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Dominio en la escena de los juegos

Dominio en la escena de los juegos

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El entramado, tanto en su imagen textil como escnea la literaria, surge aquí de manera eficiente y cuestionable: no hay sólo una trama sino muchas, no es la historia de un personaje sino de muchos. El poeta mexicano en su libro La llama doble se pregunta si no es que la inteligencia artificial, o la consciencia de las máquinas, ya existe desde hace mucho, pero nosotros, los humanos, no nos hemos dado cuenta de la manera en que se comunican; quizá, piensa, no tengan la intención de comunicarse.

Las narrativas de los videojuegos no son meras adaptaciones de lo literario. Otras narrativas, como lo son Life is strangeLast of UsUntil Dawn o Awakening Usson originales y, me atrevo a decirlo, obras artísticas magistrales como Guerra y Paz o Noticias del Imperio.

Si en un texto, en este caso un videojuego, aparece una pistola en un aula de clase es porque se va a utilizar. Si se entra a una tienda de armas es porque se va a comprar una. En la escuela no tendría por qué haber una y el simple hecho de que aparezca es atendible.

Todo en la narrativa, cualquier unidad, es funcional, aunque en mayor o menor grado. De manera estructural, la narración hace uso de la oración y, vista desde la forma más básica, ésta es una concatenación de oraciones.

Por lo tanto, desligar a la narración del lenguaje es absurdo y no atender a los muchos niveles en que ésta se pude dividir, como el lenguaje mismo, también lo es.

En otra escena del mismo capítulo, Sam presencia un asesinato en un baño de su escuela. Si bien hasta este punto todo parece ser similar a cualquier otra narración, los elementos y funciones se complican una vez que avanza el juego: cada vez hay menos retrocesos en el tiempo: las unidades mínimas nucleares son mayores y mayores, y las unidades catalíticas, por proporción, también.

Las elecciones catálisis que va tomando Sam el jugador de cada nucleo que encuentra en la narración se vuelven nucleares, es decir, elegir 1 deriva en no elegir 2: ese 1 lleva a 1. No es que este juego sea una revelación narrativa, lo que es cuestionable es la manera en que cada unidad mínima logra generar más de éstas.

Life is strange : la historia del italiano que peleó contra los etíopes fue una regulación del tiempo: los núcleos de la historia, que son los mismos, permiten catalizarse por medio de cada jugador: uno eligió ser el muerto, el otro, un desmemoriado y loco.

En The last of Us unos hermanos son sobrevivientes. El menor de ellos fue mordido y, por lo tanto, está infectado. El mayor, con tristeza, pero decidido, sabe lo que debe de hacer.

Toma la pistola, se aproxima a su hermano, y se dispara en la cabeza. El sol en el centro tiene una temperatura altísima, debería ser, en teoría, la zona más caliente de esa estrella: hacia las orillas de ésta tendría que disminuir la temperatura, pero no es así.

La cromósfera es la parte más caliente del Sol, alcanza una temperatura mayor a los 5, grados °K, mucho mayor a la del núcleo. No hay, como en la escena de los hermanos, unidades que lleven a concluir que así sea, sin embargo, es.

La entendemos, pese a los axiomas lógico-matemáticos del Universo, bajo la sub ob jetividad humana. En este juego las piedras y el agua son seres con vida, seres vivos, pero son tal cual como lo son en nuestra realidad.

También las reglas, similares a las de Life is strange están en función de las múltiples opciones que otorgan. Trabaja bajo la premisa de que si toda la vida es importante y cada una de ella tiene un papel en el Universo y si se modifica una se modifican todas. Por esta razón todo, las piedras, el agua y el fuego, son seres vivos.

Las unidades mínimas, en este caso, son más específicas que en Life is strange puesto que aquí no se trabajó bajo decisiones por las que puede optar el jugador sino bajo una inercia.

El jugador principal, Nathan, tiene el trabajo de recuperar su memoria, cada elemento que toca puede o no llevarlo por un recuerdo, hay algunos objetos que son más importantes que otros y brindan mejores recuerdos o, en su caso, varios pequeños pueden recrear, si se reúnen, uno mayor, más completo.

El juego inicia con una pareja, se sabe que es Nathan porque, aunque su rostro no se vea, los flashbacks proporcionados por los objetos que va encontrando o toca, recrean parte de esa escena.

Pero más allá de eso, y del argumento que no es realmente algo sobresaliente, la importancia y lo interesante del juego recae en la narrativa y, como todo, en las unidades mínimas: aunque éstas son, aquí más que en cualquier otro lado, autónomas y con vida.

