| Journal: | Innovación y software |
| Database: | |
| System number: | 000565897 |
| ISSN: | 2708-0935 |
| Authors: | Luque Nieto, Luis Fernando1 Portugal Carpio, Elmerson Ramith1 |
| Institutions: | 1Universidad La Salle, |
| Year: | 2024 |
| Volumen: | 5 |
| Number: | 1 |
| Pages: | 49-58 |
| Country: | Perú |
| Language: | Español |
| English abstract | Toxicity can have a major impact on player engagement and satisfaction. It is a complex phenomenon that has diverse causes and consequences. Among the most common causes are anonymity, competitiveness and frustration. The consequences can be serious, such as harassment, abandonment of the game and psychological damage. Gaming companies are working to find ways to address forms of toxicity on their platforms. One of the most common interactions with toxicity occurs in chat windows or in-game messaging systems. The proposed work is to pull some chat messages that occur in these "lobbies" or take them offline so that they can be categorized to determine if the player who wrote in the chat committed an infraction and depending on the category take action on the case. |
| Spanish abstract | La toxicidad puede tener un gran impacto en el compromiso y la satisfacción del jugador. Se trata de un fenómeno complejo que tiene causas y consecuencias diversas. Entre las causas más comunes se encuentran la anonimidad, la competitividad y la frustración. Las consecuencias pueden ser graves, como el acoso, el abandono del juego y el daño psicológico. Las empresas de juegos están trabajando para encontrar formas de abordar las formas de toxicidad en sus plataformas. Una de las interacciones más comunes con la toxicidad se produce en las ventanas de chat o en los sistemas de mensajería del juego. El trabajo propuesto es sacar algunos mensajes de chat que se dan en estos "lobby" o sacarlos de internet para así poder clasificarlos y determinar si el jugador que escribió en el chat cometió una infracción y dependiendo de la categoría tomar acciones en el caso. |
| Keyword: | Aprendizaje automático, Chat tóxico, Procesamiento de lenguaje natural, Videojuegos |
| Keyword: | Machine learning, Toxic chat, Natural language processing, Video games |
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