MMORPG-pelaajan pelin lopettamisen ennustaminen koneoppimisella

Massiiviset monen pelaajan verkkoroolipelit eli MMORPG-pelit (eng. Massively Multiplayer Online Role-playing Game) ovat suosittuja verkossa pelattavia pelejä, joiden tunnusmerkkejä ovat fantasiapainotteinen roolipelaaminen sekä jaetussa pelimaailmassa pelaaminen. Verkkopelaamisen harrastajamäärät ovat jatkuvassa kasvussa, ja suosituilla MMORPG-peleillä on miljoonia pelaajia. Peliyhtiöt kilpailevat pelaajien ajasta ja sitoutumisesta, ja ovat valmiita muokkaamaan peliä potentiaalisia pelaajia houkuttelevaksi. Tässä tutkimuksessa ennustetaan koneoppimistekniikoita käyttämällä suositun MMORPG-pelin potentiaalisista pelaajista ne, jotka tulevat lopettamaan pelin pelaamisen tulevaisuudessa. Peliyhtiöille on tärkeää pystyä tunnistamaan pelaajia, joiden kiinnostus peliä kohtaan on laskemassa, jo ennen kuin pelaaja varsinaisesti lopettaa pelaamisen. Näin peliyhtiöt voivat pyrkiä pitämään pelaajaa pelin parissa tarjoamalla pelaajalle esimerkiksi houkuttimia tai helpotusta pelaamiseen. Lopettavien pelaajien tunnistaminen auttaa myös peliyhtiöitä pelin kehittämisessä ja peliyhtiöt voivat yrittää poistaa peleistään sellaisia ominaisuuksia, jotka nostavat pelaajien pelin lopettamisen todennäköisyyttä. Pelkkä tieto siitä, ketkä tulevat lopettamaan pelin pelaamisen, ei siis riitä. Peliyhtiöitä kiinnostaa myös se, millä tavalla pelin lopettavat pelaajat eroavat pelaajista, joiden motivaatio peliä kohtaan on säilynyt. Tutkimuksen data on peräisin IEEE:n 2017 isännöimästä pelindatanlouhintakilpailusta, ja tutkimuksessa tutkitaan kilpailussa menestyneiden joukkueiden kilpailutöitä. Tutkimuksessa pyritään parantamaan Turun yliopiston (UTU) kilpailujoukkueen kilpailutyön ennustustarkkuutta lisäämällä malliin uusia piirteitä. Älykkäät piirteet vähentämät malliin tarvittavien piirteiden määrää. Tutkimuksessa tutkittiinkin yli sataa potentiaalista piirrettä, joista 40 valittiin uuteen malliin sovitettavaksi. Uusien piirteiden, sekä tiimi UTU:n mittaamien piirteiden, toimivuutta mitattiin usealla tekniikalla, joista parhaimman ristiinvalidointitarkkuuden saavuttivat harjanneluokittelija, lineaarinen tukivektorikone ja logistinen regressio. Testidatojen validoinnissa logistinen regressio onnistui parantamaan tiimin kilpailuratkaisua eniten. Parhaiten menestyneessä mallissa oli vain yksitoista piirrettä, joista viisi oli uusia piirteitä ja kuusi sisältyi myös tiimi UTU:n kilpailutyöhön. Sekä tämän tutkimuksen, että varsinaisessa kilpailussa toiseksi päätyneen tiimi UTU:n ratkaisu, poikkeavat merkittävästi kilpailun voittajajoukkueen Yokozuna Data:n mallista. Voittajajoukkue käytti mallissaan jopa 500 piirrettä ja monimutkaisia tekniikoita, kuten syväoppimista ja satunnaistettuja päätöspuita. Koska molemmat lineaarista mallia käyttävät ratkaisut päätyivät melkein samaan tulokseen kuin voittajajoukkueen malli, tutkimuksesta käy ilmi, että juuri älykäs piirteiden valinta on avainasemassa MMORPG-pelin pelaajien lopettamisen ennustamisessa ja että lopettavat pelaajat voi ennustaa hyvin pienellä määrällä piirteitä

“I Just Can’t Commit to That Level Anymore”: Players, Demands of Games, and Player Services

People, the author holds, instinctively believe quitting a game to be a simple choice: you are either playing or you are not. But she finds quitting play more complex. To understand better the whole ecosystem of play, she maps out the reasons Finnish players abandon or reduce their gaming and examines these reasons through the lens of specific demands. Using an online survey and interviews, she reveals that the dedication and effort needed to play—and the expected audience for a game—can drive players away from the games they once so enjoyed. She concludes that using the player service model promoted by Jaakko Stenros and Olli Sotamaa in 2009 can identify the actions game designers might take to lessen the effect of these game demands.publishedVersionPeer reviewe

Using the MMORPG ‘RuneScape’ to Engage Korean EFL (English as a Foreign Language) Young Learners in Learning Vocabulary and Reading Skills

This study aims to explore the affordances offered by online role-playing games like RuneScape in learning English vocabulary and developing reading skills, and to examine whether there is any relationship between playing RuneScape and Korean children's vocabulary and reading skills. I sampled five elementary students (1 female and 4 males, aged 10-11), who played RuneScape for 30 minutes per session for 9 to 14 sessions in a private English institute in South Korea. I collected the text data through retrieving the text from the recordings of participants’ game-plays using a screen recorder. The observation data was attained by observing them playing games through participant observation, observation framework and field notes. I analysed the English text learners would encounter when playing Runescape, and using observation, attempted to describe the vocabulary and reading strategies they tend to use whilst playing. The findings showed that participants encountered the seven categories of vocabulary whilst playing: generally-used vocabulary, fixed phrases, RuneScape vernacular, lexis specific to computer games, chat speak (acronyms and abbreviations), emoticons and reduplication. From the observation data, I found that participants used the following vocabulary strategies: looking up in a dictionary, verbalising vocabulary and guessing meanings verbally. Reading strategies were: clicking, verbalising, reading texts aloud, translating and typing. The findings suggest that there is relationship between playing RuneScape and vocabulary and reading skills. However, Korean children do not get sufficient practice in their use of vocabulary and reading skills for pragmatic purposes in their English classrooms, due to time limitations and large classes. Children tend to lack instrumental motivation for learning English, so the fun and interest of playing games might help engage them in learning English. I would argue therefore that online role-playing games have the potential for Korean children as a useful supplementary tool for developing vocabulary and reading skills