O avanço tecnológico tem possibilitado cada dia mais o acesso à informação por portadores de deficiência. Diversas aplicações vêm contribuindo para facilitar as atividades desenvolvidas por elas, quer seja em um computador ou até mesmo em tablets ou celulares. Para deficientes visuais já é possível, por exemplo, ler ou editar textos e usar o e-mail sozinhos, através do uso de sistemas operacionais específicos ou leitores eletrônicos. Apesar disto, observou-se que a indústria do entretenimento eletrônico não tem atingido este público, mantendo suas aplicações com elementos gráficos ao qual um cego não teria acesso. Portanto, foi desenvolvido um jogo de dominó mobile assistivo para este público, a fim de incluí-los no mundo do entretenimento virtual.

The usage of provenance data drastically increases the potential for game data mining since it is able to record causes, effects and relationships of events and objects during a game session. However, it commonly requires modifications in the game engine in order to collect such provenance data. The modifications in the game engine may be unviable in commercial (and not open source) systems. In this paper, we propose a novel and non-intrusive approach for collecting provenance data in digital games. Our proposal collects provenance data using image processing mechanisms and pre-defined image patterns, thus avoiding accessing and modifying the source code of the game. Using our approach, we are able to generate, analyze and visualize game design features based on the gameplay flow using provenance data. Furthermore, we evaluated our proposal with a well known commercial 2D game, called "Super Mario World".

Abstract. This paper presents a game system approach to assist game designers to make decisions and find critical points in their game through data provenance collected from a game. The proposed approach is based on generating graphs from collected data to quickly visualize the game flow. We test and validate our approach with an infinity run genre for mobile devices.

No abstract

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