核心概念
仮想現実における歩行中のサイバーシックネス、作業記憶、精神的負荷、身体的負荷、注意力の関係を明らかにし、サイバーシックネス予測モデルを開発する。
摘要
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:
- サイバーシックネスは時間の経過とともに増加した
- サイバーシックネスが高い参加者は、作業記憶の成績が低く、身体的負荷が高かった
- 生理指標(心拍数、皮膚電気反応)はサイバーシックネスの予測に有効であった
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。
统计
サイバーシックネスが高い参加者は、作業記憶の成績が65.27%であったのに対し、サイバーシックネスが低い参加者は82.17%であった。
サイバーシックネスが高い参加者の身体的負荷は3.15であったのに対し、サイバーシックネスが低い参加者は1.87であった。
引用
サイバーシックネスが高い参加者は、作業記憶の成績が有意に低かった。
サイバーシックネスが高い参加者は、身体的負荷が有意に高かった。