Una metodologÃa de ajuste dinámico de dificultad en videojuegos : entre Rubber Band AI y la teorÃa de flow
Uno de los desafÃos más relevantes durante la producción de videojuegos es la creación de retos adecuados para los jugadores. Normalmente, la producción de un videojuego AAA toma aproximadamente 2 años y la razón principal es que las ideas que se quieren desarrollar deben ser probadas, no solo para encontrar errores en el código, sino también para validar que sean entretenidas y factibles. Este trabajo tiene como objetivo crear una metodologÃa que facilite el establecimiento de retos adecuados empleando ajuste dinámico de dificultad en videojuegos. Después de revisar la literatura sobre el modelado de jugadores y el ajuste dinámico de dificultad, realizamos varios experimentos donde los participantes jugaron diversas versiones de Tetris. La versión que implementaba la metodologÃa propuesta predecÃa el nivel de habilidad del jugador actual extrayendo los datos de sus últimas acciones y comparaba la evolución de la partida con partidas de otros jugadores. Luego, decidÃa si se modificaba la dificultad del juego teniendo en cuenta el nivel de habilidad previamente calculado. Usamos dos enfoques de ajuste dinámico de dificultad, el Ruber Band AI y la teorÃa del flow, para implementar las diversas versiones de Tetris. Además, los participantes respondieron cuestionarios con el fin de conocer qué tan satisfactoria fue su experiencia en cada sesión…
https://eprints.ucm.es/id/eprint/76325/
https://eprints.ucm.es/id/eprint/76325/1/T43644.pdf