心流發生間距的探討

不同的遊戲存在有不同的樂趣因子，雖然其目的同屬於玩樂，但是按其分類 可分為多人線上遊戲、社群網站遊戲、休閒遊戲、單機遊戲等，每一類又可再細 分益智、經營、戰爭、策略、格鬥、射擊等等，因此其心流的發生週期均有所不 同，若以心流的發生間距出發，探討遊戲玩家在該遊戲中的沉浸樂趣，對於遊戲 的發展將有所助益。

一款遊戲的誕生猶如一部小說的完成，其內部的架構是否經過精緻的安排關 係著玩家對其青睞程度，這方面的探討應該從心流的發生(週期)去探討，以嚴僅 深入的態度，創造出富有樂趣的遊戲。

參考文獻

[1] J. Chen.“Flow in Games”, Commun ACM, Volume 50 Issue 4, April 2007.

[2] L. Nacke and C. A. Lindley. “Flow and immersion in first-person shooters:

measuring the player's gameplay experience”, Proceedings of the 2008 Conference on Future Play: Research, Play, Share (Future Play '08), (pp.81-88), New York,USA, 2008.

[3] J. Kuittinen, A. Kultima, J. Niemelä, and J. Paavilainen. " Casual games discussion",Proceedings of the 2007 conference on Future Play (Future Play '07), (pp.105-112), New York USA, 2007.

[4] M. Csikszentmihalyi. Beyond boredom and anxiety,Jossey-Bass, San Francisco, 1975.

[5] M. Csikszentmihalyi, Flow: The psychology of optimal experience,Harper

& Row,New York, 1990.

[6] A. Steptoe, J. Wardle & M. Marmot. "Positive affect and health-related neuroendocrine, cardiovascular, and inflammatory processes",

PANS,Volume 102:6508–6512, 2005.

[7] C. Jennett,A. L. Cox, P. Cairns, S. Dhoparee, A. Epps, T. Tijs, et al.

“Measuringand defining the experience of immersion in

games”,International Journal of Human-Computer Studies,Volume 66 No 9, pp.641-661, 2008.

[8] K. Sun, J. Yu, Y. Huang, and X. Hu.“An improved valence-arousal emotion space for video affective content representation and

recognition”,Proceedings of the 2009 IEEE international conference on Multimedia and Expo (ICME'09), (pp.566-569) , Piscataway New Jersey, USA,2009.

[9] J. Zagal,S. S. Chan,J. Zhang. “Measuring Flow Experience of Computer Game Players”, Proceedings of the Sixteenth Americas Conference on Information Systems,Paper 137, (pp.1-4), Lima Peru, August 2010.

[10] J. Sykes and S. Brown. “Affective gaming: measuring emotion through the gamepad”,CHI '03 extended abstracts on Human factors in computing systems (CHI EA '03), pp.732-733,ACM, New York USA, 2003.

[11] P. Desmet.“Measuring emotion: development and application of an instrument to measure emotional responses to products”. Funology, Mark A. Blythe, Kees Overbeeke, Andrew F. Monk, and Peter C. Wright (Eds.), Kluwer Academic, pp.111-123, Norwell MA USA, 2005.

[12] G. Smith, M. Cha, and J. Whitehead.“A framework for analysis of 2D platformer levels”,Proceedings of the 2008 ACM SIGGRAPH symposium on Video games (Sandbox '08), pp75-80, New York USA, 2008

[13] N. Sorenson, P. Pasquier.“The Evolution of Fun: Automatic Level Design through Challenge Modeling”, Proceedings of the First International Conference on Computational Creativity (ICCCX), (pp.258-267), Lisbon Portugal, 2010.

[14] G. Smith, M. Treanor, J. Whitehead, and M. Mateas.“Rhythm-based level generation for 2D platformers”.Proceedings of the 4th International Conference on Foundations of Digital Games (FDG '09), (pp.175-182), New York USA, April 2009.

[15] N. Falstein.“ Natural Funativity”, Gamasutra,November, 2004.

[16] J. Schell.“Understanding entertainment: story and gameplay are one”, Computers in Entertainment (CIE),Volume 3 Issue 1,pp.6-6,January 2005.

[17] R. L. Mandryk, M. S. Atkins, and K. M. Inkpen.“A continuous and objective evaluation of emotional experience with interactive play environments”,Proceedings of the SIGCHI conference on Human Factors in computing systems (CHI '06), Rebecca Grinter, Thomas Rodden, Paul Aoki, Ed Cutrell, Robin Jeffries, and Gary Olson (Eds.), (pp.1027-1036), New York USA, April 2006.

