Les dimensions de l'expérience utilisateur dans les patrons de conception de jeux vidéo

Les jeux vidéo sont sur tous les écrans : de la télé du salon jusqu'au téléphone intelligent que nous avons tout le temps avec nous. Les jeux sont un type particulier de logiciel orienté vers le divertissement et le plaisir, contrairement aux applications qui sont orientées vers des tâches dites sérieuses. L'importance de l'expérience utilisateur (EU) est incontestable dans les jeux vidéo. En effet, l'EU ou plus précisément l'expérience joueur (EJ) est la raison d'être des jeux vidéo car l'objectif principal de ces derniers est de provoquer des émotions chez le joueur. Afin d'atteindre cet objectif, la conception des jeux mélange plusieurs ingrédients comme les mécaniques de jeux, l'interaction avec l'interface, l'esthétique, la qualité graphique, la musique, etc. En somme, pour les concepteurs, les défis sont nombreux face aux problèmes de conception de systèmes complexes comme les jeux vidéo. Dans la conception des interfaces humain-ordinateur (IHO), les patrons de conception (PC) sont utilisés pour documenter les meilleures solutions aux problèmes récurrents de conception. Il en est de même pour les IHO des jeux vidéo. Étant donné l'importance de l'EJ dans la conception de jeux, on s'attend à ce que les dimensions (ou composantes) de l'EJ soient documentées dans les PC de jeux. La présence des dimensions de l'EJ dans les PC peut influer sur les décisions des créateurs de jeux lors de la résolution de problèmes de conception. Ainsi, les objectifs de notre travail de recherche sont de : (a) identifier les dimensions de l'EJ présentes dans les PC, le cas échéant; (b) évaluer la force de cette présence; et (c) savoir s'il est pertinent d'ajouter les dimensions de l'EJ dans les PC lorsque celles-ci sont considérées comme absentes. Pour réaliser notre recherche, nous avons d'abord fait une revue de littérature sur les PC. Celle-ci est divisée en deux sections. La première porte sur l'origine, l'utilité et les avantages de l'utilisation des patrons dans la conception de systèmes informatiques. La deuxième section traite de l'EJ dans les jeux et des modèles d'EJ. Parmi les modèles d'EJ étudiés, nous avons choisi le modèle Playability (Sánchez, Vela, Simarro, & Padilla-Zea, 2012) comme base d'évaluation des PC. Ce modèle est composé de sept dimensions : l'efficacité, l'apprentissage, l'immersion, la satisfaction, la motivation, l'émotion et la socialisation. Chaque dimension comporte un certain nombre d'attributs pour un total de 29 attributs. Par la suite, nous avons fait un inventaire des collections de PC des jeux vidéo et avons choisi la collection de PC de GDP3 (Björk, 2019) parce qu'elle comprend 606 patrons de jeux et que leur description est très détaillée. Nous avons extrait un échantillon de 38 PC à partir de la collection GDP3. Nous avons choisi les patrons de l'échantillon en tenant compte des différentes catégories des patrons de la collection (patrons d'action, patrons de personnage, patrons dynamiques, etc.). Nous avons formulé deux hypothèses : la première stipule que les dimensions de l'EJ, à travers leurs différents attributs, sont présentes dans les PC; la deuxième stipule que les spécialistes des IHO proposent d'ajouter les dimensions de l'EJ dans les PC lorsqu'elles sont absentes. Dans le but de tester ces hypothèses, nous avons posé deux questions à des juges. La première porte sur la présence des attributs de chaque dimension dans la description du PC et s'ils sont présents, sur l'évaluation du degré de présence de l'attribut (sur une échelle de Likert en cinq points). La deuxième question, qui n'est posée que si l'attribut de la dimension est absent du PC, porte sur la pertinence d'ajouter cet attribut dans la description du patron. Deux spécialistes en IHO, qui sont aussi des adeptes de jeux vidéo, ont participé à notre recherche à titre de juges et ont évalué les patrons de façon indépendante. Nous avons calculé le facteur kappa d'accord inter-juges pour chaque question. Les valeurs de kappa varient de - 0,03 à 0,71 par patron pour la question 1, et de - 0,02 à 0,71 par patron pour la question 2. Tenant compte des résultats du calcul du kappa, nous nous sommes concentrés sur les patrons pour lesquels l'accord inter-juges était modéré (k > 0,4) ou substantiel (k > 0,6), ce qui a réduit l'échantillon à 15 PC. Parmi les 15 PC de l'échantillon, 12 patrons (80%) comprennent chacun au moins une des sept dimensions du modèle Playability dans leurs descriptions; trois patrons ne comprennent donc aucune dimension de l'EJ. Les taux de présence des sept dimensions de Playability dans les 12 PC sont les suivants : Motivation (9 PC sur 15, ou 60 % de l'échantillon), Immersion (8 PC, 53 %), Efficacité (7 PC, 47 %), Apprentissage (5 PC, 33 %), Satisfaction (3 PC, 20 %), Émotion (3 PC, 20 %) et Socialisation (1 PC, 7 %). Les résultats tendent à confirmer l'hypothèse 1 puisque 80% des patrons (12 sur 15) comportent une ou plusieurs dimensions de l'EJ dans leurs descriptions. Cela dit, il y a de fortes différences entre les nombres de dimensions de l'EJ impliquées dans les PC, il faut tenir compte du fait les résultats sont basés sur 12 PC seulement, et le faible nombre de PC retenus ne nous a pas permis de faire des tests statistiques. Les résultats montrent aussi que dans les trois PC ne comprenant aucune dimension de l'EJ et dans un autre PC comprenant quelques dimensions de l'EJ, les deux juges estiment que des dimensions de l'EJ sont manquantes et devraient être ajoutées aux PC. Il s'agit des dimensions suivantes : Satisfaction (1 PC sur 15, ou 7 % de l'échantillon), Socialisation (1 PC, 7 %) et Motivation (2 PC, 13 %). Bien que basés sur quatre PC sur 15 (27% de l'échantillon) seulement, les résultats tendent à montrer, conformément à l'hypothèse 2, que les juges veulent ajouter les dimensions jugées manquantes aux PC. Cette recherche ouvre des pistes d'amélioration des PC des jeux vidéo, notamment en ce qui concerne l'intégration harmonieuse des dimensions de l'EJ dans les patrons de façon à ce que la nouvelle description des PC soit facilement compréhensible et utilisable par les concepteurs, et l'explication de l'impact de la solution proposée par le patron sur l'EJ lorsque cet impact est connu. La recherche soulève la question du nombre et du choix des attributs des dimensions qu'il est pertinent d'intégrer dans différents PC en tenant compte des sujets sur lesquels ils portent, et la question du coût d'intégration des dimensions de l'EJ dans plusieurs centaines de patrons de jeu. Une prochaine étude pourra évaluer si l'intégration de l'EJ dans les PC a un impact positif sur la conception des jeux vidéo.

