Games User Research: Biyometri, Telemetri ve Ölçümün Sınırları

Oyun kullanıcı araştırması geleneksel UX'ten yöntem zenginliğiyle değil, ölçtüğü şeyin muğlaklığıyla ayrılır. Öğrenilebilirlik gözlenebilir bir davranıştır, eğlence değildir. Sektör bu boşluğu biyometrik sensörler, kalabalık test oturumları ve milyonlarca satırlık telemetriyle doldurdu. Bu araçların hepsi gerçek bir şey ölçüyor, ama çoğu zaman iddia edilenden başka bir şeyi.

Deri iletkenliği eğlenceyi ölçmez

Elektrodermal aktivite (EDA), sempatik sinir sisteminin uyarılma düzeyini ölçer. Oyuncunun uyarılması arttığında grafikte tepe görürsünüz. O tepenin keyiften mi, öfkeden mi, panikten mi geldiğini sinyalin kendisi söylemez; uyarılmanın yönü yoktur.

Pratikte sonuç şu: bir platform oyununun eğitim bölümünü altıncı kez geçemeyen oyuncuda da tepe çıkar, ilk denemede zorlu bir bölümü bitiren oyuncuda da. İkisi taban tabana zıt deneyim, sensör tarafında benzer eğri. Biyometri ancak ekran kaydı, yüz videosu ve oyuncunun kendi ifadesiyle aynı zaman ekseninde eşleştirilirse anlam kazanır. Tek başına okunduğunda hipotez üretir, bulgu üretmez. Raporda "oyuncular burada heyecanlandı" cümlesini gördüğünüzde, arkasında sensör dışında en az bir kanal olup olmadığına bakın.

Yirmi kişilik oturumun asıl anlamı

Web kullanılabilirlik testinde bir katılımcı, bir moderatör düzeni yerleşiktir. Oyun laboratuvarlarında aynı anda 12-20 kişinin oynadığı oturumlar sıradan. Bunun gerekçesi çok oyunculu modların tek kişiyle test edilememesi; sekiz kişilik bir çatışma dengesini sekiz kişi olmadan göremezsiniz.

Ama bir moderatörün aynı anda gerçekten takip edebileceği oyuncu sayısı iki, iyimser sayarsak üç. Yirmi kişilik oturum, gözlemi insandan enstrümana devrettiğiniz anlamına gelir: üç açılı kamera, sürekli ekran kaydı, oyun içi olay logu. Enstrümantasyon kurulmadan katılımcı sayısını artırmak elinizde yirmi kişilik bir anket bırakır, yirmi kişilik bir gözlem değil. "Daha çok katılımcıyla test edin" tavsiyesi oyun tarafından web tarafına aktarılırken tam olarak bu koşul düşüyor.

Ortalama K/D dengeyi göstermez

Nişancı ve strateji oyunlarında denge tartışması genellikle öldürme/ölüm oranıyla açılır. Oyuncu kaynaklı her ölüm başka bir oyuncunun öldürmesidir, dolayısıyla popülasyon genelinde toplam öldürme ile toplam ölüm birbirine eşittir ve ortalama oran tanım gereği 1 civarına oturur. Yamadan önce de 1'dir, yamadan sonra da. Bu sayıya bakarak denge yorumu yapmak, hiçbir şey ölçmeyen bir göstergeye bakmaktır.

Bilgi ortalamada değil, kırılımda. Silah bazında, harita bölgesi bazında, oyuncunun ilk on saatinde ve beş yüzüncü saatinde ayrı ayrı bakınca aynı veri konuşmaya başlar. Bu tür veriyi incelerken önce dağılımın uçlarına bakmayı tercih ederim: en alttaki yüzde beş nerede takılıyor, en üstteki yüzde beş hangi mekaniği ortalamanın dışına çıkacak kadar iyi kullanıyor. Denge sorunları ortada değil, o iki uçta görünür hale gelir.

Motivasyon segmenti demografiden daha kullanışlı

Quantic Foundry'nin geniş ölçekli oyuncu anketlerinden çıkan motivasyon modeli altı üst kümeye dayanır:

• Aksiyon (hız, çatışma, yıkım)
• Sosyal etkileşim ve rekabet
• Ustalık geliştirme
• Başarı ve ilerleme
• Yaratıcılık, kendi içeriğini üretme
• Kurguya dalma

Aynı veri setinde yaş ilerledikçe rekabet motivasyonunun düştüğü, kadın ve erkek oyuncular arasındaki farkın yaşla birlikte kapandığı görülüyor. Bu bir korelasyon, tasarım kuralı değil. Hedef kitleyi "18-24 erkek" diye tanımlayıp rekabetçi bir sistem kurduğunuzda, o yaş grubundaki ustalık ve kurgu odaklı oyuncuları peşinen dışarıda bırakırsınız. Demografi reklam satın alırken işe yarar; oynanış kararlarında motivasyon segmenti daha isabetli sonuç verir.

Oyun araştırmasının web tarafına asıl katkısı biyometri ya da kamera düzeneği değil, şu alışkanlık: her sinyalin neyi ölçtüğünü, neyi ölçmediğini yazılı olarak bilmek. Bir metriğin adı ne ölçtüğünü söylemiyor.