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A visualization approach for analyzing social networks and triangulating them with psychological measures
Benjamin Funder
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Informatik
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Medieninformatik
Betreuer*in
Simone Kriglstein
DOI
10.25365/thesis.73125
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-11543.62151.457641-1
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Soziale Interaktionen spielen eine wichtige Rolle im Kontext von Multiplayer-Videospielen, Charaktereigenschaften von Spieler*innen und deren Teamkolleg*innen können die Leistungen und Entscheidungen im Spiel beeinflussen. Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, eine neuartige Anwendung aufzusetzen, welche \textit{League Of Legends}-Datensätze sowie Funktionen, um diese darzustellen, zu analysieren und zu clustern bereitstellt. Die vorbereiteten Daten stammen aus verschiendenen Quellen und enthalten unter anderem Spiel- und Matchstatistiken sowie persönliche Informationen und psychologische Kenngrößen von über 600 Spieler*innen. Neben der visuellen Präsentation von numerischen Eigenschaften und Clusterergebnissen können auch Spieler*innen-Netzwerkgraphen, welche durch diverse Matchdaten erzeugt werden, angezeigt und analysiert werden. Nutzer*innen-Feedback über Benutzer*innenfreundlichkeit, Funktionsumfang und Erkenntnisse wurde im Anschluss durch die Evaluierung erlangt.
Abstract
(Englisch)
Social connections play an important role in the context of multiplayer video games, characteristics of players and teammates can impact their performance and actions. The goal of this work is to set up a novel toolkit that provides \textit{League Of Legends} information as well as functionality to view, analyze and cluster them. The prepared data originates from different sources and includes in-game details, personal information including psychological measures and match statistics for over 600 players. Besides presenting numerical features and clustering results in plots, also player networks generated from match data can be viewed and analyzed. User feedback about usability, feature coverage and findings has been gained by the evaluation afterwards.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Visualisierung Klassifikation League Of Legends Anwendung Nutzerfreundlichkeit Netzwerke Egonetze Web
Schlagwörter
(Englisch)
Visualization Clustering League Of Legends Applikation Usability Networks Egonets Web
Autor*innen
Benjamin Funder
Haupttitel (Englisch)
A visualization approach for analyzing social networks and triangulating them with psychological measures
Paralleltitel (Deutsch)
Ein Visualisierungsansatz, um soziale Netzwerke zu analysieren und Zusammenhänge mit psychologischen Daten herzustellen
Publikationsjahr
2023
Umfangsangabe
ix, 72 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Simone Kriglstein
AC Nummer
AC16775444
Utheses ID
65983
Studienkennzahl
UA | 066 | 935 | |