गेमिफिकेशन मेकानिक्स: रेटिंग

मूल्याङ्कन। यो के हो र यसलाई gamification मा कसरी प्रयोग गर्ने? प्रश्न सरल देखिन्छ, बयानबाजी पनि, तर वास्तविकतामा यस्ता स्पष्ट मेकानिक्सका धेरै सूक्ष्मताहरू छन्, जसमा मानव विकासको कारण पनि समावेश छ।

यो लेख कम्पोनेन्ट, मेकानिक्स, र गेमिफिकेशनको रोचक उदाहरणहरूको बारेमा लेखहरूको मेरो श्रृंखलामा पहिलो हो। त्यसैले, म केही सामान्य शब्दहरूको संक्षिप्त परिभाषा दिनेछु। "gamification (gamification)" के हो? Wikipedia ले परिभाषा दिन्छ: "प्रयोगकर्ता र उपभोक्ताहरूलाई आकर्षित गर्न, उत्पादन र सेवाहरू प्रयोग गरेर लागू गरिएका समस्याहरू समाधान गर्नको लागि उनीहरूको संलग्नता बढाउन गैर-खेल प्रक्रियाहरूमा अनुप्रयोग सफ्टवेयर र वेबसाइटहरूको लागि कम्प्युटर गेमहरूको विशेषता दृष्टिकोणको प्रयोग।"

म अर्को विकल्प रुचाउँछु: "gamification - खेल मेकानिक्स प्रयोग गरेर प्रणाली प्रयोगकर्ताहरूको व्यवहार व्यवस्थापन।" यी परिभाषाहरू बीचको भिन्नता यो हो कि प्रणाली या त वेबसाइट वा सफ्टवेयर, वा सार्वजनिक पार्क वा यातायात नेटवर्क हुन सक्छ। Gamification IT क्षेत्रमा मात्र लागू हुँदैन। यसबाहेक, केही खेल मेकानिकहरू प्रयोगकर्ता संलग्नता बढाउन प्रयोग गरिन्छ, केही प्रयोगकर्ताहरूलाई आकर्षित गर्न प्रयोग गरिन्छ, तर यो "व्यवहार व्यवस्थापन" को सामान्य अवधारणामा जोडिएको छ। गेमिफिकेशन लागू गर्न, यो जान्न महत्त्वपूर्ण छ कि प्रणालीमा प्रयोगकर्ताहरूले के गर्दैछन् (यदि प्रणाली अझै प्रयोगमा छैन भने गर्न सक्छ), र प्रयोगकर्ताहरूले प्रणाली मालिकहरूको दृष्टिकोणबाट के गर्नुपर्छ। Gamification "do" बाट "कर्नु पर्छ" मा सार्नको लागि उपयोगी छ।

रेटिंग एक सरल र लोकप्रिय खेल मेकानिक हो जुन गेमिफिकेशनमा प्रयोग गरिन्छ। त्यहाँ "खेल मेकानिक्स" शब्दको कुनै सटीक परिभाषा छैन; कहिलेकाहीँ यसलाई कुनै पनि कुराको रूपमा बुझिन्छ - ब्याज र उपलब्धिहरू देखि व्यवहार आवेगहरू। गेमिफिकेशनमा प्रयोग गरिएको शब्दावलीमा अर्डर ल्याउने एउटा छुट्टै लेखको विषय हो, तर यहाँ म आफूलाई खेल मेकानिक्सद्वारा बुझेको कुराको संक्षिप्त व्याख्यामा सीमित गर्नेछु। यो गेमिफाइड प्रणाली, परम्परागत लेगो ब्लकहरू डिजाइन गर्ने सबैभन्दा कम (सबैभन्दा विशिष्ट) स्तर हो। खेल मेकानिक्सहरू चयन गरिन्छ र लागू गरिन्छ जब प्रणालीको माथिल्लो, थप अमूर्त स्तरहरू पहिले नै सोचिएको हुन्छ। त्यसकारण, मूल्याङ्कनहरू, ब्याजहरू, स्तरहरू खेल मेकानिक्स हुन्, तर भाइरल वा समूह कार्य होइनन्।

मूल्याङ्कन एक संख्यात्मक वा क्रमिक सूचक हो जसले कुनै निश्चित वस्तु वा घटनाको महत्त्व वा महत्त्वलाई प्रतिबिम्बित गर्दछ (विकिपिडियाबाट परिभाषा)। मूल्याङ्कन मेकानिक्स पोइन्ट मेकानिक्स र प्राय: प्रयोगकर्ता स्तर मेकानिक्समा बाँधिएको छ। अंक बिनाको मूल्याङ्कन असम्भव छ - प्रणालीले कुन क्रममा प्रयोगकर्ताहरूलाई मूल्याङ्कनमा प्रदर्शन गर्ने भनेर बुझ्दैन; स्तर बिनाको मूल्याङ्कन सम्भव छ।

प्रणाली प्रयोगकर्ताहरूको लागि अर्थ द्वारा मूल्याङ्कन वर्गीकृत गर्न प्रयास गरौं।

1. प्रतिस्पर्धी - प्रयोगकर्ताहरूलाई अन्य प्रयोगकर्ताहरू भन्दा उच्च श्रेणीमा राख्न प्रोत्साहित गर्दछ। मूल्याङ्कन जुन अन्य भन्दा प्रायः हुन्छ।
2. हारेको अवस्थाको परिभाषा - यदि दिइएको संख्यामा मूल्याङ्कन अंकहरू प्राप्त भएन भने प्रणालीले पेनाल्टी लगाउँछ। सम्भावित ठीक विकल्पहरू: अघिल्लो मूल्याङ्कन समूहमा स्थानान्तरण, श्रेणीमा कमी, प्रतिस्पर्धामा हार, खेल मुद्राको निश्चित रकम लेख्ने, नैतिक जरिवाना (लज्जाको बोर्ड)। विन-विन एनालग भन्दा कम बारम्बार प्रयोग गरिएको, यसले प्रयोगकर्ता व्यवहारको कार्यान्वयन र विश्लेषण गर्नु अघि सावधानीपूर्वक सोच्न आवश्यक छ, किनभने दण्डहरूले प्रयोगकर्तामा धेरै नकारात्मक प्रभाव पार्छ र प्रेरणालाई धेरै कम गर्न सक्छ।
3. एक विजयी स्थिति निर्धारण - मूल्याङ्कन अंक को एक निर्दिष्ट संख्या प्राप्त गर्न को लागी एक पुरस्कार को अधिकार दिन्छ। रैंकिंगमा पहिलो स्थानहरूका लागि, मध्यवर्ती चरणहरूको लागि। पुरस्कारको रूपमा, हारेको अवस्थामा दण्डका लागि समान विकल्पहरू प्रयोग गरिन्छ, तर "प्लस" चिन्हको साथ। र्याङ्किङमा मध्यवर्ती चरणहरूका लागि पुरस्कारहरू एक रोचक तर दुर्लभ अभ्यास हो जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई स्तरबाट स्तरमा सर्दा उनीहरूलाई विस्तारै उत्साह गुमाउन अनुमति दिन्छ। एउटा उदाहरण Shefmarket को पुरानो संस्करण को मूल्याङ्कन छ। यो स्वयं-पकाउने को लागि व्यञ्जनहरु संग उत्पादनहरु को लागी एक होम डेलिभरी सेवा हो। प्रत्येक ग्राहकको व्यक्तिगत खातामा एक स्थिति प्रदर्शित हुन्छ, तयार भाँडाको लागि अंकहरू प्रदान गरिन्छ, र अंकहरूको लागि स्तरहरू दिइन्छ, तर अर्को स्तर प्राप्त गर्न तपाईंले दर्जनौं भाँडाहरू तयार गर्न आवश्यक छ, र यो निराशाजनक हुन सक्छ। प्रत्येक X बिन्दुहरूको लागि उपहारहरूले demotivating प्रभावलाई कम गर्न मद्दत गर्दछ (अंकहरूको संख्या ग्राहकको हालको स्तरमा निर्भर गर्दछ)।
   शेफमार्केट प्रयोगकर्ता मूल्याङ्कन। अन्य खेल मेकानिकहरू कसरी जैविक रूपमा प्रयोग गरिन्छ ध्यान दिनुहोस्: ब्याजहरू, प्रगति पट्टी, शीर्षकहरू, एक रमाइलो देखिने इन्टरफेसमा प्याकेज।
4. स्थिति - अन्य प्रयोगकर्ताहरूको आँखामा उच्च मूल्याङ्कनको साथ प्रयोगकर्ताको अधिकार बढाउँछ। प्रयोग गरिएको, उदाहरणका लागि, अनलाइन प्रश्न परियोजनाहरूमा (StackOverflow, [email protected])। MOBA खेलहरूमा MMR प्रणालीहरू (म्याचमेकिंग मूल्याङ्कनहरू) पनि स्थिति मूल्याङ्कनको रूपमा वर्गीकृत गर्न सकिन्छ।
5. विश्वसनीय - अन्य प्रयोगकर्ताहरूको नजरमा उच्च मूल्याङ्कन भएको प्रयोगकर्ताको विश्वसनीयता बढाउँछ। अनलाइन लिलामीको लागि मानक बन्यो। Habr प्रयोगकर्ता कर्म एक विश्वास मूल्याङ्कन को अर्को उदाहरण हो। विश्वास मूल्याङ्कन प्रणालीहरूमा एक-अर्कासँग प्रयोगकर्ताहरूको अन्तरक्रियाको आधारमा प्रयोग गरिन्छ, विशेष गरी यदि यो अन्तरक्रिया अफलाइन छ वा सेवा र वस्तुहरूको आदानप्रदान समावेश छ।
   निश्चित मूल्याङ्कन स्तरमा पुगेपछि जारी गरिएको ब्याजसहितको अनलाइन लिलामी मूल्याङ्कनको उदाहरण।

