論文の概要: Generation of Probabilistic Synthetic Data for Serious Games: A Case
Study on Cyberbullying
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01365v2
- Date: Mon, 3 Jul 2023 09:58:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-04 12:52:21.416326
- Title: Generation of Probabilistic Synthetic Data for Serious Games: A Case
Study on Cyberbullying
- Title（参考訳）: シリアスゲームのための確率的合成データの生成:サイバーいじめを事例として
- Authors: Jaime P\'erez, Mario Castro, Edmond Awad, Gregorio L\'opez
- Abstract要約: 本稿では,対話型ナラティブに基づく現実的なゲームのための確率論的合成データを生成するシミュレータを提案する。
このアーキテクチャは、他の研究者が同様の問題を解決するために、汎用的でモジュール化された設計である。
提案したアーキテクチャと手法を,サイバーいじめに焦点を当てた真剣なゲームの場合に適用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45880283710344055
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Synthetic data generation has been a growing area of research in recent
years. However, its potential applications in serious games have not been
thoroughly explored. Advances in this field could anticipate data modelling and
analysis, as well as speed up the development process. To try to fill this gap
in the literature, we propose a simulator architecture for generating
probabilistic synthetic data for serious games based on interactive narratives.
This architecture is designed to be generic and modular so that it can be used
by other researchers on similar problems. To simulate the interaction of
synthetic players with questions, we use a cognitive testing model based on the
Item Response Theory framework. We also show how probabilistic graphical models
(in particular Bayesian networks) can be used to introduce expert knowledge and
external data into the simulation. Finally, we apply the proposed architecture
and methods in a use case of a serious game focused on cyberbullying. We
perform Bayesian inference experiments using a hierarchical model to
demonstrate the identifiability and robustness of the generated data.
- Abstract（参考訳）: 合成データ生成は近年、研究の領域として成長している。
しかし、本格的ゲームに応用される可能性はまだ十分に検討されていない。
この分野の進歩は、データモデリングと分析を予測し、開発プロセスをスピードアップする可能性がある。
このギャップを埋めるために,インタラクティブな物語をベースとした真剣なゲームのための確率論的合成データを生成するシミュレーターアーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャは、他の研究者が同様の問題を解決するために、汎用的でモジュール化された設計である。
質問に対する合成プレイヤーのインタラクションをシミュレートするために,項目応答理論フレームワークに基づく認知的テストモデルを用いる。
また,確率的グラフィカルモデル(特にベイズネットワーク)を用いて,シミュレーションに専門家の知識と外部データを導入する方法を示す。
最後に,サイバーいじめに焦点を当てた本格的ゲームにおいて,提案するアーキテクチャと手法を適用した。
階層モデルを用いてベイズ推定実験を行い、生成したデータの識別性と堅牢性を示す。
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