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Valve presenta un algoritmo de aprendizaje automático para recomendar nuevos juegos de Steam

Encontrar juegos en Steam siempre ha sido difícil, pero la avalancha de títulos que se publican en la plataforma ha hecho que la visibilidad sea un problema enorme tanto para los creadores como para los jugadores. Valve está intentando mejorar la situación con un nuevo sistema de recomendación de juegos que se basa en IA, en lugar de metadatos seleccionados por el usuario. La IA no proporciona ninguna información sobre un juego, en lugar de su fecha de lanzamiento, y no se ve afectada por las puntuaciones de revisión o las etiquetas. En cambio, aprende sobre juegos basándose únicamente en lo que hacen los jugadores.

Válvula escribe:

Detrás de este nuevo recomendador hay un modelo de red neuronal que está capacitado para recomendar juegos en función del historial de tiempo de juego de un usuario, junto con otros datos destacados. Entrenamos el modelo en base a datos de muchos millones de usuarios de Steam y muchos miles de millones de sesiones de juego, lo que nos brinda resultados sólidos que capturan los matices de diferentes patrones de juego y cubren nuestro catálogo. El modelo está parametrizado para que podamos restringir la salida a los juegos lanzados dentro de una ventana de tiempo específica, y se puede ajustar para preferir juegos con una popularidad subyacente mayor o menor. Estos parámetros están expuestos al usuario, lo que le permite seleccionar si desea ver solo los lanzamientos recientes en los resultados o retroceder para incluir juegos lanzados hace una década. Del mismo modo, puede elegir si desea ver grandes éxitos o cortes profundos del catálogo. Independientemente de la configuración de los controles deslizantes, los resultados siempre serán personalizados y relevantes para el usuario individual.

La capacidad de Valve para crear motores de recomendación, herramientas de búsqueda y mejoras de descubrimiento que tratan a los jugadores y creadores de manera justa ha recibido algunos golpes durante el año pasado. Durante la reciente oferta de verano del “Gran Premio”, Valve creó una competencia confusa en torno al evento. Como resultado, los jugadores comenzaron a eliminar los títulos independientes de sus listas de deseos. en masa en un intento de jugar con el sistema y recibir costosos títulos AAA de forma gratuita, debido a una creencia errónea de que eliminar títulos de bajo costo aumentaba sus posibilidades de recibir costosos juegos gratis. Los creadores entraron en pánico. Tener un juego en su lista de deseos significa recibir actualizaciones cuando salga a la venta, y esas notificaciones aparentemente tienen un gran impacto en la cantidad de copias que vende un juego en general. Los desarrolladores están sumamente descontentos con la forma en que se desarrolló la venta de Steam este año, y muchos no vieron ningún repunte en las listas de deseos ni en las ventas generales.

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El nuevo sistema de recomendación de juegos que Valve presenta hoy no es un respuesta a la debacle del Gran Premio, pero es un ejemplo de cómo la compañía está intentando mejorar sus propios algoritmos de recomendación de manera que sea justa para los creadores de juegos y ayude a los jugadores a encontrar títulos que quieran experimentar. Hasta la fecha, los cambios de Valve en su sistema de recomendaciones han sido controvertidos; un error de algoritmo el año pasado generó mucho más tráfico hacia títulos ya establecidos a expensas de títulos más pequeños. Después de los problemas del Gran Premio, algunos desarrolladores han perdido la fe en que Valve esté particularmente interesado en resolver la situación.

“Antes de octubre de 2018 (y durante unos meses después de eso, mientras le di a Steam el beneficio de la duda), le dije a cualquiera que me preguntara que Steam valía la pena al 100% para los desarrolladores independientes”, desarrollador Yitz dicho Kotaku a través de Twitter DM:

Ahora, esa confianza se ha ido, y no es porque haya cambiado o me haya vuelto más cínico … Esta venta de Steam fue un desastre, pero estoy mucho más preocupado por la tendencia general que hemos visto en el algoritmo de Steam desde octubre del año pasado. : empujar juegos triple-A impopulares (incluidos los de revisión ‘en su mayoría negativos’) sobre títulos que Steam tiene datos más que suficientes para saber que serían una mejor combinación para el consumidor.

Decidí probar el algoritmo de recomendación de Steam, para ver qué tipo de títulos me recomendaría personalmente. En mi caso específico, estoy preparado para que el algoritmo sea un poco menos preciso: algunos de los juegosSEEAMAZON_ET_135 Ver comercio de Amazon ET He pasado la mayor parte del tiempo “jugando”, históricamente, son títulos que he usado para realizar evaluaciones comparativas, y es posible que eso altere el algoritmo. También tengo la mala costumbre de dejar los juegos con pestañas alternativas mientras se ejecutan en segundo plano, lo que también puede inflar drásticamente mis propios tiempos de juego.

Sistema de recomendación de válvulas

No he pasado 73,5 días reales de mi vida jugando Fallout 4.

Esa es la vista predeterminada cuando inicia sesión. Tus mejores juegos se enumeran a la izquierda, mientras que los títulos recomendados están a la derecha. Aquí está la lista de juegos principales cuando juegas con el control deslizante “Nicho” versus “Popular”. Mi lista de juegos “populares” está a la izquierda a continuación, mientras que las recomendaciones completas de “nicho” están a la derecha.

Con respecto a su algoritmo de recomendación, Valve escribe:

Una dirección es recopilar cada pieza de información sobre un juego y luego hacer conjeturas sobre qué juegos son similares y luego recomendar esos juegos “similares”. Pero eso permite todo tipo de distorsiones extrañas, solo porque juegues mucho a Beat Saber, no significa que solo debamos recomendarte juegos de ritmo de realidad virtual. Este modelo tiene un enfoque diferente. Ignora la mayoría de los datos habituales sobre un juego, como el género o el precio. En cambio, analiza a qué juegos juegas y a qué juegos juegan otras personas, luego hace sugerencias informadas basadas en las decisiones de otras personas que juegan juegos en Steam. La idea es que si los jugadores con hábitos de juego muy similares a los tuyos también tienden a jugar a otro juego que aún no has probado, es probable que ese juego sea una buena recomendación para ti.

Nicho-Versus-Popular

El control deslizante “nicho” versus “popular” parece que podría necesitar algunos ajustes. De alguna manera, Metro 2033 Redux es el título más popular recomendado para mí en ambos opciones. Pero es extraño que este juego me lo recomienden en primer lugar, dado que soy dueño (pero nunca me he molestado en vencer) Metro 2033. Lo mismo ocurre con Metro Last Light Redux. Tiene sentido recomendarme Metro 2033 Redux si lo único que estás examinando son las horas jugadas (las usé para la evaluación comparativa) o la “cantidad de juegos de la serie Metro”. Examinar la cantidad de logros desbloqueados en estos títulos mostraría que yo apenas jugué.

La otra deficiencia que veo en estos datos no es exactamente culpa de Valve o Steam. Soy dueño de Far Cry 3 en uPlay y Witcher 3 en GoG. Jugué juegos como Dishonored, Borderlands 2 y Wolfenstein: The Old Blood usando la cuenta de Steam de un amigo. La calidad de las recomendaciones es un poco mixta: me encantó Dishonored y encontré Borderlands 2 relativamente divertido, pero no era un gran fan de Far Cry 3 y nunca he jugado mucho a The Witcher 3. Los títulos de “nicho” son juegos que No he jugado ni escuchado de él, por lo que parece estar cumpliendo sus objetivos en ese sentido, aunque eso también hace que sea más difícil interpretar si me gustan.

El objetivo es que esta herramienta sea un mejor motor de recomendación para juegos que no son susceptibles de ser manipulados o manipulados, o que requiere que los desarrolladores se preocupen por optimizar los algoritmos subyacentes y desconocidos. La idea es que el modelo de IA observe lo que juegan los jugadores y recomiende estos juegos a las personas que juegan juegos similares a esas personas. Tendremos que esperar los datos sobre cómo funciona, pero la visibilidad ha sido un problema importante para todo tipo de tienda en línea. Resolverlo, o incluso mejorarlo, sería un gran logro para cualquier escaparate.

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