Clasificación. ¿Qué es y cómo utilizarlo en gamificación? La pregunta parece simple, incluso retórica, pero en realidad una mecánica tan obvia tiene muchos matices, incluidos los debidos a la evolución humana.
Este artículo es el primero de mi serie de artículos sobre componentes, mecánicas y ejemplos interesantes de gamificación. Por lo tanto, daré breves definiciones de algunos términos comunes. ¿Qué es la “gamificación (gamificación)”? Wikipedia da la definición: "el uso de enfoques característicos de los juegos de computadora para aplicaciones de software y sitios web en procesos ajenos al juego con el fin de atraer usuarios y consumidores, aumentar su participación en la resolución de problemas aplicados y utilizar productos y servicios".
Prefiero otra opción: "gamificación: gestionar el comportamiento de los usuarios del sistema mediante la mecánica del juego". La diferencia entre estas definiciones es que un sistema puede ser un sitio web o software, o un parque público o una red de transporte. La gamificación es aplicable no sólo en el campo de las tecnologías de la información. Además, algunas mecánicas del juego se utilizan para aumentar la participación de los usuarios, otras se utilizan para atraer usuarios, pero esto se combina en el concepto general de "gestión del comportamiento". Para implementar la gamificación, es importante saber qué están haciendo los usuarios en el sistema (qué pueden hacer si el sistema aún no está en uso) y qué deberían hacer los usuarios desde el punto de vista de los propietarios del sistema. La gamificación es útil para pasar del “hacer” al “debería hacer”.
La calificación es una mecánica de juego simple y popular que se utiliza en la gamificación. No existe una definición exacta del término "mecánica del juego"; a veces se entiende cualquier cosa, desde insignias y logros hasta impulsos de comportamiento. Poner orden en la terminología utilizada en gamificación es tema para un artículo aparte, pero aquí me limitaré a una breve explicación de lo que entiendo por mecánicas de juego. Este es el nivel más bajo (el más específico) del diseño de un sistema gamificado, los bloques Lego convencionales. Las mecánicas de juego se seleccionan y aplican cuando ya se han pensado los niveles superiores y más abstractos de gamificación del sistema. Por tanto, las valoraciones, las insignias, los niveles son mecánicas de juego, pero la viralidad o el trabajo en grupo no lo son.
La calificación es un indicador numérico u ordinal que refleja la importancia o significado de un determinado objeto o fenómeno (definición de Wikipedia). Las mecánicas de calificación están ligadas a las mecánicas de puntos y, a menudo, a las mecánicas de nivel de usuario. Una calificación sin puntos es imposible: el sistema no entenderá en qué orden mostrar a los usuarios en la calificación; una calificación sin niveles es posible.
Intentemos clasificar las calificaciones según su significado para los usuarios del sistema.
- Competitivo: anima a los usuarios a obtener una clasificación más alta que otros usuarios. La calificación que ocurre con más frecuencia que otras.
- Definición de situación perdedora: el sistema impone una penalización si no se obtiene un número determinado de puntos de calificación. Posibles opciones de multa: transferencia al grupo de clasificación anterior, reducción de rango, derrota en la competencia, cancelación de una cierta cantidad de moneda del juego, multa moral (tablero de la vergüenza). Utilizado con menos frecuencia que el análogo en el que todos ganan, requiere una reflexión cuidadosa antes de implementarlo y analizar el comportamiento del usuario, porque las sanciones tienen un impacto demasiado negativo en el usuario y pueden reducir en gran medida la motivación.
- Determinar una situación ganadora: otorga derecho a una recompensa por lograr un número específico de puntos de calificación. Por los primeros lugares del ranking, por etapas intermedias. Como recompensa se utilizan las mismas opciones que para las penalizaciones en situación perdedora, pero con un signo “más”. Las recompensas por etapas intermedias en el ranking son una práctica interesante pero poco común que permite al usuario perder el entusiasmo más lentamente a medida que avanza de un nivel a otro. Un ejemplo es la calificación de la versión antigua de Shefmarket. Se trata de un servicio de entrega a domicilio de productos con recetas de autococción. Cada cliente tiene un estado que se muestra en su cuenta personal, se otorgan puntos por los platos preparados y se otorgan niveles por puntos, pero para alcanzar el siguiente nivel es necesario preparar decenas de platos, y esto puede resultar desmotivador. Los obsequios por cada X puntos ayudan a mitigar el efecto desmotivador (la cantidad de puntos depende del nivel actual del cliente).
