Bachelor Informatica
Bruikbaarheid van VR bij het
uitvoeren van academisch
on-derzoek naar menselijk gedrag
Borre Meeuwisse
12 november 2020
Supervisor(s): Dr. R.G. BellemanInf
orma
tica
—
Universiteit
v
an
Ams
terd
am
Samenvatting
Virtual reality (VR) is een techniek die steeds vaker wordt toegepast binnen zowel aca-demische als niet-acaaca-demische vakgebieden. Het is interessant de vraag te stellen in hoe-verre VR bruikbaar is om vraagstukken over menselijk gedrag te beantwoorden. Er is geen standaard-framework of gereedschapskist voor zulk onderzoek en het maken hiervan is dan
ook het doel van deze scriptie. Daartoe wordt een overzicht gegeven van verschillende
gedragswetenschappelijke onderzoeken waarin VR wordt gebruikt en welke componenten daarin voorkomen. Daarna wordt een lijst gemaakt van de componenten en mogelijke keu-zes besproken met voor- en nadelen. Tot slot wordt aangetoond, aan de hand van een case-study, dat de gemaakte gereedschapskist nuttig is om te gebruiken bij het uitvoeren van onderzoek naar het gedrag van mensen.
Inhoudsopgave
1 Inleiding 7
1.1 Onderzoeksvraag en -doel . . . 7
1.2 Overzicht . . . 7
2 Achtergrond 9 2.1 Identificatie benodigde onderdelen aan de hand van relevante voorbeelden . . . . 9
2.1.1 Bestuderen menselijk gedrag . . . 9
2.1.2 Psychotherapeutische behandeling . . . 10 3 Ontwerp 11 3.1 VR-content ontwikkeling . . . 11 3.1.1 Software ontwikkelomgeving . . . 11 3.1.2 Avatars . . . 12 3.2 Data verzameling . . . 16
3.2.1 In-app data verzameling . . . 16
3.2.2 Enquˆetes . . . 17
4 Case-study: vluchtgedrag in gebouw Lab42 19 4.1 Scenario . . . 19
4.2 Gerelateerd onderzoek . . . 19
4.3 Keuzes onderdelen gereedschapskist . . . 21
4.3.1 VR-content ontwikkeling . . . 21 4.3.2 Data verzameling . . . 21 4.4 Experiment opzet . . . 22 4.5 Resultaten . . . 24 4.6 Conclusie . . . 24 5 Discussie 27 5.1 Ethische aspecten . . . 27 5.2 Future work . . . 27 6 Appendices 33 6.1 AnimateAvatar.cs . . . 33 6.2 MoveTo.cs . . . 34 6.3 SendDataTest.cs . . . 34
HOOFDSTUK 1
Inleiding
Dit onderzoek vindt plaats binnen het vakgebied van Visualisation and VR. Door de constante innovatie in de wereld van Virtual Reality (VR) is het steeds beter mogelijk dit medium te ge-bruiken om onderzoek mee te doen. In steeds meer vakgebieden – theoretisch dan wel toegepast – wordt VR dan ook erkend als bruikbaar hulpmiddel [37, 25, 39]. Specifiek is het voor onderzoek naar het gedrag van mensen heel interessant. Dit om een aantal redenen. Zo is het mogelijk om testpersonen zich in een virtuele wereld te laten wanen met behulp van VR. Dit wordt ook wel onderdompeling genoemd (gebruikt als vertaling van de Engelse vakterm immersion). Daar-naast biedt VR de onderzoeker meer controle over experimentent, kunnen metingen preciezer worden gedaan en is het makkelijker verschillende kandidaten in vrijwel exact dezelfde situatie te plaatsen [21]. Tot slot is het mogelijk situaties die bijvoorbeeld gevaarlijk of onmogelijk zouden zijn om in het echt uit te voeren veilig en gecontroleerd na te bootsen [44]. Binnen de vakli-teratuur wordt het acroniem DICE (Dangerous, Impossible, Counterproductive, Expensive and rare) gebruikt om dergelijke toepassingen te kenmerken. Het acroniem is bedacht door Jeremy Bailenson [1]. VR zou bij DICE-toepassingen bij uitstek een goed alternatief vormen, omdat het niet lijdt onder de limieten van traditioneel, fysiek onderzoek. Dit is, tot op heden, een relatief onderbelicht onderzoeksgebied waar nog grote stappen moeten worden gezet.
Een aantal onderzoeken is al verricht naar het gedrag van mensen in situaties die binnen DICE vallen. Het is interessant om deze onderzoeken te analyseren en na te gaan wat voor soort componenten de verschillende onderzoeken gebruiken in hun applicatie en daarbuiten. Het is nuttig als het ware een gereedschapskist te maken, waarin de verschillende tools die onderzoekers nodig hebben worden gecombineerd. Door deze gereedschapskist kunnen onderzoekers hun tijd effici¨enter gebruiken omdat ze niet genoodzaakt zijn steeds het wiel opnieuw uit te vinden.
1.1
Onderzoeksvraag en -doel
De onderzoeksvraag die in deze scriptie wordt behandeld luidt:
Welke componenten zijn vereist om in Virtual Reality het gedrag van mensen te bestuderen? Het doel van deze scriptie is te onderzoeken welke elementen absoluut niet kunnen ontbreken bij het bestuderen van het gedrag van mensen in een VR-omgeving en daarvoor een soort gereed-schapskist te cre¨eeren.
1.2
Overzicht
Om de onderzoeksvraag te beantwoorden wordt – in hoofdstuk 2 – een beeld geschetst hoe VR vandaag de dag al wordt ingezet bij het bestuderen van menselijk gedrag. Daarbij wordt bij de genoemde onderzoeken onderzocht van welke componenten gebruik wordt gemaakt om
het onderzoek uit te voeren. Vervolgens wordt in hoofdstuk 3 de gereedschapskist uiteengezet. Daarna wordt in hoofdstuk 4 een specifieke case-study ingeleid aan de hand waarvan het nut van de gereedschapskist wordt gedemonstreerd. Tot slot wordt er, in hoofdstuk 5, een antwoord gegeven op de onderzoeksvraag. In dit laatste hoofdstuk worden ook vervolgstappen voor de gereedschapskist en de ethische aspecten van dit project besproken.
HOOFDSTUK 2
Achtergrond
In dit hoofdstuk worden een aantal voorbeelden gegeven van het gebruik van VR in gedrags-wetenschappelijk onderzoek. Daarbij worden de verschillende componenten die aanwezig zijn in deze applicaties ge¨ıdentificeerd zodat daar vervolgens een relevante gereedschapskist voor ge-maakt kan worden.
VR is een techniek die al sinds eind jaren 70 van de vorige eeuw in ontwikkeling is. Door de fysieke limieten die een draagbare headset met zich meebrengt – zoals grootte en gewicht – is het lange tijd niet mogelijk geweest realistische virtuele omgevingen hiermee te produceren. De continue verbetering van techniek zorgt er echter voor dat dit een steeds beter haalbaar doel wordt.
VR is om verschillende redenen een technologie die erg nuttig kan zijn bij het uitvoeren van ge-dragswetenschappelijk onderzoek. Zo is VR een onderdompelend medium, dat wil zeggen dat het men de indruk geeft werkelijk aanwezig te zijn in de virtuele wereld door bijvoorbeeld sensaties vanuit de werkelijke wereld buiten te sluiten en vanuit de virtuele wereld constant sensaties te genereren om zo de aandacht van de gebruiker vast te houden [43]. Aansluitend is VR ook een interactief medium: het is mogelijk om als gebruiker invloed uit te oefenen op de virtuele wereld en ook de virtuele wereld kan invloed uitoefenen op de gebruiker.
Aan het gebruik van VR zitten ook nadelen. Zo is het bijvoorbeeld nog niet goed mogelijk, door de gelimiteerde hardware, zware simulaties in real-time uit te voeren op een VR-headset.