[18] G. Chanel, C. Rebetez, M. Bétrancourt, and T. Pun, Member.“Emotion assessment from physiological signals for adaptation of games

difficulty”,Systems, Man and Cybernetics, Part A: Systems and Humans, IEEE Transactions on, Volume PP Issue 99, March 2011.

[19] G. Chanel, C. Rebetez, M. Bétrancourt, and T. Pun.“Boredom, engagement and anxiety as indicators for adaptation to difficulty in

games”,Proceedings of the 12th international conference on

Entertainment and media in the ubiquitous era (MindTrek '08), ACM, (pp.13-17), New York USA, October 2008.

[20] G. Rigas, C. D. Katsis, G. Ganiatsas, and D. I. Fotiadis. “ A User Independent, Biosignal Based, Emotion Recognition

Method”.Proceedings of the 11th international conference on User Modeling (UM '07), Cristina Conati, Kathleen Mccoy, and Georgios Paliouras (Eds.). Springer-Verlag, (pp.314-318), Berlin

Heidelberg,2007.

[21] C. Yun, D. Shastri, I. Pavlidis, and Z. Deng.“ O' game, can you feel my frustration?: improving user's gaming experience via

stresscam”.Proceedings of the 27th international conference on Human factors in computing systems (CHI '09). ACM, (pp.2195-2204), New York USA, April 2009.

[22] A. Kistler, C. Mariauzouls and K.V. Berlepsch.“Fingertip Temperature as an Indicator for Sympathetic Responses”.International Journal of Psychophysiology, Volume 29 Issue 1, pp35-41, June 1998.

[23] T. J. Lowenstein, Ph.D. “STRESS AND BODY TEMPERATURE”, stressmarket.com, 2004.

[24] Wikipedia .“Respiratory rate”,http://en.wikipedia.org/wiki/Respiratory_rate,May 2011.

[25] K. A. Reddy, B. George, N. M. Mohan, V. J.Kumar.“A Novel

Calibration-Free Method of Measurement of Oxygen Saturation in Arterial Blood”, Instrumentation and Measurement, IEEE Transactions on , Volume 58 Issue 5, pp.1699-1705, May 2009.

[26] J. G. Webster. Design of Pulse Oximeters. Philadelphia, PA: Inst Phys Pub, 1997.

[27] Y. He, H. Liu, R. Himeno, J. Sunaga, N. Kakusho, H. Yokota.“Finite element analysis of blood flow and heat transfer in an image-based human finger”. Computers in Biology and Medicine, Volume 38 Issue 5, New York USA, May 2008.

[28] S. Kaiser, T. Wehrle and P. Edwards.“Multi-Modal Emotion Measurement in an Interactive Computer Game: A Pilot-Study”, In Frijda, N. H. (ed.), Proceedings of the VIIIth Conference of the International Society for Research on Emotions, (pp.275-279), University of

Geneva,Switzerland,1994.

[29] C. Y. Chang, J. S. Tsai, C. J. Wang, and P. C. Chung.“Emotion recognition with consideration of facial expression and physiological signals”,Proceedings of the 6th Annual IEEE conference on

Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB'09). IEEE Press, (pp.278-283), Piscataway New Jersey USA, March 2009.

[30] S. Kristina and S. Tanja,“Towards emotion recognition from

electroencephalographic signals”, Affective Computing and Intelligent Interaction and Workshops, 2009. ACII 2009. 3rd International

Conference on, (pp.1-6), Karlsruhe Germany, September 2009.

[31] M. Csikszentmihalyi.“Finding flow: The psychology of engagement with

everyday life”, BasicBooks,New York USA, 1997.

[32] J. Webster, K. L. Trevino, and L. Ryan, “The dimensionality and correlates of Flowin human-computer interactions”, Computers in Human Behavior,Volume 9, pp411-426, 1993.

