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BGG 데이터 분석을 통한 보드게임 메커니즘의 태그 분류에 관한 연구

원문정보

이은정, 정형원

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초록

영어

This study aims to structure the mechanisms driving board game play into tagged data. Through this process, the goal is to address design gaps for board game designers, enhance their planning capabilities, and support the development of competitive board games. To achieve this, a dataset of 136,652 board games registered in the BGG database and 192 mechanisms adopted in these games were collected and analyzed. Based on the analysis, seven tag datasets for board game mechanisms were derived and structured.

한국어

본 연구는 보드게임 플레이를 주도하는 메커니즘을 태그 데이터로 구조화하는 것을 목표로 한 다. 이를 통해 보드게임 디자이너의 디자인 격차를 해소하고 기획 역량을 강화하며 경쟁력 있 는 보드게임 개발을 지원하는 것이 목표이다. 이를 위해 BGG 데이터 베이스에 등록된 136,652개의 보드게임과 이 게임에 채택된 192개의 메커니즘 데이터 세트를 수집하고 분석하 였다. 연구 분석을 통해 보드게임 메커니즘의 태그 데이터 7개를 추출하고 구조화하였다.

목차

ABSTRACT
1. 서론
1.1 연구의 필요성
2. 이론적 배경
2.1 보드게임
2.2 보드게임 메커니즘
2.3 보드게임의 구조와 태그
3. BGG 데이터 분석 및 검증
3.1 데이터 수집
3.2 전문가 패널 구성 및 통계학적 분석
3.3 델파이 조사 방법 및 과정
3.4 델파이 조사 분석에 대한 검증
4. 분석 결과 및 태그 구조화
4.1 목표 메커니즘
4.2 셋업 메커니즘
4.3 턴 오더 메커니즘
4.4 종료 메커니즘
4.5 액션 메커니즘
4.6 불확실 메커니즘
4.7 경제 메커니즘
5. 결론
Reference
<국문초록>
<결론 및 향후 연구>

저자정보

  • 이은정 광운대학교 게임학과
  • 정형원 광운대학교 게임학과

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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