Reconocimiento de Emociones en Simulaciones Interactivas

Abstract

El reconocimiento de emociones es un campo que puede generar mucho interés a la hora de desarrollar experiencias jugables o simulaciones de entrenamiento. Analizar lo que siente un usuario al interactuar con alguna de estas experiencias puede servir para mejorar la propia experiencia o entender mejor a los usuarios. Si buscamos una experiencia que evoque alguna emoción concreta, podemos usar los datos recopilados para cambiar partes de estas que no funcionen o saber que partes si han conseguido el objetivo. Además, si se integra en la propia experiencia con un análisis en tiempo real podría condicionarse la propia experiencia a lo que el usuario sienta en ese momento. Sin embargo, el principal impedimento que tiene el análisis de emociones es que requiere de hardware especializado, que en ocasiones es costoso y de difícil acceso para el publico general. Este trabajo busca analizar el comportamiento de usuarios a través de una experiencia de terror. Se ha desarrollado una experiencia interactiva en Unreal Engine. Además, se ha implementado un sistema que analiza el miedo del jugador en tiempo real a través de las interacciones con los periféricos del ordenador. Se han realizado experimentos con usuarios en distinto grado de familiarización con los videojuegos. Con los datos extraídos se han entrenado diferentes modelos de Inteligencia Artificial y se han realizado comparaciones sobre el rendimiento de estos. Los resultados han demostrado que se puede parcialmente detectar el miedo usando las interacciones con teclado y ratón. A pesar de los buenos resultados obtenidos, son insuficientes para poder confirmar la hipótesis completamente.

Emotion recognition is a field that can generate a lot of interest when developing gameplay experiences or training simulations. Analysing how a user feels when interacting with one of these experiences can be used to improve the experience itself or to better understand the users. If we are looking for an experience that evokes a specific emotion, we can use the data collected to change parts of the experience that do not work or to find out which parts have achieved the objective. Moreover, if integrated into the experience itself with real-time analytics, the experience itself could be conditioned to what the user is feeling at that moment. However, the main impediment to emotion analysis is that it requires specialised hardware, which is sometimes expensive and difficult for the general public to access. This work aims to analyse user behaviour through a horror experience. For this, an interactive experience has been developed in Unreal Engine. In addition, a system has been implemented that analyses the player’s fear in real time through interactions with computer peripherals. Experiments have been carried out with users with different degrees of familiarity with video games. With the data extracted, different Artificial Intelligence models have been trained and comparisons have been made on their performance. The results have shown that fear can be partially detected using keyboard and mouse interactions. Despite the good results obtained, they are insufficient due to the lack of experiments carried out, which prevents the hypothesis from being fully confirmed.