감정의 변화까지 살핀다, EA의 게임 QA 과학

최적의 게임을 만드는 방법은 실제 유저들의 반응을 체크하고, 그것을 게임에 반영하는 것이다. 방법은 다양하다. 지금까지 유저 인터뷰, 포커스그룹 테스트, 설문조사 등을 이용했다. 게임을 해 본 유저들에게 “왜”라는 질문을 던지고 답을 찾는 방법이다.

하지만 최근 빠르게 진화하는 게임업계의 환경 속에서 과거의 방식으로 유저 반응 조사를 하고 이를 게임에 적용하는 데는 한계가 있다. 다른 방법은 없는 걸까? EA의 게임 유저 전문가 베로니카 자미토의 ‘플레이 테스트의 과학’이라는 GDC 2011 강연에서 답을 찾아 보자. /샌프란시스코(미국)=디스이즈게임 정우철 기자

EA 스포츠 게임 유저 리서치 전문가 베로니카 자미토(Veronica Zammitto). 

■ 아이 트래킹을 이용하는 EA

EA는 GDC 2011에서 자사의 스포츠게임 품질관리(QA)를 위해 유저를 리서치하는 방식을 발표했다. 이번 발표에서는 <NBA 라이브 10>이 대표적인 사례로 활용됐다.

<NBA 라이브 10>의 경우 게임 플레이의 이슈를 확인하는 과정이 크게 2가지로 나뉜다. 먼저 실제 플레이에 대한 재미 여부, 그리고 유저끼리 대결에서 나타나는 감정과 유저가 집중하는 부분이다.

이를 조사하고 결과를 얻기 위해 EA는 게임을 플레이하는 테스터들의 시점을 따라가는 ‘아이 트래킹’ 장비를 사용한다. 어떤 방식으로 사용하는지 영상으로 살펴보자.

※ 플레이 버튼(▶)을 누르면 시작합니다.

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영상에서 보듯 아이 트래킹을 사용해 유저가 화면의 어떤 부분에 집중하는지 확인한다. 플레이가 진행됨에 따라 공의 위치나 선수의 움직임, 심지어 관중석이나 광고를 보는 경우도 있다.

이를 통해 시점의 고정과 변화, 안구의 움직임 등을 패턴으로 만든다. 이런 데이터를 수집하면 플레이에 방해가 되는 게임 속 요소를 찾아낼 수 있고, 이를 제거하거나 보다 유저가 쉽게 플레이할 수 있도록 개선할 수 있다.

또한 유저가 조작하는 게임 캐릭터의 움직임과 인터페이스(UI)의 위치도 최적화할 수 있다. 테스트 방식에 따라서 유저들의 성향을 구분하는 일도 가능하다. 하드코어 게이머의 경우 선수의 움직임에 집중하는 반면 라이트 게이머는 공의 움직임에 더 많은 집중하는 식이다.

이렇게 수집된 데이터는 개발팀에 전달되고 농구 게임을 접하는 유저들도 어렵지 않게 게임을 플레이할 수 있도록 최적화하는 과정을 거친다.

■ 유저들의 감정 데이터로 게임을 최적화한다

EA는 유저들의 감정 변화도 데이터로 이용한다. 즉 게임을 플레이하는 동안의 희로애락 등을 관찰해 가장 재미를 느끼는 부분, 지루해 하는 부분 등을 수치로 만들어 전체적으로 재미라는 밸런스를 잡는 방식이다.

이를 수집하는 방법으로 생리학적 분석을 이용한다. 사람에게 흐르는 미세전류를 측정해 재미를 느끼는지 아니면 스트레스를 느끼는지를 알 수 있다. 실제 테스트 장면을 먼저 보자.

영상을 보면 안면 근육의 움직임을 수집해 웃고 있는지, 찌푸리고 있는지 등도 확인한다. 이런 데이터는 인공지능(AI)과 대결하는 레벨 디자인 단계에서 밸런스를 조절하는 데 활용된다.

예를 들어 긍정적인 감정이 풍부하게 수집된다면 난이도가 너무 쉬운 것이고, 그 반대라면 너무 어렵다는 것이다. 따라서 계속 실험해서 서로 비슷한 비율로 맞춰진 난이도가 실제 상품으로 연결됐을 때 일반 대중들이 가장 재미를 느낄 수 있다는 개념이다.

EA의 베로니카 자미토는 “유저의 감정이나 시각적인 위치 정보는 과거에 데이터화하기 힘들었다. 하지만 새로운 기술의 도입 덕분에 게임 개발에 유용하게 사용할 수 있다. 게임의 요소를 배치하던 기존의 룰을 최근 유저들의 성향에 맞춰 재배치할 수도 있다”고 말했다.

이어서 그는 “최근 EA가 사용하는 방법은 보다 과학적이고 감성적이다. 접근 자체가 ‘왜?’라는 질문이 아니라 ‘무엇?’이냐는 것으로부터 시작한다. 간단히 말해서 “왜 재미없어?”가 아니라 “무엇이 재미없어?”라는 식으로 직접 문제를 찾아 나간다”며 강연을 마무리했다.