Dissertação
GLASS - Adapting Game content to pLayer Affective State and perSonality EVALUATED
Os videojogos tornaram-se excessivamente caros de produzir. Para poder agradar a diversos tipos de jogadores, os criadores dependem dos géneros com mais frequente sucesso na indústria. Conforme os mercados se enchem de jogos semelhantes, imensos jogadores permanecem desinteressados. Trabalhos recentes no campo de modelação de entretenimento mostraram sucesso em desenvolver métodos que aumentam a imersão e tempo de sessão de videojogos, permitindo que jogos cheguem a audiências mais diversificadas. Este trabalho propõe resolver o problema do reconhecimento de personalidade como primeira fase da modelação de entretenimento. Descrevemos a nossa solução como sendo composta por um cenário baseado em tarefas e um sistema com uma rede Bayesiana. O nosso sistema solução consegue utilizar amostras oriundas do cenário para efectuar lógica probabilística na decisão da personalidade de jogadores. Também descrevemos extensivamente a nossa metodologia para desenvolver o cenário, desde a colecção de tarefas inicial até à integração com a rede Bayesiana. Esta metodologia, baseada no modelo de personalidade de temperamentos Keirsey, foi desenvolvida para poder ser portada para diferentes jogos, géneros e modelos de jogador. Aplicámos a nossa metodologia para construir um cenário concreto para o jogo Minecraft. Para validar a nossa solução obtivemos amostragens providas de testes do cenário e efectuamos diversos testes de validação cruzada para obter as taxas de sucesso do nosso sistema. Conseguimos assim, com elevadas taxas de sucesso, desenvolver a primeira parte de um sistema adaptativo, um que consiga identificar personalidade e interesses do jogador para adaptar o conteúdo e aumentar o valor de entretenimento em jogos.
novembro 8, 2013, 16:30
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Auxiliar