Dimmi come giochi e ti dirò chi sei

La conferenza HCII 2023 ha coinvolto 7472 ricercatori e ricercatrici provenienti da 86 Paesi. 1578 sono stati gli articoli scientifici accettati e pubblicati negli atti prima della conferenza. Tra questi, 257 lavori sono stati accettati negli atti della LBW che saranno pubblicati dopo la conferenza e solo un articolo per ogni area tematica è stato infine premiato. Fra questi ultimi, per l’area “HCI in GAMES” è stato premiato lo studio “Your Favorite Gameplay Speaks Volumes About You: Predicting User Behavior and Hexad Type“, che vede fra i suoi autori il ricercatore dell’unità MoDiS del centro Digital Society in FBK insieme ai seguenti colleghi internazionali:

• Reza Hadi Mogavi (Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong);
• Chao Deng, Jennifer Hoffman (Accessible Meta Research and Development, United States);
• Ehsan-Ul Haq (Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong);
• Sujit Gujar (International Institute of Information Technology, India);
• Pan Hui (Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong / University of Helsinki, Finland).

Abstract

“Negli ultimi anni, la comunità di ricerca sulla gamification ha messo ampiamente e frequentemente in discussione l’efficacia degli schemi di gamification a taglia unica. Di conseguenza, la personalizzazione sembra essere una parte importante di qualsiasi progetto di gamification di successo. La personalizzazione può essere migliorata attraverso la comprensione del comportamento degli utenti e del tipo di giocatore/utente Hexad. Il presente lavoro presenta un’idea di ricerca originale: si cerca di capire se i dati degli utenti relativi al gioco (raccolti attraverso vari sondaggi di tipo gamer) possano essere utilizzati per prevedere le loro caratteristiche comportamentali e le tipologie di utenti Hexad in contesti non di gioco (ma gamificati). L’affinità che esiste tra i concetti di gamification e di gioco ci ha dato lo spunto per condurre questa ricerca esplorativa.

Abbiamo condotto uno studio iniziale con 67 utenti di Stack Exchange (come caso di studio). Abbiamo scoperto che le informazioni di gioco degli utenti potevano rivelare informazioni preziose e utili sulle loro caratteristiche comportamentali e sulle tipologie di utenti Hexad in un ambiente non di gioco (ma gamificato).

I risultati dei test condotti su tre archetipi di giocatori (Bartle, Big Five e BrainHex) dimostrano che tutti possono aiutare a prevedere le caratteristiche comportamentali più dominanti degli utenti di Stack Exchange e il tipo di utente Hexad meglio della linea di base di un etichettatore casuale. Detto questo, tra tutti gli archetipi di giocatori analizzati in questo lavoro, BrainHex è quello che si comporta meglio. Alla fine, abbiamo introdotto un’agenda di ricerca per il lavoro futuro.”

“Coerentemente col tratto distintivo dell’unità MoDiS, il focus della ricerca – commenta Bucchiarone – è stato orientato all’ideazione di soluzioni per la personalizzazione e l’adattamento dei sistemi basati sulla gamification. Lo studio di tali sistemi è servito per capire i comportamenti degli utilizzatori e, in base a queste informazioni, riuscire a personalizzare le meccaniche di gamification allo scopo di aumentare l’impatto sugli obiettivi generali del sistema (ad es. la riduzione di CO2 nei sistemi di mobilità, maggiore apprendimento e raggiungimento di competenze dentro un percorso di apprendimento). In altri termini, in questo lavoro si è cercato di capire come le informazioni relative ai giocatori prese nel contesto dei giochi possono essere utilizzate per prevedere le caratteristiche comportamentali e le tipologie di utenti in altri contesti, dentro diversi sistemi gamificati. L’affinità tra i concetti della gamification e del gaming è stata lo stimolo di partenza per condurre questa ricerca esplorativa.”

L’articolo completo è disponibile su SpringerLink, a condizione che si disponga dei diritti di accesso.