基于 Python 工具考察 VALORANT 玩家的注视控制能力
人机交互
2023-10-25 v1
摘要
本研究调查了 FPS（第一人称射击）玩家在实际游戏环境中的注视运动。我们使用 Python 开发了一种低成本分析工具，以识别真实游戏环境中的注视运动。在实验 1 中，11 名中等水平与 10 名高水平 FPS 玩家在实验条件下完成一项任务。任务期间计算了注视位置、反应时与准确率。反应时与任务准确率呈显著正相关，表明速度与准确率与更高的游戏表现相关。中等水平玩家的水平注视分布显著宽于高水平玩家，且注视分布与反应时呈负相关。这些结果表明高水平玩家在游戏过程中利用了周边视觉。在实验 2 中，15 名中等水平与 12 名高水平 FPS 玩家进行了一场实际 FPS 对局。计算了注视分布、击杀/死亡/助攻比（KDA）以及注视在游戏信息上的占比。在实验 2 中，注视位于较不重要区域的位置与 KDA 呈正相关。因此，表现由注视所聚焦的重要区域决定，而非仅由注视位置的协调决定。故而，要理解 FPS 玩家的优异表现，需要更广泛的环境。
引用
@article{arxiv.2310.15542,
title = {Investigating the gaze control ability of VALORANT players using a Python based tool},
author = {Inhyeok Jeong and Takuma Nobuto and Naotsugu Kaneko and Takaaki Kato and Kimitaka Nakazawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.15542},
year = {2023}
}
备注
8 Pages, 8 figures, submitted in IEEE Transactions on Games