Mecânicas de gamificação: classificação

Classificação. O que é e como usá-la na gamificação? A pergunta parece simples, até retórica, mas na realidade até essa mecânica tão evidente possui muitos nuances, inclusive, determinados pela evolução humana.

Este artigo é o primeiro de um ciclo de artigos sobre componentes, mecânicas e exemplos interessantes de gamificação. Portanto, alguns termos gerais receberão breves definições. O que é "gamificação"? A Wikipedia fornece a definição: "aplicação de abordagens típicas de jogos de computador em processos não relacionados a jogos em software e sites, com o objetivo de engajar usuários e consumidores, aumentando sua participação na resolução de tarefas práticas e no uso de produtos e serviços."

Prefiro outra definição: "gamificação é a gestão do comportamento dos usuários do sistema através de mecânicas de jogos." A diferença entre essas definições é que o sistema pode ser um site, um software, ou até um parque público ou uma rede de transporte. A gamificação não se limita ao setor de TI. Além disso, algumas mecânicas de jogos são utilizadas para aumentar o engajamento dos usuários, enquanto outras servem para atrair novos usuários, mas isso se integra ao conceito mais amplo de "gestão do comportamento". Para implementar a gamificação, é fundamental entender o que os usuários fazem no sistema (ou o que poderiam fazer, caso o sistema ainda não esteja em uso) e o que os usuários devem fazer a partir da perspectiva dos proprietários do sistema. A gamificação é útil para transitar do "o que fazem" para "o que devem fazer."

A classificação é uma mecânica de jogo simples e popular utilizada na gamificação. Não há uma definição precisa do termo “mecânica de jogo”; às vezes, pode referir-se a qualquer coisa — desde badges e achievements até impulsos comportamentais. Organizar a terminologia utilizada na gamificação é um tema para um artigo separado; aqui, limitarei-me a uma breve explicação do que entendo por mecânica de jogo. Este é o nível mais baixo (mais específico) do design do sistema gamificado, os blocos de construção, como os cubos do Lego. As mecânicas de jogo são escolhidas e aplicadas quando os níveis superiores, mais abstratos da gamificação do sistema, já foram pensados. Portanto, classificação, badges e níveis são mecânicas de jogo, enquanto viralidade ou trabalho em grupo não são.

A classificação é uma medida numérica ou ordinal que reflete a importância ou relevância de um determinado objeto ou fenômeno (definição da Wikipédia). A mecânica de classificação está relacionada à mecânica de pontos e, frequentemente, à mecânica de níveis do usuário. A classificação sem pontos é impossível — o sistema não entenderá em que ordem exibir os usuários na classificação, enquanto a classificação sem níveis é possível.

Vamos tentar classificar as classificações de acordo com seu significado para os usuários do sistema.

1. Competitiva — incentiva os usuários a estarem em uma posição superior na classificação em relação a outros usuários. É a classificação mais comumente encontrada.
2. Definição de situação de perda — o sistema impõe uma penalidade se um número definido de pontos de classificação não for alcançado. Possíveis variações da penalidade incluem: retorno ao grupo anterior de classificação, diminuição de classificação, derrota em uma competição, perda de uma certa quantidade de moeda do jogo, penalidade moral (placar de vergonha). É utilizada com menos frequência do que a alternativa de situação vencedora e requer um planejamento cuidadoso antes da implementação e análise do comportamento dos usuários, pois penalidades têm um impacto muito negativo sobre o usuário e podem reduzir fortemente a motivação.
3. A definição de uma situação vencedora concede o direito a uma recompensa por alcançar um determinado número de pontos de classificação. Para as primeiras posições na classificação, para as etapas intermediárias. As recompensas utilizadas são as mesmas que nas penalidades em situações de derrota, mas com o sinal "positivo". As recompensas por etapas intermediárias na classificação são uma prática interessante, mas rara, que ajuda o usuário a perder entusiasmo mais lentamente durante a transição de nível para nível. Por exemplo, a classificação da antiga versão do ChefMarket. Este é um serviço de entrega de produtos em casa com receitas para preparo autônomo. O status de cada cliente é exibido em seu painel pessoal, pontos são acumulados por pratos preparados, e níveis são obtidos com os pontos, mas para alcançar o próximo nível, é necessário preparar dezenas de pratos, e isso pode desmotivar. O efeito desmotivador é atenuado por presentes a cada X pontos (a quantidade de pontos depende do nível atual do cliente).
   Classificação do usuário do ChefMarket. Observe como outras mecânicas de jogos são integradas de forma orgânica: badges, barra de progresso, títulos, embalados em uma interface agradável.
4. Status — aumenta a autoridade do usuário com alta classificação aos olhos de outros usuários. É utilizado, por exemplo, em projetos de perguntas online (StackOverflow, Respostas@Mail.Ru). Sistemas MMR (classificações de emparelhamento de jogadores) em jogos MOBA também podem ser considerados classificações de status.
5. Confiável — aumenta a confiança no usuário com alta classificação aos olhos de outros usuários. Tornou-se padrão para leilões online. A karma dos usuários do Habr é outro exemplo de classificação confiável. A classificação confiável é usada em sistemas que se baseiam na interação entre usuários, especialmente se essa interação ocorre offline ou implica troca de serviços e produtos.
   Exemplo de classificação de um leilão online com badges concedidas ao atingir um determinado nível de classificação.

As classificações da lista acima são combinadas de várias maneiras dentro do sistema. Em teoria, uma classificação competitiva de usuários é possível, com situações vencedoras intermediárias, penalizando os prejuízos dos classificados e um alto nível de status e confiança para os líderes da classificação.

Outra forma de classificar as avaliações é com base em quem altera a classificação do usuário — apenas o sistema, apenas outros usuários ou tanto o sistema quanto os usuários. A opção em que apenas o sistema altera a classificação do usuário é a mais comum. É frequentemente utilizada em jogos online. O jogador realiza diversas ações (derrota de monstros, conclusão de missões) e, por isso, o sistema atribui pontos de experiência (classificação). Outros usuários não influenciam a classificação do jogador nesse tipo de sistema. A opção em que a classificação do usuário é alterada não pelo sistema, mas por outros usuários, geralmente é utilizada em conjunto com a classificação de confiança. Exemplos: aumento ou diminuição de karma, avaliações positivas e negativas após transações em marketplaces. Também é possível uma opção combinada, como em perguntas online. Ao responder a uma pergunta, o usuário recebe automaticamente pontos de classificação do sistema, e se outros usuários reconhecem a resposta como a melhor, o usuário ganha pontos adicionais.

O próximo método baseia-se na mudança positiva e negativa da classificação do usuário. Eu destaco as condições de "classificação positiva", "classificação positiva-menor positiva", "classificação positiva-menor negativa" e "classificação negativa". A primeira opção, "classificação positiva", implica apenas no aumento da classificação do usuário. Essa opção é utilizada, por exemplo, para compradores em leilões no eBay. Após a transação, o vendedor deixa apenas uma avaliação positiva para o comprador ou não deixa nenhuma. Sim, o comprador fraudulento pode ser bloqueado pela administração, mas sua classificação não pode diminuir (a menos que ele comece a vender mal).

A classificação positiva-menor positiva implica tanto o aumento quanto a diminuição da classificação do usuário, mas a classificação não cai abaixo de zero. Esse tipo de classificação não permitirá que o usuário, em caso de ações mal-sucedidas, caia muito fundo (e conheça o poder do Habr enfurecido). Mas, ao mesmo tempo, um novo usuário e um usuário cuja classificação está constantemente oscilando em torno de zero devido a ações "ruins" sistemáticas parecerão visualmente iguais, o que tem um impacto negativo na confiança em todo o sistema.

Uma classificação neutra significa que a avaliação do usuário pode tanto aumentar quanto diminuir em qualquer valor. Na prática, uma grande classificação negativa não faz sentido e recomenda-se estabelecer um limite negativo no sistema, após o qual medidas punitivas devem ser aplicadas a esse usuário, até mesmo a suspensão da conta. Nesse sentido, é importante também considerar a situação em que usuários intencionalmente 'desvalorizam' a classificação, devendo essa possibilidade ser excluída ou tornada difícil de realizar.

A classificação negativa é uma mecânica raramente utilizada, na qual a classificação inicial de um usuário pode não mudar ou diminuir. Não me lembro de projetos específicos que utilizam essa mecânica, mas teoricamente é possível. Por exemplo, em projetos ou jogos de eliminação, ou 'últimos heróis'.

Ao utilizar a mecânica de classificação, não se deve cometer um erro importante: as lacunas na quantidade de pontos acumulados entre os usuários do sistema (ou entre os níveis dos usuários) não devem ser desmotivadoras ou inatingíveis. Especialmente essa diferença desmotiva novos usuários, que veem que têm zero pontos, enquanto o líder da classificação tem milhões. Por que isso acontece? Por que um novo usuário, nessa situação, pensa que é impossível alcançar o líder? Primeiro, os novos usuários do sistema ainda não tiveram tempo suficiente para entender a dinâmica de acumulação de pontos. Dois ou três milhões de pontos do líder da classificação podem não ser tão inalcançáveis, se para cada ação do usuário o sistema concede milhares de pontos. O problema é que o usuário novo desmotivou-se e para de usar o sistema antes de perceber isso. Em segundo lugar, o problema está na nossa percepção logarítmica natural da sequência numérica.

Estamos acostumados a viver entre a ordenação linear de números. A numeração de casas, roletas e réguas, gráficos e relógios — em todos os lugares os números estão dispostos ao longo de uma linha numérica em intervalos iguais. É claro para nós que a diferença entre 1 e 5 e entre 5 e 10 é a mesma. A mesma diferença se aplica entre 1.500.000 e 1.500.505. Na verdade, a ordenação linear dos números é resultado da influência da nossa cultura, e não uma habilidade inata. Nossos ancestrais distantes, que viveram há dezenas de milhares de anos, não tinham a moderna base matemática e percebiam os números de forma logarítmica. Ou seja, eles os posicionavam na linha numérica cada vez mais próximos à medida que aumentavam. Eles viam os números não em termos de valores exatos, mas de forma aproximada e estimada. Isso era necessário para seu modo de vida. Ao encontrar inimigos, era preciso avaliar rapidamente, ainda que de forma aproximada, quem eram mais — amigos ou inimigos. A escolha de qual árvore colher os frutos também era feita com base nessa avaliação aproximada. Nossos ancestrais não calculavam valores exatos. A escala logarítmica também leva em conta as leis da perspectiva e nossa percepção de distância. Por exemplo, se olhamos para uma árvore a cem metros de distância e outra árvore a cem metros atrás da primeira, os segundos cem metros parecem mais curtos.

O jogador com as peças brancas nesta imagem não precisa saber a quantidade exata de peças pretas para entender que sua situação é ruim.

Mais sobre a percepção logarítmica dos números, sobre as pesquisas realizadas que confirmam essa teoria e outros fatos interessantes do mundo da matemática podem ser lidos no livro de divulgação científica de Alex Bellos, "Alex na Terra dos Números. Uma Viagem Extraordinária pelo Mundo Mágico da Matemática".

A percepção logarítmica dos números em nível intuitivo foi herdada por nós. Oculta sob camadas culturais, manifesta-se, por exemplo, na sensação de tempo (na infância, os anos passavam devagar, mas agora simplesmente voam). Apesar de toda a educação, ainda nos perdemos diante de números muito grandes e, instintivamente, passamos a percebê-los de forma logarítmica. Compreendemos a diferença entre um litro e dois litros de cerveja, mas dez bilhões e cem bilhões de litros de cerveja nos parecem números aproximadamente iguais, que cabem na definição de “muito, muito cerveja”. Por isso, surge o problema da sensação de inalcançabilidade do ranking, se a diferença entre a posição atual e a do líder representa “muito, muito” pontos. O cérebro do usuário não se dedicará intuitivamente a analisar a situação, estudar a dinâmica de acúmulo de pontos, calcular o tempo para alcançar o topo do ranking. Ele simplesmente tomará a decisão — “isso é muito, não vale a pena gastar energia”.

