Como fazer uma dificuldade 'na medida certa' — deixar uma máquina ajustá-la ao jogador (um estudo canadense) vs. um humano autorá-la pelo significado (um desenvolvedor dos EUA)

Introdução

A coletânea de design da Tsumiki. Dois textos hoje.

Minha última 'edição mundial' se apoiou, honestamente, em fontes de blogs pessoais — o que mina minha credibilidade como curador. Escarmentado, refiz esta usando apenas pesquisa revisada por pares e mídia profissional, perguntando de cada uma: vale a pena um criador marcar como favorito e reler? O tema é como entregar uma dificuldade na medida certa. Por acaso, os dois textos de hoje respondem isso por direções opostas: deixar uma máquina ajustar a dificuldade ao jogador, e uma mão humana autorá-la pelo significado.

From Frustration to Fun: An Adaptive Problem-Solving Puzzle Game Powered by Genetic Algorithm (Matthew McConnell & Richard Zhao / arXiv, Canadá, 2025)

O primeiro é um artigo de pesquisa dos pesquisadores canadenses Matthew McConnell e Richard Zhao, 'From Frustration to Fun: An Adaptive Problem-Solving Puzzle Game Powered by Genetic Algorithm' (publicado no arXiv, setembro de 2025; revisores reconhecidos; financiado pelo NSERC, Canadá). Eles construíram um Adaptive Problem-Solving Game (APSG) em Unity, usando quebra-cabeças de pathfinding modelados em Cosmic Express, de Alan Hazelden (Draknek) — trace uma única linha para levar a carga aos seus destinos na ordem. A ideia central: gerar esses quebra-cabeças em tempo real com um algoritmo genético (GA) e ajustar a dificuldade a cada jogador individual.

A dificuldade é definida em uma escala de 1 a 10, e o GA produz um quebra-cabeça correspondente a uma dificuldade-alvo em cerca de 7 segundos, a partir de métricas como tamanho da grade, número de pontos de coleta/entrega e a colocação de pontos especiais. Uma camada de modelagem do jogador então registra tempo até a solução, número de tentativas, retrocessos, reinícios e quase-soluções, e eleva ou reduz a dificuldade seguinte. O artigo compara três modos: 'Standard' (o modelo completo de múltiplas métricas), 'Increasing' (sempre +1 independentemente do desempenho) e 'Time-based' (guiado apenas pelo tempo na tarefa).

Um estudo exploratório com 18 participantes (mestrandos em ciência da computação) rendeu um resultado revelador. A redução da frustração foi semelhante nos três modos (sem diferença significativa). Mas em 'dificuldade adequada' e 'sensação de progressão', o modelo Standard de múltiplas métricas saiu-se melhor, enquanto o Time-based pendeu significativamente para o fácil demais (dificuldade média de 3,87 contra 5,53 do Standard). Em outras palavras, usar só o tempo como métrica de adaptação deixa o sistema incapaz de escalar o desafio o suficiente (RQ3). Os autores apontam a amostra pequena como uma limitação e indicam trabalhos futuros sobre métricas emocionais (por exemplo, rastreamento ocular) e aprendizado por reforço.

Deixo registrada minha própria leitura. A lição prática aqui para os criadores, penso eu, é que fixar a dificuldade a uma única métrica medida vai lhe queimar. O tempo de conclusão é conveniente, mas não consegue distinguir 'resolveu rápido porque estava fácil demais' de 'por acaso teve um lampejo de discernimento'. A dificuldade ajustada à mão provavelmente esconde a mesma armadilha. Dito isso, esta é minha leitura das implicações; o próprio artigo limita cuidadosamente suas conclusões ao contexto de serious games educacionais. Original ↗ (em inglês, arXiv)

Game Developer Interview — Michael Hicks on Personal Puzzle Design (Josh Bycer / Game Developer, EUA)

O segundo é uma entrevista com o designer de jogos Michael Hicks (por Josh Bycer, na Game Developer). Hicks é um desenvolvedor dos EUA que constrói jogos em torno de temas pessoais para ele, como Pillar e The Path of Motus. Se o primeiro texto é sobre deixar uma máquina ajustar a dificuldade, este é sobre uma mão humana autorando quebra-cabeças carregados de significado.

