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色覚特性を考慮したゲームの有利不利制御のAmong Usを用いた検証.pptx

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色覚特性を考慮したゲームの有利不利制御のAmong Usを用いた検証.pptx

  1. 1. 色覚特性を考慮したゲームの有利不利制御の Among Usを用いた検証 藤原優花 中村聡史 (明治大学)
  2. 2. どう見えますか?
  3. 3. どう見えますか? ©︎2018 SEGA ぷよぷよ
  4. 4. どう見えますか?
  5. 5. どう見えますか? ©︎2018 Among Us
  6. 6. 背景 ・インターネットの普及によりeスポーツやオンラインゲームの人気が高い ・COVID-19の影響で家庭で遊べる娯楽としての需要が高い
  7. 7. 背景 ・インターネットの普及によりeスポーツやオンラインゲームの人気が高い ・COVID-19の影響で家庭で遊べる娯楽としての需要が高い オンラインゲームの普及が進んでいる
  8. 8. 背景 世界中にたくさんのゲームプレイヤーがいる
  9. 9. 背景
  10. 10. 背景 視力が悪い 聴力が弱い
  11. 11. 背景 その中にハンディキャップを持つ人もいる 視力が悪い 聴力が弱い
  12. 12. 背景 ・多くの人がオンラインゲームを楽しんでいる ・中にはハンディキャップを抱えて困っている人がいる ・ゲームスキル以外の面で不利になることがある 技量以外でゲームの勝敗に影響してしまう
  13. 13. 背景 ・ハンディキャップは様々ある ・本研究では特に色覚多様性者に着目する
  14. 14. 色覚多様性者 一般色覚者 P型色覚者 D型色覚者 T型色覚者
  15. 15. 色覚多様性者 一般色覚者 P型色覚者 D型色覚者 T型色覚者 私はこちらの型です!
  16. 16. 色覚多様性者
  17. 17. 色覚多様性者
  18. 18. 色覚多様性者 日本人男性の割合
  19. 19. 色覚多様性者 日本人男性の割合 男性は20人に1人、女性は500人に1人
  20. 20. 色覚多様性者 黄色と緑色 黄色だけ
  21. 21. 色覚多様性者 黄色と緑色 黄色だけ 色による判断が難しい
  22. 22. ・色覚多様性者は色による判断が難しい ・一般色覚者と比べ判断する時間がかかってしまい、 反応速度が遅くなってしまう ・オンラインゲームでは判断から行動に移す時間が短い方が有利 ・この問題に対してゲーム製作者は色覚サポートで対策している 色覚サポート
  23. 23. 色覚サポート P型色覚者 一般色覚者
  24. 24. 目的 一般 多様性者 一般 多様性者 一般 多様性者 通常 色覚サポート適応 本研究の目的 色覚サポート
  25. 25. 大目的 様々な特性がある色覚多様性者がゲームをプレイする際の 色によるハンディキャップをなくす
  26. 26. リアルタイム色変換システム P型色覚者 D型色覚者
  27. 27. リアルタイム色変換システム P型色覚者 D型色覚者
  28. 28. リアルタイム色変換システム P型色覚者 D型色覚者 それぞれのタイプごとで見えている色が違う
  29. 29. リアルタイム色変換システム 色のハンディキャップをなくすためには それぞれの色覚タイプの人を集めて実験を行う必要がある
  30. 30. リアルタイム色変換システム 色のハンディキャップをなくすためには それぞれの色覚タイプの人を集めて実験を行う必要がある 色覚多様性者を集めて実験を行ってもらうことは 簡単ではない
  31. 31. リアルタイム色変換システム 色のハンディキャップをなくすためには それぞれの色覚タイプの人を集めて実験を行う必要がある 色覚多様性者を集めて実験を行ってもらうことは 簡単ではない 本研究では一般色覚者に D型色覚者が見ているであろう色を見せて実験を行う
  32. 32. リアルタイム色変換システム フィルタなし (一般色覚者) フィルタあり (D型色覚者)
  33. 33. これまでの研究 [ICEC2021] Yuka Fujiwara, Satoshi Nakamura. Fundamental Study of Color Combinations by Using Deuteranope-Simulation Filter for Controlling the Handicap of Color Vision Diversity in Video Games, 20th IFIP TC14 International Conference on Entertainment Computing (IFIP ICEC 2021), Vol.LNCS 13056, pp.127-138, 2021.