Para evitar a ocorrência das situações descritas acima, é necessário aplicar uma dinâmica flutuante de atribuição de pontos no ranking, onde o usuário é recompensado e acumula pontos mais rapidamente no início do ciclo de vida esperado do uso do sistema do que no meio e no final. Um exemplo é o World of Warcraft e outros MMORPGs com um sistema de progressão “europeu” (e não “coreano”). O sistema europeu de progressão pressupõe uma passagem rápida pelos níveis iniciais do jogo, seguida de um atraso gradual. O sistema utilizado em jogos típicos coreanos (e outros asiáticos) implica uma desaceleração acentuada na velocidade de aquisição dos níveis finais do personagem.

Por exemplo, em Lineage 2, para alcançar o nível 74, é necessário acumular 500.000 pontos de experiência; para o nível 75, são 560.000; para o nível 76, 623.000; e para o 77, já é muito mais — 1.175.000; enquanto para a transição do nível 84 para o nível máximo 85, serão necessários 270 milhões de experiência, com a velocidade de acumulação de experiência quase não mudando (toda a tabela de experiência e níveis em Lineage 2 está disponível em este link). Essa desaceleração é vista como excessiva na gamificação, pois desmotiva demais os usuários.

Outro ponto a ser lembrado é que é mais fácil para o usuário abandonar um jogo ou um sistema gamificado no início; torna-se mais difícil após ele já ter passado um bom tempo no sistema, depois do qual o usuário se sentirá relutante em deixar para trás pontos e itens acumulados. Portanto, vamos oferecer aos novos usuários um bônus temporário de pontos, por exemplo, +50% durante um mês. Esse bônus servirá como um incentivo adicional para o uso do sistema; durante o período do bônus, o usuário avaliará a rapidez com que acumula pontos, se familiarizará e, com maior probabilidade, continuará a usar o sistema.

Um exemplo de erro de desmotivação por quebra na classificação é o aplicativo Gett Taxi. Antes da última atualização, o programa de fidelidade tinha vinte níveis, sendo que para alcançar o máximo eram necessários 6000 pontos (em média, recebia-se de 20 a 30 pontos por viagem). Todos os vinte níveis estavam distribuídos uniformemente em uma escala de 0 a 6000, em uma correspondência aproximada com o sistema europeu de progressão em jogos online. Após a atualização, foram adicionados mais três níveis, com 10.000, 20.000 e 40.000 pontos, respectivamente, o que se aproxima do sistema coreano (considerando que a quantidade de pontos recebidos por viagem não mudou). Não tenho uma amostra representativa das opiniões dos usuários sobre essa atualização, mas dezoito amigos e colegas meus que usam o Gett Taxi notaram o efeito desmotivante dos novos níveis de classificação. Nenhum deles conseguiu alcançar um novo nível desde a atualização (há mais de um ano).

A lacuna entre os três novos e os níveis anteriores no programa de fidelidade do Gett Taxi é excessivamente grande e desmotivante.

Para evitar uma quebra desmotivante na classificação, é necessário, além do ranking global, adicionar rankings locais ao sistema, onde as lacunas entre as posições não sejam tão grandes.

Possíveis maneiras de dividir o ranking global em rankings locais:

1. Entre amigos. Mostra um ranking composto apenas pelos amigos do usuário. As pessoas gostam de competir não com um oponente desconhecido, cujo nome se conhece apenas pelo apelido (tal oponente é pouco diferente de um robô), mas sim com amigos e conhecidos.
2. Por tempo. Classificação obtida ao longo de um determinado período (dia, semana, mês, ano). É boa para reinício e rejogabilidade. Não consegui vencer esta semana — tentarei na próxima, e a distância entre os usuários é regularmente redefinida e não cresce até valores espaciais.
3. Por geotargeting. Classificação que mostra apenas usuários de uma área específica (bairro, cidade, país, continente). Foi exatamente nessa situação que Gaio Júlio César disse, ao passar por uma pobre cidade bárbara: “é melhor ser o primeiro aqui do que o segundo em Roma”.
4. Por gênero. Em seguida, compare os resultados de homens e mulheres, jogando com motivações feministas e chauvinistas (usar com cautela, pois pode haver ondas de ódio e críticas de ambos os lados).
5. Por faixas etárias. Por exemplo, na gamificação de sistemas esportivos e sistemas que requerem habilidades que mudam com a idade. Por exemplo, projetos que incentivam as pessoas a se exercitarem, permitindo que carreguem seus resultados e vejam os resultados de outros usuários. É claro que será muito mais difícil para uma pessoa de 65 anos correr a mesma distância que um otimista de 20 anos, e competir com seus pares será muito mais interessante. Um exemplo do outro lado — xadrez online e outros jogos intelectuais complexos, onde um mestre experiente será inacessível para um adolescente de quatorze anos.
6. Por outros dados sobre os usuários disponíveis no sistema (classificação apenas para motoristas de Mercedes, apenas para encanadores, apenas para o departamento jurídico, apenas para elfos de nível 120).

Combine os métodos listados acima como quiser, não hesite em experimentar com eles.

Durante a operação do sistema gamificado, monitore o quanto a classificação atende às metas estabelecidas durante o projeto. Por exemplo, se o objetivo da classificação era aumentar a confiança de outros usuários em usuários com alta classificação, preste atenção à busca e limitação de maneiras justas e injustas de aumentar rapidamente a classificação. A base da classificação confiável é a dificuldade de obtê-la e a possibilidade de perdê-la rapidamente. Se houver brechas no sistema para um aumento injustificado da classificação, a confiança dos usuários diminuirá drasticamente. Por exemplo, se em um leilão online houver uma maneira de aumentar a classificação de um vendedor a cada transação realizada com cada usuário, dois usuários podem manter sua classificação em um nível alto simplesmente comprando produtos baratos (idealmente, digitais) um do outro. Nesse caso, avaliações negativas sobre serviços de baixa qualidade ou fraudes serão resolvidas por uma massa de feedbacks positivos falsos, resultando em um risco de perda de confiança em massa no sistema.

Para concluir, aqui estão mais três dicas sobre o uso de classificações e níveis:

1. Não mostre ao usuário a quantidade de pontos necessária para os níveis subsequentes. Isso desmotiva os novatos, que ainda não conhecem a rapidez de acumulação de pontos no sistema e as possibilidades de obter pontos. Quando o usuário vê que o primeiro nível é alcançado com 10 pontos, o segundo com 20 e o vigésimo já com cem mil, isso desmotiva. Cem mil parece um número inatingível.
2. Mostre a quantidade de pontos necessários para o próximo nível levando em consideração os acumulados. O usuário ganhou 10 pontos, passou para o segundo nível e restam 20 pontos para alcançar o terceiro nível. Não mostre o progresso do usuário como 0 de 20, melhor mostre como 10 de 30. Crie a ilusão de uma tarefa inacabada, nosso cérebro não gosta de tarefas inacabadas e tende a completá-las. É assim que funciona a mecânica dos barras de progresso, esse princípio se aplica ao nosso caso. O pensamento logarítmico também é útil aqui. Quando vemos que acumulamos 450 de 500 pontos de experiência, parece que essa tarefa está quase concluída.
3. Lembre-se ao usuário sobre seus sucessos em vários rankings do sistema (pois o próprio usuário pode nem perceber que esta semana ele está entre os três principais entre os homens de sua região).

Neste artigo, não pretendo realizar uma análise abrangente das possíveis maneiras de usar a mecânica de ranking, então alguns casos e opções de uso certamente não foram mencionados. Se você tiver uma experiência interessante com rankings em jogos e sistemas gamificados, compartilhe comigo e com os outros leitores.

Fonte: habr.com