Credencial agregada: trabajé en la publicación de juegos durante muchos años en varios roles, trabajando en estrecha colaboración con los desarrolladores.
Hay muchas formas en que Big Data y Data Science se cruzan con la industria del juego. Llegaré a esto desde 2 ángulos diferentes, el lado del desarrollador y el lado de publicación.
Desarrollo de juegos
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- Soy un hombre de 25 años que estudió CS, aprendizaje automático y minería de datos para mi maestría. Mi verdadera pasión radica en la música y los viajes. He estado sin trabajo durante 7 a 8 meses, solicito un doctorado en ML y música, y mi papá quiere que consiga un trabajo. ¿Qué debo hacer?
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Los juegos se han vuelto cada vez más complejos a medida que pasan los años. Esto se debe en parte a los avances del motor, el procesamiento de la computadora y los aumentos de rendimiento, y las demandas del jugador (entre otras cosas). Una de las cosas que realmente han crecido en la industria, detrás de escena en su mayor parte, es la incorporación del estudio psicológico en el comportamiento de los jugadores.
Muchos juegos recopilan cantidades significativas de datos sobre cómo se juegan los juegos (muchos de forma anónima, ¡así que no se asuste!). Estos datos proporcionan información sobre los comportamientos de los jugadores de los que los desarrolladores pueden aprender. El aprendizaje les permite hacer cosas como:
- Usando “datos de abandono”, crea un nivel que sea lo suficientemente difícil de completar para hacerte sentir como si hubieras logrado algo, pero no es tan difícil que la gente abandone. Y si están renunciando a la ira, los datos mostrarán la situación que causó la frustración para que pueda abordarse en una actualización futura.
- Descubra los puntos de impulso y compromiso. Utilizando las pruebas A / B, pueden decidir dónde colocar potenciadores, puntos de finalización de tareas u otros “logros” para mantener el nivel óptimo de atención. Espacíalos demasiado lejos, y el juego es aburrido. Demasiado cerca, y es sobrecarga de estimulación.
- Los datos de telemetría pueden informar al desarrollador (de forma anónima) sobre las decisiones que toman los jugadores. Al igual que con qué frecuencia los jugadores de DQO eligen el AK-47 con el accesorio láser, el M16 con la mira holográfica. Al obtener datos de decisiones en el juego, pueden derivar estrategias de actualización futuras para DLC o el próximo juego para asegurarse de que se aborden los “favoritos” de todos.
- Etc.
Publicación de juegos
Para este, me limitaré a un solo ejemplo, porque la lista es bastante interminable. Esto entra mucho en juego en términos de marketing. Por lo tanto, destacaré uno de los mejores ejemplos de ciencia de datos en esta área, la “segmentación” de clientes.
Esta es una función ALTAMENTE deseada dentro del marketing digital porque es el análisis de sus mercados existentes y potenciales en un esfuerzo por comprender mejor a los clientes.
Al hacer este ejercicio, puede tomar grandes cantidades de datos de docenas de fuentes de datos (web, social, correo electrónico, foros, escucha de medios, etc.) y alimentarlos en modelos estadísticos para extraer segmentos de clientes, como “su mercado objetivo potencial para su el nuevo juego consiste en aquellos que se clasifican a sí mismos como jugadores hardcore entre las edades de 14 y 31 años, que juegan juegos de rol como Skyrim, y que promedian una GPU GTX 1070 “.
Lo que puede hacer con esta información es aplicar ese segmento a las estrategias de publicidad paga. Por lo tanto, cuando comience el pedido anticipado, puede asegurarse de que sus anuncios digitales estén dirigidos a las personas que pudo aislar en ese segmento, y no criticados a ese jugador de CS: GO que no le gustan los juegos de rol.
