Fabricantes de games olham como você joga
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Já vão longe os dias em que jogar videogame era uma atividade individual. Serviços como o Xbox Live, da Microsoft, não só conectam jogadores do mundo inteiro, que não precisam nem sair de casa, como também armazenam todas as ações de cada jogador.

Pesquisadores acadêmicos estão aprendendo como aproveitar as informações dessa montanha de dados para criar jogos mais estimulantes - e designers de jogos profissionais estão começando a perceber isso.

"Todos os grandes criadores de jogos estão usando mineração de dados (data mining)", afirma Julian Togelius, do centro de pesquisas de jogos da Universidade de Copenhague, na Dinamarca. "Eles estão conversando com as universidades e até contratam pesquisadores para lidar com essa quantidade gigantesca de dados."

A tendência é ainda mais impressionante ao se notar que os designers geralmente relutam em colaborar com acadêmicos. Togelius afirma que os designers veem os aspectos abordados pela pesquisa acadêmica de games - por exemplo, a inteligência artificial - como algo muito esotérico para se tornar parte do processo de desenvolvimento.

Contudo, ao usar mineração de dados para estudar como os gamers jogam, os designers podem ganhar muito. Podem, por exemplo, descobrir em qual parte de uma fase o jogador ficou frustrado ou entediado. Esse tipo de informação pode auxiliar na criação de novos jogos com o objetivo de torná-los mais satisfatórios.

Mas há um problema. Os conjuntos de dados são tão assustadoramente complexos que analisá-los pode derrotar até o mais hábil e experiente designer de games. É nesse momento que um software inteligente desenvolvido por pesquisadores acadêmicos pode ajudar a desvendar padrões que estão fora da percepção das pessoas.

A maneira mais fácil de tratar os dados está em buscar correlações diretas - por exemplo, uma grande quantidade de jogadores perde a "vida" num ponto específico do game. Outros padrões, no entanto, só são revelados quando se estudam os dados profundamente. Para fazer isso, os pesquisadores usaram algoritmos similares aos usados pelos bancos quando querem identificar um comportamento fraudulento no meio de uma gigantesca massa de transações legítimas. "Os algoritmos para aprendizado de máquina são ótimos para descobrir padrões," diz Ben Weber, da Universidade de Califórnia, em Santa Cruz.

Estilos de jogo

Durante a Conferência de Inteligência Computacional e Games (CIG 2010) em Copenhague, Togelius e seus colegas apresentaram a pesquisa que haviam realizado com a mineração de dados de 10 000 gamers na rede Xbox Live enquanto eles jogavam Tomb Raider: Underworld. "Conseguimos prever com eficiência se o participante vai ou não terminar o jogo, apenas olhando algumas características de seu estilo de jogar," diz Togelius. Para cada jogador, ele e equipe identificaram vários estilos de jogo, como quanto tempo o jogador passou em determinada área na primeira fase e o número de recompensas que coletou. A equipe, então, analisou os dados usando o software, que tem algoritmos de previsão e classificação.

Pesquisadores também estão usando a mineração de dados para melhorar os personagens que, no jogo, são controlados pelo computador. Com isso, esses personagens podem reagir de maneira apropriada à variedade de estratégias diferentes que os jogadores podem adotar nos complexos games atuais. Mas programar esses personagens para reagir de maneira sensata para táticas diferentes demanda muito trabalho. "Isso está deixando claro que é necessário automatizar o processo," diz Weber.

Para explorar o que pode ser feito com agentes artificiais, Weber analisou dados do pai de todos os jogos de estratégia para computador, o StarCraft. Lançado pela Blizzard Entertainment em 1998, o StarCraft coloca em confronto três raças de alienígenas na disputa por dominação. Com o passar dos anos, o game conquistou uma legião de fãs que criaram estratégias de jogo com um nível de sofisticação comparável ao dos grandes mestres enxadristas, afirma Weber.

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