La película de Tron será la mejor comparación posible: cuando el jugador apaga la consola y decide continuar al día siguiente, se dará cuenta que las cosas han cambiado, no se sabe bien a bien si ha habido avances en la historia y retrocesos ya que la memoria de Nathan no parece estar estructurada de manera cronológica.

Se puede conjeturar que: 1 cuando el jugador se desconecta, el juego corre su propio curso; 2 las unidades mínimas poseen tanta autonomía y significado que, aunque no entramen de manera directa, generan funciones mayores; 3 el juego es infinito y finito: infinito porque hasta la fecha, de todos los gameplays que he revisado nadie ha completado todos los episodios, a cada semana salen expansiones del juego y, como Minecraft es un mapa abierto; y finito porque pese a la programación que tenga, los signos que utiliza son finitos.

Los detalles de las últimas expansiones tienden a ser repetitivos como si Nathan fuera consciente de que es parte de un videojuego y se negara a seguir.

En la literatura el lector, por muy activo que parezca, es pasivo; hay novelas, como Rayuela o cualquier otra con el mismo recurso, que nos dan la opción de elegir de tal o cual modo la obra, o bien, de no leer un capítulo para que el final sea distinto o de leer un final alternativo.

No puedo, no obstante, hacer que el personaje principal no ayude a su amigo que está por morir o escapar ante cualquier situación de peligro. En el videojuego sí, y eso cambia la historia: en él se explota al máximo esta función.

Puedo, como en Life is strangecambiar el pasado pero el futuro se modifica radicalmente y siempre en un sentido terrible, quizá sea mejor no hacerlo. Los guionistas de la obra más que programar elementos alternativos para cada momento y evento, detallan al máximo las funciones o unidades mínimas para que cada una de ellas conecte perfectamente con la otra, o con la otra.

Saltar al contenido Dossier Jonathan Rosas Literaturas alternas No. Advertencia: Life is strange is a story based game that features player choice, the consequences of all your in game actions and decisions will impact the past, present and future.

Choose wisely… 1 Enun hombre llamado Giovanni Primo aseguró que él había muerto al frente del batallón durante la Segunda Guerra Ítalo-Etiope: afirmaba que su vida había sido reducida a nada, a un solo cuerpo, porque su fin era, como Olordos Byron, morir como un héroe de guerra.

Describo: El jugador principal, Nathan, tiene el trabajo de recuperar su memoria, cada elemento que toca puede o no llevarlo por un recuerdo, hay algunos objetos que son más importantes que otros y brindan mejores recuerdos o, en su caso, varios pequeños pueden recrear, si se reúnen, uno mayor, más completo.

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: Dominio en la escena de los juegos

“Dios juega videojuegos…”, una reflexión sobre el dominio al hombre El problema acá es que hay muy pocos dispositivos de retroalimentación evidentes. La información que el juego provee al usuario no necesariamente sirve para resolver la caja negra inmediata. Leave a comment Cancel reply. Una pestaña levemente arqueada en una escena cinemática dispara una masiva cascada de alerta de significados. Publicado hace hace 3 años.
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¿Qué son mecánicas de juego?

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Cómo citar Harcha Cortés, Ana. Professor Advisor. A través de la definición del concepto de juego, la especificación de los fenómenos que suceden a su interior, el estudio de su carácter social y el análisis de categorizaciones establecidas por teóricos del juego, se propondrán relaciones con la puesta en escena actual que permitan desarrollar algunas correspondencias particulares entre juego y teatro.

El proceso de investigación desarrollará teorías propuestas por autores de distintas tradiciones disciplinares. El agotamiento es un estado de aprendizaje completo donde el jugador finalmente entiende totalmente que una acción particular ya no lleva a ningún resultado valioso.

Si se mira al caer por un precipicio como una experiencia de aprendizaje, este hecho tiene mucho sentido. Sin embargo, cuando los jugadores reproducían nuevamente la animación, la odiaban. Mismo estímulo, respuestas radicalmente distintas. La animación de caer por el precipicio perdía su capacidad de enseñar algo la segunda vez que era vista.

Hay muchos caminos para que el aprendizaje puede tomar, y no todos son los que el diseñador de juegos desea. Nos gustaría imaginar que descubrir los detalles de un sistema resulta en un completo dominio de dicho sistema.

Este modelo puede ser complejo o sencillo, dependiendo de la inclinación del usuario:. Una frustración a la que se enfrentan los diseñadores de juegos es que muchos usuarios se conforman con un modelo muy simple del cómo funciona alguna mecánica.

