생성형 AI 기반 게임의 어포던스 속성이 게임 만족도에 미치는 영향 -플로우(Flow) 경험을 매개 변수로- (The Impact of Affordance Attributes in Generative AI-Based Games on Game Satisfaction -Mediating Role of Flow Experience-)

서지정보

· 발행기관 : (사)한국커뮤니케이션디자인협회 커뮤니케이션디자인학회
· 수록지 정보 : 커뮤니케이션디자인학연구 / 89권 / 357 ~ 370페이지
· 저자명 : 리우잉츄, 김종무

초록

본 연구는 생성형 AI 기반 게임의 어포던스 속성이 게임 만족도에 미치는 영향과, 이러한 영향에서 플로우 경험(주의 집중, 즐거움, 시간 왜곡)이 어떤 매개 역할을 하는지 설문을 통해 분석하였다. 설문 조사는 2024년 5월 12일부터 5월 25일까지 약 14일 동안 진행되었으며, 총 354부의 유효 응답을 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 생성형 AI 기반 게임의 NPC 어포던스 속성(인간처럼 대화하기, 친숙함 조성, 개인화)이 플로우 경험(주의 집중, 즐거움, 시간 왜곡)에 미치는 영향을 분석한 결과, 생성형 AI 기반 게임의 NPC 어포던스 속성인 인간처럼 대화하기, 친숙함 조성, 개인화 모두 주의 집중과 즐거움에 긍정적인 영향을 미치는 반면, 시간 왜곡에는 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 생성형 AI 기반 게임의 NPC 어포던스 속성(인간처럼 대화하기, 친숙함 조성, 개인화)이 게임 만족도에 미치는 영향을 분석한 결과, 생성형 AI 기반 게임의 NPC 어포던스 속성 중 인간처럼 대화하기와 친숙함 조성은 게임 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 개인화는 게임 만족도에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 플로우 경험(주의 집중, 즐거움, 시간 왜곡)이 게임 만족도에 미치는 영향을 분석한 결과, 플로우 경험 중 주의 집중과 즐거움은 게임 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 시간 왜곡은 게임 만족도에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 넷째, 생성형 AI 기반 게임의 NPC 어포던스 속성(인간처럼 대화하기, 친숙함 조성, 개인화)이 게임 만족도에 미치는 영향에서 플로우 경험(주의 집중, 즐거움, 시간 왜곡)의 매개 역할을 분석한 결과, 생성형 AI 기반 게임의 NPC 어포던스 속성인 인간처럼 대화하기와 친숙함 조성은 주의 집중과 즐거움을 매개로 게임 만족도에 부분 매개 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한, 생성형 AI 기반 게임의 NPC 어포던스 속성인 개인화는 주의 집중과 즐거움을 매개로 게임 만족도에 유의미한 영향을 미치지 않아, 완전 매개 효과가 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 생성형 AI 기반 게임의 NPC 어포던스 속성인 인간처럼 대화하기, 친숙함 조성, 개인화가 게임 만족도에 미치는 영향에 있어 시간 왜곡은 게임 만족도에 매개 효과가 없는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 생성형 AI 기반 게임의 NPC 어포던스 속성 중 개인화가 게임 만족도에 직접적인 영향을 미치지 않지만, 주의 집중과 즐거움이라는 플로우 경험을 통해 게임 만족도가 증가할 수 있음을 보여준다. 본 연구 결과는 생성형 AI가 적용된 게임 개발 시 사용자의 게임 만족에 영향을 주는 요소를 이해하는 자료가 될 것이다.

영어초록

This study analyzed the impact of affordance attributes in generative AI-based games on game satisfaction, as well as the mediating role of flow experience(attention, enjoyment, time distortion) in this relationship through a survey. The survey was conducted over approximately 14 days from May 12 to May 25, 2024, and a total of 354 valid responses were analyzed. The results of the study are as follows. First, the analysis of the impact of NPC affordance attributes(human-like conversation, fostering familiarity, personalization) in generative AI-based games on flow experience(attention, enjoyment, time distortion) revealed that all NPC affordance attributes—human-like conversation, fostering familiarity, and personalization—positively influenced attention and enjoyment, but negatively impacted time distortion. Second, the analysis of the impact of NPC affordance attributes(human-like conversation, fostering familiarity, personalization) in generative AI-based games on game satisfaction indicated that human-like conversation and fostering familiarity positively influenced game satisfaction, whereas personalization did not have a significant effect on game satisfaction. Third, the analysis of the impact of flow experience(attention, enjoyment, time distortion) on game satisfaction showed that attention and enjoyment positively influenced game satisfaction, while time distortion did not have a significant effect on game satisfaction. Fourth, the analysis of the mediating role of flow experience(attention, enjoyment, time distortion) in the relationship between NPC affordance attributes(human-like conversation, fostering familiarity, personalization) in generative AI-based games and game satisfaction demonstrated that human-like conversation and fostering familiarity had a partial mediating effect on game satisfaction through attention and enjoyment. Additionally, personalization had a full mediating effect through attention and enjoyment, as it did not significantly influence game satisfaction directly. Lastly, time distortion was found to have no mediating effect on the relationship between NPC affordance attributes(human-like conversation, fostering familiarity, personalization) and game satisfaction. These results suggest that while personalization among NPC affordance attributes in generative AI-based games does not directly affect game satisfaction, it can increase game satisfaction through the flow experiences of attention and enjoyment. The findings of this study will serve as valuable information for understanding the factors that influence user satisfaction in the development of games utilizing generative AI.

참고자료

· 없음