徐俊杰 汪穎
摘要:針對老年玩家開發(fā)了一套適用于全身交互鍛煉游戲的動作集。通過基于全身交互的用戶啟發(fā)式研究,要求參與者對20個典型鍛煉游戲任務(wù)執(zhí)行他們偏好的動作。通過結(jié)合了一致性分?jǐn)?shù)、動作頻率及主觀評分的指標(biāo)分析收集到的候選動作,并將數(shù)據(jù)進行了無量綱化處理,最后通過綜合標(biāo)準(zhǔn)化后的評分選擇動作集。獲得了一套適用于特定全身交互鍛煉游戲的針對老年人的動作集。獲得的動作集與采用的方法可為游戲動作設(shè)計提供參考與實際案例。
關(guān)鍵詞:用戶啟發(fā)法 全身交互 鍛煉游戲 老年人
中圖分類號:TB47
文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A
文章編號:1003-0069(2019)12-0143-03
引言
21世紀(jì)是人口老齡化的時代[1],而隨著年齡的增長,人們不可避免地會受到各種限制,其中包括運動,知覺,認(rèn)知,心理和社會技能等。而能夠有助于減輕這些影響的一種方法是使用數(shù)字游戲,這可以作為幫助和鼓勵老年人身體和精神活動的工具,延緩疾病的發(fā)生,從而提高其生活質(zhì)量[2,3]。例如微軟的Kinect和任天堂的Wii作為新一代的游戲輸入設(shè)備,其使用全身交互的方式,為人們提供了激勵身體運動的機會。相比于以往的坐著玩的非運動電子游戲,全身交互鍛煉游戲能夠刺激人們進行輕到中等強度的運動來改善久坐行為[4]。然而,目前大部分全身交互游戲的目標(biāo)用戶主要是青少年和年輕人,而沒有將老年人列為目標(biāo)用戶。而隨著老年玩家比例的增長,商業(yè)化的游戲卻因無法適應(yīng)老年人的能力范圍而使老年玩家有受傷的風(fēng)險。此外,由于游戲交互的特殊性,其既要保證游戲挑戰(zhàn)的難度,又要權(quán)衡其交互的易用性以及游戲必需的組件,應(yīng)用傳統(tǒng)的人機交互指南[6]是比較困難的。文章針對為中老年人提供心智與身體鍛煉的鍛煉類全身交互游戲進行了研究,目的是通過結(jié)合主觀評估的用戶啟發(fā)法為老年人生成一套能夠應(yīng)用于特定全身交互鍛煉游戲的動作集合,并為為游戲動作設(shè)計提供參考與實際案例。
一、游戲交互動作設(shè)計相關(guān)概述
空間輸入設(shè)備能夠為電子游戲設(shè)計和創(chuàng)建全身交互場景,例如任天堂的Wii遙控器和微軟的“Project Natal”計劃。這些設(shè)備收集了玩家在真實世界中的運動信息以使游戲設(shè)計者能夠為交互任務(wù)實施3D技術(shù),例如移動,選擇和操縱。這些設(shè)備不但能夠為用戶提供引人入勝的游戲體驗,還可以在與電子游戲互動時為玩家提供更多自由,從而提供更自然,健康和沉浸式的游戲體驗。因此,我們必須清楚玩家將采取什么樣的全身動作與哪些全身動作是可用的。需要注意的是,老年人往往面臨著與技術(shù)互動的特殊困難,與老齡化相關(guān)的認(rèn)知和身體衰退對老年人和科技產(chǎn)品之間的交互有著深遠(yuǎn)的影響。年輕一代接受技術(shù)較快,而老一代則顯得較為“掙扎”,兩代人之間存在著“數(shù)字鴻溝”,這種鴻溝往往建立在技術(shù)基礎(chǔ)之上,而現(xiàn)有的技術(shù)并不適用于老年用戶群體的特定需求和能力。正常的老齡化過程伴隨著感知、認(rèn)知和運動能力的變化,這就意味著我們要考慮如何設(shè)計適合老年人的技術(shù)。
為了探索針對游戲的全身交互,常見的傳統(tǒng)方法是“奧茲巫師”法(Wizard of Oz approach),參與者通過“巫師”來交互執(zhí)行他們的偏好手勢。但該方法存在一些具有交互延遲(因為“巫師”需要一定的時間理解被試的動作并將其輸入游戲當(dāng)中)、設(shè)置繁瑣和游戲角色影響用戶等問題。而最近在智能家居、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實系統(tǒng)等領(lǐng)域常用的一種設(shè)計用戶友好型手勢集的較為簡易且有效的方法為用戶啟發(fā)法,要求參與者為命令或動作來自定義手勢。該方法最初由Wobbrock等人[7]提出,并用于為觸摸屏生成2D手勢集。