माथिको सूचीबाट मूल्याङ्कनहरू प्रणाली भित्र विभिन्न तरिकामा संयुक्त छन्। सिद्धान्तमा, एक प्रतिस्पर्धी प्रयोगकर्ता मूल्याङ्कन सम्भव छ, मध्यवर्ती विजेता परिस्थितिहरूको साथ, मूल्याङ्कन बाहिरका लागि दण्ड र उच्च स्तरको स्थिति र मूल्याङ्कन नेताहरूको लागि विश्वासको साथ।

मूल्याङ्कन वर्गीकरणको लागि अर्को विकल्प: प्रयोगकर्ताको मूल्याङ्कन कसले परिवर्तन गर्छ - केवल प्रणाली, केवल अन्य प्रयोगकर्ताहरू, वा प्रणाली र प्रयोगकर्ताहरू। प्रणालीले मात्र प्रयोगकर्ताको मूल्याङ्कन परिवर्तन गर्दा विकल्प सबैभन्दा सामान्य हो। यो अक्सर अनलाइन खेल मा प्रयोग गरिन्छ। खेलाडीले विभिन्न कार्यहरू गर्दछ (राक्षसहरूलाई मार्छ, खोजहरू पूरा गर्दछ), जसको लागि प्रणालीले अनुभव (रेटिङ) अंक प्रदान गर्दछ। अन्य प्रयोगकर्ताहरूले यस्तो प्रणालीमा खेलाडीको मूल्याङ्कनलाई असर गर्दैनन्। विकल्प जब प्रयोगकर्ताको मूल्याङ्कन प्रणाली द्वारा परिवर्तन गरिएको छैन, तर प्रणालीका अन्य प्रयोगकर्ताहरू द्वारा, सामान्यतया विश्वास मूल्याङ्कनको साथ प्रयोग गरिन्छ। उदाहरणहरू: व्यापारिक प्लेटफर्महरूमा लेनदेन पछि कर्म बढाउने वा घटाउने, सकारात्मक र नकारात्मक समीक्षाहरू। एक संयुक्त विकल्प पनि सम्भव छ, उदाहरणका लागि अनलाइन प्रश्नहरूमा। प्रश्नको जवाफ दिनको लागि, प्रयोगकर्ताले स्वचालित रूपमा प्रणालीबाट मूल्याङ्कन अंकहरू प्राप्त गर्दछ, र यदि अन्य प्रयोगकर्ताहरूले जवाफलाई उत्तमको रूपमा चिन्छन् भने, प्रयोगकर्ताले थप अंकहरू प्राप्त गर्दछ।

अर्को विधि प्रयोगकर्ता मूल्याङ्कनमा सकारात्मक र नकारात्मक परिवर्तनहरूमा आधारित छ। म सशर्त “रेटिङ प्लस”, “रेटिङ प्लस-माइनस पोजिटिभ”, “रेटिङ प्लस-माइनस नेगेटिभ” र “रेटिङ माइनस” छुट्याउँछु। पहिलो विकल्प, "रेटिङ प्लस" ले प्रयोगकर्ताको मूल्याङ्कनमा भएको वृद्धिलाई मात्र बुझाउँछ। यो विकल्प प्रयोग गरिन्छ, उदाहरणका लागि, eBay मा खरीददारहरूको लागि। लेनदेन पछ्याउँदै, विक्रेताले खरिदकर्तालाई मात्र सकारात्मक प्रतिक्रिया छोड्छ वा यसलाई छोड्दैन। हो, धोखाधडी क्रेतालाई प्रशासनले रोक लगाउन सक्छ, तर उसको मूल्याङ्कन घट्न सक्दैन (उनी आफै खराब बिक्रेता नभएसम्म)।