Los jugadores afirmarán que una mecánica en particular es injusta o muy complicada e inmediatamente la abandonaran porque el diseñador no entendió su reacción a dicha mecánica. Algunas mecánicas tienen una taza de agotamiento muy predecible.

Muchos jugadores entienden inmediatamente que ver un video dentro de algún juego escena cinemática no va a proveer nueva información. Otras mecánicas pueden mostrar una variación más bien grande en la taza de agotamiento, dependiendo de la persona que juegue, de su preferencia personal y disposición a la compulsión.

Algunos jugadores intentan una máquina tragamonedas una vez y no más. Otros se quedarán pegados a ella en la búsqueda de la siguiente recompensa, sin descubrir la simple verdad que esa máquina está diseñada para tomar dinero, no para dar.

En los dos primeros factores no son posibles de derivar solo haciendo ejercicio del intelecto. Un profundo conocimiento de la psicología de la audiencia a la que será dirigida el juego es de bastante ayuda.

En los dos últimos el diseñador tiene todo el control, y pueden ser refinados vía prototipado y observación. La otra cara de moneda que contiene el agotamiento es la rutina. Si el agotamiento es cuando el jugador descarta una mecánica de juego porque ya no es útil, ordeñamiento es cuando el jugador continúa ejercitando esa mecánica bastante después de que ha alcanzado un nivel de dominio porque la mecánica sigue siendo valiosa en algún sentido.

Cuando un jugador ha aprendido un sistema, es normal que continúen interactuando con el mismo. A primera vista, esto parece tonto. La actividad ya no provee ningún tipo de aprendizaje. Es como seguir masticando una pieza de chicle que ya ha perdido su sabor.

Sin embargo, hay que recordar que los juegos son redes de mecánicas interconectadas. Los jugadores continuarán interactuando y alcanzando el dominio de diversos sistemas de juego con la intención de explorar alguna otra caja negra.

El dominio otorga al jugador herramientas de uso predecible, las cuales ayudan a avanzar en otros aspectos del juego. El aprendizaje y dominio que ocurre en otra porción del juego provee la recompensa necesaria que estimulan al jugador a usar mecánicas viejas.

Se puede extender el tiempo que un jugador invierte en un conjunto de mecánicas si se asegura que un sistema que se ha dominado aún provee utilidad al jugador. Las técnicas de diseño que construyen herramientas resultan en mayor contenido por menos esfuerzo de desarrollo. La red de cajas negras que el jugador considera válidas puede extenderse mucho más allá de sistemas en el juego mismo.

Muchas veces, el jugador recoge pedazos extraños de información que no tienen impacto real en las mecánicas que el diseñador ha construído en el juego.

Estas piezas traquetean en nuestras cabezas como un manojo de llaves para unas puertas que nunca encontraremos. Los diseñadores de juegos pueden tentar al jugador con sistemas que no existen en su juego, con la intención de de sugerir profundidad en los mismos.

Una pestaña levemente arqueada en una escena cinemática dispara una masiva cascada de alerta de significados. Nuestro cerebros aman gente, relaciones y la creación de oportunidades y política.

Seguramente, esa pestaña es importante? El jugador resguarda ese recuerdo. muy poco. Esta persona virtual en una escena cinemática no es nadie que vayan a conocer. Pero nuestros cerebros no están evolucionados para manejar ese tipo de casos.

Como simios, el cuento de la pestaña arqueada por una potencial pareja de nuestra pequeña tribu siempre significa algo muy, muy importante.

Nuestro cerebro nos premia con un poco de placer por notar esa obvia golosina beneficiosa. El diseñador se las arregla para sugerir un sistema y obtener los beneficios de ese sistema sin tener que construirlo.

No es aventurado sugerir que pinturas, esculturas, películas y televisión se basan en este simple truco de nuestro sistema de aprendizaje. La desventaja es que tales pistas falsas se deshacen rápidamente.

Nuestros cerebros son particularmente buenos para reconocer informaciones falsas o inútiles. Nadie ve una escena cinemática más de una vez, ¿cuál sería el punto?

Mi sesgo particular es usar pistas falsas como mecánicas de juegos de manera esporádica. Como diseñadores de juegos, tenemos habilidades más profundas a nuestra disposición. Podemos construir potentes cascadas electrónicas de ciclos de retroalimentación que muevan el complejo dueto entre el computador y el jugador.

Tales sistemas son altamente efectivos para causar placer visceral y promover aprendizaje profundo y a más largo plazo. Como diseñadores de juegos, conducimos una sinfonía majestuosa de aprendizaje implícito y entrenamiento interactivo, algo que ningún medio estático puede hacer.

