Giocare ai videogiochi viene considerato spesso come un hobby rilassante, un passatempo per stare sereni a godersi quelle poche ore di tempo lontani dagli impegni della vita, mentre ci si stravacca sul divano o ci si rifugia nella propria stanza davanti alle abbaglianti lucine della propria postazione da gaming.
Questi umori di pace e tranquillità, però, potrebbero non durare poi così tanto, specialmente se il gioco che si andrà a giocare sarà di un livello alquanto impegnativo. Titoli “ostici” come i più rinomati souls like, o come giochi a scorrimento orizzontale dalla difficoltà alquanto nota (guardando te, Cup Head) sono spesso fonte di ingiurie e blasfemie fantasiose durante le sessioni di gaming dei videogiocatori, i quali erano partiti con il semplice proposito di giocare ad un titolo.
Ad aggiungersi a ciò, ci potrebbero essere momenti in cui vorremmo giocare ai videogiochi, ma ad impedirlo ci sarebbe il nostro stato d’animo: potremmo essere tristi per qualcosa che è avvenuto nella nostra vita, o alterati per qualche vicenda che abbiamo subito o testimoniato. Degli scienziati sudcoreani dello Gwangju Institute of Science e Technology, hanno allora voluto sviluppare una funzionalità molto particolare per i videogiochi, che porterebbe ad alterare la loro difficoltà in base ai sentimenti che un giocatore starebbe provando.
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I videogiochi come termometro emozionale
I ricercatori provenienti dalla Corea del Sud hanno sviluppato un modello di difficoltà dinamica, il quale andrebbe a modificarla a seconda delle emozioni dei giocatori, regolandola appropriatamente in modo da assicurare il massimo della soddisfazione per l’utente. Gli sviluppatori di videogiochi sanno da tempo di quanto sia necessario bilanciare la difficoltà di un titolo e la progressione del giocatore, cercando di trovare una “via di mezzo” che permetta di non essere né troppo difficile, né troppo semplice per continuare a stimolare l’utente.
Le impostazioni, come sappiamo, possono di solito essere modificate manualmente, ma i ricercatori coreani hanno deciso di realizzare qualcosa di più immediato e dinamico. Il loro modello comporta l’allenamento di agenti di regolazione dinamica della difficoltà (DDA), e attraverso l’accumolo di dati di giocatori umani realizzato attraverso il machine learning, si può modificare la difficoltà del gioco in modo da massimizzare uno di quattro aspetti relativi alla soddisfazione del giocatore: sfida, competenza, flusso e valenza.
Come modello per addestrare gli agenti DD è stato utilizzato un gioco picchiaduro dove gli umani hanno dovuto combattere contro l’IA, generando i dati per gli agenti e poi rispondendo ad un questionario. Con un algoritmo chiamato ricerca ad albero di Monte-Carlo, ogni agente DDA usa i dati dei giochi e dati simulati per aggiustare e affinare lo stile di combattimento delle IA avversarie, in un modo che massimizzi una specifica emozione o stato affettivo.
Secondo le parole del leader dello studio, questo approccio non necessita il monitoraggio dei giocatori mediante sensori esterni; il modello addestrato può stimare gli stati del giocatore usando solo le funzionalità del gioco. Tuttavia, mentre i giochi picchiaduro offrono un feedback molto diretto, resta da vedere in che modo potrebbe essere usato per titoli di altro genere: le compagnie possiedono già un numero mastodontico di dati dei giocatori, e potrebbero usarli per fare dei modelli con i giocatori e servirsi di questo metodo per risolvere vari problemi legati al bilanciamento del gioco.