Calificación de usuario de Shefmarket. Observe cómo se utilizan orgánicamente otras mecánicas del juego: insignias, barra de progreso, títulos, todo ello empaquetado en una interfaz de apariencia agradable. - Estado: aumenta la autoridad de un usuario con una calificación alta ante los ojos de otros usuarios. Se utiliza, por ejemplo, en proyectos de preguntas en línea (StackOverflow, [email protected]). Los sistemas MMR (clasificaciones de emparejamiento) en los juegos MOBA también se pueden clasificar como clasificaciones de estado.
- Confiable: aumenta la credibilidad de un usuario con una calificación alta ante los ojos de otros usuarios. Se convirtió en un estándar para las subastas online. El karma del usuario de Habr es otro ejemplo de calificación de confianza. La calificación de confianza se utiliza en sistemas basados en la interacción de los usuarios entre sí, especialmente si esta interacción es fuera de línea o implica el intercambio de servicios y bienes.
Un ejemplo de calificación de subasta en línea con insignias emitidas al alcanzar un determinado nivel de calificación.
Las calificaciones de la lista anterior se combinan de diferentes maneras dentro del sistema. En teoría, una calificación de usuario competitiva es posible, con situaciones ganadoras intermedias, con una penalización para los que no califican y un alto nivel de estatus y confianza para los líderes de calificación.
Otra opción para clasificar las calificaciones: según quién cambia la calificación del usuario: solo el sistema, solo otros usuarios o el sistema y los usuarios. La opción cuando solo el sistema cambia la calificación del usuario es la más común. Se utiliza a menudo en juegos en línea. El jugador realiza varias acciones (mata monstruos, completa misiones), por las cuales el sistema otorga puntos de experiencia (calificación). Otros usuarios no afectan la calificación del jugador en dicho sistema. La opción cuando la calificación del usuario no la cambia el sistema, sino otros usuarios del sistema, generalmente se usa junto con la calificación de confianza. Ejemplos: aumento o disminución del karma, críticas positivas y negativas después de transacciones en plataformas comerciales. También es posible una opción combinada, por ejemplo en preguntas online. Por responder una pregunta, el usuario recibe automáticamente puntos de calificación del sistema y, si otros usuarios reconocen la respuesta como la mejor, el usuario recibe puntos adicionales.
El siguiente método se basa en cambios positivos y negativos en la calificación del usuario. Distingo el condicional "calificación más", "calificación más-menos positiva", "calificación más-menos negativa" y "calificación menos". La primera opción, “rating plus”, sólo implica un aumento en la calificación del usuario. Esta opción se utiliza, por ejemplo, para compradores en eBay. Después de la transacción, el vendedor sólo deja comentarios positivos al comprador o no los deja en absoluto. Sí, la administración puede bloquear a un comprador fraudulento, pero su calificación no puede disminuir (hasta que él mismo se convierta en un mal vendedor).
Una calificación positiva más o menos implica tanto un aumento como una disminución en la calificación del usuario, mientras que la calificación no cae por debajo de cero. Tal calificación no permitirá que el usuario caiga demasiado profundamente en caso de acciones fallidas (y experimente el poder de un Habr enojado). Pero al mismo tiempo, un nuevo usuario y un usuario cuya calificación fluctúa constantemente alrededor de cero debido a "malas" acciones sistemáticas tendrán visualmente el mismo aspecto, lo que tiene un efecto negativo en la confianza en todo el sistema.
