
EDA [mS]
3.4
3.2
3.0
0 1000 2000 3000 4000 5000
Zeit
23/ 30
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. 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. 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. 5. Ergebnis
• Ziel erreicht
• Signal Vor- und Nachverarbeitung
• Anzahl Probanden
• Displaygröße
• Implementierung Spiel
28/ 30
31. Ende
Danke für Ihre Aufmerksamkeit.
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
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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. 5.3 Software
• Kubios (HRV)
• POLAR Pro Trainer (HR)
• Ledalab (EDA)
• R (Plotting)
• Kriterien
– Signalverlauf
– Amplitude
– Anstiegszeit
34/ 19
35. 2. Umsetzung
• simples Spielkonzept
• intuitive Steuerung
• quelloffene Entwicklungswerkzeuge
• Multiplayer
35/ 19
38. 3.3 Modelle Spielerzustand
• Valence-Arousal • Distress-Engagement
hoch
Arousal
hoch
Energiegeladen
Verärgert
a b
Distress
Glücklich Valence
negativ Passiv positiv
c d
Gelangweilt
Relaxed
niedrig hoch
niedrig Task Engagement
Quelle: [Amb11] Quelle: [Fai07]
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