소셜 네트워크 게임은 비동기식 접속방식을 통하여 플레이어간의 지속적인 참여를 유도한다. 이러한 특징은 SNG 플레이어간의 적극적인 사회적 연결성을 요구하며, SNG의 주된 목적에 속한다. SNG의 사회적 연결성은 플레이어의 게임 내 행동속성을 공간 개념으로 구분할 수 있다. 본 논문은 SNG 플레이어의 행동을 Social Connectedness(SC)와 Non-Social Connectedness(NC)로 나누고 세부행동을 분류, 탐색하였으며, 실험을 통하여 각 행동을 비교하고 재미성과의 관계를 분석하였다. 이러한 결과는 SNG 개발에 적용할 수 있는 모델을 설계하는 데 있어 그 범위를 제안하며, SNG 플레이경험을 통한 플레이어의 행동을 단순화하여 대규모 플레이어의 행동을 빠르게 확인하기 위한 가이드라인을 제시하고 있다.

게임 인공지능은 플레이어에게 지능적이고 적응된 게임 환경을 제공하기 위해 주로 사용된 다. 기존에는 사용자의 게임 행위를 수집/분석하여 동반자 또는 적대적 역할을 하는 Non-player character (NPC)를 위해 사용되었다. 그러나 사용자의 행동을 모방하는 것에서 그치는 경우가 많았다. 본 논문은 사용자의 게임 행위를 분석하여 게임 환경을 변화하는 방법을 소개한다. 사용자의 게임 성향을 파악하기 위해 게임 행위 데이터를 이용하였다. 또한, 사용자의 성향은 지형, 아이템, NPC의 분포를 결정하는데 반영하여 동적인 게임 환경을 제공하기 위해 사용하였다. 제안하는 방법의 실험을 위해 실제 2D 액션 게임에 적용하였고, 사용자의 게임 플레이 행위에 대하여 적절히 변화하는 게임 환경을 확인하였다.