Predicting ESRB ratings for video games by content using decision trees

  • Rodrigo Sebastián Huamán Maqque National University of Saint Augustine image/svg+xml
  • Graciela Condori Anahua National University of Saint Augustine image/svg+xml
  • Fátima Gigi Rojas Carhuas National University of Saint Augustine image/svg+xml
  • Rodolfo Robert Quispe Huacho National University of Saint Augustine image/svg+xml
Keywords: Decision tree, Data mining, ESRB

Abstract

Various studies have proven that the levels of violence in video games can negatively influence the development of children, especially in adolescence and that is why care must be taken that the classification is appropriate according to the content present. For the analysis, the ESRB classification was used, which contains 7 different categories, together with the implementation of a decision tree model, which is a data mining technique capable of graphically representing the relationship between the variables. The results showed that the precision level for a level 6 tree does not exceed the minimum required.

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Received: 2022-12-18
Accepted: 2023-02-03
Published: 2023-03-30
How to Cite
[1]
R. S. Huamán Maqque, G. Condori Anahua, F. G. Rojas Carhuas, and R. R. Quispe Huacho, “Predicting ESRB ratings for video games by content using decision trees”, Innov. softw., vol. 4, no. 1, pp. 107-121, Mar. 2023.
Section
Journal papers