  34. 34. pair-C pair-D pair-11 pair-15 pair-5 pair-6 標的色 基本色 標的色 基本色 標的色 基本色 標的色 基本色 一般有利 一般不利 pair-19 D型有利 実際の色 フィルタ適用 D型不利 色の組み合わせ 色の組み合わせ pair-27 実際の色 フィルタ適用 pair-26 これまでの研究 [ICEC2021] 両者における有利不利な色の組み合わせ Yuka Fujiwara, Satoshi Nakamura. Fundamental Study of Color Combinations by Using Deuteranope-Simulation Filter for Controlling the Handicap of Color Vision Diversity in Video Games, 20th IFIP TC14 International Conference on Entertainment Computing (IFIP ICEC 2021), Vol.LNCS 13056, pp.127-138, 2021.
  35. 35. pair-C pair-D pair-11 pair-15 pair-5 pair-6 標的色 基本色 標的色 基本色 標的色 基本色 標的色 基本色 一般有利 一般不利 pair-19 D型有利 実際の色 フィルタ適用 D型不利 色の組み合わせ 色の組み合わせ pair-27 実際の色 フィルタ適用 pair-26 これまでの研究 [ICEC2021] 両者における有利不利な色の組み合わせ 彩度と明度の値に差があることが要因として考えられる 両者ともに識別しにくい D型色覚者の方が 識別しやすい 両者ともに識別しやすい
  36. 36. これまでの研究 [DEIM2022] 藤原 優花, 中村 聡史. 色覚特性によるゲームの有利不利の制御に向けた背景色を考慮したD型模擬フィルタを用いた実験による色の基礎検討, 第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム, 2022.
  37. 37. これまでの研究 [DEIM2022] 両者にとって識別する時間の差がない色の組み合わせ 標的色 フィルタなし 基本色 フィルタなし 背景色 フィルタなし 標的色 フィルタあり 基本色 フィルタあり 背景色 フィルタあり 90, 64, 89 98, 55, 85 232,87, 78 60, 58, 81 60, 48, 77 240, 79, 78 90, 64, 89 98, 55, 85 26, 55, 47 60, 58, 81 60, 48, 77 60, 47, 38 90, 64, 89 98, 55, 85 0, 0, 52 60, 58, 81 60, 48, 77 0, 0, 52 pair-11 239, 100, 56 240, 100, 66 31, 72, 95 240, 99, 56 240, 100, 65 60, 69, 74 pair-15 0, 100, 39 0, 100, 45 0, 0, 52 60, 100, 22 60, 100, 26 0, 0, 52 147, 100, 35 19, 88, 100 102, 71, 67 60, 42, 29 60, 100, 67 60, 63, 58 147, 100, 35 19, 88, 100 232,87, 78 60, 42, 29 60, 100, 67 240, 79, 78 147, 100, 35 19, 88, 100 0, 0, 52 60, 42, 29 60, 100, 67 0, 0, 52 19, 88, 100 147, 100, 35 232,87, 78 60, 100, 67 60, 42, 29 240, 79, 78 19, 88, 100 147, 100, 35 31, 72, 95 60, 100, 67 60, 42, 29 60, 69, 74 19, 88, 100 147, 100, 35 0, 0, 52 60, 100, 67 60, 42, 29 0, 0, 52 pair-8 pair-17 pair-18 藤原 優花, 中村 聡史. 色覚特性によるゲームの有利不利の制御に向けた背景色を考慮したD型模擬フィルタを用いた実験による色の基礎検討, 第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム, 2022.
