Understanding Emotion Measurement in Gaming

فهم قياس المشاعر في الألعاب

يتطور الحوسبة العاطفية في قياس المشاعر البشرية. استكشف تحدياتها وتطبيقاتها في الألعاب والصحة، وإمكاناتها لتبني المستهلكين.

Eliza Crichton-Stuart

Eliza Crichton-Stuart

مُحدّث يناير 12, 2026

Understanding Emotion Measurement in Gaming

وفقًا لتقرير حديث صادر عن Konvoy، يكتسب الحوسبة العاطفية، وهي دراسة كيفية تفسير التكنولوجيا للاستجابات العاطفية البشرية والتفاعل معها، اهتمامًا متزايدًا. يستكشف الباحثون في مؤسسات مثل مختبر MIT Media Lab طرقًا لتمكين الآلات من تحليل الاستجابات العاطفية من خلال نشاط الدماغ وتعبيرات الوجه والإشارات الفسيولوجية الأخرى.

على الرغم من أن هذا المفهوم قد يبدو مستقبليًا، إلا أن الشركات تعمل بالفعل على تقنيات لقياس وتفسير المشاعر البشرية في الوقت الفعلي. يكمن التحدي في التقييم الدقيق للمشاعر، حيث تقدم الأبحاث النفسية نظريات مختلفة حول كيفية تكون المشاعر والتعبير عنها.

Understanding Emotion Measurement in Gaming

فهم قياس المشاعر في الألعاب

فهم المشاعر

كان قياس المشاعر موضوع دراسة لقرون. كان عمل تشارلز داروين عام 1855، "التعبير عن المشاعر في الإنسان والحيوان"، من بين المحاولات المبكرة لاستكشاف طبيعة المشاعر. بمرور الوقت، تطورت النظريات النفسية، مع ظهور ثلاث مدارس فكرية رئيسية. تشير نظرية المشاعر الأساسية إلى أن المشاعر عالمية وتحدث كاستجابة تلقائية للمحفزات.

من ناحية أخرى، تجادل نظرية التقييم بأن المشاعر هي نتيجة تقييم معرفي للموقف. في الآونة الأخيرة، تقترح نظرية المشاعر المبنية أن المشاعر ليست فطرية ولكنها مبنية بواسطة الدماغ، وتتأثر بالخلفية الثقافية والتجارب السابقة. يؤثر هذا النقاش بشكل مباشر على كيفية قياس المشاعر. إذا كانت المشاعر مرتبطة عالميًا بالاستجابات الجسدية، كما تقترح نظرية المشاعر الأساسية، فإن البيانات البيومترية مثل تعبيرات الوجه أو معدل ضربات القلب يمكن أن تشير بشكل موثوق إلى الحالات العاطفية.

ومع ذلك، إذا تم بناء المشاعر بناءً على السياق، فإن البيانات الفسيولوجية الخام وحدها قد لا تكون كافية لتحديد ما يشعر به الشخص. تسلط الدراسات، مثل تلك التي قدمتها ليزا فيلدمان باريت في كتابها "كيف تُصنع المشاعر"، الضوء على أهمية السياق في التفسير العاطفي. على سبيل المثال، تعبير الوجه الذي يبدو أنه يشير إلى الخوف يمكن أن يكون، في سياق مختلف، رد فعل للفرح أو الإثارة.

Lisa Feldman Barrett in How Emotions Are Made

ليزا فيلدمان باريت في كتابها "كيف تُصنع المشاعر"

الأساليب الحالية لقياس المشاعر

لجأت الشركات والباحثون الذين يحاولون قياس المشاعر إلى نماذج مثل نموذج Circumplex Model of Affect. يحدد هذا الإطار المشاعر بناءً على بعدين: التكافؤ (مدى إيجابية أو سلبية العاطفة) والإثارة (مستوى التنشيط أو الشدة). على عكس التصنيف المباشر للمشاعر، يوفر هذا النموذج رؤية أوسع للحالات العاطفية، والتي يمكن بعد ذلك تفسيرها في السياق.

