Clasificación. ¿Qué es y cómo utilizarla en la gamificación? La pregunta parece simple, incluso retórica, pero en realidad, incluso esta mecánica tan evidente tiene muchos matices, incluidos aquellos determinados por la evolución humana.
Este artículo es el primero de mi serie sobre componentes, mecánicas y ejemplos interesantes de gamificación. Por eso, daré definiciones breves para algunos términos generales. ¿Qué es la “gamificación”? La Wikipedia define: “la aplicación en software y sitios web de enfoques característicos de los videojuegos en procesos no lúdicos, con el fin de atraer usuarios y consumidores, aumentar su compromiso en la resolución de problemas prácticos y el uso de productos y servicios”.
Prefiero otra versión: “la gamificación es la gestión del comportamiento de los usuarios del sistema mediante mecánicas de juego”. La diferencia entre estas definiciones es que el sistema puede ser tanto un sitio web o software, como un parque público o una red de transporte. La gamificación es aplicable no solo en el ámbito de TI. Además, algunas mecánicas de juego se utilizan para aumentar la participación de los usuarios, otras para atraer usuarios, pero todo esto se agrupa en el concepto general de “gestión del comportamiento”. Para implementar la gamificación, es importante saber qué hacen los usuarios en el sistema (o pueden hacer, si aún no se utiliza el sistema), y qué se espera que hagan desde la perspectiva de los propietarios del sistema. La gamificación es útil para pasar de “hacer” a “debería hacer”.
La clasificación es una mecánica de juego simple y popular utilizada en la gamificación. No hay una definición precisa del término 'mecánica de juego'; a veces se entiende como cualquier cosa, desde insignias y logros hasta impulsos conductuales. Organizar la terminología utilizada en la gamificación es un tema para un artículo separado; aquí solo me limitaré a una breve explicación de lo que entiendo por mecánica de juego. Este es el nivel más bajo (el más concreto) del diseño de un sistema gamificado, los bloques de construcción de Lego. Las mecánicas de juego se eligen y aplican cuando los niveles superiores, más abstractos, de la gamificación del sistema ya han sido pensados. Por lo tanto, la clasificación, las insignias y los niveles son mecánicas de juego, mientras que la viralidad o el trabajo en grupo no lo son.
La clasificación es un indicador numérico o ordinal que muestra la importancia o significancia de un objeto o fenómeno específico (definición de Wikipedia). La mecánica de la clasificación está relacionada con la mecánica de los puntos y, a menudo, con la mecánica de los niveles de usuario. Una clasificación sin puntos es imposible: el sistema no entenderá en qué orden mostrar a los usuarios en la clasificación; la clasificación sin niveles es posible.
Intentemos clasificar las clasificaciones según su valor para los usuarios del sistema.
- Competitiva: motiva a los usuarios a estar por encima de otros usuarios en la clasificación. Es el tipo de clasificación más común.
- La definición de una situación perdedora: el sistema aplica una penalización si no se alcanza una cantidad determinada de puntos de clasificación. Las posibles penalizaciones incluyen: retroceso a un grupo anterior de la clasificación, disminución de rango, derrota en una competencia, deducción de alguna cantidad de moneda del juego, penalización moral (tablón de vergüenza). Se utiliza con menos frecuencia que el análogo de situación ganadora, requiere una cuidadosa planificación antes de la implementación y análisis del comportamiento de los usuarios, porque las penalizaciones tienen un impacto negativo demasiado fuerte en el usuario y pueden disminuir significativamente la motivación.
- Definir una situación ganadora otorga derecho a una recompensa por alcanzar una cierta cantidad de puntos de clasificación. Para los primeros lugares en la clasificación, en las etapas intermedias. Las recompensas son similares a las sanciones en una situación de pérdida, pero con un signo "más". Las recompensas por las etapas intermedias en la clasificación son una práctica interesante, aunque rara, que permite al usuario perder entusiasmo más lentamente mientras avanza de nivel. Un ejemplo es la clasificación de la antigua versión de ChefMarket. Este es un servicio de entrega a domicilio de productos con recetas para cocinar por uno mismo. Cada cliente tiene un estado en su perfil, se otorgan puntos por los platos cocinados, y esos puntos entregan niveles, pero para alcanzar el siguiente nivel se necesitan preparar decenas de platos, lo cual puede desmotivar. Para mitigar el efecto desmotivador, se ofrecen regalos por cada X puntos (la cantidad de puntos depende del nivel actual del cliente).
