Construcción de perfiles de usuario para medir la efectividad del trabajo en grupo

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TRABAJO FINAL DE GRADO

Construcción de perfiles de usuario para medir la efectividad del

trabajo en grupo

Director: Dr. Marcelo Armentano Codirector: Ing. Franco Berdun

Autor: Matías Cincunegui

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ÍNDICE

1. Introducción 1.1. Motivación 1.2. Propuesta

2. Marco teórico y conceptual 2.1. Marco teórico

2.2. Trabajos relacionados

3. Desarrollo de la propuesta 3.1. Estructura del juego a implementar

3.2. Consideraciones sobre la digitalización del juego 3.3. Mapeo de las acciones de juego al modelo SYMLOG 3.4. Mapeo de la información de los chats

3.5. Estructura del modelo de mapeo propuesto

4. Diseño e implementación del juego propuesto 4.1. Requerimientos funcionales y restricciones de diseño 4.2. Especificación de requerimientos

4.4. Diseño de la solución 4.5. Persistencia de los datos 4.6. Escenarios de calidad

5. Diseño e implementación de la aplicación de análisis de datos 5.1 Requerimientos

5.2. Planteo de la solución 5.3. Atributos de calidad

6. Descripción del experimento

6.1. Planteo del experimento y datos resultantes 6.2. Análisis de resultados

7. Conclusiones 7.1. Limitaciones 7.2. Trabajos futuros

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1. Introducción

1.1. Motivación

El trabajo propuesto parte del interés en el estudio de la dinámica de grupos. En un sentido general, este concepto refiere a los componentes y procesos existentes en cualquier grupo. En un sentido más estricto, a un marco de trabajo dado para reglamentar las interacciones en un grupo; definiendo a una interacción como aquello que ocurre cuando un individuo perteneciente al grupo reacciona a un estímulo generado por otro individuo[1].

En particular, se aborda el estudio de la dinámica de grupos a partir de la noción de trabajo colaborativo. El trabajo colaborativo es una forma de trabajo grupal, en la cual cada miembro debe participar para la consecución de objetivos previamente establecidos. La base en la que se apoya es que el aprendizaje o la calidad del trabajo y/o producto a realizar se incrementa cuando las personas desarrollan destrezas cooperativas para aprender/trabajar y solucionar los problemas y las acciones en los cuales se ven inmersas. Desde esta perspectiva, se asume que el trabajo y el aprendizaje constituyen una actividad social, producto de la interacción entre las personas. El trabajo colaborativo, además, difiere del trabajo grupal en general en algunos aspectos: Se basa en una fuerte relación de interdependencia entre los diferentes miembros que lo conforman, de manera que el alcance final de las metas concierna a todos los miembros, y por tanto, no sea un simple trabajo sumativo; hay una clara responsabilidad de todos los miembros en alcanzar las metas comunes; la responsabilidad es compartida entre todos los miembros; debe asumirse los principios de libertad e igualdad; y debe existir buena relación entre los miembros [2]. En este contexto, colaborar no es simplemente aportar información o esfuerzo y sumarlo para alcanzar un producto, es compartir visiones y objetivos; es decir, construir de forma conjunta [3].

Un camino claro para aproximarse al estudio de la dinámica de grupos y el trabajo colaborativo es a través del análisis de las interacciones entre los participantes del grupo estudiado. Estas interacciones, que pueden ser observadas y de las cuales puede extraerse información de gran valor, pueden ser consideradas como la unidad de actividad observable para todos los miembros del grupo; la dinámica de grupos queda definida como el proceso de interacción en un grupo para resolver una cierta tarea [4].

Para que un trabajo colaborativo sea exitoso, se considera que los miembros deben demostrar ciertas características: generosidad, respeto, cooperación, unidad, asunción de roles, responsabilidad y comunicación [5]. Cada individuo exhibe estas habilidades colaborativas en mayor o menor medida; un miembro del grupo con habilidades insuficientes presenta conductas individuales que impactan negativamente en el grupo y dificultan la consecución de un trabajo colaborativo apropiado [6].

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la calidad del trabajo colaborativo, a través de la toma de medidas que lleven a la mejora de aquellas habilidades específicas en que cada persona presente en grado insuficiente o inadecuado.

Para poder desarrollar una caracterización de perfiles respecto a habilidades colaborativas, es preciso contar primero con un modelo teórico que siente las bases sobre los elementos a analizar y cómo serán analizados. El primer estudio de interacciones grupales, planteado a fines de la dećada de 1940 por el psicosociólogo estadounidense Robert Bales, llevó el nombre de “Interaction Process Analysis” (abreviado IPA) [7]. IPA dividía a las interacciones en 12 categorías de acuerdo a 2 tipos: socioemocionales (referidas a relaciones entre miembros) y orientadas a la tarea (focalizadas en el trabajo que se espera del grupo) [8]. Este método está orientado particularmente al análisis de interacciones textuales, y la clasificación de estas interacciones en categorías IPA debe ser llevada cabo por analistas designados para esta tarea; aunque se ha estudiado, también, el desarrollo de herramientas que automaticen esta clasificación, posibilitando un ahorro en los recursos humanotemporales que esta tarea requiere [9].

Después de la proposición de IPA, Bales continuó refinando el modelo y modificándolo; el resultado de esta investigación fue la presentación del modelo SYMLOG ( "System for the Multiple Level Observation of Groups") [5]. Este sistema, introducido por Bales y Cohen en 1979, fue creado con el propósito de entender fenómenos tales como el liderazgo, la mecánica de grupos y las diferencias en eficiencia en el trabajo grupal. Como resultado, propone una clasificación de factores claves de personalidad que impactan en el desempeño grupal y un conjunto de herramientas para medirlos, generando en base a las mediciones para cada persona una medida en una escala correspondiente a los factores analizados. Del estudio de estas evaluaciones también pueden surgir valores óptimos en los que cada factor es deseable, y medidas que pueden implementarse para mejorar la efectividad del trabajo grupal. El análisis SYMLOG puede aplicarse a personas individualmente o a nivel de grupo.

Básicamente, el resultado de una evaluación de SYMLOG considera tres dimensiones, cada una con un lado positivo y un lado negativo (“Upward/Downward”, “Positive/Negative” y “Forward/Backward”), que indican la presencia de ciertos rasgos distintos que resultan relevantes para el desempeño grupal.

En el resultado, se presenta la ubicación del objeto del análisis en un espacio conformado por esas tres dimensiones; ésto facilita la representación del resultado a través de distintos diagramas. También, considerando sobre cada una de las 3 dimensiones 3 niveles de intensidad para cada dimensión (tendencia hacia el lado positivo, tendencia hacia el lado negativo y ausencia de una tendencia marcada), se caracterizan en detalle algunos rasgos considerados para cada uno de los 26 cuadrantes (se omite el cuadrante central, ya que no indica tendencia marcada en ninguna dirección) que resultan de dividir el espacio a partir de todas las combinaciones de intensidad para cada dimensión.

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Un método de evaluación común a través del cual se obtienen resultados de SYMLOG es a través de una encuesta que los involucrados deben completar, en donde, para cada pregunta, hay 3 opciones de respuesta, cada una con un valor asociado en la escala de SYMLOG. La combinación de las respuestas dadas presenta la ubicación de quién la completa en cada una de las dimensiones.