2.1
Identificatie benodigde onderdelen aan de hand van relevante
voor-beelden
2.1.1
Bestuderen menselijk gedrag
Yee e.a. [49] heeft aangetoond dat sociale interacties kunnen worden bestudeerd in VR en dat deze te veralgemeniseren zijn naar sociale interacties in de werkelijke wereld. Dit onderzoek is uitgevoerd in de virtuele omgeving Second Life: een virtuele wereld waarin alle objecten in real-time 3D worden gerendered en gebruik wordt gemaakt van avatars die door middel van text-chat en animaties met elkaar communiceren. De componenten die te pas komen aan dit onderzoek zijn dus: een virtuele 3D-omgeving en avatars: een virtueel persoon dat zowel door een gebruiker of door kunstmatige intelligentie kan worden bestuurd. De avatars worden allemaal bestuurd door mensen en zo is er dus geen behoefte aan AI-functionaliteit.
Met name spraakmakend zijn ook de voorbeelden waar duidelijk sprake is van een DICE-scenario. Zo heeft Velasco e.a. [46] met behulp van een Immersive Virtual Environment (IVE) – met andere woorden, een onderdompelende virtuele omgeving [31] – bestudeerd wat de gevolgen zullen zijn van de opkomst van zelfrijdende auto’s voor het oversteek-gedrag van voetgangers. Hij heeft in dit onderzoek aangetoond dat er vrijwel geen verandering plaatsvindt in het oversteek-gedrag
van voetgangers. In dit onderzoek is gebruik gemaakt van een soort interactieve video waar de gebruiker een keuze krijgt: steek je wel of niet over?
Peck e.a. [38] en Banakou, Hanumanthu en Slater [20] hebben laten zien dat bij mensen die in een virtueel lichaam worden gezet van een ander ras, en een virtuele wereld ervaren in dat lichaam, een vermindering van vooroordelen op basis van huidskleur plaatsvindt. Bij deze on-derzoeken is dus ook duidelijk sprake van een toepassing in het DICE-gebied, namelijk iets wat in de werkelijkheid simpelweg onmogelijk zou zijn. Beide onderzoeken maken gebruik van een virtuele omgeving en avatars die volledig te besturen zijn door gebruikers (dus inclusief armen en benen). Daarnaast maken deze onderzoeken gebruik van een zogeheten Implicit Association Test (IAT). Dat is een enquˆete waarmee de vooroordelen kunnen worden getoetst.
Ook Pan en Slater [36] heeft in het kader van DICE een onderzoek uitgevoerd. In zijn onder-zoek heeft hij mensen in VR voor een moreel dilemma geplaatst en geconstateerd dat er een werkelijk verschil zit tussen mensen die op een computerscherm met een dilemma worden ge-confronteerd en mensen die in een IVE met hetzelfde dilemma worden gege-confronteerd. In dit onderzoek is gebruik gemaakt van avatars in een IVE via zowel een VR-headset, een traditionele desktop-configuratie en een CAVE-VR systeem [22], dat laatste is een ruimte waar je in gaat staan en waar de simulatie op de muren, het plafond en de vloer worden geprojecteerd. Het is interessant op te merken dat de reactie op het dilemma verschilde per medium. Echter was de hoeveelheid deelnemers dermate klein dat hier geen definitieve uitspraak over gedaan kan worden.
2.1.2
Psychotherapeutische behandeling
Binnen de psychotherapie heeft Morina e.a. [35] (en later ook Freeman e.a. [24]) laten zien dat psychotherapeutische interventies kunnen leiden naar gedragsverandering in het dagelijks leven van individuen. Zo kunnen bijvoorbeeld angststoornissen worden verholpen met behulp van Virtual Reality Exposure Therapy (VRET). Daarnaast heeft hij laten zien dat de behandeling van fobie¨en met VRET net zo effectief zijn als traditionele behandelingen. Bij VRET wordt een pati¨ent blootgesteld aan hetgeen waar hij/zij bang voor is / een fobie voor heeft. Het voordeel van het gebruik van VR is in dit geval dat veel parameters veel beter gecontroleerd kunnen worden bij het uitvoeren van onderzoek dan in traditionele behandeling met blootstelling [23]. Bij VRET wordt gebruik gemaakt van real-time computer graphics, apparaten die beweging van het lichaam meten en een VR-device [35]. Dit onderzoek maakt verder ook gebruik van enquˆetes om de intensiteit van fobie¨en te toetsen.
Rose, Brooks en Rizzo [41] heeft een soortgelijk onderzoek gedaan waarin VR werd gebruikt om stoornissen die het gevolg zijn van hersenletsel te beoordelen en te rehabiliteren. Zo zijn mensen met onder andere geheugenverlies en concentratieproblemen geholpen. de onderzoeken die in deze paper worden besproken maken veelal gebruik van virtuele omgevingen die door de therapeut zorgvuldig gecontroleerd en gemanipuleerd worden.
HOOFDSTUK 3
Ontwerp
Om onderzoek te kunnen doen naar menselijk gedrag wordt in dit hoofdstuk een gereedschapskist ontworpen die componenten bevat die dit onderzoek faciliteren. Deze componenten zijn onder te verdelen in twee categorie¨en: VR-content en data-verzameling. Deze componenten worden in dit hoofdstuk toegelicht en daarnaast worden er voor alle componenten verschillende opties besproken. Voor een aantal componenten wordt expliciet een keuze gemaakt in dit project, om zo de hoeveelheid opties voor andere componenten enigszins te kunnen inperken en motivaties aan de hand van de gekozen componenten te kunnen geven.
3.1
VR-content ontwikkeling
Met VR-content worden alle onderdelen bedoeld van de gereedschapskist die gaan over het ont-werpen van de virtuele omgeving. Zo moet er een ontwikkelomgeving en de invulling daarvan, zoals avatars en hun gedrag, worden gekozen.
3.1.1
Software ontwikkelomgeving
Er bestaan verschillende platforms waarin VR-applicaties gebouwd kunnen worden. Deze plat-forms hebben elk voor- en nadelen en worden hier kort beschreven. Daarna wordt er, in tabel 3.1 een overzicht gegeven waarin de voor- en nadelen schematisch worden weergegeven. Tot slot wordt er een keuze gemaakt voor het gebruikte ontwikkelplatform in dit project.
• Unity [2]
Unity is een platform dat voornamelijk wordt gebruikt om interactieve en real-time 3D applicaties vorm te geven. Veel nieuwe games worden bijvoorbeeld gemaakt met behulp van Unity. Daarnaast bevat Unity ook zeer goede VR-support. Unity heeft tot op heden 60% van het marktaandeel in AR en VR content [3]. De documentatie van Unity is zeer uitgebreid en duidelijk. Tot slot is Unity voor non-profit doeleinden gratis te gebruiken. • Unreal Engine [4]
Unreal Engine is, net als Unity, een tool waarin interactieve en real-time 3D applicaties gemaakt worden. Ook deze tool wordt voornamelijk gebruikt voor het maken van games. De makers houden zich recent echter steeds meer bezig met het uitbreiden van de toolkit naar bijvoorbeeld onderdompelende virtuele werelden. De support voor verschillende VR-devices is iets minder goed dan die van Unity. Ook de documentatie van Unreal is minder uitgebreid en minder makkelijk te gebruiken dan die van Unity. Tot slot is Unreal Engine voor non-profit doeleinden gratis te gebruiken.
• Amazon Sumerian [5]
Amazon Sumerian is een platform dat zich specifiek richt op VR en gebruikt wordt voor educatie, trainingssimulatie, sales, et cetera. Sumerian is volledig web-based. Dat betekent
Tabel 3.1: Vergelijking van de verschillende simulatieplatforms.
Basisfunctionaliteit Prijs Ondersteunde VR-devices Documentatie
Unity + + + (9) +
Unreal Engine + + ± (7)
-Amazon Sumerian ± - - (2)
-dat het platform te gebruiken is door middel van een webbrowser. Een nadeel aan dit platform is dat het maandelijks een bedrag kost afhankelijk van de gebruikte ruimte in de cloud-opslag. De documentatie van Sumerian is vergelijkbaar met die van Unreal Engine. Niet erg uitgebreid en enigszins onduidelijk. Tot slot is een groot nadeel dat Sumerian zeer weinig VR-devices ondersteunt. Alleen Oculus Rift en HTC Vive.
Op basis van bovenstaande overwegingen wordt Unity gekozen als ontwikkelplatform in dit pro-ject. Voor academisch onderzoek is het nuttig als een ontwikkelplatform zo veel mogelijk soorten VR-devices ondersteunt. Daarnaast is het gunstig dat het gratis voor dergelijke doeleinden ge-bruikt kan worden. Tot slot is ook een uitgebreide documentatie erg nuttig bij het doen van wetenschappelijk onderzoek.