該方法是基于設(shè)計師創(chuàng)建的手勢并不一定與用戶的心理模型相匹配[8],并且執(zhí)行起來有巨大的隔閡這樣的假設(shè)而提出的。與“奧茲巫師”法相比,用戶啟發(fā)法并不提供“巫師”生成的交互和反饋,而是首先提供展示每個命令或動作效果的視覺線索(如視頻剪輯或圖片),然后要求參與者執(zhí)行他們偏好的手勢來觸發(fā)效果,并且沒有任何進一步的反饋。并且使用這些手勢集的用戶一致地報告了在通用性、可記性、易學(xué)性和舒適性等方面的體驗的顯著提升與較高的偏好級別[9]。由于目前尚未有一套針對老年群體的可供參考的游戲手勢集,因此本研究將用戶啟發(fā)法應(yīng)用到游戲手勢設(shè)計當(dāng)中,考慮到老年人的老齡化特征與鍛煉游戲的動態(tài)性與挑戰(zhàn)性,我們有動力填補這一空白。
二、用戶自定義動作集
為了獲取老年被試在游戲任務(wù)中的偏好動作,進行了使用用戶啟發(fā)法的自定義動作研究,要求每位參與者為每個游戲動作或命令定義動作,在實驗結(jié)束后分析了游戲任務(wù)的一致性分?jǐn)?shù)、動作頻率(流行度)和主觀評估分?jǐn)?shù)(匹配度、易用性、疲勞度)以獲得老年玩家的用戶自定義動作集。
(一)實驗對象:研究對象為無視頻游戲經(jīng)驗與3D體感游戲經(jīng)驗的老年玩家,從大學(xué)周邊的老年社區(qū)招募了13位60歲以上的被試(平均年齡為65.2歲),所有被試均無身體障礙,能夠正常站立30分鐘以上來完成實驗。
(二)任務(wù):通過文獻(xiàn)研究和市場調(diào)研,我們確定了此次研究的鍛煉游戲類型,分別為駕駛類游戲(鍛煉認(rèn)知能力)和體育運動類游戲(鍛煉身體能力以及平衡能力)。通過梳理以上游戲類型的常用操作命令,最終選擇了20個基礎(chǔ)任務(wù),包括駕駛類游戲的動作(駕駛,左、右轉(zhuǎn)彎,加速,換檔,剎車),體育運動類游戲的動作(攀爬,跳躍,踢球,打乒乓球,射擊,向前、左、右滑雪,滑雪減速)和系統(tǒng)命令(呼叫菜單,放大,縮小,選擇菜單項,關(guān)閉菜單)。
(三)實驗步驟:實驗為一次對一位被試,在實驗開始前,被試填寫了不記名的背景信息收集問卷。
實驗流程如下:
(1)實驗準(zhǔn)備:配備實驗所需工具,包括顯示器、攝像設(shè)備、錄音設(shè)備及評分紙質(zhì)材料等。
(2)實驗流程說明:被試了解相關(guān)實驗內(nèi)容與實驗流程,并告知被試在執(zhí)行手勢時進行有聲思考。
(3)實驗任務(wù):大屏幕上呈現(xiàn)正式的實驗任務(wù)界面(每個實驗任務(wù)會隨著任務(wù)名稱和目標(biāo)場景一起出現(xiàn),其中目標(biāo)場景為代表執(zhí)行任務(wù)前和執(zhí)行任務(wù)后目標(biāo)不同狀態(tài)的兩張圖片或視頻剪輯),要求被試執(zhí)行動作來引起目標(biāo)場景變化。每個任務(wù)執(zhí)行相應(yīng)動作后,要求被試立即對執(zhí)行的動作進行三個陳述語句的評估:“我執(zhí)行的動作與其目的十分匹配”;“我執(zhí)行的動作很容易執(zhí)行”;“我執(zhí)行的動作很累”。問卷采用7點Likert量表,1分為“非常不同意”,7分為“非常同意”。評估完成后繼續(xù)下一個任務(wù),要求被試共為20個隨機順序的游戲任務(wù)定義游戲動作。
(4)實驗后訪談:針對實驗中發(fā)現(xiàn)的問題進行詢問與確認(rèn)。
(四)結(jié)果:我們基于Wobbrock等人[7]提出的創(chuàng)建自定義手勢集的步驟以及Pereira等人[6]提出的綜合多個指標(biāo)的整體評分來獲得任務(wù)手勢集的方法,提出了結(jié)合一致性分?jǐn)?shù)、動作頻率、匹配度、易用性和疲勞度評分來獲得綜合評分以選擇任務(wù)動作集的方法,來獲得老年人自定義的基于全身交互的鍛煉游戲的動作集合。
(1)一致性分?jǐn)?shù):為了評估被試之間的動作一致性,我們使用VatavuWobbrock[10]的公式計算了每個游戲任務(wù)的動作一致性分?jǐn)?shù)(AR):
