Comparação entre modelos de ajuste dinâmico de dificuldade em um jogo do gênero plataforma/shooter

Abstract

É crescente a presença dos jogos digitais no cotidiano, sendo atualmente encontrados em diferentes plataformas, como dispositivos móveis e computadores. Assim, surge o desafio em manter o interesse do jogador em um mercado inovador e saturado. Nesse contexto, a fim de proporcionar a melhor experiência de jogo aos jogadores, diversas técnicas são utilizadas, como a de sistemas de Ajuste Dinâmico de Dificuldade (ADD), que adapta a dificuldade de um jogo com base no desempenho ou estado afetivo do jogador. Neste trabalho foi conduzida uma análise comparativa entre modelos de ADD em um jogo do gênero Plataforma/Shooter, com o objetivo de averiguar se um sistema Híbrido é mais eficiente em proporcionar desafios compatíveis às habilidades dos jogadores e em mantê-los em estado de imersão que sistemas não adaptativos ou que consideram apenas o desempenho do jogador. Para tanto, foi adaptado um jogo para coletar dados de desempenho, de questionários e fisiológicos dos jogadores, além da implementação de um modelo de ADD por Desempenho e um Híbrido a este. Foram realizados testes com os modelos, coletando diversos dados dos participantes. Após análise, o modelo Híbrido demonstrou-se mais eficiente em proporcionar desafios compatíveis às habilidades dos jogadores e em mantê-los em estado de imersão.