[33] J. A. Ghani and S. P. Deshpande. "Task Characteristics and the Experience of Optimal Flow in Human-Computer Interaction", Journal of Psychology, Volume 128, pp. 381-391, 1994

[34] K. Silber 著，行為的生理基礎，林宜美 等譯，五南圖書出版社，中華民國 台北市，2004。

[35] 戴毓廷，「生理訊號擷取系統設計概論」"Design Concept of Bio-medical Signal Acquisition System."，財團法人國家實驗研究院晶片系統設計中心 電子報，107 期，中華民國 新竹市，September 2009。

[36] 楊治良，基礎實驗心理學，甘肅人民出版社，中華人民共和國 蘭州市，1988。

[37] 王明習，「熱影像技術應用於精神科臨床治療之研究」，國科會專題計劃，國 立成功大學 中華民國 台南市，2004。

附錄

生理訊號擷取系統

(1)指溫偵測模組：本研究使用紅外線感測器量測溫度，其 原理為感測器將吸收的幅射轉化為熱能，而提高感測器的溫度，

並將溫度經過放大與轉換成為數位訊號呈現出來。感測器選用由 Melexis 公司所研發生產的紅外線測溫器 MLX90614 系列，

MLX90614 屬於醫療級非接觸式紅外線溫度感測器，內含 17bit ADC 及 DSP，可以 實現高精度溫度量測，通常可以量測的溫度範圍在-20…120 °C(如下圖)，在室溫 範圍內至少可以達解析度±0.5ºC。輸出方式可以採用 10-bit PWM 與 SMBus。本研 究將採用 SMBus 讀取感測器數據。此感測器使用 Vcc 為 5V。

附圖 2，溫度感測器範圍(縱軸為待測物溫度；橫軸感測器外部溫度。) 資料來源：Melexis 公司

附圖 1 紅外 線溫度感測器

(2)心跳偵測模組：人體組織在心臟收縮 將血液加壓入血管時，其透明度會降低，紅外 線反射回來的強度會減弱，心臟舒張時，則反 射的紅外線會變強，因此可以使用類比放大電 路，將此手指末稍的微動脈的小波動放大超過 1000 倍。類比放大電路的設計如下圖：

附圖 4 心跳偵測模組電路圖

附圖 5 反射式血氧計量測示意圖

資料來源：http://cdnet.stpi.org.tw/techroom/pclass/2011/pclass_11_A069.htm 本研究考量所有電路必須置於滑鼠中，且使用 USB 5V 電源，故放大器採用 LM324 做單電源放大設計，LM324 是一個內含 4 組運算放大器的 14 pin IC。V+接

附圖 3 CNY70 感測器 資料來源：Vishay 公司

稍的心跳訊號以一個 1μ的電容去除直流成份，接著進入第一級反向放大 33 倍 (LM324-a)，第二級反向放大 40 倍(LM324-b)低通濾波，濾波器截止頻率

f_c RC π

2

= 1

經計算大約在 3.4Hz，然後經過 Schmitt trigger(LM324-c)反向輸出成為方波。

實際量測訊號如下圖：

附圖 6 心跳偵測模組實際輸出波形

(3)微處理器：本研究的資料採集是由 MCU(類 8051)對二個生理訊號模組讀取 數據，暫存於 RAM 中供 PC 端以自訂的 USB command 讀取。指溫的部份，透過 GPIO 模擬的 SMBus 讀取 MLX90614 資料，然後做 4 筆資料的平均。心跳的部份，因為原 始訊號的 Rising edge 較為陡峭，所以計數心跳週期的起始點應該是 Rising edge，

但是因為訊號經過三個反向後，反而成為 falling edge。MCU 將規劃一個 16 bit Timer，每隔 1 ms 將 tick counter 加 1，心跳週期的計數將使用此 tick counter，

計數每個心跳的週期，並且剔除不合理的訊號跳動，為了降低心跳數據的波動，

所以對原始數據做動態平均。

本研究的 MCU 平台採用

EZ-USB FX2(Cypress CY7C68013A)，主要的特點：

1. 符合 USB2.0 規範，480Mbps 高速傳輸協定標準，支援 USB1.1 2. 增強型之 Cypress EZ-USB FX2 系列處理中心，含括增強型 USB Core、

高速 8051 Core，具 4Clock/Cycle 的 48MHz 8051CPU，比一般標準

8051 的執行速度快 10 倍，支援 Keil C IDE 開發介面。

3. GPIF 界面、DMA 引擎、提供全部傳輸類型(等時、批量、中斷、控制 傳輸)、提供 31 個可規劃 End point

4. 配置擴充程序或 32K bytes RAM 5. 100/400KHz I2C 相容的 bus

(4)視窗程式：本研究需將 Device 端的數據按一定間隔時讀回 PC 做記錄與分 析，所以需要開發一些視窗應用程式，這部份採用 MFC 設計出相關的功能，除了 記錄生理訊號外，同時顯示出分別以指溫與心跳為 XY 軸的二維散佈圖。

附圖 7 生理資料擷取軟體

附圖 8 生理資料實測