其中P是對于任務(wù)r提出的動作的總數(shù),Pi代表來自P的的相同動作的子集i的數(shù)目。AR的范圍為[0,1]。AR≤0.100意味著一致性低,0.100
圖1顯示了此次研究的老年被試在每個游戲任務(wù)中的一致性分?jǐn)?shù)AR。總體一致性分?jǐn)?shù)為0.15,總體一致性適中。其中,3個任務(wù)(打乒乓球、選擇菜單項、剎車)具有較高的一致性,8個任務(wù)(加速、踢球、呼叫菜單、關(guān)閉菜單、駕駛、跳躍、縮小、攀爬)具有適中的一致性,9個任務(wù)(向左轉(zhuǎn)彎、向前滑雪、放大、滑雪減速、向左轉(zhuǎn)彎、射擊、換擋、向左滑雪、向右滑雪)具有較低的一致性。
(2)主觀評估:老年參與者通過7點李克特量表(7為非常同意)評估了他們定義的動作。陳述語句“我執(zhí)行的動作與其目的十分匹配”的平均值為5.90;“我執(zhí)行的動作很容易執(zhí)行”的平均值為5.19;“我執(zhí)行的手勢很累”的平均值為2.83。經(jīng)檢驗,我們發(fā)現(xiàn)匹配度與一致性分?jǐn)?shù)顯著相關(guān)(r=0.59,P<0.01),這表明了良好的匹配度是被試之間執(zhí)行動作越一致的良好標(biāo)志,如表1。
(3)高得分動作集:最后,我們將每個任務(wù)-動作的流行度(頻率)、匹配度、易用性和疲勞度的值,并將這些變量分別標(biāo)準(zhǔn)化(平均值=10,標(biāo)準(zhǔn)偏差=1)來計算總得分,如表2。其中由于疲勞度為負(fù)面因素,因此先將其轉(zhuǎn)換成正面評分再進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。表2列出了每個游戲中具有流行度(頻率≥2)的得分最高的動作,其中有幾個任務(wù)中有多個得分較高且相近的動作(分差小于0.5),我們優(yōu)先選擇了流行度(即頻率)較高的動作,若存在多個流行度相似且得分相近的動作,由于樣本量較少,為了防止遺漏,我們報告了這些動作并在必要時進行調(diào)整。
對于駕駛?cè)蝿?wù),存在兩個得分相近的高總分動作:“雙手手肘90°呈握住方向盤狀往復(fù)旋轉(zhuǎn)”和“雙手手肘180°呈握住方向盤狀往復(fù)旋轉(zhuǎn)”。而由于向左轉(zhuǎn)彎和向右任務(wù)也執(zhí)行了類似的兩個動作,為了降低用戶心理負(fù)荷和學(xué)習(xí)成本,通過綜合比較這三個任務(wù)的各組動作得分后我們建議使用“雙手手肘90°呈握住方向盤狀往復(fù)旋轉(zhuǎn)”動作。
對于向左轉(zhuǎn)彎和向右轉(zhuǎn)彎任務(wù),存在三組得分較高且相近的可逆的動作,分別為“雙手手肘90°呈握住方向盤狀向左/向右往復(fù)旋轉(zhuǎn)”、“雙手手肘180°呈握住方向盤狀向左/向右往復(fù)旋轉(zhuǎn)”和“雙手向左擺動/雙手向右擺動”。為了降低用戶心理負(fù)荷和系統(tǒng)識別難度,我們綜合比較了總得分并采取流行度優(yōu)先的原則,建議使用“雙手手肘90°呈握住方向盤狀向左/向右往復(fù)旋轉(zhuǎn)”。
對于加速和剎車任務(wù),兩個任務(wù)的最高總分動作都是“向前踩右腳”。然而在同一個駕駛類游戲中執(zhí)行一個動作卻需要給予兩種反饋不符合現(xiàn)有的動作識別邏輯,因此,我們了回顧實驗錄像,分析了參與者的心理模型與動作在兩個任務(wù)的流行度,最終將“向前踩右腳”分配給了剎車任務(wù),而對于加速任務(wù),提供了備選動作“雙手手肘90°呈握住方向盤狀向前推”。
對于換擋任務(wù),一致性分?jǐn)?shù)較低,參與者共執(zhí)行了9個動作表示換擋,其中總分最高的為“右手在身體右側(cè)握拳前后推動”。參與者執(zhí)行這個動作的原因為參考了現(xiàn)實駕駛過程中的換檔動作,使用該動作與被試認(rèn)知相符,因此建議使用該動作。
對于攀爬和跳躍任務(wù),總分最高的動作分別為“在原地手腳并用交替向上爬”和“雙腳起跳”。盡管被試表示這兩個動作的疲勞度較高,但由于流行度較高,且其他疲勞度評分較低的動作(例如“雙手向前刨”表示攀爬和“右手向前翻”表示跳躍)由于頻率太低且匹配度不高,還需進行進一步檢驗。因此,出于運動游戲鍛煉身體能力的目的,建議使用這兩個動作。
