Source: http://roleandroll.blogspot.com/
Timestamp: 2017-05-01 00:29:11+00:00

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Las limitaciones del modelo lineal en Psicometría llevan a desarrollar, a partir de la década de los 50, un nuevo paradigma dentro de la medición psicológica. Este nuevo paradigma, la Teoría de la Respuesta al Ítem (TRI), se centra en la consideración de lo medido como "latente" o inobservable, haciendo un énfasis especial en este punto, por lo que también se conoce como modelo fuerte de la puntuación verdadera (por contraposición al modelo débil que sería el modelo lineal del que hablamos en el post anterior).
En TRI, un modelo matemático relaciona la probabilidad de tener éxito en una tarea con el rasgo latente del sujeto (el equivalente a la puntuación verdadera y, en términos roleros, la característica o habilidad apropiada para la acción). El modelo matemático puede tener, en principio, cualquier forma, siempre que cumpla las siguientes condiciones:
Estar acotado en 0 y 1, es decir que la probabilidad mínima de tener éxito es 0 y la máxima es 1 (vamos, lo que viene siendo los límites propios de la probabilidad.
Ser monótono creciente, es decir, que conforme aumente el rasgo latente, aumente la probabilidad de tener éxito. Esto tiene todo el sentido: a mayor fuerza, mayor probabilidad de levantar un cierto peso, a mayor habilidad disparando, mayor probabilidad de acertar un blanco, etc.
Estar caracterizado por determinados parámetros de la tarea (esto, en realidad, no es cierto, ya que hay modelos de TRI no paramétricos, pero para nuestros fines interesa que sea así). Es decir, que la probabilidad de tener éxito depende del nivel de rasgo del sujeto y también de alguna propiedad de la tarea. Para nuestros fines, la dificultad de la tarea debería ser tenida en cuenta, así que perfecto.
De esta forma, sabiendo cuál es el nivel de habilidad del sujeto y la dificultad de la tarea puede calcularse la probabilidad de éxito usando el modelo matemático correspondiente. Si ahora quiero saber que es lo que pasa finalmente solo tendría que generar un número aleatorio de una distribución uniforme entre 0 y 1 y compararlo con la probabilidad de éxito: si el número es menor o igual que la probabilidad, la acción tiene éxito. Si el número es mayor, la acción falla.
Nótese que un número aleatorio generado de la distribución uniforme (0, 1) sigue una distribución lineal, pero eso no significa que un sistema de resolución de tareas así planteado sea lineal. Por contra, dependerá realmente de cuál sea modelo matemático que relaciona la habilidad del sujeto con la probabilidad de éxito en la tarea. Si dicho modelo es lineal, entonces sí, será un sistema lineal, pero esto no es lo normal.
De hecho, los primeros modelos de TRI presentados eran modelos gaussianos. Sí, se trata de un enfoque perfecto para las condiciones planteadas, ya que la función de distribución de probabilidad de la curva de Gauss es asíntotica en 0 y 1, es monótona creciente y admite parámetros para determinar su localización, su tasa de crecimiento, etc.
Los modelos gaussianos se abandonaron rápidamente porque eran matemáticamente difíciles de tratar (requieren cálculo integral, son difíciles de derivar... en fin, un chocho) y se propusieron en su lugar modelos logísticos, con la singularidad de que usando una constante de escalamiento se producía una aproximación casi perfecta a los modelos gaussianos.
El modelo logístico más sencillo es el de un parámetro (precisamente, la dificultad), también llamado modelo de Rasch y tiene la siguiente expresión:
D es la constante que aproxima el modelo logístico al normal, cuando D = 1.701
z es el rasgo latente del sujeto (su puntuación en la característica o habilidad) expresada en puntuaciones típicas (media 0 y desviación típica 1)
b es la dificultad de la acción, expresada en las mismas unidades que z
La función tiene, por cierto, esta pinta:
Donde las dos curvas representarían acciones con distinta dificultad (es decir, distinto valor de b). Como puede verse, la probabilidad de éxito crece en función del nivel de habilidad z (en el gráfico aparece como Ability). La línea continua representa una acción más compleja, mientras que la línea punteada representa una acción de dificultad media.
¿Nos sirve esto para nuestro sistema de juego "perfecto"? En la próxima entrega veremos como.
Ya sabemos que la función de probabilidad relaciona los valores de la variable aleatoria (en este caso el resultado de los dados) con su probabilidad de obtenerlos. Además, la función de distribución de probabilidad relaciona esos valores con la probabilidad de obtener un valor igual o menor (es decir, es la función de probabilidad acumulada). Pues bien, una función de probabilidad es lineal si la probabilidad de todos los valores posibles es la misma o, lo que es equivalente, si la función de distribución traza una linea recta. En los juegos de rol, son lineales todos los sistemas que utilizan un único dado (incluyendo un dado de cien, los clásicos sistemas de percentiles). Pero en el momento en que empezamos a sumar dados o escoger la mediana de una distribución generada lanzando varios dados (escoger el valor central de los dados, vaya) las leyes de la combinatoria entran en nuestras vidas retorciendo la funciones de probabilidad y distribución. Estos son los sistemas no lineales.
Y ahora viene la traca final: cuando diseñamos un sistema de juego, normalmente nos preocupa esa aproximación a lo gaussiano por cuestiones de realismo. Si en la realidad hay tantos procesos que siguen la distribución normal, entonces parece que obtendremos un realismo mayor si nuestro sistema de juego se aproxima a la distribución gaussiana. Esto es cierto, en espíritu. Porque en la realidad no hay tiradas de dados y lo que se distribuye siguiendo la campana de Gauss son los procesos o sucesos propiamente dichos, no un valor que se les añada o compare. Donde quiero ir a parar es que realmente es la resolución de éxito o fracaso la que debería tener una función de probabilidad no lineal, no necesariamente la tirada de dados. En ciencia, lo más parecido que hay a una tirada de dados es la generación de números aleatorios en estudios de simulación. Pues bien, cuando se quiere comprobar en un estudio de simulación si un suceso ocurre o no, lo que se hace es generar un número aleatorio entre 0 y 1 (siguiendo la llamada distribución uniforme, una distribución lineal para variables continuas) y comparar el valor obtenido con la probabilidad del suceso. Si la probabilidad es menor o igual, el suceso ocurre. ¿A qué os suena esto? Efectivamente, amigos, esto se parece bastante a los sistemas de percentiles (que usan como sabemos 1d100 y son, por tanto, lineales). Y entonces, ¿dónde queda el asunto gaussiano que tanto nos preocupaba hace un párrafo? ¿Qué pensáis?
No hay, que yo sepa, una teoría sobre sistemas de juego que indique qué elementos deben constituir de manera necesaria o suficiente un conjunto de reglas para que puedan ser consideradas un sistema de juego. Tenemos, sin embargo, una idea bastante intuitiva de lo que es y, partiendo de ella, voy a intentar extraer los elementos que componen un sistema de juego que nos servirán en futuras entregas para diseñar los nuestros propios de una manera más estructurada.Vaya por delante decir que no todos los sistemas de juego requieren de todos los elementos que voy a mencionar (por lo tanto, no todos son necesarios), pero sí están presentes en la mayoría de ellos, así que merece la pena comentarlos y ver qué aportan al sistema.El primer constituyente de un sistema de juego son, sin discusión, los personajes. En realidad, los personajes son un conjunto de elementos, pero tienen la cohesión suficiente y la importancia indiscutible para mencionarlos en primer lugar. A pesar de ello, para abordar de manera práctica su papel en el sistema hay dividirlos en sus componentes fundamentales: características, habilidades, nivel, clase, ventajas, desventajas, aspectos, etc. De todos estos hay dos que aparecen en prácticamente todos los juegos: características y habilidades.Características y habilidades están representados por puntuaciones numéricas (incluso los que los sistemas que utilizan adjetivos para describirlas terminan teniendo un equivalente numérico que es más práctico). Es decir, son puntuaciones y así nos vamos a referir a ellas genéricamente. De manera que el primer elementos que vamos a observar son las puntuaciones: valores numéricos que reflejan capacidades innatas o aprendidas de los personajes. Las puntuaciones se pueden caracterizar fundamentalmente por dos elementos: cuáles son (incluso si se trata de una lista abierta nos estaríamos refiriendo a esto) y, lo que es más relevante para nuestro objetivo actual, su escala.Las puntuaciones en todo juego de rol están expresadas en una determinada escala. En ocasiones, un tipo de puntuaciones se expresa en una escala y otras en otro (como ocurre con características y habilidades en La llamada de Cthulhu, por ejemplo). A mi esto me parece poco práctico, nada intuitivo y muy poco elegante, pero no me quiero despistar ahora con eso.En la mayoría de los juegos, hay más cosas con puntuaciones además de los personajes: dificultades, armas, vehículos, etc. Todos tienen puntuaciones y las puntuaciones se expresan en escalas, iguales o diferentes. En general, nos encontramos con una escala diferente por cada subsistema de resolución que haya: uno para las acciones, otro para el daño, etc. Pero no nos adelantemos.El siguiente elemento de los personajes son los rasgos cualitativos. Algunos, como los niveles, pueden ser ordinales, mientras que otros, como los aspectos o las clases de personaje, serán claramente nominales. Todos ellos se caracterizan por no aplicarse como números directamente, sino que tienen asociada otra información (que puede incluir, paradójicamente, modificaciones numéricas sobre las puntuaciones).Lo cuál nos lleva a la mecánica de resolución de acciones. Esto se refiere a de qué manera se introduce la variación aleatoria sobre las puntuaciones durante el juego: recordemos que la ejecución de acciones es una variable aleatoria y que, por tanto, un componente azaroso debe interaccionar con los valores fijos de las puntuaciones para simular esto y determinar el éxito o fallo de una acción. ¿Y los sistemas sin azar? Que no te engañe la ausencia de dados, gestionar recursos como contadores, etc. es un componente aleatorio... pero no puede ser determinado a priori (y en la práctica posiblemente tampoco a posteriori).La mecánica de resolución tiene que tener en cuenta la escala de las puntuaciones e introducir el grado de variabilidad necesario para que la resolución de acciones sea emocionante. Esto último es indiscutiblemente una cuestión de gustos, pero sería bastante ingenuo pensar que el realismo es más importante que la diversión. ¿No os parece? En todo caso sí, un cierto grado de realismo parece una condición deseable también. Con tener en cuenta la escala de puntuaciones me refiero a que exista un equilibrio entre lo determinante que es el azar y lo importantes que son las puntuaciones. Si la escala de las características va de 1 a 5 no parece muy sensato que la resolución consista en sumar 1d100 a dichas puntuaciones... Cómo combinar puntuaciones y azar parece la proporción áurea de los sistemas de juego. En realidad, y esto es posiblemente lo más relevante que voy a decir aquí, la mecánica de resolución es un procedimiento para simular el comportamiento de la función que relaciona las puntuaciones del personaje (y ocasionalmente sus rasgos cualitativos), las circunstancias (dificultades normalmente) y otros elementos (modificadores por objetos o similar) con la probabilidad de obtener éxito o fracaso en una acción. Esto es cierto incluso si la función no ha sido estudiada previamente... ¿No sería mejor entonces conocerla? Claro que sí, nos pondremos a ello en el futuro. El procedimiento en cuestión suele consistir en sumar puntuaciones e introducir un componente aleatorio mediante comparación o adición. Idealmente, la mecánica de resolución debería ser lo más exhaustiva posible. Sin embargo, habrá aspectos el juego que requieran subsistemas. Magia, salud y combate son los ejemplos paradigmáticos de subsistemas que pueden ser necesarios. A mi entender, cuanto más universal sea la mecánica de resolución y más pueda extenderse a los subsistemas, mejor que mejor. Y cuando los subsistemas son inevitables, mejor que se parezcan entre sí que diferenciarlos totalmente: si la salud física y la mental pueden emplear el mismo mecanismo, eso que gana en coherencia y robustez el sistema.Hagamos un poco de balance entonces. ¿Qué es un sistema de juego? Es un listado de componentes cuantitativos y cualitativos usados para representar los aspectos de la realidad simulada por el juego (personajes, circunstancias, objetos), que están expresados en una cierta escala y relacionados con la probabilidad de ocurrencia de sucesos (éxito o fracaso en acciones) mediante una mecánica aleatoria que puede incluir variaciones (subsistemas) destinados a cubrir áreas singulares del juego.Con esto me quedo. ¿Ha sido muy caótico? Intentaremos aclarar lo que sea más confuso en el futuro. De momento me quedo con las ganas de hablar más en profundidad sobre escalas y, por encima de todo, de funciones de probabilidad. Pero eso será otro día.