Sin embargo, en algunas situaciones es válido sugerir misterio con grandes brochazos. Ambiente, diseño de personajes e historia pueden ser ganchos cruciales que permitan que un juego sea significativo a los jugadores antes de incluso presionar algún botón.

Mucha gente, al leer sobre modelos, inmediatamente los señalan de argumentos reduccionistas que disuelven el alma de juegos creativos. Las mecánicas de juego que he descrito en este artículo intentan evitar esta trampa.

Las mismas explícitamente incluyen elementos, sociales, narrativos y emocionales en conjunción con problemas puramente analíticos.

Todos los aspectos de la experiencia humana, que tienen algún impacto en nuestra habilidad de procesar y leer desde estímulos, caen dentro del dominio potencial de ser mecánicas.

Esta definición de diseños de juegos es mucho más amplia que el corriente rango de juegos disponibles en el mercado. Aunque sirva para apretar botones y puntuaciones, la esencia de la definición está volcada a promover la exploración de una amplia gama de aprendizaje humano. Algunas preguntas abiertas que encuentro inmediatamente sugeridas por el modelo son:.

Los juegos existentes nos otorgan el conocimiento práctico fundamental que nos permiten crear cosas similares de manera confiable. Un buen marco teórico ayuda a los diseñadores de juegos a crear futuros títulos que sean inclusivos de una variedad mayor de la experiencia humana.

El objetivo de cualquier modelo de diseño de juegos que se precie de valioso, es que tanto explique comportamiento actual como que prediga comportamiento futuro del medio.

En mi experiencia hasta ahora, este modelo parece robusto al explicar casi todo juego existente en el mercado, desde juegos de mesa y máquinas traganíqueles hasta juegos sociales. Ciertamente hay espacio para mejorar, pero es suficientemente bueno para mi meta principal.

Deseo un modelo práctico que permita a la gente en esta gran industria describir diseños de juegos de maneras más exactas. El modelo debería profundizar en por qué sus prototipos fallan. Debería también permitirles discutir potenciales problemas y soluciones, con un lenguaje simple y directo que permita ir al grano.

Un buen modelo predictivo debe facilitar una toma de decisiones de diseño más inteligente con mucho menos esfuerzo dedicado a recomenzar el trabajo.

Maneja las mecánicas de juegos como unidades atómicas bien definidas. Estas unidades pueden ser discutidas individualmente y también pueden ser unidas de maneras interesantes. Identificación explícita del valor del usuario. Diversión no es una actividad espiritual que espontáneamente se expande del éter.

Tiene una base neurológica estudiable. Existen entradas y salidas de datos estímulos que son fácilmente identificables. Se puede determinar con particular facilidad cuando una mecánica de juego específica tiene todos los componentes como acciones, reglas, símbolos [en inglés tokens ] y sistemas de retroalimentación.

A través de la observación, puedes identificar la reacción de los jugadores a cada mecánica y ajustar su impacto. La esperanza está en que este modelo de mecánica sea una buena fundamentación de futuras discusiones. Será un modelo en el cual me basaré bastante mientras continúo explorando esta pequeña serie de ensayos en diseño de juegos.

El placer de matar monos. Ver lección de investigación 1. No concuerdo con su conclusión sobre la causa de los resultados reportados, pero encuentro fascinantes los datos. Vínculo alternativo. Una teoría de la diversión para el diseño de juegos.

Raph Koster. Muchos de los conceptos básicos en este ensayo se fundamentan en este libro. Creo que ayuda a mi pensamiento a repensar lo que leo en forma de ensayo. Llamémoslo una forma de escucha activa. Ciclos de retroalimentación. Una versión un tanto diferente de la definición de ciclos de retroalimentación de teoría de control.

Juegos son comidas para infóvoros. Este ensayo se convirtió en uno muy extenso y comenzó a ser la colección de varios pequeños ensayos. Algunos han sido plasmados en documentos que quizá algún día emerjan en su forma total.

El resto a continuación. El problema acá es que hay muy pocos dispositivos de retroalimentación evidentes. El usuario lee el libro y sin lugar a dudas obtiene placer de ingerir la información.

Sin embargo, el acto de pasar la página e interpretar el lenguaje son habilidades aprendidas gracias a otras actividades previas. Leer un libro es un ejemplo de ordeño, donde el jugador usa una habilidad ya controlada para descubrir una caja negra más grande. En este modelo de mecánicas de juegos, el contenido de un juego es significativo solo a través de su asociación son un dispositivo de retroalimentación.

Puntos en la historia se convierten en pistas y recompensas, daño se convierte en castigo que indica al jugador que no deberían estar haciendo algo en particular.

