GameGuts: um framework para ajudar o desenvolvedor a escolher, representar, acessar e apresentar dados de gameplay das sessões de jogos

Abstract

Atividades do design de jogos digitais se baseiam, cada vez mais, na análise dos dados relacionados às preferências e ao comportamento dos jogadores. Diversas ferramentas disponíveis para os desenvolvedores de jogos ajudam na aquisição, no registro e na análise de dados genéricos, principalmente relacionados à tríade Aquisição, Retenção e Monetização (ARM). Essas soluções são boas para dar indícios de onde os problemas podem ser encontrados em um jogo. No entanto, para se ter um diagnóstico mais preciso do problema, é necessário trabalhar com dados que reflitam o que aconteceu com o jogador dentro do jogo. No contexto destes dados, que chamamos de dados de gameplay, não existe atualmente um suporte consistente para ajudar os desenvolvedores na decisão de que dados capturar, de como escrever o código de tal captura, escolher a melhor representação desses dados e permitir a sua recuperação e apresentação adequadas. Este trabalho introduz GameGuts (GG), um "framework" focado em dar assistência aos desenvolvedores na hora de escolher, representar, recuperar e apresentar dados de gameplay de jogos. GG contém processos (que se instanciam segundo os tipos de jogos), "guidelines" (para ajudar os desenvolvedores na codificação dos seus projetos) e artefatos que ajudam a representar, guardar e recuperar os dados. Como estudo de caso, usamos o GG para registrar e analisar 500.000 sessões de diversos jogos com jogadores reais, além de dezenas de sessões geradas algoritmicamente para testes exploratórios e de regressão. Os resultados são encorajadores, pois foi possível encontrarmos automaticamente vários "bugs" e trapaças, além de diagnosticar com precisão problemas de design dos jogos, isso tudo com menos esforço do que se tivesse sido feito manualmente.