Per scoprire perché, per immergersi nei dati e trovare le cause alla radice del comportamento dei giocatori, l’analisi drill-down è un metodo flessibile e intuitivo che richiede una formazione minima.
L’analisi di drill-down è una delle forme più comuni di operazioni eseguite nell’analisi dei giochi e il termine è comunemente sentito nei contesti di data mining dei giochi. Questo perché l’analisi drill-down è un metodo molto intuitivo per un’analisi approfondita dei dati, che lo rende molto utile per l’analisi del comportamento dei giocatori, in cui le cause alla radice dei modelli comportamentali sono spesso annidate in profondità nei dati, ad esempio un checkpoint specifico mancante, un singolo mob troppo potente, un percorso tra aree che passano inosservate.
Drill down analysis significa fondamentalmente passare da informazioni sommarie/aggregate a dati dettagliati tramite un focus particolare. Ad esempio, notando che un gruppo di giocatori hanno sospettosamente alti tassi di reddito oro in un MMORPG, e lavorando giù attraverso i dati di sintesi per indagare i dati grezzi di questi particolare giocatore, per capire se barare sta accadendo o no. Quando si esegue il drill-down, stiamo essenzialmente eseguendo un’analisi sull’attributo genitore (ad esempio il tasso di reddito dell’oro).
In pratica, quando si utilizzano applicazioni di business intelligence, il drill-down viene eseguito selezionando e interrogando i dati. Questo può essere semplice come fare clic su una barra in un grafico a barre e ottenere i dati sottostanti, eseguire query in un database relazionale o scrivere script per un particolare percorso di drill-down. Fino a che punto l’analisi di drill-down può essere presa dipende dalla granularità dei dati.
Un esempio di base
Per cominciare, viene considerata una semplice suddivisione dei dati composta da poche variabili, ad esempio i tempi medi di completamento per i livelli di un gioco. A questo livello superiore, si può notare che un livello sembra richiedere più tempo per essere completato rispetto ad altri (vedi grafico).
Per esplorare il perché, i dati sottostanti devono essere esposti, in questo caso una ripartizione dei tempi di completamento per i singoli componenti del livello. In questa visione più dettagliata dei dati, si può notare che un settore specifico del livello è dove i giocatori trascorrono molto tempo (Sala principale).
Se la causa del modello osservato non è ovvia guardando i dati, può essere utile considerare l’ambiente di gioco effettivo, ad esempio scoprendo che i giocatori non individuano la grande arma di cui avevano bisogno nella stanza che precede il boss. L’analisi drill-down funziona in questo modo per identificare la causa principale dei modelli che emergono molto più “alti” nei dati. Al livello più basso di un’analisi di drill-down sono i dati grezzi.