Especulação Mística. Uma abordagem de Clusterização e Busca Semântica na aproximação de preço em cartas de Magic: The Gathering

• Rodrigo Marques Duarte UFLA http://orcid.org/0009-0007-0346-2218
• André de Lima Salgado UFLA https://orcid.org/0000-0003-4396-1111
• Paula Figueira Cardoso UFPA https://orcid.org/0000-0001-9187-9134

DOI: https://doi.org/10.5753/stil.2024.245375

Resumo

Magic: The Gathering (MTG) é um jogo de cartas colecionáveis que combina elementos visuais e textuais. O lançamento de uma nova coleção gera impactos diretos no jogo, e com isso especulações nos preços das novas cartas são tomadas sem menor controle. Este artigo apresenta uma abordagem inovadora para a especulação de preços em cartas de MTG utilizando algoritmos de clusterização e busca semântica. A técnica permite prever preços iniciais com informações mínimas no lançamento das cartas e mostra eficácia na previsão de faixas de preços, podendo ser aplicada a mercado de ações a fim de prever impacto de notícias e usada para prevenir golpes e preços exacerbados ao comparar amostras já existentes.

Palavras-chave: Clusterização, Busca Semântica, Magic: The Gathering, Preço, Similaridade Textual, SentenceTransformer, Previsão de Preços, Algoritmo de Regressão, Classificação de Cartas, Algoritmo K-means, Jaccard, Random Forest Tree, KNearest Neighbor, Mineração de Parafrase, Similaridade de Cosseno, Modelos Pré-treinados, Clusterização de Cartas, Predição de Preço, Mercado Especulativo, Representações Vetoriais, Faixas de Preço, Atributos de Cartas, Predição de Preço de Cartas, Processamento de Linguagem Natural

Referências

Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., and Toutanova, K. (2019). Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. DOI: 10.18653/v1/N19-1423

Draftsim. Mtg arena player count - how many people play? [link]. Accessed: 2024-08-12.

Fink, D., Pastel, B., and Sapra, N. (2015). Predicting the strength of magic: The gathering cards from card mechanics. Cs 229: Machine Learning Final Project, December 2015. [link]

Guinness World Records. First modern trading card game. [link]. Accessed: 2024-08-12.

Ligamagic (2024). Ligamagic. Acesso em: 2 ago. 2024. [link]

Liu, Y., Ott, M., Goyal, N., Du, J., Joshi, M., Chen, D., Levy, O., Lewis, M., Zettlemoyer, L., and Stoyanov, V. (2019). Roberta: A robustly optimized bert pretraining approach. DOI: 10.48550/arXiv.1907.11692

Manning, C. D., Raghavan, P., and Schütze, H. (2008). Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press, Cambridge, UK. [link]

Pawlicki, M., Polin, J., and Zhang, J. (2014). Prediction of price increase for magic: The gathering cards. In Proceedings of the Conference, Stanford, CA. Stanford University. [link]

Scryfall (2024). Scryfall. Acesso em: 2 ago. 2024. [link]

Scryfall (2024a). Squirrel sovereign. Acesso em: 2 ago. 2024. [link]

Scryfall (2024b). Valley questcaller. Acesso em: 2 ago. 2024. [link]

Weber, D. (2021). Exploring markets: Magic the gathering - a trading card game. Working Paper 3/2021, IU Internationale Hochschule. [link]