論文の概要: Characterizing disruptions in online gaming behavior following software patches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02736v1
• Date: Wed, 6 Jul 2022 15:16:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 09:44:53.176345
• Title: Characterizing disruptions in online gaming behavior following software patches
• Title（参考訳）: ソフトウェアパッチによるオンラインゲーム行動の破壊的特徴
• Authors: Xiaozhe "Arcadia" Zhang, Brian C. Keegan
• Abstract要約: Dota 2の5300万試合以上におけるキャラクタ選択行動の変化を分析した。 その結果,パッチの重症度は,パッチ後の行動変化の大きさと相関していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21756081703275995
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Multiplayer online games are ideal settings for studying the effects of technological disruptions on social behavior. Software patches to online games cause significant changes to the game's rules and require players to develop new strategies to cope with these disruptions. We surveyed players, analyzed the content of software patch notes, and analyzed changes to the character selection behaviors in more than 53 million matches of Dota 2 in the days before and after software patches over a 30-month period. We found that the severity of patches is correlated with the magnitude of behavioral changes following a patch. We discuss the opportunities of leveraging software patches to online games as a valuable but overlooked empirical instrument for measuring behavioral dynamics.
• Abstract（参考訳）: マルチプレイヤーオンラインゲームは、技術的破壊が社会行動に与える影響を研究するのに理想的な設定である。 オンラインゲームへのソフトウェアパッチはゲームのルールに大きな変化をもたらし、プレイヤーはこれらの混乱に対処するために新しい戦略を開発する必要がある。 我々はプレイヤーを調査し,ソフトウェアパッチノートの内容を分析し,30ヶ月のソフトウェアパッチの前後のdota 2の5300万試合以上におけるキャラクター選択行動の変化を分析した。 その結果,パッチの重症度はパッチ後の行動変化の大きさと相関することがわかった。 本稿では,オンラインゲームにソフトウェアパッチを組み込むことが,行動力学の計測に有用だが見落とされがちな実験器具として活用する機会について論じる。

関連論文リスト

• Online Moderation in Competitive Action Games: How Intervention Affects Player Behaviors [40.395860809162265]
  本研究は,オンラインゲームにおけるプレイヤ行動に対するモデレーションの影響について,未解明領域について考察する。 我々は,実世界の産業規模のモデレーションシステムにおけるモデレーションの影響を調べるために,準実験設計と因果推論技術を用いている。 本研究は, 破壊行動の抑制と, 破壊的プレイヤーの参加を阻害する2つの影響の緩和について明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T22:01:25Z)
• A Framework for Predicting the Impact of Game Balance Changes through Meta Discovery [2.690784361901543]
  メタゲームとは、ゲームのルールを超えた知識の集まりである。 バランス変更の影響を予測するためのフレームワークは、開発者がより情報的なバランス決定を行うのに役立つだろう。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T15:20:43Z)
• Deriving and Evaluating a Detailed Taxonomy of Game Bugs [2.2136561577994858]
  この研究の目的は、ゲーム開発者がバグに耐性のあるゲームを開発するのに役立つバグ分類を提供することだ。 ゲーム開発業界で発生したバグを報告した189件(学術文献78件,灰色111件)の資料の中から,436件の資料を分析し,MLR(Multivocal Literature Review)を行った。 MLRにより、エンドユーザーの視点から63のゲームバグカテゴリの詳細な分類を確定することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T09:51:42Z)
• Understanding why shooters shoot -- An AI-powered engine for basketball performance profiling [70.54015529131325]
  バスケットボールは、プレイスタイルやゲームダイナミクスなど、多くの変数によって規定されている。 パフォーマンスプロファイルが様々なプレイスタイルを反映できることは重要です。 プレイヤのパフォーマンスプロファイルをタイムリーに可視化するツールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-17T01:13:18Z)
• On the Convergence of No-Regret Learning Dynamics in Time-Varying Games [89.96815099996132]
  時間変化ゲームにおける楽観的勾配降下(OGD)の収束を特徴付ける。 我々のフレームワークは、ゼロサムゲームにおけるOGDの平衡ギャップに対して鋭い収束境界をもたらす。 また,静的ゲームにおける動的後悔の保証に関する新たな洞察も提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-26T17:25:45Z)
• Three-Player Game Training Dynamics [77.34726150561087]
  単純化されたバイリニアスムースゲームの拡張版を用いて,3人プレイヤゲームトレーニングのダイナミクスを探索する。 ほとんどの場合、三線型ゲームはナッシュ均衡に収束しない。 更新と同時更新の交互化に加えて,新たな更新順序--maximizer-first-を探索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-12T23:57:44Z)
• Collusion Detection in Team-Based Multiplayer Games [57.153233321515984]
  チームベースのマルチプレイヤーゲームにおいて,協調動作を検出するシステムを提案する。 提案手法は,ゲーム内行動パターンと組み合わせたプレイヤーの社会的関係を解析する。 次に,非教師なし学習手法であるアイソレーションフォレストによる検出を自動化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-10T02:37:39Z)
• No-Regret Learning in Time-Varying Zero-Sum Games [99.86860277006318]
  固定ゼロサムゲームにおける繰り返しプレイからの学習は、ゲーム理論とオンライン学習における古典的な問題である。 提案手法は,3つの性能基準の下で,良好な保証を同時に享受できる1つのパラメータフリーアルゴリズムである。 本アルゴリズムは,ある特性を満たすブラックボックスベースラーナー群に対するメタアルゴリズムを用いた2層構造に基づく。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-30T06:10:04Z)
• Recognizing Affiliation: Using Behavioural Traces to Predict the Quality of Social Interactions in Online Games [26.131859388185646]
  我々は、オンラインゲーム環境でのソーシャルな交流を通じて、ディヤドの見知らぬ人との親和性を予測するために行動トレースを使用する。 我々は23のダイアドから音声、ビデオ、ゲーム内、および自己報告データを収集し、75の特徴を抽出し、ランダムフォレストとサポートベクターマシンモデルを訓練し、その性能予測バイナリ(ハイ/ロー)とパートナーへの継続的なアフィリエイトを評価した。 本研究は,マルチプレイヤーゲームやゲームコミュニティの設計について報告し,オンラインゲームにおける有害行為を軽減・軽減するためのシステム開発を指導するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-06T20:56:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。