Abstract

Video games are present on all screens: from the Television sets in our living rooms to the smartphone that we have with us all the time. Unlike other applications that are often oriented towards productivity, video games are a particular type of software oriented towards entertainment and pleasure. The importance of user experience (UX) in games is therefore indisputable. The main goal of games is to provoke emotions in players, the UX, or more precisely the player experience (PX), is a games' raison d'être. With this goal in mind, game designers must successfully combine many ingredients such as game mechanics, interface interaction, aesthetics, graphics, music, etc. In short, designers must overcome several challenges and problems while creating complex systems in the form of video games. In Human-Computer Interfaces (HCI), design patterns (DP) are used to document the best solutions to recurrent design problems, and this approach is also used in the HCI of video games. Because of the importance of PX in game design, aspects linked to PX should be documented in the game design patterns. The presence or absence of PX dimensions in the DP can affect the decision of game creators when solving design problems. The objectives of our research are: (a) to identify the presence of PX dimensions in the DP; (b) to evaluate the strength of this presence; (c) to determine whether adding absent dimensions to the DP is necessary. To achieve these objectives, we divided the literature review on DP into two sections. The first one concerns the origin, utility and benefits of using patterns in the design of information systems. The second one provides an overview of the player experience in games and some PX models. Among the PX models studied, we selected Playability (Sánchez et al., 2012) as a guideline to assess the DP. This model is composed of seven dimensions: Effectiveness, Learnability, Immersion, Satisfaction, Motivation, Emotion and Socialization. Each dimension has a certain number of attributes, totaling 29 attributes for all dimensions. After making an inventory of video game DP collections, we chose the GDP3 collection (Björk, 2019) as the object of study since it has 606 patterns of gameplay, with a very detailed description for each of them. We extracted 38 DP as samples from the GDP3 collection, based on different categories in the collection, like Action Patterns, Character Patterns, Dynamic Patterns, etc. We formulated two hypotheses: the first one stipulates that the PX dimensions, through their attributes, are presented in the DP; the second one stipulates that HCI specialists will want to add the PX dimensions if they are considered as missing in the DP. In order to assess the presence of PX dimensions in the DP, we asked two questions. The first one is whether each PX attribute is present in the pattern description; a Likert scale with five points was used to measure their presence. The second question, complementary to the first, asks if an absent attribute should be added to the DP description. Two HCI specialists and video game players were invited to participate as judges in our research, and they scored the presence of the attributes independently. For each pattern, we calculated the Cohen's kappa interrater agreement based on the score of the judges. The kappa values of the sample varied from - 0.03 to 0.71 for the first question, and from - 0.02 to 0.71 for the second question. For the qualitative analyses, we considered only the pattern with a moderate (k> 0.4) or substantial interrater agreement (k> 0.6). As a result, the sample was reduced to 15 patterns. With the data from the judges, we were able to assess the presence of dimensions in the DP sample. First, within the 15 DP samples, 12 of them have at least one of the model dimensions in their descriptions; 3 patterns do not have any PX dimension. Indeed, the presence rates of the seven Playability dimensions in the DP are: Motivation (9 DP of 15; or 60% of the sample), Immersion (8 DP; 53%), Effectiveness (7 DP; 47%), Learnability (5 DP; 33%), Satisfaction (3 DP; 20%), Emotion (3 DP; 20%) and Socialization (1 DP; 7%). This tends to confirm our first hypothesis about the PX dimensions in the patterns, as the 12 DPs show (80% from the 15 DP sample). Then, the results point 4 patterns of the 15 DP sample wherein PX dimensions are considered as missing, those dimensions are: Satisfaction (1 DP of 15; or 7% of the sample), Socialization (1 DP, 7%) and Motivation (2 DP, 13%). Although a small number of patterns miss the dimensions, we identify a tendency, in accordance with the second hypothesis, where the judges want to add the missing dimensions. The results reveal new opportunities to improve video game design patterns, like integrating the PX dimensions into the patterns description, or exposing the impact of the pattern solution on the PX. Future research should investigate how to better integrate PX dimensions into game patterns and whether patterns combining gameplay with PX dimensions have a significant impact on video game design.