Este método para la obtención de perfiles tiene una serie de desventajas: las encuestas pueden ser demasiado largas y tediosas, las personas encuestadas pueden no llenarlas a conciencia o no entender exactamente qué es lo que se les pregunta, etcétera. Éstos son factores suficientes para generar una distorsión en los resultados obtenidos que dificulten el objetivo de obtener una valoración realista de las habilidades colaborativas que se intenta medir a través de las encuestas.

Para resolver estos inconvenientes, se plantea la alternativa de obtener la información de forma automática, proponiendoles a los individuos realizar, en vez de una encuesta, una actividad lúdica que ponga a prueba las habilidades para el trabajo en grupo que se evalúan en la encuesta. El desarrollo de actividades lúdicas de este tipo con esta finalidad de obtener información sobre las habilidades colaborativas ha despertado interés y se le reconocen una serie de ventajas [10]. Este método de evaluación presenta algunas ventajas: los participantes se sienten más atraídos y comprometidos por tratarse una actividad lúdica y, además, resulta simple y a la vez más fiel a la realidad evaluar estas habilidades a través de una actividad concreta que con preguntas; las acciones llevadas a cabo por cada jugador durante la actividad reflejan más claramente sus habilidades colaborativas que el análisis de una encuesta con los defectos que ya se han enumerado.

1.2. Propuesta

La propuesta del trabajo consiste en construir los perfiles de usuario utilizando, en lugar de encuestas, una actividad colaborativa concreta que ponga a prueba aquellas mismas conductas que se quieren evaluar. El objetivo general es desarrollar una aplicación que provea un marco para que los usuarios lleven a cabo esta actividad colaborativa, y luego, mediante el análisis de sus interacciones en este ámbito, crear perfiles caracterizando a los usuarios en función del modelo SYMLOG.

La actividad grupal elegida a este fin es un videojuego multijugador colaborativo, es decir, en que cada jugador debe colaborar, dentro de la medidas de sus posibilidades, para conseguir un objetivo común. En concreto, el objetivo es desarrollar una versión digital de un juego "de mesa", que se juega con materiales clásicos (cartas, dados, fichas, etc.) y donde los usuarios se turnan para resolver las distintas acciones de juego, y buscan mediante la comunicación y la colaboración la victoria común. Esta implementación debe, entre otros requisitos, ser online, multijugador y de fácil acceso a los usuarios.

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Las actividades a desarrollar en el presente trabajo final, entonces, son las siguientes:

Diseño e implementación del videojuego planteado. El juego debe ser implementado de manera tal que pueda ser fácilmente accedido por potenciales jugadores, provea funcionalidad para una fluida comunicación entre los jugadores, y persista todos los datos relevantes (variantes de cada partida, las acciones de cada jugador, diálogos, etcétera), para su posterior análisis. Las actividades a llevar a cabo durante esta etapa son:

● Estudio del juego a implementar y de los requerimientos funcionales de su implementación;

● Diseño e implementación de la solución;

● Testeo y presentación de la solución para su uso por parte de los jugadores.

Desarrollo de la aplicación de análisis. A partir de la información que se posea sobre el accionar de un usuario y su comunicación con los demás jugadores en cada contexto de una o más partidas, se llevará a cabo la evaluación de las habilidades de trabajo en grupo. Para esta tarea se emplea un sistema experto que permitirá detectar estas habilidades en los usuarios; con esta información, se podrá elaborar perfiles de cada usuario que contendrán la información final sobre el grado en que cada usuario posee las habilidades examinadas. Las actividades a llevar a cabo en esta etapa son:

● Investigación de las técnicas a emplear para el análisis;

● Elaboración de una propuesta para integrar estas técnicas con el juego;

● Definición de las reglas utilizadas en el mapeo de acciones en el contexto del juego a elementos definidos en los modelos utilizados para la evaluación de la conducta de los usuarios;

● Implementación de la aplicación propiamente dicha que ha de llevar a cabo el análisis.

Análisis de los datos recabados. Poseyendo los datos resultantes del análisis llevado a cabo por la aplicación desarrollada, deben presentarse las conclusiones respecto a estos datos. Esto incluye: la caracterización del experimento a través del obtuvieron los datos resultantes del empleo del juego, la descripción de dicho dataset, el examen de la información resultante del análisis de dicho dataset empleando la aplicación desarrollada, y la presentación de los resultados y conclusiones que se desprenden de dicho examen.

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2. Marco teórico y conceptual

En este capítulo se hará una introducción al dominio del presente trabajo, describiendo brevemente en qué se central, qué trabajos existen ya sobre el tema, y el lugar que ocupa el presente trabajo en dicho dominio.

2.1. Marco teórico

El trabajo propuesto parte, originalmente, del interés en el estudio de la dinámica de grupos. En un sentido general, este concepto refiere a los componentes y procesos existentes en cualquier grupo. En un sentido más estricto, a un marco de trabajo dado para reglamentar las interacciones en un grupo; definiendo a una interacción como aquello que ocurre cuando un individuo perteneciente al grupo reacciona a un estímulo generado por otro individuo[11].

Un camino claro para aproximarse al estudio de la dinámica de grupos y el trabajo colaborativo es a través del análisis de las interacciones entre los participantes del grupo estudiado. Estas interacciones, que pueden ser observadas y de las cuales puede extraerse información de gran valor, pueden ser consideradas como la unidad de actividad observable para todos los miembros del grupo; la dinámica de grupos queda definida como el proceso de interacción en un grupo para resolver una cierta tarea [4].

Para que un trabajo colaborativo sea exitoso, se considera que los miembros deben demostrar ciertas características: generosidad, respeto, cooperación, unidad, asunción de roles, responsabilidad y comunicación [12]. Cada individuo exhibe estas habilidades colaborativas en mayor o menor medida; un miembro del grupo con habilidades insuficientes presenta conductas individuales que impactan negativamente en el grupo y dificultan la consecución de un trabajo colaborativo apropiado [13].

La elaboración de perfiles personales conteniendo información relevante sobre estas habilidades (a partir del estudio de interacciones) permite, además de disponer información de valor sobre el perfil de una persona, estudiar las formas en las cuales se puede mejorar la calidad del trabajo colaborativo, a través de la toma de medidas que lleven a la mejora de aquellas habilidades específicas en que cada persona presente en grado insuficiente o inadecuado.

Como se ha mencionado, la idea es emplear, en lugar de encuesta, una actividad lúdica que ponga a prueba dichas habilidades y permita la construcción de perfiles de usuario basado en las acciones tomadas por cada jugador en dicha actividad. En este contexto, surge la idea que dicha actividad lúdica sea un videojuego multijugador.

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un escenario privilegiado para el desarrollo de motivaciones, habilidades, conceptos, actitudes y valores. Los jugadores están motivados para aprender, mejorando el rendimiento y así experimentar una situación simulada en la realidad virtual, sin los riesgos que enfrentan [14]. En particular, si bien puede ser difícil de aprender habilidades duras para la gestión de emergencias con un juego serio, hay un buen potencial para desarrollar habilidades sociales (por ejemplo, los estilos de comunicación, gestión de equipo y coordinación, gestión del tiempo, gestión del estrés) [15].

Naturalmente, el diseño de la experiencia de juego en particular es vital para alcanzar los objetivos que se persiguen en su empleo. Se ha planteado que, en el contexto de videojuegos con finalidades de enseñanza, resultados mejores pueden alcanzarse a través del diseño de experiencias específicamente diseñadas con fines educativos, fundamentados en teorías sobre la interacción y el conocimiento, que en empleo de videojuegos comerciales que puedan tener, no obstante, cierto valor educacional y un consecuente impacto positivo sobre sus usuarios [16].