  38. 38. これまでの研究 [DEIM2022] 両者にとって識別する時間の差がない色の組み合わせ 標的色 フィルタなし 基本色 フィルタなし 背景色 フィルタなし 標的色 フィルタあり 基本色 フィルタあり 背景色 フィルタあり 90, 64, 89 98, 55, 85 232,87, 78 60, 58, 81 60, 48, 77 240, 79, 78 90, 64, 89 98, 55, 85 26, 55, 47 60, 58, 81 60, 48, 77 60, 47, 38 90, 64, 89 98, 55, 85 0, 0, 52 60, 58, 81 60, 48, 77 0, 0, 52 pair-11 239, 100, 56 240, 100, 66 31, 72, 95 240, 99, 56 240, 100, 65 60, 69, 74 pair-15 0, 100, 39 0, 100, 45 0, 0, 52 60, 100, 22 60, 100, 26 0, 0, 52 147, 100, 35 19, 88, 100 102, 71, 67 60, 42, 29 60, 100, 67 60, 63, 58 147, 100, 35 19, 88, 100 232,87, 78 60, 42, 29 60, 100, 67 240, 79, 78 147, 100, 35 19, 88, 100 0, 0, 52 60, 42, 29 60, 100, 67 0, 0, 52 19, 88, 100 147, 100, 35 232,87, 78 60, 100, 67 60, 42, 29 240, 79, 78 19, 88, 100 147, 100, 35 31, 72, 95 60, 100, 67 60, 42, 29 60, 69, 74 19, 88, 100 147, 100, 35 0, 0, 52 60, 100, 67 60, 42, 29 0, 0, 52 pair-8 pair-17 pair-18 注目したい色の明度が周りの色の明度と比べて値が高い場合, 一般色覚者と色覚多様性者の両者にとって識別しやすい公平色がある
  39. 39. 本研究の目的 これまでの研究では識別しやすい色の調査を行ってきた
  40. 40. 本研究の目的 これまでの研究では識別しやすい色の調査を行ってきた 実際のゲームで有利不利制御が可能かわからない BUT
  41. 41. 本研究の目的 これまでの研究では識別しやすい色の調査を行ってきた 実際のゲームで有利不利制御が可能かわからない Among Usを用いて検証する BUT
  42. 42. 本研究の目的 実際のゲームを用いて色覚特性を考慮した ゲームの有利不利制御が可能か調査する
  43. 43. Among Us なぜAmong Usを用いるのか
  44. 44. Among Us なぜAmong Usを用いるのか フィルタなし (一般色覚者) フィルタあり (D型色覚者)
  45. 45. Among Us なぜAmong Usを用いるのか 過去の研究で得られた知見に沿って配色の設定が行えるため
  46. 46. Among Us VS
  47. 47. Among Us クルー の勝利条件 「船内のタスクを全て完了する」 or 「インポスターを全員追放する」
  48. 48. Among Us クルー の勝利条件 「船内のタスクを全て完了する」 or 「インポスターを全員追放する」
  49. 49. Among Us クルー の勝利条件 「船内のタスクを全て完了する」 or 「インポスターを全員追放する」 船内に起こっている トラブルの修理
  50. 50. Among Us クルー
  51. 51. Among Us インポスター の勝利条件 「クルーをインポスターと同数になるまで殺害する」 or 「クルーの脱出を妨害する」
  52. 52. Among Us インポスター
  53. 53. Among Us 議論フェーズ 作業フェーズ
