САНКТ-ПЕТЕРБУРГ, 7 февраля. /ТАСС/. Группа исследователей из петербургского Университета информационных технологий, механики и оптики (ИТМО) совместно с коллегами из Университета Сингапура создают алгоритм, который позволит определять различные личностные характеристики геймеров по их поведению в онлайн-играх. Как рассказал ТАСС один из членов группы Андрей Фильченков, технология успешно определяет пол игрока, в будущем она поможет выявлять, к примеру, психологическую зависимость от игр на ранних стадиях.
"Наше исследование показало, что данных достаточно, чтобы со сравнительно высокой долей вероятности предсказать пол каждого пользователя. Конечно, этим результатом дело не ограничивается, мы лишь продемонстрировали, что игровое поведение можно анализировать и получать достаточно удовлетворительные прогнозные значения. К примеру, еще стоит задача выявления привыкания - насколько человек игрозависим. Как мы надеемся, с помощью алгоритма психологи смогут лучше понять, когда и как формируется привыкание, какие факторы на это влияют, что позволит выявлять игрозависимость на ранних этапах", - сказал Фильченков.
Он при этом отметил, что это лишь одно из возможных будущих применений данной технологии. В перспективе ее планируется обучить распознавать возраст пользователя, его социальное положение, образование, уровень дохода, местоположение, личностные предпочтения. "Например, технологию можно применять для улучшений рекомендаций книг или фильмов. Существуют исследования, которые показывают, что предпочтения по играм, книгам, фильмам и музыке в целом связаны", - пояснил ученый.
Кроме того, производители онлайн-игр смогут задействовать этот механизм для повышения вовлеченности игроков, создания более удобных настроек для каждого пользователя, а также персональных рекомендаций игр.
Принцип распознавания основан на математических алгоритмах, анализирующих поведение игроков - сколько времени человек проводит за играми, какие игры выбирает, когда запускает то или иное приложение, какие достижения в виртуальном пространстве стремится получить. Алгоритм был опробован на пользователях одной из крупных игровых платформ Steam. Проверка результатов осуществлялась с помощью сервиса Player.me, дающего возможность сопоставить аккаунты пользователей "Steam" с их страницами в социальных сетях: Twitter, Facebook и Instagram.