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Revelando as percepções dos jogadores: uma nova abordagem de aprendizado de máquina para compreender o comportamento dos jogos

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No domínio continuamente progressivo dos jogos para dispositivos móveis, fornecer uma experiência personalizada e cativante tornou-se um objetivo significativo. No entanto, os meios convencionais de compreender a conduta do jogador, incluindo questionários e observação direta, frequentemente necessitam de ajustes à luz da mudança e do ritmo rápido dos encontros de jogo. O presente trabalho resulta de uma publicação emitida pelo KTH Royal Institute of Technology, localizado na Suécia, que apresenta uma metodologia pioneira que capitaliza as capacidades da modelagem linguística para iluminar os meandros da interação humana no contexto de experiências de jogo.

Embora inúmeras estratégias tenham sido investigadas para representar a conduta do jogador, a maioria não consegue compreender as intrincadas nuances inerentes às experiências de jogo. Técnicas como filtragem colaborativa, redes neurais e modelos de Markov ganharam força considerável; no entanto, a sua implementação prática no contexto do jogo permanece limitada. Em resposta a estas limitações, surgiu uma solução inovadora-player2vec, que integra perfeitamente a aprendizagem auto-supervisionada e a arquitectura baseada em Transformer, inicialmente conceptualizada para processamento de linguagem natural, para enfrentar eficazmente os desafios colocados pela paisagem dinâmica dos ambientes de jogos móveis. Esta abordagem inovadora aproveita o poder da análise de sequência, análoga à comunicação linguística, para revelar a natureza multifacetada dos comportamentos dos jogadores dentro da competição.

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Aproveitando o paralelismo entre a progressão serial das ações do jogador e a sintaxe da expressão linguística, os investigadores envolvidos neste projeto discerniram uma semelhança intrínseca. Da mesma forma, assim como as unidades verbais se amalgamam para construir estruturas e composições gramaticais, as ocorrências episódicas dentro de um jogo podem ser consideradas como componentes rudimentares que moldam o enredo de uma jogada. De acordo com esta metáfora, a técnica player2vec explora metodologias derivadas do domínio do processamento de linguagem natural para processar informações não refinadas de eventos, convertendo-as em sequências segmentadas que são compatíveis com o escrutínio por arquiteturas de modelos de linguagem.

O componente central da nossa abordagem envolve uma intrincada fase de pré-processamento, durante a qual refinamos as informações brutas do jogo, convertendo-as em formatos textuais adaptados para um exame aprofundado. Ao capitalizar os métodos estabelecidos de processamento de linguagem natural, essas representações textuais são posteriormente introduzidas em um modelo Longformer, uma adaptação única da estrutura Transformer que é particularmente adequada ao gerenciamento de sequências estendidas. Isso permite que o modelo desenvolva representações abrangentes da conduta do jogador, facilitando assim inúmeras aplicações avançadas, como experiências personalizadas e segmentação de público-alvo.

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Na verdade, a utilidade desta metodologia transcende a simples aprendizagem de representação, permitindo um exame minucioso do espaço de incorporação aprendido através de análise qualitativa. Ao identificar agrupamentos discerníveis dentro do espaço, os investigadores descobriram padrões interpretáveis ​​que correspondem a categorias reconhecíveis de arquétipos de jogadores. Essas categorizações fornecem informações valiosas sobre as motivações multifacetadas e os estilos de jogo predominantes entre os jogadores, oferecendo informações valiosas para compreender e personalizar experiências de jogo online.

Os pesquisadores conduziram uma extensa investigação empírica para validar a eficácia da metodologia proposta, que modela efetivamente a distribuição das ações dos jogadores e alcança resultados excepcionais em benchmarks de modelagem de linguagem interna. Essas evidências experimentais robustas destacam a versatilidade do player2vec como uma base confiável para diversos casos de uso, abrangendo sugestões personalizadas, esforços promocionais focados e até mesmo o aprimoramento de experiências de jogo por meio de otimizações baseadas em dados.

Este estudo inovador representa uma mudança transformadora na compreensão do comportamento dos jogadores em ambientes de jogo. Ao empregar técnicas avançadas de modelagem de linguagem e estratégias de aprendizagem auto-supervisionadas, os pesquisadores desenvolveram um instrumento inovador capaz de decifrar padrões complexos que governam as interações jogador-jogo. À medida que olhamos para o horizonte, esta abordagem pioneira demonstra um potencial notável para melhorar as experiências de jogo, orientar as escolhas de desenvolvimento de jogos e explorar novas dimensões no domínio dinâmico dos jogos móveis.

Confira o documento. Todo o crédito desta pesquisa vai para os pesquisadores deste projeto. Além disso, não se esqueça de nos seguir no Twitter. Junte-se ao nosso canal Telegram, canal Discord e grupo LinkedIn.

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