I ricercatori dell'Università ITMO riferiscono di aver previsto caratteristiche della personalità come il genere utilizzando i dati di una piattaforma di gioco online. Questo è uno dei primi studi sull'apprendimento automatico applicato a una grande quantità di dati di gioco. L'approccio potrebbe migliorare i sistemi di raccomandazione del gioco personale. Può anche essere usato per identificare la dipendenza dal gioco. I risultati sono stati presentati alla Conferenza AAAI sull'intelligenza artificiale.

I videogiochi sono saldamente radicati nella cultura popolare, e il numero di prodotti online e offline per piattaforme di gioco cresce di giorno in giorno. A sua volta, gli utenti generano quantità crescenti di dati che possono essere utilizzati per sviluppare modelli di comportamento di gioco o per determinare caratteristiche personali. Questo è utile, Per esempio, per la diagnosi precoce della dipendenza dal gioco, nonché per ricerche di mercato nel campo dei giochi.

Fino ad ora, la maggior parte delle ricerche sui giochi è stata eseguita manualmente su piccoli set di dati. Però, per trarre conclusioni statisticamente significative, è necessario analizzare grandi array di dati. Gli scienziati della ITMO University e della National University of Singapore sono ora tra i primi a utilizzare l'apprendimento automatico per questo scopo. Utilizzando i dati raccolti sul comportamento degli utenti della piattaforma di gioco Steam e un modello appositamente sviluppato e addestrato, gli scienziati sono riusciti a prevedere il sesso del giocatore in base al comportamento del gioco.

Il database per l'analisi è stato raccolto dal servizio Player.me , che fornisce informazioni su Steam e sugli account dei social media. Confrontando i dati di gioco degli utenti con il loro Twitter, post su Facebook e Instagram, i ricercatori hanno scoperto collegamenti tra comportamento di gioco e caratteristiche personali. Di conseguenza, il modello è stato costruito su caratteristiche come il tempo trascorso nel gioco, risultati, generi di gioco preferiti, pagamenti in gioco, eccetera.

"L'idea della mia ricerca è utilizzare i dati di gioco per studiare il comportamento umano nella vita reale. I social network sembrano essere una buona fonte per queste informazioni. Tuttavia, le persone pensano al loro comportamento nei social network:scelgono cosa postare ed eliminano i loro pensieri. Allo stesso tempo, durante i giochi, ci comportiamo come faremmo nella vita reale senza pensarci troppo. E adesso, Sono riuscito a confermare che i dati di gioco sono correlati alle reali caratteristiche delle persone, " nota Ivan Samborskii, uno studente laureato presso l'Università ITMO.

Secondo gli scienziati, l'analisi dei dati di gioco può aiutare a scoprire gli interessi, Posizione, e dati demografici degli utenti, oltre a valutare quanto tempo una persona è disposta a dedicare ai giochi. I ricercatori lavoreranno per migliorare il modello risultante, rendere più accurate le previsioni sugli utenti. Anche, hanno in programma di adottare il modello per la previsione della dipendenza dal gioco.

"Su internet, l'identità dell'utente è sconosciuta, e spesso, possiamo solo indovinare chi si nasconde sotto l'avatar del caustico commentatore o sotto il soprannome del membro del clan. È possibile sollevare il velo solo analizzando i segni indiretti, il comportamento online dell'utente. Determinare chi c'è dall'altra parte del monitor è importante, sia ai colossi come Google, chi ottiene il profitto principale, mostrare correttamente la pubblicità, e ai piccoli negozi online. Una domanda importante e interessante che si pone è quali dati sono sufficienti per questo. Nella nostra ricerca passata, abbiamo usato testi, immagini, e persino geolocalizzazione. Però, il comportamento dei giocatori è descritto da un linguaggio molto particolare delle ore trascorse nei giochi e dei risultati ottenuti."

"La nostra ricerca ha dimostrato che anche questa informazione è sufficiente per prevedere il sesso dei giocatori. Certamente, non ci fermeremo su questa singola caratteristica, ma ora, abbiamo semplicemente mostrato che il comportamento del gioco può essere analizzato e si possono ottenere buoni valori predittivi. Oltre all'onnipresente personalizzazione della pubblicità, buoni modelli predittivi possono essere utilizzati nella ricerca applicata:sociologica, psicologico, sportivo e medico, " aggiunge Andrey Filchenkov, responsabile del Machine Learning Group del laboratorio di Tecnologie informatiche dell'Università ITMO.