論文の概要: When AI Deceives: A Natural Experiment on the Causal Effects of Perceived Deception on Player Ratings in RPGs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.27689v1
• Date: Fri, 26 Jun 2026 03:32:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-29 18:24:25.362745
• Title: When AI Deceives: A Natural Experiment on the Causal Effects of Perceived Deception on Player Ratings in RPGs
• Title（参考訳）: AIが認識する: RPGにおけるプレイヤーのレーティングに対する知覚的認知の因果効果に関する自然実験
• Abstract要約: 本研究では,DDI(Design deception intensity)とPDA(Player deception awareness)が,ゲーム環境におけるプレイヤー評価に与える影響について検討する。 各更新から1日から28日以内に投稿された英語のSteamレビューをすべて収集し、プレイヤーによる双方向固定効果パネルデータセットを構築した。 DDIは、比較的低い強度で反射点を持つU字型効果を示すが、右枝の上昇傾向は、主に高強度更新をバンドルした同時新コンテンツによって引き起こされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI-driven deception mechanisms are increasingly prevalent in digital games, yet the direction and magnitude of their effects on player experience remain contested. Existing research has not sufficiently disentangled designer-intended deception intensity from players' actual perception of deception, and most prior work relies on low-ecological-validity experiments or cross-sectional surveys. The present study aims to independently examine the causal effects of design deception intensity (DDI) and player deception awareness (PDA) on player ratings within a naturalistic gaming environment, and to investigate the moderating role of player experience. Leveraging the 54 version updates of Baldur's Gate 3 between 2019 and 2025 as a quasi-natural experiment, it collected all English-language Steam reviews posted within 1 to 28 days following each update, and constructed a player-version two-way fixed effects panel dataset. DDI was coded by human annotators based on patch notes; PDA was extracted and aggregated from review texts using a fine-tuned BERT classifier. The model incorporated both player and version fixed effects, complemented by five robustness checks including subsample partitioning, lagged variables, and placebo tests. PDA exerts a monotonic negative effect on positive review rates: within the observed PDA range, the net loss in review valence is approximately 0.4 percentage points, with a negative quadratic term that falsifies the inverted-U hypothesis of moderate perception optimality. DDI exhibits a U-shaped effect with an inflection point at a relatively low intensity, although the upward trend on the right branch is primarily driven by contemporaneous new content bundled with high-intensity updates. Any degree of deception awareness undermines player evaluations, while the positive manifestation of design intensity depends on content-confounding effects.
• Abstract（参考訳）: AIによる騙し機構は、デジタルゲームではますます普及しているが、プレイヤー体験に対するその影響の方向性と大きさはいまだに争われている。 既存の研究は、デザイナーが意図した偽装の強度をプレイヤーの実際の偽装に対する認識から十分に遠ざけておらず、以前の研究は低生態的妥当性の実験や横断的な調査に依存していた。 本研究は,DDIとPDAの因果関係が,ゲーム環境におけるプレイヤー評価に与える影響を独立に検討し,プレイヤー体験のモデレーションの役割について検討することを目的とする。 2019年から2025年にかけて、Baldur's Gate 3の54バージョンのアップデートを準自然的な実験として利用し、更新から1日から28日以内に投稿された英語のSteamレビューをすべて収集し、プレイヤーによる双方向固定効果パネルデータセットを構築した。 DDIはパッチノートに基づいて人間のアノテータによってコードされ、PDAは細調整されたBERT分類器を用いてレビューテキストから抽出され集約された。 このモデルにはプレイヤーとバージョンが固定されたエフェクトが組み込まれており、サブサンプルパーティショニング、ラベル付き変数、プラセボテストを含む5つの堅牢性チェックが補完された。 PDAは正のレビュー率に単調な負の効果を行使する:観測されたPDA範囲では、レビュー価の純損失は約0.4ポイントであり、中等度知覚最適性の逆U仮説を偽る負の二次項である。 DDIは、比較的低い強度で反射点を持つU字型効果を示すが、右枝の上昇傾向は、主に高強度更新をバンドルした同時新コンテンツによって引き起こされる。 偽装意識の度合いはプレイヤーの評価を損なうが、デザイン強度の正の表出は内容の強調効果に依存する。

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