Mineração de Dados no Domínio de Gestão de Recursos Naturais: Descoberta de estratégias em um RPG

  • Marla Melo FURG
  • Diana Adamatti FURG

Resumo


Este artigo apresenta o mapeamento das estratégias dos jogadores em um jogo de papéis, no domínio da gestão de recursos naturais. Os dados coletados (ações dos jogadores no jogo) foram aplicados no aprendizado automático, mediante a mineração de dados. As árvores de decisão geradas pelo software WEKA, obtiveram percentual de acerto entre 53% a 100%, e através da análise das árvores, as estratégias dos jogadores foram descobertas. Como resultados, conseguiu-se extrair 38 estratégias. As estratégias mapeadas auxiliam um melhor entendimento do jogo e proporcionaram a percepção de como os jogadores tomam suas decisões.

Palavras-chave: Mapeamento de estratégias, jogos RPG, gestão de recursos naturais

Referências

Adamatti, D. F. and Sichman, J. S. (2007). Inserção de Jogadores Virtuais em Jogos de Papéis para Uso em Sistemas de Apoio a Decisão em Grupo: um Experimento no Domínio da Gestao de Recursos Naturais. PhD thesis, PhD thesis, Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, Brasil.

Barreteau, O., Le Page, C., and D’aquino, P. (2003). Role-playing games, models and negotiation processes. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 6(2).

Bittencourt, J. R. and Giraffa, L. M. (2003). Modelando ambientes de aprendizagem virtuais utilizando role-playing games. In Brazilian Symposium on Computers in Education (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação-SBIE), volume 1, pages 683–692.

Frank, E. and Hall, M. A. (2011). Data mining: practical machine learning tools and techniques. Morgan Kaufmann.

Freire Vieira, P. and Weber, J. (1997). Gestão de recursos naturais renováveis e desenvolvimento: novos desafios para a pesquisa ambiental. Cortez Editora.

Giasson, E., Hartemink, A. E., Tornquist, C. G., Teske, R., and Bagatini, T. (2013). Avaliação de cinco algoritmos de árvores de decisão e três tipos de modelos digitais de elevação para mapeamento digital de solos a nível semidetalhado na bacia do lageado grande, rs, brasil. Ciência Rural, 43(11):1967–1973.

Leitzke, B., Farias, G., Melo, M., Gonçalves, M., Born, M., Rodrigues, P., Martins, V., Barbosa, R., Aguiar, M., and Adamatti, D. F. (2019). Sistema multiagente para gestão de recursos hídricos: Modelagem da bacia do são gonçalo e da lagoa mirim.

Luong, B., Thangarajah, J., and Zambetta, F. (2017). A bdi game master agent for computer role-playing games. Computers in Entertainment (CIE), 15(1):4.

Tan, P.-N., Steinbach, M., and Kumar, V. (2009). Introdução ao datamining: mineração de dados. Ciência Moderna.

Witten, I. H. and Frank, E. (2002). Data mining: practical machine learning tools and techniques with java implementations. Acm Sigmod Record, 31(1):76–77.
Publicado
30/06/2020
MELO, Marla; ADAMATTI, Diana. Mineração de Dados no Domínio de Gestão de Recursos Naturais: Descoberta de estratégias em um RPG. In: WORKSHOP DE COMPUTAÇÃO APLICADA À GESTÃO DO MEIO AMBIENTE E RECURSOS NATURAIS (WCAMA), 11. , 2020, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 21-30. ISSN 2595-6124. DOI: https://doi.org/10.5753/wcama.2020.11016.