3.1.2
Avatars
Er is, in de meeste gevallen, behoefte aan avatars die zich zo gedragen / er zo uitzien dat men ze ervaart als realistisch, dus alsof het echte mensen zijn. Om testpersonen bijvoorbeeld het idee te geven dat ze een gesprek hebben met een ander mens in een virtuele wereld, volstaat het niet om cartoon-achtige avatars te gebruiken. Het realisme is op te delen in twee categorie¨en: visueel en functioneel realisme.
Visueel realisme
Onder visueel realisme vallen de benodigdheden die te maken hebben met de uiterlijke ver-schijning van de avatars. Voorbeelden hiervan zijn: animaties, textures en beweegsnelheid. In dergelijke VR-projecten is behoefte aan een zeker realisme van het uiterlijk van de avatars. Er is namelijk sprake van de zogeheten uncanny valley [34, 33]. Dit is het fenomeen waarbij entiteiten steeds vertrouwder aanvoelen naarmate ze meer op mensen lijken – dus dat ze meer menselijke eigenschappen vertonen – maar dat deze, zodra ze erg op echte mensen beginnen te lijken, plotse-ling als griezelig worden beschouwd. Zie figuur 3.1a voor een grafische weergave van de uncanny valley. De mens-robot in figuur 3.1b is een voorbeeld van een dergelijk griezelig ’persoon’. Om-dat onderdompeling belangrijk is in een VR-applicatie is het van belang ons bewust te zijn van dit fenomeen. Zodat de keuze met het oog op het doel van het onderzoek kan worden gemaakt. Zonder dat de data onbedoeld door zoiets wordt be¨ınvloed.
De verschillende alternatieven voor avatars worden hier kort beschreven en daarbij wordt er, in tabel 3.2, een overzicht gepresenteerd waarin de voor- en nadelen duidelijk worden van ieder alternatief. De criteria die van belang zijn bij het selecteren avatars zijn: realisme, de aanwe-zigheid van animaties, de licentie waaronder de avatarbibliotheek is uitgegeven en de eventuele kosten. Het realisme is belangrijk omdat in de gedragswetenschappelijke onderzoeken vaak wordt uitgegaan van een zo realistisch mogelijke virtuele wereld. De aanwezigheid van animaties is om dezelfde reden belangrijk: avatars die schuiven over de grond in plaats van lopen komen zeer onrealistisch over. De licentie is belangrijk voor de mogelijkheden bij het publiceren van onder-zoek. De prijs is belangrijk omdat hoge kosten een limiterende factor kunnen zijn in academisch onderzoek.
• Microsoft Rocketbox [6]
Rocketbox is een verzameling avatars die volledig klaargemaakt zijn voor het gebruik in Unity. De avatars zijn volledig te animeren (zowel ledematen als gezicht) en er is keuze uit 115 verschillende modellen. De modellen zien er vrij realistisch uit, zie figuur 3.2a. Rocketbox is gratis uitgegeven, specifiek voor het gebruik in academisch onderzoek [7].
(a) Visuele representatie van de uncanny
valley. (Bron: https://nl.wikipedia.
org/wiki/Griezelvallei#/media/Bestand: Mori_Uncanny_Valley_NL.svg)
(b) Voorbeeld van een robot die in het dal van de uncanny valley terechtkomt.
(Bron: http://fullinsight.com/blog/
2012/08/human-like-robots)
Figuur 3.1: Uncanny Valley.
(a) Een voorbeeld van de beschikbare avatars in de Roc-ketbox bibliotheek. (Bron: https://github.com/microsoft/ Microsoft-Rocketbox)
(b) Een voorbeeld van een avatar uit de Mixamo database.
Figuur 3.3: De animator in Unity.
Tabel 3.2: Vergelijking van verschillende avatar-libraries. Realisme Animaties Licentie Prijs
Rocketbox + - ± + (gratis)
Mixamo - + + + (gratis)
Unity Asset Store ± ± - ± (soms gratis)
• Adobe Mixamo [8]
Mixamo is een database die zowel avatars bevat, als de bijbehorende animaties. De beschik-bare avatars zien er over het algemeen iets minder realistisch uit dan die van Rocketbox, zie figuur 3.2b. Mixamo is gratis te gebruiken voor zowel commerci¨ele als niet-commerci¨ele doeleinden [9].
• Unity Asset Store [10]
De in Unity ingebouwde Unity Asset Store bevat avatars aangeboden door verschillende makers. Veel hiervan kosten echter geld en/of zijn niet voor commerci¨ele doeleinden te gebruiken. Deze avatars zijn bijna altijd cartoon-achtig vormgegeven.
Unity bevat een zogeheten animator voor het toekennen van animaties aan de verschillende staten waarin een avatar zich kan bevinden. Dit is een visuele editor. In figuur 3.3 is een implementatie te zien van een basaal animatie-schema. Hierdoor kan een avatar bijvoorbeeld geanimeerd lopen en stilstaan. Daarbij hoort ook een stuk code dat bijgevoegd is als appendix in paragraaf 6.1. Functioneel realisme (pathfinding)
Onder de functionele benodigdheden vallen aspecten die ervoor zorgen dat de avatars realistisch (dus op werkelijke mensen lijkend-) gedrag vertonen: de “intelligentie” van de avatars. Hierbij gaat het om eigenschappen als: mogelijkheid tot bewegen, niet door vloeren vallen en door muren lopen, een pad naar een doel berekenen en afleggen, reageren op situaties, et cetera. Kortom, pathfinding. Het vertonen van dergelijk realistisch gedrag is belangrijk in deze gereedschapskist omdat, zoals laten zien in hoofdstuk 2, er vaak behoefte is aan realistische avatars in gedragswe-tenschappelijk onderzoek dat gebruik maakt van VR.
Het pathfinding-algoritme dat gebruikt wordt moet aan een aantal eisen voldoen. Zo is het van belang dat het algoritme relatief light-weight is – Dat wil zeggen dat er geen enorm zware computaties nodig zijn tijdens het uitvoeren van de applicatie – omdat VR-devices tot op heden relatief weinig processing-power hebben en er in een applicatie vele avatars nodig kunnen zijn die allemaal van dat algoritme gebruik moeten maken. Ook zou het, in verband met het realisme, belangrijk kunnen zijn om zogenaamde dynamic object avoidance te ondersteunen. Deze term wordt gebruikt om aan te geven dat objecten zoals andere avatars en beweeglijk meubilair ook
Figuur 3.4: De NavMesh opties voor de avatars.
worden meegenomen in de berekening van het pad naar het doel.
Unity bevat ingebouwde functionaliteit voor het voortbewegen van avatars. Dit gebeurt door middel van zogenaamde Navigation Meshes (afgekort NavMesh) in combinatie met het A*-algoritme [26, 11] voor het vinden van paden in applicaties. Een NavMesh is een verzameling concave veelhoeken (polygonen) die aangeeft waar avatars kunnen lopen. In figuur 3.5 is in lichtblauw te zien hoe een dergelijke verzameling punten eruitziet. De veelhoeken zijn concaaf zodat er garantie is dat er zich geen obstakels binnen kunnen bevinden [11]. Het A*-algoritme is een uitbreiding van Dijkstra’s algoritme. Hieraan voegt het een heuristiek toe die stappen die hemelsbreed richting het doel gaan de voorkeur geeft ten opzichte van stappen die niet richting het doel gaan [12].
Om in Unity een pad te vinden tussen twee punten worden allereerst het start- en eindpunt aan de dichtstbijzijnde veelhoeken gekoppeld. Daarna wordt het A*-algoritme gebruikt om stapsge-wijs aaneengesloten veelhoeken te bezoeken totdat het doel bereikt is.
NavMeshes maken en gebruiken in Unity is redelijk eenvoudig. Allereerst moet er worden gespe-cificeerd welke oppervlakken wel en niet over gelopen kan worden door de avatars. Vervolgens moeten er een aantal parameters ingesteld worden met betrekking tot de eigenschappen van de avatars. Zoals: hoe groot ze zijn, hoe ver ze omhoog kunnen stappen (voor traplopen bijvoor-beeld) en de maximale steilheid van hellingen. Zie figuur 3.4. Tot slot kan de bake-knop worden gebruikt om de NavMeshes te genereren. Figuur 3.5 is een voorbeeld van een NavMesh die op deze manier gegenereerd is.
Om vervolgens avatars in beweging te laten komen is het slechts een kwestie van een doel-variabele aan de avatars toekennen. Zie de code in paragraaf 6.2.
Figuur 3.5: Een NavMesh
3.2
Data verzameling
Om uitspraken te kunnen doen over de effectiviteit van een VR-applicatie in het gebruik in gedragswetenschappelijk onderzoek en om dit onderzoek te kunnen uitvoeren is het nodig om data te verzamelen. Data kan in twee categorie¨en worden verdeeld: objectieve en subjectieve data. Objectieve data kan worden verzameld door in-app metingen uit te voeren in de VR-applicatie door middel van scripts. Subjectieve data kan worden verzameld door enquˆetes af te nemen bij de testpersonen.
3.2.1
In-app data verzameling
Voor gedragswetenschappelijk onderzoek kan het zeer interessant zijn bepaalde data, die alleen bij VR beschikbaar is, te meten en op te slaan. Zo is het bijvoorbeeld mogelijk de locatie, kijkrichting en ori¨entatie van de armen en handen te meten. Omdat deze data alleen bij VR beschikbaar is, biedt VR mogelijk nieuwe inzichten in dergelijk onderzoek.
Het verzamelen van data bestaat uit drie stappen: eerst wordt de data in de applicatie ver-gaard. Daarna wordt de data verstuurd vanuit de simulatie-omgeving naar een server waarop een database-systeem draait. Tot slot wordt de data op de server in de database gezet.
Het vergaren van de data gebeurt meestal door een script dat gekoppeld is aan de applicatie en dus specifiek gemaakt moet zijn voor de tool waarin de VR-applicatie is gemaakt. Het opslaan van de data is echter wel platform-onafhankelijk.
Het vergaren van de data in Unity is een vrij triviaal proces. De avatar van de gebruiker is een object in de simulatie waarvan de positie en ori¨entatie gemakkelijk zijn af te lezen. Met behulp van een C#-script kan deze data om de zoveel tijd worden opgehaald en verstuurd naar de server waar de database op draait. Het versturen van de data naar de server kan door middel van een zogenaamde UnityWebRequest gebeuren. Dit is de interface die door Unity wordt aangeboden om te communiceren met een externe server via HTTP. Met deze interface kan zowel een GET als POST-request gestuurd worden. Zie 6.3 voor een voorbeeld-implementatie.
De data kan worden opgeslagen in de database door middel van een PHP-script dat gebruik maakt van ofwel PDO’s of de specifieke interface behorende bij het gekozen database-systeem. Zie 6.4 voor een voorbeeld-implementatie die gebruik maakt van een MySQL-database en de MySQLi-interface.
Database
Grofweg zijn er twee types database-structuren: relationele en non-relationele databases. Re-lationele databases bestaan al vrij lang en zijn daardoor doorgaans goed gedocumenteerd [13]. Daarbij werken deze effici¨ent als de structuur van de data van tevoren bekend is. Non-relationele databases werken vaak juist goed met semi of niet-gestructureerde data maar dit is een relatief nieuwe technologie en daarom vaak minder goed gedocumenteerd.
Om de voorgaande redenen wordt voor de meeste applicaties, waarbij de onderzoekers duidelijk weten wat ze gaan meten en waarom, aangeraden gebruik te maken van een relationele database. Hieronder volgt een kort overzicht van de meest gebruikte relationele database-systemen:
• MySQL is het meest gebruikte database-systeem, is open-source en werkt op vrijwel alle besturingssystemen [14].
• PostgreSQL is relationeel, dat wil zeggen dat het veel kern-concepten van object-geori¨enteerd programmeren bevat. Daarnaast is het ook open-source [15].
• Oracle bevat uitgebreidere functionaliteit dan bijvoorbeeld MySQL, zoals betere beveili-ging. Dit systeem is niet open-source [16].
• Microsoft SQL Server Net als het Oracle systeem bevat dit systeem uitgebreidere functi-onaliteit, zoals ingebouwde analytics. Dit systeem is gericht op gebruik door commerci¨ele bedrijven en is zo ook niet open-source [17].
• DB2 door IBM is een systeem dat toegespitst is op het zo effici¨ent mogelijk opslaan van data. Ook dit systeem is gericht op commerci¨ele partijen en is niet open-source [18].
3.2.2
Enquˆ
etes
In een aantal van de onderzoeken genoemd in hoofdstuk 2 wordt gebruik gemaakt van enquˆetes. Het kan informatie opleveren over bijvoorbeeld gedragsverandering in een persoon door het ge-bruik van een VR-applicatie, door voor en na het gege-bruik vragen te stellen. Ook kan het inzicht bieden in wat er in het hoofd van een testpersoon omgaat bij het gebruik van een VR-applicatie. Tot slot kan het ook bepaalde trends in data verklaren aan de hand van externe factoren, zoals bijvoorbeeld de leeftijd of het geslacht van de gebruiker. Kortom, er wordt data mee verzameld die niet met objectieve metingen in de applicatie te meten is.
In vrijwel alle onderzoeken wordt een enquˆete gebruikt om de ervaring van de applicatie bij men-sen te kunnen toetmen-sen. Er bestaan verschillende enquˆetes voor verschillende doeleinden, zoals het meten van emotionele verbintenis, gebruiksvriendelijkheid van de applicatie, onderdompeling in de digitale wereld, et cetera.
Een aantal enquˆetes die relevant kunnen zijn voor gedragswetenschappelijk onderzoek in VR worden hier op een rijtje gezet.
• Presence Questionnaire (PQ) [48]
De PQ is het standaardwerk op het gebied van enquˆetes die de ervaring van virtuele omge-vingen meten, voorgesteld door Witmer en Singer. De meest recente (derde) versie van deze enquˆete bestaat uit 29 vragen die onderverdeeld worden in vier categori¨en: involvement, sensory fidelity, adaptation/immersion en interface quality [47]. Er zijn in latere publicaties enige tekortkomingen blootgelegd in de PQ [43]. Zo zijn er weinig vragen die direct de er-varing van “presence” meten. Presence is een technische term ge¨ıntroduceerd door Witmer en Singer en gedefini¨eerd als de subjectieve ervaring van het aanwezig zijn in een ruimte of omgeving, zelfs wanneer men zich fysiek in een andere bevindt [48]. Hierdoor wordt het gehypothetiseerde onderscheid tussen “involvement” en “psychological immersion” onder-belicht. Verder bevat deze enquˆete een aantal vragen die enigszins overbodig zouden zijn in dit project, zoals vragen over de kwaliteit van het display en het lokaliseren van geluiden.
• Immersive Tendency Questionnaire (ITQ), ook voorgesteld door Witmer en Singer [48]. Deze enquˆete gaat specifiek in op hoe vatbaar personen zijn voor het voelen van een im-mersieve ervaring. Deze enquˆete gaat hand in hand met de Presence Questionnaire omdat de gevoeligheid van individuen voor immersie in VR invloed zal hebben op de resultaten van de Presence Questionnaire. De enquˆete bestaat uit 29 vragen waarvan de auteurs zelf aangeven dat er twee vragen tussen zitten die overbodig zijn. Deze enquˆete is, met name in combinatie met de hiervoor beschreven Presence Questionnaire, een goede keuze om te gebruiken in dit project.
• Igroup Presence Questionnaire (IPQ) [42]
De IPQ is een verbeterde versie van de eerder genoemde PQ, waarbij binnen presence een scheiding wordt aangebracht tussen “involvement” en “psychological immersion”. In-volvement is het gevoel dat men zich mentaal inspant om te concentreren op de virtuele omgeving en de werkelijke omgeving te negeren. Immersion is het gevoel dat men zich werkelijk bevindt in de virtuele omgeving. Deze enquˆete is significant korter dan de PQ, hij bestaat uit slechts 14 vragen.
• Simulator Sickness Questionnaire (SSQ) [27]
De SSQ gaat specifiek in op de ervaring van ongemak tijdens het gebruik van een gesi-muleerde omgeving. Denk hierbij bijvoorbeeld aan duizeligheid, misselijkheid, hoofdpijn, oogpijn, et cetera. De enquˆete bestaat uit 16 vragen.
• Virtual Reality Sickness Questionnaire (VRSQ) [28]
De VRSQ is een aanpassing van de SSQ zodat deze bruikbaar is voor het evalueren van VR-applicaties. De ervaring van fysiek ongemak tijdens het gebruiken van een VR-applicatie kan negatieve gevolgen hebben op de algehele immersie van de applicatie, daarom is het belangrijk te vragen naar VR-sickness bij de gebruikers. Omdat de VRSQ specifiek voor VR is, zijn er onderdelen uit de SSQ weggelaten en bevat deze daarom slechts 9 vragen. • UX in IVE Questionnaire voorgesteld door [45]. Deze enquˆete combineert componenten uit
verschillende bestaande enquˆetes om zo een vollediger beeld te krijgen van de ervaring van de gebruiker. Deze enquˆete gebruikt vragen uit onder andere de Presence Questionnaire, de Immersive Tendency Questionnaire en de Simulator Sickness Questionnaire. Het nadeel van een dergelijk uitgebreide enquˆete is dat deze een grote hoeveelheid (82) vragen bevat. Wel zou het mogelijk zijn de enquˆete op te delen in verschillende onderdelen en een deel voorafgaand aan het gebruiken van een applicatie en naderhand het resterende deel van de enquˆete af te nemen.
Het afnemen van enquˆetes en het opslaan van de resultaten ervan kan op een aantal manieren. Er zijn goede gratis alternatieven, zoals Google Forms [19], beschikbaar. Dergelijke tools maken het mogelijk data op te slaan in een spreadsheet.
HOOFDSTUK 4
Case-study: vluchtgedrag in gebouw Lab42
Om de bruikbaarheid van de in hoofdstuk 3 genoemde gereedschapskist aan te tonen, wordt in dit hoofdstuk een specifieke case-study besproken. Eerst wordt het onderzoek ingeleid. Daarna worden er een aantal vergelijkbare onderzoeken besproken en van welke componenten deze on-derzoeken gebruik maken. Daarna worden keuzes gemaakt en toegelicht voor onderdelen uit de gereedschapskist. Vervolgens wordt een experiment opgezet en tot slot wordt laten zien dat er zinnige resultaten te behalen zijn met behulp van de gereedschapskist.
4.1
Scenario
Deze case-study valt binnen de tweede categorie van DICE: aan de hand van een virtueel 3D-model van het nieuwe gebouw – Lab42, figuur 4.1 – dat gebouwd zal worden op Science Park als onderkomen voor de instituten Informatica (IvI) en Logica (ILLC) is het mogelijk, voordat het fysieke gebouw er staat, relevante vraagstukken op te lossen.
Een VR-applicatie gebaseerd op Lab42 kan worden gebruikt om onderzoek te doen naar het gedrag van mensen in een evacuatiescenario. Hier uitspraken over kunnen doen zou handig zijn om verschillende vragen die opkomen bij bijvoorbeeld het indelen van het gebouw. De tot nog toe aanhoudende COVID-19 pandemie en de steeds grotere vraag naar meer fysiek onderwijs zou kunnen betekenen dat evacuatie in een noodgeval er anders uit gaat zien dan voorheen. Zo is de meest basale maar ook zeer ingrijpende maatregel dat men te allen tijde minstens anderhalve meter afstand van elkaar houdt om de verspreiding van het coronavirus te voorkomen. De impact van dergelijke maatregelen op evacuatiegedrag en -tempo is interessant om te onderzoeken. Deze case-study geldt vooral als proof-of-concept. Er wordt een opzet gemaakt voor een substanti¨eler onderzoek. De resultaten zullen erg basaal zijn en er worden geen definitieve conclusies aan verbonden.
De architecten hebben bij het ontwerp van Lab42 rekening gehouden met allerlei maatregelen omtrent veiligheid. Een situatie zoals die zich nu aan ons voordoet en de daarbij komende nodige maatregelen om verspreiding van het virus te voorkomen, zoals de anderhalve-meter-samenleving, is echter volledig nieuw. Logischerwijs is hier dus ook geen rekening mee gehouden in het ontwerp. De vragen die hierdoor opgeroepen worden zijn wel van enorm ethisch belang.
4.2
Gerelateerd onderzoek
Kinateder e.a. [29] beschrijft in zijn tekst “Virtual reality for fire evacuation research” wat de voor- en nadelen zijn van het gebruiken van VR in onderzoek naar het menselijk gedrag bij evacuatie naar aanleiding van brand. Hij stelt dat IVE’s het mogelijk maken maximale controle over het experiment te hebben, dat de experimenten in VR makkelijk te reproduceren zijn en
Figuur 4.1: Lab42. (Bron: https://campus.uva.nl/science-park/gebouw-lab42/gebouw-asp942.html?cb)
dat er sprake is van relatief hoge “ecological validity”. Dat wil zeggen dat de resultaten en con-clusies van de experimenten relevant zijn in de echte wereld (desondanks dat deze in een virtuele omgeving hebben plaatsgevonden). Tot slot stelt hij dat deze manier van experimenteren tot voordeel heeft dat zij een gevaarlijk scenario op een veilige manier kan bestuderen. Een nadeel dat Kinateder e.a. [29] toeschrijft aan onderzoek naar menselijk gedrag bij evacuatie door brand in VR is voornamelijk dat er nog te weinig onderzoek is geweest naar de validiteit/geldigheid van de methode.
Ren, Chen en Luo [40] beschrijven in hun onderzoek “Simulation of Emergency Evacuation in Virtual Reality” een zelfde soort situatie als Kinateder e.a. [29]. Ook hier gaat het om het be-studeren van menselijk evacuatiegedrag bij brand met behulp van VR. Er wordt in dit artikel benadrukt dat zulke simulaties gebruikt kunnen worden door de architecten om de veiligheid van een gebouw te toetsen. Dat sluit aan bij wat in 4.1 gesuggereerd is.
Ren, Chen en Luo [40] maken gebruik van een systeem dat realistische verspreiding van rook simuleert in een IVE. Daarnaast doen zij ook een voorstel voor het gebruik van avatars in een dergelijke simulatie. De testpersonen maken gebruik van een VR-headset.
Lin e.a. [30] beschrijft ook een evacuatiescenario. In dit specifieke onderzoek wordt er gekeken naar de effecten van crowd-flow (waar een menigte zich naartoe beweegt) op het evacuatiege-drag van testpersonen. Dit onderzoek is erg afhankelijk van het simuleren van groepen avatars. Daarnaast wordt er gebruik gemaakt van een IVE die de testpersoon ervaart met een VR-headset.
4.3
Keuzes onderdelen gereedschapskist
Uit de voorgaande onderzoeken is af te leiden dat in een vergelijkbaar onderzoek in ieder geval behoefte is aan een IVE en avatars. Omdat we benieuwd zijn naar de ervaring van de testpersonen is het ook van belang een enquˆete af te nemen.
4.3.1
VR-content ontwikkeling
Omdat de VR-applicatie is aangeleverd in Unity, zal hier in deze case-study ook gebruik van gemaakt worden.
Op basis van de samengestelde lijst van avatar-bibliotheken is ervoor gekozen een avatar uit de Mixamo-database met zijn bijbehorende animaties te gebruiken. De avatars uit de Rocketbox-bibliotheek zijn realistischer maar met het oog op de uncanny valley kan dit een minder goede keuze zijn. Omdat de Unity asset store vooral betaalde avatars heeft of avatars die slechts voor persoonlijk gebruik zijn, is ook dit een minder goede keuze. Daarbij is het een bijkomstige handigheid dat Mixamo beschikt over de benodigde animaties. Voor dit project is het verder niet van belang dat de avatars een specifiek uiterlijk hebben.
4.3.2
Data verzameling
In-app data
Om de resultaten uit de applicatie op te slaan op de server zal gebruik worden gemaakt van een database. Voor dit project zijn geen specialistische functies nodig. Basisfunctionaliteit is voldoende. Snelheid is ook niet enorm belangrijk voor dit project. Kortom, een simpele relationele database volstaat. Hierom valt de keuze voor het gebruikte database systeem op MySQL in een LAMP-stack. In figuur 4.3 is een voorbeeld te zien van een basale database die positie-data (een x, y, en z-co¨ordinaat) op kan slaan.