La imagen es bonita porque activa el sistema de aprendizaje del cerebro, el cual responde con acciones. Para responder la pregunta ¿Cuál contenido mi juego necesita? se necesita primero contestar la pregunta ¿Cuál retroalimentación mi mecánica de juego debería proporcionar al usuario basado en sus acciones?

En nuestro caso, el área general es diseño de juego, por lo que la palabra mecánica no tendría cabida.

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Los humanos almacenamos información potencialmente útil como la ardillas almacenan nueces para el invierno.

Por ende, guardamos apuntes en nuestra copiosa memoria a largo plazo con la esperanza de que habrá otra caja negra en el futuro que nos dará nuevo conocimiento, que a su vez guardaremos como potencial herramienta para más adelante.

El metajuego tradicional que está sobre las mecánicas en el núcleo del juego son un buen ejemplo de como una caja negra alimenta a la siguiente. En esta situación, las mecánicas son dispuestas siguiendo una línea de tiempo donde rápidos ciclos de respuesta regularmente parte del esquema de control del juego suministran herramientas que proveen dominio sobre ciclos de respuesta más largos.

El potencial patrón de vincular mecánicas de juego es prácticamente infinito. Esta es un área maravillosa para futuros estudios. Los humanos estamos diseñados para resolver cajas negras. Es una aspecto fundamental del sistema de aprendizaje del cerebro.

Obtenemos recompensas químicas reales cuando resolvemos un problema o al menos obtenemos información que sospechamos nos ayudará a resolver la caja negra.

La evolución ha seleccionado este comportamiento por sobre otros cientos de sistema porque es la recompensa biológica la que promueve el uso de herramientas y la adopción de tecnología. Sin está adicción intrínseca a la resolución de problemas, no tendríamos ni agricultura, ni medicina, ni arquitectura ni ninguna otra técnica fundamental que hace a la especie humana una especie tan exitosa en términos evolutivos.

Un aspecto clave de nuestro modelo es que los juegos activamente promueven el aprendizaje. Yo podría poner una caja negra [literalmente hablando] con un botón oculto.

Sin dar señales de ello a cualquier usuario, presionar el botón una cantidad determinada de veces lo recompensará con cientos de brillantes monedas de plata.

Eso no es un juego. Es un vulgar aparato. Para convertir esa caja negra en un juego, un diseñador de juegos necesitaría implementar varias cosas:. Hemos transformado un aparato curioso en un simple juego de azar. La diferencia entre ambos es que nuestro diseño está explícitamente creado para que el jugador aprenda.

Una cantidad inmensa de juegos están fundamentados en técnicas que promueven el aprendizaje. Algunas que podemos mencionar:. Se han descrito arriba los fundamentos de las mecánicas de juego. Ahora profundicemos en los distintos efectos secundarios que inmediatamente pueden aparecer cuando pones este sistema en práctica.

Estos son:. Luego de cuidadosamente recolectar pedazos de información tirando monedas en la máquina tragamonedas, el jugador eventualmente entenderá el sistema. La mecánica del juego puede continuar proveyendo información, pero esos pedazos ya no serán tan tentadores.

La información que recibimos ya no tiene resonancia en los problemas que estamos resolviendo o que hemos resuelto. Ya no activa ninguna red de curiosidad en el cerebro. Comenzamos a, subconscientemente, filtrar la retroalimentación de esas mecánicas.

El agotamiento es un estado de aprendizaje completo donde el jugador finalmente entiende totalmente que una acción particular ya no lleva a ningún resultado valioso.

Si se mira al caer por un precipicio como una experiencia de aprendizaje, este hecho tiene mucho sentido. Sin embargo, cuando los jugadores reproducían nuevamente la animación, la odiaban. Mismo estímulo, respuestas radicalmente distintas. La animación de caer por el precipicio perdía su capacidad de enseñar algo la segunda vez que era vista.

Hay muchos caminos para que el aprendizaje puede tomar, y no todos son los que el diseñador de juegos desea. Nos gustaría imaginar que descubrir los detalles de un sistema resulta en un completo dominio de dicho sistema.

Este modelo puede ser complejo o sencillo, dependiendo de la inclinación del usuario:. Una frustración a la que se enfrentan los diseñadores de juegos es que muchos usuarios se conforman con un modelo muy simple del cómo funciona alguna mecánica.

Los jugadores afirmarán que una mecánica en particular es injusta o muy complicada e inmediatamente la abandonaran porque el diseñador no entendió su reacción a dicha mecánica. Algunas mecánicas tienen una taza de agotamiento muy predecible.

