De "discusión táctica" en juegos de colaboración a "conductas": enfoque de clasificación en etapas

Autores
Berdun, Franco Daniel; Serrano, Francisco; Armentano, Marcelo Gabriel
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
El análisis de la dinámica de grupos es extremadamente útil para entender y predecir el desempeño de equipos de trabajos, puesto que en este contexto, pueden surgir naturalmente problemas de colaboración. La inteligencia artificial, y especialmente las técnicas de aprendizaje de máquina, permite automatizar el proceso de observación y análisis de grupos de usuarios que utilizan una plataforma colaborativa en línea. Entre las diversas plataformas colaborativas en línea, los juegos son una alternativa apta para todo público y permiten capturar el comportamiento de los jugadores mediante la observación de sus interacciones sociales, al mismo tiempo que los involucra en una actividad agradable. En este trabajo se presentan resultados experimentales de clasificación de conversaciones observadas en un juego en línea a conductas de colaboración, guiados por una teoría de categorización de interacciones sociales específica. La automatización propuesta se puede utilizar para asistir a profesores o líderes de equipo a detectar alteraciones en el balance de las reacciones grupales y permitirá mejorar el desempeño al indicar acciones para mejorar el equilibrio.
The analysis of group dynamics is extremely useful for understanding and predicting the performance of teamwork’s, since in this context, collaboration problems can naturally arise. Artificial intelligence, and specially machine learning techniques, enables automating the observation process and the analysis of groups of users who use an online collaborative platform. Among the online collaborative platforms available, games are an attractive alternative for all audiences that enable capturing the players’ behavior by observing their social interactions, while engaging them in a pleasant activity. In this paper, we present experimental results of classifying observed conversations in an online game to collaborative behaviors, guided by the Interaction Process Analysis, a theory for categorizing social interactions. The proposed automation of the classification process can be used to assist teachers or team leaders to detect alterations in the balance of group reactions and to improve their performance by indicating actions to improve the balance.
Fil: Berdun, Franco Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina
Fil: Serrano, Francisco. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Armentano, Marcelo Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina
Materia
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Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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The analysis of group dynamics is extremely useful for understanding and predicting the performance of teamwork’s, since in this context, collaboration problems can naturally arise. Artificial intelligence, and specially machine learning techniques, enables automating the observation process and the analysis of groups of users who use an online collaborative platform. Among the online collaborative platforms available, games are an attractive alternative for all audiences that enable capturing the players’ behavior by observing their social interactions, while engaging them in a pleasant activity. In this paper, we present experimental results of classifying observed conversations in an online game to collaborative behaviors, guided by the Interaction Process Analysis, a theory for categorizing social interactions. The proposed automation of the classification process can be used to assist teachers or team leaders to detect alterations in the balance of group reactions and to improve their performance by indicating actions to improve the balance.
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