Gráfico 6.32 Distribuição log/log dos graus dos jogadores de WoW na segunda coleta do Addon

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1 108 Assim como a coleta anterior, esta coleta mostra que a distribuição do grau dos jogadores indica uma topologia sem escala. Isso é justificado pelo formato da curva, que segue uma lei de potência. Da mesma forma que a coleta anterior, a topologia da rede também foi analisada através do gráfico log/log (Gráfico 6.32), lembrando que n(k) é o número de jogadores para cada grau e k é o grau: Gráfico 6.32 Distribuição log/log dos graus dos jogadores de WoW na segunda coleta do Addon Pela distribuição log/log é possível observar qual é a região do gráfico sem escala. Como explicado anteriormente, este comportamento é comum para redes desta topologia, pois uma distribuição de lei de potência só é completa quando a amostra de dados é infinita (WATTS, 2002). O expoente calculado para esta região sem escala é 2,05 o que indica uma distribuição P(k) ~ k -2,05, onde k é o grau e P(k) é a quantidade de jogadores para cada grau encontrado. 6.3 ANÁLISE DE REDES SOCIAIS COLETADAS Com os dados coletados a partir do AddOn construído para o jogo, foi possível construir uma amostra da comunidade do universo do jogo. A partir desta amostra, foram geradas redes para analisar a rede social da comunidade de jogadores Análise das Redes com Separação por Força e Lado na Primeira Coleta As primeiras redes geradas consideraram as faixas de força das relações, assim como a sua facção (Horda ou Aliança). As relações podem ser apenas da Horda ou Aliança, pois jogadores de uma facção não podem relacionar-se com

2 109 jogadores da outra. Mesmo dividindo as duas redes apenas por facção, a visualização ficou muito poluída devido ao número de atores e relações. Então foi feita a divisão por facção e faixas de força, sendo que a divisão por categorias considerou as três faixas: com força 1, com força de 2 a 5 e com força de 6 a 58. Estas redes foram então exportadas através do software Pajek. O algorítmo de visualização utilizado foi o Fruchterman-Reingold em sua versão tridimensional. As imagens referentes às redes podem ser vistas a seguir (Tabela 6.1). Tabela 6.1 Redes da primeira coleta do WoW com separação de força e facção Horda Aliança Rede do lado da horda para jogadores de força 1 Rede do lado da aliança para jogadores de força 1 Rede do lado da horda para jogadores de força 2 a 5 Rede do lado da aliança para jogadores de força 2 a 5 Rede do lado da horda para jogadores de força 6 a 58 Rede do lado da aliança para jogadores de força 6 a 58

3 110 Uma tabela com todos os jogadores das redes foi gerada e analisando-se os cinco jogadores com maior grau das redes é possível observar algumas características comuns. No lado da Horda o maior grau encontrado foi 44. As redes da Horda apresentam os jogadores com maior grau em sua maioria da classe Druids e Hunter, todos de nível 70, primeiramente da raça Tauren, seguido por Troll e Orc, com a predominância da guilda Nevermore, seguida pela guilda The Last Exiles, Invictus e Man Bites Dog. Já nas redes do lado da Aliança o maior grau encontrado foi 56. Os jogadores com maior grau localizados foram todos de nível 70, em sua maioria Druid e Hunter, a raça predominante foi Night Elf, com o aparecimento de um Gnome e um Human. Observando-se as guildas primeiramente encontra-se a guilda Extremus Vis e depois Ultimato. Ainda assim, o volume de dados inviabilizava uma análise detalhada. Da mesma forma, visualmente as redes ainda encontravam-se poluídas, impossibilitando a identificação de elementos. Para solucionar esse problema adotou-se como parâmetro dividir as redes por guilda. Então, a partir da análise dos cálculos numéricos pertinentes às redes sociais, foram selecionadas as guildas mais sociáveis, algumas das menos sociáveis para comparação e as guildas com melhor colocação. Esta é contabilizada através do site wowjutsu.com 25, que possui as colocações oficiais de todos os servidores Análise das Redes com Separação por Força e Lado na Segunda Coleta Para realizar um comparativo com a coleta anterior, as redes da segunda coleta consideraram a semana inteira. As redes foram exportadas da mesma forma que a análise anterior, por faixa de força e facção (Horda ou Aliança). A visualização desta coleta também obteve um grande número de resultados, gerando uma rede visualmente poluída. Nesta coleta, a divisão das redes foi feita primeiramente pela 25 WowJutsu: World of Warcraft Guild Rankings: Gurubashi. Wowjutsu.com Disponível em: < Acesso em: 28 maio 2008.

4 111 facção e depois por faixa de força (força 1, força de 2 a 5 e força 6 e 92 maior força encontrada). Da mesma forma que as redes da primeira coleta, estas foram exportadas através do software Pajek, com o algorítmo Fruchterman-Reingold tridimensional. O resultado pode ser observado na Tabela 6.2: Tabela 6.2 Redes da segunda coleta do WoW com separação de força e facção Horda Aliança Rede do lado da horda para jogadores de força 1 Rede do lado da aliança para jogadores de força 1 Rede do lado da horda para jogadores de força 2 a 5 Rede do lado da aliança para jogadores de força 2 a 5 Rede do lado da horda para jogadores de força 6 a 92 Rede do lado da aliança para jogadores de força 6 a 92