Siendo el foco de este trabajo, en particular, la construcción de perfiles de usuario que permitan brindar información sobre las características de los mismos en el marco del trabajo colaborativo, es preciso describir, en principio, la forma en que esta información será evaluada; concretamente, los modelos de clasificación de conducta que se emplearán para la construcción de dichos perfiles.

El primer estudio de interacciones grupales, planteado a fines de la dećada de 1940 por el psicosociólogo estadounidense Robert Bales, llevó el nombre de “Interaction Process Analysis” (abreviado IPA) [7]. IPA divide a las interacciones en 12 categorías de acuerdo a 2 tipos: socioemocionales (referidas a relaciones entre miembros) y orientadas a la tarea (focalizadas en el trabajo que se espera del grupo) [17]. Este método está orientado particularmente al análisis de interacciones textuales, y la clasificación de estas interacciones en categorías IPA debe ser llevada cabo por analistas designados para esta tarea; aunque se ha estudiado, también, el desarrollo de herramientas que automaticen esta clasificación, posibilitando un ahorro en los recursos humanotemporales que esta tarea requiere [9].

Después de la proposición de IPA, Bales continuó refinando el modelo y modificándolo; el resultado de esta investigación fue la presentación del modelo SYMLOG ("System for the Multiple Level Observation of Groups") [5]. Este sistema, introducido por Bales y Cohen en 1979, fue creado con el propósito de entender fenómenos tales como el liderazgo, la mecánica de grupos y las diferencias en eficiencia en el trabajo grupal. Como resultado, propone una clasificación de factores claves de personalidad que impactan en el desempeño grupal y un conjunto de herramientas para medirlos, generando en base a las mediciones para cada persona una medida en una escala correspondiente a los factores analizados. Del estudio de estas evaluaciones también pueden surgir valores óptimos en los que cada factor es deseable, y medidas que pueden implementarse para mejorar la efectividad del trabajo grupal. El análisis SYMLOG puede aplicarse a personas individualmente o a nivel de grupo.

2.1.1. El modelo IPA

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diferentes: seis socioemocionales y seis hacia la tarea. IPA provee una enumeración de posibles conductas surgidas durante la actividad colaborativa y las clasifica según el tipo de reacción que significan y a cuál de las dos categorías antedichas corresponde. Esta clasificación conforma la siguiente tabla:

ÁREA REACCIÓN CONDUCTAS

Socioemocional Positiva C1. Muestra solidaridad

C2. Muestra relajamiento o moderación

C3. Muestra acuerdo o aprueba

Tarea Respuestas C4. Da sugerencias u

orientación

C5. Da opiniones

C6. Da información

Preguntas C7. Pide información

C8. Pide opinión

C9. Pide sugerencias u orientación

Socioemocional Negativa C10. Muestra desacuerdo o

desaprobación

C11. Muestra tensión o molestia

C12. Muestra antagonismo o agresividad

Tabla 1.1. Categorías y subcategorías consideradas en IPA.

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cada tipo sobre un total de interacciones. Para definir qué porcentaje de interacciones de cada tipo hay en un grupo o una persona; Bales define rangos máximos y mínimos de cada interacción durante cada fase, y los valores que se observen fuera de esos rangos son los que se notan como cantidades inapropiadas.

CONFLICTOS CONDUCTAS LÍMITE SUPERIOR LÍMITE INFERIOR

Comunicación C6. Da información 30 % 14 %

C5. Da opiniones 40 % 21 %

Evaluación C4. Da sugerencias u orientación

11 % 4 %

C3. Muestra acuerdo o aprueba

20 % 6 %

Control C2. Muestra

relajamiento

14 % 3 %

C1. Muestra solidaridad

5 % 0 %

Decisión C12. Muestra

antagonismo

7 % 0 %

C7. Pide información

11 % 2 %

Reducción de tensión

C8. Pide opinión 9 % 1 %

C9. Pide sugerencias u orientación

5 % 0 %

Reintegración C10. Muestra desacuerdo

13 % 3 %

C11. Muestra tensión o molestia

10 % 1 %

Figura 1.2. Conductas IPA y valores límites.

Utilizando entonces las categorías y rangos planteados por Bales, se puede llevar a cabo la clasificación en categorías de las interacciones textuales ocurridas en el marco de un trabajo colaborativo, y detectar la ocurrencia de conflictos.

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2.1.2. El modelo SYMLOG

Básicamente, el resultado de una evaluación de SYMLOG es una serie de valores numéricos que considera tres dimensiones, cada una con un lado positivo y un lado negativo (“Upward/Downward”, “Positive/Negative” y “Forward/Backward”), que indican la presencia de ciertos rasgos distintos que resultan relevantes para el desempeño grupal. Cada dimensión se define de la siguiente manera:

● U/D Upward/Downward (Dominante vs. Sumiso). Un individuo caracterizado como U es activo y dominante en sus acciones. Un individuo caracterizado como D es relativamente callado y sumiso a los miembros dominantes.

● P/N Positive/Negative (Amistoso vs. No Amistoso). Un individuo caracterizado como P acuerda con otros miembros y sonríe al escuchar. Un individuo caracterizado como N es crítico, no sonríe, y no está habituado a escuchar a los demás.

● F/B Forward/Backward (Instrumentalmente controlado vs. Emocionalmente expresivo). Un individuo clasificado como F es controlado y tiene su atención puesta en la tarea grupal. Un individuo caracterizado como B expresa emociones y no está directamente interesado en la tarea principal del grupo.

En el resultado, se presenta la ubicación del objeto del análisis (usuario o grupo) en un espacio conformado por esas tres dimensiones; ésto facilita la representación del resultado a través de distintos diagramas. También, considerando sobre cada una de las 3 dimensiones 3 niveles de intensidad para cada dimensión (tendencia hacia el lado positivo, tendencia hacia el lado negativo y ausencia de una tendencia marcada), se caracterizan en detalle algunos rasgos considerados para cada uno de los 26 cuadrantes (se omite el cuadrante central, ya que no indica tendencia marcada en ninguna dirección) que resultan de dividir el espacio a partir de todas las combinaciones de intensidad para cada dimensión.

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Fig. 1. Las 3 dimensiones de SYMLOG, representadas en un diagrama tridimensional, y algunos de los cuadrantes que se generan a partir de la intersección de cada una de las dimensiones

evaluadas.

SYMLOG presenta varias ventajas sobre otros modelos de análisis de trabajo colaborativo que lo hacen idóneo para llevar a cabo este tipo de análisis: está diseñado para un amplio rango de grupos (familiares, de estudiantes, compañeros de proyecto, etcétera), es capaz de distribuir interacciones distintas en categorías distintas, permite categorizar a los miembros individual o grupalmente, es cuantitativo, es independiente del canal de comunicación, entre otras. Estos atributos hacen que sea un objeto central de interés, en tanto modelo teórico, para el presente trabajo.

Un método de evaluación común a través del cual se obtienen resultados de SYMLOG es a través de una encuesta que los involucrados deben completar, en donde, para cada pregunta, hay 3 opciones de respuesta, cada una con un valor asociado en la escala de SYMLOG. La suma de los valores para cada una de las preguntas, considerada sobre el rango compuesto por los valores máximos y mínimos para cada dimensión evaluada, compone un trinomio que da la información sobre la ubicación del objeto del análisis en las tres dimensiones.

