pixelLOG：カプチーノベースのメイクァンスサーバーでのオンラインゲームプレイログ実装

一般的な認知評価は、人工知能(AI)エージェントに特化した既存のフレームワークだけに対応しておらず、人間の認知機能が自然的な状況でどのように動作するかを捉えるには不十分です。我々はpixelLOGを開発しました。これがSpigotベースのメイクァンスサーバー向けに設計されました。これは一般的な認知研究用のパブリック・ベースのデータ収集フレームワークです。既存のフレームワークは単なる出力の中心に重点を置いているため、pixelLOGという言葉で複雑化した人間の認知機能を捉えることができます。さまざまな環境での行動追跡も可能です。配置可能な更新速度を20更新/秒を超えて設定することができます。pixelLOGは、活動的な状態プルーフとモニタリングを組み合わせることで豊富な行為を収集するハイパフォーマンスのデータ収集フレームワークです。Spigotの拡張APIを利用することでセッションの自己隔離が実現し、標準的な分析パイプラインと構成されたJSON出力が結合できます。このフレームワークは実体験における認知プロセスを細密に解析するギャップを持ち込みます。

arXiv:2602.08941v1 Announce Type: cross Abstract: Traditional cognitive assessments often rely on isolated, output-focused measurements that may fail to capture the complexity of human cognition in naturalistic settings. We present pixelLOG, a high-performance data collection framework for Spigot-based Minecraft servers designed specifically for process-based cognitive research. Unlike existing frameworks tailored only for artificial intelligence agents, pixelLOG also enables human behavioral tracking in multi-player/multi-agent environments. Operating at configurable frequencies up to and exceeding 20 updates per second, the system captures comprehensive behavioral data through a hybrid approach of active state polling and passive event monitoring. By leveraging Spigot's extensible API, pixelLOG facilitates robust session isolation and produces structured JSON outputs integrable with standard analytical pipelines. This framework bridges the gap between decontextualized laboratory assessments and richer, more ecologically valid tasks, enabling high-resolution analysis of cognitive processes as they unfold in complex, virtual environments.