5 112 Em comparação com a primeira coleta, a estrutura mostra uma densidade maior. Nas redes com força 1 e forças 2 a 5, em especial na facção da Horda, é possível observar uma maior concentração no centro. Nas redes de maior força, observa-se menos subgrupos, porém maiores e mais densos. Dos dez jogadores com maior grau na rede, oito pertencem à Horda, e sete destes jogadores são membros da guilda TheChosen. Os dois jogadores mais populares são da classe Warrior. Assim, o maior grau na facção da Horda é 58 e da Aliança é 55. Além destes índices, as centralidades dos jogadores também foram analisadas. Foi observado que atores com maior centralidade de proximidade são em sua maioria de classes que atuam como tanks e também da guilda Ultimato e TheChosen. Estes jogadores, na maioria das vezes, possuem alto gscore. Isso indica que os tanks possuem um papel significativo na formação da rede, pois estes são os que melhor conseguem alcançar todos os outros membros de sua guilda. Os tanks que conseguem se manter no centro do grupo acabam sendo também bem sucedidos. Isso sugere que estes atores, por serem mais centrais, acabam participando de mais Instances e Raids, coletando assim os melhores equipamentos. Algumas exceções encontradas (tanks bem sucedidos com baixa centralidade e grau) provavelmente são jogadores que interagem em um horário diferente da coleta, ou não participaram de aventuras na semana escolhida. Sobre a centralidade de intermediação, nenhum padrão foi observado. Da mesma forma que a coleta anterior, o volume de dados precisou ser dividido para uma análise mais detalhada. Foram escolhidas as guildas com mais relações, a guida com melhor posição na colocação e guildas da seleção anterior Análise das Redes das Guildas na primeira coleta Para o estudo detalhado destas redes, foi necessário reduzir a amostra da análise. Desta forma, foram analisadas as redes pertencentes às guildas mais sociáveis encontradas, ou seja, as guildas que apresentaram maior quantidade de relações. Foram então selecionadas as guildas que continham relações que representavam uma quantidade superior a 1% do universo total.

6 113 Esta seleção resultou em 21 guildas de maior sociabilidade e também duas guildas de menor, para comparação. Para estabelecer um comparativo com as guildas melhores sucedidas na colocação, foram analisadas também as cinco melhores guildas do servidor. As redes das guildas foram exportadas para o formato.net, e as imagens foram geradas com o software Pajek. Nas imagens o algoritmo utilizado foi o Kamada-Kwai. A tabela a seguir (Tabela 6.3) faz um comparativo entre as guildas analisadas: Tabela 6.3 Detalhamento das guildas do WoW analisadas na primeira coleta do Addon guilda número de jogadores coletados número de relações média dos graus densidade colocação Centralidade de intermediação da rede diâmetro pares isolados distância média Exanimus ,5065 0, , ,0966 Notorious ,6897 0, , ,2795 Faces Da Morte ,4000 0, , ,0266 Denied ,4571 0, , ,4655 Reborn ,8125 0, , ,9080 Ultimato ,2661 0, , ,9736 Insomniacs ,0392 0, , ,5940 Man Bites Dog ,8415 0, , ,4290 EL Diablo ,8966 0, , ,7380 IRONY ,6977 0, , ,7244 Sanguînans ,7660 0, , ,4288 Nevermore ,6589 0, , ,3256 Extremus Vis ,3208 0, , ,9334 Invictus ,5733 0, , ,8061 Raid Dois ,0256 0, , ,9313 The Last Exiles The Power Rangers ,2800 0, , , ,5529 0, , ,3073 Victus Honor ,5248 0, , ,7679 The Obsidian ,7241 0, , ,2821 Agulhas Negras Armada Brancaleone ,3721 0, , , ,2326 0, , ,51194 Insolence 4 1 0,5000 0, Idle Hands ,2699 0, , ,5612 Allusion ,2222 0, , ,82017 D A N K ,3521 0, , ,1088 Irmandade do Caos ,9500 0, , ,3482 Authenticating 6 1 0,3333 0, A primeira guilda a ser analisada é a Ultimato (Figura 6.1), do lado da Aliança, que está em 13 o lugar na colocação (a melhor posicionada dentre as guildas mais

7 114 sociáveis) e dentre as escolhidas é a terceira com mais relações entre seus membros. Figura 6.1 Rede da guilda Ultimato do WoW na primeira coleta Sobre o grau dos jogadores encontrados é possível concluir que alguns estão entre os mais populares da rede, pois há quatro jogadores com grau maior que 50, e sendo o maior 55. Jogadores isolados, ou seja, sem nenhuma relação, totalizaram 17,43% da rede da guilda. A maioria dos jogadores está no nível máximo (78,90% estão no nível 70) e o jogador de nível mais baixo está no nível 9. As classes predominantes da guilda são Warrior (14,68%), Priest (13,76%) e Mage (13,76%) e as menos encontradas são Druid (8,25%) e Rogue (6,42%). A raça mais escolhida entre os membros é Night Elf (27,52%) e a menos escolhida é Gnome (9,17%). As classes são estrategicamente distribuídas, com jogadores de classes fundamentais (como Warrior, que é o Priest, geralmente o healer principal) predominantes. A próxima guilda analisada é a guilda que está em primeiro lugar na colocação: a Exanimus (Figura 6.2), do lado da Aliança.

8 115 Figura 6.2 Rede da guilda Exanimus do WoW na primeira coleta Esta guilda apresentou 15,58% dos jogadores com nenhuma relação, ou seja, grau 0. O maior grau encontrado na rede foi 37 e 89,61% dos jogadores estavam no nível máximo e o jogador de menor nível possui nível 1. As classes predominantes são Mage e Warrior, com 14,28% cada e a menos predominante é Hunter, com 6,49%. Da mesma forma que a guilda anterior, a classe predominante é uma classe fundamental para grupos. A raça mais escolhida pelos membros é Human, com 35,06% e a menos escolhida é Dwarf, com 5,19%. A guilda Extremus Vis (Figura 6.3), também da Aliança, foi analisada, pois é a guilda com maior número de relações e também com maior média. Figura 6.3 Rede da guilda Extremus Vis do WoW na primeira coleta

9 116 A guilda, que tem como maioria Humans (35,85%) e minoria Draeneis (9,43%), apresenta como classe mais popular Warrior (16,03%) e menos popular Shaman (4,72%). A classe predominante, como nas outras guildas, é a classe de tank, indispensável para um grupo, pois seu papel é receber todo o dano causado ao grupo O grau de entrada/saída mais alto encontrado foi 60, que é o mais alto encontrado na pesquisa. Apenas 9 jogadores (8,49%) ficaram isolados, com grau 0. Como nas outras guildas, a grande maioria (79,3%) dos jogadores estão no nível máximo do jogo, e o jogador de menor nível está no nível 1. A guilda com maior número de jogadores encontrada na coleta (164 jogadores) é a guilda Man Bites Dog do lado da Horda (Figura 6.4 ). Figura 6.4 Rede da guilda Man Bites Dog do WoW na primeira coleta Esta guilda que é a 17 a colocada possui 90,24% jogadores no nível máximo do jogo e o jogador no nível mais baixo está no nível 20. A maioria dos jogadores (27,44%) são da raça Tauren e a minoria Troll (10,36%). A classe mais encontrada na guilda é Druid (14,63%) e a menos encontrada é Mage (7,93%). A popularidade da classe Druid se deve ao fato de que a raça predominante na guilda é Tauren.

10 117 Esta é a única raça do lado da Horda que possibilita a criação de personagens Druids. O jogador mais popular encontrado possui grau 56 e 15,85%. A última guilda analisada detalhadamente foi a guilda Irmandade do Caos, da Horda (Figura 6.5). Figura 6.5 Rede da guilda Irmandade do Caos do WoW na primeira coleta Esta guilda foi analisada porque, apesar de apresentar características semelhantes às outras, sua colocação é significativamente inferior (posição 62). A guilda apresenta 13,75% dos jogadores isolados e 62,5% dos jogadores no maior nível do jogo, sendo que o jogador de menor nível está no nível 4. A guilda é composta principalmente de Undeads (27,5%) e em menor quantidade de Orcs (11,25%). A classe predominante na guilda é Hunter (15%) e a menos predominante é Druid (5%). A predominância de uma classe não básica para um grupo e o fato de a distribuição de classes encontrar-se desbalanceada, sugere a colocação inferior da guilda. Com esta análise é possível confirmar que as guildas melhores posicionadas na colocação possuem mais jogadores de nível máximo. Isso se deve ao fato que as Instances e outras aventuras que contabilizam pontos e fornecem itens que posicionam a guilda a colocação estão disponíveis apenas para jogadores no nível

11 As guildas bem sucedidas também possuem um balanceamento de classes. Quanto mais balanceada a guilda, mais completos são os grupos de aventura, resultando numa menor dependência de habilidades existentes. Com a análise de redes sociais observa-se que quanto menor a guilda, menor é o estabelecimento de uma relação com grau um e mais densa ela é. Isso porque as guildas menores permitem mais intimidade entre os membros, que acabam se conhecendo melhor e jogando mais juntos. Para estudar a evolução das guildas selecionadas e a estrutura de novas guildas formadas, o próximo tópico descreve a análise destas no segundo momento da coleta Análise das Redes das Guildas na segunda coleta A análise detalhada da segunda coleta do Addon selecionou oito guildas. A seleção seguiu o mesmo método da primeira coleta, porém com um número menor de guildas. A escolha das guildas foi baseada nos mesmos critérios, contudo, dentre as guildas com mais relações haviam duas que se destacavam por possuir mais de 5% das relações do universo total (o restante possuia uma percentagem significantemente mais baixa representando menos de 3%). Estas duas foram então selecionadas, juntamente com as guildas que foram analisadas com detalhes anteriormente. Desta forma, foram escolhidas as seguintes guildas: Notórious (guilda com melhor colocação no momento da coleta 26 ); Legião Brasileira e TheChosen (guildas com número de relações superior a 6% do universo total); Ultimato, Extremus Vis, Man Bites Dog, Irmandade do Caos (guildas selecionadas na coleta anterior). A visualização das redes foi feita através do algoritmo Kamada-Kwai, com o software Pajek. Outras guildas que foram analisadas na coleta anterior não existem mais, por isso foram escolhidas apenas as existentes para comparação. A análise destas guildas está demonstrada na tabela 6.4: 26 Colocação das guildas obtidas no site wowjutsu.com WowJutsu: World of Warcraft Guild Rankings: Gurubashi. Wowjutsu.com Disponível em: < Acesso em: 28 maio 2008.

12 119 Tabela 6.4 Detalhamento das guildas de WoW analisadas na segunda coleta do Addon guilda número real de jogadores Notorious 80 Ultimato 160 Man Bites Dog 482 TheChosen 159 Extremus Vis 47 Legião Brasileira 172 Irmandade do Caos 167 número de jogadores coletados 30 número de relações média dos graus densidade Centralidade de intermediação da rede diâmetro pares isolados distância média colocação (37,5%) 79 5, , , , (46,25%) , , , , (33,20% 665 8,3125 0, , , (62,26%) , , , (68,09%) 34 2,125 0, , , (62,21%) , , , , (53,29%) 284 6, , , , Das guildas selecionadas, a Legião Brasileira e a TheChosen são novas e emergentes. As outras guildas perderam jogadores em relação à coleta anterior, com exceção da guilda Irmandade do Caos. A próxima tabela (Tabela 6.5) mostra a variação das propriedades encontrada em relação à coleta anterior: guilda Tabela 6.5 Variação das propriedades entre as duas coletas do Addon número de jogadores coletados número de relações média dos graus densidade Centralidade de intermediação da rede diâmetro pares isolados distância média Extremus Vis ,1958-0, , , Irmandade do Caos , , , , Man Bites Dog , ,0081-0, , Notorious , , , , Ultimato ,1039 0, , , A guilda TheChosen pode ser visualizada na Figura 6.6: colocação Figura 6.6 Rede da guilda TheChosen na segunda coleta

13 120 Na figura acima (Figura 6.6) é possível observar que a guilda TheChosen possui a maior densidade (em especial no centro). Esta guilda possui uma colocação significativa, visto que esta é uma guilda mais nova que as outras. Seus jogadores são predominantemente de nível máximo (76,77%) e há balanceamento de classes, o que pode sugerir a boa colocação. A outra guilda nova, Legião Brasileira, é analisada a seguir (Figura 6.7): Figura 6.7 Rede da guilda Legião Brasileira na segunda coleta A guilda Legião Brasileira (Figura 6.7) possui uma colocação inferior em comparação com a TheChosen, que também é uma guilda recente. Este fato pode ser explicado pelas características da rede. Esta possui menos jogadores no nível máximo (62,62%) e as classes são menos equilibradas. É possível sugerir que esta guilda possui subgrupos e jogadores dispersos ou isolados. Da mesma forma, sua densidade é menor que a outra guilda, apesar da média de grau de entrada ser significantemente maior. A centralidade de intermediação é maior, o que pode significar que a responsabilidade da guilda está distribuída entre poucos jogadores, o que pode ser observado pela alta distância média e quantidade de pares isolados. As guildas a seguir são analisadas com relação à coleta anterior, a primeira analisada é a guilda Extremus Vis (Figura 6.8):

14 121 Figura 6.8 Rede da guilda Extremus Vis na segunda coleta Pela imagem 6.8 conclui-se que a guilda Extremus Vis perdeu uma parte significativa de seus jogadores (se comparada à imagem 6.3 pg. 114). Contudo a guilda subiu 2 posições na colocação. No entanto, 87,5% dos jogadores estão no nível máximo e apesar da remoção de atores, esta apresenta balanceamento de classes. A rede obteve uma diminuição da densidade e pares isolados, mas com um aumento da distância média é possível concluir que os atores que saíram da rede possuíam um número significativo de relações e estas eram únicas (o que explica o aumento da distância). Também é possível concluir que estas relações removidas não causaram grande impacto na rede e que também, muitos pares isolados foram removidos. Além disso, na imagem (Figura 6.8) é possível observar um subgrupo isolado contendo 5 jogadores que formam um grafo completo. Estes estão todos no nível máximo e são de classes distintas. Este grupo então apresenta um balanceamento de classes ideal, pois há todos os papeis necessários para o grupo (um tank, um ou dois healers e dois ou três dps). A próxima guilda analisada é a Man Bites Dog (Figura 6.9):

15 122 Figura 6.9 Rede da guilda Man Bites Dog na segunda coleta A guilda Man Bites Dog apresenta apenas um núcleo central mais denso (opondo-se à rede anterior Figura 6.4, pg. 115). Esta guilda também perdeu jogadores e sua colocação também decaiu em relação à coleta anterior. Contudo, o número real de jogadores é 482 (apenas 160 foram coletados), isso indica que muitos jogadores jogam em horários diferentes ou pararam de jogar. Esta rede teve um aumento de pares isolados, o que significa que os jogadores não participam de aventuras da guilda, contribuindo pouco para sua pontuação. É possível observar que sua densidade diminuiu, ao passo que a distância média e número de pares isolados aumentaram. Isso indica que diversos atores com muitas relações foram removidos, e estas relações eram únicas e responsáveis por desconectar a rede. A guilda Notorious, a primeira colocada, é a próxima a ser analisada (Figura 6.10): Figura 6.10 Rede da guilda Notorious na segunda coleta

16 123 Esta guilda possui um número menor de jogadores, mesmo considerando-se a pequena amostra que foi coletada (37,5%). Esta guilda é a primeira colocada e isso pode ser impulsionado pelo seu tamanho inferior. Desta forma é mais fácil para o líder da guilda gerenciar os jogadores. O número de pares isolados diminuiu, assim como a centralidade de intermediação da rede, o que pode ter contribuído para seu sucesso. Diminuindo-se a centralidade, conclui-se que a responsabilidade dos atores foi distribuída, ampliando as chances de sucesso para todos os membros. Isso também pode ser sugerido pelo aumento da densidade e diminuição da distância média entre os pares da rede (os membros tornaram-se mais próximos). Isso indica que as relações agora conectam melhor os jogadores e os que deixaram a guilda possuíam relações redundantes (equivalentes) e não foram responsáveis por desconectar a rede. A seguir, a rede analisada da guilda Ultimato (Figura 6.11): Figura 6.11 Rede da guilda Ultimato na segunda coleta A guilda Ultimato, dentre as selecionadas foi a que obteve melhor desempenho em relação à coleta anterior. Esta guilda obteve uma perda significativa de jogadores (35 foram removidos) e isso também acarretou em uma perda de relações na rede. Contudo, este fato colaborou para o sucesso da guilda. Sua densidade aumentou, ou seja, os jogadores que restaram na guilda permaneceram bem conectados. Aliado ao fato que sua distância média aumentou e seus pares

17 124 isolados decaíram, pode-se concluir que os atores que deixaram a rede possuíam algumas relações únicas, responsáveis pela boa conexão da rede, mas não o suficiente para isolar outros jogadores. A última guilda analisada é a Irmandade do Caos (Figura 6.12): Figura 6.12 Rede da guilda Irmandade do Caos na segunda coleta Esta guilda foi a que mais perdeu colocações (caiu 16 posições). Na guilda Irmandade do Caos, ao contrário das outras guildas analisadas, houve um ganho de jogadores. Contudo, em relação à análise anterior, esta perdeu relações, mesmo agregando novos jogadores. A média do grau também decaiu, assim como a densidade. A centralidade de intermediação aumentou, o que significa que a rede está mais dispersa e a responsabilidade de conexão da rede está distribuída entre poucos jogadores. Este fato também pode ser verificado atráves das propriedades de distância média entre os pares e número de pares isolados (ambos aumentaram). Através das análises acima e variação das propriedades das redes, é possível concluir alguns fatos sobre a comunidade. O número de pares isolados está diretamente relacionado ao sucesso da guilda (perda ou ganho de posições na colocação). Quando há menos pares isolados, os jogadores possuem maiores chances de formarem grupos para Raids e Instances, já que há mais caminho para integrar os jogadores. O mesmo pode ser sugerido pela distância média entre os

18 125 pares, contudo, mesmo quando a distância aumenta, isso não significa que jogadores foram isolados, mas apenas distanciados. De forma complementar, a diminuição do número de jogadores na guilda pode colaborar para seu sucesso, pois uma guilda com muitos jogadores apresenta maior complexidade de gerenciamento. Porém, quando há uma perda significativa de jogadores, os que foram removidos podem ser peças-chave no grupo. Então uma perda considerável pode ser negativa para a guilda, pois o número de relações da rede é proporcional ao número de jogadores, assim como a média do grau. As guildas que perderam mais relações em proporção à variação do número de jogadores foram as que mostraram pior desempenho. Observando-se a centralidade de intermediação de rede das guildas, concluise que a redução desta propriedade distribui a responsabilidade de conexão entre mais jogadores. Isto significa que dimunui-se a quantidade de atores-chave responsáveis por integrar outros. Este fato pode auxiliar outros jogadores a formarem grupos para completar missões, aumentando assim a pontuação da guilda e sua colocação. O aumento da centralidade de intermediação da rede sugere que um número reduzido de jogadores está propenso a integrar outros grupos e desta forma, são diretamente responsáveis pelo sucesso ou fracasso da guilda. O aumento do diâmetro, quando não há um ganho significativo de jogadores, indica que os jogadores estão mais distantes. Esta propriedade pode ser analisada juntamente com o número de pares isolados. Se há um aumento do diâmetro e pares isolados, isso pode colaborar para o fracasso da guilda. Isso se deve ao fato de que a rede perdeu conexões que constituiam atalhos entre jogadores, ou seja, os jogadores estão mais distantes, com mais dificuldades de formar grupos. Contudo quando há uma redução de pares isolados e aumento do diâmetro, é porque a rede ganhou conexões que conectaram dois grupos que se encontravam desconectados anteriormente. Este fator colaborou para a guilda Extremus Vis pois, provavelmente, poucos jogadores se empenhavam em pontuar a guilda, e os que foram retirados ou distanciados não desempenhavam um papel significativo. Contudo, a partir destes resultados não era possível estudar o papel desempenhado por cada classe dentro deste universo. Para investigar esta questão foram utilizadas redes de Kohonen. Estas permitiram a formação de clusters que indicam padrões entre as classes.

19 CLUSTERIZAÇÃO DOS DADOS COLETADOS O processo da obtenção de clusters foi realizado através das redes de Kohonen. Estas redes aceitam as matrizes das variáveis escolhidas como entrada e então resultam em um mapa auto-organizável na saída. Este mapa, que representa as distâncias entre cada elemento, indica os clusters obtidos no treinamento. Para o experimento foi utilizada a ferramenta SOM Toolbox 2.0 para o software MatLab. O treinamento desta rede clusterizou os jogadores das guildas selecionadas (Extremus Vis, Irmandade do Caos, Legião Brasileira, Man Bites Dog, Notorious, Présence, TheChosen e Ultimato) considerando as seguintes variáveis: Gscore (score individual de cada jogador, obtido através do site warcrafter.net), GuildDegree (grau de cada jogador no contexto da guilda) e as classes. Foram escolhidos os jogadores das guildas selecionadas para a análise para obter uma amostra considerável, evitando um volume elevado de dados. As nove classes foram codificadas como variáveis binárias, para que a distância entre estas seja sempre a mesma. Os parâmetros de treinamento utilizados podem ser observados na tabela a seguir (Tabela 6.6): Tabela 6.6 Parâmetros de treinamento da clusterização Parâmetro Valor Dados de entrada 591 Máscara de treinamento [Gscore, GuildDegree, Shaman, Priest, Mage, Hunter, [5;5;1;1;1;1;1;1;1;1;1] Druid, Paladin, Rogue, Warrior, Warlock] Formato da unidade rect (quadrada) Forma do mapa sheet (plano) Vizinhança Gaussiana Inicialização Linear Algoritmo de treinamento batch Função de aprendizagem inversa Desta forma, o resultado do treinamento especificado para todas as variáveis pode ser visualizado pelos mapas da Figura 6.13:

20 127 Figura 6.13 Mapas resultantes do treinamento da Rede de Kohonen Para melhor visualização dos clusters obtidos, a próxima figura (Figura 6.14) mostra o mapa de saída numerado conforme os clusters definidos, assim como o mapa tridimensional, para melhor visualização das distâncias entre clusters: Figura 6.14 Mapa de saída resultante com os clusters definidos e mapa na versão tridimensional

21 128 Este treinamento resultou em um erro de quantização 27 de 0,190 e um erro topográfico 28 de 0,093. A partir de então, cada cluster foi isolado e analisado. Os clusters com suas principais características, ordenados por classe predominante, podem ser visualizados na Tabela 6.7: Tabela 6.7 Análise geral dos clusters encontrados cluster classe gscore grau rank nível número de jogadores 8 Druid 0 a a 48 1 a 9 10 a Hunter 39 a a 22 1 a 9 15 a Hunter 668 a a 54 0 a Mage 0 a a 6 1 a 8 2 a Mage 537 a a 48 1 a 8 67 a Paladin 0 a a 40 0 a 9 9 a Paladin 885 a a 55 0 a Priest 0 a a 26 4 a 7 24 a Priest 525 a a 47 1 a 8 63 a Rogue 0 a a 18 1 a 9 18 a Rogue 717 a a 53 1 a Shaman 0 a a 3 4 a 7 10 a Shaman 523 a a 24 1 a 8 64 a Shaman 918 a a 50 2 a Warlock 103 a a 50 1 a 9 23 a Warrior 648 a a 26 1 a Warrior 960 a a 55 2 a Warrior 88 a a 7 2 a 7 25 a O ponto de partida para a análise dos clusters foi a classe. As variáveis analisadas foram as classes, a faixa de gscore, a faixa de grau, a faixa de colocação (nível de responsabilidade atribuído ao jogador pelo líder da guilda), a faixa de nível e o número de jogadores por cluster. Todos os clusters apresentavam, dentre outras características, uma classe específica. Com base nestes elementos, a seguir é apresentada a análise das classes agrupadas pela clusterização. O primeiro cluster era o grupo dos Druids. Esta classe foi agrupada inteiramente em um único cluster, ou seja, não apresentou um padrão de sucesso e popularidade. Isso pode ser explicado pelo papel da classe dentro do jogo. Os jogadores desta classe jogam muito sozinhos, sem ingressarem em grupos. Isso pode ser explicafo pelo fato de uma classe híbrida pode assumir diversos papéis. 27 O erro de quantização é calculado medindo-se a distância média entre o vetor de entrada e o neurônio vencedor. A função deste cálculo é medir a resolução do mapa. Este deve ser minimizado para obter um mapa com qualidade (PATRIC, 2007; SOMTOOLBOX, s.d). 28 O erro topológico tem como objetivo medir a preservação topológica através da proporção de todos os vetores em que o primeiro e segundo neurônio vencedor correspondente não são adjacentes (PATRIC, 2007; SOMTOOLBOX, s.d).

22 129 Contudo, como é uma classe substancialmente requisitada em grupos em especial quando assume a função de healer. A classe dos Hunters foi dividida em dois clusters. Um deles, com poucos jogadores, possui baixo grau, porém o gscore é disperso. Esta classe joga muito sozinha devido ao seu companheiro animal. Isso explica o fato de jogadores bem sucedidos possuírem baixo grau. O segundo cluster, com um número elevado de jogadores, possui alto grau e alto gscore. Isso significa que, predominantemente, o sucesso desta classe é dependente de sua popularidade. A classe é uma classe de dps mais favorecida que outras, como Warlock, devido ao seu companheiro animal. Isso faz desta classe uma adição bem vinda aos grupos. A próxima classe encontrada foram os Mages, também dividida em dois clusters. O primeiro com baixo gscore e baixo grau e o segundo com alto gscore, grau variável e alto nível. Esta classe possui habilidades muito procuradas por grupos, sendo mais bem sucedida dentro de um grupo. Contudo, quando os jogadores alcançam nível máximo, muitas vezes estes têm que coletar itens específicos para as missões e construção de outros itens. Isso é feito normalmente isoladamente e é um processo que demanda muitas horas. Esta atividade é chamada de farm pelos jogadores (o que poderia ser designado como uma espécie de colheita de determinados itens). Outro fato que também pode explicar o sucesso com baixo grau é o fato de que jogadores experientes e bem sucedidos podem não ter participado de uma Instance ou Raid na semana da coleta. Os clusters dos Paladins foi dividido em: jogadores com baixo grau e gscore variado e jogadores com algo gscore, alto degree e nível máximo. O segundo cluster indica os Paladins tem mais chances de serem bem sucedidos em um grupo. Por ser uma classe híbrida, os mais populares assumem papéis de tanks ou healers, que são os mais requisitados nos grupos. Os que assumem papel de dps precisam de um equipamento de qualidade, o que explica o alto gscore. Contudo, estes têm mais chances de jogar sem um grupo. Os próximos clusters encontrados foram os Priests, divididos em baixo gscore, baixo degree e baixo rank. O restante possui alto gscore e grau variado. Esta classe atua melhor em um grupo, os atores com baixo grau não obtêm sucesso e, como é uma classe importante para o grupo, isso se refletiu também na colocação. Os Priests com poucos relacionamentos e alto gscore são jogadores

23 130 experientes que provavelmente não participaram de missões na semana da coleta ou estão coletando itens para um fim específico (farm). Os clusters dos Rogues foram divididos em jogadores com baixo grau e gscore variado, e também um grupo menor com alto gscore, alto grau e nível máximo. Esta não é uma classe que possui habilidades que permitem ao jogador obter sucesso isoladamente. Os mais bem sucedidos jogam em grupos. Contudo, esta é uma classe bem sucedida no modo PvP, assim, muitos jogadores experientes e bem sucedidos direcionam suas atividades nesta modalidade (isoladamente e conseqüentemente com baixo grau). Os Shamans foram divididos em três clusters. O primeiro contém jogadores com baixo gscore, baixo grau e nível baixo. O segundo, que é o maior grupo, possui jogadores com algo gscore, baixo grau e nível elevado. O terceiro cluster engloba os jogadores com alto gscore, alto grau, alto rank e nível máximo. Esta classe não possui habilidades voltadas para PvP, contudo são jogadores que possuem habilidades para serem bem sucedidos jogando isoladamente (o que explica o segundo grupo). Porém, como é uma classe híbrida, seu principal objetivo é em relação à função de healer em grupos. Estes jogadores são mais experientes e participam ativamente em Instances ou Raids da guilda. Isso explica o terceiro grupo, já que a colocação destes jogadores é alta, estes são significativos para as guildas. Os Warlocks foram agrupados todos no mesmo cluster. Esta classe é uma classe de dps menos favorecida, pois seu companheiro temático é mais fraco que o do Hunter. Isto a torna uma classe com jogabilidade complexa, assim, o seu sucesso e popularidade dependem muito da habilidade do jogador. A última classe analisada é a classe dos Warriors. Esta foi dividida em três clusters: jogadores de nível máximo, alto gscore e baixo grau; jogadores de nível máximo, alto grau, alto gscore e ; jogadores de nível variado, baixo gscore, baixo grau e. Esta é uma classe fundamental em grupos, especialmente em Instances e Raids. Os jogadores pertencentes ao grupo de nível máximo, bem sucedidos e populares provavelmente são os líderes de grupos de Raid. Sua responsabilidade também pode ser verificada pelo alto rank. O grupo maior, que é dos jogadores bem sucedidos com poucas relações são jogadores medianos, que provavelmente alcançaram o nível máximo recentemente e estão em ascensão na guilda. O cluster

24 131 com jogadores mal sucedidos pode ser conseqüência do seu baixo grau, já que em sua maioria são jogadores novatos. A clusterização pelas variáveis escolhidas mostrou-se eficiente para descobrir o padrão de comportamento das classes. Desta forma, é possível verificar que cada classe possui um papel e atuação única na dinâmica do jogo. O sucesso dos jogadores também depende da sua atuação dentro do perfil encontrado.

25 132 7 CONCLUSÕES E TRABALHOS FUTUROS Do or do not, there is not try. Yoda, Jedi Master As conclusões deste trabalho remetem não só aos resultados obtidos e abordagem metodologica, mas também ao estudo teórico relacionado aos jogos online e à vivência nestes ambientes. As relações estabelecidas nestes mundos são significativas e merecem um estudo e análise específicos. Como abordado no texto, muitos laços sociais dentro do jogo ultrapassam este universo. Assim, estas comunidades constituem uma parte notória na vida dos jogadores, como qualquer outro grupo social. Além disso, estas comunidades geram conteúdo cultural (como linguagem, personagens memoráveis, referências com locais reais locais do jogo) que se infiltram na sociedade, muitas vezes até para aqueles que não participam do universo do jogo. Os jogos on-line, em especial do estilo de MMORPG, têm apresentado uma evolução em ritmo acelerado. Isso é impulsionado não só pelo avanço tecnológico, mas também pelo crescente número de estudos teóricos sobre o tema. Além disso, as comunidades de jogadores obtiveram um aumento significativo de tamanho, contabilizando 1 milhão de jogadores em 2000 e agora ultrapassando a marca de 16 milhões de jogadores em 2008 (WOODCOCK, 2008). Atualmente, os jogos online massivos são notórios na indústria de entretenimento. Com o crescente mercado de MMORPGs, algumas empresas inovam em ferramentas e jogabilidade e direcionaram seus esforços para propiciar uma experiência agradável ao jogador. Este é o caso da empresa Blizzard, que obteve um recorde no número de jogadores ativos do World of Warcraft (11 milhões 29 ). A estratégia da empresa é realizar constantes inovações, como patchs e eventuais expansões, e organizar eventos temáticos para os jogadores no próprio universo do MMORPG. Além disso, esta empresa investe significantemente em publicidade com comerciais de relatos de personalidades sobre seus personagens no mundo do jogo. Isso é um apelo para os jogadores, que podem se identificar com estas personalidades através de suas atividades no mundo virtual. 29 Blizzard Entertainment Media Alert. World Of Warcraft Surpasses 11 Million Subscribers Worldwide, Acesso em: 12 nov Disponível em: <

26 133 Além disso, o jogo possui um funcionamento complexo, que imita a realidade social dos jogadores. Isso é refletido nas profissões, economia, governança, formação de subgrupos (guildas) e outras atividades realizadas dentro do jogo. Apesar de estas atividades existirem em um contexto de fantasia do jogo, isso colabora para a ambientação do jogador, além de funcionarem como motivadores. Estes processos ocorrem sem intervenção do sistema, ou seja, os próprios jogadores se organizam para manter o funcionamento da comunidade. Isso não requer um controle ou administração centralizada, cada aspecto requer uma administração (toda guilda possui um líder, ou a economia tem uma elite, guerras de facções possuem grupos mais bem sucedidos) que variam ao longo do tempo. Todos os sitemas do mundo (economia, guildas, política, guerras entre facções) emergem da comunidade de jogadores. Estes também se adaptam ao contexto atual da comunidade (mudança de regras do sistema e inovações, por exemplo) de forma a manter a estrutura do grupo e o sucesso da comunidade. Desta forma, é possível concluir que estas comunidades de jogos on-line consistem em sistemas complexos adaptativos com comportamento emergente. Estes sistemas emergentes podem ser analisados a partir de diferentes técnicas que podem ser computacionais, matemáticas, estatísticas, etc. A abordagem metodológia da pesquisa indicou sucessos e estratégias que não apresentaram êxito. O questinário on-line mostrou-se uma ferramenta funcional para a coleta de opções e preferências dos jogadores. Contudo, esta abordagem não permite coletar um número razoável de respostas para uma amostra fiel ao universo do jogo. O fato de que esta é uma ferramenta externa ao jogo e envolve respostas pessoais não só afasta os jogadores pelo tempo tomado para respoder, mas por questões de segurança. A coleta do questinoário indica alguns dados significativos da comunidade. Estes jogadores são, em sua maioria, do sexo masculino (93%) e solteiros (62%). Contudo dentre os que não são solteiros, a maioria joga com seus parceiros (88% entre os comprometidos). Estes também investem um tempo razoável com o jogo: a maioria joga 14 horas semanais (33%) e uma quantidade também elevada joga 28 horas semanais (23,19%). Estes jogam predominantemente (82,06%) no período noturno, das 18 horas às 0 horas. Os jogadores também são jovens, entre 25 e 28 anos (44,92%), com uma variação de idade dos 15 até 37. O maior motivador é Jogar com os amigos (57%), o que enfatisa a relevância da comunidade. Mesmo

27 134 este sendo um ambiente virtual, os jogadores precisam de um contato humano (ainda que on-line). Este é realizado através do PvP (guerra entre jogadores de diferentes facções). Apenas 22% dos entrevistados responderam não jogar este modo. Dentre as relações que mais impactam nos grupos dentro do jogo estão as relações estabelecidas por membros de guildas (48%). Isso significa que o fator que mais influencia nas relações e na formação da comunidade é o ingresso do jogador em uma guilda. Desta forma, os resultados do questionário impulsionaram a segunda abordagem utilizada: a coleta passiva de dados, através de um Addon desenvolvido especificamente para este fim. Este coletava as relações dos jogadores pertencentes à mesma guilda. Apesar desta coleta não incluir preferências pessoais e dados demográfico dos jogadores, esta permite uma coleta extensa de dados. Isso se deve ao fato desta não requerer a participação dos jogadores, sendo uma técnica independente de coleta e que pode ser processada a qualquer momento. As tecnologias envolvidas para a construção deste método (script Lua, sistema em Java com frameworks específicos e banco de dados) mostraram-se eficientes para este fim. Inclusive, a coleta pelo Addon foi realizada em dois momentos para verificar a evolução da comunidade. A partir deste processo é possível concluir as principais características dos jogadores por meio de uma abordagem estatística. Na primeira coleta realizada, o período compreendeu uma semana inteira, sem fragmentação. Já na segunda coleta, a semana foi dividida (segunda à quartafeira e quinta-feira à domingo). Isso foi feito para analisar não somente a evolução da comunidade nos dois momentos, mas a dinâmica da rede ao longo da semana. A primeira coleta contabilizou um número maior de jogadores e relações. Contudo, a segunda coleta contém mais jogadores do lado da Horda. No caso das relações encontradas, a Horda perdeu algumas relações, mesmo aumentando o número de jogadores. Já a Aliança teve um aumento de relações. Algumas raças encontradas na coleta obtiveram uma perda significativa de jogadores, como a raça Night Elf, com uma redução de 303 jogadores. As outras reduções de número de jogadores do lado da aliança reflete o fato que esta teve o número total de jogadores reduzida. No total, a raça que mais cresceu foi a Tauren, com um aumento de 257 jogadores. Nas classes também é possível observar uma variação significativa. A classe que mais teve uma redução de jogadores (perda de

28 jogadores) foi a classe Hunter. Esta foi a mais popular na primeira coleta e na última coleta é a segunda mais popular. A classe Druid cresceu em termos de número de jogadores (aumento de 116 jogadores). Esta foi a terceira com mais jogadores na primeira coleta e na segunda coleta passou para a quinta classe com mais jogadores. O nível dos jogadores da coleta obteve uma perda respectiva à redução de personagens na segunda coleta. Sobre a topologia da estrutura da rede, obsevou-se que estas comportam-se como uma rede sem escala. As redes sem escala são mais resistentes há remoção de vértices, que é exatamente o que acontece na comunidade de jogos. Muitos jogadores ingressam e deixam o jogo a todo o momento. Da mesma forma, houve uma variação nas guildas encontradas na primeira coleta. Muitas guildas já não existiam mais, e todas mudaram sua estrutura, algumas caindo posições na colocação e outras obtendo um maior sucesso. Este fato foi estudado detalhadamente através da análise de redes sociais. A evolução da comunidade indicou que as guildas que mais possuíam relações entre seus membros eram duas guildas novas, TheChosen e Legião Brasileira. Isso reflete diretamente no comportamento emergente da comunidade. As guildas analisadas na primeira coleta sofreram alterações significativas. Dentre as selecionadas na primeira coleta, cinco guildas que ainda existiam foram selecionadas para a comparação na segunta coleta. A partir deste exame das cinco, percebeu-se quatro sofreram uma perda de jogadores e todas tiveram o número de relações entre seus membros reduzida. Com menos jogadores, a guilda pode reduzir as possibilidades de grupos para missões, especialmente se houve uma remoção significativa na quantidade de jogadores. Mas este decréscimo não significa necessariamente que a guilda terá chances de sucesso menores. Isso porque uma guilda menor é mais fácil de ser gerenciada. As guildas que mostraram uma perda de relações entre jogadores maior que a proporção de perda de jogadores mostraram o pior desempenho. Da mesma forma, a média de grau também foi reduzida. Outras propriedades também foram calculadas e comparadas: densidade, centralidade de intermediação da rede, diâmetro, quantidade de pares isolados, distância média entre os pares e colocação. O número de pares isolados (ou seja, pares inalcansáveis) está diretamente relacionado ao desempenho da guilda na colocação. Quanto mais jogadores podem ser alcançados na rede, mais grupos podem ser formados para completar missões,

29 136 aumentando assim o sucesso da guilda. O aumento da distância média entre os pares (aqueles que possuem um caminho entre eles) também pode indicar que estes jogadores têm menos chances de se integrar. Contudo, o aumento desta não significa que jogadores foram desconectados, estes foram distanciados. A diminuição da centralidade de intermediação de rede indicou que a responsabilidade de conexão e integração entre os jogadores foi distribuida entre mais jogadores. Assim, há menos atores essenciais para a estrutura da rede e isso pode propiciar maiores chances para a formação de grupos. Já o inverso, ou seja, aumento desta propriedade, sugere que um número menor de jogadores é reponsável pela integração e conseqüentemente pelo desempenho da guilda. O diâmetro das redes, que é o menor caminho de maior valor encontrado entre dois atores aliado com o aumento de pares isolados mostra o quanto a rede está conectada. Quando o diâmetro aumenta, mas o número de pares isolados não é reduzido, isso quer dizer que os jogadores estão mais distantes. Este fato colabora para a menos integração e assim, menor desepenho da guilda. Contudo, na guilda Extremus Vis, houve um aumento no diâmetro, mas uma redução de pares isolados. Isso significa que os atores que saíram eram menos responsáveis para a conexão da rede. Além da análise de redes sociais, foram estudados os papéis de cada classe, em relação à estrutura e desempenho da rede. Para isso, foram utilizadas as redes de Kohonen, que agruparam os jogadores em clusters facilitando a observação de padrões. Cada grupo foi analisado separadamente para melhor compreenção do comportamento de cada classe. Concluiu-se que cada classe possui um padrão de comportamento que é refletido no seu sucesso e popularidade dentro do jogo. Como trabalhos futuros há a proposta de realizar outras coletas para uma análise de evolução da rede mais refinada. Também pretende-se coletar dados de outros tipos de servidor para comparar se a dinâmica de um servidor voltado para interpretação de personagens, por exemplo, influencia na estrutura da comunidade. Além disso, é possível construir algoritmos genéticos para simulação de cenários e experimentos baseados na estrutura definida pela coleta.

30 137 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS BARABÁSI, A. L. Linked. Cambridge, Plume, BATAGELI, V.; MRVAR, A. PAJEK. Program for Analysis and Visualization of Large Networks. Reference Manual version Networks / Pajek. Disponível em: < Acesso em: 2 mar BRAGA, A. P.; CARVALHO, A. P. L. F.; LUDERMIR, T. B. Redes neurais artificiais: teoria e aplicações. Rio de Janeiro: LTC - Livros Técnicos e Científicos, BUCKLEY, W. A Sociologia e a Moderna Teoria dos Sistemas. São Paulo, Cultrix, DEKKER, A. Visualisation of Social Networks using CAVALIER Disponível em: < Acesso em: 09 jun DEMARIA, R.; WILSON, J. L. High Score!: The Illustrated History of Electronic Games. Emeryville: McGraw-Hill/Osborne, DIESTEL, R. Graph Theory. Graduate Texts in Mathematics. 2 nd ed. New York: Springer-Verlag, DUCHENEAUT, N.; YEE, N.; NICKELL, E.; MOORE, R. J. Alone Together? Exploring the Social Dynamics of Massively Multiplayer Online Games. Conference on Human Factors in Computing Systems. Proceedings of the SIGCHI conference on Human Factors in computing systems, p , 2006a. DUCHENEAUT, N.; YEE, N.; NICKELL, E.; MOORE, R. J. Building a MMO With a Mass Appeal: A look at Gameplay in World of Warcraft. Games and Culture, v. 1, n. 4, 2006b. FORTIM, I. Level Up! A Aventura numa Comunidade Virtual de RPG. São Paulo: Giz Editorial, HANNEMAN, R. A. Introduction to Social Network Methods. Riverside, University of California Disponível em: < Acesso em: 02 mar HARROP, R. MACHACEK, J. Pro Spring New York: Springer-Verlag. HIBERNATE. hibernate.org Disponível em: < Acesso em: 22 maio HORSTMANN, C. S.; CORNELL, G. Core Java 2. Palo alto: Sun microsystems press, 2001.