01.1 - Graduação (Sede)
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Resultados da Pesquisa
Item Consumo de skins no jogo League of Legends por universitários: um estudo de caso sobre identidade e experiência de jogo(2025-03-21) Guedes, Yank Alex Sander Melo; Falcão, Carolina Cavalcanti; http://lattes.cnpq.br/9887570122994623Este trabalho tem como objetivo investigar o consumo de skins no jogo League of Legends (LoL) entre universitários brasileiros, analisando as motivações, influências sociais e impactos na experiência de jogo. Por meio de uma pesquisa exploratória e descritiva, foram coletados dados de 200 jogadores universitários ativos de LoL. Os resultados indicam que a personalização através das skins tem um impacto significativo na imersão e fidelização dos jogadores, sendo um elemento central na expressão de identidade e status dentro da comunidade. Embora as influências sociais, como amigos e influenciadores digitais, tenham um impacto moderado nas decisões de compra, o principal motivador para a aquisição de skins é a possibilidade de personalizar o personagem e aumentar a conexão emocional com o jogo. A aceitação da monetização por meio de skins é majoritariamente positiva, com ressalvas quanto ao preço dos itens, que muitas vezes impede a compra. Este estudo contribui para uma compreensão mais aprofundada do comportamento de consumo no ambiente dos eSports e do papel das skins na construção da identidade digital dos jogadores.Item Otimização de equipes em League of Legends utilizando algoritmos genéticos multiobjetivo(2022-06-03) Vieira, Lucas Marsol; Garrozi, Cícero; http://lattes.cnpq.br/0488054917286587O League of Legends, jogo da categoria Multiplayer Online Battle Arena ou MOBA (como é conhecido popularmente), segue sendo um dos jogos eletrônicos que mais pagam em premiação no mundo. Esta categoria se baseia em dois times que se enfrentam em um mapa simétrico com o objetivo de destruir a base adversária. Um dos principais pontos nesse estilo de jogo e mais especificamente no League of Legends é a etapa de seleção de personagens (também conhecidos como campeões), visto que irá guiar a estratégia de cada equipe. Nesta etapa, os jogadores selecionam quais personagens irão utilizar dentro da partida, onde cada personagem possui características e habilidades distintas dos demais. Por envolver diversos fatores no processo de seleção, é considerado um problema complexo que pode ser resolvido com técnicas de busca e inteligência artificial para encontrar as melhores soluções. Neste projeto uma nova abordagem através de Algoritmos Evolucionários Multiobjetivo (MOEA) é apresentada para geração de equipes no jogo. Com o objetivo de estimar a qualidade das equipes geradas, foi conduzida uma pesquisa com um grupo de jogadores. Foram atingidos resultados significantes com essa abordagem, obtendo uma avaliação média de 4.5 para um total de cinco pontos.