“주의”는 인간의 인식의 핵심 부분이며, 우리의 주변에서 정보를 얻어낼 때 그 정보가 우리에게 중요한 것인가 아닌가를 구별할 수 있게 합니다. 이러한 정보들을 적절한 카테고리로 분류하여, 우리는 유사한 환경 내에서 쉽게 받아들이고 의사결정을 효과적으로 할 수 있습니다. 지난 몇 년 동안에 걸쳐 비디오 게임은 관중형 이벤트인 e스포츠(전자 스포츠)로의 인기를 꾸준히 얻어가며 수 많은 프로게이머를 발굴해 내고 전세계의 커뮤니티를 만들어냈습니다. 그러나, 증가하는 인기와 쉽게 얻을 수 있는 데이터에도 불구하고, 전문가와 초보자 간의 복잡한 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI) 환경에서의 상호작용의 차이에 대한 연구는 극히 미미한 수준입니다.

자연 환경에서 사람들은 신체 움직임을 조정하기 위해 눈 움직임을 이용하여 정보를 접근합니다. 연구에 따르면, 시각정보가 즉각적으로 행동에 선행된다는 것을 확인할 수 있엇습니다. (Hayhoe & Ballard, 2005). 예를 들어, 땅콩버터 샌드위치를 만드는 과정을 예로 들어보면, 칼을 집기 전에 시선을 고정하고, 칼에 땅콩버터를 묻히기 전에 땅콩버터를, 그리고 빵에 바르기 전에 어느 부분에 바를 것인지를 이미 시각정보로 확인하는 것을 알 수 있습니다.

일반적으로 이론가들은 다음과 같은 질문을 합니다. 왜 어떤 사람은 특정 작업에서 다른 사람보다 나은 것인가? 전문가들은 하는데, 초보자들은 하지 않는 것은 무엇인가? 전문가들이 다른 사람과 차별화되는 요소는 무엇인가? 대개의 경우, 전문 연구자들은 사람들이 어떻게 학습하는지와 획득한 기술을 어떻게 활용하는가에 많은 괌심을 가지고 있습니다. 우리의 목표는 사람들이 어떻게 정보와 작업간의 연계성을 학습하는지와, 어떻게 효율적으로 정보에 접근하는지에 대해 이해하는 것입니다.

그렇다면, 어떻게 전문성이 정보 접근 전략에 어떠한 영향을 줄까? 프로 운동 선수들에 대한 연구 중에서 전문가들은 해당 스포츠를 잘 하는데 필요한 정보가, 필요한 바로 그 때에 “Just-in-time” 전략을 사용하는 방법을 보여주고 있습니다. 이러한 전략은 또한 차 (Tea)를 만들거나 땅콩버터 샌드위치 (Hayhoe &Ballard, 2005) 만들기 같은 일상적인 작업에 나타나기도 합니다. 전문가들은 특정 작업을 더 잘 수행하기 위해 그저 같은 전략을 사용하는 것 처럼 보입니다. 다만, 이러한 “Just-in-time” 전략을 통해 전문가들은 그들이 필요로 하는 것을, 그들이 필요로 하는 때에, 초보자들보다 빠르게 적용할 수 있습니다.

이와 같은 맥락에서, 경험이 풍부한 외과의와 초보 의사로 나뉜, 두 그룹간의 독특한 시선 패턴과 속도차를 비교 연구한 자료가 있습니다. (Law et al, 2004). 세 가지의 다른 시선 패턴이 가상 수술 실험에서 발견되었는데, 이 과정에서 의사들은 목표에 주의를 집중하고, 그 목표와 수술 장비 사이의 초점을 바꾼다거나 눈으로 자신의 수술 기구를 따라갔습니다. 전문가들은 관계없는 정보들은 제외하고 자신의 초점에만 집중하는 경향이 있습니다. 이 같은 경우는 항공 조종사에게도 찾아볼 수 있습니다 (Shuriver et al., 2008). 전문적인 비행기 조종사들은 중요하지 않은 정보들 보다 중요한 정보에 더욱 필요한 행동 조치와 집중을 하는 것으로 나타났습니다. 그들의 전문성은 그들이 관계없는 정보는 피할 수 있도록 특정 패턴을 강화한 것입니다.

스타 크래프트 2 (SC2)는 매우 빠른 속도로 플레이 되는 실시간 전략 (Real time Strategy) 비디오 게임입니다. 모든 매치는 각 플레이어가 세가지 종족 중 하나를 선택하고, 기지 하나와 여섯의 일꾼 유닛을 가지고 시작합니다. 각 세 종족은 다양한 건물과 유닛들을 조정하고 게임 환경 내에서 복잡한 상호작용을 만들어 냅니다. 기본적으로 세가지 종류의 종족은 한마디로 가위-바위-보 게임이 역동적으로 진행 되는 것입니다. 플레이어는 빠른 속도로 진행되는 바둑과 같은 이 게임에서, 적을 압도하여 승리하기 위해 유닛들에 명령을 내리고, 방어를 준비하고, 기지를 확장하여 더 많은 자원을 수집해야 합니다.

스타크래프트2의 GUI는 전체 맵을 위에서 내려다보는 형태로 되어 있고, 각 플레이어는 각자의 유닛 혹은 건물이 위치한 곳의 시야 정보만 확인할 수 있습니다. 이러한 GUI형태는 결국 플레이어로 하여금 상대방의 전략과 위치에 대한 불확실성을 만들어 내게끔 짜여져  있으며, 이에 따라 ‘스카우트’라고도 불리우는, 정찰이라고 하는 행동을 하게끔 강요하게 됩니다. 최고 수준의 플레이어는 1분에 수백가지의 행동을 취하므로, 엄청난 속도의 지형정찰과 더불어 병력 유지까지 동시에 수행합니다. 게임 안에서의 환경에 대한 최적화된 “주의” 는 그 때의 상황에 맞는 적절한 탐색 및 실시간 의사 결정을 위한 조정을 하게 합니다. 이러한 집중과 동작의 다른 점들이 프로게이머와 아마추어를 구분 짓는 것입니다.

스타크래프트2는 밸런스 있는 게임플레이와 스킬을 바탕으로 온라인 게임 커뮤니티에서 큰 인기를 끌고 있습니다. 각 종족이 전투에서 우위에 설 수 있는 독특한 잇점을 가지는 동시에 어떤 종족이라도 모든 상황에서 절대적으로 강할 수 없기 때문입니다. 블리자드 엔터테인먼트는 플레이어 각각의 스킬 수준을 고려하여 모두에게 공정한 경기가 이루어질 수 있도록 주의깊게 수집된 통계자료를 바탕으로 지속적으로 밸런스 패치를 출시하는 노력을 계속하고 있습니다. 복잡한 상대 찾기 알고리즘은 유사한 스킬 수준의 상대와 맞붙을 수 있도록 고안되어 있으며, 이러한 상대 찾기 시스템을 기반으로 실력차가 너무 큰 상대를 만나지 않고, 유사한 수준의 상대와의 대전을 통해 본인의 실력을 기를 수 있도록 구성되어 있습니다.  이 게임은 다음과 같은7개의 리그로 구분되어 있습니다. 브론즈 – 실버 – 골드 – 플래티넘 – 다이아몬드 – 마스터 – 그랜드마스터. 이러한 리그는 각각의 스킬 수준에 맞추어 초보(브론즈)부터 최고수준(그랜드마스터)까지 다양한 분포를 보입니다. 플레이어들은 각자의 리그에서 실력 향상 여부에 따라 리그 내에서 오르내리기를 계속 해나가게 됩니다.

RTS라는 게임 장르는 역동적인 실시간 자원 관리 시나리오를 통해 인지 처리 과정에 대해 더 나은 이해도를 도울 수 있는 독특한 기회라고 생각합니다. 비상 관리 정보 시스템 (지금 사용하고 있는 것과 아직 개발 중에 있는 것을 통틀어)에 대한 현재 인터페이스는 스타 크래프트 2 GUI와 다를 것이 없습니다. 이론학자들은 대개 극 소수의 전문가에 기대어 본인들의 연구를 진행하곤 합니다. 우리는 인터넷을 통해 전문가를 구함으로써 이러한 문제를 회피할 수 있기를 바라고 있습니다. 인터넷을 통하여 함께 할 참가자를 모집할 것이고, 직접 대면하기 힘든 프로게이머를 연구실로 초대하여 연구하는 것보다는 리플레이 파일을 통해 연구를 진행할 것입니다.

스킬크래프트 연구 프로젝트는 전문가와 초보자가 1분당 할 수 있는 동작들, 화면에서 카메라의 움직임 패턴, 인터페이스에 대한 사용자간의 상호작용 차이, 이러한 다양한 차이점에 초점을 두고 있고, 어떻게 플레이어들이 단축키를 설정하고 효율성을 극대화 하기 위해 이러한 단축키를 어떻게 사용하는지 어떻게 다음상황에 필요한 정보들을 얻어내는 지에 대한 것도 연구를 하고 있습니다. 우리의 데이터를 통하여 “Just-in-time”과 같은 공략에 대한 것을 직접 확인 할 수 있게 될 것입니다. 나아가, 기존의 어떠한 연구에서도 진행되지 않았던, 이러한 전략의 발생하는지에 대한 부분도 짚어낼 수 있도록 충분한 자료를 바탕으로 방대한 노력을 지속할 것입니다. 이와 더불어 각 측정치에 대해서도 상호관계를 규명할 수 있을 것이라 생각합니다. 예를 들어, 효율적인 집중력의 할당이 이루어지기 위한 최소한의 수동적인 키보드활용도는 어느 수준인가라는 것이 좋은 예가 될 것입니다.

이 연구는 현대의 비디오 게임을 활용한 최초의 대규모 연구가 될 것이며, 스타크래프트 전문성의 개발에 대한 과학적 연구가 플레이어 커뮤니티에서 큰 반향을 일으킬 것이라고 확신합니다. 그들의 노력으로, 우리는 무엇이 전문가를 탁월하게 만드는가, 이러한 스킬을 어떻게 배워나갈 수 있는가에 대한 이론을 찾아내고 정립하게 될 것입니다. 우리는 이러한 발견을 일반적인 과학 학회나 저널을 통해 알리는 것과 동시에 스타크래프트2 플레이어들이 만들어낸 놀라운 그들의 커뮤니티에도 함께 공개할 생각입니다.

이 프로젝트에 대한 자세한 정보를 얻고 싶으시거나, 저희와 이 프로젝트를 함께할 의사가 있으시면 모은 질문은 마크 블레어, 조셉 피스코-두비엔스키, 또는 알렉산더 리에게 연락 주시기 바랍니다.

참고 문헌:

Hayhoe, M. & Ballard, D.H. (2005). Eye movements in natural behavior. Trends in Cognitive Sciences, 9, 188-193.

Land, M. F., & McLeod, P. (2000). From eye movements to actions: how batsmen hit the ball. Nature neuroscience, 3(12), 1340-5. doi: 10.1038/81887.

Law, B., Atkins, M. S., Kirkpatrick, A. E., Lomax, A. J., & Mackenzie C. L. (2004). Eye gaze patterns differentiate novice and experts in a virtual laparoscopic surgery training environment. Proceedings of the Eye tracking research & applications symposium on Eye tracking research & applications – ETRAʼ2004, 1(212), 41-48. New York, New York, USA: ACM Press. Doi: 10.1145/968363.968370.

Schriver, A. T., Morrow, D. G., Wickens, C. D., & Talleur, D. A. (2008). Expertise Differences in Attentional Strategies Related to Pilot Decision Making. Human Factors: The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society, 50(6), 864-878. doi:  10.1518/001872008X374974.