Clasificación de usuario de ChefMarket. Observe cómo se utilizan de manera orgánica otras mecánicas de juego: insignias, barra de progreso, títulos, empaquetados en una interfaz agradable a la vista. - Status — aumenta la autoridad de un usuario con alta clasificación ante otros usuarios. Se utiliza, por ejemplo, en proyectos de preguntas en línea (StackOverflow, Respuestas@Mail.Ru). Los sistemas MMR (clasificaciones para emparejamiento de jugadores) en juegos MOBA también se pueden considerar una clasificación de estatus.
- Confianza — aumenta la confianza en un usuario con alta clasificación ante otros usuarios. Se ha convertido en un estándar para subastas en línea. La karma de los usuarios de Habr es otro ejemplo de clasificación de confianza. La clasificación de confianza se utiliza en sistemas basados en la interacción entre usuarios, especialmente si esta interacción es fuera de línea o implica el intercambio de servicios y bienes.
Ejemplo de la clasificación de una subasta en línea con insignias otorgadas al alcanzar un cierto nivel de clasificación.
Las clasificaciones de la lista anterior se combinan de diversas maneras dentro del sistema. En teoría, es posible una clasificación competitiva de usuarios, con situaciones ganadoras intermedias, con penalizaciones para los rezagados en la clasificación y un alto nivel de estatus y confianza para los líderes de la clasificación.
Otra forma de clasificar las calificaciones es según quién modifica la calificación del usuario: solo el sistema, solo otros usuarios o tanto el sistema como los usuarios. La opción en la que solo el sistema modifica la calificación del usuario es la más común. Se utiliza a menudo en juegos en línea. El jugador realiza diversas acciones (mata monstruos, completa misiones) y el sistema otorga puntos de experiencia (calificación) a cambio. Otros usuarios no influyen en la calificación del jugador en este sistema. La opción donde la calificación del usuario es modificada por otros usuarios del sistema generalmente se utiliza junto con calificaciones de confianza. Ejemplos: aumentar o reducir la karma, comentarios positivos y negativos tras transacciones en mercados. También es posible una opción combinada, como en preguntas en línea. Al responder a una pregunta, el usuario automáticamente recibe puntos de calificación del sistema, y si otros usuarios consideran que la respuesta es la mejor, el usuario recibe puntos adicionales.
El siguiente método se basa en el cambio positivo y negativo de la calificación del usuario. Distingo entre "calificación positiva", "calificación positiva-menos positiva", "calificación positiva-menos negativa" y "calificación negativa". La primera opción, "calificación positiva", implica solo el aumento de la calificación del usuario. Este tipo se utiliza, por ejemplo, para los compradores en la subasta de eBay. Al finalizar la transacción, el vendedor deja al comprador solo un comentario positivo o no deja ninguno en absoluto. Sí, un comprador fraudulento puede ser bloqueado por la administración, pero su calificación no puede disminuir (hasta que no empiece a vender mal).
La calificación positiva-menos positiva implica tanto el aumento como la disminución de la calificación del usuario, sin que esta caiga por debajo de cero. Tal calificación no permitirá que un usuario, en caso de acciones desfavorables, caiga demasiado bajo (y experimente la ira de un moderador). Sin embargo, un usuario nuevo y un usuario cuya calificación fluctúa constantemente cerca de cero debido a acciones 'malas' se verán visualmente iguales, lo que afecta negativamente la confianza en todo el sistema.
Una calificación de más-menos negativa significa que la calificación del usuario puede tanto aumentar como disminuir a cualquier valor. En la práctica, no tiene sentido tener una calificación negativa alta y se recomienda establecer un umbral de calificación negativa en el sistema, después del cual se deben aplicar medidas punitivas para dicho usuario, incluyendo la posible suspensión de la cuenta. Al mismo tiempo, es importante considerar la situación de "desgaste" intencionado de la calificación por parte de otros usuarios, excluyendo esta posibilidad o haciéndola difícilmente alcanzable.
La calificación negativa es una mecánica rara vez utilizada, donde la calificación inicial de un usuario puede no cambiar o disminuir. No puedo recordar proyectos en los que se use esta mecánica, pero teóricamente es posible. Por ejemplo, para proyectos o juegos de eliminación, o "últimos héroes".
Al utilizar la mecánica de calificación, es necesario evitar un error importante: las brechas en la cantidad de puntos acumulados entre los usuarios del sistema (o entre los niveles de usuario) no deben ser desmotivadoras ni inalcanzables. Especialmente, tal diferencia desmotiva enormemente a los nuevos usuarios, que ven que tienen cero puntos, mientras que el líder de la calificación posee millones. ¿Por qué ocurre esto? ¿Por qué un nuevo usuario en esta situación pensará que es imposible alcanzar al líder? En primer lugar, los nuevos usuarios del sistema aún no han tenido tiempo suficiente para entender la dinámica de acumulación de puntos. Dos o tres millones de puntos del líder de la calificación pueden no ser tan inalcanzables si el sistema otorga miles de puntos por cada acción del usuario. El problema es que un nuevo usuario desmotivado deja de usar el sistema antes de que comprenda esto. En segundo lugar, el problema radica en nuestra percepción logarítmica natural de la serie numérica.
Estamos acostumbrados a vivir entre la ordenación lineal de números. La numeración de casas, las ruletas y las reglas, los gráficos y los relojes: en todas partes los números se disponen a lo largo de la recta numérica en intervalos iguales. Es evidente para nosotros que la diferencia entre 1 y 5, y entre 5 y 10, es la misma. La misma diferencia existe entre 1 500 000 y 1 500 505. En realidad, la ordenación lineal de los números es el resultado de la influencia de nuestra cultura y no una capacidad innata. Nuestros remotos antepasados, que vivieron hace decenas de miles de años, no contaban con un aparato matemático moderno y percibían los números de manera logarítmica. Es decir, los organizaban a lo largo de la recta numérica, cada vez más juntos a medida que aumentaban. No percibían los números en términos de valores exactos, sino de manera aproximada y evaluativa. Esto era necesario para su modo de vida. Al encontrarse con enemigos, debían evaluar rápidamente, aunque de manera aproximada, quiénes eran más numerosos: si los suyos o los ajenos. La decisión sobre de qué árbol recoger los frutos también se tomaba basándose en una evaluación aproximada. Nuestros antepasados no calculaban valores exactos. La escala logarítmica también toma en cuenta las leyes de la perspectiva y nuestra percepción de la distancia. Por ejemplo, si miramos un árbol que se encuentra a cien metros de distancia y otro árbol que está cien metros detrás del primero, esos segundos cien metros parecen más cortos.
El jugador con las figuras blancas en esta imagen no necesita saber el número exacto de figuras negras para darse cuenta de que su situación es desfavorable.
Puedes leer más sobre la percepción logarítmica de los números, las investigaciones realizadas que confirman esta teoría, y otros datos interesantes del mundo de las matemáticas en el libro de divulgación científica de Alex Bellos, “Alex en el país de los números. Un extraordinario viaje al mundo mágico de las matemáticas”.
La percepción logarítmica de los números a nivel intuitivo se ha transmitido a nosotros. Ocultada bajo una capa cultural, se manifiesta, por ejemplo, en nuestra sensación del tiempo (en la infancia, los años pasaban lentamente, pero ahora simplemente vuelan). A pesar de toda nuestra educación, todavía nos perdemos ante números muy grandes y, de manera instintiva, recurrimos a su percepción logarítmica. Entendemos la diferencia entre un litro y dos litros de cerveza, pero diez mil millones y cien mil millones de litros de cerveza nos parecen cantidades aproximadamente iguales, encajando en la noción de “muchísima, muchísima cerveza”. Por eso surge el problema de la sensación de inalcanzabilidad de la clasificación, si la brecha entre la posición actual y la del líder es “muchísima, muchísima” cantidad de puntos. El cerebro del usuario no analizará intuitivamente la situación, no estudiará la dinámica de acumulación de puntos, ni calculará el tiempo para alcanzar la cima del ranking. Simplemente emitirá un veredicto: “es demasiado, no vale la pena esforzarse”.
