著者:  (1) Antoine Loriette、IRCAM、CNRS、ソルボンヌ大学、パリ、フランス (antoine.loriette@gmail.com)。  (2) Baptiste Caramiaux、ソルボンヌ大学、CNRS、ISIR、パリ、フランス (caramiaux@isir.upmc.fr)。  （３）セバスチャン・スタイン、グラスゴー大学コンピューターサイエンス学部、グラスゴー、スコットランド、イギリス（sebastian.stein@glasgow.ac.uk）  （4）ジョン・H・ウィリアムソン、グラスゴー大学コンピューターサイエンス学部、グラスゴー、スコットランド、イギリス（johnh.williamson@glasgow.ac.uk）。 リンク一覧 要約と1 はじめに 2 関連研究と2.1 リハビリテーションのためのゲームの修正 2.2 入力制御パフォーマンスの測定とモデリング 2.3 まとめ 3 リハビリテーションの文脈からの動機付けと3.1 観察とブレインストーミングワークショップ 3.2 システムの説明 3.3 相互作用パラメータ化 3.4 まとめ 4 実験研究 5 ユーザー行動のモデリングと 5.1 行動特性 5.2 ゲームプレイリファレンスモデル 5.3 NLLとNSCOREの比較 5.4 設計パラメータがNLLに与える影響 5.5 サンプリング期間 6 ディスカッションと6.1 モデリングのための設計ワークショップとツール 6.2 相互作用パラメータの適応 6.3 ゲームプレイのモデリング 6.4 限界と今後の課題 7 結論 8 謝辞と参考文献 抽象的な 修正されたデジタルゲームは、運動リハビリテーションに必要な反復運動のモチベーションを高めることができますが、リハビリテーションとエンゲージメントの両方の目標を満たす修正を設計することは困難です。ベースラインゲームプレイの統計モデルが、修正されていないプレイと互換性のある動作をエミュレートする設計構成を特定する方法を紹介します。パックマンゲーム用のカスタムコントローラーを使用した上肢リハビリテーションのケーススタディを通じてこのアプローチを説明します。作業療法士との参加型設計ワークショップでは、ゲームプレイとリハビリテーションの調整のための2つのインタラクションパラメーターを定義しました。パラメーターがインタラクションに与える影響は、12人の参加者で実験的に測定されました。ユーザーの入力動作とゲームの内部状態の両方を使用する低遅延モデルが、低下した制御下でベースラインゲームプレイを再現するインタラクションパラメーターの値を特定することを示します。この方法を適用して、身体的要件と主観的に魅力的な体験とのトレードオフを含むゲーミフィケーションの問題を体系的にバランスさせる方法について説明します。 ゲーム、リハビリテーション、インタラクション デザイン、ユーザー モデリング。 キーワード  1 はじめに インタラクティブ システム、特にゲームの魅力的な性質は、そのインタラクション設計が患者のニーズと能力に合致している限り、リハビリテーション セッションを改善する可能性があります。リハビリテーションの要件と仕様に適合するように調整できる関連するインタラクション設計パラメータを見つけて評価する必要があります (Lopes および Bidarra、2011)。 ゲーミフィケーション (Raczkowski、2014) は、「非ゲーム システムにビデオ ゲームの要素を取り入れて、ユーザー エクスペリエンスとユーザー エンゲージメントを向上させる」ことを目指しています (Deterding 他、2011)。ゲームの使用は、さまざまなリハビリテーションの状況で患者に有益であることがわかっています。上肢に焦点を当てて、Sietsema 他 (Sietsema 他、1993) は、外傷性脳損傷の患者に対して、Simon ゲームとのやり取りにより、標準的な反復運動よりも大幅に広い可動域が得られることを示しました。ただし、ゲームが当初からトレーニング目的ではない場合、リハビリテーションの目標を満たすために、ゲームとプレーヤーのやり取りを変更しなければならないことがよくあります。たとえば、Half-life 2 (Valve Corporation、2004) は、プレーヤーの運動を目的として、ペダルを踏む速度をプレイ可能なキャラクターの前進動作にリンクさせることにより、リカンベント バイクで部分的に制御されました (Ketcheson 他、2016)。次に、特定の患者の能力に対応するために、インタラクションの追加のパラメータ化が通常必要になります (Barrett ら、2016 年)。たとえば、腕のリハビリテーション中の患者の運動能力の低下に対応するために、Fruit-Ninja (Halfbrick Studios、2010 年) のゲームの内容が削除されました (Khademi ら、2014 年)。これらの変更は、多くの場合、ヒューリスティック (Pirovano ら、2016 年、Munoz ら、2018 年) またはプリセット (Ketcheson ら、2016 年、Chatta ら、2015 年) を使用して導入されますが、ゲームプレイにどの程度影響するかを予測することは困難です。 本稿では、ヒューリスティックやプリセットへの依存を軽減し、インタラクションの変更を評価するための基準として、コントロール プレイヤー グループのゲーム セッションを通じてキャプチャされたベースライン ゲームプレイのモデルを開発することを提案します。 私たちの貢献は 2 つあります。まず、最小限のゲーム変更とパラメトリック インタラクション デザインに基づいて、上肢リハビリテーション システムを設計しました。次に、ベースライン ゲームプレイのモデルに基づいて、設計されたシステムを使用して、ゲームの難易度を予測する新しいメトリックを検証しました。これらの貢献は、計算アプローチと互換性のあるゲーム変更のバランスをとる新しい方法を提供することで、リハビリテーションのためのゲーム デザインの分野に利益をもたらします。 この研究は、作業療法士とのフィールドワークがきっかけとなり、パックマンのゲームを使った動作ベースのリハビリテーションシステムの開発につながりました。一連のワークショップとテストセッションにより、設計上の選択が確立されました。インタラクションの適応は、ゲームの時間レートの変更と、新しく設計された入力デバイスの物理的特性の最適化によって実行されます。さらに、私たちの貢献は、インタラクティブシステムへの洞察を得るためにモデルに依存する HCI における計算インタラクションの分野 (Oulasvirta ら) にも役立ちます。私たちは、ゲーム内スコアと相関する、低レベルの変数から構築されたベースラインゲームプレイのモデルを提案します。ゲーム内スコアなどの一般的なパフォーマンスの尺度は、高いレイテンシとユーザー間の変動の影響を受けやすいことを示し、代わりに規範的な制御動作の統計モデルを学習することを提案します。 この論文は次のように構成されています。次のセクションでは、リハビリテーション用にゲームを修正するこれまでの研究と、入力適応とユーザー パフォーマンスのモデリングを制御するための関連研究を紹介します。次に、作業療法士との参加型ワークショップで行われた作業と、その結果設計されたシステムについて報告します。次に、12 人の参加者が参加する実験研究を行い、新しい入力様式がユーザー エクスペリエンスとユーザーの動作にどのように影響するかを調べます。最後に、インタラクションの難しさの低遅延プロキシを開発するために、ゲーム スコアと相関関係にあることが示された収集データの統計モデリングを詳しく説明します。 この論文は、CC BY 4.0 DEED ライセンスの下で 。 arxiv で公開されています

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