| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2023-03-06 |
| タイトル |
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タイトル |
ゲーム内統計情報に基づいた性格とスキルの可視化によるオンラインゲームプレイヤ支援 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Supporting Online Game Players by the Visualization of Personalities and Skills Based on In-Game Statistics |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
コミュニケーション支援 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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法政大学情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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法政大学情報科学部 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Computer and Information Sciences, Hosei University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Computer and Information Sciences, Hosei University |
| 著者名 |
井出, 達郎
細部, 博史
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| 著者名(英) |
Tatsuro, Ide
Hiroshi, Hosobe
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
COVID-19 の流行によって，他のユーザとオンラインで協力ゲームをプレイすることを求める人々が増えているが，ゲーム内のランダムチームマッチングはそれを十分に支援できているとは言えない．さらに，無作為に集められたチームメンバによる暴言やトロール行為のような有害な行動は，ユーザエクスペリエンスに悪影響を及ぼす．公開 Discord サーバとゲーム向けのチームマッチングサービスは，ゲーム外からこの問題を支援するために用いられている．しかし，どちらのサービスも一緒にプレイする以前に得られる情報は数行程度の自己紹介しかないため，ミスマッチに対する不安がサービス利用の大きな障害となっている．本論文では，オンライン協力ゲームにおけるチームマッチングをプレイヤの個性とスキルの両面から支援する．特に，VALORANT という代表的なゲームにおいて，プレイヤのゲーム習熟度やキャラクタの好みから，プレイヤの個性やスキルを求めて，ゲーム内の統計情報の可視化に基づいたチームメンバの推薦を行う． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Although the COVID-19 pandemic has increased people demanding to play online cooperative games with others, ingame random team matching has not fully supported it. Furthermore, toxic behaviors such as verbal abuse and trolling by randomly gathered team members adversely affect user experience. Public Discord servers and game-specific team matching services are often used to support this problem from outside the game. However, in both services, players can obtain only a few lines of other players' self-introductions before playing together, and therefore their anxiety about possible mismatches is a major obstacle to the use of these services. In this paper, we aim to support team matching in an online cooperative game from both aspects of players' personalities and skills. We perform team member recommendation based on the visualization of in-game statistical information by computing players' personalities and skills from their game masteries and character preferences in a typical game called VALORANT. In our experiment, we applied the proposed method to a public Discord server as a bot application, and evaluated our method by the subjective evaluation of clustering results. The results show that the distances between character preferences are close to users' subjective evaluation, and that there is a potential demand for visualization of users' personalities and skills. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA1221543X |
| 書誌情報 |
研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）
巻 2023-HCI-202,
号 22,
p. 1-8,
発行日 2023-03-06
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8760 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-HCI23202022.pdf (996.5 kB)