Enquˆete
Het is belangrijk dat gebruikers, voor zover mogelijk, een evacuatiescenario ook daadwerkelijk ervaren als een alarmerende noodsituatie. Met andere woorden: de ervaring moet
onderdom-Figuur 4.3: Voorbeeld van een database waarin data uit de VR-applicatie wordt opgeslagen.
pelend zijn. Dit is immers de reden dat VR wordt gebruikt: het plaatsen van de gebruiker in een gesimuleerde situatie omdat dit in de echte wereld gevaarlijk zou zijn. Om een uitspraak te kunnen doen over hoe onderdompelend de ervaring is voor de testpersonen is het nuttig een enquˆete af te nemen.
Om ervoor te zorgen dat er relevante uitspraken gedaan kunnen worden over de ervaringen van deelnemers, moet de gekozen enquˆete aan bepaalde eisen voldoen. Zo moet de enquˆete vooral vra-gen naar de beleving van onderdompeling. Ook moet de enquˆete niet zo lang zijn dat deelnemers afhaken omdat het invullen ervan te lang zou duren. Verder is het belangrijk dat deelnemers, indien ze dat willen, anoniem kunnen blijven.
Op basis van de samengestelde lijst en criteria waar de enquˆete aan moet voldoen zijn wij van mening dat de IPQ zich het best leent voor dit onderzoek. Samen met de PQ zijn dit de enige twee enquˆetes die zich specifiek richten op de beleving van het gevoel dat men werkelijk aanwezig is in de VR-applicatie. Dit is nauw verbonden aan onderdompeling [42, 48]. De PQ is echter al vrij oud en heeft, zoals eerder genoemd, een probleem dat haar minder geschikt maakt voor dit project. Er worden namelijk vrijwel geen vragen gesteld in het kader van presence. De IPQ vraagt daarentegen juist wel naar de subjectieve ervaring van presence en is daarnaast ook nog 15 vragen korter.
Door de huidige situatie met de COVID-19 pandemie is het niet mogelijk om op de gebruikelijke manier te werk te gaan met het afnemen van enquˆetes en het gecontroleerd uitvoeren van tests in VR. Als reactie op de situatie en de behoefte om toch door te gaan met onderzoek op het gebied van VR/AR, is door een aantal leden van de Immersive Experiences Working Group van de Queen Mary University of London een project genaamd XRDRN opgezet. XRDRN (XR Distributed Research Network) is een netwerk opgezet om in de huidige omstandigheden toch onderzoek te kunnen blijven doen door onderzoeken online te delen en hiervoor deelnemers te vinden. Het lijkt ons een verstandige keuze dit onderzoek via XRDRN uit te zetten om zo op een verantwoorde manier data te vergaren en daarbij deel te nemen aan een vooruitstrevend initiatief. Ma e.a. [32] beargumenteert dat dergelijke web-based alternatieven voor VR-onderzoek een redelijke alternatief zijn.
4.4
Experiment opzet
Voor deze case-study zal het 3D-model dat beschikbaar is gesteld door de architect en de daarop gebaseerde eerste versie van een VR-applicatie in Unity gebruikt worden. Zie figuur 4.4. Deze applicatie bevat vrijwel geen inrichting, indeling van ruimtes, bewegwijzering, et cetera.
Om de experimenten uit te voeren worden een aantal scripts geschreven die de benodigde basis-functionaliteit implementeren en die alle parameters op een overzichtelijke en makkelijk aan te passen manier weergeven binnen de Unity-editor, zie figuur 4.5.
Vervolgens wordt er een experiment opgezet om het evacuatiegedrag van avatars te bestuderen. Hierin worden een oplopend aantal avatars in een collegezaal geplaatst en wordt er gemeten hoe lang het duurt voordat deze avatars allemaal veilig het gebouw hebben verlaten. Zie figuur 4.6
Figuur 4.4: Het Lab42 gebouw in de VR-applicatie.
Figuur 4.6: Vluchtende avatars in Lab42.
voor een indruk van hoe een dergelijke evacuatie eruit ziet. Daarna wordt eenzelfde experiment uitgevoerd, maar dit maal zijn de avatars geprogrammeerd anderhalve meter afstand van elkaar te houden. Het verschil in evacuatietijd zou ons wat kunnen vertellen over de gevolgen van der-gelijke maatregelen in een noodsituatie.
Er wordt tot slot een experiment opgezet waarbij de locatie van een testpersoon met een vast interval wordt gemeten terwijl er een virtuele evacuatieprocedure plaatsvindt. Zo zou het ver-volgens mogelijk moeten zijn een visualisatie te kunnen maken van het evacuatietraject dat testpersonen in de VR-applicatie afleggen. Zie 6.3 voor de implementatie.
4.5
Resultaten
De resultaten van de eerste twee genoemde experimenten zijn weergegeven in figuur 4.7. Een aantal dingen vallen op in beide datareeksen. Zo is de spreiding inconsistent en zijn er op een paar plekken enorme uitlopers. Dit kan een aantal verschillende oorzaken hebben. Het is bijvoorbeeld mogelijk dat de computatie vertraagd werd door andere processen op de computer. Om dit uit te sluiten is het experiment meerdere malen uitgevoerd. De inconsistente spreiding bleef echter aanwezig. Ook is het mogelijk dat avatars vast zitten in het gebouw, als ze bij-voorbeeld op een plek zijn ge¨ınstantieerd waar geen NavMesh aanwezig is die aansluit aan het evacuatiedoel. Dit tweede is echter uitgesloten, door met behulp van een visualisatie van de simulatie te controleren of dit het geval was. De mogelijkheid deze uitspraak te kunnen doen toont aan dat VR ook bij interpretatie van simulatie-data een voordeel heeft ten opzichte van traditionele data-verzameling.
In beide gevallen stemt het resultaat wel overeen met de verwachting. Een (vrijwel) lineaire toename van de evacuatietijd naarmate de hoeveelheid personen toeneemt. Er is namelijk altijd sprake van een bottleneck ergens in het gebouw. (In dit geval de uitgang van de collegezaal). Het resultaat van het laatste experiment is weergegeven in figuur 4.8. Hier is een visualisatie te zien van een afgelegd traject door een testpersoon in het gebouw in een evacuatiescenario.
4.6
Conclusie
Uit de experimenten zijn een aantal conclusies te trekken. Zo laat figuur 4.7 duidelijk zien dat de anderhalve meter afstand een negatieve invloed heeft op de duur van de evacuatie. Wel is
0 50 100 150 200 250 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 TIJD (S ) AANTAL PERSONEN Evacuatietijd
Normaal Anderhalve Meter
Figuur 4.7: De gemiddelde evacuatieduur vanuit de grote collegezaal met een oplopend aantal personen. Het gemiddelde van vijftig iteraties is weergegeven. De spreiding is weergegeven met errorbars.
het zo dat de stijging min of meer lineair blijft. Daarnaast zou het mogelijk zijn verschillende testpersonen met elkaar te vergelijken door de evacuatietrajecten (zoals die in figuur 4.8) naast elkaar te houden. Zo kan er werkelijk onderzoek gedaan worden naar het gedrag van mensen in dit soort evacuatiescenario´s.
Het is zo dus mogelijk, met behulp van de gereedschapskist, zinnig wetenschappelijk onderzoek uit te voeren naar het gedrag van mensen. In dit geval specifiek naar het gedrag in noodsituaties.
HOOFDSTUK 5
Discussie
In dit onderzoek is een gereedschapskist gecre¨eerd om onderzoek in VR naar het gedrag van men-sen te faciliteren. Deze gereedschapskist is nog niet erg uitgebreid maar bevat in ieder geval de noodzakelijke componenten. Daarmee luidt het antwoord op de onderzoeksvraag: de componen-ten die absoluut niet kunnen ontbreken zijn een ontwikkelomgeving, avatars en dataverzameling via zowel enquˆetes als in-app data verzameling.