सकारात्मक प्लस वा माइनस मूल्याङ्कनले प्रयोगकर्ताको मूल्याङ्कनमा वृद्धि र कमी दुवैलाई जनाउँछ, जबकि मूल्याङ्कन शून्यभन्दा तल पर्दैन। यस्तो मूल्याङ्कनले प्रयोगकर्तालाई असफल कार्यहरू (र क्रोधित Habr को शक्तिको अनुभव) को मामलामा धेरै गहिरो गिर्न अनुमति दिँदैन। तर एकै समयमा, एक नयाँ प्रयोगकर्ता र एक प्रयोगकर्ता जसको मूल्याङ्कन लगातार व्यवस्थित "खराब" कार्यहरूको कारणले गर्दा शून्यको वरिपरि उतार-चढाव हुन्छ, दृश्य रूपमा उस्तै देखिन्छ, जसले सम्पूर्ण प्रणालीमा विश्वासमा नराम्रो प्रभाव पार्छ।

एक प्लस वा माइनस नकारात्मक मूल्याङ्कन भनेको प्रयोगकर्ताको मूल्याङ्कन कुनै पनि मूल्यमा बढ्न वा घट्न सक्छ। अभ्यासमा, त्यहाँ ठूलो नकारात्मक मूल्याङ्कनमा कुनै बिन्दु छैन र प्रणालीमा एक थ्रेसहोल्ड नकारात्मक मान प्रविष्ट गर्न सिफारिस गरिन्छ, जस पछि यस्तो प्रयोगकर्ताको लागि दण्डात्मक उपायहरू लागू गर्न लायक छ, खाता अवरुद्ध गर्न र सहित। एकै समयमा, यो सम्भावनालाई बहिष्कार गर्न वा कार्यान्वयन गर्न गाह्रो बनाउन, अन्य प्रयोगकर्ताहरू द्वारा मूल्याङ्कन को जानाजानी "लीक" को स्थिति बारे सोच्न महत्त्वपूर्ण छ।

माइनस मूल्याङ्कन एक दुर्लभ रूपमा प्रयोग हुने मेकानिक हो जसमा प्रयोगकर्ताको प्रारम्भिक मूल्याङ्कन परिवर्तन वा घट्न सक्दैन। समान मेकानिक्स प्रयोग गर्ने परियोजनाहरू मलाई तुरुन्तै याद छैन, तर सैद्धान्तिक रूपमा यो सम्भव छ। उदाहरणका लागि, परियोजनाहरू वा उन्मूलन खेलहरू, वा "अन्तिम नायकहरू" को लागि।

मूल्याङ्कन मेकानिक्स प्रयोग गर्दा, तपाईंले महत्त्वपूर्ण गल्ती गर्नबाट जोगिन आवश्यक छ: प्रणालीका प्रयोगकर्ताहरू (वा प्रयोगकर्ताको स्तरहरू बीच) बीच अंकहरूको संख्यामा अन्तर घटाउने वा अप्राप्य हुनु हुँदैन। यो भिन्नता विशेष गरी नयाँ प्रयोगकर्ताहरूका लागि निराशाजनक छ जसले देख्छन् कि उनीहरूसँग शून्य अंकहरू छन्, जबकि मूल्याङ्कनको नेतासँग लाखौं छन्। यो किन हुन्छ, यस्तो अवस्थामा नयाँ प्रयोगकर्ताले नेतालाई समात्न असम्भव छ भनेर किन सोच्छ? पहिलो, प्रणालीका नयाँ प्रयोगकर्ताहरूले स्कोरिङको गतिशीलता बुझ्न पर्याप्त समय बिताएका छैनन्। यदि प्रणालीले प्रत्येक प्रयोगकर्ता कार्यको लागि हजारौं बिन्दुहरू पुरस्कृत गर्दछ भने मूल्याङ्कनमा नेताको रूपमा दुई देखि तीस लाख अंकहरू अप्राप्य नहुन सक्छ। समस्या यो हो कि एक demotivated नयाँ प्रयोगकर्ता उसले यो महसुस गर्नु अघि प्रणाली प्रयोग गर्न बन्द हुनेछ। दोस्रो, समस्या संख्या श्रृंखलाको हाम्रो प्राकृतिक लघुगणकीय धारणामा छ।

