如何评价 V 社推出的 steam 实验室?

总是被吐槽的 Steam 推荐系统这次终于有救了?

文/ @higamer

悄然上线的 Steam 实验室项目

Steam 刚刚结束了一个让自己有点难堪的夏日特卖主题活动「汽车大奖赛」,但没过几天就在首页的同一个位置悄然上线了另一个名为「Steam 实验室」的新项目。与汽车大奖赛差评不断的局势不同,就目前来看,这个刚刚上线的新项目有「好评如潮」之势,可以说是为 Steam 扳回了一局。

实际上,早在今年一月,Steam 就曾经公开表示过正在打造一个由机器学习驱动的全新推荐系统,并将打造更多直播和鉴赏功能来辅助玩家找到符合个人喜好的游戏。现在回过头来看,当时这番话就是在为现在上线的「Steam 实验室」造势。

据介绍,Steam 实验室是一个仍在不断测试和优化中的项目,其中包括「微型宣传片」、「交互式推荐模型」以及「自动展示」三个子项目。

「微型宣传片」和「自动展示」算是两个比较常规的实验,前者是将游戏的宣传片缩短为每条 6 秒,目的是让玩家能够在几秒内就了解一款游戏。而「自动展示」就像是电视购物频道节目,Steam 通过每天自动生成一个节目,给玩家展示最新最好的游戏。

但最值得一提的是,在以上提到的三个功能中,Steam 只将「交互式推荐模型」单发了一条新闻作详细的阐述,文章标题的措辞为:「隆重推出交互式推荐模型」,可见官方对这个新功能的重视程度并不一般。

标签化推荐之外,Steam 隆重推出了全新的「交互式推荐模型」

「现有的按标签进行搜索的商店功能也很有帮助,但我们认为可以做得更好。」根据官方页面的介绍,推出交互式推荐模型目的在于让玩家更便利地找到他们喜欢的游戏,Steam 表示这个新的推荐系统将根据玩家各自的游玩模式,向他们进行个性化推荐,搜索结果将会充满个性。

对于这个交互式推荐模型,最引起用户们关注的主要有三点:

一是 Steam 在创建新的推荐模型时,并没有使用标签或评测分数信息,这意味着评测或标签并不能简单地影响结果,模型将通过学习用户行为,而不是通过其他外部数据来推断游戏的属性。

二是交互式推荐模型或许能够解决「单一化推荐」的难题。在很多推荐算法中,平台给玩家推荐游戏时,往往是收集玩家库里游戏的每一条信息,然后猜测哪些游戏与这位玩家玩的游戏类似,再推荐那些「类似」的游戏给这位玩家。比如这个玩家完了许多次赛车游戏,平台就会一味地给他推荐竞速类游戏。

但Steam 表示新的推荐机制将采用另外的方法,是由 Steam 玩家社区提供信息的神经网络:先查看你玩的是什么游戏,以及其他人玩什么游戏,然后再根据 Steam 上其他游戏玩家的决定,做出有充分基础的合理建议。

三是增加了按「热门程度」的强弱选项来为玩家推荐游戏。Steam 称他们理解不同的玩家会有不同的游戏口味,「我们认为这个工具对截然不同的两类受众都会有用,尤其是对那些大量玩游戏的玩家来说,挖掘『小众端』的内容,是一种找到璞玉的非常有效的方法。」

从以上三点看来,新的推荐系统能够较纯粹地仅根据用户个人的行为来推荐游戏,给了玩家更多自主选择的筛选条件,除此之外又能通过社区玩家的行为比对解决单一化推荐的问题。而这些都是 Steam 平台以往主推的「标签化推荐」系统所无法做到的。

目前好评如潮的交互式推荐模型

「I Love You Steam.」对很多玩家来说,花最少的时间找到最适合自己的游戏是最有吸引力的政策之一。如今 Steam 推行的交互式推荐模型看起来是在正确的方向上前进,也因此赢得了不少玩家的掌声:

甚至有人因为太过欣赏新的推荐模型,而向 Steam 发起了求职请求:

但也有人就目前的交互式推荐有着自己的看法,在一些玩家眼中这个推荐机制仍然有不少的问题。比如,有玩家认为游戏的评分应该纳入推荐范围内、应该有更多可筛选的条件、应该能自定义自己库里的游戏等等功能。

「我希望筛选菜单中能够同时勾选多个标签。」这是目前最多玩家指出的一个缺陷。目前推出交互式推荐模型在选择完热门度和发行时间后,玩家还能通过标签筛选游戏种类,但目前这个筛选只能选择一个标签:

此外,也有的玩家认为这个新的推荐机制不把游戏评分算在里面是欠妥的:「我倒是希望这个机制能够把游戏的评分适当地考虑进去。虽然我知道一些游戏会被玩家恶意差评,而不同的人也会有不同的口味,但我真的不希望当我看上了一款看起来不错的游戏时,却发现他是一款评分极差的游戏。」

以及玩家最关心的游戏价格的问题也有待进一步改进:

当然这个全新的推荐模型也有一些反对的声音,他们认为这种搜集用户资料而进行推荐的方式会暴露自己的隐私:

看见不同

「被标签化是一件很可怕的事情。」实际上在早些时候我也曾就 Steam 的标签化推荐系统发表过自己的一些看法。在我看来,尽管 Steam 之前一直实行的标签化推荐确实会在玩家筛选游戏的时候提供一些帮助,但这种方法很容易把一个玩家的兴趣爱好圈死在一块地里:大数据把不同的标签牢牢贴在了你的身上,你的视线也随之越收越窄。

因此我认为新推荐模式最棒的一个点在于它能够让玩家更容易的看见更多不同的游戏。当然现在实行的新推荐模型也并不能完全解决掉所有的问题,但起码它确实在往让玩家有更多能动性以及让我们看的更广的方向在走。

我们既能主动选择自己想要的东西,同时模型也能通过社区其他玩家的喜好行为,以及「小众」的选项来为我们「开拓视野」。除此之外,Steam 一直以来积累的标签化系统也能够对新的推荐模型提供很大的帮助,因此从多方面来看,Steam 的交互式推荐模型在之后的逐步完善中都应该会有更加出色的表现。

如果你也已经厌倦了 Steam 以往只能通过标签来找到适合游戏的笨方法,或者烦透了那些硬给你投喂信息的所谓智能化推荐,或许如今上线的这个「交互式推荐模型」会是你的菜。当然,这个新模型操作起来是否真如官方所说的那么有效便捷,还需要更长的时间去验证。

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来源:知乎 www.zhihu.com

作者:篝火营地

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