【Apex】ネバダ大学の研究論文が学術誌に掲載 プレイヤーの熟練度を行動観察で測定する新手法を開発
ネバダ大学ラスベガス校の研究チームがApex Legendsのプレイ行動を観察することで、プレイヤーの熟練度を客観的に測定する新しい手法を開発し、学術誌「Frontiers in Education」に論文が掲載されました。従来の自己申告による測定法の問題点を解決する画期的な研究です。
研究の概要
- 102名のApexプレイヤーを行動観察で分析
- 初心者・中級者・上級者を明確に区別可能
- 4つの空間行動領域で熟練度を測定
- 自己申告より客観的で正確な測定法
研究の背景
従来、ゲームの熟練度測定は自己申告に依存していました。
一般的な質問:
- ゲーム歴は何年ですか？
- 週に何時間プレイしますか？
- 自分の技術レベルは？（初心者～上級者）
しかし、プレイヤーは自分のプレイ時間や技術レベルを過大/過小評価しがちで、正確な分類が困難でした。
新しい測定手法「BOM-Proxemics」
研究チームは行動観察マトリックス（BOM-Proxemics）を開発しました。
測定する4つの空間行動領域:
1. 空間配置（Spatial Positioning）
- マップ内での位置取りと移動
- リング縮小への対応
- 有利なポジション確保
2. 空間認識（Spatial Realization）
- ゲームシステムの理解
- チーム内コミュニケーション
- Pingシステムの活用
3. 空間適応（Spatial Appropriation）
- マップ確認の頻度と判断
- インベントリ管理
- デスボックス漁り
4. 空間相互作用（Spatial Interactivity）
- 環境からのアイテム回収
- シールド・体力回復
- クラフト利用
- 蘇生・リスポーン
研究方法
対象: Twitch配信から102名のプレイヤーを選出
- 初心者: 34名（ブロンズ・シルバー）
- 中級者: 34名（ゴールド・プラチナ）
- 上級者: 34名（ダイヤ・マスター・プレデター）
分析: 各プレイヤーのランクマッチ1試合を観察し、16種類の行動パターンを10秒間隔で記録
研究結果
1. 高い測定精度
複数の評価者間で97%以上の一致率を達成。測定の信頼性が非常に高いことが証明されました。
2. ランクとの強い相関
BOM-Proxemicsスコアとゲーム内ランクの間に中程度の正の相関（ρ=0.712）が確認されました。
3. 熟練度の予測が可能
スコアが0.1上昇するごとに、上位ランクに所属する確率が2.34倍に増加します。
4. 3つの領域が特に重要
- 空間配置: 位置取りが最も重要（1.16倍）
- 空間相互作用: 環境との相互作用（1.12倍）
- 空間適応: インターフェース管理（1.14倍）
※空間認識は有意な予測因子にならず（全プレイヤーが基本システムを理解済みのため）
5. 明確な熟練度区分
初心者・中級者・上級者の間に統計的に有意な差が確認されました。
- 初心者: 平均スコア 0.42
- 中級者: 平均スコア 0.61
- 上級者: 平均スコア 0.82
Apex Legendsが選ばれた理由
研究チームがApex Legendsを選んだ理由:
1. 透明なランクシステム
順位ポイントとキルポイントの計算式が公開されており、ランク決定の仕組みが明確です。
2. 空間的な複雑性
リングの縮小メカニズムにより、プレイヤーは常に位置を調整する必要があり、空間認識能力が重要になります。
3. 高評価
Metacriticで88点を獲得した高品質なゲームであり、ゲームデザインの問題が分析に影響しません。
4. 配信データの豊富さ
Twitchで最も配信されるバトロワゲームのため、研究用データの収集が容易です。
研究の意義
ゲーム研究への貢献
従来の自己申告に頼らず、客観的な行動観察でプレイヤーの熟練度を測定可能になりました。
他分野への応用可能性
この手法はApex以外のゲームや、VR環境、デジタル学習環境など、複雑な空間を扱う他の領域にも応用可能です。
esportsへの活用
プロチームが選手のパフォーマンス分析や新人発掘に活用できる可能性があります。
今後の課題
研究チームは以下の課題を挙げています:
- 他のゲームジャンルへの適用可能性の検証
- 複数試合の分析による精度向上
- 完全初心者（アクリメーション段階）の分析
- 配信者特有のバイアス除去
ゲーム研究に新たな視点をもたらす画期的な研究です。
中級者をゴールドプラチナとしてる違和感が凄い。中級者でダイヤでしょ。
バッドが多めだけど普通に正しい
マスターで盛れる奴でやっと猛者くらい
マスター到達で中級者確定程度
しかし、プレイヤーは自分のプレイ時間や技術レベルを過大/過小評価しがちで、正確な分類が困難でした。
これは面白い研究
できることなら参加してみたい
このゲームのゴルプラで中級者は笑ってしまう
ろくに戦わなくても勝手に到達する様なランク帯で何が分かんだよ
普通に戦ってそのランクのやつを対象にしてるなら問題ない
戦わずして〇〇ランク到達とかそういうやつは研究において外れ値だと思う
この研究チームは同じ熟練度でも上手さではなく巧さの部分を測定したいんだと思うよ。だから戦闘能力を考慮してないんじゃないか？
むしろこれをダイレクトに採用したらええんやないかな
ここのみんなとかちゃんとプレイヤースキルで実力を計ってほしい人しかいないだろうし大歓迎やろ
具体的に数値化して、プレからルーキーまで完全ピラミッド型の順位格付けすればいい
ほんでソロでもトリオでもティアでいうと＋１前後の同じレベル帯の人としか組めないようにすれば何もかも全て問題が解決する
中の人のプレイヤースキルをＳＳＳ～Ｆまで格付けしてマッチングしたときにお互い見れるようにしたらええわ
上手い人がいれば従えばええし自分が一番なら責任感を持って引っ張ればよい
サーバーによって練度違うからな
naサーバーはこんなもんなんじゃないか
絶対中級上級の区切り方に文句言う奴いると思ったらちゃんといて安心した☺️
今のapexってダイヤまでは双六だからね。分布を見ても一目瞭然よ。
まあ全ては空間把握能力だよな
焦って変な動きするのってパニックになってどこに誰がいるのか分からなくなって何をすればいいのか処理できなくなる時だし
家中ファイトは特にその傾向が強い
空間把握上手いプレイヤーと苦手なプレイヤーではっきり分かれる
だからあれはパニック障害か高所恐怖症なんだってば
動作性IQもある。対人ゲーだから協調性も問われる。発達は本当に相性悪い。
測定対象が4つの空間行動領域に限定されてるのが不思議だったけど、よく考えればエイム力や撃ち合い勝率とかは既にデータ出てたりするもんな。
透明なランクシステムで笑い死ぬかと思ったわ
ああ、中身がないって意味か