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TU Berlin

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Subjective assessment and instrumental prediction of mobile online gaming on the basis of perceptual dimensions

Motivation

Die Bestimmung der subjektiv empfundenen Qualität des Nutzers (Quality of Experience) von reinem Audio- und Video-Material unterscheidet sich in vielfacher Weise von der Qualitätsbestimmung von Computerspielen. Letztere weisen durch ihren interaktiven Charakter eine Vielzahl an Einflussfaktoren auf. Nicht nur Faktoren komplexer und innovativer Spielsysteme haben einen Einfluss auf die QoE, sondern auch der Spieler selbst. Ein Qualitätsurteil, das sich durch den Vergleich von erwarteter und wahrgenommener Beschaffenheit einer Einheit ergibt, hängt stark von den Vorlieben, Erwartungen und Fähigkeiten des Spielers ab.

Auf dieses noch junge Forschungsgebiet lassen sich nicht ohne Weiteres standardisierte Methoden zur Bestimmung der QoE anwenden. Dies wird bereits dadurch ersichtlich, dass in aufgabenorientierten Mensch-Computer-Interaktionen das Ziel mit minimaler Anstrengung erreicht werden soll. In einem Spiel übt der Spieler jedoch Aufwand aus, um das Ergebnis zu beeinflussen und fühlt sich dadurch emotional verbunden. Neue Konzepte wie Immersion und Flow, einem Zustand des Glücksempfindens während des Gleichgewichts von Fähigkeiten und Herausforderungen, treten somit in Erscheinung.

Eine Analyse des Spielemarktes zeigt, dass der Anteil von mobilen digitalen Spielen (Mobile Games) in den vergangen Jahren stark gestiegen ist. Mobile Games sind in jenem Sinne besonders, da mobile Geräte wie Smartphones oder Tablets nicht ursprünglich für Spiele entwickelt wurden und diese somit nicht optimal daran adaptiert sind. Dies gilt auch für das neuartige Konzept des Cloud Gamings, bei dem das gesamte Spiele auf einem Server ausgeführt und lediglich das Video- und Audio-Material zum Endnutzer übertragen wird.

 

Ziel des Projekts

Ziel des Forschungsvorhabens ist es, Methoden zur Bestimmung der QoE von Mobile Games zu entwickeln. Zudem soll basierend auf einer Datenbank mit subjektiven Qualitätsurteilen ein Modell, ähnlich dem bekannten E-Modell, zur Vorhersage der QoE entworfen werden. Folgende konkrete Schritte sind hierzu geplant:

  • Einrichtung und Modifikation einer Testumgebung zur Durchführung von Experimenten mit einem Cloud-Gaming-System für Mobile Games
  • Entwicklung einer Klassifizierung von Spielen zur Auswahl von repräsentativen Spielen und zur Identifizierung von System- und Nutzerfaktoren
  • Erstellung eines Fragebogens, der einen großen Raum relevanter Qualitätsdimensionen abdeckt
  • Identifizierung von qualitätsrelevanten Wahrnehmungsdimensionen und Analyse ihres Einflusses auf die Gesamtqualität
  • Die Analyse der Performance von aktuellen objektiven Metriken, die für unterschiedliche Inhalte und Dienste im Bereich vom Mobile Gaming vorgeschlagen wurden
  • Erstellung eines QoE-Modells basierend auf den Eigenschaften des Spiels, des Systems und des Netzwerks sowie Benutzer- und Kontextfaktoren

 

 

Zeitraum: 
01/2016 - 06/2019
T-labs Teammitglieder:
Steven Schmidt [1]
Finanziert von:
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Projektnummer:
MO 1038/21-1

Publikationsverzeichnis

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Schmidt, Steven and Shafiee Sabet, Saeed and Zadtootaghaj, Saman and Möller, Sebastian and Griwodz, Carsten and Barman, Nabajeet and Martini, Maria G. (2019). Proposal of a Content Classification for Cloud Gaming Services [10]. , 1–10.


Schmidt, Steven and Zadtootaghaj, Saman and Möller, Sebastian and Barman, Nabajeet and Martini, Maria G.and Shafiee Sabet, Saeed and Griwodz, Carsten (2019). Performance Evaluation of the Opinion Model Predicting Gaming QoE (G.OMG) [11]. , 1–9.


Schmidt, Steven and Zadtootaghaj, Saman and Möller, Sebastian and Barman, Nabajeet and Martini, Maria G.and Shafiee Sabet, Saeed and Griwodz, Carsten (2019). Opinion Model Predicting Gaming QoE (G.OMG) [12]. , 1–13.


Schmidt, Steven and Zadtootaghaj, Saman and Möller, Sebastian and Shafiee Sabet, Saeed (2019). Proposal for an Opinion Model Predicting Gaming QoE for Mobile Online Gaming [13]. , 1–5.


