Петербургские ученые совместно с коллегами из Сингапура применили машинное обучение и проанализировали данные одной из крупнейших мировых игровых платформ. В итоге у них получилось вычислить пол игрока. Исследователи полагают, что в будущем созданный ими алгоритм поможет выявлять людей с игровой зависимостью.
Как сообщают в Университете ИТМО, сотрудники которого участвовали в международной группе, особенность исследования в том, что раньше данные об игроках собирались вручную, и выборка была небольшой, что не позволяло делать статистически значимые выводы.
Применив машинное обучение и сервис, позволяющий сопоставить аккаунты пользователей с их профилями в социальных сетях, исследователи искали взаимосвязь демографических показателей с данными об игровом поведении. В итоге им удалось определить пол игрока.
В исследовании было много параметров: потраченное на игру время, достижения, игровые платежи и предпочитаемые жанры компьютерных игр.
Как отмечает Иван Самборский, аспирант Университета ИТМО, один из авторов исследования, идея была в том, чтобы использовать игровые данные для изучения поведения человека в реальной жизни.
Ученый отмечает, что сейчас при использовании социальных сетей люди выбирают, что постить, и их аккаунты далеко не всегда отражают то, как они ведут себя в реальной жизни. В игре же, как полагает эксперт, поведение людей более естественно. Собственно и цель первого исследования заключалась в том, чтобы подтвердить данную гипотезу.
Результаты исследования показали, что гипотетически возможно создать прогнозную модель на основе полученных данных. Ее можно использовать как при исследованиях или персональных рекомендаций, которые получают участники на игровых платформах, так и для выявления игровой зависимости.