Dissertação

{en=Skill-based Progression Model for Smash Time} {} EVALUATED

{pt=Longe vão os tempos em que o conteúdo de um jogo era completamente criado manualmente e a jogabilidade pré-programada antes do lançamento do jogo. Hoje em dia, um número crescente de jogos usa conteúdo gerado procedimentalmente para fornecer experiências de jogo envolventes. A maioria dos jogos infinitos para um jogador gera conteúdo baseado na dificuldade dos desafios combinada com a duração da sessão de jogo, que leva a experiências de jogo semelhantes para todos os jogadores. Nesta dissertação, abordamos o problema de manter os jogadores envolvidos por períodos de tempo mais longos. Uma forma de melhorar a experiência de jogo é aumentar o sentimento de progressão. Para resolver este problema, propomos um modelo de progressão que cria conteúdo baseado na habilidade do jogador. Nós teorizamos que, fornecendo uma progressão que é adaptada ao jogador baseada na sua habilidade, mantendo a variedade dos desafios leva a mais envolventes experiências de jogo. Propomos um modelo de progressão para o nível infinito do jogo de telemóvel Smash Time. Acreditamos ter criado um modelo de progressão que é robusto e dinâmico o suficiente para ser usado em diferentes jogos, que exclui a necessidade do uso de configurações predefinidas de dificuldade. Os resultados dos testes com utilizadores sugerem que o modelo de progressão desenvolvido é capaz de aumentar o número e a duração das experiências de jogo e tem o potencial de aumentar a imersão do/a jogador/a, criando experiências de jogo mais envolventes que podem, em última análise, aumentar a vida útil do próprio jogo. , en=Gone are the days the content of a game was completely created manually and the gameplay was pre-scripted before the game release. Nowadays an increasing number of games use procedurally generated content to provide engaging gaming experiences. Most of the endless single player games generate content based on the difficulty of the challenges combined with the duration of the current game session, which leads to a similar gameplay experience to every player. In this dissertation, we address the problem of keeping the players engaged in a game for longer periods of time. One way to increase the gameplay experience of a game is to increase the feeling of progression. To solve this problem we propose a progression model that creates content based on the player skill. We theorize that, by providing a progression that is adapted to the player based on the player skill, keeping the variety of the challenges will lead to more engaging gameplay experiences. We propose a progression model for the endless level of the mobile game Smash Time. We believe to have created a progression model that is robust and dynamic enough to be used in different games and that excludes the need of using preset difficulty settings. The results from playtests with users suggest that the developed progression model is able to increase the number and duration of the gameplay experiences and has the potential to increase player immersion, creating more engaging gameplay experiences that may, ultimately, increase the overall lifetime of the game itself.}
{pt=habilidade do jogador, variedade de conteúdo, progressão, geração procedimental de conteúdo, ajustamento automático de dificuldade, modelação do jogador, en=player skill, content variety, progression, procedural content generation, dynamic difficulty adjustment, player modelling}

Junho 8, 2018, 14:30

Orientação

ORIENTADOR

Carlos António Roque Martinho

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar