角色扮演游戏非玩家角色行为研究数据集-nadiyahahmed
数据来源：互联网公开数据
标签：非玩家角色,NPC,行为研究,角色扮演游戏,情感分析,性格特征,人工智能,机器学习
数据概述：
本数据集是为研究角色扮演游戏中的非玩家角色（NPC）行为而创建的。研究涵盖了大约五款不同的角色扮演游戏，并使用了Ochs等人（2009）提出的方法来分析NPC的情感和性格特征。数据集包括以下特征：
- 开放性：创造力和探索新体验的倾向程度。
- 责任心：个体的组织性、可靠性及自律程度。
- 外向性：个体的外向、活力和社交程度。
- 宜人性：个体对他人的同情和合作倾向程度。
- 神经质：情绪稳定性和体验负面情绪的倾向程度。
- 自我意识：角色识别和理解自身情绪和思考的能力程度。
- 自我调节：角色有效管理情绪和行为的能力程度。
- 动机：角色达到目标的动机和承诺程度。
- 同理心：角色理解和连接他人情绪的能力程度。
- 社交技能：角色建立关系和网络的能力程度。
- 玩家行为：玩家在游戏环境中的具体行为。
- 预期反应：根据玩家的性格特征和情绪智能，预期的玩家反应，反应基于不同情绪如愤怒、悲伤、快乐等。
每个特征的评分范围为1到1000，后续数据集已进行标准化处理，以便适用于人工智能和机器学习的应用。
数据用途概述：
该数据集适用于角色扮演游戏设计、NPC行为建模、玩家行为预测、人工智能和机器学习研究等多种场景。游戏开发者可以利用此数据优化NPC行为，提高游戏体验；研究人员可以利用此数据进行玩家行为分析和AI算法开发；教育者可以利用此数据进行相关课程的教学和实验。
