GameVibe: A Multimodal Affective Game Corpus

要約

オンラインビデオとストリーミングプラットフォームが成長し続けるにつれて、感情的なコンピューティング研究は、複数のモダリティを含むより複雑な研究​​への移行を受けています。
ただし、高品質の視聴覚刺激を備えた容易に利用可能なデータセットがまだ不足しています。
この論文では、ゲーム内の行動観測やサードパーソンが視聴者エンゲージメントの痕跡を含むマルチモーダルの視聴覚刺激で構成される小説であるGameVibeを紹介します。
コーパスは、30ゲームで公開されている多様なゲームプレイセッションのセットのビデオで構成されており、特に視聴覚とゲームプレイの多様性を備えた高品質の刺激を確保することに特に注意してください。
さらに、アノテーター間合意の観点から、アノテーターの信頼性に関する分析を提示します。

要約(オリジナル)

As online video and streaming platforms continue to grow, affective computing research has undergone a shift towards more complex studies involving multiple modalities. However, there is still a lack of readily available datasets with high-quality audiovisual stimuli. In this paper, we present GameVibe, a novel affect corpus which consists of multimodal audiovisual stimuli, including in-game behavioural observations and third-person affect traces for viewer engagement. The corpus consists of videos from a diverse set of publicly available gameplay sessions across 30 games, with particular attention to ensure high-quality stimuli with good audiovisual and gameplay diversity. Furthermore, we present an analysis on the reliability of the annotators in terms of inter-annotator agreement.

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