論文の概要: 'That Darned Sandstorm': A Study of Procedural Generation through
Archaeological Storytelling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08293v1
- Date: Mon, 17 Apr 2023 14:08:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-18 14:59:52.315449
- Title: 'That Darned Sandstorm': A Study of Procedural Generation through
Archaeological Storytelling
- Title(参考訳): 「土砂嵐」:考古学的ストーリーテリングによる手続き生成の研究
- Authors: Florence Smith Nicholls and Michael Cook
- Abstract要約: 多くのドメイン、特にレベル設計に手続き的コンテンツ生成が適用されているが、生成したゲーム環境の物語的余裕は比較的過小評価されている。
生成考古学ゲームにおいて,プレイヤーがゲーム世界の生成したコンテンツを考古学的に解釈するよう促すレンズを用いて,これらの効果を研究するための最初の試みを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.19036571490366497
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Procedural content generation has been applied to many domains, especially
level design, but the narrative affordances of generated game environments are
comparatively understudied. In this paper we present our first attempt to study
these effects through the lens of what we call a generative archaeology game
that prompts the player to archaeologically interpret the generated content of
the game world. We report on a survey that gathered qualitative and
quantitative data on the experiences of 187 participants playing the game
Nothing Beside Remains. We provide some preliminary analysis of our intentional
attempt to prompt player interpretation, and the unintentional effects of a
glitch on the player experience of the game.
- Abstract(参考訳): 多くのドメイン、特にレベル設計に手続き的コンテンツ生成が適用されているが、生成したゲーム環境の物語的余裕は比較的過小評価されている。
本稿では, 再生考古学ゲームと呼ばれるゲームのレンズを通して, プレイヤーがゲーム世界の生成したコンテンツを考古学的に解釈するように促す効果について, 初めて検討する。
本研究では,ゲーム「Nothing Beside Remains」の参加者187名を対象に,質的,定量的なデータ収集を行った。
我々は,プレイヤーの解釈を早める意図的な試みと,ゲームのプレイヤー体験に対する障害の意図しない影響について予備的な分析を行う。
関連論文リスト
- Closing the Affective Loop via Experience-Driven Reinforcement Learning Designers [2.436272597746976]
本研究では,感情調整コンテンツを生成するための新しい強化学習フレームワークを提案する。
私たちはレースゲームの領域でそれをテストします。
本研究は,デザイナーのスタイルに応じて,感情駆動型レーシングゲームレベルを生成できることを示唆する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-23T13:56:43Z) - A Survey on Green Computing in Video Games: The Dawn of Green Video
Games [1.4132765964347058]
合計2,637件の論文がレビューされ、69件の論文が主要な研究として選ばれ、さらなる分析が行われた。
そこで本研究では,グリーン・ビデオゲームの課題を,学習の動機づけ,デバイス,レイヤに基づいて定義する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-14T15:52:34Z) - E-polis: A serious game for the gamification of sociological surveys [55.2480439325792]
E-polisは、若者の理想的な社会に関する意見を研究するための社会学的調査をゲーミフィケーションする真剣なゲームである。
このゲームは、社会正義や経済発展などの様々なトピックに関するデータを収集したり、市民のエンゲージメントを促進するために使用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-01T18:25:13Z) - Affective and Dynamic Beam Search for Story Generation [50.3130767805383]
面白い物語を生成するために、AffGen(Affective Story Generator)を提案する。
AffGenはDynamic Beam SizeとAffective Re rankという2つの新しいテクニックを採用している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-23T16:37:14Z) - Modeling Player Personality Factors from In-Game Behavior and Affective
Expression [17.01727448431269]
我々は,記録されたゲーム内行動から,一連のプレイヤパーソナリティアンケート値を予測する可能性を探る。
ロールプレイングゲーム『Fallout: New Vegas』のカスタマイズ版を60分間のゲームプレイで62人を対象に,定評ある7つの質問紙から,さまざまなパーソナリティ指標を予測した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-27T22:59:08Z) - SPRING: Studying the Paper and Reasoning to Play Games [102.5587155284795]
我々は,ゲーム本来の学術論文を読み取るための新しいアプローチ,SPRINGを提案し,大言語モデル(LLM)を通してゲームの説明とプレイの知識を利用する。
実験では,クラフトオープンワールド環境の設定下で,異なる形態のプロンプトによって引き起こされる文脈内「推論」の品質について検討した。
我々の実験は、LLMが一貫したチェーン・オブ・シークレットによって誘導されると、洗練された高レベル軌道の完成に大きな可能性があることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T18:14:35Z) - CCPT: Automatic Gameplay Testing and Validation with
Curiosity-Conditioned Proximal Trajectories [65.35714948506032]
Curiosity-Conditioned Proximal Trajectories (CCPT)法は、好奇心と模倣学習を組み合わせてエージェントを訓練して探索する。
CCPTが複雑な環境を探索し、ゲームプレイの問題を発見し、その過程におけるデザインの監視を行い、それらをゲームデザイナーに直接認識し、強調する方法について説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-21T09:08:33Z) - Survey of Hallucination in Natural Language Generation [69.9926849848132]
近年,シーケンス間深層学習技術の発展により,自然言語生成(NLG)は指数関数的に向上している。
深層学習に基づく生成は意図しないテキストを幻覚させる傾向があるため、システム性能は低下する。
この調査は、NLGにおける幻覚テキストの課題に取り組む研究者の協力活動を促進するのに役立つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-08T03:55:01Z) - Navigating the Landscape of Multiplayer Games [20.483315340460127]
大規模ゲームの応答グラフにネットワーク測度を適用することで,ゲームのランドスケープを創出できることを示す。
本研究は, 標準ゲームから複雑な経験ゲームまで, 訓練されたエージェント同士のパフォーマンスを計測する領域における知見について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-04T16:58:17Z) - Generative Forensics: Procedural Generation and Information Games [0.19036571490366497]
生成法医学は、生成システムの出力を理解するためにプレイヤーに挑戦する情報ゲームのサブジャンルである。
我々は、生成法医学がいかにしてこのアイデアを発展させるかを示し、我々が作成した2つのプロトタイプゲームについて報告し、生成法学に関する研究をプレイヤーとデザイナーの観点から評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-03T20:51:16Z) - Exploration Based Language Learning for Text-Based Games [72.30525050367216]
本研究は,テキストベースのコンピュータゲームにおいて,最先端の性能を発揮できる探索・模倣学習型エージェントを提案する。
テキストベースのコンピュータゲームは、自然言語でプレイヤーの世界を記述し、プレイヤーがテキストを使ってゲームと対話することを期待する。
これらのゲームは、言語理解、問題解決、および人工エージェントによる言語生成のためのテストベッドと見なすことができるため、興味がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-24T03:03:51Z)
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。