Desa ollo de una Pla a o ma pa a C eación e
In es igación en Videojuegos Mul ijugado de
Deducción
Víc o Ga cía Rod íguez y Jesús Menéndez Mon ejo
FACULTAD DE INFORMÁTICA
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA DEL SOFTWARE
E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID
T abajo Fin G ado en Ingenie ía In o má ica
Mad id, 8 de junio de 2018
Di ec o : P o . D . Fede ico Peinado Gil
Codi ec o : D . Nahum Ál a ez Aye za
Ag adecimien os
En p ime luga que emos da las g acias a Fede, nues o di ec o , po pe mi i nos eali-
za es e T abajo Fin de G ado. A noso os nos encan an los ideojuegos y siemp e habíamos
que ido hace uno. Es e p oyec o de alguna o ma nos ha b indado la opo unidad de ha-
ce lo, aunque sea un juego pequeño. También ag adecemos a Nahum las e isiones sob e
nues a memo ia y el da nos consejos ecuen es a pesa de es a en Japón.
Ag adece le a Lau a, la enca gada del a e del juego, que a pesa de lo a a eada que se
encuen a en su día a día haya podido saca algo de iempo pa a ealiza los diseños de los
jugado es y la po ada del juego.
A odas las pe sonas que se pasa on po ambas sesiones de p uebas, os ag adecemos
ambién el es ue zo en es as echas p óximas al inal del cu so en las que odos es amos con
el agua al cuello. Vues as imp esiones nos ayuda on mucho, de e dad.
Y po úl imo no que emos ol ida nos de ag adece a nues os amilia es y amigos po
apoya nos en la elección de es a ca e a que ancamen e nos encan a.
¡Muchas g acias a odos!
Índice gene al
Índice gene al 1
Resumen 6
1. In oducción 6
1.1. Obje i os ..................................... 7
1.2. Es uc u adel abajo .............................. 8
2. Es ado de la cues ión 9
2.1. Juegos simila es o elacionados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.1.1. El Club de los Ma es . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.1.2. She lock Holmes De ec i e Aseso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.1.3. Cluedo................................... 13
2.1.4. Mis e io de la Abadía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.1.5. AlienIsola ion............................... 15
2.1.6. L.ANoi e ................................. 16
2.2. T abajo p e io: Mouse Mind . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.3. Uni y........................................ 19
2.4. Re os........................................ 20
3. Me odología y he amien as 21
3.1. Me odología.................................... 21
3.2. Plande abajo.................................. 22
3.3. He amien as ................................... 23
3.3.1. Comunicación............................... 23
1
3.3.2. Alojamien o compa ido y con ol de e siones . . . . . . . . . . . . . 24
3.3.3. Documen ación .............................. 25
4. Especi icación y equisi os 26
4.1. El labe in o y los sospechosos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
4.2. Mo imien o y acciones de los sospechosos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
4.3. Requisi os de in o mación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
4.4. Requisi os uncionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
4.5. Requisi os no uncionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
5. Análisis, diseño e implemen ación 32
5.1. Análisis ...................................... 32
5.1.1. Diag amas de caso de uso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
5.2. Diseñoya qui ec u a............................... 35
5.2.1. Diseño................................... 35
5.2.2. A qui ec u a................................ 37
5.3. Implemen ación.................................. 43
5.3.1. Lenguajes de p og amación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
5.3.2. Tecnologías ................................ 44
5.3.3. Desa ollo del juego . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
6. P uebas y esul ados 47
6.1. MiceMaze: Especi icación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
6.2. P ime a sesión de p uebas con usua ios eales . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
6.2.1. Resul ados................................. 50
6.3. Segunda sesión de p uebas con usua ios eales . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
6.3.1. Resul ados................................. 54
6.4. Discusión sob e los esul ados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
2

7. Conclusiones 59
7.1. Obje i osalcanzados............................... 59
7.2. T abajo u u o .................................. 62
Apo aciones indi iduales de los au o es 63
Re e encias 68
A. Ti le, Abs ac and Keywo ds 69
B. A e concep ual 72
C. Reposi o io del p oyec o 76
3
Resumen
C ea juegos es a menudo un abajo complejo que equie e capacidad de abs acción,
análisis y me iculosidad. Hoy día el diseño de juegos es una disciplina académica que se im-
pa e y se in es iga en uni e sidades de odo el mundo. En el caso conc e o de los ideojuegos
mul ijugado de deducción, es e abajo se con ie e en odo un desa ío.
Es e p oyec o a a de simpli ica la c eación e in es igación en es e ipo de ideojuegos
p oponiendo una he amien a de asis encia pa a los diseñado es p o esionales y pa a los
académicos, que incluso pe mi i á conec a bo s, ambién llamados jugado es i uales, en
un u u o a a és de su API.
El obje i o p incipal es el desa ollo de es a pla a o ma in o má ica en Uni y, Deduc-
ionLab, que debe á se al amen e con igu able. Como pa e de los obje i os es á ambién
la c eación de un juego de ejemplo, llamado MiceMaze, que ilus a la capacidad de la pla-
a o ma pa a ealiza expe imen os de o ma cómoda y ápida.
En el abajo se es udia el me cado de los juegos, digi ales o no, pe enecien es al géne o
de los de ec i es, la lógica y la deducción. Pa a el desa ollo del so wa e se u iliza una
me odología ágil inspi ada en Sc um, con euniones de seguimien o de odo el equipo cada
dos semanas, así como unas he amien as adecuadas an o pa a implemen a como pa a
ges iona el p oyec o.
Como alidación se ealizan dos sesiones de p ueba con usua ios eales. Es a ealimen-
ación pe mi e co egi el en oque del abajo y sob e odo mejo a el uncionamien o de la
he amien a. El cu so académico se ha di idido en es g andes hi os en los que p esen a
el abajo ealizado y deja que sea discu ido y e aluado po los miemb os del equipo.
Como conclusión se ha ob enido una p ime a e sión es able de es a pla a o ma, g a-
ui a y de código lib e, que ayuda á a odo aquel in e esado en explo a el ideojuegos
mul ijugado de deducción.
4
Palab as cla e
Diseño de Juegos, Es udio de Juegos, Desa ollo de Videojuegos, In o má ica del En e-
enimien o, In e acción Pe sona-O denado , Ingenie ía del So wa e, Me odologías Ágiles,
Negociación, A gumen ación, Lógica, De ec i es
5
Capí ulo 1
In oducción
La c eación de juegos no suele esul a una a ea an sencilla y di e ida como puede
pa ece a p io i. El abajo de un diseñado de juegos equie e capacidad de análisis y
abs acción, azonamien o sis emá ico y igo en la expe imen ación y documen ación de
p o o ipos, en e o as ap i udes. Hoy día el es udio de los juegos, su diseño y los dis in os
aspec os de su desa ollo son e dade as disciplinas académicas que las uni e sidades de
odo el mundo incluyen en sus p og amas docen es y en sus planes de in es igación.
Si además hablamos de ideojuegos mul ijugado con una componen e de deducción
u o o ipo de azonamien o lógico, así como de o os compo amien os sociales como la
negociación o el in e cambio de in o mación - alible y has a insince o- en e jugado es, la
a ea del diseñado se con ie e en odo un desa ío in elec ual que equie e in e i mucho
es ue zo en un p oceso la go y edioso de p ueba y e o .
Es e abajo pa e del concep o de un T abajo Fin de G ado an e io y lo lle a a la
p ác ica, abo dando los p oblemas de la c eación e in es igación en ideojuegos mul ijugado
de deducción p oponiendo una he amien a que ayude an o a los diseñado es p o esionales
como a los académicos a c ea , analiza y p oba nue os juegos, así como a conec a los en
un u u o con jugado es i uales c eados median e In eligencia A i icial (IA).
6
Figu a 2.2: Po ada del juego de mesa "She lock Holmes De ec i e Aseso "
2.1.3. Cluedo
El Cluedo (P a , 1949) es un juego que cons a de un able o en el que se mues an
las habi aciones, co edo es y pasajes sec e os de una casa ingles de campo. También ae
peones que ep esen an a los pe sonajes, piezas de a mas en minia u a, a ios dados, es
se s de ca as y las no as del de ec i e. Los jugado es debe án descub i quien lle ó a cabo
el asesina o de uno de los pe sonajes del juego siguiendo las pis as que se encuen an en el
able o del juego.
13

Es e juego clásico se pod ía deci que ue nues o “pun o de pa ida” pues cuando se
nos ocu ía algún elemen o nue o que añadi al juego lo pensábamos en el con ex o de que
ue a Cluedo ya que es un clásico en el mundo de ec i es. Algunas mecánicas de es e juego
equie en de i eliminando posibilidades has a que sólo quede la más e iden e, y si odo lo
hemos hecho bien descub i emos de mane a sa is ac o ia quien es el asesino. Es as mecánicas
y simila es han sido implemen adas en la ase del in e oga o io.
Figu a 2.3: Po ada del juego de mesa Çluedo"
2.1.4. Mis e io de la Abadía
El Mis e io de la Abadía (Faidu i, 1996) es un juego de mesa simila a los an e io es, es
deci , del ipo deducción, sal o que es e no se desa olla en el p esen e ni en una mansión
como Cluedo sino en una abadía medie al. Los jugado es compi en en e ellos pa a esol e
el mis e io mo iéndose a a és de la abadía y ealizando las p egun as adecuadas, mecánicas
muy simila es a las que que emos implemen a en nues o in e oga o io. Además es e juego
ambién iene un sis ema de u nos.
14
Figu a 2.4: Po ada juego de mesa .El Mis e io de la Abadia
2.1.5. Alien Isola ion
Alien Isola ion (Assembly, 2014) es un ideojuego mul ipla a o ma del géne o su i al
ho o y sigilo en p ime a pe sona desa ollado po The C ea i e Assembly y publicado po
Sega el 7 de oc ub e de 2014. La p o agonis a Amanda debe á escapa de la na e en la que
se encuen a a apada jun o con el Alien, pe o él no es el único pelig o pues ambién e
encon a ás con and oides que ienen ins in os iolen os y que no duda án en a aca e nada
más e e. A pa e de los and oides ambién hay o os humanos en la na e que in en an
sob e i i acabando con odo se i o que se encuen an incluido ú.
15
Aunque es e juego no es á desa ollado pa a p oba in eligencias a i iciales si que es
in e esan e la que desa olla on pa a el Alien, es más uno de los g andes alicien es con los
que se endía el juego e a dicha in eligencia a i icial. El Alien ap endía a lo la go de la
pa ida, po ejemplo el jugado ha hecho un uido muy ue e y en onces se esconde en
una aquilla pa a que el Alien no le encuen e, es e uco e puede unciona una o incluso
dos eces pe o a la e ce a el Alien e encon a á en e las aquillas. Y ese es uno de los
muchos ejemplos sob e es á in eligencia a i icial que aunque al inal no e a odo lo que nos
que ían ende si que llegó a se una IA no able y bas an e inno ado a en el mundo de los
ideojuegos.
Figu a 2.5: Po ada de Alien Isola ion
2.1.6. L.A Noi e
L.A Noi e (Bondi, 2011) es un ideojuego desa ollado po Team Bondi y dis ibuido
po Rocks a Games pa a PlayS a ion 3, Xbox 360 y PC.
En es e juego omamos el papel de un exma ine que as la segunda gue a mundial
comienza a abaja como agen e del depa amen o de policía de Los Ángeles.
16
El juego cons a de a ios asesina os que debes esol e pa a culmina con el culpable de
odos ellos al inal del juego. En dichos casos debes in e oga a es igos y a amilia es y
amigos de la íc ima. Lo in e esan e de es os in e oga o ios es que ienes que ija e en las
exp esiones aciales, muy conseguidas, del NPC pa a sabe si e es á min iendo o no y el
jugado puede lle a a cabo el in e oga o io de di e en es mane as. Puedes men i al es igo
pa a que le en e miedo y e diga la in o mación que necesi as o incluso puedes inculpa le
pa a in imida le y que suel e la in o mación. Algunas de es as mecánicas se han con emplado
pa a nues o p oyec o.
Figu a 2.6: Po ada de L.A Noi e
2.2. T abajo p e io: Mouse Mind
Es e p oyec o pa e de la idea de un TFG ealizado an e io men e po el alumno Ale-
jand o Villa ín. La idea nos pa eció muy in e esan e, y al e que en dicho TFG no se llegó
muy lejos con la idea p incipal hemos decidido e oma la noso os. Además dicho abajo
an e io seguía la idea de un a ículo esc i o po nues o Di ec o y Codi ec o del p oyec o
(Ál a ez y Peinado, 2015)
17
Dicho TFG p e endía desa olla an o un juego pa a p oba una IA como la p opia IA
que se ía p obada en ese juego. P e endía c ea una in eligencia a i icial que adqui ie a
conocimien os a lo la go del desa ollo del juego y que usa a dicho conocimien o pa a pode
esponde de o ma azonada a p egun as. Finalmen e el desa ollo de es e IA quedó muy
lejos de lo que que ían hace en un p incipio, po eso noso os cogemos es a idea y la desa-
olla emos más. Pe o noso os nos en oca emos en c ea el juego pa a que desa ollado es
de in eligencias a i iciales puedan hace las p uebas necesa ias a su IA con nues o juego,
se pod ía deci que el juego hace de “Tes de Tu ing” sal ando las dis ancias.
Es e abajo pa ía de la idea de c ea una he amien a pa a pone a p ueba la In eligen-
cia A i icial. Las p ime as ideas elacionadas con la in eligencia a i icial su gie on jun o a
la lógica, los algo i mos y las ma emá icas, los cuales ienen su o igen en las cul u as g iegas
o á abes a ios años an es de C is o, pe o no es has a 1950 cuando Alan Tu ingpublica
un a iculo, donde se p opone una espues a pa a conside a a una máquina in eligen e,
momen o en el que se de ine o malmen e el é mino de in eligencia a i icial. Su ge así el
llamado Tes de Tu ing.
Según es e es , lo que do a a un se de in eligencia es su capacidad pa a imi a el
compo amien o humano. Pa a supe a el es , la máquina debe se capaz de engaña al
juez pa a que de e mine que no es una máquina sino un se humano.
Ya son algunas las in eligencias a i iciales que p oclaman habe supe ado es e es , como
Egene Goos man. Una in eligencia a i icial que simulaba se un adolescen e uc aniano de
13 años de edad 1.
Es a p ime a de inición de in eligencia a i icial ha ido e olucionando hacia un en oque
donde se p e ende imi a el compo amien o acional.
Los p ime os pasos dados en es e campo ue on dados a a és del ajed ez, donde se
p e endía que la máquina ue a capaz de gana a un se humano. Poco a poco se ha ido
e olucionando.
1Egene Goos man: h p://www.abc.es/ciencia/20140609/abci-supe o denado -supe a-p ime a- es -201406091139.h ml/
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2.3. Uni y
Uni y, el en o no de desa ollo de ideojuegos mul ipla a o ma c eado po Uni y Tech-
nologies iene como una de las ca ac e ís icas p incipales da sopo e a la compilación sob e
di e en es ipos de pla a o ma, desde la Web al o denado pe sonal, a los disposi i os mó iles
y consolas, ya sean de sob emesa o po á iles.
Uni y posee ca ac e ís icas simila es a la de o os mo o es de ideojuegos que son más
po en es, po ejemplo Un eal. O ece sis emas de iluminación, ma e iales, ísicas, e c. La
en aja de Uni y es el hecho de que hay una g an can idad de documen ación y u o iales
que nos ayuda án en nues a labo .
También o ece una ienda in e na ica en con enido, llamada Uni y Asse S o e a la que
pueden accede odos los desa ollado es ya sea desde el na egado o desde el mismo Uni y.
Dicho con enido incluye sonidos, modelos de pe sonajes y obje os, ex u as e incluso demos.
Hay con enido g a ui o y ambién de pago.
Algunos juegos conocidos que usan el mo o de Uni y, son Hea hs one: He oes o Wa -
c a (Blizza d En e ainmen , 2014), Pokemon GO (Nian ic Inc, 2016), Nihilumb a (Beau iFun
Games, 2012) o Pilla s O E e ni y (Obsidian En e ainmen , 2015), lo que e leja de odo
lo que es capaz es e en o no de desa ollo.
19
2.4. Re os
Teniendo en cuen a el es ado ac ual y los obje i os que nos hemos ma cado, nues o
mayo e o es auna los elemen os de los juegos de deducción y simulación en una he amien a
pa a con igu a juegos mul ijugado online a la ez que dichos elemen os c een un en o no
ico en posibilidades a la ho a de oma decisiones an o en la ase de simulación como
pos e io men e en la ase del in e oga o io. Aunque la ase de simulación es mas ácil de
implemen a po que se a una se ie de p egun as y espues as en e el in es igado y los
sospechosos equie e que es e bien pensado, nues o e o es c ea una in e az pa a c ea
p egun as elacionadas con el es ado inal del labe in o, pa edes o as, quien se comió la
comida, o quien es u o en “x” casilla, cuyas espues as sean si o no. Pe o ademas que emos
que de pie al engaño y la manipulación, po ejemplo pudiendo p egun a a un sospechoso
quien ompió una pa ed que no acabó o a en la ase de simulación pa a así comp oba si
nos es a min iendo.
20
Capí ulo 3
Me odología y he amien as
Pa a la ealización del p oyec o hemos seguido una me odología ágil, adap ada a las
necesidades de nues o p oyec o y las capacidades del equipo. El modelo de p oceso que
es amos usando se basa en Sc um, ealizando los sp in s con una du ación de dos semanas
y eniendo al di ec o de p oyec o p esen e en es as euniones. En dichas euniones mos á-
bamos el abajo ealizado en esas dos semanas, comen ábamos p oblemas que hubié amos
podido ene a la ho a de ealiza el abajo asignado y se asignaban nue as a eas pa a las
p óximas dos semanas.
3.1. Me odología
Al comienzo del p oyec o las a eas o hi os asignados en es as euniones p esenciales
e an p incipalmen e pa a ap ende a usa Uni y. Pa a ello ealizábamos “juegos” median e
u o iales que o ecía la p opia página de Uni y. Además de es o íbamos comen ando aspec os
elacionados con el juego que eníamos pensado desa olla , como po ejemplo el núme o
mínimo de jugado es, las acciones que pod ían ealiza los jugado es en el juego y o as
ca ac e ís icas y es icciones. Cada uno de los componen es del equipo nos dedicábamos
especialmen e a una pa a en conc e o. Las euniones es aban o ganizadas de mane a que
apa eciesen nue as a eas pa a cada uno de los pa icipan es y así i a anzando.
21
Es as euniones se lle aban acabo cada dos semanas. En el p ime a mi ad del cu so se
ealizaban los ma es y en la segunda mi ad los ie nes, con alguna excepción po p oblemas
de agenda. El p opósi o e a que pa a cada eunión es u iesen los obje i os de allados en
la an e io eunión. En e una eunión y o o los pa icipan es se comunicaban en e sí ya
ue a a a és de Wha sapp o Slack.
Las a eas las uníamos en un eposi o io de Gi hub según íbamos eniendo alguna nue a
uncionalidad del juego, po minuciosa que ue a, y así enseñá sela al di ec o del p oyec o
en la p óxima eunión.
Más allá de es as euniones ambién eníamos una se ie de p esen aciones a lo la go del
cu so en las que enseñábamos al es o de pe sonas pe enecien es al g upo de in es igación
que es ábamos haciendo y cuál e a nues o p og eso. Una p esen ación an es de na idades,
o a an es de semana san a y una úl ima an es de una en ega inal.
3.2. Plan de abajo
Ya que seguíamos una me odología ágil no eníamos de inido un plan de abajo ijo
sino que íbamos añadiendo uncionalidad a azón de nues a capacidad y di icul ad de lo
p opues o, pe o si que nos ma camos dos hi os a cumpli desde el p incipio.
Pa a el p ime cua imes e se aco dó ene especi icados los equisi os del juego pa a
ene cla o como se ía es e y pode “ ende lo” en la p esen ación de an es de na idad de la
que ya hablamos an e io men e. Además de es o debe íamos habe enido nues a p ime a
oma de con ac o con Uni y y habe ap endido lo su icien e como pa a pone nos manos a
la ob a con el juego.
Pa a el segundo cua imes e end íamos que ene una e sión uncional del juego, o al
menos con la p ime a pa e del mismo. También debe ía unciona el mul ijugado . Todo lo
aco dado se enseña ía en la p esen ación de an es de Semana San a.
22
Exis e la posibilidad de que se añadan nue os obje os al juego ía XML, siemp e y
cuando exis an los ecu sos g á icos en el in e io del p oyec o.
Núme o de jugado es, incluye el núme o mínimo y máximo de jugado es.
Núme o máximo de u nos que du a una pa ida.
4.4. Requisi os uncionales
Requisi os elacionados con la p ime a ase del juego:
Mos a po pan alla un able o, que ha á las eces de labe in o.
Mos a sob e dicho able o a los cua o a ones.
Mos a sob e algunas casillas mu os que se án las pa edes del labe in o.
Mos a sob e algunas casillas pa edes agiles (pa edes que pueden ompe se).
Mos a en alguna casilla comida.
De ini un o ma o XML (maze.xml) que si a pa a con igu a los di e en es aspec os
del juego. Ya sea el amaño del able o o labe in o, los elemen os del labe in o, núme o
de jugado es.
Ca ga dicho iche o maze.xml (siemp e el mismo, po de ec o) y coloca los elemen os
encima de su casilla co espondien e.
C ea un sis ema de u nos.
Lle a el sis ema de u nos a mul iplaye , de mane a que cada jugado pueda e en
pan alla de quien es el u no.
Que los sospechosos se puedan mo e una casilla conc e a en su u no, sólo pueden
mo e se a una casilla adyacen e a su posición. Deja la “pue a abie a” a que sea algo
con olado po humano o po IA.
29

Que los mo imien os de los sospechosos se lle e al mul iplaye .
C ea un sis ema de isibilidad (al que nos e e i emos en algunas ocasiones como
niebla) en el que puedes e “ odo” en línea ec a has a llega a un mu o (o el lími e
del able o).
Lle a nos ese sis ema de isibilidad a cada aplicación clien e.
Que se puedan ealiza acciones como ompe una pa ed ágil y pasa a a és de
es a.
Que los sospechosos puedan come se la comida.
Que es a ase del juego inalice as el anscu so de un núme o X de u nos.
Requisi os elacionados con la segunda ase del juego, es deci , el in e oga o io:
Que se pueda conec a un in es igado a la ase del in e oga o io.
Que el in es igado pueda usa comboboxes pa a compone una p egun a.
Que el sospechoso pueda usa comboboxes pa a compone una espues a.
Que inalmen e el in es igado pueda ealiza acusaciones, asocia dis in os “c ímenes”
a los sospechosos.
Que se ealice el cálculo de la pun uación inal pa a los sospechosos.
Que se mues e una en ana inal con la pun uación una ez inalice el in e oga o io.
Que los sospechosos solo puedan esponde cuando sea su u no.
30
4.5. Requisi os no uncionales
Usa Uni y pa a el desa ollo del so wa e.
Ob ene los asse s necesa ios (modelos de los pe sonajes, pa edes ágiles, comida, e c)
pa a el aspec o isual.
Usa las posibilidades que nos o ece Uni y con su clase Ne wo king pa a lle a a cabo
el mul ijugado .
Que el juego sea mul ipla a o ma y pe mi a juga ía online desde dis in as pla a o -
mas. Po ejemplo un usua io juega en su PS4, o o en su po á il y un úl imo desde
su sma phone.
La in e az debe adap a se a odos los disposi i os en los que el so wa e es é disponible.
31
Capí ulo 5
Análisis, diseño e implemen ación
En es e capí ulo abo da emos el análisis y diseño, an o de la pa e elacionada con la
in e acción del clien e y la aplicación, como de la pa e co espondien e con la in e acción
del usua io y el juego desa ollado.
En p ime luga , en el apa ado 5.1 ha emos un análisis de cómo se iene p e is o usa el
sis ema. A con inuación se mos a án los diag amas de caso de uso que e leja án lo con ado
p e iamen e.
El siguien e apa ado, 5.2, con end á odo aquello que iene que e con el diseño de la
he amien a, mos ando las elaciones que ienen las en idades y explicando la a qui ec u a
en gene al. De es a mane a aba ca emos odo lo elacionado con la comunicación en e las
pa es señaladas al p incipio del capí ulo.
Po úl imo, en el apa ado 5.3 indica emos la es uc u a y las ecnologías usadas en cada
capa, así como de alles de la implemen ación de la aplicación.
5.1. Análisis
Como se pensó desde un p incipio, una unción p incipal de nues a he amien a debe
se a la c eación de un escena io, comple amen e con igu able. Pa a ello an o el diseño del
mapa de la ase de explo ación como a ias ca ac e ís icas de la con igu ación(nume o de
u nos, ipos de isión, pun os que ob ienen los jugado es...) se pueden especi ica en a ios
XML.
32
En es a he amien a se hace una di isión de usua ios en e los denominados Jugado es y
o o que se denomina á In es igado . La di e encia en e ellos es que el In es igado c ea a
el se ido y los XML de con igu ación, mien as que el usua io solo pod á pa icipa en el
juego ya sea como de ec i e o sospechoso.
Todos los jugado es pod án conec a se desde su o denado a un se ido ya c eado a
pa i de la di ección Ip, una ez den o del lobby pod án escoge el nomb e de su a ón y el
colo , dependiendo del colo del a ón se les aplica a unas eglas de pun uación u o as. El
de ec i e es un ipo de pe sonaje especial que pa icipa solo en la segunda pa e del juego
pe o ambién en a a la pa ida en es e pun o.
Po o o lado el in es igado c ea a dos a chi os XML uno pa a de ini que aspec o end á
el labe in o en el que se mo e án los sospechosos en la p ime a ase y el o o pa a con igu a
los de alles del expe imen o, nume o de u nos de las ases, nume o de sospechosos, e c. Una
ez c eados ambos a chi os ab i á la aplicación pa a c ea un se ido dedicado al que se
uni án los jugado es desde sus o denado es, ambién iene la opción de c ea el se ido y
pa icipa en la pa ida.
5.1.1. Diag amas de caso de uso
En es e apa ado se mos a án los diag amas de casos de uso que co esponde án a lo
con ado en el apa ado an e io . Como los nomb es y elaciones de los casos de uso son muy
cla os ace ca de lo que hacen o necesi an, hemos op ado po hace diag amas gene ales en
ez de de alla en e os y uno po uno los dis in os casos.
33
Diag ama de caso de uso de c eación del se ido
Figu a 5.1: Diag ama de caso de uso de c eación del se ido .
Diag ama de caso de uso de uni se a una pa ida
Figu a 5.2: Diag ama de caso de uso de uni se a una pa ida.
34

Diag ama de caso de uso de desa ollo de una pa ida
Figu a 5.3: Diag ama de caso de uso de desa ollo de una pa ida.
5.2. Diseño y a qui ec u a
En es e sección amos a explica el diseño y la a qui ec u a que sigue la aplicación jun o
a sus di e en es capas.
5.2.1. Diseño
Comenzamos diseñando un p oyec o en Uni y muy sencillo en el que se c eaba un labe-
in o que solo cons aba de pa edes y sospechosos como se puede obse a en las igu as 5.4
y 5.5, mas a de añadimos un sis ema de u nos que uncionaba en local, pos e io men e se
ans o mo la he amien a pa a que el juego uncionase en ed en luga de en local. Aña-
dimos la ase del in e oga o io al e mina la ase de simulación. A pa i de aquí uimos
añadiendo elemen os al labe in o pa a da mas posibilidades a los jugado es igu a 5.6.
35
Figu a 5.4: Labe in o acío.
Figu a 5.5: Labe in o acío.
36
Figu a 5.6: Labe in o acío.
5.2.2. A qui ec u a
Nues a aplicación cuen a con una a qui ec u a en la que el In es igado lanza un se ido
al que se unen de 4 a 5 jugado es, uno de ellos como de ec i e. Cada jugado inicia su
ejecu able y se une al se ido que c eó el in es igado , es o hace que en los o denado es de
cada jugado haya una copia del juego, la cual se a ac ualizando median e los Commands
y Clien Rpc que apo a Uni y pa a con ola el in e cambio de in o mación en e se ido
y clien es.
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Figu a 5.7: A qui ec u a del p oyec o con se ido dedicado.
38
A con inuación explica emos el diseño que han seguido las siguien es e siones:
Ve sión 1 - Mul ijugado local
La he amien a pe mi e c ea juegos de able o con casillas, el able o es a o mado
po las pa edes y las casillas acías po las que los sospechosos pueden desplaza se
lib emen e siguiendo el sis ema de u nos. Los jugado es solo pueden desplaza se una
casilla de dis ancia.
Es a e sión acababa cuando cada jugado se había mo ido un nume o de e minado
de eces.
El p ocedimien o se ía:
1. El in es igado c ea los a chi os de con igu ación
2. Inicializamos el juego con el nume o de sospechosos especi icado en el a chi o de
con igu ación
3. Empieza la p ime a onda
4. Se mue en odos los sospechosos, po u nos y de uno en uno
5. Finaliza la onda
6. El juego con inua has a que se acaban las ondas
Es a e sión se ia pa a comp ende como mo e los sospechosos y o ganiza los u nos
en la e sión pos e io , la o ma en la que es aba p og amado el sis ema de u nos se
desca ó al in oduci el ac o online.
Ve sión 2 - Mul ijugado Online
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En es a e sión econs uimos la an e io pa a que se pudiese juga desde dis in as
maquinas a a és de In e ne , pa a ello u ilizamos los Command y Clien Rpc, son un
ipo de unciones sopo adas po Uni y que acili a pa a la comunicación en e clien e
y se ido . Con las unciones Command desde un clien e mandamos una unción pa a
que se ejecu e solo en el se ido , y con las unciones Clien Rpc se lanzan desde el
se ido y se ejecu an en odos los clien es A pa e del online ambién se incluyo la ase
del in e oga o io y se en iqueció los elemen os que componen la pa e de simulación.
Es a e sión acababa cuando e mina la ase de in e oga o io. El p ocedimien o se ía:
1. El in es igado c ea los a chi os de con igu ación
2. El in es igado a anca un se ido ya sea dedicado o no
3. Se unen los jugado es a pa i de la di ección IP del se ido
4. Empieza la p ime a onda
5. Se mue en odos los sospechosos, po u nos y de uno en uno
6. Finaliza la onda
7. La ase con inua has a que se acaban las ondas
8. Una ez e minada la ase de simulación comienza la ase de in e oga o io
9. El de ec i e a haciendo p egun as a los sospechosos
10. Una ez acabados los u nos de p egun as el de ec i e decla a los culpables
11. Se calculan las pun uaciones de los jugado es y se mues an
En el siguien e capi ulo habla emos de las p uebas que ealizamos pa a comp oba las
dis in as uncionalidades de la aplicación.
46
Capí ulo 6
P uebas y esul ados
Pa a p oba nues a pla a o ma Deduc ionLab, la u ilizamos pa a implemen a un pe-
queño juego llamado MiceMaze.
6.1. MiceMaze: Especi icación
A lo la go del capí ulo 4 especi icamos di e en es equisi os elacionados con es e juego de
ejemplo po lo que en es e apa ado mos a emos las especi icaciones que enían las e siones
desa olladas pa a las p uebas con usua ios.
La e sión que eníamos disponible pa a la p ime a de las dos p uebas con usua ios que
ealizamos p esen aba un menú p incipal con una GUI pa a en a en el juego, sali de es e
o en a en la pan alla de c édi os del juego. Una ez hemos sal ado de esa pan alla p incipal
enemos una escena in oduc o ia que e explica el uncionamien o del juego, es a pan alla
e explica las pun uaciones y las di e en es ases que posee el juego.
Una ez hemos e minado con la in oducción pasamos al lobby y cuando odos los
usua ios es án lis os pa a juga da inicio la p ime a ase del juego, la elacionada con el
labe in o. En dicha ase los jugado es que son a ones pueden ealiza un mo imien o po
u no y los mo imien os aba can una dis ancia de una baldosa, es deci , cada jugado puede
mo e se sólo a sus casillas adyacen es. Cada a ón iene asignado median e el colo un
sis ema de pun uación di e en e.
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Todos los a ones ganaban 1 pun o po ealiza un mo imien o excep o el a ón e de
que ganaba 4 pun os. Además odos los a ones ganan 100 pun os po come se el queseo,
pe o el a ón de colo ojo en luga de gana 100 gana 200 pun os. El a ón ama illo además
de es o gana pun os ompiendo pue as, al con a io que el a ón azul que pie de pun os po
ealiza es a acción.
En es a e sión del juego eníamos un cha lib e en la mi ad izquie da de la pan alla,
que se usaba pa a el in e oga o io pe o que se podía usa en odo momen o.
Du an e la ase del in e oga o io el jugado que juega el ol del cien í ico debe hace
p egun as a los o os jugado es median e el cha lib e del que an es hemos hablado pa a
descub i quien es el culpable. Una ez el cien í ico c ea sabe quien es el culpable de come
el queso sólo enía que pulsa un bo ón pa a decla a un culpable y el juego e minaba.
Pa a la segunda e sión del juego que ue usada pa a la úl imas p uebas con usua ios
se ealiza on cie os cambios que decidimos a aíz de la in o mación ex aída de la an e io
p ueba con usua ios ealizada. De es os cambios habla emos en los siguien es apa ados de
es e capí ulo.
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Figu a 6.1: Po ada de ejemplo pa a MiceMaze
6.2. P ime a sesión de p uebas con usua ios eales
En el mes de Mayo ese amos un día pa a ealiza p uebas con usua ios y ecaba
in o mación que nos ayuda a a mejo a la expe iencia y de ec os del juego. Los cua o
usua ios que pa icipa on en la sesión e an pe sonas pe enecien es al g upo de in es igación
y p o eso es de la acul ad, es deci , usua ios “den o del mundillo”. La e sión del juego que
pudie on p oba no e a la de ini i a, pe o si que con aba con muchos aspec os de la e sión
inal po lo que los usua ios pod ían hace se una idea bas an e ap oximada de como llega ía
a se el p oduc o inal.
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Las p uebas las ealizábamos en g upos de es. Dos de ellos se ían los a ones y o o el
cien í ico que end ía que adi ina quien de los o os dos se había comido el queso. Du an e
las pa idas uno de noso os obse aba como jugaban y les explicaba las mecánicas del juego
a los usua ios, además de esol e las dudas que pudie an ene du an e el desa ollo de la
pa ida. Algunas de es as pa idas se ealizaban comple amen e po g upos de es o mados
po pe sonas ajenas al p oyec o. En o as pa idas pa icipábamos alguno de noso os po
al a de pe sonas. El di ec o del p oyec o ambién pudo juga pa a e los a ances que
eníamos, a modo de eunión como las que solemos ene cada dos semanas.
Las p uebas se ealiza on en un labo a o io de la acul ad. Pa a el desa ollo de las mis-
mas pasamos un ejecu able a es o denado es del labo a o io. Uno de ellos ha ía de se ido
y los o os dos debe ían conec a se a la IP de ese o denado , es a IP se la p opo cionába-
mos a los usua ios en un documen o de Google Docs. Además en es e documen o una ez
inalizadas las pa idas cada usua io podía da nos eedback.
6.2.1. Resul ados
Víc o :
Pode e el labe in o mola ía. El cha debe ía man ene el oco al pulsa en ia . Pod ías
usa habilidades pa a e i ica si alguna de las casillas u obje os o os han sido isi ados po
algún jugado . La sensación que da es que aunque mien an es muy di ícil sabe cual de ellos
dice la e dad y el cha se con ie e en algo i ele an e. Debe ía de habe alguna o ma de
comp oba , de o ma pa cial, si un jugado puede es a min iendo sob e algún hecho (las
habilidades pod ían ayuda ). El in es igado ambién pod ía ene una pun uación, basada
en su capacidad pa a esol e en iempo, habilidades usadas, mensajes en iados, men i as
de ec adas, e c.
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En la e sión en la que jugó Víc o la isión educida del cien í ico no es aba disponible
po lo que no le pe mi íamos que ie a el labe in o pa a que la ase del in e oga o io no
ue a “ alsea”, es deci , pensamos que si el sabía quien se había comido el queso al mi a el
labe in o los esul ados que ob end íamos de la ase del in e oga o io no se ían álidos. En
conclusión, es e p oblema de la isión ya ue solucionado pa a la e sión inal.
El usua io encon ó di iculdad en el desa ollo del in e oga o io. Du an e la p ueba
obse amos que enía di icul ades pa a desa olla p egun as a los o os usua ios a los que
es aba in e ogando. Debido a eso cambiamos el cha lib e que enía esa e sión po unas
p egun as p ede inidas que se puede i cons uyedo con los di e en es alo es que apo an
múl iples combobox. Es o se ha implemen ado an o pa a las p egun as como pa a las
espues as.
En cuan o a la pun uación lo apun amos pa a el u u o. Ya se había hablado de ello
en algunas euniones, pe o pensamos que ealiza un jus o sis ema de pun uación no e a la
p incipal de nues o abajo.
Juan José:
El uncionamien o online es á bas an e bien. Explica ía mejo la unción de cada a ón
y como gana pun os cada uno, cuál es su unción den o del juego y cómo debe ac ua .
Fal a ía mejo a las pue as que ha o o cada uno, pode e las de los demás y donde acaba
cada a ón (aunque es o se que no se ha implemen ado oda ía). Mejo a ía el cha inal
pa a hace lo más ácil y en endible, quizás haciendo p egun as po u nos o de alguna o a
o ma. Po lo gene al el uncionamien o es co ec o.
51
Es e usua io encon ó di ícil el hecho de sabe que unción iene cada a ón du an e la
pa ida. Debido a es o en cada isión del juego que iene cada jugado apa ece un ex o
bien isible que e indica con que ac i idades a ealiza du an e la pa ida puedes gana o
pe de pun os. También eía di ícil el cha del in e oga o io, la solución a es o ya la hemos
comen ado an e io men e.
Al edo:
Es a bien es sencillo y ácil de en ende , aunque es di ícil sabe en unción de que se gana
o pie de pun uación. Es a ía bien el pode juga iendo al o o pe sonaje y las cosas que
ompe, o al menos que pudiese habe dos modos de juego, uno ciego en el que como aho a
solo es us mo imien os y o o en el que pudiese e como se mue e el es o de pe sonajes.
Es a ía bien el que al inal del juego las p egun as uesen como en o os juegos en plan
p egun as de ipo si o no y po u nos.
Es e usua io enía di icul ad pa a sabe como se gana y pie de pun os en el desa ollo
de la pa ida, la solución a es e p oblema ya ha sido plan eada an e io men e en es e mismo
capí ulo.
Al igual que Víc o , pensaba que la ase del in e oga o io se ía más ácil con p egun as
gene adas que con un cha lib e como eníamos en ese momen o. Es o ue solucionado pa a
la e sión inal.
En cuan o a que haya dos modos de juego, uno con niebla y o o sin ella, eso es a á
disponible en la con igu ación del p oyec o en el a chi o XML.
Ja i:
52
Quizá el cien í ico que e explica las cosas debe ía empeza con algún a iso de que él
es el u o ial, pa a que los jugado es no a os no se lo sal en. En el menú, la casi a que me
indica quién soy yo es un icono adicionalmen e asignado al hos de la pa ida. Puede se
in e esan e esal a de alguna o a mane a ( esal a con algún colo , pone lo el p ime o de
la lis a..) quién es el jugado y deja la casi a pa a el que sea hos . Se ía in e esan e que la
posición del queso ue a alea o ia en cada pa ida (igual la posición inicial de los a ones
ambién). Si es un labe in o quizá es é bien que los a ones ean el eco ido pe o no las
pue as ni el queso. Es muy in e esan e que cada a ón enga sus p opios obje i os, quizá el
labe in o debie a da alguna opción más a aquellos a ones que NO quie an coge el queso
y p e ie an ala ga la pa ida. (si se pueden ompe pue as, po qué no epa a la pa a que
los demás pie dan iempo) Si el cien í ico iene que se un jugado , debe ía ene algo más
de in e ac i idad que la de se un espec ado du an e las pa idas. Pensad que la opción de
que un espec ado ajeno a la pa ida pueda se el hos puede e mina con ese espec ado
abu ido y que se aya, dejando a los jugado es i ados.
Es e usua io piensa que la escena in oduc o ia que hay en el juego an es de llega al
lobby no pa ece un u o ial. Es e p oblema se sol en a con la explicación que iene cada
jugado du an e la pa ida, dicha solución ya ue explicada an e io men e.
Veía poco in ui i os o liosos los iconos que hay en el lobby pa a sabe que jugado es e es
ú. Es e p oblema al se mucho meno que o os que encon amos du an e es as p uebas con
usua ios ue igno ado.
53
Además de es os allos que expe imen ó mien as in e ac uaba con el so wa e ambién
nos ecomendó inclui algunas nue as opciones pa a el juego como que la posición del queso,
es o es posible hace lo median e el a chi o de con igu ación XML. Añadi la opción de
epa a pue as, p opues a a la que dejamos la pue a abie a pa a desa olla en un u u o.
Que el cien í ico pudie a hace más du an e la p ime a ase del juego, es o ue igno ado pues
desde el p incipio del p oyec o pensamos que el cien í ico solo end ía pode en la segunda
ase del desa ollo del juego aunque es o pudie a hace que su ol ue a más abu ido que el
de es o de jugado es.
6.3. Segunda sesión de p uebas con usua ios eales
A pa e de las p uebas con usua ios ela adas an es, el 30 de mayo ambién ealizamos
p uebas con una e sión más a anzada en la que ya se habían lle ado a cabo los cambios
pe inen es después de nues a p ime a expe iencia con usua ios.
En es a ocasión los dos usua ios no es aban elacionados con el mundo de la in o má ica.
E an dos chicas que cu san su úl imo año en el g ado de publicidad y elaciones públicas en
la UCM. Es os ue on sus imp esiones.
6.3.1. Resul ados
Lau a:
Me gus a ía que, as come se el queso, el jugado enga más de un u no ex a; de al
mane a que pa a el cien í ico es más complicado a e igua qué a ón ha sido el culpable.
Además, al empeza el juego ya se sabe qué a ón a a gana , siendo una buena opción
que en algunas ocasiones se bloquee alguno de los u nos, siendo así más equilib ada la
pa ida.
54
A la ho a de escoge las he amien as necesa ias pa a desa olla el p oyec o ambién
ue odo muy ápido pues el di ec o nos ecomendó unas opciones que nos pa ecie on
sencillas y adecuadas pa a las necesidades del p oyec o. Es cie o que ambién po
inexpe iencia hemos enido con inuos p oblemas con Gi Hub, solapando unos commi s
con o os y cues iones así, pe o nunca han sido an g a es como pa a pe judica al
desa ollo.
En pa alelo a la especi icación del p oyec o ealizamos un p oceso de ap endizaje del
en o no de desa ollo, Uni y, y de su lenguaje de p og amación, C#. Realizamos a ios
u o iales que o ecían en el si io web o icial, consis en es en pequeños juegos, algunos
más sencillo y o os más complejos. La consul a de documen ación o icial ha sido cla e
du an e odo el p oceso, aunque aquella ela i a a Uni y Mul iplaye conside amos
que es insu icien e y su modelo di ícil de en ende pa a los inexpe os, lo que nos hizo
dedica ce ca de dos meses sólo pa a implemen a el sis ema de u nos en línea del
juego.
61

4. C eación de un ideojuego mul ijugado de deducción de ejemplo que ilus e el un-
cionamien o y el po encial de la pla a o ma an e io . La p ime a e sión an o de
Deduc ionLab como de MiceMaze se di e enciaban con las inales en que no enían
uncionalidad mul ijugado y po lo an o odos los jugado es jugaban desde el mis-
mo ejecu able. Es ábamos con encidos de que se ía sencillo ans o ma esa e sión
local en la e sión online, pe o no ue así y hubo que desca a odo lo implemen ado,
mo imien os de los pe sonajes po el able o y demás mecánicas del juego, y eim-
plemen a lo según el modelo de mul ijugado de Uni y. Es o pa alizó du an e mucho
iempo el p oyec o, aunque inalmen e pudo e oma se el i mo. La ase de simulación
iene las mecánicas básicas implemen adas: mo imien o de pe sonajes, in e acción con
obje os como las pa edes, y un sis ema de isión donde se ob ienen pe cepciones pa -
ciales del en o no. La ase de los in e oga o ios, que cuen a con una in e az que
pe mi e o mula p egun as a pa i de los pe sonajes y o os elemen os del escena io,
ambién se implemen ó cuando ya es aba muy a anzado el p oyec o.
5. Expe imen ación con el ci ado ideojuego de ejemplo en una sesión de p uebas con
usua ios eales, y alidación po an o de la u ilidad de la pla a o ma desa ollada. La
p ime a sesión de p uebas se ealizaó cuando había a ias mecánicas implemen adas,
pe o no odas. La in o mación ob enida, a pesa de que no p o enía de un g an núme o
de usua ios, esul ó de mucha u ilidad pa a hace cambios y mejo as de ca a a la e sión
inal, que ue u ilizada en la segunda y úl ima sesión de p ueba.
7.2. T abajo u u o
Aunque podemos conside a an o a Deduc ionLab como a MiceMaze p ime as e siones
es ables, oda ía hay mucho ma gen de mejo a y hay obje i os po cumpli como pa e del
p oyec o global de ayuda a la c eación e in es igación en ideojuegos en el que pa icipa es e
so wa e. Conc e amen e es as son las líneas de abajo u u o que se ab en a con inuación:
62
Añadi obje os en los escena ios que equie an de una in e acción más compleja, incluso
colabo ación en e a ios pe sonajes, lo que po encia ía las alianzas en e ellos.
Añadi la posibilidad de ealiza acciones posi i as en la ase de simulación, ales como
epa a o co egi lo que haya hecho o o pe sonaje o incluso los e o es come idos
po uno mismo. Es as acciones posi i as pod ían ecibi ecompensa en ma e ia de
pun uación siemp e que sea econocida la au o ía de las mismas.
Añadi más a iaciones al sis ema de isión que pe mi a e a los pe sonajes a a és
de una supe icie que no e pe mi a econoce los del odo, po ejemplo.
Añadi a ian es en el conocimien o inicial de los pe sonajes, po ejemplo no conocien-
do el escena io p e iamen e y eniendo que explo a lo y ap ende sus ca ac e ís icas
según se es á explo ando.
Añadi algún ipo de sis ema económico que pe mi a a los pe sonajes in e cambia
“dine o” (po ejemplo, la pun uación ob enida) en la ase de simulación a cambio de
apoyos en la ase de in e oga o io.
Desa olla e in eg a más juegos de ejemplo e incluso algún bo , aunque sea básico,
que ac úe como jugado i ual pa a es os juegos, como el p opio MiceMaze.
Mejo a la documen ación, la o ganización y el es ilo del código del p oyec o que es á
publicado en Gi Hub, pa a aumen a los es ánda es de calidad y la op imización de la
implemen ación.
Mejo a el apa ado a ís ico audio isual y la expe iencia de usua io de la aplicación,
ya que se ha ecu ido a in e aces muy simples y se han combinado ecu sos g a ui os
de di e en es es ilos, po al a de expe iencia y medios pa a elabo a una aplicación
mucho más a ac i a pa a jugado es y ambién pa a diseñado es e in es igado es del
ideojuego.
63
Apo aciones indi iduales de los au o es
Víc o Ga cía Rod íguez
Al comienzo del p oyec o, al no ene un al o conocimien o de Uni y, ap o echamos pa a
in es iga y especi ica equisi os. En es e inicio de p oyec o ya eníamos ma e ial pa a i
esc ibiendo una pa e de la memo ia. De es o me ui enca gando yo en es a e apa inicial
mien as mi compañe o comenzaba con la implemen ación de la ase de simulación.
Mis apo aciones a la memo ia aba can casi odos los capí ulos, a excepción del Capí ulo
5 del que se enca gó po comple o mi compañe o. Yo me ocupé de edac a el Capí ulo 6
en e o, mien as que el es o de capí ulos han sido ealizados a la pa .
Como ya se ha comen ado, du an e el desa ollo del p oyec o eníamos plani icadas es
“ euniones gene ales” en las que nos euníamos odos los pa icipan es de Na a ech Labo-
a o ies pa a mos a los a ances de nues os p oyec os (T abajos de Fin de G ado, de Fin
de Más e y has a Tesis Doc o ales). En la p ime a de es as euniones, en la que aún no
eníamos ninguna demo, me enca gué de mos a lo que que íamos hace con MiceMaze
usando un mockup hecho con Balsamiq.
Con espec o a la c eación del juego de ejemplo, me enca gué de ealiza la in e az
g á ica de usua io y los menús, así como el sis ema de c eación de p egun as y espues as
de la ase del in e oga o io.
U ilizando un ecu so de la Uni y Asse S o e implemen é una escena in oduc o ia en
la que si pulsas sob e el pe sonaje que apa ece en pan alla, es e e explica las mecánicas
del juego mos ando bocadillos con ex o. Es o pa ecía necesa io pa a que el jugado no
empeza a muy pe dido el juego y, de hecho, en la p ime a sesión de p uebas con usua ios
eales, la mayo ía de los usua ios coincidía en que e a di ícil sabe cual e a la misión asignada
a cada uno de ellos.
64
Cuando empezamos con la segunda e sión de MiceMaze, la e sión mul ijugado , mi
compañe o y yo nos enca amos de mane a conjun a de pasa de la e sión local a la e sión
en línea. Es o nos lle o unas cuan as semanas debido a nues o poco conocimien o ace ca
del en o no de desa ollo de Uni y. En una de las euniones de seguimien o que ealizábamos
cada dos semanas, llegamos a la conclusión de que e a necesa io un lobby pa a o ganiza de
una mane a más e icien e las pa idas. Pa a ello al p incipio usé lo que me o ecía Uni y, pe o
al mos a una in e az g á ica bas an e pob e, decidimos usa o a que ob u imos ambién
en la ienda o icial de Uni y. Una ez e ocada pa a que se adecua a a nues as necesidades,
la incluimos en el p oyec o.
De la p ime a ase de Deduc ionLab se enca gó mi compañe o, pe o yo añadí el sis ema
de pun uaciones y el empo izado pa a los u nos de los jugado es. Desde un p incipio
eníamos pensado inclui la opción de “no ealiza ningún mo imien o” du an e u u no
pe o no ue has a la segunda sesión de p uebas con usua ios que conseguimos saca iempo
pa a implemen a lo, coincidiendo con el hecho de que uno de los usua ios de p ueba había
mencionado que es a ía bien inclui esa opción.