  54. 54. Among Us
  55. 55. 実験概要 ・Among Usを用いて実験を行う (全4試合) ・実験協力者 男性10名 ・実験協力者のうち4名がフィルタあり群 ・プレイヤの色はランダム ・プレイヤ名はひらがな4文字に固定
  56. 56. 実験概要 ・Among Usを用いて実験を行う (全4試合) ・実験協力者 男性10名 ・実験協力者のうち4名がフィルタあり群 ・プレイヤの色はランダム ・プレイヤ名はひらがな4文字に固定 オンラインゲームを 普段からプレイしている
  57. 57. 仮説 仮説1 識別しやすい色のキャラクタは識別しにくい色のキャラクタに対して 討論の場での会話量が多くなる 仮説2 識別しやすい色のキャラクタが識別しにくい色のキャラクタよりも 討論の場での色の表現のバリエーションが少なくなる 仮説3 色に着目したタスクにおいて,識別しにくい色のタスクは 識別しやすい色のタスクに対してこなす時間が長くなる
  58. 58. 仮説 仮説1 識別しやすい色のキャラクタは識別しにくい色のキャラクタに対して 討論の場での会話量が多くなる 仮説2 識別しやすい色のキャラクタが識別しにくい色のキャラクタよりも 討論の場での色の表現のバリエーションが少なくなる 仮説3 色に着目したタスクにおいて,識別しにくい色のタスクは 識別しやすい色のタスクに対してこなす時間が長くなる
  59. 59. 仮説 仮説1 識別しやすい色のキャラクタは識別しにくい色のキャラクタに対して 討論の場での会話量が多くなる 仮説2 識別しやすい色のキャラクタが識別しにくい色のキャラクタよりも 討論の場での色の表現のバリエーションが少なくなる. 仮説3 色に着目したタスクにおいて,識別しにくい色のタスクは 識別しやすい色のタスクに対してこなす時間が長くなる
  60. 60. 仮説 仮説1 識別しやすい色のキャラクタは識別しにくい色のキャラクタに対して 討論の場での会話量が多くなる 仮説2 識別しやすい色のキャラクタが識別しにくい色のキャラクタよりも 討論の場での色の表現のバリエーションが少なくなる 仮説3 色に着目したタスクにおいて,識別しにくい色のタスクは 識別しやすい色のタスクに対してこなす時間が長くなる
  61. 61. 結果 全体 フィルタあり群 フィルタなし群 平均時間(s) 5.73 7.33 4.78 ミス数 / タスク数 2 / 64 2 / 24 0 / 40 配線修正タスクをこなした平均時間とミス数
  62. 62. 結果 全体 フィルタあり群 フィルタなし群 平均時間(s) 5.73 7.33 4.78 ミス数 / タスク数 2 / 64 2 / 24 0 / 40 配線修正タスクをこなした平均時間とミス数 フィルタなし群の方がタスクをこなす時間が短かった
  63. 63. 結果 全体 フィルタあり群 フィルタなし群 平均時間(s) 5.73 7.33 4.78 ミス数 / タスク数 2 / 64 2 / 24 0 / 40 配線修正タスクをこなした平均時間とミス数
  64. 64. 結果 全体 フィルタあり群 フィルタなし群 平均時間(s) 5.73 7.33 4.78 ミス数 / タスク数 2 / 64 2 / 24 0 / 40 配線修正タスクをこなした平均時間とミス数 フィルタあり群のみが ミスしている
  65. 65. 結果 フィルタあり群 フィルタなし群 1戦目 0.519 0.534 2戦目 0.681 0.684 3戦目 0.323 0.433 4戦目 0.617 0.631 全会話数に対する色名を喋った数の割合
  66. 66. 結果 フィルタあり群 フィルタなし群 1戦目 0.519 0.534 2戦目 0.681 0.684 3戦目 0.323 0.433 4戦目 0.617 0.631 全会話数に対する色名を喋った数の割合 識別しやすいと色に着目した会話が増えるのではないか
  67. 67. 結果 フィルタあり群 フィルタなし群 1戦目 0.519 0.534 2戦目 0.681 0.684 3戦目 0.323 0.433 4戦目 0.617 0.631 全会話数に対する色名を喋った数の割合 フィルタあり群の方が発話数の割合は低かった
