Gamer in the scanner : Event-related analysis of fMRI activity during retro videogame play guided by automated annotations of game content
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent years, videogames have gathered interest in cognitive neuroscience for their potential to study cognition in dynamical and naturalistic contexts. Yet, the complexity of game environments often challenges traditional modeling approaches, and current annotation methods—typically manual or based on modified games—remain labor-intensive and limited in scope. Here, we introduce a flexible and scalable framework using the gym-retro Python library to emulate a classic action-platformer, Shinobi III: Return of the Ninja Master, and automatically annotate gameplay events directly from the game’s memory states. This setup enables the identification of both player actions (e.g., jumping, hitting) and feedback events (e.g., killing an enemy, being hit), without modifying the game. Four individuals played the videogame for a combined total of 32 h (>7 h each) while undergoing functional magnetic resonance imaging (fMRI). Resulting activation maps revealed distributed engagement of visual, motor, executive, and limbic systems, consistent with the cognitive demands of gameplay. Within-participant reproducibility of brain responses across sessions was robust across event types (r ≈ .25–.55), with some consistency observed even for rarer events like HealthLoss. Between-participant correlations were notably lower, reflecting participant-specific neural signatures. Multivoxel pattern analysis showed that brain responses to different in-game events were highly discriminable, with classification accuracy typically around or above 90%, though occasionally dropping to ~40% for less frequent events. These findings demonstrate that automated emulator-based annotations enable robust, interpretable, and scalable mapping of naturalistic cognitive processes using commercial videogames.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».