A maioria das pessoas que se exercitam usando RV desistem quando as coisas ficam muito difíceis ou monótonas. Será que programas que usam sensores para sintonizar o estado emocional de uma pessoa podem ajudar?
Os videogames de realidade virtual (RV) que combinam tempo de tela com exercícios são uma ótima maneira de ficar em forma, mas os designers de jogos enfrentam um grande desafio: assim como acontece com exercícios regulares, a adesão aos “exergames” é baixa, com a maioria dos usuários desistindo quando começam a se sentir desconfortáveis ou entediados.
Cientistas da computação da Universidade de Bath acreditam ter encontrado uma solução: criar exergames que usam sensores para medir continuamente o estado emocional de uma pessoa enquanto ela se exercita e, então, ajustar o jogo – por exemplo, tornando-o mais fácil ou mais difícil – para manter o usuário envolvido.
Dr. Dominic Potts, autor principal de um novo estudo sobre o aproveitamento da tecnologia de sensores de ponta para manter os praticantes de exercícios motivados, disse: “Quando se trata de exercícios físicos em todas as formas, a motivação e a adesão aos exercícios são problemas enormes. Com o exergaming, podemos abordar esse problema e maximizar o prazer e o desempenho de uma pessoa adaptando o nível de desafio para corresponder às habilidades e ao humor do usuário.
“Jogos de exercícios completamente adaptáveis detectam as emoções de uma pessoa e dão a ela mais 'recompensas' quando ela está com dificuldades e mais obstáculos quando ela está pronta para um novo desafio.”
Os designers de jogos há muito tempo desejam desenvolver exergames mais personalizados — ou seja, programas que se sintonizem com a pessoa enquanto ela se exercita, adaptando-se às suas dificuldades e ambições à medida que o jogo se desenrola —, no entanto, encontrar um método confiável para medir o estado emocional em evolução do usuário tem se mostrado difícil.
A equipe de Bath fez uma descoberta ao empregar uma nova gama de sensores — que podem ser incorporados em headsets de RV e dispositivos vestíveis, como smartwatches — para monitorar as mudanças físicas experimentadas por um praticante de exercícios durante o treino.
As descobertas da equipe foram publicadas recentemente na Conferência CHI sobre Fatores Humanos em Sistemas Computacionais – a principal conferência internacional de Interação Humano-Computador (IHC), onde o artigo recebeu uma menção honrosa.
Os pesquisadores esperam que suas descobertas sejam adotadas por designers de jogos para criar programas imersivos que possam manter uma pessoa pedalando, correndo ou levantando peso por muito tempo depois que ela normalmente decidiria parar.
Ruído de fundo
Até agora, os sensores — que podem ser extremamente eficazes no rastreamento de estados emocionais quando uma pessoa é sedentária — não se mostraram confiáveis na medição do panorama emocional de uma pessoa envolvida em atividade física, dificultando o reconhecimento se uma pessoa está sentindo felicidade, estresse ou tédio.
“Tradicionalmente, esses dispositivos de detecção são colocados em headsets de RV para rastrear piscadas e dilatação da pupila, mas geralmente eles são altamente suscetíveis a ruídos fisiológicos e de fundo”, explicou o Dr. Potts.
O “ruído” indesejado é gerado de duas maneiras: quando uma pessoa se move de maneiras imprevisíveis — como costuma fazer ao se exercitar — e quando o praticante responde ao ambiente virtual (AV) em que está imerso. Assim, por exemplo, um sensor que mostra as pupilas de uma pessoa dilatando enquanto ela se exercita pode refletir mudanças de luminosidade no AV em vez do estado emocional em evolução do usuário.
Rastreamento confiável
No novo estudo, 72 participantes participaram de uma corrida de bicicleta estática em VR enquanto os cientistas de Bath usaram uma combinação específica de sensores para medir o tamanho da pupila, expressões faciais, frequência cardíaca, níveis de suor, inflamação da pele e atividade eletrodérmica (que mede a capacidade da pele de conduzir eletricidade, refletindo os níveis de estresse).
Os dados foram coletados por meio dos sensores enquanto os corredores se exercitavam em quatro VEs distintos, onde cada ambiente foi projetado para induzir uma emoção específica (alegria, tristeza, estresse e calma). Os participantes se moviam por esses VEs em três intensidades de exercício diferentes (baixa, média e alta).
Para cada treino, os pesquisadores conseguiram traçar um quadro preciso do estado emocional do usuário, comparando o nível de dificuldade do jogo e a natureza do VE com as mudanças fisiológicas vivenciadas pelo usuário, conforme captadas pelos sensores.
Com base nessa pesquisa, oito diretrizes foram formuladas para criadores de exergames de RV, visando aumentar o engajamento emocional dos usuários. Entre essas recomendações estão as seguintes:
- Sensores de detecção de pupila devem ser projetados para corrigir mudanças de luminosidade no ambiente virtual.
- Os níveis de suor preexistentes de um usuário devem ser levados em consideração para prever o estresse e a excitação do sistema nervoso.
- Os dados do sensor devem ser limpos antes e durante um exergame (ou seja, removendo sinais não relacionados a mudanças emocionais) para medir diferenças interpessoais e permitir que o jogo seja adaptado a cada usuário.
- Vários sensores fisiológicos devem ser usados para melhorar as previsões do estado emocional do usuário.
O Dr. Christof Lutteroth, que lidera a pesquisa de exergames como diretor do centro de pesquisa REVEAL da universidade e é co-investigador do CAMERA, o centro de pesquisa de captura de movimento da universidade, disse: “A longo prazo, nosso objetivo é tornar os exercícios de RV emocionalmente inteligentes.
“Esperamos que a popularidade da atividade física em RV aumente exponencialmente nos próximos anos. Crianças em idade escolar já a utilizam como parte de seus programas de exercícios e ela também está sendo usada em reabilitação e ciência esportiva. Por isso, é importante focar em criar uma tecnologia que seja emocionalmente inteligente e adaptável às diferenças entre os usuários.”
A equipe de pesquisa da Universidade de Bath para este estudo incluiu: Dr. Dominic Potts, a aluna de mestrado Zoe Broad, a aluna de graduação em Psicologia Tarini Sehgal, Joseph Hartley, o professor Eamonn O'Neill, o Dr. Crescent Jicol, o Dr. Christopher Clarke e o Dr. Christof Lutteroth. eu/.