5.1
Ethische aspecten
Ethische implicaties zijn in dit project veelal aanwezig. Zo is nader onderzoek naar de case-study heel belangrijk. Het is allereerst van enorm belang dat er wordt nagedacht over mensenstromen in bijvoorbeeld noodsituaties. Omdat er zo keuzes kunnen worden gemaakt voor de inrichting van het gebouw waarbij veiligheid voorop staat (omdat er dus zo snel mogelijk zo veel moge-lijk mensen kunnen evacueren). Daarnaast is het mogemoge-lijk om aan de hand van een dergemoge-lijke VR-applicatie studenten en medewerkers inzicht te bieden, als het gebouw in gebruik is, in de evacuatieprocedure. Zodat deze procedure soepeler en daarbij veiliger kan verlopen. Tot slot is het niet triviaal om ervoor te zorgen dat er ook in niet-noodsituaties een goede doorstroom van mensen is. Om zo het dynamische karakter van een studiedag niet negatief te be¨ınvloeden. Ook het doen van onderzoek in DICE-scenario´s met behulp van VR heeft ethische implicaties. Het maakt dingen die niet mogelijk waren of dingen die niet op een ethisch verantwoorde wijze mogelijk waren plotseling mogelijk. Zoals in de genoemde case-study. Dit is erg veelbelovend voor de toekomst van onderzoek naar menselijk gedrag.
5.2
Future work
Een mogelijke vervolgstap voor de gereedschapskist die gebouwd is in dit project is deze uitbrei-den. Er zijn meer componenten die worden gebruikt in onderzoek naar menselijk gedrag die ook een plaats zouden kunnen krijgen in de gereedschapskist. Denk hierbij bijvoorbeeld aan vuur-en rooksimulatie.
Een andere vervolgstap is het uitvoeren van het onderzoek dat in de case-study als proof-of-concept wordt gebruikt: Het uitbreiden van de applicatie en het uitzetten via XRDRN. In deze applicatie valt ook nog performance te halen en is het bijvoorbeeld mogelijk te experimenteren met andere pathfinding algoritmes.
Bibliografie
[1] url: https://comm.stanford.edu/faculty-bailenson/. [2] url: https://unity.com/.
[3] url: https://techcrunch.com/2020/09/10/how- unity- built- a- gaming- engine-for-the-future/?guccounter=1&guce_referrer=aHR0cHM6Ly93d3cuZ29vZ2xlLmNvbS8& guce_referrer_sig=AQAAACUa2YN_GvQ8gwOZz7aYDWrlSwo72thxP3Iuvjfkl2ZBf6RGsVUrtmp44X- WzmQYdxUQ7tnNdHtqKJE4V-UbtC8pN00dtDro2wDT0S2peIv1GiNXl6_JzrP3fqOKg-NKeeB5FrISK--M0W3J4-Q5RBVqmkzMZLUOGHMds5kiM__5. [4] url: https://www.unrealengine.com/en-US/. [5] url: https://aws.amazon.com/sumerian/. [6] url: https://github.com/microsoft/Microsoft-Rocketbox. [7] url: https://github.com/microsoft/Microsoft-Rocketbox/blob/master/LICENSE. md. [8] url: https://www.mixamo.com/#/. [9] url: https://helpx.adobe.com/creative-cloud/faq/mixamo-faq.html. [10] url: https://assetstore.unity.com/. [11] url: https://docs.unity3d.com/Manual/nav-InnerWorkings.html. [12] url: http://theory.stanford.edu/~amitp/GameProgramming/AStarComparison.html. [13] url: https://www.alooma.com/blog/types-of-modern-databases. [14] url: https://www.mysql.com/. [15] url: https://www.postgresql.org/. [16] url: https://www.oracle.com/database/. [17] url: https://www.microsoft.com/en-us/sql-server/sql-server-2017. [18] url: https://www.ibm.com/analytics/db2. [19] url: https://www.google.com/forms/about/.
[20] Domna Banakou, Parasuram D Hanumanthu en Mel Slater. “Virtual embodiment of white people in a black virtual body leads to a sustained reduction in their implicit racial bias”. In: Frontiers in human neuroscience 10 (2016), p. 601.
[21] Jim Blascovich e.a. “Immersive virtual environment technology as a methodological tool for social psychology”. In: Psychological inquiry 13.2 (2002), p. 103–124.
[22] Carolina Cruz-Neira, Daniel J Sandin en Thomas A DeFanti. “Surround-screen projection-based virtual reality: the design and implementation of the CAVE”. In: Proceedings of the 20th annual conference on Computer graphics and interactive techniques. 1993, p. 135–142. [23] Paul MG Emmelkamp. “Technological innovations in clinical assessment and
psychothe-rapy”. In: Psychotherapy and psychosomatics 74.6 (2005), p. 336–343.
[24] Daniel Freeman e.a. “Virtual reality in the assessment, understanding, and treatment of mental health disorders”. In: Psychological medicine 47.14 (2017), p. 2393–2400.
[25] Omri Gillath e.a. “What can virtual reality teach us about prosocial tendencies in real and virtual environments?” In: Media Psychology 11.2 (2008), p. 259–282.
[26] P. E. Hart, N. J. Nilsson en B. Raphael. “A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths”. In: IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics 4.2 (1968), p. 100–107.
[27] Robert S Kennedy e.a. “Simulator sickness questionnaire: An enhanced method for quan-tifying simulator sickness”. In: The international journal of aviation psychology 3.3 (1993), p. 203–220.
[28] Hyun K Kim e.a. “Virtual reality sickness questionnaire (VRSQ): Motion sickness mea-surement index in a virtual reality environment”. In: Applied ergonomics 69 (2018), p. 66– 73.
[29] M. Kinateder e.a. “Virtual reality for fire evacuation research”. In: 2014 Federated Confe-rence on Computer Science and Information Systems. 2014, p. 313–321.
[30] Jing Lin e.a. “Do people follow the crowd in building emergency evacuation? A cross-cultural immersive virtual reality-based study”. In: Advanced Engineering Informatics 43 (2020), p. 101040.
[31] Jack M Loomis, James J Blascovich en Andrew C Beall. “Immersive virtual environment technology as a basic research tool in psychology”. In: Behavior research methods, instru-ments, & computers 31.4 (1999), p. 557–564.
[32] Xiao Ma e.a. “Web-Based VR Experiments Powered by the Crowd”. In: Proceedings of the 2018 World Wide Web Conference. WWW ’18. Lyon, France: International World Wide Web Conferences Steering Committee, 2018, p. 33–43. isbn: 9781450356398. doi: 10.1145/3178876.3186034. url: https://doi.org/10.1145/3178876.3186034.
[33] Karl F MacDorman. “Subjective ratings of robot video clips for human likeness, fami-liarity, and eeriness: An exploration of the uncanny valley”. In: ICCS/CogSci-2006 long symposium: Toward social mechanisms of android science. 2006, p. 26–29.
[34] M. Mori, K. F. MacDorman en N. Kageki. “The Uncanny Valley [From the Field]”. In: IEEE Robotics Automation Magazine 19.2 (2012), p. 98–100.
[35] Nexhmedin Morina e.a. “Can virtual reality exposure therapy gains be generalized to real-life? A meta-analysis of studies applying behavioral assessments”. In: Behaviour research and therapy 74 (2015), p. 18–24.
[36] Xueni Pan en Mel Slater. “Confronting a moral dilemma in virtual reality: a pilot study”. In: Proceedings of HCI 2011 The 25th BCS Conference on Human Computer Interaction 25. 2011, p. 46–51.
[37] Veronica S Pantelidis. “Reasons to use virtual reality in education and training courses and a model to determine when to use virtual reality”. In: Themes in Science and Technology Education 2.1-2 (2010), p. 59–70.
[38] Tabitha C Peck e.a. “Putting yourself in the skin of a black avatar reduces implicit racial bias”. In: Consciousness and cognition 22.3 (2013), p. 779–787.
[39] Luigi Pugnetti e.a. “Probing memory and executive functions with virtual reality: Past and present studies”. In: CyberPsychology & Behavior 1.2 (1998), p. 151–161.
[40] Aizhu Ren, Chi Chen en Yuan Luo. “Simulation of emergency evacuation in virtual reality”. In: Tsinghua Science and Technology 13.5 (2008), p. 674–680.