غالبًا ما تستخدم الشركات الناشئة في هذا المجال مزيجًا من الإشارات الفسيولوجية والبيانات السياقية لاستنتاج الحالات العاطفية. على سبيل المثال، في بيئة الألعاب، إذا اكتشفت المستشعرات البيومترية زيادة في معدل ضربات القلب وتوتر العضلات بينما يفشل اللاعب بشكل متكرر في تحدٍ ما، فقد يشير ذلك إلى الإحباط أو الغضب. من خلال إضافة بيانات إضافية - مثل سياق اللعب وسلوك اللاعب السابق - يمكن للشركات تحسين تحليلها العاطفي لتقديم تقييمات أكثر دقة. ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات، حيث يمكن أن تختلف الاستجابات العاطفية بشكل كبير بين الأفراد والثقافات.

Understanding Emotion Measurement in Gaming

منتجات WHOOP

التطبيقات المحتملة في الألعاب

أحد أكثر المجالات الواعدة للحوسبة العاطفية هو صناعة الألعاب. توفر ألعاب الفيديو بيئة خاضعة للتحكم حيث يمكن دمج البيانات البيومترية والسياقية لتحليل مشاعر اللاعبين. استكشف الباحثون والشركات كيف يمكن للألعاب التكيف في الوقت الفعلي بناءً على الحالة العاطفية للاعب، مما يخلق تجارب أكثر غامرة وشخصية. الشخصيات غير القابلة للعب (NPCs) التي تستجيب لمشاعر اللاعب، أو مستويات الصعوبة التي تتكيف بناءً على المشاركة والإحباط، هي تطبيقات محتملة لهذه التكنولوجيا.

على الرغم من الإمكانات، يواجه التبني الواسع النطاق للألعاب عقبات. يتطلب تنفيذ ردود الفعل العاطفية في الوقت الفعلي تقدمًا كبيرًا في كل من الأجهزة والبرامج. بالإضافة إلى ذلك، من غير المؤكد ما إذا كان اللاعبون سيتبنون أو يرفضون الألعاب التي تتكيف بناءً على حالاتهم العاطفية. بينما هناك اهتمام باستكشاف هذه الاحتمالات، لم يظهر أي تطبيق سائد حتى الآن ميزة واضحة من شأنها أن تدفع طلب المستهلكين.

Understanding Emotion Measurement in Gaming

فهم قياس المشاعر في الألعاب

التطبيقات الصحية وتبني المستهلك

بالإضافة إلى الألعاب، قد يوفر دمج البيانات العاطفية في التطبيقات الصحية مسارًا أكثر عملية للتبني الواسع النطاق. تجمع المنصات الصحية، مثل Whoop أو Fitbit، بالفعل بيانات فسيولوجية لتقديم رؤى حول اللياقة البدنية والتعافي. من خلال دمج المقاييس العاطفية، يمكن لهذه المنصات مساعدة المستخدمين على فهم كيفية ارتباط حالاتهم العاطفية بأنماط النوم والصحة البدنية والرفاهية العامة.

يمكن أن يمكّن تتبع المشاعر في التطبيقات الصحية المستخدمين من التعرف على الأنماط وإجراء تعديلات مستنيرة على نمط الحياة. على سبيل المثال، إذا لاحظ شخص ما أن مستويات التوتر لديه ترتفع بعد النوم السيئ، فقد يتخذ خطوات لتحسين عادات نومه. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تشجع ردود الفعل العاطفية في الوقت الفعلي ممارسات اليقظة، مثل أخذ فترات راحة أو الانخراط في تقنيات الاسترخاء عند اكتشاف علامات التوتر أو الإحباط.

Understanding Emotion Measurement in Gaming

ساعة WHOOP

أفكار أخيرة

يتطور مجال الحوسبة العاطفية، ولكن لا تزال هناك تحديات في قياس وتفسير المشاعر بدقة. بينما توفر ألعاب الفيديو مساحة واعدة للتجريب، قد يكون تبني المستهلك العملي أكثر جدوى في التطبيقات الصحية، حيث يمكن دمج الرؤى العاطفية مع بيانات الرفاهية الأخرى لإحداث تغييرات سلوكية ذات مغزى. مع استمرار تطور التكنولوجيا، يمكن أن تعيد القدرة على قياس وتفسير المشاعر تشكيل كيفية فهم الأفراد وإدارة صحتهم العاطفية.

المصدر: Konvoy

تعليمي

تم التحديث

يناير 12 2026

نُشر

يناير 12 2026