對于踢球任務(wù),總分最高的動作為“右腳向前踢”,且任務(wù)一致性分?jǐn)?shù)較高。但該動作被試報告的疲勞度較高,但此次實驗中被試對于踢球任務(wù)執(zhí)行的動作均使用了右腳作動作,對于是否有其他更優(yōu)的動作尚不明確,因此,出于運動游戲鍛煉身體能力的目的,建議使用該動作。
對于打乒乓球任務(wù),由于本次參與實驗的老年人都具有豐富的乒乓球經(jīng)驗,因此任務(wù)的一致性分?jǐn)?shù)較高,且總分最高的動作為“右手在身體右側(cè)從后往前揮”,建議使用該動作。
對于射擊任務(wù),總分最高的動作為“右手作飛鏢投射狀往前揮”。然而對于該動作參與者報告了難以瞄準(zhǔn)的問題,因此我們選擇了“單手作手槍狀輕抬手腕進行射擊”的動作(與以往的研究建議[11]的相符)。
對于向前滑雪任務(wù),總分最高的動作為“身體向下蹲且雙手向后劃動”。然而該動作頻率較低未形成流行度,即老年被試對該動作的認(rèn)知度不高。而次高分有兩個得分相近的動作,分別為“向前走動”和“身體向前傾同時雙手向后劃動”。由于實際應(yīng)用場景的場地限制,前者所需的空間成本較大,因此優(yōu)先度置后,而后者符合滑雪游戲鍛煉老年人平衡能力的需求【12】,因此,建議使用“身體向前傾同時雙手向后劃動”動作。
對于向左滑雪和向右滑雪任務(wù),由于被試缺乏滑雪經(jīng)驗,在實驗過程中均表示很難想出一個動作來執(zhí)行任務(wù),且傾向于執(zhí)行隱喻動作,因此兩個任務(wù)的一致性分?jǐn)?shù)均較低,其中總分較高且相近的動作有“向左/右跨一步”、“身體向左/右前方傾斜”、“慢慢向左/右轉(zhuǎn)”和“身體向左/右前方轉(zhuǎn)動同時雙手向后劃動”。然而這些動作均未形成流行度(頻率=1),因此建議使用具有流行度的可逆動作“雙臂向左/向右甩動”。
對于滑雪減速任務(wù),存在兩個得分相近的高總分動作,分別為“雙手握拳向下按”和“右腳向后跨一步同時身體下蹲”。然而前者動作頻率較低未形成流行度,且匹配度評分較低,因此我們建議使用后者。
對于呼叫菜單和關(guān)閉菜單任務(wù),兩個任務(wù)都存在兩個得分相近的高總分動作,分別為“右手食指在空中點擊一個想象中的按鈕”和“右手呈握住遙控器狀按下大拇指”。由于這兩個任務(wù)的場景允許用戶使用相同的動作進行不同的操作命令,因此建議得分較高的前者。但若系統(tǒng)無法識別,為了避免歧義,我們將前者分配給流行度較高的呼叫菜單,而將后者分配給關(guān)閉菜單。
對于放大和縮小任務(wù),總分最高的動作為“右手食指拇指打開/捏合”。參與者對于執(zhí)行這個動作的主要原因為“我平時玩手機就是這么做的”。表明該動作符合用戶的使用習(xí)慣和心理模型,因此建議使用該動作。
最后,對于選擇菜單項任務(wù),與呼叫菜單和關(guān)閉菜單相似,用戶都采取了右手食指點擊的動作,但是執(zhí)行動作的位置不同,在選擇菜單項時,被試的點擊對象為需要進行選擇的對象,同時表示這樣做很方便,也很準(zhǔn)確,因此建議使用該動作。
結(jié)論
文章進行了一項鍛煉游戲的全身交互動作設(shè)計研究,基于用戶啟發(fā)法獲得了200個候選動作,之后通過結(jié)合一致性分?jǐn)?shù)、流行度(頻率)、匹配度、易用性和疲勞度的綜合評分與其他限制因素,從200個老年人自定義的動作中獲得了其中得分較高的動作集合,并通過考慮了用戶心理模型、系統(tǒng)識別能力及場地等因素,最終選擇了基于全身交互的針對老年人鍛煉游戲的動作集。文章使用的方法對針對老年人的游戲動作設(shè)計的研究與應(yīng)用具有理論指導(dǎo)意義,同時也為其他動作設(shè)計的研究提供了案例參考。
本文系浙江省健康智慧廚房系統(tǒng)集成重點實驗室基金項目(2014E10014)。
參考文獻(xiàn)
[1] United Nations. Department of Economic and Social Affairs,Population Division [J] . World Population Prospects:The 2017 Revision,2017,Volume I:Comprehensive Tables.
