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Enregistrement W2962681515 · doi:10.2196/12788

A Brief Measure of Interpersonal Interaction for 2-Player Serious Games: Questionnaire Validation

2019· article· en· W2962681515 sur OpenAlexvenueno aff
Maja Goršič, Joshua D. Clapp, Ali Darzi, Domen Novak

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésMeasure (data warehouse)Interpersonal communicationPsychologyInterpersonal interactionComputer scienceApplied psychologySocial psychologyData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Competitive and cooperative serious games have become increasingly popular in areas such as rehabilitation and education and have several potential advantages over single-player games. However, they are not suitable for everyone, and the user experience in competitive and cooperative serious games depends on many factors. One important factor is the verbal interaction between players, but the effect of this factor has not been extensively studied because of the lack of a validated measurement tool. OBJECTIVE: This paper aimed to validate a brief questionnaire that measures the verbal interaction between 2 players of a serious game. The questionnaire consists of 8 questions pertaining to the amount of conversation, its valence (positive or negative emotion), and its game relatedness. METHODS: The questionnaire was validated with 30 pairs of participants who played a competitive serious game for 10 min while being recorded with cameras. The questionnaire was filled out by both participants, an in-person observer, and 2 members of our research group who watched the videos. Results from these raters were used to develop questionnaire instructions, and the finalized questionnaire was given to 2 additional raters who were trained on 5 videos and then rated the other 25 videos independently. RESULTS: The questionnaire's interrater reliability is excellent for the amount of conversation and its game relatedness (intraclass correlation coefficients [ICCs] above 0.9). Interrater reliability is fair to good for conversation valence (ICCs between 0.4 and 0.7). We believe that the lower interrater reliability for valence is primarily because of a limited spread of valence values in our sample. Furthermore, questionnaire ratings were significantly correlated with players' personality characteristics (eg, amount of conversation was correlated with extraversion) and pressure/tension experienced in the competitive game. CONCLUSIONS: The validated questionnaire has the potential to be a useful tool for studying user experience in competitive and cooperative serious games. Furthermore, it could be adapted for other applications such as entertainment games. However, it has only been validated with unimpaired university students in a 2-player competitive serious game and should next be validated with different target populations (eg, stroke survivors) and different game designs (eg, cooperative games).

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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