Muchos jugadores entienden inmediatamente que ver un video dentro de algún juego escena cinemática no va a proveer nueva información. Otras mecánicas pueden mostrar una variación más bien grande en la taza de agotamiento, dependiendo de la persona que juegue, de su preferencia personal y disposición a la compulsión.

Algunos jugadores intentan una máquina tragamonedas una vez y no más. Otros se quedarán pegados a ella en la búsqueda de la siguiente recompensa, sin descubrir la simple verdad que esa máquina está diseñada para tomar dinero, no para dar.

En los dos primeros factores no son posibles de derivar solo haciendo ejercicio del intelecto. Un profundo conocimiento de la psicología de la audiencia a la que será dirigida el juego es de bastante ayuda. En los dos últimos el diseñador tiene todo el control, y pueden ser refinados vía prototipado y observación.

La otra cara de moneda que contiene el agotamiento es la rutina. Si el agotamiento es cuando el jugador descarta una mecánica de juego porque ya no es útil, ordeñamiento es cuando el jugador continúa ejercitando esa mecánica bastante después de que ha alcanzado un nivel de dominio porque la mecánica sigue siendo valiosa en algún sentido.

Cuando un jugador ha aprendido un sistema, es normal que continúen interactuando con el mismo. A primera vista, esto parece tonto. La actividad ya no provee ningún tipo de aprendizaje. Es como seguir masticando una pieza de chicle que ya ha perdido su sabor.

Sin embargo, hay que recordar que los juegos son redes de mecánicas interconectadas. Los jugadores continuarán interactuando y alcanzando el dominio de diversos sistemas de juego con la intención de explorar alguna otra caja negra.

El dominio otorga al jugador herramientas de uso predecible, las cuales ayudan a avanzar en otros aspectos del juego. El aprendizaje y dominio que ocurre en otra porción del juego provee la recompensa necesaria que estimulan al jugador a usar mecánicas viejas. Se puede extender el tiempo que un jugador invierte en un conjunto de mecánicas si se asegura que un sistema que se ha dominado aún provee utilidad al jugador.

Las técnicas de diseño que construyen herramientas resultan en mayor contenido por menos esfuerzo de desarrollo. La red de cajas negras que el jugador considera válidas puede extenderse mucho más allá de sistemas en el juego mismo. Muchas veces, el jugador recoge pedazos extraños de información que no tienen impacto real en las mecánicas que el diseñador ha construído en el juego.

Estas piezas traquetean en nuestras cabezas como un manojo de llaves para unas puertas que nunca encontraremos. Los diseñadores de juegos pueden tentar al jugador con sistemas que no existen en su juego, con la intención de de sugerir profundidad en los mismos.

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Pero nuestros cerebros no están evolucionados para manejar ese tipo de casos. Horizon Forbidden West. Midnight Ghost Hunt. Final Fantasy XIV: A Realm Reborn. Ikonei Island: An Earthlock Adventure. Princess Peach: Showtime! MLB The Show Hi Fi Rush. Fruit Mountain.

Outcast: A New Beginning. Kingdom Come: Deliverance. Análisis Razer Stream Controller, análisis. Absoluto dominio de la escena Probamos el nuevo dispositivo de Razer pensado para controlar los streams y añadir atajos a tú día a día. Salva Fernàndez.

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El proceso de investigación desarrollará teorías propuestas por autores de distintas tradiciones disciplinares. Para llegar a estas se hará necesario establecer un estudio a través de la lectura de la bibliografía de los expositores para establecer una posterior reflexión.

El agotamiento es un estado de aprendizaje completo donde el jugador finalmente entiende totalmente que una acción particular ya no lleva a ningún resultado valioso.

Si se mira al caer por un precipicio como una experiencia de aprendizaje, este hecho tiene mucho sentido. Sin embargo, cuando los jugadores reproducían nuevamente la animación, la odiaban.

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Hay muchos caminos para que el aprendizaje puede tomar, y no todos son los que el diseñador de juegos desea. Nos gustaría imaginar que descubrir los detalles de un sistema resulta en un completo dominio de dicho sistema.

Este modelo puede ser complejo o sencillo, dependiendo de la inclinación del usuario:. Una frustración a la que se enfrentan los diseñadores de juegos es que muchos usuarios se conforman con un modelo muy simple del cómo funciona alguna mecánica. Los jugadores afirmarán que una mecánica en particular es injusta o muy complicada e inmediatamente la abandonaran porque el diseñador no entendió su reacción a dicha mecánica.

