論文の概要: pixelLOG: Logging of Online Gameplay for Cognitive Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.08941v1
- Date: Mon, 09 Feb 2026 17:38:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-10 20:26:25.401727
- Title: pixelLOG: Logging of Online Gameplay for Cognitive Research
- Title（参考訳）: pixelLOG:認知研究のためのオンラインゲームプレイのログ
- Authors: Zeyu Lu, Dennis L. Barbour,
- Abstract要約: pixelLOGは、SpigotベースのMinecraftサーバ用の高性能データ収集フレームワークである。
pixelLOGは、マルチプレイヤー/マルチエージェント環境での人間の行動追跡を可能にする。
システムは、アクティブな状態ポーリングと受動的イベント監視のハイブリッドアプローチを通じて、包括的な行動データをキャプチャする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.001264516241015
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Traditional cognitive assessments often rely on isolated, output-focused measurements that may fail to capture the complexity of human cognition in naturalistic settings. We present pixelLOG, a high-performance data collection framework for Spigot-based Minecraft servers designed specifically for process-based cognitive research. Unlike existing frameworks tailored only for artificial intelligence agents, pixelLOG also enables human behavioral tracking in multi-player/multi-agent environments. Operating at configurable frequencies up to and exceeding 20 updates per second, the system captures comprehensive behavioral data through a hybrid approach of active state polling and passive event monitoring. By leveraging Spigot's extensible API, pixelLOG facilitates robust session isolation and produces structured JSON outputs integrable with standard analytical pipelines. This framework bridges the gap between decontextualized laboratory assessments and richer, more ecologically valid tasks, enabling high-resolution analysis of cognitive processes as they unfold in complex, virtual environments.
- Abstract（参考訳）: 伝統的な認知評価は、自然主義的な設定において人間の認知の複雑さを捉えるのに失敗する可能性のある、孤立したアウトプットに焦点を当てた測定に依存することが多い。
プロセスベース認知研究に特化した,SpigotベースのMinecraftサーバ用の高性能データ収集フレームワークであるPixelLOGを提案する。
人工知能エージェント専用の既存のフレームワークとは異なり、PixelLOGはマルチプレイヤー/マルチエージェント環境での人間の行動追跡も可能にしている。
設定可能な周波数で毎秒20回以上の更新を処理し、アクティブな状態ポーリングと受動的イベント監視のハイブリッドアプローチを通じて包括的な行動データをキャプチャする。
Spigotの拡張APIを活用することで、PixelLOGは堅牢なセッション分離を促進し、標準的な分析パイプラインと統合可能な構造化JSON出力を生成する。
この枠組みは、非コンテキスト化された実験室の評価とよりリッチで生態学的に有効なタスクのギャップを埋め、複雑な仮想環境に展開する認知過程の高分解能な分析を可能にする。
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