Schmidt, Steven and Shafiee Sabet, Saeed and Naderi, Babak and Zadtootaghaj, Saman and Griwodz, Carsten and Möller, Sebastian (2020). Evaluation of Interactive Test Paradigm for P.CROWDG Recommendation [14]. , 1–7.


Schmidt, Steven and Zadtootaghaj, Saman and Shafiee Sabet, Saeed and Möller, Sebastian (2020). Report about Opinion Model for Mobile Online Gaming Applications (G.OMMOG) [15]. , 1–9.


Zadtootaghaj, Saman and Schmidt, Steven and Möller, Sebastian and Shafiee Sabet, Saeed and Griwodz, Carsten and Barman, Nabajeet and Martini, Maria G. and Ramachandra Rao, Rakesh Rao and Göring, Steven and Raake, Alexander (2020). Proposal for new Work Item P.BBQCG: Parametric bitstream-based Quality Assessment of Cloud Gaming Services [16]. , 1–7.


Avanaki, Nasim Jamshidi and Zadtootaghaj, Saman and Barman, Nabajeet and Schmidt, Steven and Martini, Maria G. and Möller, Sebastian (2020). Quality Enhancement of Gaming Content using Generative Adversarial Networks [17]. 2020 Twelfth International Conference on Quality of Multimedia Experience (QoMEX). IEEE, 1–6.


Perkis, Andrew and Timmerer, Christian and Baraković, Sabina and Husić, Jasmina Baraković and Bech, Søren and Bosse, Sebastian and Botev, Jean and Brunnström, Kjell and Cruz, Luis and De Moor, Katrien and Saibanti, Andrea de Polo and Durnez, Wouter and Egger-Lampl, Sebastian and Engelke, Ulrich and Falk, Tiago H. and Hameed, Asim and Hines, Andrew and Kojic, Tanja and Kukolj, Dragan and Liotou, Eirini and Milovanovic, Dragorad and Möller, Sebastian and Murray, Niall and Naderi, Babak and Pereira, Manuela and Perry, Stuart and Pinheiro, Antonio and Pinilla, Andres and Raake, Alexander and Agrawal, Sarvesh Rajesh and Reiter, Ulrich and Rodrigues, Rafael and Schatz, Raimund and Schelkens, Peter and Schmidt, Steven and Sabet, Saeed Shafiee and Singla, Ashutosh and Skorin-Kapov, Lea and Suznjevic, Mirko and Uhrig, Stefan and Vlahović, Sara and Voigt-Antons, Jan-Niklas and Zadtootaghaj, Saman (2020). QUALINET White Paper on Definitions of Immersive Media Experience (IMEx) [18]. arXiv preprint arXiv:2007.07032. European Network on Quality of Experience in Multimedia Systems and Services, 14th QUALINET meeting, 1–15.


Sabet, Saeed Shafiee and Schmidt, Steven and Zadtootaghaj, Saman and Griwodz, Carsten and Möller, Sebastian (2020). Towards the Impact of Gamers Strategy and User Inputs on the Delay Sensitivity of Cloud Games [19]. 2020 Twelfth International Conference on Quality of Multimedia Experience (QoMEX). IEEE, 1–3.


Schmidt, Steven and Naderi, Babak and Sabet, Saeed Shafiee and Zadtootaghaj, Saman and Carsten and Möller, Sebastian (2020). Assessing Interactive Gaming Quality of Experience using a Crowdsourcing Approach [20]. 2020 Twelfth International Conference on Quality of Multimedia Experience (QoMEX). IEEE, 1–6.


Schmidt, Steven and Uhrig, Stefan and Reuschel, Domenic (2020). Investigating the Relationship of Mental Immersion and Physiological Measures during Cloud Gaming [21]. 2020 Twelfth International Conference on Quality of Multimedia Experience (QoMEX). IEEE, 1–6.


Sabet, Saeed Shafiee and Schmidt, Steven and Zadtootaghaj, Saman and Griwodz, Carsten and Möller, Sebastian (2020). Delay Sensitivity Classification of Cloud Gaming Content [22]. Proceedings of the 12th ACM International Workshop on Immersive Mixed and Virtual Environment Systems. Association for Computing Machinery, 25–30.


Sabet, Saeed Shafiee and Schmidt, Steven and Zadtootaghaj, Saman and Naderi, Babak and Griwodz, Carsten and Möller, Sebastian (2020). A Latency Compensation Technique Based on Game Characteristics to Mitigate the Influence of Delay on Cloud Gaming Quality of Experience [23]. Proceedings of the 11th ACM Multimedia Systems Conference. Association for Computing Machinery, 15–25.


Zadtootaghaj, Saman and Schmidt, Steven and Sabet, Saeed Shafiee and Möller, Sebastian and Griwodz, Carsten (2020). Quality Estimation Models for Gaming Video Streaming Services Using Perceptual Video Quality Dimensions [24]. Proceedings of the 11th ACM Multimedia Systems Conference. Association for Computing Machinery, 213–224.


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