Este es un concepto muy difícil de medir por muchas razones. DMGregory sugiere métricas muy comunes en los juegos modernos. Sugeriría que estas métricas, nuevamente muy comunes en la industria, no miden con precisión el "compromiso del jugador" tanto como lo hacen con el "uso del jugador". Para decirlo con mayor precisión, estas métricas miden tanto el compromiso del jugador como la adicción no comprometida o el hábito no comprometido. Los juegos móviles, específicamente, se han convertido en líderes mundiales en el uso de la psicología, la adicción y la gamificación para fomentar el juego obsesivo, adictivo o habitual para el beneficio corporativo.
Si desea medir "diversión" o "compromiso", le sugiero que mire (algunas de) esas métricas con muchas, muchas otras para obtener una imagen más completa del estilo de juego.
Las métricas que serían útiles para este proceso incluyen:
- Biometría: Expresiones, microexpresiones, pulso, ondas cerebrales, retroalimentación verbal, retroalimentación audible no verbal, lenguaje corporal no verbal, etc. Esto puede requerir diferentes tipos de equipos que pueden ser costosos o diferentes tipos de software para utilizar el reconocimiento facial que también podría ser Costo prohibitivo.
- Encuesta / sondeo: Esto puede ser sondear opiniones después de la sesión de juego, después de múltiples sesiones de juego, durante la sesión de juego, o incluso integrarse en la sesión de juego como una mecánica de juego abiertamente (los sistemas de juego solicitan calificaciones de diferentes niveles, áreas , enemigos) o de forma encubierta (se le pide al jugador que elija qué nivel repetir o a qué enemigo preferiría enfrentarse nuevamente)
- Métricas típicas de tiempo de juego: ya sea midiendo la deserción (cuántas personas dejan de jugar después del primer salto, el primer enemigo, el primer nivel, el segundo nivel, el tercer nivel) o el tiempo de juego directo (cuánto tiempo juegan los jugadores antes de abandonar el día) ? Para la semana? ¿Para siempre?), Esto puede dar una idea del compromiso del jugador, pero también puede ser engañoso si el juego está diseñado para un estilo de juego adictivo o habitual
- Métricas de tiempo de juego menos típicas: si se presentan múltiples desafíos u objetivos en paralelo, ¿cuáles se eligen con más frecuencia? ¿Cuál con menos frecuencia? Aquellos que se eligen con menos frecuencia, nunca se eligen en primer lugar (lo que significa que el problema radica en la presentación) o se eligen pero nunca se eligen nuevamente (lo que significa que el problema radica en la ejecución)
- Intentar medir la frustración o el aburrimiento: si el compromiso del jugador es lo "divertido" o "invertido" que un jugador está en un juego, entonces lo contrario sería lo "frustrado" o "aburrido" que está el jugador. Si el compromiso es "flujo", intente medir la falta de flujo. ¿El jugador muere o repite un cierto segmento repetidamente antes de dejar de fumar por el día / semana / para siempre? ¿Está el jugador avanzando a través de un segmento bastante simple del juego antes de abandonar por el día / semana / para siempre? ¿Hay algún punto en el que el jugador comienza a apretar botones en el controlador o mouse o toca frenéticamente en el teléfono? ¿Hay algún punto en el que el macerado o el golpeteo frenéticos ocurran justo antes de una pérdida? ¿El jugador pierde "un poco" y regresa o parece que el jugador pierde con un macerado frenético seguido del final de la sesión? El primero sugiere un juego normal, mientras que el segundo es algo que todos han experimentado y se puede reconocer fácilmente como "no divertido" o "no atractivo".
Hay muchas métricas o KPI (indicadores clave de rendimiento) de uso común en los juegos móviles, algunos que pueden referirse a lo que está buscando:
Para juegos con micro-transacciones, también podemos obtener un proxy de compromiso a través de la voluntad de invertir dinero en el juego:
... etc.
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El simple seguimiento del usuario por día y las métricas relacionadas no es la única forma de medir la participación del usuario. Otro enfoque implica el seguimiento de eventos, tales como: cuántos usuarios lograron pasar el primer nivel, cuántos pasaron a la primera búsqueda secundaria, si alguno de los usuarios encontró ese acceso directo secreto que hizo, etc. Aquí hay un artículo que debería comenzar con Este tipo de análisis.
https://www.gamasutra.com/blogs/ChristinaChen/20170215/291552/How_to_start_using_game_analytics_in_2017.php
Sin embargo, si está interesado en la ciencia de datos detrás de los análisis básicos del juego y las métricas de uso común (abandono, KPI, etc.) aquí hay un artículo sobre eso:
https://www.gamasutra.com/blogs/AdamFletcher/20170817/303993/Applying_Data_Science_to_Understand_Your_Players.php
Si está buscando una implementación específica para cualquier motor que esté utilizando, probablemente revise los documentos de su motor y luego haga otra pregunta aquí si es necesario.
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