Modeling and Analyzing Social Networks of Games (2020)
- Authors:
- Autor USP: MORAES, LEONARDO MAURO PEREIRA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- Subjects: REDES SOCIAIS; JOGOS DE COMPUTADOR; INTERAÇÃO USUÁRIO-COMPUTADOR; ANÁLISE DE DADOS; DESCOBERTA DE CONHECIMENTO; BASES DE DADOS; MINERAÇÃO DE DADOS
- Keywords: Data mining; Design de jogos; Detecção de influenciadores digitais; Detection of influencers; Game design; Modelagem de jogador; Player modeling; Redes social de jogos; Social network of games
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Os jogos digitais são ambientes dinâmicos em que o jogador interage com o jogo e, muitas vezes, também com outros jogadores. As interações dos jogadores representam diversos tipos de relacionamentos, seja com outros jogadores (e.g., ser amigo, compartilhar jogos) ou com os jogos (e.g., comprar, jogar, curtir); estes relacionamentos podem ser representados por redes sociais, neste contexto, uma Redes Social de Jogos (SNG). Durante suas partidas, o jogador produz uma grande quantidade de dados continuamente: dados que representam as suas experiências, preferências e padrões comportamentais. Desta forma, é possível utilizar tais dados para compreender as preferências dos jogadores, i.e., Modelagem de Jogador, e para tornar novos jogos mais atrativos. Contudo, isto requer a análise de uma grande quantidade de dados, uma tarefa impraticável de se fazer manualmente, e assim faz-se necessário o uso de algoritmos robustos de uma linha de pesquisa denominada Descoberta de Conhecimento em Base de Dados (KDD). É possível utilizar técnicas de KDD em dados de uma SNG para modelar os jogadores, bem como identificar características intrínsecas dos jogos. O presente trabalho de Mestrado visa explorar uma SNG real utilizando técnicas de KDD com o propósito de identificar características comuns em jogos populares, as quais podem ser causas para a sua popularidade. Porém, para alcançar este objetivo, é necessário analisar jogos elaborados por desenvolvedores não-influenciadores, pois osinfluenciadores, por sua vez, podem receber atenção em seus jogos por motivos alheios à qualidade do jogo. Inicialmente, nos concentramos em detectar os influenciadores para filtrá-los; experimentos empíricos demonstraram que o nosso método detecta influenciadores automaticamente com alta precisão, mesmo quanto foram utilizados dados de países distintos para treinamento e teste. Em sequência, realizamos uma análise detalhada sobre as características dos jogos, em busca de combinações de objetos que que são comuns em jogos populares elaborados por usuários não-influenciadores, com o objetivo de auxiliar o profissional no papel de designer de jogos a elaborar novos jogos. Este estudo de caso propõe um novo padrão de design para jogos de plataforma, bem como apresenta uma extensa análise sobre as combinações de objetos comumente presentes em jogos populares. Todos os experimentos foram realizados sobre jogadores e jogos do Super Mario Maker (Nintendo, Quioto, Japão), o qual é bem conhecido mundialmente.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2020
- Data da defesa: 08.05.2020
-
ABNT
MORAES, Leonardo Mauro Pereira. Modeling and Analyzing Social Networks of Games. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27072020-134224/. Acesso em: 04 ago. 2025. -
APA
Moraes, L. M. P. (2020). Modeling and Analyzing Social Networks of Games (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27072020-134224/ -
NLM
Moraes LMP. Modeling and Analyzing Social Networks of Games [Internet]. 2020 ;[citado 2025 ago. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27072020-134224/ -
Vancouver
Moraes LMP. Modeling and Analyzing Social Networks of Games [Internet]. 2020 ;[citado 2025 ago. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27072020-134224/ - SMMnet: a social network of games dataset
- Modeling and analyzing social networks of games
- Investigação sobre a leitura de documentos de modelos de perguntas e respostas no domínio esportivo
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