論文の概要: Modelling Players in Mobile Puzzle Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03305v1
• Date: Mon, 5 Jul 2021 13:47:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-09 05:40:50.309249
• Title: Modelling Players in Mobile Puzzle Games
• Title（参考訳）: モバイルパズルゲームにおけるモデリングプレーヤー
• Authors: Jeppe Theiss Kristensen, Arturo Valdivia, Paolo Burelli
• Abstract要約: 我々は、古典的な成功確率を超えるパズルゲームに対して、レベル困難のモデルを定式化する。 モデルは、ゲーム『Lily's Garden by Tactile Games』から収集されたデータセットに適合し、評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Successful and accurate modelling of level difficulty is a fundamental component of the operationalisation of player experience as difficulty is one of the most important and commonly used signals for content design and adaptation. In games that feature intermediate milestones, such as completable areas or levels, difficulty is often defined by the probability of completion or completion rate; however, this operationalisation is limited in that it does not describe the behaviour of the player within the area. In this research work, we formalise a model of level difficulty for puzzle games that goes beyond the classical probability of success. We accomplish this by describing the distribution of actions performed within a game level using a parametric statistical model thus creating a richer descriptor of difficulty. The model is fitted and evaluated on a dataset collected from the game Lily's Garden by Tactile Games, and the results of the evaluation show that the it is able to describe and explain difficulty in a vast majority of the levels.
• Abstract（参考訳）: レベルの難易度を正確にモデル化することはプレイヤー体験の操作の基本的な要素であり、難易度はコンテンツ設計と適応のために最も重要かつ一般的に使用される信号の1つである。 コンプリート可能なエリアやレベルのような中間的なマイルストーンを特徴とするゲームでは、難易度はしばしば完了確率や完了率によって定義されるが、この操作性は領域内のプレイヤーの振る舞いを記述しないという点で制限される。 本研究では,古典的成功確率を超えたパズルゲームにおけるレベル難易度モデルについて定式化する。 パラメトリック統計モデルを用いてゲームレベルで実行されるアクションの分布を記述することで、より豊かな難易度記述子を作成する。 このモデルは、ゲームlily's gardenから収集したデータセットに触覚ゲームを用いて適応評価し、その評価結果から、ほとんどのレベルにおいて難易度を記述・説明することが可能であることが判明した。

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