Algunas mecánicas tienen una taza de agotamiento muy predecible. Muchos jugadores entienden inmediatamente que ver un video dentro de algún juego escena cinemática no va a proveer nueva información. Otras mecánicas pueden mostrar una variación más bien grande en la taza de agotamiento, dependiendo de la persona que juegue, de su preferencia personal y disposición a la compulsión.

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Un profundo conocimiento de la psicología de la audiencia a la que será dirigida el juego es de bastante ayuda. En los dos últimos el diseñador tiene todo el control, y pueden ser refinados vía prototipado y observación.

La otra cara de moneda que contiene el agotamiento es la rutina. Si el agotamiento es cuando el jugador descarta una mecánica de juego porque ya no es útil, ordeñamiento es cuando el jugador continúa ejercitando esa mecánica bastante después de que ha alcanzado un nivel de dominio porque la mecánica sigue siendo valiosa en algún sentido.

Cuando un jugador ha aprendido un sistema, es normal que continúen interactuando con el mismo. A primera vista, esto parece tonto. La actividad ya no provee ningún tipo de aprendizaje. Es como seguir masticando una pieza de chicle que ya ha perdido su sabor. Sin embargo, hay que recordar que los juegos son redes de mecánicas interconectadas.

Los jugadores continuarán interactuando y alcanzando el dominio de diversos sistemas de juego con la intención de explorar alguna otra caja negra. El dominio otorga al jugador herramientas de uso predecible, las cuales ayudan a avanzar en otros aspectos del juego.

El aprendizaje y dominio que ocurre en otra porción del juego provee la recompensa necesaria que estimulan al jugador a usar mecánicas viejas. Se puede extender el tiempo que un jugador invierte en un conjunto de mecánicas si se asegura que un sistema que se ha dominado aún provee utilidad al jugador.

Las técnicas de diseño que construyen herramientas resultan en mayor contenido por menos esfuerzo de desarrollo. La red de cajas negras que el jugador considera válidas puede extenderse mucho más allá de sistemas en el juego mismo.

Muchas veces, el jugador recoge pedazos extraños de información que no tienen impacto real en las mecánicas que el diseñador ha construído en el juego. Estas piezas traquetean en nuestras cabezas como un manojo de llaves para unas puertas que nunca encontraremos.

Los diseñadores de juegos pueden tentar al jugador con sistemas que no existen en su juego, con la intención de de sugerir profundidad en los mismos. Una pestaña levemente arqueada en una escena cinemática dispara una masiva cascada de alerta de significados.

Nuestro cerebros aman gente, relaciones y la creación de oportunidades y política. Seguramente, esa pestaña es importante? El jugador resguarda ese recuerdo. muy poco. Esta persona virtual en una escena cinemática no es nadie que vayan a conocer.

Pero nuestros cerebros no están evolucionados para manejar ese tipo de casos. Como simios, el cuento de la pestaña arqueada por una potencial pareja de nuestra pequeña tribu siempre significa algo muy, muy importante. Nuestro cerebro nos premia con un poco de placer por notar esa obvia golosina beneficiosa.

El diseñador se las arregla para sugerir un sistema y obtener los beneficios de ese sistema sin tener que construirlo. No es aventurado sugerir que pinturas, esculturas, películas y televisión se basan en este simple truco de nuestro sistema de aprendizaje.

La desventaja es que tales pistas falsas se deshacen rápidamente. Nuestros cerebros son particularmente buenos para reconocer informaciones falsas o inútiles. Nadie ve una escena cinemática más de una vez, ¿cuál sería el punto?

Mi sesgo particular es usar pistas falsas como mecánicas de juegos de manera esporádica. Como diseñadores de juegos, tenemos habilidades más profundas a nuestra disposición.

Podemos construir potentes cascadas electrónicas de ciclos de retroalimentación que muevan el complejo dueto entre el computador y el jugador. Tales sistemas son altamente efectivos para causar placer visceral y promover aprendizaje profundo y a más largo plazo.

Como diseñadores de juegos, conducimos una sinfonía majestuosa de aprendizaje implícito y entrenamiento interactivo, algo que ningún medio estático puede hacer. Sin embargo, en algunas situaciones es válido sugerir misterio con grandes brochazos.

Ambiente, diseño de personajes e historia pueden ser ganchos cruciales que permitan que un juego sea significativo a los jugadores antes de incluso presionar algún botón. Mucha gente, al leer sobre modelos, inmediatamente los señalan de argumentos reduccionistas que disuelven el alma de juegos creativos.

