外部メタデータを使用したビデオゲームの暗黙的な評価の生成
https://patentscope2.wipo.int/search/en/detail.jsf?docId=US321202816&;tab=NATIONALBIBLIO
概要──
特定の例示的な実施形態では、暗黙のビデオゲームレーティングを生成するためのコンピュータシステムが提供されます。本システムは、特定のユーザおよび他のユーザのゲームプレイデータの関数である基本評価を生成します。また、システムは、ユーザーレビュー、批評家レビュー、所有者データなどの外部データカテゴリに基づいて、ビデオゲームの平均的な外部評価を生成します。そして、平均的な基本評価と外部評価から調整係数を算出し、ユーザー個人の基本評価に適用することで、そのユーザーに対するビデオゲームの暗黙の評価を得ることができます。
技術概要──
本明細書に記載されている技術は、ビデオゲームなどのソフトウェア製品の評価を暗黙的に生成する技術に関するものである。より詳細には、本明細書に記載された技術は、ビデオゲームがどのようにプレイされたかに関するユーザ固有のメタデータと組み合わせて外部データソースを使用し、ビデオゲームに対する暗黙の評価を自動的に生成することに関するものである。
はじめに──
ビデオゲームは、多くの人が楽しむ人気のアクティビティです。ビデオゲームには、ジャンル、タイプ、機能など様々な種類があり、何千種類ものゲームが存在します。人によって、ゲームの好き嫌いは異なります。ある人はスポーツゲームよりも戦略ゲームが好きかもしれません。ある人は一人用のゲームではなく多人数用のゲームが好きだったりします。
その人がどのようなゲームが好きなのか（あるいは嫌いなのか）という情報は、その人に合った新しいゲーム（あるいは古くても発見されていないゲーム）を見極めるのに役立ちます。実際、ビデオゲームの数が増え続ける中、新しいゲーム（および古いゲーム）が大量のゲームカタログの中で見落とされることがあるため、人が好きなゲームを見つけるのは困難です。
このように、技術の分野では、常に新しい技術やシステム、プロセスが求められています。 0130名無しさん必死だな2021/05/22(土) 07:41:41.50ID:tUM17Ppr0
にしくん？何言ってるの？
0132名無しさん必死だな2021/05/22(土) 07:54:57.14ID:UsAtOdR30
実プレイ基準の評価だから説得力がある
雑な仕事のレビューサイトも死ぬぞこれいいぞもっとやれ
去年のスイッチのプレイデータで、一位が風花雪月で二位が#FEだったんだけど
あなたの好きなゲームジャンルは「声優」ですとか勝手に診断されて、ドラクエ11Sなんかをおすすめされたのを思い出した
あんな的外れな診断はされなくなるって事かな
>>1
In certain example embodiments, a computer system for generating an implicit video game rating is provided. The system generates a base rating that is a function of gameplay data for a specific user and other users. The system also generates an average external rating for the video game based on external data categories such as, user reviews, critic reviews, ownership data, etc. An adjustment factor is then calculated from an average base rating and external rating and then applied to the user's individual base rating to obtain an implicit rating of a video game for the user. The technology described herein relates to techniques for implicitly generating ratings for software products, such as video games. More particularly, the technology described herein relates to using external data sources in combination with user specific metadata regarding how a video game has been played to automatically generate an implicit rating for the video game.
0136名無しさん必死だな2021/05/22(土) 08:01:36.28ID:RkhO8VZYM
>>133
それはなくならないよ
興味があるものをピックアップするだけで完全にお前にあってるものをピックアップするわけじゃないか 1. A computer system for generating implicit, user-specific ratings for video games that are played by users, the computer system comprising:
a non-transitory computer readable storage medium configured to store:
a plurality of gameplay data records that include information about how a plurality of users have interacted with at least a first video game, and
a plurality of external source data records that each correspond to at least one external source that references the first video game;
a processing system that includes at least one hardware processor, the processing system configured to:
generate a community average for the first video game that is based on the plurality of gameplay data records that include information about how each one of the plurality of users has interacted with the first video game;
calculate a base rating for a first user and the first video game as a function of the gameplay data record of the first user and the generated community average;
calculate a plurality of external ratings for the first video game that are each based on at least one of the external source data records;
generate an external average by combining the plurality of external ratings with a plurality of respective weights;
generate an adjustment value that is a function of the generated external average and a generated base rating for the first video game that is based on the plurality of users that have interacted with the first video game; and
derive an implicit rating for the first video game by adjusting, based on the generated adjustment value, the base rating for the first user.
2. The computer system of claim 1, wherein each of the calculated plurality of external ratings is for one of a plurality of different external source categories.
3. The computer system of claim 2, wherein a plurality of different external source categories includes a critic review category, a user review category, and a sale/ownership category.
4. The computer system of claim 2, wherein the plurality of external source data records includes multiple external source data records that correspond to a first category of the plurality of different external source categories, wherein each one of the multiple external source data records corresponds to a different external source of the first category.
5. The computer system of claim 4, wherein each of the multiple external source data records includes a critic review score from one of the different external sources that are within the first category.
