Ocio serio en videojuegos: Análisis de patrones de comportamiento

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dc.contributor.advisorMotta-Bonilla, Byron M.
dc.contributor.authorGonzález-Flores, Simón C.
dc.date.accessioned2026-05-12T18:43:29Z
dc.date.available2026-05-12T18:43:29Z
dc.date.issued2025-12
dc.description.abstractEl trabajo analiza patrones de comportamiento de jugadores en una plataforma de videojuegos para PC mediante el marco teórico del ocio serio de Stebbins. Se procesaron 2,969,323 registros de 1,937,126 jugadores únicos, construyendo métricas derivadas que operacionalizan dimensiones del ocio serio: perseverancia, trayectoria y participación comunitaria. La metodología integra técnicas de clasificación supervisada y clustering no supervisado. El modelo Random Forest alcanzó F1=0.700 para identificar jugadores con compromiso sostenido, utilizando siete variables libres de data leakage. El análisis de clustering identificó siete perfiles distintivos de jugadores (Silhouette=0.739): desde jugadores casuales (43.3\%) hasta una élite con compromiso extremo (0.3\%), pasando por perfiles transicionales (41.3\%) y serios (15.7\%). Los hallazgos revelan heterogeneidad significativa dentro del ocio serio, identificando rutas alternativas hacia el compromiso (especialización vs. generalización) y dimensiones no teorizadas previamente (ratio juego/participación comunitaria). La correspondencia entre métodos supervisados y no supervisados (68.7\% de concordancia) valida la robustez de los perfiles identificados. El estudio contribuye con: (1) métricas cuantitativas derivables de datos de comportamiento digital para operacionalizar el ocio serio, (2) evidencia empírica sobre subtipos de compromiso no anticipados por la teoría original, y (3) un pipeline metodológico reproducible para estudios a gran escala. Las limitaciones incluyen sesgos de plataforma y la imposibilidad de capturar dimensiones subjetivas del constructo.
dc.identifier.citationGonzález-Flores, S. C. (2025). Ocio serio en videojuegos: Análisis de patrones de comportamiento. Trabajo de obtención de grado, Maestría en Ciencia de Datos. Tlaquepaque, Jalisco: ITESO.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11117/12244
dc.language.isospa
dc.publisherITESO
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.es
dc.subjectOcio Serio
dc.subjectGames Analytics
dc.subjectPlayer Segmentation
dc.subjectBehavioral Patterns
dc.subjectPatrones de Comportamiento
dc.subjectVideojuegos
dc.titleOcio serio en videojuegos: Análisis de patrones de comportamiento
dc.title.alternativeSerious Leisure in Video Games: Analysis of Behavioral Patterns
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion

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Este trabajo analiza patrones de comportamiento de jugadores en una plataforma de videojuegos para PC mediante el marco teórico del ocio serio de Stebbins. Se procesaron 2,969,323 registros de 1,937,126 jugadores únicos, construyendo métricas derivadas que operacionalizan dimensiones del ocio serio: perseverancia, trayectoria y participación comunitaria. La metodología integra técnicas de clasificación supervisada y clustering no supervisado. El modelo Random Forest alcanzó F1=0.700 para identificar jugadores con compromiso sostenido, utilizando siete variables libres de data leakage. El análisis de clustering identificó siete perfiles distintivos de jugadores (Silhouette=0.739): desde jugadores casuales (43.3 %) hasta una élite con compromiso extremo (0.3 %), pasando por perfiles transicionales (41.3 %) y serios (15.7 %). Los hallazgos revelan heterogeneidad significativa dentro del ocio serio, identificando rutas alternativas hacia el compromiso (especialización vs. generalización) y dimensiones no teorizadas previamente (ratio juego/participación comunitaria). La correspondencia entre métodos supervisados y no supervisados (68.7 % de concordancia) valida la robustez de los perfiles identificados. El estudio contribuye con: (1) métricas cuantitativas derivables de datos de comportamiento digital para operacionalizar el ocio serio, (2) evidencia empírica sobre subtipos de compromiso no anticipados por la teoría original, y (3) un pipeline metodológico reproducible para estudios a gran escala. Las limitaciones incluyen sesgos de plataforma y la imposibilidad de capturar dimensiones subjetivas del constructo.
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