A partir de la ubicación de la persona o personas evaluadas en las tres dimensiones, pueden generarse una serie de gráficos para representar estos valores. Un ejemplo es el siguiente diagrama:

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Fig. 2. En el diagrama, cada círculo corresponde a la calificación SYMLOG de una persona. La posición del círculo da la pauta de los valores para las dimensiones ForwardBackward (eje X) y

PositiveNegative (eje Y). El diámetro del círculo está dado por el valor en la dimensión UpwardDownward (círculos de mayor diámetro indican una tendencia más fuerte hacia el lado

“Upward”). [18]

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2.2. Trabajos relacionados

A continuación se detallan algunos de los trabajos existentes en el dominio del presente trabajo, que emplean los modelos teóricos descriptos en el apartado anterior.

Apoyándose en el modelo IPA de Bales para el análisis de interacciones, se experimentó con el estudio de reuniones laborales, estudiando en detalle las distintas formas de interacción involucradas en las mismas y generando reportes individuales sobre el comportamiento de los participantes, incluyendo información cualitativa sobre el funcionamiento de la dinámica grupal [19]. Con esta información, se propone aumentar el grado de conocimiento de los grupos sobre su propia dinámica con el fin de mejorar la efectividad del trabajo colaborativo.

Otro trabajo enmarcado en esta tendencia es el Mood Meter System [20]. En él, se parte del interés por capturar los aspectos socioemocionales de la interacción grupal, desarrollando una notación gráfica compacta para representar las fluctuaciones en el estado de ánimo de los participantes a través del tiempo. El trabajo se basa en las dimensiones establecidas en el modelo SYMLOG de Bales para llevar a cabo esta caracterización. Las calificaciones de "estado de ánimo" de los participantes se agrupan en una única calificación del grupo, que se representa de forma esquemática mediante círculos concéntricos o estrellas de color y densidad variable; se representan grupos divergentes de imágenes dispersas y grupos convergentes por las imágenes concentradas. Una desventaja presente esta herramienta es la gran dependencia en la calidad de los esquemas desarrollados para mapear la participación y los estados de ánimos al modelo SYMLOG; los datos requieren un proceso de interpretación para ser traducidos al modelo desarrollado por Bales, de la cual depende la precisión de la descripción a la que se arriba.

Otras tentativas similares de análisis de la dinámica de grupos a través del estudio de reuniones han sido llevadas a cabo con el fin de identificar los elementos claves que permitan optimizar la colaboración. Olson, Olson, Carter & Storrosten [21] estudiaron la dinámica de 10 reuniones tempranas de diseño en el área de software, identificando que, aunque las temáticas difirieron en las distintas reuniones, fueron llamativamente similares en cuanto a cómo se invirtió el tiempo en las discusiones de dichas temáticas y el orden secuencial en el cual dichas discusiones ocurrieron.

Losada y Markovich [22] proponen y desarrollan la herramienta GroupAnalyzer, un sistema computarizado para codificar y analizar reuniones grupales. Este sistema cuenta con dos módulos: uno de codificación que permite crear entradas en el protocolo de reunión y provee herramientas para la manipulación de dicho protocolo; y uno de análisis, para llevar a cabo el estudio de dichas reuniones, apoyándose en los fundamentos del modelo SYMLOG. El modelado de dichas reuniones permite detectar modos de operación disfuncionales en ellas; se presentan para el estudio los resultados observados de 65 reuniones llevadas a cabo empleando dicha herramienta. Chen [23], empleando la herramienta ListAnalyzer y la metodología SYMLOG para el análisis, estudia la interacción cooperativa virtual en Internet, generando diagramas y que permiten analizar la dinámica cooperativa de las comunidades estudiadas.

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herramienta para la discusión aumentada a través del empleo de tres agentes sociales; uno de ellos, un agente que implementa SYMLOG, que analiza la conducta de los participantes de los experimentos, mientras que los dos restantes implementas teorías ad hoc sobre las actitudes de cada participante sobre la discusión. En esta línea de introducción de agentes en la evaluación de comportamiento grupal, Ellis, Wainer y Barthelmess [25] presentan el Proyecto Neem, cuya finalidad es introducir agentes inteligentes y participantes virtuales en un entorno de reuniones distribuidas. Dichos agentes incorporan conocimiento sobre distintos aspectos de lo que hace a una reunión “buena”, incorporando modelos de cómo una reunión debería proceder, e interviniendo en ella cuando sientes que es preciso corregir su curso; todo ello apoyándose en los fundamentos teóricos del modelo SYMLOG. Se propone y detalla el trabajo involucrado en la implementación de distintos agentes de este tipo.

Cabe destacar, asimismo, el desarrollo de herramientas para mejorar procesos de aprendizaje a partir del estudio y la caracterización de los procesos de aprendizaje y la interacción alumnodocente; por ejemplo, el desarrollo de “asistentes inteligentes” que, en el marco de una plataforma dada a los alumnos para desarrollar un trabajo colaborativo y en base a un plan de trabajo [26], o en base a las interacciones del grupo [27], lleve a cabo la detección de conflictos colaborativos y alerte al docente sobre ellos, para que este pueda intervenir de ser necesario; o efectúe recomendaciones a los alumnos para que estos puedan ejecutar acciones correctivas. En esta línea, Mansilla, Costaguta y Schiaffino [28]

proponen un modelo multiagente aplicable a aprendizaje colaborativo soportado por computadoras. Es capaz de detectar los conflictos en el flujo de trabajo de un grupo de estudiantes. También es capaz de realizar habilidades de colaboración de formación personalizados que estos estudiantes no expresan adecuadamente.

Ante este marco, se plantea la propuesta central del presente trabajo. Se han planteado los esfuerzos existentes para caracterizar las conductas y perfiles de los participantes en diversos esfuerzos colaborativos basados en los modelos SYMLOG e IPA, así como las iniciativas tomadas para, mediante la incorporación de herramientas virtuales, mejorar la eficiencia de dichos esfuerzos. Como puede apreciarse, el foco del trabajo existente está puesto en actividades como reuniones y actividades que requieren de la comunicación para la toma de decisiones comunes; aunque también se han planteado el potencial valor de los juegos para desarrollar y analizar habilidades colaborativas, y las experiencias en este sentido.

En este sentido, existen diversos ejemplos de empleo de videojuegos como herramienta en un contexto educativo. Linehan, Lawson y Doughty [29] plantean los fundamentos de la mecánica de un juego para el entrenamiento de “soft skills”, cuyas características lo hagan óptimo para estimular la participación colaborativa y comunicación entre los usuarios,

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También se ha estudiado el efecto de la inclusión de un juego en un curso de finanzas para estimular el proceso de aprendizaje y resolución de problemas; consiste de un juego simple donde cada alumno ha de clasificar ítems de acuerdo a las nociones adquiridas en el curso y enunciar con qué nivel de seguridad lleva a cabo dicha clasificación, incorporando la puesta a prueba del sentido de conocimiento de cada alumno [31]. En base a esta experiencia se ha estudiado y desarrollado la forma en la que la existencia de información sobre el sentido de conocimiento de cada participante aporta a la conciencia que el grupo tiene sobre el alcance de sus conocimientos, y cómo éste influye en la performance de los grupos estudiados [32]. Con la finalidad de determinar aspectos del uso de juegos para el aprendizaje que puedan mejorar la transferencia de conocimientos en todas sus formas, Popescu, Romero y Usart [33] llevan a cabo el estudio de los resultados del uso de un juego serio, MetaVals, en un contexto educativo. Concluyen que los objetivos de aprendizaje que motivaron al empleo del juego como método educativo han sido alcanzados a través de su uso.