[2] Chen S T,Chiang I T,Liu Z F,et al. Effects of improvement on selective attention:Developing appropriate somatosensory video game interventions for institutional-dwelling elderly with disabilities [J] . Turkish Online Journal of Educational Technology - TOJET,2012,11(4):409-417.
[3] Bateni H. Changes in balance in older adults based on use of physical therapy vs the Wii Fit gaming system:a preliminarystudy[J]. Physiotherapy,2012,98(3):211-216.
[4] Graves L E,Ridgers N D,Williams K,et al. The Physiological Cost and Enjoyment of Wii Fit in Adolescents, Young Adults,and Older Adults [J] . Journal of Physical Activity & Health,2010,7(3):393-401.
[5] Nap H H,Kort D Y a W,Ijsselsteijn W A. Senior gamers:preferences,motivations and needs [J] . Gerontechnology,2009,8(4):247 - 262.
[6] Pereira A,Wachs J P,Park K,et al. A user-developed 3-d hand gesture set for human-computer interaction [J] . Human Factors,2015,57(4):607.
[7] Wobbrock J O,Morris M R,Wilson A D. User-defined gestures for surface computing[C] . Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems,2009:1083-1092.
[8] Christopher W. Engineering Psychology & Human Performance[C] . Abstracts of JSSX meeting,2012.
[9] Vatavu R-D,Zaiti I-A. Leap gestures for TV:insights from an elicitation study[C] . Proceedings of the ACM International Conference on Interactive Experiences for TV and Online Video,2014:131-138.
[10] Vatavu R-D,Wobbrock J O. Formalizing Agreement Analysis for Elicitation Studies:New Measures,Significance Test,and Toolkit[C] . Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems, 2015:1325-1334.
[11] Silpasuwanchai C,Ren X. Designing Concurrent Full-Body Gestures for Intense Gameplay [M] . Academic Press,Inc.,2015:1-13.
[12] De Vries A W,F(xiàn)aber G,Jonkers I,et al. Virtual reality balance training for elderly:Similar skiing games elicit different challenges in balance training [J] . Gait & Posture,2018,59:111-116.