The spectatorship experience for virtual reality (VR) games differs strongly from its non-VR precursor. When watching non-VR games on platforms such as Twitch, spectators just see what the player sees, as the physical interaction is mostly unimportant for the overall impression. In VR, the immersive full-body interaction is a crucial part of the player experience. Hence, content creators, such as streamers, often rely on green screens or similar solutions to offer a mixed-reality third-person view to disclose their full-body actions. Our work compares the most popular realizations of the first-person and the third-person perspective in an online survey (N=217) with three different VR games. Contrary to the current trend to stream in third-person, our key result is that most viewers prefer the first-person version, which they attribute mostly to the better focus on in-game actions and higher involvement. Based on the study insights, we provide design recommendations for both perspectives.


翻译:虚拟现实( VR) 游戏的观光体验与其非 VR 前体相差很大。 当观看Twitch 等平台上的非 VR 游戏时,观众只是看到玩家所看到的东西,因为物理互动对于总体印象来说基本上并不重要。 在 VR 中, 浸泡式全体互动是玩家体验中的一个关键部分。 因此, 诸如流体等内容创建者往往依靠绿色屏幕或类似解决方案来提供不同真实性的第三人视图来披露他们的全部身体动作。 我们的工作比较了在网上调查( N=217)中最受欢迎的第一人和第三人视角与三种不同的 VR 游戏。 与目前第三人流的趋势相反, 我们的主要结果是大多数观众更喜欢第一人版, 他们主要认为第一人版更注重游戏动作和更高的参与程度。 基于研究的洞察, 我们为两种观点提供了设计建议。

0
下载
关闭预览

相关内容

IFIP TC13 Conference on Human-Computer Interaction是人机交互领域的研究者和实践者展示其工作的重要平台。多年来,这些会议吸引了来自几个国家和文化的研究人员。官网链接:http://interact2019.org/
多标签学习的新趋势(2020 Survey)
专知会员服务
41+阅读 · 2020年12月6日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【推荐】RNN最新研究进展综述
机器学习研究会
25+阅读 · 2018年1月6日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【音乐】Attention
英语演讲视频每日一推
3+阅读 · 2017年8月22日
Adversarial Transfer Learning
Arxiv
12+阅读 · 2018年12月6日
VIP会员
相关VIP内容
多标签学习的新趋势(2020 Survey)
专知会员服务
41+阅读 · 2020年12月6日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【推荐】RNN最新研究进展综述
机器学习研究会
25+阅读 · 2018年1月6日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【音乐】Attention
英语演讲视频每日一推
3+阅读 · 2017年8月22日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员