More than a feeling: Measurement of sonic user experience and psychophysiology in a first-person shooter game
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The combination of psychophysiological and psychometric methods provides reliable measurements of affective user experience (UX). Understanding the nature of affective UX in interactive entertainment, especially with a focus on sonic stimuli, is an ongoing research challenge. In the empirical study reported here, participants played a fast-paced, immersive first-person shooter (FPS) game modification, in which sound (on/off) and music (on/off) were manipulated, while psychophysiological recordings of electrodermal activity (EDA) and facial muscle activity (EMG) were recorded in addition to a Game Experience Questionnaire (GEQ). Results indicate no main or interaction effects of sound or music on EMG and EDA. However, a significant main effect of sound on all GEQ dimensions (immersion, tension, competence, flow, negative affect, positive affect, and challenge) was found. In addition, an interaction effect of sound and music on GEQ dimension tension and flow indicates an important relationship of sound and music for gameplay experience. Additionally, we report the results of a correlation between GEQ dimensions and EMG/EDA activity. We conclude subjective measures could advance our understanding of sonic UX in digital games, while affective tonic (i.e., long-term psychophysiological) measures of sonic UX in digital games did not yield statistically significant results. One approach for future affective psychophysiological measures of sonic UX could be experiments investigating phasic (i.e., event-related) psychophysiological measures of sonic gameplay elements in digital games. This could improve our general understanding of sonic UX beyond affective gaming evaluation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle