Vamos a plantear una situación imaginaria: eres un agente de la ley enfrentado a John, un sospechoso, varón de 21 años, acusado de entrar en un domicilio privado el domingo por la tarde y robar un portátil, joyas y algo de dinero en efectivo. Tu trabajo es averiguar si John tiene una coartada y en tal caso, si es coherente y creíble.
Es exactamente la misma situación a la que se enfrentan los agentes de policía en todo el mundo a diario. ¿Pero cómo entrenas para una situación así? ¿Cómo aprendes las habilidades necesarias para conseguir la información adecuada?
Una forma cada vez más frecuente de hacerlo es a través de juegos serios, los juegos diseñados con objetivos distintos a la diversión. En los últimos 10 años aproximadamente, organizaciones médicas, militares y comerciales en todo el mundo han comenzado a experimentar con situaciones de juego diseñadas para enseñar a la gente a hacer su trabajo y tareas en situaciones realistas.
Pero los juegos serios, para los que es necesaria una interacción realista con otra persona, tienen un problema. Es relativamente sencillo diseñar una o dos situaciones coherentes, verosímiles y creíbles, pero es mucho más difícil generarlas continuamente.
Imagina que en el ejemplo anterior John es un personaje generado por ordenador. ¿Qué clase de actividades podría describir que sirvieran como coartada creíble y coherente para una tarde de domingo? ¿Y cómo podría hacerlo mil veces, describiendo en cada una de ellas una coartada realista? Ahí reside el problema.
La semana pasada el investigador Sigal Sina y unos compañeros de la Universidad Bar-Ilan (Israel) afirmaron haber resuelto este problema. Se les ha ocurrido una forma novedosa de generar situaciones normales y realistas que se pueden cortar y pegar para colocar en un juego serio. El secreto de su nuevo enfoque es conseguir las nuevas situaciones mediante el aporte colectivo de la gente normal que usa el servicio Mechanical Turk de Amazon.
El método es sencillo. Sina y compañía piden a los turcos que respondan a una serie de preguntas en las que se les pide que describan qué hicieron durante un periodo de una hora en distintos días, ofreciendo un extra a quienes den el mayor número de detalles.
Después analizan las respuestas estableciendo categorías de actividades atendiendo a factores como la hora a la que se llevan a cabo, la edad y el sexo de quien la hace, el número de personas involucradas y demás.
Esto permite que el juego de ordenador corte y pegue actividades en la acción a las horas adecuadas. Así, por ejemplo, el ordenador puede escoger una coartada apropiada para John una tarde de domingo de entre lo descrito por un turco varón para ese mismo periodo, evitando las actividades descritas por una mujer para una mañana de vie es, que parecerían poco creíbles. El ordenador también cambia determinados detalles de la narrativa, como nombres, lugares y demás para que ésta sea coherente con el perfil de John.
Sina y sus compañeros han probado las narrativas resultantes pidiéndole a decenas de personas que puntuasen la autenticidad y coherencia de las mismas y comparando esta puntuación con la de las narrativas originales proporcionadas por los turcos. Los resultados son impresionantes, sin diferencias significativas entre las puntuaciones.
Los investigadores han empezado a usar esta nueva técnica en juegos reales. "Hemos empezado a integrar este método en una aplicación de entrenamiento basada en situaciones para mejorar las habilidades de interrogación de investigadores nóveles en los departamentos de policía", afirman Sina y compañía. Ahora los investigadores verán que John tiene una serie casi infinita de coartadas de las que tirar.
Esto resuelve un problema importante de los juegos serios. Hasta ahora los desarrolladores tenían que pasar muchísimo tiempo produciendo contenido realista, un proceso conocido como generación de contenido por procedimiento. Algo que siempre ha sido fácil para cosas como texturas, maquetas y terrenos en los juegos. Ahora, gracias a esta nueva técnica de colaboración colectiva, puede ser igual de fácil para las interacciones humanas en los juegos serios.
Ref: arxiv.org/abs/1402.5034: Usando al Colectivo para Generar contenido en Juegos Serios basados en Situaciones Hipotéticas