Algunas otras posibilidades que han sido exploradas en este contexto son la incorporación y desarrollo de videojuegos en combinación con lecciones para la enseñanza de lengua extranjera [34] y el desarrollo de un videojuego juego multijugador en línea diseñado para desarrollar habilidades de liderazgo en el trabajo en equipo [35]. Kiili [36], propone un modelo de juegos educativos basados en la teoría de flujo [37]. Said [38] propone un modelo de diseño orientado hacia públicos infantiles, con el fin de crear una experiencia interactiva que sea particularmente atractiva para los niños. Se identifican 5 factores centrales para lograr este fin: “Interacción con la simulación”, “Interacción constructiva”, “Inmediatez”, “Feedback” y “Metas”.

Vaassen y Daelemans [39] desarrollan una propuesta para el componente de lenguaje natural de un proyecto, deLearyous, que apunta a la creación de un juego serio en el cual los participantes puedan interactuar con un personaje virtual empleando oraciones del lenguaje natural (en idioma danés). El objetivo es que, a través de estas interacciones, los usuarios mejoren sus habilidades de comunicación mediante el aprendizaje de un framework para la comunicación interpersonal, llamado Leary’s Rose . Siendo el lenguaje natural una parte vital de dicho sistema, se plantea el uso de técnicas de machine learning para llevar a cabo una clasificación automática de las oraciones del lenguaje natural, que permita determinar la posición de los usuarios participantes en dicho framework.

Por otro lado, podemos destacar al ATC21S [40] como un juego serio que incluye la evaluación y la enseñanza de una variedad de habilidades. La mayoría de los "juegos serios" conocidos desarrollan una, dos o un máximo de tres habilidades, limitándose a un enfoque individual de ellas [41]. A diferencia de los trabajos mencionados, Sánchez y Olivares [42] estudiaron el efecto de la aplicación de una serie de actividades de aprendizaje basado en Mobile Serious Games (MSG) para el desarrollo de la resolución de problemas y habilidades de colaboración en estudiantes. Para este estudio se desarrollaron tres juegos serios ( MSGs Evolution , BuinZoo y Museum ) que se utilizaron en conjunto por parte de equipos de estudiantes con el fin de resolver los problemas de forma colaborativa.

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Harteveld [46] describe, también, varios aspectos a tener en cuenta para la creación de juegos serios. El libro cubre los fundamentos de juego, la forma de definir el problema del mundo real, la necesidad de definir el propósito de juego, y propone consejos acerca de opciones de interés para el diseño de juegos serios.

Un análisis destacable sobre juegos de colaboración es el planteado por Zagal [47]. Allí se examina un juego de mesa de colaboración, exponiendo lecciones y dificultades identificadas a la creación de juegos colaborativos. En este sentido, se presentan las siguientes conclusiones:

● Lección 1: Poner de relieve los problemas de competitividad; un juego de colaboración debería introducir una tensión entre la utilidad individual percibida y utilidad del equipo.

● Lección 2: Para resaltar aún más los problemas de competitividad, se debe permitir a los jugadores individuales tomar decisiones y realizar acciones sin el consentimiento del equipo.

● Lección 3: Los jugadores deben ser capaces de rastrear los pagos a sus decisiones.

● Lección 4: Alentar a los miembros del equipo para tomar decisiones altruistas. Un juego de colaboración debe otorgar diferentes capacidades o responsabilidades a los jugadores.

● Pitfall 1: Para evitar que el juego degenere en uno de los jugadores que toman las decisiones para el equipo, los juegos colaborativos tienen que proporcionar una justificación suficiente para la colaboración.

● Pitfall 2: Para que un juego para ser atractivo, los jugadores deben preocuparse por el resultado y procurar que éste sean satisfactorios.

● Pitfall 3: Para que un juego cooperativo sea agradable varias veces, la experiencia tiene que ser diferente cada vez y el desafío presentado tiene que evolucionar.

Sobre este tema, Kosterman y Gierasimczuk [48] estudian la posibilidad de plantear un modelado formal para el proceso de aprendizaje en el contexto de juegos colaborativos con agentes en una red social; proponen un modelo iterativo de aprendizaje que sigue los procesos de la comunicación en red, agregación de creencias, y aprendizaje reforzado de la mecánica de juegos. Concluyen que la interacción en redes sociales específicas puede tener un impacto positivo en el aprendizaje de los jugadores participantes en un juego colaborativo y que el aprendizaje empleando comunicación en redes puede ser mejor que el aprendizaje sin comunicación, cuando existen jugadores participando que conocen mejor que otros que estrategia conjunta es la más conveniente para alcanzar resultados óptimos; si éstos jugadores reciben la suficiente confianza, y los jugadores con menos conocimientos toman posturas menos autoritarias que aquellos, los jugadores experimentos pueden convencer a éstos de tomar decisiones que faciliten la consecución de los objetivos comunes.

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En este contexto, se propone el empleo de una actividad lúdica para llevar a cabo la construcción de perfiles de usuario: un juego colaborativo, en el cual las acciones tomadas por cada uno de los jugadores para lograr el objetivo común son estudiadas y clasificadas para generar perfiles que brinden información sobre los participantes, las habilidades que poseen y aquellas de las cuales carecen, y cómo esta información puede llevar a la mejoría en dichas habilidades. Esta propuesta es la que se detalla en el siguiente apartado.

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3. Desarrollo de la propuesta

A continuación se desarrolla la propuesta que motiva al presente trabajo, entrando en detalle sobre las decisiones de diseño de peso que lo han llevado a su forma actual.

En primer término, y habiendo planteado las ventajas que puede traer para la elaboración de los perfiles obtener los datos sobre la colaboración de los usuarios estudiados a través de un juego, es preciso analizar la elección del juego a implementar.

Se ha planteado que, para que los resultados de la utilización del juego brinden la información deseada que efectivamente permita la construcción de perfiles sobre los usuarios, no basta con que sea cualquier juego: debe tener un componente colaborativo que permita la evaluación de las habilidades sobre las cuales se desea averiguar.

En este punto, entra en consideración una alternativa conocida que parece cumplir con las características buscadas: un juego de mesa colaborativo, “Lord of the Rings”. Zagal [47] hace un análisis detallado de dicho juego, en el cual demuestra cómo éste cumple con las lecciones que especifica como relevantes en el diseño de un juego de esta naturaleza. Se trata de un juego colaborativo efectivo, pues los jugadores están tentados a manejarse competitivamente, pero para lograr la victoria, es preciso que se comporten colaborativamente [49].

Se plantea entonces como propuesta la implementación de una versión digital de dicho juego, que permita obtener de forma automática información sobre cómo los usuarios juegan, a partir de la cual pueda hacerse el análisis deseado para la construcción de dichos perfiles. Además de la automatización de la recolección de dicha información que la digitalización de dicho juego implica, es importante notar las facilidades que ésta puede traer en cuanto al acercamiento del juego a los usuarios: una implementación exitosa debe permitir que el juego multijugador resultante sea sencillo de acceder para cualquier potencial jugador, que debe contar simplemente con un ordenador conectado a Internet para poder participar en la actividad.

