[📚정보] 비추 떡밥만 있고 정보는 없는 망갤이네 진짜

[ㅆㅇㅆ(124.216)]

원문:A Data-Driven Approach for Video Game Playability Analysis Based on Players’ Reviews

문득 갑자기 이런 생각 들더라.

비추천이라는게 과연 유저들은 어떻게 생각할까?

그러고보니 예전에 읽었던거 생각나서 정리해봤다

시간 없으면 맨 밑에 한 줄요약이나 봐라.

---

플레이어의 리뷰를 통해서 플레이 과정에서 느끼는 쾌적함, 재미를 어떻게 느끼냐에 대한 데이터 마이닝 논문임

여기서 지칭하는 'playability'라는 것은

Playability has been widely acknowledged as the key concept reflecting the overall quality of a video game, in terms of its rules, mechanics, goals, and design within the process of design and analysis

비디오 게임의 퀄리티, 즉 품질에 대한 핵심 개념임.

한국어로 딱 통용되는게 없지만, 써보자면 플레이어의 쾌적도 정도라고 할 수 있겠다

한국에서는 보통 '게임성' 이라고 하는 것임. 좋은 게임은 좋은 게임성을 가졌다.

보통 이러한 게임을 평가할때 휴리스틱 평가방법을 쓰는데, 이는 형성한 집단에 대한 편향성을 띄고 있음.

(쬐금 어렵게 말하자면, 인디 게임 갤에서 주로 이야기하는 방법론은 휴리스틱에 의거한 방법론이며, 결국 편향성을 띄고 있다라는거지)

그래서 이 논문은 휴리스틱 평가보다는 전반적으로 플레이 타임이 긴 유저가 중심이 된 리뷰의 텍스트 마이닝으로 평가함.

(물론 이렇다고해서 편향성이 완전히 없다고 하긴 힘들지)

휴리스틱 평가 모델은 소수의 전문가인데, 이 경우는 다수 플레이어의 집단 지성에 의거한다는 차이가 있지.

일단 이 논문에서 주장한 바대로

1. 비디오 게임산업의 급격한 발전에도 불구하고, 게임 품질과 플레이어의 쾌적도를 평가하는 방법론은 수가 적고, 제한적이다.

라고 주장함

물론 최근에 휴리스틱 평가 중에서도 게임 전문가들이 만든 285개 문제를 바탕으로 한 평가시트가 있긴함.

다만 그럼에도 불구하고, 부족해서, 결국 유저 평가를 바탕으로 게임성에 대한 판단 척도를 분석하기로 한 게 이 논문.

머신런닝 자연어 처리(NLP) 논문을 바탕으로 모바일 앱의 측면을 평가하는 것이 최근에 이런 게임 사이언스 응용논문중에 자주 나오는데

이 논문도 그러한 논문의 가닥에서 나온듯

다만 우선적으로 이러한 아마추어 유저 리뷰의 문제점은 다음과 같음.

1. 아마추어 리뷰는 전문가 리뷰보다 더 양극화 되있고, 더 감정적임

ompared the expert and amateur game reviews on Metacritic and found amateur reviews are more polarized and have stronger sentiments than expert reviews

예시로 들자면 라오어2는 잘만든 게임이지만, 스토리 하나 좆박았다고 죽어라 존나게 까면서 아마추어 집단에서는 존나게 까잖아? 그런 경향성이 있다는거지

어쨌건 본문에서 어떤 프레임워크와 프로세싱을 썼는지 나와있는데

1. 온라인 플렛폼에서 플레이어 리뷰 수집, 리뷰 데이터를 구조화하고, 전처리함

2. 구조화한 데이터 중에 게임성 평가에 도움이 되지 않는 리뷰를 걸러냄

3. 게임성 평가에 도움이 되는 리뷰를 가지고, 관점을 분류함. (여기서는 3가지로 나누는데 기능,게임 플레이,사용성)

4. 관점에 정도를 정량화하고, 측량화함.(즉 3가지 관점으로 분류하고, 그 관점에 따라 점수를 줌)

5. 토픽을 시각화하고 간단 요약

이렇게 리뷰를 쓰는데.