Una calificación negativa más o menos significa que la calificación del usuario puede aumentar o disminuir a cualquier valor. En la práctica, una calificación negativa grande no tiene sentido y se recomienda ingresar un valor umbral negativo en el sistema, después del cual vale la pena aplicar medidas punitivas para dicho usuario, incluido el bloqueo de la cuenta. Al mismo tiempo, es importante pensar en la situación de “filtración” intencionada de la calificación por parte de otros usuarios, para excluir esta posibilidad o dificultar su implementación.
La calificación negativa es una mecánica poco utilizada en la que la calificación inicial del usuario puede no cambiar o disminuir. No recuerdo de inmediato proyectos que utilicen mecánicas similares, pero teóricamente es posible. Por ejemplo, para proyectos o juegos de eliminación, o “últimos héroes”.
Al utilizar la mecánica de calificación, es necesario evitar cometer un error importante: las diferencias en el número de puntos obtenidos entre usuarios del sistema (o entre niveles de usuarios) no deberían ser desmotivadoras ni inalcanzables. Esta diferencia es especialmente desmotivadora para los nuevos usuarios que ven que ellos tienen cero puntos, mientras que el líder de la clasificación tiene millones. ¿Por qué sucede esto? ¿Por qué un nuevo usuario en tal situación pensaría que es imposible alcanzar al líder? En primer lugar, los nuevos usuarios del sistema aún no han dedicado suficiente tiempo a comprender la dinámica de la puntuación. Dos o tres millones de puntos como líder en la clasificación 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 dejará de utilizar el sistema antes de darse cuenta. En segundo lugar, el problema está en nuestra percepción logarítmica natural de la serie numérica.
Estamos acostumbrados a vivir entre el ordenamiento lineal de los números. Numeración de casas, cintas métricas y reglas, gráficos y relojes: en todas partes los números están ubicados a lo largo de la recta numérica a intervalos iguales. Para nosotros es obvio que la diferencia entre 1 y 5 y entre 5 y 10 es la misma. Es la misma diferencia entre 1 500 000 y 1 500 505. De hecho, el orden lineal de los números es un producto de nuestra cultura, no una habilidad natural. Nuestros ancestros lejanos, que vivieron hace decenas de miles de años, no tenían aparatos matemáticos modernos y percibían los números de forma logarítmica. Es decir, fueron colocados en la recta numérica cada vez más cerca a medida que aumentaban. Percibieron las cifras no en términos de valores exactos, sino en términos de estimaciones aproximadas. Esto era necesario para su estilo de vida. Al encontrarse con enemigos, era necesario evaluar de forma rápida y aproximada quién era superado en número: el nuestro o los demás. La elección de qué árbol recolectar frutos también se basó en una estimación aproximada. Nuestros antepasados no calcularon valores exactos. La escala logarítmica también tiene en cuenta las leyes de la perspectiva y nuestra percepción de la distancia. Por ejemplo, si miramos un árbol a cien metros de distancia y otro árbol a 100 metros detrás del primero, los segundos cien metros parecen más cortos.
El jugador que juega con piezas blancas en esta imagen no necesita saber el número exacto de piezas negras para entender que lo está haciendo mal.
Puedes leer más sobre la percepción logarítmica de los números, sobre las investigaciones realizadas para confirmar esta teoría y sobre otros datos interesantes del mundo de las matemáticas en el libro de divulgación científica de Alex Bellos “Alex en la tierra de los números”. Un viaje extraordinario al mágico mundo de las matemáticas”.
Hemos heredado la percepción logarítmica de los números a nivel intuitivo. Escondido bajo una capa cultural, se manifiesta, por ejemplo, en el sentido del tiempo (en la infancia los años pasaban lentamente, pero ahora simplemente vuelan). A pesar de toda nuestra educación, todavía nos confunden los números muy grandes y cambiamos instintivamente 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 aproximadamente las mismas cifras que encajan en el concepto de “mucha, mucha cerveza”. Por tanto, el problema de sentirse inalcanzable en el ranking surge si la diferencia entre la posición actual y el líder es de “muchísimos” puntos. El cerebro del usuario no analizará intuitivamente la situación, no estudiará la dinámica de acumulación de puntos ni calculará el tiempo para llegar a la cima de la clasificación. Simplemente dará un veredicto: "esto es mucho, no vale la pena desperdiciar energía".
