Predição de cybersickness : comparação entre instrumentos de análise eletrodérmica

Abstract

A tecnologia de realidade virtual (RV) vem ganhando espaço no mercado mundial com a popularização dos head-mounted displays (HMD), dispositivos que possibilitam uma maior imersão em ambientes virtuais simulados. Apesar das aplicações que essa ferramenta possui nas áreas de entretenimento, saúde e educação, sua utilização ainda é limitada pelo fenômeno do cybersickness (CS), caracterizado como um mal-estar geral que afeta grande parte dos usuários dessa tecnologia. Como tal, métodos de predição e mitigação dos efeitos de cybersickness têm sido estudados extensivamente nos anos recentes. Um dos métodos de predição utilizados é a leitura de biossinais diversos, variando de eletroencefalogramas (EEG) à atividade eletrodérmica (EDA). Com o objetivo de comparar dois instrumentos de leitura de EDA quanto à acurácia na predição de cybersickness e determinar suas aplicabilidades, foram realizados experimentos práticos com voluntários inseridos em um ambiente de realidade virtual cuja atividade eletrodérmica foi capturada. Em termos absolutos, o BITalino (r)evolution apresentou resultados mais precisos quanto à predição de cybersickness utilizando EDA. No entanto, a Empatica E4 apresentou ser de mais fácil uso, inclusive sofrendo menos erros durante a realização das leituras.