Otra entrada introductoria sobre conceptos básicos de Estadística. Creo que a los legos les servirá para aclarar algunos conceptos que usaremos en entradas posteriores con más enjundia. Los más versados espero que no se aburran mucho. Para conocer cómo se va a comportar en la práctica la distribución de una variable aleatoria resulta práctico estudiar algunas de sus propiedades. Hay mucha información que se puede extraer de la distribución y que es útil a la hora de estudiar el comportamiento de un sistema de juego (por ejemplo la kurtosis o la simetría), pero en esta entrada voy a limitarme a hablar de tendencia central y variabilidad. Más adelante, ya veremos.Los indicadores de tendencia central nos dicen en torno a qué puntuación (o puntuaciones) de la distribución se agrupan los valores posibles. Puedes pensar en estos indicadores como si fueran el punto de equilibrio: imagina los valores posibles ordenados en el listón de madera de un balancín, cada uno con un peso proporcional a su probabilidad. ¿Bajo qué valor de la distribución hay que poner el eje del balancín para que la tabla quede en equilibrio? Esa es un poco la idea. En otros términos, podemos pensar en la tendencia central como un indicador que resume la variable aleatoria en una única puntuación que describe lo que tiende a ocurrir con mayor frecuencia o de manera asintótica (cuando se repite algo infinitas veces). El indicador de tendencia central más conocido es la media, que cuando se refiere a un grupo de puntuaciones consiste en la suma de dichas puntuaciones dividida entre el número de casos. No os estoy contando nada nuevo, ¿verdad? Sigamos a ver. La media se calcula sobre una serie de puntuaciones empíricas, es decir que ya se han obtenido. Por ejemplo, puedes calcular la media de Destreza del grupo de personajes, o tirar 3d10 y calcular la media de los tres resultados obtenidos. Esto puede tener su utilidad, pero no me da la información que quiero sobre la distribución, es decir no me dice cuál es el resultado de Destreza más habitual o normal en el juego o cuáles son los resultados esperables cuando voy a lanzar 3d10. Esperable es la palabra clave, dado que la distribución de la variable aleatoria es un concepto teórico, universal, infinito. Al lanzar los 3d10 puedo sacar tres unos o tres dieces o cualquiera de los mil resultados posibles en una tirada concreta, pero ¿qué pasaría al lanzarlos infinitas veces? Eso es precisamente la distribución de la variable y la media de esas infinitas tiradas no se puede calcular de manera empírica (¡porque no se pueden hacer infinitas tiradas!). En su lugar, se puede calcular gracias al conocimiento que tenemos de la función de probabilidad de la variable: eso es el valor esperado (o esperanza matemática) de la variable, que en una variable aleatoria discreta se calcula multiplicando cada valor posible de la variable por la probabilidad de obtener dicho valor, y sumando estos productos. En una variable aleatoria continua su cálculo requiere el uso de la integral (que no es, ni más ni menos, que una suma infinita), pero como en los juegos de rol sólo empleamos variables discretas, eso que nos ahorramos.El valor esperado debe su nombre a que, a falta de otra información, sirve como... valor esperado. Es decir, que si tiro 2d6 (por ejemplo) espero sacar siete (calculadlo si os animáis). Naturalmente, puedo obtener cualquier resultado entre dos y doce, pero si repitiera la tirada infinitas veces y calculara la media de todos los resultados obtenidos dicha media sería siete, así que tiene sentido esperar un siete. Por cierto, que en una tirada de 2d6, siete es también el resultado más probable, lo que define otro indicador de tendencia central: la moda. La moda se refiere al valor de la variable que tiene una probabilidad mayor asociada. Si hay varios con máxima probabilidad, entonces hay varias modas en la distribución. La moda puede coincidir con el valor esperado, como en el caso de tirar 2d6, pero también pueden ser valores distintos. Por ejemplo, al lanzar 3d6, los resultados 10 y 11 son la moda, mientras que el valor esperado es 10,5.Todavía hay otro indicador de tendencia central que nos interesa mencionar: la mediana. La mediana es el valor central de una distribución, que deja el mismo número de casos por debajo de sí y por encima. Dicho de otra manera, si se ordenan todos los valores obtenidos en la distribución de menor a mayor, la mediana es el valor que queda justo en el medio. Por ejemplo, si lanzo 3d10 (generando una distribución de tres valores) y ordeno los resultados de menor a mayor, la mediana es el resultado que queda en segundo lugar (o dicho de otro modo, el valor del dado central, que podría ser igual en algún caso al dado menor o mayor, no importa). En la distribución de una variable aleatoria discreta, la mediana es el primer valor cuya probabilidad acumulada (la probabilidad de obtener ese valor o cualquier otro menor a ese) es igual o mayor a 0,50.Una de las utilidades de los indicadores de tendencia central es asignar valores sin disponer de más información. Por ejemplo, si aparece un PNJ y su Fuerza no es una característica en la que destaque, entonces parece buena idea asignarle el valor esperado de Fuerza (o la moda). Otro ejemplo, si al calcular la defensa de un personaje no queremos que haya tirada de dados, podemos usar el valor esperado de la tirada de dados de nuestro sistema como un valor fijo que se suma a los valores de juego del personaje. Esto último seria como suponer que cada vez que el personaje hace una tirada de defensa (esquivar, por ejemplo) obtiene el resultado promedio. Varios sistemas de juego hacen esto al calcular la defensa o los resultados de personajes no jugadores en tiradas opuestas.En relación con esto, hay que tener en cuenta que lo que estamos hablando se refiere a la distribución de las puntuaciones en el juego, no en la "realidad del juego" (la ambientación, si queréis). Por ejemplo, la realidad del juego puede decir que la media humana es 5, pero si los personajes, como héroes que son, generan sus características con 2d6, éste será el dato generalmente relevante para estudiar el funcionamiento de sistema de juego, aunque todavía puede utilizarse esa otra información como valor esperado para los PNJs, por ejemplo: recordemos que una distribución de probabilidad puede ser desconocida, de manera que a veces saber cuál es la media de los PNJs, de los PJs, etc. es conocer directamente cuales son los valores esperados para unos y otros en ausencia de más información sobre la forma de la distribución.De la variabilidad voy a hablar menos, y de manera más general. Baste decir que los valores posibles de la variable pueden estar muy agrupados en torno al valor esperado o pueden estar muy dispersos. La máxima agrupación seria precisamente que la variable sólo tuviera un valor posible: el valor esperado. En un caso más realista se obtendría un baja variabilidad si los valores que están cerca del esperado son muy probables y la probabilidad de obtener los valores más alejados cae rápidamente. Por ejemplo, imaginad que hacemos las tiradas con 99 monedas (las caras valen uno y las cruces cero en este ejemplo). Podemos obtener resultados entre 0 y 99 si hacemos esto, pero en la práctica la mayoría de los resultados estarán en torno a 50, siendo muy improbable obtener los valores extremos. En cambio, si tiramos 1d100 (pero consideramos 00 como 0, para seguir obteniendo resultados entre 0 y 99), todos los valores posibles son igual de probables (es igual de probable sacar 99 que 50 o que 0), con lo que existe una gran dispersión de las puntuaciones. Ocurre lo mismo en los sistemas en los que se compran puntuaciones, aunque en estos la función de probabilidad sea desconocida: la dispersión será mayor cuando los puntos se reparten directamente (como en Mundo de Tienieblas o Hitos) que cuando hay un coste escalonado de las puntuaciones (como en sLAng o Ars Magica) ¿Qué es mejor? Pues en principio depende si consideras que los valores extremos deberían ser infrecuentes o no... Aunque sobre esto me voy a despachar a gusto más adelante hablando de tirada lineales y no lineales y sobre la costumbre habitual (y errónea a mi entender) de concentrarse en estudiar la distribución de los resultados de los dados, cuando lo importante es la distribución de los resultados de la acción.Todo eso y alguna cosa más, en próximas entradas.
La Psicología (como ciencia de la mente y la conducta) y el rol se parecen más de lo que puede parecer a simple vista. El paralelismo puede ser, en ocasiones, hasta inquietante: cuando estudiaba la licenciatura, un compañero y yo siempre hacíamos la broma de que las hojas de respuesta de los tests (o más concretamente las hojas de resultados o perfiles) eran como fichas de personaje... A día de hoy sigo dándole vueltas a un sistema de creación de personajes que consista en responder a un cuestionario sobre el personaje (lo que queremos que sepa hacer o no hacer) y que una vez corregido nos de los valores de las características, habilidades, etc. Una prueba de este tipo sería necesariamente ipsativa o de elección forzosa, que es una forma en la se controla en los tests la deseabilidad social (para entendernos, el munchkinismo). Pero bueno, seguiré dándole vueltas e igual presento algo por aquí sobre esto en el futuro.En realidad, de lo que yo quería hablar es de constructos. No, no me refiero a golems ni seres mecánicos, sino a constructos tal y como los entendemos en ciencia: variables inobservables, cuya existencia se supone (en el marco de una teoría) sobre sus manifestaciones físicas y que resulta útil para explicar fenómenos que de otra manera parecerían inconexos. El ejemplo típico es la inteligencia: no puede ser observada (ni medida) directamente, pero sí determinados comportamientos como la capacidad para realizar operaciones matemáticas, realizar inferencias lógicas, comprender textos o realizar rotaciones mentales de figuras. Y resulta que todos estos comportamientos tienden a estar relacionados: la gente que es buena en unas de estas tareas tiende a ser buena en otras (lo sé, hay gente muy buena con los números y mala con las rotaciones de figuras, etc., pero observando grupos grandes de personas se ve que estas tareas están relacionadas, por eso digo tiende). De manera que tenemos esas tareas que parecen tener cosas en común y que son claramente diferentes de otras (como de la capacidad de entender las emociones de las personas o de la capacidad para levantar peso). Tiene sentido entonces pensar que esas tareas están relacionadas porque hay un mecanismo común, estable y diferente para cada persona, implicado (al menos en parte) en su desempeño. Eso es la inteligencia.Pensemos ahora en otro conjunto de tareas con elementos comunes: levantar peso, derribar objetos, vencer en pulsos, hacer dominadas, saltar... Efectivamente, podemos asumir que hay un constructo tras todas estas tareas y llamarlo "fuerza". Hay otras tareas también relacionadas, aunque quizás menos, como correr, mantener el equilibrio, aguantar la respiración... Esto podría llevarnos a buscar un constructo más amplio o general y llamarlo "físico".Si estuviéramos construyendo una teoría, probablemente nos preocupara si nuestro constructo es unidimensional (si realmente tiene una entidad cohesionada) o si en realidad necesitamos dividirlo en varios para conseguir la adecuada capacidad explicativa. Porque al final no se trata de saber si los constructos existen o no, sino de saber si explican y predicen lo bastante bien la realidad. Como estamos haciendo un sistema de juego, nuestra preocupación posiblemente no será esa, sino más bien si existe un equilibrio entre la importancia que tienen los diferentes constructos en su aplicación práctica en el juego... Hablo de esto unas líneas más abajo.A estas alturas ya os habréis dado cuenta de que en un juego de rol las características de los personajes son constructos: variables entre individuos, estables para un mismo sujeto, inobservables directamente y que se manifiestan en la realización de diferentes tareas relacionadas. Pues bien, hecho este paralelismo, podemos aprovecharnos de las directrices para definir constructos y utilizarlas para seleccionar las características de nuestro juego.En primer lugar, hay que tener en cuenta que los constructos surgen en el marco de una teoría que determina cómo se relacionan entre sí y cuál será su alcance explicativo. Dicho de otro