Dissertação

{en_GB=PLEASED - PLayEr Affective Simulation for progrEssion Design} {} EVALUATED

{pt=A geração procedimental de conteúdo é uma técnica utilizada em vários jogos. Mas se o jogo incluir muito conteúdo gerado desta maneira, torna-se difícil testar-lo com jogadores antes do lançamento do mesmo. Nestes casos é utilizado um agente de IA, para verificar todo o conteúdo, mas este apenas realiza validações básicas e não nos dá uma avaliação subjectiva como a de um jogador. Para estas situações, parece não existir uma maneira viável de testar grandes quantidades de conteúdo gerado procedimentalmente. Criámos uma metodologia que utiliza um agente afectivo para testar um jogo utilizando a personalidade e perícia de um jogador, de modo a que se obtenha algum feedback emocional numa sessão de playtesting. Este agente é uma combinação entre uma arquitectura de agentes afectivos e um modelo de personalidade. Apresentamos o PLEASED, uma implementação da nossa metodologia que utilizámos para testar esta abordagem. Para verificar a eficácia da nossa abordagem, desenhámos e desenvolvemos um jogo para ser avaliado pelo PLEASED. A eficácia do nosso sistema foi medida, comparando o feedback do mesmo com o feedback dos jogadores. Os nossos resultados sugerem que o PLEASED é mais adequado para simular jogadores casuais do que veteranos e, que estes últimos têm diferentes critérios para avaliação de jogos, em relação aos casuais., en=Procedural content generation is a technique used in many games. But if the game generates too much content this way, it can be difficult to test all possible scenarios with players before launching the game. In these cases, an AI agent is used to test the whole content, but it only performs basic validations and does not gives us the subjective feedback of a player. In this situation, it seems there is no viable way of testing large amounts of generated content. We created a methodology that uses an affective agent, to test a game using the personality and skill of a player to give us some emotional feedback on the playtesting session. The affective agent is a combination of an affective agent architecture and a personality model. We present PLEASED, an implementation of our methodology that was used as an example of our approach. To evaluate how effective is our approach, we designed and developed a game to be evaluated by PLEASED. The effectiveness of our system was measured by comparing feedback from PLEASED with players' feedback. Our results suggest that PLEASED is more suitable to simulate “casual" players than “hardcore" players and that “hardcore" players follow different criteria to evaluate a game when compared to casual ones.}
{pt=geração procedimental de conteúdo, playtesting, modelo de jogador, computação afetiva, emoção, personalidade, en=procedural content generation, playtesting, player model, affective computing, emotion, personality}

Novembro 10, 2017, 14:30

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Carlos António Roque Martinho

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar