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[1편] 신경과학이 비디오 게임 디자인에 미치는 영향UI & UX 2024. 3. 12. 04:37
출처 : TheGamerBrain
목차
1. 착시
2. 지각
2.1. 인식
2.2. 시각 피질
2.3. 게슈탈트 이론
2.4. Weber-Fechner Bias 인식
TheGamerBrain 책은 뇌과학을 이용해 게임에 적용한 사례를 엿볼 수 있는 내용입니다.
정리해 놓으면 좋을만한 내용들을 참고로 추가 기록했으며 잘못 번역된 내용이 있을 수 있으니 관심 가는 내용이라면 읽어보시는 게 좋을 거 같습니다.
1. 착시
우리는 새로운 정보에 대한 판단을 내리기 위해 이전 정보에 의존하는 경향이 있습니다.
마케팅 담당자들은 우리의 결정에 영향을 주기 위해 Anchoring(앵커링)을 사용합니다.
예시로 아래 이미지에서 비디오 게임 29달러에 판매하고 있고 그 옆에 초기 가격은 59달러입니다.
이 경우 59달러 가격 태그는 현재 가격을 비교하는 앵커를 나타냅니다.
앵커링이란 처음 제시된 하나의 이미지나 정보가 기억에 박혀 고정되어 버리고, 그 후의 판단까지도 영향을 받는 심리/행동 특성을 말합니다.
이러한 표기는 실생활에서 많이 찾아볼 수 있습니다. 대형마트, 쇼핑몰 등...!
30%, 50% 등의 할인을 해주고 ‘1 + 1’ 행사와 덤 증정 같은 이벤트를 계속 진행합니다.
기존 가격을 아는 상태에서 할인된 가격으로 물건을 구입하면 구매자는 합리적인 소비를 했다고 생각하기 쉽기 때문에 이와 같은 방법으로 소비를 부추기는 것입니다.
그렇다면 게임에서는 앵커링 효과를 어떻게 사용하고 있는지 찾아봐야겠죠.
게임에서는 주로 스토어에서 앵커링 효과를 찾아볼 수 있습니다.
하단에 기존 제시가격
5,300 V-Bucks> 2,200 V-Bucks 할인해서 판매하고 있습니다.좌측 상단에는 3,100 V-Bucks OFF라고 뱃지가 붙어있는데, 보통 퍼센트로 표기하기도 하지만 얼마큼 차감되었는지 숫자로 강조해주고 있습니다.
" 자리도 부족하고 지저분해 보이는데 왜 기존 제시가격을 같이 표시해줘야 하는 거지? "라고 생각할 수 있겠지만 기존 제시가격이 없다면 비교할 금액이 없기 때문에 할인의 가치를 정확히 파악하기 어려울 수 있습니다.
2. 지각
2.1 인식
인식은 감각 > 지각 > 인지 3가지 프로세스에 포함됩니다.
예시로 어떤 별자리가 큰 국자 형태를 띠고 있는지 안다면 북두칠성인 큰 곰자리를 바라보고 있다는 것을 알게 될 것이다.
이 시점에서 정보는 우리의 인식에 도달합니다.
대다수는 인지> 지각> 감각 순서대로 우리의 인식(알고 있는 지식)이 인지에 영향을 미칩니다.
게임의 시각적 및 청각적 입력을 설계할 때 인식의 특성을 염두에 두는 것이 중요합니다.
저장 아이콘을 플로피 디스크 아이콘으로 사용하는데 젊은 세대에서는 본적도 사용해 본 적이 없으니 아무런 의미가 없는 기호가 됩니다.
아래 이미지를 보면 무엇이 떠오르나요?
스트리트 파이터를 플레이한 경험, 정보를 알고 있는 사람과 게임을 한 적이 없거나 정보가 없는 사람은 같은 이미지를 봐도 다르게 인식합니다. 인식은 사전지식에 영향을 받는 것을 알 수 있습니다.
2.2 시각피질
우리의 중심 시력은 매우 날카로운 반면, 주변 시력은 꽤나 약한데 예를 들어 게임의 HUD에 직접적인 영향을 받습니다.
일반적으로 화면의 중심을 응시하는 플레이어가 주변 시야에서 나타나는 것을 정확하게 파악할 수 없습니다.
무엇인지 정확하게 인지하기 위해서는 주의를 끌 필요가 있습니다.
만약 중앙 점을 응시한다면 그 글자들이 똑같이 읽기 위해서는 FOV에서 더 멀리 떨어져 있을수록 점점 더 커져야 합니다.(약 10배이면 동일하게 읽을 수 있다고 나옵니다.)
왜 그런 것인지 좀 더 찾아봤습니다. 아래 내용은 해당 링크에서 발췌한 내용입니다.
시각 피질은 시각 정보를 처리하는 뇌의 일부분으로, 시각적 자극이 인지되고 해석되는 곳입니다.
이 피질의 V1 영역은 시각적 정보를 받아들이고 초기 처리를 담당합니다.
"barrel distortion"이란 중심이 주위보다 더 큰 확대를 나타내며, 이것은 주변보다 중심 부분이 더 크게 표시되는 것을 의미합니다. 시각 피질 V1에서 발생하는 이러한 왜곡 현상은 "cortical magnification factor "이라고 불립니다.
즉, 시각 피질 V1에서 중앙 부분이 주변에 비해 더 크게 표현되므로 중심 부분에 대한 정보가 상대적으로 더 많이 처리됩니다.
해당 내용을 게임 HUD에 접목시켜 보면 요소의 크기를 반드시 늘려야 한다는 것은 아니며, 주변 시야에 표시되는 정보가 플레이어에게 정확하게 보이지 않거나 전혀 인식되지 않을 수 있으므로 플레이어가 명확하게 식별할 수 있을 정도로 간단해야 한다는 것을 알려주고 있습니다.
이러한 이유로 게임에서는 HUD 사이즈를 조절해 줄 수 있는 옵션을 제공해 주기도 합니다.
2.3 게슈탈트 이론
인식 편향은 모든 사람들에게 공통적이고 이러한 문제를 해결하기 위해 게슈탈트 인식 법칙을 사용해서 UI 디자인을 안내할 수 있습니다.
여기서는 비디오 게임 UI와 HUD디자인에 가장 유용한 원리인 Figure/Ground, Multistability, Closure, Symmetry, Similarity, Proximity 만 설명합니다.
추가 설명을 위해서 아래 링크를 참고했습니다.
형태와 배경 Figure/Ground
우리는 중심이 되는 곳과 배경사이를 구별합니다.
이 그림에서는 형태와 배경이 모호성이 사용되어 꽃병이나 두 얼굴 중 하나를 인식할 수 있습니다.
아이콘에서 이러한 형태와 배경을 피하는 것이 좋습니다.
다중안정성 Multistability
회피하려는 모호성의 또 다른 예는 다중 안정성입니다.
좌측 그림 같은 경우는 오리와 토끼 중 무엇이 보이나요?
우측 그림 같은 경우는 책에서 재밌는 사례를 이야기해 줍니다.
디자이너가 레이더로 식별된 물체를 나타내는 점을 "원"으로 표현했는데 테스트 참가자들에게 해당 아이콘에 대해 설명해 달라고 하니 페퍼로니 피자 조각이 보인다고 답변을 했습니다.
일단 피자 조각이 보이면, 아이콘을 다르게 인식하는 것이 매우 어려워지기 때문에 모호한 아이콘을 피하기 위해서 많은 테스를 해야 합니다.
폐쇄 Closure
사람들은 조각난 부분이 아닌 완전한 객체를 보려는 경향을 설명합니다.
예를 들어, 아래 그림에서는 하얀 삼각형이 있는 것처럼 보이지만 실제로는 그렇지 않습니다.
사람들은 개방된 도형을 닫으려는 경향이 있으며, 주요 요소가 아닌 공백 부분이 디자인에서 효과적으로 작동되는 것을 알 수 있습니다.
대칭 Symmetry
사람들은 물체를 중심으로 형성된 대칭적인 모양으로 인식하는 경향이 있습니다.
대칭성은 우리에게 단단함과 질서감을 주는데, 우리는 이를 찾는 경향이 있습니다.
우리의 눈은 빠르게 대칭과 질서를 찾을 것이므로, 이러한 원리들은 정보를 효과적으로 빠르게 전달하는 데 사용될 수 있습니다.
유사 Similarity
유사성은 색, 형태와 같은 특성을 가진 요소들이 합께 그룹화되는 것을 말합니다.
색의 유사성으로 인해 붉은 원들은 붉은 원들끼리 연관되어 보이고, 검은 원은 검은 원끼리 연관되어 보입니다.
같은 형태라 해도 서로 유사해 보이지 않습니다.
근접 Proximity
근접성은 서로 더 가까운 요소들을 동일한 그룹의 일부로 인식되는 것을 말합니다.
아래 그림에서 왼쪽의 점은 한 그룹의 일부로 인식되지만 오른쪽 점은 빈 공간으로 인해 세 개의 개별 그룹으로 인식됩니다.
게슈탈트 이론이 적용된 게임 예시
Far Cry4 스킬트리 페이지입니다.
원들은 수직으로 더 가까워 보이지만 미묘한 화살표로 인해서 선이 아닌 그룹으로 인식을 하고 있습니다.
근접성의 원리를 적용함으로써 The Elephant 그룹을 보면 스킬을 잠금해제하려면 왼쪽에서 오른쪽 순서로 잠금해제를 해야 한다라는 것을 빠르게 파악할 수 있습니다.
2.4 Weber-Fechner Bias 인식
물리적 자극 강도가 증가할 때 크기의 변화를 정확하게 인식하지 못하는 것을 베버-페히너 법칙(Webber-Fechner law)이라고 합니다.
처음에 무게 100g, 200g과 비교를 하면 차이를 인지할 수 있지만, 무게가 1.1kg 일 때 1.2kg로 차이를 인지하지 못하는 것을 말합니다.
레벨 1 경험치(XP)는 쉽게 얻을 수 있으며, 레벨이 높아질수록 경험치 획득량이 증가합니다.
플레이어가 게임 내내 동일한 진행 속도를 느끼려면 XP 획득량이 로그 함수의 형태로 증가해야합니다.
로그 증가는 입력값이 증가할 때 출력값이 로그 함수의 형태로 증가하는 패턴을 의미합니다.
즉, 초기에는 빠르게 증가하지만, 입력값이 증가할수록 출력값의 증가 속도가 감소합니다.
게임에서는 레벨이 높아질수록 경험치를 얻기 위해 필요한 양이 증가하는 것을 의미합니다.
따라서 플레이어가 레벨을 올릴수록 XP 획득량이 로그 함수의 형태로 증가해야만, 플레이어가 게임 내내 동일한 진행 속도를 느낄 수 있다는 것을 나타냅니다.
게임이 더 어려워지고 레벨업이 더 오래 걸릴수록 XP 획득량을 적절하게 조절해줘야 합니다.
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