Es oportuno, en este punto, hacer una breve descripción del juego a implementar, pues en las particularidades de su mecánica se basarán futuras decisiones de diseño a la hora de implementar su versión digitalizada.

3.1. Estructura del juego a implementar

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reciben al final del juego un mismo puntaje, que refleja cuánto progreso se ha alcanzado en el viaje; por ello, se trata de un juego colaborativo.

El juego cuenta con dos componentes básicos. Un tablero principal lleva cuenta de la historia general, y muestra qué nivel de corrupción alcanza cada uno de los aventureros (cada uno representado por una ficha) en función a Sauron (representado por una ficha negra) en una Línea de Corrupción compuesta por varias celdas: ambas fichas comienzan en lados opuestos de este camino, y la corrupción a lo largo del juego hace que los aventureros se acerquen a Sauron, y viceversa. Por otro lado, un tablero de escenario, que contiene los eventos y elementos de juego correspondientes a una parte del viaje. Está compuesto por una Línea de Eventos, cada uno de cuyos espacios que contiene acciones de juego que los jugadores deben llevar a cabo de caer en dicho espacio; y distintas Líneas de Actividad. En cada una de estas líneas hay un marcador, que representa el progreso de todos los hobbits a lo largo de esa parte del escenario en particular.

Si Sauron alcanza a un hobbit en la Línea de Corrupción en cualquier punto de la partida, ese hobbit (y el jugador que lo controla) son removidos del juego. A lo largo del juego hay un jugador, rotativo, que está designado como Portador del Anillo; si Sauron alcanza a ese hobbit en particular, el juego está perdido.

Cada jugador tiene una mano de cartas, que llevan a cabo una acción o poseen un símbolo asociado a un tipo de Línea de Actividad, y permiten moverse a lo largo de ellas (hay 4 tipos diferentes en total). Al principio de cada turno, cada jugador ha de sacar una ficha de actividad de una pila general. Estas fichas pueden tener resultados positivos (como avanzar el marcador de una línea de actividad, permitiendo a los hobbits progresar y ganar recursos) o malos resultados (exigir a los hobbits el sacrificio de ciertos recursos, moverse hacia Sauron o disparar eventos de la Línea de Eventos vinculada al escenario en curso). Las fichas y los eventos pueden hacer que los hobbits avancen hacia Sauron o viceversa. Después de sacar las fichas de actividad, el jugador puede seleccionar entre curarse, sacar dos cartas del mazo para su mano, o jugar hasta dos cartas con símbolos asociados a cualquiera de las Líneas de Actividad presentes en el escenario, lo que les permite avanzar en las mismas. El progreso en estas líneas permite a los hobbits acercarse a su objetivo final, a la vez que les provee de ciertos recursos vitales que los ayudarán a futuro. Cuando los hobbits alcanzan el final de la Línea de Actividades principal (hay una por escenario), o de la Línea de Eventos (lo que ocurra primero), pasan al siguiente escenario.

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Fig. 3. Esquema de los tableros de Lord Of The Rings.

3.2. Consideraciones sobre la digitalización del

juego

La comunicación juega un rol vital en el juego. Los jugadores deben comunicarse constantemente para poner en común sus decisiones y los recursos con los cuales cuentan; de lo contrario, la falta de coordinación y acuerdo resulta invariablemente en la derrota. Ejemplos de la centralidad de esta comunicación están reflejados en las reglas mismas del juego: estas indican, por ejemplo, que los jugadores no pueden mostrarse las cartas que tienen en su mano, pero pueden hablar con total libertad sobre ellas.

Para la digitalización del juego, entonces, es preciso incorporar un canal de comunicación. Para ello, la versión digital debe contar con un chat que permita a los usuarios discutir las decisiones de juego.

Más allá de este detalle, se decide implementar el juego tal cual está definido, es decir, respetando las reglas que están especificadas para él e instanciando todos los escenarios y elementos de juego con la máxima fidelidad posible a la versión de mesa del juego. La idea es, además, que la versión digital del juego sea de acceso sencillo: para eso, se lo implementa como un juego multijugador accesible a través de cualquier navegador, sin necesidad de instalar nada en el ordenador del usuario.

Es de vital importancia contar con toda la información posible sobre las acciones de los usuarios durante la partida, para su posterior análisis. Para ello, durante una partida, se desea llevar a cabo el guardado de todas las acciones de juego en una base de datos. Por “acciones de juego” se hace referencia a cualquier tipo de acción que genere un cambio en el estado del juego, además de reflejar la voluntad de el o los jugadores que llevan a cabo dicha acción: en esta categoría entran tanto las acciones que se repiten durante el juego (como descartes, tiradas de dado, etcétera) como eventos especiales de cada escenario. Todas las acciones son persistidas; a la hora del análisis será preciso determinar cuáles poseen información verdaderamente valiosa para la elaboración de los perfiles de cada jugador.

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personas que participaron en dicha partida. Para la implementación digital del juego se desea, adicionalmente, que durante las partidas los nombres de los participantes no sean transparentes a sus compañeros: se guarda información sobre los usuarios (por ejemplo, si se loguean a la plataforma con redes sociales), pero durante las partidas se le otorga a cada usuario un alias que mantiene el anonimato de los participantes. Esto se hace para evitar que la actuación de los participantes sea influenciada o condicionada por las identidades del resto de los miembros del equipo.

También es preciso destacar que, en una partida del juego de mesa en la cual todos los participantes están presentes, hay decisiones que se deben tomar de pleno acuerdo; por más que el jugador activo en el momento quiera tomar un curso de acción particular, debe existir consenso por parte de los demás. Por ello, también es deseable incorporar a la versión digital un mecanismo que, en caso de haber decisiones que involucren a más de un jugador (por ejemplo, se debe seleccionar a uno de los jugadores para que se lleve a cabo un descarte), permitan llevar a cabo una votación, y que se proceda de acuerdo al curso de acción que más consenso genere entre los participantes. Esta modalidad para la toma de decisiones, como se ha dicho, debe aparecer sólo en los momentos en que sea necesario; la mayoría de las decisiones que un jugador toma durante su turno no precisan del consenso total (ni deben, pues esto distorsionaría la mecánica del juego).

También cabe destacar la conveniencia que podría tener, en una versión digitalizada del juego, incorporar la capacidad de configurar ciertos elementos del juego. Modificar, por ejemplo, la cantidad de escenarios que se emplean en una partida, las cartas disponibles en el mazo o las posiciones iniciales de Sauron y los hobbits, permiten variar la duración de las partidas y la dificultad de las mismas (al costo, claro, de modificar las reglas tal cual están planteadas en la versión original del juego; sin embargo, éste mismo admite en sus reglas variantes donde algunos de estos elementos se modifican para aumentar la dificultad). Debido a ello, se desea también poder definir y guardar distintas configuraciones iniciales para las partidas a jugar, de forma de poder configurar con relativa facilidad estos elementos para ajustarlos y que la información resultante de las partidas conserve plena validez.

Por último, y aprovechando el factor anteriormente citado de la configurabilidad del juego, es preciso mencionar que se hizo una pequeña extensión al contenido original del juego. Para tener más oportunidad de poner a prueba perfiles de usuarios “egoístas” que las que el juego de por sí ofrece, se instancian dos cartas “especiales” con efectos que benefician a un jugador a costa de los demás; dichas cartas pueden ser o no incluidas en la configuración de juego, de acuerdo a cómo se la instancie.