modo, hay que pensar en las características de manera global, o nos encontraremos con áreas sin cubrir o con solapamientos.Dicho esto, lo primero es hacer una definición operativa del constructo. Esto se refiere a seleccionar las tareas o conductas en las que se expresa el constructo. En la vida real hay una cantidad virtualmente infinita de tareas, acciones, funciones, así que la labor exige seleccionar las más representativas. En un juego de rol la cosa está un poco más acotada, ya que aunque los personajes podrán hacer tantas cosas como en la realidad (en teoría al menos) en la práctica sólo nos interesan las que son mecánicamente relevantes para el juego que estemos diseñando. De modo que sí, la primera cosa sería hacer una lista de las cosas importantes para nuestro juego que los personajes van a tener que hacer. Si hay naves espaciales, por ejemplo, habrá que pilotarlas, repararlas y puede que construirlas... A no ser que pertenezcan a una antigua y olvidada civilización y nadie sepa como hacer nuevas. Si los protagonistas del juego son soldados, posiblemente tengan que manejar y mantener listas para usar diversas armas, utilizar aparatos de comunicaciones, etc. Procura que tu lista sea lo más exhaustiva posible y procura pensar especialmente en las áreas que hacen diferente tu juego. Ahora clasifica las cosas que creas que tienen una característica común. Dependiendo de si prefieres un sistema con características más generales (y escasas) o más específicas (o concretas) deberás ser más o menos estricto a la hora de clasificar juntas las acciones. Por cierto, digo acciones de una manera laxa: resistir el daño, memorizar conjuros o la velocidad de movimiento me sirven como acciones para este propósito.Cuando hayas terminado, revisa como de equilibradas han quedado las listas. Si una característica tiene asociadas muy pocas acciones posiblemente quieras fusionarla con otra, a no ser que las acciones en cuestión sean vitales o frecuentes en el juego. Ahora es cuando deberías ponerle nombre a la característica, de manera que refleje el contenido. Vaya, pensabais hacerlo al revés, ¿verdad?Con nuestro constructo definido, ahora podemos evaluar su validez, es decir, el grado en el que representa lo que pretendíamos. Y lo podemos hacer de varias maneras. Por ejemplo, mediante comparación de grupos. Piensa en dos tipos (clases, arquetipos, lo que corresponda) de personaje paradigmáticos en tu juego y que a priori se diferencien claramente en la característica cuya validez estés evaluando. Por ejemplo, magos y guerreros en fuerza. Comprueba que la característica aporta diferencialmente a cada tipo de manera que, efectivamente, la suposición de diferencia a priori tenga sentido: efectivamente, la fuerza será útil para los guerreros y no servirá a penas para nada a los magos. Ahora imagina que la característica hubiera sido una más general "fortaleza" y que la magia fatigue o consuma salud en tu mundo de juego. De pronto a magos y guerreros les interesa tener fortaleza alta por igual y eso contradice nuestra idea a priori de que guerreros son más fornidos que magos... Y ese es un problema de validez. Si quieres guerreros fuertes y magos débiles tendrás que separar fuerza y constitución.Otra forma de estudiar la validez consiste en dar la listas de tareas, acciones y demás a otras personas y pedirles que nombren las características que las aglutinan. Comprueba entonces en qué grado se corresponden con los nombres que les pusiste tú. Esto permite comprobar hasta que punto el constructo atrapa semánticamente el contenido que le quieres dar. Y puede hacerse a la inversa: dile los nombres de las características a otra persona y pídele que mencione una lista de acciones que le parezca que se corresponden con ella o que clasifique las acciones de tu lista. ¿Ha aparecido algo raro o inesperado? Quizás alguna denominación sea más imprecisa de lo que pensabas...¿Y qué pasa con las habilidades? ¿Son también constructos? Hablaremos de ello en una futura entrada.

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