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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

Bayesian Approach to Uncertainty Visualization of Heterogeneous Behaviors in Modeling Networked Anagram Games

verfasst von : Xueying Liu, Zhihao Hu, Xinwei Deng, Chris J. Kuhlman

Erschienen in: Complex Networks and Their Applications XI

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Heterogeneous player behaviors are commonly observed in games. It is important to quantify and visualize these heterogeneities in order to understand collective behaviors. Our work focuses on developing a Bayesian approach for uncertainty visualization in a model of networked anagram games. In these games, team members collectively form as many words as possible by sharing letters with their neighbors in a network. Heterogeneous player behaviors include great differences in numbers of words formed and the amount of cooperation among networked neighbors. Our Bayesian approach provides meaningful insights for inferring worst, average, and best player performance within behavioral clusters, overcoming previous model shortcomings. These inferences are integrated into a simulation framework to understand the implications of model uncertainty and players’ heterogeneous behaviors.

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Metadaten
Titel
Bayesian Approach to Uncertainty Visualization of Heterogeneous Behaviors in Modeling Networked Anagram Games
verfasst von
Xueying Liu
Zhihao Hu
Xinwei Deng
Chris J. Kuhlman
Copyright-Jahr
2023
Buch
Complex Networks and Their Applications XI

Print ISBN: 978-3-031-21130-0

Electronic ISBN: 978-3-031-21131-7

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-21131-7_46

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