メタバースにおけるアバターとアイデンティティ、パート 1 - Roblox ブログ (2024)

サンスクリット語でアバターは(アバター)「人間の姿で生まれ変わる」 Roblox では、アバターほどユーザーのアイデンティティを直接反映するものはありません。これから説明するように、「標準的な」Roblox ユーザーは存在せず、アバターの素晴らしい美的多様性はユーザーの多様性を反映しています。

アバターの特徴付け(方法論)

美的多様性に興味がある場合は、アバターの美学を特徴付けることから始めなければなりません。これを調べる最も自然な場所は、多くの場合ユーザーを表す 2D アバターのサムネイルです。美的分析のために、このサムネイルを意味的に意味のある数値表現に変換する必要があります。次元を削減するには多くの方法があります。ここでは、試してみることができるいくつかの方法を紹介します。

  1. 最もシンプルなアプローチ: の直接適用香港(主成分分析)サムネイルにあります。削減の「品質」を評価するために、主要コンポーネントの両端にサムネイルを表示します。最初の主成分が、解釈可能なアバターのタイプを区別していることがわかります。ただし、12 番目は多様性がありすぎて意味がありません。

主成分 1 (説明された分散 14.3%):

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主成分 12 (1.5% の分散を説明):

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2. ほぼ同じくらい簡単です。既製の事前トレーニング済み画像分類ネットワーク (Resnet 18) の最後の隠れ層を適用し、クラスター (グループ化) によって埋め込み品質を評価できます。ここでは、Resnet が色情報 (2 番目のクラスターのすべての青い靴など) を取得するのに非常に効果的である一方で、形状情報のエンコードに失敗する場合があることがわかります (最初のクラスターを参照)。

2 つのクラスターのサムネイルの例を以下に示します。

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3. コヒージョンを介して視覚信号を取得するには、UMAP を適用して画像分類埋め込みを 2 次元に削減します。認識できるクラスターがあるように見えますが、右下にある大きな点の集合は非常に疑わしいように見えます。そして当然のことですが、このメガクラスターからのサンプルは事実上一貫性がありません。

2D 埋め込み表現:

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2D 埋め込み空間のこのメガクラスターからのサンプル:

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4. 小型のカスタム変分オートエンコーダー (VAE) をサムネイル データ上で直接トレーニングします。理想的には、これにより、一般的な画像分類器よりも Roblox アバターの独特の美的変化がよりよく捉えられます。 (補足: K 平均法は、通常の事前分布が潜在変数の事後分布と一致するため、これらの埋め込みのクラスター分析に特に適しています。)

さまざまなアプローチのメリットを定量化できる指標はありますが、実際の使用例には主観的な判断が含まれることがよくあります。逸話的に言えば、私たちは 4 番で最も成功しています。

アバターの多様性

VAE を使用すると、サムネイルをクラスタリング用のフラッシュ 64 次元ベクトルに変換できます。 20 分割クラスタリングからの VAE + K-Means クラスターの例をいくつか示します。

クラスター内のいくつかの非常にカスタムなアバター:

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別のクラスターでは「Rthro」と呼ばれる背が高く、やせたアバターが存在します。

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このクラスターでは、大きなブロック状のアバターを「Blocky」と呼びます。

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デフォルトのアバターはこちら:

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これにより、Rthro 体型と Blocky 体型の間でアバターを簡単にカスタマイズできます。

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ロブロックスのダークエンジェル

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"向こうを見て!"

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黒い立方体

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アイ・ビリーブ・アイ・キャン・フライ

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複数の実行、ランダムな初期化、および k の選択にわたるクラスターの一貫性は、アバターが自然に (不明確ではあるものの) 異なるカテゴリに分類されることを示唆しています。輪郭の両端には、昔ながらの四角い「Blocky」キャラクターと、背が高くて痩せていて、よりリアルな「Rthro」アバターがあります。また、ユーザーが Roblox に参加して以来変更していないデフォルトのアバターも多数見つかります (上記のクラスター 4)。その間には、「ゴス忍者」から「ディスコへ行く」まで、あらゆるものがあります。

アバターによるアイデンティティ

これらの美的クラスターとユーザーの間にはどのようなつながりがあるのでしょうか?

最も簡単な方法は、プラットフォーム上でのユーザーの行動から始めることです。先月のアバター編集、アカウントの経過時間(週数)、総再生時間(秒)、およびクラスターごとの 1 か月間の維持率のエンゲージメント インジケーターのグラフを見ると、次の 4 つのグラフが得られます。思い切ったクラスター間の変動を表示します。大幅に編集されたアバターを使用しているユーザーは、最もエンゲージメントが高く、維持される傾向があります。一方、大幅に編集されていないアバターは、エンゲージメントが低くなる傾向があります。

メタバースにおけるアバターとアイデンティティ、パート 1 - Roblox ブログ (16)これには 2 つの相互因果関係の解釈があります。一方で、自分のアバターをより頻繁に編集するユーザーは、Roblox をより多く使用します。一方で、すでに Roblox に多額の投資を行っているユーザーは、時間の経過とともにアバターにますます力を注ぐ可能性があります。 Roblox の他のメンバーも素晴らしい仕事をしており、どちらの解釈がより妥当であるかを判断する

因果関係に関係なく、プラットフォーム上のアイデンティティのこれら 2 つの側面、つまり美的表現とエンゲージメントが強く結びついていることがわかります。プラットフォーム外のアイデンティティについてはどうですか?ユーザーの実生活の識別子 (年齢、場所、性別など) は Roblox のアイデンティティとどのように交差するのでしょうか?詳細については、このブログ投稿のパート 2 をお読みください。

Nameer Hirschkind は、Roblox のデータ サイエンス インターンです。彼は、すべてのプレイヤーが本当に愛するアバターを作成できるよう、Roblox のアバターに取り組んでいます。 Roblox Corporation もこのブログも、他の企業やサービスを推奨するものではありません。また、当ブログの情報の正確性、信頼性、完全性についてはいかなる保証も約束もいたしません。

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