Las mecánicas de juego que he descrito en este artículo intentan evitar esta trampa. Las mismas explícitamente incluyen elementos, sociales, narrativos y emocionales en conjunción con problemas puramente analíticos. Todos los aspectos de la experiencia humana, que tienen algún impacto en nuestra habilidad de procesar y leer desde estímulos, caen dentro del dominio potencial de ser mecánicas.

Esta definición de diseños de juegos es mucho más amplia que el corriente rango de juegos disponibles en el mercado. Aunque sirva para apretar botones y puntuaciones, la esencia de la definición está volcada a promover la exploración de una amplia gama de aprendizaje humano.

Algunas preguntas abiertas que encuentro inmediatamente sugeridas por el modelo son:. Los juegos existentes nos otorgan el conocimiento práctico fundamental que nos permiten crear cosas similares de manera confiable. Un buen marco teórico ayuda a los diseñadores de juegos a crear futuros títulos que sean inclusivos de una variedad mayor de la experiencia humana.

El objetivo de cualquier modelo de diseño de juegos que se precie de valioso, es que tanto explique comportamiento actual como que prediga comportamiento futuro del medio. En mi experiencia hasta ahora, este modelo parece robusto al explicar casi todo juego existente en el mercado, desde juegos de mesa y máquinas traganíqueles hasta juegos sociales.

Ciertamente hay espacio para mejorar, pero es suficientemente bueno para mi meta principal. Deseo un modelo práctico que permita a la gente en esta gran industria describir diseños de juegos de maneras más exactas.

El modelo debería profundizar en por qué sus prototipos fallan. Debería también permitirles discutir potenciales problemas y soluciones, con un lenguaje simple y directo que permita ir al grano.

Un buen modelo predictivo debe facilitar una toma de decisiones de diseño más inteligente con mucho menos esfuerzo dedicado a recomenzar el trabajo. Maneja las mecánicas de juegos como unidades atómicas bien definidas.

Estas unidades pueden ser discutidas individualmente y también pueden ser unidas de maneras interesantes. Identificación explícita del valor del usuario. Diversión no es una actividad espiritual que espontáneamente se expande del éter.

Tiene una base neurológica estudiable. Existen entradas y salidas de datos estímulos que son fácilmente identificables. Se puede determinar con particular facilidad cuando una mecánica de juego específica tiene todos los componentes como acciones, reglas, símbolos [en inglés tokens ] y sistemas de retroalimentación.

A través de la observación, puedes identificar la reacción de los jugadores a cada mecánica y ajustar su impacto. La esperanza está en que este modelo de mecánica sea una buena fundamentación de futuras discusiones. Será un modelo en el cual me basaré bastante mientras continúo explorando esta pequeña serie de ensayos en diseño de juegos.

El placer de matar monos. Ver lección de investigación 1. No concuerdo con su conclusión sobre la causa de los resultados reportados, pero encuentro fascinantes los datos. Vínculo alternativo. Una teoría de la diversión para el diseño de juegos. Raph Koster. Muchos de los conceptos básicos en este ensayo se fundamentan en este libro.

Creo que ayuda a mi pensamiento a repensar lo que leo en forma de ensayo. Llamémoslo una forma de escucha activa.

Ciclos de retroalimentación. Una versión un tanto diferente de la definición de ciclos de retroalimentación de teoría de control. Juegos son comidas para infóvoros. Este ensayo se convirtió en uno muy extenso y comenzó a ser la colección de varios pequeños ensayos.

Algunos han sido plasmados en documentos que quizá algún día emerjan en su forma total. El resto a continuación. El problema acá es que hay muy pocos dispositivos de retroalimentación evidentes. El usuario lee el libro y sin lugar a dudas obtiene placer de ingerir la información. Sin embargo, el acto de pasar la página e interpretar el lenguaje son habilidades aprendidas gracias a otras actividades previas.

Leer un libro es un ejemplo de ordeño, donde el jugador usa una habilidad ya controlada para descubrir una caja negra más grande. En este modelo de mecánicas de juegos, el contenido de un juego es significativo solo a través de su asociación son un dispositivo de retroalimentación. Puntos en la historia se convierten en pistas y recompensas, daño se convierte en castigo que indica al jugador que no deberían estar haciendo algo en particular.

La imagen es bonita porque activa el sistema de aprendizaje del cerebro, el cual responde con acciones. Para responder la pregunta ¿Cuál contenido mi juego necesita? se necesita primero contestar la pregunta ¿Cuál retroalimentación mi mecánica de juego debería proporcionar al usuario basado en sus acciones?

En nuestro caso, el área general es diseño de juego, por lo que la palabra mecánica no tendría cabida.

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Author: Mekinos

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