Ciencia de datos en la industria del juego

Introducción

Ahora se trata de teléfonos inteligentes y redes sociales, y esta idea ha derribado el mercado de consolas de videojuegos como PlayStation, Xbox o Nintendo. No solo países internacionales como Electronic Arts (EA), Sony o Microsoft, sino además desarrolladores y desarrolladores están entrando en el negocio de los juegos como un campo prometedor.

Al jugar para poner un pie en las redes sociales, hay muchos detalles con los que deben lidiar las compañías deportivas. La compañía de apuestas Zynga ha lanzado juegos como Zynga Poker, Farmville, Chess with Friends, Speed ​​Guess Something y Words with Friends en las redes sociales. Esto ha traído muchas conexiones de usuarios y produce grandes conjuntos de datos.

Aquí es donde la industria del juego necesita ciencia de datos para usar estos datos recopilados de jugadores en todas las redes sociales. El análisis de datos brinda a los jugadores una distracción novedosa y convincente para mantenerse a la cabeza de la carrera. Uno de los usos más interesantes de la ciencia de datos se encuentra dentro de las características y procesos que rodean el desarrollo de juegos.

Recopilación de juegos y recopilación de datos

Los juegos se usan como método de recopilación de datos. La idea principal es rastrear los datos ingresados ​​en forma de un clic periódico y registrar la entrada del usuario de ese marco de imagen. Estos datos posteriormente se usan para dibujar el resultado final, a modo de ejemplo, los puntos finales.

Desde la creación de sistemas de inteligencia artificial hasta la búsqueda de algoritmos transferibles, los científicos de datos usan fuentes de datos de juegos de aprendizaje en profundidad. Este tipo de aprendizaje es atractivo desde el punto de vista de un científico de datos, dado que ayuda a hallar formas comunes y comunes de usar no solo el proyecto deportivo actual, sino además los juegos y los programas futuros.

Científico de datos de juegos

Un científico de datos desarrolla e investiga, diseña y utiliza ideas y organiza pruebas para probar una gama de ideas. Además son responsables de crear modelos matemáticos y herramientas analíticas automatizadas para identificar puntos y utilizar el juego. Si desea unirse a la industria del juego como científico de datos y está interesado en jugar, extraer datos y modelar, entonces es un beneficio adicional para usted.

Para ser parte del Equipo de Matemáticas Avanzadas, un científico de aprendizaje de datos en profundidad necesita extraer grandes cantidades de datos y realizar un análisis de datos inmenso, y desarrollar modelos descriptivos, predecibles y descriptivos usando algoritmos de aprendizaje en profundidad / de máquina. Si te apasiona la resolución de problemas, las soluciones creativas y el aprendizaje continuo, este es el papel que deseas desempeñar.

Análisis de datos de juegos

El análisis de datos es responsable de examinar y visualizar el rendimiento del servicio y los datos de conversión de usuarios para hallar posibilidades para impulsar la participación y la retención de usuarios. Usan técnicas de análisis de datos para identificar relaciones lógicas, patrones, estilos y modelos de comportamiento del usuario a partir de conjuntos de datos complejos para guiar mapas de ruta y construir sistemas de detección automatizados y rastrear su desempeño.

Identificando un objeto

Los gráficos realistas, el uso de ingenio artificial y presionar los límites de las realidades gráficas se encuentran ahora entre las funciones clave de los desarrolladores y diseñadores de juegos. Se prevé que la tecnología de acreditación de imágenes transformará la industria del juego. Junto con los modelos de adquisición de objetos, el ingeniero los utiliza para crear una transformación natural de escenas y movimientos en el espacio de juego real.

A modo de ejemplo, estos modelos se usan a menudo para distinguir jugadores de diferentes equipos y para dar instrucciones a un personaje en particular dentro de un equipo. La diferencia entre formas, objetos, estorbos y figuras se torna más fácil y rápida para el jugador. Al mismo tiempo, se usan modelos y algoritmos de identificación de objetos para identificar los movimientos corporales con el fin de transmitir y mostrar estas acciones en la pantalla del juego interactivo.

Caso de uso de la vida real: Activision utiliza la ciencia de datos para detener a los piratas informáticos o los tramposos

Activision, el ingeniero principal de la primera serie de videojuegos para personas Call of Duty (COD), es una compañía que utiliza big data para impulsar sus juegos.
Game Science Division (GSD), que está a cargo de compilar y analizar Big Gaming Data en Activision, tuvo que lidiar con el tema del empoderamiento entre sus jugadores en COD.
Al hablar de jugadores, el empoderamiento se refiere al intento de incrementar los puntajes deportivos de otra persona por medios negativos, como conocer a un jugador mejor que los otros jugadores y lanzar el juego en ambos lados donde un lado pierde deliberadamente para permitir que el otro gane.
Suena a trampa cuando lo piensas y la ampliación tiene sus consecuencias. Un jugador en crecimiento no solo obtiene una fama sin precedentes, sino que la estrategia de promoción puede afectar las calificaciones de otros jugadores y el equilibrio de los sistemas de premios.
Es es por esto que que muchos jugadores desprecian el aumento y debe abordarse antes de que jugadores inocentes puedan jugarlo.
El GSD de Activision crea programas basados ​​en el aprendizaje automático para detectar aumentos de potencia, identifica indicadores clave para incrementar la DQO y rastrear esos indicadores. Las dos referencias son jugadores a una lista de amigos que terminan en diferentes equipos por igual después del juego y lugares de nacimiento donde se encuentra la muerte después de muy poco tiempo y una y otra vez.
Después de analizar los datos del indicador de verificación, GSD se comunica con sus usuarios en Twitter para expandir y compilar datos en todos los tweets de COD para ayudar a tomar decisiones sobre las características de la base del juego y del jugador.

Marketing y anuncios personalizados

El marketing personalizado se utiliza activamente en diversas industrias para evitar publicidad inútil, molesta e ineficaz. Tanto los especialistas en marketing como los desarrolladores de juegos están interesados ​​en interacciones centradas en el cliente y conducen a la creación de mensajes de marketing significativos y los envían a las personas adecuadas. Sea cual sea el caso, los proveedores de videojuegos están recopilando datos que ayudarán a atraer más público.

El marketing personalizado en los juegos ayuda a incrementar la actividad de los usuarios y, al mismo tiempo, a atraer nuevos. Esto se puede lograr debido al ajuste específico del mensaje publicitario. Para asegurarse de que sus anuncios sean claramente visibles, debe saber qué jugadores responden al anuncio y cuáles no.

Anuncios basados ​​en datos en juegos

Supongamos que estamos jugando a un juego móvil colaborativo llamado Episodio, en el que ayudamos al personaje principal de la historia a seleccionar un curso de acción o una oración para decir, que en última instancia determina lo que sucede más adelante en la historia. La historia puede contener varios episodios y el mundo debe incluir cada episodio.
Para que el desarrollador de juegos Pocket Gems gane dinero automáticamente, reproducen dos anuncios de 30 segundos cada vez que completamos un episodio. Y como obtenemos cuatro Pases cada pocas horas, completaríamos los Pases insertando cuatro episodios seguidos y tenemos que esperar unas horas para renovar los Pases.
Otra manera de esperar es comprar Pases con dinero real, algo que no todo el mundo quiere hacer. Es factible que Pocket Gems haya encontrado esto como una posibilidad para generar dinero por medio de múltiples anuncios al otorgar a los jugadores la posibilidad de reproducir el anuncio para reducir el tiempo de espera en media hora.
Los anuncios de forma general los hacen compañías o personalidades de mi país, el juego nos muestra anuncios en función de nuestra ubicación o nacionalidad.

Detección de fraudes

Todas las acciones y decisiones en el mundo del deporte son rápidas. La alta velocidad de todos estos procesos plantea la cuestión del gran interés de los defraudadores. Por tanto, las compañías se enfrentan a la necesidad de prevenir la actividad fraudulenta, sin dejar de mantener un alto nivel de satisfacción del cliente. Los problemas de seguridad son un desafío para todas las industrias.

Varias soluciones de verificación de jugadores se usan ampliamente en los juegos. La cuestión es que los desarrolladores de juegos están obligados a usar la certificación de jugador de forma legal. Al mismo tiempo, varias estrategias de verificación posibilitan la detección anticipada de cuentas y acciones cuestionables. Al mismo tiempo, estas estrategias se usan para prevenir el robo de identidad, que está muy extendido en el mundo de los juegos visuales.

El fraude de pago además es muy común en los deportes. Los estafadores a menudo crean bots especiales para obtener los detalles de pago requeridos. Por eso, las compañías de juego deben garantizar la máxima seguridad para la información personal sobre la actividad y las transacciones hechas.
Los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a las compañías de juegos. Su aplicación posibilita la identificación rápida de actividades sospechosas. Hacen que la detección de fraudes sea más automatizada y eficaz debido a la cantidad de datos que pueden procesar.

Diseño de juego

El diseño de juegos se ha convertido en un arte con el rápido desarrollo de la tecnología moderna. Al mismo tiempo, el diseño de juegos se ha convertido en un sitio increíblemente popular para desarrollar el trabajo de desarrolladores exitosos. Es un procedimiento complejo que necesita una gama de habilidades de programación, visualización y animación.

El uso de buenos efectos visuales ya no es para mantener a los jugadores comprometidos. Los detalles de los datos de juego y las innovaciones de ingeniería ayudan a crear un entorno de juego interactivo complejo. Los datos de la analítica del juego se usan para obtener información específica sobre lo que quiere un jugador, prediciendo problemas, consultas y tiempo del juego. Los nuevos conceptos de juegos, noticias y máquinas se crean usando datos adquiridos previamente.

La industria del juego hace un uso completo de la analítica de datos. Tecnología, finanzas, juegos, marketing, estrategia, solo diga el dominio de las estadísticas y encontrará que funciona con los ingresos en la industria del juego.

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