3.3. Mapeo de las acciones de juego al modelo

SYMLOG

Ya se han detallado los principios de los modelos SYMLOG e IPA, que han de emplearse en este trabajo. Es preciso, en este punto, detallar la forma en que las acciones de juego serán traducidas al dominio de dichos modelos, para poder construir los perfiles de usuario deseados.

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para cada una de las 3 dimensiones. El resultado de esta encuesta es un trinomio de valores numéricos, cada uno de ellos comprendido entre 18 y 18 (siendo éstos los valores mínimo y máximo de las 3 dimensiones); con estos 3 valores se puede ubicar al sujeto encuestado en el espacio tridimensional del modelo y caracterizarlo en función a dicha ubicación.

Surge aquí el desafío de plantear un modelo de mapeo que permita traducir las acciones de juego llevadas a cabo por cada jugador en trinomios de éste tipo. A continuación se analizarán las características que condicionan el diseño de dicho modelo.

Se ha mencionado que todas las acciones de juego han de ser persistidas; también ha de serlo la información referente al usuario que los lleva a cabo. Sin embargo, no todas necesariamente brindan información valiosa para la construcción de los perfiles: habrá acciones que se persistan simplemente porque modifican el estado de juego, pero no necesariamente aportan ninguna información sobre los jugadores (por ejemplo, si se modela una acción de juego que mueve a Sauron, las acciones previas que pueden haber llevado a este movimiento pueden ser significativas, pero esta acción en sí no aporta ningún dato relevante sobre los jugadores). Como primer paso de un mapeo, entonces, es preciso definir cuáles acciones son relevantes y definir valores de mapeo sólo para aquellas.

Además de esta diferenciación, se debe considerar otra cuestión. Como se ha mencionado, no todas las acciones de juego son similares. Algunas acciones requieren obligatoriamente que los jugadores tomen una decisión cuando se encuentran con ellas; otras pueden surgir espontáneamente de los jugadores, y proveen información valiosa sobre ellos (por ejemplo, un jugador elige jugar una carta especial determinada en cualquier momento de la partida). Además, existen acciones que un jugador podrá tomar por sí sólo y otras que requerirán del consenso general, a través del mecanismo de votación que ya se ha detallado. Es preciso entonces incorporar al modelo una nueva diferenciación entre las acciones que se considerarán para el análisis, esta vez teniendo en cuenta el mecanismo de la toma de decisión para dicha acción.

Otra cuestión relevante es el contexto en el cual un jugador elige entre varios cursos de acción; no es mismo, por ejemplo, que un jugador decida “curarse” (retroceder en la Línea de Corrupción) si está a un espacio de Sauron, que si es el jugador que más lejos se halla de él. El estado de juego al momento de tomar cada decisión debe ser considerado, pues sólo entendiéndolo es posible obtener información certera sobre qué tipo de conducta está teniendo un jugador cuando toma una decisión. Esto requiere que el modelo de mapeo pueda consultar el estado de juego al momento de analizar una acción de juego y, por lo tanto, requerirá que la aplicación a cargo de dicho mapeo haga una reconstrucción del estado de juego de las partidas a partir de la información presente en las acciones de juego persistidas, y teniendo en cuenta la configuración inicial de cada partida.

Todas estas son cuestiones que determinan el diseño del modelo de análisis. Teniendo todas estas cuestiones en cuenta, se plantea la posibilidad de asociar, a cada una de las acciones que es considerada relevante, y de acuerdo al tipo de acción y al contexto en que se lleva a cabo, un trinomio de valores SYMLOG, de la misma forma en que cada respuesta de la encuesta está representada por un trinomio de valores.

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especificar que si un jugador decide llevar a cabo un descarte en un contexto en el cual posee muchas cartas, está evidenciando una tendencia Upward/Negative en SYMLOG, y asociar el trinomio [1,1,0] a dicha acción. Obviamente, aquí surge la variación en cuanto a criterios de evaluación de quien propone los valores del modelo; está claro que, para que el análisis sea exitoso, estos valores y sus pesos deben ser especificados a conciencia y con pleno conocimiento del significado asociado a cada posible combinación de los valores SYMLOG. En el presente trabajo se propone una posibilidad de modelo de mapeo; más importante que ello es que el modelo sea plenamente configurable para que un analista pueda proponer alternativas a ese modelo.

También, de la misma forma en que cada una de las respuestas a la encuesta conforma el resultado total, la suma de valores de cada acción en la que un jugador ha estado involucrado durante una partida, formará el resultado (el trinomio SYMLOG final) de ese jugador para dicha partida.

En este punto es importante tener en cuenta que el resultado de la encuesta SYMLOG es calculado en base a un intervalo fijo (de 18 a 18), y que todas las combinaciones de valores positivos y negativos para cada dimensión son consideradas de igual forma en dicha encuesta. En el mapeo de acciones de una partida para un usuario, ésto no sucede: no todas las combinaciones de valores son evaluadas uniformemente. En la encuesta, se plantean las preguntas justamente con la finalidad de poder evaluar uniformemente todas las posibilidades. En el juego, se tienen una serie de acciones de juego ya existentes, sujetas a las condiciones ya mencionadas, a las cuales se deben asociar valores SYMLOG; invariablemente, algunas dimensiones serán consideradas más que otras, y se pierde la condición de “rango fijo” mencionada. Además, se considerarán sólo algunas posibilidades en cada análisis en función del contexto de cada decisión. Por ello, es preciso para presentar los resultados correspondientes a un usuario hacer la normalización en función a los rangos en que se ha analizado cada dimensión. A la hora de llevar a cabo el análisis, la aplicación encargada de ello ha de reconstruir los rangos en que cada dimensión fue analizada para cada usuario y presentar un resultado normalizado.

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3.4. Mapeo de la información de los chats

Además del análisis de las acciones de juego registradas en una partida, es preciso detenerse en los chats originados durante ella, pues éstos pueden brindar información muy valiosa sobre la interacción entre los distintos participantes: ya se han mencionado numerosos trabajos previos que indagan sobre habilidades colaborativas basándose en el análisis de información textual.

En este sentido, se ha observado cómo el modelo IPA resulta ideal para un análisis de este tipo. Cada una de las interacciones debe ser clasificada, para ello, en las distintas categorías de IPA, para poder detectar conflictos colaborativos. La clasificación automática de frases es, aún, una tarea muy desafiante; por lo cual sería preciso que dicha persona cumpla el rol de clasificar cada mensaje de un chat en categorías IPA para que el análisis pueda tomar los datos de un chat. Una vez que la categorización está hecha, sí puede llevarse a cabo la detección de conflictos colaborativos de forma automática, pues consiste simplemente en chequear que las interacciones de cada tipo asociadas a cada usuario se encuentren fuera de los rangos definidos en IPA.

El modelo de mapeo debe incorporar, entonces, algún tipo de mapeo adicional de conflictos IPA a SYMLOG, si desea incorporar la información provista por el chat. La idea es llevar a cabo el análisis de los chats cuyos mensajes ya han sido clasificados y, cuando se detecta que un usuario presenta algún tipo de conflicto colaborativo, traducirlo de alguna forma a SYMLOG para poder incorporarlo a dicho usuario. Esto se hace a través de trinomios asociados a cada tipo de conflicto IPA, que han de ser agregados al valor final de perfil de un usuario.

