Un modelo computacional del suspense en entornos narrativos e interactivos

El suspense es un recurso fundamental para generar gratificaciones emocionales e interés por las historias en una amplia diversidad de dominios narrativos. Su influencia va más allá del ámbito del ocio, contribuyendo a disciplinas como la educación y la psicología. Sin embargo y a pesar de su importancia, hasta la fecha no existe una especificación formal completa sobre su composición ni el impacto en la audiencia. Esto dificulta calibrar formalmente el nivel de suspense y determinar estrategias formales. En consecuencia, no es posible valorar con rigor sus efectos emocionales..

Al margen. Reflexiones en torno a la imagen

Colección de textos de investigación en torno a la imagen fija y la imagen en movimiento

Actas del XVII Congreso Internacional de Interacción Persona-Ordenador

[ES]En la presente publicación se recogen los trabajos aceptados como ponencias, en cada una de sus modalidades, para el XVII Congreso Internacional de Interacción Persona-Ordenador (Interacción 2016), que se celebra del 13 al 16 de septiembre de 2016 en Salamanca, dentro del marco del IV Congreso Español de Informática (CEDI 2016). Este congreso es promovido por la Asociación de Interacción Persona-Ordenador (AIPO) y su organización ha recaído en esta ocasión, en el grupo de GRIAL de la Universidad de Salamanca. Interacción 2016 es un congreso internacional que tiene como principal objetivo promover y difundir los avances recientes en el área de la Interacción Persona-Ordenador, tanto a nivel académico como empresarial. En este simposio se presentarán nuevas metodologías, novedosos dispositivos de interacción e interfaces de usuario, así como herramientas para su creación y evaluación en los ámbitos industriales y experimentales

Study of Computational Intelligence Algorithms to Detect Behaviour Patterns

In order to achieve the game flow and increase player retention, it is important that games difficulty matches player skills. As a consequence, to evaluate how people play a game is a crucial component, because detecting gamers strategies in video-games, it is possible to fix the game difficulty. The main problem to detect the strategies is whether attributes selected to define the strategies correctly detect the actions of the player. To study the player strategies, we will use a Real Time Stategy (RTS) game. In a RTS the players make use of units and structures to secure areas of a map and/or destroy the opponents resources. In this work, we will extract the real-time information about the players strategies using a platform base on the RTS game. After gathering information, the attributes that define the player strategies are evaluated using unsupervised learning algorithm (K-Means and Spectral Clustering). Finally, we will study the similitude among several gameplays where players use different strategies.A fin de lograr que el flujo del juego mejore y la captación de jugadores aumente, es importante que la dificultad del juego se ajuste a las habilidades del jugador. Como consecuencia, evaluar como juega la gente un juego es un aspecto importante, porque detectando las estrategias de los jugadores en los vídeo juegos, permite adapta la dificultad del juego. El problema principal para detectar las estrategias es si los atributos seleccionados para definir las estrategias definen correctamente las acciones del jugador. Para estudiar las estrategias de los jugadores, usaremos un juego de estrategia en tiempo real (Reat Time Strategy (RTS) en inglés). En un RTS los jugadores hacen uso de unidades y estructuras para asegurar áreas del mapa y/o destruir los recursos de los oponentes. En este trabajo, extraeremos información en tiempo real acerca de las estrategias usando una plataforma basada en un juego de RTS. Después de recoger la información, los atributos que definen las estrategias de los jugadores son evaluados mediante algoritmos de aprendizaje no supervisado (K-Means y Spectral Clustering). Finalmente, estudiaremos la similitud entre diversas partidas donde los jugadores utilizar diferentes estrategias.Este trabajo ha sido financiado por Airbus Defence & Space (Proyecto Savier: FUAM-076914) y parcialmente por TIN2010-19872