हामी संख्याहरूको रैखिक क्रमको बीचमा बाँच्न अभ्यस्त छौं। घरहरूको संख्या, टेप उपायहरू र शासकहरू, ग्राफहरू र घडीहरू - जताततै संख्याहरू संख्या रेखाको साथ बराबर अन्तरालहरूमा अवस्थित छन्। यो हाम्रो लागि स्पष्ट छ कि 1 र 5 र 5 र 10 बीचको भिन्नता समान छ। यो 1 र 500 बीचको समान भिन्नता हो। वास्तवमा, संख्याहरूको रैखिक क्रम हाम्रो संस्कृतिको उत्पादन हो, प्राकृतिक क्षमता होइन। हाम्रा टाढाका पुर्खाहरू, जो हजारौं वर्ष पहिले बाँचेका थिए, तिनीहरूसँग आधुनिक गणितीय उपकरण थिएन, र संख्याहरू लॉगरिथमिक रूपमा बुझे। अर्थात्, तिनीहरू बढ्दै जाँदा तिनीहरू नजिक र नजिक संख्या रेखामा राखिएको थियो। तिनीहरूले संख्याहरू सही मानहरूको सन्दर्भमा होइन, तर अनुमानित अनुमानहरूको सन्दर्भमा बुझे। यो उनीहरूको जीवनशैलीको लागि आवश्यक थियो। शत्रुहरूसँग भेट्दा, यो चाँडै, लगभग, को संख्या भन्दा बढी थियो आकलन गर्न आवश्यक थियो - हाम्रो आफ्नै वा अरू। कुन रुखबाट फल लिने भन्ने छनोट पनि मोटो अनुमानका आधारमा गरिएको थियो । हाम्रा पुर्खाहरूले सही मूल्य गणना गरेनन्। लॉगरिदमिक स्केलले परिप्रेक्ष्यका नियमहरू र दूरीको हाम्रो धारणालाई पनि ध्यानमा राख्छ। उदाहरणका लागि, यदि हामीले एक सय मिटर टाढाको रूख र पहिलो रूखको पछाडि 000 मिटर पछाडिको रूखलाई हेर्छौं भने, दोस्रो सय मिटर छोटो देखिन्छ।

यस तस्विरमा सेतो टुक्राहरूसँग खेल्ने खेलाडीले आफू नराम्रो गरिरहेको छ भनेर बुझ्नको लागि कालो टुक्राहरूको सही संख्या जान्न आवश्यक छैन।

तपाईले संख्याको लगरिदमिक धारणाको बारेमा, यस सिद्धान्तलाई पुष्टि गर्न गरिएको अनुसन्धानको बारेमा र एलेक्स बेलोसको लोकप्रिय विज्ञान पुस्तक "अलेक्स इन द ल्यान्ड अफ नम्बर्स" मा गणितको संसारका अन्य रोचक तथ्यहरू बारे थप पढ्न सक्नुहुन्छ। गणितको जादुई संसारमा एउटा असाधारण यात्रा।"

एक सहज स्तर मा संख्या को लोगारिदमिक धारणा हामी द्वारा वंशानुगत गरिएको छ। सांस्कृतिक तह अन्तर्गत लुकेको, यसले आफैलाई प्रकट गर्दछ, उदाहरणका लागि, समयको अर्थमा (बालपनमा, वर्षहरू बिस्तारै बित्यो, तर अब तिनीहरू मात्र उड्छन्)। हामी अझै पनि, हाम्रो सबै शिक्षाको बावजुद, धेरै ठूलो संख्याबाट भ्रमित हुन्छौं र सहज रूपमा तिनीहरूको लोगारिदमिक धारणामा स्विच गर्छौं। हामी एक लिटर र दुई लिटर बियर बीचको भिन्नता बुझ्छौं, तर दस अरब र एक सय बिलियन लिटर बियर हामीलाई लगभग समान संख्याहरू जस्तो देखिन्छ जुन "धेरै, धेरै बियर" को अवधारणामा फिट हुन्छ। त्यसकारण, वर्तमान स्थिति र नेता बीचको खाडल "धेरै, धेरै" बिन्दुहरू भएमा श्रेणीमा अप्राप्य महसुस गर्ने समस्या उत्पन्न हुन्छ। प्रयोगकर्ताको मस्तिष्कले सहज रूपमा स्थितिको विश्लेषण गर्दैन, अंकहरू जम्मा गर्ने गतिशीलता अध्ययन गर्दैन, वा मूल्याङ्कनको शीर्षमा पुग्नको लागि समय गणना गर्दैन। उसले केवल एक निर्णय दिनेछ - "यो धेरै हो, यो ऊर्जा बर्बाद गर्न लायक छैन।"