Para evitar la aparición de las situaciones descritas anteriormente, es necesario aplicar una dinámica de puntuación de ranking fluida, donde el usuario recibe incentivos y acumula puntos de ranking al inicio del ciclo de vida propuesto para el uso del sistema más rápido que en la mitad y al final. Un ejemplo es World of Warcraft y otros MMORPG similares con un sistema de progresión “europeo” (y no “coreano”). El sistema europeo de progresión implica pasar rápidamente por los niveles iniciales del juego, seguido de una desaceleración gradual. El sistema utilizado en juegos típicos coreanos (y otros asiáticos) prevé una desaceleración brusca en la velocidad de alcanzar los últimos niveles del personaje.
Por ejemplo, en Lineage 2, para alcanzar el nivel 74 se necesitan 500,000 de experiencia, para el nivel 75 — 560,000, para el nivel 76 — 623,000, para el nivel 77 ya es mucho más — 1,175,000, y para pasar del nivel 84 al nivel máximo de 85 se necesitarán 270 millones de experiencia, mientras que la velocidad de adquisición de experiencia prácticamente no cambia (toda la tabla de experiencia y niveles en Lineage 2 está disponible en ). Esta desaceleración se ve como excesiva en la gamificación, ya que desmotiva demasiado a los usuarios.
Otro aspecto a tener en cuenta es que a los usuarios les resulta más fácil abandonar un juego o un sistema gamificado al principio, y más difícil una vez que han pasado mucho tiempo en el sistema. Después de acumular puntos, niveles y objetos, les resulta difícil dejarlo. Por eso, ofrezcamos a los nuevos usuarios un bono temporal para los puntos acumulados, por ejemplo, un +50% durante el primer mes. Este bono servirá como un incentivo adicional para usar el sistema; durante su vigencia, el usuario podrá evaluar la velocidad de acumulación de puntos, adaptarse y tendrá más probabilidades de continuar utilizando el sistema.
Un ejemplo del error que causa una ruptura desmotivadora en el ranking es la aplicación Gett Taxi. Hasta la última actualización, el programa de fidelidad tenía veinte niveles, y se requerían 6000 puntos para alcanzar el máximo (se otorgaban entre 20 y 30 puntos por viaje). Los veinte niveles estaban distribuidos uniformemente en una escala de 0 a 6000, en un acuerdo aproximado con el sistema de progresión europeo en los videojuegos en línea. Después de la actualización, se añadieron tres niveles más al aplicativo, en 10,000, 20,000 y 40,000 puntos respectivamente, lo que se aproxima al sistema coreano (teniendo en cuenta que la cantidad de puntos ganados por viaje no cambió). No tengo una muestra representativa de las opiniones de los usuarios sobre esta actualización, pero dieciocho de mis amigos y colegas que utilizan Gett Taxi han señalado el efecto desmotivante de los nuevos niveles en el ranking. Nadie de ellos ha conseguido un nuevo nivel desde la actualización, hace más de un año.
La brecha entre los tres nuevos y los niveles anteriores en el programa de fidelidad de Gett Taxi es injustificadamente grande y desmotivadora.
Para evitar una ruptura desmotivadora en el ranking, se debe añadir, además del ranking global, rankings locales en los que las brechas entre posiciones no sean tan grandes.
Posibles formas de dividir el ranking global en locales:
- Entre amigos. Muestra un ranking compuesto solo por los amigos del usuario. A la gente le gusta competir no con un oponente desconocido, de quien solo conocen el apodo (un oponente así es poco diferente a un bot), sino con amigos y conocidos.
- Por tiempo. Clasificación obtenida durante un período determinado (día, semana, mes, año). Es bueno para reiniciar y la rejugabilidad. No pude ganar esta semana, intentaré la próxima, y la separación de los usuarios se restablece regularmente y no crece hasta valores astronómicos.
- Por geotargeting. Clasificación que muestra solo usuarios de una zona determinada (distrito, ciudad, país, continente). En esta situación, Julio César dijo, al pasar por una pobre aldea bárbara: 'es mejor ser el primero aquí que el segundo en Roma'.
- Por género. Luego compara los resultados de hombres y mujeres, jugando con motivos feministas y machistas (usar con precaución, pueden surgir corrientes de odio y críticas de ambos lados).
- Por grupos de edad. Por ejemplo, en la gamificación de sistemas deportivos y sistemas donde las habilidades cambian con la edad. Proyectos que motivan a las personas a hacer deporte, permitiendo cargar sus resultados y ver los resultados de otros usuarios. Es evidente que una persona de 65 años tendrá mucha más dificultad para correr lo mismo que un veinteañero, y competir con sus pares será mucho más interesante. Otro ejemplo serían los ajedrez en línea y otros juegos intelectuales complejos, donde un maestro experimentado será inalcanzable para un adolescente de catorce años.
- Por otros datos de usuarios disponibles en el sistema (clasificación solo para conductores de Mercedes, solo para fontaneros, solo para el departamento legal, solo para elfo de nivel 120).
Combina libremente los métodos mencionados anteriormente, no dudes en experimentar con ellos.
Durante el uso del sistema gamificado, observe cuán bien el ranking cumple con los objetivos establecidos durante el diseño. Por ejemplo, si el objetivo del ranking era aumentar la confianza de otros usuarios hacia los usuarios con alta calificación, preste atención a la búsqueda y limitación de posibles formas honestas y deshonestas de aumentar rápidamente el ranking. La base de un ranking confiable es la dificultad para obtenerlo y la posibilidad de perderlo muy rápido. Si hay brechas en el sistema que permiten un aumento injustificado y rápido del ranking, la confianza de los usuarios en él caerá drásticamente. Por ejemplo, si en una subasta en línea se puede elevar el ranking de un vendedor por cada transacción realizada con cada usuario, entonces dos usuarios pueden mantener su ranking alto simplemente comprando productos de bajo costo (idealmente, digitales) entre sí. En este caso, las críticas negativas sobre un servicio deficiente o un fraude serían ahogadas por una multitud de reseñas positivas falsas, resultando en el riesgo de una pérdida masiva de confianza en el sistema.
Para concluir, presentaré tres consejos más sobre el uso del ranking y los niveles:
- No muestre al usuario la cantidad de puntos necesarios para los niveles posteriores. Esto desmotiva a los principiantes, que aún no conocen la velocidad de acumulación de puntos en el sistema y las oportunidades para hacerlo. Cuando un usuario ve que el primer nivel se alcanza con 10 puntos, el segundo con 20 y el vigésimo ya con cien mil, se desanima. Cien mil parece un número inalcanzable.
- Muéstrele al usuario la cantidad de puntos necesarios para el siguiente nivel, teniendo en cuenta los puntos acumulados. El usuario ha acumulado 10 puntos, ha pasado al segundo nivel, y para alcanzar el tercer nivel le quedan 20 puntos. No muestre el progreso del usuario como 0 de 20; mejor muestre como 10 de 30. Cree la ilusión de una tarea incompleta; a nuestro cerebro no le gustan las tareas sin finalizar y tiende a completarlas. Así funciona la mecánica de las barras de progreso, y este principio es aplicable en nuestro caso. El pensamiento logarítmico también juega a favor aquí. Cuando vemos que hemos acumulado 450 de 500 puntos de experiencia, nos parece que esta tarea está casi completa.
- Recuerde al usuario sobre sus éxitos en varios rankings del sistema (ya que el propio usuario podría no darse cuenta de que esta semana está en el top tres entre los hombres de su área).
En este artículo no pretendo hacer un análisis exhaustivo de las posibles formas de usar la mecánica de clasificación, por lo que seguramente no mencioné algunos casos y usos. Si tienes una experiencia interesante sobre el uso de rankings en juegos y sistemas gamificados, compártela conmigo y con otros lectores.
Fuente: habr.com
