Steam presenta formes de descobrir videojocs basades en l’aprenentatge automàtic

Enfront de la saturació del mercat de videojocs, la plataforma de distribució amb més usuaris i catàleg està provant diverses idees per facilitar la visibilitat de cada títol.

Cada setmana es posen a la venda desenes de videojocs de tota mena. Steam és la plataforma principal per publicar qualsevol títol per humil que sigui, ja que facilita arribar a milions de jugadors potencials i és molt més fàcil publicar-hi que a Playstation o Nintendo, per exemple. Això significa, però, que cada videojoc competeix per l’atenció de centenars o milers d’obres similars, de manera que sense un bon pressupost de promoció —sent un bon producte, se suposa— és improbable aparèixer a la portada de la tenda de Steam, a la premsa o als canals de Twitch més vistos. 

La qüestió de la visibilitat sempre ha estat primordial per a l’èxit comercial d’un videojoc, però la saturació dels darrers anys, amb tantes formes d’aconseguir jocs barats o gratuïts, fa que augmenti exponencialment el nombre de jocs que queden eclipsats pel grapat de títols que centren l’atenció del públic. Aquest fenomen de que un grapat d’obres venen molt més que la resta passa també en la música o en la literatura i es coneix com a llarga cua.  El paradigma més clar d’això és la tria de llibres que hi ha exposats a l’aparador d’una llibreria generalista; tot seran sempre best-sellers. La gràcia de l’entorn digital és que permet, en teoria, evitar el factor de l’espai físic, tot i que també està limitat per l’amplada de la pantalla, doncs se sap que tot el que no aparegui en carregar una pàgina és menys probable que es vegi si requereix tirar cap avall o clicar. La portada de la tenda de Steam és com un aparador, però a més dels jocs populars es mostren els similars als quals has comprat. Ben igual que el que fa Netflix. La personalització mitjançant un recull d’etiquetes de gustos funciona com més el fas servir, però sempre et pot suggerir quelcom que no t’interessa en absolut. 

El que Valve està provant són tres eines que van més enllà en l’aprenentatge automàtic i són interessants perquè poden servir d’exemple a la resta de plataformes si acaben quallant.

Tres experiments del Laboratori de Steam

Amb el nom de Laboratori de Steam, Valve posa en marxa un espai on els membres de la comunitat poden provar noves formes de descobrir el catàleg o altres idees que, diuen, aniran posant a prova. Així com fins al juny de 2017 hi havia Steam Greenlight, un sistema per a votar els jocs que es publicarien en lloc de triar-los un equip humà, que va ser substituït per un formulari i el pagament de 100 dòlars reemborsables si el joc en recapta 1.000, Valve s’aventura ara amb noves idees com els “Microavançaments“, uns tràilers de sis segons que porten a l’extrem la concisió en favor de veure’n molts de seguits classificats per gèneres. La idea té quatre variants en la forma que mostren els videojocs, tenen en comú que al passar el cursor es reprodueixen, però uns ho fan un per un i altres en files o mosaics. 

El segon experiment és un “Recomanador interactiu“, que bàsicament et permet afinar les recomanacions que ja fa l’aprenentatge automàtic de Steam segons què jugues i quantes hores. Analitzant el teu historial, com comentava abans, es pot encertar millor en funció de si has jugat molt i tens gustos molt definits, però és força fal·lible, per la qual cosa el recomanador et permet ajustar les recomanacions amb dues variables: popularitat i data de llançament, a més d’excloure o només veure jocs d’un gènere.

Exemple de show autogenerat amb el qual Steam presenta videojocs mitjançant l’aprenentatge automàtic.

I el tercer invent és una sèrie de “shows” temàtics generats automàticament amb talls dels vídeos promocionals dels jocs. Hi ha la versió simple que encadena uns segons de cada títol i una versió avançada amb un narrador que, per ara és humà, però la idea és que també acabi sent generada automàticament. Tot plegat donaria peu a canals o recopilacions per temes que, en part, podrien arribar a competir amb els influenciadors humans.

Totes aquestes idees, més que ser innovadores, es basen en l’automatització per multiplicar l’eficàcia de les recomanacions i la creació de contingut sense necessitat de tenir presentadors ni selectors de jocs. A part de la visibilitat, la qüestió pendent de resoldre seguirà sent que passarem més temps mirant de decidir què jugar que jugant, si és que no ho fem ja, com ens passa amb Netflix. Com més opcions, més difícil és decidir i també estar satisfets amb l’elecció, perquè el cervell segueix donant voltes sobre la idoneïtat de la tria. Això, però, sembla que serà irremediable.