माथि वर्णन गरिएका परिस्थितिहरूबाट बच्नको लागि, तपाईंले मूल्याङ्कन बिन्दुहरूको संचयको फ्लोटिंग गतिशीलता प्रयोग गर्न आवश्यक छ, जसमा प्रयोगकर्ताले प्रोत्साहन प्राप्त गर्दछ र प्रणालीको मध्य र अन्त्यमा भन्दा छिटो प्रयोग गर्ने अपेक्षित जीवन चक्रको सुरुमा मूल्याङ्कन अंकहरू सङ्कलन गर्दछ। एउटा उदाहरण वर्ल्ड अफ वारक्राफ्ट र "युरोपियन" ("कोरियाली" होइन) क्यारेक्टर लेभलिङ प्रणाली भएको MMORPGs हो। परम्परागत युरोपेली लेभलिङ प्रणालीले खेलको प्रारम्भिक स्तरहरू तुरुन्तै पूरा गर्न समावेश गर्दछ, त्यसपछि क्रमशः ढिलो हुन्छ। सामान्य कोरियाली (र अन्य एसियाली) खेलहरूमा प्रयोग हुने प्रणालीमा चरित्रको अन्तिम स्तरहरू प्राप्त हुने दरमा नाटकीय ढिलो समावेश हुन्छ।

उदाहरणका लागि, Lineage 2 मा, स्तर 74 मा पुग्न तपाईंले 500 अनुभव प्राप्त गर्न आवश्यक छ, स्तर 000 को लागि - 75, स्तर 560 को लागि - 000, स्तर 76 को लागि पहिले नै धेरै - 623, र स्तर 000 बाट अधिकतम स्तर 77 मा सार्नको लागि। तपाईंले 1 मिलियन अनुभव प्राप्त गर्न आवश्यक पर्दछ, जबकि अनुभव प्राप्त गर्ने गति लगभग अपरिवर्तित रहन्छ (अनुभवको सम्पूर्ण तालिका र Lineage 175 मा स्तरहरू उपलब्ध छन्। यो लिङ्क)। यस्तो मन्दी गेमिफिकेशनमा अनावश्यक देखिन्छ, किनकि यसले प्रयोगकर्ताहरूलाई धेरै हतोत्साहित गर्छ।

सम्झन लायक अर्को बिन्दु यो हो कि प्रयोगकर्ताको लागि खेल वा गेमिफाइड प्रणालीलाई सुरुमा त्याग्न सजिलो हुन्छ, र अधिक गाह्रो हुन्छ जब उसले प्रणालीमा धेरै समय बिताएको हुन्छ, त्यसपछि प्रयोगकर्ताले संचित अंकहरू त्याग्दा पछुताउनेछ। , स्तरहरू, र वस्तुहरू। त्यसकारण, नयाँ प्रयोगकर्ताहरूलाई तिनीहरूको अंकहरूमा अस्थायी बोनस दिनुहोस्, उदाहरणका लागि, एक महिनाको लागि +50%। बोनसले प्रणाली प्रयोग गर्नको लागि अतिरिक्त प्रोत्साहनको रूपमा काम गर्नेछ; बोनस अवधिमा, प्रयोगकर्ताले अंकहरू प्राप्त गर्ने गतिको कदर गर्नेछन्, त्यसमा सहज हुनेछन् र प्रणाली प्रयोग गरिरहने सम्भावना बढी हुनेछ।

एक demotivating मूल्याङ्कन अंतर त्रुटि को एक उदाहरण Gett Taxi एप हो। भर्खरको अद्यावधिक हुनु अघि, वफादारी कार्यक्रममा बीस स्तरहरू थिए, अधिकतम आवश्यक 6000 अंकहरू (औसतमा 20-30 अंकहरू एक यात्राको लागि दिइएको थियो)। सबै बीस स्तरहरू 0 देखि 6000 सम्मको स्केलमा समान रूपमा वितरण गरिएको थियो, लगभग अनलाइन खेलहरूमा युरोपेली स्तर प्रणाली अनुसार। अपडेट पछि, एप्लिकेसनमा थप तीन स्तरहरू थपियो, क्रमशः १०,०००, २०,००० र ४०,००० बिन्दुहरू, जुन कोरियाली प्रणालीको नजिक छ (प्रति यात्रा प्राप्त अंकहरूको संख्या परिवर्तन भएको छैन)। मसँग यस अपडेटको बारेमा एप प्रयोगकर्ताहरूले के सोच्छन् भन्ने प्रतिनिधि नमूना छैन, तर मेरा अठार जना साथीहरू र गेट ट्याक्सी प्रयोग गर्ने सहकर्मीहरूले नयाँ मूल्याङ्कन स्तरहरूको घटाउने प्रभावलाई नोट गरेका छन्। तिनीहरू मध्ये कुनै पनि अद्यावधिक पछि (एक वर्ष भन्दा बढी) बितिसकेको समयमा एकल नयाँ स्तर प्राप्त गरेको छैन।

गेट ट्याक्सी वफादारी कार्यक्रममा तीन नयाँ र अघिल्लो स्तरहरू बीचको खाडल अनुचित रूपमा ठूलो र निराशाजनक छ।