6. The computer system of claim 4, wherein each of the multiple external source data records includes a calculated user-based review score that is based on a plurality of user-provided review scores from a corresponding external source.
7. The computer system of claim 6, wherein a user external rating of the calculated plurality of external ratings is based on averaging together the calculated user-based review scores from each of multiple external source data records, wherein each calculated user-based review score is weighted for the averaging based on how many review scores are included in each plurality of user-provided review scores that are from the corresponding external source.
8. The computer system of claim 1, wherein the base rating for the first user is based on determination of a midpoint for the plurality of gameplay data records.
9. The computer system of claim 8, wherein the base rating for the first user is determined to be less than a midpoint on an implicit rating scale when the gameplay data record corresponds to gameplay that is less than the determined midpoint for the plurality of gameplay data records.
10. The computer system of claim 1, wherein each of the plurality of gameplay data records includes data for an amount of time played for the first video game, a number of play sessions for playing the video game, and/or a number of games played by a corresponding user.
11. The computer system of claim 1, wherein the implicit rating is further based on clipping a preliminary implicit rating based on determination that the preliminary implicit rating is outside of a rating range.
12. The computer system of claim 1, wherein the processing system is further configured to:
generate, based on the determined implicit rating, a video game recommendation for a video game that is different from the first video game, wherein the video game recommendation is presented to the first user as part of a graphical user interface.
13. A method for generating implicit, user-specific ratings for video games that are played by users, the method performed on a computer system, the method comprising:
generating a community data set for a first video game that is derived from a plurality of gameplay data records that each include data for how a respective user of a plurality of users have played at least the first video game, the community data set representing how, collectively, the plurality of users have played the first video game;
assigning a base rating that is for a first user of the first video game, the base rating assigned based on assessment of gameplay data for the first user for the first video game relative to other gameplay data in the generated community data set for the first video game;
generating a representative base rating for the plurality of users, the representative base rating being based on the plurality of gameplay data records for the plurality of users;
generating an external rating that is based on plurality of external source data records that each correspond to an external source(s), wherein at least one of the external source(s) is for external data that references the first video game;
generating an adjustment value that is a function of the generated external rating and the representative base rating for the plurality of users; and
calculating an implicit rating for the first video game that is personalized to the first user, the implicit rating calculated by adjusting, based on the generated adjustment value, the base rating for the first user.
14. The method of claim 13, wherein each of the plurality of external source data records is for one of a plurality of different external source categories,
wherein the generated external rating is based on a calculation that includes a plurality of category ratings that each correspond to one of the plurality of different external source categories.
15. The method of claim 14, wherein the plurality of different external source categories includes a critic review category, a user review category, and a sale/ownership category,
wherein the plurality of category ratings includes a critic review category rating, a user review category rating, and a sale/ownership category rating.
>>133
主観で的外れと思っても、データが無意識の嗜好を的確に暴き出すようになるかも。 16. The method of claim 15, wherein the critic review category rating is based on averaging critic reviews from multiple different external sources.
17. The method of claim 13, further comprising:
generating, based on the calculated implicit rating, a video game recommendation for a video game that is different from the first video game;
causing the video game recommendation to be presented, as part of a graphical user interface, to the first user on a display device that associated with a computing device being used by the first user.
18. The method of claim 13, wherein data for each of the plurality of gameplay data records includes an amount of time played for the first video game, a number of play sessions for playing the video game, and/or a number of games played by a corresponding user.
19. A non-transitory computer readable storage medium storing instructions for use with a computer system, the stored instructions comprising instructions that cause the computer system to:
generate representative community data for a first video game that is derived from a plurality of gameplay data records that each include data for how a respective user of a plurality of users have played at least the first video game, the representative community data representing information about how, collectively, the plurality of users have played the first video game;
determine a base rating to a first user of the first video game, the base rating determined based on gameplay data for the first user for the first video game relative to the representative community data for the first video game;
generate a representative base rating for the plurality of users, the representative base rating being based on the plurality of gameplay data records for the plurality of users;
generate an external rating that is based on plurality of external source data records that each correspond to an external source(s), wherein at least one of the external source(s) is for external data that references the first video game;
generate an adjustment value that is a function of the generated external rating and the representative base rating for the plurality of users; and
calculate an implicit rating for the first video game that is personalized to the first user, the implicit rating calculated by adjusting, based on the generated adjustment value, the base rating for the first user.
20. The non-transitory computer readable storage medium of claim 19, wherein the stored instructions comprise further instructions that cause the computer system to:
generate, based on the calculated implicit rating, a video game recommendation for a video game that is different from the first video game;
cause the video game recommendation to be presented, as part of a graphical user interface, to the first user on a display device that associated with a computing device being used by the first user.