3.5. Estructura del modelo de mapeo propuesto

Se propone implementar el modelo de mapeo como un archivo JSON que la aplicación de análisis desarrollada carga y parsea; éste contiene la información utilizada para mapear las acciones de juego a SYMLOG. Este formato ha sido elegido por su configurabilidad: mediante la edición simple, permite el planteo de modelos de mapeo alternativos. Sin embargo, no se ha detallado como este modelo se planteó para llegar a ese estado; conocer esta información es vital para construir nuevos modelos de mapeo y probarlos.

Como se explica en este capítulo, la propuesta de la que partimos es generar trinomios de valores SYMLOG para las acciones de juego, teniendo en cuenta la naturaleza variante de dichas acciones y el contexto del jugador. A continuación se describen las consideraciones tomadas para el diseño del modelo de mapeo y se examina cómo se construyó el modelo de mapeo de forma incremental a medida que se incorporaron a él estas consideraciones.

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3.5.1. Categorización de acciones de juego

Las acciones de juego difieren entre sí en forma y alternativas de decisión con las que cuentan los jugadores involucrados. El modelo planteado parte de la definición de 3 tipos básicos de acción en función a sus características; cada uno de estos tipos tiene un formato de especificación en el JSON que contiene las políticas de evaluación. A continuación se describe cómo se han planteado estos tipos.

Decisiones “SimpleChoice”

Con este nombre se caracterizan en el modelo a las acciones de juego que ponen a un jugador sólo ante la obligación de tomar una decisión que puede afectar a todo el equipo. Estas decisiones se plantean como una decisión “simple”, en el sentido que lo único que se evalúa es la diferencia entre las posibles alternativas, de las cuáles sólo una se elige.

Dado que en una objeto “acción” tal como se guarda en las bases de datos no se guardan datos sobre decisiones (tienen otro formato) lo que se hace para averiguar qué alternativa tomó el usuario es analizar la acción siguiente a aquella en la cual se plantea la decisión: de acuerdo a cual sea, se puede determinar qué decisión se tomó.

El formato del archivo JSON que contiene las políticas de evaluación, para una acción de este tipo, presenta el siguiente formato:

{"name": <nombre de la actividad>, "format" : "SimpleChoice", "choices" : [

{"action" : <nombre de actividad 1>, "result" : [2,1,0]}, {"action" : <nombre de actividad 2>, "result" : [1,0,0]}, ...

{"action" : "other", "result" : [0,0,0]}] }

Básicamente, en el arreglo “choices” se enumeran todas las posibles alternativas de acción de acuerdo al análisis de la siguiente actividad detectada, cada una acompañada de los valores que representa la alternativa en Symlog. Por último contiene un campo “other”, que define cómo se va a evaluar la actividad si la actividad siguiente detectada no figura en las posibilidades enumeradas en “choices”.

Ejemplo: para la actividad “Preparations” la primera propuesta del modelo es:

{"name": "Preparations",

"format" : "SimpleChoice", "choices" : [

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{"action" : "other", "result" : [0,0,0]}] }

Esto indica que, si la acción siguiente a “Preparations” en la base de datos es “RollDie” (lo que significa que el jugador ha decidido tirar el dado para recibir cartas extra) se sumará [1,0,1] (tendencias leves al individualismo y la autoconservación, 1 en “up/down”, y hacia la expresión de emociones sobre el control y la orientación a la tarea, 1 en “forward/backward”) a su perfil parcial; si se detecta otra acción, lo cual indicará que ha decidido no lanzar el dado, se sumará [0,0,0] (no se evidencias tendencias dignas de observación en ninguna dimensión SYMLOG).

Decisiones “SpontaneousChoice”

Este formato representa decisiones que no se plantean al jugador “obligatoriamente” (es decir, que llega un momento del juego donde se ve forzado a elegir), sino que es el jugador quien decide llevar a cabo la acción. Esto es posible a través del uso, por parte de un jugador, de cartas especiales, invocaciones a Gandalf o el uso del anillo; son cosas que puede decidir hacer y tienen un impacto en el juego dependiendo de si las hace o no, y cómo.

En este caso, lo que se considera no es tanto la elección entre una serie de alternativas posibles, sino que se considera que el sólo hecho de que una de estas actividades aparezca (es decir, que el jugador haya decidido tomar alguno de estos cursos de acción) representa una conducta digna de figurar en el análisis. Por eso, la forma de evaluar estas acciones es distinta: en vez de considerar la elección de entre una serie de alternativas, se le agregan determinados valores al perfil Symlog del jugador ante la sola presencia de estas actividades.

El formato en el JSON de este tipo de decisiones es el siguiente:

{"name": <nombre de actividad>,

"format" : "SpontaneousChoice",

"field" : [<campo1>,<campo2>...<campoN>], "choices" : [

{"action" : <opcion1>, "result" : [1,1,0]}, {"action" : <opcion2>, "result" : [0,1,0]}, ...]

}

El significado de el campo “field” es que contiene una enumeración de campos JSON que permiten llegar a el campo final de la actividad que se analizará para evaluar el valor de la acción, de entre una serie de opciones. Esto puede verse claramente con un ejemplo:

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{"name": "PlayCard",

"format" : "SpontaneousChoice", "field" : ["data","played","name"], "choices" : [

{"action" : "Miruvor", "result" : [1,1,0]}, {"action" : "Staff", "result" : [0,1,0]}, {"action" : "Athelas", "result" : [0,1,0]}, {"action" : "Elessar", "result" : [1,0,0]}, {"action" : "Mithril", "result" : [1,0,0]}, {"action" : "Phial", "result" : [0,1,0]}, {"action" : "Belt", "result" : [1,0,0]}, {"action" : "Lembas", "result" : [1,0,0]}] }

Se analiza la actividad PlayCard, que naturalmente representa el empleo de una carta por parte de un jugador. Cuando se guarda como objeto JSON la actividad y sus datos, hay un objeto “data” en la estructura, que a su vez contiene un objeto “played”, que a la vez contiene un objeto “name” que posee el nombre de la carta jugada, que es el campo que nos interesa analizar. De acuerdo a cual sea la carta jugada, se sumará el valor que la acompaña en el perfil Symlog del jugador que la haya jugado. El arreglo “field” le indica al analizador cómo debe recorrer la estructura de la actividad para acceder al campo que contiene la información relevante (en este caso, el nombre de la carta jugada). Como se ve en ejemplo, cada carta tiene un valor Symlog asociado diferente, de acuerdo al efecto que tiene en el juego.

Decisiones “PolledChoice”

Hasta aquí hemos visto actividades que dependían de la decisión de un único jugador. Debido a la incorporación del sistema de votaciones en el juego, que permiten consultar a todos los jugadores sobre una decisión y tomarla sólo cuando hay quórum, tenemos otro tipo de decisiones: las que se toman colaborativamente. Teniendo en cuenta que son numerosas las decisiones que se toman con este formato y variantes sus efectos, es preciso definir un tipo especial para analizarlas.

Lo que se midió en decisiones de este tipo es, principalmente, la interacción entre los usuarios teniendo en cuenta varios factores:

● Quienes están involucrados en las acciones que se intentan decidir a través de la votación (por ejemplo, si es un descarte común, que jugadores deben descartar). ● Si las acciones sobre las cuales se decide son positivas (ejemplo: los jugadores

involucrados reciben cartas) o negativas (ejemplo: los jugadores involucrados deben descartar).

● Si se llegó o no a un acuerdo a través de la votación; ● Que votó cada jugador.