मूल्याङ्कनमा डिमोटिभिङ ग्यापबाट बच्नको लागि, विश्वव्यापी मूल्याङ्कनका अतिरिक्त, प्रणालीमा स्थानीय मूल्याङ्कनहरू थप्न आवश्यक छ, जसमा स्थानहरू बीचको अन्तर त्यति ठूलो हुनेछैन।

विश्वव्यापी मूल्याङ्कनलाई स्थानीयमा विभाजन गर्ने सम्भावित तरिकाहरू:

1. साथीहरू बीच। प्रयोगकर्ताका साथीहरू मात्र समावेश भएको मूल्याङ्कन देखाउँछ। मानिसहरू एक अज्ञात प्रतिद्वंद्वीसँग प्रतिस्पर्धा गर्न मन पराउँछन्, जसको बारेमा केवल तिनीहरूको उपनाम थाहा छ (यस्तो प्रतिद्वंद्वी बोट भन्दा धेरै फरक छैन), तर साथीहरू र परिचितहरूसँग।
2. समयमै। एक निश्चित समय (दिन, हप्ता, महिना, वर्ष) मा संचित मूल्याङ्कन। शून्य र रिप्ले मानको लागि राम्रो। मैले यो हप्ता जित्न सकिन - म अर्को हप्ता प्रयास गर्नेछु, र एक अर्काबाट प्रयोगकर्ताहरू बीचको अन्तर नियमित रूपमा शून्यमा रिसेट हुन्छ र ब्रह्माण्डीय मानहरूमा बढ्दैन।
3. भू-लक्ष्यीकरण गरेर। कुनै निश्चित क्षेत्र (जिल्ला, सहर, देश, महाद्वीप) का प्रयोगकर्ताहरू मात्र देखाउने मूल्याङ्कन। यस्तो अवस्थामा गैयस जुलियस सिजरले एउटा गरिब जंगली सहरबाट गुज्रदै भने: "रोममा दोस्रो हुनुभन्दा यहाँ पहिलो हुनु राम्रो हो।"
4. लिङ्ग अनुसार। त्यसपछि पुरुष र महिलाको नतिजाहरू तुलना गर्नुहोस्, हाइप नारीवादी र अराजकतावादी मनसायमा खेल्दै (होशियारीपूर्वक प्रयोग गर्नुहोस्, दुवै पक्षमा घृणा र मलको धारा हुन सक्छ)।
5. उमेर समूह अनुसार। उदाहरणका लागि, नजिकका खेलकुद प्रणाली र प्रणालीहरूको गेमिफिकेशनमा जुन सीपहरू चाहिन्छ जुन उमेरसँगै व्यक्तिमा परिवर्तन हुन्छ। उदाहरणका लागि, परियोजनाहरू जसले मानिसहरूलाई खेलकुद खेल्न उत्प्रेरित गर्छ, तपाईंलाई आफ्नो परिणामहरू अपलोड गर्न र अन्य प्रयोगकर्ताहरूको परिणामहरू हेर्न अनुमति दिन्छ। यो स्पष्ट छ कि 65 वर्षको व्यक्तिलाई बीस वर्षको दौडने जत्तिकै दौडन धेरै गाह्रो हुनेछ, र यो आफ्ना साथीहरूसँग प्रतिस्पर्धा गर्न धेरै रोचक हुनेछ। अर्कोतर्फ एउटा उदाहरण अनलाइन चेस र अन्य जटिल बौद्धिक खेलहरू हुन्, जसमा एक अनुभवी ग्रान्डमास्टर एक चौध वर्षको किशोरको लागि अप्राप्य हुनेछ।
6. प्रणालीमा उपलब्ध प्रयोगकर्ताहरूको बारेमा अन्य डेटा अनुसार (केवल मर्सिडीज ड्राइभरहरूका लागि मूल्याङ्कन, केवल प्लंबरहरूको लागि, केवल कानूनी विभागको लागि, केवल स्तर 120 एल्भहरूको लागि)।

माथिका विधिहरू एकअर्कासँग आफूलाई मनपर्ने संयोजन गर्नुहोस्, तिनीहरूसँग प्रयोग गर्न स्वतन्त्र महसुस गर्नुहोस्।

