增强现实互动游戏用户体验模型构建研究

增强现实互动游戏用户体验模型构建研究作者：刘锦宏安珍珍张亚敏

来源：《出版科学》2015年第02期

[摘要] 采用文献研读和实证研究相结合的方法，以增强现实技术及用户体验相关理论为基础，从用户行为的角度出发构建增强现实互动游戏用户体验假设模型，通过实证调查和分析，厘定增强现实互动游戏用户体验的构成要素，为游戏开发商和运营商提高游戏玩家的用户体验提出具有建设性的建议。

[关键词] 增强现实用户体验体验模型实证研究

[中图分类号] G237 [文献标识码] A [文章编号] 1009-5853 （2015） 02-0085-04

作为数字出版产业的重要组成部分，以及文化与科技融合的先锋，网络游戏产业在国家大力发展文化产业的政策扶持下飞速发展。根据中国新闻出版研究院发布的《2013—2014中国数字出版产业年度报告》，2013年我国网络游戏产业规模为831.7亿元，较2012年的569.6亿元增长了26.12%[1]。用户体验是决定一款游戏能否成功的关键，游戏产业也因此一直以来都积极地采纳高、新、尖技术以期提高用户体验。在游戏产业的技术创新与融合过程中，诞生于1990年代的增强现实（Augmented Reality， AR）技术因具有将虚拟场景和物体融合到现实环境，并能支持用户与其进行交互的特点而被游戏产业广泛采用[2]。随着增强现实游戏数量及其影响的不断增加，如何分析、评价增强现实游戏的用户体验逐渐成为国内外研究者关注的焦

点之一。本文拟借鉴相关理论构建增强现实互动游戏用户体验模型，指出影响用户体验的关键因素，并提出开发和运营增强现实游戏的举措。

1 增强现实互动游戏用户体验假设模型

用户体验（User Experience， UE）经济是继产品经济、商品经济、服务经济之后的第四个经济阶段[3]。用户体验是指用户使用产品（包括物质产品和非物质产品）或者享用服务的过程中建立起来的心理感受，涉及人与产品、程序或者系统交互过程中的所有方面，包括情感、喜好、认知印象、生理和心理反应、行为和成就等多个方面[4]。在用户体验的构成要素方面，本特利（Bentley）等人认为性能、满意度和情感三方面因素共同决定了产品的用户体验[5]。施密特（Bernd H.Schmitt）从心理社会学角度研究用户体验，提出了感官、情感、思考、行为、关联的用户体验评价体系[6]。还有学者认为，用户体验是一个动态概念，它是对用户在与产品交互过程中形成的各种感觉、知觉、情绪、情感状态的记忆累积过程[7]。

在游戏用户体验方面，游戏故事性、期望、节奏、沉浸感、吸引力、可用性和挑战性是网络游戏用户体验设计的关键。其中，游戏可用性（易于学习和使用）是用户体验设计的基础，它影响游戏的沉浸感和玩家对游戏的总体评价[8]。游戏的用户体验由游戏的感官体验、界面信息体验、可玩性体验和增值体验四个要素构成[9]。此外，在体验经济浪潮下，游戏应该抓住用户的心理因素，让玩家获得感官及心理的体验[10]，且将虚拟和现实联系在一起，使玩家能自由地创造游戏内容，这是未来游戏行业发展的必然趋势[11]。

本文根据增强现实互动游戏的特点，借鉴施密特的用户体验框架体系，构建如图1所示的增强现实互动游戏体验模型。为使模型更具合理性和有效性，笔者随机选取30名游戏玩家试玩增强现实互动游戏Ingress，以玩家的体验和感受为基础，采用焦点小组讨论法优化增强现实互动游戏用户体验模型的构成要素。该模型由感官体验、交互体验、行为体验、情感体验和可靠性体验5个一级要素和23个二级要素（参见表1）构成。

图1 增强现实互动游戏用户体验模型

表1 增强现实互动游戏用户体验假设模型构成要素

2 实证研究方案

2.1 问卷设计与预调查

笔者在对相关文献进行研读的基础上设计了增强现实互动游戏用户体验调查问卷。为保证问卷的可操作性和有效性，问卷设计完成之后，在正式调研之前笔者发放了30份问卷，对武汉理工大学30名在校学生进行预调研，针对预调研数据统计分析结果对变量和问卷进行了修正，最终形成了由23个要素构成的李克特（Liket）五级量表调查问卷。

2.2 数据获取与样本描述

问卷调查采用网上调查和实地调查相结合的方法。实地调查的范围主要选择在武汉地区的高校和大型网吧。网上调查主要通过专业问卷调查平台“问卷星”发放电子版问卷进行调查。

调查从2014年11月1日—15日历时半个月，共发放调查问卷225份，经过人工和机器排查，排除信息不真实、不完整的问卷，共回收有效问卷208份，有效回收率92.4%。其中，男性用户106人、女性用户102人，男女比例分别为51%和49%。对用户学历进行分析，发现其中专科及以下学历用户占33.50%，本科学历用户占49%，硕士及以上学历用户占17.50%。在用户学科背景的统计描述中，发现人文社科类占52%，自然科学与工程技术类占48%，学科背景比例基本均等。

2.3 数据分析

2.3.1 信度与效度检验

由表2可知，本研究问卷数据中各个因子的克伦巴赫系数（Cronbach’s Alpha）均在0.8以上。总量表的克伦巴赫系数值为0.932>0.7，表明信度非常高，即问卷数据可靠性非常高。由表3数据可知，问卷数据的KMO值为0.881，Bartlett球体检验值为1697.823，显著性概率

P=0.000

表2 问卷信度检验

表3 KMO样本检测和Bartlett球体检验结果

2.3.2 因子分析

因子分析的基本思想是根据因子之间相关性的大小把变量分组，使得同组变量之间相关性较高，而不同组变量相关性较低，每组变量代表一个基本结构[12]。其目的是有效降低变量维数，以较少的因子去反映变量之间的关系。因子分析的前提条件是样本数量至少为变量数的5倍，本研究中变量23个，样本数量208个，完全符合因子分析要求。

⑴公因子提取。本文利用主成分分析法抽取公因子，在23个变量中，前5个因子的特征值大于1，从第6个因子开始，特征值小于1，且前5个因子的累积方差贡献率达到

67.732%，由此可见选取5个公因子比较合适。进一步对因子的共同度进行分析，结果显示调查问卷各变量的共同度均大于0.4，因此可保留全部问卷变量数。

⑵公因子命名。在因子变量命名过程中，通常用到可使每个因子具有最高载荷的变量数目最小的方差最大法对因子载荷矩阵实行正交旋转以使因子具有命名解释性。本文采用这种方法，对增强现实互动游戏用户体验模型23个构成要素变量的调查数据进行了6次迭代后收敛，其结果如表4所示。模型的23个构成要素分别归属于对应载荷最大的因子，并被归为5个不同的因子进行命名。