weiyun

撰写了文章 更新于 2020-02-06 13:36:44

评论 17

无有时代 1年前

好文章!现有的分类标准确实很陈旧了,我也想到一些分类方法,像设备(键鼠/手柄,多少键位)/操控主体(人/动物/非自然生物),应该还有更好或更有意思的分类方法233

weiyun [作者] 1年前

@无有时代‍ 树状分类其实和决策树模型很像,每一层选择的是区分度最大的Feature,其他这些都是单独的Feature

HAPPY_CUTE 1年前

其实有点像生物分类了,几乎无法避免模糊和两难的情况,把桌游和棋牌类游戏包含进来会更复杂

琪露诺 1年前

个人观点,游戏既然在信息时代成长,那么分类也可以直接从tag的模式出发,而不必局限于传统的线性或者树状分类。线性和树状分类适合传统的检索模式,而有了tag以后既可以表现游戏的多元要素,又方便复杂条件下的检索和筛选(所以觉得对游戏来说分类树的意义已经不大了)。至于谱系图,我觉得是一个很有意义的整理,但不能作为最主要的对游戏的归纳方法,因为它太侧重历史变迁,对游戏本身的信息体现得不多。如果说steam标签的问题在于太依赖玩家投票,那通过其他角度,各自提出一些tag,或者设计tag的体系,我觉得更有前途。期待这样一套tag体系,既包括基础的发售年份、平台、价位,也包括外围表现上的要素比如像素风、交响配乐、适合视力障碍玩家,还包括传媒和游戏文化层面上的要素,比如自身是某个游戏的衍生作品、表现BL/GL关系等等。

weiyun [作者] 1年前

@琪露诺‍ 我认为树状分类是有意义的,因为传统分类要求每一类型互斥和完全可分,树状分类可以通过玩法比例和引入其他类这两个方式实现,而标签式分类是不能实现这点的。它是集合论观点,那么对于某一具体类型就需要交并补集运算才能实现,是不直观的。 而且标签一定要带权重,否则无法体现树状分类中玩法主次的关系,某个元素可能只占很少比例但用标签分类就会出现。 谱系图更多的是一种探索工具,便于浏览用的,图结构比较复杂,不方便查找。

琪露诺 1年前

@weiyun ‍ 就集合运算本身非常直观啊……而且随着先是搜索引擎后是多媒体tag的普及,对于大众应该也越来越熟悉标签代表的集合结构了,更不用说科研工作者。
至于“互斥和完全可分”我觉得可以仔细思考一下。因为我们不能只因为传统上这么要求就在游戏里也延续这么做,它一定会带来进一步的便利。我所了解的传统分类的作用主要还是在于传统实体材料的储存和检索,游戏可能没必要继续沿用这个框架吧。另一方面,数据归数据,表达归表达,也是一种更加现代的理念,对复杂图结构以及大数据的可视化工具也已经不少(更不用说数据查询、合并、筛选的工具),从这个角度对游戏的整理归纳不应该被表现层的东西掣肘,它应该尽可能全面地反应游戏(或游戏的集合)这种实体的特征,用可以量化的方式表达它们的关系(不用怕过于繁杂和过于大而全),然后才是下一步,用高效(计算速度快、节省计算资源)和直观(符合人的直觉、提供人想要的信息)的方式以列表、树、图形、3D对象等方式把结果展示在人的面前。

关若文 1年前

@weiyun‍ 树状分类还是更适合有明确的继承关系的研究吧,就像在做进化树那种感觉,由于物种之间不能随意杂交所以分类十分清晰,有理可循。但是游戏领域中,玩法杂交异常的轻松,甚至是一种主流,完全就是网装结构。树状分类会产生很多相似的子类,每一个分歧点的位置都是可以上下调整的,比如是否叙事和是否解密这俩,谁在上面都可以。我觉得即时与非即时是游戏的两个基础大类,他觉得3d与2d是游戏的两个基础大类,我俩都能编出一套分类体系,而且都能用,可谁的更好用就说不准了。

weiyun [作者] 1年前

@琪露诺‍ 树状分类实际上是一个手工构造的决策树(不过条件是隐含的),用来给游戏一个最准确的传统类型标签,和那些标签用与和或组成的逻辑表达式是一样的。分类标签肯定也是要有的,每个标签其实是一个特征,只代表一部分,不代表全貌,决策树就是将离散标签组织起来的方式。它每步都选择最有区分度的特征来划分子类,可以明确主次,而且还有个好处就是用到的词都是从传统类别里来的,让普通玩家看到分类能快速了解游戏的主要玩法。
这里有决策树的解释:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26703300

weiyun [作者] 1年前

@关若文‍ 参考我的关于决策树的解释,这里视角,纬度,玩法都是不同的特征,那在每一层用哪个分类好就是看哪个区分度更好,让实际玩法差异大的分到不同类别(学术的说法是信息熵)。 树是为了方便给出从基础类型到子类的关系,如果用图就需要拓扑排序。

琪露诺 1年前

@weiyun ‍ 正因为这点,我觉得树状的知识体系更便于人的直观理解和手工计算/分类/搜索。但游戏这种信息化的东西,是否还需要满足这些条件?(在数据库底层)通过算法直接构造一棵平衡树并且在添加游戏的时候实时更新,不是比人的效率高多了?换句话说,树状分类是一次性解决了数据的结构化和数据的易用性两个问题,但当我们面对的游戏越来越复杂,我觉得需要把两个问题分开解决。玩家或者用户并没有必要去理解整个结构的全貌,甚至哪怕是研究人员也没必要理解整个结构的全貌,既然它足够复杂就让它留在虚拟的存储空间里,我们可以用一个filter,比如生成一棵谱系树,或者生成一棵基于某些类型的树,然后呈现在玩家面前。总结应该可以这么说,对于复杂的数据,“树可以是呈现的方式,但树不能是基础的构造”,因为它实在是太单纯了。

weiyun [作者] 1年前

@琪露诺‍ 不同方面的feature也很重要,我下篇就会讲这些feature的选择,但这些终究是需要人来标注的(弄几张截图来让机器分类也许可行,但这是有监督学习,需要基础带标签的数据集,这个我以后可以研究下),实际上现在的这个结构就是从steam标签算法生成+人工修正得到的。推荐系统肯定是只用feature作为输入,不考虑分类树的,和查询显示是两套系统。

琪露诺 1年前

@weiyun ‍ 所以我觉得不论从学术研究还是用户理解的层面上,分类树已经意义不大了。对传统游戏进行分类树的研究可能会提供一些参考,但它也不是未来的方向。相反,正如一些朋友经常提到的,对游戏类型的争执反而降低了交流的效率,而使用开放性的方式更能达成共识、提升效率。

柔王丸 1年前

四个标签便足以把游戏分类大致弄得清楚:1,画面与视角:比如3D画面,斜45度俯视角,这样即为一个标签。2,玩法分类:比如:即时性操作战斗,回合制战棋,回合制小队冒险,三消,室内搜索型解谜(老生化危机),定格画面解谜等等。3,游戏所依据的背景题材:比如,科幻恐怖,日式奇幻,龙与地下城,4,它和哪些知名游戏相似。前三个标签由开发商加,最后一个由玩家来加,且最后一标签显示的优先度据加标签的玩家库内游戏数量而定。

weiyun [作者] 1年前

@柔王丸‍ 其实游戏玩法可以拆的比较细,其他的还有画面音乐和操作方式之类的,这些算是元数据,也可以作为推荐系统的feature。我目前想的是按吸引力给玩家建立模型,再结合心理学里面的玩家能力来作为主要的游戏推荐方式。 吸引力也是从基本的机制,画面这些基本信息来计算得出的。

柔王丸 1年前

@weiyun ‍ 是可以分得很细,不过太多的标签很难记得住,事实上无论是旧有分类法还是现在提倡的标签分类,都是对厂商制作和熟练玩家选择游戏更有意义,新手玩家还是两眼一抹黑的。

Miyako 1年前

理科生+强迫症表示太喜欢这篇文章了,话说下半篇什么时候出来 我已经等不及了

weiyun [作者] 1年前

@Miyako‍ 主要是游戏机制和系统分类比较复杂,一直没整理好。

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