あほみたいにコピペ連投してるけど>>76で和訳されてるんだよなぁ 0147名無しさん必死だな2021/05/22(土) 08:19:46.08ID:e5sHFvWJM
よくわかんないけどユーザー毎のオススメ評価がだせるみたいな？
0149名無しさん必死だな2021/05/22(土) 08:35:25.62ID:QrL80ReA0
ネガキャンやその逆も織り込み済みで
出来るだけ正しい評価を出す事が出来る？
>>76
日本のサイトをリンクしてくれてたのか
見逃してたサンクス
>>144
特殊な言い回しの日本語より英語の方が判りやすい場合も在るからソレはソレで有り難いな
…またもザッと読んだ感想
初見で読み取った内容と寸分変わらず同じだな
間違いなく読み取れてて満足 レビューに関しては現状steamが一番参考になるとおもってる
個人ごとに基準があいまいな★5システムよりベターな良い悪い選択で
購入者限定かつプレイ時間表示付
人気のないジャンルはファンしか買わないので高評価になりすぎのデメリットもあるけど
この特許は時間と実績なんかは引っ張れる感じで更にゲーム内に何か仕込む感じなんだろうか
eShopもレビュー機能くらいは欲しいな
現状は任天堂が推すゲームか、有名なメーカーの有名なゲームばかりランキングに入ってる
前者はともかく後者なんてやるより評価の高いインディーズでもやった方がはるかに面白いのに、検索しようがないからライトユーザーは買う選択肢が狭まってる
肌色シーンを積極的に鑑賞される方には
その手のゲームがおすすめされるんだな
0156名無しさん必死だな2021/05/22(土) 11:05:09.97ID:gu8Yi42d0
今世代になってから大作洋ゲー全滅でメタクリすら信用されなくなってる
ユーザーのデータだけで十分だろ
やっぱり外部のレビューサイトがステマやらで一切信用できないんだろうな
>>154
レビューや評価が全くの無意味だとも考えてないんだろう
任天堂自身もユーザーアンケートやレビューをこれまで色々とやってたし
ゼノブレとかが高く評価されたのもみんなのニンテンドーチャンネルでプラチナ取ったからだしな
ただそれだけだと一部の一面的な評価しか見えてこないから
ユーザーの挙動と組み合わせようという考え >>11
各人の評価を蓄積して、将来的には各人が評価活動しなくても各人の評価が生成できるようになる
つまり評価者のAIやな 米eshopでほんの少しの間レビューが表示されたことがあるんだよな
NOAのサイトだったかもだけど
評価が高いものが売れてるとは限らないという意味で
任天堂はそろそろレギンレイヴを出すべき
普通にEPICみたいにメタスコ貼り付けるだけちゃう？
意味ないよ
0165名無しさん必死だな2021/05/22(土) 13:14:38.06ID:gu8Yi42d0
ダウンロードゲーム買って一回も起動したことないソフトのアンケートメールは来ないけど
短時間プレイして積んだゲームのアンケートメールは来るから
ゲーム買って無起動の積みゲーマーの存在を任天堂は把握してるはず
0166名無しさん必死だな2021/05/22(土) 13:26:38.82ID:0Y4/GxmF0
極論すれば個人の横断的な細かい実績の解除具合で評価するということかな
ユーザーは評価する必要は無い、ただゲームをプレイし続ければ評価は上がっていくと
さらにプレイ時間＝評価にしないでそこはゲームジャンルごとに基準を変えるよと
外部データが何を指すのか
信用できる外部データってあんのかな
個人の実績、プレイ記録が内部データで
任天堂が持ってる統計が外部データとかかな
「人を選ぶ」「賛否両論」「○○はいい」
クソゲーレッテルに使われるこれらが
きちんと評価されるようになるならいいことかもしれん
普通に普通にレビュアー評価やユーザー評価、売上データとかの事だよ
特許見た感じだと
・ユーザーのプレイ時間、クリア率、実績率を収集
・メタスコア、レビューサイト、売り上げデータを収集
それら両方の評価システムで評価した後、それぞれに独自の係数など調整後
評価値として算出し閲覧できるサービスにする
このオススメ機能が実装されたら確実に「AIにオススメされたゲームをさらすスレ」が生まれるな
>>173
「お前はときめきメモリアルが好きなようだな」 0175名無しさん必死だな2021/05/22(土) 16:11:53.13ID:sVl31SvF0
好き・嫌いがアナタである事の証明よぉ？
だからあたし好みがはっきりしてるor口に出来る生き物しか信用しないの
よくわからんがスカートを必死で覗こうとしてるのが筒抜けになるのか
統計情報使った評価なんて任天堂以外はどこも当たり前にやってるのに
10年20年遅れでのこのこやってきて特許取得とか恥知らずにもほどがあるな
ゴキ「eshopのおすすめエロゲばっかやんけwwwwww」みたいな煽りが増えそう
0180名無しさん必死だな2021/05/22(土) 18:15:31.56ID:2hbLS5dT0
残念ながらレビューシステムでは
「レビューしたがる人間のゲームの評価」
は得られても
「レビューしたがらない人間のゲームの評価」
は得られない。
レビューしたがらない人間はゲームを評価しないわけではない。
そしてレビューしたがる人間としたがらない人間ではゲームの好みが違ってもおかしくない。