Para evitar las situaciones descritas anteriormente, es necesario utilizar una dinámica flotante de acumulación de puntos de calificación, en la que el usuario recibe incentivos y acumula puntos de calificación al comienzo del ciclo de vida esperado de uso del sistema más rápido que a la mitad y al final. Un ejemplo es World of Warcraft y MMORPG similares con un sistema de nivelación de personajes "europeo" (no "coreano"). El sistema de nivelación europeo convencional implica completar rápidamente los niveles iniciales del juego, seguido de una desaceleración gradual. El sistema utilizado en los juegos típicos coreanos (y otros asiáticos) implica una drástica desaceleración en el ritmo al que se ganan los niveles finales de un personaje.
Por ejemplo, en Lineage 2, para alcanzar el nivel 74 necesitas ganar 500 de experiencia, para el nivel 000 - 75, para el nivel 560 - 000, para el nivel 76 ya mucho más - 623, y pasar del nivel 000 al nivel máximo 77. Necesitará obtener 1 millones de experiencia, mientras que la velocidad de obtención de experiencia permanece casi sin cambios (la tabla completa de experiencia y niveles en Lineage 175 está disponible en ). Esta desaceleración parece innecesaria en la gamificación, ya que desmotiva demasiado a los usuarios.
Otro punto que vale la pena recordar es que es más fácil para un usuario abandonar un juego o un sistema gamificado al principio, y más difícil cuando ha pasado mucho tiempo en el sistema, tras lo cual el usuario se arrepentirá de abandonar los puntos acumulados. , niveles y elementos. Por lo tanto, brinde a los nuevos usuarios un bono temporal a sus puntos, por ejemplo, +50% por un mes. El bono servirá como un incentivo adicional para usar el sistema; durante el período del bono, el usuario apreciará la velocidad de ganar puntos, se sentirá cómodo con él y será más probable que continúe usando el sistema.
Un ejemplo de un error de brecha de calificación desmotivador es la aplicación Gett Taxi. Antes de la última actualización, el programa de fidelización tenía veinte niveles, el máximo requerido 6000 puntos (en promedio, se otorgaban entre 20 y 30 puntos por un viaje). Los veinte niveles estaban distribuidos uniformemente en una escala de 0 a 6000, aproximadamente de acuerdo con el sistema de nivelación europeo en juegos en línea. Después de la actualización, se agregaron tres niveles más a la aplicación, 10, 000 y 20 puntos, respectivamente, lo que se acerca más al sistema coreano (dado que el número de puntos recibidos por viaje no ha cambiado). No tengo una muestra representativa de lo que los usuarios de la aplicación piensan acerca de esta actualización, pero dieciocho de mis amigos y colegas que usan Gett Taxi han notado el efecto desmotivador de los nuevos niveles de calificación. Ninguno de ellos ha recibido un solo nivel nuevo en el tiempo transcurrido desde la actualización (más de un año).
La brecha entre los tres niveles nuevos y anteriores del programa de fidelización de Gett Taxi es excesivamente grande y desmotivadora.
Para evitar una brecha desmotivadora en la calificación, es necesario, además de la calificación global, agregar calificaciones locales al sistema, en las que las brechas entre posiciones no serán tan grandes.
Posibles formas de dividir la calificación global en local:
- Entre amigos. Muestra una calificación compuesta únicamente por los amigos del usuario. A la gente le gusta competir no con un oponente desconocido, del que solo se conoce su apodo (un oponente así no es muy diferente de un bot), sino con amigos y conocidos.
- A tiempo. Una calificación acumulada durante un período de tiempo determinado (día, semana, mes, año). Bueno para puesta a cero y rejugabilidad. No logré ganar esta semana; lo intentaré la próxima semana, y la brecha entre los usuarios se restablece regularmente a cero y no crece a valores cósmicos.
- Mediante orientación geográfica. Una clasificación que muestra sólo a los usuarios de una determinada zona (distrito, ciudad, país, continente). Fue en tal situación que Cayo Julio César dijo, al pasar por un pobre pueblo bárbaro: “es mejor ser el primero aquí que el segundo en Roma”.