गेमिफाइड प्रणालीको सञ्चालनको क्रममा, मूल्याङ्कनले डिजाइनको बखत निर्दिष्ट लक्ष्यहरू कसरी पूरा गर्दछ भनेर निगरानी गर्नुहोस्। उदाहरणका लागि, यदि र्याङ्किङको उद्देश्य उच्च मूल्याङ्कन गरिएका प्रयोगकर्ताहरूमा अन्य प्रयोगकर्ताहरूको विश्वास बढाउने थियो भने, द्रुत रूपमा स्तरवृद्धि गर्न सम्भावित निष्पक्ष र बेइमान तरिकाहरू पहिचान गर्न र सीमित गर्न ध्यान दिनुहोस्। विश्वास मूल्याङ्कनको आधार यसलाई प्राप्त गर्न कठिनाई र यसलाई धेरै चाँडै गुमाउने सम्भावना हो। मूल्याङ्कनमा अव्यावहारिक रूपमा द्रुत बृद्धिको लागि प्रणालीमा त्रुटिहरू छन् भने, यसमा प्रयोगकर्ताको विश्वास तीव्र रूपमा घट्नेछ। उदाहरणका लागि, यदि अनलाइन लिलामीमा प्रत्येक प्रयोगकर्तासँग गरिएको प्रत्येक लेनदेनको लागि विक्रेताको मूल्याङ्कन बढाउन सम्भव छ भने, त्यसपछि दुई प्रयोगकर्ताहरूले एक अर्काबाट पेनी सामानहरू (आदर्श रूपमा डिजिटल) खरिद गरेर उच्च स्तरमा आफ्नो मूल्याङ्कन कायम गर्न सक्छन्। एकै समयमा, खराब गुणस्तरको सेवा वा धोखाधडीको बारेमा सम्भावित नकारात्मक समीक्षाहरू नक्कली सकारात्मक समीक्षाहरूको एक समूहले भरिनेछ, जसले प्रणालीमा ठूलो मात्रामा विश्वास गुमाउने जोखिम हुन्छ।

चीजहरू समेट्न, यहाँ रैंकिंग र स्तरहरू प्रयोग गर्नका लागि थप तीन सुझावहरू छन्:

1. प्रयोगकर्तालाई पछिल्लो स्तरहरूमा आवश्यक अंकहरूको संख्या नदेखाउनुहोस्। यो प्रणालीको स्कोरिङ गति र स्कोरिङ क्षमताहरूसँग परिचित नभएका नयाँ खेलाडीहरूका लागि निराशाजनक छ। जब एक प्रयोगकर्ताले देख्छ कि पहिलो स्तर 10 अंकको लागि, दोस्रो 20 को लागी, र बीसौं को लागी एक लाख को लागी, यो demotivating छ। एक लाख एक अप्राप्य संख्या देखिन्छ।
2. अंकको अंकलाई ध्यानमा राखेर अर्को स्तरमा पुग्न आवश्यक अंकहरूको संख्या देखाउनुहोस्। प्रयोगकर्ताले 10 अंकहरू स्कोर गरे, दोस्रो स्तरमा सारियो, र तेस्रो स्तरमा पुग्न अघि 20 अंकहरू बाँकी थिए। प्रयोगकर्ताको प्रगति 0 मध्ये 20 को रूपमा नदेखाउनुहोस्, 10 मा 30 को रूपमा देखाउनु राम्रो हो। अधूरो कार्यको भ्रम सिर्जना गर्नुहोस्, हाम्रो मस्तिष्कले अधूरा कार्यहरू मन पराउँदैन र तिनीहरूलाई पूरा गर्न कोसिस गर्छ। प्रगति पट्टी काम, यो सिद्धान्त हाम्रो मामला मा उपयुक्त छ। Logarithmic सोच पनि यहाँ खेलमा आउँछ। जब हामी देख्छौं कि हामी 450 अनुभव बिन्दुहरू मध्ये 500 मा पुगेका छौं, हामीलाई लाग्छ कि यो कार्य लगभग पूरा भएको छ।
3. प्रयोगकर्तालाई विभिन्न प्रणाली मूल्याङ्कनहरूमा सफलताहरूको सम्झना गराउनुहोस् (सबै पछि, प्रयोगकर्ताले आफैलाई थाहा नहुन सक्छ कि यो हप्ता उहाँ आफ्नो क्षेत्रमा पुरुषहरू बीचको शीर्ष तीनमा हुनुहुन्छ)।

यस लेखमा, म मूल्याङ्कन मेकानिक्स प्रयोग गर्नका लागि सम्भावित विकल्पहरूको विस्तृत विश्लेषण प्रदान गर्ने बहाना गर्दिन, त्यसैले मैले सम्भवतः केही केसहरू र प्रयोग केसहरू उल्लेख गरेन। यदि तपाइँसँग खेलहरू र गेमिफाइड प्रणालीहरूमा मूल्याङ्कनहरू प्रयोग गरेर रोचक अनुभवहरू छन् भने, कृपया तिनीहरूलाई म र अन्य पाठकहरूसँग साझा गर्नुहोस्।

स्रोत: www.habr.com