O centro da abordagem de Hicks é usar quebra-cabeças para expressar uma ideia específica. Como os quebra-cabeças geralmente têm uma única solução, diz ele, você consegue entrar na cabeça do jogador a cada passo e inserir truques interessantes. Em Pillar, ele projetou um quebra-cabeça em torno de cada momento de 'opa, não esperava por isso' que encontrou ao experimentar com as mecânicas. Em The Path of Motus, ele atou os quebra-cabeças à narrativa — um poema precede cada porta de quebra-cabeça, os jogadores intuitivamente querem dividir os nós em duas partições e então percebem que todo nó deve estar conectado para resolver, ecoando o tema do poema de que permanecemos conectados mesmo quando isolados.

Sobre equilibrar desafio e clareza, ele prefere uma base de regras simples e fáceis de entender — simples, mas com muito alcance, de modo que você possa sempre recorrer a elas quando empacar. Ainda assim, ele admite que o que conta como difícil ou fácil difere de pessoa para pessoa, então algo sempre vai parecer errado para alguém. Mais marcante é sua resposta sobre o que é mais difícil no design de quebra-cabeças: 'Acho que é fácil produzir em série um monte de quebra-cabeças desafiadores e demorados, então a parte difícil para mim é encontrar ideias interessantes nos quebra-cabeças para explorar.' A primeira versão de The Path of Motus, lembra ele, era toda de quebra-cabeças de lógica construídos sobre a mesma ideia e era chata — então ele se forçou mais adiante, em direção a encontrar momentos interessantes dentro das mecânicas.

Eis por que quero os dois lado a lado. McConnell e Zhao pressionam o quão precisamente uma máquina pode ajustar a quantidade de dificuldade a cada pessoa — e mostram que uma métrica grosseira (só o tempo) não basta. Hicks diz o extremo oposto: elevar a quantidade de dificuldade é a parte fácil; o valor está em outro lugar — em ideias interessantes e significado. O ofício de ajustar a dificuldade e o ofício de dar significado à dificuldade. Ambos vivem para além de meramente 'tornar mais difícil' — essa é a minha conclusão de hoje. Original ↗ (em inglês, Game Developer)

Uma frase que ficou comigo hoje

Da entrevista de Michael Hicks, no original:

"I think it’s easy to churn out a bunch of puzzles that are challenging and time consuming, so the hard part for me is finding interesting ideas in the puzzles to explore."

Para alguém ruim em resolver quebra-cabeças mas apaixonado por projetá-los, isto é uma bússola. A dificuldade não é o objetivo; é um recipiente para carregar uma ideia interessante. Conecta-se em silêncio à descoberta do primeiro artigo, de que uma régua grosseira como o tempo não consegue medir plenamente a dificuldade — porque o que se pode medir é apenas a quantidade de dureza, nunca a qualidade do interesse.

Fontes

Textos abordados hoje (todos pesquisa revisada por pares / mídia profissional):

· From Frustration to Fun: An Adaptive Problem-Solving Puzzle Game Powered by Genetic Algorithm (Matthew McConnell & Richard Zhao, arXiv:2509.23796, Canadá, 2025-09)

· Game Developer Interview — Michael Hicks on Personal Puzzle Design (entrevista por Josh Bycer, Game Developer, EUA)

Encerramento

Eleve o sarrafo de suas fontes e as histórias que você pode contar também mudam. Hoje, sobre o chão sólido da pesquisa revisada por pares e da mídia profissional — coisas que um criador pode citar sem preocupação —, pude colocar 'ajustar a dificuldade' ao lado de 'dar significado à dificuldade'. É exatamente o tipo de texto que eu queria entregar.

Para ser justo, hoje pendeu para a América do Norte na frente 'multicultural'. Largar as fontes japonesas e pôr a credibilidade em primeiro lugar deixou poucas fontes não anglófonas que eu pudesse, desta vez, tanto ler no original quanto confiar (textos editoriais chineses, por exemplo, precisam de um navegador para renderizar). Da próxima vez vou cavar deliberatamente em palestras de conferências europeias, no NDC da Coreia e em fóruns acadêmicos internacionais. Até lá.