- Por género. Luego compare los resultados de hombres y mujeres, jugando con motivos exagerados feministas y chovinistas (úselo con cuidado, puede haber corrientes de odio y excrementos en ambos lados).
- Por grupo de edad. Por ejemplo, en la gamificación de sistemas casi deportivos y sistemas que requieren habilidades que cambian en una persona con la edad. Por ejemplo, proyectos que motiven a la gente a practicar deportes, permitiéndote subir tus resultados y ver los resultados de otros usuarios. Está claro que a una persona de 65 años le resultará mucho más difícil correr tanto como a una de veinte, y será mucho más interesante competir con sus compañeros. Un ejemplo, por el contrario, es el ajedrez online y otros juegos intelectuales complejos, en los que un gran maestro experimentado sería inalcanzable para un adolescente de catorce años.
- Según otros datos sobre usuarios que están disponibles en el sistema (calificación solo para conductores de Mercedes, solo para plomeros, solo para el departamento legal, solo para elfos de nivel 120).
Combine los métodos anteriores entre sí como desee, siéntase libre de experimentar con ellos.
Durante la operación del sistema gamificado, controle qué tan bien la calificación cumple con los objetivos especificados durante el diseño. Por ejemplo, si el propósito de la clasificación era aumentar la confianza de otros usuarios en usuarios altamente calificados, preste atención a identificar y limitar posibles formas justas y deshonestas de aumentar rápidamente la clasificación. La base de una calificación de confianza es la dificultad de obtenerla y la posibilidad de perderla muy rápidamente. Si existen lagunas en el sistema para un aumento excesivamente rápido de la calificación, la confianza del usuario en él disminuirá drásticamente. Por ejemplo, si en una subasta en línea es posible aumentar la calificación del vendedor por cada transacción realizada con cada usuario, entonces dos usuarios pueden mantener su calificación en un nivel alto simplemente comprándose bienes de un centavo (idealmente digitales) entre sí. Al mismo tiempo, las posibles críticas negativas sobre un servicio de mala calidad o fraude se verán atascadas con una gran cantidad de críticas positivas falsas, lo que provocará el riesgo de una pérdida masiva de confianza en el sistema.
Para resumir, aquí hay tres consejos más para usar clasificaciones y niveles:
- No muestre al usuario la cantidad de puntos necesarios en los niveles posteriores. Esto es desmoralizador para los nuevos jugadores que aún no están familiarizados con la velocidad de puntuación y las capacidades de puntuación del sistema. Cuando un usuario ve que el primer nivel se consigue por 10 puntos, el segundo por 20 y el vigésimo por cien mil, se desmotiva. Cien mil parece una cifra inalcanzable.
- Muestra el número de puntos necesarios para pasar al siguiente nivel teniendo en cuenta los puntos obtenidos. El usuario anotó 10 puntos, pasó al segundo nivel y le quedaban 20 puntos antes de llegar al tercer nivel. No muestres el progreso del usuario como 0 sobre 20, es mejor mostrarlo como 10 sobre 30. Crea la ilusión de una tarea sin terminar, a nuestro cerebro no le gustan las tareas sin terminar y se esfuerza por completarlas. Así es como funciona la mecánica de Las barras de progreso funcionan, este principio es apropiado en nuestro caso. Aquí también entra en juego el pensamiento logarítmico. Cuando vemos que hemos llegado a 450 de 500 puntos de experiencia, pensamos que esta tarea está casi completa.
- Recuerde al usuario los éxitos en varias clasificaciones del sistema (después de todo, es posible que el propio usuario no se dé cuenta de que esta semana se encuentra entre los tres primeros entre los hombres de su área).
En este artículo, no pretendo proporcionar un análisis completo de las posibles opciones para usar la mecánica de calificación, por lo que probablemente no mencioné algunos casos y casos de uso. Si tiene experiencias interesantes utilizando clasificaciones en juegos y sistemas gamificados, compártalas conmigo y con otros lectores.
Fuente: habr.com