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Enregistrement W4413987836 · doi:10.2196/preprints.83128

Analysis of Spatiotemporal Features in Virtual Navigation Game Across Different Age Groups: Quantitative research (Preprint)

2025· article· en· W4413987836 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaofeng Qiao, Min Tang, Shipei He, Jinghui Wang, Linyuan Fan, Yuanjie Zhu, Zhiyang Zhang, S. X. Du, Yepu Chen, Xiaoyu Liu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintGeographyComputer scienceHuman–computer interactionWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Virtual reality (VR) navigation games are increasingly employed to investigate human navigational behavior and cognitive performance under controlled spatial conditions. However, there is a lack of empirical research on how spatial configurations and individual cognitive abilities influence wayfinding performance, particularly across different age groups. OBJECTIVE This study aims to investigate the critical associations between environmental factors (external factors) and cognitive abilities (internal factors) in shaping navigational behavior performance in wayfinding games across different age groups. METHODS We designed a virtual navigation game and recruited two groups, younger adults (n = 18) and older adults (n = 21), to complete identical goal-directed wayfinding tasks. Prior to the formal experiment, cognitive abilities were assessed through questionnaires, and pre-training was conducted to ensure participants were familiar with navigating within the virtual environment (VE). In this study, navigation efficiency was used as the primary spatiotemporal feature, and Spearman’s rank correlation was employed to examine its relationship with cognitive abilities. To quantify the spatial structure of the VE, we applied Space Syntax Analysis (SSA), including both Axial Map Analysis (AMA) and Visibility Graph Analysis (VGA), to investigate the associations between navigation efficiency and spatial configurations. Additionally, the Mann-Whitney U test was used to compare navigation behavior differences between the age groups from a spatiotemporal perspective. RESULTS Our results revealed that navigation behavior performance, particularly navigation efficiency, was significantly influenced by cognitive abilities and strongly correlated with several cognitive tests: the Montreal Cognitive Assessment (r = 0.495, p < 0.05), Part A of the Trail Making Test (r = -0.761, p < 0.01), and the Mental Rotation Test (r = 0.848, p < 0.01). Additionally, aging leaded to a significant decline in navigation efficiency (Z = -4.285, p < 0.001). Affected by the surrounding environmental factors of the axial path, navigation efficiency was closely related to connectivity (r = 0.675, p < 0.05), integration (r = 0.749, p < 0.01), and depth (r = -0.646, p < 0.05) derived from AMA. The integration experienced, based on participants' movement trajectories and VGA, showed significant age differences (Z = -2.097, p < 0.05) and was correlated with navigation efficiency (r = -0.366, p < 0.05). CONCLUSIONS The spatiotemporal features of virtual navigation games are shaped by both cognitive abilities and environmental structure. There is ample evidence confirming that navigation games have great potential to serve as an effective cognitive assessment tool. Our findings also reveal that younger participants or those with better cognitive abilities tend to prioritize traversing lower-integrated areas to enhance navigation efficiency, leading to more optimal navigation strategy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,341 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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