Simulation des Social-Deduction-Games "Werwolf" und Modellierung der sozialen Interaktion

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

1.1. Vorstellung des Spiels “Werwolf”

1.2. Vom ausgeglichenen Dorf

1.3. Bereits bestehende Simulationen

1.4. Verwendete Begriffe

1.5. Weitere Arbeit

2. Modellierung

2.1. Ziele der Modellierung

2.2. Abstraktionsannahmen

2.3. Allgemeiner Ablauf

2.4. Die verschiedenen Karten

2.4.1. Dorfbewohner

2.4.2. Werwolf

2.4.3. Seherin

2.4.4. Hexe

2.4.5. Amor

2.4.6. Dieb

2.4.7. Jäger

2.4.8. Mädchen

2.5. Überzeugungskraft und Menschenkenntnis

3. Implementation

3.1. Allgemeine Code-Struktur

3.1.1. main.py

3.1.2. Multithreading

3.1.3. dorf.py

3.1.4. karte.py

3.1.5. dorfbewohner.py

3.1.6. werwolf.py

3.1.7. seherin.py

3.1.8. hexe.py

3.1.9. jaeger.py

3.1.10. maedchen.py

3.2. Anpassungen

3.2.1. Exponentialverteilung

3.2.2. Reaktion auf einen Verdacht

3.2.3. Aktualisieren aufgrund eines Verdachts & Verteidigung

4. Simulation & Visualisierung

4.1. Beschreibung der Simulation

4.2. Welche Simulationen wurden durchgeführt?

4.3. Arten der Visualisierung

4.3.1. Graphen der Gewinnwahrscheinlichkeit in Abhängigkeit der Anzahl der Spieler

4.3.2. Säulen der Gewinnwahrscheinlichkeit in Abhängigkeit der gewählten Sonderkarten

4.3.3. Graphen und Säulen der Standardabweichung

4.3.4. Einfluss der Sonderkarten

4.3.5. Top 10

4.3.6. Vor- und Nachteile der Visualisationen

4.4. Aufbau des Anhangs

5. Ergebnisse

5.1. Graphen der Gewinnwahrscheinlichkeit in Abhängigkeit der Anzahl der Spieler

5.2. Säulendiagramme

5.3. Einfluss der Sonderkarten

5.4. Standardabweichung

5.5. Dorfzusammenstellungen

6. Fazit

6.1. Validierung des Modells

6.2. Konfidenz der Simulation

6.3. Ausblick

Zielsetzung & Themen

Das Hauptziel dieser Bachelorarbeit ist die Entwicklung eines probabilistischen Modells und dessen Simulation zur Analyse der sozialen Interaktionsdynamiken im Social-Deduction-Spiel "Werwolf". Durch die Modellierung der Diskussions- und Abstimmungsphasen soll quantifiziert werden, wie sich verschiedene Sonderkarten und Dorfzusammenstellungen auf die Gewinnchancen der Fraktionen (Dorfbewohner vs. Werwölfe) auswirken, um Empfehlungen für faire Spielkonstellationen abzuleiten.

• Probabilistische Modellierung der Tag-Phase und sozialen Interaktion
• Implementierung eines modularen Simulators in Python
• Analyse des Einflusses von Sonderkarten auf die Gewinnwahrscheinlichkeit
• Identifikation ausgeglichener Dorfkonfigurationen für verschiedene Gruppengrößen

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1. Einleitung: Dieses Kapitel stellt das Spiel „Werwolf“ vor, begründet die Relevanz für eine wissenschaftliche Simulation und grenzt die Arbeit von bereits existierenden Ansätzen ab.

2. Modellierung: Hier wird der probabilistische Modellierungsansatz detailliert erläutert, inklusive der individuellen Logik für die verschiedenen Sonderrollen sowie der Festlegung von Spielparametern.

3. Implementation: Dieses Kapitel beschreibt die technische Umsetzung des Modells in Python, inklusive der Dateistruktur, des Multithreadings und der mathematischen Grundlagen für die Wahrscheinlichkeitsberechnungen.

4. Simulation & Visualisierung: Hier wird das konkrete Vorgehen der Simulation beschrieben und erklärt, wie die gewonnenen Daten mittels Graphen und Säulendiagrammen aufbereitet wurden.

5. Ergebnisse: Dieses Kapitel präsentiert die Auswertung der Simulationen, analysiert den Einfluss einzelner Karten und benennt die statistisch ausgeglichensten Dorfzusammenstellungen.

6. Fazit: Die Arbeit schließt mit einer kritischen Reflexion der Modellvalidität, einer Bewertung der Simulationskonfidenz sowie einem Ausblick auf potenzielle Erweiterungen.

Schlüsselwörter

Werwolf, Social-Deduction-Game, Simulation, Wahrscheinlichkeit, Modellierung, Tag-Phase, Sonderkarten, Gewinnwahrscheinlichkeit, Spielbalance, Python, soziale Interaktion, Statistik, Standardabweichung, Spieltheorie, Entscheidungsfindung.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit untersucht das soziale Deduktionsspiel „Werwolf“ mithilfe von Informatik-Methoden, um durch Simulationen Aussagen über die Spielbalance zu treffen.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Zentrale Themen sind die Modellierung menschlichen Verhaltens mittels probabilistischer Ansätze, die Implementierung dieser Logik in Python und die anschließende statistische Auswertung von über 130 Millionen simulierten Spielen.

Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?

Ziel ist es, ein modulares System zu schaffen, das die Stärke verschiedener Kartenkombinationen quantifiziert, um „faire“ Dorfkonstellationen zu identifizieren, in denen Dorfbewohner und Werwölfe ähnlich häufig gewinnen.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Es wird ein probabilistisches Simulationsmodell verwendet, das auf Poisson-Prozessen und normalverteilten Zufallsvariablen basiert, um soziale Interaktionen wie Anklagen und Abstimmungen in der Tag-Phase abzubilden.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in die Modellierung (Entscheidungslogik der Spieler), die technische Implementierung der Klassen in Python und die statistische Analyse der Simulationsdaten durch verschiedene Visualisierungstechniken.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Die Arbeit lässt sich primär über Begriffe wie Werwolf, Simulation, Spielbalance, probabilistische Modellierung und soziale Interaktionsdynamiken definieren.

Warum spielt der „Dieb“ bei wenig Spielern eine Rolle?

Der Dieb beeinflusst die Anfangsverteilung der Karten maßgeblich; bei geringer Spieleranzahl kann er dazu führen, dass ein Werwolf weniger im Spiel ist als üblich, was die Gewinnchancen für das Dorf deutlich erhöht.

Wie wurde die „Hexe“ modelliert und warum ist ihr Einfluss gering?

Die Hexe agiert als Dorfbewohner mit Zusatzfähigkeiten (Gift/Heilung). Die Simulation zeigte einen überraschend geringen Einfluss, möglicherweise aufgrund einer zu simplen Modellierung ihrer Entscheidungsfindung, wann sie ihre Tränke einsetzt.

Warum schneidet die „Seherin“ so stark ab?

Die Simulation bestätigt, dass die Seherin für das Dorf von entscheidender Bedeutung ist, da sie Informationen über die Rollen anderer Spieler liefert und so die Gewinnchancen des Dorfes signifikant steigert.