[41] F David Rose, Barbara M Brooks en Albert A Rizzo. “Virtual reality in brain damage rehabilitation”. In: Cyberpsychology & behavior 8.3 (2005), p. 241–262.
[42] Thomas Schubert, Frank Friedmann en Holger Regenbrecht. “The experience of presence: Factor analytic insights”. In: Presence: Teleoperators & Virtual Environments 10.3 (2001), p. 266–281.
[43] Mel Slater. “Measuring presence: A response to the Witmer and Singer presence question-naire”. In: Presence 8.5 (1999), p. 560–565.
[44] Mel Slater en Maria V Sanchez-Vives. “Enhancing our lives with immersive virtual reality”. In: Frontiers in Robotics and AI 3 (2016), p. 74.
[45] Katy Tcha-Tokey e.a. “A Questionnaire to Measure the User Experience in Immersive Virtual Environments”. In: mrt 2016. doi: 10.1145/2927929.2927955.
[46] J Pablo Nu˜nez Velasco e.a. “Studying pedestrians’ crossing behavior when interacting with automated vehicles using virtual reality”. In: Transportation research part F: traffic psychology and behaviour 66 (2019), p. 1–14.
[47] TJ Wheelan. “Social presence in multi-user virtual environments: A review and measure-ment framework for organizational research”. In: North Carolina State University. Retrie-ved November 16 (2008), p. 2011.
[48] Bob G Witmer en Michael J Singer. “Measuring presence in virtual environments: A pre-sence questionnaire”. In: Prepre-sence 7.3 (1998), p. 225–240.
[49] Nick Yee e.a. “The unbearable likeness of being digital: The persistence of nonverbal social norms in online virtual environments”. In: CyberPsychology & Behavior 10.1 (2007), p. 115– 121.
HOOFDSTUK 6
Appendices
6.1
AnimateAvatar.cs
using System . C o l l e c t i o n s ; using System . C o l l e c t i o n s . G e n e r i c ; using System . D i a g n o s t i c s ; using U n i t y E n g i n e ; using U n i t y E n g i n e . AI ;public c l a s s AnimateAvatar : MonoBehaviour {
private Animator anim ; private NavMeshAgent nma ;
// S t a r t i s c a l l e d b e f o r e t h e f i r s t frame u p d a t e void S t a r t ( ) { anim = GetComponent<Animator > ( ) ; nma = GetComponent<NavMeshAgent > ( ) ; }
// Update i s c a l l e d once p e r frame void Update ( )
{
i f (nma . hasPath && nma . r e m a i n i n g D i s t a n c e > nma . s t o p p i n g D i s t a n c e && nma . i s S t o p p e d == f a l s e ) {
anim . S e t B o o l ( ” i s I d l e ” , f a l s e ) ; anim . S e t B o o l ( ” i s W a l k i n g ” , true ) ;
// A l s o s e t t h e a n i m a t i o n s p e e d t o match t h e w a l k i n g s p e e d . anim . S e t F l o a t ( ” w a l k i n g S p e e d ” , 0 . 6 f ∗ nma . v e l o c i t y . magnitude ) ; } e l s e { anim . S e t B o o l ( ” i s W a l k i n g ” , f a l s e ) ; anim . S e t B o o l ( ” i s I d l e ” , true ) ; } } }
6.2
MoveTo.cs
using System . C o l l e c t i o n s ; using System . C o l l e c t i o n s . G e n e r i c ; using U n i t y E n g i n e ;
using U n i t y E n g i n e . AI ;
public c l a s s MoveTo : MonoBehaviour { public Transform g o a l ; void S t a r t ( ) { NavMeshAgent a g e n t = GetComponent<NavMeshAgent > ( ) ; a g e n t . d e s t i n a t i o n = g o a l . p o s i t i o n ; } }
6.3
SendDataTest.cs
using U n i t y E n g i n e ; using U n i t y E n g i n e . Networking ; using System . C o l l e c t i o n s ; using System . C o l l e c t i o n s . G e n e r i c ; using System . S e c u r i t y . Cryptography ; using System . C o l l e c t i o n s . S p e c i a l i z e d ; using System . IO ;public c l a s s SendDataTest : MonoBehaviour { private V e c t o r 3 c u r r e n t P o s i t i o n ; private Q u a t e r n i o n c u r r e n t R o t a t i o n ; private f l o a t c u r r e n t T i m e ; public Transform p l a y e r ; public s t r i n g username ; public s t r i n g message = ” h a l l o ? ” ; public f l o a t d a t a G a t h e r I n t e r v a l = 0 . 5 f ; private s t r i n g s e r v e r a d d r e s s = ” h t t p : / / l o c a l h o s t / b o r r e / p o s t c o n n e c t d b p r e p a r e d . php” ; private s t r i n g path ; private UnityWebRequest www; void S t a r t ( ) { I n v o k e R e p e a t i n g ( ” GatherData ” , 0 f , d a t a G a t h e r I n t e r v a l ) ; } void GatherData ( ) { c u r r e n t P o s i t i o n = p l a y e r . p o s i t i o n ; c u r r e n t R o t a t i o n = p l a y e r . r o t a t i o n ; c u r r e n t T i m e = Time . t i m e ; }
void O n A p p l i c a t i o n Q u i t ( ) { U n i t y E n g i n e . Debug . Log ( ” U p l o a d i n g d a t a . . . ” ) ; S t a r t C o r o u t i n e ( Upload ( ) ) ; i f (www. i s N e t w o r k E r r o r | | www. i s H t t p E r r o r ) { U n i t y E n g i n e . Debug . Log (www. e r r o r ) ; } e l s e {
U n i t y E n g i n e . Debug . Log ( ” Data u p l o a d c o m p l e t e ! ” ) ; }
}
IEnumerator Upload ( ) {
L i s t <I M u l t i p a r t F o r m S e c t i o n > formData = new L i s t <I M u l t i p a r t F o r m S e c t i o n > ( ) ;
formData . Add (new M u l t i p a r t F o r m D a t a S e c t i o n ( ”name=” + username + ”&msg=” + c u r r e n t P o s i t i o n . x . T o S t r i n g ( ) + ”&d a t a=” + message ) ) ; www = UnityWebRequest . Post ( s e r v e r a d d r e s s , formData ) ;
y i e l d return www. SendWebRequest ( ) ; }
}
6.4
get connect db prepared.php
<?php
include ” c o n n e c t i o n . php” ;
i f ( $ GET [ ”name” ] | | $ GET [ ”msg” ] ) {
echo ”Welcome ” . $ GET [ ’ name ’ ] . ”<br />” ; echo ” Your message : ” . $ GET [ ’ msg ’ ] . ”<br />” ;
$ q u e r y = ”INSERT INTO t e s t ( i p , name , d a t a ) VALUES ( ? , ? , ? ) ” ; i f ( $stmt = m y s q l i p r e p a r e ( $conn , $ q u e r y ) ) {
// Bind v a r i a b l e s t o t h e p r e p a r e d s t a t e m e n t a s p a r a m e t e r s m y s q l i s t m t b i n d p a r a m ( $stmt , ” s s s ” , $ i p , $name , $ d a t a ) ; /∗ S e t t h e p a r a m e t e r s v a l u e s and e x e c u t e
t h e s t a t e m e n t a g a i n t o i n s e r t a n o t h e r row ∗/ $ i p = $ SERVER [ ’REMOTE ADDR ’ ] ;
$name = $ GET [ ’ name ’ ] ; $ d a t a = $ GET [ ’ msg ’ ] ;
m y s q l i s t m t e x e c u t e ( $stmt ) ;
echo ” S u c c e s f u l l y i n s e r t e d i n t o d a t a b a s e . ” ; }
e l s e {
echo ”ERROR: Could n o t i n s e r t i n t o d a t a b a s e . ” . m y s q l i e r r o r ( $conn ) ; }
m y s q l i s t m t c l o s e ( $stmt ) ; m y s q l i c l o s e ( $conn ) ; e x i t ( ) ; } ?> <html> <body>
<form a c t i o n = ”<?php $ PHP SELF ?>” method = ”GET”> Name : <i n p u t t y p e = ” t e x t ” name = ”name” />
Message : <i n p u t t y p e = ” t e x t ” name = ”msg” /> <i n p u t t y p e = ” submit ” />
</form> </body> </html>
