Mineração de dados no domínio de gestão de recursos naturais : descoberta de estratégias em um RPG

• Autor(a) principal: Melo, Marla Rosana Pereira
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
• Texto Completo: http://repositorio.furg.br/handle/1/9633
• topic: Jogos de papéis; Sistemas multiagente; Gestão de recursos naturais; Mineração de dados

Questões socioambientais representam um grande desafio à humanidade em geral, mas com o auxílio de artefatos computacionais, pode ser possível criar métodos para solucionar tais problemas. Este trabalho apresenta o mapeamento das estratégias dos jogadores em um jogo de papéis, no domínio da gestão de recursos naturais. Os jogos de papéis podem funcionar como um sistema de apoio a decisão de forma lúdica, eles permitem que as pessoas interpretem um papel, entendam sobre um assunto, tomem decisões, testem possibilidades sem causar prejuízos, isto é interessante para simular situações reais, onde decisões têm impactos a um longo prazo. Além da resolução de conflitos, pois ao assumir o papel de outro sujeito, o ponto de vista a respeito de alguma situação possivelmente se altere. Então, juntamente com a equipe do projeto onde esta dissertação está inserida, foi desenvolvido um jogo de papéis, no contexto da gestão de recursos naturais, e dele, são coletados os dados (ações dos jogadores no jogo) para a aplicação do aprendizado automático, no qual é o propósito deste trabalho. Mediante a mineração de dados, através de árvores de decisão geradas pelo software WEKA, foram obtidas as estratégias dos jogadores através das ações destes tomadas no jogo, por meio da análise de cenários de testes propostos. Os cenários foram construídos sob duas abordagens diferentes, uma de forma automática e outra baseada nas ações dos jogadores. Verifica-se que o software WEKA é capaz de classificar com um taxa de erro baixa para ambas as abordagens de cenários. As árvores de decisão, para o mapeamento das estratégias dos jogadores geradas a partir dos cenários automáticos e não automáticos, obtiveram o percentual de não menos 91% e entre 59% a 93% respectivamente. Com 22 cenários propostos de forma não automática, conseguiu-se extrair 14 estratégias, e com 44 cenários automáticos extrai-se 30. As 44 estratégias mapeadas a partir dos cenários propostos auxiliam um melhor entendimento do jogo e proporcionaram a percepção de como os jogadores tomam suas decisões.