Journal of KIISE (정보과학회 논문지)

Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
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Mobile Gamer Categorization with Archetypal Analysis and Cognitive-Psychological Features from Log Data

로그 데이터의 유형분석 및 인지심리적 속성 추출을 이용한 모바일 게이머 유형화 연구

  • 전지훈 (세종대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 윤두밈 (세종대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 양성일 (ETRI 한국전자통신연구원 차세대콘텐츠연구본부) ;
  • 김경중 (세종대학교 컴퓨터공학과)
  • Received : 2017.07.28
  • Accepted : 2017.12.19
  • Published : 2018.03.15
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Abstract

The study of classifying gamer types or analyzing the characteristics of gamers is a field of interest for data analysis researchers. From the past to the present, much research has been done on gamer categorization and gamer analysis. However, most studies use surveys or bio-signals, which is not practical because it is difficult to obtain large amounts of data. Even if the game log is used, it is difficult to analyze the psychology of the gamer because the gamer is categorized and analyzed by extracting only statistical values. However, if we can extract the cognitive psychology information of the gamer from the basic game log, we can analyze the gamer more intuitively and easily. In this paper, we extracted eight cognitive psychological features representing the behavior and psychological information of the gamer using Crazy Dragon's game log, which is a mobile Role-Playing-Game (RPG). In addition, we classified gamers based upon cognitive psychological features and analyzed them using eight cognitive psychological features. As a result, most gamers were highly correlated with one or two types.

데이터 분석 영역에 있어 게이머의 유형을 분류하거나 게이머의 특성을 분석하는 연구는 데이터 분석 연구자들이 많은 관심을 가지는 분야 중 하나이다. 과거부터 현재까지 게이머 유형화나 게이머 분석에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 대부분의 연구는 설문조사나 생체신호를 이용하고 있는데, 이는 많은 데이터를 얻기 힘들어 실용적이지 못한다. 또는 게임로그를 이용하더라도 단순히 통계적인 수치만을 추출하여 게이머를 유형화하고 분석하고 있어 게이머의 심리분석에 어려움이 있다. 하지만 기본적인 게임 로그로부터 게이머의 인지심리정보를 추출할 수 있다면, 게이머 분석을 보다 직관적이고 손쉽게 할 수 있다. 본 논문에서는 모바일 Role Playing Game(RPG) 게임인 크레이지 드래곤의 게임로그를 이용하여 게이머의 행동과 심리정보를 나타내는 8개의 인지심리속성을 추출하였다. 그 후, 이를 기반으로 게이머의 유형을 분류하였으며, 각 유형별 특징을 추출한 인지심리속성으로 분석하였다. 그 결과, 대부분의 게이머가 1~2가지 유형과 높은 연관성을 가지고 있는 것으로 확인되었다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 한국콘텐츠진흥원, 한국연구재단

References

  1. THIS IS GAME. (2016. March 29). game tell your personality [Online]. Available: http://m.post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=3904593&memberNo=24985926
  2. N. Yee. (2016. April 7). Our Gaming Motivation Data Distilled into a 20-Minute Talk [Online]. Available: http://quanticfoundry.com/2016/04/07/gdc-talk/
  3. O. P. john, L. P. Naumann and C. J. Soto. handbook of personality, 3nd Ed., pp. 114-158. Guilford Press, New York, 2008.
  4. A. K. Przybylski, C. S. Rigby and R. M. Ryan, "A motivational model of video game engagement," Review of General Psychology, Vol. 14, No. 2, pp. 154-166, 2010. https://doi.org/10.1037/a0019440
  5. A. Drachen, C. Thurau, R. Sifa and C. Bauckhage, "A comparison of methods for player clustering via behavioral telemetry," arXiv preprint arXiv:1407.3950, 2014.
  6. A. Clerico, C. Chamberland, M. Parent, P.-E. Michon, S. Trembla, T. H. Falk, J.-C. Gagnon and P. Jackson, "Biometrics and Classifier Fusion to Predict the Fun-Factor in Video Gaming," Computational Intelligence and Games (CIG), pp. 1-8, 2016.
  7. J. Jayoung. (2016. February 18). 2015 Google Play Games category finalized report [Online]. Available: http://blog.igaworks.com/2015googleplay_datareport/
  8. McCrae RR, Costa PT Jr, "Personality trait structure as a human universal," American Psychologist, Vol. 52, No. 5, pp. 509-516, 1997. https://doi.org/10.1037/0003-066X.52.5.509
  9. A. Cutler and L. Breiman, "Archetypal Analysis," Technometrics, Vol. 36, No. 4, pp. 338-347, 1994. https://doi.org/10.1080/00401706.1994.10485840
  10. R. L. Thorndike, "Who belongs in the family?," Psychometrika, Vol. 18, No. 4, pp. 267-276, 1953. https://doi.org/10.1007/BF02289263