広大な仮想コミュニティのトレーダー、ファイター、 宇宙教皇 、イブオンライン理解できないもつれのように見えるかもしれません。結局のところ、これはオンライン ゲームです。 銀河系の暴君としての自分を再考する企業弁護士 。これはゲームです 現実の戦いと架空の戦闘の境界線が曖昧になることが多い 。これは、インターネット上で 50 万人のプレイヤーが住むリモート サーバー センターに構築された目に見えない帝国を持つゲームです。
しかし、これは、実際の科学的進歩がゲームプレイの中で達成されるゲームでもあります。の片隅にイブオンライン宇宙は プロジェクトの発見 : 約 3 年前に始まったイニシアチブで、物理学者とソフトウェア エンジニアが、ビデオ ゲームが社会的利益のための力になる可能性について熟考しました。プレイヤーのアクションがゲーム内の進歩のためだけに使用されず、研究所やピアレビュー ジャーナルに波及したらどうなるでしょうか?
ジュネーブ、2014 年: 大学の研究者バーナード・レヴァズと IT 専門家のアッティラ・ザントナーが飲み物を求めて集まります。年末までに結成した 大規模マルチプレイヤー オンライン サイエンス (MMOS) は、科学者とゲーム開発者の間のリードをつなぐ会社です。 2016 年、彼らはプロジェクト ディスカバリーを開始しました。イブオンライン;広大なコミュニティの特別なポケットであり、プレイヤーは定期的なタスクを与えられますが、科学研究への実際の影響も伴います。
ゲーム デザイナーは、プレイヤーを非常に反復的なタスクに従事させる方法という課題に取り組んでいると、ザントナーはロンドンのホテルのバーで、プロジェクト ディスカバリーでの仕事でロヴィー アワードを受賞する予定の同じ朝に私に語った.多くのゲームでは、同じタスクを何度も繰り返して楽しんでいます。シチズン サイエンスにも同じ設定があります。データを分析する必要があり、基本的に同じことを何十万回も行っています。
Project Discovery の最初の目標は、イブの 50 万人ほどのプレーヤーが、ヒト細胞内のすべてのタンパク質をマッピングするスウェーデンベースのプログラムである Human Protein Atlas (HPA) を支援しています。このミニゲームでは、HPA データベースから約 250,000 枚の顕微鏡画像をふるいにかけ、プレーヤーは核からミトコンドリアまでさまざまな細胞構造を識別してカタログ化しました。十分な数のプレイヤーが特定のイメージに同意すると、それは HPA の背後にある研究者に渡されました。
人間は視覚的なパターン認識が得意であることが知られている
HPA の Cell Atlas のディレクターである Emma Lundberg 氏は、人間は視覚的なパターン認識に優れていることで知られています。私たちは画像パターンの分類に多くの時間を費やしており、同じタスクにゲーマーを使用できるかどうかを確認するのは興味深いことでした。多くの研究者はこの概念を気に入っていますが、高品質のデータが得られることを確認するまで、完全には信じません。
(上: Project Discovery の細胞分類ミニゲーム。クレジット: EVE Online)
Szantner は、彼のチームは、プレーヤーが専門知識にとらわれず、より広いゲームのストーリーに合わせて、十分に単純な一連のタスクを考え出したいと話してくれました。イブオンラインのクリエイターであるレイキャビクを拠点とするスタジオ CCP は、プロジェクト ディスカバリー タスクに物語のドレッシングを追加し、イニシアチブに参加することでゲーム内の報酬を提供しました。しかし、チームが発見したことは、プレイヤーはポイントを獲得することよりも科学研究に貢献することに興味があるということでした。
Project Discovery のためにゲームに導入された特別な通貨がありましたが、多くの人がそれを使わなかったことがわかりました、と Szantner 氏は言います。彼らは貢献したいと思ったので、ただそれをやっていたのです。これまでのところ、最も強い動機は科学を助けることです。
惑星と国境地帯
2017 年 7 月以降、Project Discovery は第 2 段階に移行しました。タンパク質マッピングの代わりに、プレイヤーは現在、 太陽系外の惑星を探す (系外惑星)。このイニシアチブは、1995 年にディディエ ケロスと共に太陽のような星の周りを周回する最初の系外惑星を発見したミシェル マイヨール教授と協力しました。市長の支援を受けて、Project Discovery は CoRoT 望遠鏡からの天文データをプレーヤーに提供し、潜在的な惑星を分類するように促しています。
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これは、CoRoT 望遠鏡によって監視されている 160,000 個の星の 1 つからの光度を表すグラフがプレーヤーに与えられるミニゲームに変換されます。太陽系外惑星の可能性がある物体が星の前を通過すると、光は暗くなります。プレーヤーは、特定の期間内にこれらの落ち込みを特定するように求められます。惑星の大きさ、距離、軌道を示唆する情報。 Human Protein Atlas イニシアチブのように、十分な数のプレーヤーが分類に同意すると、それは科学者に渡されます。今回はジュネーブ大学です。
(上: 実際のゲーム内のミシェル・マイヨール。クレジット: ESO/Project Discovery)
Project Discovery の系外惑星の探索はまだ続いていますが、ザントナーは、MMOS のビデオゲーム市民科学への取り組みが次に進むとどこを見ているのでしょうか?彼は、EVE はデータ分析のクラウドソーシングに最適であり、科学の進歩に対するコミュニティの一般的な熱意のために簡単に勝利したと語っていますが、彼はまた、非常に異なるタイプのコラボレーションのために水をテストしています.
