La industria de los videojuegos se ha visto sacudida por la aparición de juegos de teléfonos inteligentes, dirigidos a usuarios que están constantemente conectados a Internet y cambian de juegos con mucha frecuencia.
África Periáñez -Jefe de Game Data Science en la compañía de videojuegos Silicon Studio, en Tokio- y su equipo han desarrollado un modelo matemático que predice cuándo un usuario dejará un juego móvil específico. Los resultados de su trabajo se presentaron en elConferencia internacional sobre ciencia de datos y análisis avanzado, celebrada el pasado octubre en Montreal Canadá.
Como dijo Periáñez, el algoritmo que desarrollaron utiliza el llamado método de "conjunto", un modelo que se basa en muchos algoritmos de aprendizaje en lugar de uno solo, lo que mejora la precisión de la predicción al examinar muchas más correlaciones y modelos alternativos."
"Cada vez que ejecutamos el modelo, en realidad estamos usando 1,000 submodelos distintos", agrega, "cada uno de los cuales se enfoca en diferentes variables y tiene diferentes condiciones iniciales".
El equipo también utilizó un algoritmo de análisis de supervivencia dentro de cada submodelo. Estos modelos "se utilizan en la investigación médica, por ejemplo, para predecir cuándo un paciente experimentará un evento de interés, y en biología, para saber cómo van a ir las células en particularcomportarse en el cuerpo ", explica.
combinación de modelos matemáticos
Los investigadores de Silicon Studio ahora, por primera vez, han combinado el poder de los algoritmos de supervivencia y los modelos de 'conjunto' en el campo de los videojuegos. "Esto", dice Periáñez, "nos ha permitido alcanzar un alto nivel de predicciónprecisión, ya que el algoritmo se adapta automáticamente a los datos del juego que queremos analizar "
Aplicado a los videojuegos, el modelo llamado conjunto de supervivencia puede predecir qué día y en qué etapa del juego un usuario dejará de jugar y por qué lo harán.
"Desde sus primeros días de juego, sabemos con bastante certeza qué nivel alcanzará un usuario y cuántos días le llevará. La prioridad principal y más apremiante es tratar de extender la vida del jugador"y hacer que compren lo más posible. También es importante comprender las necesidades de los usuarios y diseñar un juego más entretenido y estimulante", dice el investigador.
La industria ha experimentado un cambio de paradigma desde la aparición de juegos para teléfonos inteligentes. Según África Periáñez, "las empresas almacenan mucha información sobre los usuarios: sus acciones, conexiones, compras, etc. Y comienzan a darse cuenta de que necesitanpara avanzar hacia un modelo de desarrollo basado en datos, que les permita saber quiénes son sus jugadores y qué les gusta, y también para predecir sus reacciones ".
"Las empresas más grandes ya están dando pasos en esta dirección, aunque lentamente", explica, "pero los estudios pequeños y medianos no tienen tantos recursos. Es por eso que estamos ofreciendo nuestra plataforma como un servicio, para que puedan usarcomo herramienta de predicción ". El producto se llamaba 4Front como nombre en clave y se comercializará con el nombre comercial Yokozuna Data, inspirado en el rango más alto posible en la lucha de sumo.
Adaptación automática a diferentes juegos y datos
La plataforma Silicon Studio se adapta automáticamente a diferentes juegos y datos. "Ya estamos trabajando con empresas japonesas y europeas, y hemos probado el producto con varios de los juegos de nuestra compañía, como Age of Ishtaria y GrandSphere", señala Periáñez.
Según el investigador, el sistema puede predecir quién abandonará el juego con mucha precisión. "Centrándonos en los jugadores que gastan más dinero, conocidos como 'ballenas', hemos logrado reducir la rotación en un 5% mediante notificaciones push personalizadas.Esto solo ha llevado a un aumento de aproximadamente el 15% en las ventas ", señala, y concluye que" nuestro objetivo es convertirnos en líderes en el mercado internacional y democratizar la ciencia de datos en el campo de los videojuegos, un área donde somos pioneros"
Referencia :
África Periáñez, Alain Saas, Anna Guitart y Colin Magne. "Predicción de abandono en juegos sociales móviles: hacia una evaluación completa utilizando conjuntos de supervivencia". Conferencia internacional IEEE sobre ciencia de datos y análisis avanzado 2016.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por FECYT - Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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