De p og ama la ase del in e oga o io me enca gué al comple o. En un p incipio cons-
aba de un cha lib e en el que los jugado es podían o mula sus p egun as y espues as.
Había dos e siones y la di e encia en e ambas e a el bo ón de decla a culpable que poseía
la e sión del jugado que enía el ol de cien í ico en MiceMaze. T as discu i lo en a ias
euniones de seguimien o y con los da os ecabados du an e la p ime a sesión con usua ios
eales, decidimos cambia el cha lib e e implemen a un sis ema de p egun as y espues as
que es u ie a de inido y no die a libe ad a los jugado es más allá de la combinación de
posibles elemen os que se pe mi en usa pa a elabo a una espues a. Pa a es a nue a in e -
az pensé que se ía in ui i o añadi múl iples comboboxes pa a cada una de las opciones y
combina los alo es de es os pa a que inalmen e los jugado es (incluso i uales, es deci ,
bo s) pudie an o mula sus p egun as y espues as.
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Jesús Menéndez Mon ejo
Mien as que mi compañe o comenzaba a abaja en la memo ia con las in es igaciones y
especi icaciones de equisi os, yo me enca gué de la p ime a e sión del escena io, el labe in o
de MiceMaze. En una p ime a ins ancia el labe in o e a es á ico, es deci , siemp e se c eaba
con la misma o ma. T as la p ime a eunión concluimos que se ía mas in e esan e si el
labe in o se pudiese cons ui de mane a dinámica en base a un iche o XML. Es a ue
la segunda e sión, cuyos labe in os es aban o mados únicamen e po baldosas y pa edes
ex e io es.
Sob e es e labe in o acío incluí la p ime a e sión de los pe sonajes, a ones sospechosos
en MiceMaze, y sus con olado es. Al no dispone de a e el modelo ue un simple cubo.
Con es e modelo se implemen ó la p ime a e sión del mo imien o, que pe mi ía mo e al
pe sonaje di ec amen e a cualquie pun o del labe in o con un solo clic de a ón. En las
e siones pos e io es se es ingió el mo imien o del pe sonaje a las casillas ecinas, siemp e
y cuando es u iesen acías, ya que en es e pun o ya había añadido las pa edes in e io es.
Una ez de inido el mo imien o c eé la animación co espondien e pa a los sospechosos, que
has a aho a se anspo aban al des ino ins an áneamen e, sin animación.
Una ez c eada la uncionalidad básica de los sospechosos, c eé el p ime sis ema de
u nos. Es e sis ema se u o que desca a al implemen a el sis ema mul ijugado en línea
de Uni y, ya que e a una implemen ación pensada pa a unciona únicamen e en local.
Lo siguien e ue la c eación de la comida a encon a en el labe in o (el queso). Pa a es e
modelo u ilicé un ecu so g a ui o de la Uni y Asse S o e. A pa e de la c eación del modelo
incluí una acción pa a que el sospechoso in e ac uase (se comiese) la comida al si ua se en
la misma casilla.
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Pasa a la e sión mul ijugado nos cos ó a ias semanas has a en ende bien como
implemen a lo. Una ez en endido lo p ime o que implemen amos ue el sis ema de u nos.
Una ez ya con capacidades de juego en ed, incluí las pa edes que ompibles (los shojis),
de apa iencia mas ina. Una ez c eado el modelo añadí o a acción a los sospechosos pa a
que al en a en con ac o con una de es as pa edes, es a se des uye a y pe mi ie a el paso
a a és. Al con a io que las pa edes no males, las pa edes ompibles si pe mi en que e
desplaces a su casilla.
En es e pun o, al igual que pasaba con el sis ema de u nos u e que modi ica la imple-
men ación de las acciones “ ompe pa ed” y “come se la comida” ya que, aunque el cambio
se ap eciase en el clien e que ealizase la acción, no enia e ec o en el es o de clien es.
De mane a simul anea cada ez que añadía un nue o elemen o al labe in o, modi icaba
el sc ip que ca gaba dinámicamen e el labe in o pa a añadi lo y en iquecía el iche o XML
de con igu ación del mismo.
Ya en las e apas inales del desa ollo incluí un sis ema de isión en e los sospechosos
dis in o al de “ isión o al”. De es a o ma los sospechosos no e an capaces de e se en e
ellos a no se que se encon asen en linea ec a y sin pa edes en medio, las pa edes o as, la
comida y o os sospechosos no bloquean la isión, solo pa edes y pa edes ompibles que aun
no hayan sido o as. Es e cambio me lle o a modi ica de nue o las acciones “ ompe pa ed”
y “come se la comida” pa a que la desapa ición de la comida o la des ucción de la pa ed
solo se conociese cuando el sospechoso iese ese elemen o. De es a mane a un sospechoso
no iene po que llega a sabe si se ha in e ac uado con uno de es os elemen os, sin es e
sis ema los sospechosos e an capaces de e en odo momen o al es o de sospechosos y sus
mo imien os, conociendo así quien e a el esponsable de cada ac o.
En cuan o a la memo ia me he enca gado esencialmen e del Capí ulo 5 y de alguna
sección como la dedicada a los e os del Capí ulo 2.
67
Re e encias
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oneg o. [Juego de mesa].
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pañola pa a las Ciencias del Videojuego (Ba celona, España, Junio 2015) (Vol. 1394).
CEUR-WS. Desca gado de h p://ceu -ws.o g/Vol-1394/
68
Apéndice A
Ti le, Abs ac and Keywo ds
Ti le
De elopmen o a Pla o m o C ea ion and Resea ch on
Deduc ion Mul iplaye Video Games
69
Abs ac
Game de elopmen is a complex ask ha equi es abs ac ion capabili y, analysis and
me iculousness. Nowadays, games design is an academic discipline being impa ed and e-
sea ched in uni e si ies a ound he wo ld. In he case o mul iplaye deduc ion games, hese
asks a e challenging.
This p ojec aims o simpli y he c ea ion and in es iga ion o his ype o games h ough
a new assis an ool o p o essional designe s and academics, ha will allow hem in he
u u e o connec bo s, also called i ual playe s, h ough i s API.
The main goal is he de elopmen o his pla o m in Uni y, Deduc ionLab, which mus
be highly con igu able. Ano he goal is he c ea ion o an example game called MiceMaze,
ha shows he pla o m’s po encial o pe o m expe imen s in a com o able and as way.
In his wo k we s udy he games ma ke , bo h digi als and analogical, om gen es o
de ec i e, logic and deduc ion. Fo he de elopmen o he so wa e we ha e used an agile
me hodology inspi ed in Sc um, wi h ollow-up mee ings wi h all he eam each wo weeks,
as well as adecua ed ools bo h o implemen and o manage he p ojec .
To alida e he game we ha e ealized wo es sessions wi h eal use s. This eedback
allows us o e ise he ocus o ou wo k and abo e all, imp o e he ool pe o mance. Ou
academic yea was di ided in h ee main miles ones o show he wo k we did, and o be
discussed and e alua ed by he membe s o he eam.
As a conclusion, we ob ained he i s s able e sion o his pla o m, ee and open-
sou ce, ha will help e e yone in e es ed in he esea ch on deduc ion mul iplaye games.
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