論文の概要: Moment-to-moment Engagement Prediction through the Eyes of the Observer: PUBG Streaming on Twitch

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07207v1
• Date: Mon, 17 Aug 2020 10:40:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 04:28:48.276224
• Title: Moment-to-moment Engagement Prediction through the Eyes of the Observer: PUBG Streaming on Twitch
• Title（参考訳）: オブザーバの目を通してのモーメント・ツー・モーメントエンゲージメント予測:Twitch上のPUBGストリーミング
• Authors: David Melhart, Daniele Gravina, Georgios N. Yannakakis
• Abstract要約: 我々は,有名なバトルロイヤルゲームPlayerUnknown's Battlegroundsから収集されたデータに基づいて,視聴者のエンゲージメントを予測するモデルを構築した。 特に,5つの人気ストリーマーの数百試合から視聴者のチャットログとゲーム内テレメトリデータを収集する。 私たちの重要な発見は、40のゲームプレイ機能のみにトレーニングされたエンゲージメントモデルが、平均で80%、最高で84%のアキュラシーに達することを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9281671380673304
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Is it possible to predict moment-to-moment gameplay engagement based solely on game telemetry? Can we reveal engaging moments of gameplay by observing the way the viewers of the game behave? To address these questions in this paper, we reframe the way gameplay engagement is defined and we view it, instead, through the eyes of a game's live audience. We build prediction models for viewers' engagement based on data collected from the popular battle royale game PlayerUnknown's Battlegrounds as obtained from the Twitch streaming service. In particular, we collect viewers' chat logs and in-game telemetry data from several hundred matches of five popular streamers (containing over 100,000 game events) and machine learn the mapping between gameplay and viewer chat frequency during play, using small neural network architectures. Our key findings showcase that engagement models trained solely on 40 gameplay features can reach accuracies of up to 80% on average and 84% at best. Our models are scalable and generalisable as they perform equally well within- and across-streamers, as well as across streamer play styles.
• Abstract（参考訳）: ゲームテレメトリのみに基づくモーメント間ゲームプレイエンゲージメントの予測は可能か? ゲームの視聴者の振る舞いを観察することで、ゲームプレイのエンゲージメントな瞬間を明らかにすることができるだろうか? 本稿では,ゲームプレイのエンゲージメントの定義を再構築し,その代わりに,ゲームの生のオーディエンスの目を通して見る。 twitchのストリーミングサービスから得られた人気バトルロイヤルゲームプレイヤーのバトルグラウンドから収集したデータに基づいて、視聴者のエンゲージメントの予測モデルを構築した。 特に5つの人気ストリーマー(10万以上のゲームイベントを含む)の数百のマッチから視聴者のチャットログとゲーム内テレメトリデータを収集し、小さなニューラルネットワークアーキテクチャを用いてプレイ中のゲームプレイと視聴者のチャット頻度のマッピングを学ぶ。 私たちの重要な発見は、40のゲームプレイ機能のみをトレーニングしたエンゲージメントモデルが、平均で80%、最高で84%の精度に達することを示しています。 私たちのモデルはスケーラブルで汎用性があり、ストリーム内およびストリーム間、およびストリーマーのプレイスタイルで同等に機能します。

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