《视频游戏需求量表》(VGDS-C)的中文验证:测量视频游戏的认知、情感、身体和社会需求

游戏用户体验与玩家行为角色扮演与叙事游戏游戏开发者与设计师电竞运动员与直播主播

文献标题

A Chinese-Language Validation of the Video Game Demand Scale (VGDS-C): Measuring the Cognitive, Emotional, Physical, and Social Demands of Video Games

文献信息

  • 主题领域: 视频游戏用户体验研究、测量工具的跨语言验证
  • 关键词: 视频游戏, 用户体验, 需求量表, 尺度开发, 跨文化验证, 游戏心理学, 社会性互动, 情感需求, 认知挑战, 身体需求

研究背景与问题

  • 发现的问题或挑战: 现有的《视频游戏需求量表》(VGDS)虽已在英语和德语背景下获得验证,但尚未针对其他语言或文化群体进行测试,对于快速增长的中文(尤其是台湾)视频游戏玩家没有有效测量工具。
  • 问题重要性: 中文是全球第二大使用语言,且台湾地区为东南亚视频游戏市场中最重要的组成部分。创建中文版VGDS-C有助于理解这一语言群体的游戏体验,促进跨文化研究。
  • 研究动机与相关工作:
    • 视频游戏被认为是一种多维度的挑战体验,包括认知、情感、身体、社会性需求。
    • VGDS-E(英语版本)和VGDS-G(德语版本)的先前研究已验证其有效性,并展示了游戏需求对用户娱乐体验的强大影响。
    • 本研究旨在验证VGDS-C的测量准确性,并检验其是否能够反映台湾玩家的独特游戏行为模式和需求。

解决方案

  • 方法或解决方案:
    • 将VGDS从英语翻译为繁体中文,并通过严格的双向翻译及专家评审确保翻译准确性。
    • 使用台湾玩家样本(N=863),结合多项相关量表(如任务负荷、努力程度、娱乐结果)进行验证。
    • 扩展原研究设计,严格遵守之前研究的采样和分析方法,以确保与先前结果的可比性。
  • 创新之处:
    • 开发并验证适用于中文玩家群体的VGDS量表(VGDS-C),这是对非西方视频游戏玩家的需求研究的重要补充。
    • 系统地解决了语言和文化翻译可能带来的偏差,通过探索性因素分析(EFA)优化量表结构。
  • 实施步骤与关键技术:
    1. VGDS-C量表的翻译和双向验证。
    2. 在线收集台湾玩家样本,通过问卷调查记录最近的游戏体验。
    3. 运用结构方程模型(SEM)进行验证,包括确认因素分析(CFA)与探索性因素分析(EFA)。
    4. 检验VGDS-C与其他相关变量(如任务负荷、努力程度、游戏满意度)的关联。

研究成果

  • 具体成果:
    • VGDS-C成功验证了五维度结构(认知、情感、身体控制、身体用力、社会需求),并保留了22个原量表中的项目。
    • 通过探测显著因子关联,验证其在游戏需求测量方面的可靠性和有效性。
    • VGDS-C与任务负荷、努力程度、娱乐体验等指标呈现可预测的关联性,证明了其跨语言维度的普遍适用性。
  • 优势:
    • VGDS-C扩展了先前的英语与德语版本研究,证明了该量表在文化与语言多样性背景下的稳定性。
    • 提供了中文玩家游戏行为和需求的全面概述,为跨文化研究提供了参考工具。
  • 实验或评估结果:
    • 确认因素分析(CFA)显示好的模型拟合度(CFI=0.916, TLI=0.901, RMSEA=0.045)。
    • 探索性因素分析(EFA)有效重构量表结构并剔除影响项。
    • 大多数验证指标与先前研究一致,部分关联展现出独特语言翻译引发的文化差异。
  • 局限性与未来方向:
    • “精力”相关的翻译问题表明需进一步优化语言语义理解,以确保准确性。
    • 身体用力与控制需求维度的项目较少,未来应扩展量表以增强这些维度的测量。
    • 应探索不同中文方言或其他文化背景下的量表调整,进一步检验其普适性。

总结与意义

本研究创建并验证了中文版《视频游戏需求量表》(VGDS-C),扩展了视频游戏需求研究的语言和文化边界。在全球化游戏经济中,这为跨文化用户体验研究和游戏设计提供了强有力的测量工具,为理解复杂的玩家行为和多维娱乐体验奠定了基础。未来研究可结合不同地区的语言特点和用户群体需求进行深化改进,同时为用户体验设计与行为研究提供更多理论与实践支持。

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DOI: https://doi.org/10.1145/3411764.3445348
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来源
CHI
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年份
2021
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奖项
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作者
3 位作者
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研究子方向
游戏用户体验与玩家行为、角色扮演与叙事游戏
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职业/产业
游戏开发者与设计师、电竞运动员与直播主播
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