Mecânica de gamificação: classificação

Avaliação. O que é e como usar na gamificação? A questão parece simples, até mesmo retórica, mas na realidade essa mecânica óbvia tem muitas nuances, inclusive aquelas devidas à evolução humana.

Este artigo é o primeiro de minha série de artigos sobre componentes, mecânica e exemplos interessantes de gamificação. Portanto, darei breves definições para alguns termos comuns. O que é “gamificação (gamificação)”? A Wikipedia dá a definição: “o uso de abordagens características de jogos de computador para softwares aplicativos e sites em processos não relacionados a jogos, a fim de atrair usuários e consumidores, aumentar seu envolvimento na resolução de problemas aplicados, utilizando produtos e serviços”.

Prefiro outra opção: “gamificação – gerenciar o comportamento dos usuários do sistema usando a mecânica do jogo”. A diferença entre essas definições é que um sistema pode ser um site ou software, ou um parque público ou rede de transporte. A gamificação não é aplicável apenas na área de TI. Além disso, algumas mecânicas de jogo são usadas para aumentar o envolvimento do usuário, algumas são usadas para atrair usuários, mas isso é combinado no conceito geral de “gerenciamento de comportamento”. Para implementar a gamificação, é importante saber o que os utilizadores do sistema estão a fazer (podem fazer se o sistema ainda não estiver em uso) e o que os utilizadores devem fazer do ponto de vista dos proprietários do sistema. A gamificação é útil para passar do “fazer” para o “deveria fazer”.

A classificação é uma mecânica de jogo simples e popular usada na gamificação. Não existe uma definição exata do termo “mecânica de jogo”; às vezes é entendido como qualquer coisa – desde distintivos e conquistas até impulsos comportamentais. Trazer ordem à terminologia usada na gamificação é assunto para um artigo à parte, mas aqui me limitarei a uma breve explicação do que entendo por mecânica de jogo. Este é o nível mais baixo (mais específico) de design de um sistema gamificado, blocos convencionais de Lego. A mecânica do jogo é selecionada e aplicada quando os níveis superiores e mais abstratos de gamificação do sistema já foram pensados. Portanto, classificações, distintivos, níveis são mecânicas de jogo, mas viralidade ou trabalho em grupo não.

A classificação é um indicador numérico ou ordinal que reflete a importância ou significado de um determinado objeto ou fenômeno (definição da Wikipedia). A mecânica de classificação está ligada à mecânica de pontos e, muitas vezes, à mecânica do nível do usuário. Uma classificação sem pontos é impossível - o sistema não entenderá em que ordem exibir os usuários na classificação; uma classificação sem níveis é possível.

Vamos tentar classificar as classificações por significado para os usuários do sistema.

