本研究では、39人の参加者を対象に、仮想迷路を歩きながら様々な認知課題を行う実験を行った。実験中、参加者の頭部の向きと位置、視線、生理指標(心拍数、皮膚電気反応)、自己報告によるサイバーシックネス、精神的負荷、身体的負荷を収集した。
実験の結果、以下のことが明らかになった:
また、深層学習モデルを用いてサイバーシックネスの分類を行ったところ、95%の高い精度が得られた。SHAPによる分析から、視線追跡データと生理指標がサイバーシックネス予測に重要な特徴であることが示された。
本データセットは、仮想現実における認知負荷とサイバーシックネスの関係を理解し、予測モデルを開発するための有用なリソースとなる。
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