私が話せる企業が 1 つあります。Gearbox です、と彼は言います。ボーダーランズが彼らの最大のタイトルです。 Gearbox の社長兼創設者である Randy Pitchford は、このコンセプト全体の大ファンです。彼はこれをタイトルの 1 つに入れることに非常に熱心に取り組んでいます。それはゲームのオーディエンスとジャンルがまったく異なるからです。彼らはとてもクリエイティブで頭がいいので、もし彼らがイエスと言うなら、彼らは自分たちのゲームに合った方法でそれをやってくれると私は確信しています。
シチズン サイエンスを宇宙ベースの MMO に適合させることは 1 つのことですが、それをファースト パーソン シューティング ゲームの構造に組み込むことは別のことです。 Glitchersのようなゲーム海のヒーロークエストナビゲーションと戦闘を現実世界の研究 (この場合は認知症の研究) と一致させる余地があることを示してきましたが、これらは特定の目的を中心に構築された小さなゲームである傾向があります。開発者は次のようなより大きなゲームにどのようにアプローチしますかボーダーランズ？
関連するRoss 128 bを参照してください: 私たちの銀河の玄関口にハビタブルゾーンがもう一つあります. Lovie AwardsはEve Onlineの科学者とウェブカメラの発明者を表彰しています.
私たちはトピックにとらわれません、と Szantner は言います。私たちはプラットフォームやゲームに依存しません。これは、多くの異なる研究プロジェクトで、多くのタイプのゲームに統合できると思います。セレンゲティで動物を観察することは、おそらく適していません。イブですが、別のゲームに入れることもできます。
私はサントナーに、この種のアプローチが科学研究以外で使用される余地があるかどうか尋ねます。ビデオ ゲームは、たとえば災害救助などの差し迫った問題に役立つでしょうか?これはコンセプトですが、特定の軍事基地を爆撃する任務を負ったコール オブ デューティーのようなゲームを想像することができます。その後、地震によって破壊された建物の実際の画像を取得します。それらの実際の写真。
賛否両論ありますが、命が助かったら…… ウォーゲームでさえ、こういうことに貢献できるのでしょうか？
ウォーゲームでさえ、このようなことに貢献できるでしょうか。
ここには明らかに色調の不均衡の要素があり、ザントナーは、彼の既成概念にとらわれないアイデアには、多くの倫理的および道徳的問題が伴うことを認めています。しかし、彼は依然として、ゲームにはクラウドソーシングによる支援の余地があると断言しています。これが人命救助のツールにもなりうることを示すことができれば、それは素晴らしいことだと思います。
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(上: Project Discovery の系外惑星ハンティング ミニゲーム。クレジット: EVE Online)
少なくとも今のところ、ビデオゲームの世界と人類の進歩との出会いは、市民科学に根ざしており、それはまだ始まったばかりの関係です。 Project Discovery と HPA の Cell Atlas のコラボレーションの結果はまだ検討されており、Lundberg は AI ベースの画像分析に対するプレーヤー ベースの分類の成功を調査する論文のリリースを期待しています。このような論文の発表は、市民科学の新しい概念の基礎を築くだけでなく、ビデオ ゲームがどのようなものになり得るかについての新しいアイデアをもたらす可能性もあります。
私たちの論文では、人間と AI は異なる点で優れていることを示しています。巧妙なゲーム デザインとゲーマーの結果を機械学習に直接統合することで、将来の市民科学プロジェクトは大規模な科学プロジェクトに大きく貢献することが期待できると信じています。
訂正: 元の記事によると、最初のプロジェクトのディスカバリー ゲームには 1,300 万の顕微鏡画像が含まれていました。これは、1,300 万枚の画像の Human Protein Atlas データベースから選択された 250,000 枚の画像が実際にゲームに使用されたことを反映するように変更されました。