여기서 2번에 게임성 평가에 도움이 되지 않는 것은

Non playablitiy informative라고 하는데, 이것도 역시 다른 논문에 기준이 있지만, 대강 요약하면

'이 개발팀을 지원하길 잘했다'

'이 게임은 이제 ps4,xbox,steam에 있다' 같은 비-게임성 정보를 제외했다고 함

어쨌건 그런 정보를 걸러보니, 자신들이 측정한 게임에서는 이런 결과가 나왔다고 함

여기서 추천이 많은 리뷰등에 가중치를 주고,

가장 긴 플레이 시간은 약 10,760시간, 가장 짧은 시간은 1분 미만

평균 플레이 타임은 96.53시간 게임인데,

가장 많은 추천수의 리뷰는 12,236 추천이고, 가장 적은 추천수는 0이고, 평균 추천수는 6.42라고 하는데,

유저의 플레이 타임과 추천을 받은 리뷰의 가중치를 통해서 게임성에 대해서 점수를 얻을 수 있다라는게 이 논문의 논지.

자, 그럼 장대한 소리를 들었으니 결과는 무엇일까.

어쨌건 대강의 분석방법을 통해서 자신들의 게임성 평가를 보여주면서, 결과를 말하길

리뷰의 대부분이 61.2% 즉 게임의 첫번째 업데이트 전에서 작성됨

On the other hand, as shown in Table 4, the majority (61.2%) of the reviews are given before the first update of the game. Thus, the playability of Release 1.0 likely has a greater influence on the overall score than that of the rest. Therefore, it is reasonable such unevenness is also taken into account.

즉, 릴리스 1.0 버전이 전체점수에 가장 영향을 끼친다는 것.

자, 이 논문을 바탕으로 그렇다면 해야할 일을 알겠지?

itch.io등과 같은 곳에서 데모를 게시하거나 여기에서 일지 올리면서

비추나 비판을 통한 예방주사를 맞고,

어느정도 고쳐서 나가서 1.0버전을 게시하는 것이 상대적으로 장기적인 게임성에 대한 평가에 도움이 될 수 있다라는 것.

그럼 2만

[ㅇㅇ 1(211.225)]

그럼 비추만 박히고 뭘 고칠지 안 알려주는 곳은 어떻게 해?

[ㅇㅇ 1(211.225)]

아 그런곳은 올릴 필요 없네 정답이 나왔군

[해당 댓글은 삭제되었습니다.]

해당 댓글은 삭제되었습니다.

[ㅆㅇㅆ(124.216)]

ㄱㄱ

[해당 댓글은 삭제되었습니다.]

해당 댓글은 삭제되었습니다.

[ㅆㅇㅆ(124.216)]

맞지~

[ㅇㅇ 3(1.231)]

정리 깔끔하다

[익명(118.216)]

비추 = 예방주사? 인갤 개추/비추랑 연관성도 증명 못하는 논문 하나를 근거랍시고 띡 던져놓고 '인갤 비추 유용론'을 펼치는 거임? ㅋㅋㅋ

[ㅆㅇㅆ(124.216)]

너는 어떻게 맥락을 못 읽냐.

[ㅆㅇㅆ(124.216)]

본문에도 있듯이 itch.io같은데서 프로토 타입, 데모 같은걸로 올리라고 했고, 걍 정식 출시전에 한번쯤 다른데 데모 버전같은거 올리면서 반응을 보고, 추천과 비추천 반응을 살피라는건데, 꼭 지엽적인 부분에서 풀발기하노

[ㅇㅇ 2(211.55)]

ㅋㅋㅋㅋ 잘서는거보니 젊구만 - dc App

[익명(121.139)]

돈주고 글 올려주는 MDPI 저널이라 신뢰가 좀..

[ㅆㅇㅆ(124.216)]

이 분야서 17회 인용이 엄청 높은편임.

[ㅆㅇㅆ(124.216)]

저널 내용의 부실성이 많아서 비판 많이 받는데, if는 높은편임. 당연히 인용수를 봐야하는거고. 보통 17회 인용이면 꽤 높은 인용횟수 가진거 아녔나

[익명(121.139)]

17회 인용이 높은편인가.. 하긴 내가 쓴 MDPI 쓰레기 논문도 18회밖에 안되긴 한데..

[ㅆㅇㅆ(124.216)]

보통 이런 게임쪽 논문 피 인용수 보면 얼추 10회 미만 아닌가, 17회 인용이면 높은편이지. 참고로 말하자면 90%가 넘는 논문이 인용횟수가 0이라는거 제쳐두고 보통 10회이상의 논문은 꽤가 아니라 엄청 좋은 논문이라는걸로 알고 있음.

[ㅆㅇㅆ(124.216)]

뭐 나도 대학원 관둔지 꽤 되서 그때랑 지금이랑 상황 다를진 몰라도 평균적으로 I10-index라고해서 10회이상 인용된 지수가 따로 있기때문에, 10회 이상 인용된 글 위주로 봄 난

[익명(220.78)]

너없으면 갤망해

[카퍠인(happys96)]