  68. 68. 考察 フィルタあり群のみが配線修正タスクをミスしている
  69. 69. 考察 フィルタなし (一般色覚者) フィルタあり (D型色覚者) フィルタあり群のみが配線修正タスクをミスしている
  70. 70. 考察 4種類全て識別できる 「赤と黄色」「ピンクと青」 が似ている フィルタなし (一般色覚者) フィルタあり (D型色覚者)
  71. 71. 考察 4種類全て識別できる 「赤と黄色」「ピンクと青」 が似ている 識別しにくい色が用いられた場合、不利な状況になる
  72. 72. 考察
  73. 73. 考察
  74. 74. 考察 オレンジ (あり群)が殺害された時
  75. 75. 考察 オレンジ (あり群)が殺害された時 あり群 なし群 なし群 なし群
  76. 76. 考察 あり群 なし群 死体の周辺に5人いて、誰がいたかの議論
  77. 77. 考察 あり群 なし群 死体の周辺に5人いて、誰がいたかの議論 白、ピンク、マルーンはいた
  78. 78. 考察 あり群 なし群 死体の周辺に5人いて、誰がいたかの議論 白、ピンク、マルーンはいた ピンクはいなかった気がする
  79. 79. 考察 あり群 なし群 死体の周辺に5人いて、誰がいたかの議論 白、ピンク、マルーンはいた ピンクはいなかった気がする フィルタあり群の方が識別しやすい有利な色がある
  80. 80. 考察 フィルタあり群 フィルタなし群 条件ごとでの識別しにくい色
  81. 81. 考察 フィルタあり群 フィルタなし群 条件ごとでの識別しにくい色
  82. 82. 考察 仮説1 識別しやすい色のキャラクタは識別しにくい色のキャラクタに対して 討論の場での会話量が多くなる 仮説2 識別しやすい色のキャラクタが識別しにくい色のキャラクタよりも 討論の場での色の表現のバリエーションが少なくなる 仮説3 色に着目したタスクにおいて,識別しにくい色のタスクは 識別しやすい色のタスクに対してこなす時間が長くなる
  83. 83. 考察 仮説1 識別しやすい色のキャラクタは識別しにくい色のキャラクタに対して 討論の場での会話量が多くなる →一部支持された 仮説2 識別しやすい色のキャラクタが識別しにくい色のキャラクタよりも 討論の場での色の表現のバリエーションが少なくなる →一部支持された 仮説3 色に着目したタスクにおいて,識別しにくい色のタスクは 識別しやすい色のタスクに対してこなす時間が長くなる →支持された
  84. 84. 貢献 と は両者ともに識別しにくい色であった →両者の視認の難易度を下げることが可能 はどんな色と組み合わせても両者ともに識別できる →色覚サポートでは確実に使える色である
  85. 85. 貢献 と は両者ともに識別しにくい色であった →両者の視認の難易度を下げることが可能 はどんな色と組み合わせても両者ともに識別できる →色覚サポートでは確実に使える色である デザインにおけるガイドラインとしても用いることが可能
  86. 86. 展望 ・今回の実験では仮説を検証するには不十分だった →インポスターとなった色の偏りが生じた ・実施回数が少なかった →今後は長期的な実験を計画する ・統計的に検証するには不十分だった →スコアでプレイヤ間を比較できるゲームを予定
  87. 87. まとめ 目的 色覚による有利不利を制御するための指標となる色の調査 実験 色変換を用いた両者を混同させてAmong Usをプレイする 結果 配色次第で有利不利制御は可能である 展望 明確なスコアで比較できるゲームで再実験する

Editor's Notes

  • 男性だけのだよって提言する
  • 男性だけのだよって提言する
  • 各色覚者を集めて実験する
    でも難しい
  • 簡略化できる
  • 隠しスライドとして
  • 各色覚者を集めて実験する
    でも難しい

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