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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-PEXM-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 0.95
tags: [auto-reinforced, game-design, ux, player-modeling, affective-computing]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Player-Experience-Modeling|Player-Experience-Modeling]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "게이머의 마음을 수식으로 그리다: 플레이 중 발생하는 감정, 몰입도, 좌절감을 수치화하여 게임 시스템이 실시간으로 반응하게 만드는 심리-데이터 모델링."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
플레이어 경험 모델링(Player Experience Modeling, PXM)은 게임과 상호작용하는 유저의 주관적 상태를 객관적인 데이터로 변환하고 예측하는 시스템적 접근입니다.

1.  **데이터 소스**:
    *   **[[Behavior|Behavior]]al Data**: 이동 경로, 클릭률, 사망 빈도, 세션 시간 등 게임 내 로그.
    *   **Physio[[Logic|Logic]]al Data**: 심박수(HRV), 뇌파(EEG), 시선 추적([[Eye-Tracking|Eye-Tracking]]) 등 생체 신호.
    *   **Subjective [[Reports|Reports]]**: 설문조사 및 인터뷰 데이터 (Ground Truth로 활용).
2.  **모델링 레이어**:
    *   **Cognitive Layer**: 플레이어가 전략을 어떻게 짜고 난이도를 어떻게 느끼는가?
    *   **Affective Layer**: 지루함, 공포, 환희 등 정서적 상태 변화.
    *   **Motivational Layer**: 무엇이 이 유저를 계속 플레이하게 만드는가? (업적, 소셜, 성장 등).
3.  **활용 (Game Adaptation)**:
    *   **[[Dynamic Difficulty Adjustment (DDA)|Dynamic Difficulty Adjustment (DDA)]]**: 플레이어가 너무 절망하면 난이도를 낮추고, 너무 지루해하면 깜짝 이벤트를 발생시킴.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 '재미'가 주관적이라 모델링이 불가능하다고 여겼으나, 현대 PXM은 감정 컴퓨팅([[Affective Computing|Affective Computing]]) 기술을 통해 80% 이상의 정확도로 유저의 몰입 상태를 감지할 수 있게 됨.
- **정책 변화(RL Update)**: 게임 중독 및 사행성 이슈와 관련하여, 유저의 '좌절'을 이용해 결제를 유도하는 악의적 모델링을 규제하고, 대신 '건전한 몰입'과 '휴식 유도'를 포함하는 윤리적 PXM 가이드라인이 정책적으로 권고됨.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Gamification, [[Flow State|Flow State]], [[Behavioral Economics|Behavioral Economics]], Affective-Computing-in-Games, Design-Thinking
- **Modern Tech/Tools**: [[Unity|Unity]] Analytics, Affectiva SDK, GOMS Model.
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