1. Competitivo - incentiva os usuários a terem uma classificação mais elevada do que outros usuários. A classificação que ocorre com mais frequência do que outras.
2. Definição de situação perdedora - o sistema impõe uma penalidade se um determinado número de pontos de classificação não for obtido. Possíveis opções de multa: transferência para o grupo de classificação anterior, redução de classificação, derrota na competição, baixa de determinada quantia em moeda do jogo, multa moral (tabuleiro da vergonha). Usado com menos frequência do que o análogo ganha-ganha, requer uma reflexão cuidadosa antes da implementação e análise do comportamento do usuário, porque as penalidades têm um impacto muito negativo sobre o usuário e podem reduzir bastante a motivação.
3. Determinar uma situação vencedora - dá direito a uma recompensa por atingir um determinado número de pontos de classificação. Para os primeiros lugares do ranking, para etapas intermediárias. Como recompensa, são utilizadas as mesmas opções dos pênaltis em situação de derrota, mas com sinal de “mais”. As recompensas por estágios intermediários do ranking são uma prática interessante, mas rara, que permite ao usuário perder o entusiasmo mais lentamente à medida que passa de nível para nível. Um exemplo é a classificação da versão antiga do Shefmarket. Este é um serviço de entrega ao domicílio de produtos com receitas para auto-cozinhar. Cada cliente tem um status exibido em sua conta pessoal, são atribuídos pontos pelos pratos preparados e os níveis são atribuídos por pontos, mas para atingir o próximo nível é necessário preparar dezenas de pratos, o que pode ser desmotivante. Presentes por cada X pontos ajudam a mitigar o efeito desmotivador (o número de pontos depende do nível atual do cliente).
   Avaliação do usuário Shefmarket. Observe como outras mecânicas de jogo são usadas organicamente: emblemas, barra de progresso, títulos, embalados em uma interface de aparência agradável.
4. Status - aumenta a autoridade de um usuário com alta classificação aos olhos de outros usuários. Usado, por exemplo, em projetos de perguntas online (StackOverflow, [email protected]). Os sistemas MMR (classificações de matchmaking) em jogos MOBA também podem ser classificados como classificações de status.
5. Confiável - aumenta a credibilidade de um usuário com classificação alta aos olhos de outros usuários. Tornou-se um padrão para leilões online. O carma do usuário Habr é outro exemplo de classificação de confiança. A classificação de confiança é utilizada em sistemas baseados na interação dos usuários entre si, principalmente se essa interação for offline ou envolver troca de serviços e bens.
   Um exemplo de classificação de leilão online com emblemas emitidos ao atingir um determinado nível de classificação.

As classificações da lista acima são combinadas de diferentes maneiras dentro do sistema. Em teoria, é possível uma classificação competitiva dos utilizadores, com situações de vitória intermédias, com penalização para os outsiders da classificação e um elevado nível de estatuto e confiança para os líderes da classificação.

Outra opção para classificar as avaliações: por quem altera a avaliação do usuário - apenas o sistema, apenas outros usuários ou o sistema e os usuários. A opção quando apenas o sistema altera a avaliação do usuário é a mais comum. É frequentemente usado em jogos online. O jogador realiza várias ações (mata monstros, completa missões), para as quais o sistema concede pontos de experiência (classificação). Outros usuários não afetam a classificação do jogador nesse sistema. A opção quando a classificação do usuário é alterada não pelo sistema, mas por outros usuários do sistema, geralmente é utilizada em conjunto com a classificação de confiança. Exemplos: aumento ou diminuição do carma, avaliações positivas e negativas após transações em plataformas de negociação. Uma opção combinada também é possível, por exemplo, em questões online. Ao responder uma pergunta, o usuário recebe automaticamente pontos de avaliação do sistema, e caso outros usuários reconheçam a resposta como a melhor, o usuário recebe pontos adicionais.

O próximo método é baseado em mudanças positivas e negativas na avaliação do usuário. Distinguo o condicional “rating plus”, “rating plus-menos positivo”, “rating plus-menos negativo” e “rating menos”. A primeira opção, “rating plus”, implica apenas um aumento na avaliação do usuário. Esta opção é usada, por exemplo, para compradores no eBay. Após a transação, o vendedor deixa apenas um feedback positivo ao comprador ou simplesmente não o deixa. Sim, um comprador fraudulento pode ser bloqueado pela administração, mas sua classificação não pode diminuir (até que ele próprio se torne um mau vendedor).

Uma avaliação positiva ou negativa implica um aumento e uma diminuição na avaliação do usuário, enquanto a avaliação não cai abaixo de zero. Tal classificação não permitirá que o usuário caia muito profundamente em caso de ações malsucedidas (e experimente o poder de um Habr furioso). Mas, ao mesmo tempo, um novo usuário e um usuário cuja classificação flutua constantemente em torno de zero devido a ações “ruins” sistemáticas terão a mesma aparência visual, o que tem um efeito negativo na confiança em todo o sistema.

Uma avaliação negativa positiva ou negativa significa que a avaliação do usuário pode aumentar ou diminuir para qualquer valor. Na prática, não adianta uma grande avaliação negativa e é recomendável inserir um valor limite negativo no sistema, após o qual vale a pena aplicar medidas punitivas a tal usuário, até e incluindo o bloqueio da conta. Ao mesmo tempo, é importante pensar na situação de “vazamento” intencional da avaliação por outros usuários, para excluir essa possibilidade ou dificultar sua implementação.

A classificação negativa é uma mecânica raramente usada, na qual a classificação inicial do usuário pode não mudar ou diminuir. Não me lembro imediatamente de projetos que utilizem mecânicas semelhantes, mas teoricamente é possível. Por exemplo, para projetos ou jogos de eliminação, ou “últimos heróis”.

Ao usar a mecânica de classificação, você precisa evitar cometer um erro importante: as lacunas no número de pontos marcados entre os usuários do sistema (ou entre os níveis de usuário) não devem ser desmotivantes ou inatingíveis. Essa diferença é especialmente desmotivante para novos usuários que veem que têm zero pontos, enquanto o líder da classificação tem milhões. Por que isso acontece, por que um novo usuário em tal situação pensaria que é impossível alcançar o líder? Primeiro, os novos utilizadores do sistema ainda não dedicaram tempo suficiente para compreender a dinâmica da pontuação. Dois a três milhões de pontos como líder na classificação podem não ser tão inatingíveis se o sistema conceder milhares de pontos para cada ação do usuário. O problema é que um novo usuário desmotivado deixará de usar o sistema antes de perceber. Em segundo lugar, o problema está na nossa percepção logarítmica natural das séries numéricas.

Estamos acostumados a viver na ordem linear dos números. Numeração de casas, fitas métricas e réguas, gráficos e relógios - em todos os lugares os números estão localizados ao longo da reta numérica em intervalos iguais. É óbvio para nós que a diferença entre 1 e 5 e entre 5 e 10 é a mesma. É a mesma diferença entre 1 e 500. Na verdade, a ordenação linear dos números é um produto da nossa cultura, não uma habilidade natural. Nossos ancestrais distantes, que viveram há dezenas de milhares de anos, não possuíam aparatos matemáticos modernos e percebiam os números logaritmicamente. Ou seja, eles foram colocados na reta numérica cada vez mais perto à medida que aumentavam. Eles perceberam os números não em termos de valores exatos, mas em termos de estimativas aproximadas. Isso era necessário para seu estilo de vida. Ao encontrar os inimigos, era necessário avaliar de forma rápida e aproximada quem estava em menor número - o nosso ou os outros. A escolha de qual árvore colher os frutos também foi feita com base em uma estimativa aproximada. Nossos ancestrais não calcularam valores exatos. A escala logarítmica também leva em consideração as leis da perspectiva e a nossa percepção da distância. Por exemplo, se olharmos para uma árvore a cem metros de distância e outra árvore a 000 metros atrás da primeira, os segundos cem metros parecerão mais curtos.

O jogador que joga com peças brancas nesta imagem não precisa saber o número exato de peças pretas para entender que está indo mal.

Você pode ler mais sobre a percepção logarítmica dos números, sobre as pesquisas realizadas para confirmar essa teoria e sobre outros fatos interessantes do mundo da matemática no popular livro científico de Alex Bellos “Alex in the Land of Numbers. Uma viagem extraordinária ao mundo mágico da matemática.”

A percepção logarítmica dos números em um nível intuitivo foi herdada por nós. Escondido sob a camada cultural, ele se manifesta, por exemplo, no sentido do tempo (na infância os anos passavam devagar, mas agora voam). Ainda, apesar de toda a nossa educação, ficamos confusos com números muito grandes e instintivamente mudamos para a sua percepção logarítmica. Compreendemos a diferença entre um litro e dois litros de cerveja, mas dez bilhões e cem bilhões de litros de cerveja nos parecem ser aproximadamente os mesmos números que se enquadram no conceito de “muita, muita cerveja”. Portanto, o problema de se sentir inatingível no ranking surge se a diferença entre a posição atual e a do líder for de “muitos, muitos” pontos. O cérebro do usuário não irá analisar intuitivamente a situação, estudar a dinâmica de acumulação de pontos ou calcular o tempo para chegar ao topo da classificação. Ele simplesmente dará um veredicto - “isso é muito, não vale a pena desperdiçar energia”.

Para evitar as situações descritas acima, é necessário utilizar uma dinâmica flutuante de acúmulo de pontos de rating, em que o usuário recebe incentivos e acumula pontos de rating no início do ciclo de vida esperado de utilização do sistema mais rapidamente do que no meio e no final. Um exemplo é World of Warcraft e MMORPGs semelhantes com um sistema de nivelamento de personagem “europeu” (não “coreano”). O sistema de nivelamento europeu convencional envolve completar rapidamente os níveis iniciais do jogo, seguido por uma desaceleração gradual. O sistema usado em jogos típicos coreanos (e outros asiáticos) envolve uma desaceleração dramática na taxa de ganho dos níveis finais de um personagem.

Por exemplo, no Lineage 2, para atingir o nível 74 você precisa ganhar 500 experiência, para o nível 000 - 75, para o nível 560 - 000, para o nível 76 já muito mais - 623, e para passar do nível 000 para o nível máximo 77 você precisará ganhar 1 milhões de experiência, enquanto a velocidade de ganho de experiência permanece quase inalterada (toda a tabela de experiência e níveis no Lineage 175 está disponível em este link). Tal desaceleração parece desnecessária na gamificação, pois desmotiva demais os usuários.

Outro ponto que vale lembrar é que é mais fácil para um usuário abandonar um jogo ou sistema gamificado no início, e mais difícil quando ele já passou muito tempo no sistema, após o qual o usuário sentirá pena de abandonar os pontos acumulados , níveis e itens. Portanto, dê aos novos usuários um bônus temporário em seus pontos, por exemplo, +50% por um mês. O bônus servirá como um incentivo adicional à utilização do sistema, durante o período do bônus o usuário apreciará a rapidez com que ganha pontos, ficará confortável com isso e terá maior probabilidade de continuar usando o sistema.

Um exemplo de erro desmotivador de lacuna de classificação é o aplicativo Gett Taxi. Antes da última atualização, o programa de fidelidade tinha vinte níveis, sendo o máximo exigido 6000 pontos (em média eram atribuídos 20-30 pontos por viagem). Todos os vinte níveis foram distribuídos uniformemente numa escala de 0 a 6000, aproximadamente de acordo com o sistema europeu de nivelamento em jogos online. Após a atualização, foram adicionados mais três níveis ao aplicativo, em 10, 000 e 20 pontos, respectivamente, o que está mais próximo do sistema coreano (visto que o número de pontos recebidos por viagem não mudou). Não tenho uma amostra representativa do que os usuários do aplicativo pensam sobre esta atualização, mas dezoito dos meus amigos e colegas que usam o Gett Taxi notaram o efeito desmotivador dos novos níveis de classificação. Nenhum deles recebeu um único novo nível desde a atualização (mais de um ano).

A lacuna entre os três níveis novos e anteriores do programa de fidelidade Gett Taxi é excessivamente grande e desmotivadora.

Para evitar uma lacuna desmotivadora no rating, é necessário, além do rating global, adicionar ao sistema ratings locais, nos quais as diferenças entre as posições não serão tão grandes.

Possíveis formas de dividir a classificação global em local:

1. Entre amigos. Mostra uma classificação composta apenas pelos amigos do usuário. As pessoas gostam de competir não com um adversário desconhecido, sobre o qual apenas se conhece o seu apelido (tal adversário não é muito diferente de um bot), mas com amigos e conhecidos.
2. Por tempo. Uma classificação acumulada durante um determinado período de tempo (dia, semana, mês, ano). Bom para zerar e repetibilidade. Não consegui vencer esta semana - tentarei na próxima semana, e a diferença entre os usuários é regularmente zerada e não atinge valores cósmicos.
3. Por segmentação geográfica. Uma classificação que mostra apenas usuários de uma determinada área (distrito, cidade, país, continente). Foi nesta situação que Caio Júlio César disse, passando 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 motivos feministas e chauvinistas (use com cuidado, pode haver fluxos de ódio e fezes de ambos os lados).
5. Por faixa etária. Por exemplo, na gamificação de sistemas quase desportivos e sistemas que requerem competências que mudam numa pessoa com a idade. Por exemplo, projetos que motivam as pessoas a praticar esportes, permitindo que você carregue seus resultados e veja os resultados de outros usuários. É claro que será muito mais difícil para uma pessoa de 65 anos correr tanto quanto uma pessoa de XNUMX anos, e será muito mais interessante competir com seus pares. Por outro lado, um exemplo é o xadrez online e outros jogos intelectuais complexos, nos quais um grande mestre experiente seria inatingível para um adolescente de quatorze anos.
6. De acordo com outros dados de usuários que estão disponíveis no sistema (classificação apenas para motoristas Mercedes, apenas para encanadores, apenas para o departamento jurídico, apenas para elfos nível 120).

Combine os métodos acima como desejar e sinta-se à vontade para experimentá-los.

Durante a operação do sistema gamificado, monitore até que ponto a classificação atende aos objetivos especificados durante o design. Por exemplo, se o objetivo da classificação era aumentar a confiança de outros usuários em usuários altamente avaliados, preste atenção em identificar e limitar possíveis formas justas e desonestas de aumentar rapidamente a classificação. A base de uma classificação de confiança é a dificuldade de obtê-la e a possibilidade de perdê-la muito rapidamente. Se houver lacunas no sistema para um aumento excessivamente rápido na classificação, a confiança do usuário nele cairá drasticamente. Por exemplo, se num leilão online for possível aumentar a classificação do vendedor para cada transação feita com cada utilizador, então dois utilizadores podem manter a sua classificação num nível elevado simplesmente comprando bens de baixo custo (de preferência digitais) um do outro. Ao mesmo tempo, possíveis avaliações negativas sobre serviços de má qualidade ou fraude serão obstruídas por uma massa de avaliações positivas falsas, resultando no risco de uma enorme perda de confiança no sistema.

Para finalizar, aqui estão mais três dicas para usar classificações e níveis:

1. Não mostre ao usuário o número de pontos necessários nos níveis subsequentes. Isto é desmoralizante para novos jogadores que ainda não estão familiarizados com a velocidade e capacidade de pontuação do sistema. Quando um usuário vê que o primeiro nível é alcançado por 10 pontos, o segundo por 20 e o vigésimo por cem mil, isso é desmotivador. Cem mil parece um número inatingível.
2. Mostre a quantidade de pontos necessários para passar ao próximo nível levando em consideração os pontos conquistados. O usuário marcou 10 pontos, passou para o segundo nível e faltavam 20 pontos antes de chegar ao terceiro nível. Não mostre o progresso do usuário como 0 em 20, é melhor mostrá-lo como 10 em 30. Crie a ilusão de uma tarefa inacabada, nosso cérebro não gosta de tarefas inacabadas e se esforça para completá-las. É assim que funciona a mecânica do barras de progresso funcionam, este princípio é apropriado no nosso caso. O pensamento logarítmico também entra em jogo aqui. Quando vemos que atingimos 450 dos 500 pontos de experiência, pensamos que esta tarefa está quase concluída.
3. Lembrar ao usuário os sucessos em diversas classificações do sistema (afinal, o próprio usuário pode não perceber que esta semana está entre os três primeiros entre os homens de sua área).

Neste artigo, não pretendo fornecer uma análise abrangente das possíveis opções para usar a mecânica de classificação, portanto provavelmente não mencionei alguns casos e casos de uso. Se você tiver experiências interessantes usando classificações em jogos e sistemas gamificados, compartilhe-as comigo e com outros leitores.

Fonte: habr.com