Análisis de efectividad de dificultad dinámica utilizando Flocking Strategies y Dynamic Scripting

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2025Autor(es)
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En el diseño de videojuegos, un aspecto importante a ser estudiado es el estado de “flow”, en el cual la dificultad y destrezas del jugador se encuentran en sinergia. En la investigación se implementaron dos técnicas de ajuste dinámico de dificultad en un laberinto top-down: Dynamic Scripting y Flocking Strategies, con el objetivo de evaluar y demostrar su eficiencia en mantener el estado de flow de los jugadores a comparación de la dificultad estática. Se contó con la participación de 15 jugadores en total divididos en dos grupos, quienes jugaron un videojuego de laberinto con un nivel utilizando dificultad estática o dinámica para los comportamientos de flock de los enemigos. Luego, respondieron a la dimensión núcleo del GEQ, evaluando la dificultad a partir de su experiencia. De acuerdo con los resultados divididos en varias características, se notó que hubo un mayor estado de flow y reto en los jugadores con dificultad dinámica, por lo que se concluyó que estos métodos son eficientes para mejorar el balance de dificultad de un juego. Sin embargo, hubo varianzas altas entre las opiniones de los jugadores, por lo cual estudios futuros tendrán que usar una mayor cantidad de datos para poder tener resultados que se puedan considerar como generalizaciones. An important aspect to study in game design is the flow state, in which the game’s difficulty and the player’s skills are in synergy with each other. This investigation implements two techniques for Dynamic Difficulty Adjustment on a top-down labyrinth game: Dynamic Scripting and Flocking strategies. This is done with the purpose of evaluating and demonstrating its effectiveness in maintaining the players’ flow state in comparison to static difficulty. 15 players in total participated divided into two groups, playing through the designed labyrinth level in either static or dynamic difficulty, which controlled the enemies’ flock behaviours. Afterwards, they responded to the GEQ’s core dimensión, evaluating the game from their experience with it. According to the results, divided between various characteristics, it was determined that thehre was a higher flow state and challenge for players who played the level using dynamic difficulty, so it was concluded that these methods are efficient for maintaining the game’s difficulty balancing while keeping a positive experience for the player. However, there was a high variance between the answers, so future studies will have to use a bigger amount of data to be able to make more proper generalizations.
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Universidad de LimaTemas
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- Tesis [76]

